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四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 教育技术学专业 摘要：针对移动设备访问三维虚拟场景受到网络带宽和终端计算能力的制 约，使得在线利用虚拟现实进行移动学习效率不高，基于此提出了基于普适计 算的自适应优化选择技术。为了使得系统能够很好地在普适计算环境下进行自 适应训练，系统全面按照自适应框架进行设计和实现。系统在整体框架上按照 现有的实验设备和可实现的理论基础，通过移动设备与服务器端的交互流程进 行框架设计。在系统实现当中用到了j 越厂a 、j 2 e e 框架、w u r f l 、j e n a 2 推理 机、x 3 d 等关键技术。w u r f l 实现了普适计算环境的搭建；j e n a 2 技术实现 了自动推理机的建立：x 3 d 是用来作为三维原资源和目标资源；通过这些技 术的有效整合使得系统得以实现。通过建立普适计算环境，利用s o a p 实现 对设备端和服务器端的资源交换，w u r f l 帮助系统在服务器端收集设备端信 息，系统又通过j e n a 2 的自动推理机制从而训练服务器做自适应选择。按照现 有的设备和理论依据，首先通过w u r f l 对手持移动设备进行采样获取移动设 备参数，然后利用o w l 语言通过r d f 描述工具对三维实体进行语义描述。 用p r o t 6 9 6 编辑器建立基于j e n a 2 的自动推理机，从而结合普适计算场景使服 务器得到训练从而建立相应的优化选择模型。在此基础上将建立好的优化模 型，安装结果分析和普适规则计算进行通过推理机进行优化模型选择。最后将 选择的结果进行定性分析。采用此方法后进行测试，结果表明经过自适应选择 后手持移动设备获取三维虚拟场景资源的速度和效率得到明显提高。 关键词：虚拟现实；移动学习；普适计算；本体；语义；自适应 ba s e do np e r v a s i v ec o m p u t i n gf o rt h ev i r t u a l s c e n ea d a p t i v en e t w o r kr e l e a s e dr e s e a r c h a b s t r a c t ：t h em o b i l el e a r n i n gb yt h eo n l i n ev i r t u a lr e a l i t yi sn o te f f i c i e n tf o r t h em o b i l ed e v i c e st oa c c e s st h e3 dv i r t u a ls c e n e ，b e c a u s eo ft h ec o n s t r a i n t so f n e t w o r kb a n d w i d t ha n dt e r m i n a lc o m p u t i n gp o w e r b a s e do l lt h i sw er a i s e dt oa t e c h n o l o g yw h i c ht h es y s t e mp e r f o r m sa d a p t i v eo p t i m i z a t i o ns e l e c t i o ni np e r v a s i v e c o m p u t i n ge n v i r o n m e n t i no r d e r t om a k et h e s y s t e mw e l lp e r f o r m a n c ew i t h a d a p t i v et r a i n i n gi nap e r v a s i v ec o m p u t i n ge n v i r o n m e n t ，t h es y s t e ma r c h i t e c t u r e b u i l to nt h ea d a p t i v ef r a m e w o r k t h em o b i l ed e v i c e sw e l lp e r f o r m e dt h ei n t e r a c t p r o c e s sw i t ht h ef r a m e ，w h i c hd e s i g n e d i na c c o r d a n c ew i t he x i s t i n gl a b o r a t o r y e q u i p m e n ta n dt h e o r e t i c a lb a s i st h a tc a l lb ea c h i e v e d t h es y s t e mb u i l d i n gi sb a s e d o nj a v a ，j 2 e ef r a m e w o r k , w u r f l ，j e n a 2i n f e r e n c ee n g i n ex 3da n do t h e rk e y t e c h n o l o g i e s t h ew u r f la c h i e v e