Kerangka Penentududukan Koperatif untuk Robot dan Telefon Pintar Berasaskan Komunikasi Cahaya Nampak

1. Gambaran Keseluruhan

Kertas kerja ini menangani cabaran kritikal penentududukan dalaman di mana sistem tradisional seperti GPS gagal disebabkan sekatan isyarat. Ia memanfaatkan penyebaran lampu LED dan sensor CMOS beresolusi tinggi dalam telefon pintar dan robot. Sistem yang dicadangkan menggunakan Penentududukan Cahaya Nampak (VLP), di mana pemancar LED memodulasi cahaya mereka (menggunakan On-Off Keying - OOK) untuk menanamkan data pengenal unik (UID) dan kedudukan. Terminal penerima (kamera telefon pintar atau sensor penglihatan robot) menangkap perubahan cahaya frekuensi tinggi ini melalui kesan rolling shutter, satu fenomena yang didokumenkan dengan baik dalam penyelidikan komunikasi kamera optik (OCC). Ini membolehkan kadar penghantaran data melebihi kadar bingkai video. Dengan menyahkod corak cahaya yang ditangkap ("jalur") untuk mendapatkan UID dan merujuk silangnya dengan pangkalan data peta yang telah disimpan terlebih dahulu, peranti dapat menentukan kedudukannya sendiri dengan ketepatan tinggi. Kertas kerja ini memposisikan teknologi ini sebagai pemangkin utama untuk kerjasama manusia-robot dalam persekitaran dinamik seperti gudang dan perkhidmatan komersial, di mana kesedaran situasi masa nyata dan dikongsi adalah sangat penting.

2. Inovasi

Inovasi teras terletak pada kerangka koperatif itu sendiri. Walaupun VLP untuk peranti tunggal telah diterokai, kerja ini menyepadukan penentududukan untuk kedua-dua telefon pintar dan robot ke dalam satu sistem bersepadu. Sumbangan utama termasuk:

1. Reka Bentuk Sistem: Sistem penentududukan koperatif berasaskan VLC yang disesuaikan untuk cabaran praktikal penggunaan telefon pintar (contohnya, kecondongan peranti) dan navigasi robot, menggunakan pelbagai skema VLP untuk keteguhan.
2. Pelaksanaan Kerangka: Kerangka berfungsi di mana kedudukan kedua-dua robot dan telefon pintar diperoleh dan dikongsi secara masa nyata, divisualisasikan pada antara muka telefon pintar.
3. Pengesahan Eksperimen: Fokus kepada pengesahan empirikal ketepatan pengenalpastian ID, ketepatan penentududukan, dan prestasi masa nyata.

3. Penerangan Demonstrasi

Sistem demonstrasi dibahagikan kepada pemancar dan penerima.

4. Butiran Teknikal & Formulasi Matematik

Sistem ini bergantung pada prinsip asas OCC dan penentududukan geometri.

1. Modulasi OOK & Kesan Rolling Shutter:
LED menghantar jujukan binari. '1' diwakili oleh LED HIDUP, dan '0' oleh MATI (atau sebaliknya). Rolling shutter kamera telefon pintar mendedahkan barisan sensor yang berbeza pada masa yang sedikit berbeza. Apabila menangkap LED yang berkelip dengan pantas, ini menghasilkan jalur terang dan gelap berselang-seli merentasi imej. Corak jalur ini sepadan secara langsung dengan jujukan bit yang dihantar. Kadar data $R_{data}$ dihadkan oleh kadar pensampelan rolling shutter, bukan kadar bingkai $FPS$: $R_{data} \approx N_{rows} \times F_{rs}$, di mana $N_{rows}$ ialah bilangan baris sensor dan $F_{rs}$ ialah frekuensi pengimbasan baris.

2. Anggaran Kedudukan:
Setelah kedudukan 3D bagi $n$ LED diperoleh daripada pangkalan data ($\mathbf{P}_{LED,i} = [x_i, y_i, z_i]^T$), dan unjuran 2D mereka yang sepadan pada satah imej ditemui ($\mathbf{p}_i = [u_i, v_i]^T$), pose 6-DOF (kedudukan $\mathbf{t}$ dan orientasi $\mathbf{R}$) kamera boleh dianggarkan dengan menyelesaikan masalah Perspective-n-Point (PnP): $$ s_i \begin{bmatrix} u_i \\ v_i \\ 1 \end{bmatrix} = \mathbf{K} [\mathbf{R} | \mathbf{t}] \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ z_i \\ 1 \end{bmatrix} $$ di mana $s_i$ ialah faktor penskalaan, dan $\mathbf{K}$ ialah matriks intrinsik kamera. Untuk $n \geq 3$, ini boleh diselesaikan menggunakan algoritma seperti EPnP atau kaedah lelaran. Kedudukan robot ialah $\mathbf{t}$.

