Forschungsmission Exzellenzcluster IntCDC
Die Vision des Exzellenzclusters Integrative Computational Design and Construction for Architecture (IntCDC) ist die Nutzung des vollen Potenzials der digitalen Technologien, um Entwurf, Fertigung und Konstruktion auf der Grundlage von Integration und Interdisziplinarität neu zu überdenken. Ziel ist es, im Bausektor wegweisende Innovationen zu ermöglichen, wie sie nur durch hochintegrative Grundlagenforschung in einem interdisziplinären, groß angelegten Forschungsvorhaben möglich sind.
Projektbeschreibung RP 26
Das übergeordnete Ziel von RP 26 ist die Steigerung der Effizienz, Genauigkeit und Qualität von beispielhaften Bauaufgaben in Innenräumen mit einer Gruppe kollaborativer heterogener mobiler Manipulatoren. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) werden für die Bahn- und Trajektoriengenerierung und die Umgebungswahrnehmung eingesetzt.
Optimierungsbasierte Verfahren ermöglichen die Bahn- und Trajektoriengenerierung auf Basis eines Umgebungsmodells, die Minimierung der Ausführungszeit sowie die Maximierung der Genauigkeit. Die Komplexität der Konstruktionsszenarien, Nichtlinearitäten, die Anzahl der Optimierungsvariablen und Unsicherheiten hemmen jedoch die Echtzeitfähigkeit des Trajektoriengenerierungsproblems. Aus diesem Grund untersuchen wir dezentrale Ansätze und die Anwendung von Methoden aus der KI (z.B. Regressionsmodelle, Imitationslernen oder Reinforcement Learning), um eine echtzeitfähige Bahn- und Trajektoriengenerierung und die Berücksichtigung von Sensorfeedback zur adaptiven Neuplanung zu ermöglichen.
Dazu müssen Algorithmen zur Indoor-Positionierung und Umweltsensorik entwickelt werden, unter Verwendung von z.B. Totalstationen, Laserscanner, Kameras und IMUs. Wir werden die Fähigkeit von Algorithmen zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) sowohl für die Positionierung der mobilen Manipulatoren als auch für die Erfassung von 3D-Informationen der jeweiligen Innenraumumgebung nutzen. Das Ziel ist die Modifikation und Weiterentwicklung von hochpräzisen SLAM-Ansätzen zur Echtzeit-Positionierung und Datenerfassung für einen digitalen Zwilling der Baustelle. Dieser digitale Zwilling besteht aus einem aktuellen, semantisch angereicherten, konsistenten 3D-Modell, das durch eine beschriftete 3D-Punktwolke oder ein 3D-Voxelgitter repräsentiert wird.
Bearbeiter
Alice Hierholz
M.Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterin