Rangka Kerja Penentududukan Koperasi untuk Robot dan Telefon Pintar Berasaskan Komunikasi Cahaya Nampak

1. Gambaran Keseluruhan

Penentududukan dalaman menghadapi cabaran besar disebabkan oleh sekatan isyarat oleh dinding, menjadikan teknologi tradisional seperti GPS tidak berkesan dengan ralat yang besar. Pertemuan antara pencahayaan LED yang ada di mana-mana dan sensor CMOS beresolusi tinggi dalam telefon pintar telah memangkinkan pembangunan Penentududukan Cahaya Nampak (VLP). Sistem ini menyandarkan maklumat pengecam (ID)-kedudukan ke dalam isyarat termodulasi menggunakan Unit Pengawal Mikro (MCU), biasanya menggunakan Penguncian Hidup-Mati (OOK) untuk memodulatkan LED. Terminal penerima, dengan memanfaatkan kesan pengatup gelongsor (rolling shutter) sensor CMOS, menangkap keadaan hidup-mati LED sebagai jalur terang dan gelap, membolehkan kadar data yang jauh melebihi kadar bingkai video untuk Komunikasi Kamera Optik (OCC). Pengecam Unik (UID) setiap LED dipetakan ke lokasi fizikal dalam pangkalan data, membolehkan peranti menentukan kedudukannya dengan menyahkod jalur-jalur ini.

Walaupun kerja terdahulu telah mencapai ketepatan penentududukan yang tinggi untuk telefon pintar atau robot secara individu (contohnya, 2.5 cm untuk robot menggunakan LED tunggal dan SLAM), senario seperti logistik gudang dan perkhidmatan komersial memerlukan penentududukan koperasi antara manusia (dengan telefon pintar) dan robot. Ini memerlukan perkongsian dan penjejakan lokasi bersama secara masa nyata dalam persekitaran dinamik dan tidak dapat diramalkan, yang merupakan satu cabaran yang bermakna dan signifikan.

2. Inovasi

Inovasi teras kerja ini adalah cadangan dan pengesahan eksperimen bagi satu rangka kerja penentududukan koperasi bersepadu untuk telefon pintar dan robot menggunakan VLC. Sumbangan utama adalah:

1. Reka Bentuk Sistem: Sistem penentududukan koperasi VLC berketepatan tinggi yang boleh disesuaikan dengan keadaan pencahayaan dan postur kecondongan telefon pintar yang berbeza, menggabungkan pelbagai skema VLP.
2. Pelaksanaan Rangka Kerja: Satu rangka kerja yang dibina di mana lokasi masa nyata kedua-dua telefon pintar dan robot boleh diakses dan divisualkan pada antara muka telefon pintar.
3. Pengesahan Eksperimen: Fokus pada penilaian ketepatan pengenalpastian ID, ketepatan penentududukan, dan prestasi masa nyata untuk membuktikan keberkesanan skema ini.

3. Penerangan Demonstrasi

Sistem demonstrasi terdiri daripada dua bahagian utama: pemancar LED termodulasi dan terminal penerima kedudukan (telefon pintar/robot).

4. Inti Pati & Perspektif Penganalisis

5. Butiran Teknikal & Rumusan Matematik

Prinsip penentududukan teras selalunya melibatkan laterasi. Dengan mengandaikan kamera telefon pintar menyahkod isyarat dari $n$ LED dengan kedudukan diketahui $P_i = (x_i, y_i, z_i)$, dan mengukur kekuatan isyarat diterima (RSS) atau sudut ketibaan (AoA) untuk setiap satu, kedudukan peranti $P_u = (x_u, y_u, z_u)$ boleh dianggarkan.

