使用多种模态来进行占用感测的系统和方法技术方案

一种用于使用多种模态来确定一个位置处的占用者数量的系统和方法。该方法包括利用照明系统的运动传感器来收集第一数据集。利用RF子系统的收发器来收集第二数据集。使用第一和第二算法来从第二数据集计算第一和第二估计。将第一估计和第二估计融合以创建经融合的占用者估计。通过如下方式来训练第一算法、第二算法、或第一算法和第二算法两者：输入第二占用者估计和/或第二数据集以重新校准第一算法的参数，和/或输入第一占用者估计和/或第一数据集以在第二算法训练期间重新校准参数。建筑物控制系统可以响应于经融合的占用者估计而操作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用多种模态来进行占用感测的系统和方法
本公开总体上涉及一种用于确定一位置中的占用者数量的系统和方法，该系统和方法对于响应于所确定的占用者数量来操作该位置的控制系统可以是特别有用的。
技术介绍
可以使用自动化建筑物功能（例如，加热、通风和空调、或HVAC系统、照明系统等）来优化占用者的舒适度，并且最小化维护建筑物的能量使用、以及从而最小化其成本。例如，无源红外（PIR）传感器是一种有成本效益的解决方案，该传感器通常部署在建筑物中以控制建筑物中的一个或多个系统。PIR传感器通常用于：取决于PIR传感器是否检测到运动来自动控制何时打开和/或关照明设施。虽然这些传感器可以检测一位置是否被占用，但是它们依赖于占用者与传感器之间的视线，并且不适合用于确定该位置处有多少个占用者。还已经利用了对射频（RF）波的使用以检测运动。在一个系统中，RF波已经被用来对一位置中的蜂窝电话（或其他收发器）的数量进行检测和三角测量，该数量可以用作对该位置处的占用者数量的仿真。然而，这些方法要求个体携带蜂窝电话或其他设备，这对于产生准确的占用者计数是限制性的。在另一种方法中，检测并且分析从人类反射的RF信号，以测量空间的占用。然而，这些RF系统可能遭受多径反射和近距离问题，其中较远的占用者被较近的占用者的反射所隐藏。因此，在本领域中存在对于如下系统的持续需要：该系统改进了系统准确地确定一位置中的占用者数量的能力，特别是在该系统中，响应于所确定的占用者数量来控制该位置的控制系统。
技术实现思路
本公开涉及一种用于确定一位置中的占用者数量、并且更特别地用于响应于所确定的占用者数量来操作该位置的控制系统的创造性系统和方法。所公开的系统可以包括如下两者：运动检测器子系统，其包括一个或多个运动传感器，诸如具有一个或多个嵌入式PIR传感器的照明系统；以及射频（RF）子系统，其包括一个或多个RF收发器，诸如网络路由器。由RF收发器收集的数据用于利用第一算法来生成第一占用者估计，并且由运动传感器收集的数据用于利用第二算法来生成第二占用者估计。由这两种传感器模态产生的估计被融合，以产生一位置处的准确占用者计数。可以通过使用与每个子系统有关的数据和/或估计作为去往与其他子系统相关联的算法的输入来训练第一算法和第二算法，从而随时间进一步改进其相应的准确性。准确的占用者估计可以用于操作该位置的控制系统，诸如提供更好或更高效的照明、温度、通风和空间优化，从而最大化建筑物的能量效率和占用者舒适度。通常，在一个方面，提供了一种用于使用多种模态来确定一位置处的占用者数量的方法，所述方法包括：从嵌入在所述位置中的照明系统中的一个或多个运动传感器来收集第一数据集；使用与照明系统相关联的第一算法来从所述第一数据集计算第一占用者估计；从所述位置中的RF子系统的一个或多个射频（RF）收发器来收集第二数据集；使用与RF子系统相关联的第二算法来从所述第二数据集计算第二占用者估计；融合所述第一占用者估计和所述第二占用者估计，以创建与所述位置处的占用者数量相对应的经融合的占用者估计；通过执行以下至少一项来训练第一算法、第二算法、或第一算法和第二算法两者：（i）输入所述第二占用者估计、所述第二数据集或其两者，以重新校准第一算法的参数，以及（ii）输入所述第一占用者估计、所述第一数据集或其两者，以重新校准第二算法的参数。根据一实施例，所述方法进一步包括：响应于经融合的占用者估计而操作所述位置中的建筑物控制系统。根据一实施例，建筑物控制系统包括安全系统、加热通风和空调（HVAC）系统、声音掩蔽系统、照明系统、或包括前述至少一项的组合。根据一实施例，一个或多个运动传感器包括无源红外（PIR）传感器，并且一个或多个RF收发器包括启用了Wi-Fi的路由器。根据一实施例，收集所述第二数据集包括：利用至少一个RF收发器来发出RF波，以及利用至少一个RF收发器来接收RF波的反射。根据一实施例，在收集所述第一或第二数据集之前，所述训练进一步包括：输入表示所述位置的物理布局的数据；输入表示一个或多个RF收发器中的每一个的坐标的数据；输入表示一个或多个运动传感器中的每一个的坐标的数据，或包括前述至少一项的组合。