陳 玥 璐，武 剛，陳 飛 翔

(北京林業(yè)大學信息學院，北京 100083)

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基于地標的行人導航路徑引導方法

陳 玥 璐，武 剛*，陳 飛 翔

(北京林業(yè)大學信息學院，北京 100083)

為了生成符合行人認知習慣的路徑引導信息，以降低其在尋路過程中的認知壓力并減少錯誤的尋路決策，提出一種基于地標的行人導航路徑引導方法。該方法引入地標信息并建立空間對象間的可視關(guān)系，在此基礎(chǔ)上使用方向模型和描述句法生成描述詞和描述短語。隨后提出了基于NLRP的全局路徑描述算法和局部路徑引導算法。前者提取中繼目的地和途經(jīng)地標，使用句法模式生成全局路徑描述，為行人提供先驗路徑知識；后者判斷行人當前位置，提取相關(guān)地標并結(jié)合句法生成對應位置的引導信息，輔助行人的尋路行為。最后，以北京林業(yè)大學校園為實驗區(qū)域，驗證了方法的可用性。

地標；行人導航；路徑引導；NLRP

0 引言

隨著智能移動設(shè)備的普及，行人導航(Pedestrian Navigation)成為近年來空間信息服務的研究熱點。由電子地圖、空間定位、路徑規(guī)劃和路徑引導等模塊組成的行人導航系統(tǒng)(Pedestrian Navigation System)輔助用戶沿預先規(guī)劃的路徑迅速、準確地抵達目的地。路徑引導(Route Directions)按照預定路徑，提供一系列抵達目的地需采取的行動描述信息，輔助人們的尋路(Way-finding)行為[1]，是行人導航中的重要環(huán)節(jié)。目前，行人導航軟件仍采用由車載導航繼承而來的“到轉(zhuǎn)向距離”(Distance-to-Turn)的引導方法[2]，不考慮用戶空間知識，在路徑中的決策點(Decision Points)處生成行動指令，組織成符號、文字或語音等形式的引導信息并展示給用戶，輔助其尋路決策。此方法生成的信息雖然有效但不夠自然，不符合行人的尋路習慣[1]。

地標(Landmark)是固定的、清晰的、獨特的對象或區(qū)域，通常以興趣點的形式存在，具有可見性和可辨識性[3]。作為人們慣用的尋路線索，可以降低行人的認知壓力，提高尋路效率[2]。目前，已有學者引入結(jié)構(gòu)化的地標作為路徑元素并采用“到轉(zhuǎn)向距離”的方法生成引導信息[4-6]。但當路徑?jīng)Q策點較多時，該方法輸出的引導信息將會非常冗長復雜，增加人們的記憶和認知壓力[7]。另有學者直接利用地標生成路徑描述[1,7]，但省略了路徑細節(jié)，不適于處理復雜的路徑[1]。行人通?；顒佑跇怯?、街區(qū)間，決策點密度較大，路徑復雜度較高，因此以上方法造成用戶認知壓力大，引導效率低。另外，行人行走不受規(guī)則道路限制，除不可達區(qū)域外皆可通行，且常見動作(如轉(zhuǎn)身、調(diào)頭等)易造成行進方向改變，導致偏離路徑。上述方法在尋路前生成引導信息，無法根據(jù)行人位置實時引導，更無法在其偏離路徑時進行糾偏，不能滿足行人導航中的路徑引導需求。

本文引入地標信息并提出了基于地標的空間位置描述方法，對空間對象進行位置描述。在此基礎(chǔ)上，提出了基于GIS路徑的自然語言表述(Natural Language Representation of Path,NLRP)方法[8]的全局路徑描述算法和局部路徑引導算法，將路徑輸出為由連續(xù)地標間的次序信息和與其配套的行為要求構(gòu)成的引導信息[9]。兩類符合認知習慣的引導信息分別在尋路前為行人形成先驗路徑知識[8,9]，在尋路中進行實時引導。

