CN107368911A - 一种基于摆放规则的家具布局方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于摆放规则的家具布局方法。本发明首先，读取户型文件，得到户型信息，绘制户型图；输入训练统计文件，提取家具布局参数；根据预算、家具名称、房间面积、形状从家具数据库中选择家具；根据设定的家具摆放规则初始化家具到合适的房间和位置；调整家具位置得到更好的家具布局并显示家具布局结果；本发明能够根据一套家具布局规则自动生成家具的布局，几秒生成一套户型的多种布局方案，实现了大规模室内场景的自动建模；相比于传统的人为设计，本发明的方案质量更高，人力成本更低。

Description

一种基于摆放规则的家具布局方法

技术领域

本发明涉及智能化设计领域，尤其涉及一种基于摆放规则的家具布局方法。

背景技术

现有技术方案一是一种用户手工拖拽家具实现布局的方法；

具体操作如下：用户挑选物品，将物品放置到空间中，根据用户的喜好和主观意愿完成空间布置。该技术的缺点是：手工挑选布置物品速度慢，挑选过程长，需要大量的人力成本；质量不可控，搭配出来的效果完全依赖于人的水平，对结果质量不可控。

现有技术方案二是一种基于空间信息的物品布局方法及装置；

具体操作如下：绘制户型图；从户型图中选择目标房间；判断目标房间是否满足矩形判定条件，若是，则将目标房间认定为矩形；依据目标房间确定样板间，将样板间中的物品布置于矩形内。该方案的优先是：解决了手工布置的人力成本高的问题，方案由计算机自动布局得出，方案质量得到一定程度上的提高；该方案的缺点是：忽略了户型非矩形区域的可摆放位置，对于户型不是规则的矩形的户型，该种布局方法得到的方案的质量得不到保障。

发明内容

本发明解决的技术问题在于，针对上述人力成本高，人工布局质量不可控，非矩形房间布局方案质量不高等问题，提供一种基于摆放规则的智能家居布局方法。

本发明的主要思想在于：首先学习训练统计文件的家具摆放特征参数转化成代价，然后设计家居摆放规则初始化家居的摆放位置，最后通过代价函数调整家具的摆放位置生成具有不同设计风格的室内设计方案。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于摆放规则的家具布局方法，包括以下步骤：

A、读取户型文件，得到户型信息，绘制户型图；

B、输入训练统计文件，提取家具布局参数；

C、根据预算、家具名称、房间面积、形状从家具数据库中选择家具；

D、根据设定的家具摆放规则初始化家具到合适的房间和位置；

E、调整家具位置得到更好的家具布局并显示家具布局结果。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤A户型文件是由大量表示不同意义的掩码组成的文本文件，户型信息包括户型名称、户型大小、房间信息，房间信息包括房间数量、类型、边界、房间ID。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤A读取户型文件步骤包括以下子步骤：

S11、读取户型文件的基本属性；

S12、遍历户型文件的每一个掩码；

S13、遇到门、窗、非房间掩码，继续遍历掩码，若遇到房间掩码，转到S14；

S14、如果当前掩码与房子的任何一个已遇到过的房间掩码相同，则更新这个房间的矩形边界；

S15、如果当前掩码与房子的任何一个房间掩码都不相同，则新建这个房间的类型，ID，初始化房间的矩形边界；

S16、得到每个房间的边界矩形后，重新遍历每个房间的掩码，得到房间的实际的边界。

在本发明所述的家具布局方法中，所述得到每个房间的边界矩形后，重新遍历每个房间的掩码，得到房间的实际的边界包括以下子步骤：

S21、选择房间4个矩形顶点的其中一点；

S22、上下左右扫描相邻边界点；

S23、同一方向扫描若没有扫描到新边界点，则当前墙结束；

S24、重新上下左右扫描相邻边界点，最后直到回到起点结束；

S25、得到当前房间的墙的数量和实际的边界。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤B中读取训练统计文件内容包括：

