王孟鈞， 邱 琦， 王 騫

(1. 中南大學(xué) 土木工程學(xué)院，湖南 長沙 410075；2. 新加坡國立大學(xué) 設(shè)計(jì)與環(huán)境學(xué)院，新加坡 117566)

建設(shè)工程是一個(gè)集成了大量勞動(dòng)力、材料、設(shè)備和過程的綜合體，具有高度的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性。建筑業(yè)需要信息技術(shù)來加強(qiáng)自動(dòng)化和數(shù)字化以提高生產(chǎn)力，而信息技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要前提是高效、準(zhǔn)確地獲取建設(shè)工程信息。建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)自20世紀(jì)70年代引入以來，其依托計(jì)算機(jī)生成的模型來模擬項(xiàng)目的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工和運(yùn)營階段，以互操作和可重用方式生成、存儲(chǔ)、交換和共享建筑信息，逐漸成為推動(dòng)工程建設(shè)信息化發(fā)展的重要手段[1]。然而，現(xiàn)階段建設(shè)工程BIM應(yīng)用主要集中于設(shè)計(jì)階段，施工階段和運(yùn)維階段的BIM應(yīng)用深度不足，尤其是運(yùn)維階段的BIM應(yīng)用尚未起步[2]。究其原因，BIM模型在工程建設(shè)全壽命周期出現(xiàn)的模型交付障礙、模型“失真”是阻礙BIM價(jià)值發(fā)揮的重要因素。

三維點(diǎn)云為BIM信息的更新、模型重建提供了有效手段。點(diǎn)云是三維坐標(biāo)系中的一組點(diǎn)，用以表達(dá)物體的外表面并生成反映物體實(shí)時(shí)狀態(tài)的三維模型。近年來，隨著點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集技術(shù)的日趨成熟，BIM與點(diǎn)云廣泛地集成應(yīng)用在建設(shè)工程全壽命周期，如用于施工階段的進(jìn)度、幾何質(zhì)量監(jiān)測和運(yùn)營維護(hù)階段的三維建筑模型重建等。本研究旨在借助CiteSpace軟件，對(duì)BIM與點(diǎn)云集成研究的重要成果進(jìn)行可視化分析，探究BIM與點(diǎn)云集成知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)和前沿趨勢，為BIM與點(diǎn)云集成的未來研究提供理論參考，促進(jìn)BIM與點(diǎn)云在建設(shè)工程全壽命周期的深化應(yīng)用，提升工程建設(shè)信息化水平。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取Web of Science(WOS)核心數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，以“BIM and point cloud”“BIM and laser scan”為搜索詞對(duì)相關(guān)論文進(jìn)行檢索，時(shí)間跨度設(shè)定為2000年1月―2020年8月，總計(jì)選取227篇期刊和會(huì)議論文作為數(shù)據(jù)樣本。WOS數(shù)據(jù)庫由美 國 Thomson Reuters開發(fā)，充分涵蓋了目前最重要、最具影響力的學(xué)術(shù)研究成果，被廣泛應(yīng)用于綜述類文章的數(shù)據(jù)采集，能夠權(quán)威地展現(xiàn)當(dāng)前的研究現(xiàn)狀[3]。WOS中提取出的數(shù)據(jù)樣本信息主要包括標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞、摘要、參考文獻(xiàn)、期刊、年份等，通過將以上信息導(dǎo)入CiteSpace軟件，即可進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和可視化分析。

1.2 研究方法

本研究采取定量和定性相結(jié)合的方法，在對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行科學(xué)計(jì)量和可視化的基礎(chǔ)上，結(jié)合對(duì)文獻(xiàn)的泛讀和精讀，對(duì)計(jì)量結(jié)果作出定性分析，保證分析結(jié)果的科學(xué)合理性。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行定量分析的科學(xué)，其于1969年由英國情報(bào)學(xué)家Alan Pritchard提出，被廣泛應(yīng)用于期刊或研究機(jī)構(gòu)的影響力評(píng)價(jià)、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)追蹤、前沿識(shí)別等領(lǐng)域[4]。詞頻分析是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中常用的一種方法，通過統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)和關(guān)鍵詞被引用的頻次及關(guān)鍵詞的突現(xiàn)變化，識(shí)別某一研究領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)和前沿發(fā)展方向。

