本發(fā)明涉及智能家居控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種通過多普勒效應(yīng)逆向分析用戶在室內(nèi)移動時的行動趨勢，結(jié)合時間信息，生成對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制指令的一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展，基于電子技術(shù)的智能家居在人們的生活中日益普及。智能家居可以包含多個智能家居設(shè)備，如智能電扇、智能空調(diào)和智能燈等。用戶可以通過云服務(wù)器來控制和管理這些智能家居設(shè)備，以提高智能化生活水平。隨著智能家居技術(shù)的不斷進(jìn)步以及對生活品質(zhì)的不斷追求，作為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一的智能家居必將成為未來家居的基本形態(tài)，具有廣闊的市場應(yīng)用前景。

智能家居是以住宅為平臺，利用綜合布線技術(shù)、先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、安全防范技術(shù)、自動控制技術(shù)、音視頻技術(shù)，將家居生活有關(guān)的設(shè)施有機(jī)的結(jié)合在一起，構(gòu)建高效的住宅設(shè)施與家庭日程事務(wù)的管理系統(tǒng)，提升家居安全性、便利性、舒適性、藝術(shù)性，并實現(xiàn)環(huán)保節(jié)能的居住環(huán)境。

智能家居中可以預(yù)先設(shè)置有多種場景模式，每種場景模式可以包含多個被控智能家居設(shè)備，以及每個被控智能家居設(shè)備在該場景模式中的控制信息。用戶可以在智能家居的控制終端(如手機(jī))中，選擇需要使用的場景模式，控制終端則可以向智能家居的服務(wù)器發(fā)送對應(yīng)該場景模式的開啟請求，該服務(wù)器可以確定該場景模式對應(yīng)的被控智能家居設(shè)備，以及每個被控智能家居設(shè)備在該場景模式中的控制信息，進(jìn)而向這些被控智能家居設(shè)備分別發(fā)送控制指令。例如，場景一為空調(diào)開啟、窗戶關(guān)閉、燈開啟，用戶選擇場景一后，服務(wù)器可以向空調(diào)發(fā)送開啟指令、向窗戶發(fā)送關(guān)閉指令，向燈發(fā)送開啟指令。但這類方式需要用戶手動進(jìn)行場景選擇的操作。

由于智能家居正逐漸成為一種趨勢，各類硬件商不斷推出各類商品。作為對智能化水平較低的家居設(shè)備的控制的一個方面，目前的室內(nèi)行動感知技術(shù)使用的是紅外或激光的線性探針方式獲取觸發(fā)條件，這類方式無需用戶進(jìn)行多余的操作，如發(fā)聲、特殊肢體動作等，即可對一些智能化水平較低的設(shè)備進(jìn)行控制，如燈、音樂設(shè)備。但是其基于線性探針的探測方式，在進(jìn)行行動預(yù)測時需要布設(shè)大量的探頭才能獲取連續(xù)的趨勢。

因此，需要對現(xiàn)有的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方式進(jìn)行改進(jìn)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制中存在的在進(jìn)行行動預(yù)測時需要布設(shè)大量的探頭才能獲取連續(xù)的趨勢的技術(shù)問題，本發(fā)明目的在于提供一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)利用少量探頭發(fā)射超聲波并獲取廣域范圍內(nèi)的反射波，結(jié)合運動物體在聲波場中的多普勒效應(yīng)，測算用戶運動趨勢，并結(jié)合時間、位置等信息，對用戶下一步行動進(jìn)行預(yù)測，并生成智能家居設(shè)備的預(yù)判指令。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法，包括如下步驟：(1)采集進(jìn)入待控制區(qū)域的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)；(2)根據(jù)變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體的運動狀態(tài)，進(jìn)而判定運動物體的運動趨勢；(3)根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息和位置信息，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果；(4)生成預(yù)測控制指令傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制系統(tǒng)，包括至少一數(shù)據(jù)采集模塊、運動趨勢判定模塊、預(yù)測結(jié)果獲取模塊以及預(yù)測控制模塊：所述至少一數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集進(jìn)入待控制區(qū)域的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)；所述運動趨勢判定模塊，用于根據(jù)變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體的運動狀態(tài)，進(jìn)而判定運動物體的運動趨勢；所述預(yù)測結(jié)果獲取模塊，用于根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息和位置信息，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果；所述預(yù)測控制模塊，用于生成預(yù)測控制指令傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

