CN114450689A - 基于行为的自动化控制电子设备的系统和方法 - Google Patents

Abstract

改进的系统针对与控制机构和各种传感器一起工作的电子设备。建立学习协议以提供一种技术解决方案，利用来自各种传感器的传感器信号来实现使用感测信息的增量方法。电子设备可以是灯，控制机构可以是照明控制机构。例如，感测可以包括来自至少一个遥感设备和至少一个本地感测设备的感测信息，以控制一个或多个连接的电子设备的操作变化。

Description

基于行为的自动化控制电子设备的系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请为非临时性申请，并要求包括于2019年7月31日提交的美国申请No.62/881084、标题为“自动化照明控制的系统和方法”的优先权的所有权益，通过引用将其全部并入本文。

技术领域

本文描述的实施例涉及家庭或其他设施设备自动化领域，特别是涉及基于检测到的刺激和行为自动化照明或其他智能设备的方法。

背景技术

在许多情况下，家用自动化照明和其他设备是可取的。

现有系统在操作设备(如照明、电动家用电器和室内气候控制设备)时面临的一个挑战是，控制工作主要是手动的，人可以主动切换开关或拨号盘。即使对于具有自动化的系统，自动化也很不方便，自动化控制的内容也很简单，有些系统依赖于不利于人隐私的数据输入。如果没有自动化，手动激活电子设备的工作可能会很繁琐。

发明内容

在适于提供一个或多个电子设备的自动化控制操作的各种实施例中描述了一种技术方法。在一些实施例中，一个或多个电子设备可以是照明设备，但不一定限于此。例如，一个或多个电子设备可包括智能恒温器、门锁、自动窗帘、咖啡机等。自动操作与一个或多个互补操作的传感器协同进行，互补操作的传感器的传感器信号以传感器数据阵列的形式表示，传感器数据阵列可在接收到新的传感信息时定期或持续更新。在本文的各种实施例中描述了用于控制自动操作的具体方法，并且描述了各种示例以说明可能的潜在实现变化。

传感器数据阵列用于与参考数据阵列进行自动比较(例如，评估)，以确定是否触发了一个或多个条件。如果触发了一个或多个条件，则修改电子设备的操作。

在非限制性示例中，传感器可以包括运动传感器，并且电子设备是可控的照明。传感器和电子设备在诸如办公室、房屋中的房间等位置中操作。如本文所述，当人从一个房间穿越到另一个房间或房间内的不同位置时，人的运动由各种传感器跟踪。就传感器而言，可能存在不同程度的驱动，例如，传感器可被配置为跟踪“强”驱动，其中传感器显著跟踪人(例如，高于特定阈值或在特定距离内)，或“弱”驱动，其中传感器仅以通过方式跟踪人(例如，高于第一阈值但低于第二阈值，或在更远的距离内)。

控制器集线器或控制器设备可以包括或耦合到一个或多个计算机处理器，并且可以通过各种网络接口和通信路径耦合到传感器和电子设备。在一个实施例中，多个电子设备通过第一通信网络连接，而多个传感器通过第二通信网络连接，并且控制器集线器耦合到两者以进行通信。在另一实施例中，多个电子设备和多个传感器都通过相同的通信网络连接，并且控制器集线器的连接方式类似。

控制器集线器或控制器设备实际上可以包括或者被耦合到计算机处理器，并且可以通过各种网络接口和通信路径耦合到传感器和电子设备。在一个实施例中，多个电子设备通过第一通信网络连接，而多个传感器通过第二通信网络连接，并且控制器集线器耦合到两者以进行通信。在另一实施例中，多个电子设备和多个传感器都通过相同的通信网络连接，并且控制器集线器的连接方式类似。

控制器集线器或控制器设备实际上可以实现为耦合到电子设备和传感器的单独设备，或者在变型实施例中，控制器集线器驻留在一个或多个电子设备和传感器内或与之集成。在另一个实施例中，休眠控制器集线器或控制器设备驻留在多个(或全部)电子设备和传感器中，并且可以被激活以用于控制一个或多个电子设备。在又一实施例中，如果存在多个控制器集线器或控制器设备，则可在控制器集线器或控制器设备之间共享主板处理、存储器和控制资源。

例如，可以通过就电子设备控制而言个体自愿控制的行为的跟踪模式来建立参考数据阵列。例如，个体可以利用运动应用程序、提供语音命令、控制各种物理或虚拟交换机的激活。当这些自愿性激活发生时，可以以参考数据阵列的形式对其进行跟踪，并与被跟踪的传感器激活相关联，这些传感器激活在时间上接近自愿性动作发生的时间。

在非限制性照明示例的上下文中，这些被跟踪的模式可以包括各种照明的激活(例如，变暗、亮度、关闭、打开)，并且可以以传感器数据阵列的形式跟踪所感测的运动。例如，当控制器集线器或控制器设备正在跟踪学习模式或状态时，可以建立参考模板。

在非学习模式或学习状态(例如，自动操作状态)期间，可以自动触发和控制照明，其中传感器跟踪感测信息的类似(不一定相同)模式，从而可以自动激活各种照明。类似的变化在非照明环境中是可能的，例如环境或气候控制等，并且传感器不仅限于运动传感器。例如，可能存在跟踪特定时间或来自室外的环境光量等的传感器。

因此，所提出的方法有助于解决人工方法的一些技术缺陷，即尽管有常规，个体仍必须单独手动控制电子设备。所提出的方法适用于允许一定的偏差，因为尽管有常规，个体在所采取的特定活动中可能会有所不同(例如，个体不需要采取相同的精确路径，不需要每次都以完全相同的方式触发传感器)。过于僵硬的系统将无法使用，同样，过于灵活的系统将在不应运行的情况下激活。

在一些实施例中描述了一种特定的技术解决方案，其适于识别和学习与感测信息相关联的激活流，然后部署这些激活流，使得提供技术自动化方案，用于在类似场景中控制电子设备，从而使人能够根据人的偏好对系统进行训练，而无需重复手动激活。

在照明示例中，系统可适用于在通过自动观察电子设备激活(例如，系统训练后，个体在早上6点-8点左右醒来，弱触发卧室中的传感器，以强烈触发走廊中的传感器的特定速度穿过走廊，以及自动触发墙壁橱灯，以便个体能够更好地选择当天的衣服。当个体在去办公室的路上出门时，门传感器的强烈激活会触发墙壁橱灯的关闭)学习后，将活动与感知对象到的与早晨例行活动相关的激活运动相关联。

电子设备(在此情况下，照明元件)的激活可包括更高级别的面向对象命令，例如通过应用程序编程接口(API)根据协议传输的命令消息，或更低级别的命令消息，例如，控制提供给各种设备的电压/电流值(例如，直接引起调暗或增亮效果)。更复杂的例子是可能的。

根据本文中各种实施例的电子设备的自动控制旨在解决与设备自动化相关联的特定技术问题，并且描述了一种非常规技术解决方案，其旨在自动控制系统和相应方法的实际实现。

维护和构建特定的数据结构，以便在学习状态和自动控制状态期间跟踪传感器输入。在一些实施例中生成预测的未来传感器阵列以生成操作数据阵列，该操作数据阵列适于控制各种电子设备的特性的激活或修改。

需要注意的是，模式和运动并不总是一致的。因此，系统需要足够灵活，以处理微小偏差。在自动化控制状态期间的学习状态期间获得的参考数据阵列适于由系统评估部分序列，以在建立关于参考数据阵列的类似水平时利用跟踪的感官数据之间的局部比对。评估部分序列和局部比对有助于建立相似度(例如，相似度)，以便与参考数据阵列进行匹配查询(例如，1:n)，即使传感器只能观察部分数据。可以在灵活性和准确性之间进行技术权衡。

为了帮助降低计算复杂性和计算资源的总体使用，使用压缩数据阵列描述了进一步的实施例，这在系统具有有限的计算资源(例如，由于电源约束、存储器约束、处理器约束)或有限的网络资源(例如，最大带宽/吞吐量、潜在信号冲突、频谱特性/噪声特性)的情况下是有用的。当传感器和/或电子设备的数量较大和/或数量不确定时(例如，适于可扩展性的系统)，这些变型实施例特别有用。因此，与不使用压缩的方法相比，使用压缩数据阵列允许增加灵活性、可能更快的搜索时间和更小的内存需求。

可扩展性是一个重要的考虑因素，因为它有助于在特定计算解决方案建立后对特定计算解决方案进行未来验证-随着新电子设备和新传感器的加入，家庭自动化系统可能会继续增长，并且尽管计算和/或网络容量有限，但拥有能够进行相应调整的系统具有商业价值。

在进一步的变型实施例中，该系统适于根据多个传感器设备在多个个体运动时跟踪他们。在该变型中，跟踪的传感器数据阵列可被配置为通过例如在感测附近的个体数量，或例如平均速度、平均距离(例如，基于径向距离)，激活角度(例如，基于极角)或平均激活水平来跟踪相对较强或较弱的激活。

在另一变型实施例中，各方面涉及便携式遥感器设备，其例如可以是容纳传感器和/或电子设备的手持或其他类型的设备。本文所述的便携式遥感器包括中央控制器电路，该中央控制器电路适于与传感器协同工作，并发送信号以使各种电子设备(例如，照明设备)按顺序激活。远程的便携式遥感器设备的传感器跟踪已检测到的激活，然后可通过在便携式遥感器和相应电子设备之间生成和/或维护其关联来用于控制逻辑的自动配置。这种方法有助于自动生成关联，而无需用户等个体繁琐的手动输入。

附图说明

在附图中，通过示例说明实施例。应明确理解，说明和附图仅用于说明和帮助理解。

现在将参考附图仅以示例的方式描述实施例，其中在附图中：

图1是示出由适用于自动化控制电子设备的系统所采取的行动的流程图，该电子设备包括多个组件、数据阵列和逻辑命令，适于将表示行为的感官数据阵列转换为环境中电子设备操作特征的变化。该系统可以是传感器-致动器系统。

图2(a)-2(c)显示了从传感器信号到两个参考数据阵列的复合数据阵列比较的说明性实施例，其中在图2(a)中，相似度是关于整个复合数据阵列和整个参考数据阵列的，其中在图2(b)中，相似度是关于复合数据阵列和参考数据阵列的局部比对部分的，其中在图2(c)中，相似度是关于复合数据阵列和参考数据阵列的压缩版本的。

图3(a)-(c)是示出一人从图3(a)房间的左上角走到图3(b)房间的左下角，再向前走到图3(c)房间的右下角，并且沿着路径，照明和锁着的门会随着步行路径的变化而变化的示例性实施例。

图4(a)-(c)是示出图4(a)在其中安装了本文所述一些实施例的创新系统，人沿着路径从第一角落运动到第二角落的房间，图4(b)是由此运动生成的示例复合数据阵列，其在图4(c)中是根据第一方法将其计算转换为关于人的路径及其未来的推断的数据表示。

图5(a)-(d)是表示由与按时间排序的传感器信号相对应的字符序列组成的多个示例数据阵列。

图6(a)-(c)是示出图6(a)在其中安装了包括滑动开关控制系统，并且人沿着路径从第一角落运动到第二角落的房间，图6(b)是从感测到的运动得到的复合数据阵列，其用于根据第一方法建立在图6(c)中的更新数据结构中表示的关于人的路径及其后续的推断。

图7(a)-(c)是示出图7(a)在其中安装了一些实施例的创新系统，并且人沿着路径从一个角落运动到另一个角落的房间，图7(b)是从感测得到的复合数据阵列，图7(c)用于根据第二方法建立在更新的数据结构中表示的关于人的路径及其未来的推断。

图8是在几个打开和关闭事件的过程中，作为时间函数的期望亮度的示意图。如果感应到强烈运动，照明将打开并进入“锁定”状态。如果在超时时间内未检测到任何运动，则“锁定”状态被停用以及指示灯熄灭。

图9是根据一些实施例示出了给定周期性变化的期望亮度输入的作为时间函数的当前亮度的示图。

图10(a)-(b)是示出三个灯的说明场景，其中检查了专门针对灯3的照明控制活动。图10(a)给出了相关变量和初始状态。图10(b)是用户在灯1中以弱方式穿过房屋并在灯2中以强方式触发运动传感器的情况的图示。该信息被传送，因此，控制器确定灯3应将其所需的亮度调整为更高的值。在用户到达灯3照亮的空间之前进行调整。

图11(a)-(c)是示出图11(a)在其中安装了一些实施例的创新系统，并且人在一段时间内沿着多条路径运动的房间的场景的图示，图11(b)其中传感器信号在第一时间作为复合数据阵列存储，以及图11(c)其中传感器信号与存储的复合数据阵列进行比较，后者在第二时间中有条件地修改。

图12(a)-(c)是示出三个灯的说明场景，其中检查了专门针对灯3的学习活动。存储在灯3中的所需变量如图12(a)所示。图12(b)显示了其中灯3学习了灯1中的弱运动可能随后是局部强运动的情况。因此，之后，只要观察到灯1中的微弱运动并进行通信时，灯3应立即打开。此外，灯3学习了其自身传感器中的弱运动可能随后是局部强运动。因此，之后，只要观察到局部弱运动，灯3应立即打开。图12(c)显示了其中灯3学习了灯2中的强运动可能不会跟随局部强运动的情况。因此，之后，当观察到灯2中的强运动并进行通信时，灯3不太可能打开。此外，灯3学习了其自身传感器中的弱运动可能不会伴随局部强运动。因此，之后，当观察到局部弱运动时，灯3也许不太可能打开。

图13是根据一些实施例的详细说明智能照明设备的部件的图，该智能照明设备能够基于来自车载传感器的运动传感器信号以及来自邻居的通信运动数据自动打开或关闭自身。

图14是通过侧面连接在一起的多个六边形平板照明灯的示例照片，该照明灯包括发光部件、传感器、数值存储器和处理器，以便可以使用该照明灯执行传感、光驱动和关于平板照明灯附近行为的推断。传感器可包括触摸传感器，其与在照明灯处或附近的手进行交互。

