基于无线光的非视距定位方法、装置、设备及介质

本技术涉及光学定位，特别涉及一种基于无线光的非视距定位方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、复杂遮挡环境下的目标感知与空间定位在光学定位领域具有重要应用背景。相关技术通常采用基于直射光传播路径或接收信号强度衰减模型的方法进行光学定位，以实现发射端位置估计。

2、然而，基于直射光传播路径的方法在存在障碍物遮挡的情况下易被阻断而失效；基于信号强度衰减模型的方法难以准确表征多次散射传播特性，导致非视距环境下定位精度较低。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于无线光的非视距定位方法、装置、设备及介质，以解决相关技术在非视距环境下直射路径易失效，定位精度低等问题。

2、本技术第一方面实施例提供一种基于无线光的非视距定位方法，包括以下步骤：测量接收端在不同入射角方向的光信号强度；根据不同入射角方向的光信号强度生成接收端的能量角度分布图，根据能量角度分布图生成接收端的实际能量热力图；根据实际能量热力图定位发射端与接收端的相对位置与相对距离。

3、可选地，在本技术的一个实施例中，根据实际能量热力图定位发射端与接收端的相对位置与相对距离，包括：将实际能量热力图输入预先训练完成的机器学习模型，通过机器学习模型输出发射端相对于接收端的相对位置与距离信息，机器学习模型通过遮挡条件下与无遮挡条件下能量分布之间的映射关系，恢复遮挡条件下的实际能量热力图，通过恢复后的实际能量热力图定位发射端相对于接收端的相对位置与距离信息。

4、可选地，在本技术的一个实施例中，在将实际能量热力图输入预先训练完成的机器学习模型之前，还包括：在光子传播仿真过程中同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图；根据接收端在无遮挡条件下仿真的能量角度分布图生成目标能量热力图，根据接收端在遮挡条件下仿真的能量角度分布图生成遮挡能量热力图；根据每个遮挡能量热力图生成训练样本，将对应目标热力图作为训练样本的真值标签，根据训练样本和真值标签生成训练样本对；利用训练样本对训练机器学习模型，以使得机器学习模型学习遮挡条件下与无遮挡条件下能量分布之间的映射关系。

5、可选地，在本技术的一个实施例中，在光子传播仿真过程中同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图，包括：记录发射端生成一组光子中每个光子在传播过程中的完整飞行轨迹信息，其中，完整飞行轨迹信息包括散射位置、传播方向及能量衰减信息；在完成光子传播轨迹仿真后，通过对已生成的完整飞行轨迹信息进行遍历计算，同时评估多个不同位置接收端的光子接收情况，以得到同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图；通过改变接收端位置生成不同场景下的能量角度分布图。

6、可选地，在本技术的一个实施例中，同时评估多个不同位置接收端的光子接收情况，以得到同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图，包括：根据每个位置接收端的光子接收情况确定光子到达接收端时的入射方向；根据光子到达接收端时的入射方向对接收光子进行角度统计，根据接收光子的角度统计结果生成对应位置接收端的能量角度分布图。

7、可选地，在本技术的一个实施例中，在根据实际能量热力图定位发射端与接收端的相对位置与距离信息之后，还包括：获取发射端相与其他接收端的相对位置与距离信息；获取多个接收端之间几何关系，根据几何关系、发射端与多个相对于接收端的相对位置与距离信息计算发射端的空间位置。

8、可选地，在本技术的一个实施例中，接收端上部署有光探测器阵列和机械扫描结构的至少一个，通过光探测器阵列和机械扫描结构的至少一个，测量接收端在不同入射角方向的光信号强度。

9、本技术第二方面实施例提供一种基于无线光的非视距定位方法装置，包括：测量模块，用于测量接收端在不同入射角方向的光信号强度；生成模块，用于根据不同入射角方向的光信号强度生成接收端的能量角度分布图，根据能量角度分布图生成接收端的实际能量热力图；定位模块，用于根据实际能量热力图定位发射端与接收端的相对位置与相对距离。

10、可选地，在本技术的一个实施例中，定位模块进一步用于将实际能量热力图输入预先训练完成的机器学习模型，通过机器学习模型输出发射端相对于接收端的相对位置与距离信息，机器学习模型通过遮挡条件下与无遮挡条件下能量分布之间的映射关系，恢复遮挡条件下的实际能量热力图，通过恢复后的实际能量热力图定位发射端相对于接收端的相对位置与距离信息。

11、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：在将实际能量热力图输入预先训练完成的机器学习模型之前，训练模块用于在光子传播仿真过程中同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图；根据接收端在无遮挡条件下仿真的能量角度分布图生成目标能量热力图，根据接收端在遮挡条件下仿真的能量角度分布图生成遮挡能量热力图；根据每个遮挡能量热力图生成训练样本，将对应目标热力图作为训练样本的真值标签，根据训练样本和真值标签生成训练样本对；利用训练样本对训练机器学习模型，以使得机器学习模型学习遮挡条件下与无遮挡条件下能量分布之间的映射关系。

12、可选地，在本技术的一个实施例中，训练模块进一步用于记录发射端生成一组光子中每个光子在传播过程中的完整飞行轨迹信息，其中，完整飞行轨迹信息包括散射位置、传播方向及能量衰减信息；在完成光子传播轨迹仿真后，通过对已生成的完整飞行轨迹信息进行遍历计算，同时评估多个不同位置接收端的光子接收情况，以得到同时获得多个接收端位置对应的能量角度分布图；通过改变接收端位置生成不同场景下的能量角度分布图。

13、可选地，在本技术的一个实施例中，训练模块进一步用于根据每个位置接收端的光子接收情况确定光子到达接收端时的入射方向；根据光子到达接收端时的入射方向对接收光子进行角度统计，根据接收光子的角度统计结果生成对应位置接收端的能量角度分布图。

14、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：在根据实际能量热力图定位发射端与接收端的相对位置与距离信息之后，计算模块用于获取发射端相与其他接收端的相对位置与距离信息；获取多个接收端之间几何关系，根据几何关系、发射端与多个相对于接收端的相对位置与距离信息计算发射端的空间位置。

15、可选地，在本技术的一个实施例中，接收端上部署有光探测器阵列和机械扫描结构的至少一个，通过光探测器阵列和机械扫描结构的至少一个，测量接收端在不同入射角方向的光信号强度。

16、本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序，以实现如上述实施例的基于无线光的非视距定位方法。

17、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例的基于无线光的非视距定位方法。

18、由此，本技术包括如下有益效果：

19、首先测量接收端在不同入射角方向的光信号强度，以获取各角度方向上的能量分布信息，从而获得角度域光信号的离散采样数据；其次根据不同入射角方向的光信号强度生成接收端的能量角度分布图，并进一步将能量角度分布图映射为二维的实际能量热力图，用于表征接收端在角度域上的能量空间分布特征，从而将角度离散数据转换为二维连续分布数据，便于后续空间特征提取与计算处理；然后根据实际能量热力图对发射端与接收端之间的相对位置及相对距离进行估计，实现对发射端空间位置的定位，从而利用角度域能量分布实现非视距条件下的空间位置计算。通过上述方式，本技术能够将角度域光信号强度信息转化为具有空间结构特征的能量热力图，并基于能量热力图实现发射端位置估计，从而提升定位信息的表达能力与空间可分辨能力。由此，解决了相关技术在非视距环境下直射路径易失效，定位精度低等问题。

20、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。