读取房间类型, 房间内家具个数、房间内家具名称；

读取每个家具到墙的平均距离；

读取每两个家具间的平均距离；

以上数据在步骤E调整家具位置时作为代价。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤C进一步包括以下步骤：

S31、遍历掩码，根据掩码得到门和窗户的数量、位置；

S32、遍历掩码，得到房间数目、ID号和类型；

S33、每个房间根据预算、房间类型、房间面积、形状挑选家具。

在本发明所述的家具布局方法中，所述S33中根据房间面积、形状挑选家具是指根据房间的面积、形状智能推荐家具型号。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤D中规则是指：

由专业设计师制定，符合人体工程学原理，规则随房间类型不同而不同；

通用的，家具的摆放会考虑到与门、窗户、墙的位置关系；

特殊的，家具因为类型不同会设定不同的摆放规则；

家具的摆放可以单个摆放，特殊的，某些家具例如桌椅是组合摆放的；

一套规则可以生成多种布局方案。

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤E中使用模拟退火算法调整家具的位置得到更好的家具布局并显示多种家具布局结果，子步骤如下：

S41、模拟退火不同温度，若达到退火最低温度，转到结束，得到家具的最终位置;

S42、若达到温度平衡条件，改变退火温度，转S41，否则转S43；

S43、上下左右4个移动方向；

S44、得到代价函数；

S45、对4个方向中代价最小的方向进行模拟退火判断，转S42；

在本发明所述的家具布局方法中，所述步骤E中使用模拟退火算法调整家具的位置得到更好的家具布局并显示多种家具布局结果的步骤S44中代价包括：

学习出的先验知识的代价：计算摆件到墙实际距离，与学习出的家具到墙距离比较；计算摆件间距离，与学习出的摆件间距离比较；

装修知识代价：该房间根据房间类型计算特定家具到墙距离、门、窗户、家具间的距离与理论值比较；根据不同类型房间有不同的装修知识，由特殊的家具摆放规则来体现；

空间重叠代价：计算每个家具到墙、家具间距离，若小于物体半径长度，家具超出房间范围或家具间有重叠。

本发明的有益效果在于：

本发明能够根据一套家具布局规则自动生成家具的布局，几秒生成一套户型的多种布局方案，实现了大规模室内场景的自动建模；相比于传统的人为设计，本发明的方案质量更高，人力成本更低。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明提供的一种基于摆放规则的家具布局方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的读取户型文件的流程图；

图3是本发明一实施例提供的读取房间实际边界的流程图；

图4是本发明一实施例提供的读取训练统计文件的流程图；

图5是本发明一实施例提供的挑选家具的流程图；

图6是本发明一实施例提供的调整家具位置的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1 所示，为本发明一种基于摆放规则的家具布局方法的具体实施方式，包括以下步骤：

S1、读取户型文件，得到户型信息，绘制户型图

在该步骤中户型文件是由大量表示不同意义的掩码组成的文本文件，户型文件以逗号来区分每一个数据；

第一个字段是用来做数据类型标记的；

第二个字段和第一个字段功能类似，用来检测数据长度；

第三个字段是当前户型名；

第四五六个字段是x轴、y轴、z轴方向上的掩码位数，单位是一个density；

第七个字段是density（密度），这个值的单位是厘米；

第八九个字段是房屋在XY方向的最小坐标；

第九个字段后面的值是具体每一个点的掩码，掩码分为两位，范围都是在0~9、a~z、A~Z。依次排序一共62位。

掩码第1位是当前房间是第几个房间的意思，零代表不可用的地方，1代表第一个房间、2代表第二个房间依此类推。

掩码第2位代表当前位置房间类型，具体下面会例出。

具体但有大量预留位的码表:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

什么都不是

门

窗

餐厅

卧室

卫浴

厨房

玄关

阳台

书房

A

b

c

d

e

…

储物间

茶室

衣帽间

客厅

掩码00代表非房间区域，掩码01代表门，掩码02代表窗户。掩码第一位是当前房间在户型中的ID号，第二位是房间的类型。例如掩码34，查表可得，代表一个ID号为3的卧室。户型信息包括户型名称、户型大小、房间信息，房间信息包括房间数量、类型、边界、房间ID。

