可见光室内三维定位方法、装置和设备

技术领域

本发明涉及可见光定位领域，尤其是指一种可见光室内三维定位方法、装置和设备。

背景技术

目前，室内的活动越来越多，大众对于在室内精准定位的需求也越来越强烈，室内定位常用的方法为可见光定位。

可见光定位主要是通过获取室内光源发出的可见光信息进行定位计算，现有技术中常用的定位方法为指纹定位法和两步定位法；

其中，指纹定位法是将处理过的可见光信息与离线采集的模型数据库进行比对，获取最匹配的一处点当作定位点；两步定位法是将处理过的可见光信息通过定位模型转化为接收器与灯之间的距离，然后根据这些距离，依据几何关系进行定位。

但是，在实际应用时，无论是指纹定位法还是两步定位法都无法避免受到障碍物遮挡产生的阴影效应和墙壁等对光线的反射造成的影响，特别是反射在两步定位法中会对墙壁附近的定位精度产生巨大影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种可见光室内三维定位方法、装置和设备，用于解决障碍物遮挡和墙壁反射使得可见光定位精度下降的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种可见光室内三维定位方法，所述方法包括：

获取至少一光接收端对应不同光源所发出可见光的光信号的多个第一接收信号数据；

对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据；

依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点；

根据多个所述定位点，确定三维定位点。

可选地，所述第一接收信号数据包括第一接收功率；

所述对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据包括：

将多个所述第一接收信号数据按照对应的第一接收功率由大到小排序形成第一序列；

对所述第一序列中的多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据。

可选地，所述对所述第一序列中的多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据，包括：

对所述第一序列中的多个所述第一接收功率进行累加计算，得到第二序列；其中，所述第二序列中的第n项数值是通过所述第一序列中的前n个第一接收功率累加得到的，n为大于或等于1的整数；

对所述第二序列中的每一项分别平方后再除以该项对应的序列号形成第三序列；

获取所述第三序列中的最大数值对应的第一序列号i；

在判断第一序列号i大于或者等于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前i个为所述第二接收信号数据；

在判断第一序列号i小于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前k个为所述第二接收信号数据；其中，i、k分别为大于或等于1的整数。

可选地，所述方法还包括：

将多个所述第二接收信号数据划分为多个数据子集；其中，每一个所述数据子集中均包括第一预设值个第二接收信号数据。

可选地，所述依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点，包括：

获取多个所述数据子集分别对应的路径损耗数据；

通过预先获取的路径损耗模型将所述路径损耗数据转化为距离数据；

利用多个所述距离数据进行定位计算，确定多个定位点。

可选地，所述方法还包括：

在光学仿真平台构建可见光室内通信的仿真场景；其中，所述仿真场景中设置多个光发射端和多个光接收端；

获取全部所述光接收端分别对应不同所述光发射端发射的光信号的多个接收功率；

根据光发射端的发射功率和多个所述接收功率进行路径损耗计算，确定所述路径损耗模型。

可选地，所述根据多个所述定位点，确定三维定位点，包括：

根据预设组合方法对多个所述定位点进行组合计算，确定三维定位点；其中，所述预设组合方法包括中点法、均值法、加权法、逐层均值法和最近均值法中的一种或多种。

可选地，所述预设组合方法包括加权法，其中，根据加权法，对多个所述定位点进行组合计算，确定三维定位点，包括：

根据所述光源的数量、所述光接收端的总接收功率和每一个所述数据子集的总接收功率确定多个所述数据子集分别对应的定位点的权重值；

根据多个所述定位点与相对应的权重值的计算结果，得到多个第一定位点的位置坐标；

将多个所述第一定位点的位置坐标进行累加，确定三维定位点的位置坐标。

本发明实施例还提供一种可见光室内三维定位装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取至少一光接收端对应不同光源所发出可见光的光信号的多个第一接收信号数据；

筛选模块，用于对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据；

分集定位模块，用于依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点；

组合定位模块，用于根据多个所述定位点，确定三维定位点。

本发明实施例还提供一种控制设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其中，所述处理器用于读取存储器中的程序，执行如上任一项所述的可见光室内三维定位方法。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述方案中，对获取的第一接收信号数据进行筛选，去除掉不利于精准定位的第一接收信号数据，有效的减少了定位过程中障碍物遮挡和墙壁反射造成的影响，再将筛选后的第二接收信号数据进行分集与组合，进一步提高可见光室内三维定位的精度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的可见光室内三维定位方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的对第一接收信号数据进行筛选的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的可见光室内通信的仿真场景示意图；

