一種低成本室內(nèi)定位方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種低成本室內(nèi)定位方法及系統(tǒng)，該低成本室內(nèi)定位方法包括如下步驟：接收步驟：接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)；信號(hào)分解步驟：將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而得到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值；還包括高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟和定位步驟。本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過采用簡(jiǎn)單的可調(diào)制LED燈和低成本的調(diào)制光接收傳感器，通過光的最優(yōu)編解碼，多光源光分量分解以及貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波等多種方法的融合，實(shí)現(xiàn)了低成本室內(nèi)定位技術(shù)的低成本化，這套系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)載低，只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的貝葉斯迭代，并且能夠?qū)崿F(xiàn)亞米級(jí)的定位精度，能夠滿足大部分智能設(shè)備低成本室內(nèi)定位需求。
【專利說明】
-種低成本室內(nèi)定位方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種低成本室內(nèi)定位方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能硬件技術(shù)的迅速發(fā)展，智能手機(jī)、智能穿戴和服務(wù)機(jī)器人等 智能設(shè)備已經(jīng)在民用服務(wù)行業(yè)等得到了廣泛的應(yīng)用。人們或者機(jī)器人在通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交 互信息的同時(shí)，也需要與周圍的物理環(huán)境進(jìn)行交互，其中的一個(gè)重要交互就是獲得自身相 對(duì)于周圍環(huán)境的空間位置，即解決在哪里的問題。GPS是目前最常用的定位導(dǎo)航系統(tǒng)，但是 在室內(nèi)環(huán)境中無(wú)法正常工作;針對(duì)運(yùn)個(gè)缺點(diǎn)，人們利用無(wú)線電通信系統(tǒng)，開發(fā)了室內(nèi)的GPS 定位系統(tǒng)，但是運(yùn)種系統(tǒng)需要搭建額外的無(wú)線電基站，定位精度也在數(shù)米，應(yīng)用十分有限。 類似于室內(nèi)GI^系統(tǒng)，人們基于室內(nèi)環(huán)境Wifi熱點(diǎn)遍布的特點(diǎn)，開發(fā)出了基于同步定位與制 圖技術(shù)的Wifi室內(nèi)定位系統(tǒng)，但運(yùn)種方法可靠性比較有限，精度在數(shù)米之外，由于許多室內(nèi) 環(huán)境不具有Wifi熱點(diǎn)，該方法應(yīng)用也有限。在機(jī)器人領(lǐng)域，人們利用各種傳感器開發(fā)了許多 室內(nèi)定位技術(shù)，例如基于激光測(cè)距儀的定位和基于視覺系統(tǒng)的定位等，運(yùn)些定位系統(tǒng)成本 較高，而且計(jì)算負(fù)載比較大。人們還通過慣性導(dǎo)航器件來(lái)實(shí)現(xiàn)定位，但精度不高而且誤差存 在累計(jì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供了一種低成本室內(nèi)定位方法，包括如下步驟：
[0004] 接收步驟:接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)；
[0005] 信號(hào)分解步驟:將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的多通道合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而 得到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0006] 高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟:在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處的多 通道光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置之間 建立映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè)數(shù)據(jù) 訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型；
[0007] 定位步驟:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備 的慣性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻 的最佳估計(jì)，從而完成定位。
[000引作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述信號(hào)分解步驟中，通過如下公式實(shí)現(xiàn)合成光源 信號(hào)的分解：
[0009]
(1)
[0010] 其中^山，一Ln為多通道光強(qiáng)度組成的n個(gè)光源的光強(qiáng)，Cl,康示第i個(gè)光源的第j 種調(diào)制方式，為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。
[0011] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述定位步驟中，定位所需的觀測(cè)模型是：
[0012] (2)
[001 ：3 ] 共f曰1分巧1 丫凡源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，P功第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R 為調(diào)制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。
