23、智能车辆空间语义上下文模型与普适计算环境上下文感知授权框架

智能车辆空间语义上下文模型与普适计算环境上下文感知授权框架

1. 智能车辆空间语义上下文模型

在智能车辆空间的研究中，语义上下文模型是一个关键的部分，它主要由上下文获取、上下文表示和上下文融合三个模块组成。
- 上下文获取 ：这是模型的底层模块，利用多种传感器来获取低层次和粗略的感知数据。例如，温度传感器可获取车内或车外的温度，酒精传感器能判断驾驶员是否醉酒。此外，数字相机、麦克风和生理传感器用于获取人员状态。不过，这部分数据的语义含义较低，不能直接共享和使用，需要进行良好的表示。
- 上下文表示 ：为了更好地共享和使用上下文获取部分的低层次上下文数据，需要对这些数据进行处理和理解。使用语义网语言和OWL语言，结合与智能车辆空间相关的本体来表示这些数据。本体库的建立有助于更好地表示和理解这些数据，比如可以基于本体表示车辆速度、驾驶员疲劳程度和路面状况等信息。
- 上下文融合 ：基于上下文表示得到的语义上下文信息，解决了上下文共享和理解的问题。但这些上下文还需要进一步处理，包括融合和推理，以决定采取何种行动。在这部分，会去除无用的上下文，基于知识库对有用信息进行推理。上下文融合后，会做出一些控制决策并执行相应的行动。上下文信息具有动态性和层次性。

下面是语义上下文模型架构的mermaid流程图：

graph LR
    A[上下文获取] --> B[上下文表示]
    B --> C[上下文融合]
    C --> D[控制决策与行动执行]