图15是具有尺寸标注的六边形平面照明灯的示意图。并非所有实施例都意味着限于这种形状，并且说明性照明灯被示为可控电子设备的示例。

图16是具有墙壁且具有固定电子设备和传感器的房间的图示，其中传感器可检测已被致动的电子设备附近的感知对象。

图17是具有墙壁且具有固定电子设备和便携式遥感器的房间的图示，其中至少一个传感器可以检测已被致动的电子设备附近的感知对象，并且至少一个其他传感器可以检测来自操作便携式遥感器的人的输入。

图18是具有墙壁且具有固定电子设备和便携式遥感器的房间的图示，其中至少一个传感器可以检测到驱动电子设备附近的感知对象，并且至少一个其他传感器可以检测来自操作便携式遥感器的人的输入。便携式遥感器还可以创建操作数据阵列并将其传输至电子设备，并设置其操作状态。

图19是具有墙壁且具有固定电子设备和便携式遥感器的房间的图示，其中至少一个传感器可以检测到驱动电子设备附近的感知对象，并且至少一个其他传感器可以检测来自操作便携式遥感器的人的输入。每个固定电子设备可以在其附近具有第二类型的电子设备，使得便携式遥感器靠近特定的固定电子设备意味着它也靠近第二类型的特定电子设备。

图20是由按钮和光传感器组成的便携式遥感器的说明性实施例的照片。

具体实施方式

如本文实施例中所述，提供改进的照明系统、控制方法/过程和非暂时性计算机可读介质(存储用于在一个或多个处理器上执行的机器可解释指令集)。特别地，这些改进的系统针对与控制机构(例如控制器集线器、控制电路)和各种传感器(例如但不限于运动传感器)一起操作的电子设备(例如照明设备和/或消费电子设备，例如锁、气候控制器)。在一些实施例中，建立学习协议以提供技术解决方案，其中利用来自各种传感器的传感器信号来实现增量方法，以使用来自各种传感器(在一些实施例中，至少一个遥感设备和至少一个本地传感设备)的感测信息来控制一个或多个连接的电子设备(例如，照明设备)的特征(例如，照明输出)变化。

在一些实施例中，控制器可与电子设备和传感器分离，例如，作为可连接设备，其可通过一个或多个网络连接耦合到电子设备和/或传感器。在另一实施例中，控制器驻留在电子设备和/或传感器之一内或直接耦合到其中一个电子设备和/或传感器，并且该设备或传感器充当其他电子设备和/或传感器的主控制器。在各种实施例中，控制器可以是物理控制电路，例如具有一个或多个耦合处理器、存储器和数据存储器的控制器计算机。控制器可以通过由一个或多个处理器执行存储在非暂时性计算机可读介质上的一个或多个机器可解释指令来操作。

由能够按照自动化控制器发出的命令采取行动的设备组成的系统为系统部署空间的用户提供了好处。住宅和商业空间中此类系统的示例包括：入口处的灯泡，当人接近所述入口时灯泡点亮；通过定时器连接到电网的咖啡机，该定时器在人类居住者醒来，渴望喝下新鲜煮好的咖啡之前的一天中的某个时间立即打开咖啡机；恒温器，其通过互联网路由器接收调节室内温度的命令，而互联网路由器又从远程互联网连接的智能手机设备接收该命令。其他设备包括锁(例如智能锁)、真空吸尘器、热水器(用于淋浴)等。

这些系统可以包括一个或多个传感器、一个或多个电子设备、由能够传输数据阵列的多个连接或耦合组成的通信网络，以及一个或多个逻辑命令和数值计算，其在一个或多个处理单元上执行时将来自传感器的数据阵列与电子设备的驱动相关联。

在传感器和电子设备的数量较多且多个类型的传感器和电子设备的数量较多的系统中，逻辑命令之间的可能关联的范围也较大。因此，随着可测量或推断室内空间的更大范围的属性，并且可对室内空间的附加能力采取行动以满足空间中人的需求，同时也优化操作成本和资源使用，系统的可能效用增加。这一点对于因健忘而可能过度消耗的资源尤其突出，如照明用电或室内温度控制。这对于残疾人或在特定时刻无法使用典型室内空间的通用手动控制系统的人来说尤为突出。如本文所述，描述了有助于可扩展性的附加变型，其中传感器和/或电子设备的数量足够大，以至于对处理能力或网络能力的限制导致技术限制。

大量的传感器和电子设备也增加了可能的联系的复杂性。换言之，传感器和电子设备之间的有用关联可以在数量上增加，但在更大程度上，无用和可能有害的关联也可以增加。因此，系统的有效运行需要对逻辑命令的构造方式进行创新。这可能包括附加的逻辑命令和数值计算，这些命令在执行时生成与特定安装系统最相关的逻辑命令。这可以包括对特定已安装系统的自动训练，使其在执行有用功能的同时消除或减少无用功能的发生。

控制系统的另一个挑战是，某些传感器的存在会使人感测到空间侵入或不舒服。对于恶意行为人获得传感器数据的访问权的担忧会在人的思想上超过一个更精确的自动化控制空间的效用。这种担忧可能包括已知的私人信息和事件，而此人只希望通过故意行为(如果有的话)披露这些私人信息和事件。已经注意到，对数据隐私的担忧将阻碍消费者对物联网loT部署的接受。(隐私调解人：帮助物联网loT跨越鸿沟，作者：戴维斯Davis、塔夫脱Taft、萨蒂亚纳拉亚南Satyanarayanan、克林奇Clinch、阿莫斯Amos，2016年)。

这些担忧意味着，一个在空间或位置的特定数据方面受到技术限制，但仍然能够执行导致有用操作的逻辑命令的系统，可能比使用更高分辨率传感器进行更精确或更宽范围测量的系统更有用。换句话说，要求主要执行有用的逻辑关联，而不是无用的无害关联的系统可能与要求克服消费者对其隐私的不安的系统不一致。

故意造成系统无法感知对象、检测或推断空间、处所、位置或房间的某些特征，以及上述空间、处所、位置或房间中的人的技术限制，意味着必须创建创新的技术解决方案，以使系统在上述限制条件下仍能以足够的精度运行。

美国商务部国家标准与技术研究所(NIST)制定的三项隐私工程原则之一是可预测性。符合上述原则的系统使“个人、所有者和经营者能够对人身份信息及其信息系统处理做出的可靠的假设”(见NISTIR 8062)。在这方面，带有传感器的系统基本上无法测量所关注的特性是高度可预测的，因此是优选的。

下文进一步在各种实施例中描述的用于控制系统操作的创新控制系统和创新方法解决了上述挑战。所述系统和方法可以建立在(1)多个单独的低分辨率传感器上，其中任何一个都不能通过适当或不适当的使用来揭示某些敏感的私人信息，(2)其中多个传感器以空间分布的方式安装在整个房间、办公室或空间中，(3)并且其中空间分布的传感器数据能够预测空间中的一人或多人的部分行为或未来部分行为。在各种实施例中解决了与使用低分辨率传感器以及获得空间关系和模式相关的特定技术问题，其中系统被配置为增量学习模式，然后用于控制电子设备的特性(例如，灯和运动传感器协同工作，以维护后端上的各种数据结构，根据从人的致动中提取的模式进行训练，开始辨别/识别例行程序，并在人执行例行程序时自动驱动/取消驱动照明光，无需进一步手动激活)。

相对简单的传感器数量相对较多，这使得推断类型能够排除不必要的侵犯隐私行为，同时保持推断相关行为模式的能力，以便对电子设备进行有效控制。单个低分辨率传感器(如运动传感器)不足以达到所需的精度。单个高分辨率传感器(如照摄像机)，除了需要大量带宽传输数据外，还会引起隐私问题。协同操作的多个低分辨率传感器(如运动传感器)可以在保持私人信息的同时提供足够的精度。

如本文所述的具体方法可以克服先前基于简单运动传感器的电子设备遇到的一些限制(例如，当检测到运动时简单打开的简单灯，当它们不转动或从其他运动传感器感应到的运动中学习时无法学习)。因此，创新系统和系统操作的创新方法可以促进消费者采用有用的物联网(loT)部署，而市场上的其他系统却没有做到这一点。

此外，下文描述的创新控制系统和控制系统的创新操作方法包括传感器信号、推断部分行为和电子设备驱动之间关联的自适应和学习。与依赖安装系统的人对系统中的设备进行显式配置不同，随着时间的推移，随着系统安装空间的使用，系统可以被动配置(例如，自动配置)。这意味着系统的操作可以随着时间的推移而改变，以反映新的行为模式或系统在初始安装后的变化。

该系统更为灵活，不需要专门的编程技能或时间来手工输入严格定义的模式或例行程序。此外，如本文所述，该系统可以通过部分匹配和阵列预测(例如，基于局部比对)来适应，使得仍然可以捕捉到与特定例程的微小变化或偏差。例如，人可能并不总是在早上沿着完全相同的路径穿衣，但可能存在几乎总是存在的代表性元素子集。系统会自动调整灵活性，这是一种改进的技术功能，非常有用，克服了严格定义的“如果这样，那么就这样做”的缺陷，即手动输入需要严格遵守其上存储的条件。

创新控制系统还可以在传感器和电子设备之间的空间关系不明确的情况下运行。因此，更灵活的各种潜在实现是可能的(例如，相对于专门为特定空间设计的昂贵系统，例如音乐厅)。但是，如果系统的这些关系已知，则可以启用系统的某些控制应用程序，或使其更加精确。因此，在创新系统的一些实施例中，使用针对控制系统的特定装置执行的创新方法自动导出传感器之间的相对空间关系。这包括使用便携式遥感器设备操作系统。

基于这些原因，创新控制系统通过自适应方法处理复杂性，并以可预测的方式对系统隐藏私人信息，从而克服了物联网(loT)和住宅或商业空间人工智能(Al)操作的两个主要障碍。因此启用了大量有用的应用，如下面描述的各种实施例中进一步说明的。

自动操作系统

本节描述了控制系统的操作及其与室内空间的人和设备一起工作的方式。室内空间或空间或位置可指房屋或公寓中的一个或多个房间、以墙壁、天花板和地板为边界的位置、工作场所中的办公空间、用于商业和招待服务的空间，例如餐厅和酒店、或护理设施和医院。可以考虑其他类型的空间或位置，只要它们是空间受限的，并且电子设备可以在其中操作。

参考图1，在系统安装和操作的空间内，控制系统250的操作之前是行为251。行为可以是对空间中发生的事情的描述。行为进而创建多个感知对象252，它们是行为的物理表现。感知对象是被感知对象的基本数据，是行为的结果，但不一定只有一个行为意味着一个感知对象。

为了例证什么样的行为和感知对象，可以考虑一个说明性的场景，一个蓝眼睛的男人从房间的入口走到房间角落里的一张桌子上，而他正在用手机和这个母亲交谈，同时也从通勤到出庭。这是对特定可识别人行为的描述。在这种情况下，感知对象可以是：从人体反射的光波，有可能显示出他的蓝眼睛颜色；传送他谈话声音的机械电波，有可能揭示他对母亲说的话；微量挥发性分子，有可能显示出此人正在出汗；从多个运动传感器发送的电磁辐射的多普勒频移反射波，有可能显示该人正在从入口向角落的桌子运动。对于说明性行为，可以考虑其他感知对象。

感知对象可与一个或多个传感器253交互。传感器是由能够与相关感知对象进行交互的组件、将所述交互转换为电信号的组件以及支持和驱动其他组件的组件组成的设备。

在一些实施例中，多个传感器可包括运动传感器。多个传感器中的运动传感器可以检测和表征局部运动。这意味着运动传感器不会检测到并表征超出运动传感器位置的传感器距离阈值的运动。传感器距离阈值的半径可以是2米、5米、20米。传感器距离阈值可以进一步受到传感器附近对象的限制，例如墙壁、家具和门。

运动传感器可采用被动红外(PIR)技术、多普勒雷达微波、多普勒雷达超声波、断层运动检测等运动传感器技术。可以考虑其他运动传感器技术。

由运动传感器确定并体现在传感器内部的电信号中的局部运动的特征可以进一步体现为传感器数据阵列254。然而，在说明性实施例中，运动传感器不能与具有揭示对话内容潜力的感知对象交互。因此，传感器数据阵列中没有该信息。

多个局部运动特征是运动模式。运动模式可由一个或多个运动传感器检测并表征。

在其他实施例中，多个传感器可包括低分辨率麦克风。麦克风可以与机械电波交互，机械电波可以感知对象语音、音乐或碰撞物体。在一定频率和振幅范围内的波会引起膜的振动，而膜的振动反过来又会在传感器内部产生电信号。该电信号可进一步具体化为传感器数据阵列254。传感器数据阵列可由量化频率范围内机械波振幅的数据值组成，例如10赫兹、20赫兹、1000赫兹、20千赫。

在其他实施例中，多个传感器可包括环境光传感器。到达传感器探测器表面的房间中的光波与固态材料相互作用，固态材料的性质是只有在频率范围内的光照射到所述材料上时才传导电荷。传导电荷会在传感器内部产生电流或电压。该电流或电压可进一步体现为传感器数据阵列254。传感器数据阵列可以由量化频率范围内的入射光通量的数据值组成，例如300太赫兹、400太赫兹、700太赫兹、1000太赫兹。

在其他实施例中，多个传感器可包括开关。开关可以与人施加的力相互作用，可以通过对地板或座椅等支撑表面的重力拉动，也可以通过触摸、按压或扭转传感器部件。该开关可以是按键开关、旋转开关、滑动开关、拨动开关、翘板开关、钥匙锁定开关、组合开关。可以考虑其他开关技术。开关信号可以体现为传感器数据阵列254。交换机数据阵列可以由量化交换机可运动部件设置配置的数据值组成，例如“切换到关闭状态”、“切换到打开状态”、滑块在25％、滑块在75％，或者如果可运动部件在操作中唯一定义，则数据值可以为1、0、25％、75％。

在其他实施例中，多个传感器包括摄像机。由摄像机的镜头捕获的高分辨率可变光可以实现为传感器数据阵列254。使用第一种计算机视觉方法，可以将数据阵列解释为空间中人的行为，例如运动。

