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题名基于深度学习的非视距可见光定位系统
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作者
黄伟杰
林邦姜
丁永棋
骆加彬
黄天明
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机构
福建农林大学机电工程学院
中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心
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出处
《光通信研究》
北大核心
2024年第6期114-120,共7页
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基金
欧盟科研计划基金资助项目(CA19111)
福建省自然科学基金资助项目(2022J01499)
+1 种基金
福建省住房和建设厅科技发展资助项目(2022K52)
区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室开放基金资助项目。
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文摘
【目的】可见光定位(VLP)技术在提供低成本、高精度的室内位置服务方面极具潜力,受到越来越多的关注。然而,传统的VLP系统依赖于直接视距(LOS)路径,在有障碍物遮挡的情况下无法正常进行工作。【方法】针对这一问题,文章提出了一种基于深度学习的非视距(NLOS)VLP系统,该系统创新地利用一次反射光来进行VLP,克服了LOS路径被遮挡的挑战,提高了VLP系统的鲁棒性。考虑到反射光信号信噪比较低,通过传统的图像检测方法来提取发光二极管(LED)光斑的准确度较低并且环境适应性较差,导致NLOS VLP的定位精度下降。因此,文章所提系统通过深度学习模型U型网络(U-Net)来检测LED光斑,通过采集不同环境下的数据集进行训练,U-Net模型表现出了很高的准确度和环境适应性,从而改善了系统的性能。在此基础上,文章所提系统利用三点透视几何(P3P)算法来估计接收端的三维(3D)位置。【结果】文章搭建了1.84 m×1.84 m×1.96 m的立体空间模拟室内环境,用于室内定位实验,实验结果表明,在NLOS路径下,系统3D平均误差和均方根误差(RMSE)分别为16.09和17.18 cm,二维(2D)定位误差小于21 cm时有90%的置信度,3D定位误差小于24 cm时有90%的置信度。【结论】文章所提系统具有较高的精度和鲁棒性,能够满足室内大多数应用场景的定位需求。
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关键词
可见光定位
非视距
深度学习
三点透视几何算法
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Keywords
VLP
NLOS
deep learning
p3p algorithm
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分类号
TN929.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于特征跟踪的空间交会接近目标位姿测量研究
被引量：2
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作者
任行行
屈桢深
刘军学
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机构
哈尔滨工业大学航天学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第28期204-207,210,共5页
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基金
航天科技创新基金~~
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文摘
基于模拟航天器交会对接的地面实验系统,提出一种相对位姿测量算法,在保证测量精度的基础上,对特征提取具有稳健性,同时计算效率更高。首先使用自适应阈值方法对特征进行判断和提取,然后采用倒序搜索的算法,对第一帧在全局范围内进行搜索,后续的图像利用Kalman滤波器进行预测估计搜索,极大地提高了搜索效率和抗干扰能力,再由提取到的特征点信息利用P3P等算法进行追踪航天器和目标航天器的相对位姿计算,将此结果传递给控制系统以使控制系统发出相应的指令。实验结果显示,可缩小搜索区间范围至2像素,计算精度为0.001m和0.001°,同时计算速度提高63.2%。
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关键词
交会对接
特征提取
KALMAN滤波器
p3p算法
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Keywords
spacecraft rendezvous and docking
feature extracting
Kahnan fiher
p3p algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种鲁棒的2D激光雷达和摄像机最小解标定方法
被引量：4
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作者
彭梦
邬书跃
陈龙
李卓凡
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机构
湖南工程学院计算机与通信学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期146-154,共9页
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基金
国家自然科学基金(62173134,62006075)
湖南省自然科学基金(2023JJ50030,2023JJ50226)
湖南工程学院校级项目(YY1711,XJ1605)资助。
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文摘
因为P3P问题固有的结构缺陷,二维激光雷达和摄像机的最小解标定方法存在数值稳定性差、精度较差等问题。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒的最小解标定方法,对P3P问题的求解算法和最优解选择误差度量进行改进。首先,根据3个棋盘格构建的P3P问题,利用改进的RP3P算法进行求解,提高了解的稳定性。然后,基于可信度加权观测概率设计了一种的最优解选择策略,提高了所选解的准确性。根据实验结果可知,本文的算法在标定结果的精度和有效性上得到明显改善。仿真实验中,在不同噪声水平下,相比于Francisco方法和Hu方法,本文方法的有效解概率提高了5%~41%和2%~20%,旋转矩阵精度提高了2°~6°和1.5°~2°,平移向量精度提高了180~520 mm和150~180 mm,性能提高明显。
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关键词
智能交通
2D激光雷达
p3p问题
外参数标定
Rp3p算法
可信度加权
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Keywords
intelligent transportation
2D Lidar
p3p problem
extrinsic calibration
Rp3p algorithm
reliability weight
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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