CN105910605A - 一种室内导航动态路径生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种室内导航动态路径生成方法,首先构造三维室内网络拓扑结构,然后根据所有用户的历史轨迹进行基于特征点的数据挖掘,获取多种度量方式下的权值,然后根据最佳路径生成算法获取从开始位置到目的位置的多条最佳路径,供用户查看和选择。服务器会监听室内门或者电梯、楼梯等对室内网络拓扑结构有影响的特征点的状态,如果特征点的状态发生变化,服务器更新网络拓扑,重新运用最佳路径生成算法产生最佳路径。服务器探测用户的当前位置,如果用户处于室内,服务器根据最佳路径生成算法,动态规划从当前位置到达目的位置的最佳路径。特征点之间的权值采取多种度量方式,使得规划出的路径能够满足室内用户的不同需求。
Description
技术领域
本发明属于室内导航技术领域,具体地涉及一种室内导航动态路径生成方法。
背景技术
近年来,高精度的室内定位技术得到了飞速的发展,但基于实时定位的室内导航等相关服务发展却停滞不前。室内导航技术能大大方便人们的工作、学习、娱乐生活,并由此衍生出一系列基于室内定位和导航的位置服务,具有广阔的应用前景。但由于室内环境拓扑复杂、各个区域之间动态连通、定位精度要求高等特性,当前室内导航技术仍然存在一系列技术难题,导致室内导航技术并没有得到大规模的商业应用。
目前,国内外对于室内导航技术都有所研究。国外室内导航的研究相对比较成熟,尤其是
Google
、诺基亚等世界一流
IT
公司。其中,
Google
公司所使用的室内定位技术是基于
GPS
(室内一般能搜索到
2~3
颗卫星)、
WIFI
信号、手机基站开发而来,而其室内导航所采用的室内地图则采取“众包”的方式获取,而没有对室内空间结构进行系统的建模,这种方式获取的导航路径跟实际情况相比可能会出现较大误差。国内室内导航研究相比国外研究不够成熟,原来的数字地图公司如高德、百度等凭借原来地图基础和经验,迅速涉足室内导航领域,这些公司主要是从室内地图入手。这些公司提供的室内地图主要还是基于原有的楼层中的电子版的室内地图,而且分布范围很小。
总而言之,现有的室内导航方法,大多是从室外导航技术中提取出来的,并没有考虑到建筑物结构的三维特性和室内拓扑的动态性,无法做到实时更新室内网络拓扑图和动态的规划可行最佳路径。而少数考虑到室内环境的三维结构,但是其建模复杂,不利于商业推广。另外,在室内环境下,不同的用户对于到达目的位置的路径的要求会有所不同,如有些用户偏向于人多的路径而非较近的路径等。而现有的室内导航技术,大多是从室外导航技术演变而来,无法精确规划出满足室内环境下用户的多种需求的路径,大大降低了其实用性。
发明内容
针对上述存在的技术问题,本发明目的是:提供了一种室内导航动态路径生成方法,基于特征点对室内环境进行建模,根据特征点将同一楼层、楼层与楼层之间的特征点相互联通,构成室内网络拓扑图,根据
AP
通信的信号强度变化,做到实时更新室内网络拓扑图。特征点之间的权值采取多种度量方式,使得规划出的路径,能够满足室内用户的不同需求。
本发明的技术方案是:
一种室内导航动态路径生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
S01
:根据室内建筑物的格局选取特征点进行网络拓扑建模,获取室内空间网络拓扑结构信息,并构造室内空间网络拓扑图;
S02
:根据用户的历史轨迹数据,基于特征点进行数据挖掘,获取多种度量方式下特征点之间的权值;
S03
:获取开始位置和目的位置,利用路径规划算法,根据多种度量方式,得到从开始位置到目的位置的最佳路径,供用户查看;
S04
:监听特征点的状态,如果特征点的状态发生变化,更新室内网络空间网络拓扑图;
S05
:探测用户的当前位置,如果用户处于室内环境中,动态规划从当前位置到达目的位置的最佳路径。
优选的,根据楼层将室内环境划分多个地图,地图之间的链接的连接特征点为电梯、楼梯、扶梯;
对于同一楼层,划分网络拓扑的特征点选择为电梯、扶梯、门、走廊拐点、室内某一点或者多点。
优选的,在门内、外安装
AP
设备,通过探测两个
AP
之间通信的信号强度的变化情况,如果其变化超过设定阈值,则判断其状态发生变化。
优选的,度量特征点之间的权值大小,采取的度量的方式包括两特征点之间的时间、距离、拥挤状况。
优选的,特征点之间的权值是基于特征点之间的数据统计方法获得,其权值初始值为无穷大,计算其权值的平均值作为特征点间的权值。
优选的,计算当前位置与目的位置的最佳路径时,规则包括:
(1)
如果当前位置与目的位置在同一楼层,则根据路径规划算法获取一条可行的最佳路径;
(2)
如果当前位置与目的位置不在同一楼层,但在相邻楼层,则将最佳路径生成算法分成两部分
:
一部分是从当前位置到连接特征点的最佳路径;另一部分是从连接特征点到目的位置的最佳路径;对于两部分分别用路径规划算法,获取各自的最佳路径,拼接得到最佳路径;
(3)
如果当前位置与目的位置之间跨越多个楼层,则根据规则(
2
)进行多次拼接各个楼层的最佳路径,得出当前位置到目的位置的最佳路径。
优选的,根据多种度量方式,计算给出多条最佳路径的时,根据路径的权值大小排序,并显示每一个特征点周围根据定位数据统计得出的人数。
优选的,所述路径的权值大小,采取的度量方式包括下列中的一种或多种:距离、时间、所经过的特征点的数量、路径的拥挤情况、经过房间数目。
与现有技术相比,本发明的优点是:
1
、本发明基于特征点对室内环境进行建模,根据特征点将同一楼层、楼层与楼层之间的特征点相互联通,构成室内网络拓扑图。这种方法,不仅建模方式简单易于操作和推广,而且能够反映出室内空间结构的三维特性,克服传统室内导航算法的一大弊处。