s s t r u c t u r e so ft h eb u i l d i n gf o rp e r v a s i v e c o m p u t i n ge n v i r o n m e n t j e n a 2h e l p st o r e a l i z et h ee s t a b l i s h m e n to fi n f e r e n c e e n g i n e x 3 di su s e da st h e3 do r i g i n a lr e s o u r c e sa n dt a r g e tr e s o u r c e s t h r o u g h t h e e f f e c t i v ei n t e g r a t i o no ft h e s et e c h n o l o g i e s ，i ta l l o w st h es y s t e mt ob er e a l i z e d u s i n gs o a pt o a c h i e v et h ee x c h a n g eo fr e s o u r c e so i lt h ed e v i c e - s i d ea n d s e r v e r - s i d e ，w u r f lh e l ps y s t e mt oc o l l e c tt h ed e v i c e s i d ei n f o r m a t i o no nt h e s e r v e rs i d et h r o u g ht h eb u i l d i n go fp e r v a s i v ec o m p u t i n ge n v i r o n m e n t a f t e r w o r l d s t h es y s t e mg o tt r a i n i n gb yj e n a 2r e f e r e n c ee n g i n e h a n d h e l dm o b i l ed e v i c e si n a c c o r d a n c ew i t he x i s t i n ge q u i p m e n ta n dt h et h e o r e t i c a lb a s i s ，f i r s tb yt h ew u r f l s a m p l i n gt oo b t a i nam o b i l ed e v i c ep a r a m e t e r s ，a n dt h e nu s et h eo w ll a n g u a g e s e m a n t i cd e s c r i p t i o no ft h et h r e e d i m e n s i o n a ls o l i dd e s c r i b e db yr d ft o o l s p r o t e g ee d i t o re s t a b l i s h e st h ej e n a 2r e f e r e n c ee n g i n e ，a n dt h es y s t e mi st r a i n e dt o b u i l dt h ea p p r o p r i a t eo p t i m i z a t i o ns e l e c t i v em o d e lt h a tc o m b i n e dw i t hp e r v a s i v e 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 c o m p u t i n gs c e n e o nt h i sb a s i si tw i l lc r e a t eg o o do p t i m i z a t i o nm o d e l r e s u l t so ft h e i n s t a l l a t i o na n du n i v e r s a lr u l e st oc a l c u l a t i o n sb yt h ei n f e r e n c ee n g i n et oo p t i m i z e m o d e ls e l e c t i o n f i n a l l y , t h es y s t e mw i l la n a l y z et h er e s u l t s t e s t i n gt h i sm e t h o d , t h er e s u l t ss h o wt h a ta f t e ra d a p t i v es e l e c t i o no fh a n d - h e l dm o b i l ed e v i c e st og e tt h e s p e e da n de f f i c i e n c yo ft h er e s o u r c e so ft h r e e d i m e n s i o n a lv i r t u a ls c e n eh a sb e e n m a r k e d l yi m p r o v e d k e y w o r d s ：v i r t u a lr e a l i t y ；m o b i l el e a r n i n g ；p e r v a s i v ec o m p u t i n g ；o n t o l o g y ； s e m e t i c ；a d a p t a t i o n i i i 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 第1 章绪论 1 1 研究背景及意义 随着智能手持设备的不断更新发展，移动学习已经逐渐被人们所认识和接 受。