CN113010160A - 一种基于SysML的智慧城市场景建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其步骤包括：步骤A：对智慧城市应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素；步骤B：通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型；步骤C：使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型。本发明实现了数字化建模代替设计文档，使对系统结构、功能、性能、参数等的描述更加清晰明了，提高了沟通效率和理解力，有利于驱动仿真和模型验证；有利于建模的准确性和覆盖性，实现碎片化应用场景的统一描述；快速构建新的智慧城市应用场景，减少应用场景建设过程中的资源浪费。

Description

一种基于SysML的智慧城市场景建模方法

技术领域

本发明提供一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，尤其是涉及一种用基于模型的系统工程方法和SysML建模语言来描述智慧城市不同场景下需求与功能的方法，属于系统建模方法领域。

背景技术

近些年来随着云计算、物联网等技术的不断发展和应用，使得实现全面感知、可靠传递和智能化处理已经成为可能，现代城市已经不断进化为一类复杂开放的巨系统，智慧城市即是在新一代信息技术发展、知识社会创新下的新的城市形态。基于互联网、云计算以及大数据、社交网络、综合集成法等新一代信息技术，智慧城市可以实现全面感知、泛在互联、智能融合以及持续创新。然而目前智慧城市应用场景中，基础软硬件存在严重的碎片化问题，原因在于建设时大多以项目形式进行感知终端、传感器、边缘计算节点等设备铺设，不同单位设计差异导致持续性较差，且项目间相互独立，造成大量的资源浪费（数据、设备、软件等）。综上所述，要解决基础软硬件的碎片化问题，就必须先使用统一的建模语言，建立通用的智能感知信息模型，解决场景碎片化问题，以此来指导后续智慧城市物联网架构设计。

传统的系统工程建模方法采用的是基于文档的系统工程方法，通过使用一系列基于自然语言的、以文本格式为主的文档组成系统架构，然而随着时间的推进，基于文档的系统工程必然会产生大量的不同版本的文档，这不仅会给文档的管理和信息的查找、更改带来困难，而且难以保证相关信息在不同文档中的一致性。因此，基于模型的系统工程（MBSE）成为一种解决上述问题的重要手段。此外，现有的针对复杂系统的建模方法包括复杂网络、Petri网、元模型方法等等，但是这些针对复杂系统的建模方法用作智慧城市的场景建模在有效性和合理性上存在问题。因此，MBSE方法在对智慧城市的场景建模上具有天然的优越性和适配性。

统一建模语言UML（United Modeling Language）是面向对象的标准建模语言，自1997年11月17日被OMG（Object Management Group）批准为标准以来，UML已经获得工业界、科技界和应用界的广泛支持。同时UML自身也在不断地发展和完善，目前的最新版本是UML2.0。因此，为了满足系统工程的实际需要，国际系统工程学会INCOSE（InternationalCouncil on Systems Engineering）和对象管理组织OMG决定在对UML2.0的子集进行重用和扩展的基础上，提出一种新的系统建模语言——SysML（Systems Modeling Language），作为系统工程的标准建模语言。和UML用来统一软件工程中使用的建模语言一样，SysML的目的是统一系统工程中使用的建模语言，该语言形式化表示方法的好处有：首先提高了描述的正确性；其次减少了描述的二义性和不一致性；最后增强了描述的可读性。但语言的完全形式化是极为复杂的，为了保持描述的清晰易懂，SysML和UML一样在给出自身的语义说明时采用了半形式化的描述方法。

本发明为解决智慧城市的场景建模的问题提出了一种行之有效的方法。本发明针对智慧城市场景模型描述采用了基于模型的系统工程方法，采用SysML语言对智慧城市的场景进行统一建模。通过该建模方法将需求、设计、测试等所有信息元素在一个统一的模型中紧密联系，并以不同的视图形式展现给不同人员，一方面避免了系统元素间的不一致性，另一方面为各方人员提供了一个直观的设计交流工具，有效地解决了传统基于文档的系统工程方法在智慧城市场景建模中存在的问题。这些图形由系统建模语言的语法和语义来定义，既便于人的阅读，也便于计算机理解和处理。通过自上而下地在系统的不同层次反复应用这一过程，可以深入到系统最底层，把描述最底层元素的图形语言集成起来，形成一个完整的系统架构模型。

