<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Construction production</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Construction production</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Строительное производство</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2658-5340</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">123022</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.29039/2658-5340-2026-2-СР0066</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Оригинальные статьи</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Original articles</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Оригинальные статьи</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Algorithm for controlling the geometric parameters of structures based on terrestrial laser scanning data and digital information models</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Алгоритм контроля геометрических параметров конструкций на основе данных наземного лазерного сканирования и цифровых информационных моделей</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Быконя</surname>
       <given-names>Алексей Сергеевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Bykonya</surname>
       <given-names>Aleksey Sergeevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Геворкян</surname>
       <given-names>Армен Карапетович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Gevorkyan</surname>
       <given-names>Armen Karapetovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>armengevorkyan94@mail.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Сербин</surname>
       <given-names>Сергей Андреевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Serbin</surname>
       <given-names>Sergey Andreevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>andrey-sergey.serbin@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Фомин</surname>
       <given-names>Никита Игорьевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Fomin</surname>
       <given-names>Nikita Igor'evich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>ni.fomin@urfu.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Уральский федеральный университет им. Первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Ural Federal University named First President of Russia B. Yeltsin</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution>
     <city>Екатеринбург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution>
     <city>Екатеринбург</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution>
     <city>Екатеринбург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution>
     <city>Екатеринбург</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-06-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>06</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-06-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>06</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <issue>2</issue>
   <elocation-id>СР0066</elocation-id>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-08T00:00:00+03:00">
     <day>08</day>
     <month>05</month>
     <year>2026</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-05-20T00:00:00+03:00">
     <day>20</day>
     <month>05</month>
     <year>2026</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://riorpub.com/en/nauka/article/123022/view">https://riorpub.com/en/nauka/article/123022/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В работе рассматривается задача контроля геометрических параметров конструкций на основе совместного использования данных наземного лазерного сканирования и цифровых информационных моделей. В рамках исследования сформирован перечень контролируемых геометрических параметров, включающий положение конструкций в плане, отклонение от вертикальности, плоскостность поверхностей, отклонение отметки перекрытия и взаимное пространственное положение элементов. Разработана схема контроля, основанная на сопоставлении облака точек с цифровой информационной моделью и определении отклонений по характерным точкам и поверхностям конструкций. Предложена оценка плоскостности поверхности с использованием метода локальных перепадов между соседними точками облака, что позволяет исключить влияние общего прогиба конструкции и выявить локальные неровности. Для каждой зоны анализа определяются средние и максимальные локальные перепады. Методика внедрена на строительном объекте. Результаты показали возможность получения количественной оценки геометрических параметров конструкций и их сопоставления с нормативными требованиями. Установлено, что использование данных наземного лазерного сканирования в сочетании с цифровыми информационными моделями обеспечивает повышение полноты и достоверности контроля геометрических параметров. Полученные результаты могут быть использованы при организации контроля качества строительных работ и развитии технологий цифрового информационного моделирования в строительстве.