לכידת מציאות עבור As-Built: מה חדש ולאן פנינו מועדות?

לכידת מציאות (Reality Capture) צברה תאוצה בשנים האחרונות. טכנולוגיות חדשות מובילות לאוטומציה גוברת של תהליכי העבודה בתחום, בעוד יישומים קיימים ממשיכים להתפתח – כך אומר עלא חמדאן.בשנת 2021 פרסם חמדאן מחברת Reality IMT מאמר בשם "יסודות לכידת המציאות – גישה שיטתית לתיעוד As-Built", שעסק ביסודות התחום ובשיטות והכלים המשמשים להפקת מודלים תיעודיים למטרות הנדסיות.

המאמר של חמדאן פורסם בזמן מגפת הקורונה העולמית, שהשפיעה משמעותית על אופן השימוש בלכידת מציאות והובילה בסופו של דבר לאימוץ רחב יותר בשוק:"המגפה העולמית הדגישה את הערך המיידי של טכנולוגיות לכידת מציאות לעבודה מרחוק ולשמירה על בטיחות. כיום, הטכנולוגיה הופכת במהירות מפתרון נישתי לרכיב חיוני בהנדסה מודרנית, בבנייה ובניהול נכסים – הודות לטכנולוגיה משופרת ולשילוב חלק עם כלים כמו BIM."

כלים חשובים חדשים ללכידת מציאות

המאמר שלו פותח בסקירה של כלים שונים ללכידת מציאות, כולל סורקים ניידים, נייחים וסורקים נישאים, כמו גם ליידר אווירי ופוטוגרמטריה.כאשר נשאל אילו כלים חדשים היה מוסיף כיום, הוא מציין במיוחד את ה־LiDAR שבסמארטפון ואת סורקי הגב (Backpack Scanners) כרלוונטיים:"האופציה הרב-שימושית ביותר היא סורק הגב, בזכות טווח סריקה של עד 300 מטר ודיוק של כ־1–5 ס"מ, מה שהופך אותם לאידיאליים למיפוי מסדרונות עירוניים צפופים שבהם קשה לגשת עם רכב, או לסקרים מהירים של מבנים גדולים ומורכבים."

אוטומציה מתמשכת בתהליכי As-Built

הבינה המלאכותית שינתה בצורה משמעותית את תהליכי העבודה בתחום.חמדאן מסביר עד כמה תהליכים כבר עברו אוטומציה, ומה צפוי בעתיד:"האוטומציה התקדמה במיוחד בשלבי העיבוד המרכזיים של לכידת מציאות לצורכי As-Built. כיום, איסוף הנתונים בשטח מתבצע באמצעות מסלולי סריקה מתוכנתים וסורקים שמתאזנים עצמאית, והרישום של הנתונים (Data Registration) מתבצע כמעט אוטומטית באמצעות אלגוריתמים של זיהוי מטרות, התאמה בין ענני נקודות (Cloud-to-Cloud) ואלגוריתמי SLAM שמיישרים מאגרי מידע עצומים."

עוד מוסיף:"בנוסף, ניקוי רעשים, סינון נתונים, והמרת ענני נקודות לרשתות טקסטורה לצורכי הדמיה נעשים ברובם אוטומטית. כך גם זיהוי אלמנטים בסיסיים – כמו קרקע, צינורות, פסי רכבת או עמודים."

לקראת העתיד, הוא רואה פוטנציאל עצום באוטומציה נוספת באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה – הרבה מעבר ליכולת הנוכחית."העתיד צפוי לכלול סגמנטציה חכמה שתזהה ותסווג אובייקטים בענן נקודות, הפקה אוטומטית ודגם של מערכות אדריכלות, חשמל ואינסטלציה (MEP) עבור BIM מדויק, וכן בקרת איכות אוטומטית שתזהה חריגות בין מודל סריקה לתכנון המקורי."

הוא מוסיף:"בנוסף, הבינה המלאכותית תוכל לאפשר דחיסת מידע חכמה, לכידת מציאות אוטונומית על ידי רובוטים או רחפנים, ותחזוקה חזויה דרך זיהוי שינויים אוטומטי – אם כי עדיין קיימים אתגרים בטיפול בשונות בנתונים, באי-בהירות סמנטית ובדרישות חישוב גבוהות."

יישומי Reality Capture מתפתחים

בהתבוננות על השוק, חמדאן מזהה התפתחות של יישומים קיימים – לא בהכרח הופעה של יישומים חדשים."התעשייה נעה לעבר אוטומציה באיסוף מידע ומעקב אחר התקדמות פרויקטים. כמו כן, גוברת הדרישה לתיעוד מדויק עבור מטרות של קיימות סביבתית, חברתית וניהולית (ESG) – למשל, לצורך חישוב טביעת הרגל הפחמנית של מבנים."

"אפשר להשיג זאת באמצעות תיעוד מידות וחומרים מדויקים של מבנים קיימים – מה שמאפשר לבצע ביקורות אנרגיה ולוודא עמידה בתקני LEED."