TEKSTI: HANNU HYYPPÄ – MATTI KURKELA – ARTTU JULIN – HARRI KAARTINEN – MARIKA AHLAVUO – MIIKA KOSTAMO – ANTERO KUKKO – TONI RANTANEN – AIMAD EL ISSAOUI – MATTI VAAJA – JUHA HYYPPÄ
Vähitellen pakolliseksi tulevat ajantasaiset toteumamallit ja niiden tuotanto pitäisi saada palvelemaan mahdollisimman hyvin koko rakennuksen elinkaaren ajan ylläpidon ja huollon tarpeita sekä purkuvaiheessa helpottamaan kiertotaloutta.
Tässä artikkelissa kuvataan yhteistyössä luotuja alustavia määrityksiä toteutumamallien luomiseksi vaadittavan 3D-mittausteknologian nykytilanteesta, tarpeista ja niihin vastaavista ratkaisuista.
Aalto-yliopisto ja Paikkatietokeskus (FGI) selvittävät 3D-mittaus- ja mallinnustapoja
Ensisijaisesti tarkastellaan 3D-tiedonkeruutapoja, joilla tietomallien geometria voidaan luoda nopeasti, luotettavasti ja kustannustehokkaasti. Tämän takia Aalto-yliopisto ja FGI selvittävät staattisten ja dynaamisten kuvamittausten ja lasermittausten ominaisuuksia, tarkkuuksia, mahdollisuuksia sekä toteutuksia erilaisissa koekohteissa. Samalla edistetään käytettävien teknologioiden ja prosessien valintaa, syntyneen datan käsittelyä ja mitta- ja valokuvatarkkojen toteutusten yhteiskäyttöä.
Mittatarkan toteumamallin lähtötiedot
Toteumatietoa voidaan toki kerätä manuaalisesti punakynäkorjauksia tai valokuvia tarkastellen. Mittatarkkaa toteumamallia varten lähtöaineisto kerätään kolmiulotteisesti mittaamalla ja päivitetään suunnittelumalliin. 3D-mittausmenetelminä voidaan käyttää laserkeilaukseen, fotogrammetriaan ja robotiikkaan perustuvia ratkaisuja, kuten maalaserkeilausta tai liikkuvaa kartoitusta.
Liikkuvaan kartoitukseen perustuvia ratkaisuja ovat mm. robottikoira, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), ajoneuvokeilaus, reppukeilaus, käsikeilaus ja droonimittaus. Fotogrammetrista kuvausta hyödynnetään usein drooneissa, mobiilikuvauksessa ja tavallisessa digikamerapohjaisessa kuvauksessa. 3D-mittauksia voidaan tehdä myös 360-kameralla ja Matterportin 3D LiDAR-kameralla.
Mallintamisen lähtöaineistoksi voi sisä- ja ulkotiloissa käyttötarkoituksesta riippuen kelvata tavallisillakin kameroilla kerätty kuva-aineisto hyvinkin erilaisilta alustoilta.
Lähtötietoina yleisesti käytettävässä maalaserkeilauksessa yksittäisissä keilausasemissa pistepilven tarkkuus on parhaimmillaan millimetrejä ja tekniikkaa pidetäänkin tarkimpana rakennusten 3D-skannausmenetelmänä. Suuremmissa kokonaisuuksissa keilausasemien keskinäiset rekisteröintivirheet alkavat helposti kasaantua, mikä vaatii huomiota datan laadun varmistamisessa. Visuaaliseen odometriaan perustuva karkea asemointi ja pistepilvidataan perustuva automaattinen rekisteröinti nopeuttavat projektien läpiviemistä.
Liikkuvassa kartoituksessa eli mobiilikartoituksessa laserkeilaus- ja kuva-aineistot kerätään liikkuvalta alustalta.
Sisätilojen kartoituksessa käytetään tyypillisesti kannettavia järjestelmiä, joiden paikannus perustuu SLAM-teknologiaan. Ulkotilojen kartoituksessa voidaan hyödyntää satelliitti- ja inertiapaikannusta, ja kannettavien järjestelmien lisäksi hyödynnetään usein ajoneuvoja ja lennokkeja kartoitusalustana. Mobiilikartoituksessa aineiston keruunopeus on huomattavasti staattisia mittauksia nopeampaa.
Lue koko artikkeli PDF-muodossa:
