the Smart Home
Abstract — Smart home is expected to offer various intelligent services by recognizing residents along with their life style and feelings. One of the key issues for realizing the smart home is how to detect the locations of residents. Currently, the research effort is focused on two approaches: terminal-based and non-terminal-based methods. The terminal -based method employs a type of device that should be carried by the resident while the non-terminal-based method requires no such device. This paper presents a novel non-terminal-based approach using an array of pyroelectric infrared sensors (PIR sensors) that can detect residents. The feasibility of the system is evaluated experimentally on a test bed.
Index Terms — smart home, location-based service, pyroelectric infrared sensor (PIR sensor), location-recognition algorithm
1. INTRODUCTION
There is a growing interest in smart home as a way to offer a convenient, comfortable, and safe residential environment . In general, the smart home aims to offer appropriate intelligent services to actively assist in the residentrsquo;s life such as housework, amusement, rest, and sleep. Hence, in order to enhance the residentrsquo;s convenience and safety, devices such as home appliances, multimedia appliances, and internet appliances should be connected via a home network system, as shown in Fig. 1, and they should be controlled or monitored remotely using a television (TV) or personal digital assistant (PDA) .
Fig. 1. Architecture of the home network system for smart home
Especially, attention has been focused on location-based services as a way to offer high-quality intelligent services, while considering human factors such as pattern of living, health, and feelings of a resident. That is, if the smart home can recognize the residentrsquo;s pattern of living or health, then home appliances should be able to anticipate the residentrsquo;s needs and offer appropriate intelligent service more actively. For example, in a passive service environment, the resident controls the operation of the HVAC (heating, ventilating, and air conditioning) system, while the smart home would control the temperature and humidity of a room according to the residentrsquo;s condition. Various indoor location-aware systems have been developed to recognize the residentrsquo;s location in the smart home or smart office. In general, indoor location-aware systems have been classified into three types according to the measurement technology: triangulation, scene analysis, and proximity methods . The triangulation method uses multiple distances from multiple known points. Examples include Active Badges , Active Bats , and Easy Living , which use infrared sensors, ultrasonic sensors, and vision sensors, respectively. The scene analysis method examines a view from a particular vantage point. Representative examples of the scene analysis method are MotionStar, which uses a DC magnetic tracker, and RADAR , which uses IEEE 802.11 wireless local area network (LAN). Finally, the proximity method measures nearness to a known set of points. An example of the proximity method is Smart Floor , which uses pressure sensors.
Alternatively, indoor location-aware systems can be classified according to the need for a terminal that should be carried by the resident. Terminal-based methods, such as Active Bats, do not recognize the residentrsquo;s location directly, but perceive the location of a device carried by the resident, such as an infrared transceiver or radio frequency identification (RFID) tag. Therefore, it is impossible to recognize the residentrsquo;s location if he or she is not carrying the device. In contrast, non-terminal methods such as Easy Living and Smart Floor can find the residentrsquo;s location without such devices. However, Easy Living can be regarded to invade the residentrsquo;s privacy while the Smart Floor has difficulty with extendibility and maintenance.
This paper presents a non-terminal based location-aware system that uses an array of pyroelectric infrared (PIR) sensors . The PIR sensors on the ceiling detect the presence of a resident and are laid out so that detection areas of adjacent sensors overlap. By combining the outputs of multiple PIR sensors, the system is able to locate a resident with a reasonable degree of accuracy. This system has inherent advantage of non-terminal based methods while
avoiding privacy and extendibility, maintenance issues. In order to demonstrate its efficacy, an experimental test bed has been constructed, and the proposed system has been evaluated experimentally under various experimental conditions. This paper is organized into four sections, including this introduction. Section II presents the architecture of the PIR sensor-based indoor location-aware system (PILAS), and the location-recognition algorithm. Section III describes a resident-detection method using PIR sensors, and evaluates the performance of the system under various conditions using an experimental test bed. Finally, a summary and the
conclusions are presented in Section IV.
