CN107529631A - 智能控制器内的自动存在检测及与存在相关的控制 - Google Patents

Abstract

公开了智能控制器内的自动存在检测及与存在相关的控制。本申请涉及智能控制器，该智能控制器使用传感器输出和电子存储的信息来确定一种或多种实体是否存在于受智能控制器控制的区域、容区或环境内，上述电子存储的信息包括电子存储的规则、参数和指令中的一种或多种。智能控制器选择操作模式并相对于一个或多个实体的存在或缺失修改控制调度。智能控制器采用反馈信息来连续地调整电子存储的参数和规则，以便相对于一个或多个实体的存在或缺失最小化错误推断的数量且以便最大化受智能控制器控制的各种系统执行所选的操作模式的效率。

Description

智能控制器内的自动存在检测及与存在相关的控制

本申请是分案申请，原案的申请号是201280077440.6，申请日是 2012年9月30日，发明名称是“智能控制器内的自动存在检测及与存在相关的控制”。

技术领域

本专利申请涉及机器学习和智能控制器，特别地，涉及智能控制器和并入在智能控制器内的机器学习方法，其确定一种或多种实体在受智能控制器控制的区域、容区或环境内的存在并相对于一个或多个实体的存在或缺失修改控制操作。

背景技术

控制系统和控制理论是高度发展的研发领域，其已经对大量系统和技术的设计和发展产生深远影响，上述系统和技术从飞机、航天器、以及其它车辆和运输系统到计算机系统、工业制造和操作设施、机器工具、加工机械和消费者设备。控制理论包含实际的系统-控制-设计原理的大的主体，但也是理论与应用数学的重要分支。在许多不同应用领域中通常采用各种不同类型的控制器，从简单的闭环反馈控制器到复杂的、自适应的、状态空间的且基于微分方程的受处理器控制的控制系统。

许多控制器被设计成基于控制模型和来自系统的传感器反馈向系统的各种动态部件输出控制信号。许多系统被设计成呈现预定的行为或操作模式，这类系统的控制部件因此被设计成(通过传统设计和优化技术)确保在常规操作情况下发生预定的系统行为。在某些情况下，可以具有用于系统的各种不同的操作模式，并且系统的控制部件因此需要为系统选择当前操作模式并控制系统符合所选的操作模式。许多不同类型的控制器和自动系统的理论家、研究员和开发者继续寻找用于控制器设计的方法，用以产生具有灵活性和智能性的控制器以控制系统从不同的可能的操作模式中选择当前操作模式，然后提供控制输出以驱动受控系统产生所选的操作模式。

发明内容

本申请涉及智能控制器，该智能控制器使用传感器输出和电子存储的信息来确定一种或多种实体是否存在于受智能控制器监控的区域、容区或环境内，上述电子存储的信息包括电子存储的规则、参数和指令中的一种或多种。智能控制器选择操作模式并相对于一个或多个实体的存在或缺失修改控制调度。智能控制器采用反馈信息来连续地调整电子存储的参数和规则，以便相对于一个或多个实体的存在或缺失最小化错误推断的数量且以便最大化受智能控制器控制的各种系统执行所选的操作模式的效率。

附图说明

图1示出智能家庭环境。

图2示出智能家庭设备与远程设备及系统的集成。

图3示出图2中所示的相互通信的实体的环境内的信息处理。

图4示出本申请所涉及的一大类智能控制器。

图5示出智能控制器的附加内部特征。

图6示出一般性计算机架构，该计算机架构代表可以包括在智能控制器、服务器计算机和其它基于处理器的智能设备及系统中的计算机器的类型的示例。

图7示出本申请涉及的该一大类智能控制器中的一种智能控制器的特征和特性。

图8示出智能控制器在其中操作的典型控制环境。

图9示出传感器输出的一般特性。

图10A-图10D示出智能控制器在控制操作期间所处理和产生的信息。

图11示出分布式控制环境。

图12示出与环境内的一组多个控制器中的每个控制器相关联的感测和推断区域。

图13示出受多个智能控制器控制的环境内的控制领域。

图14A-图14C示出在一个或多个智能控制器和/或一个或多个智能控制器可访问的远程计算机系统内的各种电子存储的存在概率信息。

图14D示出一部分时间线，计算的标量存在概率值沿着该部分时间线被示出成时间间隔上方的圆柱。

图15示出许多不同类型的接收的和电子存储的信息中的一些，智能控制器可使用这些信息来确定人在整个环境中或在环境的子区域内或某些点处存在的概率。

图16示出智能控制器的操作的控制流程图。

图17A-图17B示出存在/不存在模型的变型。

图18A-图18B提供用于智能控制器的状态转换图，该智能控制器根据在图17A中所示的双态转换图来操作。

图19和图20示出三种存在状态的智能控制器，其使用与在图17A 和图18A中所用的图示惯例相类似的图示惯例。

图21示出关于环境内的多个智能控制器的智能控制的变化的分布程度。

图22A-图22C示出三种不同类型的控制调度。

图23A-图23G示出即时控制输入的图示，该即时控制输入可被智能控制器接收并执行，然后记录并覆盖到控制调度(例如上文参照图 22A-图22C所讨论的控制调度)上，作为自动控制调度学习的一部分。

图24A-图24D示出不存在事件及其对控制调度的影响。

图25示出许多不同类型的信息，智能控制器可使用这些信息来确定一个或多个人在受控环境或在受控环境的区域或子容区内的存在和/ 或缺失。

图26A-图26B分别提供在图16中提供的控制流程图的步骤1618 和步骤1622中调用的传感器和存在例行程序的控制流程图。

图27A提供在控制流程图的步骤1622中调用的存在例行程序的控制流程图。

图27B提供执行在图27A中提供的控制流程图的步骤2702中调用的累积的基于传感器的存在概率计算的例行程序的控制流程图。

图27C提供在图27A中提供的控制流程图的步骤2704中调用的基于规则修改的例行程序的控制流程图。

图28A-图28B示出调度调整例行程序的示例实现。

图29A-图29D示出各种与存在相关的调度调整。

图30A-图30C示出在从传感器的输出计算存在概率时的各种考虑中的某些。

图31示出在基于单个传感器输出的概率估计的可信度的确定。

图32A-图32B示出隔开存在到不存在事件和不存在到存在事件的时间间隔的长度可以确定后一事件是否被视为校正事件的事实。

图33示出对于校正的不存在到存在事件中的因素以及在存在概率确定和与存在概率确定相关的调度调整中的其它信息，智能控制器可使用的与存在相关的调度调整和存在概率确定的各种变化。

图34示出在各种不同的时间段上所确定的存在模式的示例。

图35A示出智能恒温器的透视图。

图35B-图35C示出正被用户控制的智能恒温器。

图36示出智能恒温器和耦合HVAC的壁插接器的分解透视图。

图37A-图37B示出智能恒温器的分解的正面和背面透视图。

图38A-图38B分别示出机头单元的分解的正面和背面透视图。

图39A-图39B分别示出机头单元正面组件的分解的正面和背面透视图。

图40A-图40B分别示出背板单元的分解的正面和背面透视图。

图41示出部分组装的机头单元的透视图。

图42示出机头单元电路板。

图43示出背板电路板的后视图。

图44A-图44D示出自动离开/自动到达方法的示例操作所对应的标准设定点温度调度的时间图对比实际工作的设定点图。

图45是示出受制约的圈占地可分类成的各种状态的示意图。

图46A-图46F示出自动离开/自动到达方法的操作所对应的标准控制调度的时间图对比实际工作的设定点图。

图47A-图47D示出基于与自动离开和/或自动到达触发的重复实例相关联的占用模式和/或校正的手动输入模式的控制调度修改的一个示例。

图48是示出受制约的圈占地可分类成的各种状态的示意图。

图49示出涉及基于来自大量实际家里人的经验数据对最佳时间阈值的确定的图4910和图4920，最佳时间阈值用于(1)触发自动离开状态；和(2)在进入自动离开状态时暂时抑制自动到达状态。

图50A示出特定圈占地，例如家庭，其具有连接到两个不同的 HVAC系统的三个恒温器。

图50B示出用于多恒温器安装设置的自动离开功能的实现的示例。

具体实施方式

本申请涉及一大类智能控制器，该类智能控制器确定一种或多种实体在受智能控制器控制的一个或多个系统所影响的一个或多个区域、容区或环境内的存在和缺失，并且包括许多不同特定类型的智能控制器，这些智能控制器可以应用到和并入在许多不同类型的设备、机器、系统和组织中。智能控制器控制设备、机器、系统和组织的操作，反过来，设备、机器、系统和组织操作以影响一个或多个区域、容区或环境内任何各种参数。本申请涉及的该一大类智能控制器包括多个部件，这些部件允许智能控制器使用来自一个或多个传感器的一个或多个输出直接感测一个或多个实体的存在和/或缺失，从基于传感器的确定以及各种类型的电子存储的数据、规则和参数来推断一个或多个实体在地区、区域、容区内或在地区、区域、容区内的点处的存在和/或缺失，以及基于关于一个或多个实体在地区、区域、容区内的存在和/或缺失的推断来调整控制调度。本专利说明书的主题涉及以下共同转让的申请的主题(每个申请通过引用并入在本文中)：2011年10月7日递交的序列号为13/269,501的美国申请；2011年10月21日递交的序列号为61/550,345的美国临时申请；以及2011年10月17日递交的序列号为13/279,151的美国申请。

除了用于存在和/或缺失检测和对应的控制调整的方法和实现外，本申请还公开了智能恒温控制器或智能恒温器的具体示例以及存在和/ 或缺失检测和对应的控制调度调整的具体示例，该示例作为本申请涉及的该一大类智能控制器所采用的存在和/或缺失检测和控制调整方法的详细示例。智能恒温器是智能家庭设备的示例。

详细描述包括三个分部：(1)智能家庭环境的概述；(2)智能控制器执行的存在和/或缺失检测和控制调整；和(3)在智能恒温器背景下的存在和/或缺失检测和控制调整。第一分部提供一个技术区域的描述，该技术区域对于用于检测一个或多个实体的存在和/或缺失和用于对应地调整一个或多个系统的控制的方法的应用和并入提供了许多机会。第二分部提供该一大类智能控制器的详细描述，这些智能控制器确定一个或多个实体的存在和/或缺失并基于所确定的一个或多个实体的存在和/或缺失对应地调整一个或多个系统的控制，包括第一常规实现。第三分部提供并入在智能恒温器中的存在和/或缺失检测和对应的控制调整方法的具体示例。

智能家庭环境的概述

图1示出智能家庭环境。智能家庭环境100包括多个智能的、多传感的、连接网络的设备。这些智能家庭设备在智能家庭环境内互相通信且集成在一起。智能家庭设备也可以与基于云的智能家庭控制和/ 或数据处理系统通信，以便分布控制功能、访问更高能力的且更可靠的计算设施、以及将特定智能家庭集成到较大的、多家庭的或地理的基于智能家庭设备的聚集体中。

智能家庭设备可以包括一个或多个智能恒温器102、一个或多个智能危险检测单元104、一个或多个智能入口通道界面设备106、智能开关(包括智能壁式开关108)、智能功用接口或其它服务接口(例如智能壁式插座接口110)、和各种各样智能的、多传感的、连接网络的器件112，上述器件112包括冰箱、电视、洗衣机、干燥机、灯、音频系统、对讲机系统、机械驱动器、壁挂式空调、泳池加热单元、灌溉系统和许多其它类型的智能器件和系统。

通常，智能家庭设备包括一个或多个不同类型的传感器、一个或多个控制器和/或驱动器、和一个或多个通信接口，上述通信接口将智能家庭设备连接到本地智能家庭环境内的其它智能家庭设备、路由器、桥接器和集线器，连接到各种不同类型的本地计算机系统，以及连接到因特网，智能家庭设备可以通过因特网与云计算服务器及其它远程计算系统进行通信。通常使用各种各样不同类型的通信媒介和协议中的任一种进行数据通信，上述协议包括无线协议(例如Wi-Fi、ZigBee、 6LoWPAN)、各种有线协议(包括CAT6以太网、电力猫和其它这类有线协议)、和各种其它类型的通信协议和技术。智能家庭设备本身可以作为对于其它智能家庭设备的中间通信设备，例如中继器。智能家庭环境还可以包括各种不同类型的遗留电器和设备140、142，这类遗留电器和设备缺少通信接口和基于处理器的控制器。

图2示出智能家庭设备与远程设备及系统的集成。智能家庭环境 200内的智能家庭设备可以通过借助3G/4G无线通信204的因特网 202、通过集线网络206、或利用其它通信接口和协议进行通信。许多不同类型的与智能家庭相关的数据和从智能家庭数据208导出的数据可以被存储在远程系统210内且可以从远程系统210中检索出，该远程系统210包括基于云的远程系统。该远程系统可以包括各种类型的统计、推断和索引引擎212，其用于数据处理和附加信息及与智能家庭环境相关的规则的推导。可以借助一个或多个通信媒介和协议将存储的数据部分地或全部暴露给各种远程系统和组织，包括慈善机构214、政府216、学术机构218、企业220、公用事业公司222。通常，远程数据处理系统210由与智能家庭设备相关的组织或供应商来管理和操作，或被房主、房东、居民或其它与智能家庭关联的用户订制用于远程数据处理和其它服务。代表智能家庭房主或管理者的附加的商业实体数据处理系统213和/或操作远程数据处理系统210的商业实体或供应商也可以进一步处理数据。因此，外部实体可以收集、处理和暴露由智能家庭环境内的智能家庭设备所收集的信息，可以处理该信息以产生各种类型的推导结果(可以将这些推导结果传送至其它远程实体或与其它远程实体共享)，以及可以参与对智能家庭环境内的智能家庭设备的监控和控制及对智能家庭环境的监控和控制。当然，在许多情况下，可以使用加密、访问权、认证和其它熟知技术来严格地控制和约束信息从智能家庭环境内到远程实体的输出，以确保有意地或无意地使被智能家庭管理者和/或远程数据处理系统视为机密的信息对于附加的外部计算设施、实体、组织和个人来说是不可用的。

图3示出图2中所示的相互通信的实体的环境内的信息处理。外部数据处理系统210内的各种处理引擎212可以处理关于各种不同目标的数据，包括管理的服务302的提供、各种类型的广告和通信304、社交网络的交换和其它电子社交通信306、以及各种类型的监控和规则生成活动308。各种处理引擎212直接地或间接地与智能家庭设备 310-313通信，每个智能家庭设备可以具有数据消费者(“DC”)、数据源(“DS”)、服务消费者(“SC”)和服务源(“SS”)特性。此外，处理引擎可以访问各种其它类型的外部信息316，包括通过因特网、各种远程信息源以及甚至远程传感器、音频与视频供给方和源获得的信息。

利用智能控制器监控进展且动态地改变控制的方法和实现

图4示出本申请所涉及的一大类智能控制器。智能控制器402借助各种不同类型的输出控制信号中的任一种来控制设备、机器、系统或组织404，并从传感器输出接收关于受控实体和环境的信息，由智能控制器从嵌入在受控实体404、智能控制器402内或环境中的传感器接收该传感器输出。在图4中，智能控制器被示出为借助基于电线或光纤的通信媒介406而连接到受控实体404。然而，智能控制器可以利用其它类型的通信媒介和通信协议(包括无线通信)而与受控实体互相连接。在许多情况下，智能控制器和受控实体可以被实施并打包在一起作为单个系统，该单个系统包括智能控制器和受智能控制器控制的机器、设备、系统或组织。受控实体可以包括多个设备、机器、系统或组织，并且智能控制器本身可以被分布在多个部件和离散的设备及系统上。除了向受控实体输出控制信号和接收传感器输入外，智能控制器还提供用户界面410-413，人类用户可以通过上述用户界面来向智能控制器输入即时控制输入，以及创建和修改各种类型的控制调度，并且智能控制器还可以向远程实体提供即时控制和调度界面，远程实体包括用户操作的处理设备或远程自动控制系统。在图4中，智能控制器提供图形显示部件410，该图形显示部件410显示控制调度416且包括多个输入部件411-413，多个输入部件411-413提供用户界面，该用户界面用于向用于控制一个或多个受控实体的智能控制器输入即时控制指令以及输入调度界面命令，该调度界面命令控制一个或多个控制调度的显示、控制调度的创建、和控制调度的修改。

综上，本申请涉及的该一大类智能控制器接收传感器输入、向一个或多个受控实体输出控制信号、以及提供用户界面，该用户界面允许用户向智能控制器输入即时控制命令输入(智能控制器将其转变为输出控制信号)以及创建和修改一个或多个控制调度，这些控制调度指定一个或多个时间段上预期的受控实体的操作行为。用户界面可以被包括在智能控制器内作为输入和显示设备，可以通过远程设备(包括移动手机)而被提供，或可以通过控制器常驻部件及通过远程设备二者而被提供。该一大类智能控制器的这些基本功能和特征提供基础，可以基于该基础实现本申请指向的自动控制调度学习。

图5示出智能控制器的附加内部特征。通常使用一个或多个处理器502、电子存储器504-507和各种类型的微控制器510-512来实现智能控制器，包括微控制器512和收发器514，二者一起实现通信端口，该通信端口允许智能控制器与受智能控制器控制的一个或多个实体、与其它智能控制器、以及与各种远程计算设施(包括通过云计算服务器的云计算设施)交换数据和命令。通常，智能控制器包括多个不同的通信端口和接口，用于通过不同类型的通信媒介利用各种不同协议进行通信。例如，智能控制器通常使用无线通信来与环境内的其它具有无线能力的智能控制器以及与移动通信载体进行通信，以及使用各种有线通信协议和媒介中的任一个。在某些情况下，智能控制器可以使用仅单一类型的通信协议，特别地在与受控实体打包在一起作为单个系统时。智能控制器内的电子存储器可以包括易失性存储器和非易失性存储器二者，低延时的、高速的易失性存储器便于一个或多个处理器执行控制例行程序，较慢的非易失性存储器存储需要在经历供电/ 断电循环之后还存在的控制例行程序和数据。某种智能控制器还可以包括大容量存储设备。

图6示出一般性计算机架构，该计算机架构代表可以包括在智能控制器、服务器计算机和其它基于处理器的智能设备及系统中的计算机器的类型的示例。计算机器包括一个或多个中央处理单元(“CPU”) 602-605、通过CPU/存储器子系统总线610或多个总线与多个CPU互相连接的一个或多个电子存储器608、第一桥接器612，该第一桥接器 612将CPU/存储器子系统总线610与附加总线614、616和/或其它类型的高速互连媒介进行互相连接，该高速互连媒介包括多个高速的串行互连体。反过来，这些总线和/或串行互连体将多个CPU和存储器与专用处理器(例如图形处理器618)以及与一个或多个附加桥接器620 连接，一个或多个附加桥接器620与高速串行链路或与多个控制器 622-627(例如控制器627)互相连接，多个控制器622-627提供对各种不同类型的大容量存储设备628、电子显示器、输入设备和其它这类部件、子部件和计算资源的访问。

图7示出本申请涉及的该一大类智能控制器中的一种智能控制器的特征和特性。智能控制器包括控制器逻辑702，其通常实现为受计算机指令控制的电子电路和基于处理器的计算部件，这些计算机指令存储在物理数据存储部件中，该物理数据存储部件包括各种类型的电子存储器和/或大容量存储设备。应当注意，在开始时，存储在物理数据存储设备中且在处理器内执行的计算机指令包括各种各样现代设备、机器和系统中的控制部件，且是可触知的、物理的和真实的，如同设备、机器或系统的任何其它部件一样。偶尔会遇到这样的陈述，指示计算机指令实现的控制逻辑“仅为软件”或有时是抽象的且相比物理机器部件不可触知。熟悉现代科技的人员理解情况并非如此。由处理器执行的计算机指令必须为存储在物理设备中的物理实体。否则，处理器将不能访问和执行指令。术语“软件”可以应用到程序或例行程序的符号表示，例如打印出或显示的一列编程语言语句，但计算机程序的这类符号表示不被处理器执行。而是处理器拿取并执行以物理态存储在物理数据存储设备内的计算机指令。类似地，计算机可读介质是物理数据存储介质，例如磁盘、存储器和大容量存储设备，这些存储介质存储可触知的物理形式的数据，随后可以从物理数据存储介质检索出该数据。

控制器逻辑访问和使用各种不同类型的存储信息和输入，以便产生输出控制信号704，该输出控制信号704控制一个或多个受控实体的操作行为。控制器逻辑所使用的信息可以包括一个或多个存储的控制调度706、从一个或多个传感器708-710接收到的输出、通过即时控制界面712接收到的即时控制输入、以及从远程数据处理系统(包括基于云的数据处理系统713)接收到的数据、命令、和其它信息。除了产生控制输出704外，控制器逻辑还提供界面714，该界面714允许用户创建和修改控制调度，且也可以通过信息输出界面向远程实体、其它智能控制器和用户输出数据和信息。

图8示出智能控制器在其中操作的典型控制环境。如上所述，智能控制器802从用户或其它实体804接收控制输入，并使用这些控制输入以及存储的控制调度和其它信息来产生输出控制信号805，该输出控制信号805控制一个或多个受控实体808的操作。受控实体的操作可以改变传感器810-812所嵌入的环境。传感器向智能控制器802返回传感器输出或反馈。基于该反馈，智能控制器修改输出控制信号以便实现对于受控系统操作的一个或多个特定目标。本质上，智能控制器根据两个不同的反馈环修改输出控制信号。第一个最直接的反馈环包括来自传感器的输出，控制器可使用该输出确定随后的输出控制信号或控制输出修改，以便实现对于受控系统操作的预期目标。在许多情况下，第二个反馈环涉及给用户的环境或其它反馈816，该反馈816反过来引起对于智能控制器802的随后的用户控制和调度输入。换言之，用户可以被视为输出即时控制指令和控制调度变化而非原始传感器输出的其它类型的传感器，或可以被视为更高级的反馈环的部件。

具有许多不同类型的传感器和传感器输出。通常，传感器输出与一些类型的参数、机器状态、组织状态、计算状态或物理环境参数直接地或间接地相关。图9示出传感器输出的一般特性。如图9中的第一个图902中所示，传感器可以输出随着时间变化的信号(用曲线904 表示)，该信号与关于纵轴906绘制的参数P直接地或间接地相关。传感器可以连续地或间隔地输出信号，输出的时间是关于横轴908绘制的。在某些情况下，传感器输出可以与两个或更多个参数相关。例如，在图910中，传感器输出值在时间上与两个不同的参数P₁和P₂直接地或间接地相关，参数P₁和参数P₂是分别关于轴912和轴914绘制的，时间是关于纵轴916绘制的。在以下讨论中，为了简化说明和讨论，假设传感器产生与单个参数直接地或间接地相关的输出，如在图9 中的图902中。在以下讨论中，假设传感器输出为对于参数P的一组参数值。该参数可以与环境情况相关，环境情况例如为温度、环境光级别、声音级别和其它这类特性。然而，该参数也可以是机器部件的一个或多个位置、存储器存储地址在数据存储设备中的数据状态、从电源引出的电流、气体或流体的流动速率、气体或流体的压力、以及包括用于控制目的的有用信息的许多其它类型的参数。

图10A-图10D示出智能控制器在控制操作期间所处理和产生的信息。所有这些图示出类似于图9中的图902的图，其中，关于纵轴绘制参数的值或另一组有关控制的值，关于横轴绘制时间。图10A示出对于受控实体操作的结果的理想化规范。图10A中的纵轴1002代表指定的参数值P_S。例如，在智能恒温器的情况下，该指定的参数值可以为温度。相比之下，对于灌溉系统，该指定的参数值可以为流速。图 10A是表示期望的参数值在时间上的连续曲线1004的图，智能控制器倾向于通过这些期望的参数值来实现对一个或多个设备、机器或系统的控制。该规范指示期望该参数值初始是低的1006，然后上升到相对高的值1008，然后下降到中间值1010，之后再上升到较高值1012。控制规范可以在视觉上被显示给用户，作为一个示例，被显示成控制调度。

设定点变化可以被存储为具有多个字段的记录，多个字段包括指示设定点变化是否为系统产生的设定点或用户产生的设定点的字段、指示设定点变化是否为即时控制输入的设定点变化或调度的设定点变化的字段、指示设定点变化的创建的时间和日期的字段、指示设定点变化的最后一次编辑的时间和日期的字段和其它这类字段。此外，设定点可以与两个或更多个参数值相关联。作为一个示例，范围设定点可以指示参数值的范围，在该范围内，智能控制器应当保持受控环境。设定点变化通常被称为“设定点”。

图10B示出在图10A中所示的控制规范所对应的控制调度的另一视图或编码数据的视图。控制调度包括对应于图10A中的边沿1018的参数值增大1016、对应于图10A中的边沿1022的参数值减小1020、和对应于图10A中的边沿1016的参数值增大1024的指示。图10B中所绘制的方向箭头可以被视为设定点变化，或在某段时间内的特定时间点处的期望参数变化的指示。

图10C示出智能控制器所输出的控制，其可以来自于图10B所示的控制调度。在本图中，关于纵轴1026绘制输出控制信号的幅度。例如，控制输出可以为由智能恒温器向加热单元输出的电压信号，高电压信号指示加热单元当前应当正在操作，低电压信号指示加热系统不应当正在操作。图10C中的边沿1028对应于图10B中的设定点1016。正的控制输出1030的宽度可以与期望的参数值变化的长度或幅度有关，由设定点箭头1016的长度来指示。当获得期望的参数值时，智能控制器不继续输出高电压信号，如用边沿1032表示。图10B中的设定点1020和设定点1024引起类似的正的输出控制信号1034和输出控制信号1036。

最后，图10D示出观测到的如源于智能控制器对一个或多个受控实体的控制的传感器输出所指示的参数变化。在图10D中，关于纵轴 1040绘制直接或间接与参数P相关的传感器输出。观测到的参数值用平滑的连续曲线1042表示。尽管该连续曲线可以被视为与在图10A中所绘制的初始规范曲线有关，但观测的曲线不精确地匹配该规范曲线。首先，受控实体可能花费有限的一段时间1044来实现在图10B中所绘制的控制调度中的设定点1016所代表的参数值变化。而且，一旦获得参数值且受控实体倾向于非连续操作，则参数值可以开始下降1046，形成启动反馈的控制输出以恢复受控实体的操作，以便保持期望的参数值。因此，图10A中的期望的高级恒定参数值1008事实上可能以随时间变化的曲线1048结束，该随时间变化的曲线1048不精确地对应于控制规范1004。智能控制器使用以上参照图8所讨论的第一级反馈来控制一个或多个受控实体，使得如图10D所示的随时间观测到的参数值尽可能接近地匹配图10A中的参数的指定的时间行为。以上参照图8所讨论的第二级反馈控制环可以涉及用户随时间进行的规范的改变，如图10A所示，要么利用对存储的控制调度的变化，要么利用即时控制指令的输入来完成，以便生成修改的规范，该修改的规范产生反映用户期望的操作结果的参数值/时间曲线。

具有许多类型的受控实体和相关联的控制器。在某些情况下，控制输出可以包括受控实体当前是否应当操作的指示以及在受控实体操作时操作的级别、吞吐量或输出的指示。在其它情况下，控制输出可以仅为二进制的激活/去激活信号。为了简化说明和讨论，在下文的讨论中假设后一种控制输出。

图11示出分布式控制环境。在环境内的单个控制器的背景下讨论上文参照图4-图8所讨论的智能控制器，该环境包括受智能控制器控制的系统或工作在受智能控制器控制的系统上。然而，如图11所示，多个智能控制器1102-1104可以一起控制工作在多个智能控制器位于其中或受多个智能控制器远程控制的环境上的一个或多个系统，在某些实现中，多个智能控制器1102-1104与远程计算系统1106协作。如下文进一步讨论，多个能控制器可以以具有各种程度的控制分布和协作控制一个或多个系统。通常，如图11中的双头箭头(例如双头箭头 1108)所指示，每个智能控制器与多个智能控制器中其余的智能控制器交换数据，并且所有智能控制器与远程计算系统交换数据。在某些情况下，多个控制器中的一个控制器或多个控制器中的子集用作为代表多个智能控制器中其余的智能控制器的本地路由器或桥接器，从而从第一智能控制器发送到目标智能控制器或目标远程计算系统的数据和消息可以被传输到第二智能控制器并由第二智能控制器转发，该第二智能控制器用作为去往目标的路由器或桥接器。

图12示出与环境内的一组多个控制器中的每个控制器相关联的感测和推断区域。在图12中，受多个控制器控制的环境用外围虚线矩形1202表示。该环境包括三个控制器1204-1206。在某些实现中，该环境包含与对应的远程智能控制器进行通信的传感器，而非智能控制器。在本讨论中，为了简化描述，智能控制器被讨论成位于其控制的环境内，但之前陈述所指示，它们可以在物理上位于其控制的环境之外。每个控制器使用一个或多个传感器来接收传感器输出，该传感器输出允许控制器在直接感知的区域内直接测量或检测环境的特性或参数。对于控制器c1 1204的直接感知的区域被示出成用斜线画成阴影的圆形区域1208。对于控制器c2和控制器c3的直接感知的区域分别类似地被示出成用线画成阴影的圆形区域1210和1212。在图12中所示的环境中，每个控制器可以负责在感知区域内直接测量环境的特性和参数或推断测量环境的特性和参数。在图12中，三个控制器的感知区域用虚线指示并包含对应的直接感知的区域。例如，对于控制器c2的感知区域被环境边界1202和虚线1214-1217限定边界。在图12中可见，对应于不同控制器的直接感知的区域和感知区域可以重叠。例如，用双线画成阴影的区域1220表示与控制器c1 1204和控制器c31206相关联的直接感知的区域的重叠。类似地，用虚线段1222-1224限定边界的区域表示与控制器c1和控制器c3相关联的感知区域的重叠。

图12示出具有多个智能控制器的环境的分布式控制可以与复杂的考虑相关联。智能控制器可以负责感测一部分环境，上文称为与智能控制器相关联的“感知区域”，其超出智能控制器通过传感器可直接访问的区域(上文称为“直接感知的区域”)。为了提供关于感知区域的控制决定所需的各种确定，智能控制器可以使用各种规则和不同技术来将基于传感器输出的确定延伸到更大的感知区域。当智能控制器包括多个传感器时，该智能控制器也可以关于多个传感器的传感器输出的不一致执行各种有概率的确定，并且可以连续地利用从传感器输出所推断的环境特性和参数的独立确定来校准和验证传感器数据。当与多个控制器相关联的感知区域和直接感知的区域重叠时，分布式控制可以包含采用多个控制器进行的多个确定并解决冲突的确定。在许多情况下，一个控制器基于该控制器可用的不完整的传感器数据所进行的推断可以利用关于它智能控制器所提供的确定的补充数据来增强。

图13示出受多个智能控制器控制的环境内的控制领域。在图12 和图13所示的环境中，三个智能控制器1204-1206中的每个智能控制器与控制领域(用线画成阴影来指示)相关联。在图13所示的示例中，分别与智能控制器1204-1206相关联的三个控制领域1302-1304是矩形形状。与智能控制器c1 1204和智能控制器c3 1206相关联的控制领域在第一双线画成阴影的区域1308内重叠，并且与智能控制器c2 1205 和智能控制器c3 1206相关联的控制领域在第二双线画成阴影的区域 1310内重叠。

控制领域的概念还将复杂性添加到多个智能控制器对环境的分布式控制。智能控制器使用从传感器数据对环境的各种特性和参数的确定和电子存储的信息(包括控制调度、历史的传感器数据和环境特性和参数的历史确定)来智能地控制一个或多个系统在与智能控制器相关联的控制领域内提供期望的特性和参数。然而，因为控制领域可以重叠且因为一部分环境(例如图13中的区域1312)可以不受任何智能控制器通过对一个或多个系统的控制而进行的直接控制，所以进行许多复杂的分布式控制决定且考虑许多权衡，以便在环境上提供智能的分布式控制。作为一个示例，智能控制器c1和智能控制器c3可以结束有些非最佳地控制其各个控制领域，以便防止不可接受的特性和参数值出现在它们的控制领域之间的重叠区域1308中。此外，由于控制领域可以不严格地与感知区域有同等范围，因此可以进行复杂的控制决定来间接地控制环境在各个控制领域外的部分。

在图12和图13中，直接感知的区域、感知区域和控制领域被示出成环境内的区域。在某些智能控制问题领域中，直接感知的区域、感知区域和控制领域可以是较大的环境容区内的子容区。例如，可以通过在总住宅区域内的多个区域来充分地描述单层住宅，而多层公寓建筑可能需要考虑较大容区内的多个子容区，其包括多层公寓建筑中的所有公寓。为了简化和方便说明和讨论，在以下讨论中，采用智能控制的区域视图而非容区视图。

本申请涉及智能控制器，该智能控制器直接或间接地感测一个或多个不同类型的实体在其环境内相关联的感知区域内的存在，然后单独地或以连同其它智能控制器和/或远程计算机的分布式方式进行智能调度调整，并且可以根据一个或多个实体在整个环境内或环境的某些部分内存在还是缺失来进行附加活动和任务。在以下讨论中，作为一个示例，讨论确定人在受智能控制器控制的环境内的存在的智能控制器。然而，智能控制器可以检测任何各种其它类型的实体的存在或缺失并使用该检测来调整控制调度或进行附加活动。例如，制造环境中的智能控制器可以检测子组件在自动装配阶段内或附近的存在，并相应地控制自动装配阶段对子组件执行各种制造工艺。各种与汽车交通相关的智能控制器可以检测汽车在特定区域内的存在或缺失，并相应地控制信号灯、吊桥、街灯和/或其它设备和系统。

检测人在环境中或在环境的一部分中存在和/或缺失的智能控制器通常构造和保持持续更新的存在概率图或标量存在概率指示，持续更新包括在每个新传感器读数之后、在传感器读数的阈值级别变化之后、按照规律的间隔、在定时器超时之后或在领域中断之后，或基于许多其它时间基础更新概率图或标量指示。然后使用存在概率图或标量指示来根据人在整个环境中或在环境的受智能控制器控制的区域中的存在或缺失调整控制调度和发动任何各种控制操作。注意，短语“存在概率”可以指的是存在于区域或容区中的一个或多个实体的概率或从区域或容区缺失的一个或多个实体的概率，等效于交换概率区间[0， 1]的极性。

图14A-图14C示出在一个或多个智能控制器和/或一个或多个智能控制器可访问的远程计算机系统内的各种电子存储的存在概率信息。图14A示出用于与智能控制器相关联的环境的区域的存在概率图。在图14A所示的示例中，区域1402为矩形，区域中的点用矩形的笛卡尔(Cartesian)坐标系统的坐标来描述，该坐标系统包括x轴1404和 y轴1406。纵轴1408表示人存在于区域1402内的位置(x，y)处的概率P(x，y)。通常，可以以方格状方式将该区域划分成二维阵列的最小粒度的子区域，例如子区域1410。对于与非零存在概率相关联的那些子区域，从子区域升起的圆柱的高度表示人当前存在于该子区域的概率。因此，在图14A所示的示例中，具有用存在概率图描述的人存在于区域1402内的第一子区域1412和第二子区域1414内的非零概率。在许多情况下，概率图被标准化，使得用于整个存在概率图的圆柱容积的整合可以在范围[0，1]中提供对于整个环境的累积的存在概率。然而，其它类型的标准化是可以的，并且对于许多控制决定，不需要标准化。

图14B示出不同类型的存在概率图。在图14B中所示的存在概率图1420中，表示受智能控制器控制的整个环境或一部分环境的矩形 1422被划分成子区域1424-1428。在这个存在概率图中，从子区域升起的圆柱的高度1430表示人存在于该子区域中的概率。通常，这第二种存在概率图比图14A中所示的存在概率图粒度更粗糙，并且最小粒度子区域被规则地划分尺寸或规则地位于存在概率图所描述的区域或环境1422内。作为一个示例，该类型的存在概率图可以用于住宅环境，每个子区域对应于住宅中的一个房间。

通常，如上所指示，智能控制器随着时间过去保持存在概率图，基于当前传感器读数、历史的电子存储信息和从远程源获得的信息以一定间隔调整存在概率图，以反映对于人存在于图的子区域中的概率的最好估计。图14C示出智能控制器随着时间过去所保持的存在概率图。在各个时间点(包括沿着时间横轴1444的标为t₁ 1440、t₂ 1441和 t₃ 1442的时间点)中的每个时间点处，智能控制器已经准备了存在概率图，包括对应于时间点t₁、t₂和t₃的存在概率图1446-1448。

在某些情况下，一个或多个智能控制器可以进行人存在于整个环境内的概率的单一标量确定，并且随着时间以一定间隔计算标量存在概率值。图14D示出一部分时间线1460，计算的标量存在概率值沿着该部分时间线被示出成时间间隔上方的圆柱。

智能控制器可以使用许多不同类型的接收到的和/或电子存储的数据中的任一种来构造上文参照图14A-图14D所讨论的存在概率图和标量值。图15示出许多不同类型的接收的和电子存储的信息中的一些，智能控制器可使用这些信息来确定人在整个环境中或在环境的子区域内或某些点处存在的概率。在图15中，矩形1502表示智能控制器。未填充的圆圈(例如未填充的圆圈1504)表示传感器。箭头(例如箭头1516)表示数据输入。除了传感器数据和从远程信息和数据源输入的数据外，智能控制器还可以在内部存储许多不同类型的数据1520，包括历史的传感器数据、非当前的存在概率标量和图、人的存在和/或缺失的历史确定、控制调度、控制输入和任何其它不同类型的数据。

用于进行关于人在环境中存在或缺失的确定的各种类型的传感器包括接近度检测器1504、被动红外(“PIR”)运动检测器1505、其它类型的运动检测器1506、麦克风或其它类型的声音检测器1507、电荷耦合检测器(“CCD”)或低分辨率的数码相机1508、热电堆或热电偶1509、二氧化碳传感器1510、水蒸气检测器1511、压力传感器 1512、各种类型的流量计1513、家庭安全系统内的安全/入口检测器 1514、以及感测磁场和电场的各种类型的场强传感器1515。接近度检测器包括各种各样不同类型的传感器，包括电容式传感器、电容式位移传感器、电导式传感器、磁性传感器、光学传感器、热传感器、声纳传感器和其它类型的传感器。PIR运动检测器的传感器基于生物发射的红外辐射检测温度的骤变。其它类型的运动检测器包括超声运动检测器、微波运动检测器和层析成像运动检测器。声音检测器可以检测指示人的存在的各种类型的声音或声音模式。低分辨率的相机和CCD 设备可以检测环境光的变化，包括因移动物体所引起的环境光的变化。热电堆或热电偶可以用于检测与人和其它活体的存在相关的温度的变化。类似地，二氧化碳检测器和水蒸气检测器可以检测人和其它生物所排出的气体。压力传感器可以通过空气检测环境内因门窗的开关、大物体的运动而引起的压力变化和其它这类压力变化。流量计可以检测水、天然气以及在人的主动控制下流动的其它气体和流体的流动速率。各种类型的安全系统的入口检测器可以用于检测居住者进入环境或从环境中出去。场强传感器可以通过环境检测与人的存在或人的运动的相关的场强的变化。

智能控制器可以从环境内的各种智能器件(指示人的存在)、以及位置监控移动手机和其它这类器件1516接收数据输入，从各种因特网资源1517(其中可收集存在和/或缺失信息)接收信息，从远程计算机系统1518(例如被分配有各种智能控制任务和数据的远程计算机系统)和各种远程控制器1519(包括多个智能控制器控制的环境内的其它智能控制器)接收信息。

图16示出智能控制器的操作的控制流程图。通常，高级别的智能控制器在事件处理或事件循环的背景内连续不断地操作。在步骤1602 中，智能控制器等待下一个控制事件。然后当下一个控制事件以一系列条件语句发生时，智能控制器确定事件的类型并调用对应的控制例行程序。在如步骤1604中所确定的即时控制事件的情况下，在步骤1606 中，智能控制器调用即时控制例行程序以进行智能控制器的用户交互的部分，以接收一个或多个即时控制输入，上述即时控制输入指导智能控制器发起控制信号、调整控制调度、和/或执行用户通过即时控制界面制定的其它行为。在控制事件是调度的控制事件的情况下，例如在当前时间对应于控制调度指定的执行控制活动的时间时，如在步骤 1608中所确定的，在步骤1610中调用调度控制例行程序以执行调度的控制事件。当控制事件是调度界面事件时，如在步骤1612中所确定的，在步骤1614中，智能控制器调用调度交互例行程序以执行智能控制器的通过调度界面与用户的调度输入会话或调度改变会话的部分。在控制事件是传感器事件的情况下，如在步骤1616中所确定的，在步骤1618 中，智能控制器调用传感器例行程序来处理传感器事件。传感器事件可以包括传感器因传感器输出的改变所产生的中断、设置成唤醒智能控制器来处理下一个调度的传感器数据处理的间隔的传感器数据的定时器的截止、和其它这类事件。当事件为存在事件时，如在步骤1620 中所确定的，则在步骤1622中，智能控制器调用存在例行程序。存在事件通常为定时器超时、中断或其它这类事件，其通知智能控制器到时间确定下一个当前概率存在标量值或构造下一个当前概率存在图。如在图16中的省略1624所指示，许多附加类型的控制事件可以发生且可以由智能控制器处理，包括各种类型的错误事件、通信事件、通电和断电事件、和由智能控制器的内部设置部件所产生的各种事件。

具有描述各种不同的智能控制器如何响应于所检测的人的存在和 /或缺失的许多不同模型。如上文所讨论的，在智能控制器操作期间，智能控制器连续地评估各种各样不同类型的电子存储数据和输入数据来更新存储的在受智能控制器控制的环境内的一个或多个区域中的每个区域中的人存在的概率的指示。在一个模型中，智能控制器主要关于两种不同状态操作：(1)源于智能控制器进行的一个或多个人存在于一个或多个区域内的确定的存在状态；和(2)不存在状态，其中，智能控制器已经确定没有人存在于一个或多个区域内。

图17A-图17B示出存在/不存在模型的变型。图17A示出简单的存在/不存在模型，其包括对于与控制器相关联的整个感知区域或控制领域的两种状态。当人存在于感知区域内的概率升高到高于第一阈值 1702时，智能控制器转换到存在状态1704。当人存在于感知区域内的概率下降到低于第二阈值1706时，智能控制器转换到不存在状态1708。在该情况下，相对于一个或多个阈值连续地或迭代地评估当前的标量概率值或存在概率图，以便确定智能控制器当前处于两种状态1704和 1708中的哪种状态。如图17B所示，当智能控制器针对环境内的多个区域进行存在和/或缺失确定时，则每个区域与存在状态和不存在状态相关联。在图17B中，列向量1710的每个元素对应于不同区域，且每个不同区域与存在/不存在状态转换图相关联，例如状态转换图1712与区域R₁ 1714相关联。

图18A-图18B提供用于智能控制器的状态转换图，该智能控制器根据在图17A中所示的双态转换图来操作。在图18A中，每个状态用标记的环(例如标记的环1802)表示，状态转换用弯曲的箭头(例如弯曲的箭头1804)表示。图18B提供一个表，在该表中，对应于图18A中的每个状态转换的小写字母与该状态转换的解释配对。在图18A中，智能控制器的状态被主要划分在存在状态和不存在状态之间。换言之，图17A的状态转换图被叠加在智能控制器的状态转换图之上以产生存在状态和不存在状态。然而，两个状态1806、1808不具有存在和不存在配对物，这是因为在图18A-图18B所描述的简单的示例智能控制器中，人必须存在以便通过调度界面或即时控制界面来与智能控制器交互。换言之，对于本示例，这两种状态被限定为存在状态。事实上，许多智能控制器将具有用于调度交互状态1806和即时控制状态1808 的存在状态和不存在状态，这是因为用户可以通过移动手机和其它移动计算器件来远程地访问调度界面或即时控制界面。然而，在图18A- 图18B中所提供的状态转换图所描述的智能控制器表征需要用户存在的简单的调度显示或即时控制界面。通常，智能控制器占用两种控制状态1802、1808中的任一种。在这些状态下，智能控制器可以持续地执行各种不同的活动，包括与其它智能控制器和远程计算机系统交换数据、响应错误事件和其它这类活动。

当用户通过调度界面与智能控制器交互时，该智能控制器从控制状态1802和1808中的任一种转换到调度交互状态1806。一旦终止调度交互，则智能控制器可以直接返回到控制状态1802或由于对应于调度设定点的当前时间而通过调度的变化状态1810返回到控制状态 1802。然而，当直接从不存在控制状态1808达到调度交互状态1806 时，不具有将智能控制器返回到不存在控制状态1808的状态转换。这是因为在本示例中通过调度界面的用户交互提供人存在的事实的清楚证据，因此随后的状态为与存在相关的状态。类似考虑应用于即时控制状态1812。智能控制器可以根据存在事件状态1814从与存在相关的状态转换到与不存在相关的状态，在存在事件状态1814下，智能控制器确定当前的人存在的概率。类似的存在事件状态1816提供朝向与存在相关的事件的转换。因此，图18A-图18B中的状态转换图代替图16 中所示的高级控制流程图表示智能控制器的操作。

在其它智能控制器的实现中，可以具有附加的与存在相关的状态。图19和图20示出三种存在状态的智能控制器，其使用与在图17A和图18A中所用的图示惯例相类似的图示惯例。在一种类型的三种存在状态的智能控制器中，该智能控制器可以工作在存在状态1902、不存在状态1904、或长期不存在状态1906中。状态1902和状态1904以及转换1908-1909响应于图17A中所示的状态转换图。然而，图19中所示的状态转换图也包括状态1906，该状态1906对应于在受智能控制器控制的一个或多个区域内人缺失达大于阈值时间量。可以分别通过转换1910和转换1911从不存在状态1904或存在状态1902进入该状态。然而，一旦处于长期不存在状态1906，则智能控制器仅可以从长期不存在状态1906转换到存在状态1902。图20提供用于智能控制器的操作的状态转换图，其类似于在图18A中所提供的状态转换图。然而，在该情况下，具有与图19中所示的存在状态1902、不存在状态1904 和长期不存在状态1906相关联的三个不同类型的状态。换言之，图19 的状态转换图已经被叠加在用于智能控制器的操作的状态转换图之上，以便产生图20中所示的状态转换图。如在图18A中的状态转换图中，调度交互状态2002和即时控制状态2004被限定成指示人的存在，因此不被复制，以创建三种与存在关联的、与不存在关联的、和与长期不存在关联的状态。

图21示出关于环境内的多个智能控制器的智能控制的变化的分布程度。用纵轴2102指示分布程度。在一种极端2104处，各智能控制器2106-2108是完全分离且不同的子控制器，用以监控和控制整个环境内的不同区域。在另一极端2110处，三个智能控制器2112-2114可以被视为分布式智能控制器2116的子部件，以分布式方式处理所有传感器数据、电子存储的数据和其它信息以便监控和控制环境。在这两种极端之间的分布的许多不同的中间规则可以描述分布式智能控制器的多个智能控制器所呈现的任何特定级别的分布。例如，智能控制器可以负责控制不同的子区域，但可以共享传感器数据、存在和/或缺失确定以及其它数据和推断，以便每个智能控制器提供在整个环境的背景内与智能控制器相关联的控制领域内的最佳或几乎最佳的控制。

图22A-图22C示出三种不同类型的控制调度。在图22A中，控制调度是代表作为时间的函数的参数值的连续曲线2202，关于纵轴2204 绘制该参数值，关于横轴2206绘制时间。该连续曲线仅包括水平部分和竖直部分。水平部分表示期望将参数保持恒定的时间段，竖直部分表示特定时间点处的参数值的期望变化。这是简单类型的控制调度，且在下文中用在自动控制调度学习的各种示例中。然而，自动控制调度学习方法也可以学习较复杂类型的调度。例如，图22B示出不仅包括水平段和竖直段、还包括任意角度的直线段的控制调度。因此，利用这样的控制调度，可将参数值的变化指定成以给定速率发生，而非指定成如在图22A中所示的简单控制调度中的瞬间发生。自动控制调度学习方法也可以容纳基于平滑的连续曲线的控制调度，例如如图22C 所示的控制调度。通常，相比于图22B和图22A所示的较简单的控制调度，基于光滑的连续曲线的控制调度(例如如图22C所示的控制调度)的特性描述和数据编码是更复杂的且包括更大量的存储数据。

在以下讨论中，通常假设参数值在无系统操作时趋向于朝着较低值释放，例如当参数值为温度且受控系统为加热单元时。然而，在其它情况下，参数值在无系统操作时可以趋向于朝着较高值释放，例如当参数值为温度且受控系统为空调时。释放的方向经常对应于系统使用较低资源或费用的方向。在另外的其它情况下，释放的方向可以取决于环境或其它外部条件，例如当参数值为温度且受控系统为包括加热和制冷功能二者的HVAC系统时。

转到图22A中所示的控制调度，连续曲线表示的控制调度2202 可以可替选地被编码成在连续曲线中的对应于竖直部分或边沿的离散设定点。在以下讨论中，通常使用连续曲线的控制调度来表示存储的控制调度，该存储的控制调度要么由用户或远程实体借助智能控制器所提供的调度创建界面来创建，要么由智能控制器基于已存在的控制调度、记录的即时控制输入和/或记录的传感器数据或这些类型的信息的组合来创建。

在参数值对时间的图中用图形表示即时控制输入。图23A-图23G 示出即时控制输入的图示，该即时控制输入可被智能控制器接收并执行，然后记录并覆盖到控制调度(例如上文参照图22A-图22C所讨论的控制调度)上，作为自动控制调度学习的一部分。利用结束于小的填充或阴影圆的竖直线段，用图形表示即时控制输入。图23A示出两个即时控制输入2302和2304的图示。即时控制输入基本等效于控制调度(例如如图22A所示)的边沿，预期智能控制器将立即执行输入控制的用户或远程实体将该控制调度输入到该智能控制器，从而覆盖指定智能控制器的操作的任何当前控制调度。因此，即时控制输入是通过控制输入界面输入到智能控制器的实时设定点。

因为即时控制输入改变当前控制调度，所以即时控制输入通常与随后的临时控制调度相关联，在图23A中，该临时控制调度被示出成水平和竖直虚线，这些虚线形成临时控制调度参数对时间的曲线，该曲线从即时控制输入开始在时间上向前延伸。临时控制调度2306和临时控制调度2308分别与图23A中的即时控制输入2302和即时控制输入2304相关联。

图23B示出即时控制输入以及相关联的临时控制调度的示例。即时控制输入2310本质上为输入设定点，该输入设定点覆盖当前控制调度且指导智能控制器控制一个或多个受控实体，以便达到等于在即时控制输入的图示中的填充圆2312的纵坐标的参数值。在即时控制输入之后，临时恒温控制调度间隔2314延伸即时控制输入之后的一段时间，然后利用随后的即时控制输入终点或随后的设定点2316使即时控制输入释放。在间隔2314中保持即时控制输入的时间长度是自动控制调度学习的参数。随后的即时控制输入终点设定点2316的方向和幅度表示一个或多个附加的自动控制调度学习的参数。请注意，自动控制调度学习的参数是可调整的参数，其控制自动控制调度学习的操作，并且不同于包括控制调度的关于时间绘制的一个或多个参数值。在当前讨论所参考的示例控制调度中的关于纵轴绘制的参数值与观测量直接或间接有关，观测量包括环境情况、机器状态等。

图23C示出现有控制调度，即时控制输入被添加在该现有控制调度上。该现有控制调度在上午7点(图23C中的2322)要求参数值P 的增大，该增大用边沿2320表示。即时控制输入2324指定稍微有点小的幅度的较早的参数值变化。图23D-图23G示出各种随后的临时控制调度，其可以根据智能控制器逻辑的各种不同实现和/或自动控制调度学习的参数值的当前值获得。在图23D-图23G中，用虚线段示出与即时控制输入相关联的临时控制调度，用点线段示出即时控制输入所覆盖的现有控制调度的部分。在一个方法中，如图23D所示，即时控制输入2324所指示的期望参数值被保持达固定的时间段2326，在该段时间之后，临时控制调度释放(用边沿2328表示)到控制调度在执行即时控制输入的时间点处所指定的参数值。该参数值被保持2330，直到下一个调度的设定点，该下一个调度的设定点对应于图23C中的边沿2332，智能控制器在该点处恢复根据控制调度的控制。

在图23E中所示的另一方法中，即时控制输入2324所指定的参数值被保持2332，直到达到下一个调度的设定点，在该情况下，该设定点对应于图23C中所示的控制调度中的边沿2320。在该下一个设定点处，智能控制器恢复根据现有控制调度的控制。许多用户想要该方法，这些用户期望手动输入的设定点得以有效保持，直到调度的设定点变化。

在不同的方法中，如图23F所示，智能控制器保持即时控制输入2324所指定的参数值达固定的时间段2334，在该时间段2334之后，现有控制调度在该时间点处已经指定的参数值被恢复2336。

在图23G中所示的方法中，即时控制输入2324所指定的参数值被保持2338，直到达到与即时控制输入反方向的设定点，在该设定点处，现有控制调度被恢复2340。在另外的替选方法中，可以将即时控制输入进一步释放到最低合理性的级别，以便试图关于资源和/或能量支出优化系统操作。在通常用在侵略学习期间的这些方法中，用户不得不积极地选择大于或小于与最小的或低的能量或资源使用率相关联的参数值的参数值。

在自动控制调度学习的一个示例实现中，智能控制器在监控时段的过程上监控即时控制输入和调度变化，该监控时段通常与控制调度或子调度的时间间隔一致，同时根据现有控制调度(除了被即时控制输入和输入调度变化所覆盖的部分)控制一个或多个实体。在监控时段结束时，将记录的数据添加在现有控制调度上，并且通过组合现有控制调度和调度变化及即时控制输入的特征来生成新的临时调度。遵循各种类型的决议，新的临时调度被提升至对于未来时间间隔的现有控制调度，在该未来时间间隔内，现有控制调度用于控制系统操作。

图24A-图24D示出不存在事件及其对控制调度的影响。图24示出使用在图22A和图23A-图23G中所采用的相同图示惯例的简单控制调度。该调度包括相对低参数值的初始时间段2402、第一设定点2404，在其之后，该调度包括相对高参数值的间隔2406，之后是第二设定点 2408，该第二设定点2408将参数值降低回到相对低的参数值用于后续的时间段2410。

在图24B中，根据图24A中所示的控制调度进行操作的智能控制器在时间t₁ 2412处确定人存在于受控环境中。该确定构成不存在事件 2416，该不存在事件2416用竖向虚线2414和具有一半阴影部分2418 (指示存在)和无阴影的部分2420(指示不存在)的圆圈表示。由于不存在事件，因此智能控制器通过将预期的参数值降低回到相对低的值2422来调整控制调度。例如，在家庭加热背景中，参数值可以对应于温度，并且在时间t₁处不具有居住者的事实证明降低温度设置以便节省能量是有理的。

在图24C中，在时间t₂ 2424处，用户通过智能控制器的智能控制界面输入即时控制输入2426以重置温度。因此，用户现在是存在的。由于在该情况下，不存在事件2416与即时控制输入2426之间的消逝的时间段2428低于阈值，因此即时控制输入表示校正的存在事件，该校正的存在事件用圆2430和上方横躺的条2436表示，该圆2430具有无阴影的部分2432，之后是阴影部分2434，这指示从不存在到存在的转换，该条2436指示具有智能控制器错误地建立了近期在先的不存在事件的强概率。作为示例，住宅的居住者可以已经在时间t₁之前小睡了很短一会儿，因此，智能控制器的传感器没有检测到居住者的存在，并产生了与存在相关的事件2416。当醒来时，居住者注意到温度降低，并通过即时控制界面调整温度设置。

