综合导航网格模型及其在智慧旅游寻径中的应用
发布时间：2019-09-05 09:26
【摘要】：为了满足复杂景区环境中游客的个性化导航需求,建立了一种综合考虑景区地形、气象与游客密度等多维动态环境要素的导航网格模型,在此基础上设计实现了智慧旅游动态寻径的A*算法.融合多维动态环境信息的景区综合导航网格模型突破了传统旅游地图主要依赖静态路网模型的局限,支持实时环境感知并适应游客偏好的动态路径规划.以都江堰景区为例进行了实验验证,实验结果表明,本文算法的最优路径规划结果比景区推荐路径的综合距离缩短了17.6%,同时有助于为游客提供动态、智能化、精准化和一体化的智慧旅游位置信息服务.
【图文】：
求出包含POI的所有网格，在图中寻找到对应的顶点集合，以这些顶点为端点的边，更新每一条边的权值，适当地减少权值，使得这些边的权值小于相邻边的权值，在寻径过程中能够优先考虑包含POI的顶点集合．(2)分别求出包含游客位置和目的地网格，在图中找到对应的顶点，作为寻径的起始顶点和终止顶点，边的权值作为代价函数，顶点间的曼哈顿距离作为启发式函数，利用A*算法在整个图中寻找最短路径．(3)将最短路径的顶点集合映射为对应的导航网格中的网格集合，连接集合中所有网格的重心点，即为求得的最优路径．图1A*算法流程图Fig．1FlowchartofA*algorithm2．2动态优化策略在初始化时，首先加载相对静止的地形起伏度数据，此后不需要更新，气象环境、游客密度以及事件数据按照各自更新频率实时接入．要保证动态环境因素的实时更新，只需在环境信息发生变化时，计算更新目标所在网格与相邻网格间相关环境因素的通行代价，无需再次生成导航网格．由于多源数据采样的时间频率和空间频率不同，因此，首先要对这些多维动态环境数据进行时空配准［16］．包括时间上建立统一的时间基准，空间上确定统一的导航网格分辨率．多维动态环境数据weather、density和event的开始采样时间分别为tw、td和te，建立综合导航网格的时间基准t=min(tw，td，te)，时间区间T=Tw∪Td∪Te．3实验与分析为了验证该方法的有效性，本文选用都江堰景区(面积为2．2km2)进行实验．实验机器为Intel(Ｒ)Core(TM)i7-3720QM2．60GHz，操作系统为64位Windows7，开发环境为VisualStudio2013，实验区198
第1期朱庆，，等:综合导航网格模型及其在智慧旅游寻径中的应用域如图2所示．普通导航网格采用网格间实际距离作为路段权重，顾及景区多维动态环境信息以及游客偏好的综合导航网格，除了考虑网格间实际距离外，还对影响游客体验的地形起伏度(图3(a))和游客密度(图3(b))等动态环境信息进行权重分配，生成综合导航网格模型．景区导航网格的单元网格尺寸过大或过小均导致通行代价过于平滑，以游客密度为例，若单元格过小，单元格容纳的游客人数较少，网格单元间的游客密度变化不明显，大大降低了游客密度对寻径的影响程度;若单元格的尺寸较大，单个单元格内部不同部分游客密度分布差异可能较大，不能定性地判断该单元格是否拥堵，对寻径决策造成影响．针对这一问题，本文选取通行代价的标准差δ定量判断导航网格内通行代价的分布状态，即δ=1N∑Ni=1(xi－u)i
本文编号：2532118
【图文】：
求出包含POI的所有网格，在图中寻找到对应的顶点集合，以这些顶点为端点的边，更新每一条边的权值，适当地减少权值，使得这些边的权值小于相邻边的权值，在寻径过程中能够优先考虑包含POI的顶点集合．(2)分别求出包含游客位置和目的地网格，在图中找到对应的顶点，作为寻径的起始顶点和终止顶点，边的权值作为代价函数，顶点间的曼哈顿距离作为启发式函数，利用A*算法在整个图中寻找最短路径．(3)将最短路径的顶点集合映射为对应的导航网格中的网格集合，连接集合中所有网格的重心点，即为求得的最优路径．图1A*算法流程图Fig．1FlowchartofA*algorithm2．2动态优化策略在初始化时，首先加载相对静止的地形起伏度数据，此后不需要更新，气象环境、游客密度以及事件数据按照各自更新频率实时接入．要保证动态环境因素的实时更新，只需在环境信息发生变化时，计算更新目标所在网格与相邻网格间相关环境因素的通行代价，无需再次生成导航网格．由于多源数据采样的时间频率和空间频率不同，因此，首先要对这些多维动态环境数据进行时空配准［16］．包括时间上建立统一的时间基准，空间上确定统一的导航网格分辨率．多维动态环境数据weather、density和event的开始采样时间分别为tw、td和te，建立综合导航网格的时间基准t=min(tw，td，te)，时间区间T=Tw∪Td∪Te．3实验与分析为了验证该方法的有效性，本文选用都江堰景区(面积为2．2km2)进行实验．实验机器为Intel(Ｒ)Core(TM)i7-3720QM2．60GHz，操作系统为64位Windows7，开发环境为VisualStudio2013，实验区198
第1期朱庆，，等:综合导航网格模型及其在智慧旅游寻径中的应用域如图2所示．普通导航网格采用网格间实际距离作为路段权重，顾及景区多维动态环境信息以及游客偏好的综合导航网格，除了考虑网格间实际距离外，还对影响游客体验的地形起伏度(图3(a))和游客密度(图3(b))等动态环境信息进行权重分配，生成综合导航网格模型．景区导航网格的单元网格尺寸过大或过小均导致通行代价过于平滑，以游客密度为例，若单元格过小，单元格容纳的游客人数较少，网格单元间的游客密度变化不明显，大大降低了游客密度对寻径的影响程度;若单元格的尺寸较大，单个单元格内部不同部分游客密度分布差异可能较大，不能定性地判断该单元格是否拥堵，对寻径决策造成影响．针对这一问题，本文选取通行代价的标准差δ定量判断导航网格内通行代价的分布状态，即δ=1N∑Ni=1(xi－u)i
本文编号：2532118
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/2532118.html