2 樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析

2.1 時(shí)間分布

基于收集的數(shù)據(jù)樣本，對(duì)年發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖1所示。結(jié)果表明，BIM與點(diǎn)云集成研究的第一篇文獻(xiàn)出自2010年，文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)的實(shí)際時(shí)間跨度為2010―2020年。在過去十年間，該主題的研究成果數(shù)量整體呈現(xiàn)增長趨勢，雖然2016年的發(fā)文量相較于2015年有所減少，但近五年來年發(fā)文量均有20余篇，可見BIM與點(diǎn)云在建設(shè)工程的集成應(yīng)用已成為熱門的研究課題。隨著對(duì)智慧城市、智慧工程認(rèn)知的加深，未來BIM與點(diǎn)云集成研究的影響范圍將會(huì)不斷擴(kuò)大，研究的深度和廣度也會(huì)不斷提升。

圖1 2010―2020年間BIM與點(diǎn)云集成研究的年發(fā)文量

2.2 重要載文期刊分析

對(duì)樣本數(shù)據(jù)做期刊/會(huì)議來源統(tǒng)計(jì)，旨在識(shí)別BIM與點(diǎn)云集成研究的主流發(fā)文期刊和所屬學(xué)科領(lǐng)域，并通過發(fā)文期刊的級(jí)別來判別數(shù)據(jù)樣本的質(zhì)量，以保證可視化分析的準(zhǔn)確性。選取載文量大于5的期刊，在WOS網(wǎng)站查詢期刊的科睿唯安JCR分區(qū)和所屬學(xué)科領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示?？傮w來看，載文量大于5的期刊覆蓋了52.42%的樣本數(shù)據(jù)，且大多數(shù)期刊(8/9)位列JCR一區(qū)(Q1)或二區(qū)(Q2)，所屬學(xué)科領(lǐng)域涉及工程(Construction/Engineering/Building)、遙感(Remote Sensing)、影像科學(xué)和攝影技術(shù)(Imaging Science & Photographic Technology)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer Science)，表明BIM與點(diǎn)云集成研究的跨學(xué)科屬性。此外，載文量最多的期刊為《Automation in Construction》，過去十年間共發(fā)表BIM與點(diǎn)云集成研究論文52篇，占總樣本量的22.90%，遠(yuǎn)超其他期刊。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)樣本的質(zhì)量可靠，后續(xù)可視化分析能夠較為準(zhǔn)確地呈現(xiàn)BIM與點(diǎn)云集成研究的熱點(diǎn)和前沿。

表1 重要載文期刊統(tǒng)計(jì)(載文量>5)

3 BIM與點(diǎn)云集成研究的知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)與前沿趨勢

3.1 知識(shí)基礎(chǔ)識(shí)別

引用量通常被用作衡量論文質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，文獻(xiàn)的引用量越大，表示文獻(xiàn)的質(zhì)量越高，且高被引的早期奠基性文獻(xiàn)往往是一個(gè)研究主題的知識(shí)基礎(chǔ)[5]。對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析，識(shí)別BIM與點(diǎn)云集成研究的高被引文獻(xiàn)，探究BIM與點(diǎn)云集成研究的知識(shí)基礎(chǔ)。軟件設(shè)置中，時(shí)間跨度為2010―2020年，時(shí)間分區(qū)為1年，節(jié)點(diǎn)類型為“Cited Reference”，選取各時(shí)間分區(qū)內(nèi)被引頻率最高的前50篇文獻(xiàn)進(jìn)行共引分析，生成包括314個(gè)節(jié)點(diǎn)和947條連線的共引網(wǎng)絡(luò)，可視化被引頻次排名前十的節(jié)點(diǎn)如圖2所示，進(jìn)一步列舉以上高被引節(jié)點(diǎn)信息如表2所示。由表可見，高被引文獻(xiàn)大多數(shù)(6/10)發(fā)表于《Automation in Construction》期刊，表明該期刊不僅發(fā)表了數(shù)量最多的關(guān)于BIM與點(diǎn)云集成研究的論文，同時(shí)發(fā)表的論文也是所選時(shí)期最具影響力的。

