仅从步行时间绘制地图

Question

给定节点之间的一组步行时间，是否可以生成一个最佳猜测地形的地图？

假设地形是2D，节点可以步行或不可步行。所有节点之间的步行速度是恒定的。 20个节点中只有大约1个（在网格模型中）将有到达传感器。

动机：

我有一组数据告诉我人们何时到达建筑物的某些点，但我没有任何定位系统。我想说一下平面图的样子。

进一步的并发症：

1. 可以扩展到3D地图（例如不同楼层）。

2. 这可以扩展到考虑具有不同步行速度的边缘吗？

示例结果展示平面图：



编辑：Java / Python并不重要，它们恰好是我目前使用的语言。

Answer 1

我要继续对这个问题说“是”。

鉴于您知道节点的位置和节点之间的步行时间。即使步行时间不一致，我也相信你能够用它来最好地猜测地形。您可以使用贝叶斯网络，尽管它是NP难问题。

您可以根据平均步行时间的猜测为路径提供置信度。您还需要知道它是更快或更慢时间的概率以及不同时间段的可能路线。有了这些信息，您就可以绘制给定时间内最可能的路线。

您将无法准确了解平均步行时间，因此您将反馈更新的地形图，以尝试使此图更准确。

使用来自所有可用节点组合的这些置信水平，似乎可以至少绘制建筑物周围最受欢迎的路线并确定障碍物可能存在的位置。

您拥有的节点越多，获得的步行信息越多，最终地图的准确度就越高，但计算成本也越高。

我不确定完成的结果有多可用，但无论如何你都可以猜到它。