面向精細化導航電子地圖的設計與方法

劉碩 周海鵬

摘 ? 要：近年來，導航電子地圖已成為快速幫助人們尋找目的地和規劃行程的重要手段，隨著汽車產業和電子地圖信息服務的迅速發展，導航電子地圖的應用越來越受到普遍的重視。然而，目前的導航要素只能滿足導航的基本要求，很多詳細信息無法檢索到，這就需要將導航電子地圖的內容更加精細化。精細化導航不僅需要導航路網的基本關系和屬性，而且需要設施的深度信息。如一些大型商業寫字樓的租戶信息，是一種重要的設施深度信息，用戶在享用導航服務時不僅僅能夠查詢定位到寫字樓的POI，更希望在該POI基礎上展現出其內部的租戶信息，如租戶的名稱、所在樓層等深度信息。

關鍵詞：導航 ?電子地圖 ?精細化 ?深度信息

中圖分類號：TP311.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）05（a）-0162-03

隨著社會的發展，導航電子地圖逐漸融入到生活的方方面面，變得日益基礎和重要，而地圖的精準化、豐富度越來越受到導航行業的關注。當前，用戶對電子地圖的需求不斷增多，不再滿足傳統電子地圖的表現內容和形式，而是希望地圖更具有“內涵”，讓地圖的內容更加深入詳細。例如興趣點（Point Of Interest，簡稱POI）的深度信息就是一項面向精細化導航電子地圖的新型數據。

關于POI的深度信息設計方法與應用，本文主要以大廈樓宇的租戶信息要素數據為例，重點介紹了該要素的設計思想，數據采集和內業制作的流程與方法，根據實際作業經驗，提供了POI深度信息屬性數據與其建筑物底面的位置關聯方法。基于這種設計具體的應用場景是：當輸入目的地或在電子地圖上直接點擊建筑物時，可以輕松查詢到大廈以及大廈里租戶的信息，如租戶的名稱、聯系方式以及所在的樓層信息，同時動態顯示每個租戶樓層示意圖，使用戶能夠生動直觀地查看詳細POI信息，給用戶帶來了更加專業、便利的導航體驗，實現了精細化導航的要求。

1 ?POI深度信息模型設計

“租戶”是在導航電子地圖領域中特定描述在商業大廈或寫字樓中具有社會經濟屬性的單位或團體，如某某公司等，而對租戶相關屬性的說明稱之為“租戶信息”，主體包括租戶的名稱、聯系方式以及所在的樓層信息等。

1.1 模型設計技術方法

“租戶信息”的數據模型設計，在遵從統一建模語言（UML）標準的基礎上，結合了面向對象的分析與設計原理進行模型設計。具體采用的技術方法如下。

（1）采用UML統一建模語言。

“租戶信息”數據模型設計采用面向對象的設計方式，而UML（Unified Modeling Language）是基于面向對象技術的標準建模語言。定義良好、易于表達、功能強大且普遍適用。使用UML進行“租戶信息”的數據庫設計，不僅可以描述數據結構，還能描述數據之間的關系。

“租戶信息”中的空間對象、數據對象、屬性信息及對象數據之間的關系均可用UML語言描述。空間對象可以用UML中的類進行映射，使其具有空間特征，空間對象的屬性用類中的屬性表示。數據對象在數據庫中為表，直接用UML的類表示，對象屬性通過類的屬性表示。空間對象之間、數據對象之間、空間對象和數據對象之間的關系可以通過UML的關系進行記錄。“租戶信息”模型成果最終將以UML方式進行表達與展現。

（2）基于面向對象的分析與設計。

采用面向對象的方法進行租戶信息對象的分析以及模型設計，建立面向對象的數據庫結構。通過建立完整統一的數據模型，可以實現對象的幾何圖形特征與屬性特征、個體特征與關系特征、當前時態特征與歷史時態特征的一體化管理，可有效地滿足未來數據管理維護的便捷性和靈活性的雙重需要。

1.2 要素數據模型設計

“租戶信息”是依附于建筑物底面而制作的屬性數據，數據內容主要包括了出租方和租戶的名稱、樓層數以及電話等信息。在傳統導航電子地圖基礎上，根據現場采集的實際大廈水牌錄入租戶的屬性信息，并與已有的建筑物底面進行疊加，實現位置關聯。

（1）根據現場采集大廈水牌照片錄入租戶的名稱、電話、樓層等屬性信息，由于租戶信息依附于大廈，是多對一的關系，因此需要建立大廈與租戶POI的“父子關系”。

（2）租戶的樓層信息如果跨越了多個樓層，需要對樓層進行拆分，每一層需要單獨進行記錄，并刪除該大廈的空缺樓層。同時，對具有一定語義的樓層信息，如B1層、B2層等，需要采用相應的阿拉伯數字表示，以保障模型的一致性。