、本发明通过在基于
AP
之间通信的信号强度变化判断特征点的状态,服务器可以及时感知其信号强度的变化,当变化达到一定的阈值时,就可以认定特征点状态发生了变化,从而实时更新其网络拓扑图。这种方法能够及时更新可行的路径,对于用户来说,能够避免由于特征点的变化,而引起的时间上的浪费。
、本发明通过在规划最佳路径时,服务器会实时监控特征点之间的状态以及用户的当前位置,不仅能够做到实时更新室内网络拓扑图,并且可以动态规划出从用户当前位置到目的位置的可行最佳路径。
、考虑到与室外环境的不同,本发明对于特征点之间的权值,采取了多种度量方法,能够基本满足用户的多种需求。
、本发明通过基于数据挖掘统计的计算方法,计算室内特征点之间的权值,能够较为精确的反映室内特征点之间的多种度量方式下的权值大小,能够真实规划出适合用户不同需求的路径。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图
1
是本发明动态路径生成的流程图;
图
2
是本发明实施例中使用的
AP
配置图;
图
3a
、
3b
是本发明实施例中不同楼层的特征点选取标识图;
图
4
是本发明实施例中采用的室内网络拓扑图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解,这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整,未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。
实施例:
如图
1
所示,一种室内导航动态路径生成方法,按照如下步骤进行:
(
1
)首先根据室内建筑物的格局选取特征点进行简单网络拓扑建模,获取室内空间网络拓扑结构信息,并构造室内空间网络拓扑图。
(
2
)服务器实时监控对应的特征点之间的
AP
的通信信号强度的变化,如果超过设定的阈值,则更新特征点的状态,同时更新室内空间网络拓扑图。
(
3
)根据室内定位所得的所有用户的历史轨迹数据,利用数据挖掘方法,分别获取多种度量方式下特征点之间的权值大小。
(
4
)根据室内定位的实时数据,统计特征点范围内的实时人数。
(
5
)服务器根据获取到的开始位置和目的位置,利用最佳路径生成算法,根据多种度量方式(假设为
K,K
> 0
),分别获取可行最佳路径,供用户查看。
(
6
)服务器监控用户的当前位置,如果用户处于室内,服务器将会实时更新用户所处位置,并根据用户当前位置代替开始用户开始位置,执行步骤(
5
)。
特征点选取时应尽可能完整反映室内环境格局,但是不应选取过多的特征点。因为室内环境格局千差万别,如果特征点选取过多,那么构造所得的室内网络拓扑图将会异常的复杂,会为挖掘特征点之间的权值以及计算最佳路径时带来不必要的麻烦。
在进行室内
AP
配置时,应该使得
AP
之间通信的信号强度的变化能够反应能够影响室内网络拓扑结构的特征点的状态,如门、楼梯口等等。
特征点的权值的计算时,要采取一定的方式去除奇异点,防止其给权值带来较大误差。当轨迹数据达到一定的数量之后,会得到很多非常接近于事实的轨迹数据,但也不乏有偏于事实的数据,此时采用数据挖掘方式训练数据,可以获得较为准确特征点之间的权值;
在获取最佳路径时,如果目的地与当前位置不在同一楼层,应把当前楼层、与当前楼层相邻的楼层,直到目的地所在楼层的拓扑图,合并为同一个拓扑图,这样会使得计算出的最佳路径结果更加符合事实情况;
获取最佳路径的时,首先选择一种度量方式衡量路径,利用
Dijkstra
算法获取一条最短路径。最佳路径是采用多种度量方式产生的多条路径中,符合用户需求的最短路径。
将室内定位所得的位置点,全部用距离其最近的特征点代替。根据特征点,将轨迹数据划分为多个子轨迹,该类子轨迹仅包含两个特征点。
电梯、扶梯、楼梯等连接两个楼层的特征点之间具有对应关系,其权值跟电梯或者扶梯的运行速率有关,变化一般不会太大,所以我们将其权值根据特征点的类别分别设置为一个定值。
如图
2
所示,为了达到使用
AP
之间通信的信号强度检测门的状态,
AP
配置的原则如下:
原则一:两个
AP
之间通信的信号强度同时变化并且达到阈值时,可以认定门的状态发生了变化。如图
1
中,使用
ap1
和
ap2
两个
AP
之间的通信信号强度变化检测门
d1
的状态,初始化时,分别设置门处于关状态和开状态的信号强度及阈值,如果阈值过小,那么可能无法准确的检测出状态的变化。具体的信号强度和阈值需要实地检测;
原则二:使用尽可能少的
AP
,减轻服务器的压力。如在使用
ap2
、
ap3
两
AP
检测门
d2
状态的同时,也可以使用
ap3
和
ap4
两个
AP
检测门
d3
的状态。在现实环境中,复用
AP
,不仅可以降低成本,也可以缩短配置
AP
所用的时间。
如图
3
所示,为室内环境例中所选择的部分特征点,其中图
3(a)
、
3(b)
分别代表了不同楼层的特征点选取结果。在实际室内环境中,在选择室内特征点时,原则如下:
原则一:特征点的选取粒度是房间级,要能够正确反映室内环境的拓扑,另外要避免构造所得的室内环境拓扑图较复杂,复杂的拓扑图会给服务器在计算特征点之间的权值和生成最佳路径时带来一些不必要的压力。如图
3(a)
中使用一个特征点表示门
d2
、
d3
的位置,代表所在房间的位置。
原则二:如果房间内有隔开的其他空间(如图
3(a)
中,标号为
D
的特征点所处的位置),需要单独设置一个特征点。此时,相当于较大的房间里面有小隔间。
原则三:室内环境中空旷的地方不宜设置特征点。在比较空旷的地方,获得的轨迹数据各不相同,如果设置了特征点,会给计算带来不必要的麻烦。因为无论在空旷的地方用户是如何移动的,其最终会经过一些门、扶梯、电梯等特征点,没有必要在其中间位置设置特征点。
