基于光照阴影和机器学习的可见光定位系统和方法与流程

本发明涉及一种基于遮挡阴影和机器学习的可见光定位方法和系统，属于定位技术领域。

背景技术：

现今的室内定位系统非常丰富多样，一般都是通过在室内环境中布置wifi、超声波、蓝牙、红外线等设备对室内的目标进行定位。然而这些技术都存在一些缺点，比如基于wifi，蓝牙的定位系统受多径的影响比较大，定位精度较低，而且电磁波对精密仪器会有一定的影响。而声速易受到温度、湿度等环境因素的影响，因此当环境因素变化时，超声波定位系统的精度会随之下降。而红外线定位设备的成本较高不适合大规模的布置。

近年来，各国科研机构已经对可见光通信系统进行了大量的研究，可见光非常容易产生且受环境的影响小，因此可见光通信被视为一种非常有发展潜力的技术。同时，许多基于led可见光通信的设备已经在一些场所进行了安装。因此基于可见光的目标定位系统可以利用已安装的可见光通信系统的led作为信号源，这样不仅节约能源而且降低了定位设备的成本。

目前，基于可见光的室内定位系统主要集中于主动式定位，被定位目标必须携带定位设备。因此，基于可见光的主动式定位系统并不适于对室内的安保监控。然而，针对可见光的被动式定位系统的研究非常少见。2013年，xufeimao等人提出了在墙壁两侧铺设光源及光电探测器对目标进行被动式定位的方案，但是该方案适合在狭窄的楼道进行定位，在面积较大的场所下并不适用。

技术实现要素：

本发明的目的在于：提出一种适用于在室内空间对目标进行定位的基于可见光的被动式多目标定位系统和方法，该定位系统和方法利用遮挡阴影及机器学习分辨出每个目标对应的阴影范围内的光电探测器，从而获取被定位目标的位置信息，增大适用范围。本发明的技术方案如下：

一种基于光照阴影和机器学习的可见光定位系统，用以在定位区域内实现可见光定位，包括多个光电探测器、多个led光源、光源控制模块、无线通信模块和中央处理器，其中，多个光电探测器布置在定位区域的地板的不同位置上，用于探测光电探测器周边光信号的强度变化；多个led光源布置在定位区域上方的不同位置；光源控制模块用于控制定位区域内的各led光源在不同的时隙发射具有身份标志编码的光信号；预处理模块用于对光电探测器检测到的光强变化进行预处理，无线通信模块用于将预处理模块处理后的光强变化大于设定阈值it的光强信息发送到中央服务器；中央服务器通过检测被定位目标与各led光源对应的阴影链路获取被定位目标的位置信息。

优选地，将定位区域的地板划分成网格，在交点处嵌入光电探测器及相应的预处理模块和无线通信模块。在光强变化小于等于设定阈值it的时候，无线通信模块处于休眠状态。

本发明同时提供一种采用所述的可见光定位系统实现的定位方法，设光电探测器的个数为j，led光源的个数为k，定位方法如下：

步骤1：在无目标出现的初始状态下，定位区域中的j个光电探测器的状态值pd_state设定为[0,0…,0]，定位区域划分的各个网格的初始权重grid_weight设定为[0,0…,0]；

步骤2：在无目标出现的初始状态下，定位区域中的j个光电探测器检测到由光源led-k所发射的光强为

步骤3：时刻t当目标出现后，定位区域中的j个光电探测器检测到由光源led-k所发射的光强为

步骤4：时刻t，目标出现导致j个光电探测器的接收光源led-k光强的变化量为δi^k(t)＝i^k(t)-i^k(0)；

步骤5：将接收光源led-k光强的变化量大于阈值it的光电探测器的状态设置为1,并通过无线通信模块将光强信息发射到数据汇聚模块，进一步通过中央处理器进行处理；

步骤6：在光源led-k条件下，利用聚类算法对状态为1的光电探测器的坐标进行聚类，可以得到属于不同目标的阴影下光电探测器的坐标集合u^k＝{u^k1,u^k2,…u^kn}，集合中元素的个数为num(u^k)；

步骤7：光源led-k与阴影下光电探测器的坐标连线可视为阴影链路，将阴影链路经过的网格的权重加1；

步骤8：在其他led光源工作的时隙中，重复步骤1-6，可得对应的阴影下光电探测器的坐标集合及其集合的元素个数；因此被定位目标的个数可以得到为max(num(u^k)),k＝1,2,…,k；

步骤9：在其他led光源工作的时隙中，重复步骤1-6，可得对应阴影下光电探测器的坐标集合，并将经过集合中光电探测器坐标与其对应的led之间链路的网格的权重加1；

步骤10：网格中权重最大的max(num(u^k))个网格即为被定位目标的位置。

本发明的有益效果是：本发明采用的装置简单，适合于已有的可见光通信系统的兼容整合，同时可以进行多个目标的定位，可根据定位的精度要求增加定位区域led光源的数量或减少网格的面积。

附图说明

图1为本发明的可见光被动式定位系统的场景示意图。

图2为本发明的所提供的可见光被动式定位方法的流程框图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明创造做进一步的详细说明，本实例仅限于说明本发明的一种实施方法，不代表对本发明覆盖范围的限制。

如图1所示，为本发明的可见光被动式定位系统的场景示意图。在所需定位的区域中，屋顶安装有4个led光源，led光源由光源控制模块控制在不同的时隙发射具有身份标志编码的光信号。在所需定位的区域的地面划分成间隔为0.3m的网格，网格线的交线处布置光电探测器、预处理模块及无线通信模块，无线通信模块只有在光强变化大于设定阈值的时候,相应的无线通信模块才会与数据汇聚模块进行通信。无线通信模块将光强信号发送到数据汇聚模块(主要部件是数据采集卡)并传到中央处理器，并根据本发明的所提供的可见光被动式定位方法进行数据处理。

图2提供了本发明的所提供的可见光被动式定位方法的流程框图，其具体包括若下步骤：

步骤1：在无目标出现的初始状态下，定位区域中的j个光电探测器的状态值pd_state设定为[0,0…,0]，需定位区域划分的各个网格的初始权重grid_weight设定为[0,0…,0]。

步骤2：在无目标出现的初始状态下，定位区域中的j个光电探测器检测到由光源led-k所发射的光强为

步骤3：时刻t当目标出现后，定位区域中的j个光电探测器检测到由光源led-k所发射的光强为

步骤4：时刻t，目标出现导致j个光电探测器的接收光源led-k光强的变化量为δi^k(t)＝i^k(t)-i^k(0)。

步骤5：将接收光源led-k光强的变化量大于阈值it的光电探测器的状态设置为1，并通过无线通信模块将光强信息发射到数据汇聚模块，进一步通过中央处理器进行处理。

步骤6：在光源led-k条件下，利用聚类算法对状态为1的光电探测器的坐标进行聚类，可以得到属于不同目标的阴影下光电探测器的坐标集合u^k＝{u^k1,u^k2,…u^kn}，集合中元素的个数为num(u^k)。本发明采用的聚类算法指不需要指定聚类个数的聚类算法，如层次聚类算法、gmm聚类算法、meanshift聚类算法等，本权利要求中聚类算法的举例不代表对本发明覆盖范围的限制。

步骤7：光源k与其对应阴影下光电探测器的坐标连线可视为阴影链路，将阴影链路经过的网格的权重加1；

步骤8：重复步骤1-6，在其他led光源工作的时隙中，可得对应阴影下光电探测器的坐标集合，及其集合的元素个数，因此被定位目标额个数可以得到为max(num(u^k)),k＝1,2,…,k。

步骤9：重复步骤1-6，在其他led光源工作的时隙中，可得对应的阴影下光电探测器的坐标集合，并将经过集合中光电探测器的坐标与其对应的led之间链路的网格的权重加1。

步骤10：网格中权重最大的max(num(u^k))个网格即为被定位目标的位置。

这里所述的实施方式是为了帮助技术人员了解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于实施方案中所提到的特别陈述及实施方式。凡是根据本发明公开的这些技术提示做出不脱离本发明实质的其他具体的变形及组合仍在本发明的保护范围内。