光的指引：深入解析可见光定位技术 (VLP)

发表于2025-07-26|更新于2025-07-26|计算机科学

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大家好，我是你们的老朋友 qmwneb946。今天，我们要深入探讨一项充满未来感的定位技术——可见光定位 (Visible Light Positioning, VLP)。在这个万物互联的时代，精准定位已经成为不可或缺的基础能力。GPS在室外表现卓越，但一旦进入室内，其信号衰减、多径效应等问题便使其束手无策。而VLP，正是解决室内“定位盲区”问题的一把利剑，它利用我们日常生活中无处不在的光线，为我们描绘出一幅全新的室内导航图景。

引言：在光影中寻找方向

想象一下，在巨大的工厂车间里，数千台AGV（自动导引车）精准无误地穿梭；在复杂的医院内部，医护人员能迅速找到急需的医疗设备；在拥挤的商场里，顾客可以被精确引导到特定商品面前；甚至在地下矿井或水下环境，光线也能成为指引方向的信标。这些场景的实现，都离不开高精度、高可靠的室内定位技术。

传统定位技术如Wi-Fi、蓝牙、UWB等各有优劣，但往往受限于电磁干扰、带宽、精度或部署成本。而可见光定位，以其独特的优势——利用LED照明灯具作为定位信标，通过光信号进行数据传输和位置感知——正逐步崭露头角。它不仅能提供厘米级的定位精度，还兼具通信、绿色环保、高安全性等诸多优点，为室内定位领域带来了革命性的变革。

今天，我将带领大家抽丝剥茧，从VLP的基本原理、核心技术、主要定位方法，到系统架构、面临的挑战与无限机遇，全方位解析这项令人兴奋的技术。让我们一起，在光的指引下，探索定位的未来！

可见光定位技术概述

定义与起源

可见光定位 (VLP) 是一种利用可见光频谱进行位置确定的技术。其核心思想是，将定位信息调制到LED灯发出的光线中，由接收端（如光电探测器或摄像头）接收并解调这些信息，进而计算出自身位置。VLP脱胎于可见光通信 (VLC) 技术，VLC利用LED灯的高速开关特性（快到人眼无法察觉），在不影响照明功能的同时传输数据。当这些数据中包含位置标识或有助于定位的信息时，VLC便延伸成为了VLP。

与传统定位技术的对比

为了更好地理解VLP的独特之处，我们将其与常见的定位技术进行比较：

全球定位系统 (GPS/GNSS)： 适用于室外广域定位，精度米级。但信号无法穿透建筑物，在室内完全失效。
Wi-Fi定位： 利用Wi-Fi热点信号强度 (RSS) 或指纹进行定位。部署方便，但精度受限（通常数米到数十米），且易受多径效应干扰。
蓝牙定位 (BLE)： 功耗低，适用于近距离定位。精度不如Wi-Fi，同样受RSS波动影响。
超宽带 (UWB) 定位： 利用超短脉冲信号进行测距，精度可达厘米级。但需要专用硬件，部署成本相对较高，且可能存在与Wi-Fi的频谱干扰。
RFID (射频识别)： 主要用于资产追踪，而非实时高精度定位。
惯性导航系统 (INS)： 通过陀螺仪、加速度计等传感器推算位置。精度会随时间累积误差，通常需要外部修正。

VLP的独特优势：

高精度： 理论上可达厘米甚至毫米级精度。
无频谱限制/干扰： 使用可见光，不占用无线电频谱，无电磁干扰，适用于医院、航空等电磁敏感区域。
集成度高： 可与现有LED照明基础设施结合，无需额外铺设专用通信网络，降低部署成本。
安全性高： 光线无法穿透墙壁，定位信息泄露风险低。
抗多径效应： 光线传播特性决定了其多径效应远小于射频信号，尤其在视线可达环境下。
绿色环保： LED本身就是节能光源。

典型应用场景

VLP的独特优势使其在多个领域拥有巨大的应用潜力：

智能工厂与仓储： AGV、机器人的高精度导航与路径规划，货物追踪。
医院与医疗： 医疗设备追踪、病患实时定位、智能导诊。
博物馆与展览馆： 游客导览、展品信息推送。
商场与零售： 室内导航、精准营销、客流分析。
地下空间与矿井： 在GPS信号无法到达的环境下提供定位。
智能家居： 机器人吸尘器导航、智能家电联动。
航空航天： 飞机舱内、机场停机坪的精确引导。
水下通信与定位： 蓝光或绿光在水下衰减较小。
增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR)： 提供高精度位置和方向信息，提升AR/VR体验。