图24D示出关于图24A中所示的控制调度的另一情形。在图24D 中，在初始不存在事件2416之后，智能控制器2440对应地调整调度，并且不存在事件发生在调整调度的时间段内。之后，在时间点t₃ 2442 处，智能控制器确定人现在存在于受控环境内，从而引起存在事件 2444。然而，在本示例中，智能控制器继续根据控制调度进行操作，这是因为没有居住者将要覆盖控制调度的指示。在另一实现中，智能控制器可以调整用于存在事件而非不存在事件的控制调度，或用于存在事件和不存在事件二者的控制调度。在许多情况下，可以通过智能控制器的调度界面或其它输入界面指定关于存在事件和不存在事件的各种调度调整。可替选地，智能控制器可以利用存在和不存在的模式以及即时控制输入和调度调整的模式随着时间学习调度调整。

图25示出许多不同类型的信息，智能控制器可使用这些信息来确定一个或多个人在受控环境或在受控环境的区域或子容区内的存在和/ 或缺失。如上文所讨论，智能控制器包括连续或间歇的存在/不存在概率计算子系统以及状态变化开关2502，该开关2502实现参照图17A 所讨论的状态转变。状态变化开关在两个或更多个与存在相关的状态之间改变智能控制器内的状态变量，如上文所讨论。基于当前存在概率图或标量值和各种阈值启动与存在相关的状态之间的转换。智能控制器基于许多不同潜在类型的信息来编辑存在概率标量或图。各种类型的信息可以包括直接传感器输出2504以及在一个或多个在先时间间隔上记录的来自传感器2506的输出。该信息还可以包括表、表达式或其它数据，这些信息将传感器输出值关联到与传感器输出2508相关的存在/不存在概率。此外，智能控制器可以保留用于一个或多个传感器的可信度信息或可靠性信息2510。传感器可信度值随着时间变化，而且也关于其它传感器的输出、环境条件、参数和特性以及其它类型的本地或远程存储的信息变化。信息也可以包括历史的控制调度和设定点信息2512以及当前控制调度2514，智能控制器当前根据当前控制调度2514进行操作。信息还可以包括历史的存在/不存在信息，例如该智能控制器或与该智能控制器进行通信的其它智能控制器和远程计算机系统之前所进行的存在/不存在确定2516。此外，智能控制器可以保持各种存在模式确定的分析2518的结果。最终，用于编辑存在概率图和标量值的信息可以包括从远程实体获得的信息，其包括来自远程智能控制器内的远程传感器的数据2520、来自远程计算设施的数据2522、来自各种用户设备(包括蜂窝手机和移动手机)的数据2524、和来自受控环境内的各种智能器件的数据2526。由智能控制器使用的多种信息编辑存在概率图和标量值，在不同实现和背景中，该概率图和标量值可以包括许多附加类型的信息。作为一个示例，智能控制器可以提供存在指示界面，该界面允许用户明确地指示其相对于受控环境的存在或缺失，作为一个示例。

图26A-图28B分别提供在图16中提供的控制流程图的步骤1618 和步骤1622中调用的传感器和存在例行程序的控制流程图。图26A提供传感器例行程序的控制流程图。在步骤2602中，传感器例行程序接收在智能控制器的事件循环中检测到的传感器事件的指示。在该事件是传感器中断的情况下，如在步骤2604中所确定的，在步骤2606中调用下述例行程序传感器中断。否则，在一个实现中，触发事件是定时器超时或智能控制器需要轮询其监控受控环境用的各种传感器的其它指示。该轮询发生在步骤2608-步骤2612的for循环中。对于每个传感器重复步骤2608-步骤2614的for循环。在步骤2609中，智能控制器读取当前的传感器输出并将其记录在存储器中。在步骤2610中，智能控制器确定在步骤2609中获得的传感器读数是否可以指示存在状态变化。如果是，则在步骤2611中，智能控制器产生存在事件，从而智能控制器将进行下一个存在确定周期。在完成步骤2608-步骤2612的 for循环之后，智能控制器通过重置定时器、安排后续中断或通过一些其它手段来安排后续传感器事件。

图26B示出在图26A的步骤2606中调用的传感器输入例行程序。在步骤2614中，智能控制器接收中断。在步骤2616中，智能控制器确定与该中断相关联的特定传感器，并在步骤2618中，读取当前的传感器输出并将该传感器输出记录在存储器中。当记录的传感器输出能够指示与存在相关的状态已经改变时，如在步骤2620中所确定的，则在步骤2622中，智能控制器产生存在事件以启动下一个存在确定周期。

图27A提供在图16中提供的控制流程图的步骤1622中调用的存在例行程序的控制流程图。在步骤2702中，智能控制器计算对于受控环境或对于该受控环境内的区域累积的基于传感器的存在概率。智能控制器可以通过计算对于每个接连考虑的传感器输出的概率并保持滑动平均值或持续调整的累积概率，来进行该计算。例如，对于区域r 的存在概率可以被计算成从多个个体传感器(用变量i索引)的输出所计算的个体概率p的滑动平均值，通过重复地调用滑动平均值的例行程序f(P(r)，p，i)实现：

可替选地，设置P(r)具有一些初始值，例如0，则对于每个传感器输出可以通过下式调整累积的存在概率P(r)：

f(P(r)，p)＝如果p＞P(r)，返回P(r)+(p-P(r))k；

否则，如果p＜P(r)，返回P(r)-(P(r)-P)/k；

否则，返回P(r)

其中，k为预定的常量。

一旦在步骤2702中计算出累积的基于传感器的存在概率，则智能控制器可以将各种规则应用到该基于传感器的存在概率，以便在步骤2704中根据基于规则的考虑来调整存在概率。在一个方法中，利用每个可应用的规则调整累积的存在概率P(r)，如下：

f(P(r)，规则)＝P(r)·评估(规则)。

可以使用许多不同规则和不同类型的规则。下文提供四种假设的示例规则，作为示例：

规则1：如果P(r)＜T₁且具有GPS的用户设备，

距离(位置(用户设备)，r)＞T₂，返回0.5；

否则返回1.0

规则2：

如果传感器，针对传感器数据所计算的P(r)＞T₂，返回1.3；

否则返回1.0

规则3：如果报告P(s)的远程传感器且交叠(s，r)＞T₃

如果P(s)＞T₄，返回1.5；

否则如果P(s)＜T₅，返回0.6；

否则返回1.0

规则4：如果相似度(当前调度，调度模式)＞T₆且

在与调度模式相关的调整的调度分段期间的不存在到存在

事件的数量＞T₄·调度模式发生的数量，返回0.4；

否则返回1.0

其中，TX是各种数值的阈值。规则提供用于引入探索的方便机制。例如，校正事件的发生可以存储在存储器中，并且规则可以应用于根据与以当前时间为中心的时间窗口相关联的校正事件的数量和类型来调整累积的基于传感器的存在概率。在其它情况下，可以不管当前时间，根据已经发生在之前的时间量内的校正事件的数量和类型来调整累积的基于传感器的存在概率。这类规则进行自动转变到离开状态的一种形式的惩罚以及对应的调度调整，从而有效地增大从缺失或存在的检测到进行基于不存在的调度调整的时间。在某些情况下，在可以进行基于非占用的调度调整之前，规则可以用于实施最小的时间流逝。例如，在一些实现中，在达到用于到离开状态的转换的累积的基于传感器的存在概率之后，不管累积的基于传感器的存在概率如何，不可以进行这种控制调度，直到最少10分钟(在某些实现中)、或20分钟或30分钟(在替选实现中)。在某些实现中，当校正事件的发生频率超过阈值频率值时，这类规则可以一起用于禁用到离开状态的转换。如在别处所讨论的，可以根据类型和其它考虑将校正事件进行加权，这些权重作为因子计入例如上文所讨论的规则。在某些实现中，可以使用加权来显著地增大首次达到用于到离开状态的转换的累积的基于传感器的存在概率阈值的时间与实际上允许该转换发生的时间之间的延迟。

接着，在步骤2706-步骤2715的for循环中，智能控制器针对智能控制器为了人的存在而监控的每个区域确定当前存在状态。当针对当前考虑的区域计算的存在概率大于第一阈值时，如在步骤2707中所确定的，并且当该区域的当前状态是不存在时，如在步骤2708中所确定的，则在步骤2709中将状态修改为存在，并且在步骤2710中对应地调整控制调度。当存在概率小于第二阈值时，如在步骤2711中所确定的，且当该区域的当前状态是存在时，如在步骤2712中所确定的，则在步骤2713中将该区域的状态修改为不存在，并且在步骤2714中对应地调整控制调度。当完成步骤2706-步骤2715的for循环之后，智能控制器确定它当前是否参与一个或多个区域的分布式控制。如果是，则在步骤2717中，智能控制器将当前存在状态上报给一个或多个远程智能控制器和/或远程计算机系统。接着，在在步骤2718中，智能控制器进行任何附加的与存在相关的数据处理。与存在相关的数据处理可以包含本地或远程地更新各种电子存储的信息(包括存在状态历史)、进行与存在相关的模式匹配、再评估和调整传感器可信度值、再评估用于存在确定的规则、和其它这类数据处理任务。最后，在步骤2719 中，智能控制器安排后续存在事件，例如重置定时器或安排与存在事件相关联的中断发生在未来某个时间点上。

图27B提供执行在图27A中提供的控制流程图的步骤2702中调用的累积的基于传感器的存在概率计算的例行程序的控制流程图。该例行程序考虑每个监控的区域，并且对于每个监控的区域考虑每个传感器输出，以在步骤2720中计算对于该区域的累积的存在概率，如上所述。类似地，图27C提供在图27A中提供的控制流程图的步骤2704 中调用的基于规则修改的例行程序的控制流程图。

图28A-图28B示出在图27A中提供的控制流程图的步骤2710和步骤2714中所调用的调度调整例行程序的示例实现。图28A示出针对存在事件的控制调度的调整的实现。在当前时间对应于针对不存在事件之前所进行的调度调整时，如在步骤2802中所确定的，在步骤2804 中关于控制调度记录校正的存在事件，并且使之前所进行的调度调整反转。否则，在步骤2806中，智能控制器使不存在到存在事件进入控制调度并基于近期的不存在事件使后续调度调整反转。应当注意，可以在各种规则中考虑校正存在事件(例如在步骤2804中的与控制调度相关联的校正存在事件)，用以调整传感器可信度和调整用于计算存在概率的规则。校正存在事件是在存在概率计算期间所产生的可能错误的不存在事件的指示，因此作为用于调整传感器可信度和概率调整规则的有价值的机会，以便降低后续的错误的不存在事件的可能性。附加地，可以根据不同类型的校正存在事件差分和加权校正存在事件。例如，发生在自动离开调度调整的阈值时间内的校正事件可以被加权成显著为发生在该阈值时间之后的校正事件的两倍。快速发生的校正事件，特别地与手动输入设定点变化相关联的校正事件，提供不仅错误转换到离开状态、而且用户或居住者恼怒地发觉了该转换的强烈指示。在某些实现中，与恼怒相关联的校正事件被加权成其它校正事件的两倍大。类似地，相比于与即时控制输入相关联的校正事件，与用户存在的传感器检测相关联的校正事件可以被不同地加权。作为一个示例，用于与传感器检测相关的校正事件的权重可以明显小于用于与即时控制输入相关的校正事件的权重。随着时间可以减小与校正事件相关联的权重。在一个实现中，作为一个示例，与校正事件相关联的权重可以每天减小1％。减小的速率可以按照校正事件的类型变化。通常，在某些实现中，与同恼怒相关的校正事件相关联的权重可以不太快地减小，或者甚至不减小。在某些实现中，智能控制器提供用户界面，该用户界面允许用户指示该用户当前是否在受控环境内，并且这类占用状态的主动指示也可以与校正事件和差分加权相关联。

图28B示出用于针对到不存在状态的状态变化调整控制调度的例行程序的示例限制。在当前时间对应于在可以或应该根据无人存在的确定调整的控制调度中的间隔时，如在步骤3810中所确定的，则在步骤2812中存在到不存在事件与控制调度相关联，并且应用相应的一个或多个控制调度调整。否则，在步骤2814中应用应当应用于控制调度的任何后续控制调度调整。

如上所述，在其它背景中，不存在事件的发生可以触发调度调整的反转，并且可以由于存在事件的发生而进行调度调整。在其它背景中，存在事件和不存在事件二者的发生可以触发调度调整的反转，并且可以由于存在事件和不存在事件二者的发生而进行调度调整。

图29A-图29D示出各种与存在相关的调度调整。图29A示出示例控制调度。图29B示出在某些实现中可以响应于发生在第一时间点t₁ 2904处的存在到不存在事件2902而进行的调度调整。在该情况下，通常将该调度调整到低参数值，例如间隔2906-2908中，但是在控制调度中保持将提高参数值2910-2912的调度的设定点。允许这些设定点的参数值变化持续达一段时间2914，在此之后，不存在调度调整(例如不存在调度调整2907)继而产生。当存在的持续缺少进一步减小存在概率估计时，该段时间可以随着时间减小，并且在设定点变化之后可以较快速地达到不存在阈值。此外，根据时间段减小调度，例如线性减小调度，可以使用明确的规则来减小时间段。在再现调度的情况下，利用存在到不存在事件2902，也可以保持设定点2916。如图29C所示，在某些实现中，当已经在剩余控制调度周期和某个后续时段内检测到不存在时，则可以更严格地调整控制调度2920，甚至移除会在其它方面增大参数值的调度的设定点。在某些实现中，在不存在状态下，智能控制器可以进行图29B所示的控制调度调整，并且可以在长期不存在状态下进行图29C所示的更严格的调整，如上文参照图19所讨论的。在不同背景和实现中可以进行针对存在事件和不存在事件二者的许多替选类型的调度调整。图29D示出基于校正的不存在到存在事件的调度调整的反转。在不存在事件2902之后，向下调整调度2922，但是校正的不存在到存在事件29的发生使在不存在事件2902之后进行的所有调度调整反转，例如在图29B中所示的。

图30A-图30C示出在从传感器的输出计算存在概率时的各种考虑中的某些。图30A示出在控制调度间隔(例如24小时的时段)上的传感器输出对时间的图。作为示例，该传感器可以完全地或部分地反映环境光级别，从而传感器输出在白天时间3002期间是高的，在夜晚时间3004内下降到较低的、与内部照明相关的级别，以及在深夜3006 和清晨3008期间下降到非常低的级别。图30B示出特定的24小时时段内实际的传感器输出，其与图30C中的从传感器输出所计算的存在概率对齐。通常，实际的传感器输出曲线3010反映在图30A中所示的通用曲线。然而，具有来自预期的传感器输出值的显而易见的离开。例如，在第一时间间隔3012内，传感器输出在非常短的间隔上急剧减小和增大。这可以与因路过的人而引起的环境光级别的变化相关，因此存在概率在同一时间段内迅速地升高3014。存在概率可以在特定间隔3016内保持为高，然后可以相对快速地下降。在增大的存在概率中可以不反映传感器输出的缓慢的下降和传感器输出的后续升高3018。例如，可以已经通过自动学习或与存在相关的规则的应用确定出，环境光级别的缓慢的减小和后续缓慢的增大通常与人存在无关，但是更可能与路过的云、天气系统或其它环境现象有关。在第二时间间隔3020 中，观测环境光级别的附加的快速变化3022，其具有存在概率的相应的快速上升3024。然而，发生在第三时间间隔3026中的环境光级别的急剧的单一变化可能与存在概率的增大无关。该减小可以已经发生得太接近因光级别的正常的日常循环而引起的预期的减小3010，或者过去可以已经发现单一尖锐的尖峰出于仪器原因或与人存在无关的原因而发生。增大的存在概率3030可以反映发生在第四时间间隔3028内的环境光的既快速又缓慢的变化，这是因为发现在夜晚时间内所有的这种变化都与人存在强烈相关。在存在概率的大幅增大3034中也可以反映在第五时间段3032中的环境光级别的短的单一变化，这是因为在深夜时间中环境光级别的任何增大都与人存在强烈相关。

图30A-图30C的点在于，从特定传感器的输出所计算的人存在的概率可以是包含许多不同考虑的较复杂的计算的结果。在一个时间点上强烈地与人存在相关的传感器输出级别可以在另一时间点上仅很弱地与人存在相关。传感器输出的变化与调度的事件的时间接近度、各种预期的周期、其它传感器的输出的变化、和许多其它考虑可以一起暗示针对任一特定传感器输出级别的各种不同的存在概率。这些考虑也可以强烈地取决于传感器的类型。

图31示出在基于单个传感器输出的概率估计的可信度的确定。在图31中，各种即时控制输入和存在事件已经被叠加到其上的控制调度的图3102相对于时间与基于特定传感器的输入而针对受控区域r所计算的存在概率的两个图3104和3106对齐。在注释的调度中，两个存在到不存在事件3110和3112分别引起调度调整3114和3116，反过来，这两个调度调整被不存在到存在事件3118和3120覆盖。此外，两个即时控制输入与在示出控制调度的时间段内所发生的不存在到存在事件3122和3124无关。即时输入事件3122和3124以及与不存在到存在事件3118和3120相关联的即时输入事件全部都被假设成对应于用户通过物理上与智能控制器相关联的即时控制输入界面所进行的即时控制输入的输入。因此，人存在于受控环境r中的概率(假设智能控制器位于r中)在对应于智能控制器的输入和不存在到存在事件3118、 3120、3122和3124的每个时间上为1，如用“p＝＝1”注释3126-3129 所指示的。相反地，在与存在到不存在事件3110和3112相关联的时间点上，智能控制器已经基于智能控制器可用的所有信息确定出人存在的概率在这些事件发生的时间上很低，如用注释3130和3132所指示的。因此，在图3102中，在示出控制调度的间隔内具有六个时间点，其与注释3126-3130相关联，在此期间智能控制器具有或可以分配具有高可信度的存在概率。为了确定对于从各个传感器所计算的概率的可信度指标，可以将这些相对特定人存在概率与在这些相同时间点上从传感器输出所确定的概率相比较。在图31中使用竖向虚线(例如竖向虚线3134)来示出图3102、3104和3106之间的时间对齐。

首先考虑图3104。在对应于注释3130的时间处，人存在的概率低，并且从传感器输出计算的存在概率3136在竖向虚线3134和在图 3104中绘制的概率曲线3138的交叉处看上去是显著的，尽管小于0.5。然而，相对于所有的其它注释的时间点3126-3129和3132，从传感器输出所计算的概率在那些时间点上精确地对应于相对特定的控制器确定的概率。因此，即使从传感器输出所计算的概率在对应于注释 3126-3130和3132的六个时间点上不准确地匹配相对特定的概率，在从其产生图3104的传感器的情况下，关联从传感器输出所计算的概率的相对高的可信度也似乎是合理的。相比之下，在根据从其产生图3106 的传感器所计算的概率与由注释的控制调度引起的相对特定的概率之间不具有对应关系，如在图31中的下部图3106中可见。在该情况下，分配从第二传感器的输出所计算的概率的相对低的可信度是合理的。该图示指示一种方法，下文以数学方式描述，该方法用于针对各个传感器计算可信度倍数或权重，以便在基于传感器输出计算累积的基于用户的概率时对从传感器输出所计算的概率进行加权：