用户借助智能手持设备可以不受时间和空间的约束，在大范围地点内可以 实现通过3 d 虚拟现实构成的移动学习资源。但是，由于受到网络带宽的制约 和智能移动设备计算能力的局限性，用户不能够快速的获取虚拟现实资源，导 致难以实时利用虚拟现实进行移动学习。 目前，大部分研究工作都是局限于如何对三维模型进行优化，针对智能移 动设备快速获取三维资源的研究较少。基于此我们提出在已有的优化模型基础 上进行自适应优化选择。我们提出选取优化算法模型可结合普适计算技术以及 本体语意( s e m a n t i c ) 规则描述。通过自适应优化选择后，移动设备访问3 d 资 源的效率和速度有显著提高。 1 2 相关研究工作 移动学习是数子化学习发展到一定程度的延伸和扩张，移动学习与一般的 数字化学习存在着差异。移动学习借助移动计算设备，使学习者不受时间和空 间的限制，在任何地点、时间进行学习。借助移动计算设备，学习者能够高效 的获得学习内容，并且能够跨越时空及时的展开师生互动。移动学习平台是对 学习者利用移动计算技术的有效整合，通过在数字化学习的发展基础上，随时 随地进行学习的一种全新的体验。移动学习被认为是一个学习的模式，在将来 的学习模式中不可缺少的学习模式。移动学习平台是在移动计算技术和互联网 技术基础上发展的工具，从而来实现移动计算设备尤其是移动电话和其他手持 移动设备的小型化区域流动性学习。 首先，移动学习平台是在数字化学习的基础上开发的。这样可以扩大学习 者的数量，这同一般的学习模式是不同的。s u n 公司的电子学习专家迈克尔温 格，以他的见解和他的观点来看，移动学习不是什么新的事物，在传统的学习 印刷课本当中也同样有良好的功能支持学习者随时随地在任何地方学习。比如 教科书在不久前已成为一种支持移动学习的工具，移动学习其实已经伴随在我 们的身边。因此，现在的移动学习作为一个新事物的新概念，它必须是开放的 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 有别于传统教育，并且和传统教育是有区别的否则将失去自身存在的意义。 其次，随着无线网络和资源库的发展，在逐步形成适应移动学习环境的基 础上，已经形成了国家、区域和应用三个层次的网络环境和发展主题。构建好 的学习环境资源，完成这一阶段将会持续4 8 年。移动服务供应商和制造商 m a i n l y d r i v e n 报道说，这个发展会推动手持设备生产商和移动服务运营商的 发展。 上述调查分析论证过程可看出移动学习是当今创新学习模式的热点和未 来学习方式的趋势。但是由于受到移动设备的制约和网络带宽等瓶颈，学习者 不能通过移动设备充分的利用网络资源特别是当今3 d 技术的发展，我们已 经可以利用虚拟现实技术进行学习。但由于w e b 3 d 的发展，3 d 虚拟现实技术 己开始步入网络时代。学习者可通过客户端浏览器或其它客户端软件访问远程 服务器端3 d 虚拟现实教学资源。用户可以通过网络进行更多的交互性行为， 这样就可以逼真的与用户进行在线3 d 虚拟课堂。可是由于我们是进行移动教 学，那么所持移动设备就要能够根据实际网络带宽及移动设备的配置获得相应 匹配的3 d 资源。那么，目前对服务器端3 d 优化处理的研究国内还不多，所以 我通过现有开发资源及技术理论针对这个问题开发一个新的服务器优化系统。 这个系统是一个网络3 d 资源发布平台，有识别客户端配置信息作出相应优化 动作的功能，并及时返回客户端。该系统用于网络教学资源发布，促进学习者 高效利用移动设备获得3 d 网络资源进行学习。 目前，国内的一些研究者提出过采用递进传输模式进行基于w e b 的交互 式三维发布系统。这种方式提出的模式可运用在基于b r o w s e r s e r v e r 访问方 式中。一部分移动手持设备可在理想网络带宽环境下通过m o z i l l i a 浏览器安 装相关插件对3 d 虚拟现实资源访问。但存在问题是模式比较固定，没有普片 适应的算法对资源进行优化。针对三维场景建模缺乏领域含义的问题，有人提 出一种基于语义的三维场景概念关系建模方法陆1 ，但该方法只针对如何通过语 义规则建立三维场景。为了节省宝贵的网络带宽资源，需要对三维网格模型数 据进行压缩h 1 ，有人提出了通过渲染流水线技术对3 d 图形进行优化h 1 的方案模 型，但该方案只是嵌入到手机客户端做优化，而我们解决的问题是根据客户端 请求在服务器端进行优化，再将优化后的目标资源发回客户端。i o a nm a r i u s 2 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 b i l a s c o 等人提出基于语义规则的三维场景自适应技术，即d s e a mm o d e l n l 模 型。 