Scan2BIM - A Review on the Automated Creation of Semantic-Aware Geometric as-is Models of Bridges

Bridges are one of the most important elements in the worldwide traffic infrastructure. Therefore, they require regular inspection and maintenance. In Germany, for instance, many bridges are older than 50 years, which means they need special treatment to keep them in service. One very promising concept for optimizing the maintenance of bridges is BIM or a Digital Twin. An essential basis of BIM as well as Digital Twins are geometric-semantic models. However, due to the age of many bridges, there are often no digital models available. That’s why there is an increasing demand for workflows for the automated creation of geometric-semantic models of existing bridges. This paper presents the general workflow for automated generation for Digital Twins. This literature review starts with an overview of different sensors and data acquisition techniques. Afterwards, different methods for data pre-processing like denoising and voxelization will be discussed. The main part of the literature review shows different AI methods for enriching point clouds with semantic information and extracting the contained geometry. Additionally, the current challenges within this workflow are shown and an outlook for future research is suggested.

Brücken sind wesentliche Verkehrsinfrastrukturbauwerke, die regelmäßig inspiziert und gewartet werden müssen. In Deutschland sind viele Brücken älter als 50 Jahre, was zur Folge hat, dass sie einer beson deren Behandlung bedürfen, um sie in Betrieb zu halten. Als vielversprechendes Konzept zur Optimierung der Erhaltung der Verkehrsinfrastruktur werden BIM und Digitale Zwillinge gesehen. Eine wesentliche Grundlage von BIM wie auch von Digitalen Zwillingen sind geometrisch-semantische Bauwerksmodelle. Aufgrund des Alters vieler Brücken sind jedoch oft keine digitalen Modelle vorhanden. Deshalb besteht ein zunehmender Bedarf an Workflows zur automatisierten Erstellung von geometrisch-semantischen As-is-Modellen von Brücken. In diesem Beitrag wird ein Überblick zur automatisierten Generierung von Bestandsmodellen vorgestellt. Nach einer Einführung in geeignete Erfassungssensorik und -techniken werden zunächst unterschiedliche Methoden zur Datenvorverarbeitung diskutiert. Im Hauptteil werden verschiedene KI-Methoden zur Anreicherung von Punktwolken mit semantischen Informationen und zur Extraktion der enthaltenen Geometrie behandelt. Zusätzlich werden die aktuellen Herausforderungen innerhalb dieses Workflows aufgezeigt und ein Ausblick auf zukünftige Forschung gegeben.