最优化框架下的城市导航全景地图动态综合模型与算法

In 3D urban maps for navigation, features of interest (e.g., roads and interested places) are often occluded by high and clustered buildings in urban areas, which hinders the usability of 3D maps. The panoramic map, as a representation in map visualization, is able to provide a good overview and avoid the occlusion of important features like 2D maps while inheriting the intuitiveness of 3D maps. However, current generalization theory and methods for panoramic maps reach their limits in achieving high-quality and dynamic map generalization in 3D navigation. Following the pipeline of the optimization framework, this project will combine multiple disocclusion operators, design more reasonable and complete quantitative constraints for generalization, and finally develop an intelligent optimization model for automatic generalization of panoramic maps. On this basis, the project will develop an optimization method by exploiting the idea of domain decomposition method for dynamic generalization of panoramic maps, in which the massive optimization problem is decomposed into multiple small-scale sub-problems enabling to be solved parallelly and dynamically and thus achieve the dynamic generalization of panoramic maps for urban navigation. This study will prove its theoretical and realistic significance in demonstration of the mechanism and law of the dynamic generalization of urban panoramic maps, and improvement of the relibility and usability of 3D maps in urban navigation.

在三维城市导航地图中，感兴趣要素（如道路、旅游景点等）时常被城中高大、密集建筑群遮挡，严重影响了三维地图的实用性。全景地图作为一种地图可视化形式，既继承了三维地图的直观性，又保持了二维地图的概括性，提供了感兴趣要素的全貌。然而，现有的全景地图综合理论与方法难以高质量、动态地实现三维导航中的地图综合。项目拟在最优化框架下，融合多种遮挡处理算子，构建合理、完备的定量化地图综合约束，提出智能化的全景地图综合最优化模型，保证地图综合质量；在此基础上，采用区域分解策略，建立城市全景地图动态综合优化算法，将大规模的最优化问题分解为可并行、动态求解的多个小规模子问题，提升地图综合效率，从而实现城市导航全景地图的动态综合。项目将对全景地图综合质量与地图可用性进行评价，利用评价结果修正模型。该研究对充实三维地图综合理论与方法体系，提升三维地图在导航中的可靠性与实用性，具有重要的理论和现实意义。

相比于传统二维导航地图，三维动态的导航地图展现了更为真实的地理环境，使导航信息更为直观、可辨、生动，减轻了用户的记忆负荷。在三维地图中，常会遇到感兴趣要素被遮挡的情形，这种遮挡在建筑林立的城市之中尤为普遍。对于遮挡问题，全景地图可以作为一种有效的解决方案，它较好地结合了二维地图无遮挡和三维地图高真实感两大优点。然而，现有的城市全景地图综合理论和方法难以支撑高质量、动态的全景地图综合。因此，如何构建合理、完备、智能化的城市全景地图综合模型与算法，实现高质量、动态的地图综合，是目前亟待解决的科学问题。. .本项目对城市导航全景地图的动态综合模型与算法展开研究，在最优化框架下，分别从地图综合质量和效率上解决上述问题，具体开展了1）城市导航全景地图的要素可见性检测与可见性度量方法、2）城市导航全景地图制图约束与最优化模型、3）基于区域分解法的城市导航全景地图综合优化算法、4）城市导航全景地图的综合质量与可用性评价等具体内容的研究工作。. .项目提出方法通过融合4种遮挡处理算子在消除遮挡的同时降低地图形变；基于线性最小二乘形式构建合理、完备、易于求解的定量化地图综合约束，建立智能化的全景地图综合最优化模型，以保证地图综合质量；在此基础上，采用区域分解策略，建立了城市全景地图动态综合优化算法，将大规模的最优化问题分解为可并行、动态求解的多个小规模子问题，以提升地图综合效率。方法原型系统经在温哥华、香港等都市的真实三维导航数据下的实验表明，本项目所提出方法可在交互级乃至实时帧速率下实现低形变、高保真、无遮挡的城市全景地图动态综合。用户研究表明，本项目提出的全景地图综合方案较前人方法，在导航任务完成效率、用户喜爱程度具有显著提升。. .项目提出方法在最优化框架下突破了原有方法难以同时兼顾制图综合质量和效率的限制，发展了三维地图综合理论与方法，具有明显的理论意义。方法可适应三城市导航中全景地图高质量、实时、动态综合的严格要求，提升了三维地图的应用价值，具有较强的现实意义。