[0014] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述定位步驟中，通過卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波 定位包括對(duì)傳感過程的建模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模，設(shè)描述位置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng) 變量為U.觀娜階I的化強(qiáng)信號(hào)向量為Z .后輪概率A巧為：
[0015]
[0016] 對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：
[0017]
[001引運(yùn)里P(ZtsIxt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布S(X)D
[0019] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述光強(qiáng)度的空間分布模型建模過程不需要相關(guān)光源 位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由各光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需 事先測(cè)量。
[0020] 在所述高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟中，訓(xùn)練使用的高斯過程核函數(shù)為徑向基函數(shù)。
[0021 ]本發(fā)明還提供了一種低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，包括：
[0022] 接收模塊:用于接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)；
[0023] 信號(hào)分解模塊：用于將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的多通道合成光源信號(hào)進(jìn)行分解， 從而得到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0024] 高斯過程數(shù)據(jù)建模模塊：用于在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處 的多通道光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置 之間建立映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè) 數(shù)據(jù)訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型；
[0025] 定位模塊:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備 的慣性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻 的最佳估計(jì)，從而完成定位。
[0026] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述信號(hào)分解模塊中，通過如下公式實(shí)現(xiàn)合成光源 信號(hào)的分解：
[0027]
(1)
[0028] 其中^，L2,…Ln為傳感器感知的n個(gè)光源的光強(qiáng)，CiJ表示第i個(gè)光源的第巧巾調(diào)制 方式，為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。
[0029] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述定位模塊中，定位所需的觀測(cè)模型是：
[0030]
(2)
[0031] 其中曰1為第i個(gè)光源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，P功第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R 為調(diào)制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。
[0032] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述定位模塊中，通過卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波 定位包括對(duì)傳感過程的建模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模，設(shè)描述位置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng) 變量為U，觀測(cè)到的光強(qiáng)信號(hào)向量為Z，后驗(yàn)概率分布為：
[0033]
[0034] 對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：
[0035]
[0036] 運(yùn)里P(ZtsIxt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布S(X)D
[0037] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述光強(qiáng)度的空間分布模型建模過程不需要相關(guān)光源 位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由各光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需 事先測(cè)量。
[0038] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明通過采用簡(jiǎn)單的可調(diào)制Lm)燈和低成本的調(diào)制光接 收傳感器，通過光的最優(yōu)編解碼，多光源光分量分解W及貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波等多種方法的融 合，實(shí)現(xiàn)了低成本室內(nèi)定位技術(shù)的低成本化，運(yùn)套系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)載低，只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的貝 葉斯迭代，并且能夠?qū)崿F(xiàn)亞米級(jí)的定位精度，能夠滿足大部分智能設(shè)備低成本室內(nèi)定位需 求;本發(fā)明為相關(guān)室內(nèi)服務(wù)機(jī)器人或室內(nèi)環(huán)境下(如醫(yī)院、地鐵站、超市等等場(chǎng)所)的個(gè)人及 智能設(shè)備定位提供低成本的解決方案，具有顯著的社會(huì)意義和實(shí)用價(jià)值。
