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可见光定位与SLAM融合的机器人定位与导航系统研究

作者及机构
本研究由Weipeng Guan、Linyi Huang、Shangsheng Wen（华南理工大学材料科学与工程学院）、Zihong Yan、Wanlin Liang、Chen Yang、Ziyu Liu（华南理工大学自动化科学与工程学院）合作完成，发表于2021年11月的*Journal of Lightwave Technology*（Vol. 39, No. 22）。

学术背景

研究领域与动机
该研究属于室内高精度定位与机器人导航交叉领域，核心目标是解决传统可见光定位（Visible Light Positioning, VLP）技术在实际应用中的两大瓶颈：
1. 依赖密集LED部署与直视条件：传统VLP需同时观测多个LED光源以实现三边定位，但LED遮挡、安装密度不足或相机视场角受限会导致定位失败。
2. 传感器误差累积问题：惯性测量单元（IMU）和里程计（Odometry）存在漂移误差，长期运行精度下降。

技术背景
- VLP技术：利用LED光源的高频调制信号，通过摄像头或光电二极管（PD）解码光源ID，结合预建的LED地标地图实现定位，理论精度可达厘米级。
- SLAM技术（同步定位与建图）：通过激光雷达（LiDAR）或视觉传感器构建环境地图并实时定位，但需初始位姿且易受环境特征稀疏性影响（如长走廊场景）。

研究目标
提出一种松耦合多传感器融合框架，结合VLP、LiDAR-SLAM和里程计，实现以下突破：
- 在LED稀疏或遮挡场景下保持高精度定位；
- 通过VLP校正SLAM的初始位姿与累积误差；
- 嵌入导航功能，实现动态避障与路径规划。

研究流程与方法

1. 单LED可见光定位（SLO-VLP）

研究对象：搭载滚动快门摄像头（RSE Camera）的移动机器人，实验环境部署4个调制LED（高度2.2米）。
关键技术：
- LED-ID解码：设计基于OOK调制的VL通信模块，每个LED广播唯一ID（8位编码，支持256个ID），通过图像处理提取LED区域（ROI）并解码（图1）。
- 位姿计算：基于针孔相机模型（公式1-6），利用单LED的3D坐标（来自预建地图）和图像投影点，结合里程计提供的航向角（Yaw），解算机器人位姿。
- 误差补偿：通过LiDAR扫描匹配（公式7）校正里程计的航向角漂移。

创新点：
- 仅需单个LED即可完成定位，突破传统VLP需多光源的限制；
- 提出基于几何特征的LED-ROI检测算法，降低计算复杂度（图像降采样至1/6后二次校验边界）。

2. 地图融合（Map-Fusion）

方法：提出VLP约束的Gmapping算法，将SLAM构建的占据栅格地图（Slam-Map）与预建LED地标地图（VLP-Map）对齐。
- 核心步骤：
1. 以SLO-VLP提供的初始位姿作为SLAM起点；
2. 通过LiDAR扫描和里程计数据构建环境地图，同时利用VLP测量约束建图误差。
- 效果验证（图3, 图7）：传统Gmapping以机器人启动点为地图原点，而VLP约束法将原点校正至LED地标地图的全局坐标系，实现地图对齐。

3. 定位融合（Localization-Fusion）

框架：基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的松耦合多传感器融合（图4）。
- 状态预测：里程计提供运动模型（公式8-9）；
- 测量更新：
- VLP观测：提供高精度全局位姿；
- LiDAR-SLAM（自适应蒙特卡洛定位，AMCL）：补偿里程计累积误差，输出局部位姿；
- 实时性优化：多线程异步处理传感器数据（VLP计算延迟42ms，里程计高频更新）。

主要结果

1. 定位精度（图8-9）：
   
   • 静态测试（900个采样点）：VLP-Slam平均误差2.48 cm（最大5.73 cm），优于单独LiDAR-SLAM（6.97 cm）；
     
   • 动态轨迹跟踪（路径长度17.6米）：在LED遮挡区域仍能通过LiDAR维持定位。
     
2. 实时性能（图10）：平均计算延迟42ms，满足机器人实时控制需求。
   
3. 导航功能：集成ROS导航栈（move_base），实现基于全局-局部代价地图的路径规划与避障（视频演示）。
   

结论与价值

科学价值：
- 提出首个融合VLP与LiDAR-SLAM的松耦合框架，解决单LED定位与长期漂移问题；
- 验证多传感器互补性：VLP提供全局位姿，LiDAR补偿局部误差，里程计保障实时性。

应用价值：
- 适用于仓储物流、服务机器人等场景，降低LED部署密度要求；
- 开源算法可适配低成本硬件（树莓派3B+普通摄像头）。

研究亮点

1. 方法创新：
   
   • 单LED定位算法（SLO-VLP）将最小观测LED数量从3降至0；
     
   • VLP约束的Gmapping实现地图自动对齐。
     
2. 工程实现：在资源受限平台（Raspberry Pi 3B）实现厘米级定位，计算效率优于同类工作（如[15]的1640×1232图像处理耗时更高）。
   
3. 功能扩展：首次在VLP系统中集成SLAM建图与导航，突破传统VLP仅能提供离散定位的局限。
   

局限性：实验环境规模较小（8.4×4.9米²），未来需在大场景验证算法鲁棒性。

其他价值：
- 技术报告[49]表明算法在港科大环境中可复现（误差2.0 cm）；
- 提供完整的ROS实现与数据集，推动领域开源生态。

（注：术语首次出现时标注英文，如“滚动快门摄像头（RSE Camera）”）