CN110763237A - 一种基于bim的室内导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及导航技术领域,公开了一种基于BIM的室内导航方法,包括获取建筑物BIM模型中的空间信息要素,生成建筑物模型;给所述建筑物模型中的构件指定唯一编码,所述唯一编码包括所述构件的所在的楼层数、所在楼层的平面位置信息和所述构件的所属类别以及名称;获取建筑物BIM模型中的空间连接模型,所述空间连接模型包括交通连接在任意两个所述构件的所有交通连接要件以及与所述交通连接要件匹配的交通连接信息;具有导航和连接的基础,可以获得最佳路径,该最佳路径可以是最短路程也可以是最短时间,总之能够形成可靠的室内导航,便捷方便。
Description
技术领域
本发明涉及导航技术领域,更具体地说,它涉及一种基于BIM的室内导航方法。
背景技术
建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)是贯穿整个建筑物生命周期的技术手段,目前已在建筑工程的各个阶段得到了广泛的应用。BIM模型综合了建筑中所有的几何信息、功能要求和构件性能,将一个建筑项目整个生命周期内的所有信息整合到一个单独的建筑模型中,还包括施工进度、建造过程、维护管理等过程信息。
现阶段,准确的室内导航依赖于详细的建筑几何以及语义信息,BIM为室内导航应用提供了丰富的信息支持。随着建筑设计和施工技术的发展,建筑造型各异,体量越来越大,建筑内部结构越来越复杂,在高层建筑、室内面积大的建筑中,特别是标识不够清晰明确的情况下,人们也比较容易迷失方向,尤其是在商场、活动中心、医院等地方,就算方向感很好的人想一下子搞清楚东南西北也是很不容易的,迫切需要高可靠度的室内导航服务。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的在于提供一种基于BIM的室内导航方法,其具有能够有效提供室内导航而且是最佳路径优点。
本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的:
一种基于BIM的室内导航方法,包括:
S1、获取建筑物BIM模型中的空间信息要素,生成建筑物模型;
S2、给所述建筑物模型中的构件指定唯一编码,所述唯一编码包括所述构件的所在的楼层数、所在楼层的平面位置信息和所述构件的所属类别以及名称;
S3、获取建筑物BIM模型中的空间连接模型,所述空间连接模型包括交通连接在任意两个所述构件的所有交通连接要件以及与所述交通连接要件匹配的交通连接信息;
S4、调取取位于终点的所述构件的位置信息,根据起点的位置采用蚁群算法计算到达所述终点的最佳路径,所述最佳路径最少包括一个所述交通连接要件。
通过上述技术方案,空间信息要素生成的建筑物模型可以提供导航的基础,在确定任意两构件之间的所有空间连接模型之后,也就形成了导向的终点和起点的连接基础,再通过蚁群算法,可以获得最佳路径,该最佳路径可以是最短路程也可以是最短时间,总之能够形成可靠的室内导航,便捷方便。
本发明进一步设置为:所述空间信息要素包括门、窗、梁柱、楼梯、电梯、墙和地板要素中的一个或者多个。
本发明进一步设置为:所述步骤S3还包括:
获取各楼层间的过渡连接要件,将所述过渡连接要件抽象为结点,并分别连接形成垂直网络拓扑数据;
所述过渡连接要件包括楼梯口和/或电梯口。
通过上述技术方案,可以确定在不同楼层之间行进所需要的构件,方便后续跨楼层的导航设计。
本发明进一步设置为:所述步骤S4还包括:
识别用户发出的语音信息,确定所述构件的所述唯一编码,获取所述起点和位于所述终点的所述构件所在的楼层数和所在楼层的平面位置信息;
获取距离所述构件最近的所述过渡连接要件;
确定最近的所述过渡连接要件是否能都到达所述起点,如果可以,则继续确定并记录所述过渡连接要件与所述起点之间的所述最佳路径;否则,重新确定最近的所述过渡连接要件。
通过上述技术方案,采用倒推的方式,优先确定过渡连接要件相对与终点的最短路径,再直接使用过渡连接要件回溯到起点,再利用蚁群算法寻求最短距离,具有效率更高的优点。
本发明进一步设置为:所述识别用户发出的语音信息包括:
采集用户的语音信息;
使用预设算法分析所述语音信息得到语音指令;
根据所述语音指令确定所述构件以及所述构件的路径类别,所述路径类别包括起点、中转点和终点。
通过上述技术方案,以语音的形式确定目标构件的信息,可以有助于解放用户双手,提升使用者的满意度。
本发明进一步设置为:所述采集用户的语音信息包括:
记录统计所述语音信息以及与所述语音信息分析出的所述语音指令出现的次数;
将所述语音信息与已统计过的语音信息进行语音相似性分析,若语音相似性分析出来的值大于预设相似值,且已统计过的语音信息对应的语音指令出现的次数大于预设出现值,则不使用预设算法分析新接收的语音信息且直接输出已统计过的语音信息对应的语音指令。
通过上述技术方案,既能够记录语音信息分析的结果,又能够加快输出结果的速度,提高语音信息处理的效率。
本发明进一步设置为:使用预设算法分析新接收的语音信息而得到新的语音指令,若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令不相符,则进行一次错误计数;