图4为本发明实施例提供的路径损耗模型示意图；

图5为本发明实施例提供的可见光室内三维定位装置的结构示意图之一；

图6为本发明实施例提供的可见光室内三维定位装置的结构示意图之二。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供一种可见光室内三维定位方法，所述方法包括：

步骤S101，获取至少一光接收端对应不同光源所发出可见光的光信号的多个第一接收信号数据；

步骤S102，对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据；

步骤S103，依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点；

步骤S104，根据多个所述定位点，确定三维定位点。

本发明实施例中，光接收端为光电二极管(Photo-Diode，PD)，设置在接收机上，光源为发光二极管(Light Emitting Diode，LED)，根据定位时使用的LED灯和每个接收机处的PD的多少，可以将定位方法分为多灯定位法和单灯定位法，其中，多灯定位法可以只有一个PD，也可以有多个PD，单灯定位则必须通过多个PD才能获取足够定位的信息，本实施例采取的是多灯定位法。

在步骤S101之前，根据实际场景在光学仿真平台构建可见光室内通信的仿真场景，在仿真场景中设置房间规格、LED和PD等参数；

根据在仿真场景中获取的仿真数据或者在实际场景中获取的实测数据构建指纹数据库或衰落模型，或者直接选择匹配环境的辐射模型，模型用于在步骤S103中进行定位计算。

在步骤S101中，通过至少一PD接收各个LED发出的光信号，并将其转化为电信号输出，获取所述电信号中的第一接收信号数据，其中，每一个第一接收信号数据中包括但不限于对应的LED的接收功率和接收时延。

在步骤S102中，将第一接收信号数据导入自适应系统进行筛选，得到相对可靠的多个数据，其中，自适应系统依据接收功率的大小和/或总信噪比的最大化等信息进行筛选，筛选出的第二接收信号数据的数目多少与环境复杂程度有关，对于干扰因素多的环境筛选到的可靠数目少，反之筛选到的数目多。

在步骤S103之前，对所有的第二接收信号数据进行分集，得到多个数据子集；在步骤S103中，对每一个数据子集分别进行定位生成定位点，其中，定位方法为指纹定位法或两步定位法；如果使用指纹定位法，通过最大似然和/或K近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)等方法将每个数据子集中的数据与指纹数据库中的数据进行匹配，输出指纹数据库中分别与每个数据子集最匹配的数据对应的多个定位点；如果使用两步定位法，首先，通过衰落模型或者辐射模型将每个数据子集中的数据转化为距离等几何参数；然后，将所述几何参数与几何约束关系通过定位方法对每个数据子集进行定位，确定多个定位点，其中，所述定位方法包括但不限于最小二乘法、最大似然法和构建损失函数用优化算法使其最小化方法中的一项或多项。

在步骤S104中，将所述多个定位点进行组合，确定出接收机的三维定位点。

本发明实施例中，对获取的第一接收信号数据进行筛选，去除掉不利于精准定位的第一接收信号数据，有效的减少了定位过程中障碍物遮挡和墙壁反射造成的影响，再将筛选后的第二接收信号数据进行分集与组合，进一步提高可见光室内三维定位的精度。

可选地，所述第一接收信号数据包括第一接收功率；

所述对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据包括：

将多个所述第一接收信号数据按照对应的第一接收功率由大到小排序形成第一序列；

对所述第一序列中的多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据。

本发明实施例中，对第一接收信号数据按照信噪比最大化的方法进行筛选，由于每个LED灯的发射功率相同，信号传输功率恒定，所以均不予考虑，在此假设接收机对每个LED灯的接收噪声相同，于是总的信噪比就与接收机获取的每个LED灯的接收功率有关，按照接收功率对多个第一接收信号数据进行筛选。

可选地，所述对所述第一序列中的多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据，包括：

对所述第一序列中的多个所述第一接收功率进行累加计算，得到第二序列；其中，所述第二序列中的第n项数值是通过所述第一序列中的前n个第一接收功率累加得到的，n为大于或等于1的整数；

对所述第二序列中的每一项分别平方后再除以该项对应的序列号形成第三序列；

获取所述第三序列中的最大数值对应的第一序列号i；

在判断第一序列号i大于或者等于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前i个为所述第二接收信号数据；

