李彦平，张 璐

(山西农业大学信息学院，山西 太谷 030800)

1 引言

室内空间布局的仿真对于提高人们生活质量方面发挥着巨大的作用，这是因为人们87%～90%的时间都生活在室内。室内空间特征布局仿真一直是相关学者研究的重点[1]。常规手段上，室内空间特征布局可以通过三维激光扫描仪或者传感器来完成，但是由于其聚类效果不佳，整体偏差达不到理想要求，导致数据精度较低。随着Kinect传感器的推出，对传统的室内空间特征多层次布局仿真产生了一定的冲击[2-4]。Kinect传感器能够以一定的频率获取室内场景的空间信息，同时以高分辨率输出RGB图像和红外深度图像[5]。在室内三维地图构建、室内空间仿真等研究领域中，Kinect设备的使用，能够帮助空间更好、更快速地建立，不仅使Kinect传感器得到了深入研究，而且使得空间重建等技术得到了更好的发展[6]。

在国内外研究中，室内空间特征多层次布局仿真方法更多的是为了提高收敛度和效率，但是精度不足。文献[7]提出了基于差异演化法的建筑空间布局规划方法，通过构建参数化snake曲线，得到建筑边缘的内部能量和外部能量。利用能量等函数，计算出边缘轮廓的变异概率和交叉概率，获取最大迭代次数，对高层建筑外部边缘空间布局进行了合理规划。该方法具有较强的收敛性，但是总体精度不足。文献[8]提出了基于输出结构模型的空间布局仿真方法，通过具有语义约束的多标签图割对非结构化点云进行……