Облако точек. Как мы развиваем цифровые технологии в строительстве

    Возможно, вы в курсе, а может быть и нет, но мы плотно занимаемся разработкой технологий Индустрии 4.0. IoT, машинное обучение на реальном производстве, цифровые двойники предприятий – со всеми этими вещами мы знакомы не понаслышке. Другими словами, мы знаем, как подружить «цифру» с брутальным тяжёлым машиностроением или нефтедобычей.



    Но сегодня мы хотим рассказать о чуть менее героических разработках для не менее суровой строительной отрасли. Мы решили озаглавить свой рассказ «Облако точек», и совсем скоро вы поймёте, почему именно так.

    Давайте представим самую обычную строительную площадку. Не жилого дома, а что-нибудь промышленное. В определённый момент на объекте потребуется провести контроль качества выполненных работ. Подрядчики что-то построили, но вот что? И как? Нужно понять, насколько возведённое сооружение или его часть соответствует проекту.

    Можно действовать по традиционной методике: отправить хороших ребят с теодолитами, чтобы они всё промерили. Если объект большой, это может занять немало времени. Не во все углы хорошие ребята смогут залезть и всегда будет риск ошибки.

    А что если автоматизировать процесс? Проводить контроль качества быстро, с помощью высокоточного оборудования, а на выходе сразу предоставлять отчёты с перечислением найденных недостатков?

    Как это работает


    Поскольку разработка изначально была ориентирована на серьёзные промышленные объекты, мы будем считать, что у таких объектов всегда есть проект в формате 3D-модели. Дальше мы берём эту 3D-модель и сканируем объект с помощью технологии лазерного сканирования.

    Лазерный сканер позволяет относительно недорого и с высокой точностью обработать возводимое сооружение. Современный высокоточный дальномер может сканировать до нескольких миллионов точек в секунду. Так что буквально за рабочий день можно получить цифровую модель объекта.

    Мы точно знаем местоположение сканера, точно знаем направление и расстояние до каждой точки, а значит у нас есть 3D-координаты точек. Мы получаем облако координат, которое соответствует поверхностям построенного объекта. Это облако координат мы и называем «облаком точек».

    Естественно, проводится не один замер. У объекта может быть сложная планировка, в проекте могут быть предусмотрены колонны и другие интересные конструктивные элементы. Сканер перемещают, процедура сканирования повторяется несколько раз. Дальше полученные «облака точек» нужно «сшить» в одно.

    Мы разработали решение, которое позволяет в автоматическом режиме проводить сравнение «облака точек» с проектом сооружения в 3D. Сейчас эту задачу решают люди, накладывая «облако» на 3D-модель и отыскивая отклонения на глаз. Автоматизированных решений подобного рода очень мало и их функциональные возможности ограничены. Мы полностью автоматизировали процесс и назвали свой прототип Jet Construction Monitor.

    Почему мы считаем, что живой человек – это плохо? Формально всё хорошо: задача решается. Однако, работая с большим объектом, человек может элементарно не заметить сравнительно небольшое отклонение, которое, тем не менее, будет выходить за допуск. Второй момент – время. Третий момент – человеческий фактор: отклонения есть всегда, сотрудник будет самостоятельно определять, соответствуют они нормам или нет, что с ними делать. Всегда есть вероятность ошибки. Четвёртый момент – такой анализ невозможно провести на площадке, потребуется достаточно производительное оборудование, которое там держать никто не будет.

    Jet Construction Monitor выявляет отклонения от проектной 3D-модели в отсканированных «облаках». При этом учитываются допуски на каждый класс конструктивных элементов. Когда элемент выходит за границу допуска, фиксируется отклонение.

    На словах всё кажется предельно простым. На практике при обкатке системы мы столкнулись с определёнными сложностями. Когда есть уже готовое «облако точек», трудно понять, где находятся реальные границы объекта. Поэтому мы задаём некую область значений и внутри этой области ищем точки, относящиеся к определенному элементу модели. Если точки найдены, считается, что они ложатся на этот элемент.

    Если такие точки не обнаружены или они не попадают в заданную область, считается, что элемент не был покрыт сканированием. Отклонения рассчитываются только для элементов модели, у которых процент покрытия выше порогового значения. Обычно порог устанавливается на отметке в 75%. Jet Construction Monitor учитывает отклонения следующих типов: сдвиг в сторону, масштабирование, поворот.


    Облако точек, наложенное на модель

    Итак, мы скармливаем системе: «облако точек», проектную 3D-модель и нормативно-справочную информацию об отклонениях для различных классов конструктивных элементов. Система выдаёт результат в двух вариантах. Первый – это интерактивная 3D-визуализация, которую можно рассмотреть со всех сторон. Второй – отчет в виде таблицы зафиксированных отклонений.