然而，通过第二种计算机视觉方法，高分辨率数据可以显示此人的外表，并通过唇读显示对话内容。已经公开了使用机器从人运动的嘴的视频流预测对话内容的方法，例如2018年12月在IEEE模式分析和机器智能交易中发布的深度视听语音识别。因此，恶意访问此类传感器数据阵列可能会威胁人隐私。这种恶意访问可能暴露出的担忧本身就可以阻止用户安装摄像头传感器。

因此，无论房间里的人的嘴唇如何运动，产生相同或几乎相同的传感器数据阵列的传感器基本上无法显示语音内容。考虑一个男人在电话中与母亲通话的第一变型，并且在第一变型中，他正在向他的母亲讲一个银行账户的数字密码。多个低分辨率运动传感器可以是“10.0、0.0、0.0、1.0”，其量化由运行中的传感器确定的其运动模式。

考虑一人在电话中与母亲通话的第二种变型，在第二种变型中，他对母亲说：多个低分辨率运动传感器可以是“10.0、0.0、0.0、1.0”，其量化由运行中的传感器确定的运动模式。

在说明性场景的第一和第二变型中，多个低分辨率运动传感器正在创建相同的传感器数据阵列，尽管所述位置的人的行为不同。换句话说，密码的私人信息和敏感信息不能与胡言乱语区分开来。即使恶意参与者访问传感器数据阵列，也无法使用任何方法从中检索私人信息。

可以考虑其他类型的传感器，其或者与不同的感知对象交互，或者通过不同的物理手段产生体现为传感器数据阵列的信号。其他传感器可包括提供附加信息元素的传感器，例如时间、湿度、外部温度、外部环境光、给定地理空间位置的预期外部环境光(例如，太阳升起或落下)、月亮相位/潮汐相位等。传感器在一些实施例中可以是同质的，或者在其他实施例中可以是异质的。

控制系统中使用的传感器类型及其相互作用的感知对象对系统的运行至关重要。这包括对什么可以感测到以及什么不能感测到的考虑。在一些应用中，可以优选更简单或更低分辨率的传感器，例如运动传感器。

在下面描述的非限制性说明性实施例中，多个传感器由运动传感器组成，但并非所有实施例都如此限制。

多个数据阵列254由接合设备256编译成复合传感器数据阵列255。接合设备耦合257到多个传感器，使得其可以接收多个传感器数据阵列254。耦合257可包括发射和接收2.4千兆赫兹电磁辐射波的天线，其可通过调制对多个数据阵列进行编码。耦合和多个数据阵列可以配置为使用Wi-Fi协议进行传输。可以使用其他协议，例如但不限于蓝牙^TM,线程(Thread),Zigbee,Z-Wave,LTE、4G、5G。可以考虑使用其他专有协议进行无线数据传输。

耦合257可以布线，其中电信号通过导电介质传输，例如铜线或印刷电路板(PCB)或光纤中的铜迹线。通过调制，例如但不限于脉宽调制(PWM)，多个数据阵列254在传感器和接合设备256之间通信。可以考虑用于有线数据传输的协议，例如但不限于以太网和通用串行总线(USB)。

耦合257可由诸如因特网路由器的辅助设备介导。在这些实施例中，接合设备256可以在物理上远离传感器，例如在云中的服务器上。在这些实施例中，传感器通过互联网的连接发送多个数据阵列。与上述无线和有线耦合方法相比，通过互联网传输数据阵列会增加传输开销，并且另外可能会导致额外的通信延迟。云中的远程接合设备256的优点是，相同的计算资源和逻辑命令以及数值计算可用于处理来自系统的多个不同设备的多个传感器数据阵列254。

可以考虑其他能够传输数据阵列的耦合方式，包括音频波或光波。

在其他说明性实施例中，可以使用将传感器耦合到接合设备的方法的组合。控制系统可以由多个运动传感器组成，这些运动传感器安装在距接合设备1到50米的空间内，相应的耦合方法是无线蓝牙通信。控制系统还可以包括与接合设备的电子硬件集成的环境光传感器，并且相应的耦合方法使用电子硬件内的导电金属迹线。控制系统还可以由安装在空间墙壁上的按钮和滑动开关组成，相应的耦合方法使用电线连接部分开关，以及使用无线蓝牙通信连接其他开关。

在一些实施例中，多个数据阵列254中的每个数据阵列包含唯一标识符(例如，绝对唯一或相对唯一)，其表示生成特定数据阵列的传感器。在一些实施例中，如果不存在相对唯一的标识符，则控制器分配相对唯一的标识符(例如，控制器正在改装为没有标识符的系统)。

在其他实施例中，可从多个数据阵列254的其他属性(例如多个数据阵列的顺序)或从其接收数据阵列的耦合257推断将数据阵列与特定传感器关联的唯一标识符。在分层数据网络中的数据传输方法(WO 2019/134046)中公开了一种用于推断将数据阵列与传感器关联但不将该数据明确地附加到其创建的数据阵列的唯一标识符的方法。

在一些实施例中，主设备创建的复合数据阵列255可以通过连接多个传感器数据阵列254中的所有数据阵列来创建。复合数据阵列可以理解为一个字典，键入唯一的传感器标识符，相应的数据阵列作为关联值。

在其他实施例中，通过将最近接收的数据阵列附加到多个先前接收的数据阵列来创建复合数据阵列255。因此，该数据阵列操作可生成复合数据阵列255，其包含传感器信号的时间序列。复合数据阵列可以理解为字典，键入唯一传感器标识符和唯一时间标识符，相应的数据阵列作为关联值。

在其他实施例中，通过将最近接收的数据阵列附加到先前接收的多个数据阵列，并删除在从当前时间移除超过第一阈值的时间接收的多个数据阵列，来创建复合数据阵列255。因此，该数据阵列操作生成复合数据阵列255，其包含传感器信号的时间序列，但仅限于从现在起不超过第一阈值的时间实例。复合数据阵列255可以理解为字典，键入唯一传感器标识符和唯一时间标识符，相应的数据阵列作为关联值。复合数据阵列255不一定是最近接收的数据阵列的连续追加，而是在一些实施例中，复合数据阵列255是在不同离散时间点的复合快照。

复合传感器数据阵列255被发送到推断引擎258，推断引擎258可以实现为硬件处理电路、软件处理模块或两者的组合。推断引擎258耦合259到接合设备，使得其可以接收复合传感器数据阵列255。耦合259可包括发射和接收2.4千兆赫兹电磁辐射波的天线，该电磁辐射波可通过调制对数据阵列进行编码。耦合和多个数据阵列可以被配置为使得Wi-Fi协议用于传输。可以使用其他协议，例如但不限于蓝牙^TM,线(Thread),Zigbee,Z-Wave,LTE、4G、5G。可以考虑使用其他专有协议进行无线数据传输。

耦合259可以是有线，其中电信号通过导电介质传输，例如铜线或印刷电路板(PCB)或光纤中的铜迹线。通过调制方法，例如但不限于脉宽调制(PWM)，数据阵列255在主设备和推断引擎之间通信。可以考虑用于有线数据传输的协议，例如但不限于以太网和通用串行总线(USB)。

耦合259可由诸如因特网路由器的辅助设备介导。在这些实施例中，推断引擎258可以在物理上远离接合设备256，例如在云中的服务器上。在这些实施例中，主设备通过具有典型协议和地址的因特网连接发送复合数据阵列。与上述无线和有线耦合方法相比，通过互联网传输数据阵列会增加传输开销，并且另外可能会导致额外的通信延迟。将推断引擎258放置在云中的优点是，可以使用相同的计算资源和逻辑命令以及数值计算来处理来自系统的多个不同设备的复合传感器数据阵列255。

在一些实施例中，推断引擎258位于与接合设备256相同的电子设备内。在这些实施例中，推断引擎258和主设备可以共享一个或多个电子组件，例如数值存储器和处理单元。在这些实施例中，优选通信介质259是有线通信，因为这将复合数据阵列255的传输延迟降低到最小。

推断引擎258由多个逻辑命令和数值计算组成，这些逻辑命令和数值计算在执行时转换复合数据阵列中的数据。所述逻辑命令和数值计算的执行还可以使用从参考库260检索的输入数据阵列以及一个或多个全局状态数据阵列261。在执行结束时，推断引擎258输出部分行为预测262和部分未来行为预测263中的一个或两者。

全局状态数据阵列或多个全局状态数据阵列261是系统可以访问但不是从多个传感器253获得的属性的数据表示。全局状态数据阵列可以部分或全部编译从内部组件264检索到系统的数据。全局状态数据阵列可以部分或全部地由经由通信端口或天线265从外部设备检索的数据进行编译。

在一些实施例中，全局状态数据阵列可以由表示为一天中的一小时、一小时中的一分钟、一分钟中的一秒的时间数据阵列组成。在一些实施例中，可以从内部时钟发生器(例如但不限于石英压电振荡器)检索一天中的时间。在其他实施例中，通过耦合到外部设备的通信端口或天线检索一天中的时间，该外部设备可以查询一天中的时间，例如但不限于耦合到附近智能手机的蓝牙天线。

在其他实施例中，全局状态数据阵列可由环境亮度数据阵列组成，该环境亮度数据阵列以每平方米坎德拉、每平方英尺坎德拉、尼特(nit)或其他单位表示为一个或多个亮度数。环境亮度数据可以通过分布在空间中的环境光传感器进行测量，并且能够经由系统的通信端口或天线对其数据阵列进行通信。

在其他实施例中，全局状态数据阵列可以由空间中人的个体数量的计数器组成。计数器的值可以通过与辅助设备的交互来确定，例如但不限于入口读卡器或连接到家庭Wi-Fi网络的运动电话设备的数量。

在其他实施例中，全局状态数据阵列可以由就寝时间索引组成。该空间的用户可以通过辅助设备(如智能手机或按钮)设置就寝时间索引。在说明性实施例中，将就寝时间指数设置为1以指示空间中的人将要睡觉的意图，并将其设置为0以指示没有所述意图。可以考虑其他类型的全局状态数据阵列。

参考库260由多个数据阵列组成，可以对这些数据阵列进行逻辑和数值比较。存储在参考库中的多个数据阵列表示关于空间中的典型或特定行为引起的传感器数据范围的信息。

图2(a)、2(b)和2(c)中示出了可以进行的逻辑和数值比较的三个说明性实施例，并在下面进一步描述。说明性实施例的特定复合数据阵列2599由六个整数的序列组成。

在一些实施例中，参考库中的数据阵列可以具有与复合数据阵列相同的形状和意义，见图2(a)。在这些实施例中，在复合数据阵列2599和参考数据阵列60、61之间进行的逻辑和数值比较51可以是相等性测试。在这些实施例中，所进行的逻辑和数值比较可以是给定复合数据阵列2599和参考库数据阵列60、61之间的近似相等或相似度的测试。在说明性实施例中，复合数据阵列大约等于参考库数据阵列60。

评估近似相等或相似度的方法可以是欧几里德距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦相似性、莱文施泰因距离、达梅劳-莱文施泰因距离、雅罗距离、最长公共子序列距离、布雷-柯蒂斯距离、堪培拉距离、切比雪夫距离、马氏距离。可以考虑其他方法，其将至少两个数据阵列之间的相似性量化为单个值。

在其他实施例中，见图2(b)，所进行的逻辑和数值比较涉及复合数据阵列和参考库中的数据阵列的部分序列的近似相等或相似度。在这些实施例中，在复合数据阵列2599和参考数据阵列62、63之间进行的逻辑和数值比较52可以是在复合数据阵列的部分但连续部分和参考库中的数据阵列的部分但连续部分之间近似相等或相似度的测试。比较可以由复合数据阵列的一部分与参考库中数据阵列的另一部分的局部比对组成。在说明性实施例中，基于可以局部比对的四个连续值，复合数据阵列2599与数据阵列62的相似性大于与数据阵列63的相似性。

局部比对方法可以是但不限于Smith-Waterman算法、动态规划和k-元组词方法。局部比对方法可能需要一种方法来评估数据阵列各部分之间的相似度。可以使用与图2(a)的说明性实施例相同的方法。可以考虑其他局部比对和相似度的方法。

在其他实施例中，参考库中的数据阵列以与复合数据阵列不同的形式表示相关信息。不同形式可以是多个数据阵列的压缩形式，如通过减少参考库中数据阵列的维数的聚类方法或投影方法获得的，见图2(c)。在这些实施例中，在复合数据阵列2599和参考数据阵列64、65之间进行的逻辑和数值比较53之前，可以将复合数据阵列转换为其压缩形式2598，然后与参考库的数据阵列进行比较54。压缩可能会导致复合数据阵列中的信息丢失，但是，如果丢失较小，数据阵列较小尺寸的优势可以使其成为首选方法。

聚类或投影方法可以是但不限于主成分分析(PCA)、核PCA、广义判别分析(generalized discriminant analysis)、Sammon映射、k-均值聚类、亲和力传播(affinitypropagation)、凝聚聚类、t-分布随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighborembedding)。可以考虑其他聚类或投影方法。

压缩以可忽略的信息损失提供数据阵列的减小尺寸的说明性实施例是安装了四个运动传感器的房间，然而，第一传感器和第二传感器彼此非常接近，第三传感器和第四传感器彼此非常接近。复合传感器数据阵列由四个数据值组成。然而，第一数据值和第二数据值由于其空间邻近性而始终几乎相同，而第三数据值和第四数据值由于其空间邻近性而始终几乎相同。复合数据阵列的压缩形式仅由第一数据值和第三数据值组成。

如果第一传感器和第二传感器安装的距离比上述示例性实施例中的距离更远，则第一数据值和第二数据值中包含的信息越来越不冗余或不相关。因此，压缩要么是不可能的，要么只是在房间中运动模式信息损失较大的情况下。通过对由压缩方法定义的压缩参数进行网格搜索，可以获得适当的压缩，从而减小数据阵列的大小，并且就系统操作而言，具有可接受的信息损失。

