动态空间中运动区间与静止区间统一表达模型的研究

【摘要】定性空间推理是人工智能领域关于空间信息研究的重要方向之一。随着智能家居、机器人导航、公路网等应用领域的兴起，动态空间场景下的时空推理研究成为近年来研究学者关注的热点方向。区间关系一直以来都是空间关系研究中非常重要和基础的内容，针对动态空间中处于特定运动状态的区间关系研究现已十分广泛，然而现实场景中区间对象的运动状态并不是单一的，通常需要同时考虑多种运动状态情况。另外，随着时间的推进，运动状态也会发生动态的变化。目前对于运动状态复杂变化的情况，区间关系研究尚缺少一个统一的表达推理模型。针对运动状态复杂变化的区间关系，本文对处于运动状态和静止状态的区间进行结构划分，提出一个基于交集矩阵的运动区间与静止区间统一表达模型UMMS，主要工作如下：1.介绍了本文的研究背景和意义，概括当前区间关系的研究现状。2.介绍了本文研究所涉及的理论背景知识。3.通过对动态空间中区间的空间结构进行划分，提出了基于交集矩阵的运动区间与静止区间统一表达模型UMMS，成功区分和识别出26种运动区间之间、18种运动区间与静态区间之间以及5种静态区间之间，共计49种基本区间关系。为了进一步研究区间关系的动态变化，分析了这些关系的概念邻域关系并给出有向概念邻域图。4.根据模型UMMS的表达方式与矩阵性质，给出本文基本区间关系的取逆算法，即计算区间关系矩阵的转置矩阵。接下来，根据区间之间运动方向关系的不同，充分利用现有的Allen-13复合结果，分情况讨论模型UMMS区间关系的复合算法，最后得出复合表。5.设计实现模型UMMS的表达和推理演示系统。本文所提出的模型UMMS充分考虑了动态空间中运动区间与静止区间在空间结构上的特点，采用交集矩阵的表达方式对区间关系进行描述。与现有的区间关系模型相比，本文模型所能表达的运动状态情况更加全面，其矩阵形式的表达也更为直观，有助于对运动状态复杂变化的区间关系进行深入分析。随后给出的UMMS区间关系概念邻域图可用于探讨区间关系变化的连续性。给出了基本区间关系的取逆算法和复合算法，其中复合过程充分利用Allen-13的复合表，确保了复合结果的正确性。最后通过一个演示系统展示了模型UMMS表达和推理的整个过程。本文的研究可作为更复杂的二维动态空间或更多维动态空间中对象间定性关系研究的基础。
【作者】杨帅；
【导师】欧阳继红；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】时空推理；运动区间；区间关系；交集矩阵；

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