如果d＜0.1，权重＝10，

其中，i给某些概率的集合编索引，在图31中用注释表示；P(t) 是针对传感器所计算的在时间t处的存在概率。

图32A-图32B示出隔开存在到不存在事件和不存在到存在事件的时间间隔的长度可以确定后一事件是否被视为校正事件的事实。在图 32A中，通过指示人的存在3204的即时控制界面，即时输入控制相对快地紧跟在存在到不存在事件3202之后，因此构成不存在到存在事件。由于这两个事件之间的时间间隔3206相对短，因此该不存在到存在事件被视为校正的不存在到存在事件3208。相比之下，如图32B所示，当两个这类事件被很长的时间间隔3210隔开时，不存在到存在事件 3212不被视为校正的不存在到存在事件。如上所述，校正的不存在到存在事件是智能控制器进行的错误的不存在确定的强烈指示符。这类事件的发生的分析可以导致传感器可信度的改变、用在各种规则中的阈值的改变、新规则的删除或添加、和智能控制器使用以确定存在概率的计算中的其它改变。

图33示出对于校正的不存在到存在事件中的因素以及在存在概率确定和与存在概率确定相关的调度调整中的其它信息，智能控制器可使用的与存在相关的调度调整和存在概率确定的各种变化。图33示出一部分控制调度的图3302，该图3302在智能控制器相对于时间所计算的存在概率的图3304之上且二者对齐。通常，当所计算的存在概率下降到低于阈值3306，智能控制器推断出从目前状态到不存在状态或另一与不存在相关的状态的转换被批准。在校正的不存在到存在事件频繁发生的情况下，可以降低该阈值。可替选地，可以升高该阈值，直到不存在到存在的校正事件开始高频率地发生为止，以便确定形成最佳智能控制的最大合理阈值。例如，在家庭加热背景下，伴随存在到不存在事件的调度调整通常引起显著的能量节省，因此，智能控制器可以尽可能高地连续调整阈值。

对于与存在事件相关联的调度调整的另一可行调整在于采用在计算的存在概率下降到低于阈值的时间3312和因不存在确定而进行调度调整的时间3314之间的滞后时间或缓冲时间3310。在滞后时间3310 期间，如果计算的存在概率再次升高到高于阈值，则可以避免潜在的校正的不存在到存在事件。对于与存在事件相关的调度调整，具有许多附加的可行调整，这些调整可以用于优化关于人存在的智能控制。

在之前的讨论中，通常由于从存在状态到不存在状态的转换而进行调度调整，但是在其它实现中，可以相对于不存在到存在事件而进行调度调整。例如，在临界空气调节的背景下，无论何时检测到人存在都可以激活空调系统。如上所述，具有各种各样不同类型的调度调整，这些调度调整可以和与存在相关的事件同时发生，或发生在接近与存在相关的事件的时间上。在分布式智能控制实现中，存在概率计算、传感器可信度和其它推导的结果以及与存在概率确定相关联的数据可以涉及甚至更复杂的考虑，但是由于更大数量的传感器和存储的数据、更有利的传感器的空间和时间分布、和传感器数据的收集，因此也可以基本上是更准确的。

作为存在概率计算的一部分，智能控制器可以计算和存储在各种时间间隔上计算的存在概率，以便检测各种类型的与存在相关的循环和模式。图34示出在各种不同的时间段上所确定的存在模式的示例。第一个图3402示出在长达一周的时间间隔上计算的普通的存在概率模式。作为一个示例，可以针对人在居住环境内存在的概率观测该模式。在一周的两天3404-3405中，人存在的概率相对较低，而在一周的其余五天3406中，存在概率相对较高。在这种情况下，住宅的居住者通常可能是在周末外出。注意，时间横轴3408按照小时增长。第二个图3410 示出在长达一天的间隔上观测到的存在概率模式。在这种情况下，居住者通常存在，除了从早上9点到晚上6点的工作时间3412期间外。图3414示出在长达一个月的间隔上的存在概率模式。在这种情况下，住宅的居住者在每个月的第一天3416和第15天3418频繁不存在，但其它天通常存在。最后，图3420示出在长达一年的时间间隔上的存在概率模式。在这种情况下，住宅的居住者通常在最后的12月3422和1 月的第一周不存在，并且在夏季月份3426期间相对频繁地不存在。在存在概率计算期间可以累积地或连续地考虑这些类型的存在概率模式。例如，用于触发状态转换的计算的存在概率的阈值可以在与高存在概率相关联的时间段中被降低，以及在与低存在概率相关联的时间段中被升高。可替选地，规则可以被发展成调整基于传感器输出所计算的累积的存在概率，以反映检测的存在概率模式。

在智能恒温器背景下的存在和/或缺失检测和控制调整

在下述智能恒温器中包括用于基于存在和/或缺失确定的控制调度调整的方法的实现。智能恒温器设置有选择性分层的功能，该功能使思维简单的用户暴露于简单的用户界面，但向高级用户提供访问和操纵许多不同的节能和能量跟踪功能的能力。甚至对于仅暴露于简单的用户界面的思维简单的用户的情况，智能恒温器也提供在后台运行的高级的节能功能。智能恒温器使用多传感器技术来学习该智能恒温器位于其中的加热和冷却环境，并优化节能设置。

智能恒温器也了解用户，以设置会话为开始，其中，用户问一些简单的问题，之后随着时间继续使用多传感器技术来检测用户占用模式并跟踪用户使用调度变化和即时控制输入控制温度的方式。智能恒温器持续地处理所获知和感测的信息，从而自动地调整环境控制设置以优化能量使用，同时根据所获知的一个或多个用户的占用模式和舒适偏好将环境内的温度保持在期望级别上。

有利地，智能恒温器的选择性分层的功能允许在家庭和商业环境内的各种不同技术境况中的有效操作。对于不具有无线家庭网络或因特网连接的简单环境，智能恒温器有效地操作在脱机模式下，从而基于多传感器技术和用户输入获知和适应环境。然而，对于具有家庭网络或因特网连接的环境，智能恒温器有效地操作在网络连接模式下以提供附加能力。

当智能恒温器通过家庭网络(例如通过IEEE 802.11(Wi-Fi)连接)连接到因特网时，智能恒温器可以：(1)将实时或聚集的家庭能量性能数据提供给公用事业公司、智能恒温器数据服务提供商、其它家庭中的智能恒温器、或其它数据目的地；(2)从公用事业公司、智能恒温器数据服务提供商、其它家庭中的智能恒温器、或其它数据源接收实时或聚集的家庭能量性能数据；(3)从一个或多个智能恒温器数据服务提供商或其它源接收新的能量控制指令和/或其它升级；(4) 接收当前的和预报的天气信息，用于包含在节能控制算法处理中；(5) 从用户的计算机、连接网络的电视、智能手机和/或其它不动的或便携式的数据通信器件接收用户控制命令；(6)通过数字器件将交互式用户界面提供给用户；(7)从外部的能量管理指导者接收控制命令和信息，例如基于订阅的服务，该服务旨在平衡从多个源收集的信息以产生节能控制指令和/或其订户的配置文件；(8)从外部的能量管理权威机构接收控制命令和信息，该权威机构例如为公用事业公司，已经自发地将有限的权力提供给该公用事业公司以在对于折扣或其它花费激励的交换中控制智能恒温器；(9)基于智能恒温器感测的与HVAC相关的事件，在数字器件上将警告、警报或其它信息提供给用户；(10)基于智能恒温器感测的与非HVAC相关的事件，在数字器件上将警告、警报或其它信息提供给用户；以及(11)提供网络连接所启动的各种其它有用功能。

图35A示出智能恒温器的透视图。智能恒温器3500具有时尚简洁的外表。智能恒温器3500包括直接约为8cm的圆形主体3508，该主体3508具有视觉上令人愉快的外抛光，例如光滑的镍或铬抛光。包括可旋转的外环3506、传感器环3504和圆形的显示监控器3502的帽状结构通过小的外围间隙3510与主体3508隔开。外环3506可以具有与主体3508相同的外抛光，而传感器环3504和圆形的显示监控器3502 可以具有通常圆形的玻璃(或塑料)的外覆盖，该外覆盖在向外的方向上渐渐地形成弧状且提供时尚但看上去结实且耐用的整体外表。传感器环3504包含各种各样的传感器中的任一种，包括红外传感器、可见光传感器和声音传感器。覆盖传感器环3504的玻璃或塑料可以是用烟处理的或镜面化的，从而传感器本身对用户是不可见的。借助外围间隙3510可以提供通风功能，这允许内部传感器感测周围空气，而不需要腮或腮状通风孔。

图35B-图35C示出正受用户控制的智能恒温器。智能恒温器3500 受两种用户输入控制：(1)外环3506的旋转(图35B)；和(2)在外环3506上向内推(图35C)，直到听得见的和/或可触知的“咔哒”发生。向内推可以引起外环3506向前移动，然而在另一实现中，全部的帽状结构(包括外环3506及传感器环3504和圆形的显示监控器3502 的玻璃覆盖)在被推时一起向内移动。在一个实现中，传感器环3504、圆形的显示监控器3502、和共用的玻璃覆盖不随着外环3506旋转。

通过外环3506的旋转或环旋转及外环3506的向内推或向内点击，智能恒温器3500可以从用户接收用于基本设置和操作的所有需要的信息。以向用户提供光滑的但黏的感觉的方式机械地安装外环3506，用于进一步改善整体的简洁感觉同时还减少伪造的或不想要的旋转输入。智能恒温器3500识别三种基本的用户输入：(1)环向左旋转， (2)环向右旋转，和(3)向内点击。在其它实现中，可以识别更复杂的基本的用户输入，例如双击或三击的向内按压和速度敏感或加速度敏感的旋转输入。

图36示出智能恒温器和耦合HVAC的壁插接器的分解透视图。当智能恒温器3500被移除时，HVAC的壁插接器3606具有与非常简单的、基本的、单独的恒温器相同的功能，该基本的恒温器包括标准温度读出/设置标度盘3608和简单的制冷-关闭-加热开关3609。这可以证明适用于各种情况，例如当智能恒温器3500需要被移除用以服务或修理达延长的时间段时。在一个实现中，智能恒温器部件3608和3609 在本质上是完全机械的，从而不需要电力来跳过控制延迟。在其它实现中，提供简单的电控制，例如电的上/下按钮和/或LCD读出器。在其它实现中，可以提供智能恒温器3500的一个子组的先进功能，例如基本网络接入以允许当暂时移除智能恒温器时提供脑干功能的远程控制。

图37A至图37B示出智能恒温器的分解的正面透视图和背面透视图。图37A至图37B关于其两个主要部件示出智能恒温器3702：(1) 机头单元3604；(2)背板3706。在所示的附图中，z方向是从墙壁向外，y方向是相对于向上走的用户的从头到脚的方向，以及x方向是用户从左向右的方向。

图38A至图38B分别示出机头单元的分解的正面和背面透视图。机头单元3604包括机头单元框架3710、外环3711、机头单元正面组件3712、正面透镜3713、和正面格栅3714。机头单元正面组件3712 上的电部件可以借助带状电缆和/或其它插接类型的电连接器连接到背板3706上的电部件。

图39A至图39B分别示出机头单元正面组件的分解的正面和背面透视图。机头单元正面组件3712包括机头单元电路板3716、机头单元正面板3718和LCD模块3722。在图39A中，机头单元电路板3716 的正面的部件被隐藏在RF护罩后面。可再充电的锂离子电池3725位于机头单元电路板3716的背面上，在一个实现中，该锂离子电池3725 具有3.7伏特的标称电压和560mAh的标称容量。为了延长电池寿命，恒温器电容充电电路通常不将电池3725充电超过450mAh。此外，尽管将电池3725运转成能够被充电到4.2伏特，但是恒温器电容充电电路不将智能恒温器充电超过3.95伏特。在图39B中也示出光学手指导航模块3724，该模块3724被配置和定位成感测外环3711的旋转。模块3724使用类似于光学计算机鼠标的操作的方法来感测金属表面在外环3711的对面外周上的移动。注意，模块3724是很少几个传感器之一，这几个传感器受相对电力敏感的机头单元微处理器而非相对低电力的背板微处理器控制。这是可实现的，而不需要过量电力，因为当用户手动地转动标度盘时，机头单元微处理器已经被唤醒，从而避免过量唤醒的电力耗用。有利地，机头单元微处理器也可以提供非常快的响应。图39A也示出菲涅尔(Fresnel)透镜3720，该透镜3720与放置在其下方的PIR运动传感器联合操作。

图40A至图40B分别示出背板单元的分解的正面和背面透视图。背板单元3706包括背板后板3730、背板电路板3732和背板封盖3739。图40A示出HVAC电线连接器3734，连接器3734包括集成的电线插入传感电路和两个相对大的电容器3736，安装在背板电路板3732的背侧上的窃电电路使用电容器3736。

图41示出部分组装的机头单元的透视图。在某些实现中，格栅构件3714在菲涅尔透镜3720和相关联的PIR运动传感器3744之上的放置遮住和保护这些PIR传感元件，同时格栅构件3714中的横向槽允许PIR运动传感硬件(尽管被遮住)检测房间或区域中的居住者的横向运动。温度传感器3740使用一对热传感器来更准确地测量周围温度。与温度传感器3740相关联的第一或上部热传感器3741收集靠近恒温器外部或恒温器的外表上的区域的温度数据，而第二或下部热传感器 3742收集与外壳的内部密切相关的温度数据。在一个实现中，温度传感器3741和3742中的每个包括德州仪器(Texas Instruments)公司的 TMP112数字温度传感器芯片，而PIR运动传感器3744包括PerkinElmer 公司的DigiPyro系列PYD1998双元件连苯三酚传感器。

为了更准确地确定周围温度，当确定有效的周围温度时，结合上部热传感器3741测量的温度考虑从下部热传感器3742获取的温度。该配置可以用于补偿由一个或多个微处理器和/或其它电子部件在恒温器中所产生的内部热的效应，从而消除或最小化可能在其它方面经受的温度测量错误。在一些实现中，可以通过将温度传感器3740的上部热传感器3741热耦合到格栅构件3714(因此上部热传感器3741比下部热传感器3742更好地反映周围温度)，来进一步提高周围温度测量的准确度。

图42示出机头单元电路板。机头单元电路板3716包括机头单元微处理器4202(例如德州仪器公司的AM3703芯片)和相关联的振荡器4204，以及DDR SDRAM存储器4206、和大容量NAND存储器4208。 Wi-Fi模块4210(例如Murata Wireless Solutions公司的LBWA19XSLZ 模块)基于德州仪器公司的支持802.11b/g/n WLAN标准的WL1270 芯片组，且被设置在RF护罩4234的单独隔间中，用以提供Wi-Fi能力。Wi-Fi模块4210与支持电路4212相关联，该电路4212包括振荡器4214。ZigBee模块4216(例如可以为来自德州仪器公司的C2530F256 模块)也被设置在单独防护的RF隔间中，用以提供ZigBee能力。该 ZigBee模块4216与支持电路4218相关联，该电路4218包括振荡器 4219和低噪声放大器4220。可以附加地设置显示背光电压转换电路 4222、压电驱动电路4224和电力管理电路4226。接近度传感器和环境光传感器(PROX/ALS)，更特别地具有I2C界面的Silicon Labs公司的SI1142接近度/环境光传感器，被设置在柔性电路4228上，该柔性电路4228利用柔性电路连接器4242附接到机头单元电路板的背面。可以附加地提供电池充电监管断开电路4232和弹簧/RF天线4236。可以附加地提供温度传感器4238和PIR运动传感器4240。

图43示出背板电路板的后视图。背板电路板3732包括背板处理器/微控制器4302，例如德州仪器公司的MSP430F片上系统微控制器，其包括机载存储器4303。背板电路板3732还包括电源电路4304(包括窃电电路)、和用于每个HVAC各自的HVAC功能的开关电路4306。对于每个这类功能，该开关电路4306包括隔离变压器4308和背对背 NFET包4310。开关电路中的FET的使用允许通过简单地将来自HVAC 延迟电路的电力转移到蓄电容达很小间隔(例如100微秒)来主动窃电，例如在HVAC启动周期期间采用电力。该时间太短而不足以跳过HVAC延迟进入关闭状态，但足以为蓄电容充电。FET的使用允许该快速切换时间(100微秒)，这将难以实现使用延迟(其保持接通达几十个微秒)。而且，这种延迟将很容易使快速切换退化，并且它们也将产生听得见的噪声。相比之下，FETS操作时基本无听得见的噪声。可以附加地提供组合的温度/湿度传感器模块4312，例如Sensirion公司的SHT21模块。背板微控制器4302执行各种传感器的轮询、感测安装时的机械电线插入、相对于电流对设定点温度情况改变机头单元并相应地激励开关、以及其它功能，例如安装时在插入的电线上寻找合适信号。

尽管大量的努力和关注继续朝向更新和更可持续的能量供给的发展，但是增大的能量效率所引起的能量的保护对世界的能量未来仍然是关键性的。根据来自美国能源部的2010年10月的报告，在典型的美国家庭中，加热和冷却占能量使用的56％，使其成为大多数家庭的最大能量开销。随着与家庭加热和冷却相关联的物理设备的改进(例如改进的隔热的材料、更高效率的炉)，通过对家庭加热和冷却设备的更好的控制和管理，可以实现能量效率的大幅增大。通过激活明智选择时间间隔和仔细选择操作级别的供热通风与空气调节(HVAC)设备，可以节省大量能量，同时保持生活空间对其居住者是适当舒适的。

近年来，鉴于能源之星(美国)和TCO(欧洲)标准，可编程的恒温器已经变得更流行，并且其在对于HVAC系统的可各自操纵的不同设置的数量方面已经获得相当的进步。一些可编程的恒温器具有标准的内置默认程序。附加地，用户能够调整制造商默认项以优化其自身的能量使用。理想地，使用调度，该调度准确地反映居住者在睡觉、醒来和不占用的时段方面的常规行为。然而，由于在编程许多恒温器时的困难，因此许多调度不准确地反映居住者的常规行为。例如，调度可以不负责一些常规的非占用时段。附加地，即使当将适当调度编程到恒温器中，也不可避免地出现违背常规行为。用户可以在离开房屋时手动地向后设置恒温器，然后在返回时恢复调度，但是许多用户从来或很少进行这些任务。因此，如果恒温器可以在非占用时间期间自动地向后设置设定点温度，则存在能量成本节省的机会。

智能恒温器通常控制受制约的圈占地，例如提供人类居住者在每天的不同部分期间期望的各种温度(如利用即时控制输入和一个或多个控制调度所指定的温度)的寓所。智能恒温器可以包含存在和/或缺失检测和与缺失相关的调度调整，用于在智能恒温器根据自动离开特征确定无居住者存在于环境中时降低温度。在某些实现中，一旦人存在的概率或存在概率下降到低于阈值，就进行自动离开温度调整，而在其它实现中，只在检测到无居住者的一段时间之后进行自动离开温度调整。该通常预定的无居住者的时间段可以为30分钟、60分钟、90 分钟或更长。在某些实现中，预定的无居住者的时间段约为120分钟。可以基于各种类型的用户输入、记录的传感器数据、从远程源获得的数据、存储的占用和非占用的模式、以及其它类型的电子存储数据(包括用于确定何时进行自动离开控制调度调整的规则)来修改预定的无居住者的时间段。

智能恒温器可以控制供热通风与空气调节(“HVAC”)系统，该HVAC系统向环境(例如住宅或商业大厦)的占用者提供加热和冷却二者、仅加热、或仅冷却。智能恒温器也可以控制附加地或单独地提供加湿、除湿、照明、流向器件和系统的电流、以及去往器件和子系统的流体或气体的受控流的系统。

图44A-图44D示出智能恒温器的自动离开/自动到达特征的操作所对应的标准控制调度的时间图对比实际工作的设定点图。出于简化公开内容的目的，在图44A中示出对于用户的针对特定工作日(例如周二)的相对简单的智能恒温器调度4402。调度4402包括在上午7点与下午9点之间的醒着/在家间隔(在该间隔内期望温度是76度)以及在下午9点与上午7点之间的睡眠间隔(在该间隔内期望温度是66度)。调度4402表示对于住宅的正常控制调度。

根据自动离开特征，使用智能恒温器的多传感技术，例如使用被动红外接近度传感器和环境光传感器，连续且自动地感测住宅或其它环境的占用状态。用于确定环境的占用状态的一个或多个传感器下文被称为“占用传感器”。在某些实现中，占用传感器以相当高的频率 (例如1Hz-2Hz)进行测量。然后将测量收集到具有固定时间长度(例如5分钟)的时段(bucket)或间隔中。对于每个时段，智能控制器确定是否检测到占用。例如，当时段中的两个以上的占用传感器读数示出检测到的移动时，则该时段被视为处于或表示检测到占用的状态。因此，每个时段被分类成两种状态之一：检测到占用的状态和检测到非占用的状态。在某些实现中，当阈值百分比的占用传感器读数指示占用时，时段被分类成处于检测到占用的状态。例如，可以发现，即使具有相对差的安置，当环境被占用时，也有约百分之十的PIR传感器读数指示移动。在本示例中，百分之五的阈值可以用于将时段分类成处于检测到占用的状态。

在某些实现中，至少部分地基于当前感测的时段的状态，智能恒温器将环境分类成具有四种状态之一：(1)家庭；(2)正常离开； (3)度假离开；和(4)睡眠。在某些实现中，当环境已经处于检测到非占用的状态达到预定的最小间隔(称为“离开状态可信度窗口”(“ASCW”))时，自动离开特征触发从家庭到正常离开的状态变化。由于到正常离开的状态变化，因此不管由正常的智能恒温器调度指示的设定点温度如何，都将实际的操作设定点温度改变为预定的节能离开状态温度(“AST”)。

自动离开特征的一个目的是当不存在占用者实际经历或感受调度 4402的舒适设置时避免不必要的加热和冷却，从而节省能量。作为示例，AST可以被设置成用于冬季时段的62度的预定值或会请求加热的外界温度，和用于夏季时段的84度的预定值或会请求冷却的外界温度。在某些实现中，用于加热和冷却的AST温度是用户通过单独的自动离开特征的界面的调度界面可设置的。

ASCW对应于感测的非占用的时间间隔，在该时间间隔之后可以利用合理程度的统计准确性进行在圈占地中确实无占用者的合理可靠的操作假设。对于大多数典型环境，已经发现，在90分钟-180分钟的范围中的预定时段对于ASCW是适合于容纳普通情况的时段，在这些时段中，即使占用者存在，占用传感器也可以不检测占用，这些时段例如安静读书、暂时离开一下到街角的信箱、小睡和其它这类时段。

根据一些实现，在学习事件之后自动地调整ASCW。例如，根据一个实现，在手动惩罚事件之后，将ASCW延长预定量，例如10分钟 -30分钟，手动惩罚事件例如为，在转换到正常离开模式之后，用户手动地设置设定点温度以保持舒适，这指示圈占地被占用，尽管占用传感器指示别的方式。类似地，在某些实现中，在缺少任何手动惩罚事件的情况下，可以基于几个重复的到正常离开状态的转换缩短ASCW。 ASCW的这类改变可以用于使算法更好地适应占用者的特定倾向和/或因其它因素(例如智能恒温器/传感器的物理安置)而引起的占用感测的有效性。在某些实现中，智能恒温器基于许多不同类型的存储和接收的数据保持存在概率标量或图，如在前面子章中所讨论的，这类数据包括存储并频繁更新的占用模式的确定、传感器可信度、历史的占用确定和许多其它这类数据，因此智能恒温器可以可靠地检测环境的非占用并调用自动离开控制调度调整。在这些实现中，可以不使用 ASCW，这是因为校正的不存在到存在事件或惩罚事件被反馈到存在概率标量或图的计算中，以便确保当存在概率下降到低于阈值时，非占用的概率足以证明自动离开调度调整有理。可替选地，可以缩短 ASCW，或智能控制器可以调整触发自动离开调度调整的概率阈值，而非调整ASCW。

在ASCW为120分钟且AST为62度的加热场景的背景下提供图 44A-图44D的示例。图44B示出调度的设定点图4402和实际操作的设定点图4404，其沿着感测的活动时间线(“A_S”)4403，该时间线示出小的黑色的椭圆形标记，这些标记对应于感测的活动，或者换言之，期间感测占用的时段，该时段当前截至上午11点4405。截至上午11 点，感测有显著的用户活动，直到上午10点，之后是一小时的非活动间隔4406，没有分类成处于检测到占用的状态的间隔。由于图44B中的非活动间隔仅约为一小时(小于ASCW)，因此自动离开特征还未触发到正常离开状态的状态改变。

图44C示出截至下午4点的调度的和实际的设定点图。如图44C 所示，在非活动的120分钟之后，在下午12点自动触发正常离开模式，将实际操作的设定点4404从正常调度的设定点4402调整到62度的 AST温度。截至下午4点，在触发正常离开模式之后还未感测到活动，因此正常离开状态保持有效。

参照图44D，在图44A-图44C中所示的示例之后，示出了截至上午12点的调度的和实际的设定点图。如图44D所示，在约下午5点处的短时间间隔4408内，开始检测占用活动，这触发到家庭状态的自动返回或自动到达转换，在该点处将实际操作的设定点4404调整回到正常控制调度4402。

图44A-图44D的示例示出实现自动离开特征的基于ASCW的方法。然而，如在前面子章所讨论的，在替选的实现中，当存在概率或占用概率下降到低于阈值时，触发自动离开调度调整。根据许多不同类型的数据和考虑连续地更新或间歇地更新存在概率，这些数据和考虑包括多组记录的传感器输出、确定的且电子存储的随着时间确定的占用模式、在特定传感器中的相对可信度、报告受控环境外的用户位置的用户移动设备、和其它这类数据。在这类实现中，通常更激烈地触发自动离开调度调整，当然要根据阈值设置，以避免在智能控制器已经利用高的可信度和可靠度确定出不存在占用者时浪费保持与占用相关的控制调度设置的能量。在某些实现中，可以保留短的ASCW，而在其它实现中，可以完全消除ASCW，完全利用计算的占用概率触发自动离开调度调整，占用概率例如存在概率标量或图，如在前面子章所讨论的。

在某些实现中，可以初始使用基于ASCW的方法，直到累积了足够的数据用以提供准确的存在概率标量或图的生成，并且可以在智能恒温器的重置之后，或者在受控环境、受智能恒温器控制的系统或智能恒温器的设置和参数发生大的破坏性变化之后，也使用基于ASCW 的方法。一旦传感器可信度级别和生成的存在概率标量或图的准确度升高到可接受的级别，则智能恒温器可以大幅缩短ASCW或消除 ASCW，并且仅依赖于存在概率。在这些实现中，初始时段可以可替选地被视为自动离开特征的授权时段，其中，仅在非常长的初始ASCW 之后不触发或触发自动离开特征，直到传感器可信度升高到高于阈值。例如，由于错误或较差放置的传感器，智能恒温器不可能利用足够的可靠度确定占用状态和非占用状态，以使自动离开调度调整冒风险。

图45是示出受控环境可分类成的各种状态的示意图。智能恒温器将受控环境分类成前述四种状态之一：家庭4510；正常离开4512；度假离开4514；和睡眠(4520)。在正常操作期间，根据一天的时间和正常调度，受控环境被分类成处于家庭状态4510或睡眠状态4520。睡眠状态4520可以利用预定的小时(例如从下午12点到上午6点)来确定，可以由用户根据用户偏好来设置，可以根据当前调度(例如图 44A中的调度4402，其反映下午9点和上午7点的小时之间的睡眠状态)来设置，以及可以利用这些考虑和基于附加类型的数据的附加考虑的组合来设置。

正常调度意图负责占用者的常规或期望的行为。如所述，当检测到非预期的缺失时，可以将处于家庭状态4510的受控环境自动转换到正常离开状态4512，以便节省资源和花费。如所述，当在ASCW时间段内检测到非占用时(在采用ASCW的那些实现中)，或当存在概率下降到低于阈值时，从家庭状态4510到正常离开状态4512的变化可以发生。在某些实现中，可以基于感测的事件、时间的经过、和/或当在圈占地中不存在占用者时符合节能的其它触发，来改变正常离开状态4512模式。对于一些实现，正常离开状态4512将设定点温度保持在节能的AST温度，直到以下事项之一发生：(1)从用户接收手动的即时控制输入，将状态转换回到家庭状态4510；(2)基于感测的占用活动触发自动到达操作模式，将状态转换回到家庭状态4510；(3)当前时间落在正常的占用者睡眠时间中，并且当前状态不是度假离开状态；或(4)当前时间对应于调度的设定点的时间且当前状态不是度假离开状态。

在某些实现中，当已经感测到无占用者情况达到延长的预定最小间隔(称为“度假状态可信度窗口”(“VSCW”))时，将处于正常离开状态4512的受控环境转换到度假离开状态4514。在度假离开状态 4514中，设定点温度被设置到度假离开设定点温度(“AVST”)，该温度表示激进的节能温度级别。例如，在一个实现中，AVST默认在请求加热的时间期间为45华氏度，在请求冷却的时间期间为95华氏度。 VSCW通常被设置成远远长于ASCW。例如，在许多情况下，24小时的VSCW是合适的。在某些实现中，VSCW是可变的，例如在从周五下午到周日晚上的周末期间从48小时变化到60小时。在周末期间较长的VSCW错误地约束在较短的非占用时段(例如短的周末旅行)期间使设定点温度变化到严格的AVST。在某些实现中，当处于度假离开状态时，不能采用设定点预处理特征。

在某些实现中，在睡眠状态4520期间，自动离开特征变得不活跃。在这些实现中，该状态不是直接从睡眠转换到正常离开。去激活自动离开特征避免当未感测到占用时错误地将设定点温度从调度的夜间设定点温度变化到AST。根据其它实现，由于在占用者睡觉的时间期间的非常低的预期活动级和不同的活动模式及位置，因此在睡眠状态 4520期间，当检测到非占用时，可以将占用感测改变为对不活动不敏感。在一个示例中，在睡眠状态期间，将ASCW延长到4小时或6小时。根据其它实现，当占用者事实上睡觉时，减少在每个时段的传感器读数中的阈值百分比的读数，以便降低非占用的错误分类的概率。在基于各种类型的数据(包括历史的占用模式)生成存在概率标量和/ 或图的实现中，用于触发自动离开特征的基于存在概率阈值的方法自动地按照在生成累积的存在概率之后所应用的各种存在概率调整规则来考虑睡眠调度，如在前面子章中所讨论的，从而防止或显著减小在占用者睡觉时触发自动离开特征的可能性。

图46A-图46F示出自动离开/自动到达方法的操作所对应的标准控制调度的时间图对比实际工作的设定点图。图46A示出针对通常在上午11点与下午5点之间不在家的用户的用于特定工作日(例如周三) 的智能恒温器的调度4602。该调度4602包括从上午7点到上午11点以及又从下午5点到下午10点的醒着/在家间隔，在该时间内，设定点温度为72华氏度。睡眠温度和午间温度可以都被设置到62华氏度。在本示例中，ASCW为90分钟且AST为60度。

在图46B中，伴随实际操作的设定点图4604示出调度的设定点图 4602。感测的活动时间线(“A_S”)4605包括对应于感测的活动的小的黑色的椭圆形标记，并且当前截至下午2点。截至下午2点，感测有显著的用户活动，直到上午8点，之后是不活动间隔4606。当在90分钟的ASCW内未检测到占用时，在上午9：30触发自动离开特征，并且受控环境的状态转换到正常离开状态，伴随朝向60华氏度的AST 的自动离开控制调度调整。

图46C分别示出调度的和实际的设定点图602和604以及当前截至下午9点的感测的活动。注意，即使在下午5点未检测到活动，也将状态改变为家庭状态，并将设定点改变成匹配72度的调度的设定点。未感测到占用时的朝向家庭状态的该状态转换因占用者将在下午5点返回的预期而发生，这是因为占用者通常在该时间到家，如调度602 所反映的。注意，在图46C中所示的示例中，在约下午6：15开始再次感测到活动。

图46D分别示出根据不同示例的调度的和实际的设定点图4602 和4604以及当前截至下午9点的感测的活动。在图46D中所示的示例中，通过下午9点的当前时间，在晚上检测到非占用。因此，在下午6： 30处经过ASCW之后，将受控环境的状态变化为正常离开状态，并将设定点变化为60度的AST。

图46E分别示出根据图46D中所示示例的调度的和实际的设定点图4602和4604以及当前截至下午12点的感测的活动。在本示例中，通过下午12点的当前时间，在晚上检测到非占用。在下午10点，调度的设定点引起智能恒温器所保持的设定点温度变化到62度的睡眠设定点温度。根据本示例，由于下午10点是睡眠状态的开端，因此自动离开特征变得不活跃。

图46F分别示出根据图46D-图46E中所示示例的调度的和实际的设定点图4602和4604以及当前截至下一天(周四)的下午11点的感测的活动。在本示例中，在周三上午8点与周四下午11点之间的整个时段4606期间已经检测到非占用。在本示例中，自动离开特征在下午 10点和上午7点之间的睡眠状态期间是不活跃的，并且在周四早晨上午7点根据调度增大设定点。然而，由于未检测到占用，因此在上午8： 30，在ASCW间隔之后，自动离开特征触发状态变化回到正常离开状态，并且将设定点变化到AST。然后，在上午9：30，将受控环境的状态变化到度假离开，这是因为自从朝向正常离开状态的初始转换开始已经经过了24小时的VSCW并且在过渡期间已经检测到非占用。在上午9：30，设定点温度被降低到AVST，在当前示例中，其为45华氏度。注意，在某些实现中，从上一次检测到的占用的时间而非从朝向正常离开的状态转换的时间开始测量VSCW，这会导致在周四上午8 点转换到度假离开状态。

在某些实现中，用户具有根据期望的节能强度改变ASCW的能力。例如，选择高强度节能选项的用户可以具有45分钟的ASCW，因此将在仅45分钟的非活动之后进行系统的自动离开确定。可以使用用于创建ASCW时间段的子窗口和过滤感测的活动的各种方法来改进自动离开特征的触发和转换到正常离开状态的可靠性。也可以使用用于理解感测的活动是否与人存在或其它现象相关的各种学习方法来改进由自动离开特征触发的可靠性。在某些实现中，在正常离开时段期间，可以基于校正的手动设定点输入的缺失而交互式获知和/或确认不是人占用的结果的感测事件所对应的背景级别的感测活动。例如，当在触发自动离开特征之后的一段时间内不具有校正的手动设定点变化且校正输入的这类缺失自身在几个不同的场合上重复时，则可以得出如下结论：与那些间隔相关联的该类型和/或程度的感测活动被确认成是与人存在无关的背景级别，这是因为已经预期了在一个或多个这类场合上的其它一些类型的校正活动。

按照类似于自动离开占用估计的方式，自动到达特征进行的朝向家庭状态的触发可以同样地基于创建子窗口的时间窗口和/或对感测活动的过滤，从而与实际的人存在无关的伪造事件或其它事件不不必要地触发自动返回模式。如上所述，在某些实现中，感测过程包含单独估计的5分钟的子窗口时段或其它合适持续时间的子窗口，用于在这些子窗口期间的感测活动的存在或缺失。当发现在两个相邻的子窗口中感测阈值量的活动时，自动到达特征根据一天的时间触发朝向家庭状态或睡眠状态的状态转换。例如参看图44D的时间4408。当触发时，自动返回模式通过将设定点温度返回到正常控制调度4402的设定点温度而进行操作。

智能恒温器的某些实现提供基于与自动离开触发和/或自动到达触发的重复实例相关联的占用模式和/或校正的手动输入模式的控制调度修改。以多个时间周期持续地监控和过滤与自动离开/自动到达特征相关联的占用和/或校正的手动输入行为，以便检测用户占用中的模式，反过来，这些模式可以被平衡以将控制调度修整或在其它方面调谐成更好地匹配实际的占用模式。多个级别的时间周期可以包括每日、每周、每月、每年或逻辑上链接到用户行为占用模式的其它周期。因此，例如，当在一系列连续的周五内观测与自动离开/自动到达相关联的特定占用和/或校正的手动输入行为时，将用于周五的控制调度调整成更好地匹配指示的占用模式。作为另一示例，当一系列连续的周六和周日内观测与自动离开/自动到达相关联的特定占用和/或校正的手动输入行为时，可以将用于周六和周日的控制调度调整成更好地匹配周末占用模式。

图47A-图47D示出基于与自动离开和/或自动到达触发的重复实例相关联的占用模式和/或校正的手动输入模式的控制调度修改的一个示例。对于图47A-图47C，图4710是正常控制调度，并且在图47A、图47B和图47C中，图4712、图4714和图4716分别示出实际操作的设定点。最后，在图47D中，图4720示出调谐的或修改的控制调度。对于该示例，针对用户(其正常的设定点温度指示他们在工作日全天都在家)，随着时间观测到，在多周上的周三的约正午时，自动离开特征触发转换到正常离开状态，如在图47A-图47C所示，不具有任何校正的手动用户输入，以及在那些天中的约下午5点触发自动到达模式。例如，该模式可以对应于退休者，该退休者已经决定周三在本地图书馆作志愿者。一旦已经可靠地建立该模式，例如，在三个连续的周三之后，则如图47D所示，自动地调谐或修整正常的控制调度，从而对于以后的周三或在此之后的所有周三，具有针对在上午10点和下午5点之间的间隔所调度的离开时段。

在某些实现中，利用两个连续的事件可靠地建立模式，例如，基于图47A-47C中的三个周三中的仅两个，而非全部三个周三。此外，在某些实现中，调谐的或修改的调度4720不自动地被采用，而是针对用户批准而首次提供给用户。例如，在用户已经指示关于调度升级所请求的偏好而非调度升级被自动采用的情况中，可以恳求用户接受。根据一些其他实现，在估计的成本和/或能量节省大于预定的阈值或百分比的情况下，新的调度4720仅自动地被采用或提供给用户。

如果校正的即时控制输入(称为“校正的输入”或“惩罚输入”) 已经发生在图47A-图47C中所示的那些天中的一天中，则控制调度可以未进行如图47D所示的自动调整。这种校正的或惩罚输入可以发生在如下境况中：(1)已经触发自动离开模式；(2)针对自动到达特征不具有足够的用于触发状态改变的感测的占用活动(在针对背景事件进行过滤之后)；和(3)用户变的不舒适并且已经走到智能恒温器以调高温度。除了在周三上午10点去图书馆以外，可以是如下情况：用户上楼去读书，此时单独的第一层的智能恒温器不在下午12：00感测用户的存在和触发自动离开，此后用户在约下午12：45变的不舒适，然后下楼去手动调高温度。由于用户的惩罚输入指示出潜在的占用模式可能是无效的或需要进一步授权，因此控制调度不被自动的调谐到如图47D所示的图4720，并且在一个实现中，沿负方向对潜在模式进行至少部分地加权，从而随后可需要甚至更高程度的相关性，以便建立有效的或合理预测的模式。对于更一般的情况，也可以使用用户的惩罚输入来调整应用到占用感测的过滤的类型和/或程度，这是因为已经清楚地具有基于针对导致惩罚的校正输入的时间间隔所感测的不活动而作出的错误结论。

利用当前感测的占用信息触发上述实现中的自动离开/自动到达特征。在其他实现中，自动离开/自动到达特征的自动的自身触发基于智能恒温器在延长的时间段上所生成的占用概率时间轮廓。对于一个实现，占用概率时间轮廓被表达成标量值的时间图，该标量值表示一个或多个人在每个特定时间点正在占用圈占地的概率。可以交替地使用任何各种其他表达中的任一者，包括反映占用统计和/或概率的概率分布函数和随机变量表示。

对于一个实现，智能恒温器被配置成在一天中满足以下标准的一个或多个时间上自身触发并转换到正常离开状态：(1)正常控制调度指示调度的在家时间间隔；(2)占用概率低于预定的阈值；(3)占用传感器未感测到明确地指示人类占用者确实存在于圈占地中的大量活动；和(4)占用传感器在足够长的间隔内还未感测到用于以前述方式转换到自动离开模式的足够低级别的活动。一旦满足这些条件且自动离开模式已经自身被触发，则可以类似于常规自动离开模式所进行的转换出来，进行从该自动离开模式转换出来。基于所学课程的控制调度的自动调谐可以基于来自常规触发的自动离开模式和自身触发的自动离开模式的方法的组合的观测。

已经发现，当相比于仅基于常规自动离开触发方法的调谐(在该方法中仅考虑当前即时的占用信息)，至少部分基于占用概率的自动离开模式的上述自身触发提供了对控制调度的更完整且统计上更精确的调谐。一个原因涉及用于生成占用概率的大量的活动感测数据样本。从一个角度看，自动离开过程可以被视为自动测试用户的环境的方式，以更详细的学习用户的占用模式，而不需要询问用户详细的问题、不需要依赖用户回复的正确性、以及不需要专门地依赖占用感测硬件的即时准确性。

图48是示出受控环境可分类成的各种状态的示意图。图48的实现表示自动离开/自动到达方法的一个或多个特征，这些实现可以被用作为参照图45所描述的实现的替选方案或在一些情况下结合参照图45 所描述的实现。注意，对于图48中所示的实现，不具有单独的睡眠状态。情况被提供成进入正常离开状态4820，而非包括单独的睡眠状态，正常离开状态4820指定，当受控环境不是企业时，一天的时间不在下午8点和上午8点之间。对于在下午8点和上午8点期间的非企业，状态将从正常离开状态4820转换到家庭状态4810。

图48中示出三种状态：家庭状态4810，在该状态下智能恒温器通常遵循控制调度；正常离开状态4820，在该状态期间设定点温度被设置到节能级别，例如AST；和度假离开状态4830，在该状态期间设定点温度被设置到节能级别，例如AVST。在某些实现中AST和AVST被设置成同一温度。根据特定方式(已经按照该方式将受控环境的状态转换到家庭状态4810)，家庭状态4810可以可替选地被视为到达状态、自动到达状态或手动到达状态。

在某些实现中，(1)在满足第一组条件4812的全部时；或(2) 在满足第二组条件4814的全部时，从家庭状态4810到正常离开状态 4820的转换可以发生。条件4812包括自动离开特征被启动并且从上次感测活动开始的时间大于ASCW，在某些实现中，ASCW初始被设置成120分钟。在某些实现中，活动传感器数据被收集到时段中，并且该方法寻找大量的连续的空时段来进行不具有感测的占用者活动的确定。根据某些实现，这些时段是连续的5分钟，并且ASCW初始被实现成等于24个时段。然而，根据一些实现，可以使用其他大小的时段和其他数量的时段，或可以实现检测占用(或非占用)的其他方案。

条件4812也包括离开设定点温度是至少尽可能与当前生效的设定点温度同样有效的，这是因为以别的方式移动到正常离开状态将不会节省能量。如前所述，用于从家庭状态进入正常离开状态的条件还包括：一天的时间对于住宅安装是在上午8点和下午8点之间(或其他合适的不睡觉的时间间隔)。这类限制不可以用于企业安装，这是因为占用者通常不在企业环境中睡觉，并且在那些时间内转换到节能的正常离开状态可以节省显著大量的能量。条件4812还包括从最近操纵开始的时间应当小于ASCW的条件，其中，操纵指的是对智能恒温器的手动即时控制输入或借助远程web和/或PC界面的交互，该交互使智能恒温器从正常离开状态中转换出来。例如，考虑占用者在上午9 点离开他的或她的寓所去办公室工作的场景。在办公室中，用户远程地直接或借助基于云的服务器登录智能恒温器，并在上午10点对一个或多个智能恒温器的设置进行改变。假设从上午11点开始已经满足条件4812中的其余条件，则由于在上午10点的操纵，因此直到正午(上午10点加上两小时的ASCW)而非上午11点，才进入正常离开状态 4820。

条件4812也包括从上次调度的设定点变化开始的时间大于 ASCW。例如，当占用者在下午5点离开寓所时，在下午6点具有调度的设定点变化，并且ASCW具有两个小时的持续时间，直到至少下午 8点而非下午7点，才进入正常离开状态。条件4812也包括如下条件：当智能恒温器根据手动覆盖正进行操作或用户已经在远程网络界面上进行等效行为时，只要手动覆盖的设定点生效，就不进入正常离开状态。注意，在某些实现中，手动覆盖保持生效，直到碰见下一个调度的设定点。作为一个示例，当用户在正常工作时间在家且手动地从通常调度的设定点温度开始提高设定点温度时，假设在白天不具有生效的调度的设定点，则当调度的设定点提高该温度时，手动覆盖保持生效，直到工作日结束。由于该非手动覆盖的条件，因此在用户生病在家且在回到床上之前已经手动调高标度盘的一天，正常离开状态将不生效。条件4812也包括如下条件：智能恒温器应当不处于断开(OFF) 模式。条件4812中的另一条件在于，当智能恒温器还未具有足够的可信度(其占用传感器正在产生足够可靠的占用数据)时，不进入正常离开状态4820。例如，可以是如下情况：智能恒温器已经被安装在家里不能可靠地检测占用活动的位置，例如书架后面或尽头的走廊的末端。通过自动地在安装之后的一段时间内处理传感器数据并将该数据与其它信息(例如一天的时间和走上前的用户的手动的标度盘交互) 比较，智能恒温器可以因低的传感器可信度而取消自动离开特征的资格。

条件4814属于如下情形：在同一结构中安装有多个智能恒温器，下文进一步详细描述。如将进一步详细讨论的，大于阈值数量的安装的智能恒温器需要在合作地转换到正常离开状态之前达成一致。当在受控环境中具有另一远程智能恒温器(其使自动离开标记(“AAF”) 设置到开启(ON))时，如果智能恒温器在ASCW内还未感测到任何活动、未被断开、启动自动离开、并且时间不在用于非企业结构的下午8点和上午8点之间，则该智能恒温器可以将其AAF设置到ON。在某些实现中，智能恒温器不干扰另一智能恒温器的转换到正常离开状态的决定，即使当该智能恒温器具有低的传感器可信度时。

再次参照图48，一旦智能恒温器已经转换到正常离开状态4820，则该智能恒温器保持该状态，直到(1)满足第一组条件4816，在该情况下，智能恒温器转换回到家庭状态4810；或(2)满足第二组条件 4822，在该情况下，智能恒温器转换回到度假离开状态4830。对于从正常离开状态转换回到家庭状态，条件4816包括自动到达确定。已经发现尤其有用的一个条件实现对于正常离开状态的锁存机制，从而当智能恒温器转换到正常离开状态时，该状态被锁存特定一段时间，即使当在其它方面具有自动到达确定时也将不返回到家庭状态，该段时间被称为“自动到达抑制窗口”(“AAIW”)。当从进入正常离开状态4820开始的时间在AAIW内时，如将关于图49进一步详细描述的，即使感测到活动和/或碰见调度的设定点，智能恒温器也保持处于正常离开状态4820。在某些实现中，AAIW被设置成30分钟。当已经经过 AAIW时，N个连续时段中的传感器活动导致返回到家庭状态4810。在某些实现中，可以调整N的值以使自动到达功能对检测的活动更敏感或更不敏感。在某些实现中，N的值初始被设置为2，从而当在两个连续时段内具有感测的活动时，自动到达发生。当已经经过AAIW时，碰见的调度的设定点也引起自动到达。走上前的与智能恒温器的手动交互和/或远程访问的手动交互也可以使智能恒温器从正常离开状态 4820转换出来并返回到家庭状态4810。最后，当自动离开特征被禁用或智能恒温器被断开时，智能恒温器返回到家庭状态4810。经常结合独立的手动离开和到达功能提供所描述的图44A-图50B的自动离开和自动到达功能。在一些实现中，通过走上前到智能恒温器标度盘并在菜单上选择离开，或通过使用远程访问设施来选择离开按钮或菜单选项，向用户提供直接且立即调用离开模式的能力。对于可以被称为手动离开模式的这种情况，智能恒温器在节能的AST下连续操作，不管调度在其它方面指示什么且不管任何感测的占用活动，直到用户借助手动到达手动地将智能恒温器从自动离开模式转换出来。对于一些实现，通过走上前到标度盘并提供任何类型的输入或通过在登录远程网络访问设施时进行任何种类的交互，来实现手动到达。

现在再次参照图48，当满足所有的条件4822时，智能恒温器可以从正常离开状态4820转换到度假离开状态4830。为了移动到度假离开状态4830，从上次感测的活动开始的时间需要大于VSCW，根据某些实现，VSCW为48小时。而且，从上次操纵开始的时间也需要大于 VSCW。

在某些实现中，当所有的条件4832满足时，从家庭状态4810直接到度假离开状态4830的转换发生。注意，在许多情况下，从正常离开状态4820而非从家庭状态4810进入度假离开状态4830。然而，在其它情况下，智能恒温器可以从家庭状态直接转换到度假离开状态。因此，例如，在每天具有四个调度的设定点(例如表示醒着、工作、晚上和睡觉)但用户已经离开去度假的典型情况中，智能恒温器可以在第一天或前两天中在正常离开状态和家庭状态之间转换，针对每个调度的设定点从正常离开状态转换回到家庭状态，然后在已经经过每个ASCW之后返回到正常离开状态，直到达到VSCW。当智能恒温器在达到VSCW的时间上处于家庭模式时，则状态直接从家庭状态转换到度假离开状态，然而，当智能恒温器在达到VSCW的时间上处于正常离开模式时，则状态直接从正常离开状态转换到度假离开状态。当具有非常频繁调度的设定点变化时，可以从不进入正常离开状态，并且智能恒温器将在达到VSCW时直接从家庭状态转换到度假离开状态。条件4832指示，为了从家庭状态4810转换到度假离开状态4830，需要启动自动离开功能并且活动传感器应当具有足够的可信度。附加地，如在条件4832的情况下，从上次感测的活动开始的时间和从上次操纵开始的时间应当大于VSCW。

在某些实现中，当满足条件4834中任一条件时，从度假离开状态 4830到家庭状态4820的转换可以发生。条件4834包括智能恒温器的任何操纵、在N个连续时段中感测到活动、或当自动离开被禁用或智能恒温器被断开时。

在某些实现中，识别不同类型的校正的不存在到存在事件。第一种校正的不存在到存在事件包含在转换到离开状态之后的第一阈值量的时间内的占用的检测，在该情况下，用于触发转换到离开状态的阈值存在概率可以增大第一固定量或与当前阈值相关的量，以减小后续错误转换到离开状态的可能性。该增大可以在固定的或用户建立的一段时间之后失效，或可以逐渐失效。第二种校正的不存在到存在事件包含在转换到离开状态之后的第二阈值量的时间内通过本地智能恒温器的即时控制界面的即时控制输入，在该情况下，用于触发转换到离开状态的阈值存在概率可以增大第二量，该第二量通常大于用于第一种校正的不存在到存在事件的第一量。

现在提供关于ASCW和AAIW的进一步细节。图49示出涉及基于来自大量实际家里人的经验数据对最佳时间阈值的确定的图4910和图4920，最佳时间阈值用于(1)触发自动离开状态；和(2)在进入自动离开状态时暂时抑制自动到达状态。在图49的示例中，对于单个家里人进行实验，但是利用各个结果的合适统计组合，很容易归纳对于多个家里人的方法。实验可以如下进行：对于N天的时间段(例如可以为30天的时间段，尽管其它持续时间可很容易应用)，对于家里人跟踪占用传感器的活动，并按照预定持续时间(例如5分钟)的时段将其特征化。占用模式的特征是二进制函数E(k)，对于特定的第k 个时段，当在该间隔内未检测到活动时，该函数等于0，当在该间隔内检测到活动时，该函数等于1。图49示出函数E(k)的图4910，该图4910 描述N天的时段中每天的288个时段的特征，其中，标记4912表示每个占用事件。根据一个实现，描述任何特定占用事件可以相对于后续发生的占用事件具有的预测值的特征，并且处理这些特征描述以确定优化的自动离开阈值。可以通过形成针对每个占用事件的后续占用事件到达时间的图并且然后对所有占用事件上的那些图求和以形成柱状图，来生成这类特征描述。这些步骤等效于计算功能E(k)的自相关，其在图4920处示出。已经发现，对于在大量家里人上采用的实际实验的数据，自相关函数或适当平滑版本的自相关函数具有中心瓣和第一侧瓣，该中心瓣下降到在某处靠近第一时间值T1的谷，该第一侧瓣在后续时间T2处开始从该谷中升出。在一个实现中，值T1被用作为触发自动离开状态的时间阈值，而差(T2-T1)被用作为在进入自动离开状态时暂时抑制自动到达状态的时间间隔。在一系列实验中，发现T1 约为120分钟，而T2约为150分钟。在一个实现中，具有用在供应给顾客的所有智能恒温器中的单组阈值T2和T1，之前在基于大的统计样本的产品开发期间计算这些数量。对于其它实现，智能恒温器针对每个个体安装自动地进行图49中所示的过程(包括占用事件的跟踪、自相关、以及从自相关图的瓣确定T2和T1)，从而提供定制的一组阈值 T2和T1，这些阈值对于每个特定家里人是最佳的。对于另外的其它实现，每个智能恒温器进行占用事件的跟踪，而图E(k)被向上传送到云服务器，用以进行所描述的自相关和/或任何各种其它用于确定T2和 T1的最佳值的统计算法。然后云服务器将T2和T1的值下载到各个智能恒温器。

在某些实现中，可以进行调整或适应以改善自动离开自动到达行为。当用户手动地进入离开模式时，可以假设住宅未被占用，当占用传感器检测到活动时，则可以假设活动检测是错误的。因此，在某些实现中，在手动离开状态期间，进行核对以查看活动传感器是否已经检测到自动到达。当检测到这类活动时，则将占用检测调整成使自动到达不敏感。根据一个实现，当在手动离开状态的前30分钟内的最后 N个连续时段中检测到传感器活动时，将数N增大1。

根据另一示例，当用户手动地将温度设置输入到低于最少能量的设定点的温度时，则可以假设用户希望该结构变为非占用。这可以被解释成进入手动离开状态，因此当在前30分钟内的最后N个连续时段中检测到传感器活动时，将数N增大1以使自动到达不敏感。

在某些实现中，基于惩罚行为调整ASCW。例如，当用户在进入正常离开状态4820的首个30分钟之内手动地使设备从正常离开状态 4820回到家庭状态4810时，则增大ASCW。已经发现，在许多情况下，在这类遭遇时将ASCS增大30分钟改善自动离开功能的操作。智能恒温器可以自动地操作，以使ASCW在达到时间长度(在该时间长度下，正常离开状态变得很少被调用)时变低回去。在某些实现中，ASCW 被增大到最大ASCW，除了发生附加的惩罚事件外，不进行超出最大 ASCW的进一步增大。

在某些实现中，以实现其它预期结果的方式，将上述自动离开功能与智能恒温器的硬件的操作的其它方面集成。在一个实现中，有利地平衡AAIW的存在和细节，以节省电力损耗，这些电力将在其它方面被占用检测硬件使用和/或触发。因此，在一个实现中，由于在不能采取行动时不需要感测一些事物，因此在AAIW期间禁用智能恒温器中的占用感测硬件。对于其它实现，出于类似的原因，在手动离开模式和/或度假离开模式期间可以禁用占用感测硬件。