图1 1d s e a mm o d e l 该模型是描述3 d 实体建立语义规则，根据语义规则完成自适应，但该模 型不能够针对移动设备请求资源时做出实时的自适应响应。 但要找到能通过获取移动设备参数，对参数进行分析而建立的语义规则从 而进行普片自适应优化选择是我们的研究重点。 通过对手持设备获取设备参数。利用普适计算技术可以进行目标计算的自 适应选择。我们可以利用本体语义建立普片适应的规则。通过对目标资源的需 求分析进行优化方案选取。利用普适计算建立多服务思想，从而解决发布系统 的自适应功能。 1 2 1 国内外现状分析 1 2 1 1 国内当前移动学习用户群调查 我国2 0 0 9 年远程大会的主题就是移动学习，业内厂商对移动学习的重视 程度可见一般，也已经陆续有厂商推出自己的产品并广为应用。关于移动学习 市场，在一佳一与多普达合作的移动学习调查中，共收到有效问卷3 0 7 份，受 访者中表达对此类手机商务课程非常感兴趣和感兴趣的人数共2 6 0 人，占样本 总数的8 4 9 。这项数据也被发布于在线教育网上，给业内人士极大振奋。移 动的应用虽然相比美国等算是少数，不过因为中国的手机在线人数在世界上占 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 绝对优势，中国的移动学习应用前景值得期待。 1 o p e n g ls e 技术的发展 在o p e n g le s ( o p e n g l 的嵌入式系统) 是o p e n g l 三维图形设计用于嵌 入式设备，如手机，p d a 和游戏机等都是在a p i 的一个子集基础上开发的。 k h r o n o s 集团定义作为推广k h r o n o sa p i ，是一个图形化的硬件和软件行业协 会，该协会专注于图形和多媒体的开放标准。 由于o p e n g ls e 技术的发展使得普通用户通过手持智能手机就可浏览远 程3 d 数字媒体资源，用户在手机客户端通过智能手机操作系统调用o p e n g l s ea p i 就可呈现出较好质量的三维图形。 2 国内对远程三维资源优化处理发布平台研究情况 目前，由于大量持有手机设备的国内用户都有潜在的移动学习需求，所以 解决好网络服务器资源优化处理工作势在必然。国内目前对三维发布平台的研 究只有三维g i s 发布平台m a p o k 、三维数字地球发布平台、基于三维影像的 房产三维综合信息管理与发布平台等方面的研究。由于o p e n g ls e 技术才开 始处于一个发展期，国内针对三维移动学习资源优化处理的研究还很少。我们 国内研究才刚刚起步，所以我们的研究工作需要查阅大量国外文献资料口 3 国外对于移动设备o p e n g ls e 快速渲染r a n d e r i n g 的研究现状 意大利乌内达大学d e p t o f m a t ha n dc o m p u t e rs c i e n c eu n i v e r s i t yo f u d i n e ( 数学与计算机科学系) 的h c il a b ( 人机交互实验室) 研发了种m o b i x 3 d p l a y e r 的x 3 d 手机客户端播放器。由于智能手机的快速发展以及3 g 网络的建 设，g o o g l e 与2 0 0 6 年发布了a n d r o i d 移动设备操作系统，之后第三代智能手 机平台已经迅速开始发展。h c i 项目组与2 0 0 7 年停止该播放器的研发，目前 h c i 主要提出一些概念级框架设计的模型。h c i 有一篇题为2 0 0 6 年发表的题 为r e n d e r i n go fx 3 dc o n t e n to i lm o b i l ed e v i c e sw i t ho p e n g le s 的论文，该文 章虽没有重点讨论客户端和服务器交互，但文中为我们提供了实现怎样快速并 渲染x 3 d 文件后在移动设备中播放的理论依据。由此可见，只有将3 d 资源 发布的研究重点放在移动设备和服务器端的智能交互上才可以有所突破。 4 中间件技术的利用 以往的一些文献提到对中间件技术的利用，但对于中间件技术当中如何进 4 四j i i 师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 行重用性的探讨不多，本人找到的文献有对如何进行系统化的中间件重用探讨 的文献。在我的研究当中对于在普适计算环境下中间件的利用不仅要有可重用 性，而且对于上下文感知能力还要具备反射性的功能。所以，我突破了以往的 研究而是利用了具有反射性的可重用中间件的技术，并且将这种中间件进行系 统化的可重用。整个系统的构建是一个从硬件网络平台的搭建到中间服务器和 中间件的集成一直到前端客户端的推送等的一个复杂系统的构建。其实，这个 系统是有很多现成技术可以实现的，对于普适计算的服务器中间环节可以利用 w u r f l ；对于服务器的异构系统连接可以利用基于s o a p 的w e bs e r v i c e ：对于服 务器端运用的a p p 可以利用s s h 框架进行搭建；可以利用师大虚拟现实实验 室提供的无线网络终端和服务器的硬件架构的优势来进行基础平台搭建。 