如图
4
所示,为根据图
3(a)
、
3(b)
所采用的室内网络拓扑图。其中数字代表采用某种度量方法所得的边的权值。假设用户当前所在位置为
B
,他需要到位置
a
。算法执行过程如下:
步骤一:用户输入开始位置
A
,以及目的位置
a;
步骤二:服务器获取用户输入的开始位置以及目的位置;
步骤三:采用
Dijkstra
算法,可以得到一条符合用户要求的路径(
A
→
C
→
D
→
F
→
K
→
M
→
O
→
S
→
v
→
s
→
r
→
l
→
j
→
i
→
e
→
b
→
a
),并将路径推送给用户查看;
在算法执行过程中服务器总是处于监听的状态。原则如下:
原则一:服务器总是监听门、电梯等的状态(假设因为某种原因,服务器检测到
r
与
l
位置所在的门的状态被关闭,此时用户所在位置为
M
),此时服务器会做一个标记表示这条边暂时不可用,用以更新图的状态,并重新执行步骤二、三,产生一条新的路径(
M
→
O
→
S
→
v
→
s
→
r
→
p
→
m
→
j
→
i
→
e
→
b
→
a
)。
原则二:服务器监听用户的当前位置(假设因为某种原因,用户的位置发生了变化到达了
p
),则服务器会将当前位置替换为开始位置,重新执行步骤二、三,得出一条新的路径(
p
→
m
→
j
→
i
→
e
→
b
→
a
)。
上述实例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种室内导航动态路径生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
S01:根据室内建筑物的格局选取特征点进行网络拓扑建模,获取室内空间网络拓扑结构信息,并构造室内空间网络拓扑图;
S02:根据用户的历史轨迹数据,基于特征点进行数据挖掘,获取多种度量方式下特征点之间的权值;
S03:获取开始位置和目的位置,利用路径规划算法,根据多种度量方式,得到从开始位置到目的位置的最佳路径,供用户查看;
S04:监听特征点的状态,如果特征点的状态发生变化,更新室内网络空间网络拓扑图;
S05:探测用户的当前位置,如果用户处于室内环境中,动态规划从当前位置到达目的位置的最佳路径。
2.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,根据楼层将室内环境划分多个地图,地图之间的链接的连接特征点为电梯、楼梯、扶梯;
对于同一楼层,划分网络拓扑的特征点选择为电梯、扶梯、门、走廊拐点、室内某一点或者多点。
3.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,在门内、外安装AP设备,通过探测两个AP之间通信的信号强度的变化情况,如果其变化超过设定阈值,则判断其状态发生变化。
4.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,度量特征点之间的权值大小,采取的度量的方式包括两特征点之间的时间、距离、拥挤状况。
5.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,特征点之间的权值是基于特征点之间的数据统计方法获得,其权值初始值为无穷大,计算其权值的平均值作为特征点间的权值。
6.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,计算当前位置与目的位置的最佳路径时,规则包括:
(1)如果当前位置与目的位置在同一楼层,则根据路径规划算法获取一条可行的最佳路径;
(2)如果当前位置与目的位置不在同一楼层,但在相邻楼层,则将最佳路径生成算法分成两部分:一部分是从当前位置到连接特征点的最佳路径;另一部分是从连接特征点到目的位置的最佳路径;对于两部分分别用路径规划算法,获取各自的最佳路径,拼接得到最佳路径;
(3)如果当前位置与目的位置之间跨越多个楼层,则根据规则(2)进行多次拼接各个楼层的最佳路径,得出当前位置到目的位置的最佳路径。
7.根据权利要求1所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,根据多种度量方式,计算给出多条最佳路径的时,根据路径的权值大小排序,并显示每一个特征点周围根据定位数据统计得出的人数。
8.根据权利要求7所述的室内导航动态路径生成方法,其特征在于,所述路径的权值大小,采取的度量方式包括下列中的一种或多种:距离、时间、所经过的特征点的数量、路径的拥挤情况、经过房间数目。
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---|---|
CN (1) | CN105910605A (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107087016A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-08-22 | 清华大学 | 基于视频监控网络的楼宇内移动物体的导航方法及系统 |
CN107609710A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-19 | 重庆市智权之路科技有限公司 | 基于大数据平台行为轨迹进行智能医疗设备运行路线优选规划方法 |
CN107704955A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-16 | 重庆市智权之路科技有限公司 | 云端行进轨迹数据判断安全形势路径的工作方法 |
