| 论文创新点 | 第6-12页 |
| 摘要 | 第12-14页 |
| Abstract | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第17-38页 |
| 1.1 研究的背景与动机 | 第18-23页 |
| 1.2 研究的目标与意义 | 第23-25页 |
| 1.2.1 研究的边界 | 第23页 |
| 1.2.2 研究的目标与意义 | 第23-25页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第25-34页 |
| 1.3.1 室内位置信息表达模型 | 第25-28页 |
| 1.3.2 室内空间提取方法 | 第28-31页 |
| 1.3.3 室内动态场景导航方法 | 第31-34页 |
| 1.3.4 现状与趋势分析 | 第34页 |
| 1.4 研究内容与组织结构 | 第34-38页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第34-35页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第35-38页 |
| 第2章 室内多维位置信息模型 | 第38-51页 |
| 2.1 概述 | 第38-39页 |
| 2.2 室内位置信息UML描述模型 | 第39-41页 |
| 2.3 室内参照系统 | 第41-42页 |
| 2.3.1 室内空间参照系 | 第41-42页 |
| 2.3.2 时间参照系和生命周期 | 第42页 |
| 2.4 室内绝对位置 | 第42页 |
| 2.5 室内相对位置 | 第42-46页 |
| 2.6 室内位置描述样例 | 第46-50页 |
| 2.6.1 室内绝对位置描述示例 | 第46-48页 |
| 2.6.2 室内相对位置描述样例 | 第48-50页 |
| 2.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 复杂三维室内空间提取方法 | 第51-72页 |
| 3.1 概述 | 第51-52页 |
| 3.2 复杂室内空间定义 | 第52-57页 |
| 3.2.1 语义定义 | 第52-55页 |
| 3.2.2 几何定义 | 第55-57页 |
| 3.3 由粗到精的三维室内空间提取算法 | 第57-64页 |
| 3.3.1 算法概述 | 第57-58页 |
| 3.3.2 体素化 | 第58-60页 |
| 3.3.3 粗提取 | 第60-62页 |
| 3.3.4 精提取 | 第62-64页 |
| 3.4 实验与分析 | 第64-71页 |
| 3.4.1 精度分析 | 第64-65页 |
| 3.4.2 效率分析 | 第65-68页 |
| 3.4.3 室内空间提取结果分析 | 第68-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 复杂室内环境智能导航方法 | 第72-105页 |
| 4.1 概述 | 第72-76页 |
| 4.2 复杂室内环境动态场模型 | 第76-83页 |
| 4.2.1 室内动态场景关键要素 | 第76-79页 |
| 4.2.2 概念模型 | 第79-81页 |
| 4.2.3 逻辑模型 | 第81-83页 |
| 4.3 变化感知的室内导航方法 | 第83-92页 |
| 4.3.1 室内导航网格的综合权重评定 | 第85-89页 |
| 4.3.2 面向个体基于A~*的室内导航路线动态生成 | 第89-90页 |
| 4.3.3 基于k-means的导航过程中拥堵和停滞等事件的变化感知 | 第90-92页 |
| 4.4 实验与分析 | 第92-103页 |
| 4.4.1 实验数据介绍 | 第92-94页 |
| 4.4.2 模拟与分析 | 第94-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第5章 结论与展望 | 第105-107页 |
| 5.1 结论 | 第105-106页 |
| 5.2 展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-114页 |
| 附录: 攻读博士学位期间的论文发表和科研工作 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116页 |