可见光定位的基本原理

理解VLP，首先要从可见光通信 (VLC) 的基础讲起。

可见光通信 (VLC) 的基础

VLC利用的是LED（发光二极管）的光强度进行数据传输。LED作为一种半导体器件，其光输出强度可以根据输入电流的微小变化而快速响应。

LED作为发射端： LED在照明的同时，可以通过高速开关（调制）其亮度来编码数据。这种开关速度非常快，远超人眼的感知极限（通常在几十赫兹），因此人眼并不会察觉到灯光在“闪烁”，而是认为光线稳定。常用的调制方式包括：
- 开关键控 (On-Off Keying, OOK)： 最简单的调制方式，用光的有无（亮/灭）来表示二进制的1和0。
- 脉冲宽度调制 (Pulse Width Modulation, PWM)： 通过调整脉冲的宽度来编码信息。
- 脉冲位置调制 (Pulse Position Modulation, PPM)： 通过调整脉冲出现的位置来编码信息。
- 更高级的调制： 如OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 等多载波调制技术，可提高数据传输速率。
光电探测器作为接收端： 在接收端，通常使用光电二极管 (Photodiode, PD) 或CMOS/CCD图像传感器（即摄像头）来接收光信号。
- 光电二极管 (PD)： 能将光信号转换成电流信号。通过检测电流变化，可以解调出LED传输的数据。
- CMOS/CCD摄像头： 捕捉LED灯的图像。每个LED在图像中表现为一个光斑，通过图像处理可以提取出LED的位置、亮度、甚至其携带的ID信息。
调制与解调： 发射端将二进制数据编码成光信号的强弱变化；接收端将光信号转换回电信号，并通过解调电路恢复原始数据。

定位信号的传输

在VLP中，LED灯具不仅提供照明，还充当着“信标”的角色。它们通过两种主要方式传输定位信息：

发送唯一ID信息： 每个LED灯具被赋予一个唯一的ID（例如，一个房间内的所有LED灯可能共享一个ID，或者每个LED有独立的ID），通过VLC技术不断广播。接收端（手机或专用接收器）接收到这些ID后，结合预先存储的灯具位置数据库，就能知道自己大致处于哪个区域或距离哪个灯近。
发送辅助定位参数： 除了ID，LED还可以发送其他有助于定位的参数，例如：
- 同步信息： 用于多个LED之间或LED与接收器之间的时间同步。
- 坐标信息： 直接发送LED自身的精确地理坐标。
- 光强或调制模式： 某些VLP方法会利用接收到的光强或特定的调制模式进行距离估计。

当光信号从LED发出，经过空气传输，最终被接收端捕获时，其携带的信息和物理特性（如光强、到达角度、到达时间）都将成为计算位置的关键依据。

主要定位方法

VLP的定位方法可以根据其核心原理分为几大类。

基于测量的定位方法

这类方法通过测量接收到的光信号的物理量（如强度、角度、时间），结合几何或物理模型来计算位置。

1. 接收信号强度 (RSS - Received Signal Strength)

原理： 光强在传播过程中会随距离衰减，因此接收到的光强与LED和接收器之间的距离存在一定的数学关系。通过测量接收到的多个已知位置LED的光强，并结合光传播模型，可以反推出接收器的位置。

光传播模型： 最常用的VLC光传播模型是朗伯模型（Lambertian Model）。对于一个LED光源，其在接收器处产生的照度 $E$ （或光功率 $P_r$ ）可以表示为：
$P_r = P_t \cdot \frac{A \cdot (m+1)}{2\pi D^2} \cdot \cos^m(\phi) \cdot T_s(\psi) \cdot g(\psi) \cdot \cos(\psi)$
其中：

$P_t$ 是发射光功率。
$A$ 是接收器有效面积。
$D$ 是LED到接收器的距离。
$\phi$ 是发射角（LED法线与光线方向的夹角）。
$\psi$ 是接收角（接收器法线与光线方向的夹角）。
$m$ 是朗伯辐射阶数，决定了LED的光束宽度，与LED的半功率角 $\Phi_{1/2}$ 相关： $m = -\ln(2) / \ln(\cos(\Phi_{1/2}))$ .
$T_s(\psi)$ 是光滤波器增益。
$g(\psi)$ 是聚光器增益。

