基于定性演算的空间知识表示与推理

能对所处空间环境做出及时、准确的反应是人和智能Agent理性决策的前提。空间推理是人工智能研究的重要领域，在地理信息系统、自然语言处理、计算机图形学、图像检索等领域有重要应用。由于基于数值的、严格精确的空间知识往往不容易或不必要得到，这使得对空间知识进行定性表示和推理成为迫切需要。空间关系是最重要的空间知识，主要分为拓扑、方位和距离三种。目前的空间关系模型只研究某一类空间关系，与实际应用的要求相距甚远。本项目拟在定性演算的统一框架下对空间知识表示和推理展开研究，目的在于建立综合多方面空间信息的、具有丰富表达能力和有效推理机制的、符合人类空间认知特征的形式化体系。我们将对定性演算的易处理可传播性质、子演算、演算的合成、以及抽象和分层递阶空间推理技术进行研究；仔细研究主方位模型的推理复杂性；在著名的RCC8拓扑演算的基础上，研究拓扑信息与方位信息以及尺寸信息的综合推理模型。