Man stelle sich vor, man könnte sich mit einem Auto durch die Stadt bewegen und den Sanierungsbedarf der Gebäude erkennen, die man diese einfach nur passiert. Wie viel Zeit und Aufwand dies sparen würde! Diese Zukunftsvision wird zwar zunächst eine solche bleiben. Doch mit einem Forschungsprojekt will ihr das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM zumindest schon mal den Weg bereiten.
In dem Projekt mit dem Namen LaSaGe – Laserscanning für die beschleunigte Sanierung von Gebäuden – haben die Forschenden ein Messfahrzeug durch die Straßen Freiburgs geschickt, um mit einem Lichtsensor die Fassaden der Gebäude zu erfassen. Genauer formuliert handelt es sich dabei um einen Lidar-Sensor (Light Detection and Ranging). Diese Technik wird auch für das autonome Fahren verwendet. Sie hilft, dass entsprechende Autos selbständig ihren Weg durch den Straßenverkehr finden.
Zwei Wellenlängen zeigen mehr als eine
Das im Projekt entwickelte Sensorsystem arbeitet im multispektralen Bereich – also mit mehr als einer Wellenlänge. „Wir nutzen zwei Laser mit unterschiedlichen Wellenlängen im Infrarotbereich, die nicht nur einen Abstand messen, sondern auch die spektrale Eigenschaft einer Oberfläche erfassen können“, berichtet Philipp von Olshausen, Gruppenleiter am Fraunhofer IPM.
Diese Möglichkeit lässt sich nutzen, um den Sanierungsbedarf von Gebäuden zu erkennen. Denn die optischen Eigenschaften von Fenstern sind stark wellenlängenabhängig. Anhand der zurückgestreuten Signale lässt sich eine Aussage über den Beschichtungstyp der Glasscheiben treffen und somit auch über die Dämm- und Isolationseigenschaften der Fenster.
Der auf dem Fahrzeug montierte Sensor liefert noch mehr Erkenntnisse. Aus den Positionen der Fenster und der Geometrie der erfassten Fassade lassen sich Rückschlüsse ziehen, ob das entsprechende Gebäude gedämmt ist oder nicht. „Da wir dafür nur die Geometriedaten nutzen, ist das zwar kein präziser Messwert“, erklärt von Olshausen. „Aber wir erhalten immerhin einen guten Indikator dafür, ob ein Haus gedämmt ist oder nicht.“ Ergänzend könnte eine konventionelle Wärmebildkamera hilfreich sein, um weitere Informationen zu den thermischen Eigenschaften der Fassade zu liefern. Im Projekt wurde dies bereits getestet.
Um überhaupt Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, arbietet das Institut mit künstlicher Intelligenz. Denn aus der Messung entsteht eine geometrische 3D-Punktewolke. Diese wird mit einer KI auf Basis eines neuronalen Netzes verarbeitet, um zunächst die verschiedenen Objekte voneinander zu trennen – also Haus, Straße, Vegetation usw. Anschließend nimmt sich eine andere KI die Hausfassaden vor und identifiziert die unterschiedlichen Komponenten wie etwa Dach, Fassade, Fenster und Tür.
System errechnet für jedes Gebäude den Sanierungsbedarf
Aus der Kombination der Geometriedaten und der spektralen Informationen der Fensteroberflächen errechnet das System für jedes Gebäude einen Wert, der dessen Sanierungsbedarf beschreibt. Die Vorteile der Technik: Die Daten werden relativ schnell – quasi im Vorbeifahren – erfasst und dank KI komplett automatisch ausgewertet.
Das Ergebnis, das aus den Daten gewonnen wird, sei aber nur ein Näherungswert und ersetze auf keinen Fall die Arbeit eines Energieberatenden, schränkt von Olshausen ein. Aus den Informationen ließe sich jedoch ein großflächiger Sanierungsatlas erstellen, der den Verantwortlichen in Städten und Gemeinden einen Überblick geben kann, wie es um den Sanierungsbedarf in ihrem Gebiet bestellt ist. Kommunen sind daher eine potenzielle Nutzergruppe für die Technologie.
Eine andere könnten Dienstleistungsunternehmen sein, wie zum Beispiel die Firma Fünf Prozent, die den Gebäudebestand einer Stadt analysieren und digitale energetische Gebäudesteckbriefe erstellen. Diese könnten ebenfalls von den Vorteilen des im Forschungsprojekt entwickelten Systems profitieren.
Zudem sind die multi-dimensionalen Daten räumlich und zeitlich referenziert. Somit lassen sich auch Veränderungen über einen bestimmten Zeitraum hinweg dokumentieren. Damit könnte die Technologie für einen digitalen Zwilling genutzt werden, den gerade verschiedene Städte aufbauen. Ein solcher stellt quasi ein virtuelles Abbild der entsprechenden Stadt dar und ermöglicht es, bestimmte Maßnahmen digital zu simulieren, bevor sie in der Realität umgesetzt werden.
Noch mehr Möglichkeiten für die Lidar-Technik
Das Ergebnis des abgeschlossenen Forschungsprojekts ist laut von Olshausen ein Proof of Concept. Die Machbarkeit der Technik ist also belegt. Nun gehe es darum, Partner zu finden und das System in den produktiven Betrieb zu bringen. Dafür wären allerdings noch einige Anpassungen nötig. So wurde etwa die Fensterdetektion bisher vor allem auf Einfamilienhäuser trainiert. Dieses Training müsste auf andere Gebäudearten erweitert werden. „Grundsätzlich funktioniert unser System aber mit allen Gebäuden“, sagt von Olshausen.
Die Lidar-Technik selbst könnte noch weitere Möglichkeiten für die digitale Erfassung von Gebäuden eröffnen. So berichtet von Olshausen, dass er mit einem Team gerade ein Gerät mit einem Lidar-Sensor entwickelt, das sich in der Hand halten lässt. Mit diesem kann man dann zum einen die Geometrie von Räumen erfassen. Zum anderen: Ausgestattet mit einem multispektralen Sensor, könnte das Gerät mithilfe der unterschiedlichen Wellenlängen feuchte Stellen detektieren. So ließe sich mit der Technik in Gebäuden durch Unterstützung der KI etwa vollautomatisch das Schimmelrisiko bewerten.
Ein Gerät mit einem multispektralen Laser zu bauen, das leicht genug ist, um in der Hand geführt zu werden, stellt laut von Olshausen aber noch eine Herausforderung dar: „Eine solche Entwicklung ist auf unserer strategischen Roadmap, benötigt aber noch einige Arbeit an der Technologie.“
Digitale Grundlage für die energetische Bewertung
Während die Erfassung des Sanierungsbedarfs per Fahrzeug zwar als Proof of Concept vorliegt, aber noch nicht in die kommerzielle Anwendung gefunden hat, lässt sich das automatisierte Erstellen von Informationen aus 3D-Punktewolken per künstlicher Intelligenz schon auf breiter Ebene nutzen. Auch auf diesem Technologiegebiet ist das Fraunhofer IPM in gewisser Weise involviert.
Denn Bimeto – ein Spin-off des Instituts – entwickelt Software auf KI-Basis zur automatisierten Auswertung von digitalen Gebäudeaufmaßen wie Punktewolken. Als Ergebnis liefert das System die Daten in dem Format, das für den jeweiligen Anwendungsfall notwendig ist – also zum Beispiel ein 3D-Modell oder ein 2D-CAD-Plan. Das Startup will damit eine präzise digitale Grundlage für die energetische Bewertung und Sanierungsplanung von Bestandsgebäuden schaffen. Die Daten können aber auch für einen digitalen Zwilling verwendet werden. Theoretisch ließen sich auch die Punktewolken, die mit dem System des Projekts LaSaGe entstehen, mit der Bimeto-Software weiterverarbeiten.
Die Software wird in unterschiedlichen Varianten angeboten. Bei der Basis-Version erhält der Anwender ein KI-generiertes BIM-Modell der Stufe LOD 200. Dieses erfordert auf der Anwenderseite aber noch einen Check und gegebenenfalls eine Nachbearbeitung. „Für Bauanträge reicht ein solches rudimentäres Modell in der Regel jedoch aus“, sagt Bimeto-Geschäftsführer Bastian Stahl.
Für die meisten Planungsprozesse ist allerdings mehr gefordert. Daher findet sich auch eine umfangreichere Software-Version im Angebot, mit der sich ein BIM-Modell auf LOD-Stufe 300 generieren lässt. Dieses wird zusätzlich von Experten bei Bimeto so angereichert, dass es für den jeweiligen Anwendungsfall passt.
Darüber hinaus stellt das Unternehmen einen Komplett-Service bereit, bei dem Bimeto die vollständige Prozesskette als Dienstleistung übernimmt – von der Vermessung mit Lidar-Technik vor Ort bis zur Erstellung des fertigen Planungsdatensatzes.
Nach Meinung von Stahl adressiert die Software seines Unternehmens den aktuell noch größten Zeitfresser bei der digitalen Bearbeitung von Gebäuden: die Modellierung. Während dank moderner Scan-Systeme die reine Erfassung der Daten schon deutlich beschleunigt wurde, muss man für die Modellierung immer noch sehr viel Zeit einplanen. Dieser Aufwand lässt sich laut Stahl dank KI-Automatisierung um 70 bis 80 Prozent reduzieren.
Grundsätzlich ist das System für alle Arten von Gebäuden geeignet. Die Projekte reichen von Wohnhäusern über öffentliche Gebäude wie Schulen und Rathäuser bis zu Industriegebäuden. „Wir sind immer wieder überrascht, wie viele Anwendungsfälle es für digitale Aufmaße gibt“, sagt Stahl.
KI ist nicht unfehlbar
Mit ihrem Angebot ist Bimeto aber nicht allein. Auch andere Anbieter haben sich auf das Feld spezialisiert und bieten Systeme an, um einen 3D-Scan automatisiert in digitale 2D-Pläne oder 3D-Modelle umzuwandeln. Dazu zählen zum Beispiel Aurivus und Lumoview. Auch diese Unternehmen arbeiten mit künstlicher Intelligenz. Einige Anbieter stellen zusätzlich die Geräte bereit, um den Scan selbst durchzuführen (GEB 02-2026, Smarte Helfer für den Arbeitsalltag).
Grundsätzlich bedeutet der Einsatz von künstlicher Intelligenz aber nicht, dass die Automatisierung vollumfassend ist. Etwas Nacharbeit auf Seiten des Anwenders ist trotzdem notwendig. Denn die KI ist nicht unfehlbar.
Das Bimeto-System etwa erkennt Wände und Öffnungen laut Geschäftsführer Stahl sehr gut. Auch Möbel könne das System herausrechnen. Bei Dachgeometrien und Kellergewölben sei das Ergebnis dagegen nicht immer zu 100 Prozent verlässlich. Doch die künstliche Intelligenz gibt den Grad der Unsicherheit jeweils an, sodass der Nutzer das Ergebnis gegebenenfalls korrigieren kann. Mensch und Maschine arbeiten also Hand in Hand.
