NACH OBEN

CoolTech: Einsatz von kamerabasierten Methoden auf Baustellen

10.08.2022

Dennis Cooltech 1

Dennis Pawlowski ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am IIB und befasst sich seit seiner Masterarbeit mit dem Thema des Einsatzes von kamerabasierten Methoden auf Baustellen. Im Rahmen des EU-Projektes BIM2TWIN, bei dem es um die Erzeugung von digitalen Zwillingen von Baustellen geht, beschäftigt sich Dennis mit der der Ausrüstungsoptimierung – aktuell mit einer ganz besonderen Kamera. Was diese so besonders macht und wofür sie eingesetzt werden kann, erzählt er im Interview.

Welche Art von Kamera ist das und was kann sie?

Dennis: Das ist eine Stereovision Kamera (Typ ZED 2i) von der Firma Stereolabs, die über zwei Kameras verfügt. Damit können Objekte in 3D verfolgt werden, dank der Tiefenwahrnehmung bis zu 35 Metern. Weiterhin hat sie einen speziellen Polarisationsfilter, der Blendungen und Linsenreflexionen verhindert bzw. reduziert. Darüber hinaus sind noch allerhand Sensoren in der Kamera verbaut, sodass die Neigung, Temperatur und Beschleunigung aufgezeichnet werden können. Außerdem verfügt sie über ein Barometer zur Messung der Höhe und ein Magnetometer, also ein Kompass. All diese Sensoren unterstützen bei der Orientierung und der Einordnung von Situationen vor Ort. Ein weiterer Vorteil ist die einfache Handhabung der Kamera. Da sich die Baustelle und das Baustellenumfeld häufig verändern, muss die Kamera einfach zu installieren sein. Dies funktioniert nach dem Plug & Play Prinzip. Dabei kalibriert sich das System selbstständig und erfasst die Parameter automatisch neu. Zusätzlich ist die Kamera IP66 zertifiziert, also wasserdicht und staubfest – ideal für den Einsatz im Freien.

Wofür soll die Kamera eingesetzt werden?

Dennis: Kurz gesagt, soll die Kamera Baumaterialien bzw. Baumaschinen automatisch erkennen. Wenn ein Kipplaster oder ein Zementmischer vorbeifährt und in den Sichtbereich der Kamera fällt, soll sie diesen erkennen und verfolgen. Diese Informationen können beispielsweise die Position sein, wo Betonierarbeiten oder auch die Be- und Entladungen stattfinden. Fragen, die sich dazu stellen sind: Wann ist das gesuchte Objekt angekommen, wo befindet es sich oder ist es überhaupt angekommen? Auf diese Art und Weise könnten die Informationen mit dem bestehenden Zeitplan verglichen und entsprechend angepasst werden. Sinn und Zweck ist es einen genauen Überblick über die Materialien zu haben, was bei Großbaustellen entscheidend ist. Durch das System kann einerseits eine Zeitersparnis erlangt und die Koordination der Baustelle verbessert und vereinfacht werden. 

Wie funktioniert das System?

Dennis: Wir haben eine KI trainiert, verschiedene Objekte wie z. B. Baumaschinen oder Fahrzeuge in Echtzeit zu erkennen. Aktuell kann die KI zwischen drei verschiedenen Maschinenarten unterscheiden. Diese sind: Zementmischer, Bagger und Kipplaster. Insgesamt sollen es später aber bis zu 12 verschiedene Objekte unterscheiden können. Die KI haben wir mit verschiedenen Datensätzen trainiert, damit es die Fahrzeuge unter verschiedenen Bedingungen (Wetter, Lichtverhältnisse usw.) erkennen kann. Bald wollen wir unseren aktuellen Stand auch in der Praxis auf einer Baustelle testen. Da sind wir schon sehr gespannt, welche Ergebnisse dabei herauskommen.

Dennis Cooltech 1

Dennis Pawlowski ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am IIB und befasst sich seit seiner Masterarbeit mit dem Thema des Einsatzes von kamerabasierten Methoden auf Baustellen. Im Rahmen des EU-Projektes BIM2TWIN, bei dem es um die Erzeugung von digitalen Zwillingen von Baustellen geht, beschäftigt sich Dennis mit der der Ausrüstungsoptimierung – aktuell mit einer ganz besonderen Kamera. Was diese so besonders macht und wofür sie eingesetzt werden kann, erzählt er im Interview.

Welche Art von Kamera ist das und was kann sie?

Dennis: Das ist eine Stereovision Kamera (Typ ZED 2i) von der Firma Stereolabs, die über zwei Kameras verfügt. Damit können Objekte in 3D verfolgt werden, dank der Tiefenwahrnehmung bis zu 35 Metern. Weiterhin hat sie einen speziellen Polarisationsfilter, der Blendungen und Linsenreflexionen verhindert bzw. reduziert. Darüber hinaus sind noch allerhand Sensoren in der Kamera verbaut, sodass die Neigung, Temperatur und Beschleunigung aufgezeichnet werden können. Außerdem verfügt sie über ein Barometer zur Messung der Höhe und ein Magnetometer, also ein Kompass. All diese Sensoren unterstützen bei der Orientierung und der Einordnung von Situationen vor Ort. Ein weiterer Vorteil ist die einfache Handhabung der Kamera. Da sich die Baustelle und das Baustellenumfeld häufig verändern, muss die Kamera einfach zu installieren sein. Dies funktioniert nach dem Plug & Play Prinzip. Dabei kalibriert sich das System selbstständig und erfasst die Parameter automatisch neu. Zusätzlich ist die Kamera IP66 zertifiziert, also wasserdicht und staubfest – ideal für den Einsatz im Freien.

Wofür soll die Kamera eingesetzt werden?

Dennis: Kurz gesagt, soll die Kamera Baumaterialien bzw. Baumaschinen automatisch erkennen. Wenn ein Kipplaster oder ein Zementmischer vorbeifährt und in den Sichtbereich der Kamera fällt, soll sie diesen erkennen und verfolgen. Diese Informationen können beispielsweise die Position sein, wo Betonierarbeiten oder auch die Be- und Entladungen stattfinden. Fragen, die sich dazu stellen sind: Wann ist das gesuchte Objekt angekommen, wo befindet es sich oder ist es überhaupt angekommen? Auf diese Art und Weise könnten die Informationen mit dem bestehenden Zeitplan verglichen und entsprechend angepasst werden. Sinn und Zweck ist es einen genauen Überblick über die Materialien zu haben, was bei Großbaustellen entscheidend ist. Durch das System kann einerseits eine Zeitersparnis erlangt und die Koordination der Baustelle verbessert und vereinfacht werden. 

Wie funktioniert das System?

Dennis: Wir haben eine KI trainiert, verschiedene Objekte wie z. B. Baumaschinen oder Fahrzeuge in Echtzeit zu erkennen. Aktuell kann die KI zwischen drei verschiedenen Maschinenarten unterscheiden. Diese sind: Zementmischer, Bagger und Kipplaster. Insgesamt sollen es später aber bis zu 12 verschiedene Objekte unterscheiden können. Die KI haben wir mit verschiedenen Datensätzen trainiert, damit es die Fahrzeuge unter verschiedenen Bedingungen (Wetter, Lichtverhältnisse usw.) erkennen kann. Bald wollen wir unseren aktuellen Stand auch in der Praxis auf einer Baustelle testen. Da sind wir schon sehr gespannt, welche Ergebnisse dabei herauskommen.