Algorithm for controlling the geometric parameters of structures based on terrestrial laser scanning data and digital information models

Aleksey Bykonya; Armen Gevorkyan; Sergey Serbin; Nikita Fomin

doi:doi:10.29039/2658-5340-2026-2-СР0066

Algorithm for controlling the geometric parameters of structures based on terrestrial laser scanning data and digital information models

Submit manuscript

To cite

Citations:

ALGORITHM FOR CONTROLLING THE GEOMETRIC PARAMETERS OF STRUCTURES BASED ON TERRESTRIAL LASER SCANNING DATA AND DIGITAL INFORMATION MODELS

Journal: CONSTRUCTION PRODUCTION № 2 , 2026

Rubrics: ORIGINAL ARTICLES

VAK Russia 2.1.7

UDC 698

Aleksey Bykonya ¹

Armen Gevorkyan ²

Sergey Serbin ³

Nikita Fomin ⁴

Author and publication information

Authors:

1. Ural Federal University named First President of Russia B. Yeltsin (institut stroitel'stva i arhitektury, magistrant)

Russian Federation

2. Ural Federal University named First President of Russia B. Yeltsin (institut stroitel'stva i arhitektury, magistrant)

Russian Federation

3. Ural Federal University named First President of Russia B. Yeltsin (institut stroitel'stva i arhitektury, docent)

Russian Federation

4. Ural'skiy federal'nyy universitet imeni pervogo Prezidenta Rossii B.N. El'cina (institut stroitel'stva i arhitektury, direktor)

Ural'skiy federal'nyy universitet imeni pervogo Prezidenta Rossii B.N. El'cina (kafedra promyshlennogo, grazhdanskogo stroitel'stva i ekspertizy nedvizhimosti, zaveduyuschiy kafedroy)

Russian Federation

Type:

Article

DOI:

https://doi.org/10.29039/2658-5340-2026-2-СР0066

ELocator :

СР0066

Status:

Published

Received:

08.05.2026

Accepted:

20.05.2026

Published:

25.06.2026

Subject area:

VAK Russia 2.1.7
UDC 698

Language:

Russian

Keywords:

terrestrial laser scanning, scanning station, LAS format, floor slab, pylon, total station, Trimble SX10, Autodesk Revit, IFC format, digital information model, BIM, Trimble Business Center, nanoCAD, point cloud, position in plan, verticality, flatness, relative position of structures, geometric parameters of structures, geodetic control, regulatory documents, tolerances, deviations

Abstract and keywords

Abstract:
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.

Keywords:
terrestrial laser scanning, scanning station, LAS format, floor slab, pylon, total station, Trimble SX10, Autodesk Revit, IFC format, digital information model, BIM, Trimble Business Center, nanoCAD, point cloud, position in plan, verticality, flatness, relative position of structures, geometric parameters of structures, geodetic control, regulatory documents, tolerances, deviations

Text

Введение

В 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 методы

Перечень исходных данных и критериев

Проверка 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 1

Основные контролируемые геометрические параметры несущих строительных конструкций

№	Контролируемый параметр	Конструктивный элемент	Суть нормативного требования
1	Положение конструкций в плане	Стены, пилоны, плита перекрытия, колонны	Фактическое положение конструкций в плане относительно проектной цифровой информационной модели не должно превышать предельно допустимых отклонений, установленных нормативной документацией
2	Отклонение от вертикальности	Стены, пилоны, колонны	Отклонение конструкций от вертикального положения не должно превышать предельно допустимых значений, регламентированных нормативными документами
3	Отклонение поверхности от плоскостности	Стены, пилоны, плита перекрытия, колонны	Фактическая плоскостность поверхностей конструкций должна соответствовать требованиям нормативной документации по качеству поверхности
4	Отклонение отметки перекрытия	Плита перекрытия	Фактическое высотное положение конструкций должно соответствовать проектной цифровой информационной модели с учетом установленных допусков
5	Взаимное пространственное положение конструкций	Стены, пилоны, колонны	Фактическое 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 2

Нормативные допуски отклонений геометрических параметров строительных конструкций (СП 70.13330.2012)

№ п/п	Пункт СП	Геометрическое условие	Элемент	Тип геометрического контроля	Допуск	Комментарий
1	4.13	Расстояние между осью колонны и координационной осью	Колонна	Контроль расстояния между осями в плане	5 мм	Ось колонны не должна отклоняться от координационной оси более чем на 5 мм
2	4.13	Разность отметок между опорной поверхностью колонны и верхом опорного элемента	Колонна	Контроль разности отметок по Z	±5 мм	Проверяется положение колонны относительно реального опорного элемента, а не абстрактного уровня
3	4.13	Смещение оси балки относительно оси/центра опирания на колонну	Балка	Контроль совмещения осей при опирании	10 мм	Пара должна быть геометрически согласована в узле опирания
4	4.13	Разность отметок между опорной плитой и верхом фундамента	Опорная плита	Контроль разности отметок по Z	±15 мм	Проверка взаимного положения двух элементов
5	5.2	Расстояние между осью колонны и координационной осью	Колонна	Контроль расстояния между осями в плане	10 мм	Ось колонны не должна отклоняться от координационной оси более чем на 10 мм
6	5.4	Разность отметок между смежными плитами	Плита 1	Контроль разности отметок верхних граней	10 мм	Проверка пары смежных плит как отношения двух элементов
7	5.6	Зазор между контуром проёма и дверным блоком по ширине	Проём	Контроль расстояния между контурами	10 мм	Максимально допустимый зазор между геометрией проёма и двери
8	5.6	Зазор между контуром проёма и оконным блоком по высоте	Проём	Контроль расстояния между контурами	10 мм	Максимально допустимый зазор между геометрией проёма и окна
9	5.7	Смещение закладной детали относительно базовой конструкции	Закладная деталь	Контроль расстояния от закладной до базовой геометрии	5 мм	Проверяется положение закладной относительно элемента, в который она встроена
10	5.7	Разность отметок между закладной деталью и базовой конструкцией	Закладная деталь	Контроль разности отметок по Z	5 мм	Вместо абстрактного уровня используется реальный опорный/базовый элемент
11	6.3	Разность отметок между смежными плитами	Плита 1	Контроль разности отметок верхних граней	10 мм	Аналогично п. 5.4, но по соответствующему разделу СП
12	6.3	Расстояние между плитой и координационной осью	Плита	Контроль расстояния между гранью/осью плиты и осью	10 мм	Положение плиты формулируется как отношение элемента к элементу
13	8.1	Расстояние между осью стены и координационной осью	Стена	Контроль расстояния между осями/гранями в плане	10 мм	Положение стены задано через отношение к координационной оси