定位算法：

三角测量/多边定位 (Trilateration/Multilateration)： 如果能接收到至少三个已知位置的LED信号，并估计出它们与接收器之间的距离 $D_i$ ，那么接收器的位置 $(x, y, z)$ 可以通过求解方程组得到。每个LED $i$ 的位置为 $(x_i, y_i, z_i)$ ，则：
$(x - x_i)^2 + (y - y_i)^2 + (z - z_i)^2 = D_i^2$
通过最小二乘法等优化算法可以求解该方程组。

代码示例（简化版RSS定位 - 概念性）：
假设我们有三个LED灯，已知它们的坐标和接收到的光功率。我们希望估算接收器的位置。

import numpy as np

# 假设的光传播模型参数 (简化，实际更复杂)
# 简化模型：P_r = P_t / D^alpha，其中alpha是路径损耗指数
# 为了简化演示，我们假设 P_t / (P_r * K) = D^2, 得到 D = sqrt(P_t / (P_r * K))
# K 是一个复合常数，包含A, m, cos项等，这里我们直接用一个固定的映射关系来演示距离计算
def estimate_distance_from_rss(received_power, reference_power_at_1m=100.0, path_loss_exponent=2.0):
    """
    根据接收信号强度估算距离。
    这是一个高度简化的模型，实际VLP中需要更复杂的朗伯模型和校准。
    这里假设 P_r = P_tx * (D_ref / D)^path_loss_exponent
    所以 D = D_ref * (P_tx / P_r)^(1/path_loss_exponent)
    假设参考发射功率 P_tx 在 1m 处测得为 P_ref_1m
    那么 P_r = P_ref_1m * (1 / D)^path_loss_exponent
    D = (P_ref_1m / P_r)^(1/path_loss_exponent)
    """
    if received_power <= 0:
        return float('inf') # 接收功率为0或负，表示无限远
    distance = (reference_power_at_1m / received_power)**(1/path_loss_exponent)
    return distance

# 假设LED灯的坐标 (x, y, z)
leds = [
    {'id': 'LED1', 'coords': np.array([0.0, 0.0, 3.0])},
    {'id': 'LED2', 'coords': np.array([5.0, 0.0, 3.0])},
    {'id': 'LED3', 'coords': np.array([2.5, 5.0, 3.0])}
]

# 模拟接收到的信号强度 (例如，单位为mW或任意相对单位)
# 假设真实位置在 (2.0, 2.0, 1.0)
# 根据距离反推出模拟接收功率，这里反向模拟，实际会是直接测量值
# D1 = sqrt((2-0)^2 + (2-0)^2 + (1-3)^2) = sqrt(4+4+4) = sqrt(12) approx 3.46
# D2 = sqrt((2-5)^2 + (2-0)^2 + (1-3)^2) = sqrt(9+4+4) = sqrt(17) approx 4.12
# D3 = sqrt((2-2.5)^2 + (2-5)^2 + (1-3)^2) = sqrt(0.25+9+4) = sqrt(13.25) approx 3.64

# 为了演示，我们直接给出模拟的接收功率
received_powers = {
    'LED1': 8.0, # 模拟距离3.5m左右的功率
    'LED2': 6.0, # 模拟距离4.1m左右的功率
    'LED3': 7.5  # 模拟距离3.6m左右的功率
}

# 估算每个LED到接收器的距离
estimated_distances = {}
for led_info in leds:
    led_id = led_info['id']
    if led_id in received_powers:
        distance = estimate_distance_from_rss(received_powers[led_id])
        estimated_distances[led_id] = distance
        print(f"LED {led_id} 到接收器估算距离: {distance:.2f} m")

# 通过多边定位算法计算接收器位置
# 这是一个更复杂的非线性最小二乘问题，通常使用迭代算法求解。
# 简化示例：假设在2D平面上，忽略Z轴，或Z轴固定
# 我们使用一个简单的迭代优化方法来求解三维问题，例如牛顿法或Levenberg-Marquardt
# 这里不直接提供复杂的迭代求解代码，因为超出博客代码块的复杂度，
# 但会说明其原理是找到(x,y,z)使得 Sum((dist_estimated - dist_calculated)^2) 最小化。

# 以下是简化的三边定位方程组设置（3D）
# (x - x1)^2 + (y - y1)^2 + (z - z1)^2 = d1^2
# (x - x2)^2 + (y - y2)^2 + (z - z2)^2 = d2^2
# (x - x3)^2 + (y - y3)^2 + (z - z3)^2 = d3^2