5. Keputusan Eksperimen & Penerangan Carta

Kertas kerja ini mendakwa demonstrasi mengesahkan ketepatan tinggi dan prestasi masa nyata. Walaupun keputusan berangka khusus tidak diperincikan dalam petikan yang diberikan, kita boleh membuat inferens tentang sifat keputusan berdasarkan kerja terdahulu yang dirujuk dan penerangan sistem.

Metrik Prestasi Inferens:

• Ketepatan Penentududukan: Merujuk [2,3], yang mencapai ketepatan ~2.5 cm untuk penentududukan robot menggunakan satu LED digabungkan dengan SLAM, sistem koperatif ini kemungkinan mensasarkan ketepatan peringkat sentimeter. Ketepatan adalah fungsi ketumpatan LED, resolusi kamera, dan kalibrasi.
• Kadar/Ketepatan Pengenalpastian ID: Metrik kritikal untuk kebolehpercayaan sistem. Fokus kertas kerja terhadap ini mencadangkan eksperimen mengukur kadar ralat bit (BER) atau kadar penyahkodan berjaya di bawah pelbagai keadaan (jarak, sudut, cahaya ambien).
• Kependaman Masa Nyata: Kependaman hujung ke hujung dari penangkapan imej ke paparan kedudukan pada telefon pintar. Ini termasuk pemprosesan imej, penyahkodan, carian pangkalan data, dan pengiraan pose. Untuk kerjasama yang berkesan, ini kemungkinan perlu di bawah 100ms.

Penerangan Carta (Rajah 1):
Rajah 1 mungkin menunjukkan persekitaran eksperimen keseluruhan. Ia biasanya akan termasuk:

1. Gambarajah atau foto kawasan ujian dengan empat pemancar LED diletakkan pada koordinat yang diketahui di siling atau dinding.
2. Platform robot (contohnya, robot pacuan pembeza atau omnidirectional) yang dilengkapi dengan kamera menghadap ke atas.
3. Seorang pengguna memegang telefon pintar, dengan kameranya juga dihalakan ke arah LED.
4. Sebuah sisipan atau panel berasingan yang menunjukkan paparan antara muka telefon pintar, memvisualisasikan peta dengan ikon mewakili kedudukan masa nyata kedua-dua robot dan telefon pintar itu sendiri.

6. Kerangka Analisis: Kajian Kes Bukan Kod

Skenario: Pemungutan Pesanan Gudang dengan Pasukan Manusia-Robot.
Objektif: Sebuah robot mengangkut troli ke stesen pemungutan di mana seorang pekerja manusia memasang item. Kedua-duanya memerlukan data lokasi yang tepat dan dikongsi untuk pertemuan yang cekap dan pengelakan halangan.

Aplikasi Kerangka:

1. Persediaan Infrastruktur: Siling gudang dipasang dengan grid lampu LED yang mampu VLP, setiap satu diprogramkan dengan UID dan koordinat gudang yang tepat (contohnya, Lorong 3, Teluk 5, Ketinggian 4m).
2. Penyetempatan Robot: Kamera yang dipasang di atas robot sentiasa melihat berbilang LED. Ia menyahkod ID mereka, mendapatkan kedudukan 3D mereka daripada peta tempatan atau berasaskan awan, dan menggunakan PnP untuk mengira pose (x, y, theta) sendiri di lantai gudang dengan ketepatan ~5cm.
3. Penyetempatan Pekerja: Telefon pintar pekerja (dalam sarung yang dipasang di dada untuk orientasi yang konsisten) melakukan proses VLP yang sama. Pose-nya dikira, tetapi juga dikongsi melalui Wi-Fi kepada sistem pusat dan robot.
4. Logik Koperatif:
   • Pengurus tugas pusat memberikan destinasi kepada robot: lokasi semasa pekerja.
   • Robot merancang laluan, menggunakan lokasi sendiri dan lokasi pekerja yang dikemas kini secara dinamik.
   • Pada skrin telefon pintar pekerja, lapisan AR menunjukkan kedudukan langsung robot dan anggaran masa ketibaan.
   • Jika pekerja bergerak, matlamat robot dikemas kini secara masa nyata, membolehkan perancangan semula yang dinamik.
5. Hasil: Mengurangkan masa carian, menghapuskan koordinasi lisan, mengoptimumkan laluan, dan meningkatkan keselamatan melalui kesedaran bersama.

