CN105738868A - 一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法 - Google Patents

Abstract

一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法，包括如下步骤：步骤1：在室内天花板上安装一个LED阵列；步骤2：利用可见光通信技术，3个LED灯源在照明的同时发送各自的三维坐标信息，同时使用两个图像传感器接收并解调三维坐标信息；步骤3：确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置；步骤4：利用已知参数h、f、L，并通过三角几何关系分别计算出3个LED灯源与未知点P之间的距离d1、d2、d3；步骤5：利用已接收到的3个LED灯的三维坐标信息以及d1、d2、d3，使用两点之间的距离公式建立3条距离方程，联立方程组求解得到未知点的三维坐标。本发明有效提高定位精度。

Description

一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法

技术领域

本发明属于室内定位领域，尤其涉及一种利用双图像传感器和可见光通信通信技术的高精度室内定位方法。

背景技术

VLC是英文VisibleLightCommunication(可见光通信)的缩写形式。VLC是指利用可见光波段的光波作为信息载体，无需光纤等有线信道的传输介质，在空气中直接传输光信号的通信方式。VLC技术具有绿色低碳、可实现近乎零耗能通信等优点，还可有效避免无线通信电磁信号泄露等弱点。利用VLC技术，人们可以快速构建抗干扰、抗截获的安全信息空间。

相比于GPS和无线电定位技术，VLC在室内定位领域有许多优点，例如功率损耗低、电磁隔离和定位精度高等。近年来，研究人员提出了许多基于VLC技术的室内定位方法，如基于到达时间(TOA)定位方法、基于到达时间差(TDOA)定位方法、基于到达角度(AOA)定位方法、基于接收信号强度(RSS)定位方法以及基于图像传感器定位方法。在TOA和TDOA定位方法中，所有的参考点以及定位目标的通信过程要完全同步，任何不准确的同步将直接造成定位误差。基于AOA的定位方法需要测量信号相对于一些参考点的角度。由于这种方法需要对角度精确测量，因此需要增加一个角度探测阵列，这也就加大了系统定位成本。基于RSS的定位方法需要测量接收信号的强度，然后通过测量信号强度和信号衰减公式计算定位目标与光源之间的距离。然而，在实际的环境中，信号衰减还受许多其他因素影响而不只依赖于距离的影响，所以经验的衰减公式就会造成一定误差。与TOA、TDOA、AOA、RSS定位技术相比，基于图像传感器的VLC室内定位技术定位精度更高。

刘让龙等人在论文《可见光通信中的室内定位技术研究》中，在充分研究IEEE802.15.7标准的基础上提出了一种利用超帧的通信时隙进行室内定位的方法。江运力等人在论文《基于RSSI及图像传感器室内可见光定位系统研究》中，提出了基于图像成像和基于RSSI信号接收强度的室内可见光通信定位设计方案。作者根据可见光信号在室内的传播特性，建立室内可见光通信信道传输模型，对室内接收端光接收功率、光强度分布、信噪比分布进行模拟仿真，探讨了信标节点网格布局对室内定位性能的影响。王语琪等人在论文《基于可见光通信的几种室内定位方法》中，对基于光通信的五种定位技术进行分析和比较，提出了一种可见光通信与摄影测量结合的方法。王旭东等人在论文《高精度室内可见光定位算法》中，利用TDOA方法得到定位终端到达两个LED的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标。

杨爱英等人在专利《一种基于频分复用的可见光高精度室内定位方法》中利用频分复用技术调制LED信号，再结合RSS技术实现可见光高精度室内定位。黄涌等人在专利《一种基于可见光精确定位系统及其精确定位方法》中，利用光的方向性与强度分布信息，仅用一个上级照明节点与下级光接收传感器阵列实现距离厘米级精确定位。冯立辉等人在专利《一种包含误差校正的室内可见光强度定位系统》中，提出了一种包含误差校正的室内可见光强度定位系统，用以解决基于可见光RSS室内定位误差波动的问题。李立华等人在专利《基于可见光通信的室内定位方法及系统》中，提出了一种基于可见光通信的室内定位方法和系统，解决了室内定位技术中发送端多光源干扰问题。

总结基于VLC技术的室内定位方法方面的工作，目前研究人员对采用双图像传感器的VLC定位系统的研究工作刚刚起步，所提出的用于双图像传感器的VLC定位系统的定位方法较少，并且定位精度有待提高。

发明内容

为了解决现有采用双图像传感器的可见光通信定位系统的定位精度较低的不足，本发明提出一种有效提高定位精度的基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法。

为了解决上述技术问题提出如下技术方案：

一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法，所述室内定位方法包括如下步骤：

步骤1：在室内的天花板上安装一个LED阵列；所述的LED阵列至少要有3个LED灯源，同时LED分布不能够共线；

步骤2：利用可见光通信技术，3个LED灯源在照明的同时发送各自的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)，同时使用两个图像传感器接收并解调3个LED发送的三维坐标信息；所述LED灯源与所述图像传感器之间的距离为h；

所述两个图像传感器上方各自固定有一个参数完全相同的透镜，所述透镜焦距为f，用于对3个LED光源发出的光线进行空间分离；所述透镜与图像传感器的距离为f，所述透镜中心位于图像传感器中心的正上方；两个图像传感器之间的距离为L，两个图像传感器能够进行定位的未知点P位于两透镜连线的中点；

步骤3：确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置，所述的LED图像为LED光源发出的光经过透镜进行空间分离后被图像传感器接收，在图像传感器上生成的光斑图像，近似为圆。

步骤4：利用已知参数h、f、L，并通过三角几何关系分别计算出3个LED灯源与未知点P之间的距离d1、d2、d3，过程如下：

步骤4.1：计算LED图像中心到图像传感器中心的距离i；

步骤4.2：过LED灯作一条垂直于透镜平面的垂线长度为h，由此LED、垂足以及透镜的中心就构成了一个直角三角形。所述的垂足即为所述垂线与透镜平面的交点；

步骤4.3：LED图像中心、图像传感器中心以及透镜中心同样构成一个直角三角形，两条直角边的长度分别为f和i。由于该直角三角形与LED和透镜构成的直角三角形相似，利用两个三角形相似关系，即可求得LED到一个透镜中心的距离；同理，求得LED到另一个透镜中心的距离；

步骤4.4：利用步骤4.3中求得的LED分别到两个透镜中心的距离以及未知点P到透镜的距离，通过三角形的余弦定理就可求得LED到未知点P的距离；同理，求得3个LED与未知点P的距离分别为d1、d2、d3，所述未知点P到透镜的距离为L/2。

步骤5：利用已接收到的3个LED灯的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)以及3个LED与未知点P的距离d1、d2、d3，使用两点之间的距离公式建立3条距离方程，联立方程组求解得到未知点的三维坐标。

进一步，所述步骤3中，确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置的过程如下：

步骤3.1：将LED光源近似为广义朗伯光源。所述广义朗伯光源在某一点(x,y,z)的光照强度计算公式如下：

$f(x,y,z)=\frac{{(z-Z)}^m{f}_0}{{\[{(x-X)}^2+{(y-Y)}^2+{(z-Z)}^2\]}^{\frac{m+2}{2}}}$

(X,Y,Z)为LED光源坐标，m为朗伯辐射系数，f₀为总光照强度；

步骤3.2：利用上述光照强度计算公式计算LED图像在图像传感器上所包含的所有像素点的光照强度，所述像素点在图像传感器上的坐标都为已知；。

步骤3.3：将计算所得的所有像素点的光照强度进行归一化，作为权值；

步骤3.4：将LED图像包含的所有像素点的坐标进行加权平均后得到LED图像中心在图像传感器上的坐标，计算公式如下：

$x_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

$y_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

其中x_L，y_L为LED图像中心坐标，n为LED图像包含的像素点个数，Q_k为上述的权值，x_k，y_k为各个像素点的坐标。

再进一步，所述步骤1中，至少3个LED灯在房间内的光照分布要满足国际照明条件标准，所述的国际照明条件标准为办公用室内的光照度应满足300lx-500lx之间。

本发明的有益效果主要表现在：利用两个图像传感器进行接收解调LED光源发送的信息能够使定位精度达到厘米级别。由于图像传感器存在一定的量化误差，本发明在确定LED图像中心时，引入光照强度作为加权因子，加权平均后得到的LED图像中心的位置更加精确，因此定位精度也会更高。

附图说明：

图1是基于两个图像传感器的室内定位技术示意图。

图2是确定LED图像中心的示意图。

图3是利用两个图像传感器实现室内定位的流程图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1～图3，一种基于双图像传感器和VLC技术的高精度室内定位方法，包括如下步骤：

