IndoorGML介绍
IndoorGML介绍
Ki-Joune Li、Jiyeong Lee、Sisi Zlatanova等编写
Walter Yu 译
IndoorGML是一种室内空间信息表达的OGC标准，是一种开放的数据模型和XML模式。它提供了一种表达和交换室内空间信息的通用框架，是OGC GML3.2.1的一种应用模式。
内容目录：
1、目的(Motivations)
2、IndoorGML的基本概念(General Concepts of IndoorGML)
3、结构化空间模型(Structured Space Model)
4、多层空间模型(Multi-Layered Space Model)
5、外部引用（External References）
6、锚节点（Anchor Node）
7、子空间（Subspacing）
8、模块（Modularization）
1、目的
与室外空间相比，室内空间在许多方面具有较大差异。空间信息的基本概念、数据模型和标准需要重新进行定义，以满足室内空间应用的需求。不同的应用对室内空间信息的需求也不同。通常，室内空间信息应用可分为以下两大类：建筑组件（building …
RoughMaps：室内符号地图服务平台
RoughMaps：室内符号地图服务平台
RoughMaps：A Generic Platform to support Symbolic Map Use in Indoor Environments
许多应用都需要能够支持个性化和上下文感知信息。其中用户定位和地图主要作用就是为了满足这个目的。RoughMaps平台包含了符号地图的功能。这种地图不需要考虑比例尺，是一种非线性、以自然的形式高度抽象的地图，仅仅包含了给定用户当前情境所需求的相关地图要素。文中介绍了RoughMaps平台的设计、实现和测试工作。该平台可用于根据上下文进行管理和查询面向室内定位的符号地图。据了解，该平台是个性化上下文感知应用中第一个支持室内定位的符号地图平台。
An important feature for many applications is the ability to support personalised and context-aware information delivery. User positioning and the use …
夜读——思想的力量（四）
夜读——思想的力量（四）
今日文摘，来自《The Master Key System 硅谷禁书》。
思想是一种活动，掌管着一切行为模式。
学习需要成年累月的集中精神，要掌握其中的原理。所有伟大的发现都是持久观察的结果。持续的意念集中意味着思想不间断的、平衡连贯的流动，这需要在一个持久、有序、稳固、坚韧的体系下才能完成。
完全沉浸在你的思想中，沉浸在你所关注的主题，忘却其他一切不相关的事情。如此会引发直觉的感知，以及直接的洞察力，让你能够看透所关注的客体的本质。
我们的心灵就像一块磁铁，而求知的渴望就像不可抗拒的磁力，将知识和智慧吸引，为我所用。一切知识都是集中意念的结果。
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基于Occupancy Grids的二维语义制图
基于Occupancy Grids的二维语义制图
2D Semantic Mapping on Occupancy Grids
近年来，学者们对室内矢量地图技术开展了大量研究工作，已经在许多方面得到了很好的应用。SLAM方法能够生成全局一致的矢量地图。尽管这样的地图描述了环境基本的信息并能够支持导航，但仍然缺乏环境的更高层抽象的语义信息或者人们认知的语义信息，例如建筑结构的类别、连通性等。本文中提出了一种新的概率方法基于全覆盖的网格图分析潜在的语义世界模型。该模型是由标准的SLAM方法所产生。文中的方法仿真了一种马尔可夫链从给定输入地图的语义世界模型概率分布产生样本。实验表明该方法是有效的，能够正确捕获到不确定性。
典型的语义概念，比如房间、走廊、空间关系（邻接、连通）、其他属性（如矩形）。这些语义信息有助于构建地图。虽然语义机器人制图没有像矢量或拓扑制图一样得到广泛研究，但也有一些重要的贡献。 文献【11】中的方法作为许多种语义制图方法的先驱，结合了网格和拓扑制图方法能够同时获得高精度、一致性的矢量图和有效拓扑图。 Wolf and Sukhatme [14] 提出了使用隐马尔可夫模型和支持向量机来解决地形制图和基于活动制图中所存在的问题。文献 [10], [2] 和 [3]利用语义标签来标注位置和区域。 Douillard等人提出使用条件随机场（conditional random fields）构建室外环境对象地图。此外，一些学者还提出了利用语义标注环境结构的方法，比如室外环境的道路（traversable terrain）、室内环境中的墙、天花板和门。比较典型的例子如[8], [12], [6] 和[9]。
