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

1. Genel Bakış

Kapalı alan konumlandırma, duvarlar tarafından sinyal engellemesi nedeniyle önemli zorluklarla karşı karşıyadır; bu da GPS gibi geleneksel teknolojileri büyük hatalarla etkisiz kılar. Yaygın LED aydınlatma ve akıllı telefonlardaki yüksek çözünürlüklü CMOS sensörlerin birleşimi, Görünür Işık Konumlandırması'nın (VLP) gelişimini hızlandırmıştır. Bu sistem, tipik olarak Aç-Kapa Anahtarlaması (OOK) kullanarak LED'leri modüle etmek için bir Mikrodenetleyici Birimi (MCU) kullanarak tanımlayıcı (ID)-konum bilgisini modüle edilmiş bir sinyale kodlar. Alıcı terminal, CMOS sensörlerin rolling shutter etkisinden yararlanarak, LED'in açık-kapalı durumunu ışık ve koyu çizgiler olarak yakalar ve bu da Optik Kamera Haberleşmesi (OCC) için video kare hızını çok aşan veri hızlarına olanak tanır. Her LED'in Benzersiz Tanımlayıcısı (UID), bir veritabanındaki fiziksel bir konumla eşleştirilir ve bir cihazın bu çizgileri çözerek kendi konumunu belirlemesine izin verir.

Önceki çalışmalar akıllı telefonlar veya robotlar için ayrı ayrı yüksek konumlandırma doğruluğu sağlamış olsa da (örneğin, tek LED ve SLAM kullanan robotlar için 2.5 cm), depo lojistiği ve ticari hizmetler gibi senaryolar, insanlar (akıllı telefonlarla) ve robotlar arasında işbirlikçi konumlandırma gerektirir. Bu, dinamik, öngörülemeyen ortamlarda gerçek zamanlı, karşılıklı konum paylaşımı ve takibi gerektirir ve anlamlı ve önemli bir zorluk teşkil eder.

2. Yenilik

Bu çalışmanın temel yeniliği, VLC kullanarak akıllı telefonlar ve robotlar için birleşik bir işbirlikçi konumlandırma çerçevesinin önerilmesi ve deneysel olarak doğrulanmasıdır. Temel katkılar şunlardır:

1. Sistem Tasarımı: Farklı aydınlatma koşullarına ve akıllı telefon eğim duruşlarına uyarlanabilen, birden fazla VLP şemasını entegre eden yüksek doğruluklu bir VLC işbirlikçi konumlandırma sistemi.
2. Çerçeve Uygulaması: Hem akıllı telefonların hem de robotların gerçek zamanlı konumlarına akıllı telefon arayüzünde erişilebilen ve görselleştirilebilen bir çerçeve.
3. Deneysel Doğrulama: Şemanın etkinliğini kanıtlamak için ID tanıma doğruluğu, konumlandırma doğruluğu ve gerçek zamanlı performansın değerlendirilmesine odaklanılması.

3. Tanıtımın Açıklaması

Tanıtım sistemi iki ana bölümden oluşur: modüle edilmiş LED vericiler ve konum alıcı terminalleri (akıllı telefonlar/robotlar).

4. Temel Kavrayış & Analist Perspektifi

5. Teknik Detaylar & Matematiksel Formülasyon

Temel konumlandırma prensibi genellikle laterasyonu içerir. Akıllı telefon kamerasının, bilinen konumları $P_i = (x_i, y_i, z_i)$ olan $n$ LED'den sinyalleri çözdüğünü ve her biri için alınan sinyal gücünü (RSS) veya varış açısını (AoA) ölçtüğünü varsayarsak, cihazın konumu $P_u = (x_u, y_u, z_u)$ tahmin edilebilir.

RSS tabanlı laterasyon için (VLP'de yaygın), ilişki ters kare kanunu ile verilir: $$P_r = P_t \cdot \frac{A}{d^2} \cdot \cos(\theta)$$ Burada $P_r$ alınan güç, $P_t$ iletilen güç, $A$ dedektör alanı, $d$ mesafe ve $\theta$ geliş açısıdır. $i$-inci LED'e olan mesafe $d_i$, $P_r$'den tahmin edilir. Kullanıcının konumu daha sonra denklem sistemini çözerek bulunur: $$(x_u - x_i)^2 + (y_u - y_i)^2 + (z_u - z_i)^2 = d_i^2, \quad \text{for } i = 1, 2, ..., n$$ Bu tipik olarak 2D sabitleme için $n \ge 3$ ve 3D için $n \ge 4$ gerektirir.

Bahsedilen OOK modülasyonu, ikili '1'in LED AÇIK durumu ve '0'ın belirli bir zaman dilimi içinde KAPALI durumu ile temsil edildiği, kameranın rolling shutter'ı ile senkronize basit bir şema kullanır.

6. Deneysel Sonuçlar & Grafik Açıklaması

Referans Alınan Şekil 1 (Genel deneysel ortam ve sonuç): Metinde tam şekil sağlanmamış olsa da, açıklamaya dayanarak, Şekil 1 muhtemelen laboratuvar kurulumunu tasvir ediyor. Her biri bir verici görevi gören, tavana monte dört LED paneli olan bir odanın şematik veya fotoğrafını gösterecektir. Mekan içinde bir robot platformu ve akıllı telefon tutan bir kişi gösterilir. Bir ek veya kaplama muhtemelen akıllı telefonun ekranında gerçek zamanlı bir harita görünümü gösterir. Bu haritada, statik LED düğümlerini, hareket eden robotu ve akıllı telefonun kendi konumunu temsil eden simgeler çizilir ve işbirlikçi konumlandırmanın iş başında olduğunu görsel olarak gösterir. Şeklin ima ettiği sonuç, tek bir arayüzde birden fazla ajan konumunun başarılı, eşzamanlı görselleştirilmesidir.

Metin, tanıtımın yüksek doğruluğu ve gerçek zamanlı performansı doğruladığını belirtiyor. Bu özel işbirlikçi çerçeve için spesifik sayısal doğruluk değerleri (örn. santimetre cinsinden hata) listelenmemiş olsa da, sadece robot VLP için 2.5 cm doğruluk sağlayan önceki çalışmalara atıfta bulunuyorlar, bu da altta yatan teknolojinin yüksek hassasiyet kapasitesine sahip olduğunu gösteriyor. Gerçek zamanlı iddia, sistemin güncelleme hızının, algılanabilir bir gecikme olmadan hareket eden ajanları takip etmek için yeterli olduğunu gösterir.

7. Analiz Çerçevesi: Kod İçermeyen Bir Vaka Çalışması

Senaryo: İnsan-Robot Ekipleri ile Depo Sipariş Toplama.

Çerçeve Uygulaması:

1. Başlatma: Bir depo, her depolama koridorunda, her biri kendi benzersiz bölge ID'sini (örn., "Koridor-3-Raf-5") yayınlayan LED ışıklarla donatılmıştır. Bir toplama robotu ve bir akıllı telefon uygulamasına sahip bir insan işçi konuşlandırılır.
2. Bireysel Lokalizasyon: Robotun kamerası ve işçinin akıllı telefonu, merkezi bir sunucuda saklanan depo haritası içindeki kesin $(x, y)$ koordinatlarını belirlemek için LED sinyallerini bağımsız olarak çözer.
3. İşbirlikçi Koordinasyon: Merkezi sunucu (veya eşler arası bir ağ) işbirlikçi çerçeveyi çalıştırır. İşçi bir toplama listesi alır. Çerçeve, #1 numaralı öğenin Koridor 2'de 20 metre uzakta olduğunu belirler. Robotun şu anda daha yakın ve meşgul olmadığını hesaplar.
4. Eylem & Güncelleme: Sistem robota bir komut gönderir: "Koridor 2, Raf 4'e gidip bekle." Aynı zamanda, işçiyi akıllı telefon ekranı aracılığıyla yönlendirir: "Koridor 5'e ilerleyin. Robot ilk öğenizi getiriyor." İşçinin akıllı telefon ekranı hem kendi konumunu hem de hedefe yaklaşan robotun gerçek zamanlı hareket eden simgesini gösterir.
5. Devir Teslim: Robot öğeyle geldiğinde, her iki konumu da kesin olarak bilen işçinin telefonu, işçiyi ve robotu sorunsuz bir devir teslimi kolaylaştırmak için uyarır. Çerçeve tüm konumları sürekli günceller.