2. ARCHITECTURE OF THE PIR SENSOR-BASED INDOOR
LOCATION-AWARE SYSTEM
2.1 Framework of the smart home
Given the indoor environment of the smart home, an indoor location-aware system must satisfy the following requirements. First, the location-aware system should be implemented at a
relatively low cost because many sensors have to be installed in rooms of different sizes to detect the resident in the smart home. Second, sensor installation must be flexible because the shape of each room is different and there are obstacles such as home appliances and furniture, which prevent the normal operation of sensors. The third requirement is that the sensors for the location-aware system have to be robust to noise, and should not be affected by their surroundings. This is because the smart home can mak
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智能家居
摘要
智能家居有望实现为居民的生活方式和生活感受来提供各种智能服务。实现智能家居的关键问题之一是如何检测居民的位置。目前，研究工作侧重于两种方法：基于终端和非终端的方法。基于终端的方法是需要驻留者携带的设备，而基于非终端的方法不需要这样的设备。本文提出了一种使用可以检测居民的热释电红外传感器（PIR传感器）阵列的新型非终端的方法。通过实验平台对该系统的可行性进行了实验性的评估。
关键词 智能家居；基于位置的服务；热释电红外传感器（PIR传感器）；位置识别算法
第1章 绪 论
为了提供方便，舒适，安全的住宅环境引起越来越多的关注。一般来说，智慧家园旨在提供适当的智能服务，积极协助居民的家务，娱乐，休息和睡眠等生活。因此，为了提高居民的便利性和安全性，家用电器，多媒体电器和互联网设备等设备应通过家庭网络系统连接，如图1所示，应使用电视（TV）或个人数字助理（PDA）远程控制或监控。
图1 智能家居家庭网络系统架构
特别是在考虑人居因素，生活方式，健康状况以及居民感觉等因素的情况下，将重点放在定位服务上，提供高质量的智能服务。也就是说，如果智能家居能够识别居民的生活方式或健康状况，那么家电应该能够更好地预测居民的需求并提供适当的智能服务。例如，在被动服务环境中，居民控制暖通空调（供暖，通风和空调）系统的运行，智能家居根据居民的状况来控制房间的温度和湿度。已经开发了各种室内位置感知系统来识别居民在智能家庭或智能办公室中的位置。一般来说，室内定位感知系统根据测量技术分为三种类型：三角测量，场景分析和邻近方法。三角测量法使用多个已知点的距离。实例包括分别使用红外传感器，超声波传感器和视觉传感器的活动徽章，活动蝙蝠和简易生活。场景分析方法从特定的有利位置检查视图。场景分析方法的代表性例子是使用直流磁跟踪器的MotionStar和使用IEEE 802.11无线局域网（LAN）的RADAR。最后，邻近方法测量与已知点集合的近似度。接近方法的一个例子是Smart Floor，它使用的是压力传感器。
取而代之的是，室内位置感知系统可以根据需要由居民携带的终端进行分类。基于终端的方法，例如活动蝙蝠，不直接识别居民的位置，而是感知居民承载的设备的位置，例如红外收发器或射频识别（RFID）标签。因此，如果他或她没有携带设备，就不可能识别居民的位置。相比之下，非终端方法如Easy Living和Smart Floor可以在没有这些设备的情况下找到居民的位置。但是，轻松生活可以被认为侵犯了居民的隐私，而智能楼层的可扩展性和维护性却很难。
本文提出了一种基于非终端的位置感知系统，其使用热释电红外（PIR）传感器阵列。天花板上的PIR传感器检测驻留的存在，并布置成使相邻传感器的检测区域重叠。通过组合多个PIR传感器的输出，系统能够以合理的精确度定位居民。该系统具有基于非终端的方法的固有优点避免隐私和可扩展性，维护问题。为了证明其有效性，已经构建了实验试验台，并且在各种实验条件下对所提出的系统进行了实验评估。本文分为四个部分，其中包括本文的介绍。第二部分介绍了基于PIR传感器的室内位置感知系统（PILAS）的架构，以及位置识别算法。第三部分描述了使用PIR传感器的驻留检测方法，并使用实验测试台评估了系统在各种条件下的性能。最后，总结和结论见第四节。
