一種生成室內定位導航圖模型的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及室內定位技術領域，尤其涉及一種生成室內地圖模型的方法，方法包括：獲取慣性測量傳感器組在室內第一區(qū)域內采集到的眾包數(shù)據(jù)；根據(jù)眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的行進軌跡，并獲得位于行進軌跡中的多個活動路標；利用各活動路標之間的空間關系構建區(qū)段；推算出各區(qū)段在第一區(qū)域內的分布位置，并根據(jù)各區(qū)段在第一區(qū)域內的分布位置，生成與第一區(qū)域對應的地圖模型。本發(fā)明實現(xiàn)了自動生成地圖模型，無需依靠人工繪制和維護，省時省力，同時，由于眾包數(shù)據(jù)擁有數(shù)據(jù)量大、信息內容廣、實時性好的優(yōu)點，使得根據(jù)眾包數(shù)據(jù)建立的地圖模型準確性更高。
【專利說明】
一種生成室內定位導航圖模型的方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及室內定位技術領域，尤其涉及一種生成室內定位導航圖模型的方法。
【背景技術】
[0002] 隨著人們活動的室內空間越來越龐大和復雜，興趣點越來越豐富，停車場、商場、 機場等場所的定位和導航需求日趨強烈。圖模型在室內空間位置服務方面扮演著極其重要 的角色，如室內輔助定位、導航、基于位置的查詢等。
[0003] 現(xiàn)有的室內地圖模型往往依靠人工進行繪制和維護，不僅費時費力，而且容易產 生錯誤，從而導致地圖模型準確性低。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明通過提供一種生成室內定位導航圖模型的方法，解決了現(xiàn)有技術中依靠人 工繪制室內地圖模型所存在的費時費力、準確性低的技術問題。
[0005] 本發(fā)明實施例提供了一種生成室內地圖模型的方法，所述方法包括：
[0006] 獲取慣性測量傳感器組在室內第一區(qū)域內采集到的眾包數(shù)據(jù)；
[0007] 根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的行進軌跡，并獲得位于所述行進軌跡中的 多個活動路標；
[0008] 利用各活動路標之間的空間關系構建區(qū)段；
[0009]推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布位置，并根據(jù)各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的 分布位置，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型。
[0010]優(yōu)選的，所述根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的行進軌跡，包括：
[0011] 根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，分別推算不同用戶在不同時刻下的行進位置；
[0012] 根據(jù)不同用戶在各時刻下的行進位置，生成不同用戶的行進軌跡。
[0013] 優(yōu)選的，所述獲得位于所述行進軌跡中的多個活動路標，包括：
[0014] 分別捕獲各個行進軌跡中的候選路標；
[0015] 對所有候選路標進行聚類，獲得多個活動路標。
[0016] 優(yōu)選的，所述活動路標的類型為區(qū)域拐角點、通道交叉點、門轉彎處、區(qū)域轉彎死 角或樓層跨越處。
[0017] 優(yōu)選的，在所述利用各活動路標之間的空間關系構建區(qū)段之前，所述方法還包括：
[0018] 根據(jù)各活動路標之間的識別碼、位置和間隔距離，建立各活動路標之間的空間關 系。
[0019] 優(yōu)選的，所述推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布位置，包括：
[0020] 根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段，推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域中 的分布位置。
[0021] 優(yōu)選的，所述根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段，推算出各區(qū)段在所 述第一區(qū)域中的分布位置，包括：
