Россия
аспирант
, Россия
студент
, Россия
В современном строительстве на этапах инвестиционной оценки, проектирования, строительства и эксплуатации объектов капитального строительства при внедренной системе информационного моделирования серьезной проблемой является гармонизация собираемых с площадки строительства данных о геометрических параметрах возводимого объекта и территории. В статье представлено комплексное научно-техническое решение в области диагностики зданий и сооружений, мониторинга хода строительства, а также автоматизированного определения объемов выполненных строительных работ с использованием технологий дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов и информационного моделирования (BIM-технологий).
мониторинг, облако точек, беспилотный летательный аппарат, объекты капитального строительства, автоматизация проектирования
Введение
В современном строительстве на этапах инвестиционной оценки, проектирования, строительства и эксплуатации объектов капитального строительства при внедренной системе информационного моделирования серьезной проблемой является гармонизация собираемых с площадки строительства данных о геометрических параметрах возводимого объекта и территории (в том числе данных о геодезических изысканиях, данных о геодезическом мониторинге, данных о реализации графика строительства и данных об объеме и качестве выполненных работ). Все это приводит к значительному усложнению контроля процессов на строительной площадке, а также параметров возводимого объекта, что в итоге влечет задержки в строительстве и значительные финансовые потери (до 30% от начальной стоимости проекта).
При этом современная реализация технологии 4D-моделирования в текущем виде чаще всего представлена однократным созданием необновляемой предиктивной модели до начала строительства. Данная модель теряет свою предсказательную способность в случае значащих отклонений в ходе реализации проекта строительства, если не дополняется и не обновляется новыми данными.
В то же время авторы исследования предполагают, что решением данной проблемы является создание нового комплексного научно-технического решения в области диагностики зданий и сооружений, мониторинга хода строительства, а также автоматизированного определения объемов выполненных строительных работ с использованием технологий дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов и информационного моделирования (BIM-технологий).
Объекты, предметы и методы
Процессы мониторинга хода строительства, использования BIM, а также геодезического мониторинга в Российской Федерации регулируются сводами правил в строительстве. Некоторые из них:
• СП 333.1325800.2020 «Информационное моделирование в строительстве. Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла»;
• СП 471.1325800.2019 «Информационное моделирование в строительстве. Контроль качества производства строительных работ»;
• СП 317.1325800.2017 «Инженерно-геодезические изыскания для строительства. Общие правила производства работ»;
• СП 126.13330.2017 «СНиП 3.01.03-84 Геодезические работы в строительстве».
С 1 января 2022 года становится обязательным внедрением BIM-моделирования для объектов капитального строительства, финансируемых с привлечением бюджетных средств.
Таким образом, современное развитие технологий организации строительного производства и мониторинга хода строительства во многом опирается на цифровизацию строительства с обеспечением уже выработанных требований по составу и объему собираемых сведений и показателей.
Это в свою очередь позволяет выделить ряд технологий, которые уже сегодня могут быть внедрены в указанные процессы с обеспечением сформированных требований с учетом возможностей использования информационной модели объекта строительства, а также 4D-моделирования.
Такими технологиями среди прочих являются использование наземного лазерного сканирования (НЛС) для отслеживания геометрических параметров объектов и создания высокоточных объектов, использование воздушного лазерного сканирования (ВЛС) для создания детализированных цифровых моделей местности, а также использование методов фотограмметрии для создания реалистичных геопривязанных моделей объектов, местности и отдельных элементов строительных конструкций.
Все три упомянутые технологии позволяют получать данные в виде геопривязанного плотного облака точек (point cloud), что позволяет комбинировать эти методы сбора геопространственных данных с компенсацией недостатков и использованием преимуществ каждого.
В то же время в прямом сравнении нельзя не учитывать традиционные технологии геодезических измерений (которые в определенных задачах не могут быть заменены) с использованием тахеометров, лазерных дальномеров, теодолитов, нивелиров и прочих приборов, позволяющих получать геопространственные данные. Но в данной статье авторы фокусируются на отличительных особенностях технологий НЛС, ВЛС и фотограмметрии – а именно получение избыточной информации (миллиарды точек, для которых определено положение в пространстве), повышенная скорость полевых работ (для фотограмметрии и ВЛС), возможности по сбору больших объемов данных (десятки и сотни гектаров для площадных и протяженных объектов), возможность наглядной визуализации полученных данных.
Рассмотрим отдельно каждую технологию с учетом актуальных научных публикаций:
- Наземное лазерное сканирование
В основе технологии лежит сбор данных с использованием лазерного сканера –съёмочная система, измеряющая с высокой скоростью (от нескольких тысяч до миллиона точек в секунду) расстояния от сканера до поверхности объекта и регистрирующая соответствующие направления (вертикальные и горизонтальные углы) с последующим формированием трёхмерного изображения (скана) в виде облака точек [1-13].
При этом лазерный сканер может быть статично установлен на месте съемки, и после выполнения съемок с нескольких позиций сканы «сшиваются» (совмещаются) в единое облако точек для дальнейшей работы. Также сканер может быть оборудован системой инерциальной навигации (INS) (чаще инерциальным измерительным блоком – IMU для обеспечения записи данных о углах наклона и поворотах сканера), системами визуальной навигации (VNS) и глобальной навигационной спутниковой системой (GNSS). Во втором случае сканер может быть установлен на подвижные транспортные средства или может перемещаться вручную, а благодаря наличию информации о положении сканера в пространстве в каждый момент времени становится возможным получить единое облако точек.
- Воздушное лазерное сканирование
В основе технологии также лежит сбор данных с использованием лазерного сканера, оборудованного системами инерциальной и спутниковой навигации. Сканер устанавливается на пилотируемый или беспилотный летательный аппарат (БПЛА), осуществляет сбор и запись геопространственных данных [14-16].
- Использование методов фотограмметрии
В основе данных методов лежит идея определения положения точки в пространстве по нескольким ее изображениям. Изображения могут быть получены съемкой любой камерой, получающей визуальные снимки – в том числе цифровые или аналоговые, в видимом или других диапазонах. Камера может быть установлена на БПЛА или может осуществляться съемка «с рук». Также отдельно может быть записана информация о положении камеры в пространстве с использованием INS, GNSS. После осуществления съемки выполняется обработка полученного материала, а в конечном итоге могут быть получены – облако точек, ортофотопланы, цифровые модели местности, цифровые модели рельефа, полигональные (в том числе текстурированные) модели для дальнейшего дешифрирования [17-22].
Сравним данные технологии по качественным критериям для выделения слабых и сильных сторон каждой (Таблица 1):
Таблица 1. Сравнение технологий по качественным критериям
|
Наименование критерия |
Наземное лазерное сканирование |
Воздушное лазерное сканирование |
Фотограмметрия |
|
Стоимость |
Высокая |
Высокая |
Низкая |
|
Точность получаемых данных |
Высокая (до 1-2 мм) |
Средняя (3-5 см в плане и по высоте) |
Средняя (3-5 см в плане и по высоте) |
|
Скорость сбора данных (относительно получаемых объемов) |
Средняя |
Высокая (десятки гектар за час полета в зависимости от требуемой плотности) |
Высокая (десятки гектар за час полета в зависимости от требуемой плотности) |
|
Скорость обработки данных |
Средняя (требуются значительные вычислительные мощности для больших объемов данных) |
Высокая (как правило данные на выходе уже в едином облаке точек, требующем лишь уравнивания в системе координат) |
Средняя (требуются значительные вычислительные мощности для больших объемов данных) |
|
Особенности |
Низкая мобильность (в случае статичных лазерных сканеров) позволяет получать данные на небольшом по площади участке, но с высокой точностью в том числе внутри помещений. Возможно затруднение сбора данных в некоторых областях (крышам, элементам «в тени») |
Возможно получение данных о рельефе, закрытом растительностью (лес или трава), возможен доступ к труднодоступным областям (крыши, труднопроходимые территории) |
Возможен доступ к труднодоступным областям (крыши, труднопроходимые территории), возможна наглядная визуализация полученных материалов (текстурированная полигональная модель), имеется сильная зависимость качества материала от условий съемки |
На основе данного сравнения сформирована модель и предложена технология комплексного мониторинга и диагностики объектов капитального строительства с использованием методов дистанционного зондирования с беспилотных летательных аппаратов (дронов) на этапах жизненного цикла.
В основе предложенной технологии лежит получение геопривязанных геометрических данных путем наземного, воздушного лазерного сканирования и получения данных методами фотограмметрии с использованием достоинств каждой. Регулярно получаемые данные представляют собой единую цифровую модель всего объекта или его части, представленную в виде облака точек, полигональной модели, цифровой модели местности, ортофотоплана, классифицированного облака точек. Общая последовательность действий и информации на этапах реализации технологии представлена на рисунке 1. Кроме того, такое сочетание позволяет переходить от технологий BIM, подразумевающих использование и обновление информации о строительном объекте, к технологиям цифровой оценки состояния объекта в комплексе с инфраструктурой и природными ландшафтами прилегающих территорий за счет автоматизированного соотнесения информационной модели сооружения с его реальными геометрическими параметрами, а также классификацией его элементов.