发明内容

针对智慧城市的场景建模的问题，本发明的目的在于提供一种采用SysML建模语言来描述智慧城市不同场景下需求与功能的基于模型的系统工程的建模方法。

本发明提供的方法可以指导智慧城市的场景建模。考虑到智慧城市是一种多场景、多角色、多功能的复杂系统，为满足智慧城市应用场景的多样化功能设计需求，需要通过各种动静态参数，形成场景描述模型，实现碎片化应用场景的统一描述，指导智慧城市应用场景的物联网架构设计，为智慧城市的建设提供支撑。

为了实现以上目的，本发明提出的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其步骤包括：

步骤A：对智慧城市应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素；

步骤B：通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型；

步骤C：使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型；

步骤A中所述的“对智慧城市应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素”，其具体含义为：一个应用场景的现实域模型包含智慧城市中的各类设备、各种活动、参与角色等，描述现实域中的某个场景需要根据功能需求，从不同角度、不同维度提取相关场景要素，具体而言智慧城市应用场景的要素主要包括：用户要素、系统要素、环境要素、功能要素、资源要素、服务要素等。各要素的具体含义如下：

1）用户要素

用户要素是指场景建模中的人。该要素不仅包括实际场景中的终端用户（主要在场景中通过终端设备查看、使用场景中的数据信息），还包括在场景中的工作人员，例如维修人员、保障人员、运行人员和管理人员等等。这些工作人员主要为了实现场景中的某些功能要素，而对感知设备、边缘计算节点、终端和云等进行运维管理等等。

2）系统要素

系统要素是指场景建模描述过程中的涉及的硬件设备和软件系统等。硬件要素是指智慧城市中的硬件设备，主要包括感知设备（用于采集场景中的环境场景要素和其他相关场景要素的数据和信息）、边缘计算节点（本质上还是一种数据处理的终端，其主要目的是将部分感知设备采集的数据和信息进行存储和与处理，涉及数据滤波和信号处理等）、终端（将边缘计算节点已经进行完预处理的数据进行整合和存储，为下一步上传云端做准备）、云（通过将终端上传的所有数据和计算资源进行统一管理和调度,构成一个计算资源池用于向相关用户提供按需服务）；软件要素是指为配合硬件要素而开发的相关系统要素。

3）环境要素

环境类场景建模要素是指场景建模描述过程中涉及到环境的部分。在实现单点监测、区域测评、时域测评以及多媒体处理等功能的时候，环境类的场景建模要素主要将场景描述中的环境约束条件进行分析清楚，涉及到的约束条件包括但不限于供电条件、硬件设备的体积约束、投资成本以及公网通讯条件等，通过环境类场景建模要素可以对影响设备参数的内外部环境条件进行分析。

4）功能要素

功能要素是智慧城市应用场景中基本功能的抽象。包含了应用场景中为满足用户需求，设备必须具有基本数据处理能力，多个抽象的基本功能之间可以通过组合方式创建组合功能单元。功能要素可派生出存储、采样、系统管理、运算、通讯以及运维功能，每种功能还可进一步派生，譬如运算功能还可派生出多媒体处理、时域测评、区域测评和单点测评等应对不同场景需求和输入数据的运算功能。

5）资源要素

资源要素是提供智慧城市应用场景建设的资源单元的抽象。资源要素不仅包括应用场景提供的与功能直接相关资源单元的抽象,而且包括现有网络已有的、物联网必须具有的资源的抽象。资源要素可以派生出能源资源、信息资源、数据资源以及经济资源。

6）服务要素

服务要素是提供智慧城市应用场景基本服务的抽象。服务要素不仅包括应用场景提供的与物品之间相关服务所需的功能单元的抽象,而且包括现有网络已有的、物联网必须提供的服务单元抽象,多个服务要素抽象操作之间可以通过服务组合方式创建组合服务功能单元。服务要素可以派生出数据服务、应用服务、管理服务。

步骤B中所述的“通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型”，其具体含义为：基于MBSE方法，采用SysML建模语言来对步骤A中的6种要素及其相互之间的关联关系进行描述，从而建立应用场景的描述模型(模型表现形式包括模型总体框架、需求图、用例图以及活动图)，所述步骤B的具体内容包含以下两个步骤：

步骤B1：根据应用场景的实际情况，采用SysML中的模块定义图建立描述模型的总体框架。

步骤B2：进一步运用需求图、用例图、活动图等SysML语言对场景中各要素及其要素间的依赖关系进行描述。首先，在需求图构建时根据场景中利益相关者（用户要素）的相关需求进行分析，完成场景的功能需求和约束要素初步建模。其次，根据利益相关者（用户要素）的需求进行用例分析，将场景的功能要素进行用例描述，采用黑盒描述将用例与执行者联系起来，并建立起功能要素间的关系（包含：扩展、泛化）。

步骤C中所述的“使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型”，其具体含义为：采用多场景多模式方法来分析对比已有的应用场景描述模型和目前新的应用场景描述模型，根据新的应用场景功能需求对一些已有的方案、设备进行复用，减少终端资源的碎片化，进而建立该新场景的自适应物理模型，所述步骤C的具体内容包含以下三个步骤，完成以下步骤的优化后得到的即为新场景的自适应物理模型，可用于指导该应用场景下的智慧城市物联网架构设计。

步骤C1：在建立新的场景描述模型后，首先判断既有应用场景描述模型的软硬件要素（即整体技术方案）是否满足新场景的技术方案要求，如果不满足，对既有方案重构再匹配场景信息模型。如果满足，则直接使用既有应用场景描述模型的软硬件技术方案。如果满足但感知终端设备的能力远高于需求，则可以通过裁剪方式精准匹配场景信息模型需求。所述“裁剪方式”是指本发明涉及的感知终端设备采用物联网智能感知终端硬件架构采用模块化设计方法，通过不同的总线连接方式接入存储器、高速和低速外设、扩展板卡等，可以根据实际需求实现功能的可裁剪和可重构目标。

步骤C2：在建立新的场景描述模型后，对比分析新场景所需的感知信息在该区域既有场景中是否包含。如果新场景所需的多个感知信息由分布在该区域不同终端的多个传感器采集，则通过云、端或者边侧软件的数据提取功能即可匹配新场景的功能需求。所述“云、端或者边侧软件的数据提取功能”是指利用软件从云端或其他的感知终端的数据库中提取并处理所需的数据，以满足新的场景功能需求，此技术属于已公开的技术范畴，这里不再赘述。

步骤C3：在建立新的场景描述模型后，若需要新布置新的感知终端，则汇总功能需求，并分析现有区域内，其他应用场景所用的感知终端设备是否具有冗余的处理能力，若有则直接将已有的感知终端设备应用于新的场景描述模型，进而减少设备资源的浪费。

（二）有益效果：

本发明具有如下的有益效果：

1.传统基于文本的系统设计方式存在天然局限，导致其越来越难以应对当前的复杂产品设计挑战。依托MBSE方法和SysML建模语言针对智慧城市场景进行建模，实现了数字化建模代替设计文档，使对系统结构、功能、性能、参数等的描述更加清晰明了，提高了沟通效率和理解力，有利于驱动仿真和模型验证；