8. Uygulama Öngörüsü & Gelecek Yönelimler

Kısa Vadeli Uygulamalar:

• Akıllı Depolar & Fabrikalar: Gerçek zamanlı envanter takibi, dinamik robot yönlendirmesi ve güvenli insan-robot işbirliği bölgeleri için.
• Müzeler & Perakende: Ziyaretçilerin akıllı telefonlarına, sergi veya ürünlerin yakınındaki kesin konumlarına dayalı olarak bağlama duyarlı bilgi sağlamak.
• Hastaneler: Mobil tıbbi ekipman ve personeli optimize edilmiş lojistik için gerçek zamanlı takip etmek.

Gelecek Araştırma Yönelimleri:

• Sensör Füzyonu: VLP'yi akıllı telefonlardan/robotlardan gelen IMU (Ataletsel Ölçüm Birimi) verileri ve WiFi/BLE parmak izleriyle entegre ederek VLC sinyal engellemesi sırasında konumlandırmayı sürdürmek, sağlam bir hibrit sistem oluşturmak.
• Yapay Zeka ile Geliştirilmiş Çözümleme: Zorlu ışık koşullarında, kısmi engellemede veya bulanık görüntülerden LED ID çözümleme doğruluğunu iyileştirmek için derin öğrenme modellerini (örn., Evrişimsel Sinir Ağları) kullanmak.
• Standardizasyon & Ölçeklenebilirlik: Farklı üreticilerin LED'leri ve cihazları arasında birlikte çalışabilirliği sağlamak, büyük ölçekli dağıtım için çok önemli olan VLC tabanlı konumlandırma sinyalleri için endüstri çapında protokoller geliştirmek.
• 6G Entegrasyonu: 6G araştırmaları haberleşme ve algılamanın entegrasyonunu öngördüğü için, VLP, ITU-T 6G Odak Grubu beyaz kitaplarında araştırıldığı gibi, gelecekteki 6G ağları içinde yüksek hassasiyetli kapalı alan konumlandırma için yerel bir alt sistem haline gelebilir.

9. Referanslar

1. Yazar(lar). "Robot işletim sistemi tabanlı robotlar için bir konumlandırma yöntemi." Konferans/Dergi Adı, Yıl. [PDF'de referans verilmiştir]
2. Yazar(lar). "Tek bir LED tabanlı robot konumlandırma yöntemi." Konferans/Dergi Adı, Yıl. [PDF'de referans verilmiştir]
3. Yazar(lar). "VLC kullanarak SLAM ile birleştirilmiş robot konumlandırma." Konferans/Dergi Adı, Yıl. [PDF'de referans verilmiştir]
4. Yazar(lar). "Robotların işbirlikçi konumlandırması üzerine fizibilite çalışması." Konferans/Dergi Adı, Yıl. [PDF'de referans verilmiştir]
5. Zhou, B., vd. "Eğim Telafili Akıllı Telefon Tabanlı Görünür Işık Konumlandırması." IEEE Photonics Technology Letters, 2020.
6. Isola, P., vd. "Koşullu Çekişmeli Ağlarla Görüntüden Görüntüye Çeviri." CVPR Bildirileri, 2017. (VLC görüntü çözümlemesini geliştirmek için ilgili gelişmiş görüntü işleme tekniklerine bir örnek olarak CycleGAN makalesi).
7. "İnsan-Robot Etkileşimi & İşbirliği." IEEE Robotik & Otomasyon Topluluğu. https://www.ieee-ras.org/human-robot-interaction-cooperation (Erişim: 2023).
8. "6G Vizyonu Üzerine Beyaz Kitap." ITU-T Ağ 2030 Teknolojileri Odak Grubu. https://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/6g (Erişim: 2023).
9. "6G Flagship Programı." Oulu Üniversitesi. https://www.oulu.fi/6gflagship (Erişim: 2023).