Projet complété en 2023
Niveau : Ph.D.

Développement d’un cadre pour la mise en œuvre de la réalité réduite basée sur le BIM dans l’industrie AEC-FM

Abstract

Ce projet de recherche vise à créer un cadre pour l’intégration de la modélisation des données du bâtiment (BIM) avec la réalité réduite (DR) dans le secteur de l’architecture, de l’ingénierie, de la construction et de la gestion des installations (AEC-FM). La réalité réduite est une technique en temps réel qui permet de supprimer visuellement les objets physiques indésirables et d’améliorer les visualisations dans les scénarios de réalité augmentée (RA). Bien que la BIM et la DR aient toutes deux attiré l’attention individuellement, leur potentiel synergique reste sous-exploré. Cette recherche vise à combler cette lacune en établissant un cadre solide qui exploite les capacités de gestion des données, de visualisation et de richesse de l’information de la BIM pour améliorer les applications de RD. Ce cadre sera conçu pour améliorer les tâches de surveillance, de gestion et de planification au sein de l’AEC-FM, en offrant une approche innovante de la visualisation en temps réel et de la recherche d’informations. En fournissant une méthodologie structurée et un aperçu des défis et des avantages pratiques, cette thèse contribue à faire progresser l’adoption du DR basé sur la BIM dans l’industrie AEC-FM.

Résultats du projet

Dans cette thèse, nous avons obtenu plusieurs résultats de recherche significatifs et nous prévoyons également d’autres résultats attendus : 1. Cadre de DR basé sur la BIM : Le développement d’un cadre pour l’intégration de la modélisation de l’information du bâtiment (BIM) avec la réalité réduite (DR) dans l’industrie de l’architecture, de l’ingénierie, de la construction et de la gestion des installations (AEC-FM) a été réalisé avec succès. Ce cadre sert d’approche structurée pour combiner ces technologies de manière transparente, en permettant la suppression d’objets en temps réel et en améliorant les visualisations. 2. Amélioration de la visualisation en temps réel : Le cadre a considérablement amélioré les capacités de visualisation dans le secteur AEC-FM, ce qui a permis d’obtenir des représentations visuelles plus précises et plus détaillées des sites de construction et des installations. Cette avancée contribue à l’amélioration des processus de prise de décision, de suivi et de planification.
3. Applications pratiques : La recherche a permis d’identifier et d’explorer diverses applications pratiques de la RD basée sur la BIM dans l’industrie AEC-FM. Ces applications englobent un large éventail de tâches, notamment le suivi des projets de construction, la gestion des installations, l’aménagement paysager, etc. La mise en œuvre réussie de cette technologie a apporté des solutions pratiques à des défis de longue date dans l’industrie, en améliorant l’efficacité, la sécurité et la précision dans diverses tâches. 4. Résultats futurs : L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et des jumeaux numériques représente la prochaine frontière de notre recherche. En incorporant des algorithmes d’IA et en exploitant la puissance des jumeaux numériques, nous visons à améliorer encore les capacités de notre cadre de réalité réduite basé sur la BIM.

Contributions du projet

Cette étude permettra de faire progresser la compréhension du DR en tant que nouvelle technique de visualisation en explorant la littérature sur le DR et en démontrant comment les différentes méthodes peuvent être utilisées dans diverses applications. L’autre contribution consistera à explorer les avantages de la BIM en tant que principale source d’informations numériques sur les environnements physiques afin d’aider la DR pour le rendu et la recherche d’informations de fond. Dans le contexte industriel, cette recherche offre des solutions pratiques à des défis de longue date. L’identification et l’exploration de diverses applications pour le DR basé sur la BIM fournissent aux professionnels du secteur AEC-FM des outils tangibles pour améliorer les tâches de surveillance, de planification et de gestion en temps réel.

Publications

Les publications de ce projet sont disponibles ci-dessous :

Équipe de recherche

L’équipe chargée de ce projet :

Équipe

L’équipe chargée de ce projet

Partenaires

Ce projet a été supporté par :

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