1 地標選取與可視關(guān)系構(gòu)建

1.1 地標的選取和表示

地標按影響范圍可分為局部地標和全局地標，在選取時需要考慮其視覺特征(如大小、顏色、結(jié)構(gòu)等)、語義特征(特殊的文化或社會內(nèi)涵)[6,10]。另外，行人活動于小尺度空間且運動速度較慢，視線容易被附近的地物遮擋，因此，為保證地標的可見性和可辨識性，應著重考慮其高度屬性。局部地標用于定位和路徑確認，應選取靠近路徑同時具有較強語義特征的空間對象；全局地標用于形成空間知識，應選擇具有較強視覺特征且影響范圍較廣的空間對象?？拷窂降娜值貥艘部商娲植康貥说淖饔谩深惖貥硕家钥臻g點要素的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中,并加入“名稱”等屬性字段。

1.2 可視關(guān)系構(gòu)建

本文以節(jié)點、弧段為路徑元素表示道路網(wǎng)絡(luò)，使用改進的緩沖區(qū)分析算法構(gòu)造空間對象可視關(guān)系[2,11]。模擬行人視野范圍，構(gòu)建局部地標與路徑元素間的可視關(guān)系，表示路徑上的行人可觀察到該局部地標；模擬全局地標可視范圍，構(gòu)建全局地標與路徑節(jié)點和局部地標間的可視關(guān)系，表示位于路徑節(jié)點或局部地標附近的行人可觀察到該全局地標。設(shè)V、E、L、P分別為數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點、弧段、局部地標和全局地標集合，sVi和eVi為組成弧段Ei的起始和結(jié)束節(jié)點。

1.2.1 局部地標可視關(guān)系 按順序分別構(gòu)建節(jié)點和弧段處的局部地標可視關(guān)系。對每個節(jié)點Vi，以其坐標為中心按一定的閾值dv為半徑建立圓形的緩沖區(qū)，將其中與Vi間距離最小的局部地標Lj作為Vi的可視地標。如圖1a，L1為V1的可視地標。距離設(shè)為d(Vi，Lj)，計算公式如下：

(1)

式中：(xv,yv)和 (xl,yl)分別為Vi和Lj的坐標。將Lj編號儲存于Vi的可視局部地標編號字段中。

圖1 可視關(guān)系構(gòu)建

Fig.1Structureofvisualrelationship

構(gòu)造弧段處的可視關(guān)系，本文將地標與弧段的位置關(guān)系分為弧段內(nèi)和弧段外，如圖1a中，對于弧段E1，L1為弧段外地標，L2為弧段內(nèi)地標。具體構(gòu)造方法如下：

(1)對每個弧段Ei，取出sVi、eVi，利用式(1)求得d(sVi,eVi)、d(sVi,Lj)、d(eVi,Lj)。

(2)若滿足當d(sVi,Lj)>d(eVi,Lj)時d2(sVi,eVi)≥d2(sVi,Lj)-d2(eVi,Lj)或當d(sVi,Lj)

(3)計算由sVi、eVi和Lj構(gòu)成的三角形的半周長p(Ei,Lj)，并用海倫公式和三角形面積公式求得地標距弧段距離h(Ei,Lj)。計算公式如下：

(2)

h(Ei,Lj)=

(3)

(4)若h小于一定的閾值he，則Lj為Ei的可視地標，將Lj地標編號儲存于Ei的可視局部地標編號字段中，否則繼續(xù)判斷其他地標。如圖1a，L2為E1的可視地標。

(5)若Ei內(nèi)無可視地標，則認為sVi、eVi中距離節(jié)點最近的可視地標為Ei的可視地標。

1.2.2 全局地標可視關(guān)系 構(gòu)造全局地標可視域需考慮全局地標的位置、角度和距離等屬性。具體方法為：1)對全局地標Pi以坐標為極點，x正半軸為極軸，逆時針方向為正建立極坐標系。2)為Pi添加可視距離Sp、起始可視角度α、結(jié)束可視角度β，可視角度范圍為[0°,360°]，此時可視域為扇形區(qū)域，若無可視角度限制，則可視域為圓形區(qū)域。3)判斷Vj或Lk位置，若可視域為圓形區(qū)域，則算法與局部地標對節(jié)點可視關(guān)系的判斷方法相同，若為扇形區(qū)域，則滿足極徑d(Pi,Vj)β)或γ∈[α,β](α<β)時，Pi為Vj或Lk的可視全局地標。如圖1b，全局地標P1為節(jié)點V3和局部地標L3的可視地標。將Pi編號儲存于Vj或Lk的可視全局地標編號字段中。

