系統需更加“智能”

系統的“智能”意味著中控服務器智能化。中控服務器除了采集相應的環境數據(包括智能家居設備數據和室內環境的溫度、濕度、光照和時間等參數)、記錄用戶操作行為外，還需要對用戶的行為進行建模，設計出一套可以預測用戶行為的模型，模型的輸入主要是環境數據和用戶操作。模型通過監督式的方式進行參數訓練，當用戶數據采集到足夠的量，訓練的模型就可以對用戶的行為進行預測，從而自動調整智能家居設備參數。同時，模型還要能夠接受用戶的反饋，通過反饋機制能夠實時修正模型的參數。

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為了能夠實現對所有家居設備的自動控制，中控服務器需要對不同類型的智能家居設備進行建模。但是模型的參數需要同時考慮到不同設備之間的影響。比如，控制燈光亮度的模型需要考慮到天氣、環境、外界光照強度的綜合影響。如果是晴朗的夏天，為了降溫，空調制冷需要開啟。同時為了省電，窗簾會被拉上。因此，燈控的模型需要綜合考慮到這些情況，在白天且窗簾被拉上的時候打開燈光。

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對於一體化智能家居系統而言，用戶行為數據的獲取非常重要，這主要借助於手機傳感器上的數據讀取，再經過簡單的加工處理，以實現用戶行為的識別。一般情況下，主要涉及的傳感器有：加速度傳感器、陀螺儀、GpS。加速度傳感器主要用於監測人體的行為變化，包括站、坐、走等基本行為。人們在使用、攜帶手機的時候難免會產生相應的位置變化。為了校准手機這種位置變化，需要采集手機上的陀螺儀數據。在有了加速度傳感器和陀螺儀數據後，系統就可以計算出用戶在室內的行為以及運動軌跡。比如，系統可以識別用戶從廚房移動到了臥室並坐下這一系列行為。這樣就可以讓中控服務器關閉一些廚房設備，並開啟臥室內的相應設備。戶外的用戶運動軌跡數據主要通過GpS進行監測，通過掌握用戶每天的運動軌跡，系統能夠估算出用戶到家的時間，自動開啟空調、電飯煲等智能設備。