第2章 传感器的室内建筑位置识别系统
2.1 智能家居框架
鉴于智能家居的室内环境，室内位置感知系统必须满足以下要求。首先，位置感知系统应该在a实现成本相对较低，因为许多传感器必须安装在不同大小的房间中，以检测智能家居中的居民。第二，传感器的安装必须灵活，因为每个房间的形状都不同，有家具和家具等障碍物，妨碍了传感器的正常运行。第三个要求是，用于位置感知系统的传感器必须对噪声具有鲁棒性，并且不应受到其周围环境的影响。这是因为智能家居可以利用产生电磁噪声的无线LAN或射频（RF）系统等各种无线通信方法，或者可能会影响传感器性能的光或温度的显着变化。最后，系统的精度是可以根据房间类型进行调整的。
在满足要求的许多系统中，基于PIR传感器的系统即使系统具有几个优点，也没有引起很多关注。用于在检测到人体运动时用来打开灯的PIR传感器比许多其他传感器便宜。此外，由于PIR传感器检测到9.4〜10.4mu;m之间的人造红外波长，因此在温度，湿度和电磁噪声方面，它们与周围环境相当稳健。此外，可以通过调节PIR传感器的感测半径来控制系统的位置精度，并且PIR传感器容易地安装在天花板上，在那里它们不受房间结构或任何障碍物的影响。
图2显示了智能家居中PILAS的框架，为居民提供基于位置的智能服务。在此框架内，各种设备通过家庭网络系统连接，包括PIR传感器，房间终端，智能家居服务器和家用电器。这里，每个房间被认为是单元，并且适当数量的PIR传感器安装在每个单元的天花板上，以为基于位置的服务提供足够的位置精度。每个PIR传感器尝试以恒定周期检测驻留，并通过家庭网络系统将其感测信息发送到房间终端。
图2 PILAS智能家居框架
因此，房间终端通过集成从属于一个小区的所有传感器接收的传感器信息来识别居民的位置，并将居民的位置发送到控制家用电器的智能家居服务器，以向居民提供基于位置的智能服务。
在此框架内，智能家居服务器具有以下功能。 1）虚拟地图生成器构成智能家居的虚拟地图（生成虚拟地图），并将从房间终端接收到的居民的位置信息写入虚拟地图（写入居民位置）。然后，它通过连接居民的连续位置（跟踪居民的运动），使居民的移动轨迹。 2）家电控制器通过家庭网络系统向家用电器发送控制命令，向居民提供智能服务。 3）移动模式预测器保存居民的当前移动轨迹，家用电器的当前动作以及反映当前家庭环境的参数，如时间，温度，湿度和照明。在存储足够的信息之后，可以提供面向人的智能服务，其中家用电器自发地提供服务以满足人的需要。例如，如果智能家庭服务器“知道”居民通常在早上7:00醒来。并洗澡，可能打开灯和一些音乐。另外，居民可以自动设定淋浴水的温度。
2.2 位置识别算法
为了确定居民在房间内的位置，使用如图1所示的PIR传感器阵列。在该图中，每个PIR传感器的感测区域被示为圆形，并且两个或更多个传感器的感测区域重叠。因此，当居民进入感测区域之一时，系统通过将从室内的所有PIR传感器收集的感测信息进行积分来决定他/她是否属于任何感测区域。例如，当居民进入感测区域B时，传感器a和b输出“ON”信号，而传感器c输出“OFF”信号。收集输出后，算法可以推断居民属于感知区域B.根据传感器的数量和传感器信号“ON”的布置，居民的位置以以下方式确定。首先，如果只有一个传感器输出“ON”信号，则认为驻留在相应传感器的感测区域的中心。如果两个相邻传感器的输出为“ON”，则假定居民位置位于两个传感器之间的中点。最后，如果三个或更多个传感器发出“ON”信号，则驻留位于相应传感器中心的质心处。例如，当传感器a和b都输出“ON”信号时，只有传感器A处于信号“ON”，而居民位于点2时，假设居民位于图中的点1处。
该系统的位置精度可以定义为估计点与居民之间的最大距离。例如，当居民进入感测区域A时，居民被认为处于1点。假设居民可以用点表示，并且PIR传感器的感测区域的半径为1米，我们知道位置精度为1米，因为当居民在感测区域A的边界时发生最大误差。或者，当居民在感测区域B时，假设居民处于点2，并且最大位置误差发生在居民实际处于点3时。在这种情况下，误差为3 / 2m，这是点2和3之间的距离。因此，图2所示的总系统的位置精度。 3可以认为是1 m，这是每个区域的位置精度的最大值。由于传感器的数量和感测区域的尺寸决定了PILAS的位置精度，因此必须正确布置PIR传感器以保证指定的系统精度。
图3 PIR传感器的位置识别算法。
为了精确地确定居民的位置并提高系统的准确性，期望具有具有给定数量的传感器的更多的感测区域并具有类似尺寸的感测区域。图。图4示出了传感器布置和感测区域的一些示例。图。图4（a）和4（b）分别显示了产生40和21个感测区域的9个传感器的布置。图中的布置图4（a）优于图4。 4（b）如果感觉区域的数量。但是，在图4（a）中，有一些居民无法被检测到的位置精度低于图1。图4（b）。图。图4（c）示出了具有十二个传感器的布置，五个28个感测区域没有任何盲点。
图4 根据PIR传感器布置的位置精度传感器