2 基于地標的空間位置描述方法

在地標可視關(guān)系的基礎(chǔ)上，以路徑元素和局部地標為描述對象，局部地標和全局地標為參考對象對其進行空間位置描述。行人對定量的距離難以有直觀、準確的認識[1]，因此僅用方位關(guān)系表示描述對象位置。該方法具體步驟為：對空間方位關(guān)系進行定性描述，結(jié)合自然語言描述方法，生成描述詞并組成描述短語。

2.1 方位關(guān)系定性描述

定性描述方位關(guān)系時需要考慮3個因素：參考框架、方向模型和方位詞。絕對參考框架適合描述陌生環(huán)境中的方向，相對參考框架適合描述主體所感知到的方向[12]，因此分別用以上兩類描述框架描述空間方向和行進方向。常用的方向模型有圓錐模型、投影模型和雙十字模型等，本文采用金鑫等[13]提出的八方向模糊不均勻劃分模型，該模型不是空間方向的硬性劃分，符合人們的認知習慣[14]。在兩種參考框架下描述八方向模糊區(qū)間時需要采用不同的方位詞(表1)。絕對參考框架下的方位詞記為方向描述詞，相對參考框架下的方位詞記為轉(zhuǎn)向描述詞。

表1 八方向模糊區(qū)間在不同參考框架下的方位詞選取

Table 1 Choosing method of orientation words in eight-directions fuzzy intervals

[0，π6]，[116π，2π][π6，π3][π3，23π][23π，56π][56π，76π][76π，43π][43π，53π][53π，116π]絕對參考框架北東北東東南南西南西西北相對參考框架前右前右右后后左后左左前夾角(°)6030603060306030

2.2 空間方位的自然語言描述方法

采用絕對參考框架描述空間實體位置,根據(jù)描述對象和參考對象生成名稱描述詞，提取位置信息參數(shù)并通過計算確定方向描述詞，按描述句法組成位置描述短語。具體步驟如下：

(1)以O(shè)T、OR表示描述對象和參考對象，名稱描述詞Name(O)表示空間對象O的名稱。若O為地標，則Name(O)表示地標名稱；若O為節(jié)點或弧段，則表示“路口”或“道路”。

(2)OT、OR均為空間點要素，若OT為弧段，則由其可視地標在弧段上的投影點表示。取出OT、OR坐標(xt,yt)、(xr,yr)，以O(shè)R為極點，正北方向為極軸，順時針方向為正建立極坐標系，計算方向角θ，根據(jù)表1確定方向描述詞，記為Dir(OT,OR)，表示OT相對于OR的方位。θ計算公式如下：

(4)

(3)Position(OT,OR)表示一個位置描述短語，{}表示描述范圍，引入U表示方向描述詞詞綴，如“邊”、“面”、“側(cè)”等，I表示助詞，如“的”。采用句法{Name(OR)+Dir(OT,OR)+U+I+Name(OT)}生成位置描述短語，實例：“圖書館西南側(cè)的路口”、“校醫(yī)院西北邊的標本館”。

3 引導算法

3.1 全局路徑描述算法

算法在尋路過程開始前生成全局路徑描述，幫助行人形成整體的路徑概觀。為使描述符合行人的路徑表述習慣，引入目的地描述機制[15]，即提取路徑的中繼目的地，省略具體的引導過程[1]。為減少冗余的引導信息，按“繞過”和“經(jīng)過”的途經(jīng)方式將局部地標分類，對其進行途經(jīng)地標描述。算法流程：將路徑抽象為路徑節(jié)點的可視局部地標序列，利用節(jié)點的可視全局地標對序列進行分割。提取中繼目的地地標并使用途經(jīng)方式判別算法判斷其余地標途經(jīng)方式。提取名稱描述詞和位置描述短語，結(jié)合相應句法模式生成途經(jīng)地標描述和中繼目的地描述兩類NLRP動作單元，并組合為分段路徑描述。最后將多個分段路徑描述整合成為全局路徑描述。