圖2 BIM與點(diǎn)云集成研究的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)

表2 BIM與點(diǎn)云集成研究的前10篇高被引文獻(xiàn)

精讀以上高被引文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，BIM與點(diǎn)云集成研究的知識(shí)基礎(chǔ)主要分為兩大類：綜述類和集成應(yīng)用類。2010―2016年間BIM與點(diǎn)云集成研究尚處于起步階段，學(xué)者們跨學(xué)科領(lǐng)域?qū)εcBIM和點(diǎn)云相關(guān)的研究進(jìn)行了綜述，旨在探究BIM與點(diǎn)云集成的可行性、局限性以及研究方向；同時(shí)，也有不少學(xué)者對(duì)BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的領(lǐng)域進(jìn)行了探索，旨在提升工程管理的自動(dòng)化水平。

3.1.1 綜述類知識(shí)基礎(chǔ)

綜述類文獻(xiàn)包括4篇。Tang等[6]對(duì)利用激光掃描生成的三維點(diǎn)云自動(dòng)創(chuàng)建竣工建筑信息模型(as-built BIM，即反映建筑建成狀況的BIM模型)的已有技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，主要包括用于幾何建模、對(duì)象識(shí)別和對(duì)象關(guān)系建模的土木工程和計(jì)算機(jī)學(xué)科中開發(fā)的技術(shù)，并指出了已有技術(shù)與自動(dòng)化建模需求的差距。Volk等[7]對(duì)已建建筑的BIM應(yīng)用現(xiàn)狀和研究進(jìn)展進(jìn)行了概述，其指出BIM在已建建筑中的應(yīng)用較少，主要原因在于數(shù)據(jù)獲取和已建建筑BIM模型的重建工作量大、BIM中儲(chǔ)存信息的更新困難以及已建建筑中出現(xiàn)的不確定性數(shù)據(jù)、對(duì)象和關(guān)系在BIM模型中處理困難等，而BIM如何適應(yīng)已建建筑的管理需求以及BIM重建、數(shù)據(jù)更新等過程的自動(dòng)化是未來研究的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。Patraucean等[8]以竣工建筑信息模型的自動(dòng)化建模為對(duì)象，以幾何建模為重點(diǎn)，分析、總結(jié)了計(jì)算機(jī)視覺、幾何處理和土木工程等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)研究成果，并對(duì)不同學(xué)科技術(shù)對(duì)自動(dòng)竣工BIM模型建模的貢獻(xiàn)作了對(duì)比。Thomson等[9]提出了從三維點(diǎn)云自動(dòng)生成BIM模型的工作流程以及對(duì)模型質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo)，其指出復(fù)雜環(huán)境下基于點(diǎn)云的自動(dòng)化BIM模型重建仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

3.1.2 集成應(yīng)用類知識(shí)基礎(chǔ)

有關(guān)BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的文獻(xiàn)有6篇，涉及自動(dòng)化竣工BIM重建、工程進(jìn)度管理和幾何尺寸監(jiān)測兩大方向。

(1)基于點(diǎn)云的自動(dòng)化竣工BIM重建

Xiong等[10]提出利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)重建語義豐富的BIM模型的方法，即自動(dòng)識(shí)別和建模建筑室內(nèi)環(huán)境中的主要可見結(jié)構(gòu)組件，如墻、天花板等，以規(guī)避人工重建過程中勞動(dòng)強(qiáng)度大、易出錯(cuò)等問題。Jung等[11]提出了一種適用于復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境竣工BIM模型重建的半自動(dòng)方法，該方法基于平面是建筑物中最常見幾何形狀的事實(shí)，通過平面提取和室內(nèi)設(shè)施的邊界識(shí)別自動(dòng)生成建筑室內(nèi)環(huán)境的架構(gòu)，并基于此手動(dòng)繪制竣工BIM模型，提高了建模的效率。Wang等[12]開發(fā)了一套從雜亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取建筑物幾何圖形的方法，該方法通過數(shù)據(jù)下采樣、建筑物邊緣檢測以及建筑構(gòu)件的分類等環(huán)節(jié)，最后將單個(gè)構(gòu)件可視化為多邊形，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)應(yīng)用。Ochmann等[13]提出了從室內(nèi)點(diǎn)云重建參數(shù)化BIM模型的方法，該方法采取體積表示法，并引入建筑構(gòu)件的上下文信息(如墻的連接關(guān)系)等，克服了傳統(tǒng)建模方法只關(guān)注局部表面重建的局限。

(2)集成BIM與點(diǎn)云的工程進(jìn)度監(jiān)測和幾何尺寸檢測

Kim等[14]開發(fā)了一種結(jié)合使用建筑4D BIM模型和點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化施工進(jìn)度測量的方法，該方法通過循環(huán)開展將建筑物某一時(shí)間段的三維點(diǎn)云模型與設(shè)計(jì)階段BIM模型進(jìn)行對(duì)比、將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM中的信息進(jìn)行匹配，以及對(duì)設(shè)計(jì)階段BIM模型進(jìn)行修正三個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)施工進(jìn)度的有效測量。Bosche等[15]提出了一種利用激光掃描和建筑三維CAD模型自動(dòng)追蹤在建建筑三維狀態(tài)的方法，通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別建筑的3D CAD模型，并基于此自動(dòng)計(jì)算建筑的幾何尺寸，以支持在建建筑的進(jìn)度控制和幾何尺寸控制。

3.2 研究熱點(diǎn)分析

關(guān)鍵詞作為研究論文主題和思想的高度反映，對(duì)學(xué)術(shù)研究具有重大的參考價(jià)值，借助高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜能夠直觀呈現(xiàn)BIM與點(diǎn)云集成研究的熱點(diǎn)。軟件設(shè)置中，將節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為Keywords，選取各時(shí)間分區(qū)內(nèi)出現(xiàn)頻率最高的前50個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，生成包括241個(gè)節(jié)點(diǎn)和778條連線的研究熱點(diǎn)圖譜，可視化出現(xiàn)頻次排名前20的熱點(diǎn)術(shù)語如圖3所示，統(tǒng)計(jì)各熱點(diǎn)術(shù)語出現(xiàn)的頻次如表3，其中，“building information model”和“bim”合并統(tǒng)計(jì)為“BIM”。

圖3 BIM與點(diǎn)云集成的研究熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

由圖3、表3可得，“BIM”和“點(diǎn)云(point cloud)”作為兩大集成對(duì)象，被引頻次位居前兩位，其次，重建(reconstruction)、模型(model)、激光掃描(laser scanning)等18個(gè)熱點(diǎn)術(shù)語位居其后，各熱點(diǎn)術(shù)語的出現(xiàn)頻次均在10及以上。通過對(duì)以上熱點(diǎn)術(shù)語進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)BIM與點(diǎn)云集成的研究熱點(diǎn)主要集中于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和集成應(yīng)用三個(gè)方面。

表3 BIM與點(diǎn)云集成研究的高頻關(guān)鍵詞

3.2.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)收集是BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的基礎(chǔ)。三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以通過不同的傳感器和技術(shù)獲取，如激光掃描(Laser Scanning/Laser Scanner)[6,10,16]、攝影測量(Photogrammetry)[17,18]、圖片(Image)[19～21]等，其中，激光掃描也稱為光探測和測距(LiDAR)，通過發(fā)射激光束并檢測目標(biāo)反射的信號(hào)來測量與目標(biāo)的距離；攝影測量是運(yùn)用攝影機(jī)測量目標(biāo)物的形狀、大小和空間位置的技術(shù)；圖片可通過相機(jī)獲取，如RGB-D相機(jī)，其通過RGB相機(jī)獲取圖像，并通過深度傳感器獲取每個(gè)像素的深度信息，最后生成彩色的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。不同的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)具有不同的適用性，以激光掃描儀為例，地面激光掃描儀多應(yīng)用于測量需要生成高精度數(shù)據(jù)的建筑物和民用基礎(chǔ)設(shè)施，機(jī)載激光掃描儀主要用于獲取城市規(guī)模的地形數(shù)據(jù)，而移動(dòng)式激光掃描儀多用于3D城市地圖繪制[22]。如何根據(jù)數(shù)據(jù)需求，采用多種數(shù)據(jù)采集技術(shù)獲取數(shù)據(jù)、解決不同數(shù)據(jù)之間的傳輸、合并接口問題，也是學(xué)者們不斷探究的方向，如Previtali等[23]開發(fā)了集成地面激光掃描儀、攝影測量和移動(dòng)制圖系統(tǒng)等多源數(shù)據(jù)來生成建筑信息模型的方法；Amano等[24]探討了將激光掃描技術(shù)與高光譜成像技術(shù)進(jìn)行集成的可行性和優(yōu)勢。

經(jīng)文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，不論采用何種數(shù)據(jù)采集方式，現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集過程都是基于現(xiàn)場工程師的經(jīng)驗(yàn)完成，少有進(jìn)行數(shù)據(jù)采集前的掃描規(guī)劃。不同建筑元素或應(yīng)用場景，通常有不同數(shù)據(jù)質(zhì)量需求(數(shù)據(jù)密度、數(shù)據(jù)精度和覆蓋率等)，如墻體往往只需要少量的點(diǎn)來表達(dá)，而復(fù)雜管道建模則需要較為密集的點(diǎn)。缺乏合理的掃描規(guī)劃，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不充分而無法用于其預(yù)期的用途，或因采集的數(shù)據(jù)過多而耗費(fèi)更多的時(shí)間和精力，并對(duì)數(shù)據(jù)處理設(shè)備提出更高的要求。因此，未來研究可針對(duì)特定的應(yīng)用場景，調(diào)研點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量需求，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量需求與掃描設(shè)備參數(shù)之間的量化關(guān)系，制定合理的數(shù)據(jù)采集計(jì)劃。

3.2.2 數(shù)據(jù)處理

點(diǎn)云數(shù)據(jù)是一組表達(dá)建筑物表面幾何特征的三維空間點(diǎn)，需要經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)處理，如配準(zhǔn)(Registration)[25,26]、分割(Segmentation)[16,19,27]、分類(Classification)[28,29]、識(shí)別(Recognition)[30,31]等，方可形成包含豐富幾何信息和語義信息的BIM模型。為了完全覆蓋一個(gè)復(fù)雜的建筑物，通常需要從多個(gè)位置采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，把所有位置獲取的數(shù)據(jù)合并到同一個(gè)參考系中的過程即為配準(zhǔn)。配準(zhǔn)完成后，需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割和分類，如進(jìn)行平面模型擬合、邊緣檢測等，將具有相似特征的點(diǎn)歸類到同質(zhì)區(qū)域。對(duì)象識(shí)別則是將分割的區(qū)域標(biāo)記為不同的對(duì)象，如判別分割后的平面點(diǎn)云數(shù)據(jù)段是屬于建筑物中的墻、地面或天花板。以上配準(zhǔn)、分割、歸類和對(duì)象識(shí)別等數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)大多依據(jù)信息(特征)提取(Extraction)的結(jié)果，如點(diǎn)云局部法線特征的提取，用以識(shí)別表面的曲率變化。鑒于建筑物結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的密集性，以手動(dòng)方式執(zhí)行上述數(shù)據(jù)處理過程難以保證數(shù)據(jù)處理的效率和精度，因此，跨領(lǐng)域的開發(fā)多種數(shù)據(jù)處理算法、技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化，是目前的研究熱點(diǎn)。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)采集通常是兩個(gè)獨(dú)立的過程，從施工現(xiàn)場采集到數(shù)據(jù)后，需要到辦公場所的計(jì)算機(jī)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。過程的分散會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)場工程師無法及時(shí)地從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中獲取施工活動(dòng)的相關(guān)信息，妨礙了數(shù)據(jù)的有效使用，尤其影響施工進(jìn)度監(jiān)測和質(zhì)量檢測等對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效要求高的工作。此外，現(xiàn)有研究通常只針對(duì)數(shù)據(jù)處理的某一環(huán)節(jié)展開，暫未有研究對(duì)實(shí)時(shí)、快速的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理進(jìn)行系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)。因此，未來研究可考慮將數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)和可視化技術(shù)集成，探究點(diǎn)云數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸、快速處理和可視化呈現(xiàn)，促進(jìn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)在施工中的應(yīng)用。

3.2.3 BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用

BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用于工程建設(shè)的多階段，在建造(Building)、施工(Construction)階段，點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠三維可視化施工現(xiàn)場及在建建筑某一時(shí)間段的真實(shí)狀況，用于進(jìn)度監(jiān)測[14,18,31]、質(zhì)量管理[15,32]、安全管理[17,33]等，以輔助決策；運(yùn)營維護(hù)階段，已建建筑(Existing Building)的3D模型(Model/Building Model)重建(Reconstruction)、竣工建筑信息模型(as-built BIM)重建是BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域[6,13,20]。重建的BIM模型可用于協(xié)助已建建筑的翻新改造[34]、開展建筑物性能分析[21]等，改善大多數(shù)已建建筑沒有BIM模型或設(shè)計(jì)階段BIM模型與實(shí)際建成狀況不符的問題，提升工程運(yùn)營階段的信息化水平。此外，在集成應(yīng)用過程中，探究BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的框架(Framework)[35,36]，評(píng)估重建模型的質(zhì)量(Quality)[37]等也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

點(diǎn)云作為逆向建模的一種成果體現(xiàn)，與BIM正向建模技術(shù)的集成應(yīng)用也是重要的研究方向，相關(guān)研究主要包括兩方面：一是通過逆向建模方式構(gòu)建建筑的竣工信息模型或“原樣(as-is)”模型，并基于構(gòu)建的模型進(jìn)行項(xiàng)目的改擴(kuò)建設(shè)計(jì)與規(guī)劃，如Volk等[34]開發(fā)了集成建筑信息獲取、三維重建、對(duì)象識(shí)別、建筑物清單生成和項(xiàng)目規(guī)劃優(yōu)化等功能的ResourceApp系統(tǒng)，對(duì)已建建筑物進(jìn)行數(shù)字記錄、分析、重建和存儲(chǔ)，并利用生成的建筑重構(gòu)模型，借助資源約束下多模式項(xiàng)目調(diào)度問題的求解算法，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行改擴(kuò)建規(guī)劃；二是采用“掃描-vs-BIM”的方法，將建筑物在設(shè)計(jì)階段的BIM模型與點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，開展項(xiàng)目的進(jìn)度監(jiān)測、幾何尺寸檢測。進(jìn)度監(jiān)測通常是將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與包含施工進(jìn)度計(jì)劃的4D BIM模型進(jìn)行比較，即將實(shí)際進(jìn)度與計(jì)劃進(jìn)度進(jìn)行比較，以評(píng)估進(jìn)度的提前或滯后[14,18,31]；幾何尺寸檢測則是將設(shè)計(jì)階段的BIM模型與點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，并識(shí)別兩者之間的尺寸差異[32]。因此，“掃描-vs-BIM”方法的關(guān)鍵是將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行對(duì)齊以及從點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的研究多集中于施工現(xiàn)場管理和運(yùn)營維護(hù)管理兩方面，少有涉及工程建設(shè)的其他方面，如3D打印構(gòu)件的質(zhì)量檢測等。隨著裝配式建筑和3D打印技術(shù)的興起，預(yù)制構(gòu)件和3D打印構(gòu)件的質(zhì)量問題備受關(guān)注。因此，未來研究可擴(kuò)寬BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用的領(lǐng)域，調(diào)研不同類型預(yù)制構(gòu)件及3D打印構(gòu)件的質(zhì)量需求，探究BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用于其質(zhì)量檢測的可行性和實(shí)施方案。

3.3 前沿趨勢探析

關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析能夠識(shí)別在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)頻次急劇增加的關(guān)鍵詞，以輔助探析BIM與點(diǎn)云集成研究的前沿。在CiteSpace軟件中，選擇“突現(xiàn)主題(Burst Terms)”作為主題類型，得到BIM與點(diǎn)云集成研究的突現(xiàn)詞，為突出前沿性，選取首次突現(xiàn)時(shí)間在近五年的關(guān)鍵詞列入表4，其中，突現(xiàn)強(qiáng)度表示頻次增加的急劇性，突現(xiàn)強(qiáng)度越大，頻次變化幅度越大。

表4 BIM與點(diǎn)云集成研究的前沿關(guān)鍵詞

由表4可得，近五年來，BIM與點(diǎn)云集成研究的突現(xiàn)詞共有7個(gè)，主要集中于數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理兩大方向，光探測和測距(LiDAR)與圖片(Image)是近年來工程領(lǐng)域的主流點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取方式，而特征提取(Feature Extraction)是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)。不斷地探尋自動(dòng)化as-built BIM模型生成(Generation)的技術(shù)，提高重建模型的精度(Accuracy)，更好地實(shí)現(xiàn)建筑物的三維可視化(Visualization)，是未來BIM與點(diǎn)云集成研究的重要方向。

此外，關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析只能基于目前已有的文獻(xiàn)來識(shí)別研究前沿，無法探及現(xiàn)階段的研究空白領(lǐng)域。進(jìn)一步對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段 BIM 與點(diǎn)云集成的研究主要集中于數(shù)據(jù)層面或技術(shù)層面，少有研究 BIM 與點(diǎn)云應(yīng)用過程中的管理問題，雖有研究探究將 BIM 與點(diǎn)云集成應(yīng)用于工程進(jìn)度管理、質(zhì)量管理和安全管理，作為決策的依據(jù)，但未涉及具體管理組織、流程的改變，也未對(duì)決策效率的提升進(jìn)行評(píng)估和量化。同時(shí)，BIM 與點(diǎn)云集成對(duì)提升 BIM 在工程項(xiàng)目全壽命周期的應(yīng)用深度和建設(shè)工程BIM 能力的作用，也尚未有研究探及。

4 結(jié) 論

基于WOS核心數(shù)據(jù)庫的227篇樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用CiteSpace軟件進(jìn)行可視化分析，探究BIM與點(diǎn)云集成研究的現(xiàn)狀，得出如下結(jié)論：

(1)數(shù)據(jù)的時(shí)空分析結(jié)果表明，BIM與點(diǎn)云在建設(shè)工程中的集成應(yīng)用已成為熱門的研究話題。BIM與點(diǎn)云集成研究的主流載文期刊主要分布在工程、遙感和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域，表明了該研究主題的跨學(xué)科屬性。

(2)不少學(xué)者對(duì)BIM與點(diǎn)云集成的局限性、可行性和集成應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了探究，形成了該研究主題的重要知識(shí)基礎(chǔ)。BIM與點(diǎn)云集成研究的熱點(diǎn)主要分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理和集成應(yīng)用三大方向，數(shù)據(jù)收集方面，采取多種類數(shù)據(jù)采集方式，解決數(shù)據(jù)之間的接口問題是重要研究熱點(diǎn)；數(shù)據(jù)處理方面，跨學(xué)科地開發(fā)自動(dòng)化配準(zhǔn)、分割、分類和對(duì)象識(shí)別技術(shù)是研究熱點(diǎn)；BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用于工程全壽命周期，竣工信息模型重建技術(shù)開發(fā)、集成應(yīng)用框架構(gòu)建和模型質(zhì)量評(píng)估均是重要研究熱點(diǎn)。

(3)BIM與點(diǎn)云集成研究的前沿集中于數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理方向，包括數(shù)據(jù)獲取方式、特征提取、三維模型生成、模型精度評(píng)估以及三維可視化功能的實(shí)現(xiàn)等。此外，BIM 與點(diǎn)云集成的研究在管理層面存在研究空白，信息技術(shù)引入對(duì)管理效率影響的量化評(píng)估、集成點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)建設(shè)工程 BIM 能力提升的影響，均是現(xiàn)有研究未探及的領(lǐng)域。而數(shù)據(jù)采集階段掃描計(jì)劃的制定，數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)和可視化技術(shù)的集成以及BIM與點(diǎn)云集成應(yīng)用于預(yù)制構(gòu)件和3D打印構(gòu)件的質(zhì)量檢測均是未來可深入探究的研究點(diǎn)。