根据一实施例，所述第二数据集包括表示来自远处占用者的RF反射的数据，所述远处占用者的RF反射被较近的占用者的RF反射所[CPA_ma1]，并且所述训练包括：同时地或同步地将所述第一数据集以及一个或多个运动传感器中的每一个的坐标与所述第二数据集进行比较，以定位所述远处占用者的位置。根据一实施例，第一算法包括拟合到多个数据点的函数，所述数据点描述了相对于所述位置中的真实占用者计数而被触发的运动传感器的数量，并且所述训练包括：同步地将所述第一数据集与所述第二数据集进行比较以形成一个或多个新数据点，其中真实占用者计数被设置为所述第二占用者估计；以及在将所述一个或多个新数据点包括在所述多个数据点中之后重新计算所述函数。根据一实施例，训练第一算法进一步包括：建立代理模型，并且对一个或多个运动传感器中有多少个传感器响应于不同的真实占用情况而被触发进行仿真；以及确定将所触发的传感器的数量映射到真实占用情况的函数。根据一实施例，所述融合包括根据以下等式来计算经融合的占用者估计：其中N是经融合的占用者估计，NMD是第一占用者估计，NRF是第二占用者估计，VMD是与照明系统相关联的第一方差，并且VRF是与RF子系统相关联的第二方差。通常，在一个方面，提供了一种用于操作建筑物控制系统的控制器。所述控制器包括：通信模块，其被配置成从具有一个或多个运动传感器的照明系统接收第一数据集，并且从具有一个或多个RF收发器的射频（RF）子系统接收第二数据集；存储器，其中存储有与照明系统相关联的第一算法和与RF子系统相关联的第二算法；处理器，其被配置成使用第一算法来从所述第一数据集计算第一占用者估计并且从所述第二数据集计算第二占用者估计，并且通过执行以下至少一项来训练第一算法、第二算法、或第一算法和第二算法两者：（i）输入所述第二占用者估计、所述第二数据集或其两者，以重新校准第一算法的参数，以及（ii）输入所述第一占用者估计、所述第一数据集或其两者，以重新校准第二算法的参数；以及融合模块，其被配置成通过融合所述第一占用者估计和所述第二占用者估计来创建经融合的占用者估计；其中所述控制器被配置成响应于经融合的占用者估计来控制建筑物控制系统的操作。通常，在一个方面，提供了一种用于确定一位置处的占用者数量的系统。所述系统包括：照明系统，其包括一个或多个运动传感器，所述照明系统被配置成利用一个或多个运动传感器来收集第一数据集；射频（RF）子系统，其包括一个或多个收发器，所述RF子系统被配置成利用一个或多个收发器来收集第二数据集；控制器，其被配置成使用与照明系统相关联的第一算法来从第一数据集确定第一占用者估计，并且使用与RF子系统相关联的第二算法来从第二数据集确定第二占用者估计，其中所述控制器被配置成通过输入所述第二占用者估计、所述第二数据集或其两者以重新校准第一算法的参数来训练第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于使用多种模态来确定一位置（102）处的占用者数量的方法，包括：/n从嵌入在所述位置中的照明系统（106）中的一个或多个运动传感器（106a）来收集第一数据集；/n使用与所述照明系统相关联的第一算法（120）来从所述第一数据集计算第一占用者估计（124）；/n从所述位置中的射频（RF）子系统（104）的一个或多个RF收发器来收集第二数据集；/n使用与所述RF子系统相关联的第二算法（118）来从所述第二数据集计算第二占用者估计（122）；/n融合所述第一占用者估计和所述第二占用者估计，以创建与所述位置处的占用者数量相对应的经融合的占用者估计；以及/n通过执行以下至少一项来训练所述第一算法、所述第二算法、或所述第一算法和所述第二算法两者：（i）输入所述第二占用者估计、所述第二数据集或其两者，以重新校准所述第一算法的参数，以及（ii）输入所述第一占用者估计、所述第一数据集或其两者，以重新校准所述第二算法的参数。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180309 EP 18160862.1;20180302 US 62/6375491.一种用于使用多种模态来确定一位置（102）处的占用者数量的方法，包括：
从嵌入在所述位置中的照明系统（106）中的一个或多个运动传感器（106a）来收集第一数据集；
使用与所述照明系统相关联的第一算法（120）来从所述第一数据集计算第一占用者估计（124）；
从所述位置中的射频（RF）子系统（104）的一个或多个RF收发器来收集第二数据集；
使用与所述RF子系统相关联的第二算法（118）来从所述第二数据集计算第二占用者估计（122）；
融合所述第一占用者估计和所述第二占用者估计，以创建与所述位置处的占用者数量相对应的经融合的占用者估计；以及
通过执行以下至少一项来训练所述第一算法、所述第二算法、或所述第一算法和所述第二算法两者：（i）输入所述第二占用者估计、所述第二数据集或其两者，以重新校准所述第一算法的参数，以及（ii）输入所述第一占用者估计、所述第一数据集或其两者，以重新校准所述第二算法的参数。