In recent years, techniques for building metric maps of indoor environments …
利用移动传感器众包室内地图
利用移动传感器众包室内地图
Crowd Sourcing Indoor Maps with Mobile Sensors
本文介绍了一种众包室内地图的算法。通过志愿者所穿戴的智能手机中的三轴加速度计、磁力计和Nike跑鞋中的压力计，在室内行走过程中，应用程序将这些众包数据发送到制图服务器。该算法再通过DR方法从这些众包数据中获取用户的步行轨迹，估计出室内地图。
一个成功的众包室内地图项目中至少包含三个问题：相对制图、全局制图和激励机制（Incentive）问题。其中相对制图最关键的问题是确定地图正确的比例和方位，本文主要解决的这个问题。而全局制图最关键的问题是把相对地图转换到某个通用的全局坐标系下，如UTM System。作者下一步将利用建筑物的出入口位置（轨迹的起点和终点）的GPS坐标和Wi-Fi热点测量值解决这个问题。此外，关于激励机制（Incentive）的问题，就是怎样激励人们搜集行走的测量数据并发送到制图服务器，其中Waze.com就是一个极好的案例。
这篇文章的主要贡献就是为解决相对制图为题提供了一种解决方案。文中提出了一种估计走廊长度和方位的方法。在计算一层楼的地图时需要正确估计三条走廊的长度和方位。长度参数的估计标准差是3%，方位参数的估计标准差是0.074弧度（约4度）。
在将来的工作中，需要对所提出的方法在多个楼层进行测试。此外，目前的研究主要限制在识别建筑物的走廊，还相对比较容易并且不需要大量的采样。当然，建筑物中还有开放空间和楼梯，这些通常比较难以识别，真正的众包地图还需要表达更多室内语义信息。
The paper describes algorithms required to enable the crowd sourcing of indoor building …
利用房间指纹基于走廊自动构建室内地图
利用房间指纹基于走廊自动构建室内地图
Hallway based automatic indoor floorplan construction using room fingerprints
人们70%以上的时间都处在室内空间。了解室内环境信息对广泛新兴的移动社交应用至关重要。在这些应用中往往需要室内楼层平面图。然而，很多环境中的室内地图不可用或者通过人工制作地图往往耗时、耗力且存在很多误差。本文中作者设计了一种自动构建室内地图的系统。该系统通过利用Wi-Fi指纹和用户的运动特征信息，通过三个关键步骤自动构建室内地图。
第一步、构建房间邻接图，以确定房间之间的邻接关系；
第二步、学习走廊布局，以估计沿着每个走廊的房间大小和房间顺序；
第三步、进行伸缩处理，以调整房间大小并优化整个楼层平面图的精度。
该系统可以用在新兴的移动应用中用于生成、使用、共享室内地图。
People spend approximately 70% of their …
《风格的要素》英语写作指南
《风格的要素》英语写作指南
[美] 威廉·斯特伦克（William Strunk）著
陈玮 译 崔长青 校
这是一本全球英文写作的圣经，
中国第一部原汁原味的英文写作指南，
是英语学习者的必备。
内容简介
《全球英文写作圣经：风格的要素（全新修订版 中英对照版）》在中国赴美国的留学生中享有广泛的声誉，经过口口相传，几乎成了每一个出国留学者必备的英文写作指南。一个人必须首先了解规则才能够去打破它。这本经典的指导书是每个学生和写作者的必读之书。《全球英文写作圣经：风格的要素（全新修订版 中英对照版）》以简短的篇幅阐明了英文朴实风格必须具备的基本原则，集中阐释了英语文法应用、写作技巧以及一般人在写作中常犯的错误等。
作者简介
威廉·斯特伦克，是著名的康奈尔大学英语系教授，英语语法和写作文法方面的专家。《全球英文写作圣经：风格的要素（全新修订版）（中英对照版）》是作者在1918年完成的，从那时起《全球英文写作圣经：风格的要素（全新修订版）（中英对照版）》就成为英文写作方面的经典必读书，几乎每个美国人人手一册。
本书目录
中文版序
第一章 前言
第二章 英文用法的基本规则
规则一 单数名词加's，构成名词所有格
规则二 在三个以上的词并列时，除了最后一个词外，其他词用逗号隔开
规则三 逗号之间放插入句
规则四 …
Map++：一种自动地图语义识别的众包感知系统
Map++：一种自动地图语义识别的众包感知系统
Map++: A Crowd-sensing System for Automatic Map Semantics Identification