1 3 移动学习在国内外的研究情况分析 由于信息技术的不断发展，人们的学习方式呈现出多元化的。信息资源的 利用成为了当今各个国家和研究机构的重点如果不能够很好地利用信息资 源，那么只是单方面的建立信息资源库，这些资源也会成为信息孤岛，于是在 这样的大背景下催生出来了移动学习。国内目前的研究情况都是在移动学习的 理论和方式上，一般情况下对于利用互联网技术进行学习通常称为e 1 e a r n i n g ， 而在欧美等发达国家由于移动学习的出现，以美国为例移动学习又称之为 m 1 e a r n i n g 。【1 8 l 1 3 1 国内移动学习研究现状 从来2 0 0 0 起我国开始了移动学习方面的研究，在2 0 0 0 年时我国共诞生了 两篇关于移动学习方面的重要论文【1 9 1 。其中有一篇由丁兴富亲手翻译的i r i s h 远程教育专家d e s m o n dk e e g a n 的题为从远程学习到电子学习再到移动学习 的学术报告。【1 9 】这篇文献集中的体现了如何在现有网络移动学习继承了学习 概念的基石上开发出来的，同时也说明的移动学习的概念、方法及定义。【1 9 】 根据国外研究现状的报告显示：2 0 0 1 起我国对于移动学习方面的研究陆陆续 续开始了，2 0 0 1 年底由国家教育部高教司出台制定了关于“移动教育 等方 面的研究确立为专项立项目通知后，【1 9 】移动学习的研究被这一通知推波助澜 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 的推向了高潮。从2 0 0 3 到2 0 0 8 年开始移动学习的研究从理论到技术研发，从 相关政策和专家参与指导到社会各界尤其像中国移动等大型通信运营商的支 持，的移动学习己由概念提出到理论体系建立到现在实际应用的项目开发得到 了广泛的发展。2 0 0 9 年我国移动学习的热点再次达到高潮，硕士论文和博士 论文的发表数量达到了近几年的一个巅峰。尤其是博士论文的发表更是加深了 我国对移动学习的研究。 1 3 2 国外移动学习研究现状 国外尤其像美国信息科技较发达，在很早的时就开始建设网络基础设施， 并将利用网络资源深入到教育的项目确定为国家教育发展的重要战略。 1 9 9 5 年起，美国开始了对移动学习方面的研究。到了2 0 0 8 年美国开始了移动 学习方面的运用项目开发，由各个大学建设移动教学资源库发展为向社会推出 的终生教育移动学习教学资源库。而且，美国在移动学习发展的过程中不断地 朝智能化、终身教育和大众化等方向前进。国外学者通常将移动学习分为以下 几个方面的内涵： 1 便捷形式下的学习方式；2 对于学习的内容和学习者及资源推送端得互 动性研究；3 学习环境是多元化的可以借助手机设备各种电子媒体和移动网络 等传播介质，即信息源和信宿都是数字化资源为基础进行传播的：4 学习活动 是与环境变化关联的，这种关联性体现在学习活动可以超出时间和空间的制约 但又与学习环境能够产生互动；5 学习的时间性和空间性【塌】。国外研究移动学 习，是从移动设备、网络和移动互联网的整个理论到实际运用到如何通过移动 通信互联网络有效的获取教育资源来进行理论与实践的全方位的研究。美国研 究移动学习的同时，还不断与社会各种大学、机构、公司、组织和个人等进行 全方位的研究，美国的研究目的是要改变人类以往的学习方式。要把学习鉴定 为个人终身成长的终身学习，而利用移动互联网的移动学习可以使人们不受种 族、身份、年龄和社会地位等的限制，无条件的在任何时间和地点来接收教育。 所以，研究移动学习不管是解决技术问题，更多还要涉及到教育科学社会科学 经济学等交叉学科的综合研究。 6 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 1 4 研究的目标与方法 1 4 1 研究目标 我的课题主要研究目标是移动设备客户端通过网络请求服务器端三维教 学资源时，服务器端能够做出自适应计算并优化处理目标资源。 具体为当客户端请求服务器端目标资源时，服务器端能够识别客户端设备 及网络配置情况，对目标资源进行自适应计算并作出优化处理动作，最后把优 化后资源返回给客户端。 1 4 1 1 服务器端处理过程如下 1 对于服务器端我们将重点放在w e b s e r v i c es o a p 对手机客户端的识别。 2 之后服务器作出一个对目标资源的自适应计算。 3 并通过s o a p 调用相应p a r s e r 解析程序来执行优化处理。 4 运用j 2 e e 的s s h 架构与客户端进行交互，把结果资源返回客户端。 1 4 1 2 手机客户端处理过程如下 1 客户端播放器请求服务器端 2 等待服务器端返回资源，中间过程可调用线程做等待和数据缓冲处理。 3 接收服务器端返回的资源并调用o p e n g ls e 做相应的3 d 图形处理。 4 将结果呈现给用户 对于手机客户端x 3 d 软件可调用x j 3 d 插件及o p e n g ls ea p i 。我们的 最终研究目的是设计一个自适应资源发布系统，让用户能够在普通网络环境下 快速使用3 d 教学资源。用户在此系统环境中可以比以往的网络带宽更快速的 得到所请求的服务器端3 d 资源。 1 4 2 研究方法 采用实验数据分析法，通过开发该系统软件，搭建w i f i 网络环境。