Generowanie trójwymiarowych modeli stanu obecnego infrastruktury
Efektywne odwzorowanie i oznakowanie istniejącej infrastruktury jest obecnie jednym z większych wyzwań, przed którymi stają inżynierowie. W tej chwili ponad dwie trzecie prób jest podejmowanych poprzez ręczne przekształcanie chmur punktów (współrzędnych) w modele 3D. W efekcie niewiele gotowych obiektów dysponuje pełnym zapisem informacji o stanie obecnym, ponieważ informacji takich nie gromadzi się w przypadku większości nowo powstających i modernizowanych obiektów. Ocenia się, że prowadzi to do modyfikacji i zmian w projekcie pochłaniających nawet 10% pierwotnego kosztu budowy. Finansowany ze środków UE projekt INFRASTRUCTUREMODELS powstał, aby poprawić tę sytuację dzięki opracowaniu narzędzia do wykrywania i klasyfikowania typowych obiektów budowlanych na podstawie danych wizualnych i przestrzennych, ograniczając czas potrzebny do stworzenia geometrycznego modelu informacji o budynku (ang. BIM – Building Information Model) w jego obecnym stanie. W ramach projektu udało się opracować techniki, które rejestrują obraz płyt, ścian, pomieszczeń oraz obiektów i ich grup na poszczególnych piętrach w środowisku chmury punktów, umożliwiając szybkie generowanie modeli 3D stanu obecnego i redukcję kosztów. Badanie „stałych architektonicznych” Modele stanu obecnego to wirtualne modele istniejących konstrukcji zorientowane na obiekty 3D. W odróżnieniu od modeli projektowych odzwierciedlają rzeczywiste wymiary po ukończeniu budowy. Tradycyjne podejście do modelowania stanu obecnego infrastruktury w 3D polegało na określeniu istotnych punktów, a następnie wykreśleniu linii i płaszczyzn, zanim przejdzie się do modelowania obiektów. Jednakże takie podejście nie sprawdza się w przypadku wielu elementów infrastruktury. Koordynator projektu, dr Ioannis Brilakis, wyjaśnia: „Wiele elementów infrastruktury jest »nudnych«. Na przykład słupy, belki, płyty i ściany nie mają wielu istotnych punktów odróżniających je od siebie”. W odpowiedzi na ten problem prace w ramach projektu INFRASTRUCTUREMODELS skupiły się na informacjach kontekstowych wyróżniających te obiekty, ich umiejscowieniu w przestrzeni i w stosunku do innych obiektów. Zostało to osiągnięte dzięki podziałowi całego procesu na etapy, które rozkładają chmurę punktów budynku na poszczególne piętra, pomieszczenia, ściany/płyty itp. Dr Brilakis podsumowuje: „Struktura budynków jest złożona, ale wszystkie mają podłogi, ściany, drzwi i inne kluczowe elementy, których wzajemne relacje są stosunkowo określone i znormalizowanie. To właśnie te architektoniczne stałe chcemy wykorzystać w celu ograniczenia złożoności i uproszczenia procesu detekcji”. Zespół projektu wykorzystał narzędzia do analizy obrazu w celu opracowania wizualnej charakterystyki infrastruktury poprzez identyfikację i numeryczne mapowanie jej elementów. Przedstawienia te, razem z wynikającymi z nich powiązaniami topologicznymi stanowią elementy wykorzystywane przez uczące się algorytmy do tworzenia miarodajnych kategorii infrastruktury w ramach tych modeli. Dzięki temu modele mogą automatycznie wykrywać typy elementów i ich pozycję względem siebie z różnych perspektyw. Po ocenieniu ich odległości od patrzącego oraz pozycji odnośnie innych punktów w trójwymiarowej przestrzeni, elementy te mogą zostać zmapowane w chmurze punktów 3D i oznaczone kolorami oraz teksturami w celu stworzenia dokładnego modelu. Dr Brilakis wyjaśnia: „Obraz jest bardzo przydatny w określaniu, do jakiej kategorii należy każdy z obiektów. Na przykład, biały kolor ustawionego pionowo długiego i cienkiego prostopadłościanu potwierdza nasze przypuszczenia, że mamy do czynienia ze ścianą. Wzór dywanu na tym samym obiekcie sugerowałby co innego”. Głównym wyzwaniem stojącym przed zespołem było zebranie wystarczającej ilości danych do wyszkolenia algorytmów, ponieważ istnieje stosunkowo niewiele zbiorów Big Data dotyczących architektury. Ponieważ to samo dotyczy chmur punktów, badacze znaleźli niewielu partnerów dysponujących potrzebnymi danymi. Ponadto większość z nich nie spełniała oczekiwanych standardów jakości. Zespół projektu jest przekonany, że stworzone przez niego modele 3D będą pomocne przy realizacji takich przedsięwzięć, jak modernizacja infrastruktury energetycznej w celu usunięcia problemów, poprawy wydajności czy wpływu na środowisko. Kolejnym przykładem zastosowania może być operacyjne zarządzanie nieruchomościami. Ponadto można by uprościć proces wyłączenia instalacji przemysłowych, gdyby były dostępne modele stanu obecnego instalacji. Obecnie zespół jest w trakcie zakładania centrum komercjalizacji zlokalizowanego w Cambridge (Wielka Brytania), które obok innych korzyści ma przyspieszyć rozwój tej technologii. Celem jest wprowadzenie produktu na rynek w ciągu dwóch-trzech lat.
Słowa kluczowe
INFRASTRUCTUREMODELS, infrastruktura, modele stanu obecnego, 3D, modernizacja, inżynieria, chmura punktów, architektura, analiza obrazu, algorytmy, zarządzanie operacyjne