室内空间数据获取与生成研究

发布时间：2017-09-14 15:06

  本文关键词：室内空间数据获取与生成研究

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【摘要】：随着物联网及新型定位技术的发展,室内定位成为可能,室内位置服务与移动对象数据管理也成为了近年来的研究热点。以往面向室外空间的移动对象数据管理在数据集、算法、系统等层面均已有较多的研究,但对于室内空间而言,由于室内空间与室外空间在空间组成元素、定位技术等方面存在着较大的差异,不能直接应用已有的面向室外空间的研究成果,需要研究全新的理论和方法。本文主要研究室内数据管理中的一个基础性问题：室内空间数据获取与生成。在室外空间(如路网)中,现有的GIS地图和GPS轨迹数据可以为相关研究提供较充分的数据支持,但在室内空间中,无论是基础的室内空间地图还是室内轨迹数据都没有现成的数据集,因此极大地限制了室内移动对象数据管理研究的进展。本文旨在初步解决目前室内空间数据缺乏的问题,主要从两个方面开展室内空间数据获取与生成的研究,即室内空间地图获取和室内移动对象轨迹生成。总体而言,本文的工作和主要贡献可总结为以下两个方面：(1)研究了室内空间地图数据获取问题,提出了一个从CAD模型抽取室内实体以构建室内地图的算法,设计和实现了一个基于Web的室内地图抽取与校正系统,并设计与室内数据管理系统IndoorDB集成的方法。针对包含室内空间布局信息的CAD文件一般是可得到的这一特性,我们提出了从CAD模型抽取室内实体的几何信息和拓扑信息以构建室内地图的思想。算法对CAD模型中点、线段、弧线等低级别的图元进行分类、聚类、简化、求交等预处理,从而保证了算法的适用性和鲁棒性,即与已存在的方法相比,对CAD文件的质量要求降低。对比实验证明了算法的有效性。此外,由于抽取算法不可能达到100%的准确率,为保证方法更具实用性,我们还实现了一个基于Web的校正系统,用以删除错误识别的实体、增加漏检的实体,以及对复杂多边形进行有效细分。最后,我们以实验楼的CAD文件为例,在抽取室内实体并通过校正系统校正和划分后,将数据与IndoorDB室内数据管理原型系统进行了集成,实现了室内导航、室内热点查询等应用验证。(2)研究了室内移动轨迹生成问题,提出了基于语义规则的室内移动对象仿真轨迹生成方法,设计和实现了能够模拟不同室内场景、生成室内移动对象轨迹数据的工具。针对在室内真实场景中部署定位设备具有的代价花费高、部署复杂、可扩展性差等劣势,我们提出了模拟移动对象在室内空间中的运动以产生仿真轨迹的思想。我们通过对移动对象、室内位置进行分类,综合考虑两者间的关系,来模拟移动对象在室内场景中不同模式的运动。为了使我们的方法更具扩展性以及进行可视化,我们设计和实现了一个基于该语义规则方法的室内移动对象仿真轨迹数据生成工具。该工具提供给用户绘制室内空间布局的功能,同时支持从CAD模型导入室内布局,然后模拟RFID室内定位技术,允许用户在室内布局图上进行虚拟RFID阅读器的部署,最后基于语义规则生成移动对象仿真轨迹。此外,该系统还支持对室内空间单元打上语义标签,从而产生带有语义标签的仿真轨迹数据,为轨迹相似性查询、位置个性化推荐等室内移动对象轨迹分析研究与应用提供了数据支撑。
【关键词】：室内地图 CAD模型 室内轨迹 室内移动对象数据库
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP391.72
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-16
• 第1章 绪论16-26
• 1.1 研究背景及意义17-20
• 1.1.1 面向室内空间的位置服务17-19
• 1.1.2 室内移动对象轨迹分析及应用19-20
• 1.2 国内外研究现状20-23
• 1.2.1 室内空间地图数据获取20-22
• 1.2.2 室内移动对象轨迹生成22-23
• 1.3 本文主要研究内容23-24
• 1.4 本文组织结构24-26
• 第2章 室内空间模型与定位技术26-34
• 2.1 室内空间与室外空间的区别26-27
• 2.2 室内空间模型27-29
• 2.2.1 对象特征模型27-28
• 2.2.2 几何空间模型28
• 2.2.3 符号空间模型28-29
• 2.2.4 混合模型29
• 2.3 室内定位技术29-32
• 2.3.1 基于射频识别的定位技术29-30
• 2.3.2 基于WLAN的定位技术30-31
• 2.3.3 其他室内定位技术31-32
• 2.4 本章小结32-34
• 第3章 室内空间地图获取与集成34-54
• 3.1 引言34
• 3.2 问题定义34-37
• 3.2.1 室内空间模型35
• 3.2.2 DXF文件格式简介35-37
• 3.2.3 室内地图获取问题定义37
• 3.3 相关工作37-38
• 3.4 室内地图获取38-46
• 3.4.1 相关定义39-40
• 3.4.2 室内空间实体抽取算法40-46
• 3.5 室内地图集成46-49
• 3.5.1 校正系统46-47
• 3.5.2 划分系统47-48
• 3.5.3 集成到室内移动对象数据库48-49
• 3.6 实验与分析49-53
• 3.6.1 实验设置49-50
• 3.6.2 实验结果与分析50-53
• 3.7 本章小结53-54
• 第4章 室内空间移动对象轨迹生成54-72
• 4.1 引言54-55
• 4.2 相关工作55
• 4.3 基于语义规则的室内移动对象仿真轨迹生成算法55-62
• 4.3.1 对象的分类55-56
• 4.3.2 位置的分类56-57
• 4.3.3 对象与位置之间的关系57-58
• 4.3.4 不同运动模式58-60
• 4.3.5 带有语义标签的仿真轨迹数据生成60-62
• 4.4 IndoorSTG的设计与实现62-67
• 4.4.1 IndoorSTG的体系结构62-63
• 4.4.2 IndoorSTG的实现方式63-65
• 4.4.3 从CAD模型导入室内空间布局65-67
• 4.5 IndoorSTG实例分析67-70
• 4.5.1 轨迹数据的产生67-69
• 4.5.2 讨论69-70
• 4.6 本章小结70-72
• 第5章 总结与展望72-74
• 5.1 本文工作总结72-73
• 5.2 下一步工作73-74
• 参考文献74-80
• 致谢80-82
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果82

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本文编号：850695