[0022] 根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段的方向信息，確定出各區(qū)段的置信 值；
[0023] 分別根據(jù)各區(qū)段的置信值，確定出各區(qū)段的類型；
[0024] 根據(jù)各區(qū)段的類型，推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分布位置。
[0025] 優(yōu)選的，所述方向信息包括扭曲度、相鄰斜率多樣性和相鄰密度。
[0026]優(yōu)選的，所述根據(jù)各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分布位置，生成與所述第一區(qū)域對 應的地圖模型，包括：
[0027]根據(jù)所述第一區(qū)域內各區(qū)段的分布位置以及各區(qū)段的類型，推算出各區(qū)段的邊 界；
[0028]對各區(qū)段的邊界進行整合和平滑處理，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型。
[0029] 優(yōu)選的，在所述生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型之后，所述方法還包括：
[0030] 實時更新所述眾包數(shù)據(jù)，并根據(jù)更新后的所述眾包數(shù)據(jù)對所述地圖模型進行更 新。
[0031] 本發(fā)明實施例中的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優(yōu)點：
[0032] 本發(fā)明利用獲取到的室內第一區(qū)域內的眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶在第一區(qū)域內 的行進軌跡，并結合不同用戶的行進軌跡構建區(qū)段，最終根據(jù)各區(qū)段在第一區(qū)域內的分布 位置生成第一區(qū)域的地圖模型，從而實現(xiàn)了自動生成地圖模型，無需依靠人工繪制和維護， 省時省力，同時，由于眾包數(shù)據(jù)擁有數(shù)據(jù)量大、信息內容廣、實時性好的優(yōu)點，使得根據(jù)眾包 數(shù)據(jù)建立的地圖模型準確性更高。
【附圖說明】
[0033] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù) 提供的附圖獲得其他的附圖。
[0034] 圖1為本發(fā)明實施例中一種生成室內定位導航圖模型的方法的流程圖。
[0035] 圖2為本發(fā)明實施例中區(qū)段類型為組合區(qū)域的示意圖。
【具體實施方式】
[0036] 為解決現(xiàn)有技術中依靠人工繪制室內地圖模型所存在的費時費力、準確性低的技 術問題，本發(fā)明提供一種生成室內定位導航圖模型的方法。
[0037] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0038] 參見圖1，本發(fā)明實施例提供的生成室內地圖模型的方法包括以下步驟：
[0039] 步驟101:獲取慣性測量傳感器組在室內第一區(qū)域內采集到的眾包數(shù)據(jù)。
[0040] 通常，移動終端內集成有多種慣性測量傳感器，在本發(fā)明實施例中，由多個慣性測 量傳感器組成慣性測量傳感器組，眾包數(shù)據(jù)中包含慣性測量傳感器組中各個慣性測量傳感 器在不同時刻下采集得到的傳感器數(shù)據(jù)，眾包數(shù)據(jù)中包含的數(shù)據(jù)通常來自于不同的用戶。 其中，慣性測量傳感器組包括陀螺儀和磁力計中的至少一種，以及加速度計。例如，慣性測 量傳感器組中包括陀螺儀、磁力計和加速度計，或，慣性測量傳感器組中包括陀螺儀和加速 度計，或，慣性測量傳感器組中包含磁力計和加速度計。
[0041] 在完成步驟101之后，執(zhí)行步驟102:根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的行進軌 跡，并獲得位于所述行進軌跡中的多個活動路標。
[0042] 具體來講，步驟102包括：
[0043] 根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，分別推算不同用戶在不同時刻下的行進位置；