Рис. 1. Общая схема реализации последовательности действий и получаемых данных технологии на этапах жизненного цикла объектов капитального строительства.
Результаты
Предложенная технология прошла апробацию, реализована на пилотных объектах и тиражируется для решения ряда задач строительства на этапах жизненного цикла объекта:
- создание цифровой модели местности (ЦММ),
- определение объемов и контроль выполненных работ (земляные работы, ограждающие и несущие конструкции),
- мониторинг качества строительства и соблюдение геометрических параметров,
- создание и обновление цифровой модели строительной площадки, мониторинг повреждений конструкции в области визуально определимых отклонений и т.д.
Технология применена в проектах инфраструктурного строительства, а также экологического мониторинга в Москве и Московской области, в том числе был осуществлен мониторинг хода строительства протяженных объектов с подсчетом объемов выполненных работ и проведением инвентаризации строительной площадки: временной автодороги к полигону ТБО в Серпуховском районе МО. С использованием Технологии были проведены работы по определению действительных объемов твердых бытовых отходов в местах несанкционированного складирования для расчета объемов нанесенного ущерба. Было осуществлено обследование фасадов комплекса из отдельно стоящих жилых корпусов с нежилыми помещениями и подземной автостоянкой для определения объемов дефектов фасадной части здания в результате несоблюдения технологии производства строительных элементов. Также Технология была применена в ряде аналогичных проектов. Использование технологии позволило осуществлять полноценный цифровой мониторинг хода строительства, а также контроль геометрических параметров строительства, сокращая присутствие высококвалифицированных специалистов непосредственно на площадке строительства.
В конечном итоге использование данной технологии позволяет получить прямую экономию до 10 млн. руб. на 1000 Га объекта строительства, а также в значительной мере снизить издержки: сократить объем строительных отходов (до 10%), а также сократить общее время строительства (до 20%).
Выводы
Предложенная технология мониторинга объектов капитального строительства на этапах жизненного цикла методами дистанционного зондирования с беспилотных летательных аппаратов (дронов) на основе высокоточной цифровой модели объекта дает возможность оценивать в динамике геометрические параметры крупных строительных объектов за счет оперативного сбора информации с помощью методов дистанционного зондирования с беспилотных летательных аппаратов (дронов) для создания и обновления цифровых моделей.
Все это в конечном итоге позволяет контролировать соблюдение графика строительства и, как следствие, сокращать перерасход средств, а также объемы недополученной прибыли из-за задержки ввода объекта в эксплуатацию. Использование методов дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов позволяет
- в существенной мере сократить время сбора данных,
- обеспечить их избыток при сохранении необходимой точности.
Фактически, вместо использования ручного труда с традиционными геодезическими приборами предлагается использовать методы получения геометрических данных с привязкой к БПЛА, получая машиночитаемую информацию, которая может в режиме онлайн обрабатываться удаленными серверами. Это сильно повлияет на рынок труда в области геодезических услуг (сократит потребность в рабочих, но увеличит требования к их квалификации), а также даст возможность развития новых методов классификации и распознавания элементов на основе пространственного анализа.
В тоже время технологический переход на использование дронов для дистанционного зондирования открыл широкие возможности к разработке методов полностью автоматизированного обновления графиков строительства в достаточной детализации путем сравнения состояний «план» (на основе BIM 4D) и «факт» (на основе собираемой с площадки строительства информации) в цифровом пространстве проекта. Для этого требуется дальнейшее изучение возможностей геометрического анализа и топологического сопоставления двух обозначенных моделей в том числе с тесным взаимодействием со строительными компаниями, имеющими высокий уровень внедрения и адаптации в свою деятельность BIM-технологий на этапах проектирования и строительства.
Благодарности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, НТУ «Сириус», ОАО «РЖД» и Образовательного Фонда «Талант и успех» в рамках научного проекта № 20-38-51013
1. Kim, H., Yoon, J., Hong, J., Sim, S.-H. Automated Damage Localization and Quantification in Concrete Bridges Using Point Cloud-Based Surface-Fitting Strategy//Journal of Computing in Civil Engineering. - 2021. -35(6).- 04021028
2. Dehbi, Y., Leonhardt, J., Oehrlein, J., Haunert, J.- H. Optimal scan planning with enforced network connectivity for the acquisition of three-dimensional indoor models //ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2021. 180, с. 103-116
3. Takhirov, S.M. Control of Construction Quality by a Terrestrial Laser Scanner: Example of Steel Frame Building//HORA 2021 - 3rd International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, Proceedings.- 2021. - 171163.