2.在模型中抽象出智慧城市应用场景的6类要素，可很好的满足场景需求和参数指标需求，有利于建模的准确性和覆盖性，实现碎片化应用场景的统一描述；

3.使用多场景多模式方法来优化新的场景描述模型，使其能够复用已有的技术方案、传感器以及感知终端等资源，快速构建新的智慧城市应用场景，减少应用场景建设过程中的资源浪费。

综上，一种基于SysML的智慧城市场景建模方法能在实际中实现碎片化应用场景的统一描述，提高模型的通用性，有效降低建设成本，指导智慧城市应用场景的物联网架构设计，为智慧城市的建设提供很好的支撑。

附图说明

图1 为本发明所述方法技术方案流程示意图；

图2 为描述模型总体框架示意图，图中不同的连接线代表着模块间的不同关联关系

图3 以环境治理场景为例的“智慧城市物联网架构设计”示意图；

图4 为模型总体框架示意图，图中不同的连接线代表着模块间的不同关联关系；

图5 为智能消防应用场景需求图：

图6 智能消防应用场景用例图；

图7 火灾预警功能的活动图；

图8 为本发明所述智能消防场景火灾预警功能模块的整体工作示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案更加清楚，下面将结合附图及具体实施案例进行详细描述。应当理解，此处所描述的实施实例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

针对智慧城市的场景建模的问题，本发明的目的在于提供一种采用SysML建模语言来描述智慧城市不同场景下需求与功能的基于模型的系统工程的建模方法。本发明提供的方法可以指导智慧城市的场景建模。考虑到智慧城市是一种多场景、多角色、多功能的复杂系统，为满足智慧城市应用场景的多样化功能设计需求，通过各种动静态参数，形成场景描述模型。指导智慧城市应用场景的物联网架构设计，为智慧城市的建设提供很好的支撑。下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。

本发明实施以某市A的智能消防应用场景建模为例，阐述本发明方法。具体来说，该市某老旧楼房内，已针对安全用电、视频安防、常规消防等应用场景部署过相应的感知设备和感知终端，现在需要在其中建立智能消防这一新的应用场景，以满足智慧城市的发展需求，为此需针对该场景建立场景描述模型，用于指导该场景的物联网架构设计。

本发明一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，如图1所示，其步骤如下：

步骤A：对智能消防应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素；

步骤B：通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型；

步骤C：使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型；

步骤A中所述的“对智能消防应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素”，其具体含义为：智能消防应用场景的现实域模型包含各类设备、各种活动、参与角色等，描述现实域中该场景需要根据功能需求，从不同角度、不同维度提取相关要素，具体而言智能消防应用场景的要素主要包括：用户要素、系统要素、环境要素、功能要素、资源要素、服务要素等。各要素的具体描述如下：

1）用户要素

用户要素是指智能消防应用场景建模中的人。该要素包括系统管理员（负责智能消防系统管理）、物业值班员（负责智能消防系统运维）、终端用户（譬如楼房内的住户和消防部门）等。

2）系统要素

系统要素是指场景建模描述过程中的涉及的硬件设备和软件系统等。该要素包括感知设备（用于采集场景中的环境场景要素和其他相关场景要素的数据和信息，譬如温度传感器、湿度传感器、电流传感器、TVOC传感器、二氧化碳传感器、监控摄像头等）、边缘计算节点（主要目的是将部分感知设备采集的数据和信息进行存储和与处理，涉及数据滤波和信号处理等）、终端（将边缘计算节点已经进行完预处理的数据进行整合和存储，为下一步上传云端做准备）、云（通过将终端上传的所有数据和计算资源进行统一管理和调度,构成一个计算资源池用于向相关用户提供按需服务）；软件要素是指为配合硬件要素而开发的相关系统要素。

3）环境要素

环境类场景建模要素是指场景建模描述过程中涉及到环境的部分。在实现系统应用功能的时候，环境类的场景建模要素主要将场景描述中的环境约束条件进行分析清楚，该场景涉及到的约束条件包括投资成本不超过8万元、传感器体积不限、终端及边缘计算节点体积不超过200mm（宽）*200 mm（长）*100 mm（高）、可提供220V交流电、支持GPRS/2G/3G/4G/5G等公网通讯条件。

