ওপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশন এবং ফটোগ্রামেট্রি ব্যবহার করে লোকালাইজেশন: ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য

1. ভূমিকা

২০১৮ সালে কুকমিন বিশ্ববিদ্যালয়ে জমা দেওয়া এই থিসিসটি, মোঃ তানভীর হোসেন দ্বারা, ওপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশন (ওসিসি) এবং ফটোগ্রামেট্রিকে সমন্বিতভাবে একত্রিত করে লোকালাইজেশনের একটি অভিনব পদ্ধতি অনুসন্ধান করে। মূল প্রস্তাবনা হল জিপিএস এবং ওয়াই-ফাইয়ের মতো ঐতিহ্যগত রেডিও ফ্রিকোয়েন্সি (আরএফ) ভিত্তিক সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করা, বিশেষ করে ইনডোর বা ঘন শহুরে ক্যানিয়নের মতো চ্যালেঞ্জিং পরিবেশে।

1.1 ভূমিকা

ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি), স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং স্মার্ট সিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সুনির্দিষ্ট, নির্ভরযোগ্য এবং অবকাঠামো-হালকা পজিশনিং সিস্টেমের ক্রমবর্ধমান চাহিদা এই গবেষণার প্রেরণা।

1.2 লোকালাইজেশনের গুরুত্ব

সুনির্দিষ্ট অবস্থান তথ্য আধুনিক প্রসঙ্গ-সচেতন পরিষেবাগুলির জন্য একটি মৌলিক সক্ষমকারী।

1.2.1 ইনডোর লোকালাইজেশন

জিপিএস সংকেত ইনডোরে মারাত্মকভাবে হ্রাস পায়, যার ফলে মিটার-স্তরের ত্রুটি বা সম্পূর্ণ ব্যর্থতা দেখা দেয়। বিকল্প আরএফ-ভিত্তিক সিস্টেম (ওয়াই-ফাই, ব্লুটুথ) মাল্টিপাথ প্রোপাগেশন থেকে ভোগে এবং ব্যাপক ফিঙ্গারপ্রিন্টিং বা ঘন অবকাঠামো স্থাপনার প্রয়োজন হয়।

1.2.2 যানবাহন লোকালাইজেশন

স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং যানবাহন-থেকে-সবকিছু (ভি২এক্স) যোগাযোগের জন্য, সেন্টিমিটার-স্তরের নির্ভুলতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সংকেত বাধা এবং বায়ুমণ্ডলীয় ত্রুটির কারণে শুধুমাত্র জিপিএস অপর্যাপ্ত। ক্যামেরা এবং লিডারের সাথে সেন্সর ফিউশন সাধারণ কিন্তু গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল।

1.3 লোকালাইজেশনে ওসিসি এবং ফটোগ্রামেট্রির অভিনবত্ব

প্রস্তাবিত হাইব্রিড পদ্ধতিটি আলোক-নির্গত ডায়োড (এলইডি) এবং একটি ক্যামেরার দ্বৈত-উদ্দেশ্য ব্যবহার উপস্থাপন করে:

• ওসিসি (ডেটা লিঙ্ক): এলইডিগুলি মডুলেটেড আলোর মাধ্যমে সনাক্তকরণ কোড বা ডেটা (যেমন, পরিচিত ৩ডি স্থানাঙ্ক) প্রেরণ করে, যা একটি ক্যামেরা দ্বারা ক্যাপচার করা হয়। এটি আরএফ হস্তক্ষেপ থেকে মুক্ত একটি শক্তিশালী, লাইসেন্স-মুক্ত এবং উচ্চ-এসএনআর যোগাযোগ চ্যানেল সরবরাহ করে।
• ফটোগ্রামেট্রি (পজিশনিং ইঞ্জিন): একই ক্যামেরা ইমেজ ব্যবহার করে ৩ডি পুনর্গঠন করা হয়। ২ডি ইমেজে পরিচিত এলইডি ল্যান্ডমার্কগুলি (ওসিসি-ডিকোডেড আইডির মাধ্যমে) সনাক্ত করে, প্রজেক্টিভ জ্যামিতির নীতিগুলি ব্যবহার করে ক্যামেরার অবস্থান এবং অভিমুখ (পোজ) গণনা করা যেতে পারে।

এই ফিউশন একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ সিস্টেম তৈরি করে যেখানে ল্যান্ডমার্কগুলি তাদের নিজস্ব পরিচয় এবং অবস্থান সম্প্রচার করে, লোকালাইজেশন পাইপলাইন সরলীকরণ করে।

1.4 অবদান

থিসিসটি এই নির্দিষ্ট হাইব্রিড আর্কিটেকচার প্রস্তাব, ডেটা ডিকোডিং এবং পোজ অনুমানের জন্য সংশ্লিষ্ট অ্যালগরিদম বিকাশ এবং ইনডোর এবং যানবাহন উভয় দৃশ্যকল্পের জন্য এর কার্যকারিতা যাচাইয়ে অবদানের দাবি করে।

1.5 থিসিসের সংগঠন

নথিটি সংশ্লিষ্ট কাজ, প্রস্তাবিত সিস্টেম মডেল, কার্যকারিতা বিশ্লেষণ এবং উপসংহারের অধ্যায়গুলির সাথে গঠিত।

2. লোকালাইজেশনের জন্য সংশ্লিষ্ট কাজ

2.1 ভূমিকা

এই অধ্যায়টি বিদ্যমান লোকালাইজেশন প্রযুক্তিগুলির সমীক্ষা করে, প্রস্তাবিত পদ্ধতির সুবিধাগুলি তুলে ধরার জন্য একটি বেসলাইন স্থাপন করে। এটি সম্ভবত আরএফ-ভিত্তিক পদ্ধতি (জিপিএস, ওয়াই-ফাই আরটিটি, ইউডব্লিউবি), ভিশন-ভিত্তিক পদ্ধতি (মনোকুলার/এসএলএএম, মার্কার-ভিত্তিক এআর) এবং লিডার এবং খাঁটি দৃশ্যমান আলো পজিশনিং (ভিএলপি) এর মতো অন্যান্য অপটিক্যাল পদ্ধতিগুলি কভার করে।

মূল বিশ্লেষণ ও সমালোচনা

মূল অন্তর্দৃষ্টি: এই থিসিসটি শুধু আরেকটি পজিশনিং পেপার নয়; এটি একটি চতুর হ্যাক যা স্মার্টফোনের সর্বব্যাপী সেন্সর—ক্যামেরা—কে একটি সম্মিলিত রেডিও রিসিভার এবং সার্ভেয়িং টুলে রূপান্তরিত করে। আসল উদ্ভাবন হল আলোর মডুলেশন ব্যবহার করে একটি শারীরিক ল্যান্ডমার্কে একটি ডিজিটাল "নাম ট্যাগ" এম্বেড করা, যা ঐতিহ্যগত ভিজ্যুয়াল লোকালাইজেশন (গুগলের ভিজ্যুয়াল পজিশনিং সার্ভিসের মতো) কে পীড়িত করা বৈশিষ্ট্য ম্যাচিং এবং ডাটাবেস লুকআপের জটিল কম্পিউটার ভিশন সমস্যাকে মার্জিতভাবে বাইপাস করে। এটি একটি নিষ্ক্রিয় আলোর উৎসকে একটি সক্রিয়, স্ব-সনাক্তকারী বীকনে পরিণত করে।

যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ ও শক্তি: যুক্তি শব্দ এবং সংক্ষিপ্ত। সিস্টেম প্রবাহ—ফ্রেম ক্যাপচার, ওসিসি আইডি ডিকোড, পরিচিত ৩ডি স্থানাঙ্ক পুনরুদ্ধার, পার্সপেক্টিভ-এন-পয়েন্ট (পিএনপি) সমাধান—একটি পরিষ্কার, রৈখিক পাইপলাইন। এর শক্তিগুলি বিশেষ প্রয়োগে স্পষ্ট: ভাবুন গুদাম রোবটগুলি মডুলেটেড এলইডি আইল লাইটের নিচে নেভিগেট করছে, বা ড্রোনগুলি কোডেড এলইডি মার্কার সহ একটি হ্যাঙ্গারে ডকিং করছে। এটি আধুনিক পরিবেশের আরএফ ক্যাকোফোনির জন্য অত্যন্ত প্রতিরোধী, একটি বিষয় যা ওসিসি স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের আইইইই ৮০২.১৫.৭আর১ টাস্ক গ্রুপের গবেষণা দ্বারা জোর দেয়, যা ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক-সংবেদনশীল অঞ্চলে এর উপযোগিতা তুলে ধরে। খাঁটি ভিএলপি সিস্টেমের তুলনায় যা শুধুমাত্র প্রাপ্ত সংকেত শক্তি (আরএসএস) বা আগমনের কোণ (এওএ) ব্যবহার করে এবং পরিবেষ্টিত আলোর শব্দ থেকে ভোগে, এই হাইব্রিড পদ্ধতিটি ইমেজের জ্যামিতিক কাঠামো ব্যবহার করে, যা তীব্রতার ওঠানামার জন্য আরও শক্তিশালী।

ত্রুটি ও সমালোচনামূলক ফাঁক: যাইহোক, পদ্ধতিটি মৌলিকভাবে অপটিক্সের আইন দ্বারা শৃঙ্খলিত। সরাসরি লাইন-অফ-সাইট (এলওএস) এর প্রয়োজনীয়তা এর আচিলিস হিল, যা এটিকে জটিল বা নন-লাইন-অফ-সাইট (এনএলওএস) পরিবেশে ব্যবহারের অযোগ্য করে তোলে—দেয়াল ভেদ করার আরএফের ক্ষমতার সাথে একটি স্পষ্ট বৈসাদৃশ্য। কার্যকর পরিসীমা ক্যামেরা রেজোলিউশন এবং এলইডি উজ্জ্বলতা দ্বারা সীমাবদ্ধ; আপনি একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা দিয়ে ২০০ মিটারে যানবাহন ট্র্যাক করবেন না। তদুপরি, উচ্চ পরিবেষ্টিত আলো (সূর্যালোক) বা ক্যামেরা গতি ব্লারের অধীনে সিস্টেমের কার্যকারিতা হ্রাস পায়, এমন সমস্যা যা আরএফ সিস্টেমগুলি মূলত উপেক্ষা করে। থিসিসটি সম্ভবত রিয়েল-টাইম ইমেজ প্রসেসিং এবং ওসিসি ডিকোডিংয়ের গণনাগত বিলম্বকে উপেক্ষা করে, যা উচ্চ-গতির যানবাহন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নিষেধাজ্ঞামূলক হতে পারে। এটি খুব নির্দিষ্ট, সীমাবদ্ধ সমস্যার সেটের জন্য একটি উচ্চ-নির্ভুল সমাধান।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অনুশীলনকারীদের জন্য, এই কাজটি "স্মার্ট" পরিবেশ ডিজাইন করার জন্য একটি নীলনকশা। কার্যকরী টেকঅ্যাওয়ে হল শুরু থেকেই লোকালাইজেশন মাথায় রেখে এলইডি আলোকসজ্জা অবকাঠামো ডিজাইন করা—আইইইই ৮০২.১৫.৭ এর অপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশন (ওসিসি) এর মতো স্ট্যান্ডার্ডাইজড মডুলেশন স্কিম ব্যবহার করে। ভবিষ্যত জিপিএস বা ৫জি পজিশনিং প্রতিস্থাপন নয়, বরং তাদের সমৃদ্ধ করার মধ্যে। সবচেয়ে কার্যকর পথ হল সেন্সর ফিউশন: একটি আইএমইউ এবং জিপিএস একটি মোটামুটি, সর্বদা-উপলব্ধ অনুমান প্রদান করে, যখন ওসিসি-ফটোগ্রামেট্রি সিস্টেম যখনই ক্যামেরার একটি বীকনের দৃশ্য থাকে তখন একটি উচ্চ-নির্ভুলতা সংশোধন ফিক্স সরবরাহ করে। এই হাইব্রিড সেন্সর ফিউশন পদ্ধতিটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমের জন্য অত্যাধুনিক লোকালাইজেশন গবেষণার কেন্দ্রীয় থিম, যেমন এনভিডিআইএ ড্রাইভের মতো প্ল্যাটফর্মে দেখা যায়।

