用于占用估计的系统和方法技术方案

占用估计器基于由一个或多个传感器装置提供的传感器数据（ｚ）和由占用者交通模型（ｆ）生成的基于模型的占用估计来计算区域的占用估计（ｘ）。占用者交通模型（ｆ）基于在整个区域内占用者的预测移动。占用估计系统包括占用估计器算法（２０），该占用估计器算法组合传感器数据（ｚ）和由占用者交通模型（ｆ）生成的基于模型的占用估计来生成该区域的占用估计（ｘ）。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及估计区域的占用(occupancy)，并且更具体地涉及基于占用者交通 (traffic)模型估计该区域内人的占用。
技术介绍
关于特定区域的占用的知识可以用于各种应用中。例如，建筑物内的占用的知识 可以用来改善建筑物的效率、舒适性和便利性并且在紧急情形下通过提供关于占用者位置 的信息而改善第一响应者的搜寻和营救努力。典型地，仅基于传感器提供的数据来确定建 筑物占用。这些占用估计可能由于传感器数据的缺乏或者传感器数据误差随时间的累积而 导致生成误差。
技术实现思路
本文描述了 一种用于估计区域中的占用的系统。该系统包括输入和占用估计器， 该输入在工作中被连接以从一个或多个传感器装置接收传感器数据。至少一个传感器装置 是运动检测传感器，该运动检测传感器提供指示在特定区域内没有检测到占用者的负输出 或者指示在特定区域内检测到一个或多个占用者的正输出。占用估计器在工作中被连接到 该输入以接收传感器数据。该占用估计器执行算法，该算法基于所接收的传感器数据和生 成基于模型的占用估计的占用者交通模型来生成占用估计，其中该算法基于所提供的输出 的状态给由运动检测传感器提供的传感器数据分配可靠性。输出在工作中被连接到占用估 计器以传送占用估计。在另一个方面，本文描述了一种用于估计区域中的占用的系统。该系统包括输入 和占用估计器，其中该输入在工作中被连接以从一个或多个传感器装置接收传感器数据， 由传感器装置提供的输入提供关于在相邻区域之间流动的占用者数量的信息。占用估计器 在工作中被连接到该输入以接收传感器数据。该占用估计器执行算法，该算法基于所接收 的传感器数据和由占用者交通模型生成的基于模型的状态估计来生成状态估计，其中状态 估计由包括每个区域的占用估计和与相邻区域之间流动的占用者数量相关联的流估计两 者的状态变量组成。输出在工作中被连接到该占用估计器以传送占用估计。在另一个方面，本文描述了一种用于估计区域中的占用的方法。该方法包括从一 个或多个传感器装置采集传感器数据，其中至少一个传感器装置提供指示在区域之间移动 的占用者数量的数据。该方法还包括基于占用者交通模型来计算状态变量的基于模型的估 计，所述状态变量包括每个区域中的占用者数量以及相邻区域之间流动的占用者数量。该 方法还包括通过组合每个状态变量的基于模型的估计和所采集的传感器数据来生成与每 个状态变量相关联的校正的估计。在另一个方面，本文描述了一种用机器可读计算机程序代码编码的计算机可读存 储介质，所述机器可读计算机程序代码用于生成区域的占用估计，该计算机可读存储介质 包括用于使控制器实施方法的指令。该计算机程序包括用于从一个或多个传感器装置采集输入的指令，其中至少一个传感器装置提供指示在相邻区域之间流动的占用者数量的数 据。该计算机程序还包括用于基于占用者交通模型来计算状态变量的基于模型的估计的指 令，所述状态变量包括每个区域中的占用者数量以及相邻区域之间流动的占用者数量。该 计算机程序还包括用于通过组合每个状态变量的基于模型的估计和所采集的传感器数据 来生成与每个状态变量相关联的校正的估计的指令，其中该校正的估计包括与每个状态变 量相关联的平均值和协方差。附图说明图IA是被划分成许多区的建筑物的楼层的示意图。图IB是对建筑物楼层的各区之间的连接进行建模的图示。 图2是图解基于传感器数据、传感器模型和占用者交通模型计算占用估计的流程 图。图3A和3B是图解为计算占用估计而采用的扩展卡尔曼(Kalman)滤波器算法的 示例性实施例的流程图。图4A和4B是图解其中与区域之间的占用者流相关联的状态变量受约束的实施例 之间的差别的曲线图。图5A是建筑物的楼层的示意图。图5B是图解如何解释建筑物的楼层平面以由基于动力运动的模型分析的图示。图6A是图解使用基于KM的模型来建模单个房间中的占用者的图示。图6B是图解使用基于KM的模型来建模单个房间中的占用者的图示，包括建模房 间内的阻塞。