[01110587]一种基于可见光通信的优选二光源室内定位方法及系统

定位及导航应用属于具有广泛市场空间的技术领域,在室外空间可以通过卫星定位解决此类应用所需的定位问题,但在人们活动频繁的医院、博物馆、会展中心、大型商场写字楼等室内环境以及隧道、地下停车场和抢险救灾所涉及到的复杂特殊环境,由于无线信号传播的多径效应、强衰耗、不同频段的电磁干扰等问题以及定位精度、定位成本、稳定性的限制,卫星定位及一些室内定位方法已无法满足实际要求,迫切需要适应室内复杂环境的定位技术。此外,一些要求较高精度的定位应用,如智能机器人、工业智能化、智能终端等涉及到的对目标物或零部件发现及对目标物施加操控等应用,这些应用要求定位的精度达到厘米乃至更高量级。在复杂环境及各种未知场景（比如抢险救灾）定位应用中,机器人或其他装备自动获取其所处环境状况、进行精确定位和导航,需要探索相应的应用技术,人工智能的发展特别是深度学习技术的发展,为室内环境机器视觉相关的定位导航应用提供了可行的技术方向。本项目是系列室内定位方法结合在一起的高精度室内定位技术,将可见光通信、图标成像、场景分类识别结合在一起的室内定位导航技术,通过深度学习技术识别室内场景,确定待定位点所处场景,将布置于室内的装饰图标作为定位参考点,使用室内可见光通信技术,利用图标成像点与定位图标位置间的几何关系,确定待定位点的精确位置。定位方法的优点：不需要直接测距,避免了测距过程中各种因素影响造成的测距精度低的问题;大幅降低系统复杂度; 通过深度学习方法实现室内场景识别和图标识别,适用于复杂环境和未知场景,利于应用于各种应急环境中机器人或其他装备获取其所处环境状况、进行精确定位和导航。本项目提出的基于图标识别的智能室内定位系统及其定位方法,采用的定位方法通过设置的或已经存在的分布于室内的定位图标,每个定位图标的形状和坐标值均为已知,由移动端对图标成像,利用深度学习的卷积神经网络识别图标图像并构建定位计算模型,通过对卷积神经网络进行监督学习、测试和优化生成对应室内环境的智能定位模块;最后对智能定位模块输入移动端采集到的现场实时图标图像,即可实时输出移动端的位置坐标,从而实现室内的智能定位功能。与现有技术相比,实现不同精度等级的室内定位,定位方法及定位模型可移植,适应性强。基于LED绿色照明光源的可见光通信定位技术具有室内覆盖广、节能、安全、布设简单、成本低、电磁兼容性好等突出优点。目前定位算法效率不够高,定位速度比较慢,而不同测距方法对定位精度影响较大,在室内环境由于信号多径反射、发光强度波动、人和物的移动会对信号光的遮挡都会影响定位的精度和稳定性。本项目提供基于可见光通信的优选二光源室内定位方法及系统,较好地解决当前定位存在的一些问题。