定性空间推理主要是对几何形状或者运动性质进行定性推理,是利用空间理论和人工智能技术对空间对象进行建模、描述和表示,并据此对空间对象间的空间关系进行定性分析和处理的过程。定性空间推理是为了处理不确定的空间对象而引入到空间推理中的。人们接触到的不确定性空间信息远远多于确定性空间信息,因此定性空间推理是空间推理中必不可少的重要组成部分。定性空间推理研究的主要内容是空间对象间定性关系的表示与推理,空间方向关系及推理研究是其主要内容之一。本文的研究工作将方向关系的表示、推理与约束满足问题相结合,力图建立一套空间方向关系约束满足问题的推理求解方法。论文所论述的内容主要有以下几方面:(1)定性空间推理:主要介绍了定性空间推理的关键属性、研究内容、研究现状以及研究方法学。阐述了定性空间推理的系统构成、基本要素、任务,介绍了定性空间推理中的方向关系表示模型和推理方法。(2)约束满足问题:对约束满足问题做了深入的研究。约束满足问题CSP(Con-straint Satisfaction Problems)是人工智能的一个研究领域,人工智能以及计算机科学中的许多问题都看作是约束满足问题的特例。对约束满足问题的求解算法——搜索算法、弧一致性算法和搜索算法与弧一致性算法相结合的约束传播算法做了介绍。其中对回跳搜索算法做了详细的研究。(3)基于方向关系推理的约束满足问题求解方法:给出了两个算法,一是方向关系约束满足推理算法,二是基于回跳搜索的方向关系推理算法。对空间对象间的方向关系约束满足问题,前者通过对约束的增值或松弛,对于空间对象之间的方向关系是弱方向关系,我们可用增值的方法得到强方向关系,而对于不一致的空间对象之间的方向关系,可通过约束松弛使得约束满足。后者从空间方向关系组合表的角度应用回跳搜索算法进行推理。在文章的最后以试验进行了验证。空间方向关系是一类重要的空间关系,它决定空间目标的方向。在智能导航、机器人、计算机视觉、影像相似性判别、矿产预测中,方向关系推理都具有重要作用。随着新一代地理信息系统开发热潮的日渐来临,理论界对空间方向关研究的步伐逾显急促。本文将约束满足问题的求解方法应用到空间方向关系的推理之中,希望寻求高效的方向关系推理方法。