Reality Capture for Construction Management

Project Details

Description

Tutkimuksessa kehitetään menetelmiä rakennushankkeen tilanteen ja laadun automaattiseen valvontaan käyttäen hyväksi laserkeilausta ja photogrammetriaa. Tavoitteena on käyttää laitteita, joita on jo kaupallisesti saatavilla (laserkeilaus, 3D kamerat, kännykkäkamerat).Laitteiden keräämiä pistepilviä tai valokuva-aineistoa analysoidaan automaattisesti algoritmeillä ja luodaan automaattisesti tarkka kuva rakennushankkeen tilanteesta. Hanke tukee rakennusalan tavoittelemaa tuottavuusloikkaa, jossa digitalisaatiolla on olennainen rooli. Paremmalla tilannekuvalla voidaan vähentää rakennushankkeen hukkaa ja parantaa tuottavuutta. Kaikilla työmaalla olijoilla pitäisi olla yhtenevä ymmärrys työmaan tilasta. Automaattinen ja reaaliaikainen laadunvarmistus estää virheiden toistumisen tuotannossa ja parantaa rakentamisen laatua. Tilannekuvan automaattisen selvittämisen lisäksi hankkeessa kehitetään lisättyyn todellisuuteen pohjautuva tilannekuvan viestintäsovellus. Hankkeen aikana rajausta on tarkennettu siten, että keskitytään kuuteen käyttötapaukseen: 1 ja 2) Kylpyhuoneiden ja keittiöiden käynnissä olevan työvaiheen tunnistus kuvien pohjalta 3) listoituksen laadun reaaliaikainen tarkastaminen kuvista 4) rungon työvaiheen tunnistus nosturikameran tekemän pistepilven ja kuva-aineiston avulla 5 ja 6) betonielemettien muottien ja raudoituksen tarkastus elementtitehtaalla.

Hankkeesssa on mukana laaja kansainvälinen konsortio. Konsortiossa on suomalaisia teknologiayrityksiä, jotka voivat kaupallistaa hankkeessa kehitettyjä algoritmeja. Konsortion loppukäyttäjäjäsenet Suomesta, Yhdysvalloista, Brasiliasta ja Kiinasta määrittelevät tarpeita ja testaavat kehitettyjä menetelmiä työmaalla. Yhteistyötä tehdään laajasti kansainvälisten yliopistojen kanssa, jotka ovat kiinnostuneita samasta teemasta ja halukkaita koordinoimaan testihankkeita omassa maassaan. Mukana on mm. Stanfordin yliopisto Kaliforniasta, Unicamp Brasiliasta ja Tianjinin yliopisto Kiinasta.
Short titleRECAP/Seppänen
StatusFinished
Effective start/end date01/10/201730/09/2019

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.