顾及建筑室内特征及环境的自适应导航研究

During pathfinding process in real-world scenarios, it's involved with navigation user, accidental events, architectural model, environments and navigation language. It's not easy to find an optimal and understandable path because of individual difference, complexity of architectural shape and dynamic environment. Conventional research on indoor navigation is limited to the analysis on simple architecture models and corresponding path search algorithms, but neglects other factors, which gets too idealistic result.The project will consider complex architecture features and dynamic environment carefully and research the analysis method and quantitative express about them based on HVS and information entropy.After that, this project will research dynamic obstacle model, hot-spot constrained space partition algorithm and topology reconstruction algorithm, finally, the hybrid navigation model is achieved as a result.At last, we will study dynamic path search algorithm according to navigation user ability and construct navigation language, which is easily followed by navigation user.

真实的室内寻径过程中，涉及到导航用户、偶发事件、室内建筑模型、环境、导航语言等内容，是当前的研究热点。由于用户的个体差异、室内建筑的复杂性和环境的动态性，找到一条最佳的且易于理解的路径并不容易。传统的室内导航研究中，主要集中在对简单建筑模型的分析和建模以及与之相关的路径搜索算法上，而忽视了对其他因素的考虑，造成研究结果过于理想化，有较大的局限性。本项目将充分考虑室内复杂建筑特征和环境的动态性，研究基于HVS和信息熵的建筑特征和环境的分析方法和定量表达，并在此基础上，研究动态障碍物模型、热点约束下的空间剖分算法和拓扑快速重建算法，最终构建混合导航模型。自适应路径搜索算法将根据导航模型，在顾及导航用户能力的前提下，探讨动态路径搜索算法，并最终构建易于用户遵循的导航语言。

真实的室内寻径过程中，涉及到导航用户、偶发事件、室内建筑模型、环境、导航语言等内容，是当前的研究热点。由于用户的个体差异、室内建筑的复杂性和环境的动态性，找到一条最佳的且易于理解的路径并不容易。传统的室内导航研究中，主要集中在对简单建筑模型的分析和建模以及与之相关的路径搜索算法上，而忽视了对其他因素的考虑，造成研究结果过于理想化，有较大的局限性。针对以上问题，本项目开展了复杂建筑特征分类及定量表达、应用驱动下基于特征的混合室内导航模型研究以及顾及用户特征的自适应路径规划研究三个内容。我们首先研究了基于深度学习的室内建筑上下文特征融合的特征分类方法，利用深度神经卷积网络从图像的角度去理解和自动分类建筑特征，建立建筑特征的评价模型，并利用信息熵评判建筑特征的重要程度；其次，我们提出了一种建筑信息模型在对象关系数据库中的表达框架，并设计了基于凸包和网格的导航图自适应空间剖分方法以及多层次导航模型。与此同时，我们也研究利用对抗网络、有限元方法以及L系统自动生成具有空间约束的道路网；最后，提出了导航用户特征模型，并在前期空间剖分成果的基础上，提出了一种面向用户的启发式路径规划方法和导航语言，为真实环境下的理想导航服务提供了技术支持。通过对以上内容的研究，我们为复杂环境下的室内导航提供了相对完整的建模方法和组织技术，在建筑特征表达和导航模型方面进行了卓有成效的创新，也为后续的商用提供了可能性。