若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令相符,则进行一次正确计数;
若正确计数减去错误计数后的值小于预设错误值,则拦截模糊配对模块的直接输出并输出新的语音指令。
通过上述技术方案,可以进行自校正,提高了输出结果的准确度,从而保证了输出结果的质量,提高了使用体验。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
空间信息要素生成的建筑物模型可以提供导航的基础,在确定任意两构件之间的所有空间连接模型之后,也就形成了导向的终点和起点的连接基础,再通过蚁群算法,可以获得最佳路径,该最佳路径可以是最短路程也可以是最短时间,总之能够形成可靠的室内导航,便捷方便。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明进行详细描述。
一种基于BIM的室内导航方法,如图1所示,包括:
S1、获取建筑物BIM模型中的空间信息要素,生成建筑物模型;
S2、给建筑物模型中的构件指定唯一编码,唯一编码包括构件的所在的楼层数、所在楼层的平面位置信息和构件的所属类别以及名称;
S3、获取建筑物BIM模型中的空间连接模型,空间连接模型包括交通连接在任意两个构件的所有交通连接要件以及与交通连接要件匹配的交通连接信息;
S4、调取取位于终点的构件的位置信息,根据起点的位置采用蚁群算法计算到达终点的最佳路径,最佳路径最少包括一个交通连接要件。
空间信息要素生成的建筑物模型可以提供导航的基础,在确定任意两构件之间的所有空间连接模型之后,也就形成了导向的终点和起点的连接基础,再通过蚁群算法,可以获得最佳路径。
蚁群算法的步骤包括:一定时间间隔T模拟生成蚂蚁,蚂蚁在三维模型中自由转移并释放信息素;统计建筑内部起点到终点所有路径的信息素,输出最佳预定路径。具体如下:
一定时间间隔T生成蚂蚁,蚂蚁在三维模型中自由转移并释放信息素;其中,首先对蚁群算法的参数进行初始化设置,蚂蚁生成时间间隔T、迭代次数Nc=0、最大迭代次数Ncmax、位置起点(a0,b0,c0)以及目的地节点(a,b,c),即在三维模型中通过蚂蚁寻找到从(a0,b0,c0)到(a,b,c)的最佳行走路径。进一步地,在(a0,b0,c0)节点上等时间间隔T生成蚂蚁,蚂蚁根据状态转移概率选择下一节点,并将走过的节点加入禁忌表中,其中蚂蚁在转移过程中会在路径上留有信息素,状态转移概率随信息素浓度而改变。
统计起点到终点所有路径的信息素,输出最佳行走路径。其中,当蚂蚁到达目的地节点(a,b,c)时,按原路返回;当蚂蚁返回节点(a0,b0,c0)时,更新信息素浓度,并令Nc=Nc+1;若Nc>Ncmax,则迭代结束,输出最佳路径。
该最佳路径可以是最短路程也可以是最短时间,总之能够形成可靠的室内导航,便捷方便。
空间信息要素包括门、窗、梁柱、楼梯、电梯、墙和地板要素中的一个或者多个。
步骤S3还包括:
获取各楼层间的过渡连接要件,将过渡连接要件抽象为结点,并分别连接形成垂直网络拓扑数据;
过渡连接要件包括楼梯口和/或电梯口。
可以确定在不同楼层之间行进所需要的构件,方便后续跨楼层的导航设计。
步骤S4还包括:
识别用户发出的语音信息,确定构件的唯一编码,获取起点和位于终点的构件所在的楼层数和所在楼层的平面位置信息;
获取距离构件最近的过渡连接要件;
确定最近的过渡连接要件是否能都到达起点,如果可以,则继续确定并记录过渡连接要件与起点之间的最佳路径;否则,重新确定最近的过渡连接要件。
采用倒推的方式,优先确定过渡连接要件相对与终点的最短路径,再直接使用过渡连接要件回溯到起点,再利用蚁群算法寻求最短距离,具有效率更高的优点。
识别用户发出的语音信息包括:
采集用户的语音信息;
使用预设算法分析语音信息得到语音指令;
根据语音指令确定构件以及构件的路径类别,路径类别包括起点、中转点和终点。
以语音的形式确定目标构件的信息,可以有助于解放用户双手,提升使用者的满意度。
采集用户的语音信息包括:
记录统计语音信息以及与语音信息分析出的语音指令出现的次数;
将语音信息与已统计过的语音信息进行语音相似性分析,若语音相似性分析出来的值大于预设相似值,且已统计过的语音信息对应的语音指令出现的次数大于预设出现值,则不使用预设算法分析新接收的语音信息且直接输出已统计过的语音信息对应的语音指令。
既能够记录语音信息分析的结果,又能够加快输出结果的速度,提高语音信息处理的效率。
使用预设算法分析新接收的语音信息而得到新的语音指令,若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令不相符,则进行一次错误计数;
若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令相符,则进行一次正确计数;
若正确计数减去错误计数后的值小于预设错误值,则拦截模糊配对模块的直接输出并输出新的语音指令。
可以进行自校正,提高了输出结果的准确度,从而保证了输出结果的质量,提高了使用体验。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于BIM的室内导航方法,其特征在于,包括:
S1、获取建筑物BIM模型中的空间信息要素,生成建筑物模型;
S2、给所述建筑物模型中的构件指定唯一编码,所述唯一编码包括所述构件的所在的楼层数、所在楼层的平面位置信息和所述构件的所属类别以及名称;
S3、获取建筑物BIM模型中的空间连接模型,所述空间连接模型包括交通连接在任意两个所述构件的所有交通连接要件以及与所述交通连接要件匹配的交通连接信息;
S4、调取取位于终点的所述构件的位置信息,根据起点的位置采用蚁群算法计算到达所述终点的最佳路径,所述最佳路径最少包括一个所述交通连接要件。
2.根据权利要求1所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,所述空间信息要素包括门、窗、梁柱、楼梯、电梯、墙和地板要素中的一个或者多个。
3.根据权利要求1所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,所述步骤S3还包括:
获取各楼层间的过渡连接要件,将所述过渡连接要件抽象为结点,并分别连接形成垂直网络拓扑数据;
所述过渡连接要件包括楼梯口和/或电梯口。
4.根据权利要求3所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,所述步骤S4还包括:
识别用户发出的语音信息,确定所述构件的所述唯一编码,获取所述起点和位于所述终点的所述构件所在的楼层数和所在楼层的平面位置信息;
获取距离所述构件最近的所述过渡连接要件;
确定最近的所述过渡连接要件是否能都到达所述起点,如果可以,则继续确定并记录所述过渡连接要件与所述起点之间的所述最佳路径;否则,重新确定最近的所述过渡连接要件。
5.根据权利要求4所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,所述识别用户发出的语音信息包括:
采集用户的语音信息;
使用预设算法分析所述语音信息得到语音指令;
根据所述语音指令确定所述构件以及所述构件的路径类别,所述路径类别包括起点、中转点和终点。
6.根据权利要求5所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,所述采集用户的语音信息包括:
记录统计所述语音信息以及与所述语音信息分析出的所述语音指令出现的次数;
将所述语音信息与已统计过的语音信息进行语音相似性分析,若语音相似性分析出来的值大于预设相似值,且已统计过的语音信息对应的语音指令出现的次数大于预设出现值,则不使用预设算法分析新接收的语音信息且直接输出已统计过的语音信息对应的语音指令。
7.根据权利要求6所述的基于BIM的室内导航方法,其特征在于,使用预设算法分析新接收的语音信息而得到新的语音指令,若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令不相符,则进行一次错误计数;
若新的语音指令与模糊配对模块直接输出的语音指令相符,则进行一次正确计数;
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111649749A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-11 | 万翼科技有限公司 | 基于bim模型的导航方法、电子设备及相关产品 |
CN114323024A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-12 | 北京泰豪智能工程有限公司 | 基于建筑信息模型bim的室内导航方法及*** |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103020739A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-04-03 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种基于网络算法的报警预案处理方法及*** |
CN105632223A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-01 | 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 | 一种停车场寻车方法与*** |
CN106767819A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 北京建筑大学 | 一种基于bim的室内导航数据构建方法及导航*** |
CN106895840A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-06-27 | 西北工业大学 | 自动化构建最小路网子集的室内路径规划方法 |
CN106918334A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | 高德信息技术有限公司 | 室内导航方法及装置 |
