Robot ve Akıllı Telefon için Görünür Işık İletişimi Tabanlı İşbirlikçi Konumlandırma Çerçevesi

İçindekiler

1. Genel Bakış

Bu makale, GPS gibi geleneksel teknolojilerin sinyal engellenmesi nedeniyle başarısız olduğu kapalı alan konumlandırma zorluğunu ele almaktadır. Görünür Işık İletişimi'nden (VLC) yararlanan işbirlikçi bir konumlandırma çerçevesi önermektedir. Sistem, tanımlayıcı (ID) ve konum verilerini iletmek için Aç-Kapa Anahtarlaması (OOK) ile modüle edilmiş LED ışıklar kullanır. Bir akıllı telefonun CMOS kamerası, rolling shutter (kayan perde) etkisinden yararlanarak bu ışık sinyallerini çizgiler halinde yakalar ve yüksek hızlı Optik Kamera İletişimi'ni (OCC) mümkün kılar. Bu çizgilerin kodunu çözerek cihaz, önceden haritalanmış fiziksel bir konumla bağlantılı Benzersiz Bir Tanımlayıcı (UID) alır ve böylece kendi konumunu belirler. Çerçeve, gerçek zamanlı, paylaşılan konum farkındalığının kritik olduğu depolar ve ticari hizmetler gibi insan-robot işbirliği gerektiren senaryolar için tasarlanmıştır.

2. Yenilik

Temel yenilik, akıllı telefonlar ve robotlar arasında işbirlikçi konumlandırma için birleşik bir VLC tabanlı sistem tasarımında yatmaktadır. Temel katkılar şunları içerir:

1. Çok Şemalı VLP Tasarımı: Sistem, farklı akıllı telefon eğim duruşlarını ve değişen aydınlatma koşullarını yönetmek için çeşitli Görünür Işık Konumlandırma (VLP) şemalarını içerir, pratik sağlamlığı artırır.
2. Entegre İşbirlikçi Çerçeve: Hem akıllı telefon hem de robot konumlarının elde edildiği ve akıllı telefon arayüzünde paylaşıldığı, karşılıklı farkındalığı sağlayan gerçek zamanlı bir platform kurar.
3. Deneysel Doğrulama: Çalışma, temel performans metriklerine odaklanır ve bunları deneysel olarak doğrular: ID tanımlama doğruluğu, konumlandırma doğruluğu ve gerçek zamanlı çalışma yeteneği.

3. Tanıtım Açıklaması

Tanıtım sistemi, verici ve alıcı bileşenleri olarak ikiye ayrılmıştır.

3.1 Sistem Mimarisi

Mimari, modüle edilmiş konum verilerini yayınlayan, bir Mikrodenetleyici Birimi (MCU) tarafından kontrol edilen LED vericilerden oluşur. Alıcılar, kameralarla donatılmış akıllı telefonlar (insan takibi için) ve robotlardır. Akıllı telefon, LED'lerden gelen VLC verilerini kendi konumlandırması için işleyen ve robot konum verilerini (potansiyel olarak WiFi/BLE gibi diğer yollarla) alarak birleşik, işbirlikçi bir harita görüntüleyen merkezi bir göbek görevi görür.

3.2 Deneysel Kurulum

Metinde belirtildiği gibi (Şekil 1), kurulum düz plakalar üzerine monte edilmiş dört LED verici içerir. Ölçeklenebilir bir kontrol devre birimi LED'leri yönetir. Ortam, hem bir robotun hem de akıllı telefonlu bir insanın çalıştığı tipik bir kapalı alanı simüle etmek üzere tasarlanmıştır.

4. Teknik Detaylar ve Matematiksel Formülasyon

Temel teknoloji, OOK modülasyonuna ve rolling shutter etkisine dayanır. Yüksek frekansta modüle edilen LED'in açık/kapalı durumu, bir CMOS sensör tarafından tekdüze parlak/karanlık bir görüntü olarak değil, görüntü boyunca değişen karanlık ve parlak bantlar (çizgiler) olarak yakalanır. Bu çizgilerin deseni dijital verileri (UID'yi) kodlar.

Konum Tahmini: UID'nin kodu çözüldüğünde, önceden oluşturulmuş bir veritabanında yapılan bir arama, LED'in dünya koordinatlarını $(X_{LED}, Y_{LED}, Z_{LED})$ sağlar. Kamera geometrisi (iğne deliği modeli) ve LED görüntüsünün tespit edilen piksel koordinatları $(u, v)$ kullanılarak, cihazın LED'e göre konumu tahmin edilebilir. Bilinen LED yüksekliği $H$ ile basitleştirilmiş bir 2D durum için, kameranın eğim açısı $\theta$ ve odak uzaklığı $f$ biliniyorsa veya kalibre edilmişse, kameradan LED'in dikey izdüşümüne olan $d$ mesafesi yaklaşık olarak şu şekilde hesaplanabilir:

$ d \approx \frac{H}{\tan(\theta + \arctan(\frac{v - v_0}{f}))} $

Burada $(u_0, v_0)$ ana noktadır. Birden fazla LED gözlemi, daha doğru 2D/3D konumlandırma için üçgenleme yapmayı sağlar.

5. Deneysel Sonuçlar ve Grafik Açıklaması

Makale, çerçevenin fizibilitesinin, yüksek doğruluğunun ve gerçek zamanlı performansının deneysel sistem temelinde gösterildiğini belirtmektedir. Sağlanan alıntıda spesifik sayısal sonuçlar detaylandırılmamış olsa da, yüksek doğruluğa ulaşıldığına (örneğin, ilgili yalnızca robot çalışmasında [2,3] 2.5 cm) atıfta bulunmaktadır.

