智能家居的美好愿景正在吸引家电厂商、设备厂商、软件厂商、互联网企业等各方角逐其中。在各家竞相推出智能家居产品和解决方案的今天,人们也发现了一个事实——虽然智能家居是不可阻挡的趋势,但是智能家居的技术仍然不够完善,智能家居系统亟待一体化。对于整个业界而言,只有让智能家居产品更加丰富,同时尽快统一标准,实现设备之间的互联互通,以及让智能家居系统具备“学习”能力,才有可能给用户带来更好的体验,从而推动整个市场的发展。
随着移动互联网技术的突飞猛进,智能家居发展逐渐进入产品化阶段。然而,现有市面上的家居设备大都无法直接连接到控制终端,无法给用户带来较好的使用体验。为了改变这一现状,一体化智能家居系统框架概念应运而生。其不仅能够让现有家居设备能够便利地连接到控制终端,同时还能够在控制终端上设计用户行为模式,根据用户使用的历史数据不断优化模型,最后再结合当前的环境场景自动调整家居设备的参数。换一句话说,借助一体化智能家居系统,智能家居不仅更易用,同时还具备了“学习”能力,可持续提升用户体验。
智能家居呼唤“一体化”
智能家居概念早在上世纪90年代就有雏形出现,但是当时整个行业还处在蛮荒阶段,概念还在探索,产品定位很是模糊,同时技术支撑也不足。进入2000年后,智能家居发展有了一定起色,但是还是处在光有概念没有市场的阶段。直到近几年,伴随着移动互联网、无线传感等技术的革新和产品化的深入,以及人们对科技化生活需求的增长,智能家居渐渐不再只是概念,越来越多的产品和应用开始落地,并且人们也在进一步探索如何让智能家居更加“智能”,拥有更优的使用体验,以期得到大规模的普及。
一体化智能家居系统就是在这一背景下出现的。一体化智能家居系统框架将当前智能家居的最新技术和移动互联网技术相结合,目的是让家庭设备连接起来,使得使用者能够更方便地控制家庭设备。
从结构上看,一体化智能家居系统需要一个中控服务器来负责连接所有家庭设备。设备可以通过有线或无线的方式连接到中控服务器。针对已装修好的室内,一般采用无线的方式比较便捷。为了尽可能多地覆盖市面上的产品,中控服务器支持包括WiFi、蓝牙以及ZigBee等主流的无线传输协议。在设备端,由于大部分的家庭设备不存在无线传输模块,为了使设备能够便捷地连接到中控服务器,需要设计一套插件,可以方便地让设备接入中控,且能够被控制。与此同时,还需要定义出一套接口标准,以解决设备繁多、无法统一连接的问题。
一体化智能家居系统将提供两套前端:Web版和移动版,同时支持内网和互联网访问。此外,整个系统需要有一定的智能,主要体现在系统能够自动“学习”用户的需求,从而自动地对设备的配置进行调整。
* 如何构建一体化智能家居系统
构建一体化智能家居系统需要解决几个关键问题:如何让现有设备连接控制系统,如何让系统变得更加“智能”,如何设计智能家居系统前端,如何实现个性化设计?