可以考虑其他逻辑和数值比较的方法。相关特性是，它们的评估量化了至少两个数据阵列之间的相似性，使得从传感器数据阵列导出的给定复合数据阵列可以被确定为或多或少类似于参考数据阵列。

参考库260还可包括易失性计算机存储器或非易失性计算机存储器，例如但不限于动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、闪存、浮栅器件、氮化物只读存储器。当执行推断引擎258时，可以在系统操作过程中更新参考库中的多个数据阵列。

部分行为预测262由表示行为251的推断或预测特征的数据阵列组成。预测并不包括行为的所有特征，因此它只是部分的。部分未来行为预测263由表示将在一段持续时间内跟随当前行为251的推断或预测的未来行为的数据阵列组成。预测并不包括行为的所有特征，因此它只是部分的。

到目前为止描述的系统操作步骤和组件包括控制系统的传感和解释能力。感知对象的子集被感知对象，以及传感器信号的意义被解释，并且解释被编码为预测。预测可以与概率相关联，概率表示控制系统进行解释的确定性。

在执行传感和解释之后，可以针对一个或多个目标评估预测，并且可以构造控制动作。构成控制系统后半部分的步骤和部件将在后面的段落中详细描述。

为了说明如图1所示的运行中的系统的结果，当系统的组件协同工作时，在图3(a)中示出房间300和人333。人333已进入左上角的房间。在房间中安装了多个电子设备2731-2734和2735。这个以前的电子设备是具有可变亮度的LED灯泡。后一种电子设备是一种可以打开或关闭的门锁。此外，在每个LED灯泡中都安装了运动传感器部件。

在操作中，系统遵循以下步骤。图3(a)中的人333生成感知对象，灯泡2731中的运动传感器感测到该感知对象。通过传感产生电信号，传感器将其具体化为传感器数据阵列。其他传感器(2732-2734)均未与感知对象交互，因此其传感器数据阵列为空或零。

图3(a)的复合数据阵列是通过四个单独的传感器数据阵列的串联而创建的。将复合数据阵列与存储在参考库中的多个数据阵列进行比较。对于图3(a)中的情况，不能推断人333下一步将运动到哪里。

将不存在推断与规则库进行比较，并且只有LED灯泡2731应打开至全亮程度，因为它仅在其附近检测到局部运动。创建一个操作数据阵列。它由亮度值100％组成。操作数据阵列还可以包括与灯泡2731相对应的网络地址。

操作数据阵列通过网络传输。连接到网络的每个电子设备接收操作数据阵列。对于电子设备2732-2735，操作数据阵列不会产生任何变化。然而，对于电子设备2731，操作数据阵列由电子设备2731内部的电子元件解释。检索亮度值100％，并将驱动发光二极管的电流更改为对应于100％的值，例如30毫安、60毫安、100毫安。

在说明性示例中，人333从图3(a)中的左上位置运动到图3(b)中的左下位置。感知对象与电子设备2733中的传感器交互，且与电子设备2731中的传感器交互较弱。通过四个单独的传感器数据阵列串联而成来为图3(b)创建一个复合数据阵列。与存储在参考库中的多个数据阵列进行比较。

对于图3(b)中的情况，可以推断人333下一步将运动到哪里。在两个复合数据阵列(图3(a)中的一个和图3(b)中的一个)中体现的运动模式被推断为意味着人333正在远离电子设备2731并朝着电子设备2734运动。注意，在图3(b)中的电子设备2734附近未检测到局部运动。

将该推断以及电子设备2733附近的局部运动与规则库中的规则进行比较。如下所示，创建三个操作数据阵列。亮度值100％与对应于灯泡2733的网络地址相关联。亮度降低命令“快速变暗”与对应于灯泡2731的网络地址相关联。亮度增加命令“快速变亮”与与灯泡2734对应的网络地址相关联。

三个操作数据阵列通过网络传输。连接到网络的每个电子设备接收操作数据阵列。对于电子设备2732和2735，操作数据阵列不会产生任何变化。然而，对于电子设备2733，三个操作数据阵列中的第一个由电子设备2733内部的电子元件解释。检索亮度值100％，并将驱动发光二极管的电流更改为对应于100％的值，例如30毫安、60毫安、100毫安。

三个操作数据阵列中的第二个由电子设备2731内部的电子元件进行解释。检索亮度降低命令“变暗”，并逐渐降低驱动发光二极管的电流，直到零电流驱动发光二极管。计算减少值时，与前一秒相比，每秒驱动发光二极管的电流减少10毫安。换句话说，在3秒钟到10秒钟内，LED灯泡2731逐渐变暗至无光。

三个操作数据阵列中的第三个由2734内部的电子元件进行解释。检索亮度增加命令“变亮”，驱动发光二极管的电流从零逐渐增加到对应于100％的电流，例如30毫安、60毫安、100毫安。除非达到100％的值，否则计算增加值时，与前一秒相比，每秒驱动发光二极管的电流增加10毫安。

在说明性示例中，人333从图3(b)中的左下位置运动到图3(c)中的右下位置。感知对象与电子设备2734中的传感器交互。通过串联四个单独的传感器数据阵列，为图3(c)创建了一个复合数据阵列。与存储在参考库中的多个数据阵列进行比较。

对于图3(c)中的情况，可以推断人333下一步将运动到哪里。在三个复合数据阵列(图3(a)中的一个、图3(b)中的一个和图3(c)中的一个)中体现的运动模式被推断为意味着人333正在远离电子设备2733并朝着电子设备2735运动，即门。

将该推断以及电子设备2734附近的局部运动与规则库中的规则进行比较。如下所示，创建三个操作数据阵列。亮度值100％与对应于灯泡2734的网络地址相关联。亮度降低命令“变暗”与与灯泡2733对应的网络地址相关联。锁定命令“解锁门”与网络地址相关联，该网络地址与门锁2735对应。

三个操作数据阵列通过网络传输。连接到网络的每个电子设备接收操作数据阵列。对于电子设备2731和2732，操作数据阵列不会产生任何变化。然而，对于电子设备2734，三个操作数据阵列中的第一由电子设备2734内部的电子元件解释。检索亮度值100％，并将驱动发光二极管的电流更改为对应于100％的值，例如30毫安、60毫安、100毫安。

三个操作数据阵列中的第二个由电子设备2733内部的电子元件解释。检索亮度降低命令“变暗”，并逐渐降低驱动发光二极管的电流，直到零电流驱动发光二极管。计算减少值时，与前一秒相比，每秒驱动发光二极管的电流减少10毫安。换句话说，在3秒钟到10秒钟内，LED灯泡2733逐渐变暗至无光。

三个操作数据阵列中的第三个由电子设备2735内部的电子元件解释。检索上锁命令“解锁门”，并更改门锁的电操作，从而可以通过轻轻推拉车门来打开车门。门锁电操作的改变可包括门锁机械特性的改变，如拔出锁紧螺栓。

综上所述，图3(a)-(c)中的说明性操作顺序显示了多个传感器和电子设备如何能够推断人333下一步要运动到哪里，以及调整特定电子设备的操作，使得所述位置在能量使用以及人333的舒适性和功能使用方面处于或接近最佳状态。

接下来，提供推断引擎258、其操作、输入和输出的多个非限制性说明性实施例。

在图4(a)所示的说明性实施例中，第一时间有人333穿过房间300，使得在第二时间人334在另一位置。房间配备四个运动传感器2531-2534，每个传感器都可以唯一识别。传感器在精度阈值内是全方位的，并且它们的信号幅度随着与运动人的径向距离均匀减小。该信号的分辨率有限，并且可以采用离散水平的值，如升序0、1和2。在其他实施例中，信号可以以升序无、弱和强取离散水平上的值。可以考虑其他值和值的范围。

四个传感器257连接至接合设备256。该连接是无线的，使得可以通过将运动传感器物理安装到天花板、墙壁或家具等表面来安装运动传感器，但无需安装用于数据通信的电线。传感器可集成在可执行其他功能(如灯、加热、冷却、烟雾探测)的设备中。传感器可以用电池供电。传感器可以通过与电网的连接供电。后一种电力方式可作为提供给灯或温度调节部件的电力的一部分。

说明性实施例中的人沿着第一路径301从房间的第一角走到房间的第二角。第一路径是特定的运动模式。在不同的时间点，运动传感器沿路径与感知对象交互，并且复合数据阵列255被改变。在说明性实施例中，对复合数据阵列的改变的六个实例沿着第一路径301发生。

与传感器的交互次数可取决于传感器发出物理信号以探测其可能运动环境的第一频率。第一频率可以是但不限于每秒100次、每秒1次、每10秒一次。运动传感器探测环境的频率越高，检测新运动的速度就越快。

运动传感器可配置为被动探测(例如轮询)其运动环境。在另一种变型中，运动传感器可以主动扫描给定的各种触发器或逻辑命令。与基线信号的偏差高于阈值会立即导致传感器创建一个数据阵列来表示检测到的运动的特征。

传感器数据阵列与接合设备256的通信可以取决于接合设备轮询多个传感器以获取其各自的传感器数据阵列的第二频率。第二频率可以是但不限于每秒10次、每秒1次、每10秒一次。在其他实施例中，传感器将其数据阵列发送到接合设备并中断接合设备以更新复合数据阵列。

图4(b)中示出了用于沿着路径301行走的人的多个复合传感器数据阵列255，其中第二行上方的第一行对应于更近过去的时间点，当该人沿着路径运动时，该人离给定传感器越近，相应信号的幅度越大。接合设备256持续地将较新的数据阵列附加到已接收的数据阵列，从而创建扩展大小的复合数据阵列。

图4(b)和图4(c)中的复合传感器数据阵列表示特定格式的运动模式。可以考虑其他格式。在图5(a)中，示出了简化的数据阵列格式。运动的振幅用字符W和S表示。振幅与人与运动传感器之间的径向距离成比例。与运动感知对象交互的传感器在振幅特征后用其唯一标识符表示。同时与运动感知对象交互的不同传感器用逗号分隔。不同时间点的传感器数据用分号分隔。未明确表示传感器附近未感测到运动，而是通过缺少相应的唯一标识符间接表示。

可以考虑数据阵列的其他格式。该格式指定信息可以以何种方式体现为字符串、数值序列或其他符号组合。在系统的实际应用中，由于简洁、易读、符合第三方约定，数据阵列的一种格式可以被首选。但是，包含相同信息的不同格式是在创新系统的描述中可互换。因此，数据阵列的格式不会实质性地改变创新。

推断引擎258与接合设备256和参考库260通信。在说明性实施例中，参考库存储两个不同的复合数据阵列2601-2602，如图4(c)所示。

在说明性实施例中，当人沿着路径301行走时，推断引擎执行逻辑命令和数值计算的以下步骤。在第一时间点，推断引擎从接合设备接收对应于复合数据阵列255的第一行的数据阵列。推断引擎继续评估第一距离值2581，其量化数据阵列的第一行和数据阵列2601之间的相似性。推断引擎继续评估第二距离值2582，其量化数据阵列的第一行和数据阵列2602之间的相似性。距离值是由被称为度量2580的数学公式指示的相应多个数据阵列的值之间的多个数值计算的结果。

度量2580可以是但不限于欧几里德距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、汉明距离、余弦相似性、莱文施泰因距离、达梅劳-莱文施泰因距离、雅罗距离、最长公共子序列距离、布雷-柯蒂斯距离、堪培拉距离、切比雪夫距离、马哈拉诺比斯距离。可以考虑其他距离度量，其将至少两个数据阵列之间的相似性量化为单个值。

在说明性实施例中，数据阵列255中的第一行显然与数据阵列2601和2602中的第一行相同。相应的距离值反映了这种高度的相似性。高度的相似性可以用0、1、100％来量化。

基于至少这两个距离值，推断引擎258可以进行推断，也可以不进行推断。在说明性实施例中，由于推断引擎接收和处理的数据阵列太少，因此不进行推断。换句话说，检索到的关于该行为的信息太少，不可能推断出足够的置信度。

相反，推断引擎在第二时间点之前处于空闲状态，在该时间点中，通过将第二行连接到第一行来改变复合数据阵列。新距离值的评估方式与上述类似。即，在第二时间点存在的复合数据阵列与量化与参考库数据阵列2601和2602的相似度的一个或多个距离值相关联。

基于至少这两个距离值，推断引擎258可以进行推断，也可以不进行推断。在说明性实施例中，由于推断引擎接收和处理的数据阵列太少，因此不进行推断。相反，推断引擎258处于空闲状态，直到从接合设备接收到下一个复合数据阵列。使用度量2580，在第三个时间点存在的复合数据阵列以及参考库中的数据阵列2601和2602，计算新的距离值。

此时，在说明性实施例中，推断引擎可以推断空间中的人的最近行为生成区分两个参考库数据阵列的传感器数据，使得数据阵列2601比数据阵列2602更类似于最近的传感器数据。在说明性实施例中，推断引擎做出未来传感器数据阵列将与复合数据阵列2601中的剩余数据阵列相同的推断。在其他说明性实施例中，推断引擎作出以下推论，即未来传感器数据阵列与复合数据阵列2601中的剩余数据阵列的不同程度不超过阈值。

可以将进行中的运动模式与参考库中的一个或多个参考运动模式进行匹配，使得进行中的运动模式不必与任何参考运动模式相同。可以设想其中每个进行中的运动模式不同于所有参考模式的实施例运动模式，由于人在整个空间中的运动方式、身体大小或运动速度的微小差值。

然而，正在进行的运动模式可以在匹配阈值内与参考库中的一个或多个参考运动模式相同。因此，在一些实施例中，关于正在进行的运动模式的推断可以包括复合传感器数据阵列与代表性运动模式的关联及其参考库数据阵列，而不是精确匹配。

在将正在进行的运动模式与类似但不一定相同的参考运动模式相关联的实施例中，参考库中的多个数据阵列各自可以是同源运动模式族的代表。在这些实施例中，与同一系列运动模式相关联的所有运动模式可导致推断引擎进行相同的推断。