如图2所示，图2是本发明一实施例提供的读取户型文件的流程图，步骤S1包括以下子步骤：

S11、读取户型文件的基本属性，户型名称、户型大小等；

S12、遍历户型文件的每一个掩码；

S13、遇到门、窗、非房间掩码，继续遍历掩码，若遇到房间掩码，转到S14；

S14、如果当前掩码与房子的任何一个已遇到过的房间掩码相同，则更新这个房间的矩形边界；

S15、如果当前掩码与房子的任何一个房间掩码都不相同，则新建这个房间的类型，ID，初始化房间的矩形边界；

S16、得到每个房间的边界矩形后，重新遍历每个房间的掩码，得到房间的实际的边界。

如图3所示，图3是本发明一实施例提供的读取房间实际边界的流程图，步骤S16还包括以下子步骤：

S21、选择房间4个矩形顶点的其中一点，一个点是边长为10cm的正方体，一个点有一个掩码，一下步骤判断方向、边界点都是通过点的掩码来判断的；

S22、上下左右扫描相邻边界点，选择一个方向前进；

S23、同一方向扫描若没有扫描到新边界点，则当前墙结束，按当前方向前进直到该墙结束；

S24、重新上下左右扫描相邻边界点，最后直到回到起点结束，起点指步骤S21中选择的一个点；

S25、得到当前房间的墙的数量和实际的边界，实际的边界是指由房间边界点连接起来的房间的一周，边界点指的是一边是房间掩码或门掩码或窗户掩码，一边是非房间掩码的点。

在本发明所述的一种基于摆放规则的家具布局方法中，所述S2中读取训练统计文件内容包括：

读取房间类型, 房间内家具个数、房间内家具名称；

读取每个家具到墙的平均距离；

读取每两个家具间的平均距离；

以上数据在步骤S5调整家具位置时作为代价。

在本发明所述的一种基于摆放规则的家具布局方法中，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

S31、遍历掩码，根据掩码得到门和窗户的数量、位置；门窗位置时门窗的中心点的位置，遍历掩码时还得到了门窗在哪一面墙上以及门窗的朝向；

S32、遍历掩码，得到房间数目、ID号和类型；

S33、每个房间根据预算、房间类型、房间面积、形状挑选家具。根据每个房间面积、形状挑选家具是指根据房间面积、形状，智能推荐家居型号。

在本发明所述的一种基于摆放规则的家具布局方法中，所述步骤S4中读取训练统计文件内容包括：

由专业设计师制定，符合人体工程学原理，规则随房间类型不同而不同；

通用的，家具的摆放会考虑到与门、窗户、墙的位置关系；

特殊的，家具因为类型不同会设定不同的摆放规则；

家具的摆放可以单个摆放，特殊的，某些家具例如桌椅是组合摆放的；

一套规则可以生成多种布局方案。

下面举例说明房间的规则，房间类型为餐厅

餐桌：餐桌在餐厅中心位置，桌子边缘距离墙体不低于100cm

餐椅：餐椅椅背距离墙体不低于50cm ，餐桌与餐椅组合摆放。

餐边柜：餐边柜距离餐椅椅背不低于50cm，如果有阳台需要经常走动，则最好是100cm的距离，餐边柜靠墙放。

在本发明所述的一种基于摆放规则的家具布局方法中，所述步骤S4中使用模拟退火算法调整家具的位置得到更好的家具布局并显示多种家具布局结果，子步骤如下：

S41、模拟退火不同温度，若达到退火最低温度，转到结束，得到家具的最终位置；

S42、若达到温度平衡条件，改变退火温度，转S41，否则转S43；

S43、上下左右4个移动方向,以当前点为中心的上下左右四个点；

S44、得到代价函数；

S45、对4个方向中代价最小的方向进行模拟退火判断，转42。

在本发明所述的一种基于摆放规则的家具布局方法中，所述步骤S4中使用模拟退火算法调整家具的位置得到更好的家具布局并显示多种家具布局结果的步骤S44中代价包括：

学习出的先验知识的代价：计算摆件到墙实际距离，与学习出的家具到墙距离比较；计算摆件间距离，与学习出的摆件间距离比较。

装修知识代价：该房间根据房间类型计算特定家具到墙距离、、门、窗户、家具间的距离与理论值比较；根据不同类型房间有不同的装修知识，由特殊的家具摆放规则来体现。

空间重叠代价：计算每个家具到墙、家具间距离，若小于物体半径长度，家具超出房间范围或家具间有重叠。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例 并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，均可作各种更动与润饰凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、读取户型文件，得到户型信息，绘制户型图；