获取 手机系统访问服务器3 d 资源速度的数据，对数据进行比较分析从而改进实验 方法。最终拿到最优数据结果。研究成果与创新之处主要表现在以下几个方面。 7 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 1 4 2 1 拟采取的研究方法 运用软件工程开发模式完成需求分析，对整个系统进行模块设计，并进行 数据库设计。在此在开发系统过程中运用采用实验数据分析法，通过查阅文献 资料设计解决方案，建立数学模型设计自适应算法。用统计办法进行数据比较， 并用软件测试学在实验中研究分析系统性能。最后，分析得到的结果数据看是 否达到预期效果。 1 4 2 2 实施方案 首先，完成系统的需求分析。设计其架构和数据库。搭建软硬件开发环境， 我们需要开发系统软件的p c 要求有较好的图形处理芯片，如带有a t i 独立显 卡的p c 。在实验室内搭建一个w i f i 局域网络。架设好服务器，利用开发工具 进行系统开发。最后进行实验对比数据进行分析。通过实验结果改进系统设计 进程，最终完成研究项目开发。 1 4 2 3 可行性研究 这个系统是参考了当前国内外的一些研究报告和最新进展，通过调查分析 后运用移动学习理论和计算机科学技术知识分析系统实现的条件。在现有的实 验室环境下，我们完成系统的开发是可能的。在现有技术条件，软硬件实验条 件是可以获取相应的数据的。对于这个研究的可能性是有依据的。在导师和学 校提供的实验环境下我们可以完成该系统的开发工作。 1 4 2 4 课题的创新性 此课题的研究是当前3 g 移动时代智能手持设备在推进移动学习方面的多 个目标，国内对于这个方面的资料很少国外也是为数不多。对于网络3 d 的研 究国内才开始，而且对于网络服务器端的3 d 资源优化处理国内还没有多少。 对于基于3 g 智能手机请求3 d 资源进行自适应优化选择技术就更是空白。本 文所研究的优化选择方法比起传统在客户端做优化渲染方法，在获得3 d 资源 的速度方面有明显的优势。对于3 g 智能手机请求3 d 服务器资源的优化处理 将会成为3 g 移动学习时代的研究热点 8 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 1 5 文章的组织结构 本文主要是以移动设备向远程服务器端请求3 d 资源时，服务器根据设备 的性能识别以及带宽变化率对已有的3 d 优化模型做自适应选择展开研究，文 章主要机构安排如下： 第1 章介绍了研究背景和研究意义。分析了国内外的研究现状，同时论述 了整个研究工作采取的研究方法和研究目标。 第2 章介绍了自适应技术的整体框架和在实习过程中采用的技术手段以 及相关工具。 第3 章详细讨论了对x 3 d 文件的关键信息捕获，在这个基础上对已有的三 维场景进行本体语义描述。最后，本章论述了利用r d f 建立语义关系的常量库。 第4 章讨论了利用w u r f l 的在普适环境下对移动设备进行样本采集。首先， 本章分析了样本采集的原理。通过推理建立静态样本集，最后在静态样本集的 基础上，依据普适计算原理根据带宽变化因子p 的变化率基础上建立联动反应 模型，最终通过对移动设备性能参数的采集建立动态样本集。 第5 章首先介绍了j e n a 2 的自动推理机原理。在建立好的本体语义常量库 和移动设备动态样本集的基础上用o w l 和r d f 对推理过程建模。最后，本章讨 论了对推理模型的描述。通过这章的研究工作，在后面做自适应选择的时候就 可调用相应的推理模型。 第6 章首先讨论了建立普适计算规则。本章介绍了整个普适优化选择的框 架。对本体模型和动态样本集进行对象抽取，最后根据p 变化率推导出优化选 择的四种方式。 第7 章讨论了实验步骤和实验结果数据分析。本章提出了实验的原理和方 法，同时对实验的数据用三线表给出详细报告。最后对实验的结果作小结和分 析。 第8 章是对整个研究工作的创新成果进行总结，然后提出了不足和需要改 进的地方。最后，本章提出了对3 d 资源优化选择技术在今后的研究工作中进 一步需要解决的问题。 9 四川师范大学硕十毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 第2 章基于普适计算的自适应整体框架设计 普适计算技术皆在解决动态环境变化的情况下，所获得的服务推送不因环 境变化因子受到干扰。反而，在普适计算环境下用户获得服务资源的同时感觉 不到资源提供端受到环境变化因子的干扰。 2 1 相关概念 2 1 1 普适计算环境 普适计算平台能够在不断变化的环境当中使人们在利用服务器资源时随 时随地的对请求做出回应，随着需求不断增长的过程中普适计算能力可以得到 有效训练，当达到一定效能时被请求端就能成为自适应系统。普适计算强调的 各种计算设备能够嵌入到环境中，在环境中建立一个充分的计算和交互通信的 机制，使人们感觉到计算设备在人们的可视范围内消失，从而返回到潜在需求 的任务上来。这样使得人们关注的焦点最终与周围环境相融成为一体。1 1 2 j 普 适计算与不同于主流的分布式系统，主流的分布式系统是负责完成不同的任 务。在普适计算环境下，系统能够识别具有上下文的交互请求，类似于游牧承 接是无所不在的，自适应的，永恒的。