Теоретическая составляющая

Положение конструкций в плане

Положение 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:

$∆ =\sqrt{(x_f-x_p)^2+(y_f-y_p)^2}$

где $x_f, y_f$ – фактические координаты точки, определяемые по данным облака точек; $x_p, y_p$ –координаты соответствующей точки, полученные из ЦИМ модели.

Рис. 1. Схема контроля положения стен, пилонов, колонн, плиты перекрытия в плане

Отклонение от вертикальности

Отклонение 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 ( $∆_v$ ) можно выразить формулой:

$∆_v =\sqrt{(x_в-x_н)^2+(y_в-y_н)^2}$

где $x_в, y_в$ – координаты характерной точки верхнего сечения конструкции; $x_н, y_н$ – координаты характерной точки нижнего сечения конструкции.

Рис. 2. Схема контроля отклонения пилонов и стен от вертикальности

Отклонение поверхности от плоскостности

Для 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 координат

$d_i=\left|z_{i+1}-z_i\right|$

где $z_i, z_{i+1}$ – высотные координаты соседних точек в облаке.

Рис. 3. Схема контроля плоскостности стен, пилонов, плиты перекрытия

Отклонение отметки перекрытия

Из 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 ( $z_f$ ) и соответствующей координаты, полученной из цифровой информационной модели ( $z_p$ ):

$∆ h = | z_{f} - z_{p} |$

Рис.4. Схема контроля отметки плиты перекрытия

Взаимное пространственное положение конструкций

Анализируется 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 ( $l_f$ ) и соответствующего расстояния, получаемого из цифровой информационной модели ( $l_p$ ) .

$∆l=|l_f-l_p|$ .

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 методики

Для 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 моделью

Перед 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 данных

Полученные 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.

Обсуждение

Анализ 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 плоскостности

Оценка 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 3

Отклонение отметки нижней поверхности плиты перекрытия

№ полосы	Среднее, мм	Мин, мм	Макс, мм	Диапазон, мм
1	8,15	7,7	8,6	0,9
2	12,14	9,2	14,0	4,8
3	12,88	9,8	16,2	6,4
4	12,39	6,9	16,4	9,5
5	9,91	4,0	14,5	10,5
6	8,75	5,9	11,3	5,4
7	8,00	2,3	10,7	8,4
8	7,55	4,3	12,9	8,6
9	7,09	4,8	9,3	4,5
10	6,80	3,5	10,9	7,4

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 4

Отклонение нижней поверхности плиты перекрытия от плоскостности

№ полосы	Средний локальный перепад, мм	Максимальный локальный перепад, мм
1	0,9	0,9
2	1,9	4,4
3	0,85	2,2
4	1,31	4,4
5	1,24	4,1
6	1,31	3,2
7	1,56	3,5
8	1,68	3,9
9	1,67	3,9
10	2,86	7,4

Положение в плане пилона, отклонение его от вертикальности, взаимное расположение конструкций

Для 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 пилона

Рис. 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 5

Средние значения отклонения граней пилона

Средние значения отклонения граней пилона в основании
Верхняя грань, мм	Нижняя грань, мм	Левая грань, мм	Правая грань, мм
-4,95	1,65	7,3	-2,85
Средние значения отклонения граней пилона в верхней части
-13,95	9,27	6,8	-1,3

Таблица 6

Отклонения в плане центра пилона

Уровень пилона	Смещение вниз, мм	Смещение влево, мм	Общее смещение, мм
Основание	3,3	5,08	6,06
Верхняя часть	11,61	4,05	12,3

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.

Заключение

В 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.

References

1. 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 & Sons, 2011. 648 p.

2. 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.10.023

3. 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. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000433

4. 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2010.06.007; EDN: https://elibrary.ru/OEJZJD

5. SP 126.13330.2017. Geodetic works in construction. Moscow: Ministry of Construction of the Russian Federation, 2017. 68 p.

6. Vosselman G., Maas H.-G. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. Boca Raton: CRC Press, 2010. 318 p.

7. 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.

8. Aryan A., Bosché F., Tang P. Planning for terrestrial laser scanning in construction: A review. Automation in Construction, 2021, vol. 125, article 103551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103551; EDN: https://elibrary.ru/KSXZOP

9. 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2011.08.009

10. 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.

11. 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. DOI: https://doi.org/10.3390/s120505705

12. 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.

13. 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: https://elibrary.ru/KYBLKH.

14. 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. EDN: https://elibrary.ru/QOYVJY

15. GOST R 58945-2020. System for ensuring the accuracy of geometric parameters in construction. General provisions. Moscow: Standartinform, 2020. 24 p.

16. SP 70.13330.2012. Load-bearing and enclosing structures. Moscow: Ministry of Regional Development of the Russian Federation, 2012. 110 p.