إطار عمل التموضع التعاوني للروبوت والهاتف الذكي بناءً على الاتصالات بالضوء المرئي

1. نظرة عامة

يواجه التموضع الداخلي تحديات كبيرة بسبب حجب الجدران للإشارات، مما يجعل التقنيات التقليدية مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) غير فعالة مع وجود أخطاء كبيرة. أدى تقارب إضاءة LED المنتشرة في كل مكان وأجهزة استشعار CMOS عالية الدقة في الهواتف الذكية إلى تحفيز تطوير التموضع بالضوء المرئي (VLP). يقوم هذا النظام بتشفير معلومات المعرف (ID) والموقع في إشارة معدلة باستخدام وحدة التحكم الدقيقة (MCU)، مستخدماً عادةً تشكيل المفتاح التشغيلي والإيقافي (OOK) لتعديل مصابيح LED. تقوم المحطة المستقبلة، بالاستفادة من تأثير الغالق المتداول (rolling shutter) لأجهزة استشعار CMOS، بالتقاط حالة تشغيل وإيقاف LED كخطوط مضيئة ومظلمة، مما يتيح معدلات بيانات تتجاوز بكثير معدل إطار الفيديو للاتصالات البصرية بالكاميرا (OCC). يتم ربط المعرف الفريد (UID) لكل مصباح LED بموقع فيزيائي في قاعدة بيانات، مما يسمح للجهاز بتحديد موقعه عن طريق فك تشفير هذه الخطوط.

في حين حققت الأعمال السابقة دقة تموضع عالية للهواتف الذكية أو الروبوتات بشكل منفرد (مثل 2.5 سم للروبوتات باستخدام مصباح LED واحد وSLAM)، فإن سيناريوهات مثل لوجستيات المستودعات والخدمات التجارية تتطلب تموضعاً تعاونياً بين البشر (باستخدام الهواتف الذكية) والروبوتات. وهذا يتطلب مشاركة وتتبع المواقع المتبادلة في الوقت الفعلي في بيئات ديناميكية وغير متوقعة، مما يمثل تحدياً مهماً وجوهرياً.

2. الابتكار

الابتكار الأساسي لهذا العمل هو اقتراح والتحقق التجريبي من إطار عمل موحد للتموضع التعاوني للهواتف الذكية والروبوتات باستخدام الاتصالات بالضوء المرئي (VLC). المساهمات الرئيسية هي:

1. تصميم النظام: نظام تموضع تعاوني عالي الدقة باستخدام VLC قابل للتكيف مع ظروف الإضاءة المختلفة ووضعيات ميل الهاتف الذكي، متضمناً مخططات VLP متعددة.
2. تنفيذ الإطار: إطار عمل مبني يمكن من خلاله الوصول إلى المواقع الفعلية للهواتف الذكية والروبوتات في الوقت الفعلي وتصورها على واجهة الهاتف الذكي.
3. التحقق التجريبي: التركيز على تقييم دقة تحديد الهوية (ID)، ودقة التموضع، والأداء في الوقت الفعلي لإثبات فعالية المخطط.

3. وصف العرض التوضيحي

يتكون نظام العرض التوضيحي من جزأين رئيسيين: أجهزة إرسال LED المعدلة ومحطات استقبال الموقع (الهواتف الذكية/الروبوتات).

4. الفكرة الأساسية ومنظور المحلل

5. التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية

غالباً ما يتضمن مبدأ التموضع الأساسي التثليث. بافتراض أن كاميرا الهاتف الذكي تفك تشفير إشارات من $n$ مصباح LED بمواقع معروفة $P_i = (x_i, y_i, z_i)$، وتقيس قوة الإشارة المستقبلة (RSS) أو زاوية الوصول (AoA) لكل منها، يمكن تقدير موقع الجهاز $P_u = (x_u, y_u, z_u)$.

