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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本公开的实施例公开了基于虚拟场景和用户语义信息的虚拟导游的控制方法，其步骤为：根据虚拟场景和用户的语义信息，确定用户感兴趣的目标物体；根据用户和目标物体位置信息，确定虚拟导游最佳讲解位置；通过A‑Star算法设计移动路径，控制虚拟导游沿着该路径移动到虚拟场景中的最佳讲解位置；在虚拟导游移动到最佳讲解位置之后，确定该点的最优朝向，并控制虚拟导游转身面朝该方向。该实施方式通过提出一种虚拟导游的位置朝向的计算函数，进而计算出更加科学合理的虚拟导游位置，该结果可以应用于虚拟现实、增强现实等虚拟场景下虚拟旅游讲解、虚拟博物馆讲解、虚拟商场导购等应用领域。

主权项：1.一种基于虚拟场景和用户语义信息的虚拟导游的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据虚拟场景和用户的语义信息，确定用户感兴趣的目标物体；S2：根据用户和目标物体位置信息，确定虚拟导游最佳讲解位置；S3：通过A-Star算法设计移动路径，控制虚拟导游沿着该路径移动到虚拟场景中的最佳讲解位置；S4：在虚拟导游移动到最佳讲解位置之后，确定该位置的最优朝向，并控制虚拟导游转身面朝该朝向；其中，S1：根据虚拟场景和用户的语义信息，确定用户感兴趣的目标物体，包括：获取虚拟场景的语义信息和用户的语义信息，其中，虚拟场景的语义信息是在虚拟场景下的物体信息，虚拟场景的语义信息包括用户周围三米范围内所有场景物体的位置信息po和物体的朝向信息θo，用户的语义信息是在虚拟场景下的用户信息，用户的语义信息包括用户的位置信息和朝向信息根据用户的位置信息和物体的位置信息，通过以下公式，确定用户与物体之间的距离关系： 其中，表征用户与物体之间的距离关系的得分函数，用户与物体之间的距离越近，的值越大，是用户的位置信息，坐标xt，zt，其中，xt是用户在虚拟场景下的坐标xt，zt中的横坐标，zt是用户在虚拟场景下的坐标xt，zt中的纵坐标，po是物体的位置信息，坐标xo，zo，其中，xo是物体在虚拟场景下的坐标xo，zo中的横坐标，zo是物体在虚拟场景下的坐标xo，zo中的纵坐标，exp是以自然常数为底的幂指数，是以自然常数为底的幂指数函数，是用户位置与物体位置之间的的欧式距离，是用户位置与物体位置之间的欧式距离的平方xt-xo2+zt-zo2，根据用户的朝向信息和物体的朝向，通过以下公式，确定用户与物体之间的朝向关系： 其中，表征用户与物体之间的朝向关系的得分函数，是用户的朝向信息，θo是物体的朝向信息，π表示180°的弧度制，cos是余弦函数；根据用户与物体之间的距离关系和用户与物体之间的朝向关系，确定物体的总得分函数，通过以下公式，得到物体的总得分函数值： 其中，Fut，o是物体的总得分函数，ap和aθ是Fut，o的参数，表征用户与物体之间的朝向关系的得分函数，表征用户与物体之间的距离关系的得分函数，用户与物体之间的距离越近，的值越大，是用户的位置信息，po是物体的位置信息，是用户的朝向信息，θo是物体的朝向信息；根据每个物体的得分函数值，将得分函数值最高的物体作为用户感兴趣的目标物体；其中，S2：根据用户和目标物体位置信息，确定虚拟导游最佳讲解位置，包括：根据虚拟导游移动开始的位置信息和虚拟导游移动结束的位置信息，通过以下公式，确定虚拟导游移动距离关系： 其中，是虚拟导游移动开始的位置到虚拟导游移动结束的位置之间的移动距离关系的函数，是虚拟导游移动开始的位置信息，坐标x1，z1，其中，x1是虚拟导游移动开始时，在虚拟场景下的坐标x1，z1中的横坐标，z1是虚拟导游移动开始时，在虚拟场景下的坐标x1，z1中的纵坐标，是虚拟导游移动结束，站立位置对应的位置信息，是坐标x2，z2，其中，x2是虚拟导游移动结束时，在虚拟场景下的坐标x2，z2中的横坐标，z2是虚拟导游移动结束时，在虚拟场景下的坐标x2，z2中的纵坐标，σ是超参数，exp是以自然常数为底的幂指数，是虚拟导游移动开始的位置，和虚拟导游移动结束的位置的欧式距离，是虚拟导游移动开始的位置和虚拟导游移动结束的位置的欧式距离的平方，是x1-x22+z1-z22；根据虚拟导游的位置信息，确定虚拟导游站立的位置与用户左右两侧最优位置之间的位置关系；根据左右两边的位置得分函数与移动距离函数，通过以下公式，确定虚拟导游最佳讲解位置： 其中，是表征虚拟导游最佳讲解位置的函数，是虚拟导游移动结束，站立的位置的位置信息，是虚拟导游移动开始的位置到虚拟导游移动结束的位置之间的移动距离关系的函数，表征虚拟导游站立的位置与用户左侧最优位置之间的位置得分函数，表征虚拟导游站立的位置与用户右侧最优位置之间的位置得分函数，max{}是取最大值操作，SA是模拟退火函数，其中，对于求解最大值问题，由于解空间为连续空间，无法通过遍历直接求解最大值，所以通过模拟退火算法近似求解最大值，具体求解方式包括：1令T＝T0表示开始退火的初始温度，初始解y0设置为求解的虚拟导游最优位置，并计算对应的目标函数值Ey0，其中，目标函数是或2令T＝kT，其中，k取值在0到1之间，k是温度下降速率，对当前解yt施加随机扰动，将y坐标位置随机移动2米，n为迭代次数，在其邻域内产生一个新解yt+1，并计算对应的目标函数值Eyt+1，以p表征接受新的解的概率，其中，根据实验数据，迭代进行200次，最后的yt作为接受的最优解；其中，通过以下A-Star算法，确定移动路径：f*n＝g*n+h*n，其中，f*n是控制虚拟导游，从虚拟导游的初始位置经由编号为n的位置，到虚拟场景中的最佳讲解位置的最小距离的估计，g*n是控制虚拟导游，从虚拟导游的初始位置，到编号为n的位置的最小的欧式距离，h*n是控制虚拟导游，从编号为n的位置到虚拟场景中的最佳讲解位置的最小的曼哈顿距离的估计；其中，通过以下公式，确定虚拟导游的最优朝向：θx，z＝w1·x2+w2·z2+w3·x·z+w4·x+w5·z+w6，其中，θx，z是表征虚拟导游在最佳讲解位置的以弧度制度量的朝向函数，x是虚拟导游在虚拟场景下的横坐标，z是虚拟导游在虚拟场景下的竖坐标，w1、w2、w3、w4、w5和w6分别是函数θx，z的6个参数，其中，w1、w2、w3、w4、w5和w6是根据用户实验结果中的虚拟导游的坐标和朝向，利用最小二乘法拟合出二元二次方程作为虚拟导游的用户朝向计算函数，以生成的用户朝向计算函数的参数结果值。

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百度查询： 北京航空航天大学 基于虚拟场景和用户语义信息的虚拟导游的实时优化位置的计算方法