（a）40个感测区域 （b）21个感测区域 （c）28个感测区域有十二个传感器。
当PIR传感器安装在房间边缘时，如图1所示。如图4（c）所示，有时会产生尴尬的结果。一个例子如图1所示。图。 5（a）显示了居民的路径。如果我们通过使用传感器位置或相邻传感器的中点来标记估计点，则它将是如图3所示的曲折形状。图5（b）。为了减轻这种情况，我们可能认为边缘上的传感器位于一点向内，这给出了图1所示的结果。图5（c）。
图5 补偿外部传感器中心点的影响
（a）居民运动 （b）在补偿外部传感器之前 （C）补偿外部传感器后
第3章 PILAS的性能评估
3.1使用PIR传感器的常驻检测方法
由于PILAS通过组合来自属于一个单元的所有传感器的输出来识别居民的位置，因此确定单个传感器是“开”还是“关”直接影响定位精度。通常，由于可以通过比较预定阈值和通过对来自PIR传感器的模拟信号进行采样而获取的数字化传感器输出来确定“ON / OFF”值，所以需要为阈值选择合适的信号电平。例如，Smart Floor是另一种非终端方法，可以通过比较适当的阈值和传感器值来精确地识别居民的位置，因为当压力传感器保持在特定点时，压力传感器基于居民的体重输出恒定电压。然而，由于PIR传感器测量由人体产生的红外信号的变化，其输出是模拟形式，如图1所示。也就是说，随着居民进入感测区域时来自驻地的红外辐射的变化增加，PIR传感器输出增加的电压。相反，随着居民离开感测区域，电压降低。如果居民在感测区域内不移动，则不存在红外辐射的变化，PIR传感器输出零电压。因此，当居民只使用PIR传感器的电压或电流阈值在特定感测区域内驻留时，很难确定。
图6 PIR传感器的信号输出
为了保证系统的定位精度，居民检测方法必须符合若干要求。首先，如果感测区域内没有居民，PIR传感器不应该输出“ON”信号。也就是说，PIR传感器不能通过其他干扰（如移动宠物，温度变化和阳光）而发生故障。第二，应该可以准确地确定居民进入和离开感测区域的时间点。也就是说，尽管传感器特性，居民的速度和高度有差异，但应该可以准确地确定时间点。最后，由于当居民在感测区域内不移动时，PIR传感器的输出电压不超过阈值电压，因此需要知道驻留在感测区域内的居民。
为了满足这些要求，本文介绍了PIR传感器驻留检测方法的以下实现方法。首先，为了消除由于宠物或温度变化引起的PIR传感器故障，在PIR传感器前面安装有允许人体红外波形通过它同时拒绝其他波形的菲涅耳透镜。第二，当PIR传感器的输出超过正阈值电压，并且该状态保持若干预定义的采样间隔时，居民进入感测区域。在这里，阈值必须足以区分居民的红外线与宠物引起的环境红外信号的变化或温度变化的方法。此外，当传感器的输出低于负阈值电压并且该状态保持几个采样间隔时，假定驻留者已经离开感测区域。最后，当输出电压保持在两个阈值电压之间时，例如当居民在感测区域内不移动时，相应的PIR传感器的输出从“ON”变为“OFF”。此时，如果安装在该传感器附近的其他传感器不输出“ON”信号，则该方法将驻留保持在相应的感应区域内。
3.2 使用实验试验台进行性能评估
为了验证PILAS的可行性，实施了一个实验测试台。由于智能家居智能位置服务不需要非常高的定位精度，因此我们设计的系统的位置精度为0.5米。图7示出4times;4times;2.5m（宽times;长times;高）的房间内的实验试验台。在实验中，使用图1所示的布置，将十二个PIR传感器固定在天花板上。图4（c） Atmel AT89C51CC001微控制器[17]被用于信号处理和判断“ON / OFF”，并使用Nippon Ceramic RE431B PIR传感器[18]和NL-11菲涅尔透镜。特别地，每个PIR传感器上安装了喇叭，以将传感区域限制在直径为2米的圆圈上。图。图8显示了喇叭的实验结果。在图中，当驻车通过感应圈时，RE431B传感器输出（a）所示的信号，当驻车在圆圈内移动时，输出（b）所示的不规则信号。最后，如（c）所示，当驻车在圆圈外移动时，不会检测到信号。从这些实验结果，我们验证了PIR传感器仅检测感测区域内的居民。另外，为了判断信号是“ON”还是“OFF”，需要选择考虑外部环境干扰的RE431B传感器的阈值。最初，进行了若干实验以确定由空调或加热器引起的内部温度变化和诸如风或阳光的其它干扰的阈值。基于这些实验结果，当RE431B传感器的阈值为plusmn;0.4 V时，外部环境温度变化并不影响其在检测居民时的表现。此外，我们验证了宠物不会影响具有相同阈值的感测性能。
图7 用喇叭确保确切的感应范围
接下来，为了使用从PIR传感器接收到的信息来确定居民的位置，实现了基于PC的位置识别算法，如图1所示。这里，PC使用NI 6025E数据采集（DAQ）板[10]每10毫秒从PIR传感器收集数据。在图中，使用鼠标绘制左侧窗口中的行，以图形方式显示居民的路径，而右侧窗口中的行为是通过连接使用DAQ获取的居民位置绘制的居民的估计移动轨迹板。lt;
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