步骤1：在室内的天花板上安装一个LED阵列。所述的LED阵列至少要有3个LED灯源，同时LED分布不能够共线，并且3个LED灯在房间内的光照分布要满足国际照明条件标准。所述的国际照明条件标准为办公用室内的光照度应满足300lx-500lx之间。

步骤2：如图1所示，利用VLC通信技术，3个LED灯源在照明的同时发送各自的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)，同时使用两个图像传感器接收并解调3个LED发送的三维坐标信息。LED与图像传感器之间的距离为h。所述3个LED的三维坐标信息为3个LED在房间内实际的三维坐标的真实值。

所述的两个图像传感器具有相同的参数，即两个图像传感器的型号、规格、分辨率等都相同。两个图像传感器上方各自固定有一个参数完全相同的透镜，焦距为f，用以对3个LED光源发出的光线进行空间分离，透镜与图像传感器的距离为f，透镜中心位于图像传感器中心的正上方。两个图像传感器之间的距离为L。两个图像传感器能够进行定位的未知点P位于两透镜连线的中点。

步骤3：确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置。所述的LED图像为LED光源发出的光经过透镜进行空间分离后被图像传感器接收，在图像传感器上生成的光斑图像，近似为圆。

进一步地，如图2所示，所述步骤3中确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置的具体步骤如下：

步骤3.1：将LED光源近似为广义朗伯光源。所述广义朗伯光源在某一点(x,y,z)的光照强度计算公式如下：

$f(x,y,z)=\frac{{(z-Z)}^m{f}_0}{{\[{(x-X)}^2+{(y-Y)}^2+{(z-Z)}^2\]}^{\frac{m+2}{2}}}$

(X,Y,Z)为LED光源坐标，m为朗伯辐射系数，f₀为总光照强度。

步骤3.2：利用上述光照强度计算公式计算LED图像在图像传感器上所包含的所有像素点的光照强度。

所述像素点在图像传感器上的坐标都为已知。

步骤3.3：将计算所得的所有像素点的光照强度进行归一化，作为权值。

步骤3.4：将LED图像包含的所有像素点的坐标进行加权平均后得到LED图像中心在图像传感器上的坐标，计算公式如下：

$x_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

$y_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

其中x_L，y_L为LED图像中心坐标，n为LED图像包含的像素点个数，Q_k为上述的权值，x_k，y_k为各个像素点的坐标。

步骤4：利用已知参数h、f、L，并通过三角几何关系分别计算出3个LED灯源与未知点P之间的距离d1、d2、d3。

进一步，所述步骤4中通过三角几何关系分别计算出3个LED灯源与未知点P之间的距离d1、d2、d3，具体步骤如下：

步骤4.1：计算LED图像中心到图像传感器中心的距离i。

步骤4.2：过LED灯作一条垂直于透镜平面的垂线长度为h，由此LED、垂足以及透镜的中心就构成了一个直角三角形。所述的垂足即为所述垂线与透镜平面的交点。

步骤4.3：LED图像中心、图像传感器中心以及透镜中心同样构成一个直角三角形，两条直角边的长度分别为f和i。由于该直角三角形与LED和透镜构成的直角三角形相似，利用两个三角形相似关系，即可求得LED到一个透镜中心的距离。同理，可以求得LED到另一个透镜中心的距离。

步骤4.4：利用步骤4.3中求得的LED分别到两个透镜中心的距离以及未知点P到透镜的距离，通过三角形的余弦定理就可求得LED到未知点P的距离。同理，可以求得3个LED与未知点P的距离分别为d1、d2、d3。所述未知点P到透镜的距离为L/2。

步骤5：利用已接收到的3个LED灯的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)以及3个LED与未知点P的距离d1、d2、d3，使用两点之间的距离公式建立3条距离方程，联立方程组求解即可得到未知点的三维坐标。

实施例：

将一种基于双图像传感器和VLC技术的高精度室内定位方法运用到一个5m×5m×5m的房间内。房间内天花板上安装3个LED灯源位置坐标分别为(3,0.5,5),(1,4,5),(4,4,5)。图像传感器的尺寸为0.036×0.024m，两个图像传感器之间的距离L为0.1m，透镜的焦距f为0.02m，LED与图像传感器的垂直距离h为3.5m。通过使用所述的一种基于双图像传感器和VLC技术的高精度室内定位方法，可以得到未知点的定位误差如下表1所示：