設(shè)V為路徑節(jié)點序列，L、vP分別為V的可視局部、全局地標序列，lP為L的可視全局地標序列，SL為分割出的局部地標段，Dcp為全局路徑描述，subDcp為分段路徑描述,表2列出了相關(guān)句法模式和對應描述實例。算法具體步驟如下：

(1)輸入V、L、vP、lP，初始化Dcp。

(2)利用節(jié)點可視全局地標對路徑進行分割。標記Vi，初始化SL并將Li加入到SL中，隨后搜索vP，若vPi+1=vPi，則認為Vi+1與Vi屬于同一路徑分段，將Li+1加入到SL中，否則分割結(jié)束。

(3)用判別算法判斷地標的途經(jīng)方式。設(shè)T為繞過的地標集合，BP為經(jīng)過的地標集合，T和BP都采用哈希表存儲，以保證元素唯一。算法步驟：初始化T，默認為經(jīng)過的地標，將SL的值添加到BP中。對由Vi-1、Vi和Vi+1組成的路段使用Douglas-Peucker算法判斷Vi是否為轉(zhuǎn)向點，若Vi距Vi-1、Vi+1相連直線距離大于一定閾值d，則認為Vi為轉(zhuǎn)向點。隨后運用式(5)判斷地標與路徑位置關(guān)系[16]，若Li位于轉(zhuǎn)向前后兩條弧段的同側(cè)，即T(Vi,Li)×T(Vi+1,Li)>0，則認為其為“繞過”的地標。如圖2所示，L4為路段V0、V1、V2繞過的地標，其余為經(jīng)過的地標。判斷完成后，將Li添加到T中并從BP中刪除。

T(Vi,Li)=(xl-xi)(yi-yi-1)-(xi-xi-1)(yl-yi)

(5)

圖2 地標途經(jīng)方式

Fig.2Passingwaysoflandmarks

(4)對SL進行途經(jīng)地標描述。遍歷T、BP，取出繞過和經(jīng)過地標的名稱描述詞序列nName(T)和nName(BP)，并以頓號分隔。引入核心動詞“繞過”和“經(jīng)過”并使用表2中句法M1進行途經(jīng)地標描述，隨后將其附加到subDcp。

(5)對SL進行中繼地標描述。取SL后的第一個地標Lj為中繼目的地，以Position(Lj,lPj)表示中繼目的地位置，并引入“沿”、“朝”、“向”等介詞和“轉(zhuǎn)”、“行走”等核心動詞，分別用Prep和Verb表示[17]。利用句法M2進行中繼目的地描述并附加到subDcp。若Lj、lPj地標名相同，則用Name(lPj)替代Position(Lj,lPj)。為避免下標溢出，結(jié)束路段的中繼目的地為終點可視局部地標。

(6)將subDcp附加到Dcp。為保證描述語句符合自然語言習慣，在多個subDcp間加入“隨后”、“然后”、“再”等連接詞。若路徑分段為全局路徑的起始或結(jié)束則加入修飾起始或結(jié)束的非持續(xù)性動作單元，如“從Position(L0,lP0)出發(fā)”和“抵達終點”等，以保證Dcp的NLRP完整性[8]。

表2 引導信息的句法模式與描述實例

Table 2 Syntactic patterns and describable instances of guidance information

所屬算法句法符號動作單元句法模式描述實例全局路徑描述局部路徑引導M1途經(jīng)地標描述“繞過”+nName(T)+“，經(jīng)過”+nName(BP)繞過食堂、體育館，經(jīng)過操場M2中繼地標描述Prep+Position(Lj，lPj)+Verb向主樓西北側(cè)的校醫(yī)院行走N1節(jié)點定位VnP+Position(Vi，vLi)位于校醫(yī)院西邊的路口N2節(jié)點重定向Prep+Turn(Vi)+Verb向右轉(zhuǎn)N3節(jié)點定向Prep+Position(Ei，eLi)+Prep+Name(vLi+1)+Verb沿校醫(yī)院北邊的路向標本館行走N4弧段定位VnP+Position(Ei，eLi)位于籃球場東邊的路上N5弧段定向Prep+Name(vLi+1)+Verb向體育館行走N6弧段重定向“抵達/經(jīng)過”+Name(vLi+1)+“前/后”，Prep+Turn(Vi+1)+Verb抵達體育館前向右轉(zhuǎn)經(jīng)過體育館后向左轉(zhuǎn)N7糾偏Prep+Position(Vi/Ei，vLi/eLi)+Verb向?qū)W研大廈東邊的路口行走