4. Takhirov, S.M., Kayen, R.E. Point Clouds of Bridge Generated by Terrestrial Laser Scanner and Images via Structure from Motion Technique: Comparison Study//HORA 2021 - 3rd International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, Proceedings. - 2021. – 171163.
5. Al-Durgham, K., Lichti, D.D., Kwak, E., Dixon R.Automated accuracy assessment of a mobile mapping system with lightweight laser scanning and mems sensors// Applied Sciences (Switzerland). - 2021. - №11(3),1007. - с.1-14
6. Pesántez Cabrera, P.C. Land movement detection from terrestrial laser scanner (LiDAR) analysis// Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. - 2021. -11744.
7. Gollob, C., Ritter, T., Nothdurft, A. Comparison of 3D point clouds obtained by terrestrial laser scanning and personal laser scanning on forest inventory sample plots // Data. - 2020. - №5(4),103. - с. 1-13
8. Азаров Б.Ф., Федорова Е.А. Использование наземного лазерного сканирования для обследования состояния берегов красноярского водохранилища// Геопрофи: научно-технический журнал по геодезии, картографии и навигации. 2014. № 1. С. 46-52.
9. Олейник А.М., Привалов А.В. О возможности применения наземного лазерного сканирования для деформационного мониторинга сооружений нефтегазовых месторождений//Инновации и инвестиции. - 2021. - № 4. - С. 185-188.
10. Жильцова А.В. Использование наземного лазерного сканирования при мониторинге строительных объектов и конструкций //StudNet. -2020. -Т.3. - № 10. - С. 181.
11. Бударова В.А., Мартынова Н.Г., Шереметинский А.В., Привалов А. В. Наземное лазерное сканирование объектов промышленных площадок на территории нефтегазовых месторождений// Московский экономический журнал. 2019. № 6. С. 4.
12. Богданов А.Н., Алешутин И.А. Наземное лазерное сканирование в строительстве и ВIМ-технологиях//Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2018. № 4 (46). С. 326-332.
13. Ямбаев Х.К., Горохова Е.И. Мониторинг деформаций тоннелей методом наземного лазерного сканирования//Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2014. - № S4. - С. 7-12.
14. Бойко Е.С., Карагян А.В. Трёхмерное моделирование анапской пересыпи на основе данных воздушного лазерного сканирования//Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2020. № 11-1 (50). С. 77-81.
15. Реджепов М.Б., Колесникова С.А. Анализ применения наземного и воздушного лазерного сканирования//В сборнике: Актуальные проблемы землеустройства, кадастра и природообустройства. Материалы I международной научно-практической конференции факультета землеустройства и кадастров ВГАУ. - 2019. С. 292-300.
16. Кочнева А.А., Мустафин М.Г. Создание цифровых моделей рельефа для проектирования автодорог на основе технологии воздушного лазерного сканирования// Естественные и технические науки. 2015. № 12 (90). С. 91-95.
17. Лозовая С.Ю., Лозовой Н.М., Прохоров А.В. Фотограмметрия и дистанционное зондирование территорий//Практикум. Учебное пособие -Белгород, 2012.- 168 c.
18. Гермак О.В. БПЛА – Фотограмметрия. //Новая наука: Проблемы и перспективы. - 2015. - № 6-2. - С. 147-149.
19. Щукина О.Г. Эпоха цифровой фотограмметрии// Приложение к журналу Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. Сборник статей по итогам научно-технической конференции. - 2015. - № 8. - С. 14-16.
20. Завтур А., Гришина Н., Чалый Ю. Трехмерная фотограмметрия, или от фотографии к 3D-модели// САПР и графика. - 2016.- № 2 (232). -С. 58-61.
21. Лимонов А.Н., Гаврилова Л.А. Прикладная фотограмметрия//Учебник для вузов / Москва, 2016. -168 c.
22. Попелло Е.С. Информационное моделирование в строительстве на основе фотограмметрии.// В сборнике: Интеграция современных научных исследований в развитие общества. Сборник материалов III Международной научно-практической конференции. -2017. - С. 77-82.