【附圖說明】
[0039] 圖1是本發(fā)明的硬件裝置框圖。
[0040] 圖2是本發(fā)明的方差空間圖。
[0041] 圖3是本發(fā)明的光強(qiáng)均值空間圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042] 本發(fā)明針對(duì)智能裝備(包括智能手機(jī)、穿戴式設(shè)備、和智能機(jī)器人等）的低成本室 內(nèi)定位問題，提出了一種新的實(shí)現(xiàn)裝置、方法及系統(tǒng);利用運(yùn)種裝置定位方法和系統(tǒng)，室內(nèi) 環(huán)境不需要部署復(fù)雜的輔助路標(biāo)，只需利用室內(nèi)的可調(diào)制光源(例如:頻率可控的L邸燈)和 調(diào)制光接收傳感器(例如:成本極低的光電二極管或者手機(jī)自帶的光電傳感器），就可W實(shí) 現(xiàn)亞米級(jí)的定位精度，整個(gè)方法簡(jiǎn)單易行，成本低。本發(fā)明由硬件裝置和核屯、算法組成，下 面我們就運(yùn)兩個(gè)方面分別展開論述：
[0043] 如圖1所示，硬件構(gòu)成：可調(diào)制光源（如頻率可控的白光Lm)或者紅外Lm)光源等）、 調(diào)制光接收傳感器(如光電二極管接收端）、W及智能終端組成。
[0044] 可調(diào)制光源不限于采用基于Wifi或者藍(lán)牙的頻率和光強(qiáng)可控制的Lm)燈具，其發(fā) 出的光需要經(jīng)過調(diào)制，運(yùn)些信息將作為每個(gè)燈具唯一的標(biāo)識(shí)。調(diào)制光接收傳感器不限于采 用普通的LED二極管或者智能全屏手機(jī)自帶的光電傳感器。智能終端可W采用智能手機(jī)或 者價(jià)格低廉的嵌入式控制板(如本公司所開發(fā)的IntoRobot-Atom智能終端核屯、板）。
[0045] 每個(gè)光源擁有唯一的身份識(shí)別碼，編碼方式的選擇對(duì)定位精度的影響至關(guān)重要， 我們通過最優(yōu)通訊選碼方式，對(duì)比各種編碼的自相關(guān)函數(shù)和它們之間的互相關(guān)函數(shù)，選擇 多光源互擾影響最小，最適合解調(diào)的卡薩米化asami)編碼方式對(duì)L抓進(jìn)行編碼。為了濾除 L邸光的噪聲，我們采用頻域分析法來(lái)濾除雜質(zhì)頻率的噪聲。
[0046] 本發(fā)明公開了一種低成本室內(nèi)定位方法，包括如下步驟：
[0047] 接收步驟:接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)；
[0048] 信號(hào)分解步驟:將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的多通道合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而 得到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0049] 高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟:在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處的多 通道光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置之間 建立映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè)數(shù)據(jù) 訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型；
[0050] 定位步驟:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備 的慣性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻 的最佳估計(jì)，從而完成定位。
[0051] 環(huán)境中不同光源采取不同的編碼形式，根據(jù)疊加原理，空間中某點(diǎn)的光照強(qiáng)度為 所有光源單獨(dú)作用時(shí)在該點(diǎn)產(chǎn)生的光強(qiáng)的疊加。我們需要將合成光強(qiáng)分離為各獨(dú)立光源單 獨(dú)作用產(chǎn)生的光強(qiáng)的線性組合。本發(fā)明對(duì)Lm)燈產(chǎn)生的光強(qiáng)信號(hào)的分解進(jìn)行數(shù)學(xué)描述。對(duì)于 合成光信號(hào)可將其表示為空間中的多維向量，并將環(huán)境中所有光源信號(hào)作為一組基底，將 各光源在空間中某確定點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度作為待求未知數(shù)。運(yùn)樣，信號(hào)分解問題轉(zhuǎn)化為線性方 程組求解的問題，通過求解線性方程組，即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解。但實(shí)際應(yīng)用中，由于通訊選 碼方式等原因，導(dǎo)致該線性方程組成為超定方程組，通過奇異值分解可求得方程組得近似 解，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的分解。該超定方程組如下公式表示：
[00 對(duì)
（1)
[0053] 其中^，L2,…Ln為傳感器感知的n個(gè)光源的光強(qiáng)，CiJ表示第i個(gè)光源的第巧巾調(diào)制 方式，為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。
[0054] 本發(fā)明采用高斯噪聲模型來(lái)對(duì)Lm)光源的空間光強(qiáng)分布進(jìn)行建模(通過大量實(shí)驗(yàn)， 我們得到距離平方和光強(qiáng)成反比）。在高斯過程擬合框架下，選取合適的均值函數(shù)，方差函 數(shù)，W及最重要的核函數(shù)，輸入觀測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境 下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型。觀測(cè)數(shù)據(jù)可W利用運(yùn)動(dòng)撲捉系統(tǒng)對(duì)光源在空間中各 個(gè)位置調(diào)制光強(qiáng)進(jìn)行采樣獲得。
[0055] 在高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟中，圖2即方差空間，其顏色深度反映了對(duì)應(yīng)位置的估計(jì) 的信任程度，顏色越深越信任（即方差越?。?。圖3為光強(qiáng)均值空間的描述，顏色越淺，相應(yīng)的 光強(qiáng)信號(hào)越強(qiáng)（即均值越大）。
[0056] 為了提供定位的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，本發(fā)明采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法來(lái)融 合多種定位信息?；谏鲜龊铣晒鈴?qiáng)的分解和單光源光強(qiáng)度模型，我們可W獲得定位所需 的觀測(cè)模型：
[0057]
。:）
[005引其中曰1為第i個(gè)光源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，Pi為第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R 為調(diào)制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。此模型并不在最終算法中顯示體現(xiàn)。
[0059] 本發(fā)明利用智能設(shè)備的慣性導(dǎo)航器件（如智能手機(jī)的加速度計(jì)）來(lái)獲得先驗(yàn)位置 信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻的最佳估計(jì)，如此不斷迭代循環(huán)就 能不斷更新系統(tǒng)的狀態(tài)。本發(fā)明所使用的貝葉斯?fàn)顟B(tài)估計(jì)器不限于采用(擴(kuò)展)卡爾曼濾波 器或者粒子濾波器。對(duì)于兩種定位信息的測(cè)量不確定性，分別用實(shí)驗(yàn)標(biāo)定獲得。對(duì)于信號(hào)光 的不確定性，根據(jù)對(duì)光照環(huán)境建模得到的強(qiáng)度分布圖，結(jié)合實(shí)驗(yàn)得到不同信號(hào)模式下的測(cè) 量誤差。針對(duì)手持設(shè)備，運(yùn)動(dòng)更新模型將直接利用由上一個(gè)時(shí)刻定位結(jié)果擬合的位置估計(jì) 最大似然的高斯分布。最后，根據(jù)具體設(shè)計(jì)的定位實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的正確性。
[0060] 在所述定位步驟中，通過卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波定位包括對(duì)傳感過程的建 模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模。設(shè)描述位置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng)變量為U，觀測(cè)到的光強(qiáng)信 號(hào)向量為Z，后驗(yàn)概率分布為：
[0061]
[0062] 對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：
[0063]
[0064] 運(yùn)里P(ZtsIxt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布S(X).由于系統(tǒng)不包 括其他傳感器，如慣性或視覺系統(tǒng)，因此對(duì)運(yùn)動(dòng)的估計(jì)只能由經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜎Q定，如本發(fā)明中可 利用一個(gè)二維高斯過程描述，其均值為(〇,〇)，在兩個(gè)運(yùn)動(dòng)方向的方差為0.4米。注意，此定 義描述的運(yùn)動(dòng)模型即所定位的本體位置傾向于保持不變，或運(yùn)動(dòng)較慢，在90%的條件下，最 大運(yùn)動(dòng)速度為0.4米每更新周期。針對(duì)不同應(yīng)用背景，相關(guān)參數(shù)可進(jìn)一步調(diào)整。之后，定位過 程即最大化后驗(yàn)概率的標(biāo)準(zhǔn)過程。
[0065] 光強(qiáng)度的空間分布模型建模過程不需要相關(guān)光源位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù) 驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由各光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需事先測(cè)量。
[0066] 本發(fā)明還公開了一種低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，包括：
[0067] 接收模塊:用于接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)；
[0068] 信號(hào)分解模塊：用于將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而得 到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值；
[0069] 高斯過程數(shù)據(jù)建模模塊：用于在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處 的多通道光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置 之間建立映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè) 數(shù)據(jù)訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型；
[0070] 定位模塊:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備 的慣性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻 的最佳估計(jì)，從而完成定位。
