[论文解读] LIPS: A Light Intensity Based Positioning System For Indoor Environments

Bo Xie, Guang Tan+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 7, 2014

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 30被引用 9

一句话总结

LIPS 是一种无指纹的室内定位系统，利用现成的 LED 灯作为信号源，移动设备上的光传感器作为接收器。通过利用光传感器对距离和入射角的确定性敏感性，LIPS 采用三组共置传感器的多面光定位（MFLP）方法，在无需复杂基础设施或手动指纹采集的情况下，实现了亚米级精度（平均 0.4 米）。

ABSTRACT

This paper presents LIPS, a Light Intensity based Positioning System for indoor environments. The system uses off-the-shelf LED lamps as signal sources, and uses light sensors as signal receivers. The design is inspired by the observation that a light sensor has deterministic sensitivity to both distance and incident angle of light signal, an under-utilized feature of photodiodes now widely found on mobile devices. We develop a stable and accurate light intensity model to capture the phenomenon, based on which a new positioning principle, Multi-Face Light Positioning (MFLP), is established that uses three collocated sensors to uniquely determine the receiver's position, assuming merely a single source of light. We have implemented a prototype on both dedicated embedded systems and smartphones. Experimental results show average positioning accuracy within 0.4 meters across different environments, with high stability against interferences from obstacles, ambient lights, temperature variation, etc.

研究动机与目标

• 解决基于射频的室内定位技术的局限性，如多径效应以及环境干扰导致的信号强度不稳定。
• 克服基于 WiFi 的定位系统所需的高部署成本和耗时的手动指纹数据库采集工作。
• 探索使用可见光或红外光信号作为稳定、可预测的室内定位替代方案的可行性。
• 开发一种仅使用单个光源即可实现精确位置确定的方法，从而降低基础设施需求。
• 通过复用现有的 LED 照明基础设施且无需重大改造，实现低成本、可扩展的室内定位。

提出的方法

• 利用现成的 LED 灯作为信号发射器，每个灯均配备低成本微控制器，以独特且可区分的频率调制光线。
• 使用智能手机或嵌入式设备上的光传感器检测调制后的光信号，通过频域分离技术将其与环境光区分开。
• 建立稳定的光强模型，捕捉传感器对光线距离和入射角的敏感性。
• 提出多面光定位（MFLP）技术，一种新颖方法，利用三组共置的光传感器，仅通过一个光源即可唯一确定位置。
• 采用频域滤波技术分离来自多个灯的信号，实现在复杂环境中的多源定位。
• 基于实验测量的距离和角度响应数据校准接收信号强度（RSS）模型，实现无需指纹的类似三边测量的精确定位。

实验结果

研究问题

• RQ1 在真实室内环境中，标准光传感器能否准确且稳定地从光源推断出距离和入射角？
• RQ2 仅使用三个共置的光传感器，能否通过单个光源实现高精度的接收器位置确定？
• RQ3 障碍物、环境光和温度等环境因素对基于光的定位精度有何影响？
• RQ4 与传统的基于三边测量的方法相比，所提出的 MFLP 方法在降低部署成本方面有何优势？
• RQ5 能否基于现有的 LED 照明基础设施和商用移动传感器，构建一个无指纹、低成本的室内定位系统？

主要发现

• LIPS 在各种室内环境中实现了平均 0.4 米的定位精度，表现出高精度。
• 该系统在面对环境变化（包括障碍物、环境光和温度变化）时表现出高度稳定性。
• 光传感器对距离和入射角表现出一致且可预测的敏感性，从而支持可靠的定位估计。
• MFLP 方法将所需光源数量减少至三边测量方法所需数量的三分之一以下，显著降低了部署成本。
• 实验评估证实，该系统在专用嵌入式接收器和商用智能手机上均能稳定运行。
• LIPS 消除了对手动指纹数据库采集的需求，实现了完全自动、可扩展的室内定位解决方案。