[0044] 根據(jù)不同用戶在各時刻下的行進位置，生成不同用戶的行進軌跡。
[0045] 在本發(fā)明實施例中，在根據(jù)眾包數(shù)據(jù)推斷不同用戶的行進軌跡的過程中，對于每 個用戶而言，首先，推斷該用戶在不同時刻下的行進位置，具體的，可以采用利用行人航位 推算方法對用戶的行進位置進行推算，在分別得到各時刻下的用戶的行進位置之后，根據(jù) 各時刻下的用戶的行進位置，生成用戶的行進軌跡。
[0046] 在具體實施過程中，推算不同時刻下用戶的行進位置，對應記錄不同時刻下的步 1丁事件為se。在η時刻下單個步彳丁事件se n可以表不為：其中，A 9n 是朝向改變量，IX表示當前步行事件是否為候選活動路標，若當前步行事件是候選活動路 標，則LC為1，若當前步行事件不是候選活動路標，則LC為0。&和 7"用于表征η時刻下的平面 的推算位置，χη為以第一區(qū)域的平面圖建立坐標系下推算位置的橫坐標，y n為該坐標系下推 算位置的縱坐標，ζη*η時刻的樓層位置，具體的，&和^的計算公式如下：
[0047] Xn = Xn-l+sl ? cos Δ θη-1
[0048] yn=yn-i+sl · sin Δ θη-ι
[0049 ]其中，xn-1和y n-1分別為n時刻的前一時刻的推算位置的橫、縱坐標，s 1表不用戶的 單步步長，△ Θη表示η時刻的前一時刻朝向的改變量。根據(jù)眾包數(shù)據(jù)中采集到的所有時刻 下的步行事件的集合生成用戶的行進軌跡，該行進軌跡即為推算出的用戶的行進軌跡。在 推算出行進軌跡的同時還可以生成與行進軌跡相對應的行進軌跡圖。另外，在已知初始樓 層的前提下，根據(jù)當前步行事件的活動路標和加速度計采集到的數(shù)據(jù)即可計算出用戶當前 所處樓層位置。由于本申請的se n中包括x、y和ζ三個變量，因此，在建立地圖模型時能夠實 現(xiàn)構建2. ?的圖模型。
[0050]在本發(fā)明實施例中，推算各個用戶的行進軌跡的同時實時捕獲用戶在行進軌跡中 的候選路標，候選路標的類型為區(qū)域拐角點、通道交叉點、門轉彎處、區(qū)域轉彎死角或樓層 跨越處，樓層跨越處包括樓梯、電梯或滑梯的樓層跨越處。在完成對候選路標的捕獲后，通 過對所有候選路標進行聚類，獲得多個活動路標，具體的，可以采用基于距離的K均值聚類 算法聚類候選路標以獲得活動路標，活動路標與候選路標的類型相同。具體來講，例如，眾 包數(shù)據(jù)中包含第一用戶、第二用戶和第三用戶的數(shù)據(jù)，根據(jù)眾包數(shù)據(jù)能夠推算出第一用戶 的行進軌跡、第二用戶的行進軌跡和第三用戶的行進軌跡，在推算第一用戶的行進軌跡的 過程中捕獲第一用戶的行進軌跡中的候選路標得到第一候選路標和第二候選路標，在推算 第二用戶的行進軌跡的過程中捕獲第二用戶的行進軌跡中的候選路標得到第三候選路標、 第四候選路標和第五候選路標，在推算第三用戶的行進軌跡的過程中捕獲第三用戶的行進 軌跡中的候選路標得到第六候選路標，對第一候選路標、第二候選路標、第三候選路標、第 四候選路標、第五候選路標和第六候選路標采用基于距離的K均值聚類進行聚類，從而確定 出多個活動路標。
[0051] 在完成步驟102之后，執(zhí)行步驟103:利用各活動路標之間的空間關系構建區(qū)段。
[0052] 在本發(fā)明實施例中，基于獲得的所有活動路標構建區(qū)段。行進軌跡中的各個活動 路標之間具有空間關系，具體的，可以根據(jù)各活動路標之間的識別碼、位置和間隔距離，建 立各活動路標之間的空間關系，從而，行進軌跡中的活動路標L可以由以下元組進行表示：
[0053] 1? 去 I歡
[0054] 其中，ID為活動路標L的識別碼，X為活動路標L在上述坐標系下的推算位置的橫坐 標，y為活動路標L在上述坐標系下的推算位置的縱坐標，X和y通過基于距離的K均值聚類算 法，聚類與該活動路標L對應的所有候選路標的位置獲得，z為樓層，ID adj為與活動路標L相 鄰的活動路標Uy的識別碼，活動路標Ladj為與活動路標L相對應的時刻的下一時刻的活動 路標，D adj為活動路標L與Uy之間的間隔距離。需要說明的是，本申請中所講的兩個相鄰的 活動路標具體是指兩個在時間上相鄰的活動路標，例如，第一活動路標對應第一時刻，第二 活動路標對應第二時刻，若第一時刻為第二時刻的上一時刻，則第一活動路標與第二活動 路標相鄰。在本申請中，兩個相鄰的活動路標之間的間隔距離可以通過計算兩個活動路標 之間的歐式距離得到。
[0055] 進一步，在建立出各活動路標之間的空間關系之后，進行區(qū)段構建，具體的，區(qū)段S 可以用以下元組進行表示：
[0056] S ：-： |
