Erfassungssystem für hochpräzise und aktuelle Indoorkarten sowie Datenaufbereitung zur Barrierefreiheit und BIM-Integration

Eine Voraussetzung für das barrierefreie Routing für blinde, sehbehinderte und mobilitätseingeschränkte Nutzer innerhalb von Gebäuden ist die genaue Kenntnis der Gebäudestruktur sowie zusätzlicher verorteter Gebäudeinformationen.

Die herkömmliche Vermessung und Datenaufbereitung ist ein zeitaufwändiger und kostenintensiver Prozess, der wegen der Datenaktualität häufig wiederholt werden muss.

Vor diesem Hintergrund beschäftigte sich das Projekt IndoorRobot mit der automatisierten Aufnahme, Veredelung und Aktualisierung von Indoorkarten mit dem Ziel, die Erstellung von barrierefrei navigierbarem Kartenmaterial in Gebäuden durch eine einfache Aufnahme der Daten und hohe Automatisierung stark zu vereinfachen.

Im Projekt wurden Aufnahmeroboter entwickelt, die teilautomatisiert durch Gebäude fahren. Diese waren u.a. mit Laserscannern und Kameras ausgerüstet und nahmen kontinuierlich Daten auf.

Die Durchführung der Datenaufnahme wurde dabei soweit vereinfacht, dass sie auch durch fachfremdes Personal durchgeführt werden konnte. Die Daten wurden in einem Analyse-Backend gespeichert und ausgewertet. Dazu wurden KI-Algorithmen eingesetzt, um z.B. Wände, Türen und Hindernisse sowie weitere Objekte, die für die Barrierefreiheit entscheidend sind, zu klassifizieren und hochgenau zu verorten. Das resultierende 3D-fähige Kartenmodell ist geeignet für den BIM-Prozess (Building Information Modeling) und kann über die mCLOUD referenziert werden.

Bis zum Projektabschluss konnten 8 fahrende Roboter bzw. alternative Aufbauten mit LiDAR-Kamera und weiterer Sensorik entwickelt und getestet werden. Damit sind bislang 22 Gebäude vermessen und die Daten aufbereitet worden. Die Vermessung weiterer Gebäude ist geplant. Die Ergebnisse werden in Forschungsprojekten weiterentwickelt und finden außerdem Eingang in die studentische Lehre.