In the Architecture, Engineering and Construction (AEC) sector, data extracted from building information modelling (BIM) can be used to create a digital twin (DT). The algorithms of a BIM-based DT can facilitate the retrieval of information, which can then be used to improve building operation and maintenance procedures. However, with the increased complexity and automation of the building, maintenance operations are likely to become more complex and may require expert intervention. Collaboration and interaction between the operator and the expert may be limited as the latter may not be on site or within the company. Recently, extended reality (XR) technologies have proven to be effective in improving collaboration during maintenance operations,through data display and shared interactions. This paper presents a new collaborative solution using these technologies to enhance collaboration during remote maintenance operations. The proposed approach consists of a mixed reality (MR) set-up for the operator, a virtual reality (VR) set-up for the remote expert and a shared Digital Model of a heat exchanger. The MR set-up is used for tracking and displaying specific information, provided by the VR module. A user study was carried out to compare the efficiency of our solution with a standard audio-video collaboration. Our approach demonstrated substantial enhancements in collaborative inspection, resulting in a significative reduction in both the overall completion time of the inspection and the frequency of errors committed by the operators.


翻译:在建筑、工程与施工(AEC)领域,从建筑信息模型(BIM)中提取的数据可用于创建数字孪生(DT)。基于BIM的数字孪生算法有助于信息检索,进而改善建筑运维流程。然而,随着建筑复杂性和自动化程度的提高,维护操作可能变得更加复杂,并需要专家干预。操作员与专家之间的协作与互动可能受到限制,因为专家可能不在现场或公司内。近年来,扩展现实(XR)技术已被证明能通过数据显示和共享交互有效改善维护操作中的协作。本文提出了一种利用这些技术增强远程维护操作协作的新型协同解决方案。该方法为操作员配置混合现实(MR)设备,为远程专家配置虚拟现实(VR)设备,并共享一个换热器数字模型。MR设备用于追踪和显示由VR模块提供的特定信息。通过用户研究,我们将该方案的效率与标准音视频协作进行了对比。结果表明,我们的方法在协作检查中展现出显著提升,大幅缩短了检查总完成时间,并降低了操作员的错误频率。

0
下载
关闭预览

相关内容

磁流变(Magnetorheological,简称MR)材料是一种流变性能可由磁场控制的新型智能材料。由于其响应快(ms量级)、可逆性好(撤去磁场后,又恢复初始状态)、以及通过调节磁场大小来控制材料的力学性能连续变化,因而近年来在汽车、建筑、振动控制等领域得到广泛应用。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
7+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
9+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 今天6:12
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员