Från punktmoln till BIM-modell : En jämförelse av semi-automatiserad modellering utifrån olika inskanningsmetoder

Sammanfattning

Att dokumentera och digitalisera det befintliga byggnadsbeståndet har blivit en allt viktigare del i arbetet med att effektivisera resurser och förlänga livscykeln för befintliga byggnader. I takt med att hållbarhetskrav, klimatmål och cirkulära principer får ökad betydelse inom bygg- och fastighetsbranschen betraktas befintlig bebyggelse alltmer som en strategisk tillgång. Detta har skapat ett ökat behov av tillförlitliga metoder för att dokumentera den fysiska verkligheten för vidare användning i planering, projektering och utformning. En väletablerad lösning är att använda olika inskanningstekniker för att generera punktmoln som geometrisk representation av byggnadsvolymer. Men att omvandla all rådata till semantiska informationsmodeller är en fortsatt komplex och arbetsintensiv process. Denna studie bidrar till att bemöta det växande behovet av att effektivisera övergången från punktmolnsdata till användbara och semantiska byggnadsinformationsmodeller (BIM), ett område där nuvarande arbetsflöden ofta präglas av manuellt arbete, hög tidsåtgång och subjektiva tolkningar. Tidigare forskning har huvudsakligen fokuserat på tekniska aspekter såsom inskanning, segmentering och klassificering av punktmolnsdata. Däremot kvarstår en kunskapslucka kring den praktiska implementeringen av automatiserade metoder för modellgenerering av ingående byggnadsobjekt utifrån punktmolnsdata, särskilt vad gäller semantiska informationsmodeller i proprietära format anpassade till etablerade arbetsprocesser inom arkitektur- och ingenjörsverksamheter. Syftet med denna studie är att undersöka och utvärdera tillämpningspotentialen hos semi-automatiserade digitala metoder och verktyg för att effektivisera och rationalisera framtagandet av byggnadsinformationsmodeller utifrån punktmolnsdata. Genom tre kvalitativa datainsamlingsmetoder i form av en praktisk fallstudie, intervjuer med yrkesverksamma samt en verifierande referensgrupp, utvärderades potentialen i semi-automatiserad modellering av ingående byggnadselement såsom väggar, fönster, dörrar och trappor. Automatiseringen utgår från regelbaserade algoritmer för beräkningsgeometri, attributbaserad geometriidentifiering och statistiska metoder. Dessa tillämpas på punktmolnsdata insamlad genom två skilda inskanningsmetoder i form av mobil laserskanning (MLS) och markbunden laserskanning (TLS) för att ge ett praktiskt jämförande beslutsunderlag av inskanningsmetod vid modellering av befintliga miljöer. Studiens resultat påvisar möjligheterna att genom det semi-automatiserade arbetsflödet generera semantiska BIM-objekt såsom väggar, fönster, dörrar och trappor från inskannad punktmolnsdata. Genom att jämföra modeller baserade på mobil respektive markbunden laserskanning mot en existerande referensmodell, kunde skillnader i både geometrisk precision och effektivitet identifieras. Resultaten visar även att val av inskanningsmetod har en betydande inverkan på såväl geometrisk noggrannhet som bearbetningsbarhet och användbarhet i vidare projektering. Modelleringsflödet baserat på markbunden inskanning (TLS) resulterade i högre måttnoggrannhet och större kontinuitet i modelleringen, medan mobil inskanning (MLS) erbjöd effektivare datainsamling, men med större variation i modelleringens precision. Därmed betonas behovet av att anpassa val av inskanningsmetod utifrån projektets specifika syfte, toleranskrav och resursförutsättningar.