# 为了演示，假设我们已经有估算的距离：
d1 = estimated_distances.get('LED1')
d2 = estimated_distances.get('LED2')
d3 = estimated_distances.get('LED3')

# LED坐标
p1 = leds[0]['coords']
p2 = leds[1]['coords']
p3 = leds[2]['coords']

# 求解三维三边定位是一个非线性优化问题。
# 在实际应用中，通常会用线性化方法（如Chan算法、Taylor级数展开）
# 或者非线性优化方法（如Levenberg-Marquardt算法）来求解。
# 这里的代码仅为示意，不包含完整求解器。
print("\n理论上，通过求解如下方程组，可以得到接收器位置 (x,y,z):")
print(f"(x - {p1[0]:.1f})^2 + (y - {p1[1]:.1f})^2 + (z - {p1[2]:.1f})^2 = {d1:.2f}^2")
print(f"(x - {p2[0]:.1f})^2 + (y - {p2[1]:.1f})^2 + (z - {p2[2]:.1f})^2 = {d2:.2f}^2")
print(f"(x - {p3[0]:.1f})^2 + (y - {p3[1]:.1f})^2 + (z - {p3[2]:.1f})^2 = {d3:.2f}^2")

# 真实应用中，会使用更鲁棒的算法处理测量误差，
# 例如最小二乘法求解 over-determined system (如果能收到4个或更多LED信号)。
# 例如，可以使用 scipy.optimize.least_squares 或自定义实现。

优点： 实现相对简单，硬件成本较低，对接收器的计算能力要求不高。
缺点： 容易受到环境光、障碍物遮挡、LED灯具老化、接收器姿态等因素的影响，导致定位精度下降。光传播模型参数的精确标定也比较困难。

2. 到达角 (AoA - Angle of Arrival)

原理： 通过测量光信号到达接收器时的入射角度来确定位置。接收器通常采用具有多个光电探测器或图像传感器（摄像头）的阵列，通过分析不同探测器接收到的信号差异或图像中LED光斑的相对位置来计算角度。

实现：

PD阵列： 多个PD按特定几何结构排列，通过比较不同PD接收到的光强或相位差来推算入射角。
图像传感器 (Camera-based AoA)： 摄像头捕获LED光斑的图像。通过光斑在图像传感器平面上的像素坐标，结合摄像头内参和外参，以及已知LED的物理位置，可以反推出LED与摄像头的相对角度。这通常涉及透视变换（Perspective Transformation）和PnP (Perspective-n-Point) 问题求解。

优点： 理论上精度较高，受环境光和多径效应影响较小（因为主要依赖方向信息）。
缺点： 硬件复杂度较高（需要阵列传感器或高质量摄像头），计算量大，对接收器姿态敏感。

3. 到达时间 (ToA - Time of Arrival) / 时间差 (TDoA - Time Difference of Arrival)

原理： 利用光速恒定且极快的特点。

ToA： 测量光信号从发射端到接收端所需的时间。已知光速，即可计算距离。需要发射端和接收端之间极其精确的时间同步。
TDoA： 测量光信号从不同LED灯（至少三个）到达接收器的时间差。通过时间差形成双曲线（在2D）或双曲面（在3D），多条双曲线的交点即为接收器位置。TDoA不要求发射器与接收器严格同步，但要求发射器之间（或接收器接收到信号的时刻）具有严格的同步。

优点： 精度极高，理论上可达毫米级，受环境影响小。
缺点： 对时钟同步精度要求极高（纳秒级），硬件成本昂贵，难以在普通消费级设备上实现。

基于指纹的定位方法

原理： 与Wi-Fi指纹定位类似，分为离线和在线两个阶段。

离线阶段（训练阶段）： 在待定位区域内预先设定参考点，在每个参考点上测量并记录特定的光信号特征（例如，接收到的多个LED的RSS值、LED的ID组合、图像特征等），构建一个“指纹数据库”，将这些特征与对应的物理坐标关联起来。
在线阶段（定位阶段）： 接收器实时测量当前位置的光信号特征，然后与离线阶段建立的指纹数据库进行匹配，找出最接近的指纹，并估算出接收器的位置。匹配算法通常采用K近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、高斯过程回归、贝叶斯方法，甚至深度学习模型。

优点： 无需建立精确的传播模型，对环境变化（如遮挡）具有一定的鲁棒性（如果指纹数据库足够完善），尤其适合复杂不规则的室内环境。
缺点： 离线阶段工作量巨大，需要耗费大量人力物力进行指纹采集。环境变化（如灯具更换、家具移动）可能导致指纹库失效，需要重新采集。定位精度受指纹点密度和匹配算法影响。