1 1 1 作为在普适计算环境的软件是能够 具有上下文感知的，自我训练的，达到与周围环境融合的软件系统。这样的软 件系统是具有较强的感知能力，能够识别不断变化的环境和多方位的需求，同 时能够及时调整自身的内部结构和外部行为，如图2 1 所示。 图2 1 具有上下文感知的普适计算环境结构图 1 0 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 2 1 2 自适应中间件及反射机制的运用 为了能够让我们的自适应系统能够满足在普适计算环境下的运用，需要将 硬件连接是间歇性的，并与对方互操作从而实现了松耦合的状态。自适应中间 件当中应该有一个开放的，动态的，可重构，以及其它可适应性的功能。【1 2 】 前文提到系统在设计时要能够具有上下文感知能力，那么将反射机制运用到自 适应中间件达到系统的松耦合是较好的方案。可以将反射机制作为种支撑技 术，这种反射支撑机制能够有效的对外界环境的变化达到一种高性能识别，不 断地收集来自外界信息达到自我感知，是对自我状态和行为的一种动态描述。 图2 2 揭示了这种机制和中间件及上下文的层级关系。 图2 2 具有反射机制的中间件层次图 反射系统具有元层和基层，元层由各种接口、情境元素、框架模型和自描 述组成。其中，元层具有对来自外界的自我反应和做出自描述的行为，它能够 对随着不断变化的外部世界行为有感知，并且能够把感知转化成为实际的行 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 为。这种行为会随着外部请求的增加而得到有效训练。元层还能够沿着外部环 境的交互产生变量因子，并且和自己在元级，相应设计的变化是一个反射系统 的核心，同时也是中间件设计的内核。基层是对特定的某些领域的问题进行解 决，基层可以做到对相关的问题做出描述。 那么，反射系统的构建为中间件的利用提供了基石，要想使中间件做到连 接上下文而且能够达到相互交互的松耦合力度最小，元层起到了至关重要的作 用。我们不难想象，设计一个系统要使其能够适应周围环境的变化有白适应的 能力，我们不凡要考虑具有智能判断的诸如反系统的中间件的利用。任何一个 大型的系统，都需要考虑各组件的高效利用，以及其相互件的松耦合度。上面 提到的这个图也为我提供一个概念做了铺垫，作为一个能够提供多服务的普适 计算平台也是基于s o a 的概念衍生出来的。s o a ( s e r v i c eo r i e n t e d a r c h i t e c t u r e ) 即为面向服务的架构。自从面向服务s o a 的提出，软件变得不 再是提供已有设定好的计算模型功能给用户，而是用户不断提需求给软件服务 提供端即服务器端，服务器根据用户的需求r e q u e s t 不断推送服务给用户，用 户能够按需所选的享受到来自服务器端服务。那么，真正意义上的软件即服务 ( s a a s ) s o f t w a r e 弱as e r v e r 的概念也随之得到实现。在我的研究的系统当中， 这一概念将会在中间件技术集成基础上，服务器端会根据客户端请求变化得到 相应的多服务推送，利用w u r f l 这一中间件技术完成了代理推送多服务的功 能，这样也就基本实现了我们所提到的软件即服务的理念。普适计算平台也是 要真正体现这样一个概念，这样才能真正做到自适应的应答系统构架。 通常情况下基于普适计算的环境会被分为多个区域，主要有三个。即用户， 系统和环境等域。我们的系统应该能够有用户的感知，接触环境和物理环境的 变化对于这种变化感知能力我们应当让系统能够收集信息、组织信息，并且 能够表示和存储这些信息。基于这种情况我提出了对情境进行建模的办法，要 把情境内的实体抽象成对象，再对对象进行建模。对空间中的实体对象我采用 了对实体间的位置、空间关系，平面和三维的场景相互关系，为了准确的描述 这些实体的相互关系可以一张语义关系表来说明实体语义定义关系。可以对这 些有相互关系的实体的行为定义为事件，把这种抽象的行为用事件定义进行描 述就可以构建反应式系统。对于这些实体的活动可以定义为事件，事件驱动体 1 2 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 系结构实际是对反应式系统的抽象描述，这样可以对这个反应抽象的行为进行 放射的中间件调用。有了反射中间件就可对行为进行通过接口进行调用，那么 这样设计系统就可以达到系统各个模块的松耦合。 2 1 3a n d r o i d 系统框架简介 我们的系统测试过程主要是通过a n d r o i d 作为客户端进行服务器访问，那 么这里有必要对安卓系统做一个简介。下图为a n d r o i d 系统各层次模块的简 图： a p p l i c a t i o n s 暖 e 量 匿量专1 巨司譬j a p p l i c a t i o nf r e a m w o r k m a c t i v i 匆je m w 卸i n d 州o wi 除c o n t 砷e n t 门瞄v i e 。e w 譬j 霹习 l i b r a r i e s a n d r o i dr u n t i m e f 菩j 臣一m e d 嗍i a7 s q l i t e 刁 rd a l v i kv i r t u a l1 r 。