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>The paper addresses the problem of controlling the geometric parameters of structures based on the integrated use of terrestrial laser scanning data and digital information models. The study defines a set of controlled geometric parameters, including position in plan, vertical deviation, surface flatness, slab elevation deviation, and the relative spatial position of structural elements. A control scheme is developed based on the alignment of point clouds with the digital information model and the determination of deviations using characteristic points and structural surfaces. A method for assessing surface flatness using local deviations between neighboring points in the point cloud is proposed, which makes it possible to eliminate the influence of overall structural deflection and identify local surface irregularities. For each analysis zone, average and maximum local deviations are determined. The methodology is tested on a construction site. The results demonstrate the possibility of obtaining a quantitative assessment of geometric parameters and comparing them with regulatory requirements. It is established that the use of terrestrial laser scanning data in combination with digital information models improves the completeness and reliability of geometric parameter control. The obtained results can be applied in construction quality control and in the development of digital information modeling technologies in the construction industry.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>наземное лазерное сканирование</kwd>
    <kwd>станция сканирования</kwd>
    <kwd>формат LAS</kwd>
    <kwd>формат IFC</kwd>
    <kwd>цифровая информационная модель</kwd>
    <kwd>облако точек</kwd>
    <kwd>положение в плане</kwd>
    <kwd>геометрические параметры конструкций</kwd>
    <kwd>допуски</kwd>
    <kwd>отклонения</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>terrestrial laser scanning</kwd>
    <kwd>scanning station</kwd>
    <kwd>LAS format</kwd>
    <kwd>floor slab</kwd>
    <kwd>pylon</kwd>
    <kwd>total station</kwd>
    <kwd>Trimble SX10</kwd>
    <kwd>Autodesk Revit</kwd>
    <kwd>IFC format</kwd>
    <kwd>digital information model</kwd>
    <kwd>BIM</kwd>
    <kwd>Trimble Business Center</kwd>
    <kwd>nanoCAD</kwd>
    <kwd>point cloud</kwd>
    <kwd>position in plan</kwd>
    <kwd>verticality</kwd>
    <kwd>flatness</kwd>
    <kwd>relative position of structures</kwd>
    <kwd>geometric parameters of structures</kwd>
    <kwd>geodetic control</kwd>
    <kwd>regulatory documents</kwd>
    <kwd>tolerances</kwd>
    <kwd>deviations</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>ВведениеВ условиях цифровизации строительной отрасли широкое распространение получили технологии информационного моделирования зданий (ТИМ), обеспечивающие формирование цифровых информационных моделей, содержащих геометрические и атрибутивные характеристики объектов строительства [1–3]. Одним из ключевых требований к таким моделям является соответствие фактической геометрии элементов построенного здания соответствующим элементам проектной ЦИМ, поскольку она определяет корректность проектных решений, точность возведения конструкций и возможность дальнейшего использования модели на стадиях эксплуатации [4].Вместе с тем на практике геометрическая составляющая (геометрическая составляющая – информация о габаритах и положение в пространстве элементов) цифровых информационных моделей, как правило, не подвергается системной проверке на соответствие фактическому состоянию объекта строительства. Контроль геометрических параметров конструкций осуществляется традиционными геодезическими методами, основанными на измерении отдельных характерных точек [5], что не позволяет получить информация о габаритах и положение в пространстве элементов и обеспечить возможность их полного сопоставления с цифровой информационной моделью.В то же время развитие технологий наземного лазерного сканирования позволяет получать высокоточные и детализированные облака точек, отражающие фактическое пространственное положение строительных элементов [6–8]. В зарубежных и отечественных исследованиях показано, что данные лазерного сканирования могут эффективно использоваться для анализа геометрии объектов и их интеграции с цифровыми информационными моделями [9–13].Однако в существующей практике результаты лазерного сканирования преимущественно применяются для визуализации и построения моделей (Scan-to-BIM) [9, 10, 14], тогда как задачи контроля геометрических параметров и проверки геометрической составляющей цифровых информационных моделей остаются не в полной мере реализованными.В связи с этим актуальной задачей является разработка алгоритма использования данных наземного лазерного сканирования для контроля геометрических параметров конструкций при приемке во время строительства и проверки их соответствия проектной цифровым информационным моделям с учетом требований нормативной документации [15, 16].Целью работы является разработка и внедрение алгоритма комплексного использования данных наземного лазерного сканирования при приемке во время строительства и проектных цифровых информационных моделей для контроля геометрической составляющей строительных элементов несущих конструкций здания. Сравнение производится в диапазоне допусков, в соответствии с нормативной документацией.Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:1. Сформировать перечень исходных данных и критериев, необходимых для проверки геометрической составляющей несущих конструкций на основе данных наземного лазерного сканирования и проектной цифровой информационной моделью.2. Разработать алгоритм проверки соответствия фактических геометрических составляющих элементов конструкций с использованием данных наземного лазерного сканирования и проектной цифровой информационной модели с учетом требований нормативной документации к допускам.3. Внедрить предложенный алгоритм на строительном объекте и выполнить оценку соответствия геометрической составляющей проектной цифровой информационной модели и элементов конструкций.Материалы и методыПеречень исходных данных и критериевПроверка геометрической составляющей строительных конструкций регламентируется рядом нормативных документов. Основные их них: ГОСТ Р 58945-2020 «Система обеспечения точности геометрических параметров в строительстве»; СП 70.13330.2012 «Несущие и ограждающие конструкции»; СП 126.13330.2017 «Геодезические работы в строительстве»; СП 543.1325800.2024 «Строительный контроль при строительстве, реконструкции, капитальном ремонте объектов капитального строительства»; СП 48.13330.2019 «Свод правил. Организация строительства. СНиП 12-01-2004».На их основе были выделены следующие исходные данные геометрических параметров строительных конструкций, необходимых для проверки фактического состояния несущих конструкций на основе данных наземного лазерного сканирования и цифровой информационной модели (табл. 1).Таблица 1Основные контролируемые геометрические параметры несущих строительных конструкций№Контролируемый параметрКонструктивный элементСуть нормативного требования1Положение конструкций в планеСтены, пилоны, плитаперекрытия, колонныФактическое положение конструкций в плане относительно проектной цифровой информационной модели не должно превышать предельно допустимых отклонений, установленных нормативной документацией2Отклонение от вертикальностиСтены, пилоны, колонныОтклонение конструкций от вертикального положения не должно превышать предельно допустимых значений, регламентированных нормативными документами3Отклонение поверхности от плоскостностиСтены, пилоны, плита перекрытия, колонныФактическая плоскостность поверхностей конструкций должна соответствовать требованиям нормативной документации по качеству поверхности4Отклонение отметки перекрытияПлита перекрытияФактическое высотное положение конструкций должно соответствовать проектной цифровой информационной модели с учетом установленных допусков5Взаимное пространственное положение конструкцийСтены, пилоны, колонныФактическое взаимное пространственное положение конструктивных элементов должно соответствовать проектной цифровой информационной модели с учетом нормативных требований Фактические значения отклонений геометрических составляющих сопоставляются с допустимыми значениями, установленными нормативной документацией. Критерии проверки фактического состояния несущих конструкций на основе данных наземного лазерного сканирования и цифровой информационной модели представлены в таблице 2. Это позволяет не только выявить отклонения, но и дать инженерную оценку их допустимости с точки зрения требований строительных норм. Конкретные значения допусков могут уточняться в зависимости от типа конструкций, условий производства работ и требований проектной документации.Таблица 2Нормативные допуски отклонений геометрических параметров строительных конструкций (СП 70.13330.2012)№п/пПункт СПГеометрическое условиеЭлементТип геометрического контроляДопускКомментарий14.13Расстояние между осью колонны и координационной осьюКолоннаКонтроль расстояния между осями в плане5 ммОсь колонны не должна отклоняться от координационной оси более чем на 5 мм24.13Разность отметок между опорной поверхностью колонны и верхом опорного элементаКолоннаКонтроль разности отметок по Z±5 ммПроверяется положение колонны относительно реального опорного элемента, а не абстрактного уровня34.13Смещение оси балки относительно оси/центра опирания на колоннуБалкаКонтроль совмещения осей при опирании10 ммПара должна быть геометрически согласована в узле опирания44.13Разность отметок между опорной плитой и верхом фундаментаОпорная плитаКонтроль разности отметок по Z±15 ммПроверка взаимного положения двух элементов55.2Расстояние между осью колонны и координационной осьюКолоннаКонтроль расстояния между осями в плане10 ммОсь колонны не должна отклоняться от координационной оси более чем на 10 мм65.4Разность отметок между смежными плитамиПлита 1Контроль разности отметок верхних граней10 ммПроверка пары смежных плит как отношения двух элементов75.6Зазор между контуром проёма и дверным блоком по ширинеПроёмКонтроль расстояния между контурами10 ммМаксимально допустимый зазор между геометрией проёма и двери85.6Зазор между контуром проёма и оконным блоком по высотеПроёмКонтроль расстояния