商场多层立体结构,内部建筑相似,极易让顾客迷失方向,难以快速定位目标店铺或设施。商场导航系统是如何通过 3D+AI 融合方案,提供高度匹配搜索意图的全方位一体化导购路线服务,解决顾客迷路问题的呢?
一、技术背景:商场导航的技术挑战
商场作为典型的复杂室内场景,导航面临三大技术难题:
- 空间认知障碍:多层立体结构导致 2D 地图难以理解,用户难以建立空间关联
- 语义理解鸿沟:用户自然语言搜索词语与现有 POI 数据难以匹配
- 定位场景割裂:室内外信号环境差异大,室内外导航信号切换易断联
以下从技术层面对 3D+AI 融合方案进行拆解:
二、3D 地图空间构建
3D 地图核心在于空间数据数字化重建,技术流程包括:
1.数据采集:通过激光雷达(LiDAR)扫描商场空间,获取点云数据。
2.模型构建:基于 Three.js 引擎实现轻量化3D建模,保留商铺、电梯、通道等关键空间要素,实现物理空间坐标与虚拟空间坐标的精准映射。
3.数据优化:根据设备性能动态调整模型精度,实现1:1复刻。
三、AI 语义导航分析
3.1自然语言处理流程
高度集成 Deepseek 大模型构建语义理解数据库:
1.意图识别:通过AI微调模型识别用户核心需求(如 “购物”“找设施”“餐饮”)
2.实体链接:将模糊搜索意图与商场 POI 数据库中的具体品牌店关联
3.上下文建模:支持多轮对话,集成推荐目的地。
3.2技术亮点
- -实时路线规划:结合 Dijkstra 算法,匹配店铺后动态生成最优路径。
四、室内外一体化导航
4.1多源融合定位方案
4.2 技术亮点
- 无缝切换:融入卡尔曼滤波算法,当检测GPS 信号强度低于一定阈值时,自动切换至室内定位模式,确保导航轨迹连贯。
五、总结
商场导航软件的3D+AI方案,通过空间数字化、需求智能化、定位无缝化破解室内导航难题,这套技术方案不仅适用于商场场景,其还可复用于机场、展馆、大型综合体等复杂室内环境,为室内导航领域提供了可复用的技术框架。
维小帮是一个室内外一体化导航导览平台,依托AR/VR技术、蓝牙定位技术和轻量化3D地图技术,为商场、医院、景区、工厂园区等大型场景提供从室内外地图开发方案、标准化SDK/API到零代码地图开发平台的全套解决方案。