旅游业促进了我国经济和文化交流的发展，随着信息化技术的进展，智慧旅游 日益提上日程，良好的旅游体验依赖于专业化、智能化、个性化和自动化的旅游基 础设施构建和完善。本文针对上述问题，以某市植物园为例，建立植物园智能导览 系统需求模型，分析游客个性化需求，提出了一种基于 A*算法和人工势场法的混合增强法，并建立植物园智能导览系统架构，最后基于移动端实现植物园智能导览系统。植物园智能导览系统提供了一种智慧旅游景区设计的可 执行方案，同时也提供一种适用于智能导览系统的路径规划方法，所开发的系统为实现智慧旅游景区的专业化、个性化、智能化、集成化、自动化提供了理论和实践意义。
由于移动网络的迅速发展以及当下无处不在的数字化工具，智慧旅游的概念在旅游业中已经越来越重要。同时，当今的游客也越来越希望能够得到个性化旅游服务。智慧旅游应运而生，而其中的智能导览系统掺杂多个学科领域，从其设计方法、技术开发和实际应用到开发旅游业务、旅游销策略和实践，从而设计和提供情境化和定制化的旅游产品或定制化服务。因此越来越多的景区和场馆会采取一些的数字化智能化的设施提高游客的旅游体验。本文基于某市植物园设计一种植物园导览系统，采用基于模型的系统工程理论建立植物的智慧旅游概念框架，用户需求分析理论，并且通过用户需求的反馈渠道，不断完善植物园智能导览系统，从系统的需求、设计、分析到检验、验证。建立一整个完整的智能导览系统。以期更好的满足游客个性化旅游服务的需求。
智慧旅游相关国内外研究现状
旅游业是全世界经济增长的重要组成部分之一。旅游业中一项最为重要的部分就是吸引更多来自世界各地的游客。同时随着科学技术的发展，移动通信、云计算、人工智能和VR等技术的逐步成熟，智慧旅游应用而生。它依赖于现如今的科学技术，同时也结合了旅游业的基本信息、社会信息、商业信息等。智能旅游的原则在于增强旅游体验，提高资源管理效率，以可持续性为重点，最大限度地提高当地旅游业的竞争力。国家旅游局提出：中国将在未来十年，我国将把移动通讯、云计算、人工智能和VR等技术运用在智慧旅游行业上，把我国发展成为世界一流的智慧旅游强国。智慧旅游在我国首次出现是2010年，江苏省镇江市开展建设基于智慧旅游的智慧城市项目。2011年，南京市的“智慧旅游”建设也逐步开启。洛阳旅游体验网站以及多种外语版旅游网站相继上线成立。2012年初，南京市旅游局开展“智慧旅游”相关项目和配套建设工程，通过相关旅游软件，进行旅游服务预订和其他服务。浙江省舟山市也将开展融合智慧海洋、智慧旅游、智慧政务、数字城市等信息服务产业的智慧城市建设。江苏将打造以“江南文化”为中心的智慧旅游城市，积极推进公共服务、挖掘江南文化精神核心、培养文化旅游消费、加快发展数字文化产业。国家旅游局2015年颁布的文件指出，要建立智慧旅游市场化机制，新增基于智慧旅游的方法模型，增强旅游体验。以可持续性为重点，不断加强智慧旅游的资源管理效率，最大限度地提高我国旅游竞争力。住房和城乡建设部、国家发展改革委组织于2017年发布相关文献，文件中指出，在未来三年要新增绿道两万公里。智慧绿道就是市民游客在出游前，使用移动客户端或者网页端等网络通讯方式获取想要去的景点的信息，设计好出行路线。在国外，智慧旅游也称为智能旅游。从2004年开始，移动业务出现在市场上。韩国旅游组织(KTO)的基于移动平台的旅游信息LBS(LocationBasedSystem)已经开始服务，旅行者通过这个系统可以使用地图服务。在2007年，网上及流动平台均可提供的数码地图服务已开放。他们为游客提供韩国的旅游目的地、住宿、节日等信息，促进国内旅游行业的发展。同时用户也可以将该网页的信息移动到facebook、twitter、智能手机应用程序和使用RSS(ReallySimpleSyndication)服务。巴塞罗那城市提供交互式巴士旅游，提供可供游客使用的交互式信息和 USB 接口， 布里斯班和阿姆斯特丹提供信标使用蓝牙等无线电或通信工具作为游客的信息来源，提供互动传播媒体，即访问波尔图，它在小工具和互动网站上提供应用程序，为游客提供信息。新加坡旅游管理局于2006 年启动了智慧旅游相关项目，树立 了建设智慧国家的发展理念，目的是实现从以往的旅游城市国家向智慧旅游城市转变。游客可以通过移动客服端或者网页端等网络通讯方式在新加坡的智慧旅游城市平台上制定他们的个性化行程，并通过该智慧旅游城市平台分享他们的旅 行路线和想法。
根据世界旅游组织的说法，旅游业是“一种社会、文化和经济现象，需要人们出于个人、商业或职业目的将其迁往通常环境以外的国家或地区”。从许多方面来看，智能旅游可以看作是传统旅游和最近的电子旅游的逻辑发展结果，因为随着 信息和通信的广泛使用为行业和消费者的创新和技术定位奠定了基础。 智慧旅游已经成为一个新的流行词，同时智能导览系统也变得十分火热。用来 描述依靠传感器、大数据、开放数据、新型连接和信息交换方式，如物联网、RFID 和 NFC 以及推断和推理能力推动的技术、经济和社会发展。Höjer 和 Wange认为，智能与其说是个体技术进步，不如说是不同技术的互联、同步和协同使用。Harrison等人将智能导览系统定义为利用可操作的、接近实时的真实世界数据， 集成和共享数据，并使用复杂的分析、建模、优化和可视化来做出更好的操作决策。 “智慧城市”一词已被添加到“城市”智慧城市中，用于描述创新利用技术实现资源优化、有效公平治理、可持续发展和生活质量的努力。在实体基础设施如智能家居、智能工厂方面，重点是模糊实体与数字之间的界限，并促进技术集成。除了智能手机、智能卡、智能电视等，它还描述了多功能和高水平的连接性。在市场、经 济智能经济的背景下，它指的是支持新形式的合作和价值创造，从而导致创新、创 业精神和竞争力的技术。
目前存在的问题及研究目的 旅游业是全世界经济增长的重要组成部分之一。旅游业的中一项最为重要的部分就是吸引更多来自世界各地的游客。同时随着科学技术的发展移动通信、云计算、人工智能和 VR 等技术的逐步成熟，智慧旅游应运而生。他依赖于现如今的科学技术，同时也结合了旅游业的基本信息、社会信息、商业信息等。智能旅游的原则在于增强旅游体验，提高资源管理效率，以可持续性为重点，最大限度地提高目的地竞争力。使得智慧旅游必定会是将来发展的趋势。在如今的景区导览中，一般都是人工的导览。缺少针对个性化的服务，没有考虑到用户的需求。本文基于某市植物园智能导览系统，进行设计调查、需求分析、 大数据驱动下个性化导览信息数据分析。建立用户个性化需求模型。同时在如今的景区中，一般都是纸质的地图，或者在景区的岔路中有方向牌指示，或者是基于其他已经成型的电子地图，客户进行自主选择。并没有针对景区的实时导览图。本文采用的基于 A*算法和人工势场法设计了一种混合增强方法，用于本文中的开发程序和系统，对植物园园区内部进行导览。在景区内部更加方便和有针对性，同时也加强了用户的个性化需求。
植物园园区需求分析
同的后台之间疲于管理，不同的信息需要重复录入发布。所以一个能够协调各后台、整个植物园信息、方便植物园管理人员管理的良好解决方案显得尤为重要。把各个信息融合到一起，能够有效的提高工作效率。如图2-5所示建立一个完善的植物园园区需求系统。在植物园智能导览系统中，园区的需求分析为主要的一部分内容。因为其他所有的模块都是由于植物园园区的存在而产生的，所以植物园园区的需求分析尤为重要。植物园园区的需求分析分为以下几个部分：植物园园区的基础功能、植物园园区的科学研究、植物园园区的活动、植物园园区的人工交互功能。其中植物园园区的基础功能包括植物园的简介、植物园的新闻动态、植物园园区的地点开放时间和交通购票等信息。植物园园区的科学研究包括植物园自主发布或者合作的相关知识讲座、和植物园相关的合作交流、植物园的植物资源开发、面向植物园游客的植物园科普等。植物园园区的活动包括相应的植物季节展示、主题花展、专类植物园区和其他一些面向所有游客的相关活动。植物园园区的人工交互功能包括使用机器人助手，预设问答、游客的咨询、报警、反映问题或者寻求帮助，实现实时与后台管理人员进行问答和交流同时还有一些突发状况的预警信息发布。
游客需求分析
1、马斯洛需求层次理论
（1）生理需要应用生理需求：代表对人们对生存至关重要的最为基础的本能需求，如空气、水、 衣食住行等方面的需求。在本文植物园智能导览系统中体现不多。（2）安全需要应用安全需求：包括人身安全的需求、信息安全的需求、心里方面安全的需求和当前所处外界环境安全的需求等。在本文植物园智能导览系统中主要体现为保障游客在植物园的安全。在本系统中有交互反馈模块。预警发布功能在动物园突发意外事件如火灾、地震时，游客能够及时收到动物园管理方的信息，得以转移。（3）归属和爱的需要的应用归属和爱的需求，也可以说是社会需求：包括归属感、爱和感情的需求，主要是通过参与个人交流以及通过社会、社区或者宗教团体等来满足的需求。在本文植物园智能导览系统中主要体现为植物园的人工服务。所以本系统中的交互反馈模块。这部分模块包括失物招领、微信购票、人工咨询和预警发布功能。游客可以在此处进行失物招领，寻人启事。人工交互功能应当随时解决游客在植物园游玩过程中所遇到的困难或问题，游客可提交文字、图片、视频、音频的材料给动物园的服务人员和管理人员，并且对应服务人员和管理人员也能给与有帮助的信息反馈；（4）尊重需要应用尊重的需求：这一部分主要有两种类型，一种是来自他人的尊重，另一种是自尊。前者包括基于名誉、地位、名望、声望、社会成就感及他人如何看待和对待一个人的所有特征而获得的外部表现的尊重。另一方面，自尊是基于一个自己内心对自己的信心和安全感而表现出来的自信心和自我价值感感。所有人都希望受到尊重，植物园的游客也不例外。所以在本植物园智能导览系统的设计中，有很大一部分是游客需求分析设计，我们保持以人为本的设计要点，时刻把游客需求放在第一位，保证满足游客的基本需求和其他在植物园的必要的和可能用到的功能需求。本文中的游客需求分析模块更加强调了这一点的重要性。（5）自我实现需要应用自我实现的需求：这是在马斯洛理论中最高层次的一种需求，这种需求一般代表一个人有自我意识，只是关心自我个人的成长，不关心别人的意见，对能够实现自己的潜力而感到高兴。在本文植物园智能导览系统中主要体现为植物园的游客的个性化服务，即为本章主要的主要内容。在植物园导览系统的游客需求分析方面，调查游客在本次游览植物园方面有哪些需求，根据用户需求，提供相应服务，包括游览路线的选择，服务点的查询。用户再进行实际游览，可以在游览过程中随时改变自己的行程，进行进一步的路线改进。这部分是为每个游客设计的个性化服务。
2、KANO 模型