CN107993654A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-05-04 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种语音指令识别方法及*** |
CN108692728A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-23 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 基于cad建筑图和计算机视觉识别的室内导航方法及*** |
CN108731690A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-02 | 孙亚楠 | 室内导航方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
CN109883421A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 交通运输部科学研究院 | 一种融合建筑信息模型的智能小车导航方法及*** |
CN109979006A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-07-05 | 北京建筑大学 | 室内路网模型构建方法及装置 |
-
2019
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Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103020739A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-04-03 | 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 | 一种基于网络算法的报警预案处理方法及*** |
CN106918334A (zh) * | 2015-12-25 | 2017-07-04 | 高德信息技术有限公司 | 室内导航方法及装置 |
CN105632223A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-01 | 深圳市科漫达智能管理科技有限公司 | 一种停车场寻车方法与*** |
CN106767819A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 北京建筑大学 | 一种基于bim的室内导航数据构建方法及导航*** |
CN106895840A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-06-27 | 西北工业大学 | 自动化构建最小路网子集的室内路径规划方法 |
CN107993654A (zh) * | 2017-11-24 | 2018-05-04 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种语音指令识别方法及*** |
CN108692728A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-23 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 基于cad建筑图和计算机视觉识别的室内导航方法及*** |
CN108731690A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-02 | 孙亚楠 | 室内导航方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
CN109883421A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 交通运输部科学研究院 | 一种融合建筑信息模型的智能小车导航方法及*** |
CN109979006A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-07-05 | 北京建筑大学 | 室内路网模型构建方法及装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111649749A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-11 | 万翼科技有限公司 | 基于bim模型的导航方法、电子设备及相关产品 |
CN114323024A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-12 | 北京泰豪智能工程有限公司 | 基于建筑信息模型bim的室内导航方法及*** |
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