IEEE Transactions on Automation Science and Engineering最新研究：基于调制LED与非调制光标的惯性辅助可见光定位系统

主要作者及机构
香港科技大学电子与计算机工程系Qing Liang、Lujia Wang与Ming Liu（通讯作者）团队联合香港理工大学机械工程系Yuxiang Sun，在2022年10月的《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》（第19卷第4期）发表了一项突破性研究。

学术背景与目标

该研究致力于解决室内定位领域的核心挑战：如何在资源受限平台（如服务机器人和移动设备）上实现高精度、轻量级的全局定位。现有可见光定位系统（Visible Light Positioning, VLP）需要大规模改造基础设施——将传统灯具替换为调制LED（modulated LEDs）作为信标，导致高昂部署成本。为此，作者创新性提出同时利用调制LED和现成非调制光（unmodulated lights）作为地标，通过视觉-惯性紧耦合（tightly-coupled sensor fusion）实现低成本、高鲁棒性的室内定位。

研究基于两项关键技术背景：
1. 可见光通信（Visible Light Communication, VLC）：调制LED可通过高频光强变化传输ID信息，被摄像头或光电二极管捕获；
2. 滚动快门相机（rolling-shutter camera）特性：其逐行曝光机制可将调制LED的时间信号转换为空间条纹模式，实现VLCP解码。

研究方法与流程

1. 视觉前端设计

三模块级联架构实现特征提取与跟踪：
- 光斑检测（Blob Detection）：
采用自适应二值化与垂直膨胀处理，解决调制LED产生的条纹图案断裂问题（图2展示了处理流程）。检测阈值固定为20（1640×1232分辨率下），过滤高度<40像素的小光斑。每个光斑特征用五元组b = (tid, pid, p, r, i)描述，包含时间ID、永久ID（仅调制LED）、中心像素坐标、外接圆半径及图像块。

• 光斑跟踪（Blob Tracking）：
  基于IMU预积分（公式2）预测特征运动轨迹，建立跨帧短时数据关联。通过匈牙利算法（Hungarian method）最小化空间重叠代价（公式1,3），在相机快速旋转时仍保持稳定跟踪。实验显示跟踪使平均ML观测数提升37%（图7），最大解码距离突破2.5米（表II）。

• VLC解码：
  针对滚动快门机制开发双向解码方案：从光斑中心列提取1D灰度信号→自适应二值化→状态机解析OOK调制与曼彻斯特编码。关键创新在于跟踪辅助解码——初期未能解码的远距离LED可通过后续接近时的成功解码获得身份（PID），显著提升有效ML数量（图6,8）。

2. 状态估计器

采用随机克隆滑动窗口EKF（Stochastic Cloning Sliding-Window EKF）框架，包含：

• 状态向量设计（公式4-7）：
  除当前IMU状态（姿态、位置、速度、偏置）外，保留最近11个相机位姿克隆体。在线标定IMU-相机时空参数（时间偏移td，滚动快门帧读出时间tr）。

• 测量模型：
  1) ML绝对约束：成功解码的LED提供已知3D位置（公式19-20）；
  2) OF相对约束：来自非调制光或未解码LED，通过MSCKF空投影（公式21-22）建立跨位姿运动约束。

• 延迟更新机制：
  ML仅在光斑跟踪丢失或最老位将被边缘化时触发更新，OF则用于中途漂移校正（图11）。这种策略在ML稀疏时显著提升鲁棒性（表IV）。

实验结果与性能

基准测试

在5×4×2.3米实验场部署25个自制调制LED，构建三种地图配置（图5）：
- 密集（M25）：全LED注册为ML；
- 稀疏（M06）：仅6个LED作为ML，其余转为OF。

14组手持设备运动数据集（表I）显示：
1. ML稀疏性影响：在M06配置下，本文MSCKF方法比传统EKF方案位置误差降低42%（平均0.18m vs 0.31m RMSE），且零OF时仍能在50%数据集运行成功（表V）；
2. OF关键作用：当ML中断率>45%（表VI），每秒0.82个OF可将失败率降至0（图12）；
3. 纯OF里程计模式：需≥0.9个OF/帧才能稳定运行，位置误差0.34m（图13）。

结论与价值

科学贡献

1. 首创融合架构：首次实现调制LED（全局定位）与非调制光（相对约束）的紧耦合，相较传统VLP减少60%基础设施改造成本；
   
2. 算法突破：设计跟踪辅助VLCP解码策略，将ML观测率提升1.8倍；开发延迟ML处理机制兼容标准EKF框架；
   
3. 工程验证：在资源受限平台（树莓派3B）实现实时处理，为商场、仓库等大场景部署提供轻量化方案。
   

应用前景

• 低成本升级路径：仅需在关键区域（如入口、转弯处）部署少量调制LED，其余沿用现有灯具；
  
• 抗干扰能力：相比纯视觉/VIO方案，对光照变化、动态遮挡具有天然鲁棒性；
  
• 硬件兼容性：支持主流手机摄像头，便于大众化应用如室内AR导航。
  

研究亮点

1. 多模态地标利用：突破VLP依赖单一调制LED的局限，创新性挖掘非调制光的运动约束价值；
   
2. 时间-空间联合优化：通过光斑跟踪串联VLCP解码与状态估计，解决滚动快门相机动态解码难题；
   
3. 全栈性能验证：从信号处理（图3）、前端算法（表II）到系统级测试（图9-10），提供完备实验闭环。
   

未来工作将探索自动化LED地图构建方法，以进一步降低部署门槛。这项研究为室内定位领域提供了“高精度-低成本-低功耗”的三角平衡新范式。