между контурами10 ммМаксимально допустимый зазор между геометрией проёма и окна95.7Смещение закладной детали относительно базовой конструкцииЗакладная детальКонтроль расстояния от закладной до базовой геометрии5 ммПроверяется положение закладной относительно элемента, в который она встроена105.7Разность отметок между закладной деталью и базовой конструкциейЗакладная детальКонтроль разности отметок по Z5 ммВместо абстрактного уровня используется реальный опорный/базовый элемент116.3Разность отметок между смежными плитамиПлита 1Контроль разности отметок верхних граней10 ммАналогично п. 5.4, но по соответствующему разделу СП126.3Расстояние между плитой и координационной осьюПлитаКонтроль расстояния между гранью/осью плиты и осью10 ммПоложение плиты формулируется как отношение элемента к элементу138.1Расстояние между осью стены и координационной осьюСтенаКонтроль расстояния между осями/гранями в плане10 ммПоложение стены задано через отношение к координационной оси Теоретическая составляющаяПоложение конструкций в планеПоложение стен, пилонов, колонн и плит перекрытия в плане определяется как отклонение фактического положения характерной точки конструкции от ее положения в проектной цифровой информационной модели (рис. 1).В качестве характерной точки принимается среднее значение координат точек облака, принадлежащих соответствующему горизонтальному сечению конструкции. Для исключения влияния отклонений от вертикальности анализ выполняется по сечению конструкции на фиксированном уровне как правило, в нижней части конструкции.Математически отклонение положения характерной точки в плане (∆)  можно выразить формулой:∆=(xf-xp)2+(yf-yp)2∆ =\sqrt{(x_f-x_p)^2+(y_f-y_p)^2}где xf,yfx_f, y_f  – фактические координаты точки, определяемые по данным облака точек; xp,ypx_p, y_p  –координаты соответствующей точки, полученные из ЦИМ модели.Рис. 1. Схема контроля положения стен, пилонов, колонн, плиты перекрытия в планеОтклонение от вертикальностиОтклонение стен, пилонов и колонн от вертикальности определяется на основе анализа положения сечений конструкции на различных уровнях. Для каждого из двух сечений определяется положение характерной точки, принимаемое как среднее значение координат точек, принадлежащих данному сечению (рис. 2).Математически отклонение положения характерных точек от вертикальности  (∆v∆_v)  можно выразить формулой:∆v=(xв-xн)2+(yв-yн)2∆_v =\sqrt{(x_в-x_н)^2+(y_в-y_н)^2}где xв,yвx_в, y_в  – координаты характерной точки верхнего сечения конструкции; xн,yнx_н, y_н  – координаты характерной точки нижнего сечения конструкции.Рис. 2. Схема контроля отклонения пилонов и стен от вертикальностиОтклонение поверхности от плоскостностиДля оценки плоскостности стен, пилонов и плиты перекрытия используется анализ локальных перепадов между соседними точками облака, расположенными в пределах выделенных полос (рис. 3).Локальный перепад между соседними точками определяется как модуль разности их высотных координатdi=|zi+1-zi|d_i=\left|z_{i+1}-z_i\right|где zi,zi+1z_i, z_{i+1}  – высотные координаты соседних точек в облаке.Рис. 3. Схема контроля плоскостности стен, пилонов, плиты перекрытия Отклонение отметки перекрытияИз облака точек выделяется совокупность точек, принадлежащих нижней поверхности плиты перекрытия. По данному набору точек определяется фактическое высотное положение конструкции (рис. 4).В качестве фактического положения принимается среднее значение координат точек по оси z.Отклонение отметки перекрытия (∆h)  определяется как модуль разности координаты фактического положения (zfz_f)  и соответствующей координаты, полученной из цифровой информационной модели (zpz_p):∆h=|zf-zp|Рис.4. Схема контроля отметки плиты перекрытия Взаимное пространственное положение конструкцийАнализируется расстояние между стенами, пилонами и колоннами, определяемое по данным облака точек (рис. 5).Для этого из облака точек выделяются поверхности соответствующих конструкций, после чего определяется расстояние между характерными точками. В качестве характерных точек принимаются средние значения координат точек, принадлежащих анализируемым поверхностям.Расстояние между конструкциями (∆l)  определяется как модуль разности фактического расстояния между характерными точками (lfl_f)  и соответствующего расстояния, получаемого из цифровой информационной модели (lpl_p) .∆l=|lf-lp|∆l=|l_f-l_p|.Рис. 5. Схема контроля взаимного положения стен и пилонов Описанные выше действия сгруппированы и структурированы в алгоритм обработки и совмещения облака точек с цифровой информационной моделью (рисунок 6).Рис. 6. Алгоритм обработки и совмещения облака точек с цифровой информационной моделью Внедрение предложенной методикиДля внедрения предложенной методики был выбран 25-этажный жилой дом, реализуемый по стеновой конструктивной схеме. Был рассмотрен типовой этаж здания, на котором на момент выполнения измерений были возведены только несущие конструкции: стены, пилоны и плита перекрытия (рис. 7). В осях 12-22 на момент проведения сканирования находились временные телескопические стойки опалубки перекрытия.Рис. 7. Схема конструктивных элементов типового этажа В качестве исходных данных использованы результаты наземного лазерного сканирования строительной площадки.Последовательность обработки и совмещения облака точек с цифровой информационной модельюПеред выполнением съемки на плане расположения вертикальных конструкций были нанесены точки станций сканирования. Сканирование начиналось с опорной точки st0, тут же выполнялось привязка прибора к реперным точкам p1, p2, p3 (см. рис. 8).Рис. 8. План несущих конструкций с точками станций сканирования Планирование станций сканирования предусматривало обеспечение прямой видимости анализируемых поверхностей, минимизацию теневых зон и создание перекрытий между соседними сканами, необходимых для последующей регистрации данныхПолученные в результате лазерного сканирования данные импортировались в среду Trimble Business Center (TBC) в виде отдельных облаков точек, соответствующих различным станциям сканирования. Одним из ключевых этапов подготовки данных являлась регистрация отдельных сканов в единое облако точек (рис. 9). В процессе регистрации контролировалась точность взаимного положения сканов, что позволило исключить систематические смещения и обеспечить согласованность пространственных данных.Рис. 9. Исходное облако точек После регистрации выполнялась очистка облака точек от посторонних и временных объектов (рис. 10), не относящихся к анализируемым несущим конструкциям.Рис. 10. Очищенное облако точек С целью разгрузки облака точек было выполнено его прореживание с интервалом в 1 мм. Далее был экспортирован файл формата LAS, содержащий подготовленное трехмерное облако точек для дальнейшего сравнения с цифровой информационной моделью.Цифровая информационная модель здания (в формате IFC) использовалась в качестве эталонной модели для сравнения с фактическим положением конструкций Для повышения наглядности анализа и дополнительного контроля корректности данных дополнительно были использованы DWG-файлы проектной документации, содержащие план вертикальных несущих конструкций и контур плиты перекрытия.С помощью инструментов ПО nanoCAD на IFC модель по характерной точке (граничная точка плиты перекрытия, стены, пилона) наносилась DWG-подложка, которая в свою очередь поворачивалась на определённый угол для обеспечения ориентации цифровой информационной модели, а также LAS модель облака точек (рис. 11). Облако точек сразу ориентировано по сторонам света в соответствии с фактическим положением объекта, если при полевых работах корректно выполнена привязка прибора к реперным точкам.Рис. 11. Совмещение исходных данных в среде nanoCAD Определение геометрических отклонений конструкций выполнялось с использованием модуля «Метрология» в среде nanoCAD. Данный модуль выполняет сопоставление облака точек с цифровой информационной моделью здания и позволяет выполнять измерение геометрических параметров конструкций, в частности, отклонения точек облака от цифровой информационной модели.ОбсуждениеАнализ распределения отклонений по всей площади плиты перекрытия показывает, что её фактические геометрические параметры носит неоднородный характер, так как часть перекрытия (в осях 12-22) находилась под влиянием временных телескопических стоек, применяемых в процессе бетонирования. Данная зона со стойками имеет значительный разброс значений отклонений.В связи с этим для корректной оценки геометрических параметров плиты перекрытия был выбран участок, наиболее удалённый от зоны расположения временных опор и не подверженный их влиянию. Данный участок характеризуется устойчивым положительным распределением отклонений (прогиб), отсутствием отрицательных значений (выгиба конструкции) и более равномерным изменением величин отклонений, что соответствует нормальной работе железобетонной плиты на прогиб.В ходе анализа распределения отклонений исключаются точки, расположенные в зонах сопряжения вертикальных конструкций с плитой перекрытия, а также в области проёмов. Поскольку эти точки дают сильно завышенные отклонения от проектной ЦИМ, вызванные локальными неровностями, остатками опалубки, наплывами бетона, и другими факторами, не отражающими фактическую геометрию всех строительных конструкций.Отклонение отметки плиты перекрытия и проверка ее плоскостностиОценка плоскостности выполняется на основе анализа отклонений в пределах локальных участков поверхности. Для этого нижняя поверхность плиты перекрытия разбивается на условные полосы шириной 1 м, сформированные на основе регулярной сетки точек (рис. 12). Каждая полоса соответствует набору значений отклонений фактической поверхности от цифровой информационной модели.Рис. 12. Отклонения нижней поверхности плиты перекрытия Анализ отклонений отметки нижней поверхности плиты перекрытия (табл. 3) показывает, что все значения отклонений имеют положительный знак, что соответствует прогибу конструкции. Средние значения отклонений по полосам изменяются от 6,8 до 12,88 мм. При этом максимальные значения достигают 16,4 мм, а минимальные составляют 2,3–4,0 мм. Наибольшие отклонения наблюдаются в центральной части пролетов 1-2 и 2-3. Такой характер распределения отклонений соответствует классической схеме работы монолитной плиты перекрытия, при которой максимальный прогиб формируется в центральной зоне пролёта, а к опорам его величина снижается. Все отклонения не превышают допустимого значения – 20 мм, установленного нормативными требованиями [16].