2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：响应于所述经融合的占用者估计而操作所述位置中的建筑物控制系统（105）。


3.根据权利要求2所述的方法，其中所述建筑物控制系统包括安全系统、加热通风和空调（HVAC）系统、声音掩蔽系统、所述照明系统、或包括前述至少一项的组合。


4.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个运动传感器包括无源红外（PIR）传感器，并且所述一个或多个RF收发器包括启用了Wi-Fi的路由器。


5.根据权利要求1所述的方法，其中收集所述第二数据集包括：利用所述至少一个RF收发器来发出RF波，以及利用所述至少一个RF收发器来接收所述RF波的反射。


6.根据权利要求1所述的方法，其中在收集所述第一或第二数据集之前，所述训练进一步包括：输入表示所述位置的物理布局的数据；输入表示所述一个或多个RF收发器中的每一个的坐标的数据；输入表示所述一个或多个运动传感器中的每一个的坐标的数据，或包括前述至少一项的组合。


7.根据权利要求6所述的方法，其中所述第二数据集包括表示来自远处占用者的RF反射的数据，所述远处占用者的RF反射被较近的占用者的RF反射所混淆，并且所述训练包括：同时地或同步地将所述第一数据集以及所述一个或多个运动传感器中的每一个的坐标与所述第二数据集进行比较，以定位所述远处占用者的位置。


8.根据权利要求6所述的方法，其中所述第一算法包括拟合到多个数据点的函数（f），所述数据点描述了相对于所述位置中的真实占用者计数（Y）而被触发的所述运动传感器的数量（X），并且所述训练包括：同步地将所述第一数据集与所述第二数据集进行比较以形成一个或多个新数据点，其中所述真实占用者计数被设置为所述第二占用者估计；以及在将所述一个或多个新数据点包括在所述多个数据点中之后重新计算所述函数。


9.根据权利要求1所述的方法，其中训练所述第一算法还包括：建立代理模型（128），并且对所述一个或多个运动传感器中有多少个传感器响应于不同的真实占用情况（As...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·莫蒂，R·库玛，张玉婷，C·卡博塔耶夫，E·B·沈，
申请(专利权)人：昕诺飞控股有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL