Im anvisierten FuE-Projekt sollen Baustellen mittels autonom agierender Roboter dokumentiert und gegen ein Building Information Modell (BIM) abgeglichen werden. Die Daten sollen mit statischen Laserscannern erfasst werden, die auf einer Roboterplattform montiert sind. Nach Abschluss je einer Datenerfassung sollen alle Datenverarbeitungsschritte auf einem Micro-PC an Bord des Roboters durchgeführt werden, wozu eine neue Klasse an energieeffizienten Algorithmen zu entwickeln ist. Um das Datenvolumen für den Transport der Daten zu reduzieren, gilt es, die erfassten und bereits vorprozessierten Laserscans mit Hilfe von Modellwissen nach relevanten Baukomponenten zu filtern und in solche zu segmentieren. Schwerpunkt der Forschungsarbeit am ZAFT ist die datensparsame Bereitstellung der gemessenen Punktwolken (Messergebniss) im As-Is-BIM. Hierfür ein Algorithmus der geosemantischen Segmentierung und Datenreduktion entwickelt, der das modellwissen für die Kompression konzeptualisiert. Die intelligente Wegeplanung erfolgt mit dem Modellwissen, aus dem BIM Modell der Planung, so dass alle relevanten Flächen des Bauwerkes mit ausreichender Punktdichte und Genauigkeit gescannt werden.