Таблица 3Отклонение отметки нижней поверхности плиты перекрытия№ полосыСреднее, ммМин, ммМакс, ммДиапазон, мм18,157,78,60,9212,149,214,04,8312,889,816,26,4412,396,916,49,559,914,014,510,568,755,911,35,478,002,310,78,487,554,312,98,697,094,89,34,5106,803,510,97,4 Для проверки плоскостности нижней поверхности плиты перекрытия используются локальные перепады между соседними точками в пределах каждой полосы. Такой подход позволяет исключить влияние общего прогиба плиты перекрытия и оценить именно локальную ровность поверхности. При этом можно выделить: средний локальный перепад – среднее по модулю между соседними точками в полосе; максимальный локальный перепад – наибольшая разность между соседними точками.Результаты показывают (табл. 4), что средние локальные перепады по большинству полос находятся в пределах 0,85–1,9 мм, что свидетельствует о достаточно равномерном изменении плоскостности поверхности. Максимальные локальные перепады в большинстве полос не превышают 4,4 мм. Наибольшее значение зафиксировано в полосе 10 и составляет 7,4 мм, что указывает на наличие локального перепада в краевой части выбранного участка. В целом полученные значения свидетельствуют о том, что в пределах рассматриваемого участка поверхность имеет относительно устойчивую плоскостность, а изменение отклонений носит плавный характер. Все отклонения не превышают допустимого значения – 10 мм, установленного нормативными требованиями [16].Таблица 4Отклонение нижней поверхности плиты перекрытия от плоскостности№ полосыСредний локальный перепад, ммМаксимальный локальный перепад, мм10,90,921,94,430,852,241,314,451,244,161,313,271,563,581,683,991,673,9102,867,4 Положение в плане пилона, отклонение его от вертикальности, взаимное расположение конструкцийДля анализа используются горизонтальные сечения пилона в основании и в верхней части (рис. 14, 15), отступающие от уровня перекрытия на 50–150 мм. В пределах каждого сечения выделяются характерные точки, соответствующие граням пилона. Положение граней определяется по усреднённым координатам точек. Координаты центра пилона вычисляются как средние значения между противоположными гранями.Рис. 13. Горизонтальное сечение в основании пилонаРис. 14. Горизонтальное сечение в верхней части пилона По результатам расчёта (табл. 5) установлено, что в уровне основания смещение центра пилона в плане составляет 3,3 мм вниз и 5,08 мм влево, общее смещение – 6,06 мм (табл. 7). В верхней части смещение центра пилона в плане составляет 11,61 мм вниз и 4,05 мм влево, общее смещение – 12,3 мм (табл. 6). Тогда отклонение пилона от вертикальности, определённое как разность положений центров двух сечений, составляет в плане 8,31 мм вниз и 1,03 мм вправо, общее отклонение – 8,37 мм. Смещение центра пилона в плане в верхней части превышает допустимое значение – 8 мм, установленное нормативными требованиями. Полученные результаты показывают, что несмотря на значительный разброс отдельных точек облака на поверхности пилона, усреднение по граням позволяет получить устойчивую оценку фактического положения конструктивного элемента.Таблица 5Средние значения отклонения граней пилонаСредние значения отклонения граней пилона в основанииВерхняя грань, ммНижняя грань, ммЛевая грань, ммПравая грань, мм-4,951,657,3-2,85Средние значения отклонения граней пилона в верхней части-13,959,276,8-1,3 Таблица 6Отклонения в плане центра пилонаУровень пилонаСмещение вниз, ммСмещение влево, ммОбщее смещение, ммОснование3,35,086,06Верхняя часть11,614,0512,3 Плоскостность граней стен и пилонов может определяться в аналогичной последовательности, что и плоскостность поверхности плиты перекрытия. Для этого по каждой грани формируется сетка контрольных точек, но с меньшим шагом, соответствующим меньшим размерам элемента и более локальному характеру анализа. Далее оцениваются локальные перепады отклонений между соседними точками, что позволяет определить степень ровности поверхности грани и выявить локальные неровности.Ограничением для реализации предложенного алгоритма является то, что при каждой новой постановке станции необходимо опираться на предыдущее расположение станции, что увеличивает размер невязки, что повышает вероятность отклонений.Контроль взаимного расположения конструкций в рамках данной работы отдельно не выполняется, поскольку положение пилонов в плане уже определялось относительно цифровой информационной модели. При таком сопоставлении анализ взаимного положения не даёт принципиально новой информации, так как соответствие положению в плане уже отражает верность взаимного расположения элементов.ЗаключениеВ ходе работы решены поставленные задачи, включающие формирование перечня исходных данных и критериев проверки, разработку схемы контроля геометрических параметров конструкций и внедрение предложенной методики на строительном объекте с использованием данных наземного лазерного сканирования и цифровой информационной модели.