[发明专利]一种智能家居设备的预测控制方法及系统在审
申请号: | 201710150184.3 | 申请日: | 2017-03-14 |
公开(公告)号: | CN106842972A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 江液 | 申请(专利权)人: | 上海斐讯数据通信技术有限公司 |
主分类号: | G05B15/02 | 分类号: | G05B15/02;G05B19/418 |
代理公司: | 上海世圆知识产权代理有限公司31320 | 代理人: | 王佳妮 |
地址: | 201616 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能家居 设备 预测 控制 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及智能家居控制技术领域,尤其涉及一种通过多普勒效应逆向分析用户在室内移动时的行动趋势,结合时间信息,生成对智能家居设备的预测控制指令的一种智能家居设备的预测控制方法及系统。
背景技术
随着电子技术的不断发展,基于电子技术的智能家居在人们的生活中日益普及。智能家居可以包含多个智能家居设备,如智能电扇、智能空调和智能灯等。用户可以通过云服务器来控制和管理这些智能家居设备,以提高智能化生活水平。随着智能家居技术的不断进步以及对生活品质的不断追求,作为物联网应用之一的智能家居必将成为未来家居的基本形态,具有广阔的市场应用前景。
智能家居是以住宅为平台,利用综合布线技术、先进的计算机技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术,将家居生活有关的设施有机的结合在一起,构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统,提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性,并实现环保节能的居住环境。
智能家居中可以预先设置有多种场景模式,每种场景模式可以包含多个被控智能家居设备,以及每个被控智能家居设备在该场景模式中的控制信息。用户可以在智能家居的控制终端(如手机)中,选择需要使用的场景模式,控制终端则可以向智能家居的服务器发送对应该场景模式的开启请求,该服务器可以确定该场景模式对应的被控智能家居设备,以及每个被控智能家居设备在该场景模式中的控制信息,进而向这些被控智能家居设备分别发送控制指令。例如,场景一为空调开启、窗户关闭、灯开启,用户选择场景一后,服务器可以向空调发送开启指令、向窗户发送关闭指令,向灯发送开启指令。但这类方式需要用户手动进行场景选择的操作。
由于智能家居正逐渐成为一种趋势,各类硬件商不断推出各类商品。作为对智能化水平较低的家居设备的控制的一个方面,目前的室内行动感知技术使用的是红外或激光的线性探针方式获取触发条件,这类方式无需用户进行多余的操作,如发声、特殊肢体动作等,即可对一些智能化水平较低的设备进行控制,如灯、音乐设备。但是其基于线性探针的探测方式,在进行行动预测时需要布设大量的探头才能获取连续的趋势。
因此,需要对现有的智能家居设备的预测控制方式进行改进。
发明内容
针对现有的智能家居设备的预测控制中存在的在进行行动预测时需要布设大量的探头才能获取连续的趋势的技术问题,本发明目的在于提供一种智能家居设备的预测控制方法及系统,实现利用少量探头发射超声波并获取广域范围内的反射波,结合运动物体在声波场中的多普勒效应,测算用户运动趋势,并结合时间、位置等信息,对用户下一步行动进行预测,并生成智能家居设备的预判指令。
为实现上述目的,本发明提供了一种智能家居设备的预测控制方法,包括如下步骤:(1)采集进入待控制区域的运动物体所产生的变频后的超声波数据;(2)根据变频后的超声波数据获取运动物体的运动状态,进而判定运动物体的运动趋势;(3)根据所述运动趋势,结合时间信息和位置信息,对运动物体的行为进行预测,获取预测结果;(4)生成预测控制指令传输至相应的智能家居设备,实现对智能家居设备的预测控制。
为实现上述目的,本发明还提供了一种智能家居设备的预测控制系统,包括至少一数据采集模块、运动趋势判定模块、预测结果获取模块以及预测控制模块:所述至少一数据采集模块,用于采集进入待控制区域的运动物体所产生的变频后的超声波数据;所述运动趋势判定模块,用于根据变频后的超声波数据获取运动物体的运动状态,进而判定运动物体的运动趋势;所述预测结果获取模块,用于根据所述运动趋势,结合时间信息和位置信息,对运动物体的行为进行预测,获取预测结果;所述预测控制模块,用于生成预测控制指令传输至相应的智能家居设备,实现对智能家居设备的预测控制。
本发明的优点在于:本发明所述的智能家居设备的预测控制方式,利用少量超声波发射源发射超声波(每一子区域内可以仅设置一超声波发射源),并获取广域范围内的反射波;结合用户在声波场中的多普勒效应,获取其运动趋势;并结合时间、位置等信息,对用户下一步行动进行预测,并生成对智能家居设备的预测控制指令,智能控制智能家居设备的下一步操作。无需用户手动进行场景选择的操作,在进行行动预测时也不需要布设大量的超声波发射源才能获取连续的趋势,提高了智能控制效率,节省了智能控制成本,具有良好的推广前景。
附图说明
图1,本发明所述的智能家居设备的预测控制方法的流程示意图;
图2,本发明所述的运动物体的运动趋势判定一实施例的示意图。
图3,本发明所述的列存储数据表一实施例的示意图;
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