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Passive Multi-Target Visible Light Positioning Based on Multi-Camera Joint Optimization
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PRE
AI
DOI：10.1109/LCOMM.2025.3598352.png)
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摘要
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基于摄像头的可见光定位（VLP）已作为一种有前景的室内定位技术出现。然而，现有算法对专用照明基础设施和目标摄像头的需求可能限制其可扩展性并增加部署成本。为解决这些局限性，本文提出了一种基于多摄像头联合优化（MCJO）的被动VLP算法。在所考虑的系统中，多个预校准的天花板安装摄像头持续捕获带有未调制点光源的目标图像，并可在服务器上同时定位这些目标。具体而言，MCJO包含两个阶段：它首先通过多视角投影射线利用线性最小二乘（LLS）估计目标位置；然后通过非线性联合优化精化这些位置以最小化重投影误差。仿真结果表明，MCJO可实现毫米级精度，相较于基于LLS的最新算法提升了19%。实验结果进一步表明，MCJO的平均定位误差低至5.63 mm。
Keyword:
Camera
nonlinear optimization
passive positioning
visible light positioning (VLP)
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
引用论文
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