CN107883956A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-06 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于Dijkstra算法的路径选择方法及系统 |
CN108007459A (zh) * | 2016-10-31 | 2018-05-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 楼宇中的导航实现方法和装置 |
CN108002155A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-05-08 | 上海思慧德安防设备有限公司 | 蓝牙梯控楼宇管理系统 |
CN108388249A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-10 | 上海木爷机器人技术有限公司 | 基于云端的机器人动态路径规划系统及方法 |
CN108489484A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-04 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于单兵智能可视眼镜的记忆路径导航方法 |
CN108692728A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-23 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 基于cad建筑图和计算机视觉识别的室内导航方法及系统 |
CN108898516A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-27 | 链家网(北京)科技有限公司 | 在虚拟三维空间讲房模式进功能间的方法、服务器和终端 |
CN110637213A (zh) * | 2017-05-16 | 2019-12-31 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于数字路径规划的系统和方法 |
CN111367275A (zh) * | 2020-02-18 | 2020-07-03 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种智能驾驶控制方法、装置、系统及存储介质 |
CN111366147A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地图生成方法、室内导航方法、装置及设备 |
CN111735454A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-10-02 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路径规划方法、装置、电子设备、介质及路径导航方法 |
CN112418511A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 上海仙工智能科技有限公司 | 一种跨楼层机器人调度方法和系统 |
CN112946323A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-06-11 | 任俊儒 | 一种实时动态高精度步行导航方法、装置及相关组件 |
US20220018670A1 (en) * | 2018-11-19 | 2022-01-20 | Nec Corporation | Route guidance system, terminal, route guidance method and program |
CN117387629A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 广东车卫士信息科技有限公司 | 室内导航路线生成方法及系统 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1598638A2 (en) * | 2004-05-20 | 2005-11-23 | Noritsu Koki Co., Ltd. | Image processing system and navigaton system for correlating position data with image data |
CN101419722A (zh) * | 2008-05-23 | 2009-04-29 | 浙江大学 | 基于自顶向下的多层次虚拟环境建模方法 |
CN101634568A (zh) * | 2008-07-25 | 2010-01-27 | 纳夫特克北美有限责任公司 | 开阔区域地图 |
CN102155942A (zh) * | 2011-02-26 | 2011-08-17 | 山东大学 | 大范围环境下基于模糊拓扑地图的全局路径规划方法 |
CN102547982A (zh) * | 2012-03-06 | 2012-07-04 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 室内环境下基于加权生成树的wlan定位平滑稳定的方法 |