现有设备接入控制系统
让现有设备接入控制系统,意味着需要针对现有的非智能设备设计一套插件,让设备能够被控制。同时,对智能设备需要定义一套接口标准,达到统一管理的目的。
现有智能家居设备主要有以下几个类别:照明设备、温控设备和家用电器。针对照明设备,只需要在设备连接电源处设计一个转接头。转接头包含无线通信模块,能够接收来自中控服务器的控制信号,调整电流大小,达到控制照明设备开关、光照强度等功能;同时可以发送当前设备的基本数据到中控服务器。
针对温控设备有两种改造方案,第一,修改温控设备的开关控制板,加入无线通信以及控制模块,可以对控制板上的功能进行控制。这种改造方案主要针对没有无线遥控器的中央空调。第二,针对一般的空调设备,可以设计一个带有红外的无线控制装置,对准需要控制的设备的红外发射口。针对家用电器,由于设备多样性及复杂性,简单加入一套插件并不能获得所有功能的控制权限,想要有效解决家用电器的网络接入问题,需要和产品生产厂家合作完成。
系统需更加“智能”
系统的“智能”意味着中控服务器智能化。中控服务器除了采集相应的环境数据(包括智能家居设备数据和室内环境的温度、湿度、光照和时间等参数)、记录用户操作行为外,还需要对用户的行为进行建模,设计出一套可以预测用户行为的模型,模型的输入主要是环境数据和用户操作。模型通过监督式的方式进行参数训练,当用户数据采集到足够的量,训练的模型就可以对用户的行为进行预测,从而自动调整智能家居设备参数。同时,模型还要能够接受用户的反馈,通过反馈机制能够实时修正模型的参数。
为了能够实现对所有家居设备的自动控制,中控服务器需要对不同类型的智能家居设备进行建模。但是模型的参数需要同时考虑到不同设备之间的影响。比如,控制灯光亮度的模型需要考虑到天气、环境、外界光照强度的综合影响。如果是晴朗的夏天,为了降温,空调制冷需要开启。同时为了省电,窗帘会被拉上。因此,灯控的模型需要综合考虑到这些情况,在白天且窗帘被拉上的时候打开灯光。
对于一体化智能家居系统而言,用户行为数据的获取非常重要,这主要借助于手机传感器上的数据读取,再经过简单的加工处理,以实现用户行为的识别。一般情况下,主要涉及的传感器有:加速度传感器、陀螺仪、GPS。加速度传感器主要用于监测人体的行为变化,包括站、坐、走等基本行为。人们在使用、携带手机的时候难免会产生相应的位置变化。为了校准手机这种位置变化,需要采集手机上的陀螺仪数据。在有了加速度传感器和陀螺仪数据后,系统就可以计算出用户在室内的行为以及运动轨迹。比如,系统可以识别用户从厨房移动到了卧室并坐下这一系列行为。这样就可以让中控服务器关闭一些厨房设备,并开启卧室内的相应设备。户外的用户运动轨迹数据主要通过GPS进行监测,通过掌握用户每天的运动轨迹,系统能够估算出用户到家的时间,自动开启空调、电饭煲等智能设备。
必不可少的前端设计
智能家居系统的前端采用当前流行的B/S架构。除了传统的Web控制前端外,还加入了移动前端。为了适配iOS和Andriod两大系统,可以用当前流行的HTML5来设计App。HTML5的好处是一份代码可以用于两种不同的移动设备操作系统,但是有些iOS上独有的特性无法体现。由于中控服务器需要能够支持外网接入,而当前家庭的网络接入都是以动态IP分配来实现,动态分配的IP并不能有效作为对外的服务器IP。针对这样的情况,可以考虑试用当前比较流行的云虚拟机来作为中控服务器和移动设备的连接桥梁。目前,国内主流的云虚拟机提供商,如阿里云就能够提供价格合理的云虚拟机服务。
满足用户个性化需求
除了统一化的智能家居框架设计外,该框架还必须支持用户自定义设定。用户可以按照自己的需求设定中控服务器的配置参数,如配置各种智能家居设备启动、关闭的判断条件。同时还可以保存不同的环境配置,如节能模式、高效模式等,能够实现在需求变化的时候自由切换,同时用户还可以将自己的配置分享到互联网上。
综上所述,一体化智能家居系统能够通过简单的改动,如在现有设备上增加插件的方式将这些非智能设备接入智能家居中控系统中。同时,用户可以通过移动端应用或者Web应用访问中控服务器,对智能家居环境进行调控。并且中控服务器可以通过和用户试用的移动设备进行信息交互,获取用户当前信息。在获取了用户、智能家居设备以及周围环境的信息后,该系统还具备一定的学习能力,通过机器学习的算法,针对用户行为特征、环境、设备参数设计一套模型。在一体化智能家居系统的支撑下,智能家居应用将变得更加方便、易用,大幅提升人们的体验,为智能家居的普及奠定坚实的基础。
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