在一些实现中，智能恒温器是改进的、多传感的、受微处理器控制的智能恒温器或学习智能恒温器，其提供处理能力、直观的且视觉上令人愉快的用户界面、网络连接性和节能能力(包括前述自动离开/ 自动到达特征)的丰富组合，同时不需要来自HVAC系统的所谓的C 电线或来自家中壁插头的线路电力，即使这类改进功能可吸引的电力比窃电特征(该窃电特征从一个或多个HVAC调用延迟中提取小量电力)可安全地提供的电力多。智能恒温器至少通过使用可充电电池或能力等效的机载电力存储介质来实现这些目标，上述可充电电池或电力存储介质在硬件电力使用小于窃电可安全地提供的电力使用的时间间隔内进行充电，并在硬件电力使用大于窃电可安全地提供的电力使用的时间间隔内进行放电以提供所需的额外电力。

为了以促进可充电电池的减小的电力使用和延长的使用寿命的电池自觉方式操作，智能恒温器具有如下二者：(1)相对强大的且相对耗电量大的第一处理器，该第一处理器能够快速地进行更复杂的功能，包括驱动视觉上令人愉快的用户界面显示和进行各种自动学习计算；和(2)相对不那么强大的且相对耗电量小的第二处理器，该第二处理器用于进行较少计算强度的任务，包括驱动和控制占用传感器。为了保存有价值的电力，将第一处理器保持在睡眠状态达延长的时间段，并仅对于需要第一处理器的能力的场景激活第一处理器，然而可以更连续或更不连续地激活第二处理器来进行相对低功率的任务。手动地配置第一处理器和第二处理器，使得第二处理器可以在某些事件发生时唤醒第一处理器，这些事件可以被称为唤醒设施。可以按照需要接通和断开这些唤醒设施，以实现各种功能和/或节能目标。例如，唤醒 PROX设施可以被提供以允许第二处理器在借助主动接近传感器检测到用户的手靠近智能恒温器标度盘时唤醒第一处理器，从而可以向靠近的用户提供视觉显示并准备好在用户的手接触恒温器标度盘时较快速地响应。作为另一示例，唤醒PIR设施可以被提供以允许第二处理器在借助被动红外运动传感器在智能恒温器附近一带中的某处检测到运动时唤醒第一处理器。注意，唤醒PIR与自动到达不是同义的，这是因为需要感测的PIR活动的N个连续时段以调用自动到达，而仅单个足够的运动事件可以触发唤醒PIR活跃起来。

唤醒PROX设施最经常被连续地启动，这是因为PROX传感器优选地被配置成检测非常靠近智能恒温器的有意义的用户运动。在一个实现中，在家庭状态下不激活唤醒PIR设施，从而通过避免第一处理器的不必要的唤醒来节省用于智能恒温器的电力，而在正常离开状态期间激活唤醒PIR设施，从而第一处理器能够评估检测到的运动活动的意图。然而，在一个实现中，在AAIW期间保持唤醒PIR设施不活跃以进一步节省电力，这是因为智能恒温器在AAIW期间不转换到自动到达模式。

在一个实现中，以下的唤醒和第一处理器唤醒规则是可应用的。如上文所讨论的，在家庭状态期间禁用唤醒PIR设施。在正常离开状态期间，当从进入该状态开始的时间小于AAIW时，禁用唤醒PIR设施，但将定时器设置成在该30分钟的间隔结束时唤醒第一处理器。在正常离开状态期间，当从进入该状态开始的时间大于AAIW时，启动唤醒PIR设施，并将定时器设置成在智能恒温器调度中的下一个设定点的有效时间处唤醒第一处理器。在正常离开状态期间，当已经具有唤醒PIR事件时，在用于自动到达确定的时段间隔的剩余持续时间内禁用唤醒PIR设施，并将定时器设置成在下一个时段间隔的开端唤醒第一处理器。这节省了用于该时段间隔的其余部分的电力，这是因为唤醒PIR事件已经填满了该时段且在该时段期间任何附加感测的唤醒 PIR事件将是多余的。然后在下一个时段间隔的开端再次激活唤醒PIR 设施。节省了电力，同时能够检测N个连续时段的感测活动。

针对度假离开状态也可以采用类似的节能方案。在度假离开状态下，当从进入该状态开始的时间小于某个阈值时间段时，禁用唤醒PIR 设施，但将定时器设置成在该间隔结束时唤醒第一处理器。在度假离开状态下，当从进入该状态开始的时间大于该阈值时间段时，启动唤醒PIR设施，并将定时器设置成在24小时中唤醒第一处理器。在度假离开状态下，当已经具有唤醒PIR事件时，在用于自动到达确定的时段间隔的剩余持续时间内禁用唤醒PIR设施，并将定时器设置成在下一个时段间隔的开端唤醒第一处理器，从而节省了用于当前时段间隔的其余部分的电力。

下文在某些实现中提供关于在安装多个智能恒温器时的操作的进一步细节。图50A示出特定受控环境，例如家庭，其具有连接到两个不同的HVAC系统的三个恒温器。受控环境5000包括智能恒温器5010、智能恒温器5020和智能恒温器5030，智能恒温器5010和智能恒温器 5020控制位于楼下一层的楼下HVAC系统5042，智能恒温器5030控制位于楼上一层的楼上HVAC系统5040。在智能恒温器已经变成在逻辑上与在基于云的管理服务器5060处的同一用户账户相关联的情况下，三个智能恒温器彼此合作以提供对受控环境的最佳HVAC控制。三个智能恒温器之间的这种合作可以是直接的点对点合作或可以是监督式合作，在监督式合作中，中央基于云的管理服务器作为下列项中的一种或多种监督它们：代表两个智能恒温器的主机、裁判机构、调停机构、仲裁机构和/或通信机构。在一个示例中，提供改进的自动离开能力，仅当两个智能恒温器都已经在必要的时段内感测到活动的缺失时，才调用离开操作模式。对于一个实现，每个智能恒温器在已经在必要的时段内感测到不活动时向管理服务器5060发送离开状态提议，但不转换到离开状态，直到从管理服务器接收到批准。同时，每个智能恒温器在检测到受控环境中的占用活动时发送智能恒温器的离开状态提议的撤回。仅当具有来自每个智能恒温器的当前自动离开提议时，中央管理服务器5060向所有的三个智能恒温器发送离开状态批准。一旦处于集体离开状态，则当任何智能恒温器感测到占用活动时，智能恒温器向基于云的管理服务器5060发送撤回，反过来，管理服务器5060向所有的三个智能恒温器发送离开状态批准撤回或到达命令。可以实现共同配对的智能恒温器之间的许多其它类型的合作，如在前面子章中所讨论的。

图50B示出用于多恒温器安装设置的自动离开功能的实现的示例。该组智能恒温器(包括智能恒温器5010、智能恒温器5020和智能恒温器5030)可以合作以提供改进的自动离开功能的一种方法是每个智能恒温器保持组状态信息对象，该信息对象包括：(1)本地自动离开准备(“AAR”)标记，该标记反映该单个智能恒温器是否做好自动离开准备，和(2)一个或多个对端AAR标记，这些标记反映该组中每个其它智能恒温器是否考虑其本身做好自动离开准备。每个智能恒温器的本地AAR标记呈现为该组中每个其它智能恒温器的组状态信息对象中的对端AAR标记。允许每个智能恒温器改变其自身的本地 AAR标记，但仅允许每个智能恒温器读取对端AAR标记。它是中央基于云的管理服务器和智能恒温器的集体功能，用以确保保持每个智能恒温器中的组状态信息对象具有新鲜信息，特别地，确保保持对端AAR 标记是当前的。这可以例如通过如下方式实现：将每个智能恒温器编程成将该智能恒温器的本地AAR标记的任何变化立即传送到管理服务器，在此时，管理服务器可以将该变化立即传送到该组中的每个其它智能恒温器以更新相应的对端AAR标记。也可以使用智能恒温器之间的直接点对点通信的其它方法。

在一个实现中，智能恒温器操作在共识模式下，从而当该组的所有AAR标记都被设置成是(YES)或准备(READY)时，每个智能恒温器仅进入实际离开状态。因此，在任何特定时间点上，该组中的所有智能恒温器都处于离开状态，或没有智能恒温器处于离开状态。反过来，每个智能恒温器被配置和编程成在满足两组标准之一或二者时将智能恒温器的AAR标记设置成YES。当以下内容为真实的时满足第一组标准：(1)根据智能恒温器的占用传感器，在必要的不活动间隔内已经具有感测到不活动的时段；(2)智能恒温器已经确定占用感测特征对于自动离开特征的激活是足够可靠的且准确的；和(3)满足用于进入自动离开模式的其它基本合理标准，例如(a)用户之前没有禁用自动离开功能；(b)当受控环境不是企业时，时间在上午8点和下午8点之间；(c)智能恒温器不处于OFF模式；(d)离开状态温度比当前设定点温度是能量更有效的；和(e)用户没有正在通过基于云的管理服务器远程地与智能恒温器交互。当以下内容为真实的时满足第二组标准：(1)根据该智能恒温器的传感器，在必要的不活动间隔内已经具有感测到不活动的时段；(2)该组中至少一个其它智能恒温器的AAR标记具有值YES；和(3)满足上述所有合理标准。可以是如下情况：该组中所有的智能恒温器可以将它们的占用传感器数据的权益贡献给组自动离开确定，即使当它们中的一个或多个还未激活自动离开特征时，只要至少一个成员已经激活自动离开特征即可。已经发现该方法用于增大节能自动离开特征的可靠性和可量测性，其中，可靠性通过受控环境内的多个传感器位置而得以提高，并且可量测性因为一个智能恒温器的错误安置不危及作为整体的组共识的有效性或适用性而得以提高。

上述方法很容易被扩展到具有多个主智能恒温器和/或多个辅助智能恒温器的情况中。不要求具有在受控环境中的主智能恒温器和不同的HVAC系统之间的一对一的对应关系。例如，具有许多安装，其中，单个HVAC系统可以借助可控的阻尼器服务受控环境中的多个区，可控的阻尼器可以停止和/或重定向来自HVAC系统的、去往不同区的气流和在不同区中的气流。在这类情况下，对于每个区可以具有主智能恒温器，每个主智能恒温器被连线至HVAC系统以及合适的阻尼器，以调节其对应区的气候。

在图50B中所示的情况5050中，三个智能恒温器中的两个智能恒温器5010和5020具有设置到YES的AAR标记，这指示它们在ASCW 内还未感测到活动且满足其它标准。然而，第三个智能恒温器5030具有设置到不(NO)的AAR标记，例如因为它近期已经感测到活动。由于不是所有的智能恒温器都具有设置到YES的AAR标记，因此决定不是全体一致的，所以任何智能恒温器不进入离开状态。情况5050 的示例可以是，在延长的时间段内，寓所5000的唯一占用者在楼上，因此只有智能恒温器5030正在检测占用。

在情况5052中，所有的智能恒温器5010、5020和5030都是足够可信的，在ASCW内还未感测到活动，并且已经将其AAR标记设置到 YES。因此，进入离开状态的决定是全体一致的，并且在所有智能恒温器中实施离开状态。

在情况5052中，智能恒温器之一5020在其活动传感器数据方面具有不足的可信度。例如这可能是因为智能恒温器已经被新安装的事实，或可能由于针对占用感测的较差安置。其它两个智能恒温器5010 和5030具有足够的可信度，在ASCW内还未检测到活动，并且已经将其AAR标记设置到YES。在该情况下，智能恒温器5020看到其它YES 标记并将其标记改变为YES。决定是全体一致的，并且实施离开状态。在该情况下，不允许具有低可信度的智能恒温器5020否决那两个智能恒温器5010和5030的决定。

尽管已经参照特定示例描述了本发明，但不意图将本发明限制于这些示例。本发明的精神内的修改对于本领域的技术人员来说是显而易见的。例如，如上所讨论的，在各种各样不同类型的智能控制器中可以采用智能控制器基于存在和/或缺失确定调整智能控制的方法，以便相对于各种类型的实体在受控环境或受控环境的子区域中的存在和/ 或缺失优化智能控制。智能控制器的逻辑可以包括逻辑电路的实现、固件和基于计算机指令的例行程序和程序实现，所有上述逻辑可以根据各种各样不同的实现和设计参数的所选值改变，这些参数包括编程语言、模块化组织、硬件平台、数据结构、控制结构和其它这类设计和实现参数。如上所述，智能控制器可以使用存在和/或缺失确定来设置一个或多个状态变量，以反映两个或更多个与存在相关的状态。在应用存在确定的不同实现和背景中，大量与存在相关的状态可以改变。如上所述，尽管上文讨论通常聚焦于人的存在和缺失的确定，但是智能控制器可以采用传感器数据和电子存储信息来确定任何许多不同类型的实体的存在和缺失。这些实体可以是生物、无生命之物、各类环境条件和各种其它类型的实体。关于与存在相关的事件进行的调度调整也可以根据应用调度调整的实现和背景而改变。可以调整指定控制输出的参数值，相应地调整设定点，可以及时移动设定点，可以引入新的设定点，可以删除调度的设定点，以及许多其它这类调整可以发生。在存在概率确定中可以按照次序采用各种各样不同类型的数据和考虑，如上所述。智能控制器可以描述自动学习和适应的特征以便优化存在和/或缺失确定，存在和/或缺失确定反过来优化智能控制。可以增加和删除规则，改变阈值，可以缩短或延长调度调整的滞后时间，以及可以进行许多其它调整和适应以便优化存在概率计算。本申请涉及的智能控制器可以控制HVAC单元、空调、炉、灯、音乐器件、沸水器、热水器件、智能器件、制造和处理设备、车辆、以及各种各样不同类型的设备、机器、系统和甚至各种类型的组织。

应当理解，所公开的示例的以上描述被提供用于使本领域的技术人员进行或使用本公开内容。本领域的技术人员将很容易想到对这些示例的各种修改，并且本文中所限定的通用原理可以被应用于其它示例，而不脱离本发明的精神或范围。因此，本公开内容不意图被限制于本文中所示的示例，而是将符合与本文中所公开的原理和新特征一致的最宽范围。

Claims (20)

1.一种智能控制器，包括：

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于控制圈占地内的环境情况，其中，所述智能控制器配置成操作在多个模式下，所述多个模式包括：

正常模式，其中根据存储的控制调度来控制所述环境情况；和

自动离开模式；以及

所述一个或多个处理器被配置成执行包括如下的操作：

从一个或多个传感器接收测量，所述一个或多个传感器传感器检测所述圈占地内的占用指示；

在确定所述圈占地可能未被占用的时间期间，至少部分地基于下列项来引起所述智能控制器从所述正常模式转换到所述自动离开模式：

(i)来自所述一个或多个传感器的在至少第一时间间隔内不指示占用的测量；以及

(ii)历史占用模式的对应于所述第一时间间隔的部分，其中所述历史占用模式至少部分地基于来自所述一个或多个传感器的历史读数。

2.如权利要求1所述的智能控制器，其中，通过所述智能控制器确定所述圈占地可能未被占用。

3.如权利要求1所述的智能控制器，其中，如果所述历史占用模式的对应于所述第一时间间隔的所述部分指示在所述第一时间间隔期间占用所述圈占地变得可能性不大，则所述第一时间间隔的长度减小。

4.如权利要求1所述的智能控制器，其中，所述第一时间间隔在120分钟和150分钟之间。

5.如权利要求1所述的智能控制器，其中，当工作在所述自动离开模式时，所述智能控制器以比所述智能控制器工作在所述正常模式下时能量更有效的方式控制所述环境情况。

6.如权利要求1所述的智能控制器，其中，所述历史占用模式包括多个时间段，其中，所述多个时间段中的每个时间段对应于每周再现的时间间隔，其中，所述多个时间段中的每个时间段存储发生在所述时间间隔内的占用的指示。

7.如权利要求1所述的智能控制器，其中，所述智能控制器包括恒温器，且其中，所述环境情况包括在所述圈占地内的周围温度。

8.如权利要求1所述的智能控制器，其中：

所述多个模式还包括度假离开模式；以及

所述一个或多个处理器还被配置成执行包括如下的附加操作：

在确定圈占地可能未被占用达延长的时间段的时间期间，至少部分地基于下列项引起所述智能控制器转换到所述度假离开模式：

(i)从所述一个或多个传感器接收的在至少第二时间间隔内不指示占用的所述测量；和

(ii)所述历史占用模式的对应于所述第二时间间隔的部分。

9.如权利要求1所述的智能控制器，其中，所述智能控制器包括所述一个或多个传感器。

10.如权利要求1所述的智能控制器，其中，确定所述圈占地可能未被占用的时间还基于在无线网络上接收到的信息。

11.一种用于控制环境情况的方法，所述方法包括：

使用智能控制器控制圈占地内的所述环境情况，所述智能控制器配置成操作在多个模式下，所述多个模式包括：

正常模式，其中根据存储的控制调度控制所述环境情况；和

自动离开模式；

从一个或多个传感器接收测量，所述一个或多个传感器检测所述圈占地中的占用的指示；以及

在确定所述圈占地可能未被占用的时间期间，至少部分地基于下列项引起所述智能控制器从所述正常模式转换到所述自动离开模式：

(i)来自所述一个或多个传感器的在至少第一时间间隔内不指示占用的测量；和

(ii)历史占用模式的对应于所述第一时间间隔的部分，其中所述历史占用模式至少部分地基于来自所述一个或多个传感器的历史读数。

12.如权利要求11所述的方法，其中，通过所述智能控制器确定所述圈占地可能未被占用。

13.如权利要求11所述的方法，其中，如果所述历史占用模式的对应于所述第一时间间隔的所述部分指示在所述第一时间间隔期间占用所述圈占地变得可能性不大，则所述第一时间间隔的长度减小。

14.如权利要求11所述的方法，其中，所述第一时间间隔在120分钟和150分钟之间。

15.如权利要求11所述的方法，其中，当工作在所述自动离开模式时，所述智能控制器以比所述智能控制器工作在所述正常模式下时能量更有效的方式控制所述环境情况。

16.如权利要求11所述的方法，其中，所述历史占用模式包括多个时间段，其中，所述多个时间段中的每个时间段对应于每周再现的时间间隔，且其中，所述多个时间段中的每个时间段存储发生在所述时间间隔内的占用的指示。

17.如权利要求11所述的方法，其中，所述智能控制器包括恒温器，且其中，所述环境情况包括在所述圈占地内的周围温度。

18.如权利要求11所述的方法，其中：

所述多个模式还包括度假离开模式；以及

所述方法还包括：

在确定所述圈占地可能未被占用达到延长的时间段的时间期间，至少部分地基于下列项来引起所述智能控制器转换到所述度假离开模式：

(i)从所述一个或多个传感器接收的在至少第二时间间隔内不指示占用的所述测量；和

(ii)所述历史占用模式的对应于所述第二时间间隔的部分。

19.如权利要求11所述的方法，其中，所述智能控制器包括所述一个或多个传感器。

20.如权利要求11所述的方法，其中，确定所述圈占地可能未被占用的时间还基于在无线网络上接收到的信息。