基于空间认知的智能导航方法研究
| 论文的主要创新点 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 图索引 | 第14-15页 |
| 表索引 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-39页 |
| ·选题背景与意义 | 第16-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-36页 |
| ·路径规划算法 | 第21-28页 |
| ·常规最短路径算法 | 第22-25页 |
| ·认知导向的最优路径 | 第25-28页 |
| ·路径引导方法 | 第28-33页 |
| ·基于转向的路径引导 | 第28-30页 |
| ·融合知识的路径引导 | 第30-33页 |
| ·路径信息具象化 | 第33-36页 |
| ·路径信息的图形表达 | 第33-34页 |
| ·路径信息的语言表达 | 第34-36页 |
| ·本文的研究内容 | 第36-37页 |
| ·本文的组织结构 | 第37-39页 |
| 第2章 空间认知与导航 | 第39-65页 |
| ·认知环境特征化 | 第39-42页 |
| ·特征化与复杂度 | 第39-41页 |
| ·特征化主要意义 | 第41-42页 |
| ·空间认知本体 | 第42-54页 |
| ·空间认知要素 | 第42-44页 |
| ·地标及其分类 | 第44-48页 |
| ·地标的特征 | 第45-46页 |
| ·地标的分类 | 第46-48页 |
| ·定性空间关系 | 第48-51页 |
| ·定性拓扑关系 | 第48-49页 |
| ·定性方向关系 | 第49-50页 |
| ·定性距离关系 | 第50页 |
| ·综合关系模型 | 第50-51页 |
| ·空间关系语言 | 第51页 |
| ·空间参考系统 | 第51-54页 |
| ·参考系统的分类 | 第52-53页 |
| ·参考系统的选择 | 第53-54页 |
| ·导航相关认知理论 | 第54-63页 |
| ·空间组合理论 | 第55-57页 |
| ·空间分层理论 | 第57-60页 |
| ·空间交际理论 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第3章 基于POI数据的分层地标提取 | 第65-85页 |
| ·相关研究背景 | 第65-67页 |
| ·地标提取的意义 | 第65-66页 |
| ·地标提取的方法 | 第66-67页 |
| ·POI显著性的衡量 | 第67-72页 |
| ·公众认知 | 第68-69页 |
| ·空间分布 | 第69-70页 |
| ·个体特征 | 第70-71页 |
| ·度量模型 | 第71-72页 |
| ·POI显著度的计算 | 第72-77页 |
| ·公众认知度问卷调查 | 第72-74页 |
| ·多密度空间聚类 | 第74-76页 |
| ·特征属性规格化 | 第76-77页 |
| ·实验与分析 | 第77-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第4章 基于分层强化学习的自适应路径规划 | 第85-111页 |
| ·相关背景知识 | 第86-95页 |
| ·强化学习 | 第87-90页 |
| ·强化学习的基本原理 | 第87-88页 |
| ·强化学习的基本方法 | 第88-90页 |
| ·分层强化学习 | 第90-95页 |
| ·半马氏过程 | 第90-91页 |
| ·分层与抽象 | 第91-92页 |
| ·经典的HRL方法 | 第92-95页 |
| ·最优路径选择标准 | 第95-96页 |
| ·基于网络Voronoi图的分层强化学习 | 第96-102页 |
| ·即时奖励方程 | 第97-98页 |
| ·预学习 | 第98-99页 |
| ·发现子目标 | 第98页 |
| ·构造分层Option | 第98-99页 |
| ·实时学习 | 第99-101页 |
| ·更新Q值 | 第100-101页 |
| ·追溯最优路径 | 第101页 |
| ·适应环境变化 | 第101-102页 |
| ·永久性变化 | 第101-102页 |
| ·随机性变化 | 第102页 |
| ·实验与分析 | 第102-109页 |
| ·参数设置 | 第103-105页 |
| ·子目标分层 | 第105-107页 |
| ·算法性能分析 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 第5章 面向自然语言的自适应路径引导 | 第111-132页 |
| ·认知导向的路径引导 | 第112-115页 |
| ·路径引导的方法 | 第112-113页 |
| ·路径引导的特征 | 第113-114页 |
| ·路径引导与地标 | 第114-115页 |
| ·面向自然语言的路径表达框架 | 第115-119页 |
| ·指示单元的引导目的 | 第115-116页 |
| ·指示单元的参考对象 | 第116-117页 |
| ·指示单元的空间关系 | 第117-118页 |
| ·指示单元的时序特征 | 第118-119页 |
| ·指示单元的多粒度性 | 第119页 |
| ·自适应路径引导的实现方法 | 第119-124页 |
| ·地标提取 | 第120-121页 |
| ·生成多粒度指示单元 | 第121-123页 |
| ·多层特征指示单元 | 第122页 |
| ·多层位置指示单元 | 第122-123页 |
| ·关联两类指示单元 | 第123页 |
| ·选择最合适指示单元 | 第123-124页 |
| ·实验与分析 | 第124-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 第6章 结论与展望 | 第132-136页 |
| ·研究内容总结 | 第132-133页 |
| ·论文的创新点 | 第133-134页 |
| ·后续研究展望 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-149页 |
| 发表及待发表论文 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
