基于室內(nèi)地標(biāo)系統(tǒng)中認(rèn)知方位的室內(nèi)定位研究

基于室內(nèi)地標(biāo)系統(tǒng)中認(rèn)知方位的室內(nèi)定位研究PPT模板下載：/moban/行業(yè)PPT模板：/hangye/節(jié)日PPT模板：/jieri/PPT素材下載：/sucai/PPT背景圖片：/beijing/PPT圖表下載：/tubiao/優(yōu)秀PPT下載：/xiazai/PPT教程：/powerpoint/Word教程：/word/Excel教程：/excel/資料下載：/ziliao/PPT課件下載：/kejian/范文下載：/fanwen/試卷下載：/shiti/教案下載：/jiaoan/PPT論壇：

目錄CONTENTS定位模型PositioningModel020304研究背景和內(nèi)容BackgroundandContent01實(shí)驗算例CaseStudy總結(jié)Conclusion01研究背景和內(nèi)容1研究背景和內(nèi)容4萬維網(wǎng)的高速發(fā)展促進(jìn)了大數(shù)據(jù)時代的到來，非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（文本、語音）充斥著人們的生活；位置描述普遍存在于人們的日常交流；包含大量的位置線索（方位關(guān)系、距離關(guān)系等定性信息）；位置描述包括：參考對象，空間關(guān)系（方位和距離）和目標(biāo)對象；地標(biāo)（landmark）在空間認(rèn)知中扮演著重要的角色，位置描述是依賴語義環(huán)境的，在位置描述中人們總是潛在的選擇離自己位置較近的地標(biāo)作為參考點(diǎn)：室內(nèi)活動時間占80%；例如：位置描述“我前方是花花公子，右前方是周大?！睗撛诘暮x為“我前方是花花公子，右前方是周大福，并且它們都在我附近”1研究背景和內(nèi)容5人機(jī)交互式位置描述定位位置描述：我前方是花花公子，右前方是周大福，并且它們都在我附近；空間關(guān)系：相對方位，附近；02定位模型2定位模型--附近7”附近“概念模型概念認(rèn)知與距離在一定程度上成反比圖1”附近”的概念模型建模方法：（1）認(rèn)知實(shí)驗；（2）地理信息檢索（GIR）；通過社交媒體等其它方式；（3）幾何計算2定位模型--附近8定義一參考對象（RO）R的鄰近集合neigh(R)：與空間實(shí)體的Voronoi多邊形共邊的集合。如圖2，neigh(R1)={R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8}；圖2R1的臨近集合2定位模型--附近9定義二參考對象R的鄰近面積NeighArea(R)：一個新生長點(diǎn)TO插入之后，TO的Voronoi區(qū)域與R的Voronoi區(qū)域相鄰（或TO的位置可以用R來描述）的區(qū)域；圖4面的鄰近區(qū)域獲取示意圖圖3點(diǎn)、面的鄰近區(qū)域示意圖2定位模型--附近10定義三竊取面積：當(dāng)一個生長點(diǎn)TO插入現(xiàn)有的Voronoi圖中，本來屬于參考對象的Voronoi面積現(xiàn)在屬于新插入生長點(diǎn)TO的面積圖5竊取面積示意圖2定位模型--附近11基于模糊集，建立Ri的定性距離（“附近”）的隸屬度函數(shù)，那么Ri的定性距離的隸屬度函數(shù)需要滿足如下約束，其中(x,y)為T的坐標(biāo)；約束一：在參考點(diǎn)Ri處概率為1約束二：非Ri鄰近區(qū)域，概率為零約束三：連續(xù)性2定位模型--相對方位12圖6

八方向視域編號人類對空間方位的認(rèn)知與角度有關(guān)，當(dāng)某人從“前方”轉(zhuǎn)向“右前方”，轉(zhuǎn)過的角度近似于45°，基于此，定義8方向的相對方向隸屬度函數(shù)（“前”、“后”、“左”、“右”、“左前”、“右前”、“右后”、“左后”）從“前”到“左前”順時針標(biāo)記為1到8，公式中path(Θ)代表方向中線之間的最短距離，例如，從“前”到“左”，path(Θ)=2。八方向隸屬度函數(shù)四方向隸屬度函數(shù)2定位方法13步驟一：確定位置描述區(qū)域，即容許區(qū)域；步驟二：計算容許區(qū)域內(nèi)相對方位的概率分布；步驟三：計算容許區(qū)域內(nèi)定性距離的概率分布；步驟四：計算容許區(qū)域內(nèi)的聯(lián)合概率分布，實(shí)現(xiàn)定位2定位方法14步驟一：確定位置描述區(qū)域—容許區(qū)域定義六容許區(qū)域Domain(t)：描述對象（即目標(biāo)對象TO）可能存在的區(qū)域；Domain(t)=∪NeighArea(Ri)步驟二：計算容許區(qū)域內(nèi)的方向概率定義七可視線段(VisibleSegment)：從位置描述地點(diǎn)看到的地標(biāo)的邊界圖7地標(biāo)的可視線段圖8帕累托約束2定位方法15步驟三：計算容許區(qū)域內(nèi)的定性距離概率步驟四：計算聯(lián)合概率（定位）圖8柵格計算表達(dá)2定位模型--定位方法16對于包含兩個參考對象的位置描述場景，按照上述定位方法，最終會出現(xiàn)兩個定位點(diǎn)。針對這種情況，我們設(shè)計一個規(guī)則，剔除一個不合要求的定位點(diǎn)；（1）順逆時針（2）path(a)如圖9，假如位置描述為“我右前方是N，左前方是M”，由位置描述將空間分為8個區(qū)域，每個區(qū)域按照順時針方向從“前”到“左前”依次標(biāo)記為1-8，圖9