商业的或免费的数字地图服务已经成为我们日常生活中很重要的一部分。这些服务还存在更大的改进空间，比如通过丰富的语义信息来增强它的功能。本文中作者提出了一种Map++系统，能够利用标准的手机传感器以众包感知的方式用不同的道路语义信息丰富数字地图，比如隧道、颠簸路段、桥、人行桥、人行横道和道路容量等。通过分析可知，人们在乘车或行走过程中所携带的手机传感器特征受不同道路特征的影响，因此，可以从中挖掘扩展免费和商业制图服务中的要素。作者设计实现了一套Map++并在大城市中进行了评估。评估结果表明，Map++在行人乘车或行走过程中的检测不同语义精度分别为：错报率（False Positive Rate） 3%、漏报率(False Negative Rate)6%。
Abstract Digital maps have become a part of our daily life with a number of commercial …
室内众包的力量：众包室内3D地图
室内众包的力量：众包室内3D地图
The Power of Indoor Crowd: Indoor 3D Maps from the Crowd
近年来，随着基于智能手机的标记技术的发展，目前智能手机上都配有高分辨率的相机和多种微电子传感器，这使得人们开发一些新的移动应用成为可能。在本文中，作者解决了从众包图片中重建室内大规模3D模型的关键问题。作者设计实现了一套IndoorCrowd系统，即支持重建大规模室内3D场景的智能手机增强众包系统。IndoorCrowd填补了当前基于云的3D重建系统的空白，它能够在移动端捕获到满足室内大规模3D重建需求的高质量图片，同时在云服务端部署了自动基于图片的3D重建管道，能够从图片和传感器数据中生成3D模型。此外，作者还提供了一种直观的在线注释工具能够方便的对图片进行标记处理。这些标记信息与传感器信息相结合能够很大程度上减少IndoorCrowd的处理时间。
Abstract—Remarkable progress was made with smartphones in the last few years. Modern smartphones are now equipped with high-resolution …
面向室内多房间结构的有效移动制图方法
面向室内多房间结构的有效移动制图方法
Effective Mobile Mapping of Multi-Room Indoor Structures
本文中作者设计了一种系统，能够简易的构建室内场景并自动生成楼层平面图，可缩放其尺寸（scale to their metric dimensions）。所提出的方法利用手机中包含的仪器（如加速度计、地磁仪、相机等）管理室内场景，而不需要受Manhattan World assumption的约束。该方法不需要经过特别的训练或设备，就能够生成精确的2D楼层平面图和3D场景表达模型，能够满足仿真和交互应用的需求。
Abstract：The authors present a system to easily capture building interiors and automatically generate floor plans scaled to their metric …
MapGENIE: 基于众包数据的增强语法室内地图构建方法
MapGENIE: 基于众包数据的增强语法室内地图构建方法
MapGENIE：Grammar-enhanced Indoor Map Construction from Crowd-sourced Data
位置服务在室外环境中已得到了广泛应用，但在室内环境中还不可用。主要有两个方面的原因：第一，没有支持移动设备的现成的室内定位系统；第二，在大部分建筑中缺乏面向公众的室内地图数据。同时，存在大量的劳力成本，使得有效的创建室内地图仍然面临许多挑战。
作者提出的MapGENIE方法解决了室内制图的问题，即通过搜集室内建筑环境中行人的运动轨迹自动的构建室内地图。由于通过行人移动设备从后台搜集轨迹数据，避免了传统室内制图过程中花费大量的劳力成本，同时能够提高室内地图的有效性。为了改进地图构建过程，MapGENIE利用建筑物内部信息并通过语法编码建筑结构信息。该方法在室内制图过程中仅需要小量的轨迹数据而不需要用户的参与。
为了测试MapGENIE的性能，作者实现了一套基于Android的系统，通过志愿者用绑在脚上的IMU搜集轨迹数据。与单纯的基于轨迹的方法相比，利用语法的方法能够识别出建筑物中四倍的房间数，同时在检测到房间的大小时错误率也更低。
Abstract-While location-based services are already well established in outdoor scenarios, …
夜读——思想的力量（三）
夜读——思想的力量（三）
今日文摘，来自《The Master Key System 硅谷禁书》。
心态的平和，内心的平静，会使我们的生活和工作变得更加顺利，也会使我们的人生境遇变得更加顺畅。外在的客观世界就是我们内心世界的反映，专注于"和谐"，意味着排除一切杂念，完全的、彻底的专注。
