Інтелектуальні технології оцінювання ремонтних робіт: інтеграція LiDAR та штучного інтелекту

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.1.2026.359787

Ключові слова:

цифровізація будівництва, LiDAR-сканування, штучний інтелект, GPT-4o, Flutter, RoomPlan, автоматизація кошторисів, BIM-моделювання

Анотація

У статті розглядаються стратегічні пріоритети цифрової трансформації будівельного сектору України в умовах безпрецедентних викликів післявоєнного відновлення. Масштаби руйнувань вимагають переходу від традиційних ручних обстежень будівельних майданчиків до інтегрованих цифрових екосистем. Метою дослідження є розробка та обґрунтування високоефективної інтелектуальної системи для автоматизації архітектурних вимірювань та миттєвого створення документації з оцінки вартості шляхом конвергенції мобільного лідарного сканування та генеративного штучного інтелекту. Методологія дослідження зосереджена на багаторівневому технологічному стеку. На апаратному рівні дослідження використовує високоточні лідарні датчики, інтегровані в сучасні мобільні пристрої, використовуючи фреймворк Apple RoomPlan для полегшення збору просторових даних у режимі реального часу. На програмному рівні використовується кросплатформне середовище Flutter для забезпечення безперебійного потоку даних між геометричним модулем сканування та аналітичним ядром. Критичним компонентом методології є інтеграція великомовної моделі GPT-4o через API, яка виступає експертним інтерпретатором просторових даних. Результати дослідження демонструють принципово новий підхід до створення «цифрового двійника». Розроблений додаток дозволяє створювати високоточні 3D-моделі інтер'єрів з автоматичним семантичним маркуванням структурних компонентів, таких як стіни, отвори та архітектурні межі. Ключова інновація полягає у здатності системи обробляти запити користувача природною мовою (наприклад, «встановити плитку для підлоги та пофарбувати стіни») та співвідносити їх з точними геометричними параметрами, отриманими за допомогою лідарного сканування. Ця синергія дозволяє автономно розраховувати кількість матеріалів, витрати на оплату праці та технологічні процеси, створюючи структуровану оцінку вартості за лічені секунди. Наукова новизна роботи полягає у формалізації гібридної моделі обробки даних, де геометричні хмари точок перетворюються на практичні фінансово-технічні висновки без людських посередницьких розрахунків. Практичне значення отриманих результатів є глибоким: запропоноване рішення скорочує етап передпроектної документації до 95%, усуває суб'єктивні помилки у вимірюваннях та забезпечує прозору, перевірену основу для складання бюджету проектів реставрації. Такі системи є життєво важливим компонентом парадигми Індустрії 4.0, забезпечуючи конкурентоспроможність та прозорість національної будівельної галузі у світовому масштабі

Посилання

  1. Barriers to the implementation of Building Information Modelling (BIM) for facility management / Durdyev S., Ashour M., Connelly S., Mahdiyar A. Journal of Building Engineering. 2022. Vol. 46. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103736.
  2. Building Information Modeling (BIM), Block-chain, and LiDAR Applications in Construction Lifecycle: Bibliometric, and Network Analysis / Faraji A. et al. Buildings. 2024. Vol. 14, no. 4. Article 919. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings14040919.
  3. Characteristics-based frame-work of effective automated monitoring parameters in construction projects / A. H. Qureshi et al. Arabian Journal for Science and Engineering. 2023. Vol. 48. Pp. 4731–4749. DOI: https://doi.org/10.1007/s13369-022-07172-y.
  4. Modelling the relationship between Building In-formation Modelling (BIM) implementation barriers, usage and awareness on building project lifecycle / Olanrewaju O. I., Kineber A. F., Chileshe N., Edwards D. J. Building and Environment. 2022. Vol. 207. Part B. DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108556.
  5. L. Yang. A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Building Information Modeling (BIM) and Future Perspectives. Journal of Computer Technology and Applied Mathematics. 2025. Vol. 2, no 2. DOI: https://doi.org/10.70393/6a6374616d.323635.
  6. Theoretical and Methodological Bases for Implementing BIM Technologies in Construction Companies: Essence. Characteristics. Economic Efficiency / Yashchenko O. F. et al. Business Inform. 2024. Vol. 1(552). Pp. 167-177. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-1-167-177.
  7. Бондаренко Д. В., Калашнікова К. Ю. Цифровізація будівельної галузі України: аналіз стану, проблем та перспектив розвитку. Економіка та суспільство. 2024. Вип. № 65. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-65-2.
  8. Обідник М. Д., Обідник М. В. Цифровізація в будівельній галузі. Ключові тенденцій розвитку технології Building Information Modeling (BIM). Технологія Blockchain у BIM. Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. 2025. Вип. 38(1). С. 95–101. DOI: https://doi.org/10.31649/2311-1429-2025-1-95-101.
  9. Makatora D., Kubanov R. Theoretical and methodological bases for implementing the creative management technology «factory of ideals» into architectural and construction company. Modeling the development of the economic systems. 2024. № 4. Рp. 193-199. DOI: https://doi.org/10.31891/mdes/2024-14-26.
  10. Heidari A., Peyvastehgar Y., Amanzadegan M. A systematic review of the BIM in construction: from smart building management to interoperability of BIM & AI. Architectural Science Review. 2024. Vol. 67. C. 237-254. DOI: https://doi.org/10.1080/00038628.2023.2243247.
  11. Yang L. A Comprehensive Review of BIM and Deep Learning Integration in Innovative Practices for Architectural Digital Transformation. Journal of Industrial Engineering and Applied Science. 2025. Vol. 3, no. 3. Pp. 23–31. DOI: https://doi.org/10.70393/6a69656173.333030.
  12. RoomPlan: Create a 3D model of a room using ARKit and LiDAR : Apple Developer Documentation. URL: https://developer.apple.com/documentation/roomplan (дата звернення: 28.12.2025).
  13. flutter_roomplan 0.0.3 : Dart packages. URL: https://pub.dev/packages/flutter_roomplan (дата звернення: 28.12.2025).
  14. RoomPlan: Create a 3D model of a room using ARKit and LiDAR : Apple Developer Documentation. URL: https://developer.apple.com/documentation/roomplan (дата звернення: 03.12.2025).
  15. OpenAI API Reference. Models and Capabilities for Text Processing. URL: https://platform.openai.com/docs (дата звернення: 03.12.2025).
  16. dart_openai 5.1.0 : Full-featured OpenAI SDK for Dart/Flutter. GitHub Repository. URL: https://github.com/Abedalkareem/dart_openai (дата звернення: 03.03.2026).
  17. Hu L. Hybrid Edge-AI Framework for Intelligent Mobile Applications: Leveraging Large Language Models for On-device Contextual Assistance and Code-Aware Automation. Journal of Industrial Engineering and Applied Science. 2025. Vol. 3, no. 3. Pр. 10–22. DOI: https://doi.org/10.70393/6a69656173.323935.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-26

Як цитувати

Дегтярьова , Л. (2026). Інтелектуальні технології оцінювання ремонтних робіт: інтеграція LiDAR та штучного інтелекту. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, 1(53), 120–127. https://doi.org/10.31498/2225-6733.53.1.2026.359787

Номер

Розділ

122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології