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Universität der Bundeswehr München: 3D-Lernen für die Erfassung von Rohbauszenen

Die Forschung von Rauch und Braml untersucht, wie vortrainierte 3D-Modelle mit wenigen Rohbaubeispielen angepasst und für die Beschriftung von Punktwolken genutzt werden können.

Einordnung: Forschung

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Forschungsbeitrag im konstruktiven Ingenieurbau

Die hier vorgestellte Forschung an der Universität der Bundeswehr München befasst sich mit der semantischen Segmentierung von LiDAR-Aufnahmen im Rohbau. Eine Punktwolke enthält räumliche Messpunkte; durch die Segmentierung erhalten Bereiche eine inhaltliche Zuordnung. Diese Aufbereitung hilft, Bauwerksinformationen aus der aufgenommenen Geometrie zu erschließen.

Rauch und Braml veröffentlichten dazu im April 2026 eine Arbeit über Transfer Learning und Vorbeschriftung. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie vorhandene 3D-Modelle mit einer begrenzten Menge an Rohbaubeispielen an die Aufgabe angepasst werden können.

Quellen: 11.

Vortraining und menschliche Weiterbearbeitung

Die Untersuchung vergleicht unterschiedliche 3D-Modellansätze, Vortraining und gezielte Anpassung. Das Ziel der Vorbeschriftung verbindet den automatischen Vorschlag mit anschließender menschlicher Korrektur. Damit wird eine praktische Aufgabe der Datenaufbereitung adressiert: Das 3D-Modell schlägt inhaltliche Klassen für die Punkte der Baustellenaufnahme vor; Fachleute prüfen und korrigieren diese Beschriftung.

Für Baufortschrittsanalyse ist dieser Beitrag eine methodische Grundlage. Erst weitere Schritte verbinden die strukturierten Geometriedaten mit Ausführungsstufen, Mengen und Terminbezug.

Quellen: 11.

Anschluss an die Weiterentwicklung

Interessant ist der Ansatz für Forschung und Entwicklung an Baustellenmodellen, die mit wechselnden Szenen umgehen müssen. Bei einer weiteren Erprobung zählen die Übertragung auf andere Baustellen und der tatsächlich erforderliche Korrekturaufwand. Diese Perspektive verbindet Modellanpassung mit der Frage, wie gut sich die Ergebnisse in einen vollständigen Erfassungsablauf einfügen.

Quellen: 3, 4, 7, 10, 11.

Wissensbasis und Verknüpfungen

Verknüpfte Bauprozesse

Bauausführung & BaustellenmanagementVortraining und menschliche Weiterbearbeitung

Verknüpfte Technologie- und Anwendungsfelder

BIM & Digitaler ZwillingVortraining und menschliche Weiterbearbeitung
Predictive Analytics & EntscheidungenVortraining und menschliche Weiterbearbeitung
Datenplattformen & KI-InfrastrukturVortraining und menschliche Weiterbearbeitung

Verknüpfte Deep Dives

Deep Dive

KI-gestützte Baufortschrittsanalyse: Baustellen erfassen, Leistungsstände verstehen und Projekte gezielter steuern

Wie Baustellenaufnahmen zu verständlichen Leistungsständen werden: Verfahren, reale Anwendungen und Auswahlhilfen für Bauleitung und Projektsteuerung.

Vortraining und menschliche Weiterbearbeitung

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Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen

Punktwolke: Die Universität der Bundeswehr München untersucht Punktdaten von Rohbauszenen als Grundlage lernender 3D-Auswertung.
Semantische Segmentierung: Die Forschung von Rauch und Braml untersucht die Anpassung vortrainierter 3D-Modelle zur fachlichen Beschriftung von Rohbaupunktwolken.