Sensorbasierte Aktivitätserkennung für handgeführte Geräte auf der Baustelle

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Projektart und Laufzeit

Dissertation, seit Februar 2022

Koordinator

Hilti Lehrstuhl für Daten- und Anwendungssicherheit

Forschungsschwerpunkt

Geschäftsprozessmanagement

Beschreibung

In der Baubranche ist mangelnde Transparenz in Bezug auf Produktivität, Arbeitsfortschritt und Gerätenutzung ein bekanntes Problem. Die fortschreitende Digitalisierung gilt in diesem Kontext als große Chance für den Bausektor und erfordert die umfangreiche Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Kameras, Audiosensoren und kinematik-basierte Sensoren, die auf Baustellen installiert sind, liefern die Datengrundlage für Aktivitätserkennung und -verfolgung von Baugeräten und Arbeitern. Insbesondere kinematische Sensoren, wie Beschleunigungsmesser, Gyroskope und Magnetometer, eignen sich für den Einsatz auf der Baustelle. Jedoch ist die Aktivitätserkennung von handgeführten Geräten, wie z. B. Bohrhämmern, ein noch weitgehend unerforschtes, aber forschungsrelevantes Gebiet. Direkt am Gerät angebrachte Sensoren ermöglichen die Erkennung ausgewählter Geräteaktivitäten, was die Transparenz über die Gerätenutzung, die Produktivität auf der Baustelle und das Verständnis über den Gerätebenutzer erhöhen und u.a. Informationen für die Geräteentwicklung und das Gerätedesign liefern kann. Um diese Forschungslücke zu schliessen, wird in dieser Arbeit das Potenzial der sensorbasierten Aktivitätserkennung für handgeführte Geräte erforscht und identifiziert. Es werden Modelle für die Erkennung verschiedener Arten der Gerätenutzung entwickelt und mögliche Einsatzszenarien evaluiert.

Doktorandin

Julia Altheimer

Betreuer

Prof. Dr. Pavel Laskov

Kobetreuer

Prof. Dr. Maximilian Röglinger