İma Edilen Grafikler/Şekiller:

• Şekil 1: Genel Deneysel Ortam ve Sonuç: Muhtemelen dört LED paneli, bir robot ve akıllı telefonlu bir kişi ile fiziksel kurulumu gösterir. Her iki varlığın gerçek zamanlı konumlarını bir harita üzerinde gösteren akıllı telefon ekranının şematik bir görüntüsü veya ekran görüntüsü temel "sonuç" olacaktır.
• Doğruluk Değerlendirme Grafikleri: Tipik çizimler, statik ve dinamik testler için konumlandırma hatasının Kümülatif Dağılım Fonksiyonu'nu (CDF) ve önerilen yöntemi bir temel çizgiyle karşılaştırmayı içerir.
• Gerçek Zamanlı Performans Metrikleri: Farklı koşullar altında gecikmeyi (görüntü yakalamadan konum görüntülemeye kadar geçen süre) gösteren bir grafik.

6. Analiz Çerçevesi: Örnek Vaka

Senaryo: İnsan-Robot Ekibi ile Depo Sipariş Toplama.
Adım 1 (Haritalama): Benzersiz UID'lere sahip LED'ler depo tavanındaki bilinen konumlara kurulur. Bir harita veritabanı her UID'yi $(X, Y, Z)$ koordinatlarına bağlar.
Adım 2 (Robot Konumlandırması): Robotun yukarı bakan kamerası LED çizgilerini yakalar, UID'lerin kodunu çözer ve geometrik algoritmalar kullanarak kesin konumunu hesaplar. Envanter kutularına doğru ilerler.
Adım 3 (İnsan Çalışan Konumlandırması): Bir toplayıcının akıllı telefon kamerası (potansiyel olarak eğik) da LED sinyallerini yakalar. Sistemin çok şemalı VLP'si eğimi telafi eder, UID'nin kodunu çözer ve çalışanın konumunu belirler.
Adım 4 (İşbirliği): Robot ve akıllı telefon koordinatlarını yerel bir ağ üzerinden değiş tokuş eder. Akıllı telefon uygulaması her iki konumu da görüntüler. Robot, toplanan bir öğeyi teslim etmek için çalışanın konumuna gidebilir veya sistem, çalışan robotun yoluna çok yakınsa uyarı verebilir.
Sonuç: Zayıf veya yoğun RF sinyallerine güvenmeden artan güvenlik, verimlilik ve koordinasyon.

7. Uygulama Öngörüsü ve Gelecek Yönelimler

Kısa Vadeli Uygulamalar:

• Akıllı Depolar ve Fabrikalar: Lojistikte envanter robotları, AGV'ler ve çalışanlar için.
• Sağlık Hizmetleri: Hastanelerde mobil tıbbi ekipman ve personel takibi.
• Perakende: Büyük mağazalarda müşteri navigasyonu ve hizmet robotlarıyla etkileşim.
• Müzeler ve Havalimanları: Ziyaretçiler için kesin kapalı alan navigasyonu sağlama.

Gelecek Araştırma Yönelimleri:

1. SLAM ile Entegrasyon: Dinamik ortamlarda sağlam, sapmasız navigasyon için VLC tabanlı mutlak konumlandırmanın robotun SLAM'i ile ([2,3]'te ima edildiği gibi) derin entegrasyonu.
2. Yapay Zeka Geliştirmeli Sinyal İşleme: Aşırı koşullar altında (hareket bulanıklığı, kısmi engelleme, diğer ışık kaynaklarından girişim) VLC sinyallerinin kodunu çözmek için derin öğrenme kullanımı.
3. Standardizasyon ve Birlikte Çalışabilirlik: Geniş ölçekli dağıtımı mümkün kılmak için VLC konumlandırma sinyalleri için ortak protokoller geliştirme, IEEE 802.15.7r1 görev grubunun çabalarına benzer şekilde.
4. Enerji Verimli Tasarımlar: Sürekli kamera kullanımından kaynaklanan pil tüketimini en aza indirmek için akıllı telefon tarafındaki işleme algoritmalarını optimize etme.
5. Heterojen Sensör Füzyonu: Hataya dayanıklı, yüksek kullanılabilirlikli konumlandırma sistemleri için VLC'yi UWB, WiFi RTT ve ataletsel sensörlerle birleştirme.

8. Referanslar

1. [1] Yazar(lar). "Robot işletim sistemi tabanlı robotlar için bir konumlandırma yöntemi." Konferans/Dergi, Yıl.
2. [2] Yazar(lar). "Tek bir LED tabanlı robot konumlandırma yöntemi." Konferans/Dergi, Yıl.
3. [3] Yazar(lar). "[İlgili çalışma] SLAM ile birleştirilmiş." Konferans/Dergi, Yıl.
4. [4] Yazar(lar). "Robotların işbirlikçi konumlandırması üzerine." Konferans/Dergi, Yıl.
5. [5-7] Yazar(lar). "Farklı aydınlatma/eğim durumları için VLP şemaları." Konferans/Dergi, Yıl.
6. IEEE Standard for Local and metropolitan area networks--Part 15.7: Short-Range Optical Wireless Communications. IEEE Std 802.15.7-2018.
7. Gu, Y., Lo, A., & Niemegeers, I. (2009). A survey of indoor positioning systems for wireless personal networks. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
8. Zhuang, Y., et al. (2018). A survey of positioning systems using visible LED lights. IEEE Communications Surveys & Tutorials.

9. Özgün Analiz ve Uzman Yorumu