7. Inti Pati & Perspektif Penganalisis

Inti Pati: Kertas kerja ini bukan tentang mencipta algoritma penentududukan baru; ia adalah permainan integrasi sistem yang pragmatik. Nilai sebenar adalah dalam menggabungkan dua trend matang—kamera telefon pintar yang ada di mana-mana dan ekosistem sistem operasi robot (ROS)—dengan infrastruktur LED untuk menyelesaikan masalah koordinasi "meter terakhir" dalam automasi. Ia menggunakan semula saluran komunikasi (cahaya) untuk kegunaan dwi sebagai pancar penentududukan berketepatan tinggi, satu konsep yang menggema prinsip gabungan sensor yang dilihat dalam sistem SLAM maju tetapi dengan kos yang berpotensi lebih rendah dan kawalan infrastruktur yang lebih tinggi.

Aliran Logik: Hujah adalah kukuh: GPS gagal dalam rumah → VLP menawarkan alternatif yang boleh dilaksanakan dan berketepatan tinggi → kerja terdahulu menunjukkan kejayaan pada platform individu → oleh itu, menyepadukan ini ke dalam kerangka koperatif membuka kunci aplikasi kerjasama baru. Aliran dari teknologi komponen (OOK, rolling shutter) ke subsistem (VLP pada telefon) ke sistem bersepadu (kerangka penentududukan dikongsi) adalah jelas dan logik.

Kekuatan & Kelemahan:
Kekuatan: 1) Kegunaan Dwi yang Elegan: Memanfaatkan pencahayaan dan sensor sedia ada meminimumkan kos perkakasan. 2) Potensi Ketepatan Tinggi: Kaedah berasaskan visual boleh mengatasi sistem berasaskan RF (Wi-Fi/Bluetooth) dalam persekitaran terkawal. 3) Privasi & Keselamatan: Secara semula jadi tempatan dan garis penglihatan, tidak seperti penjejakan RF yang meresap.
Kelemahan Signifikan: 1) Penjara Garis Penglihatan (LoS): Ini adalah tumit Achilles. Sebarang halangan—tangan yang diangkat, palet, badan robot sendiri—memutuskan penentududukan. Dakwaan mengatasi "situasi pencahayaan berbeza" [5-7] kemungkinan menangani bunyi bising cahaya ambien, bukan NLoS. Ini amat menghadkan keteguhan dalam gudang yang berselerak dan dinamik. 2) Kebergantungan Infrastruktur: Memerlukan grid LED yang padat, dikalibrasi, dan dimodulasi. Mengubahsuai kemudahan sedia ada bukan perkara remeh. 3) Persoalan Kebolehskalaan: Bagaimana sistem mengendalikan berpuluh-puluh robot dan pekerja? Potensi gangguan dan kesesakan carian pangkalan data tidak ditangani.

Wawasan Boleh Tindak:

1. Hibridkan atau Mati: Untuk kebolehgunaan dunia sebenar, sistem VLP ini mesti menjadi komponen dalam timbunan penyetempatan hibrid. Ia harus digabungkan dengan odometri roda, IMU, dan mungkin jalur ultra lebar (UWB) untuk ketahanan NLoS sementara, serupa dengan bagaimana SLAM Cartographer Google menggabungkan data lidar dan IMU. Kerangka harus direka dengan gabungan sensor sebagai keutamaan utama.
2. Fokus pada Protokol Jabat Tangan: Kebaharuan kertas kerja ini adalah penentududukan "koperatif". R&D yang paling kritikal harus pada protokol komunikasi antara agen—bukan hanya berkongsi koordinat, tetapi berkongsi selang keyakinan, niat, dan menyelesaikan kekaburan secara koperatif apabila satu agen kehilangan LoS.
3. Penanda Aras Terhadap Keadaan Seni: Penulis mesti membandingkan ketepatan, kependaman, dan kos sistem mereka secara ketat terhadap sistem berasaskan UWB (seperti ekosistem Pozyx atau AirTag Apple) dan sistem penanda fidusial berasaskan kamera (seperti AprilTags). Proposisi nilai memerlukan definisi yang lebih tajam.