在计算与代表性参考运动模式的关联的推断引擎的实施例中，可以沿着两个维度测量计算的准确性：敏感性和特异性。

计算的敏感性量化正在进行的运动模式与至少第一系列运动模式正确关联的频率。如果匹配阈值太严格，则在空间中运动的人可以位于路径303上，该路径303应当由推断引擎与路径301将要关联到的相同运动模式族相关联。然而，由于路径的微小变化和严格的阈值，匹配失败。这将降低敏感性。

计算的特异性量化了正在进行的运动模式与至少第一系列运动模式不正确关联的频率。如果匹配阈值过于允许，则在空间中运动的人可以位于路径302上，该路径302不应被推断引擎关联到与沿路径301的运动相同的运动模式族。但是，由于如果运动模式和允许匹配阈值发生变化，则会产生不正确的关联。这将降低特异性。

在一些实施例中，敏感性和特异性呈反比关系。换句话说，精度的两个维度之间存在一种权衡关系。敏感性可以通过调整匹配阈值来提高，使其变得更宽松、更宽容。同样的调整有望降低特异性。

在存在权衡关系的一些实施例中，优选更高的敏感性而不是更高的特异性。例如，如果预测的运动模式用于确定预测路径上的灯的驱动，则在进行中的运动模式的路径上没有打开灯可被视为比在与进行中的运动模式之一不同的路径上打开灯更糟糕。

在存在权衡关系的一些实施例中，优选更高的特异性而不是更高的敏感性。例如，如果预测的运动模式用于在路径的预测终点解锁本来受密码保护的计算机，则当实际路径在其他地方终止时解锁计算机可能被视为比偶尔需要人手动解锁计算机更糟糕。

在一些实施例中，在空间中安装附加传感器253，或生成更多信息传感器数据阵列254，或创建由推断引擎258执行的增强逻辑命令和数值计算，或将附加参考运动模式添加到参考库260，这样，敏感性和特异性之间的权衡关系变得不那么紧张。在这些实施例中，可同时获得高敏感性和高特异性。

安装在空间中附加位置的附加传感器253可暗示两个或多个不同的运动模式不会产生相同的(在匹配阈值区域内)传感器数据阵列。在仅包括单个全向运动传感器的说明性实施例中，相对于运动传感器的角度不同，两个运动模式与运动传感器的距离相同，从而创建相同的传感器数据阵列。因此，没有任何推断引擎能够解析这两种不同的运动模式。附加的运动传感器减少了创建相同(在匹配阈值内)传感器数据阵列的运动模式的数量。

安装在空间其他位置的其他传感器可能意味着系统安装和运行的成本更高。因此，优选获得与第二系统相同精度的第一系统，其中第一系统具有较少的运动传感器。

更具信息性的传感器数据阵列254可暗示两个或多个不同的运动模式不会产生相同(在匹配阈值内)的传感器数据阵列。在说明性实施例中，传感器数据阵列不仅表示如图4(a)-(c)的实施例中所示的运动幅度，而且还表示相对于传感器的运动极角。

图5(b)中的说明性数据阵列包括“+”和“-”字符，以表示传感器的轴的右侧或左侧的运动的附加规范。该运动特性可对应于两个极角范围，例如分别为0至180度和180至360度，其中这两个范围包括范围规范中的下角，但不包括上角。

图5(c)中的说明性数据阵列包括“a”、“b”、“c”和“d”字符，用于表示位于由传感器的两个正交轴定义的四个象限中的一个象限中运动的附加规范。该运动特性可对应于四个极角范围，例如分别为0至90度、90度至180度、180度至270度和270度至360度，其中四个范围包括范围规范中的下角，但不包括上角。

可以考虑表示更具信息性的数据阵列的其他方式，例如但不限于多个欧拉曲线范围，使得在运动传感器周围的具象球体上的两个不同点上的运动可以产生不同的传感器数据阵列。

信息量更大的传感器数据阵列可能意味着传感器组件的结构更复杂。它还可以暗示通过耦合257传输的数据阵列的大小或数量增加。这反过来又需要更多的资源来管理数据通信。因此，优选获得与第二系统相同精度的第一系统，其中第一系统具有更简单的传感器数据阵列。

参考库260中的附加参考运动模式可以暗示，两个或多个不同的运动模式具有到相同参考运动模式的最小距离值)，而不是具有至两个不同参考运动模式的最小距离值。因此，推断引擎258可以将两个运动模式与不同的运动模式族相关联，并且因此也进行不同的推断。

参考库中的附加参考运动模式可以暗示需要更多的数值存储器来存储参考库中的多个数据阵列。这可能需要更昂贵的电子组件才能成为系统的一部分。此外，参考库中的附加参考运动模式可能意味着必须对度量进行更多的数值评估，这可能会延迟推断，或者需要更昂贵的电子组件，以便创建推断的时间保持在阈值以下。因此，优选获得与第二系统相同精度的第一系统，其中第一系统在参考库中具有较少的参考运动模式。

对推断引擎258上执行的逻辑命令和数值计算的增强可以包括改变度量，使得两个或多个不同的运动模式具有让参考库与运动模式族的正确关联更加一致的到该模型的参考运动模式的距离值。

对在推断引擎258上执行的逻辑命令和数值计算的其他增强可以解释合成数据阵列的信号的膨胀或压缩，该复合数据阵列具有两条相同的路径与不同的速度，使得两个运动模式，尽管数值标度不同，亦与同一系列运动模式相关联。

对推断引擎258上执行的逻辑命令和数值计算的其他增强可以解释两条相同的路径，但是其中一种情况是，由于空间中不相关事件的短暂扰动，传感器临时发送异常值，仍然与相同的运动模式族相匹配。可以考虑临时异常传感器数据阵列的其他原因，例如耦合257或259的瞬时堵塞。可以考虑其他增强。

对推断引擎上执行的逻辑命令和数值计算的增强可能意味着作为推断引擎的逻辑命令和数值计算执行的一部分的更繁重的数值计算，这可能会延迟推断，或者需要更昂贵的电子元件，以便在一定时间内创建低于阈值的推断。获得与第二系统相同精度的第一系统，其中第一系统使用多个更简单的逻辑命令，因此优选数值计算。

在一些实施例中，具有足够分布的运动传感器、足够信息量的传感器数据阵列、参考库中足够范围的模板或参考运动模式，以及用于推断引擎执行的足够增强的多个逻辑命令，可同时获得100％的敏感性和100％的特异性。

在其他实施例中，由推断引擎执行的逻辑命令和数值计算用于部分行为预测，以指示空间中的行为是否异常，或是否充分偏离正常。例如，如果图4(a)中的人333沿着路径绊倒并停止运动，则推断引擎处理的复合数据阵列可以偏离参考库中的所有参考运动模式。在一些实施例中，使用度量对偏差进行量化，并且如果多个距离值都大于偏差阈值，则推断引擎推断已经发生异常行为。因此，本实施例涉及对过去行为的含义的预测。

在预测运动模式是否指示异常行为的推断引擎的实施例中，可以沿着两个维度测量预测的准确性：敏感性和特异性。

预测的敏感性量化了预测真正异常行为的频率。如果偏差阈值过于严格，则该人可能会绊倒或以其他异常方式行动，但由于多个距离值均低于偏差阈值，因此推断无法预测。这将降低敏感性。

计算的特异性量化了正常行为被错误预测为异常的频率。如果偏差阈值过于宽松，则可以错误地预测以与正常稍有不同的方式在空间中运动的人(但不是因为异常行为)会从事异常行为。这将降低特异性。

在一些实施例中，敏感性和特异性呈反比关系。换句话说，精度的两个维度之间存在一种权衡关系。可通过调整偏差阈值来提高敏感性，使其变得更宽松、更宽松。同样的调整有望降低特异性。

在一些实施例中，在空间中安装附加传感器253，或生成更多信息传感器数据阵列254，或创建由推断引擎258执行的增强逻辑命令和数值计算，或将附加参考运动模式添加到参考库260，这样，敏感性和特异性之间的权衡关系变得不宽松。在这些实施例中，可同时获得高敏感性和高特异性。

图6(a)-(c)中示出了使用开关传感器以增强推断的示例性实施例。在位置300中安装创新系统，包括相同的多个传感器2531-2534和接合设备256，如关于图4(a)-(c)描述的示例性实施例中所述。

此外，该系统还包括安装在房间右上角附近墙上的开关传感器2536。在说明性实施例中，开关传感器是滑动开关。滑动开关由滑块组成，其可在起始位置和终端位置之间连续设置。如果滑块设置在起始位置，滑动开关将创建由数据值0.0组成的传感器数据阵列。如果滑块设置为距起始位置四分之一，距终端位置四分之三，则滑动开关将创建一个由数据值0.25组成的传感器数据阵列。如果滑块设置在终端位置，滑动开关将创建由数据值1.0组成的传感器数据阵列。

来自滑动开关2536的传感器数据阵列通过网络传输到接合设备256。如在先前所示的实施例中，运动传感器还通过网络在给定时间点将其传感器数据阵列发送到接合设备256。如在先前的说明性实施例中，来自运动传感器的传感器数据阵列由值0、1和2组成，这取决于在运动传感器附近是否分别感测到运动、弱运动或强运动。

接合设备256构造复合数据阵列2558，参见图6(b)。在说明性实施例中，系统已执行以下操作序列：

命令以创建所述复合数据阵列。第一运动传感器2531检测由于人333的存在而产生的强运动。所有其他运动传感器检测不到任何运动。检测到滑动开关2536的滑块处于起始位置。

在第二时间实例，第一运动传感器仍然检测到强运动，并且运动传感器2533检测到弱运动。滑动开关2536自上一时间实例以来也发生了变化，并且正在传输数据值为0.25的传感器数据阵列。之所以发生这种变化，是因为人333已经沿着运动路径301运动，并且沿着该路径将滑块运动到距离起始位置四分之一的位置。图6(b)中的复合数据阵列的第二行体现了房间的所述感测状态。

在随后的时间实例中，人333沿路径301运动，直到到达房间的右下角。运动传感器发送如图4(a)和图4(b)所述的数据阵列。除了先前的说明性实施例之外，复合数据阵列包含来自滑动开关的值，其始终保持恒定0.25。

在穿过房间的替代运动模式中，人333沿着路径303从位置的左上角运动到右下角。然而，在该替代运动模式中，人333的行为不同，因为他们忽略了运动滑动开关的滑块。滑块在沿路径303运动的过程中保持在起始位置，这反映在图6(c)中的不同合成数据阵列2559中。

由于两个复合数据阵列不同，尽管人333沿着两个空间上不可区分的路径运动，推断引擎258可以创建不同的推断。在缺少滑动开关及其对复合数据阵列的贡献的情况下，无法做出不同的推断。在一些实施例中，滑动开关指示人333在房间300中驱动更长的工作会话的意图，而不是人333快速进入收集物品然后再次离开房间的意图。换句话说，附加滑动开关传感器可以使得能够作出图4(a)中的说明性实施例中的系统不能作出的推断。

在图7(a)所示的示例性实施例中，使用了与图4(a)相同的空间250中的运动传感器2531-2534、接合设备256的相同设置，并进行了上述说明。人333正在房间中穿行，并且根据路径和时间点，复合数据阵列255由接合设备创建。与图4(a)-(c)中的说明性实施例相同的约束和特性适用于该说明性实施例中的这些组件。

参见图7(c)，两个说明性实施例关于参考库260和由推断引擎258执行的多个逻辑命令和数值计算是不同的。

参考库260中的参考数据阵列2605可以表示为加权有向二部图。图7(c)中左侧2606上的每个节点对应于系统中的传感器。右侧2607上的每个节点对应于系统中的传感器。多个节点之间的连接2608对应于箭头方向上的节点之间的过渡，即从左侧到右侧。每个连接2608与一个值相关联。

对于系统中的第一传感器和第二传感器，第一传感器上的运动随后是第二传感器上的运动的确定性与对应于第一传感器的左侧2606上的节点与对应于第二传感器的右侧2607上的节点之间的连接2608的值有关。

推断引擎执行的逻辑命令包括参考数据阵列2605和包括过去传感器数据阵列的复合数据阵列255中连接的多个值的数值乘法2584。在一些实施例中，乘法仅包括添加到复合数据阵列的最新传感器数据阵列。逻辑命令的执行返回一个输出数据阵列2585。

在其他实施例中，参考数据阵列2605由附加节点和连接组成。附加节点和连接可以量化在第一幅度的第一传感器处的运动之后是在第二幅度的第二传感器处的运动的确定性。对于能够记录强弱运动的传感器，左侧和右侧的节点数都会加倍。

在其他实施例中，附加节点和连接可以量化第一传感器在第一时间点的运动和第二传感器在第二时间点的运动随后是第三传感器的运动的确定性。在这些实施例中，推断引擎可以区分在时间上与最近记录的传感器输出不同的附加运动模式。

存储在参考库中的数据阵列包含关于典型运动模式的信息，以及根据过去的运动模式预测未来运动模式的确定性。在一些实施例中，任何单个运动模式的确定性较低。在图7(a)中，传感器2531处的运动本身不能作为沿路径301或302的运动预测的基础。这两条路径都是可能的，在一些实施例中，这不足以让推断引擎进行预测。

当附加传感器数据阵列被发送到接合设备和推断引擎时，可以出现一个模式，该模式在与参考数据阵列相乘时返回一个数据阵列，该数据阵列在系统中的一个或多个传感器处以高确定性表示预测运动。推断引擎258随后可以对该人在不久的将来运动到哪里进行推断。

参考库260中的附加参考数据阵列可以暗示(否则将产生由推断引擎258的相同预测的两个或多个不同的运动模式)，而是由推断引擎对未来运动模式的不同预测的基础。在一些实施例中，可以根据全局状态数据阵列261的值对附加参考数据阵列进行索引。可以构造索引来区分周末和工作日，这样周末和工作日之间的参考数据阵列就不同了。该指数可用于区分正常情况和紧急情况，以便在紧急情况下预测不同的运动模式族及其关联。