KANO模型是用于产品开发和用户，在本文即植物园游客满意度分析的，该模型是由狩野纪昭在二十世纪八十年代开发的模型[43]，图2-7为KANO模型。在本文中的产品即为植物园智能导览系统。该模型将用户的喜好分为五个需求模型：（1）基本型需求基本型需求在也可以称为必不可少型需求。简而言之，这些需求都是游客期望和接受的需求，是被游客认为是理所当然的需求。如果如果做得好，客户会保持中立，即不会表现出更多的满意度。但如果做得不好，客户会非常失望不开心，即表现出不满意。卡诺模型最初将这些需求称之为“必须满足”，因为它们是必须包含的需求，是作为任何一种产品的基本要求。在本文的植物园智能导览系统中。KANO模型的基本型需求为游客在植物园中使用植物园导览系统软件，如果此程序和系统能够正常运行，游客并不会因为程序和系统能够正常使用而感到满意。相反的，如果植物园的系统出现的问题，无法正常使用，那么游客就会对植物园开发的程序和系统存在质疑，游客对该系统的满意度水平就会有明显的下降。因为这些满意度的下降，那么抱怨和投诉就会越来越多。植物园的导览系统的正常运行时游客最基本的需求，程序和系统的正常运行并不会增加游客的满意度，因为游客理所当然的认为这个需求是必要的。（2）期望型需求期望型需求也可以称为一维需求，这些需求表示用户即游客的满意率与游客的需求被满足程度成比例关系。这些游客的需求在被满足时会使得游客的满意率提升，而游客的需求在未被满足时会导致游客的不满。这部分的游客需求用户并不认为他们是理所当然即基本型需求，但是这部分需求的满足程度会极大的影响游客的满意率。在本文植物园智能导览系统中，该期望型需求主要在游客个性化需求分析。通过本文建立的游客个性化需求模型，不断的获取游客的期望型需求，通过对这些收集到的游客需求进行分析，最终在植物园智能导览系统中得到体现。以达到游客的期望型需求。（3）魅力型需求魅力型需求又可称为引人注目型需求，顾名思义这部分需求不属于基本型需求或者期望型需求。他的存在属于游客之前没有自己没有想到的需求，当游客发现产品有这类需求或功能时，会极大的提升游客的满意度，即使这部分功能尚未全部实现或者表现的不是那么完美，但是也不会引起游客的不满意。在本文植物园智能导览系统中，有一部分为游客个性化需求模型，该模型中对游客进行满意度调查、需求调查、潜在的游客数据以及潜在的需求数据的分析。通过这些数据的分析，不断改善需求模型，优化植物园智能导览系统，为游客主动提供更多的服务。（4）无差异型需求无差异型需求也可称为漠不关心型需求。即这方面的需求对游客来说既不是好事也不是坏事，他们的存在与否不会影响游客体检感受，同时也不会导致游客满意或者不满意。在本文智能导览系统中，也有会一些这样的服务，比如科学研究和学术活动，一些游客可能对此不感兴趣，所以这些服务并不会对游客体验产生影响，也同时不会导致游客满意或者不满意。（5）反向型需求该需求又称逆向型需求。这部分属性是指那些会明显的与游客需求背道而驰的功能需求。假设有些功能无法跳过，而游客有十分讨厌这部分功能，会使得游客的满意度急剧下降。因为并不是所有的人都有着一样的需求，所以这部分需求是保障产品能够长时间存在所必须要考虑的部分。在本文植物园智能导览系统中，应该随时注意这部分需求的获取和分析，在游客个性化需求模型中，交互反馈和游客满意度调查为这部分需求重点的获取途径，由这部分直接获取游客对本植物园智能导览系统中某些服务的满意与否，来进一步优化整个系统，以期为游客提供更好的服务。
无论是马斯洛需求层理亦或者卡诺模型，都无一不在强调用户的心理需求的 重要性，在马斯洛需求中第三类、第四类和第五类需求都是心理需求，在卡诺模型 中的一维需求，引人注目型需求、漠不关心型需求和逆向型需求也都为心理需求。 在本文植物园智能导览系统中。游客的心理需求通过针对游客的需求和个性化服 务来进行满足。本文基于某市植物园智能导览系统，进行设计调查、需求分析、大 数据驱动下个性化导览信息数据分析。建立用户需求模型。从客户需求获取到智能 导览系统建模，然后系统数据分析，最后模型信息优化。形成一个闭环的不断优化 改进的用户需求模型。