[0071 ]在所述信號(hào)分解模塊中，通過如下公式實(shí)現(xiàn)合成光源信號(hào)的分解：
[007^
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[0073] 其中^，L2,…Ln為傳感器感知的n個(gè)光源的光強(qiáng)，CiJ表示第i個(gè)光源的第巧巾調(diào)制 方式，為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。
[0074] 在所述定位模塊中，定位所需的觀測(cè)模型是：
[0075]
(2)
[0076] 其中曰1為第i個(gè)光源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，P功第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R 為調(diào)制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。此模型并不在最終算法中顯示體現(xiàn)。
[0077] 在所述定位模塊中，通過卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波定位包括對(duì)傳感過程的建 模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模，設(shè)描述位置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng)變量為U，觀測(cè)到的光強(qiáng)信 號(hào)向量為Z，后驗(yàn)概率分布為：
[007引
[0079] 對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：
[0080]
[0081] 運(yùn)里P(ZtsIxt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布S(X)D
[0082] 在所述高斯過程數(shù)據(jù)建模模塊中，訓(xùn)練使用的高斯過程核函數(shù)為徑向基函數(shù)。
[0083] 光強(qiáng)度的空間分布模型建模過程不需要相關(guān)光源位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù) 驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由各光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需事先測(cè)量。
[0084] 本發(fā)明通過分析現(xiàn)有智能設(shè)備低成本室內(nèi)定位的需求（即低成本、計(jì)算負(fù)載低W 及精度適中（亞米級(jí)）），提出了本發(fā)明中的基于光通信編解碼和狀態(tài)濾波技術(shù)的低成本室 內(nèi)定位方法及系統(tǒng)。L邸燈是未來(lái)室內(nèi)燈具的發(fā)展趨勢(shì)，越來(lái)越多的室內(nèi)燈具將換成可程序 控制的LED燈具，本發(fā)明正是利用運(yùn)一特點(diǎn)，提出通過廉價(jià)的光電二極管獲取調(diào)制燈光信 號(hào)，在智能終端運(yùn)行本發(fā)明提出的方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)亞米級(jí)的定位精度。
[0085] 本發(fā)明通過采用簡(jiǎn)單的可調(diào)制Lm)燈和低成本的調(diào)制光接收傳感器，通過光的最 優(yōu)編解碼，多光源光分量分解W及貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波等多種方法的融合，實(shí)現(xiàn)了低成本室內(nèi) 定位技術(shù)的低成本化，運(yùn)套系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)載低，只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單的貝葉斯迭代，并且能夠?qū)?現(xiàn)亞米級(jí)的定位精度，能夠滿足大部分智能設(shè)備低成本室內(nèi)定位需求。值得指出的是，本發(fā) 明的方法及系統(tǒng)應(yīng)用于智能手機(jī)端，將不需要添加任何的額外設(shè)備，使用者就可W在裝有 可調(diào)制L邸燈具的室內(nèi)進(jìn)行定位。本發(fā)明不僅可W應(yīng)用于家庭服務(wù)機(jī)器人的定位與導(dǎo)航，還 實(shí)現(xiàn)智能手機(jī)或運(yùn)穿戴式設(shè)備在大型商場(chǎng)，地鐵站、地下停車場(chǎng)等等，都有非常廣泛的應(yīng)用 價(jià)值。
[0086] W上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定 本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于運(yùn)些說明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說，在 不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可W做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的 保護(hù)犯i圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種低成本室內(nèi)定位方法，其特征在于，包括如下步驟： 接收步驟:接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)； 信號(hào)分解步驟:將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的多通道合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而得到 各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值； 高斯過程數(shù)據(jù)建模步驟:在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處的多通道 光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置之間建立 映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型； 定位步驟:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備的慣 性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻的最 佳估計(jì)，從而完成定位。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的低成本室內(nèi)定位方法，其特征在于，在所述信號(hào)分解步驟中， 通過如下公式實(shí)現(xiàn)合成光源信號(hào)的分解：(1) 其中Li，L2,…Ln為傳感器感知的η個(gè)光源的光強(qiáng)，Ci,j表不第i個(gè)光源的第j種調(diào)制方式， Mj為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的低成本室內(nèi)定位方法，其特征在于，在所述定位步驟中，定位 所需的觀測(cè)模型是：(2) 其中ai為第i個(gè)光源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，Pl為第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R為調(diào) 制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的低成本室內(nèi)定位方法，其特征在于，在所述定位步驟中，通過 卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波定位包括對(duì)傳感過程的建模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模，設(shè)描述位 置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng)變量為u，觀測(cè)到的光強(qiáng)信號(hào)向量為z，后驗(yàn)概率分布為：Χ,-ι 對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：這里P(zts|xt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布S(x)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的低成本室內(nèi)定位方法，其特征在于，所述光強(qiáng)度的空間分布模 型建模過程不需要相關(guān)光源位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由各 光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需事先測(cè)量。6. -種低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，包括： 接收模塊:用于接收調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的合成光源信號(hào)； 信號(hào)分解模塊：用于將調(diào)制光接收傳感器發(fā)送的多通道合成光源信號(hào)進(jìn)行分解，從而 得到各個(gè)通道光源信號(hào)的強(qiáng)度值； 高斯過程數(shù)據(jù)建模模塊：用于在地圖創(chuàng)建過程中，訓(xùn)練樣本包括各離散訓(xùn)練點(diǎn)處的多 通道光強(qiáng)度組成的光強(qiáng)向量及各訓(xùn)練點(diǎn)的位置信息，通過高斯過程，光強(qiáng)向量與位置之間 建立映射關(guān)系，所述映射關(guān)系由高斯過程描述，包括均值和方差兩個(gè)子空間，輸入觀測(cè)數(shù)據(jù) 訓(xùn)練高斯過程回歸模型，建立當(dāng)前的多光源環(huán)境下，各個(gè)信號(hào)光強(qiáng)度的空間分布模型； 定位模塊:采用了基于貝葉斯?fàn)顟B(tài)濾波的方法融合多種定位信息，利用智能設(shè)備的慣 性導(dǎo)航器件來(lái)獲得先驗(yàn)位置信息，之后通過觀測(cè)模型修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)，得到當(dāng)前時(shí)刻的最 佳估計(jì)，從而完成定位。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，在所述信號(hào)分解模塊中， 通過如下公式實(shí)現(xiàn)合成光源信號(hào)的分解：⑴ 其中Li，L2,…Ln為傳感器感知的η個(gè)光源的光強(qiáng)，Ci,j表不第i個(gè)光源的第j種調(diào)制方式， Mj為第j次調(diào)制的合成光強(qiáng)信號(hào)。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，在所述定位模塊中，定位 所需的觀測(cè)模型是：⑵ 其中ai為第i個(gè)光源光強(qiáng)-距離平方倒數(shù)的比例系數(shù)，Pl為第i個(gè)光源的空間坐標(biāo)，R為調(diào) 制光接收傳感器的空間坐標(biāo)。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，在所述定位模塊中，通過 卡爾曼濾波定位，卡爾曼濾波定位包括對(duì)傳感過程的建模和對(duì)運(yùn)動(dòng)過程的建模，設(shè)描述位 置的隨機(jī)變量為X，控制和運(yùn)動(dòng)變量為u，觀測(cè)到的光強(qiáng)信號(hào)向量為z，后驗(yàn)概率分布為：對(duì)于S個(gè)光源的環(huán)境，觀測(cè)的似然概率即傳感過程的建模為：這里P(Zts|Xt)即對(duì)應(yīng)每一位置X，所觀測(cè)到的光強(qiáng)向量的分布s(x)。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的低成本室內(nèi)定位系統(tǒng)，其特征在于，所述光強(qiáng)度的空間分布 模型建模過程不需要相關(guān)光源位置信息，所建立的模型為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，相關(guān)光源位置信息由 各光源光強(qiáng)分布推理獲得，無(wú)需事先測(cè)量。
【文檔編號(hào)】G01C21/16GK105954719SQ201610259684
【公開日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年4月22日
【發(fā)明人】魏章平, 陳鍇耀, 周學(xué)浩
【申請(qǐng)人】深圳市摩侖科技有限公司