智能蓝图:简单的传感器如何协作制定他们自己在家里的位置外文翻译资料

 2022-09-19 10:09

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智能蓝图:简单的传感器如何协作制定他们自己在家里的位置

JIAKANG LU,YAMINA TASKIN SHAMS和 KAMIN WHITEHOUSE,弗吉尼亚大学

现成的家庭自动化技术已经使人们比以往更容易将自己家里转化为智能家居。然而,手动配置繁琐且易出错。在本文中,我们提出和比较了一个家庭的解决方案,关于自动生成的家庭地图和从智能家居传感器本身(如光和运动传感器)获得的设备使用数据。这些解决方案可用于自动配置家庭自动化系统或自动产生一个直观的类似传感器数据的可视化界面和交互控制器。我们称我们的方法为智能蓝图,因为它能自动映射出每一个智能家居的独特配置。我们将使用各种传感器的组合,包括光传感器,,运动传感器,和在家中的门或窗户的磁力计部署来演示智能蓝图。针对传感器图像上组合的评价,我们在七个不同的房屋的不同位置部署200多个传感器,并比较其使用各种技术来绘制出配置的能力。我们表明,几乎在所有的房子里,我们的系统可以利用一个星期收集的数据,自动将配置范围缩小到每家1 - 5个候选项。

分类和主题描述符:H.5.2[信息接口和描述(如HCI)]:杂项

一般条款:智能家居,地板计划,传感器

额外的关键字和短语:无线传感器网络,指南,指令

ACM参考格式:

Jiakang Lu,Yamina Taskin Shams,和 Kamin Whitehouse,2014。聪明的蓝图:简单的传感器如何协作制定他们自己的位置。ACM翻译。传感器网络。11,1,第19条(2014年6月),23页。

DOI:http://dx.doi.org/10.1145/2629441

1、介绍

随着家庭自动化设备持续变得更便宜和更容易使用,自己做的智能家居正在变成现实。商业现成的家庭自动化设备变得更小,更可靠,更便宜。此外,低电力无线技术允许将这些设备表面贴装,可以不再需要回家重新布线,大大降低了安装成本。然而,自己创建一个低等智能家居不仅仅涉及安装硬件,应用软件也必须与每个设备的物理环境配置,包括它在家里的位置和与其他设备的空间关系。

作者的地址:Jiakang Lu,计算机科学系,弗吉尼亚大学;电子邮件:jklu@cs.virginia.edu;Yamina Taskin Shams,大学计算机科学系,维吉尼亚大学;电子邮件:ys7bx@ virginia.edu;Kamin Whitehouse,计算机科学系,弗吉尼亚大学;电子邮件:whitehouse@ cs.virginia.edu。

在该副本没有制作或分发利润或商业利益和副本在第一页显示本通知或在初始屏幕显示完整的引用的情况下没有提供费用时,为个人或教室使用而制作本文件的部分或所有的数字或硬件副本的权限是允许的。拥有本文件组件版权的非ACM的其他人必须被尊敬。有信誉的文摘是允许的。要复制否则,发布,张贴在服务器上,重新分配清单,或者使用本文件的任何组件于其他的文件需要事先特定的权限或费用。权限要求可能来于出版部门,ACM,公司 ,2 Penn Plaza,701套房,纽约,纽约10121 - 0701美国,传真 1(212)869 - 0481,或permissions@acm.org。

copy; 2014 ACM 1550 - 4859/2014/06-ART 19 15.00美元

DOI:http://dx.doi.org/10.1145/2629441

19:2 J.Lu et al.

(a) 家用先知者 (b)智能蓝图

图1.家庭自动化软件传统的用户界面在列表中显示所有可用的设备,而智能蓝图自动推断家中的平面图,并显示其物理传感器。

例如,当房间被使用时为了开灯,照明自动化系统必须知道哪些灯和运动传感器是在这同一个房间。然而当今的家庭自动化设备不知道它们和房间的联系。例如,图1(a)表示一个典型的家庭自动化工具:它自动检测在家庭网络中的所有设备,并将它们作为列表显示给用户。用户必须注意每个传感器的序列号并在心中把每个物理设备在软件中映射它的虚拟表示。随后,装置之间的物理关系必须用软件编码为抽象的逻辑规则(例如,“灯#19和#28应该通过光传感器#5和运动传感器的#15控制”)。本手册配置过程是繁琐和容易出错。