Untuk laterasi berasaskan RSS (biasa dalam VLP), hubungan diberikan oleh hukum kuasa dua songsang: $$P_r = P_t \cdot \frac{A}{d^2} \cdot \cos(\theta)$$ di mana $P_r$ ialah kuasa diterima, $P_t$ ialah kuasa dihantar, $A$ ialah luas pengesan, $d$ ialah jarak, dan $\theta$ ialah sudut kejadian. Jarak $d_i$ ke LED ke-$i$ dianggarkan dari $P_r$. Kedudukan pengguna kemudian ditemui dengan menyelesaikan sistem persamaan: $$(x_u - x_i)^2 + (y_u - y_i)^2 + (z_u - z_i)^2 = d_i^2, \quad \text{untuk } i = 1, 2, ..., n$$ Ini biasanya memerlukan $n \ge 3$ untuk penetapan 2D dan $n \ge 4$ untuk 3D.

Modulasi OOK yang disebutkan menggunakan skema mudah di mana binari '1' diwakili oleh keadaan LED HIDUP dan '0' oleh keadaan MATI dalam slot masa tertentu, diselaraskan dengan pengatup gelongsor kamera.

6. Keputusan Eksperimen & Penerangan Carta

Rajah 1 yang dirujuk (Persekitaran eksperimen keseluruhan dan keputusan): Walaupun rajah tepat tidak disediakan dalam teks, berdasarkan penerangan, Rajah 1 berkemungkinan menggambarkan persediaan makmal. Ia akan menunjukkan skema atau foto bilik dengan empat panel LED dipasang di siling, setiap satu bertindak sebagai pemancar. Satu platform robot dan seseorang memegang telefon pintar ditunjukkan dalam ruang tersebut. Sisipan atau tindihan mungkin menggambarkan skrin telefon pintar yang memaparkan paparan peta masa nyata. Pada peta ini, ikon yang mewakili nod LED statik, robot bergerak, dan lokasi telefon pintar sendiri diplot, secara visual menunjukkan penentududukan koperasi sedang berfungsi. Keputusan yang tersirat oleh rajah adalah visualisasi serentak yang berjaya bagi pelbagai kedudukan ejen pada satu antara muka tunggal.

Teks menyatakan demonstrasi mengesahkan ketepatan tinggi dan prestasi masa nyata. Walaupun nilai ketepatan berangka khusus (contohnya, ralat dalam sentimeter) untuk rangka kerja koperasi khusus ini tidak disenaraikan, mereka merujuk kerja terdahulu yang mencapai ketepatan 2.5 cm untuk VLP robot sahaja, mencadangkan teknologi asas mampu mencapai ketepatan tinggi. Tuntutan masa nyata menunjukkan kadar kemas kini sistem mencukupi untuk menjejaki ejen bergerak tanpa kependaman yang dapat dilihat.

7. Rangka Kerja Analisis: Kajian Kes Bukan Kod

Senario: Pemungutan Pesanan Gudang dengan Pasukan Manusia-Robot.

Aplikasi Rangka Kerja:

1. Permulaan: Satu gudang dilengkapi dengan lampu LED di setiap lorong penyimpanan, setiap satu menyiarkan ID zon uniknya (contohnya, "Lorong-3-Bilik-5"). Satu robot pemungut dan seorang pekerja manusia dengan apl telefon pintar digunakan.
2. Penyetempatan Individu: Kamera robot dan telefon pintar pekerja secara bebas menyahkod isyarat LED untuk menentukan koordinat tepat $(x, y)$ mereka dalam peta gudang yang disimpan pada pelayan pusat.
3. Penyelarasan Koperasi: Pelayan pusat (atau rangkaian rakan ke rakan) menjalankan rangka kerja koperasi. Pekerja menerima senarai pungutan. Rangka kerja mengenal pasti bahawa item #1 berada 20 meter jauhnya di Lorong 2. Ia mengira bahawa robot kini lebih dekat dan tidak sibuk.
4. Tindakan & Kemas Kini: Sistem menghantar arahan kepada robot: "Navigasi ke Lorong 2, Bilik 4 dan tunggu." Serentak, ia membimbing pekerja manusia melalui skrin telefon pintar mereka: "Teruskan ke Lorong 5. Robot sedang mengambil item pertama anda." Paparan telefon pintar pekerja menunjukkan kedua-dua lokasi mereka sendiri dan ikon bergerak masa nyata robot menghampiri sasaran.
5. Penyerahan: Apabila robot tiba dengan item, telefon pekerja, mengetahui kedua-dua lokasi dengan tepat, memberi amaran kepada pekerja dan robot untuk memudahkan penyerahan yang lancar. Rangka kerja sentiasa mengemas kini semua kedudukan.

