The Architecture, Engineering, Construction, and Facility Management (AEC/FM) industry deals with the design, construction, and operation of complex buildings. Today, Building Information Modeling (BIM) is used to represent information about a building in a single, non-redundant representation. Here, Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) can improve the visualization and interaction with the resulting model by augmenting the real world with information from the BIM model or allowing a user to immerse in a virtual world generated from the BIM model. This can improve the design, construction, and operation of buildings. While an increasing number of studies in HCI, construction, or engineering have shown the potential of using AR and VR technology together with BIM, often research remains focused on individual explorations and key design strategies. In addition to that, a systematic overview and discussion of recent works combining AR/VR with BIM are not yet fully covered. Therefore, this paper systematically reviews recent approaches combining AR/VR with BIM and categorizes the literature by the building's lifecycle phase while systematically describing relevant use cases. In total, 32 out of 447 papers between 2017 and 2022 were categorized. The categorization shows that most approaches focus on the construction phase and the use case of review and quality assurance. In the design phase, most approaches use VR, while in the construction and operation phases, AR is prevalent.


翻译:建筑、工程、施工及设施管理(AEC/FM)行业涉及复杂建筑的设计、建造与运维。当前,建筑信息模型(BIM)被用于以单一无冗余形式呈现建筑信息。增强现实(AR)与虚拟现实(VR)技术可通过将BIM模型信息叠加至现实世界,或使用户沉浸于BIM模型生成的虚拟环境中,提升对模型的交互与可视化能力,从而优化建筑的设计、施工与运维流程。尽管人机交互、建筑与工程领域的相关研究日益表明AR/VR技术结合BIM的应用潜力,但目前多数研究仍聚焦于单项探索与关键设计策略,且缺乏对近年AR/VR与BIM融合研究的系统性梳理与讨论。为此,本文系统综述了2017至2022年间447篇文献中筛选出的32项代表性方法,依据建筑生命周期阶段进行分类,并系统描述了相关应用场景。分类结果表明:当前多数研究聚焦于施工阶段以及审查与质量保障场景;在设计阶段,VR应用更为普遍;而在施工与运维阶段,AR技术占据主导地位。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
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
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+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
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
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4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
2+阅读 · 2017年12月31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
0+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
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:50
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
8+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
11+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
12+阅读 · 8月8日
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
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
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4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
2+阅读 · 2017年12月31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
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员