接下来，提供规则引擎、其操作、输入和输出的多个非限制性说明性实施例。

再次参考图1，来自推断引擎258的输出可以被传送并用作系统中其他地方的输入，例如规则引擎270。推断引擎和规则引擎之间的耦合269可以由发射和接收2.4千兆赫兹电磁辐射波的天线组成，该电磁辐射波通过调制可以对数据阵列进行编码。耦合和数据阵列可以进一步实现为使用Wi-Fi协议传输复合传感器数据。可以使用其他指定的协议，如但不限于蓝牙^TM,线程(Thread),Zigbee,Z-Wave,LTE、4G、5G。可以考虑使用其他专有协议进行无线数据传输。

耦合269可以是有线的，其中电信号经由导电介质传输，例如印刷电路板(PCB)或光纤中的铜线或铜线。耦合也可以是无线的。通过调制方法，例如但不限于脉宽调制(PWM)，数据阵列262和263在推断引擎258和规则引擎之间通信。可以考虑用于有线数据传输的协议，例如但不限于以太网和通用串行总线(USB)。

耦合269可由诸如因特网路由器的辅助设备来介导。在这些实施例中，规则引擎270可以在物理上远离推断引擎258，例如在云中的服务器上。在这些实施例中，主设备通过具有典型协议和地址的因特网连接发送数据阵列。与上述无线和有线耦合方法不同，通过互联网传输数据阵列会增加该方法的开销，并可能导致额外的通信延迟。将规则引擎258放置在云中的优点是，相同的计算资源和逻辑命令以及数值计算可用于处理来自系统的多个不同安装的预测的部分行为和预测的部分未来行为。

规则引擎270可耦合到规则库271。规则库271可以包含将预测与一个或多个操作数据阵列272相关联的键值字典。操作数据阵列可以由唯一的电子设备标识符和一个或多个值组成，这些值可以称为数据有效载荷。规则引擎可以耦合274到一个或多个电子设备273，使得数据有效载荷可以由对应于唯一电子设备标识符的一个或多个电子设备273接收。

耦合274可包括发射和接收2.4千兆赫兹电磁辐射波的天线，其通过调制可对多个数据阵列进行编码。其他频率也是可能的。耦合和多个数据阵列可以被配置为使得Wi-Fi协议用于传输。可以使用其他协议，如但不限于蓝牙^TM,线程(Thread),Zigbee,Z-Wave,LTE、4G、5G。可以考虑使用其他专有协议进行无线数据传输。

耦合274可以是有线的，其中电信号经由导电介质传输，例如铜线或印刷电路板(PCB)或光纤中的铜迹线。通过调制，例如但不限于脉宽调制(PWM)，多个数据阵列272在规则引擎和一个电子设备或多个电子设备273之间通信。可以考虑用于有线数据传输的协议，例如但不限于以太网和通用串行总线(USB)。

耦合274可由诸如因特网路由器的辅助设备来介导。在这些实施例中，一个电子设备或多个电子设备273可以处于在物理上远离规则引擎，例如在超出典型无线通信范围的空间中。在这些实施例中，规则引擎经由互联网的连接发送多个数据阵列。与上述无线和有线耦合方法相比，通过互联网传输数据阵列会增加传输开销，因此可能会导致额外的通信延迟。远程规则引擎270的优点是，相同的计算资源、逻辑命令和数值计算可用于从系统的多个不同安装创建多个操作数据阵列272。

还可以考虑其他能够传输数据阵列的耦合方式，包括音频波或光波。

在一些实施例中，多个电子设备由多个LED灯组成。在这些实施例中，数据有效载荷可以由多个电流值组成，例如30毫安、60毫安、100毫安。在接收到数据有效载荷时，多个LED灯中的LED灯可以修改其电操作，从而改变驱动发光二极管的电流。LED灯的光通量可与驱动发光二极管的电流成比例。因此，在这些实施例中，灯的光输出在其接收和处理操作数据阵列之后改变。

在一些实施例中，多个电子设备由多个LED灯组成。在这些实施例中，数据有效载荷可以由表示光通量值的数据字段组成，例如400流明、600流明或1000流明。在接收到数据有效载荷时，多个LED灯中的LED灯可以处理数据有效载荷并修改其电操作，从而改变驱动发光二极管的电流，使得LED灯的光通量等于数据有效载荷的光通量值。这种类型的LED灯可称为可调光的LED灯。

光通量的变化可能会增加，这可以称为“使LED灯变暗”。光通量的变化可能会减小，这可以用来降低LED灯的亮度。光通量的变化可以减小到零，这可以用来关闭LED灯。光通量的变化可增加至LED灯的电子元件允许的最大光通量，可调用该最大光通量来打开LED灯。

在一些实施例中，LED灯的光输出是由三个不同的多个发光二极管组成的多个发光二极管的光输出的混合物，其中第一多个发光二极管主要发射红光，其中，第二多个发光二极管主要发射绿光，其中第三多个发光二极管主要发射蓝光。这种类型的LED灯可称为RGB灯。

在具有由RGB灯组成的一个或多个电子设备的实施例中，数据有效负载可由三个不同的电流值组成，例如10毫安、30毫安、50毫安。在接收到数据有效载荷时，RGB灯可以修改其电操作，使得第一多个发光二极管接收到等于第一电流值的电流，使得第二多个发光二极管接收到等于第二电流值的电流，使得第三多个发光二极管接收等于第三电流值的电流。

RGB灯的光学输出的变化可以被空间中的人感知对象为光颜色的变化。多个操作数据阵列可以由规则引擎创建，使得空间中只有少数RGB灯改变颜色，而其余RGB灯发射与之前相同的颜色。

在一些实施例中，LED灯的光输出是由四个不同的多个发光二极管组成的多个发光二极管的光输出的混合物，其中第一多个发光二极管主要发射红光，其中，第二多个发光二极管主要发射绿光，其中第三多个发光二极管主要发射蓝光，其中第四多个发光二极管主要发射白光。这种类型的LED灯可称为RGBW灯。

在具有由RGBW灯组成的一个或多个电子设备的实施例中，数据有效载荷可由四个不同的电流值组成，例如10毫安、20毫安、30毫安、50毫安。在接收到数据有效载荷时，RGBW灯可以修改其电操作，使得第一多个发光二极管接收到等于第一电流值的电流，使得第二多个发光二极管接收到等于第二电流值的电流，使得第三多个发光二极管接收等于第三电流值的电流，使得第四多个发光二极管接收等于第四电流值的电流。

具有由RGBW灯组成的电子设备的系统可通过驱动对环境进行与RGB灯相同的修改。此外，RGBW灯还可以创建比RGB灯具有更高显色指数的光学输出。因此，在某些应用中，RGBW灯是优选。

在一些实施例中，LED灯的光输出是由五个不同的多个发光二极管组成的多个发光二极管的光输出的混合，其中第一多个发光二极管主要发射红光，其中，第二多个发光二极管主要发射绿光，其中第三多个发光二极管主要发射蓝光，其中第四多个发光二极管主要发射暖白光(相关色温3500K或更低)，其中，第五多个发光二极管主要发射冷白光(相关色温5000K或更高)。这种类型的LED灯可称为RGBWC灯。

在具有由RGBWC灯组成的一个或多个电子设备的实施例中，数据有效载荷可由五个不同的电流值组成，例如10毫安、20毫安、30毫安、40毫安、50毫安。一旦接收到数据有效载荷，RGBWC灯可以修改其电操作，使得第一多个发光二极管接收到等于第一电流值的电流，使得第二多个发光二极管接收到等于第二电流值的电流，使得第三多个发光二极管接收等于第三电流值的电流，使得第四多个发光二极管接收等于第四电流值的电流，使得第五多个发光二极管接收等于第五电流值的电流。

具有由RGBWC灯组成的电子设备的系统可以通过驱动对环境进行与RGB灯和RGBW灯相同的修改。此外，RGBWC灯还可以创建比RGB灯或RGBW灯具有更高显色指数的光学输出。因此，在某些应用中，RGBW灯是优选。

对RGB灯、RGBW灯或RGBWC灯的电流的更改可以称为颜色调整。

在一些实施例中，多个电子设备由多个连接的光开关组成。在这些实施例中，数据有效载荷可以由指示各个电路的功率状态的多个布尔值组成。当接收到数据有效载荷时，多个光开关中的光开关可以修改其电操作，从而接通或断开电流。因此，在这些实施例中，连接电路的光输出在其接收和处理操作数据阵列之后改变。

在一些实施例中，多个电子设备由多个连接的调光器开关组成。在这些实施例中，数据有效载荷可以由多个百分比值组成，例如30％、60％、100％。在接收到数据有效载荷时，多个调光器开关中的调光器开关可以修改其电操作，从而改变连接到其电路的灯的调光方法。在一些实施例中，调光的方法可以是与白炽灯或LED灯兼容的三端双向晶闸管调光。在一些实施例中，调光的方法可以使百分比适应与百分比成比例的0到10V范围内的电压。该电压可用于控制各种光控制装置。因此，在这些实施例中，由调光器开关控制的灯的光输出在其接收和处理操作数据阵列之后改变。

在一些实施例中，多个电子设备可以由多个加热、通风、空调(HVAC)设备组成，例如散热器、通风口、空调、加湿器和除湿器。这些实施例中的数据有效载荷可包括温度值、气流值或相对湿度值，例如22摄氏度、400立方英尺/分钟、50％。在收到数据有效载荷后，HVAC设备会改变其内部操作。在一些实施例中，变化包括电流的增加，从而产生更多热量。在其他实施例中，变化包括电流的增加，使得一个或多个风扇旋转更快。在其他实施例中，变化包括窗口应打开的角度。在其他实施例中，变化包括制冷剂气体的流速。这些是HVAC设备内部操作的细节，创新系统可以通过目标温度、气流和湿度间接指定，而不是直接指定。

在一些实施例中，多个电子设备可由可控家用电器组成，例如咖啡机、慢速炊具、机器人真空吸尘器。在这些实施例中，数据有效载荷可以包括打开或驱动预编程例程的指令。因此，家用电器执行一些改变环境的功能，其中需要一些时间来完成该功能。

在一些实施例中，多个电子设备可包括用于家庭娱乐的设备，例如电视或扬声器系统。这些实施例中，数据有效载荷可以包括打开特定节目或音乐调谐的指令。

在一些实施例中，多个电子设备可以由能够进行复杂物理动作的运动机器人组成，例如提升或运动重物或易碎物体。在这些实施例中，数据有效载荷可以包括运动到空间内的特定位置的指令，所述位置由其与系统中的多个传感器的关系定义，并且在所述位置执行动作，例如协助人。

在一些实施例中，多个电子设备可以是能够将数据阵列发送到视听设备的设备，该视听设备能够在远离推断引擎为其创建预测的空间的位置处显示信息性消息或警告消息，例如智能手机或计算机屏幕。在这些实施例中，数据有效载荷可以是描述由推断引擎创建的预测的文本字符串，当特定视听设备接收到该预测时，该推断引擎可以通知人空间中的事件，该信息可以提示该人采取行动来改变空间的环境。太空中的设备可以是连接互联网的路由器。

可以考虑其他类型的电子设备。多个电子设备的关键特性是，它们可以由一个或多个数据阵列驱动，并且它们直接或间接地改变安装系统的一个或多个传感器的空间环境。

因此，如上所述，图1的控制系统及其操作可以基于空间中的行为来控制或调整所述空间中的环境。控制或调整可以是自动的。系统的输入可确保不会泄露空间中人的隐私敏感信息。多个传感器输出被视为一个单元，而不是多个单独的数据点，能够准确预测部分行为。

接下来提供协同工作的系统的所有组件(从传感器到致动器、物理电子学的一部分和硬件结构)的许多非限制性说明性实施例。

在系统及其操作的一个实施例中，系统由多个可调光的LED灯组成。在每个可调光的LED灯的外壳内，安装了运动传感器和天线。因此，每个可调光的LED灯能够检测局部运动，并且能够通过无线传输与相应的传感器数据阵列通信。

为每个LED灯定义了当前的亮度值。当前亮度是直接连接到每个可调光的LED灯内的电源设备硬件的一个信号并控制消耗的功率和最终发出的光量。在这种方法中，假设硬件的几乎瞬时动作根据当前的亮度值提供光量。

第二值被定义为所需的亮度。该值是每个可调光的LED灯可通过其天线接收的数据输入。每个可调光的LED灯的当前亮度控制顺序如下：

a、持续监控所需的亮度和当前亮度之间的差值。如果存在差值，则评估步骤b和c的互斥条件。

b、如果所需的亮度高于当前亮度，则指示可调光的LED灯增加亮度或变度。通过逐渐增加当前亮度，以第一速率一步一步地执行驱动。第一种情况是，房间里的人可以在相当短的时间内获得所需的照明，例如在三秒之内。

c、如果所需的亮度低于当前的亮度，则指示可调光的LED灯降低亮度或变暗。通过逐渐降低当前亮度，以秒速率一次一步第执行驱动。第二速率比第一速率慢，并且这样光线的减弱就不容易被察觉。例如，可以设置速率，使照明设备在30秒内变暗。

d、返回到步骤a。

调光方法如图8所示。多个可调光的LED灯及其此类操作可确保平滑的亮度转换。尽管运动模式不稳定，但在本实施例中，通过驱动多个LED灯对环境的改变是平滑的。

系统的这个实施例在操作期间执行如下逻辑命令：

a、当可调光的LED灯中的传感器检测到局部运动，并将其描述为强运动时，可调光的LED灯的所需的亮度设置为满。如上所述，此驱动使可调光的LED灯变暗。照明设备进入“锁定”状态。计时器设置为零并开始计数。

b、如果可调光的LED灯处于锁定状态，并且如果检测到位置运动(特征为弱或强)，则计时器将重置回零并继续向上计数。

c、如果计时器达到超时值，表明在相当长的一段时间内没有发生微弱或强烈的局部运动，则锁定状态将停用，并且所需的亮度设置为零。例如，超时时间为15分钟。

命令序列如图9所示。

在该实施例中，传感器、电子设备、推断引擎和规则引擎都包含在相同的硬件单元中。因此，数据阵列在逻辑命令执行之间快速传输。

在该实施例中，推断本质上相对简单。据推断，局部运动意味着人在可调光的LED灯附近，因此需要照明。据推断，局部运动的长期不存在意味着人不在可调光的LED灯附近，因此光通量可以调光，直到达到零。