[0057] 其中，Ls為區(qū)段的起始端點所對應的活動路標，Le為區(qū)段的結束端點所對應的活動 路標，Layout為區(qū)段類型，區(qū)段的類型包括狹長區(qū)域和開闊區(qū)域，以及組合區(qū)域，當區(qū)段類 型為組合區(qū)域時，表明該區(qū)段中既包括狹長區(qū)域也包括開闊區(qū)域。E為行進軌跡中從LjlJU 所對應的軌跡片段的集合，其中，一個區(qū)段對應的軌跡片段的數(shù)量可以通過聚類候選路標 的軌跡數(shù)量來確定，即，直接連接LjljU之間的所有軌跡片段。subs為區(qū)段中包含的子區(qū)段 的集合，subs是針對組合區(qū)域而言的，在區(qū)段類型為狹長區(qū)域或開闊區(qū)域時，subs均為空， 在區(qū)段類型為組合區(qū)域時，subs不為空，subs包括:一個狹長的通道或過道，以及一個開闊 的二維區(qū)域。
[0058] 在本發(fā)明實施例中，由于活動路標的類型包括區(qū)域拐角點、通道交叉點、門轉彎 處、區(qū)域轉彎死角和樓層跨越處，因此，活動路標不僅包括通道之間的交點，也包括通道和 開闊區(qū)域的交點，例如，用戶在通道上拐彎進入一個空房間。本申請中的區(qū)段具體指的是兩 個相鄰的活動路標之間的連接，一個區(qū)段即為兩個相鄰的活動路標之間的一維抽象區(qū)域。 當某一區(qū)段對應通道或過道，則該區(qū)段的類型為狹長區(qū)域，當某一區(qū)段對應開闊的二維區(qū) 域，則該區(qū)段的類型為開闊區(qū)域。當某一區(qū)段中既包括通道又包括開闊的二維區(qū)域，則該區(qū) 段的類型為組合區(qū)域，例如，用戶從一個活動路標所在位置進入一個房間，然后自由移動到 相鄰的下一個活動路標處。需要說明的是，當用戶進入一個房間，而該房間只有一個門，進 出都必須經過這個門，這種情況下所對應的相鄰的兩個活動路標是相同的。
[0059] 進一步，對于區(qū)段中包含的子區(qū)段，如圖2所示，對于相鄰的兩個活動路標LjPU， 活動路標Ls的推算位置為A，活動路標U的推算位置為B，A和B之間有兩條路徑，一條為開闊 區(qū)域，經開闊區(qū)域可以自由的從A移動到B，另一條為走廊，走廊即為狹長區(qū)域，由此可見，活 動路標Ls和U所對應的區(qū)段的類型即為組合區(qū)域，類型為組合區(qū)域的區(qū)段包含兩個子區(qū)段。
[0060] 在完成步驟103之后，執(zhí)行步驟104:推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布位置， 并根據(jù)各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布位置，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型。
[0061] 具體來講，根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段，推算出各區(qū)段在所述 第一區(qū)域中的分布位置。進一步，根據(jù)行進軌跡中與區(qū)段對應的軌跡片段的方向信息，確定 出與區(qū)段對應的置信值，分別根據(jù)各區(qū)段的置信值，確定出各區(qū)段的類型，再根據(jù)各區(qū)段的 類型，推算出各區(qū)段在第一區(qū)域中的分布位置。其中，軌跡片段的方向信息包括扭曲度、相 鄰斜率多樣性和相鄰密度。
[0062] 本申請的扭曲度是指軌跡彎曲的頻率與角度，用戶在行進過程中，往往直接從通 道的一端移動到另一端，或者移動到其他通道，在通道上的軌跡片段通常表現(xiàn)為具有輕微 扭曲，而軌跡看起來卻是一條直線，由于軌跡出現(xiàn)波動是不可避免的，因此，本申請通過測 量一個軌跡片段中顯著轉彎的數(shù)量來評價彎曲的頻率和顯著度。具體的，在計算一個軌跡 片段的扭曲度時，先將軌跡片段分割為若干子片段，對于軌跡中的彎曲部分，分割后得到的 子片段均可被看做直線，采用基于朝向變化的分割算法，根據(jù)軌跡片段中運動方向的變化， 將連續(xù)的軌跡片段進行劃分，軌跡片段seg n與子片段e之間的關系可以表示為：
[0063] 貧級轉々舍、游'級找