图7A-7E是图解扩展卡尔曼滤波器的实施例的估计准确性的曲线图。图8是图解集中占用估计系统的框图。图9A-9C是图解许多分布式占用估计系统的框图。具体实施例方式本申请公开了一种与由Robert Tomastik于2007年9月19日提交的、被指定PCT 序列号 US07/20291 且题为 “System and Method forOccupancy Estimation” 的申请有关 的系统和方法。该申请公开了一种用于基于占用者交通模型估计占用的系统和方法。在一 个示例性实施例中，仅基于占用者交通模型来估计占用。在另一个示例性实施例中，基于由 占用者交通模型生成的占用预测来估计占用，基于所接收的传感器数据校正所述占用。本 申请对先前申请的范围进行了扩展，公开了实施占用者估计的另外的实施例和方法。占用者交通模型试图预测占用者将如何在整个区域中移动。在一个实施例中，占 用者交通模型是单阶段(single-phase)占用者交通模型，该单阶段占用者交通模型基于 占用者如何可以从一个区域流动到另一个区域的模型来预测占用者的移动。在另一个实 施例中，占用者交通模型是基于动力运动(kinetic motion, KM)的模型，该基于动力运动 (KM)的模型使用两阶段法来建模占用者如何在相邻区域之间移动。具体而言，该两阶段法 考虑交通阻塞如何影响占用者经过区域的移动。在这两种情况下，占用者交通模型是基于在整个区或区域中占用者的历史或预期交通模式并且可以考虑诸如区域或建筑物的布局之类的因素。例如，建筑物布局可以包括 描述出口、过道、办公室的位置以及相关过道和办公室的占用限制的信息。另外，占用者交 通模型可以是描述区域内占用者的预测移动或交通模式的数学模型、统计模型或者计算机 模拟。在示例性实施例中，由占用者交通模型生成的估计与传感器数据结合采用以生成 占用估计。传感器数据可以由各种不同类型的传感器装置提供，每个传感器装置提供不同 类型的传感器输出，所述传感器输出被分析以检测在整个区或区域中的占用者移动或位 置。为此，本专利技术公开了一种占用估计器，该占用估计器把传感器数据和占用者交通模型当 作输入，并且执行算法以基于所提供的输入来生成对该区或区域的占用估计。基于传感器 数据和占用者交通模型的占用估计提供比仅基于传感器数据或仅基于模型的估计结果更 加准确的占用估计。除了提供对占用和移动与其变化的更加准确的估计的好处以外，传感 器数据与占用者交通模型的组合允许连续估计建筑物占用，即使缺乏来自一个或多个传感 器的数据或者暂停传输传感器数据也是如此。在传感器可能被禁用或毁坏的紧急情形下这 可能尤其有益。在另一个示例性实施例中，占用者交通模型在估计占用中作为独立工具(例如没 有传感器数据反馈)进行操作。这个实施例尤其适合于可以预期占用者向所限定的出口移 动的流出操作模式。图IA和IB图解了将在整个本描述中用来辅助描述占用估计算法的示例，其中占 用估计是对建筑物的特定楼层做出的。关于本实施例所描述的概念可以应用于各种场景 或位置(例如，户外、火车站、飞机场等等)。图IA图解了办公楼中的单个楼层的布局。在 这个实施例中，楼层平面已被划分成五个单独区(标为区1、2、3、4和5)。在另一个实施例 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于估计区域中的占用的系统，该系统包括：输入，在工作中被连接以从一个或多个传感器装置接收传感器数据，所述传感器装置包括提供具有第一状态或第二状态的输出的至少一个或多个运动检测传感器，所述第一状态指示在特定区域内没有检测到占用者，所述第二状态指示在特定区域内检测到至少一个占用者；占用估计器，在工作中被连接到该输入，其中该占用估计器执行算法以基于所接收的传感器数据和由占用者交通模型生成的基于模型的占用估计来生成该区域的占用估计，其中基于由运动检测传感器提供的数据的状态，该算法给该数据分配可靠性值；以及输出，在工作中被连接到该占用估计器以传送由该占用估计器生成的占用估计。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2007-9-19 PCT/US2007/020291一种用于估计区域中的占用的系统，该系统包括输入，在工作中被连接以从一个或多个传感器装置接收传感器数据，所述传感器装置包括提供具有第一状态或第二状态的输出的至少一个或多个运动检测传感器，所述第一状态指示在特定区域内没有检测到占用者，所述第二状态指示在特定区域内检测到至少一个占用者；占用估计器，在工作中被连接到该输入，其中该占用估计器执行算法以基于所接收的传感器数据和由占用者交通模型生成的基于模型的占用估计来生成该区域的占用估计，其中基于由运动检测传感器提供的数据的状态，该算法给该数据分配可靠性值；以及输出，在工作中被连接到该占用估计器以传送由该占用估计器生成的占用估计。2.权利要求1的系统，其中当由运动检测传感器提供的运动传感器数据处于第一状态 时，该算法把运动传感器数据解释为指示特定区域未被占用。3.权利要求2的系统，其中由算法分配的运动传感器可靠性值指示运动传感器数据在 运动检测传感器的输出处于第一状态的情况下是可靠的而在运动检测传感器的输出处于 第二状态的情况下是不可靠的。4.一种用于估计区域中的占用的系统，该系统包括输入，在工作中被连接以从一个或多个传感器装置接收传感器数据，其中由传感器装 置提供的该输入提供关于在相邻区域之间移动的占用者数量的信息；占用估计器，在工作中被连接到该输入，其中该占用估计器执行算法以基于所接收的 传感器数据和由占用者交通模型生成的基于模型的状态估计来生成该区域的状态估计，其 中该状态估计包括状态变量，所述状态变量包括该区域的占用估计和与相邻区域之间移动 的占用者数量相关联的流估计；以及输出，在工作中被连接到该占用估计器以传送由该占用估计器生成的状态变量。5.权利要求4的系统，其中占用估计器基于一个或多个约束把状态估计投影到允许值 范围上。6.权利要求5的系统，其中应用于状态估计的约束包括与该区域的占用估计相关联的 最小值、与该区域的占用估计相关联的最大值、与相邻区域之间移动的占用者数量相关联 的最小值、与相邻区域之间移动的占用者数量相关联的最大值、或者其组合。7.权利要求4的系统，其中占用者交通模型包括状态方程，所述状态方程基于区域中 的当前占用者数量和被建模为在相邻区域之间移动的占用者数量来生成占用估计。8.权利要求7的系统，其中与预期在相邻区域之间移动的占用者数量有关的状态方程 受约束的限制，该约束在物理上建模在给定时间步长中可能能够在相邻区域之间移动的占 用者数量。9.权利要求8的系统，其中由占用估计器采用的算法是关于每个状态估计生成平均估 计和协方差估计的扩展卡尔曼滤波器，其中关于相邻区域之间的占用者流所生成的协方差 估计受该约束的限制，该约束建模在给定时间步长中能够在相邻区域之间移动的占用者数量。10.一种用于估计区域中的占用的方法，该方法包括从一个或多个传感器装置采集传感器数据，其中至少一个传感器装置提供指示在区域 之间移动的占用者数量的数据；基于预测区域内的占用者移动的占用者交通模型，计算状态变量的基于模型的估计， 所述状态变量的基于模型的估计包括位于每个区域中的占用者数量的基于模型的估计以 及在区域之间流动的占用者数量的基于模型的估计；以及通过组合每个状态变量的基于模型的估计和所采集的传感器数据来生成与每个状态 变量相关联的校正估计。11.权利要求10的方法，其中生成与每个状态变量相关联的校正估计包括采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)来组合基于模型的估计和所采集的传感器数据，其中该 EKF生成与每个状态变量相关联的平均估计和协方差。12.权利要求11的方法，其中生成与每个状态变量相关联的协方差包括基于占用者交通模型、占用者交通中的噪声和与每个状态变量相关联的先前协方差估 计，生成与每个状态变量相关联的预测协方差；通过对与描述相邻区之间的占用者流的状态变量相关联的预测协方差应用流约束值， 修改该预测协方差；基于传感器模型和与每个状态变量相关联的修改的预测协方差，生成与每个状态变量 相关联的修正协方差；基于该修正协方差和该修改的预测协方差来计算加权参数；以及 基于加权参数、与每个状态变量相关联的先前协方差估计和修正协方差值，更新协方 差估计。13.权利要求12的方法，其中生成与每个状态变量相关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：RN托马斯蒂克，S梅恩，
申请(专利权)人：联合工艺公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]