3.2 局部路徑引導算法

算法在尋路過程中生成局部路徑描述,為行人提供實時的引導。算法原理：使用緩沖區(qū)表示路徑，如圖1a中，設(shè)dv為圓形路口半徑，he為路寬的一半。實時判斷行人位置，若位于路徑上，則提取對應名稱、轉(zhuǎn)向描述詞和位置描述短語，結(jié)合相應句法模式生成由定位、定向、重定向三類動作單元組成的節(jié)點或弧段處的引導信息；若偏離路徑，則搜索路徑中距離行人最近的節(jié)點或弧段，當距離小于一定閾值時生成糾偏信息，否則視作徹底偏離路徑并結(jié)束引導。尋路為動態(tài)的過程，因此局部路徑引導的NLRP允許以持續(xù)性動作結(jié)束。本算法在位置更新時執(zhí)行。

設(shè)V、E為路徑節(jié)點和弧段序列，vL、eL為V、E的可視局部地標序列，d、h為當前位置與節(jié)點和弧段間的最短距離，di、hi為路徑緩沖區(qū)參數(shù)，s為偏離后距路徑元素的最近距離，w為偏離閾值，所用句法模式及描述實例見表2。具體步驟：1)輸入V、E，獲取當前位置。2)倒序搜索V，運用式(1)計算d。若d0則向右，反之向左，并使用向量夾角公式計算轉(zhuǎn)角，根據(jù)表1相對參考框架下對應的方位詞提取轉(zhuǎn)向描述詞Turn(Vi)，結(jié)合句法N2生成重定向動作單元。根據(jù)Vi后的弧段Ei和節(jié)點Vi+1及其可視地標eLi、vLi+1，提取轉(zhuǎn)向點后一弧段的位置描述短語Position(Ei,eLi)和行走目的地的名稱描述詞Name(vLi+1)，結(jié)合句法N3生成定向動作單元。將以上生成的三類動作單元組合成為節(jié)點引導信息。調(diào)整V、E，刪除Vi之前的節(jié)點和Ei之前的弧段。3)若當前位置不在任何節(jié)點中，倒序搜索E，運用點到直線距離公式計算h，若h

4 實驗與結(jié)果分析

以北京林業(yè)大學校園為實驗區(qū)域，在自主移動GIS平臺AoGIS下，對本文所述方法進行編程實現(xiàn)。使用節(jié)點-弧段法表示道路，選取了18個全局地標和75個局部地標并構(gòu)造可視關(guān)系。引導前采用Dijkstra算法規(guī)劃路徑。通過描述實驗和行走實驗驗證方法的有效性和可靠性。

4.1 描述實驗

通過描述實驗驗證全局路徑描述信息的有效性。以北京林業(yè)大學1號樓為起點，11號樓為終點進行路徑規(guī)劃。由“Distance-to-Turn”算法(DTTA)生成的引導信息為:“從起點向正東方向出發(fā)，走30m，左轉(zhuǎn)，走140m，右轉(zhuǎn)，走250m，左轉(zhuǎn)，……，走60m，到達終點”。由全局路徑描述算法(GRDA)生成的引導信息為：“從銀杏大道西邊的1號樓出發(fā)，繞過1號樓，經(jīng)過2號樓、3號樓，向田家炳體育館南側(cè)的綠緣公寓行走；隨后繞過生物樓，向主樓西北側(cè)的校醫(yī)院行走；再繞過校醫(yī)院、標本館、加熱站，向圖書館行走；……，向11號樓行走抵達終點”。通過對比發(fā)現(xiàn)，融合了地標的全局路徑描述包含更多環(huán)境信息，其描述路徑的方式更符合行人習慣。