在这篇文章中,我们提出了新的技术来自动推断智能家居部署的空间布局,包括(i)房子的平面图及(ii)该楼层计划中的设备的位置。我们的方法要求没有专门部署工具,三维扫描仪,或本地化硬件:配置是通过分析智能家居传感器(例如,光线和运动传感器)本身获取的数据来推断的。该目标是房主可以简单地卡扣到位传感器,并且传感器用很少或不用额外的配置工作可以提供有用的功能。例如,家庭自动化系统可以自动配置空间加热器向同一个房间发现的温度和运动传感器响应。该系统还可以产生一个直观的地图状接口给可视化传感器数据或交互控制器。图1(b)示出了这个接口的示例,这是比图1(a)中的常规基于列表的界面更直观。我们称这个系统为智能蓝图,因为它会自动映射出每个智能家居的独特配置。

智能蓝图是可以在一个智能家居的应用程序顶部层叠的一个工具,如分区传感器无论如何都必须被部署的系统或保障体系。智能蓝图的附加值是在几乎没有额外费用下自动推断配置信息:它仅分析来自传感器的数据,仅在必要时用另外的传感器充实。本文的目的是双重

19:3

的:(1)提供一个智能蓝图方法概念的证明,(2)探究使用不同组合传感器的智能蓝图的有效性,以更好地了解为使智能蓝图有效多少信息是需要的。再次,通过这儿的信息量,我们的意思是:(1)这些结构信息(即门或窗方向或两者)来自传感器(即光传感器,磁强计等)是重要的(2)有多少噪声和限制在传感器数据是可接受的,并且不会影响整体精度。这里噪声取决于传感器的位置(即,从窗口光传感器的距离)。

作为一个案例研究,本文认为,一个家庭能源管理系统的传感器可以控制照明和加热。假设包括用来衡量自然采光的窗户上的光传感器,贯穿整个房子的温度传感器来衡量的舒适性,而在每个房间内的运动传感器来测量占用。智能蓝图概念,然而,可以扩展到包括其它应用程序和多套传感器。

智能蓝图采用了三个步骤来推断平面图和传感器位置。(1)首先,分析传感器数据来推断有多少房间在房子里和哪些设备在使用洞察力的每间房间里,在同一个房间里的运动传感器倾向于在因乘员运动相似的时间被触发。(2)一旦房间被确定,系统的分析运动传感器数据来推断哪个房间是相邻的,并分析了光图案来决定房内窗户更可能是在在房子的哪一侧(例如,东和西)。这种分析束缚了每个房间相对于其他房间的位置。(3)最后,该系统将房间凑在一起就像一个谜,来找到最能解释传感器数据的平面图。当多个楼层平面图解释数据同样出色,系统将要求用户在一个小数目的替代品之间进行选择。

当单独传感器数据不足以完全约束平面图和传感器布局,我们用战略的方式来配对设备以创建具有硬件成本增加最小额外的约束。例如,我们通过包装成对的运动传感器成一个单一的物理机箱来部署,该卡在后面与传感器相反的方向面对门口的门侧柱处,从而创造一个新约束,该两个传感器必须在不同的房间。这个约束有助于传感器的单独集群,显示重叠的活动模式,如运动传感器,能见度到邻近的房间或传感器在不同的由不同的人在同一时间经常使用的房间。我们还配对运动传感器光传感器使得光传感器可以根据活动模式与特定的房间相关联。最后,在门口运动传感器搭配磁强计以此来推断门道主方向。

我们的基本方法是基于在所述传感器数据的模式来推断空间布局的约束,在必要时有策略地使用传感器配对和补充传感器来完全约束平面图和传感器布局。智能蓝图不需要任何特定的一组传感器来操作的,并且在本文中所描述的传感器是只是一个例子;一般的方法可应用于任何智能家庭或家庭自动化系统。例如,许多设备如无线灯开关和电子设备也将使用与乘员的运动和活动相关的模式。此外,任何设备可以与一个运动传感器配对来约束其房间的位置,与磁强计来约束其取向或与光线感应器来限制房子的侧面。通过与其他传感器配对或施加其他的信号处理算法,额外的限制也是可能的。配对传感器来创建新的限制仅增加边际硬件成本,并且随着越来越多的约束添加,平面图和传感器的布局变得容易推断。

我们部署的传感器在七个房屋每个长达3个月以评估窗口和门道取向知识对平面图推理或一般系统中的作用。

19:4

对于房屋中的五间,在处理仅一周的数据后系统缩小了系统布局到五名候选项或更低。大多数用户应该能够在仅五个选项中选择自己的平面图出来的。第六间房子即使在最好的情况下也有52个候选项因为复杂的楼层计划被约束。该系统并没有确定的第七家的正确拓扑因为房子有多个楼层和一个非常现代化的开放式的计划。这些结果是有希望的,但表明在一些家庭中额外的限制是需要的。我们讨论这些和我们的系统的其他限制,以及未来的技术,以改善它。为去分析平面图的效果,我们也出席了其他25个从网上下载的平面图分析。除了智能蓝图系统本身,这项工作的贡献包括见解家园的计算结构以及传感器如何用于生成和推断拓扑约束。