8. Prospek Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan

Aplikasi Jangka Pendek (3-5 tahun):

• Pergudangan & Logistik Pintar: Seperti yang digariskan dalam kajian kes, untuk dok yang tepat, pemungutan koperatif, dan pengurusan inventori di mana robot dan manusia berkongsi ruang.
• Sel Pembuatan Maju: Membimbing robot koperatif (cobot) untuk menyerahkan bahagian kepada juruteknik di lokasi tepat pada barisan pemasangan.
• Runcit & Muzium Interaktif: Menyediakan maklumat sedar konteks pada telefon pintar berdasarkan lokasi tepat di bawah pencahayaan pameran tertentu, dan membimbing robot perkhidmatan untuk membantu pelawat.
• Kemudahan Bantuan Hidup: Menjejaki lokasi penghuni (dengan persetujuan) dan membimbing robot bantuan kepada mereka, sambil memastikan privasi melalui pemprosesan setempat.

Hala Tuju Penyelidikan & Pembangunan Masa Depan:

1. NLoS dan Keteguhan: Penyelidikan ke arah menggunakan corak cahaya pantulan atau menggabungkan VLP dengan modaliti sensor lain (akustik, terma) untuk membuat inferens kedudukan semasa sekatan LoS singkat.
2. Pemiawaian & Kebolehoperasian: Membangunkan piawaian terbuka untuk skema modulasi LED VLP dan format data, serupa dengan piawaian IEEE 802.15.7r1 untuk VLC, untuk membolehkan ekosistem pelbagai vendor.
3. Pemprosesan Dipertingkatkan AI: Menggunakan pembelajaran mendalam untuk penyahkodan ID yang teguh di bawah variasi pencahayaan melampau, kabur gerakan, atau okulasi separa, melangkaui saluran penglihatan komputer tradisional.
4. Integrasi dengan Kembar Digital: Data kedudukan masa nyata semua agen menjadi suapan sempurna untuk kembar digital langsung kemudahan, membolehkan simulasi, pengoptimuman, dan analitik ramalan.
5. Protokol Cekap Tenaga: Mereka bentuk protokol untuk telefon pintar melaksanakan VLP dengan penggunaan bateri minimum, mungkin menggunakan pemproses bersama kuasa rendah atau pengimbasan berselang.

9. Rujukan

1. [Pengarang]. (Tahun). Tajuk kaedah penentududukan untuk robot berasaskan ROS. Nama Persidangan/Jurnal. (Dirujuk dalam PDF sebagai [1])
2. [Pengarang]. (Tahun). Tajuk kaedah penentududukan robot berasaskan satu LED. Nama Persidangan/Jurnal. (Dirujuk dalam PDF sebagai [2])
3. [Pengarang]. (Tahun). Tajuk kertas kerja menggabungkan penentududukan satu LED dengan SLAM. Nama Persidangan/Jurnal. (Dirujuk dalam PDF sebagai [3])
4. [Pengarang]. (Tahun). Tajuk kerja yang menunjukkan lokasi robot koperatif yang boleh dilaksanakan. Nama Persidangan/Jurnal. (Dirujuk dalam PDF sebagai [4])
5. Zhou, B., et al. (Tahun). Skema VLP Berketepatan Tinggi untuk Telefon Pintar. IEEE Transactions on Mobile Computing. (Contoh literatur skema VLP)
6. Piawaian IEEE untuk Rangkaian Kawasan Setempat dan Metropolitan–Bahagian 15.7: Komunikasi Wayarles Optik Jarak Pendek. (2018). IEEE Std 802.15.7-2018. (Piawaian berwibawa untuk VLC)
7. Grisetti, G., Stachniss, C., & Burgard, W. (2007). Teknik Diperbaiki untuk Pemetaan Grid Dengan Penapis Zarah Rao-Blackwellized. IEEE Transactions on Robotics. (Rujukan asas SLAM yang relevan untuk konteks penentududukan robot)
8. Apple Inc. (2021). Penemuan Ketepatan untuk AirTag. [Laman Web]. (Contoh sistem penentududukan UWB komersial sebagai penanda aras kompetitif)
9. Olson, E. (2011). AprilTag: Sistem fidusial visual yang teguh dan fleksibel. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). (Sistem berasaskan penanda alternatif yang digunakan secara meluas)