[0064] 其中，pstart為segn的起點的坐標，Pend為軌跡片段segn的終點的坐標，dthre為分割的 角度閾值，通常角度閾值dthre為30°。為消除軌跡突變對扭曲度的計算所造成的影響，在將 軌跡片段分割成若干子片段之后，過濾掉片段長度短且無法描述的子片段，由于這類子片 段包含的信息少，因此，將這類子片段過濾后，能夠消除突變所帶來的影響。最后，軌跡片段 的扭曲度DC可以表示為:DC e = Count(e · seg)-l，其中，Count(e · seg)為軌跡片段中子片 段的數(shù)量，軌跡片段的扭曲度的值越大，則表明該軌跡片段的顯著轉角點越多，該軌跡片段 是通道的可能性越小。
[0065] 本申請的相鄰斜率多樣性是軌跡片段的鄰近斜率密度的總和。具體的，首先，每個 區(qū)段Sn對應的軌跡片段集合E可以分割成多個軌跡片段子集合，接著，自定義數(shù)值γ，當以 一個軌跡片段子集合中的某一軌跡片段se gl的中心點為圓心時，將γ作為半徑，若軌跡片 段子集合中存在另一軌跡片段segj，其中，Dist(segi，segj)〈 γ，即，segi與segj之間的歐式 距離小于γ，貝lj，將segj確定為segi的相鄰片段，即，》，_neighori為segi的鄰近 片段的集合，segj和neighori都來自 segi周圍的一個neighorhoodi，neighorhoodi為segi和 neighori的集合，從而，segi的鄰近斜率密度SDi可以利用segi的標準差進行表示，具體公式 如下：
[0068] 其中，Slope(segi)為segi的斜率，N是neighorhoodi中軌跡片段的數(shù)量。
[0069] 進一步，相鄰斜率多樣性SDe的計算公式為：
.，:M為segi中包含的子 片段e的數(shù)量。
[0070] 本申請的相鄰密度ND的計算公式為：
[0071]進一步，區(qū)段的置信值計算公式如下：
[0072] CPe = Wde* ( DCe-1 ) +Wsd* SDe+Wnd* ( NDe_NDavg )
[0073] 其中，W&為扭曲度的權重，Wsd為相鄰斜率多樣性的權重，Wnd為相鄰密度的權重， ND avg是指平均鄰近密度。根據(jù)CPe可以識別出區(qū)段5"是否為通道片段，之后根據(jù)Sn · E確定區(qū) 段Sn的具體布局。
[0074] 進一步，根據(jù)第一區(qū)域內各區(qū)段的分布位置以及各區(qū)段的類型，推算出各區(qū)段的 邊界，對各區(qū)段的邊界進行整合和平滑處理，生成與第一區(qū)域對應的地圖模型。其中，對于 開闊區(qū)域，通過計算點云密度，利用基于閾值的濾波器，去除所有的區(qū)段與子區(qū)段中較分散 的估計點，排出定位誤差造成的異常值，然后，根據(jù)剩余的點云，使用ashape方法估計開闊 區(qū)域的邊界，對于狹長區(qū)域則直接估計邊界。
[0075] 在本發(fā)明實施例中，在所述生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型之后，所述方法 還包括：
[0076] 實時更新所述眾包數(shù)據(jù)，并根據(jù)更新后的所述眾包數(shù)據(jù)對所述地圖模型進行更 新。
[0077] 上述本申請實施例中的技術方案，至少具有如下的技術效果或優(yōu)點：
[0078] 本發(fā)明利用獲取到的室內第一區(qū)域內的眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶在第一區(qū)域內 的行進軌跡，并結合不同用戶的行進軌跡構建區(qū)段，最終根據(jù)各區(qū)段在第一區(qū)域內的分布 位置生成第一區(qū)域的地圖模型，從而實現(xiàn)了自動生成地圖模型，無需依靠人工繪制和維護， 省時省力，同時，由于眾包數(shù)據(jù)擁有數(shù)據(jù)量大、信息內容廣、實時性好的優(yōu)點，使得根據(jù)眾包 數(shù)據(jù)建立的地圖模型準確性更高。
[0079]盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造 性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu) 選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。
[0080]顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精 神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍 之內，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內。
【主權項】
