Projet de recherche doctoral numero :8519

Date depot: 12 avril 2023
Titre: Brain-Inspired Localization Model based on Visible Light Communication for Indoor Navigation
Directeur de thèse: Xun ZHANG (LISITE)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Signal et communications

Resumé: Introduction : La navigation en intérieur est une tâche complexe qui nécessite un système de localisation fiable et précis. Les systèmes de localisation traditionnels s'appuient sur les signaux GPS ou Wi-Fi, mais ces systèmes peuvent ne pas être adaptés aux environnements intérieurs en raison d'une mauvaise pénétration et d'une faible force de signal. Il est donc nécessaire de développer un système de localisation efficace et robuste pour la navigation en intérieur. Inspiration de la neurobiologie : Les recherches sur les cellules liées à la navigation dans le cerveau des rongeurs, récompensées par le prix Nobel, ont fourni des informations sur les principes de la navigation spatiale. Les cellules de grille, en particulier, montrent des propriétés topologiques dans le processus de décharge d'activation, qui présentent des similitudes avec les cartes topologiques utilisées dans la navigation des pigeons. Il est donc possible de développer un modèle de localisation inspiré du cerveau pour la navigation en intérieur en se basant sur les principes des cellules de grille. Approche proposée : L'approche proposée consiste à utiliser la communication par la lumière visible (VLC) pour la localisation en intérieur. La VLC est une technologie prometteuse pour la communication en intérieur car elle offre des débits de données élevés, une faible latence et une faible interférence. Dans cette approche, les lumières LED montées au plafond sont utilisées comme source de signaux lumineux. Les signaux lumineux sont modulés avec des informations de localisation et transmis au récepteur (par exemple, un appareil mobile). Le récepteur utilise ensuite les signaux lumineux reçus pour estimer sa position dans l'environnement intérieur. Le modèle de localisation inspiré du cerveau est basé sur les principes des cellules de grille. Le modèle est composé d'une couche de cellules de grille qui génère une carte spatiale de l'environnement intérieur. La carte spatiale est mise à jour en fonction des signaux lumineux reçus. Le modèle comprend également des cellules de direction de la tête qui fournissent des informations sur l'orientation du récepteur dans l'environnement intérieur. Le modèle utilise une combinaison de cellules de lieu, de cellules de frontière et de cellules de vitesse pour estimer avec précision la position du récepteur. Évaluation : L'approche proposée sera évaluée dans un environnement intérieur réel. L'évaluation se concentrera sur la précision, la robustesse et la scalabilité du système de localisation. La précision du système sera évaluée en comparant la position estimée du récepteur avec la position réelle. La robustesse du système sera évaluée en testant le système dans différentes conditions d'éclairage et de sources d'interférences. La scalabilité du système sera évaluée en testant le système dans de grands environnements intérieurs. Conclusion : Le projet de recherche proposé vise à développer un modèle de localisation inspiré du cerveau basé sur la communication par la lumière visible pour la navigation en intérieur. L'approche est inspirée des principes des cellules de grille, qui présentent des propriétés topologiques dans le processus de décharge d'activation.

Résumé dans une autre langue: Introduction: Indoor navigation is a challenging task, and it requires a reliable and accurate localization system. Traditional localization systems rely on GPS or Wi-Fi signals, but these systems may not be suitable for indoor environments due to poor signal penetration and signal strength. Therefore, there is a need to develop an efficient and robust localization system for indoor navigation. Inspiration from Neurobiology: The Nobel Prize-winning research on navigation-related cells in the rodent brain has provided insights into the principles of spatial navigation. Grid cells, in particular, show topological properties in the process of activation discharge, which has similarities with the topological maps used in pigeon navigation. Therefore, it is possible to develop a brain-inspired localization model for indoor navigation based on the principles of grid cells. Proposed Approach: The proposed approach involves the use of visible light communication (VLC) for indoor localization. VLC is a promising technology for indoor communication as it offers high data rates, low latency, and low interference. In this approach, the ceiling-mounted LED lights are used as the source of light signals. The light signals are modulated with location information and transmitted to the receiver (e.g., a mobile device). The receiver then uses the received light signals to estimate its position in the indoor environment. The brain-inspired localization model is based on the principles of grid cells. The model consists of a grid cell layer that generates a spatial map of the indoor environment. The spatial map is updated based on the received light signals. The model also includes head direction cells that provide information about the orientation of the receiver in the indoor environment. The model uses a combination of place cells, boundary cells, and speed cells to estimate the position of the receiver accurately. Evaluation: The proposed approach will be evaluated in a real indoor environment. The evaluation will focus on the accuracy, robustness, and scalability of the localization system. The accuracy of the system will be evaluated by comparing the estimated position of the receiver with the ground truth position. The robustness of the system will be evaluated by testing the system under different lighting conditions and interference sources. The scalability of the system will be evaluated by testing the system in large indoor environments. Conclusion: The proposed research project aims to develop a brain-inspired localization model based on visible light communication for indoor navigation. The approach is inspired by the principles of grid cells, which show topological properties in the process of activation discharge. The proposed approach has the potential to provide an accurate, robust, and scalable localization system for indoor navigation.