本發(fā)明的優(yōu)點在于：本發(fā)明所述的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方式，利用少量超聲波發(fā)射源發(fā)射超聲波(每一子區(qū)域內(nèi)可以僅設(shè)置一超聲波發(fā)射源)，并獲取廣域范圍內(nèi)的反射波；結(jié)合用戶在聲波場中的多普勒效應(yīng)，獲取其運動趨勢；并結(jié)合時間、位置等信息，對用戶下一步行動進(jìn)行預(yù)測，并生成對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制指令，智能控制智能家居設(shè)備的下一步操作。無需用戶手動進(jìn)行場景選擇的操作，在進(jìn)行行動預(yù)測時也不需要布設(shè)大量的超聲波發(fā)射源才能獲取連續(xù)的趨勢，提高了智能控制效率，節(jié)省了智能控制成本，具有良好的推廣前景。

附圖說明

圖1，本發(fā)明所述的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法的流程示意圖；

圖2，本發(fā)明所述的運動物體的運動趨勢判定一實施例的示意圖。

圖3，本發(fā)明所述的列存儲數(shù)據(jù)表一實施例的示意圖；

圖4，本發(fā)明所述的預(yù)測結(jié)果中住宅房型圖一實施例的示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明提供的一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法及系統(tǒng)做詳細(xì)說明。

參考圖1，本發(fā)明所述的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法的流程示意圖。所述方法包括如下步驟：S11：采集進(jìn)入待控制區(qū)域的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)；S12：根據(jù)變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體的運動狀態(tài)，進(jìn)而判定運動物體的運動趨勢；S13：根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息和位置信息，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果；S14：生成預(yù)測控制指令傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。以下結(jié)合附圖給出詳細(xì)解釋。

S11：采集進(jìn)入待控制區(qū)域的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)。

具體的，步驟S11進(jìn)一步包括：在待控制區(qū)域的每一子區(qū)域內(nèi)設(shè)置至少一超聲波發(fā)射源形成聲波場，通過對應(yīng)的接收器分別采集進(jìn)入聲波場內(nèi)的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)。

超聲波數(shù)據(jù)采集可以采用現(xiàn)有技術(shù)，主要為在待控制區(qū)域(例如住宅內(nèi))的每一子區(qū)域內(nèi)設(shè)置至少一超聲波發(fā)射源(探頭)，以在待控制區(qū)域內(nèi)形成聲波場。超聲波遇到墻壁或物體后會生成反射波，通過對應(yīng)的接收器采集反射波。因存在多普勒效應(yīng)，當(dāng)運動物體進(jìn)入聲波場后，其移動狀態(tài)會改變原反射波的頻率，這些變頻后的超聲波數(shù)據(jù)被相應(yīng)的接收器分別采集。

S12：根據(jù)變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體的運動狀態(tài)，進(jìn)而判定運動物體的運動趨勢。

具體的，步驟S12進(jìn)一步包括：根據(jù)每一接收器所采集的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體相對于相應(yīng)接收器的運動狀態(tài)，通過比對多個接收器所獲取的運動狀態(tài)，判定運動物體的運動趨勢。

其中，步驟S12中獲取運動物體相對于相應(yīng)接收器的運動狀態(tài)進(jìn)一步通過接收器所采集的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)，并根據(jù)公式逆推出運動物體的運動狀態(tài)是接近發(fā)射源還是遠(yuǎn)離發(fā)射源：

運動物體和發(fā)射源的頻率關(guān)系為：

其中，f′為接收器所采集到的頻率；f為發(fā)射源的原始發(fā)射頻率；v為超聲波的行進(jìn)速度；v₀為運動物體的移動速度，若接近發(fā)射源則前方運算符號為+號,反之則為-號；v_s為發(fā)射源的移動速度，若接近運動物體則前方運算符號為-號，反之則為+號。

由于發(fā)射源的移動速度不變，故v_s為0，而f′和f為已測得數(shù)據(jù)，故，當(dāng)＞1時，判定運動物體的運動狀態(tài)為遠(yuǎn)離發(fā)射源，時，判定運動物體的運動狀態(tài)為接近發(fā)射源。

