基于众包的室内地图自动构建方法研究与实现

摘要

基于位置的服务和应用，如基于位置的社交网络、游戏和广告等，在过去十多年里得到了快速增长。这得力于智能移动设备的普遍使用和定位技术的发展。这些基于位置的服务和应用通常使用地图来显示用户位置。户外位置服务提供商提供了几乎所有地区的室外街道地图，但室内平面图的发展目前仍非常有限，极大影响了基于室内定位的服务和应用的快速发展和部署。目前绝大多数室内应用都依赖于手动创建的室内平面图。手动添加、编辑和维护大量的建筑物平面图需要巨大的成本和努力。
　　为解决上述问题，本文提出一种基于智能手机和众包方式的室内地图自动构建方法。该方法通过手机传感器采集人在室内行动的相关数据，通过行人航位推算算法计算得到人的步数、步长和方向，从而确定人在每一步的位置信息，并由此获得人的行走轨迹。为了准确高效构建地图，本文采用众包方式获取大量行人的轨迹信息，通过对大量轨迹数据的分析，构建出室内地图信息。为了检测室内标志点，本文提出一种有效的上下楼位置检测算法和房间门口位置检测算法。上下楼检测基于气压数据斜率变化和加速度量级。房间门口位置检测结合陀螺仪和WiFi进行，并通过基于密度的聚类算法进一步确定门口位置。根据门口位置，本文对大量的行人轨迹数据进行分段和聚类处理。对房间类型轨迹，本文使用α-shape算法构建出房间形状和大小。对走廊类型轨迹，本文采用主成分分析算法构建出走廊的长和宽。根据轨迹的位置坐标，将构建出的房间和走廊拼接成完整的室内地图，从而完成室内地图自动构建。
　　本文对该方法进行了实现，并在实际环境中进行了实验。实验结果显示，在具有多房间的室内地图自动构建实验中，房间位置的平均误差为1.96m，走廊长宽的平均误差为1.85m。本方法构建的地图基本能反应真实地图中各个房间和走廊的相对位置关系，以及房间在走廊上的位置顺序。本文提出的基于众包的室内地图自动构建方法切实可行，实现了室内地图的自动构建。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 地图的研究与发展现状

1.3 论文主要内容和贡献

1.4 论文组织安排

第二章 室内地图自动构建关键技术

2.1 室内环境建模

2.2 行人航位推算算法

2.3 轨迹数据处理与分析

2.4 本章小结

第三章 基于众包的室内地图自动构建

3.1 基本过程

3.2 行走轨迹数据收集

3.3 室内标志点检测算法

3.4 行人众包轨迹数据处理

3.5 室内地图自动构建

3.6 本章小结

第四章 系统实现与实验分析

4.1 系统分析设计与实现

4.2 实验与结果分析

4.3 本章小结

第五章 总结和展望

5.1 论文总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果