（3）建立大廈和租戶信息以及與建筑物底面的數據關聯，租戶信息與大廈信息可以通過關聯形成一個物理表，為了方便后續的數據編譯，將這兩者融合為一張數據表。對象模型分析如圖1所示。

2 ?制作流程與方法

2.1 數據資料分析與準備

在數據采集和制作之前，需要對制作租戶信息的大廈選取進行分析，該大廈的選取要求為各城市中具有代表性或較知名的大廈，大廈的POI屬性數據應包括大廈的名稱、唯一編碼以及位置信息。為了提高數據交換格式的開放性，大廈的POI數據采用MDB數據格式。

為了實現“租戶信息”要素在導航電子地圖中的空間定位，并建立租戶信息與建筑物面的位置關聯，需要在數據制作前準備建筑物底面數據，其中包括建筑物面的標識號（Carto_ID）和建筑物的高度信息（Height）。

2.2 數據制作流程與方法

基于上述數據模型設計和前期數據資料，建立了一套完整的數據制作流程用以支撐數據生產，整個制作流程分為數據采集、數據錄入、數據編輯以及與建筑物面匹配等。具體制作流程如圖2所示。

（1）數據采集。

數據的采集主要是對租戶的名稱、租戶樓層信息、大廈的總樓層以及空缺樓層的采集，為了能獲取到完整的POI詳細信息，往往通過大廈的水牌來獲取。大廈的總樓層數及空缺樓層數可通過大廈內的電梯面板按鈕反映的樓層情況來獲取，為避免采集錯誤，可對大廈的多部電梯進行比對的方法獲取大廈的樓層信息。

（2）數據錄入與編輯。

依據采集的大廈水牌信息，逐一對租戶的名稱、樓層信息、電話、英文名等數據錄入。為了方便數據的錄入和成果檢查，采用“Microsoft Office Access”進行租戶數據的錄入，通過在已有的大廈POI數據基礎上增加租戶數據子任務，每個子任務按順序錄入大廈的租戶數據，并建立大廈與租戶的“父子關系”，實現大廈與租戶數據的關聯。同時錄入大廈空缺樓層數，為下一步進行租戶樓層數編輯做好數據準備。

數據的編輯主要是對租戶的樓層數進行拆分與整理，對于跨越多個樓層的租戶，每一層需要單獨進行記錄，并考慮記錄的樓層數不能為該大廈的空缺樓層數。如圖3所示。

（3）與建筑物底面匹配。

由于租戶與大廈的位置信息相同，只需要將大廈與建筑物底面關聯，即可實現租戶信息與建筑物底面的關聯。其中大廈與建筑物底面匹配方法分為兩種：空間位置匹配法和屬性信息匹配法。

①空間位置匹配法。

在進行大廈與建筑物底面匹配之前，需要先將大廈的點位進行空間展布，然后通過大廈點位與建筑物面層進行疊加分析，當點在面內時，大廈點位可獲得對應的建筑物面的Carto_ID，即可建立大廈與建筑物的關聯。

②屬性信息匹配法。

在基于空間位置匹配法獲得的結果中如果大廈點位不在面內，無法判斷具體與哪個建筑物面相關聯，則需要參照在大廈附近一定緩沖區內建筑物高度與大廈樓層的強相關性，如10層樓對應于30米樓高，可將具備強相關性的大廈與建筑物建立對應關系，從而獲得對應建筑物面的標識號Carto_ID，即可建立大廈與建筑物的關聯。

3 ?應用效果展示

在導航儀中，用戶檢索POI定位到一個建筑物面，通過該建筑物面可查看大廈的屬性信息，同時可進一步動態顯示該大廈內部租戶的名稱、樓層等深度信息，當選擇某個“租戶”作為目的地時，可實現路徑引導。應用效果展示如圖4所示。

在傳統的導航電子地圖中，當用戶檢索興趣點時，可以查看興趣點的基本位置并進行路徑引導，但不能獲取到該興趣點更深入的信息，本文以 “租戶信息”的設計為例，生動的表達了POI內部的詳細信息，使用戶可以輕松方便地進行精確、快速的導航定位。除此之外，如加油站的油品類別、收費站的收費金額、充電樁的充電插口類型等深度信息同樣也都能從地圖上獲得。地圖在人們的日常生活中，在各行各業的應用中，已扮演著重要的角色，然而，精細化導航為人們的出行提供了更生動、更詳細、更準確的查詢定位，它將是未來的發展趨勢。

參考文獻

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