    Интерактивная 3D-визуализация с показанными отклонениями

    На интерактивной визуализации вы видите, что разные конструктивные элементы окрашены в разные цвета. Зелёным цветом на визуализации отмечаются элементы, для которых отклонения не превышают допустимых значений. Фиолетовым отмечены отклонения в одну сторону, красным – в другую сторону.

    На визуализации серым цветом могут быть показаны участки, не покрытые «облаком точек». Обычно это элементы проектной 3D-модели, которые не подлежат сканированию, например, части фундамента. Также это могут быть элементы, у которых покрытие меньше 75%.

    Элементы модели, как уже говорилось, выводятся в виде табличного списка с информацией об отклонениях. Если отклонения выше установленных пороговых значений, ячейка в таблице подсвечивается красным цветом. Таблицу можно экспортировать в Excel, отсортировать по показателю отклонений и в виде реестра отклонений предъявить исполнителю.


    Таблица элементов модели с указанием отклонений

    Jet Construction Monitor построен на платформе CloudCompare. Серьёзное преимущество нашего решения – в возможности вывода данных по отдельным конструктивным элементам. Именно с ними работают проектировщики и строители. Похожее решение есть у Autodesk: там тоже «облако» можно наложить на проектную модель. Однако отклонения не привязываются к перечню конструктивных элементов.

    Где это применять


    Jet Construction Monitor в первую очередь ориентирован на заказчиков строительства – тех, кто контролирует строительных подрядчиков. При этом совсем не обязательно иметь собственный лазерный сканер и соответствующего специалиста. Есть компании, которые предоставляют такую услугу за разумные деньги.

    Даже для достаточно крупного промышленного объекта сканирование и создание готового «облака точек» можно провести за один день. На практике это означает, что вполне реально получать еженедельный отчёт о состоянии возводимого сооружения и таким образом контролировать подрядчиков. Заодно можно избежать срыва сроков строительства, следить за соблюдением требований проекта и технологических требований, предотвратить потенциальные аварии. А главное – если вовремя обнаружить недочёты, их намного проще и дешевле исправлять.

    Сейчас в той или иной мере Jet Construction Monitor поддерживает следующие функции:

    • Поиск и интерактивная 3D-визуализация отклонений;
    • Формирование отчёта-таблицы с перечислением элементов, выходящих за границы допусков;
    • Интеграция с отраслевыми справочниками;
    • Импорт моделей в системы проектирования;
    • Импорт «облака точек»;
    • Распознавание конструктивных элементов.

    Основные потребители такого решения – крупные компании, например, из ресурсодобывающих и производственных отраслей. Они строят масштабные объекты: цеха, заводы, различного рода терминалы, где речь идёт о высокой степени ответственности.

    Планы на будущее


    Конечно, мы бы хотели добавить в Jet Construction Monitor некоторые возможности, которые сделают решение еще более эффективным и удобным.

    Мы работаем над функцией распознавания образов с использованием алгоритмов машинного обучения. Сейчас решение умеет отыскивать и распознавать в «облаке точек» только несколько таких образов типа «балка», «колонна», «труба изогнутая». Автоматическое распознавание позволит улучшить качество построения «облаков» и выявления отклонений, даже для тех объектов, которых по каким-то причинам не было в проектной 3D-модели. Заодно, усовершенствовав функцию распознавания, мы планируем её оптимизировать и сократить время обработки «облака точек».

    Второй момент, который хотелось бы улучшить, связан с проблемой экспорта конструктивных элементов. Jet Construction Monitor делался под один из наиболее популярных программных комплексов автоматизированного проектирования Autodesk Revit. Это инструмент BIM-проектирования, в нём реализована практичная и удобная иерархия конструктивных узлов и элементов. Однако при экспорте иерархия не сохраняется и на выходе получается «плоский» список элементов. Для масштабных проектов такой список получается громоздким, с ним тяжело работать. Это еще одно направление доработок.

    Наконец, мы думаем добавить функцию создания 2D-сечений – чертежей, на которых будут выделяться элементы, требующие внимания. Поэтажный план здания, где выделены элементы с отклонениями за пределами допусков, это своеобразный промежуточный вариант представления – между 3D-визуализацией и таблицей.

    В итоге у нас появляется полноценный продукт для автоматизированного контроля этапов и качества строительства сложных объектов. И он сможет стать важной частью BIM-конвейера в управлении строительством для крупных строительных заказчиков.
    • +18
    • 2.9k
    • 6
    Инфосистемы Джет
    292.39
    Системный интегратор
    Share post

    Comments 6

      0
      Как то вы неправильно экспортируете из Revit'а
      0

      А как вы учитываете погрешности самого лидара? Валидируете ли вы лидары на тестовых стендах перед измерениями? Потому что то, что разработчики лидаров пишут в своих спецификациях, часто относится к очень определенным стерильным условиям, насколько я знаю.

    Only users with full accounts can post comments. Log in, please.