基于可見光的室內(nèi)定位與智能感知.pdf

1、移動(dòng)計(jì)算的蓬勃發(fā)展和智能設(shè)備的更新?lián)Q代，顛覆性地變革了現(xiàn)代人類的生活方式。用戶隨身攜帶的智能設(shè)備和日益普及的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施不僅僅可以隨時(shí)訪問和處理信息，還可以實(shí)時(shí)感知用戶行為和周圍環(huán)境的變化。這些智能設(shè)備在知曉1）用戶的位置信息以及2）行為信息之后，可以協(xié)助拓展單個(gè)人類個(gè)體有限的感知范圍。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界提出了大量的1）定位系統(tǒng)與2)行為感知系統(tǒng)來滿足日益增長的需求。但是，在定位系統(tǒng)方面，當(dāng)前主流的基于WiFi信號(hào)的室內(nèi)定位

2、系統(tǒng)易受到來自環(huán)境變化的嚴(yán)重影響，而信源數(shù)目的不足也會(huì)嚴(yán)重影響其精度和覆蓋范圍。與此同時(shí)，在感知系統(tǒng)方面，主流的基于計(jì)算機(jī)視覺的行為感知與識(shí)別系統(tǒng)面臨著較高的部署開銷和高精度圖像帶來的隱私問題?？梢姽馐侨搜酆椭悄茉O(shè)備均可感知的電磁波譜片段，是最為普遍的，無處不在的電磁波。可見光具有較強(qiáng)的方向性，不易受到環(huán)境變化的影響，且在室內(nèi)場景中密集部署的照明用光源直接可用作信源，降低了系統(tǒng)部署的開銷和復(fù)雜性。可見光的優(yōu)良特性使其有望成為感知用戶位置

3、和行為的下一個(gè)主要媒介。然而，設(shè)計(jì)基于可見光的定位和感知技術(shù)存在若干難點(diǎn)。首先，有別于WiFi信號(hào)，智能設(shè)備采集到的接收光照強(qiáng)度(RLS，received light strength)僅僅是一個(gè)標(biāo)量，缺乏用于標(biāo)識(shí)信源身份的標(biāo)志（光源的編號(hào)）;這導(dǎo)致了一個(gè)相似的RLS可以在多個(gè)室內(nèi)物理位置被捕捉到。其次，有別于WiFi信號(hào)，RLS對(duì)智能設(shè)備朝向，高度極度敏感;這使得影響RLS的變量空間具有較高維度，從而難以通過傳統(tǒng)的非測距方法來建立RL

4、S和室內(nèi)物理位置的關(guān)聯(lián)。再次，若干用戶行為的高自由度（例如，手掌有23個(gè)自由度）使得借由粗粒度的接收光照強(qiáng)度信息恢復(fù)出細(xì)粒度的用戶行為成為一個(gè)困難的任務(wù)。面臨這些挑戰(zhàn)和問題，本研究的主要研究和創(chuàng)新成果如下:
　　設(shè)計(jì)了一個(gè)基于可見光的室內(nèi)定位原型系統(tǒng)，Lightitude。本系統(tǒng)的核心觀察在于，不同室內(nèi)物理位置的可見光信源的光照強(qiáng)度有差別，并且這個(gè)差別對(duì)智能設(shè)備上搭載的光傳感器來說是非常明顯的。鑒于此，智能設(shè)備采集到的信號(hào)強(qiáng)度可以

5、對(duì)應(yīng)特定的室內(nèi)物理位置。本研究首先提出了一個(gè)適用于實(shí)際場景的可見光傳播模型來描述RLS和設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)的關(guān)聯(lián)，并基于此設(shè)計(jì)了一個(gè)以粒子濾波器為核心的定位方案。真實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)證實(shí)了Lightitude系統(tǒng)能夠精確地確定用戶在實(shí)驗(yàn)場景中的位置。與此同時(shí)，Lightitude系統(tǒng)在面對(duì)障礙物的遮擋，用戶的意外行為以及日光的影響之下依然具有較強(qiáng)的魯棒性。
　　設(shè)計(jì)了一個(gè)基于可見光的室內(nèi)推薦原型系統(tǒng)，LiLoc。本系統(tǒng)的核心觀察在于，特定的

6、通路具有獨(dú)特的光強(qiáng)特性。這樣，服務(wù)提供商可以通過簡單的一次性場景遍歷，使用微小的人力代價(jià)建立場景信息數(shù)據(jù)庫。借助用戶在大型室內(nèi)場景中的移動(dòng)性，LiLoc系統(tǒng)首先確定用戶在場景信息數(shù)據(jù)庫中的相對(duì)位置，從而在線下向用戶推送當(dāng)前位置所對(duì)應(yīng)的推薦服務(wù)信息。進(jìn)一步地，LiLoc系統(tǒng)可以以高精度識(shí)別三種用戶的典型行為（行走，駐足，伸手查看），從而可以進(jìn)一步幫助用戶離開室內(nèi)場景后的輔助線上推薦。真實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了LiLoc系統(tǒng)具有較高的推薦精度。

7、
　　設(shè)計(jì)了一個(gè)基于可見光的細(xì)粒度手掌輪廓恢復(fù)及移動(dòng)監(jiān)測技術(shù)，HandSense。本系統(tǒng)的核心觀察在于，作為一個(gè)實(shí)心的障礙物，人的手掌既可以阻礙從光源(例如，日光，LED)到光傳感器的可見光通路，也可以反射微弱的反向散射信號(hào)。這兩種效應(yīng)均可被預(yù)先部署的光傳感器陣列所感知。這樣，特定的手掌狀態(tài)對(duì)應(yīng)著一組特定的接受光照強(qiáng)度集合。實(shí)驗(yàn)者在服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)了可見光遮擋監(jiān)測和可見光反向散射監(jiān)測，結(jié)合解剖學(xué)模型所描述的手掌固有限制，設(shè)計(jì)了一個(gè)啟發(fā)