[论文解读] High Accuracy VLP based on Image Sensor using Error Calibration Method

Shihuan Chen, Weipeng Guan|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2020

Optical Wireless Communication Technologies参考文献 24被引用 10

一句话总结

本文提出了一种使用商用图像传感器的高精度可见光定位（VLP）系统，通过引入两种新型误差校准方法：旋转校准与散射圆校准。通过精确估计旋转中心并补偿坐标转换误差，该方法将平均定位误差降低至0.82 cm，实现了使用现成图像传感器的VLP领域最先进性能。

ABSTRACT

In this paper, visible light positioning (VLP) where the receiver adopts a commercial image sensor is considered. We firstly analyze the theoretical limits and error source of the VLP system using image sensor. And then, we develop a VLP positioning model on the receiver movement and further propose two novel error calibration algorithms, namely Rotation Calibration Method and dispersion circle calibration method. The rotation algorithm estimates the rotation center in the image instead of treating the image center as the rotation center, leading to reduced positioning error. For the dispersion circle, it can offset the shift error created by the conversation between different coordinate during the positioning calculation. According to the experimental results, the average positioning error of the proposed methods can be reduced to 0.82cm, which achieve state-of-the-art in the VLP field.

研究动机与目标

• 分析基于图像传感器的VLP系统中的理论极限与误差来源。
• 解决因在VLP系统中错误假设图像中心为旋转中心而引起的定位误差。
• 校正VLP定位计算过程中因坐标系转换而引入的偏移误差。
• 开发无需专用硬件即可提升精度的校准方法。
• 仅使用商用图像传感器实现亚厘米级定位精度。

提出的方法

• 提出一种旋转校准方法，用于估计图像中真实的旋转中心，而非假设图像中心为旋转中心。
• 引入一种散射圆校准方法，以校正定位过程中因坐标系转换而产生的偏移误差。
• 建立一种考虑接收机运动与几何畸变的VLP定位模型。
• 利用实验数据在真实环境中校准并验证误差补偿模型。
• 应用最小二乘估计法，基于校准参数优化位置估计。
• 在统一框架中结合两种校准方法，以最小化VLP定位中的累积误差。

实验结果

研究问题

• RQ1 将图像中心假设为旋转中心会对VLP精度产生何种影响？
• RQ2 坐标系转换对基于图像传感器的VLP系统中定位误差的影响如何？
• RQ3 基于校准的方法是否可在不使用专用硬件的情况下降低定位误差？
• RQ4 仅使用商用图像传感器并辅以适当的误差校准，可实现何种精度？
• RQ5 接收机运动与传感器几何结构在VLP系统中如何导致定位误差？

主要发现

• 所提出的旋转校准方法通过精确估计图像平面上的真实旋转中心，显著降低了误差。
• 散射圆校准方法有效抵消了定位过程中因坐标转换而产生的偏移误差。
• 结合使用两种校准方法后，平均定位误差降低至0.82 cm。
• 实现的0.82 cm误差代表了基于图像传感器的VLP系统中的最先进性能。
• 实验验证表明，该方法在动态接收机运动条件下仍能保持高精度。
• 该方法实用且可部署，仅依赖商用图像传感器，无需定制硬件。