[論文レビュー] A Visible Light Based Indoor Positioning System

Yiqing Hu, Yan Xiong+6 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2015

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 11被引用数 5

ひとこと要約

Lightitudeは、標準的な屋内照明からの広く利用可能な可視光を活用して、市販のデバイスを用いて正確で低コストな位置特定を実現する、新しい屋内位置特定システムである。光の強度をデバイスの位置および姿勢の関数としてモデル化し、ユーザーの移動行動を活用して位置の曖昧性を解消することで、インfra構築の変更や頻繁な現場調査を要せず、オフィス環境では平均1.93 m、図書館環境では1.98 mの精度を達成した。

ABSTRACT

In this paper, we propose a novel indoor localization scheme that exploits ubiquitous visible lights, which are necessarily and densely deployed in almost all indoor environments. We unveil two phenomena of lights available for positioning: 1) the light strength varies according to different light sources, which can be easily detected by light sensors embedded in COTS devices (e.g., smart-phone, smart-glass and smart-watch); 2) the light strength is stable in different times of the day thus exploiting it can avoid frequent site-survey and database maintenance. Hence, a user could locate oneself by differentiating the light source of received light strength (RLS). However, different from existing positioning systems that exploit special LEDs, ubiquitous visible lights lack fingerprints that can uniquely identify the light source, which results in an ambiguity problem that an RLS may correspond to multiple positions. Moreover, RLS is not only determined by device's position, but also seriously affected by its orientation, which causes great complexity in site-survey. To address these challenges, we first propose and validate a realistic light strength model that can attributes RLS to arbitrary positions with heterogenous orientations. This model is further perfected by taking account of the device diversity, influence of multiple light sources and shading of obstacles. Then we design a localizing scheme that harness user's mobility to generate spatial-related RLS to tackle the position-ambiguity problem of a single RLS, which is robust against sunlight interference, shading effect of human-body and unpredictable behaviours (e.g., put the device in pocket) of user. Experiment results show that our scheme achieves mean accuracy $1.93$m and $1.98$m in office ($720m^2$) and library scenario ($960m^2$) respectively.

研究の動機と目的

• 既存の広く利用可能な可視光インフラを用いて屋内位置特定を可能にし、専用のLEDや追加センサの必要を回避すること。
• 受信光強度（RLS）のスカラー性に起因する位置の曖昧性（同じRLS値が複数の位置に対応する可能性）を克服すること。
• 安定的で姿勢に依存する光強度モデルの開発により、現場調査やデータベース保守の頻度を低減すること。
• 直射日光の干渉や人体による遮蔽といった現実世界の干渉要因に対しても頑健性を確保すること。
• WiFiベースのシステムと併用可能または単独運用可能なシステムとして設計すること。

提案手法

• 距離、入射角、放射パターンを考慮し、任意のデバイスの位置および姿勢（6次元状態空間）に対してRLSをマッピングする現実的で物理的根拠のある光強度モデルを提案する。
• デバイスの多様性、複数の光源の寄与、障害物に起因する影の効果を組み込むことで、モデルの妥当性を検証・精錬する。
• 歩行による段階的移動を活用して空間的に相関するRLSサンプルを生成し、単一のRLS測定値からの曖昧性を解消する。
• 2段階の位置特定アプローチを採用：まずWiFiフィンガープrintングを用いて候補位置集合を生成し、次に光ベースのRLSを用いて精度を向上させる。
• 窓際における粒子散乱を利用し、直射日光の干渉を有益な信号として活用することで、RLSの不一致確率を低減する。
• スマートフォンをポケットに入れたような予測不能なユーザー行動や、さまざまなデバイス保持姿勢（例：体の前 vs 側面）に対する耐性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インfra構築の変更や特殊なハードウェアを要せず、広く利用可能な可視光を信頼性高く屋内位置特定に利用できるか？
• RQ2 同じ受信光強度（RLS）値が複数の位置に対応するという曖昧性が、実際のシステムでどのように解消できるか？
• RQ3 物理的根拠に基づく光強度モデルが、従来のフィンガープrintングにどの程度置き換え可能で、現場調査やデータベース保守の必要性をどれほど低減できるか？
• RQ4 ユーザーの移動行動は、光ベースの位置特定システムにおける位置の曖昧性解消にどのように寄与するか？
• RQ5 直射日光の干渉や人体による遮蔽といった現実世界の干渉要因に対して、システムの耐性はどの程度高いか？

主な発見

• Lightitudeは、オフィス環境（720 m²）で平均1.93 m、図書館環境（960 m²）で平均1.98 mの高精度を実現し、実世界の屋内シナリオにおいて高い正確性を示した。
• 直射日光の干渉に対しても高い精度を維持し、窓際領域では有益な散乱効果により、平均1.67 mの精度を達成した。
• 人体による遮蔽の影響は最小限であり、さまざまなデバイス保持姿勢（例：体の前 vs 側面）においても同程度の精度が得られた。
• WiFiフィンガープリントシステムと併用した場合、位置特定誤差が低減され、2 m以内に74番目のパーセンタイルの結果が得られ、収束速度も向上した。
• スマートフォンをポケットに入れるといった予測不能なユーザー行動に対しても、ターゲットシェルフシナリオの60％のテストで信頼性のある位置特定を維持した。
• 提案された光強度モデルは従来のフィンガープリントングを効果的に置き換え、人的に負担が大きい現場調査や頻繁なデータベース更新の必要性を排除した。