CN102646166A (zh) * | 2012-03-08 | 2012-08-22 | 北京师范大学 | 一种复杂建筑室内应急疏散模拟的方法 |
CN103247040A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-14 | 北京工业大学 | 基于分层拓扑结构的多机器人系统地图拼接方法 |
CN103674017A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 广东瑞图万方科技股份有限公司 | 室内电子地图生成系统与室内导航方法及系统 |
CN104180805A (zh) * | 2014-08-29 | 2014-12-03 | 中国海洋大学 | 基于智能手机的室内行人定位与跟踪方法 |
CN104540222A (zh) * | 2015-01-22 | 2015-04-22 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 基于虚拟采样点的室内终端定位方法 |
CN105136143A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-09 | 哈尔滨工业大学 | 基于imu数据的用户室内运动轨迹匹配方法 |
CN105333882A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种建筑中的路径引导规划方法、装置及终端 |
-
2016
- 2016-05-30 CN CN201610369224.9A patent/CN105910605A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1598638A2 (en) * | 2004-05-20 | 2005-11-23 | Noritsu Koki Co., Ltd. | Image processing system and navigaton system for correlating position data with image data |
CN101419722A (zh) * | 2008-05-23 | 2009-04-29 | 浙江大学 | 基于自顶向下的多层次虚拟环境建模方法 |
CN101634568A (zh) * | 2008-07-25 | 2010-01-27 | 纳夫特克北美有限责任公司 | 开阔区域地图 |
CN102155942A (zh) * | 2011-02-26 | 2011-08-17 | 山东大学 | 大范围环境下基于模糊拓扑地图的全局路径规划方法 |
CN102547982A (zh) * | 2012-03-06 | 2012-07-04 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 室内环境下基于加权生成树的wlan定位平滑稳定的方法 |
CN102646166A (zh) * | 2012-03-08 | 2012-08-22 | 北京师范大学 | 一种复杂建筑室内应急疏散模拟的方法 |
CN103247040A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-14 | 北京工业大学 | 基于分层拓扑结构的多机器人系统地图拼接方法 |
CN103674017A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 广东瑞图万方科技股份有限公司 | 室内电子地图生成系统与室内导航方法及系统 |
CN105333882A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种建筑中的路径引导规划方法、装置及终端 |
CN104180805A (zh) * | 2014-08-29 | 2014-12-03 | 中国海洋大学 | 基于智能手机的室内行人定位与跟踪方法 |
CN104540222A (zh) * | 2015-01-22 | 2015-04-22 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 基于虚拟采样点的室内终端定位方法 |
CN105136143A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-09 | 哈尔滨工业大学 | 基于imu数据的用户室内运动轨迹匹配方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
周秋生: "《拓扑学及在GIS中的应用》", 31 March 2014, 哈尔滨工程大学出版社 * |
李旭芳,夏志杰: "《现代城市公共交通智能化管理概论》", 31 March 2013, 同济大学出版社 * |
杨兆升: "《基于动态信息的智能导航与位置服务系统关键技术及其应用》", 31 May 2012, 中国铁道出版社 * |
毛京丽等: "《现代通信网》", 31 May 2013, 北京邮电大学出版社 * |
赵时旻: "《轨道交通自动售检票系统》", 31 May 2007, 同济大学出版社 * |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108007459A (zh) * | 2016-10-31 | 2018-05-08 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 楼宇中的导航实现方法和装置 |