每1cm像素个数	500	1000	1500	2000	2500	3000
							总误差(cm)	32.107	15.907	11.317	8.486	5.735	4.043
X轴误差(cm)	19.856	9.351	6.921	3.919	3.271	1.838
							Y轴误差(cm)	2.136	1.004	0.616	0.315	0.249	0.149
Z轴误差(cm)	9.544	4.543	3.688	2.802	1.441	0.904

表1。

Claims (3)

1.一种基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法，其特征在于：所述室内定位方法包括如下步骤：

步骤1：在室内的天花板上安装一个LED阵列；所述的LED阵列至少要有3个LED灯源，同时LED分布不能够共线；

步骤2：利用可见光通信技术，3个LED灯源在照明的同时发送各自的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)，同时使用两个图像传感器接收并解调3个LED发送的三维坐标信息；所述LED灯源与所述图像传感器之间的距离为h；

所述两个图像传感器上方各自固定有一个参数完全相同的透镜，所述透镜焦距为f，用于对3个LED光源发出的光线进行空间分离；所述透镜与图像传感器的距离为f，所述透镜中心位于图像传感器中心的正上方；两个图像传感器之间的距离为L，两个图像传感器能够进行定位的未知点P位于两透镜连线的中点；

步骤3：确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置，所述的LED图像为LED光源发出的光经过透镜进行空间分离后被图像传感器接收，在图像传感器上生成的光斑图像，近似为圆。

步骤4：利用已知参数h、f、L，并通过三角几何关系分别计算出3个LED灯源与未知点P之间的距离d1、d2、d3，过程如下：

步骤4.1：计算LED图像中心到图像传感器中心的距离i；

步骤4.2：过LED灯作一条垂直于透镜平面的垂线长度为h，由此LED、垂足以及透镜的中心就构成了一个直角三角形。所述的垂足即为所述垂线与透镜平面的交点；

步骤4.3：LED图像中心、图像传感器中心以及透镜中心同样构成一个直角三角形，两条直角边的长度分别为f和i。由于该直角三角形与LED和透镜构成的直角三角形相似，利用两个三角形相似关系，即可求得LED到一个透镜中心的距离；同理，求得LED到另一个透镜中心的距离；

步骤4.4：利用步骤4.3中求得的LED分别到两个透镜中心的距离以及未知点P到透镜的距离，通过三角形的余弦定理就可求得LED到未知点P的距离；同理，求得3个LED与未知点P的距离分别为d1、d2、d3，所述未知点P到透镜的距离为L/2。

步骤5：利用已接收到的3个LED灯的三维坐标信息(x₁,y₁,z₁),(x₂,y₂,z₂),(x₃,y₃,z₃)以及3个LED与未知点P的距离d1、d2、d3，使用两点之间的距离公式建立3条距离方程，联立方程组求解得到未知点的三维坐标。

2.如权利要求1所述的基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法，其特征在于：所述步骤3中，确定LED光源在图像传感器上生成的LED图像的中心位置的过程如下：

步骤3.1：将LED光源近似为广义朗伯光源。所述广义朗伯光源在某一点(x,y,z)的光照强度计算公式如下：

$f(x,y,z)=\frac{{(z-Z)}^m{f}_0}{{\[{(x-X)}^2+{(y-Y)}^2+{(z-Z)}^2\]}^{\frac{m+2}{2}}}$

(X,Y,Z)为LED光源坐标，m为朗伯辐射系数，f₀为总光照强度；

步骤3.2：利用上述光照强度计算公式计算LED图像在图像传感器上所包含的所有像素点的光照强度，所述像素点在图像传感器上的坐标都为已知；。

步骤3.3：将计算所得的所有像素点的光照强度进行归一化，作为权值；

步骤3.4：将LED图像包含的所有像素点的坐标进行加权平均后得到LED图像中心在图像传感器上的坐标，计算公式如下：

$x_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

$y_L=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{y}_k{Q}_k}{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{Q}_k}$

其中x_L，y_L为LED图像中心坐标，n为LED图像包含的像素点个数，Q_k为上述的权值，x_k，y_k为各个像素点的坐标。

3.如权利要求1或2所述的基于双图像传感器和可见光通信技术的高精度室内定位方法，其特征在于：所述步骤1中，至少3个LED灯在房间内的光照分布要满足国际照明条件标准，所述的国际照明条件标准为办公用室内的光照度应满足300lx-500lx之间。