在判断第一序列号i小于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前k个为所述第二接收信号数据；其中，i、k分别为大于或等于1的整数。

本发明实施例中，对第一接收信号数据按照信噪比最大化的方法进行筛选，总信噪比的大小与接收机获取的多个LED灯的接收功率之和的平方与获取的LED的个数的商成正比，于是在上述商值最大时，总信噪比最大。确定总信噪比最大时对应的商中对应的i个LED灯的第一接收信号数据为i个第二接收信号数据。

为了简化上述筛选过程，使用了贪心算法降低计算复杂度，筛选步骤如图2所示。

步骤S201，获取至少一光接收端PD对应不同光源LED发出的可见光信号的多个第一接收信号数据，第一接收信号数据包括接收功率；

步骤S202，将多个第一接收信号数据按照接收功率由大到小排序，形成第一序列；

步骤S203，对所述第一序列中的多个所述第一接收功率进行累加计算，得到第二序列；其中，所述第二序列中的第n项数值是通过所述第一序列中的前n个第一接收功率累加得到的，n为大于或等于1的整数；

步骤S204，对所述第二序列中的每一项分别平方后再除以该项对应的序列号形成第三序列；

步骤S205，获取所述第三序列中的最大数值对应的第一序列号i；

步骤S206，判断第一序列号i是否大于或者等于第一阈值k，若大于等于，转步骤S207，若小于，转步骤S208；其中，i、k分别为大于或等于1的整数；

步骤S207，确定所述第一序列中的前i个为所述第二接收信号数据；

步骤S208，确定所述第一序列中的前k个为所述第二接收信号数据。

其中，在步骤S206中，第一阈值k的设置是为了保证可以较为精准的输出最终的三维定位点，以防筛选出的第二接收信号数据过少无法进行定位。

可选地，所述方法还包括：

将多个所述第二接收信号数据划分为多个数据子集；其中，每一个所述数据子集中均包括第一预设值个第二接收信号数据。

本发明实施例中，在步骤S103之前，将筛选得到的第二接收信号数据导入分集模块，其中，所述第二接收信号数据的总个数为M个；将M个第二接收信号数据按照不考虑顺序的排列组合公式进行分集，每个数据子集中均含有第一预设值个第二接收信号数据，其中，第一预设值大于或者等于3并且小于或者等于M；

以第一预设值等于3为例，此时数据子集的总个数为

可选地，所述依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点，包括：

获取多个所述数据子集分别对应的路径损耗数据；

通过预先获取的路径损耗模型将所述路径损耗数据转化为距离数据；

利用多个所述距离数据进行定位计算，确定多个定位点。

本发明实施例中，对每一个数据子集分别进行定位计算，以每一个数据子集中均含有3个第二接收信号数据为例，对定位计算的步骤进行具体说明：

每一个数据子集中的3个第二接收信号数据分别转化为路经损耗；其中路径损耗

将每一个第二接收信号数据中的接收功率和对应LED的发射功率带入上述公式得到多个路径损耗值，通过图4将路径损耗值转化为距离d，其中，d为接收机与对应LED之间的直线距离。

根据每一数据子集中的3个距离d，通过三边定位法进行定位，其中，几何约束为

每一数据子集中的3个距离d分别带入上述公式并联立得：

上式为一个线性方程组，可以解出x、y和z的值，确定一个定位点。

在每一数据子集中第二接收信号数据的数量大于3并且小于或者等于M时，也可以用上述方法进行定位。

综上，在每一数据子集中第二接收信号数据的数量大于或者等于3并且小于或者等于M时，可以通过AP＝b，确定对应的定位点。

其中，

可选地，所述方法还包括：

在光学仿真平台构建可见光室内通信的仿真场景；其中，所述仿真场景中设置多个光发射端和多个光接收端；

获取全部所述光接收端分别对应不同所述光发射端发射的光信号的多个接收功率；

根据光发射端的发射功率和多个所述接收功率进行路径损耗计算，确定所述路径损耗模型。

如图3所示，本发明实施例中，在步骤S101之前，根据实际环境在光学仿真平台构建可见光室内通信的仿真场景，在仿真场景中设置房间规格、LED和接收器的参数信息，例如，在图3中，多个LED以1米等间距分布在高3米的天花板上，一共3×3＝9个，其中，LED的规格为科锐Gree-CR6-800L；接收器RX以0.5米等间距分布在地板上，一共9×9＝81个，其中，接收器Rx为1cm