如上文所述，引導信息中引導次數(shù)過多會對行人造成認知壓力[11]。表3給出了在實驗區(qū)域內(nèi)選取的5組平均長度分別為198m、348m、600m、900m和1 150m的路徑(每組5條)及其相關(guān)參數(shù)。DTTA的引導信息在轉(zhuǎn)向點和終點處產(chǎn)生，因此隨著路徑長度的增加和決策點個數(shù)的增多，該方法的引導次數(shù)較多；GRDA算法利用全局地標分割路徑，每個路徑分段生成一次引導信息，因此路徑長度和轉(zhuǎn)向點個數(shù)對引導次數(shù)影響較小。上述結(jié)果表明，GRDA能在路徑長度較長、轉(zhuǎn)向點個數(shù)較多時，仍保持較低的引導次數(shù)，不會增加行人的認知壓力。

表3 不同長度路徑下的平均引導次數(shù)對比

Table 3 Comparison of average guidance time in different route length

平均長度(m)平均轉(zhuǎn)向點數(shù)平均全局地標數(shù)算法平均引導次數(shù)1981．81．8DTTAGRDA2．81．83485．82．4DTTAGRDA6．82．46008．84DTTAGRDA9．84900105DTTAGRDA1151150126DTTAGRDA136

4.2 行走實驗

采用行走實驗驗證局部路徑引導的可靠性。通過GPS獲取當前位置的WGS-84坐標數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為投影坐標用于計算。如圖3，箭頭表示路徑方向。位于位置A時，引導信息為：“位于加熱站北邊的路上，向圖書館行走，抵達圖書館前左轉(zhuǎn)”；從A步行至B，引導信息變?yōu)椋骸拔挥趫D書館西南面的路口，向左轉(zhuǎn)，隨后沿圖書館西邊的路向19號樓行走”；返回A，引導信息為：“偏離路徑，向圖書館西南面的路口行走”；行走到位置C，提示“徹底偏離路徑”，引導結(jié)束。實驗結(jié)果顯示，局部路徑引導算法可以在路徑中生成節(jié)點或弧段處的引導信息，在偏離路徑或沿路徑逆向行走時生成糾偏信息，距路徑距離大于w(實驗中設(shè)定為50 m)時結(jié)束引導。另外，每次位置更新時只生成單次引導信息，不會對行人造成認知負擔。

圖3 行走實驗

Fig.3Walkingexperimentation

5 結(jié)語

本文提出的行人導航路徑引導方法以地標為引導線索，通過構(gòu)造地標可視域建立空間對象間的參考關(guān)系，并使用空間位置描述方法生成描述詞和描述短語。在此基礎(chǔ)上，使用全局路徑描述算法生成全局路徑描述，幫助行人形成整體的路徑概觀；使用局部路徑引導算法生成局部路徑引導信息，另外，還充分考慮到了行走方向的不確定性，進行偏離路徑判斷和糾偏引導。實驗證明：1)全局路徑描述信息符合行人尋路習慣并且不會增加額外的認知壓力；2)局部路徑引導信息可在尋路過程中實時為行人引路，并避免其偏離路徑；3)兩類基于NLRP的路徑引導信息便于用戶理解。綜上所述，本文提出的方法能夠生成符合行人認知習慣的路徑引導信息，滿足其尋路過程中的引導需求，具有一定應用價值。但全局路徑描述的引導次數(shù)由途經(jīng)全局地標個數(shù)決定。因此，如何在環(huán)境中選取數(shù)量、影響范圍合理的全局地標，以達到最優(yōu)引導效果，是今后需解決的問題。另外，不同地域、生活習性、文化背景下行人的空間認知習慣存在一定差異[12]，因此，探尋面向不同認知習慣人群的句法模式和信息展示方式，也是未來的研究方向。

[1] 趙衛(wèi)鋒,李清泉,李必軍.空間認知驅(qū)動的自適應路徑引導[J].遙感學報,2011,15(6):1180-1187.

[2] 張星,李清泉,方志祥.面向行人導航的地標鏈生成方法[J].武漢大學學報(信息科學版),2010,35(10):1240-1244.

[3]FURUKAWAH,NAKAMURAY.Apedestriannavigationmethodforuser′ssafeandeasywayfinding[C].Heidelberg:SpringerVerlag,2013.156-165.

[4]GOODMANJ,BREWSTERSA,GRAYP.Howcanwebestuselandmarkstosupportolderpeopleinnavigation[J].BehaviourandInformationTechnology,2005,24(1):3-20.

[5]KLIPPELA,TAPPEH,KULIKL,etal.Wayfindingchoremes——Alanguageformodelingconceptualrouteknowledge[J].JournalofVisualLanguagesandComputing,2005,16(4):311-329.

[6]KLIPPELA,WINTERS.Structuralsalienceoflandmarksforroutedirections[A].SpatialInformationTheory[C].Berlin:SpringerVerlag,2005.347-362.

[7] 李霖,毛凱,譚永濱.地標分層多粒度路徑導引描述方法[J].測繪學報,2014(1):105-110.

[8] 劉瑜,高勇,林報嘉,等.基于受限漢語的GIS路徑重建研究[J].遙感學報,2004,8(4):323-330.

[9] 王曉明,劉瑜,張晶.地理空間認知綜述[J].地理與地理信息科學,2005,21(6):1-10.

[10] 龔詠喜,劉瑜,鄔倫,等.基于帶權(quán)Voronoi圖與地標的空間位置描述[J].地理與地理信息科學,2010,26(4):21-26.

[11] 張星,李清泉,方志祥,等.顧及地標與道路分支的行人導航路徑選擇算法[J].武漢大學學報(信息科學版),2013,38(10):1239-1242.

[12] 余建偉,李清泉.位置感知計算中定位信息的自然語言描述[J].地理與地理信息科學,2009,25(1):10-13.

[13] 金鑫,耿海燕,高勇,等.空間方位關(guān)系在不同認知場境下的模糊性探討[J].北京大學學報(自然科學版),2009,45(6):1025-1032.

[14] 郭繼發(fā),崔偉宏.八方向模糊不均勻劃分及參考點位誤差所致不確定性分析[J].遙感學報,2010,14(5):879-892.

[15] TOMKO M,WINTER S.Pragmatic construction of destination descriptions for urban environments[J].Spatial Cognition and Computation,2009,9(1):1-29.

[16] 張宏,溫永寧,劉愛利.地理信息系統(tǒng)算法基礎(chǔ)[M].北京:科學出版社,2006.22-23.

[17] 張雪英,閭國年,宦建.面向漢語的自然語言路徑描述方法[J].地球信息科學學報,2008,10(6):757-762.

[18] 鄭玥,龍毅,明小娜,等.多種空間關(guān)系組合的地理位置自然語言描述方法[J].地球信息科學學報,2011,13(4):465-471.

Route Directions Method of Pedestrian Navigation Based on Landmark

CHEN Yue-lu,WU Gang,CHEN Fei-xiang

(SchoolofInformationScience&Technology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China)

In order to generate the route direction information that conforms to pedestrian cognitive habits,reducing the cognitive stress and inaccurate decision in process of way-finding,a route directions method of pedestrian navigation based on landmark is put forward by the article.Local landmarks and global landmarks are introduced and visual relationship among spatial objects is set up by the method.On this basis,descriptive words and descriptive phrases are generated by direction model and descriptive syntax.Before the start of way-finding,route was divided into segments by global landmarks,descriptive words and descriptive phrases were extracted from segments and NLRP action units were generated by connecting syntax patterns and then multiple action units were combined together as global route description.In the process of way-finding,extracting descriptive words and descriptive phrases in the basis of current position,guide information which was composed of location,orientation and redirect action units were generated by syntax patterns.When deviating from the path,the correction guide information would be generated.Experimental results showed that the route direction information generated by the method can meet user demand for route direction;in the meanwhile,any extra burden of cognitive would not be increased.It can accurately guide the pedestrian to reach the destination in real-time.The method has certain application value.

landmark;pedestrian navigation;route directions;NLRP

2014-05-27；

2014-07-12

地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查評價項目(1212011120436)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項基金項目(TD2014-02)

陳玥璐(1990-)，男，碩士研究生，主要研究方向為移動GIS應用、行人導航系統(tǒng)。*通訊作者E-mail：wugang@bjfu.edu.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.01.004

P208

A

1672-0504(2015)01-0017-06