基于语义位置和全景关联的定性空间寻路研究

Wayfinding is a realistic problem that we encountered in the daily lives frequently, and is related to our daily living trip closely. The deep implementation of conception of geographic location and location based services is an important development direction, the urgent problem is how to apply semantic location information to pedestrian navigation and establish optimal path and the the way of route leading in accordance with cognition of pedestrian travel. This project explore the integration expression of location semantic information and reasoning in qualitative wayfinding from the association between Landmark within the panoramic and panoramic two point of views, panoramic images is the media, the semantic position and human travel cognitive is the link in this project. 1) proposed conceptual model of panoramic description based on region sphere extension calculus regional spatial calculus, achieve the qualitative expression of panoramic semantic location information; 2) proposed the method of build the panoramic associated model based on regional panorama sphere model and semantic similarity reasoning model; 3) proposed directional pass panoramic view construction algorithm based on the human perspective and applied the multiobjective genetic algorithm in optimal path reasoning; Chose the experimental area to validate the model finally. Research of qualitative spatial wayfinding based on semantic location and panoramic association has great significance, it greatly enriched the method and theory of the path planning based on spatial cognition and provide a new theory and resolution for pedestrian navigation.

寻路是人们日常生活中频繁遭遇的现实问题，与民众日常出行息息相关。地理位置概念深层应用和位置服务是一个重要发展方向，如何将语义位置信息应用于行人导航，建立符合行人出行认知的最优路径和路径引导方式是一个亟待解决的问题。本项目将以全景影像为媒介，以语义位置和人类出行认知为纽带，从全景内地标间关联关系及全景间关联关系两个角度，探讨定性寻路中各种位置语义信息的集成表达和推理。1）提出以区域球拓展演算模型为基础的全景描述概念模型，实现全景语义位置信息的定性表达；2）提出基于区域全景球模型和语义相似性度量模型的全景关联模型的建立方法；3）提出基于人视角的有向通视全景图构造算法，并应用多目标遗传算法实现最优路径计算；最终选择实验区域对模型进行验证。基于语义位置和全景关联的定性空间寻路问题研究将极大地丰富基于空间认知的路径规划方法和理论，同时为行人出行导航提供一种新的理论和解决思路，具有重要意义。

寻路是在缺乏对实际行程的知识认知的条件下，从起始点出发到达已知目的地的过程。它是人们日常生活中频繁遭遇的现实问题，与民众的日常出行和生活息息相关。相比日益完善的城市道路网和成熟的车载导航系统，面向行人的导航问题依然突出。导航系统通常将用户的空间位置信息映射到电子地图上，然而，实际上行人更习惯基于地标来描述一个位置。目前在位置表达相关的研究中缺乏一种将人类认知的位置语义进行数字化表达的技术；相比汽车的行驶，行人的步行具有更大的灵活性，现有路径引导信息中地标方位和导航方向的指示都无法适应行人位置和朝向的变化，这将导致路径选择错误的概率增加；此外，现有研究提出了在路径计算问题中使驾驶员的实际消耗和认知消耗最小化，如最少转弯路径、最简单路径和规避复杂决策点路径等，然而，很少有研究针对行人导航服务发展一种规避复杂决策点的方法。因此，本项目深入系统的研究了面向行人定性空间寻路问题的共性关键技术并提出了相关的解决方案：（1）发展了一种将人类认知的语义位置进行数字化表达的指纹概念模型；（2）提出了一种基于语义位置和全景影像的路径指示生成方法；（3）设计了一种规避复杂决策点的多目标行人路径选择方法。