国赛----可见光室内定位

初期试探

拿到题目后，反复读了题目。首先队内结合网上资料形成了两种方案，原理相同就是利用光信号到达的强度来定位。两者差距在于算法不同而已，一种利用计算得出位置，另一种就是经过测量得到一种位置与光强对应的表，然后通过查表得到位置。

方法

产生三个不同频率的方波作为信号驱动三个LED灯发亮，然后再用光电二极管接收。（这里光电二极管、光电三极管、光敏电阻都考虑过。我们的光电三极管识别角度太小，光敏电阻形状不规整，容易造成旋转不对称不利于计算和精度的实现）。接收到的信号经过FFT（快速傅里叶变换）将频率幅度信息还原回来，就像下图

这是我做过的最漂亮的一次，之后做的是后都有很大的杂波。

我们想通过不同频段对应幅度与距离的关系，确定LED距离传感器（光电二极管）的位置从而实现定位。

但这些是在极度理想的情况下，事实上灯的亮度很难保证是一个定值，这种装置也不一定具有旋转对称性（距离相同，不同方位强度可能不同），二极管以及发光装置都存在这一定程度的不对称性。
根据实际的测试发现，FFT的结果有很大的抖动，相同的测试环境下幅值甚至会有30%的差别，当然这里有一些是我们自身做的不到位，但是这种方法经过实验证明精度十分的堪忧。于是我们舍弃了这种方法。

最终方案—-摄像头定位

上一个方法我们尝试了接近了两天，最后抛弃了。于是我们的时间仅剩下了一天半，我们有先见之明提前买了摄像头当我们宣布上一个方案死亡时，我们就去尝试了摄像头的方案 摄像头是openmv 附带一个F7的芯片作为处理器，内部跑Python代码。

剩下的就是算法

算法

核心是定位到光源的位置。然后自己（传感器）的位置就是图像中心的位置，已知三个点的位置和自已与三个点的相对位置，剩下的计算就不难了。

障碍

当然实际上不可能只有这么简单，但也不难克服
我们的方案是，让摄像头的方向固定，然后利用算法，消除一些固定不准确造成的误差
1. 摄像头旋转造成的误差
2. 摄像头位置不水平造成的误差
3. 摄像头没有拍到全部光源，特殊情况的处理
4. 外界光源的干扰

前两个使用算法消除，后两个则是考虑到漏光面只有一处，还有相对的光源几何关系来消除。