প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন

মূল গাণিতিক সমস্যা হল পার্সপেক্টিভ-এন-পয়েন্ট (পিএনপি) সমস্যা। প্রদত্ত:

• বিশ্ব স্থানাঙ্ক ব্যবস্থায় $n$ সংখ্যক ৩ডি পয়েন্টের একটি সেট: $\mathbf{P}_i = (X_i, Y_i, Z_i)^T$, ওসিসি-ডিকোডেড এলইডি আইডি থেকে প্রাপ্ত।
• ইমেজ প্লেনে তাদের সংশ্লিষ্ট ২ডি প্রজেকশন: $\mathbf{p}_i = (u_i, v_i)^T$।
• ক্যামেরার অন্তর্নিহিত ম্যাট্রিক্স $\mathbf{K}$ (ক্যালিব্রেশন থেকে)।

ক্যামেরা ঘূর্ণন $\mathbf{R}$ এবং স্থানান্তর $\mathbf{t}$ খুঁজুন যা সন্তুষ্ট করে:

$\mathbf{p}_i = \mathbf{K} [\mathbf{R} | \mathbf{t}] \mathbf{P}_i$

$n \geq 4$ (একটি অ-অধঃপতিত কনফিগারেশনে) এর জন্য, এটি ইপিএনপি বা আইপিপিইর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দক্ষতার সাথে সমাধান করা যেতে পারে। ওসিসি উপাদানটিতে ইমেজে প্রতিটি এলইডি ব্লবের চারপাশের আগ্রহের অঞ্চল (আরওআই) থেকে আলোর তীব্রতা সংকেত ডিমডুলেট করা জড়িত। এটি সাধারণত অন-অফ কীং (ওওকে) বা ভেরিয়েবল পালস পজিশন মডুলেশন (ভিপিপিএম) ব্যবহার করে। সংকেত প্রক্রিয়াকরণ চেইনে ব্যাকগ্রাউন্ড অপসারণ, সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং ডিকোডিংয়ের জন্য ফ্রেম ডিফারেন্সিং জড়িত।

পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা

থিসিস কাঠামো এবং অনুরূপ কাজের উপর ভিত্তি করে, পরীক্ষামূলক বিভাগটি সম্ভবত একটি নিয়ন্ত্রিত ল্যাব সেটআপ এবং একটি নকল যানবাহন দৃশ্যকল্পে সিস্টেমটি যাচাই করে।

চার্ট বর্ণনা (অনুমিত): বিভিন্ন সিস্টেমের জন্য লোকালাইজেশন ত্রুটি (সেন্টিমিটারে) তুলনা করে একটি বার চার্ট: ওয়াই-ফাই আরএসএসআই, ব্লুটুথ লো এনার্জি (বিএলই), খাঁটি ভিএলপি (আরএসএস ব্যবহার করে), এবং প্রস্তাবিত ওসিসি+ফটোগ্রামেট্রি পদ্ধতি। ওসিসি+ফটোগ্রামেট্রি বারটি উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট হবে, সাব-৩০ সেমি নির্ভুলতা প্রদর্শন করবে, যখন অন্যগুলি ১-৫ মিটারের ত্রুটি দেখায়। একটি দ্বিতীয় লাইন গ্রাফ সম্ভবত এলইডি ল্যান্ডমার্ক থেকে দূরত্বের একটি ফাংশন হিসাবে ত্রুটি দেখায়, ত্রুটি ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পায় কিন্তু ডিজাইন করা অপারেশনাল রেঞ্জের মধ্যে (যেমন, ৫-১০ মি) এক মিটারের নিচে থাকে।

প্রতিবেদিত মূল মেট্রিক্স:

• লোকালাইজেশন নির্ভুলতা: অবস্থানে রুট মিন স্কোয়ার ত্রুটি (আরএমএসই), সম্ভবত ভাল অবস্থার অধীনে ১০-৩০ সেমি পরিসরে।
• ওসিসি ডিকোডিংয়ের সাফল্যের হার: ফ্রেমের শতাংশ যেখানে এলইডি আইডি সঠিকভাবে ডিকোড করা হয়েছিল, এক্সপোজার সময়, ফ্রেম রেট এবং মডুলেশন ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভরশীল।
• প্রক্রিয়াকরণ বিলম্ব: ইমেজ ক্যাপচার থেকে পোজ অনুমান পর্যন্ত সময়, রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সমালোচনামূলক।
• পরিবেষ্টিত আলোর প্রতি সহনশীলতা: পরিবর্তনশীল আলোক অবস্থার অধীনে কার্যকারিতা অবনতি।

বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ধারণাগত কেস

দৃশ্যকল্প: স্মার্ট গুদাম ইনভেন্টরি রোবট।

1. সমস্যা: একটি রোবটকে আইটেম স্ক্যান করতে সেন্টিমিটার নির্ভুলতার সাথে একটি নির্দিষ্ট শেলফ (আইল ৫, বে ১২) এ নেভিগেট করতে হবে। জিপিএস অনুপলব্ধ। ধাতব শেলফিংয়ের কারণে মাল্টিপাথ সৃষ্টি হওয়ায় ওয়াই-ফাই অবিশ্বস্ত।

2. ওসিসি-ফটোগ্রামেট্রি সমাধান কাঠামো:

• অবকাঠামো: প্রতিটি আইলের ছাদে একটি অনন্য স্ট্রিং এলইডি লাইট রয়েছে। প্রতিটি এলইডি একটি গুদাম মানচিত্রের সাপেক্ষে এর পূর্ব-সার্ভে করা $(X, Y, Z)$ স্থানাঙ্কগুলি বহনকারী একটি সাধারণ কোড মডুলেট করে।
• রোবট সেন্সর: একটি উপরের দিকে মুখ করা ক্যামেরা।
• কর্মপ্রবাহ:
  1. রোবট আইল ৫-এ প্রবেশ করে। এর ক্যামেরা ছাদের এলইডিগুলি ক্যাপচার করে।
  2. ইমেজ প্রসেসিং উজ্জ্বল ব্লব (এলইডি) আলাদা করে।
  3. ওসিসি ডিকোডার প্রতিটি দৃশ্যমান এলইডির জন্য $(X, Y, Z)$ স্থানাঙ্কগুলি নিষ্কাশন করে।
  4. পিএনপি সলভার এই ৩ডি-২ডি মিলগুলি ব্যবহার করে আইলে রোবটের সুনির্দিষ্ট $(x, y)$ অবস্থান এবং হেডিং $(\theta)$ গণনা করে।
  5. এই উচ্চ-নির্ভুলতা ফিক্সটি মসৃণ নেভিগেশনের জন্য একটি কালম্যান ফিল্টারে চাকা ওডোমেট্রির সাথে ফিউজ করা হয়।

3. ফলাফল: রোবটটি বে ১২ সঠিকভাবে খুঁজে পায়, একটি কাঠামোগত, এলইডি-সজ্জিত ইনডোর পরিবেশে সিস্টেমের উপযোগিতা প্রদর্শন করে।

ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা

• অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) অ্যাঙ্কর স্থায়িত্ব: একটি যাদুঘরে ওসিসি-সক্ষম এলইডিগুলি এআর ডিভাইসগুলিকে ম্যানুয়াল স্ক্যানিং ছাড়াই একটি শারীরিক প্রদর্শনীতে ভার্চুয়াল সামগ্রী তাৎক্ষণিক এবং সঠিকভাবে লক করতে দিতে পারে, যেমন মাইক্রোসফটের অ্যাজুর স্পেশিয়াল অ্যাঙ্কর ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে অন্বেষণ করে।
• অতি-সুনির্দিষ্ট ড্রোন ঝাঁক সমন্বয়: একটি কারখানার মেঝের মতো একটি নিয়ন্ত্রিত স্থানে, ড্রোনগুলি মিলিমিটার-নির্ভুল ডকিং এবং চার্জিংয়ের জন্য মডুলেটেড এলইডি ল্যান্ডিং প্যাড ব্যবহার করতে পারে, আমাজনের প্রাইম এয়ার ফুলফিলমেন্ট সেন্টারের জন্য প্রাসঙ্গিক একটি ধারণা।
• ভি২এক্স যোগাযোগ ও লোকালাইজেশন: গাড়ির হেডলাইট/টেইললাইট এবং ট্রাফিক সিগন্যালগুলি তাদের পরিচয় এবং অবস্থা সম্প্রচার করতে পারে (যেমন, "আমি ট্রাফিক লাইট #৪৭, ২ সেকেন্ডে লাল হয়ে যাচ্ছি"), যানবাহনগুলিকে সেগুলি সঠিকভাবে অবস্থান করতে এবং অভিপ্রায় বুঝতে সক্ষম করে, নিরাপত্তা সিস্টেমগুলিকে উন্নত করে।
• গবেষণার দিকনির্দেশনা:
  1. এনএলওএস প্রশমন: সীমিত নন-লাইন-অফ-সাইট সেন্সিং সক্ষম করতে প্রতিফলিত পৃষ্ঠ বা বিচ্ছুরিত আলোর প্যাটার্ন ব্যবহার করা।
  2. স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ও আন্তঃপরিচালনযোগ্যতা: বিভিন্ন বীকন এবং রিসিভার একসাথে কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য ওসিসি স্ট্যান্ডার্ড (আইইইই ৮০২.১৫.৭আর১) এর ব্যাপক গ্রহণের জন্য চাপ দেওয়া।
  3. ডিপ লার্নিং ইন্টিগ্রেশন: সিএনএন ব্যবহার করে মডুলেটেড এলইডি ধারণকারী ইমেজ থেকে সরাসরি পোজ রিগ্রেস করা, সিস্টেমটিকে আংশিক অক্লুশন এবং শব্দের প্রতি আরও শক্তিশালী করা।
  4. শক্তি-দক্ষ প্রোটোকল: ব্যাটারি চালিত আইওটি ট্যাগের জন্য ডিউটি-সাইক্লিং প্রোটোকল ডিজাইন করা যা রেট্রো-রিফ্লেক্টর এবং একটি ক্যামেরা ফ্ল্যাশকে ইন্টারোগেটর হিসাবে ব্যবহার করে।

তথ্যসূত্র

1. হোসেন, এম. টি. (২০১৮)। ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ওপটিক্যাল ক্যামেরা কমিউনিকেশন এবং ফটোগ্রামেট্রি ব্যবহার করে লোকালাইজেশন [মাস্টার্স থিসিস, কুকমিন বিশ্ববিদ্যালয়]।
2. আইইইই স্ট্যান্ডার্ড ফর লোকাল অ্যান্ড মেট্রোপলিটন এরিয়া নেটওয়ার্কস--পার্ট ১৫.৭: শর্ট-রেঞ্জ অপটিক্যাল ওয়্যারলেস কমিউনিকেশনস। (২০১৮)। আইইইই স্ট্যান্ডার্ড ৮০২.১৫.৭-২০১৮।
3. লেপেটিট, ভি., মোরেনো-নোগুয়ের, এফ., এবং ফুয়া, পি. (২০০৯)। ইপিএনপি: পিএনপি সমস্যার একটি সঠিক ও(এন) সমাধান। ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ কম্পিউটার ভিশন, ৮১(২), ১৫৫–১৬৬।
4. ঝুয়াং, ওয়াই., হুয়া, এল., কিউ, এল., ইয়াং, জে., কাও, পি., কাও, ওয়াই., ... এবং থম্পসন, জে. (২০১৮)। দৃশ্যমান এলইডি লাইট ব্যবহার করে পজিশনিং সিস্টেমের একটি সমীক্ষা। আইইইই কমিউনিকেশনস সার্ভেস অ্যান্ড টিউটোরিয়ালস, ২০(৩), ১৯৬৩-১৯৮৮।
5. এনভিডিআইএ কর্পোরেশন। (২০২৩)। এনভিডিআইএ ড্রাইভ হাইপেরিয়ন: স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম। থেকে সংগৃহীত https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/
6. মাইক্রোসফট কর্পোরেশন। (২০২৩)। অ্যাজুর স্পেশিয়াল অ্যাঙ্কর। থেকে সংগৃহীত https://azure.microsoft.com/en-us/products/spatial-anchors/