  1. 背景及相关工作

许多现有技术能自动绘制出建筑物的平面图或建筑物的定位装置,但是,据我们所知,智能蓝图系统是第一个同时做到既不需要用户干预或专门部署的工具。例如,光学[Furukawa等人。 2009],激光,声学,和射频[Guo等2005]传感器都被用来寻找一个房间的边界,并能

与移动机器人[Surmann等相结合.2003]或移动人[迅达等. 2006]以创建一个建筑物的一个完整的地图。大致的平面图也可通过跟踪人员流动与建设跟踪系统[哈尔和料斗2003]产生。然而,智能蓝图是更容易使用,因为没有专门的工具,机器人,或建设跟踪系统被需要。此外,使用安装工具或过程的概念并不总是适用于自己动手的部署,可能在数月或数年的过程中发生零碎,因为房主增加了新的功能。与此相反,智能蓝图系统可以在没有额外开销的任何时间自动吸收新的设备到现有的地图中。

安装程序可以使用图形界面手动配置一个智能家居的部署来快速绘制房屋平面图和定位计划中的传感器。有几个这样的可以提供可视缩放界面的工具已经存在。还有一些甚至专为手机使用,以方便现场草图sup1;。但是,此做法比手动配置常规设备列表没有那么单调乏味或容易出错:用户仍然必须手动创建物理世界和它的虚拟表示形式之间的映射。同样,用户可以提供有关房间的基本信息,如房间的数目或墙的方向,作为智能蓝图的初始化信息。我们不排除可能性,并认为,它实际上将改善的结果,但它也将介绍新挑战有关用户提供的信息的信心。例如,做了门厅,着陆楼梯,和走廊算作一个房间?多少个房间是一个巨大的空间(未由墙隔开的客厅,饭厅和厨房)?楼层的数量和窗或墙壁的方向类似类型的歧义是存在的。我们非正式地问了好几个人,来表明多少房间和地板在我们的家庭评估中,并收到了来自各个不同的答案。在这篇文章中,我们的目标是证明智能蓝图的方法是可能的,即使在没有任何用户输入的情况下。

智能家居几十年来一直是研究的活跃领域,通常包括长期和高度工程化的传感器装置[Mozer,1998; Kidd等人,1999]。相比之下,我们的工作的目标不是使新的智能家庭应用变成可能,而是来方便自己动手安装的部署过程。之前的几个项目已经解决了家庭和楼宇自动化系统的配置难题,

但这些专注于互操作性 [Wolff 等人. 2009; Ferrari等人. 2007],自动服务的发现[Schor 等人. 2009],或模块化的使用[Granzer等人, 2006]和无缝集成的本体[Reinisch 等人. 2008]。所有这些解决方案对零配置智能家居系统是必需的。在这篇文章中,我们侧重于配置问题的不同方面:识别设备的物理环境。

大量文献都已经开发形式去指定建筑平面图作为一个约束满足问题(CSP),这样一个建筑师可以查看所有可能的楼层平面图,其满足一定的物理限制(例如,类型的房间,最小/最大尺寸等)Charman 1994]。智能蓝图系统也使用约束和搜索算法,但通常具有更具体的约束(例如,门口#3具有北到南的方向或甚至更具体,房间#6位于东部而房间#4西侧相对于门道#3)因为它有一个不同的目标:找少量唯一指定一个单一平面图的制约。我们的贡献不是指定或通过平面图搜索的能力,而是从传感器数据中能自动推断平面图上的约束的能力。我们的初步研究结果是之前发表的[Lu and Whitehouse 2012a]。本文包含一个更完整的评估,包括所述传感器的设计和部署的修改来找到一种经济有效的通用的解决方案,具有不同的家庭传感系统拓扑推断的适度精度。

  1. 案例研究:家庭能源管理

在这篇文章中提供的智能蓝图系统是更广泛的项目的一部分,旨在减少家里的两个最大的能源消费:照明和加热和制冷。系统执行两种类型的控制。首先,它使用一个划分住宅的加热和冷却的系统来单独控制每个房间里的温度,基于运动传感器的检测活动:当室内被占用,它被加热或冷却到舒适的设定点温度,并且,当没有被占用,它的温度被允许浮到一个更节能的重置温度。二,系统采用可控的窗帘来调节允许进入房间的光热的数量。这种控制组件建立在日光采集技术作者的以前工作[Lu and Whitehouse 2012b]并同时使用光线和运动传感器:当一个房间被占用,系统将重视室内照明的舒适性,当没有被占用,系统将重视透过窗户的太阳

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