基于智能手机的VLC/IPDR粒子滤波融合室内定位

发布时间：2024-06-08 06:48

　　针对目前室内定位精度低及部署成本高的问题,提出了一种基于智能手机的可见光通信与改进的行人航迹推算(VLC/IPDR)粒子滤波融合室内定位方法。该方法首先对智能手机CMOS摄像头拍摄的发光二极管(LED)光源图像信息进行解码,确定待定位点所属的LED区域。然后根据光照度模型及手机陀螺仪获得的方向角推算具体位置信息。最后将VLC获取的位置坐标作为观测值,将IPDR作为粒子滤波的状态转移方程,用粒子滤波将二者融合后进行联合定位。实验结果表明,在3 m×3 m×3 m的小空间、单光源条件下,该方法的平均定位误差小于6 cm,在120 m与45 m垂直相交路径上的多运动模式定位测试中,平均定位误差小于0.2 m。

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【部分图文】：

图1定位方法的架构

研究表明,单一的定位方法无法同时满足高稳定性、高精度的要求,常用的方法是将不同的定位技术融合后进行联合定位[11]。实验融合了VLC与IPDR两种定位技术,避免了VLC存在的定位不连续、定位期间需要同时检测到多个光源及IPDR定位存在累积误差,无法长时间使用的问题。具体结构框架如....

图2LED图像的采集方法

基于VLC技术的室内定位系统主要通过识别加载到灯具上的高频信号或光照强度完成定位[12],已有研究中,通常需要同时检测到多个光源才可以正确定位,且需要借助专门的光接收器,不利于VLC定位技术的推广。本方法使用手机CMOS摄像头拍摄并解析携带调制信息的LED光源图像,从而获取定位点....

图3卷帘快门相机拍摄的图像

因手机相机拍摄的帧率较低(小于60frame/s),根据奈奎斯特采样定理,信号发射频率需小于相机帧率的1/2(30frame/s)才能完整接收OOK信号。根据临界闪烁原则(CFF)可知,人眼能察觉出低于50Hz的闪烁[13],如果开关信号的频率在该范围内,会影响LED作为照....

图4室内VLC定位系统模型

式中,θ1/2为LED灯具的半功率角,手机接收端检测到的光照强度为Ρr=Ι(θ)×AL2×Τs×G×cosmr(ω),???(3)

本文编号：3991618