4）功能要素

功能要素是智慧城市应用场景中功能的抽象。包含了建设该应用场景主要的功能需求。该场景需要实现的功能包括火灾预警、火情趋势分析等。

5）资源要素

资源要素是提供智慧城市应用场景建设的资源单元的抽象。该场景的资源要素包括能源要素（譬如电能）、信息资源（譬如通信网络）、数据资源（譬如传感器可以采集到的二氧化碳/一氧化碳数据、温湿度数据、电流电压数据以及楼栋本身的空间位置数据等）。

6）服务要素

服务要素是提供智慧城市应用场景基本服务的抽象。服务要素提供了满足场景功能的基础支撑，不仅包括应用场景提供的与物品之间相关服务所需的功能单元的抽象,而且包括现有网络已有的、物联网必须提供的服务单元抽象,多个服务要素抽象操作之间可以通过服务组合方式创建组合服务功能单元。该场景的服务要素主要包括存储服务、通信服务、存储服务、采样服务等。

步骤B所述的“通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型”，其具体含义为：基于MBSE方法，采用SysML建模语言来对步骤A中的6种要素及其相互之间的关联关系进行描述，从而建立应用场景的描述模型(模型表现形式包括模型总体框架、需求图、用例图以及活动图)，所述步骤B的具体内容包含以下两个步骤：

步骤B1：根据应用场景的实际情况，采用SysML中的模块定义图建立描述模型的总体框架，如图4，图中不同的连接线代表着模块间的不同关联关系，根据步骤A中对各要素的分析，可以对不同要素进一步泛化，获得更具体的实例。SysML建模语言已为公知技术，在此不予赘述。

步骤B2：进一步运用需求图、用例图、活动图等SysML语言对场景中各要素及其要素间的依赖关系进行描述。首先，在需求图构建时根据场景中利益相关者（用户要素）的相关需求进行分析，完成场景的功能需求和约束要素初步建模。如图5。

然后，根据利益相关者的需求进行用例分析，将场景的功能要素进行用例描述，采用黑盒描述将用例与执行者联系起来，并建立起功能要素间的关系（包含、扩展、泛化等）。用例图中的执行者主要包括场景中用户要素（用户、管理人员、运维人员等）和设备和设备要素（智能感知终端、传感器、云等）。如图6。

活动图是对智慧消防场景中关键的功能活动进行步骤演示，描述出视频监控、环境质量监测、电气线路监测针对火情预警的操作顺序，用于指导智慧消防系统操作逻辑的编写。如图7。

步骤C中所述的“使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型”，其具体含义为：采用多场景多模式方法来分析对比该区域已有的安全用电、视频安防、常规消防等应用场景描述模型和目前新的智能消防应用场景描述模型，根据新的应用场景功能需求对一些已有的方案、设备进行复用，减少终端资源的碎片化，进而建立该新场景的自适应物理模型，所述步骤C的具体内容包含以下三个步骤，完成以下步骤的优化后得到的即为新场景的自适应物理模型，可用于指导该应用场景下的智慧城市物联网架构设计。

步骤C1：在建立新的场景描述模型后，首先判断既有应用场景描述模型的软硬件要素（即整体技术方案）是否满足新场景的技术方案要求。新的智能消防场景需要综合分析电压电流、温湿度、视频等多种数据，已有的传感器、感知终端部署方案无法满足场景需求，所以对既有方案重构再匹配场景描述模型。