На основе анализа нормативной документации определён перечень контролируемых геометрических параметров, включающий положение конструкций в плане, отклонение от вертикальности, плоскостность поверхностей, отклонение отметки перекрытия и взаимное пространственное положение конструкций.Показано, что применение данных наземного лазерного сканирования в сочетании с цифровой информационной моделью позволяет выполнять комплексный контроль геометрических параметров конструкций. При этом использование облака точек обеспечивает получение непрерывной пространственной информации о геометрии конструкций.Установлено, что для оценки плоскостности поверхности целесообразно фиксировать локальные неровности (перепады между соседними точками облака в пределах выделенных полос). Такой подход позволяет исключить влияние общего прогиба конструкции и выявить локальные неровности поверхности. Полученные значения средних и максимальных локальных перепадов характеризуют равномерность изменения поверхности и позволяют выявлять локальные дефекты.Проведенное исследование показало, что разброс точек облака в ряде случаев обусловлен неровностями поверхности и не отражает фактического положения конструкций. В связи с этим применение усреднённых координат характерных точек обеспечивает корректное определение положения конструкций в плане и их отклонения от вертикальности. Результаты сопоставления фактического положения конструкций и цифровой информационной модели показали, что отклонения геометрических параметров рассматриваемых конструкций соответствуют допустимым требованиям нормативной документации.Вместе с тем, в ходе выполнения работы выявлен ряд особенностей и ограничений, влияющих на точность и достоверность результатов. К основным из них относятся влияние качества исходного облака точек, зависимость результатов от параметров фильтрации и обработки данных. Кроме того, при определении геометрических параметров существенное значение имеет точность совмещения облака точек с цифровой информационной моделью, которая может вносить дополнительную погрешность в результаты анализа.Следует отметить, что используемые методы определения отклонений в значительной степени реализуются средствами программного обеспечения, что упрощает процесс анализа, однако требует корректной настройки и понимания алгоритмов обработки данных.Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка более формализованных методов автоматического выделения конструктивных элементов из облака точек, а также повышение точности совмещения облака точек с цифровой информационной моделью. Кроме того, представляет интерес развитие методов оценки геометрических параметров с учётом статистической обработки данных и анализа распределения отклонений.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Eastman C., Teicholz P., Sacks R., Liston K. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors. – 3rd ed. – Hoboken: John Wiley &amp; Sons, 2011. – 648 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Eastman C., Teicholz P., Sacks R., Liston K. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers and Contractors. 3rd ed. Hoboken: John Wiley &amp; Sons, 2011. 648 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Volk R., Stengel J., Schultmann F. Building Information Modeling (BIM) for existing buildings – Literature review and future needs // Automation in Construction. – 2014. – Vol. 38. – P. 109–127.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Volk R., Stengel J., Schultmann F. Building Information Modeling (BIM) for existing buildings – Literature review and future needs. Automation in Construction, 2014, vol. 38, pp. 109–127.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Becerik-Gerber B., Jazizadeh F., Li N., Calis G. Application areas and data requirements for BIM-enabled facilities management // Journal of Construction Engineering and Management. – 2012. – Vol. 138. – No. 3. – P. 431–442.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Becerik-Gerber B., Jazizadeh F., Li N., Calis G. Application areas and data requirements for BIM-enabled facilities management. Journal of Construction Engineering and Management, 2012, vol. 138, no. 3, pp. 431–442.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Tang P., Huber D., Akinci B., Lipman R., Lytle A. Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques // Automation in Construction. – 2010. – Vol. 19. – No. 7. – P. 829–843.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tang P., Huber D., Akinci B., Lipman R., Lytle A. Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques. Automation in Construction, 2010, vol. 19, no. 7, pp. 829–843.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">СП 126.13330.2017. Геодезические работы в строительстве. – М.: Минстрой России, 2017. – 68 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">SP 126.13330.2017. Geodetic works in construction. Moscow: Ministry of Construction of the Russian Federation, 2017. 68 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Vosselman G., Maas H.