Die moderne Baukultur bedient sich häufig nachhaltiger Materialien (z. B. Holz) als auch innovativer ­automatisierter Bautechnologien. Eine Methode ist die automatische Montage von Holzkassetten mithilfe von Roboterbaukränen, z. B. Spinnenkränen. Um die Bauprozesse zu unterstützen, sind eine hochpräzise Positionsbestimmung, Lagebestimmung und Verfolgung der Bauteile in nahezu Echtzeit erforderlich. Der entwickelte Ansatz basiert auf der Nutzung eines Video-Tachymeters (in der Kombination mit Open-Source-Computer-Vision-Algorithmen). Die Verwendung von ArUco-Markern wurde als einfachstes und zuverlässigstes Hilfsmittel zur Objekterkennung, Verfolgung und Posenbestimmung gewählt. Diese ­Methode ermöglicht die Bestimmung der 6DoF-Position eines Objekts aus einem einzigen Bild. Der Ansatz wurde mit einem Trimble Ri verifiziert, der eine koaxiale Kamera und ein spezielles Kamera-zu-Teleskop-Konvertierungsmodell verwendet. Die Experimente wurden sowohl mit statischen als auch mit bewegten Holzkassetten durchgeführt. Die erzielte Posengenauigkeit variiert je nach Abstand zwischen dem Objekt und der Totalstation und in Abhängigkeit von dem Winkel zwischen optischer Achse und abgebildetem Objekt. Sie erreicht abschließend Werte von Millimetern bis zu Zentimetern.