Algoritmy určování polohy pomocí komunikace ve viditelném světle

Abstract

Cílem této práce je návrh metod pro určování polohy pomocí komunikace ve viditelném světle. Důraz je kladen zejména na jejich využití ve vnitřních prostorech. Nejprve je vysvětleno z jakého důvodu je důležité se určováním polohy v budovách zabývat a jaké výhody technologie viditelného světla nabízí. Následně je představen systém skládající se z vysílačů, přijímače a přesně definovaného měřícího prostředí, v němž je systém testován. Na základě tohoto systému jsou navrženy a implementovány dvě metody určování polohy pomocí komunikace ve viditelném světle. Obě z představených metod určují polohu v jedné konkrétní výšce nad zemí, tedy pouze v 2D prostoru. První z nich využívá strojové učení, konkrétně algoritmus K-Nearest Neighbors. Tato metoda určuje polohu v diskrétních bodech a dosahuje přesnosti 25 cm s více než 99% úspěšností. Druhá z metod je založená na triangulaci a k určení polohy volí analytický přístup. Poloha je určována spojitě a je dosaženo průměrné chyby 6.27 cm. Na závěr jsou shrnuty slabiny implementovaných metod, kterými by se mohly zabývat navazující práce.

The aim of this thesis is to propose positioning methods which use visible light communication. The emphasis is mainly on their use in indoor environments. First, it is explained why it is important to deal with positioning in buildings and what advantages does visible light positioning offer. Then, a system consisting of transmitters, a receiver and a well-defined measurement environment in which the system is tested is presented. Based on this system, two visible light positioning methods are proposed and implemented. Both of them determine the position at one specific height above the ground, which means only in 2D space. The first one uses machine learning, specifically the K-Nearest Neighbors algorithm. It determines the receiver's location at discrete points and achieves an accuracy of 25 cm with more than 99% success rate. The second method is based on triangulation and chooses an analytical approach to estimate the position. The position is determined continuously and an average error of 6.27 cm is achieved. Finally, the problems of the implemented methods, which could be addressed in follow-up work, are summarized.