參考圖2，本發(fā)明所述的運動物體的運動趨勢判定一實施例的示意圖。在本實施例中，當(dāng)用戶23從第一區(qū)域21移動到第二區(qū)域22的過程中，用戶23相對于設(shè)置在第一區(qū)域21的第一信源211的且在不斷增大；用戶23相對于設(shè)置在第二區(qū)域22的第二信源221的且在不斷縮小。因此可以逆向判斷出，當(dāng)出現(xiàn)此類變化時用戶23的運動狀態(tài)為從第一區(qū)域21移動到第二區(qū)域22，即實現(xiàn)軌跡測算。

S13：根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息和位置信息，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果。

具體的，步驟S13中所述運動趨勢、所述時間信息和位置信息通過列存儲數(shù)據(jù)表(類似hadoop中的列存儲數(shù)據(jù)表)存儲；所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)一步存儲有對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測對應(yīng)的行為結(jié)果。

參考圖3，本發(fā)明所述的列存儲數(shù)據(jù)表一實施例的示意圖。在本實施例中，時間信息包括日期和具體時間段。日期所在列按順序記載有“星期日、星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六”；時間所在列可以按24小時制將時間平均分配并記入，例如“00:00、00:10、00:20、00:30、……”；位置所在列記載有“衛(wèi)生間、臥室、餐廳、客廳、……”；運動趨勢所在列記載有“離開、接近”；行為結(jié)果所在列根據(jù)住宅智能家居設(shè)備情況以及智能控制需要，記載有“前往衛(wèi)生間需要開燈、前往廚房需要開燈、客廳音樂開啟、……”。

對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測時，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中，將運動趨勢、時間信息和位置信息類型按照自定義的優(yōu)先級進(jìn)行篩查，將獲得的最接近的行為結(jié)果作為預(yù)測結(jié)果。圖3中示出了一種篩查結(jié)果：時間：周一00:30、位置：臥室、狀態(tài)：離開，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)行篩查獲得的最接近的行為結(jié)果為：前往衛(wèi)生間需要開燈。

參考圖4，本發(fā)明所述的預(yù)測結(jié)果中住宅房型圖一實施例的示意圖。結(jié)合本實施例所示的住宅房型圖，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測時，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中，將運動趨勢、時間信息和位置信息類型按照自定義的優(yōu)先級進(jìn)行篩查，將獲得的最接近的行為結(jié)果作為預(yù)測結(jié)果。例如，時間：周一3:00、位置：北臥、狀態(tài)：離開，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)行篩查獲得的最接近的行為結(jié)果為：前往衛(wèi)生間需要開燈；時間：周二18:00、位置：玄關(guān)、狀態(tài)：接近，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)行篩查獲得的最接近的行為結(jié)果為：前往廚房需要開燈。

優(yōu)選的，步驟S13進(jìn)一步包括：獲得運動物體的行為習(xí)慣數(shù)據(jù)；從而根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息、位置信息以及行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果。也即，可以通過大數(shù)據(jù)方式獲得運動物體的行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，為預(yù)測提供進(jìn)一步參考，從而優(yōu)化對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。例如：時間：周三22:00、位置：衛(wèi)生間、狀態(tài)：離開、行為習(xí)慣對應(yīng)的軌跡：北臥，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)行篩查獲得的最接近的行為結(jié)果為：衛(wèi)生間關(guān)燈北臥開燈；時間：周六7:30、位置：衛(wèi)生間、狀態(tài)：接近、行為習(xí)慣對應(yīng)的軌跡：餐廳，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)行篩查獲得的最接近的行為結(jié)果為：客廳音樂開啟。

S14：生成預(yù)測控制指令傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

具體的，步驟S14中所述預(yù)測控制指令通過標(biāo)準(zhǔn)的接口協(xié)議格式傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備。

本發(fā)明所述的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制方法，利用少量超聲波發(fā)射源(探頭)發(fā)射超聲波(每一子區(qū)域內(nèi)可以僅設(shè)置一超聲波發(fā)射源)，并獲取廣域范圍內(nèi)的反射波；結(jié)合用戶在聲波場中的多普勒效應(yīng)，獲取其運動趨勢；并結(jié)合時間、位置等信息，對用戶下一步行動進(jìn)行預(yù)測，并生成對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制指令，智能控制智能家居設(shè)備的下一步操作。無需用戶手動進(jìn)行場景選擇的操作，在進(jìn)行行動預(yù)測時也不需要布設(shè)大量的探頭才能獲取連續(xù)的趨勢，提高了智能控制效率，節(jié)省了智能控制成本，具有良好的推廣前景。