B、输入训练统计文件，提取家具布局参数；

C、根据预算、家具名称、房间面积、形状从家具数据库中选择家具；

D、根据设定的家具摆放规则初始化家具到合适的房间和位置；

E、调整家具位置得到更好的家具布局并显示家具布局结果。

2.根据权利要求1所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤A中户型文件是由大量表示不同意义的掩码组成的文本文件；读取户型文件包括以下子步骤：

S11、读取户型文件的基本属性；

S12、遍历户型文件的每一个掩码；

S13、遇到门、窗、非房间掩码，继续遍历掩码，若遇到房间掩码，转到S14；

S14、如果当前掩码与房子的任何一个已遇到过的房间掩码相同，则更新这个房间的矩形边界；

S15、如果当前掩码与房子的任何一个房间掩码都不相同，则新建这个房间的类型和ID，初始化房间的矩形边界；

S16、得到每个房间的边界矩形后，重新遍历每个房间的掩码，得到房间的实际的边界。

3.根据权利要求2所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤S16进一步包括以下步骤：

S21、选择房间四个矩形顶点的其中一点；

S22、上下左右扫描相邻边界点；

S23、同一方向扫描，若没有扫描到新边界点，则当前墙结束；

S24、重新上下左右扫描相邻边界点，最后直到回到起点结束；

S25、得到当前房间的墙的数量和实际的边界。

4.根据权利要求1所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤A中户型信息包括户型名称、户型大小和房间信息；所述房间信息包括房间数量、类型、边界和房间ID。

5.根据权利要求1所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤B中读取训练统计文件包括：

读取房间类型, 房间内家具个数、房间内家具名称；

读取每个家具到墙的平均距离；

读取每两个家具间的平均距离；

以上数据在步骤E调整家具位置时作为代价。

6.根据权利要求1所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤C进一步包括以下步骤：

S31、遍历掩码，根据掩码得到门和窗户的数量、位置；

S32、遍历掩码，得到房间数目、ID号和类型；

S33、每个房间根据预算、房间类型、房间面积、形状挑选家具。

7.根据权利要求6所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，根据房间面积、形状，智能推荐家具型号。

8.根据权利要求1所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤D中规则由专业设计师制定，符合人体工程学原理，规则随房间类型不同而不同。

9.根据权利要求6所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤E中使用模拟退火算法调整家具的位置得到更好的家具布局并显示多种家具布局结果，子步骤如下：

S41、模拟退火不同温度，若达到退火最低温度，转到结束，得到家具的最终位置；

S42、若达到温度平衡条件，改变退火温度，转S41，否则转S43；

S43、上下左右4个移动方向；

S44、得到代价函数；

S45、对4个方向中代价最小的方向进行模拟退火判断，转S42。

10.根据权利要求9所述的基于摆放规则的家具布局方法，其特征在于，所述步骤S44包括以下代价函数；

学习出的先验知识的代价：计算摆件到墙实际距离，与学习出的家具到墙距离比较；计算摆件间距离，与学习出的摆件间距离比较；

装修知识代价：该房间根据房间类型计算特定家具到墙距离、门、窗户、家具间的距离与理论值比较；根据不同类型房间有不同的装修知识，由家具摆放规则来体现；

空间重叠代价：计算每个家具到墙、家具间距离，若小于物体半径长度，家具超出房间范围或家具间有重叠。