8. Prospek Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan

Aplikasi Jangka Pendek:

• Gudang & Kilang Pintar: Untuk penjejakan inventori masa nyata, penghalaan robot dinamik, dan zon kerjasama manusia-robot yang selamat.
• Muzium & Runcit: Menyediakan maklumat sedar konteks kepada telefon pintar pelawat berdasarkan lokasi tepat mereka berhampiran pameran atau produk.
• Hospital: Menjejaki peralatan perubatan mudah alih dan kakitangan secara masa nyata untuk logistik yang dioptimumkan.

Hala Tuju Penyelidikan Masa Depan:

• Gabungan Sensor: Mengintegrasikan VLP dengan data IMU (Unit Pengukuran Inersia) dari telefon pintar/robot dan cap jari WiFi/BLE untuk mengekalkan penentududukan semasa sekatan isyarat VLC, mencipta sistem hibrid yang teguh.
• Penyahkodan Dipertingkatkan AI: Menggunakan model pembelajaran mendalam (contohnya, Rangkaian Neural Konvolusional) untuk meningkatkan ketepatan penyahkodan ID LED di bawah keadaan cahaya mencabar, okulusi separa, atau dari imej kabur.
• Pemiawaian & Kebolehskalaan: Membangunkan protokol seluruh industri untuk isyarat penentududukan berasaskan VLC untuk memastikan kebolehoperasian antara LED dan peranti pengeluar berbeza, penting untuk penyebaran berskala besar.
• Integrasi 6G: Memandangkan penyelidikan 6G membayangkan integrasi komunikasi dan deria, VLP boleh menjadi sub-sistem asli untuk penentududukan dalaman berketepatan tinggi dalam rangkaian 6G masa depan, seperti yang diterokai dalam kertas putih dari Kumpulan Fokus ITU-T mengenai 6G.

9. Rujukan

1. Pengarang. "Kaedah penentududukan untuk robot berdasarkan sistem operasi robot." Nama Persidangan/Jurnal, Tahun. [Dirujuk dalam PDF]
2. Pengarang. "Kaedah penentududukan robot berdasarkan satu LED." Nama Persidangan/Jurnal, Tahun. [Dirujuk dalam PDF]
3. Pengarang. "Penentududukan robot digabungkan dengan SLAM menggunakan VLC." Nama Persidangan/Jurnal, Tahun. [Dirujuk dalam PDF]
4. Pengarang. "Kajian kebolehlaksanaan mengenai lokasi koperasi robot." Nama Persidangan/Jurnal, Tahun. [Dirujuk dalam PDF]
5. Zhou, B., et al. "Penentududukan Cahaya Nampak Berasaskan Telefon Pintar dengan Pampasan Kecondongan." IEEE Photonics Technology Letters, 2020.
6. Isola, P., et al. "Terjemahan Imej-ke-Imej dengan Rangkaian Adversari Bersyarat." Proceedings of CVPR, 2017. (Kertas CycleGAN, sebagai contoh teknik pemprosesan imej maju yang relevan untuk meningkatkan penyahkodan imej VLC).
7. "Interaksi & Kerjasama Manusia-Robot." IEEE Robotics & Automation Society. https://www.ieee-ras.org/human-robot-interaction-cooperation (Diakses: 2023).
8. "Kertas Putih mengenai Wawasan 6G." Kumpulan Fokus ITU-T mengenai Teknologi untuk Rangkaian 2030. https://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/6g (Diakses: 2023).
9. "Program 6G Flagship." Universiti Oulu. https://www.oulu.fi/6gflagship (Diakses: 2023).