基于图像的定位方法 (IPL - Image-based Positioning)

原理： 利用智能手机摄像头或专用图像传感器直接捕捉LED光源的图像，通过图像处理和计算机视觉算法来确定接收器的位置和姿态。

核心步骤：

LED识别与跟踪： 从图像中检测并识别出LED光斑。这可能涉及到阈值分割、连通域分析、形态学处理等。如果LED有ID信息（如通过编码闪烁模式），还需要进行ID解码。
光斑中心提取： 精确定位每个识别到的LED光斑的像素中心。
坐标变换与定位计算：
- 2D-3D映射： 如果能识别出至少一个LED的ID及其在物理空间中的坐标，且该LED在图像中也可见，则可以通过单应性矩阵或PnP算法建立2D图像坐标与3D世界坐标的映射关系。
- PnP (Perspective-n-Point) 问题： 当已知至少3个（通常是4个或更多）LED灯在世界坐标系中的3D坐标及其在图像平面上的2D像素坐标时，可以求解PnP问题，从而精确计算出摄像头的6自由度姿态（位置和方向）。
- 透视变换： 通过分析LED在图像中的相对位置、大小、形状等，结合透视投影原理，反推出摄像头与LED的相对位置。

优点：

高精度： 理论上可以达到厘米甚至亚厘米级。
鲁棒性： 对非视距传播、多径效应相对不敏感，因为主要关注直射光的几何关系。
姿态估计： 除了位置，还能同时估计接收器的姿态信息（俯仰、滚转、偏航）。
无需专用PD阵列： 可直接利用智能手机的摄像头。

缺点：

计算量大： 图像处理和PnP问题求解需要较强的计算能力。
实时性挑战： 高帧率图像采集和处理对硬件和算法效率要求高。
受光照条件影响： 环境光线过强或过暗都可能影响LED识别。
遮挡问题： 摄像头视野内的LED被遮挡会影响定位精度和可用性。
隐私问题： 摄像头可能捕捉到环境画面，引发隐私担忧。

系统架构与关键技术

一个完整的VLP系统通常由以下几个核心部分组成：

发射端 (Transmitter/Anchors)

LED灯具： 商业化的LED照明灯具，内部集成VLC驱动电路，能够进行高速光调制。
控制器/编码器： 负责将定位信息（如LED的ID、坐标、同步信号等）编码成光信号，并驱动LED进行调制。这通常通过微控制器 (MCU) 或数字信号处理器 (DSP) 实现。

接收端 (Receiver/Mobile Device)

光电探测器 (PD) 阵列： 如PIN光电二极管，用于接收光信号并将其转换为电信号。多个PD可以用于AoA定位。
CMOS/CCD摄像头： 智能手机内置摄像头或专用机器视觉摄像头，用于图像捕获和处理。
前端信号处理电路： 对接收到的模拟信号进行放大、滤波、模数转换等处理，以提取有效数据。
解调器： 恢复LED传输的数字信息（如ID）。
定位处理器： 运行定位算法（RSS、AoA、指纹、图像处理等），根据接收到的数据和预设的灯具地图计算自身位置。

定位服务器 (Positioning Server)

灯具地图数据库： 存储所有LED灯具的精确物理坐标、ID信息以及其他相关参数。
指纹数据库 (对于指纹定位)： 存储离线阶段采集的指纹数据。
定位算法核心： 接收来自接收端上传的原始数据（如果接收端计算能力有限），或直接接收由接收端初步处理后的定位请求，执行复杂的定位算法，并返回最终的位置结果。
数据管理与校准： 负责灯具信息的更新、校准以及系统维护。

