智能手机上的操作系统包括诺基亚Symbian、谷歌Android、苹果 iOS、微软Windows Phone等^{[ 6]}。如果采用C/S架构, 则需要针对各种常见平台分别开发应用, 技术难度大, 周期长, 且难覆盖所有移动智能平台。HTML5的出现, 使B/S架构成为系统的首选。HTML5^{[ 7]}是HTML的一个主要的修订版本, 它在HTML4的基础上增加了新的元素及功能, 同时为提高浏览器互操作性, 定义了明确的一致性标准。通过HTML5test^{[ 8]}网站可知, 常见手机浏览器, 对HTML5标准都实现了比较好的支持。因此本系统采用B/S架构, 表示层使用HTML5技术实现。系统架构如图2所示:

图2

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	图2 系统技术架构

为正确处理导向地图, 必须统一地图正方向。对于楼层图, 均采用正对建筑物主入口的平面图, 对于校区内各建筑物地图, 同理采用正对该校区正门的正面地图。不同校区间的布局图采用通常地图使用的“上北下南, 左西右东”方式。

地图坐标系选取时, 为与系统实现时的屏幕坐标系保持一致, 采用屏幕坐标系, 以地图左上角为坐标原点, 向左向下分别为X轴、Y轴正方向。

地图中的单位长度可以采用毫米为单位, 这样通过给定的比例尺, 需要时可以将地点位置或者距离换算成以米为单位的实际距离。但由于物理尺寸因显示器点距等因素在实际显示时需要根据具体显示器换算, 因此为方便屏幕导向路径的绘制, 采用像素为地图单位。

系统数据库表可分为两类:对校区、建筑物、楼层、具体地点等建模而成的地图处理类数据表;用户、角色及权限、日志、统计等常规系统数据表。由于后者使用管理信息系统中典型的设计方式, 这里不再讨论。

地图类数据表中, 如何存储建筑物、楼层、以及两者之间的联系是需要重点考虑的问题, 为此需要对校区、建筑物、楼层等进行有序的编码, 编码规则如表1所示:

表1

表1

表1 地点编码规则 类别 编码 长度 实际 编码位 说明 校区 1 1 从1开始 (下同) , 可编码9个校区。 建筑物 3 2-3 第1位为校区编码, 预留一定扩展性, 可对99个建筑物编码。 楼层 5 4-5 1-3位为建筑物编码, 实际编码位中, 编码大于10表示地面上楼层, 小于10表示地下楼层。如01表示负1楼, 21表示11楼。 地点 类别 2 1-2 地点类型, 例如, 1表示建筑物进出口, 2表示书架位置等。 具体 地点 9 8-9 1至5位为楼层编码, 6-7位为地点类别编码, 具体地点值使用最后2位编码。通常情况下能满足使用需求。

表1 地点编码规则

校区与建筑物表设计比较简单, 除了两者的地点编码外, 还含有文本类型的名称、具体坐标值 (校区表中指该校区在包含现在学校所有校区的地图中的坐标, 建筑物表中是该建筑物在校区内地图中的坐标) 。校区表还包含一个字段, 保存校区地图图片所在文件路径。

楼层表是系统中重要的数据表之一, 具体设计如表2所示。为处理楼层中的不能通过区域, 如封闭的房间等, 设计障碍区域表, 现系统支持表3所示的4种常见障碍类型。

表2

表2

表2 楼层数据表设计 字段名 类型 含义 floor_code nchar (5) 楼层编码 name nvarchar (50) 楼层名称 map_path nvarchar (255) 楼层地图路径 map_width int 楼层地图宽度 map_height int 楼层地图高度

表2 楼层数据表设计

表3

表3

表3 障碍区域表 字段名 类型 含义 area_id int 障碍区域自增主键 area_type int 区域类型, 1:圆形;2:线段;3:三角形;4:矩形 floor_code nchar (5) 外键, 本区域所在楼层 coor1 int 区域坐标数字, 从1至10, 能满足上述区域类型需求 … … … coor10 int 区域坐标数字

表3 障碍区域表

其他地图类表还包括具体地点表、地点类型表, 因表结构比较简单, 这里不再讨论。

由于QR码在我国使用非常广泛, 因此按照QR码标准生成二维码。生成QR码的方法很多, 既可以依据其国际标准ISO/IEC18004设计实现生成算法, 也可以利用各种工具程序, 如快拍二维码^{[ 9]}、QR精灵^{[ 10]}等, 或者采用在线生成的方式, 如利用Google Chart API^{[ 11]}, 或者采用开源的第三方类库实现。为保证QR码生成模块与系统的有机整合, 同时满足提高系统开发效率和批量生成QR码的目标, 本系统采用开源类库ZXing生成QR码。

ZXing^{[ 12]}全名“Zebra Crossing”, 可译作斑马线, 是一个应用非常广泛的开源一、二维码图像处理类库。需要注意的是, 现阶段的正式版本ZXing2.1在处理中文字符时会出现乱码, 这是因为其源码 (具体为源文件com.google.zxing.qrcode.encoder.encoder) 中默认编码格式为“ISO-8859-1”, 通过下载ZXing2.1源码, 将该文件代码:“internal const System.String DEFAULT_BYTE_MODE_ENCODING = "ISO-8859-1";”中的“ISO-8859-1”修改为“UTF-8”, 然后重新编译ZXing类库即可。

图3

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	图3 二维码导视标签

系统生成的导视二维码标签如图3所示, 该标签编码的内容为“http://222.196.199.233/position.aspx?pid=201110101”, 标签地点编码为“201110101”, 表示本校成龙校区图书馆一楼大厅入口处。

虽然直接在地图上标识出起止点及电梯口等位置也能起到导向作用, 但如果能为读者提供起止点之间最短路径参考, 则能进一步提高服务水平, 因此路径导向算法成为本系统实现的技术重点。

如果起点和终点属于不同校区, 则通过文字或地图提示读者到目标校区, 同理可以处理同校区、但不同建筑物的情况。起点与终点在同一建筑内, 但分别位于不同的楼层, 这是最常见的路径导向情境。这里以某读者在本校成龙校区图书馆一楼大厅门口, 而所需图书在四楼左前侧为例进行说明。图4和图5分别为一楼和四楼楼层结构图, 图中S1、S2、S3、S4分别为四个楼梯口位置, Z1、Z2、Z3为中庭走廊通道口位置点, E1为电梯口位置。Ps指读者当前所在位置, Pe为目标书架所在位置。为区分位于不同楼层的电梯口等位置, 以E1₁表示一楼电梯口, E1₄表示四楼电梯口, 其他楼梯口、通道口同理。

图4

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	图4 一楼楼层结构图

图5

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	图5 四楼楼层结构图

(1) 上下楼路径算法.

首先需要确定是通过电梯还是某楼梯上楼。为此遍历S1至S4楼梯口, 取得与Ps、Pe₁ (Pe在一楼的水平投影间点) 距离之和最小的楼梯口为候选路径点Sr, 如果通过该点的行进路径长度小于通过电梯路径, 那么确定路径为<Ps, Sr₁, Sr₄, Pe>, 否则路径为<Ps, E1₁, E1₄, Pe>。实际计算时, 为绕开障碍区域, 例如图4中的“流通台”部分, 可能需要对各点间路线距离进行修正。算法伪代码如下:

//将S1作为候选通道点, 并求得其与Ps、Pe₁间距离dis.

Sr=S1;

dis=d (Ps, S1) +d (S1, Pe₁) ;

//遍历余下3个候选点.

foreach St in <S2, S3, S4>{.

//如果某点与Ps间距离小于dis, 则将其作为候选点Sr, 同时设置dis为该距离值.

If (d (Ps, St) +d (St, Pe₁) <dis) {.

Sr=St;

dis=d (Ps, St) +d (St, Pe₁) ;

}.

}.

//如果楼梯Sr路径距离小于电梯路径, 则其为最优路径, 否则乘坐电梯最优.

if (d (Ps, Sr₁) +d (Sr₁, Sr₄) +d (Sr₄, Pe) <d (Ps, E1₁) +d (E1₁, E1₄) +d (E1₄, Pe) .

BestPath=<Ps, Sr₁, Sr₄, Pe>;

else.

BestPath=<Ps, E1₁, E1₄, Pe>;

(2) 同楼层两点间路径计算.

同一楼层中, 两点间的路径选择算法采用如下方式:首先以两点直接连接为候选路径, 然后遍历该楼层所有障碍区域, 如果候选路径穿过该区域, 则对路径进行修正。代码如下:

public static List<Point> getBestPath (Point p1, Point p2, string floor) {.

//设置p1, p2直接连接为候选路径.

List<Point> best_path=new List<Point> () {p1, p2};

//取得当前楼层所有障碍区域.

List<FBDArea> listfbdArea=LocDAL.getfbdArea (floor) ;

//遍历所有障碍区域, 根据区域类别分别调用相应方法修正候选路径.

foreach (FBDArea fbar in listfbdArea) {.

//障碍区域为矩形.

if (fbar.area_type == (int) fbdAreaType.Rectangle) .

getPathRectangle (ref best_path, fbar) ;

//障碍区域为圆形.

if (fbar.area_type== (int) fbdAreaType.Circle) .

getPathCircle (ref best_path, fbar) ;

….

}.

return best_path;

}.

(3) 矩形障碍区域路径修正.

矩形障碍区域路径处理算法流程如图6所示:

图6

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	图6 矩形障碍路径修正算法

其中, L (P_i, P_i+1) 表示P_i与P_i+1两点之间直线连接。遍历当前已取得的最优路径各点, 如果某点P_i与下一点P_i+1的连线与障碍矩形区域相交, 则根据路径算法在P_i后增加数个新增点, 使得路径中P_i至原P_i+1段不再与矩形相交。这里线段是否与矩形相交可进一步转化为线段是否与矩形任意条边相交, 如果都不相交, 则与矩形不相交, 两条线段是否相交算法参考Philip 等的相关伪码实现^{[ 9]}。三角形障碍区域采用相同算法, 圆形障碍区域处理同样参照Philip等的研究实现C#编码^{[ 13]}。

对图4中的中庭结构的处理方式有两种:将矩形障碍区域视为一个梯形、一个三角形与一个五边形处理;或者仍然作为矩形处理得到候选路径, 然后从该路径与中庭通道路径中选择最短路径作为最终路径。由于前者数据计算量较大, 因此采用第二种处理方式, 在处理障碍矩形区域后, 如果发现其为中庭结构, 则根据检测情况确定是否修正该路径。

通过上述算法, 最终得到读者行进的最佳路线<Ps, E1₁, E1₄, Z3₄, Z1₄, Pe>, 如图4和图5中折线所示。