-G. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. – Boca Raton: CRC Press, 2010. – 318 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Vosselman G., Maas H.-G. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Boca Raton: CRC Press, 2010. 318 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Muralikrishnan B., Ferrucci M., Sawyer D. Performance evaluation of terrestrial laser scanners // Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. – 2015. – Vol. 120. – P. 1–21.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Muralikrishnan B., Ferrucci M., Sawyer D. Performance evaluation of terrestrial laser scanners. Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology, 2015, vol. 120, pp. 1–21.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Aryan A., Bosché F., Tang P. Planning for terrestrial laser scanning in construction: A review // Automation in Construction. – 2021. – Vol. 125. – Article 103551.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Aryan A., Bosché F., Tang P. Planning for terrestrial laser scanning in construction: A review. Automation in Construction, 2021, vol. 125, article 103551.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Bosché F. Plane-based registration of construction laser scans with 3D/4D building models // Advanced Engineering Informatics. – 2012. – Vol. 26. – No. 1. – P. 90–102.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bosché F. Plane-based registration of construction laser scans with 3D/4D building models. Advanced Engineering Informatics, 2012, vol. 26, no. 1, pp. 90–102.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Wu C., Kim H., Wang Q., Kim M.K. Integrating BIM and laser scanning for construction monitoring and control // Journal of Construction Engineering and Management. – 2019. – Vol. 145. – No. 12.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Wu C., Kim H., Wang Q., Kim M.K. Integrating BIM and laser scanning for construction monitoring and control. Journal of Construction Engineering and Management, 2019, vol. 145, no. 12.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Valero E., Adán A., Cerrada C. Automatic construction of 3D basic-semantic models of inhabited interiors using laser scanners and RFID sensors // Sensors. – 2012. – Vol. 12. – No. 5. – P. 5705–5724.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Valero E., Adán A., Cerrada C. Automatic construction of 3D basic-semantic models of inhabited interiors using laser scanners and RFID sensors. Sensors, 2012, vol. 12, no. 5, pp. 5705–5724.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Skrzypczak I., Kokoszka W., Zientek D. Accuracy assessment of point clouds for BIM applications // ISPRS International Journal of Geo-Information. – 2021. – Vol. 10. – No. 11.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Skrzypczak I., Kokoszka W., Zientek D. Accuracy assessment of point clouds for BIM applications. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2021, vol. 10, no. 11.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Исупов Н.С., Фомин Н.И. Сравнительный анализ эффективности способов оценки выполненных строительных работ по облаку точек // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2025. – Т. 15. – № 3. – С. 442–453. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-3-442-453. EDN: KYBLKH.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Isupov N.S. Fomin N.I. Sravnitelnii analiz effektivnosti sposobov ocenki vipolnennih stroitelnih rabot po oblaku tochek // Izvestiya vuzov. Investicii. Stroitelstvo. Nedvijimost. – 2025. – T. 15. – № 3. – S. 442–453. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-3-442-453. EDN: KYBLKH.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Фомин, Н. И. Применение лазерного сканирования для определения фактического объёма бетонных работ: подход Scan-vs-BIM / Н. И. Фомин, Н. С. Исупов // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17. – № 4. – URL: https://esj.today/PDF/37SAVN425.pdf</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Fomin N. I. Primenenie lazernogo skanirovaniya dlya opredeleniya fakticheskogo obema betonnih rabot podhod Scan vs BIM / N. I. Fomin N. S. Isupov // Vestnik evraziiskoi nauki. – 2025. – T. 17. – № 4. – URL: https://esj.today/PDF/37SAVN425.pdf.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">ГОСТ Р 58945-2020. Система обеспечения точности геометрических параметров в строительстве. Основные положения. – М.: Стандартинформ, 2020. – 24 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">GOST R 58945-2020. System for ensuring the accuracy of geometric parameters in construction. General provisions. Moscow: Standartinform, 2020. 24 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">СП 70.13330.2012. Несущие и ограждающие конструкции. – М.: Минрегион России, 2012. – 110 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">SP 70.13330.2012. Load-bearing and enclosing structures. Moscow: Ministry of Regional Development of the Russian Federation, 2012. 110 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