r e ? ? e _ l i n u xk e m e l 医i d 阶i s i p v l e a r y 习e c 。a d m 垤a m r 习邑b 。l u e t v o e o r t h 习 7 j ? “。习 图2 3a n d r o i d 系统简图 a n d r o i d 系统主要分为四大块，即运用层( a p p l i c a t i o n s ) ，运用框架层 ( a p p l i c a t i o nf r a m e w o r k ) ，组件库层和虚拟机j 罢( l i b r a r i e s & a n d r o i d r u n t i m e ) 同为并行层，最底层为l i n u x 系统核心层( l i n u xk e r n e l ) 。其中包括： 1 运用层( a p p l i c a t i o n s ) 四川师范大学硕士毕业论文 三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 运用层是常见的一些运用组件，如e m a i l 、s m s 短信( s h o r tm e s s a g e s ) 、 日历( c a l e n d a r ) 、g o o g l e 地图、w e bb r o w s e r 等。这一层的所有运用都是用j a v a 语言编写的。 2 运用框架层( a p p l i c a t i o nf r a m e w o r k ) 运用框架层是提供了很多能够满足核心层业务调用的a p i ，这一层有很多 的框架组件。开发人员可以在运用层方便的调用这一层的各种框架。在这一层 提供了很多可复用的框架( f r a m e w o r k ) ，那么这一层的执行调用有很多的执行 过程还会涉及到安全机制，如果有些涉及到底层的安全系统调用都会有一个报 告( n o t i f i c a t i o n ) ，这样的调用都会被禁止。其实，隐藏在这一层的后面都会有 一系列方便用户调用和替换的重用组件。同时在这些框架的内部还有一些 s e r v i c ei n t e r f a c e 这些i n t e r f a c e 可以方便用户调用这些s e r v i c e 。用户调用这些 s e r v i c e 就可以通过这些对应i n t e r f a c e 的p r o x y 代理到对应的f r a m e w o r k 。这样 的设计可以达到系统中间层的d e c o u p l e 即松耦合。这些服务和系统其中包括： l 具有丰富性和具有可扩张性的v i e w 即视图。有这样的视图就可以在 运用层呈现诸如对话框、文本框、按钮及内嵌入式的w e bb r o w s e r c o n t e n tp r o v i d e r 即内容呈现提供容器。实现各个f r a m e w o r k 间的数据 通信交互及共享。 3 r e s o u r c ee x p l o r e r 即资源管理器。提供了系统所管理的各种资源的管理 支持和访问，其中包括文件资源、字符串资源、图形资源等。 4 n o t i f i c a t i o nm a n a g e m e n t 即通知管理器，提供在状态栏上的各种通知信 息的s e r v i c e 调用。 5 a c t i v i t ym a n a g e m e n t 即活动管理器。在a n d r o i d 开发中经常会遇到调 用a c t i v i t y ，比如某一屏和另一屏的切换就是一个a c t i v i t y 切换到另一个 a c t i v i t y 的调用，而且这里也同时涉及到a c t i v i t y 的生命周期管理。 组件库层和虚拟机层( l i b r a r i e s & a n d r o i dr u n t i m e ) 6 这一层涉及到了一套包括：c c + + 的函数库、l b c 、m e d i af r e a m w o r k 、 w e b k i t 、s g l 、o p e n g l e s 、s q l i t e 等。这一层经常会被运用到a n d r o i d 的各 种运用组件中 1 4 四川师范大学硕士毕业论文三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术 r u n t i m ee n v i r o n m e n t 即运行时环境。该核心库有l i n u x 系统的核心做系统 支撑，然后提供了j a v a 语言核心库的大多数功能。 l i n u xk e r n e l 即l i n u x 系统。该核心层提主要是基于l i n u x 2 6 2 3 内核独立 开发设计的操作系统。该系统添加了一个g o l d f i s h 的虚拟c p u 和安卓运行时 所需要的特定驱动代码。这个底层系统提供了各种系统运行时所要用的s e r v i c e 管理，如进程性能，内存检查，安全管理，堆栈机制和各种驱动处理过程模块 管理。该层可以说是上层运用重用户u 到硬件系统的接口。有了这个系统接 口的调用，开发人员可方便的调用系统a p i 使用户完成对硬件使用的操作。 安卓系统以交互性强、计算功能强大、智