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Automação da modelagem BIM a partir de nuvens de pontos

uma revisão sobre métodos e técnicas

Author(s): ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
Medium: journal article
Language(s): Portuguese
Published in: PARC Pesquisa em Arquitetura e Construção, , v. 14
Page(s): e023010
DOI: 10.20396/parc.v14i00.8669015
Abstract:

O surgimento de novas ferramentas que auxiliam no levantamento arquitetônico rápido e preciso, aliado à ascensão do uso de modelos Building Information Modeling (BIM) para edificações existentes tem impulsionado profissionais do setor da arquitetura e engenharia a buscar métodos para agilizar a modelagem e obter melhores resultados dentro dos seus fluxos de trabalho. Embora já conhecidos os potenciais do BIM para edificações existentes, a geração desse tipo de modelo ainda apresenta desafios. O uso de tecnologias de levantamento de dados 3D (como escaneamento a laser e fotogrametria) como base para modelagem BIM traz consigo a oportunidade de geração de modelos mais detalhados e precisos além de maior rapidez na aquisição de dados. Neste sentido, este artigo apresenta uma Revisão Sistemática de Literatura (RSL) com intuito de reunir e discutir os principais métodos e técnicas que têm sido utilizados para automatização do processo de modelagem BIM com base em nuvens de pontos. Buscou-se os trabalhos publicados em bases de dados especificas durante o período compreendido entre 2015 e 2021. Além da análise bibliométrica, foi realizada uma análise qualitativa na qual os artigos foram classificados de forma a enquadrar todos os trabalhos selecionados. A partir da RSL, verifica-se diferentes ferramentas e processos que se complementam, mas que ainda requerem interação humana, seja para selecionar trechos da nuvem de pontos, fazer a associação com elementos construtivos ou ainda complementar o modelo de modo interativo.

Structurae cannot make the full text of this publication available at this time. The full text can be accessed through the publisher via the DOI: 10.20396/parc.v14i00.8669015.
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    data sheet
  • Reference-ID
    10730661
  • Published on:
    30/05/2023
  • Last updated on:
    30/05/2023
 
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