CN107087016A (zh) * | 2017-03-06 | 2017-08-22 | 清华大学 | 基于视频监控网络的楼宇内移动物体的导航方法及系统 |
CN107087016B (zh) * | 2017-03-06 | 2020-06-12 | 清华大学 | 基于视频监控网络的楼宇内移动物体的导航方法及系统 |
CN110637213A (zh) * | 2017-05-16 | 2019-12-31 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于数字路径规划的系统和方法 |
US11644323B2 (en) | 2017-05-16 | 2023-05-09 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for digital route planning |
CN110637213B (zh) * | 2017-05-16 | 2022-11-11 | 北京骑胜科技有限公司 | 用于数字路径规划的系统和方法 |
CN107609710A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-01-19 | 重庆市智权之路科技有限公司 | 基于大数据平台行为轨迹进行智能医疗设备运行路线优选规划方法 |
CN107704955A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-16 | 重庆市智权之路科技有限公司 | 云端行进轨迹数据判断安全形势路径的工作方法 |
CN107883956A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-06 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于Dijkstra算法的路径选择方法及系统 |
CN108002155A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-05-08 | 上海思慧德安防设备有限公司 | 蓝牙梯控楼宇管理系统 |
CN108489484A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-04 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于单兵智能可视眼镜的记忆路径导航方法 |
CN108388249A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-10 | 上海木爷机器人技术有限公司 | 基于云端的机器人动态路径规划系统及方法 |
CN108692728A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-23 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 基于cad建筑图和计算机视觉识别的室内导航方法及系统 |
CN108898516A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-27 | 链家网(北京)科技有限公司 | 在虚拟三维空间讲房模式进功能间的方法、服务器和终端 |
US20220018670A1 (en) * | 2018-11-19 | 2022-01-20 | Nec Corporation | Route guidance system, terminal, route guidance method and program |
CN111366147A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地图生成方法、室内导航方法、装置及设备 |
CN111735454A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-10-02 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路径规划方法、装置、电子设备、介质及路径导航方法 |
CN111367275A (zh) * | 2020-02-18 | 2020-07-03 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种智能驾驶控制方法、装置、系统及存储介质 |
CN112418511A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 上海仙工智能科技有限公司 | 一种跨楼层机器人调度方法和系统 |
CN112946323A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-06-11 | 任俊儒 | 一种实时动态高精度步行导航方法、装置及相关组件 |
CN117387629A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 广东车卫士信息科技有限公司 | 室内导航路线生成方法及系统 |
CN117387629B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-12 | 广东车卫士信息科技有限公司 | 室内导航路线生成方法及系统 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |