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Entwicklung einer digitalen Methode zur Extraktion von Grundrissen aus Gebäude-Punktwolkendaten für mobile Endgeräte

Möller, Laura Kristina :
Entwicklung einer digitalen Methode zur Extraktion von Grundrissen aus Gebäude-Punktwolkendaten für mobile Endgeräte.
TU Darmstadt
[Masterarbeit], (2016)

Kurzbeschreibung (Abstract)

Die gewissenhafte Aufnahme und Dokumentation von Brand- und Tatorten ist als Teil der kriminalistischen Ermittlungsarbeit vor Ort von grundlegender Bedeutung. Versäumnisse bei der Dokumentation können zu fehlerhaften Folgerungen und falschen Ergebnissen führen und dadurch die Aufklärung des Geschehens behindern. Während der Tatortarbeit muss eine Vielzahl von Informationen erfasst und festgehalten werden. Besonders zeitaufwändig ist dabei die Erstellung von Planzeichnungen, auf denen die Positionen von Spuren und Beweismitteln zu vermerken ist. Eine möglichst detailgetreue Abbildung des Brand- oder Tatorts ist jedoch für eine erfolgreiche Rekonstruktion des Tathergangs unumgänglich. Zur Optimierung der Brand- und Tatortdokumentation wird im Rahmen der Forschungsarbeit des Instituts für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen (IIB) der Technischen Universität Darmstadt auf die Anwendung der im Bauwesen angesiedelten Methodik des Building Information Modeling (BIM) zurückgegriffen. In der BIM-Methodik steht die Verwendung vernetzter, digitaler Gebäudemodelle zum Zusammenführen aller verfügbaren Informationen und Disziplinen über den gesamten Lebenszyklus der Bauwerke im Mittelpunkt. In Kombination mit dem Einsatz eines Mobilgeräts, dass eine unabhängige Navigation und das Erfassen der Umgebung in Form von Punktwolken ermöglicht, soll die Erzeugung eines digitalen Gebäudedatenmodells für die Brand- und Tatortdokumentation umgesetzt werden. Die Ermittlung des Gebäudegrundrisses ist hierbei ein erster Schritt zu einer automatisierten Umsetzung der Erzeugung des Gebäudedatenmodells. In der vorliegen Masterarbeit wird in diesem Kontext die Problemstellung zur Ermittlung von Gebäudegrundrissen aus Punktwolkendaten angegangen und im Hinblick auf die Prozesskette von Scan-zu-BIM konzipiert. Diese wird in die drei Schritte Datenerfassung (Scan), Datenverarbeitung und Anwendung der BIM-Methodik (BIM) eingeteilt. Es wird ein Überblick über die grundlegenden methodischen Aspekte dieser Themengebiete gegeben. Die Grundlagen der Datenerfassung beinhalten das Aufmaß von Gebäudegeometrien mit den geodätischen Vermessungsmethoden Handaufmaß, Tachymetrie, Photogrammetrie und Lasersacanning und führen zusätzlich die Erfassung mit Tiefenbildkameras ein. Zur Datenverarbeitung von Punktwolkendaten werden Techniken zur Segmentierung von Punktwolken, die meist aus dem Bereich der Bildverarbeitung entstammenden, eingeführt. Hier wird das Verfahren der Hough Transformation (HT) eingehender betrachtet, da dieses die Grundlage der im Konzept zur Detektion von Ebenen eingesetzten 3D Kern-basierten Hough Transformation (3DKHT) bildet. Die Einführung der BIM Methodik gibt einen Überblick über den Einsatz der Methode im Bereich des Bauwesens, die Bedeutung des digitale Gebäudemodells und reflektiert den Einsatz für Gebäude im Bestand. Die im Rahmen dieser Arbeit konzipierte Methode zur Ermittlung der Gebäudegrundrisse wird in vier Module entsprechend der erforderlichen Arbeitsschritte Aufnahme der Punktwolke, Ermittlung des Raumgrundrisses, Ableitung des Gebäudegrundrisses und Überführung in ein IFCModell eingeteilt. Durch die Entwicklung einer Demonstrationsanwendung des Moduls zur Ermittlung des Raumgrundrisses aus Punktwolkendaten wird die Umsetzbarkeit des entworfenen Vorgehens gezeigt. Die Anwendung wird als Android-Applikation zur Verwendung auf einem Google Tango Mobilgerät implementiert. Zur Ermittlung des Grundrisses werden hierbei zunächst mithilfe der 3DKHT Ebenen in der Punktwolke detektiert. Aus der Menge dieser Ebenen werden für einfache Raumformen die Wandebenen identifiziert. Ein Sortieren der Wandebenen im oder gegen den Uhrzeigersinn und ein Verschneiden mit der Fußbodenebene ermöglicht das Ermitteln des Raumgrundrisses. Dazu werden die ermittelten Schnittlinien entsprechend der Sortierung miteinander verschnitten. Die Schnittpunkte dieser entstandenen Linien repräsentieren den Grundriss des Raumes. Dieser wird dem Nutzer graphisch ausgegeben, sodass er durch diesen manuell validiert werden kann. Bei Bedarf lassen sich die Berechnungsparameter der 3DKHT anpassen, was zu einer Neuermittlung des Grundrisses führt. Überdies wird ein Export der ermittelten Geometriedaten durch Ablegen in einer Datei im json Format ermöglicht. Die so ermittelten Raumgrundrisse stellen eine einfache, aber akkurate Abbildung der Raumgeometrie dar.

Typ des Eintrags: Masterarbeit
Erschienen: 2016
Autor(en): Möller, Laura Kristina
Titel: Entwicklung einer digitalen Methode zur Extraktion von Grundrissen aus Gebäude-Punktwolkendaten für mobile Endgeräte
Sprache: Deutsch
Kurzbeschreibung (Abstract):

Die gewissenhafte Aufnahme und Dokumentation von Brand- und Tatorten ist als Teil der kriminalistischen Ermittlungsarbeit vor Ort von grundlegender Bedeutung. Versäumnisse bei der Dokumentation können zu fehlerhaften Folgerungen und falschen Ergebnissen führen und dadurch die Aufklärung des Geschehens behindern. Während der Tatortarbeit muss eine Vielzahl von Informationen erfasst und festgehalten werden. Besonders zeitaufwändig ist dabei die Erstellung von Planzeichnungen, auf denen die Positionen von Spuren und Beweismitteln zu vermerken ist. Eine möglichst detailgetreue Abbildung des Brand- oder Tatorts ist jedoch für eine erfolgreiche Rekonstruktion des Tathergangs unumgänglich. Zur Optimierung der Brand- und Tatortdokumentation wird im Rahmen der Forschungsarbeit des Instituts für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen (IIB) der Technischen Universität Darmstadt auf die Anwendung der im Bauwesen angesiedelten Methodik des Building Information Modeling (BIM) zurückgegriffen. In der BIM-Methodik steht die Verwendung vernetzter, digitaler Gebäudemodelle zum Zusammenführen aller verfügbaren Informationen und Disziplinen über den gesamten Lebenszyklus der Bauwerke im Mittelpunkt. In Kombination mit dem Einsatz eines Mobilgeräts, dass eine unabhängige Navigation und das Erfassen der Umgebung in Form von Punktwolken ermöglicht, soll die Erzeugung eines digitalen Gebäudedatenmodells für die Brand- und Tatortdokumentation umgesetzt werden. Die Ermittlung des Gebäudegrundrisses ist hierbei ein erster Schritt zu einer automatisierten Umsetzung der Erzeugung des Gebäudedatenmodells. In der vorliegen Masterarbeit wird in diesem Kontext die Problemstellung zur Ermittlung von Gebäudegrundrissen aus Punktwolkendaten angegangen und im Hinblick auf die Prozesskette von Scan-zu-BIM konzipiert. Diese wird in die drei Schritte Datenerfassung (Scan), Datenverarbeitung und Anwendung der BIM-Methodik (BIM) eingeteilt. Es wird ein Überblick über die grundlegenden methodischen Aspekte dieser Themengebiete gegeben. Die Grundlagen der Datenerfassung beinhalten das Aufmaß von Gebäudegeometrien mit den geodätischen Vermessungsmethoden Handaufmaß, Tachymetrie, Photogrammetrie und Lasersacanning und führen zusätzlich die Erfassung mit Tiefenbildkameras ein. Zur Datenverarbeitung von Punktwolkendaten werden Techniken zur Segmentierung von Punktwolken, die meist aus dem Bereich der Bildverarbeitung entstammenden, eingeführt. Hier wird das Verfahren der Hough Transformation (HT) eingehender betrachtet, da dieses die Grundlage der im Konzept zur Detektion von Ebenen eingesetzten 3D Kern-basierten Hough Transformation (3DKHT) bildet. Die Einführung der BIM Methodik gibt einen Überblick über den Einsatz der Methode im Bereich des Bauwesens, die Bedeutung des digitale Gebäudemodells und reflektiert den Einsatz für Gebäude im Bestand. Die im Rahmen dieser Arbeit konzipierte Methode zur Ermittlung der Gebäudegrundrisse wird in vier Module entsprechend der erforderlichen Arbeitsschritte Aufnahme der Punktwolke, Ermittlung des Raumgrundrisses, Ableitung des Gebäudegrundrisses und Überführung in ein IFCModell eingeteilt. Durch die Entwicklung einer Demonstrationsanwendung des Moduls zur Ermittlung des Raumgrundrisses aus Punktwolkendaten wird die Umsetzbarkeit des entworfenen Vorgehens gezeigt. Die Anwendung wird als Android-Applikation zur Verwendung auf einem Google Tango Mobilgerät implementiert. Zur Ermittlung des Grundrisses werden hierbei zunächst mithilfe der 3DKHT Ebenen in der Punktwolke detektiert. Aus der Menge dieser Ebenen werden für einfache Raumformen die Wandebenen identifiziert. Ein Sortieren der Wandebenen im oder gegen den Uhrzeigersinn und ein Verschneiden mit der Fußbodenebene ermöglicht das Ermitteln des Raumgrundrisses. Dazu werden die ermittelten Schnittlinien entsprechend der Sortierung miteinander verschnitten. Die Schnittpunkte dieser entstandenen Linien repräsentieren den Grundriss des Raumes. Dieser wird dem Nutzer graphisch ausgegeben, sodass er durch diesen manuell validiert werden kann. Bei Bedarf lassen sich die Berechnungsparameter der 3DKHT anpassen, was zu einer Neuermittlung des Grundrisses führt. Überdies wird ein Export der ermittelten Geometriedaten durch Ablegen in einer Datei im json Format ermöglicht. Die so ermittelten Raumgrundrisse stellen eine einfache, aber akkurate Abbildung der Raumgeometrie dar.

Freie Schlagworte: 3DKHT, BIM, Ebenen Detektion, Grundriss, Hough Transformation, Punktwolken
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen
Hinterlegungsdatum: 02 Mär 2017 14:04
Zusätzliche Informationen:

Betreuer: Steffen Franz

Datum der Begutachtung bzw. der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 7 November 2016
Schlagworte in weiteren Sprachen:
Einzelne SchlagworteSprache
3DKHT, BIM, floor plan, Hough Transformation, plane detection, point clouds,Englisch
Alternatives oder übersetztes Abstract:
AbstractSprache
The conscientious recording and documentation of fire and crime scenes is of fundamental importance as part of critical investigations on site. An incomplete documentation of the scene may lead to erroneous conclusions and false results, thereby hindering the clarification of the order of events. During investigation a variety of information will be collected and needs to be recorded. In particular, preparing various drawings to mark the positions of traces and evidence is a very time-consuming process. However, a very detailed mapping of the the fire or crime scene is essential for a successful reconstruction of the sequence of incidents. The “Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering (IIB)” (Technische Universität Darmstadt) is working on new approaches in order to optimise fire and crime scene documentation by adopting the processes of Building Information Modeling (BIM) from the construction industry. The BIM methodology concentrates on an interconnected, digital building model (also referred to as Building Information Model) to bring together all available data created and disciplines throughout the life time of the building. In combination with the use of a mobile devices that enable independent navigation and the detection of its environment by storing point clouds, the creation of a building information model for fire and crime scene documentation shall be achieved. Determining the building floor plan is the first step towards an automated implementation of the building data model. This masters thesis focuses on deriving floor plans from point cloud data. The approach is conceived in regard to the “Scan-to-BIM” pipeline. The process is divided into the three steps, data acquisition (scanning), data processing and the use of the BIM methodology (BIM). An overview of the basic methodological aspects of these subjects is included in this document. The basics of data collection include the measurement of building geometries using geodetic surveying methods such as manual measurement, tacheometry, photogrammetry and laser scanning, as well as the acquisition with depth image cameras. The processing of point cloud data introduces techniques for the segmentation of point clouds, which are usually derived from field of image processing. Here, the focus lies on the Hough Transform (HT) method as it forms the basis of the 3D kernel-based Hough Transformation (3DKHT) which is used for plane detection within the concept of this thesis. The introduction of the BIM methodology gives an overview of its use within the construction industry, and reflects the use of Building Information Models for existing buildings. The proposed method for the extraction of floor plans from point cloud data, which was conceived in this work, is divided into four modules according to the required steps. These are the acquisition of the point clouds, the extraction of room floor plans, the derivation of the building floor plan and the transfer to an IFC building model. An application to extract room floor plans from previously recorded point cloud data has been developed to demonstrate the feasibility of the designed approach. The application is implemented as an Android application for use on a Google Tango mobile device. For the determination of the floor plan, first planes are detected in the point cloud by using the the 3DKHT. Out of this set of planes, the actual wall planes are identified for simple spatial room shapes. A sorting of the wall planes is then carried out in clockwise or counter-clockwise order. The identified wall planes are intersected with the floor level planes to determine the floor plan. To achieve this the determined wall lines are intersected with each other according to the sorting. The intersection points of these lines represent the corners of the floor plan of the room. The determined floor plan is graphically presented to be manually validated by the user. If necessary, the calculation parameters of the 3DKHT can be adjusted, which leads to a recalculation of the floor plan. Furthermore, the determined geometric information may be exported using the json file format. The room floor plans extracted by this application represent a simple, but accurate representation of the room’s geometry.Englisch
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