للتثليث القائم على RSS (شائع في VLP)، تُعطى العلاقة بقانون التربيع العكسي: $$P_r = P_t \cdot \frac{A}{d^2} \cdot \cos(\theta)$$ حيث $P_r$ هي القدرة المستقبلة، $P_t$ هي القدرة المرسلة، $A$ هي مساحة الكاشف، $d$ هي المسافة، و $\theta$ هي زاوية السقوط. تُقدر المسافة $d_i$ إلى مصباح LED $i$ من $P_r$. ثم يتم العثور على موقع المستخدم عن طريق حل نظام المعادلات: $$(x_u - x_i)^2 + (y_u - y_i)^2 + (z_u - z_i)^2 = d_i^2, \quad \text{for } i = 1, 2, ..., n$$ يتطلب هذا عادةً $n \ge 3$ للتحديد ثنائي الأبعاد و $n \ge 4$ لثلاثي الأبعاد.

تستخدم تعديل OOK المذكور مخططاً بسيطاً حيث يتم تمثيل الثنائي '1' بحالة تشغيل LED و '0' بحالة إيقاف ضمن فتحة زمنية محددة، متزامنة مع الغالق المتداول للكاميرا.

6. النتائج التجريبية ووصف المخططات

الشكل 1 المشار إليه (البيئة التجريبية العامة والنتيجة): بينما لم يتم توفير الشكل الدقيق في النص، بناءً على الوصف، من المحتمل أن يصور الشكل 1 إعداد المختبر. سيوضح مخططاً أو صورة لغرفة بها أربع لوحات LED مثبتة على السقف، كل منها يعمل كمرسل. يُظهر الروبوت وشخص يحمل هاتفاً ذكياً داخل المساحة. ربما يوضح إدراج أو تراكب شاشة الهاتف الذكي التي تعرض عرض خريطة في الوقت الفعلي. على هذه الخريطة، يتم رسم رموز تمثل عقد LED الثابتة، والروبوت المتحرك، وموقع الهاتف الذكي نفسه، مما يوضح بصرياً التموضع التعاوني أثناء العمل. النتيجة التي يشير إليها الشكل هي التصور الناجح والمتزامن لمواقع وكلاء متعددين على واجهة واحدة.

ينص النص على أن العرض التوضيحي تحقق من الدقة العالية و الأداء في الوقت الفعلي. على الرغم من عدم سرد قيم دقة رقمية محددة (مثل الخطأ بالسنتيمترات) لهذا الإطار التعاوني المحدد، إلا أنها تشير إلى عمل سابق حقق دقة 2.5 سم لـ VLP للروبوتات فقط، مما يشير إلى أن التكنولوجيا الأساسية قادرة على دقة عالية. يدعي الأداء في الوقت الفعلي أن معدل تحديث النظام كان كافياً لتتبع الوكلاء المتحركين دون تأخير ملحوظ.

7. إطار التحليل: دراسة حالة غير برمجية

السيناريو: انتقاء الطلبات في المستودع مع فرق الإنسان والروبوت.

تطبيق الإطار:

1. التهيئة: يتم تجهيز مستودع بمصابيح LED في كل ممر تخزين، كل منها يبث معرف المنطقة الفريد الخاص به (مثل "Aisle-3-Bay-5"). يتم نشر روبوت انتقاء وعامل بشري مع تطبيق هاتف ذكي.
2. التموضع الفردي: تقوم كاميرا الروبوت وهاتف العامل الذكي بفك تشفير إشارات LED بشكل مستقل لتحديد إحداثيات $(x, y)$ الدقيقة الخاصة بهما داخل خريطة المستودع المخزنة على خادم مركزي.
3. التنسيق التعاوني: يقوم الخادم المركزي (أو شبكة نظير لنظير) بتشغيل الإطار التعاوني. يتلقى العامل قائمة انتقاء. يحدد الإطار أن العنصر #1 يبعد 20 متراً في الممر 2. يحسب أن الروبوت أقرب حالياً وغير مشغول.
4. الإجراء والتحديث: يرسل النظام أمراً إلى الروبوت: "انتقل إلى الممر 2، الرف 4 وانتظر." في الوقت نفسه، يوجه العامل البشري عبر شاشة هاتفه الذكي: "تقدم إلى الممر 5. الروبوت يسترد عنصرك الأول." يعرض شاشة هاتف العامل الذكي كل من موقعه الخاص وأيقونة الروبوت المتحركة في الوقت الفعلي وهي تقترب من الهدف.
5. التسليم: عندما يصل الروبوت بالعنصر، يقوم هاتف العامل، بمعرفة كلا الموقعين بدقة، بتنبيه العامل والروبوت لتسهيل التسليم السلس. يستمر الإطار في تحديث جميع المواقع.

8. آفاق التطبيق والاتجاهات المستقبلية

التطبيقات قصيرة المدى:

• المستودعات والمصانع الذكية: لتتبع المخزون في الوقت الفعلي، وتوجيه الروبوتات الديناميكي، ومناطق التعاون الآمنة بين الإنسان والروبوت.
• المتاحف والتجزئة: توفير معلومات واعية بالسياق لزوار الهواتف الذكية بناءً على موقعهم الدقيق بالقرب من المعروضات أو المنتجات.
• المستشفيات: تتبع المعدات الطبية المتنقلة والموظفين في الوقت الفعلي لتحسين اللوجستيات.

اتجاهات البحث المستقبلية:

• دمج أجهزة الاستشعار: دمج VLP مع بيانات وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) من الهواتف الذكية/الروبوتات وبصمات WiFi/BLE للحفاظ على التموضع أثناء انسداد إشارة VLC، وإنشاء نظام هجين قوي.
• فك التشفير المعزز بالذكاء الاصطناعي: استخدام نماذج التعلم العميق (مثل الشبكات العصبية التلافيفية) لتحسين دقة فك تشفير معرف LED تحت ظروف إضاءة صعبة، أو انسداد جزئي، أو من صور ضبابية.
• التوحيد القياسي والقابلية للتوسع: تطوير بروتوكولات على مستوى الصناعة لإشارات التموضع القائمة على VLC لضمان التشغيل البيني بين مصابيح LED وأجهزة الشركات المصنعة المختلفة، وهو أمر حاسم للنشر على نطاق واسع.
• التكامل مع 6G: بينما يتصور بحث 6G تكامل الاتصالات والاستشعار، يمكن أن يصبح VLP نظاماً فرعياً أصلياً للتموضع الداخلي عالي الدقة داخل شبكات 6G المستقبلية، كما تم استكشافه في الأوراق البيضاء من مجموعة التركيز ITU-T حول 6G.

9. المراجع

1. المؤلف (المؤلفون). "طريقة تموضع للروبوتات تعتمد على نظام تشغيل الروبوت." اسم المؤتمر/المجلة، السنة. [مشار إليه في PDF]
2. المؤلف (المؤلفون). "طريقة تموضع للروبوت تعتمد على مصباح LED واحد." اسم المؤتمر/المجلة، السنة. [مشار إليه في PDF]
3. المؤلف (المؤلفون). "تموضع الروبوت المدمج مع SLAM باستخدام VLC." اسم المؤتمر/المجلة، السنة. [مشار إليه في PDF]
4. المؤلف (المؤلفون). "دراسة جدوى حول الموقع التعاوني للروبوتات." اسم المؤتمر/المجلة، السنة. [مشار إليه في PDF]
5. Zhou, B., et al. "Smartphone-based Visible Light Positioning with Tilt Compensation." IEEE Photonics Technology Letters, 2020.
6. Isola, P., et al. "Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks." Proceedings of CVPR, 2017. (ورقة CycleGAN، كمثال لتقنيات معالجة الصور المتقدمة ذات الصلة بتعزيز فك تشفير صور VLC).
7. "Human-Robot Interaction & Cooperation." IEEE Robotics & Automation Society. https://www.ieee-ras.org/human-robot-interaction-cooperation (تمت الزيارة: 2023).
8. "White Paper on 6G Vision." ITU-T Focus Group on Technologies for Network 2030. https://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/6g (تمت الزيارة: 2023).
9. "6G Flagship Program." University of Oulu. https://www.oulu.fi/6gflagship (تمت الزيارة: 2023).