确定一个具体的目标的意识，以及执行目标的意志力，并使它付诸实践。当这个法则畅通无阻的运行，你将发现你所寻求的东西会主动找上门来，一切会喜出望外、尽如人意。
人类的思想本身控制着人的任何行为。
决定人一生的便是他的思想，所以人的思想在生命过程中的映射即是这一生的写照。
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CIMLoc: 面向定位的众包室内地图构建系统
CIMLoc: 面向定位的众包室内地图构建系统
CIMLoc: A crowdsourcing indoor digital map construction system for localization
室内地图作为许多室内定位导航系统的重要基础，在有些室内环境中有时很难获得。由于缺少室内地图数据以及手动构建室内地图的成本较高，因此急需一种廉价、高效的自动构建室内地图的方法。随着具有多传感器的移动设备的普及，我们可以低成本的通过众包用户轨迹自动的构建室内地图。与其他众包数据一样，搜集的用户轨迹往往包含噪声和低保真度（low fidelity），这对构建精确的地图带了了很大挑战。为了解决这个问题，作者提出了一种CIMLoc，即面向定位的众包室内地图系统。通过利用从不同移动设备搜集的真实轨迹数据对这个系统进行了评估。通过真实地图与所构建的地图来计算定位结果误差，进而量化构建地图的误差。实验结果表明，CIMLoc能够构建出精确的地图，可以有效的提高定位结果。CIMLoc能够在室内地图不可用的环境中提供一种有效的室内定位解决方案。
Abstract—Indoor maps, as crucial prerequisites for many indoor localization and navigation systems, are sometimes inaccessible. The absence of an indoor map …
ALIMC: 基于活动地标的众包室内制图方法
ALIMC: 基于活动地标的众包室内制图方法
ALIMC: Activity Landmark-Based Indoor Mapping via Crowdsourcing
室内地图是行人导航系统中不可或缺的，也是智能交通系统的重要要素。本文中，作者提出了一种ALIMC，即基于活动地标的众包室内制图系统。 ALIMC能够通过智能手机所收集的众包数据构建匿名建筑的室内地图，而不需要任何先验知识。ALIMC利用节点关系模型抽象的表达室内地图，其中路径通过边表示，路径的交点用节点表示，比如角落、电梯、楼梯等。当行人经过这些节点时会产生相关的活动，而智能手机能够捕获到这些活动。检测到活动之后，ALIMIC能够从众包数据中提取出活动地标并且将活动地标聚簇成不同的簇，每一个簇就作为室内地图的一个节点。然后ALIMC能够估计出所有节点之间的距离并将其记录在距离矩阵中。在距离矩阵基础上，ALIMC能够通过一种多维尺度技术(Multidimensional Scaling Technique）生成一种相对的室内地图。最后， ALIMC基于若干个参考点将相对室内地图转为城一种绝对地图。为了评估ALIMC，作者在办公楼中实现了ALIMC。实验结果表明，80%情况下室内制图的精度约为0.8-1.5米。
Abstract—Indoor maps are integral to pedestrian navigation systems, an essential element of intelligent transportation systems (ITS). In this paper, we propose ALIMC, i.e., Activity …
CROWD-PAN-360: 一种面向智能手机用户的众包上下文感知全景地图生成方法
CROWD-PAN-360: 一种面向智能手机用户的众包上下文感知全景地图生成方法
随着智能手机和位置感知服务技术及应用的快速发展，往往需要识别用户相对于周围环境的位置，而不是原始的位置坐标信息。在本文中，作者提出了一种CROWD-PAN-360 (CP360)，通过一种基于智能手机的软件系统利用众包图片生成用户所不熟悉得环境的360度全景地图。通过手动或者自动产生的标签进行标识出现在图片中的对象的逻辑位置。这种上下文感知的系统能够将用户的位置坐标与若干个智能手机的上下文（如加速度、方向）进行智能关联。CP360能够有效降低GPS定位的误差并且能够有效识别用户的环境。
Abstract—Recent advances in smartphones and location- ware services necessitate identifying logical locations of users, in terms of their surroundings, instead of raw location coordinates. In this paper, we have …