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Grammar-based reconstruction of building interiors by mobile participants

Subject Area Structural Engineering, Building Informatics and Construction Operation
Geodesy, Photogrammetry, Remote Sensing, Geoinformatics, Cartography
Security and Dependability, Operating-, Communication- and Distributed Systems
Term from 2012 to 2022
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 230854668
 
Final Report Year 2019

Final Report Abstract

Ziel des Projektes war die Rekonstruktion von Gebäudeinnenräumen auf Basis von verteilt erfassten Sensordaten (Benutzerbewegungsspuren (2D) und Punktwolken (3D)) sowie einer zu entwickelnden Grammatik für Gebäudeinnenräume. Zur Erfassung von Sensordaten sollte dabei herkömmliche mobile Endgeräte wie Smartphones oder Tablets zum Einsatz kommen, um auch Nichtexperten und Communities die Erstellung qualitativ hochwertiger Innenraummodelle zu ermöglichen. Da private Benutzer durch die Reduktion der Laufzeit ihrer batteriebetriebenen mobilen Endgeräte von der Erfassung von Sensordaten abgeschreckt werden könnten, sollten außerdem Verfahren zur energieeffizienten Erfassung von Sensordaten entworfen und integriert werden. Zur formalen Beschreibung der Struktur von Gebäudeinnenräumen wurden spezielle Innenraumgrammatiken entworfen, die eine automatische (algorithmische) Ableitung von denkbaren Gebäudeaufteilungen in Räume, Korridore, usw. erlauben. Diese Grammatiken wurden einerseits genutzt, um Lücken in der Erfassung zu schließen, d.h. detaillierte Innenraummodelle an Stellen herzuleiten, die nicht von Sensordaten erfasst wurden. Andererseits wurden Verfahren entwickelt, um die Qualität von Innenraummodellen, die auf Grundlage ungenauer und fehlerbehafteter Sensordaten rekonstruiert werden, zu verbessern. Neben der qualitativen Verbesserung von Innenraummodellen bezüglich Vollständigkeit und Genauigkeit wurden Grammatiken des Weiteren genutzt, um den Aufwand der Erfassung zu reduzieren. Mit Hilfe von Grammatiken sowie einer geeigneten Erfassungsplanung kann dabei die Menge der notwendigen Sensordaten reduziert und somit Energie batteriebetriebener mobiler Endgeräte eingespart werden. Mit Hilfe komplementärer Methoden, wie z.B. die optimierte Kommunikation über Mobilfunknetze, konnte die Energieeffizient weiter gesteigert werden. Neben der optimierten Erfassung von (möglichst wenigen) Sensordaten wurden außerdem verteilte Verfahren zur Verarbeitung von Sensordaten zu Innenraummodellen entwickelt, die Rechenaufgaben zwischen dem mobilen Endgerät und Servern verteilen. Ziel waren dabei Verfahren, die eine optimierte Verteilung von Berechnungen erlauben, so dass sowohl der Energieaufwand für (mobile) Berechnungen als auch der Aufwand zur Kommunikation von Sensor- oder Modelldaten vom mobilen Endgerät zu den Servern reduziert wird. Die entworfenen Verfahren zur Innenraummodellierung wurden an realen Beispielen experimentell evaluiert. Hierbei wurden sowohl 2D-Bewegungsspuren als auch 3D-Punktwolken für verschiedene Gebäude der Universität Stuttgart erfasst und mit Hilfe von entsprechenden Innenraumgrammatiken Innenraumodelle hergeleitet. Es zeigte sich dabei eine hohe Übereinstimmung und Qualität der erfassten Modelle mit der Realität.

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