基于图像传感器的实时可见光定位系统研究进展

作者及机构
本研究的核心团队来自暨南大学广东省可见光通信工程技术研究中心、广州市可见光通信工程重点实验室及光电工程系（Puxi Lin, Xubin Hu, Yukui Ruan等），合作单位包括鹏城实验室（Peng Cheng Laboratory）网络空间安全研究中心和哈尔滨工业大学（深圳）。研究成果发表于2020年5月的*Optics Express*期刊（Vol. 28, No. 10/11），论文标题为《Real-time visible light positioning supporting fast moving speed》。

学术背景与目标
可见光定位（Visible Light Positioning, VLP）技术利用LED照明设施实现室内高精度定位，兼具照明与通信双重功能，是解决GPS在室内失效问题的潜在方案。然而，现有VLP系统因高计算延迟或依赖服务器辅助计算，难以支持高速移动物体（如自动导引车AGV、隧道内自动驾驶车辆）的实时定位需求。本研究旨在开发一种基于图像传感器（Image Sensor, IS）的低延迟、高精度实时VLP系统，通过轻量化图像处理算法降低计算复杂度，使其能在低成本嵌入式平台（如树莓派）上运行，并支持高达38.5 km/h的移动速度。

研究流程与方法
1. 系统架构设计
- 发射端：LED灯具集成自研的VLP调制器，通过微控制器将唯一标识符（UID）编码为ITF（Interleaved Two of Five）码字，采用开关键控强度调制（OOK IM）技术广播定位信号。
- 接收端：利用CMOS图像传感器的滚动快门（Rolling Shutter）机制捕获调制光信号，将LED的“亮/灭”状态转换为图像中的明暗条纹（Fringe Image），如图2所示。

1. 轻量化图像处理算法

   • 改进的ROI检测：提出基于像素强度采样（Pixel Intensity Sampling）的算法，采样间隔为3像素，减少计算量至传统算法的1/9。初步检测边界后，对邻近像素二次校验以提高精度（图3）。
     
   • 实时定位计算：通过解算LED图像坐标与世界坐标的映射关系（参考文献[11,12]的方程），结合至少两个LED的条纹信息实现定位。
     

2. 实验验证

   • 硬件配置：实验区域为181 cm×181 cm，安装9个直径17.5 cm的LED灯具（间距62 cm），移动单元搭载树莓派3B（1.2 GHz四核CPU）及1600×1200像素CMOS传感器。
     
   • 静态精度测试：在49个网格点测量，平均定位误差3.93 cm，最大误差6 cm（图5）。
     
   • 动态性能测试：遥控车以1 m/s和2 m/s沿直线或弧形轨道运动，平均误差分别为1.49 cm和1.86 cm；转弯时因传感器旋转误差增至5.31 cm（图6）。
     
   • 实时性测试：70次连续测量显示平均定位时间44.3 ms，理论支持最高移动速度38.5 km/h（图7-8）。
     

主要结果与逻辑关联
- 低延迟与高精度：采样算法将单帧处理时间控制在44.3 ms内，结合CMOS传感器特性，实现了厘米级精度与高速移动兼容性。
- 嵌入式平台适配：算法优化使系统可在树莓派等低成本硬件运行，避免了服务器依赖的通信延迟。
- 动态场景适应性：实验证明系统在直线运动时误差更低，而转弯误差揭示了传感器姿态对定位的影响，为后续多传感器融合提供方向。

结论与价值
1. 科学价值：提出首个支持38.5 km/h移动速度的实时VLP系统，突破了传统IS-based VLP的计算瓶颈，为室内高速移动物体的定位提供了新范式。
2. 应用价值：适用于工业AGV、室内机器人等场景，其低成本特性（树莓派实现）有利于商业化推广。
3. 技术亮点：
- 算法创新：像素采样策略大幅降低计算复杂度，且通过边界校验维持精度。
- 全嵌入式设计：消除服务器依赖，减少通信延迟，提升系统鲁棒性。
- 高速兼容性：38.5 km/h的实测性能远超同类研究（如文献[11]的18 km/h）。

其他亮点
- 开源硬件兼容：系统基于树莓派开发，便于社区复现与扩展。
- 工业场景适配：针对AGV、隧道车辆等需求设计，填补了高动态环境VLP的技术空白。

本研究由国家重点研发计划（2018YFB1801900）、国家自然科学基金（61771222）等项目资助，相关技术已申请专利，无利益冲突声明。