时间:2024-07-28
吕 骥
(北京智芯微电子科技有限公司,北京 102200)
在目前的照明应用中,一般需要用户主动操控各类照明设施,例如需要用户主动控制开关面板、语音接口等,而且目前的照明一般对所有人都是“一视同仁”、无差别的。近年来,个性化照明已成为照明发展的一大趋势[1,2]。朝着这个方向,研究者提出了一些个性化调光方法[3-5]、调节算法[6]等。但是尚没有直接研究个性化照明的本质刻画和建模,更没有相关的实际系统及应用。本文提出了个性化照明的方法,并设计、实现了个性化智慧照明系统,采用人工智能和大数据处理技术,对于用户个性化照明进行学习、建模,并能主动感知用户和场景,应用个性化模型为用户自动构建对她/他而言最恰当、舒适的照明环境。让照明成为一种智慧服务,主动、智能地服务于人。
要研究个性化照明的本质,我们必须首先研究“个性化”背后的本质——人。每个人对于照明的喜好是大相径庭的。同样是看书学习的场景,有的人喜欢非常明亮的光线,有的却觉得朦胧的光照最好。再比如饭厅用餐的照明,有的人喜欢冷色调的灯光,觉得这样心情爽朗,有的人却喜欢调到最暖的色温,认为那样才有家的温馨。进一步,就同一个人而言,她/他在不同的时间、季节、外界光强等情况下,对于照明的感受和需求也是不一样的。
为了刻画这种“照明的个性化”,本文提出了个性化照明建模的方法,能够为每个用户建立针对于她/他的个性化照明模型。接着,本文应用这种个性化照明模型,能够计算出不同情形下该用户的照明需求,然后基于此智能地对环境中的灯进行个性化的照明调控,自动为其构筑一个最适宜她/他的个性化照明环境。
个性化照明建模方法归纳如下:
1)采集外界多种因素的度量,包括温度、湿度、季节、时间、天气状况、外界环境光强、外界环境色温等;
2)同时记录用户对于照明系统的使用数据,例如,用户对于灯调节后的场景关键点照度、色温、颜色等数据,以及不调节时候的享用数据;
3)通过机器学习、人工智能算法学习每个用户的照明喜好和习惯,建立针对用户单独个体或用户群体的照明模型。
个性化照明调控方法归纳如下:
1)根据个性化照明模型,在新的、变化的环境因素下,计算针对该用户单独个体或用户群体的最合适的照明效果参数;
2)根据计算得到的照明效果参数,自动调节照明系统,为用户构建一个适合于她/他的个性化的照明环境;
3)个性化照明建模和个性化照明调控并非截然分裂,而是可以有机地组合在一起,个性化照明模型可以在持续的调控过程中不断迭代、优化。
由此,能够实现无需用户操控,照明系统便能自动、智能地为每个人自动构建最适宜她/他的个性化的照明环境。
基于上述个性化照明建模方法和个性化照明调控方法,我们设计并实现了个性化智慧照明系统。
个性化智慧照明系统由个性化智慧照明管控平台、智能网关、单灯传感控制器、灯具以及照明相关传感器等构成。整个系统逻辑上有3层架构和2层架构两种架构形态。
对于3层架构,第一层为部署在云端或集中部署于本地的智慧照明管控平台,第二层为部署于照明区域本地的智能网关,第三层为本地的灯具、单灯传感控制器、分离式的照明环境传感器以及面板、APP等系统-用户界面。
个性化智慧照明管控平台是整个智慧照明系统的中枢,它能实现多种功能,包括但不限于:对系统中的各类设备进行管理,对照明数据、传感数据进行采集、存储和分析,对用户的照明语音控制命令进行个性化理解,对各个用户的照明喜好进行智能挖掘、建模并进行个性化照明管理,对人体照明舒适度进行评价并针对提升舒适度进行照明调节等。
智能网关安装在照明区域本地环境中,与本地单灯控制器、传感器进行通信,采集照明、传感数据,并向智慧照明管控平台传输采集数据,同时接收智慧照明管控平台的查询、控制指令,在本地实现照明、传感控制。
单灯传感控制器安装在灯具内或灯具旁,对单灯进行控制并感知环境状况。照明环境传感器可以根据系统感知的需要,进行分离式安装部署,探测各类照明参数和环境参数。面板、APP等,作为静态或者可移动的用户界面,为照明用户与照明系统互动提供接口。
相比于3层架构,2层架构的系统没有第二个层次。第二个层面的各类终端与第一个层面的智慧照明管控平台直接相连。采集的数据直接送入平台,而平台的控制指令也直接传输到灯、传感器等。
基于个性化智慧照明的需求,在完备考察系统各个模块之间的逻辑依存关系和研发、运营制约关系的基础上,整个智慧照明管控平台被水平地划分为七层,它们分别是:硬件层、云计算资源管理层、大数据存储与处理层、人工智能计算层、服务管控层、服务层、感知及控制层;同时,有两个子系统贯穿这些层次,它们分别是安全子系统和运营监控子系统。图1给出了整个个性化智慧照明管控平台的总体架构。
个性化智慧照明管控平台各个层面的设计如下:
1)云计算资源管理层负责对云计算资源池中各类计算资源进行高效管理,为整个系统的运行提供弹性可伸缩的计算能力,主要包括以下模块:虚拟机生命周期管理,虚拟机映像管理,虚拟机迁移,物理机状态监测和物理机管控。
2)大数据存储与处理层负责对采集的各类照明数据、环境数据、用户数据等进行有效地存储和高效地处理、分析,主要包括以下模块:关系数据库存储,非关系数据库存储,实时数据处理,离线数据处理和流式数据处理。
3)人工智能计算层采用多种人工智能范式和算法,为上层应用提供智能计算支撑,主要包括以下计算模块:深度学习计算,增强学习计算,迁移学习,传统机器学习和自然语言处理。
4)服务管控层为平台上层的照明服务提供各类基础性的管理控制支撑,主要包括以下模块:用户管理,服务监视,动态负载均衡,服务门户和数据备份。
5)服务层负责实现具体的、用户能够感受到的智慧照明服务,主要包括以下应用服务模块:语音照明控制,传感数据采集,个性化照明喜好挖掘,个性化照明喜好记忆,个性化照明喜好迁移,人体照明舒适度评价和面向舒适度提升的照明控制。
6)以上为个性化智慧照明管控系统的云端平台部分,在网络的对端,与云平台遥相关联的是用户端的感知及控制层,它由智能网关、智能灯具等组成,主要实现传感数据的收集和照明控制的执行,主要包括以下功能模块:照明数据感知,环境数据感知,传感数据上报,本地互动和照明控制。
7)安全子系统负责从多个维度保障系统的安全运转,主要包括以下模块:身份认证,权限管理,访问控制和安全审计。
8)运营监控子系统负责对系统运行进行全面监控,保障系统的稳定运行,主要包括以下模块:系统日志集中记录,日志分析与挖掘,反馈与调优和异常捕捉分析。
图1 个性化智慧照明管控平台总体架构图Fig.1 Overall architecture of personalized smart lighting control platform
基于上述设计,我们研发了个性化智慧照明管控系统,实现了对于用户个性化照明喜好的提取、记忆管控和迁移管控等多项智慧照明功能。我们实现了用户个性化照明建模和个性化照明调控工程化,能够为用户在不同的实际环境中,进行照明环境参数的智能预测和迁移,在不同的时间、场景、外界本底光强状况下为用户自动构建对于她/他个人最恰当、舒适的照明环境。
个性化智慧照明管控平台分为个性化照明喜好提取记录管理、个性化照明喜好记忆管控、个性化照明喜好迁移管控、照明舒适度评价及面向舒适度提升的照明管控等几大功能模块。它们共同实现了对于用户个性化照明的全面管理。个性化照明管控的功能架构如图2所示。
图2 个性化照明管理功能架构图Fig.2 Functional architecture of personalized lighting management
个性化照明喜好记录管理功能实现了对于希望开启个性化照明管理的每一名用户的各种照明喜好的全面采集、存储、查询和展示等功能。
个性化照明喜好记忆管控功能实现了在不同场景中为用户构建一个经智能模型计算出的相对于当前环境参数她/他曾经最喜爱的照明环境,该环境将由照明系统根据这名用户所有照明历史中相对于当前所有环境参数而言她/他觉得最喜欢的照明参数来自动构建。
执行个性化照明喜好记忆管控功能后,系统能够查询并展示为每一个用户执行自动智能调控的历次时间、场景、地点、当前的温度、环境光照强度、场景关键点的本底光强、场景关键点的本底色温、调控后的场景关键点光强和调控后的场景关键点色温等全部信息。
个性化照明喜好迁移管控功能实现在不同场景中为用户构建一个基于她/他照明喜好历史的经人工智能模型计算出的在当前环境参数下最适合她/他的照明环境,该环境的照明参数由照明系统根据该用户的所有照明喜好历史数据以及当前的照明相关环境数据经人工智能模型计算得出,并且无需用户手动调节照明控制面板等就能自动从平台下发到各个灯具直接控制用户当地的照明系统参数。
执行个性化照明喜好迁移管控功能后,系统能够查询并展示为每一个用户执行智能迁移调控、为其智能计算新环境中最适合她/他的照明参数并以此自动调节照明效果的具体执行时间、实施场景、地点、当前的温度、环境光照强度、场景关键点的本底光强、场景关键点的本底色温、调控后的场景关键点光强和调控后的场景关键点色温等全部信息。
个性化照明是照明发展的一大趋势。本文提出了个性化照明建模和个性化照明调控的方法,并设计、实现了个性化智慧照明系统,包括“云-管-边-端”完整的体系架构,将用户个性化照明工程化,并且,采用人工智能和大数据处理技术,能够为每个用户建立个性化照明模型,实现多种智慧照明功能。目前系统已经在北京、上海、江苏等地开展了试点示范应用,系统运行稳定,所有指标达到预期设计目标。我们期望让照明成为真正一种智慧服务,主动、智能地服务于人。
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