1. 一種生成室內地圖模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取慣性測量傳感器組在室內第一區(qū)域內采集到的眾包數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的行進軌跡，并獲得位于所述行進軌跡中的多個 活動路標； 利用各活動路標之間的空間關系構建區(qū)段； 推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布位置，并根據(jù)各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布 位置，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型。2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，推算出不同用戶的 行進軌跡，包括： 根據(jù)所述眾包數(shù)據(jù)，分別推算不同用戶在不同時刻下的行進位置； 根據(jù)不同用戶在各時刻下的行進位置，生成不同用戶的行進軌跡。3. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得位于所述行進軌跡中的多個活動路 標，包括： 分別捕獲各個行進軌跡中的候選路標； 對所有候選路標進行聚類，獲得多個活動路標。4. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述活動路標的類型為區(qū)域拐角點、通道交 叉點、門轉彎處、區(qū)域轉彎死角或樓層跨越處。5. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用各活動路標之間的空間關系構建 區(qū)段之前，所述方法還包括： 根據(jù)各活動路標之間的識別碼、位置和間隔距離，建立各活動路標之間的空間關系。6. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域內的分布 位置，包括： 根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段，推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分 布位置。7. 如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌 跡片段，推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分布位置，包括： 根據(jù)所述行進軌跡中與各區(qū)段對應的軌跡片段的方向信息，確定出各區(qū)段的置信值； 分別根據(jù)各區(qū)段的置信值，確定出各區(qū)段的類型； 根據(jù)各區(qū)段的類型，推算出各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分布位置。8. 如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述方向信息包括扭曲度、相鄰斜率多樣性 和相鄰密度。9. 如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各區(qū)段在所述第一區(qū)域中的分布位 置，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型，包括： 根據(jù)所述第一區(qū)域內各區(qū)段的分布位置以及各區(qū)段的類型，推算出各區(qū)段的邊界； 對各區(qū)段的邊界進行整合和平滑處理，生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模型。10. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成與所述第一區(qū)域對應的地圖模 型之后，所述方法還包括： 實時更新所述眾包數(shù)據(jù)，并根據(jù)更新后的所述眾包數(shù)據(jù)對所述地圖模型進行更新。
【文檔編號】G01C21/20GK106017476SQ201610545874
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月12日
【發(fā)明人】尚建嘎, 程穩(wěn), 武永峰, 余芳文, 周智勇
【申請人】中國地質大學（武漢）