数据处理与融合

单一的VLP方法往往受限于环境因素或硬件性能。为了提高定位的鲁棒性、精度和可用性，通常会将VLP与其他技术进行融合。

惯性测量单元 (IMU) 融合： 智能手机或接收器内置的加速度计、陀螺仪、磁力计等IMU传感器可以提供短时间内的相对位移和姿态信息。通过卡尔曼滤波 (Kalman Filter)、粒子滤波 (Particle Filter) 等数据融合算法，可以将VLP提供的绝对定位信息与IMU提供的连续相对运动信息结合起来，有效抑制定位误差的累积，填补VLP信号丢失时的定位空白，并提高动态环境下的定位平滑性。
- 卡尔曼滤波 (Kalman Filter)： 一种最优线性估计器，用于估计动态系统的状态。它通过预测和更新两个阶段迭代地融合传感器数据，来减小噪声和误差。
  状态方程： $x_k = A x_{k-1} + B u_{k-1} + w_{k-1}$
  观测方程： $z_k = H x_k + v_k$
  其中 $x_k$ 是系统状态向量， $u_{k-1}$ 是控制向量， $w_{k-1}$ 和 $v_k$ 是过程噪声和测量噪声。
  在VLP中，状态向量可以包含位置、速度等，观测值来自VLP计算的位置，预测来自IMU的推算。
多传感器融合： 除了IMU，还可以融合Wi-Fi RSS、蓝牙BLE、UWB等信息，形成一个多模态、多源的定位系统，进一步提升系统性能。

网络同步与数据传输

时间同步： 对于ToA/TDoA等对时间敏感的方法，发射端与接收端之间、或发射端之间的时间同步至关重要。这可以通过GPS授时、网络时间协议 (NTP) 或PTP (Precision Time Protocol) 等方式实现。
数据回传： 接收端将解调出的LED ID、接收到的光强数据、图像特征或初步计算的位置信息发送回定位服务器。这可以通过Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络等无线通信方式实现。

挑战与机遇

VLP作为一项新兴技术，在展示巨大潜力的同时，也面临着诸多挑战。

挑战

环境光干扰： 阳光、其他照明灯具、窗户反射等环境光会引入噪声，影响光信号的接收和解调。需要采用带通滤波器、光学滤波器、自适应门限等技术来抑制干扰。
视线遮挡 (LoS Blockage)： VLP需要视线可达 (Line-of-Sight, LoS) 的条件。人员走动、障碍物遮挡LED灯具或接收器，会导致信号中断，影响定位连续性。多传感器融合是解决此问题的重要手段。
通信与定位的权衡： LED灯具既要提供高质量照明，又要进行高速数据调制。高速调制可能导致可见光闪烁，影响人眼舒适度。如何在保证照明质量、数据速率和定位精度的同时，平衡这三者是关键。
系统功耗与成本： 尤其是对于接收端，持续的光信号接收和复杂计算会增加功耗。降低硬件成本和功耗是推动VLP普及的关键。
多径效应： 虽然可见光的多径效应远小于射频，但光线在墙壁、地板等表面反射后，仍可能到达接收器，形成伪信号，干扰定位精度。利用光学透镜、窄视场接收器或MIMO（多输入多输出）技术可以减轻影响。
移动性与姿态变化： 接收器（如智能手机）在移动过程中，其位置和姿态会持续变化，影响接收到的光信号强度和方向，增加定位算法的复杂性。IMU融合对于解决此问题至关重要。
标准化与互操作性： 缺乏统一的VLP通信协议和定位标准，导致不同厂商的设备难以互操作，阻碍了产业的规模化发展。

机遇

LiFi的结合： 可见光通信 (VLC)，特别是其更广义的品牌名称LiFi（Light Fidelity），旨在提供高速无线数据传输。VLP与LiFi的结合是必然趋势，未来照明灯具将不仅仅是光源，更是高速通信热点和高精度定位信标，实现“照到哪里，网络到哪里，定位到哪里”。
物联网 (IoT) 应用： VLP可以为智能家居、智慧城市、工业物联网等提供高精度位置感知能力，驱动更多创新应用的出现。例如，智能家电可以根据用户的精确位置自动调整工作模式。
增强现实/虚拟现实 (AR/VR) 导航： AR/VR设备对位置和姿态的实时、高精度感知有着极高要求。VLP能够提供毫米级甚至亚毫米级的定位和姿态信息，极大地提升AR/VR体验的沉浸感和真实感。
智能交通与无人驾驶： 在隧道、停车场、地下车库等GPS信号无法到达的区域，VLP可以作为辅助定位手段，为自动驾驶车辆提供精确导航。
数据分析与商业智能： 通过VLP系统收集的室内人流轨迹、停留时间等数据，可以为零售、会展等行业提供宝贵的商业智能分析，优化布局、提升效率。
安全性与隐私： 光信号无法穿透墙壁的特性，使得VLP在军事、金融、科研等对信息安全要求极高的领域具有应用潜力，同时也能更好地保护个人位置隐私。
标准化进程加速： 随着VLP技术的日益成熟，IEEE 802.15.7等标准组织正在积极推动VLC/VLP相关标准的制定，这将为VLP的大规模商业化铺平道路。