CN106970354B - 一种基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法 - Google Patents

一种基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法。该方法针对室内定位、导航、游戏设备需求，从光传感器阵列采集到的数据中能够得到光源与光传感器阵列轴线的夹角；基于该夹角，能够获取任意两个光源关于感光阵列的夹角信息，即光源1‑传感阵列‑光源2的夹角，记为“到达角差”。基于多个光源的到达角差，能够唯一地确定接收机位置。其优点是：由于到达角差不随接收机倾斜角变化，因此采样角度是任意的，厘米级定位精度，算法低运算，与无线电定位相比成本更低。

Description

一种基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法
技术领域
本发明涉及是一种室内定位、导航系统的基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法，属于信息定位技术领域。
背景技术
现有的室内定位技术大多基于低频电磁波，例如WiFi、蓝牙等。这些定位技术精度较低，只能达到几米的精度。基于超宽带信号的定位系统虽然精度有所提高，但是造价昂贵。
已有的可见光定位系统能达到厘米级精度，但是其中绝大多数要求接收机朝向一个已知的角度，该假设对于手持设备、运动设备来说并不现实。
基于接收信号强度(received signal strength，RSS)的可见光定位系统要求已知光源的各个方向的光强分布，通常采用Lambertian模型；而该模型对于大角度方位上的光强和非标准圆头光源的光强估计是不准确的。这直接导致了RSS可见光定位系统的不可靠。
部分系统利用陀螺仪等辅助设备配合光传感器阵列或光电二极管(Photodiode,PD)阵列完成可见光定位，这样不仅提高了成本，引入了更多功耗，也增加了测量噪声，降低了定位精度。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于多个光源和未知角度光传感器阵列的三维定位系统。旨在解决光传感器阵列角度未知时的可见光定位问题，且不依赖陀螺仪等辅助装置。
本发明所采用的技术方案是：
1、利用传感器阵列的采样值，估计各个光源的入射光关于光传感器阵列轴线的夹角，例如第m个光源和光传感器阵列中心垂线的夹角θm'，第m个光源和光传感器阵列水平中轴线的夹角具体来说，不同方向的入射光能够在传感器阵列的不同位置形成亮点，因此通过测量亮点的位置就能够反推出入射光线的角度。可能的方法包括几何关系分析法和查表法等。
2、根据夹角测量值和估计出第m个和第n个光源的到达角度差γm,n，该角度差不随光传感器阵列朝向变化而变化。具体来说，到达角度差可以通过如下公式估计
设光源总数量K＞2，通过角度差估计值组成的向量
3、根据测量的角度差组成的向量估计光传感器阵列的三维坐标(xU,yU,zU)。即求解如下最优化问题：
其中γm,n(xU,yU,zU)是在传感器阵列坐标(xU,yU,zU)处时，到达角度差γm,n的标准值。求解该最优化问题的可能方式包括穷举法、梯度下降法、人工神经网络或其他最优化方法。
有益效果
本发明的光传感器阵列角度可以是未知且任意的，只要光传感器阵列能够同时采集到两个或更多个光源的信息，且不依赖陀螺仪等光传感器阵列以外的装置。
附图说明
图1为基于像素位置获取光源相对角度的示意图；
图2为参数f/δp的测量平台；
图3为到达角度差在绝对坐标系下的示意图；
图4为通过光源相对角度计算到达角度差的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。
如图1所示，第m个光源的入射光能够在感光阵列上聚焦出一个点P；根据点P所在的位置能够估算出角度计算方法为
其中δp为每个正方形成像单元的边长，NP,x'为x'方向上光源像偏离中心点Oc的像素个数，NP,y'为y'方向上光源像偏离中心点Oc的像素个数，函数atan2(·,·)定义为
估计倾角θm'的方法为
其中f为透镜焦距。
参数可以作为一个整体，通过图2中所示方法测量，其中Oc'F'、Oc'O'的长度可通过尺子测量，因此根据相似三角形可得
其中NF,x'和NF,y'分别为点F在x'方向上偏离成像平面中心的像素数量和点F在y'方向上偏离成像平面中心的像素数量。所以根据(3)和(4)，θm'可以通过如下方式估计
在系统没有装备透镜时，也可以通过倾角不同的感光器件上收到的信号强度来估计和可能的方案包括查表、最小二乘估计等。
通过(1)和(5)中得到的角度测量值和能够估计图3、图4中所示的到达角度差。例如，第m和第n个光源的到达角差估计值为
根据图3中所示的用户坐标(xU,yU,zU)和光源坐标(xl,n,yl,n,zl,n)的关系，可得
对用户坐标的估计值可通过(6)和(7)得到，方法为
以穷举法为例，可将γm,n(xU,yU,zU)的数据预先计算好存成数据库，其变量为三维坐标(xU,yU,zU)，数据库内数值为第m个和第n个光源在该位置的光线到达角差γm,n(xU,yU,zU)，其中m＜n＜K。通过比较到达角差的测量值和数据库，即可以确定测量值所对应的测量位置，即用户位置。
除穷举法以外，还可以用梯度下降法、人工神经网络等方法搜索测量位置。

Claims (5)

1.一种基于多光源和光传感器阵列的三维定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)利用传感器阵列的采样值，估计各个光源的入射光关于光传感器阵列轴线的夹角，具体来说，不同方向的入射光能够在传感器阵列的不同位置形成亮点，通过测量亮点的位置反推出入射光线的角度；
2)根据第m个光源和光传感器阵列中心垂线的夹角测量值和第m个光源和光传感器阵列水平中轴线的夹角测量值估计出第m个和第n个光源的到达角度差估计值该角度差不随光传感器阵列朝向变化而变化；
3)根据各到达角度差估计值所组成的向量计算光传感器阵列的三维坐标(xU,yU,zU)，即求解如下最优化问题：
其中γm,n(xU,yU,zU)是在传感器阵列坐标(xU,yU,zU)处时，到达角度差γm,n的标准值；K表示光源总数量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)中，所述光传感器阵列轴线的夹角为第m个光源和光传感器阵列中心垂线的夹角第m个光源和光传感器阵列水平中轴线的夹角
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中，所述第m个和第n个光源的到达角度差估计值通过如下公式估计
设光源总数量K＞2，通过角度差估计值组成的向量
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)中，通过测量亮点的位置反推出入射光线的角度的方法包括几何关系分析法和查表法。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3)中，求解该最优化问题的方式包括穷举法、梯度下降法、人工神经网络。
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