唯一定位點(diǎn)篩選過程03實(shí)驗算例3實(shí)驗算例18被試者年齡構(gòu)成20-55歲之間；不同的教育背景；男女比例大致為1:1.3；當(dāng)位置描述中的方位關(guān)系缺少上下文信息（context）時，不能確定位置描述者潛意識中將空間劃分了幾個區(qū)域。例如，位置描述為“我前方是PlayBoy，右方為Watch”，不能確定方位關(guān)系“前方”和“右方”代表的是4方向關(guān)系模型還是8方向關(guān)系模型，因此，當(dāng)缺少上下文息時，我們采用4方位關(guān)系模型進(jìn)行計算。相對方位隸屬度函數(shù)參數(shù)設(shè)置：a的取值范圍為[2,5]與path(Θ)的乘積。滿足可視約束條件（帕累托原則）的可視線段的夾角為10°（8方位關(guān)系）或20°（4方位關(guān)系）描述的語義環(huán)境：假如你與你朋友或家人在這里失散了，你家人或朋友給你打電話詢問你的位置，如果現(xiàn)在的手機(jī)能根據(jù)你的描述進(jìn)行定位，你會怎么描述你的位置？請用附近或者方位關(guān)系描述。3實(shí)驗算例19圖10

位置描述空間分布為了更好的討論人們在室內(nèi)進(jìn)行位置描述的習(xí)慣，同時減少后面認(rèn)知實(shí)驗的工作量，我們首先需要選擇一個滿足本章定位方法的實(shí)驗場地。我們在室內(nèi)商場隨機(jī)選擇被試者，告訴他們描述的語義環(huán)境，記錄他們描述的空間關(guān)系和位置。GroupA，只用“附近”關(guān)系進(jìn)行位置描述；GroupB，用一個方位關(guān)系和一個參考對象進(jìn)行位置描述；GroupC，用多余一個方位關(guān)系和一個參考對象進(jìn)行位置描述。A、B更多的出現(xiàn)在狹窄的地方，C組更多的出現(xiàn)在比較寬敞、周圍有較多參考對象的地方（紅色區(qū)域）。符合空間認(rèn)知。3實(shí)驗算例20圖11

定位結(jié)果被試者站在標(biāo)記點(diǎn)（紅色點(diǎn)）處，位置描述為“前方為PlaybBy，左邊是LaoFX”的定位結(jié)果(a)全局(b)局部3實(shí)驗算例21為進(jìn)一步討論這種場景下的定位精度，我們收集了符合這種定位場景的原始認(rèn)知實(shí)驗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在空間上的分布如圖12，表中的編號與圖中的編號一一對應(yīng)。圖12

位置描述空間分布3實(shí)驗算例22對位置描述結(jié)果進(jìn)行計算、統(tǒng)計、繪制，得到定位誤差。本次認(rèn)知定位實(shí)驗，最大定位誤差為8.39m，最小定位誤差為0.26m，平均誤差為3.55m。圖13

定位精度3實(shí)驗算例23圖14

位置描述空間分布被試者站在標(biāo)記點(diǎn)（紅色點(diǎn)）處，位置描述為“前方為LaoFX，左前方是ZuoKY，右前方是PlaybBy”的定位結(jié)果。(a)全局(b)局部3實(shí)驗算例24圖15

位置描述空間分布為進(jìn)一步討論這種場景下的定位精度，我們收集了符合這種定位場景的原始認(rèn)知實(shí)驗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在空間上的分布如圖(a)，表中的編號與圖中的編號一一對應(yīng)。3實(shí)驗算例25對位置描述結(jié)果進(jìn)行計算、統(tǒng)計、繪制，得到定位誤差。本次認(rèn)知定位實(shí)驗，最大定位誤差為7.16m，最小定位誤差為0.49m，平均誤差為3.54m