步骤C2：在建立新的场景描述模型后，对比分析新场景所需的感知信息在该区域既有场景中是否包含。如果新场景所需的多个感知信息由分布在该区域不同终端的多个传感器采集，则通过云、端或者边侧软件的数据提取功能即可匹配新场景的功能需求。智能消防场景火灾预警功能模块的整体工作示意图如图2所示，由图可知需要下表中的数据，这些数据可从该区域的多个传感器采集，故描述模型中的传感器这可以复用已有的硬件设备。所述“云、端或者边侧软件的数据提取功能”是指利用软件从云端或其他的感知终端的数据库中提取并处理所需的数据，以满足新的场景功能需求，此技术属于已公开的技术范畴，这里不再赘述。

步骤C3：在建立新的场景描述模型后，若需要新布置新的感知终端，则汇总功能需求，并分析现有区域内，其他应用场景所用的感知终端设备是否具有冗余的处理能力，若有则直接将已有的感知终端设备应用于新的场景描述模型，进而减少设备资源的浪费。经分析，已有感知终端设备处理能力有限，传感器接口不足，故仍需部署新的感知终端。

本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。

以上所述，仅为本发明部分具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其步骤包括：

步骤A：对智慧城市应用场景的功能需求进行分析归纳，使用自然语言描述组成场景的要素；

步骤B：通过MBSE方法和SysML建模语言，抽象化描述现实域中的场景以及动静态参数，实现现实域到模型域的映射，建立该场景的描述模型；

步骤C：使用多场景多模式方法来分析步骤B中的场景描述模型，对其进行优化，得到该场景的自适应物理模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其特征在于步骤A中场景的要素主要包括：用户要素、系统要素、环境要素、功能要素、资源要素、服务要素。

3.根据权利要求1所述的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其特征在于步骤B所述的场景的描述模型表现形式包括：模型总体框架、需求图、用例图以及活动图。

4.根据权利要求3所述的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其特征在于步骤B分为两步：

步骤B1：根据应用场景的实际情况，采用SysML中的模块定义图建立描述模型的总体框架；

步骤B2：首先，在需求图构建时根据场景中用户要素的需求进行分析，完成场景的功能需求和约束要素初步建模；

其次，根据用户要素的需求进行用例分析，将场景的功能要素进行用例描述，采用黑盒描述将用例与执行者联系起来，并建立起功能要素间的关系。

5.根据权利要求4所述的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其特征在于步骤B2所述的功能要素间的关系包含：扩展、泛化；执行者由场景中用户要素和设备要素组成，其中用户要素包括：用户、管理人员、运维人员；设备要素包含：智能感知终端、传感器、云。

6.根据权利要求1所述的一种基于SysML的智慧城市场景建模方法，其特征在于步骤C具体内容包含以下三个步骤：

步骤C1：在建立新的场景描述模型后，首先判断既有应用场景描述模型的软硬件要素是否满足新场景的技术方案要求，如果不满足，对既有方案重构再匹配场景信息模型；如果满足，则直接使用既有应用场景描述模型的软硬件技术方案；如果满足但感知终端设备的能力远高于需求，则可以通过裁剪方式精准匹配场景信息模型需求；所述“裁剪方式”是指感知终端设备采用物联网智能感知终端硬件架构采用模块化设计方法，通过不同的总线连接方式接入存储器、高速和低速外设、扩展板卡等，可以根据实际需求实现功能的可裁剪和可重构目标；

步骤C2：在建立新的场景描述模型后，对比分析新场景所需的感知信息在该区域既有场景中是否包含；如果新场景所需的多个感知信息由分布在该区域不同终端的多个传感器采集，则通过云、端或者边侧软件的数据提取功能即可匹配新场景的功能需求；所述“云、端或者边侧软件的数据提取功能”是指利用软件从云端或其他的感知终端的数据库中提取并处理所需的数据，以满足新的场景功能需求；

步骤C3：在建立新的场景描述模型后，若需要新布置新的感知终端，则汇总功能需求，并分析现有区域内，其他应用场景所用的感知终端设备是否具有冗余的处理能力，若有则直接将已有的感知终端设备应用于新的场景描述模型。

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