使用射线追踪法在仿真环境中进行仿真(射线追踪法进行仿真十分贴近现实，精度非常高)，计算出所有Rx分别对每一个LED的接收功率，并获取每个LED的发射功率，一般情况下，每个LED的发射功率相同，利用多个所述接收功率和所述发射功率可以计算出多个路径损耗值，其中，路径损耗

根据多个路径损耗拟合出该场景下的路径损耗模型，路径损耗模型包括但不限于仅能够为浮动截距拟合模型和多项式拟合模型中的一项。

如图4所示，为本发明实施例提供的路径损耗模型的示意图。

浮动截距拟合模型的拟合公式为：

其中，PL

多项式拟合模型的二次拟合公式为PL(d)＝a

其中，PL为二次拟合模型中的路径损耗，d为接收机与光源LED的直线距离，X为拟合误差，σ为标准差，a

在该环境下通过上述公式拟合，得到图4；

图4中两个模型的拟合参数如表1所示，其中，模型对应的参数可以根据具体的环境(比如光源布局和房间规格等因素)进行修改。

表1

可选地，所述根据多个所述定位点，确定三维定位点，包括：

根据预设组合方法对多个所述定位点进行组合计算，确定三维定位点；其中，所述预设组合方法包括中点法、均值法、加权法、逐层均值法和最近均值法中的一种或多种。

对上述预设组合方法的具体步骤进行逐一说明：

中点法组合定位的步骤为：获取所有定位点的每一维度的中点，将第一维度中的所有中点进行合并得到第一中点，将第二维度中的所有中点进行合并得到第二中点，将第三维度中的所有中点进行合并得到第三中点，根据第一中点、第二中点和第三中点进行合并，确定三维定位点。

均值法组合定位的步骤为：对所有定位点进行算术平均计算，确定三维定位点。

加权法组合定位的步骤为：根据获取的第一接收信号数据对每一个数据子集构建加权系数，其中，所有加权系数相加的和为1，通过每一个数据子集的定位点的位置坐标乘对应的权重再累加，确定三维定位点。

逐层均值法组合定位的步骤为：第一步，对所有定位点进行算术平均计算得到一个第一平均定位点；第二步，计算所有定位点到第一平均定位点的距离，去除距离第一平均定位点最远的点，其中，所述距离包括但不限于仅能够为欧氏距离、曼哈顿距离和最大距离等N范数距离的其中之一；第三步，重复第一步和第二步的计算；如此迭代，直到只剩下最后一个定位点，确定为三维定位点。

最近均值法组合定位的步骤为：第一步，对所有定位点进行算术平均计算得到一个第二平均定位点；第二步，计算所有定位点到第二平均定位点的距离，将距离第二平均定位点最近的定位点确定为三维定位点，其中，所述距离包括但不限于仅能够为欧氏距离、曼哈顿距离和最大距离等N范数距离的其中之一。

本发明实施例中，预设组合方法并不限于以上几种，只要可以根据多个点确定一个点的组合方法包括在内。通过将每个数据子集对应的定位点进行组合，确定三维定位点，先分集再组合的方法进一步提高了可见光室内定位的精度。

可选地，所述预设组合方法包括加权法，其中，根据加权法，对多个所述定位点进行组合计算，确定三维定位点，包括：

根据所述光源的数量、所述光接收端的总接收功率和每一个所述数据子集的总接收功率确定多个所述数据子集分别对应的定位点的权重值；

根据多个所述定位点与相对应的权重值的计算结果，得到多个第一定位点的位置坐标；

将多个所述第一定位点的位置坐标进行累加，确定三维定位点的位置坐标。

以下对上述加权法组合定位进行更加详细的说明：

以每个数据子集中有3个第二接收信号数据为例，第一步，根据每个数据子集的总的接收功率计算权重值，设第j个数据子集的总接收功率为P

综上所述，采用本发明所述方法可以实现在反射和障碍物遮挡的环境下，使三维定位点的平均误差低于0.15米，而且一半以上的定位点可以实现误差低于0.13米，而现有技术中的可见光定位方法在反射和障碍物遮挡的环境下确定的三维定位点的平均误差大约为0.7米。采用本发明所述实施例可以有效提高可见光室内三维定位精度。

如图5所示，本发明实施例还提供一种可见光室内三维定位装置，所述装置包括：

获取模块51，用于获取至少一光接收端对应不同光源所发出可见光的光信号的多个第一接收信号数据；

筛选模块52，用于对多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据；

分集定位模块53，用于依据多个所述第二接收信号数据划分的多个数据子集，分别进行定位计算，确定多个定位点；

组合定位模块54，用于根据多个所述定位点，确定三维定位点。

如图6所示，为本发明实施例提供装置结构示意图；

可选地，所述装置还包括：

模型模块，用于在光学仿真平台构建可见光室内通信的仿真场景，在仿真场景中设置房间规格、LED和PD等参数；

用于根据在仿真场景中获取的仿真数据或者在实际场景中获取的实测数据构建指纹数据库或衰落模型，或者直接选择匹配环境的辐射模型。

可选地，所述装置还包括：

分集模块，用于将多个所述第二接收信号数据划分为多个数据子集；其中，每一个所述数据子集中均包括第一预设值个第二接收信号数据。

可选地，所述筛选模块52还包括：

排序模块，用于将多个所述第一接收信号数据按照对应的所述第一接收功率由大到小排序形成第一序列；

选取模块，用于对所述第一序列中的多个所述第一接收信号数据进行筛选，获得多个第二接收信号数据。

可选地，所述选取模块还包括：

序列单元，用于对所述第一序列中的多个所述第一接收功率进行累加计算，得到第二序列；其中，所述第二序列中的第n项数值是通过所述第一序列中的前n个第一接收功率累加得到的，n为大于或等于1的整数；

用于对所述第二序列中的每一项分别平方后再除以该项对应的序列号形成第三序列；

判断单元，用于获取所述第三序列中的最大数值对应的第一序列号i；

用于在判断第一序列号i大于或者等于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前i个为所述第二接收信号数据；

用于在判断第一序列号i小于第一阈值k的情况下，确定所述第一序列中的前k个为所述第二接收信号数据；其中，i、k分别为大于或等于1的整数。

可选地，所述分集定位模块53包括：

转化单元，用于获取多个所述数据子集分别对应的路径损耗数据；并通过预先获取的路径损耗模型将所述路径损耗数据转化为距离数据；

定位计算单元，用于利用多个所述距离数据进行定位计算，确定多个定位点。

可选地，所述模型模块还包括：

路径损耗模型单元，用于获取全部所述光接收端分别对应不同所述光发射端发射的光信号的多个接收功率；

根据光发射端的发射功率和多个所述接收功率进行路径损耗计算，确定所述路径损耗模型。

可选地，所述组合定位模块54还包括：

组合模块，用于根据预设组合方法对多个所述定位点进行组合计算，确定三维定位点；其中，所述预设组合方法包括中点法、均值法、加权法、逐层均值法和最近均值法中的一种或多种。

可选地，所述组合模块还包括：

加权组合单元，用于根据所述光源的数量、所述光接收端的总接收功率和每一个所述数据子集的总接收功率确定多个所述数据子集分别对应的定位点的权重值；

用于根据多个所述定位点与相对应的权重值的计算结果，得到多个第一定位点的位置坐标；

用于将多个所述第一定位点的位置坐标进行累加，确定三维定位点的位置坐标。

需要说明的是，该装置的实施例是与上述方法的实施例相对应的装置，上述方法的实施例中的所有实现方式均适用于该装置的实施例中，也能达到相同的技术效果。

本发明实施例还提供一种控制设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其中，所述处理器用于读取存储器中的程序，执行如上任一项所述的可见光室内三维定位方法。

综上所述，采用本发明实施例可以在反射和障碍物遮挡的环境下对获取的光的接收信号数据进行筛选，去除掉对可见光定位影响较大的数据，并且筛选方法的复杂度较低，对筛选得到的多个第二接收信号数据采取分集定位再组合的方式，有效提高了定位精度。

需要说明的是，本发明不仅可以用于接收信号强度(Received Signal Strength，RSS)定位，也可以用于如到达时间(Time of Arrival，TOA)定位等将接收信号转化为距离进行定位的方法，只需相应的修改发射端、接收端、模型和信号处理方法，便可以达到相同的效果。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。