本發(fā)明還提供了一種智能家居設(shè)備的預(yù)測控制系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、運動趨勢判定模塊、預(yù)測結(jié)果獲取模塊以及預(yù)測控制模塊：所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集進(jìn)入待控制區(qū)域的運動物體所產(chǎn)生的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)；所述運動趨勢判定模塊，用于根據(jù)變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體的運動狀態(tài)，進(jìn)而判定運動物體的運動趨勢；所述預(yù)測結(jié)果獲取模塊，用于根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息和位置信息，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果；所述預(yù)測控制模塊，用于生成預(yù)測控制指令傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

超聲波數(shù)據(jù)采集可以采用現(xiàn)有技術(shù)，主要為在待控制區(qū)域(例如住宅內(nèi))的每一子區(qū)域內(nèi)設(shè)置至少一超聲波發(fā)射源(探頭)，以在待控制區(qū)域內(nèi)形成聲波場。超聲波遇到墻壁或物體后會生成反射波，通過對應(yīng)的接收器采集反射波。因存在多普勒效應(yīng)，當(dāng)運動物體進(jìn)入聲波場后，其移動狀態(tài)會改變原反射波的頻率，這些變頻后的超聲波數(shù)據(jù)被相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集模塊(例如接收器)分別采集。

所述運動趨勢判定模塊，進(jìn)一步根據(jù)每一數(shù)據(jù)采集模塊所采集的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)獲取運動物體相對于相應(yīng)數(shù)據(jù)采集模塊的運動狀態(tài)，通過比對多個數(shù)據(jù)采集模塊所獲取的運動狀態(tài)，判定運動物體的運動趨勢。

其中，所述運動趨勢判定模塊獲取運動物體相對于相應(yīng)數(shù)據(jù)采集模塊的運動狀態(tài)進(jìn)一步為：通過數(shù)據(jù)采集模塊所采集的變頻后的超聲波數(shù)據(jù)，并根據(jù)公式逆推出運動物體的運動狀態(tài)是接近發(fā)射源還是遠(yuǎn)離發(fā)射源：

運動物體和發(fā)射源的頻率關(guān)系為：

其中，f′為接收器所采集到的頻率；f為發(fā)射源的原始發(fā)射頻率；v為超聲波的行進(jìn)速度；v₀為運動物體的移動速度，若接近發(fā)射源則前方運算符號為+號,反之則為-號；v_s為發(fā)射源的移動速度，若接近運動物體則前方運算符號為-號，反之則為+號。

由于發(fā)射源的移動速度不變，故v_s為0，而f′和f為已測得數(shù)據(jù)，故，當(dāng)＞1時，判定運動物體的運動狀態(tài)為遠(yuǎn)離發(fā)射源，時，判定運動物體的運動狀態(tài)為接近發(fā)射源。

所述預(yù)測結(jié)果獲取模塊進(jìn)一步將所述運動趨勢、所述時間信息和位置信息通過列存儲數(shù)據(jù)表存儲，所述列存儲數(shù)據(jù)表中進(jìn)一步存儲有對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測對應(yīng)的行為結(jié)果。對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測時，在所述列存儲數(shù)據(jù)表中，將運動趨勢、時間信息和位置信息類型按照自定義的優(yōu)先級進(jìn)行篩查，將獲得的最接近的行為結(jié)果作為預(yù)測結(jié)果。

優(yōu)選的，所述的智能家居設(shè)備的預(yù)測控制系統(tǒng)，進(jìn)一步包括行為習(xí)慣數(shù)據(jù)獲取模塊：用于獲得運動物體的行為習(xí)慣數(shù)據(jù)。所述預(yù)測結(jié)果獲取模塊進(jìn)一步根據(jù)所述運動趨勢，結(jié)合時間信息、位置信息以及行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，對運動物體的行為進(jìn)行預(yù)測，獲取預(yù)測結(jié)果。也即，可以通過大數(shù)據(jù)方式獲得運動物體的行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，為預(yù)測提供進(jìn)一步參考，從而優(yōu)化對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

具體的，所述預(yù)測控制模塊生成的預(yù)測控制指令，通過標(biāo)準(zhǔn)的接口協(xié)議格式傳輸至相應(yīng)的智能家居設(shè)備，實現(xiàn)對智能家居設(shè)備的預(yù)測控制。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。