一种基于视觉定位矩阵的集群规模扩展方法

本发明公开了一种基于视觉定位矩阵的集群规模扩展方法。本发明中，通过智能判定新增设备的位置关系，自动决定是否需安装视觉硬件。当设备位于现有矩阵覆盖区内时，直接复用已有定位数据流，无需增加视觉设备和带宽消耗；当设备位于盲区时，动态增配视觉节点并重构矩阵，确保全域连续覆盖。这一机制打破了传统集群扩展中硬件资源与带宽的刚性限制，使集群规模可弹性扩展至千台级，同时避免因设备数量激增导致的通信拥塞或性能下降，通过按需分配视觉设备，大幅降低硬件成本与带宽占用。盲区新增的视觉设备则通过动态重构矩阵实现资源精准投放，避免冗余部署。系统整体资源利用率提升70％，在维持高精度定位的前提下，显著降低了运维复杂度与能耗。