在本实施例中，接合设备不执行任何功能，因为推断和驱动是针对每个可调光的LED灯本身进行的。

在另一说明性实施例中，该系统由多个可调光的LED灯组成。在每个可调光的LED灯的外壳内，安装了运动传感器和天线。因此，每个可调光的LED灯能够检测局部运动，并且能够通过无线传输与相应的传感器数据阵列通信。

在该实施例中，参考库存储加权有向二部图，如关于图7(a)-(c)所述。系统中可调光的LED灯的驱动确定如下：

a、当可调光的LED灯中的第一传感器检测到局部运动时，第一可调光的LED灯的所需的亮度设置为满。如上所述，此驱动使可调光的LED灯变亮。照明设备进入“锁定”状态。第一计时器设置为零并开始计数。

b、系统中的第二可调光的LED灯，其相关运动传感器未检测到任何局部运动，所需的亮度设置如下：从参考库检索加权有向二部图中的一对节点，第一传感器位于左侧以及第二传感器位于右侧。相关权重(如果非零)乘以一个系数。除非可调光的LED灯的当前亮度更高，否则该产品为所需的亮度。第二计时器设置为零并开始计数。

c、对系统中检测局部运动的所有传感器重复步骤a和b。

d、如果可调光的LED灯的第一计时器超过第一阈值，则LED灯开始变暗。如果可调光的LED灯的第二计时器超过第二阈值，则LED灯开始变暗。第一阈值可以大于第二阈值。

这些步骤如图10(a)和图10(b)所示。

在此说明性实施例中，推断引擎预测局部运动意味着人靠近并且需要照明。此外，在该说明性实施例中，推断引擎预测在参考库中的加权二部图中与第二传感器处于重加权关系的第一传感器处的局部运动，这意味着人可能在不久的将来靠近第二传感器，然后需要照明。

规则引擎将这些预测与不同的亮度相关联。第一传感器附近的当前运动导致完全驱动可调光的LED灯。第二传感器附近的预测未来运动导致部分驱动可调光的LED灯，该部分驱动与预测的置信度成比例。因此，可调光的LED灯在一条或多条可能路径之前点亮。

此外，推断引擎和规则引擎可以更快地纠正未实现的预测路径上的调整照明。第二可调光的LED灯被部分驱动并调光至低但非零的所需的亮度，但其相关运动传感器未检测到局部运动，迅速调光至零。

学习自动操作系统

前面部分通过示例性实施例描述的系统操作显示了行为如何导致环境的有用改变。

操作取决于推断引擎和规则引擎的逻辑命令和数值计算部分的执行，以及参考库和规则库中的数据阵列。

在一些实施例中，可以在系统组件的制造期间设置逻辑命令和库数据阵列，使得它们在系统的整个寿命期间适用于系统的所有特定安装。

在其他实施例中，逻辑命令和库数据阵列可以在由专业安装人在特定空间中安装系统期间进行设置，使得逻辑命令和库内容在系统的特定安装的整个生命周期内应用于系统的特定安装。

在其他实施例中，逻辑命令和库数据阵列可由系统的用户或系统的指定管理员在系统安装到特定空间后，通过为此目的设计的用户界面在第一时间点设置，使任何特定逻辑命令和库内容应用于系统的特定安装，直到在系统的特定安装寿命期间的第二时间点重置为止。

在一些实施例中，可以在使用特定安装的系统期间自动设置逻辑命令和库数据阵列。因此，可以在使用期间学习逻辑命令和库数据阵列，从而使逻辑命令和库数据阵列在符合操作目标的期间内适用于系统的特定安装，这是通过系统的使用方式间接确定的。因此，逻辑命令和库数据阵列无需人工配置，而是自动适应系统的特定安装和所述安装的使用。

在一些实施例中，可以通过方法的组合来设置逻辑命令和库数据阵列，使得推断引擎或规则引擎的执行可以涉及不同来源的多个逻辑命令和库数据阵列。在一些实施例中，逻辑命令和库数据阵列最初在制造或安装时设置，并且仅在从系统的特定安装的使用中学习到的逻辑命令和库内容被替换的使用持续时间之后设置。

学习全部或部分逻辑命令和库数据阵列的实施例包括可为多个电子设备的控制系统创建操作规则的系统。其中学习全部或部分逻辑命令和库数据阵列的实施例可以利用能够为多个电子设备的控制系统创建操作规则的方法。下面描述这些系统和方法的说明性实施例。

在图11(a)-(c)所示的示例性实施例中，房间600包含多个传感器6531-6536和多个电子设备6731-6732。多个传感器安装在室内的多个位置。多个传感器可以与作为室内人行为后果的感知对象进行交互。人类行为可以是运动，例如人633沿着房间中的路径运动。

在一些实施例中，多个传感器可以包括运动传感器。多个传感器中的运动传感器可以检测和表征局部运动。这意味着运动传感器不会检测到并表征超出运动传感器位置的传感器距离阈值的运动。传感器距离阈值的半径可以是2米、5米、20米。传感器距离阈值可以进一步受到传感器附近对象的限制，例如墙壁、家具和门。

运动传感器可采用被动红外(PIR)技术、多普勒雷达微波、多普勒雷达超声波、层析运动检测等运动传感器技术。可以考虑其他运动传感器技术。

在其他实施例中，多个传感器可包括低分辨率麦克风。麦克风可以与机械电波交互，机械电波可以感知对象语音、音乐或碰撞物体。在一定频率和振幅范围内的波会引起膜的振动，而膜的振动又会产生电信号。

在其他实施例中，多个传感器可包括环境光传感器。到达传感器探测器表面的房间中的光波与固态材料相互作用，其性质是只有在频率范围内的光照射到所述材料上时才传导电荷。

在其他实施例中，多个传感器可以包括开关。开关可以与人施加的力相互作用，可以通过对地板或座椅等支撑表面的重力拉动，也可以通过触摸、按压或扭转传感器部件。该开关可以是按键开关、旋转开关、滑动开关、拨动开关、翘板开关、钥匙锁定开关、组合开关。可以考虑其他开关技术。

多个传感器6531-6536和多个电子设备6731-6732耦合到控制系统的其他组件，以便它们可以发送和接收数据阵列。其他组件未在图10(a)中示出，但它们可以包括能够执行逻辑命令和数值计算的可编程集成电路，以及能够存储数据阵列的存储器。系统中可以有一个或多个集成电路。系统中可以有一个或多个存储器。

所述多个电子设备可包括多个LED灯、多个开门器、多个电力调节器、多个HVAC装置等，或其各种组合。可通过按下一个或多个按钮、使用触摸屏界面或通过语音命令手动设定多个电子设备。通过将一个或多个操作数据阵列从规则引擎传输到多个电子设备，可以自动实施多个电子设备。

一旦系统已经安装，控制系统就可以按照前面部分中所描述的操作，特别是关于图4中的说明性实施例。参考库和规则库可以包含多个参考数据阵列和规则。参考库和规则库可以包含多个基本参考数据阵列和规则，从而实现简单的自动化控制。参考库和规则库可以为空，并且系统操作中没有自动化控制。

另外，该系统还可以具有临时关联库660，其可以作为具有其关系字段的一组数据对象存储在数据存储库中。逻辑命令可以在系统的使用过程中在临时关联库中累积。在置信水平的条件下，临时关联库中存储的命令可以成为参考库和规则库的新内容的基础。

在图11(b)中，示出了在末端具有驱动事件的复合数据阵列6551。在说明性实施例中，驱动事件是电子设备6731的激活。复合数据阵列由多个传感器数据阵列组成。临时关联库660为空。

如前面部分中关于图1和图4所述，可以创建包括复合数据阵列的多个传感器数据阵列。即，多个传感器与沿路径601运动的人633生成的感知对象交互。多个传感器可以是运动传感器，用于检测和表征运动传感器附近的运动。运动传感器可以在一个精确阈值内全向，并且其信号的幅度随着与运动人的距离而均匀减小。该信号的分辨率有限，可以采用升序0、1和2的值。在其他实施例中，信号可以取上升序无、弱和强的值。可以考虑其他值和值的范围。

在某个时间点，该人手动激活电子设备6731。这可能涉及打开一个或多个LED灯。这可能需要打开一扇门，然后走进隔墙壁房间。可以考虑其他电子设备。

系统记录手动激活。系统还记录从手动激活电子设备之前的时间，由传感器数据阵列组成的复合数据阵列。复合数据阵列和驱动事件对存储在临时关联库中。该对被分配了一个置信水平6801。

置信水平可以是一个百分比，例如10％或100％。置信水平可以是介于0和1之间的分数，例如0.1或1.0。置信水平可以是描述性字符串，例如“弱”或“非常高”。

之后的某个时间点，一人正在房间里运动。如前所述，多个传感器与人的行为相互作用。在说明性实施例中，该人再次沿着路径601向特定电子设备6731运动。如前所述，人手动激活电子设备6731。系统记录手动激活。系统还记录从手动激活电子设备之前的时间，由传感器数据阵列组成的复合数据阵列。

临时关联库不是空的。将复合数据阵列和驱动事件对与包含相同驱动事件的任何存储对进行比较。在图11(c)中的说明性实施例中，选择复合数据阵列和驱动的第一对6553，而不选择复合数据阵列和驱动的第二对6554。

系统计算复合数据阵列6552和复合数据阵列6553之间的相似度，这量化了两个数据阵列的相似度。相似度是多个数值计算的结果

根据数学公式(称为度量)的指示，在各个数据阵列的值之间进行求值。

度量可以是，但不限于，欧几里德距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦相似性、莱文施泰因距离、达梅劳-莱文施泰因距离、雅罗距离、最长公共子序列距离、布雷-柯蒂斯距离、堪培拉距离、切比雪夫距离、马哈拉诺比斯距离。可以考虑其他距离度量，其将至少两个数据阵列之间的相似性量化为单个值。

如果相似度小于阈值，则认为数据阵列不同。也就是说，检测导致驱动事件的新行为，并对其进行表征。复合数据阵列和驱动事件对6552被添加到临时关联库中。这一对被分配了一个置信水平。置信水平可以是一个百分比，例如10％或100％。置信水平可以是介于0和1之间的分数，例如0.1或1.0。置信水平可以是描述性字符串，如“弱”或“潜在”。

如果相似度大于或等于阈值，则在实际应用的精度限制范围内，数据阵列被视为相似或相同。也就是说，驱动事件之前已观察到的行为已被再次检测并表征。这表明特定行为和驱动之间的关联性更强。

因此，对6553的指定置信水平可以通过因子或阶跃函数或其他类型的函数来修改。在一些实施例中，该因子是置信水平增加四分之一、三分之一或一半。在其他实施例中，阶跃函数将字符串值从“弱”修改为“中等”，或将“潜在”修改为“弱显著”。可以考虑其他转换。

在一些实施例中，对6552和6553的复合数据阵列被视为相似但不相同。阈值越大，两个复合数据阵列可能越不相同，但仍被视为相似。在这种情况下，不仅可以修改临时关联库中的置信水平，但也可以修改复合数据阵列中的置信水平。在一些实施例中，评估两个复合数据阵列中的值之间的插值。从插值中获得的复合数据阵列将替换临时关联库中的复合数据阵列。任何未来的相似度计算都可以包含插值的复合数据阵列。

在之后某个时间点，人又正在房间里走动。如前所述多个传感器与人的行为相互作用。在说明性实施例中，该人再次沿着路径601向特定电子设备6731运动。如前所述，人手动激活电子设备6731。系统记录手动激活。系统还记录从手动激活电子设备之前的时间由传感器数据阵列组成的复合数据阵列。

如前所述，临时关联库不是空的，重复上述步骤。然而，由于指定置信水平已经增加，因此增加的幅度可能比以前更大。对6553的指定置信水平可通过因子或阶跃函数或其他类型的函数来增加。在一些实施例中，该因子是置信水平增加四分之一、三分之一或一半。在其他实施例中，阶跃函数将字符串值从“中等”修改为“很高”，或将“弱显著”修改为“可推测”。可以考虑其他转换。

在一些实施例中，如果置信水平已充分增加，则来自临时关联库的内容可以是自动创建数据阵列或多个数据阵列以放入参考库以及数据阵列或多个数据阵列以放入规则库的基础。

在图11(a)-(c)中的说明性实施例中，可以将对6553的数据阵列存储或记录到参考库中。如前面部分所述，这意味着控制系统可以识别相关的运动模式并预测部分未来行为。这可以包括预测该人正在向电子设备6731运动。

可以使用对6553的驱动事件更新规则库。规则库中这个新键值项的键可以是对6553的复合数据阵列的预测部分未来行为。

通过对参考库和规则库的这两个更新，控制系统操作可以如下进行：人633开始沿着路径601运动。在路径上行走一段时间后，但在到达电子设备6731的位置之前，控制系统预测未来行为，并且规则引擎自动激活电子设备。系统已经从人在房间里的行为中学会了行为和规则。

在其他实施例中，在对参考库的更新之前，将数据阵列从临时关联库转换为压缩形式。压缩可能会导致复合数据阵列中的信息丢失，但是，如果丢失较小，数据阵列较小尺寸的优势可以使其成为首选方法。压缩可以通过将数据阵列投影到较低的维度或通过聚类来完成。

聚类或投影方法可以是但不限于主成分分析(PCA)、核PCA、广义判别分析、Sammon映射、k-均值聚类、亲和力传播、凝聚聚类、t-分布随机邻居嵌入。可以考虑其他聚类或投影方法。

该学习方法可以创建多个参考数据阵列和规则。在图11的说明性实施例中，人633也可以沿着另一路径602运动以到达另一电子设备6732。遵循如上所述的方法的步骤，当人沿着路径602行走以多次到达电子设备6732时，可充分降低触感程度。临时关联库的内容用于为参考库构造第二参考数据阵列，并为规则库构造第二规则。

该学习方法可以创建涉及同一电子设备的多个参考数据阵列和规则。在图11(a)的说明性实施例中，人633可以沿着另一路径603运动，以到达与路径602相同的电子设备6732。遵循如上所述的方法的步骤，当人沿着路径603行走以多次到达电子设备6732时，可充分降低触感程度。临时关联库的内容用于构建参考库的第三参考数据阵列和规则库的第三规则.

在一些实施例中，用于参考库和规则库的存储器具有有限的大小。因此，在该示例实施例中，只能存储一定数量的参考和规则。在说明性实施例中，路径602和603在到达电子设备6732之前不久在末端重叠。在一些实施例中，可以将第二和第三参考数据阵列合并到一个数据阵列中。合并的数据阵列仅考虑与两条路径的最后一部分相对应的传感器数据阵列。

通过对参考库和规则库的此更新，控制系统操作可以如下进行：人633开始沿路径603运动。电子设备6732未激活，因为参考库不包含足够相似的参考数据阵列。在路径上行走一段时间后，接近传感器6533和6536之间的区域，但在到达电子设备6731的位置之前，控制系统预测未来行为，以及规则引擎自动激活电子设备。系统已经从人在房间里的行为中学会了行为和规则。

如果人633开始沿路径602运动，则一旦人接近传感器6533和6536之间的区域，但在到达电子设备6731的位置之前，发生相同的驱动事件。这是使用相同的参考数据阵列和相同的规则来完成的，就像该人沿着路径603运动一样。因此，所需的内存会减少。

如果人633沿着与电子设备6731的驱动相关联的路径601可靠地运动，但是由于人忘记了什么，人每十次就会转过身一次，那么控制系统可以创建在理想操作下不应该发生的驱动。学习方法可以注意到这一点，并削弱推断预测的置信水平。

如果人改变行为，并且沿着路径601的运动完全停止以与电子设备6731的驱动相关联，则推断预测中的置信水平将进一步降低。在某个点上，置信水平低于阈值，规则引擎可以停止将任何激活与预测关联起来。预测已经过时，并且可以删除。

所述学习方法可被配置为平衡移除预测行为和驱动之间的关联。仅在置信度非常低的情况下进行移除，可能会导致执行许多驱动，尽管理想情况下不应执行。如果置信度仅略低于可能的最高值，则删除可能导致控制系统放弃或忽略有效预测。控制系统的敏感性和特异性可以在预测和驱动不再相关的条件下进行权衡。

在其他实施例中，可以完成图7的加权有向二部图中的权重的自动学习。如关于图7所述，权重确定部分未来行为的预测，该部分未来行为可用于根据人之前的运动方式预测人将在空间中下一步运动的位置。

在说明性实施例中，传感器作为检测弱和强局部运动的运动传感器。

对于系统中的第一传感器，执行以下步骤：

a、如果在设定的“冷却”时间段(例如5分钟)内没有强弱运动，则系统会设置一个标志。此标志作为学习的激活，防止频繁和重复的运动事件导致虚假学习。

b、如果在第一传感器以外的第二传感器上有运动，并且设置了标志，则系统可以驱动倒计时计时器(持续时间为20秒)。

c、如果倒计时计时器达到零，则系统清除标志并减少与第一传感器和第二传感器对相关的重量。系统返回到步骤(a)。

d、如果第一传感器感测到本地强运动，并且设置了标志，则系统配置为清除标志，将倒计时计时器设置为零，并增加与第一传感器和第二传感器对相关的重量。系统状态返回到步骤(a)。

对系统中的所有传感器重复这些步骤。

在多个训练迭代之后，加权有向二部图的多个权重收敛于概率，该概率指示系统中第一传感器处的运动之后是系统中第二传感器处的运动的频率。

图12(a)-(c)显示了一个示例性实施例，其中显示了同时包含LED和运动传感器的灯泡。在图12(b)中，灯光1附近的弱运动紧接着灯光3附近的强运动，而不是灯光2。

所学习的多个权重可以存储在临时库中。如果在第一传感器处记录的运动次数超过采样阈值，则可认为对涉及第一传感器的所有权重进行了充分采样。加权有向二部图的相应部分从临时库转移到参考库。因此，如关于图7所述第一传感器处的运动可导致预测的未来行为。

在一些实施例中，采样阈值为1。在这些实施例中，控制系统在参考库中快速配备加权有向二部图，并且可以在安装后不久开始进行预测。然而，低阈值意味着权重不确定，且预测的可信度较低。

在一些实施例中，采样阈值为1000。在这些实施例中，控制系统仅在很久之后配备有参考库中的加权有向二部图。因此，系统可能必须依靠手动操作或安装过程中创建的设置。然而，一旦超过阈值，推断引擎的预测就具有更高的可信度。

在一些实施例中，采样阈值被校准为向控制系统提供参考库中学习的加权有向二部图的值，但前提是对未来部分行为的错误预测不比空间中的人受到负面影响更差。

学习方法可以继续按照所述执行，并更新临时库中的加权有向二部图。参考库定期更新为临时库的内容，以使行为的更改反映在作为控制系统操作一部分的参考库中。

在一些实施例中，临时库可以与参考库和规则库共享相同的内存。多个数据阵列存储在同一易失性计算机存储器或非易失性计算机存储器上，例如但不限于动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、闪存、浮栅器件、氮化物只读存储器。不同的数据阵列通过存储它们的唯一内存地址进行区分。

在系统及其操作的一个实施例中，系统由多个可调光的LED灯组成。在每个可调光的LED灯的外壳内，安装了运动传感器和天线。此外，在每个可调光的LED灯的外壳内存在中央处理器和存储器，参见图13，关于说明性实施例。因此，每个可调光的LED灯能够检测局部运动，能够通过无线传输与相应的传感器数据阵列通信，并且能够执行推断引擎、规则引擎以及逻辑命令和数值计算以更新参考库和规则库，和临时关联库。

在这些实施例中，不同的库使用相同的存储器，并且使用相同的计算机处理器执行不同的引擎。由于必须通过无线耦合或通过依赖于多个中间设备的耦合传输和接收的数据阵列很少(如果有的话)，因此每个LED灯能够以很小的延迟响应行为。

在一些实施例中，带有运动传感器、存储器和处理器的LED灯的外壳为标准灯泡的形状，例如A19灯泡、PAR30、PAR38、MR16定向灯或T8、T12、T5灯管。在一些实施例中，带有运动传感器、存储器和处理器的LED灯的外壳具有明显平坦的形状因子，并且呈多边形，例如等边三角形、正方形或六边形，见图14和图15。可以考虑由多个传感器、存储器和处理单元组成的LED灯的其他结构。

便携式遥感系统

在一些实施例中，便携式遥感器适合于自动识别附近设备，以便应由远程开关控制。例如，人可以走进房间，在桌上或粘在墙上的遥控器上驱动(例如，按下按钮)，并在附近(仅在附近)打开电子设备(例如，灯)，所有这些都不需要手动指定通过笨重的智能手机Uls与遥控器关联的灯，以及当然不用在墙上和天花板上安装电线。替代方法的一个挑战是，通常需要手动识别电子设备并将其输入控制机制(例如，人必须将特定灯光设置为卧室、走廊)。此过程可能耗时且效率低下，并且更容易出错。

在本文的一些实施例中描述了一种改进的方法，其中便携式遥感器可以调用电子设备的预编程驱动序列。预编程驱动序列与嵌入在远程便携式设备内或以其他方式物理耦合到远程便携式设备的传感器结合使用，使得当感测到特定驱动时，仅那些电子设备被耦合以与远程便携式设备进行控制，或者，在另一实施例中，存储空间关系以在存储的数据阵列中跟踪。

在迄今为止所描述的创新控制系统及其学习的实施例中，传感器之间、电子设备之间以及传感器与电子设备之间的空间关系未在数据阵列中明确表示。行为的空间质量隐含在复合数据阵列中，以及它如何沿时间轴/维度排序，以及在哪个驱动之前的哪个运动模式。对于许多应用来说，这就足够了。

然而，在一些应用中，能够在多个逻辑命令中包括涉及一个或多个传感器与一个或多个电子设备之间的空间关系的逻辑命令是有用的。

如图16所示，包含四个电子设备701-704和两个传感器711-712的空间790。多个传感器可以检测附近的电子设备是否被驱动。该空间包含墙壁791，使得传感器712无法检测到电子设备701和702的驱动，并且传感器711无法检测到电子设备703和704的驱动。

传感器和电子设备至少连接到中央控制器721，中央控制器721可以向电子设备发送数据阵列，并且可以从传感器接收数据阵列。

中央控制器可以执行以下逻辑命令。数据阵列被发送到电子设备701，指示其被驱动一个时间间隔，例如一毫秒、一秒或一分钟。驱动由传感器711检测，传感器711作为传感器数据阵列传输至中央控制器。中央控制器将电子设备701和传感器711之间的关联存储在存储器中。

接下来，中央控制器向电子设备702发送数据阵列，指示其在一个时间间隔内被激活。由传感器711检测驱动，该驱动作为传感器数据阵列传输至中央控制器。中央控制器存储电子设备702和传感器711之间的关联。

接下来，中央控制器向电子设备703发送数据阵列，指示其在一个时间间隔内被激活。由传感器712检测驱动，该驱动作为传感器数据阵列传输至中央控制器。中央控制器存储电子设备703和传感器712之间的关联。

接下来，中央控制器向电子设备704发送数据阵列，指示其在一个时间间隔内被激活。由传感器712检测驱动，该驱动作为传感器数据阵列传输至中央控制器。中央控制器存储电子设备704和传感器712之间的关联。

在此阶段，中央控制器存储数据阵列722，其表示空间中传感器和电子设备之间的所有关系。从数据阵列722，电子设备的自然分组如下，使得电子设备701和702可以包括电子设备组705。从数据阵列722，电子设备的自然分组如下，使得电子设备703和704可以包括电子设备组706。

因为传感器在其附近检测到驱动，所以组包含空间信息，使得电子设备701和702彼此靠近，并且使得电子设备703和704彼此靠近。传感器和电子设备之间的空间关系也可以从中央控制器721存储的数据阵列722获得。

对电子设备和传感器进行分组有助于降低控制任务的复杂性。如果第一电子设备和第二电子设备在同一组中，则可以将两个驱动事件合并为一个驱动事件，而不是将第一电子设备的驱动视为与第二电子设备的驱动不同的驱动事件。因此，控制任务可能需要控制数量减少的设备组，而不是单个电子设备。

在一些实施例中，设备组由多个LED灯组成。作为一个组，多个LED灯可以同时打开、关闭、调亮、调暗和调色。在这些实施例中，规则引擎可以向组中的所有LED灯发送操作数据阵列。

在一些实施例中，设备组由多个HVAC设备组成。作为一组，可以调整多个HVAC装置以增加通风流速、增加电流、增加制冷剂气体的流量或反之减少。在这些实施例中，规则引擎可以向组中的所有HVAC设备发送操作数据阵列。

在一些实施例中，设备组由两个或多个不同类型的设备组成，但它们仍然可以协同操作。

尽管包括多个设备组的每个设备可以由硬件和软件组成，使得其可以作为单个单元操作，但是分组可以降低规则库中规则的复杂性。在一些实施例中，不可能存在与环境变化最佳关联的行为，该环境变化涉及对电子设备组中的多个设备中的单个设备的控制。在这些实施例中，电子设备组中的多个设备的协调控制对空间中的人更有用。

在一些实施例中，设备组是相对于便携式遥感器729动态定义的，见图17。便携式遥感器不是安装在固定位置，而是可以由房间内的人733在房间之间运动。

在图17中的说明性实施例中，便携式遥感器与电子设备701和702位于同一房间中，然而，可以将其运动到与电子设备703和704位于同一房间中。

可初始化便携式遥感器以生成数据阵列723。

系统的致动器701-704部分首先按照预先编程的顺序执行。例如，他们可以按照致动器701第一、致动器702第二、致动器703第三、致动器704第四的顺序快速打开和关闭。(2)传感器718在所述序列感应期间用于其感知对象，该感知对象是致动器701-704的输出。(3)传感器718的感测信号与已知的预编程顺序对齐。如果在预编程序列激活致动器701时感测到信号，则推断致动器718接近致动器701。相反，如果未感测到信号(或感测到低于强度阈值)，则在预编程序列激活致动器703时的时间，则推断传感器718不接近致动器703。(4)这些推断出的传感器718和致动器701-704之间的空间关系存储在数据阵列723中。

便携式遥感器729可包括至少第一类的传感器719和第二类的传感器718。第一类传感器719可通过安装在空间和部分控制系统中的一个或多个电子设备701-704来检测和表征驱动事件的影响。第一传感器719与一个或多个电子设备701-704的接近度可以是传感器完成的特征化的一部分。在图17的实施例中，这意味着检测到701或702的驱动，而未检测到703或704的驱动。

中央控制器可以执行以下逻辑命令。数据阵列被发送到电子设备701，指示其被驱动一个时间间隔，例如一毫秒、一秒或一分钟。由传感器719检测驱动，该驱动作为传感器数据阵列传输至中央控制器。中央控制器将电子设备701和传感器719之间的关联存储在存储器中。

完成一系列此类驱动，每次驱动仅在一个时间间隔内进行。因此，多个传感器数据阵列的对齐和驱动序列可以将每个电子设备分类为传感器719的附近的成员，也就是空间关系。

在此阶段，中央控制器721存储表示传感器719和安装在空间中的电子设备701-704的空间关系的数据阵列723。根据数据阵列，自然分组跟随在便携式遥感器729附近的电子设备。

在说明性实施例中，作为便携式遥感器的一部分的另一传感器718与感知对象交互。感知对象可以由空间中的人733的行为引起。该事件可编码为数据阵列，可传输至中央控制器。便携式遥感器的两个传感器通过便携式遥感器的设计在空间上是紧密的。存储的数据阵列723可供中央控制器使用。

因此，控制系统可以从三段论的执行中推断出该人的行为发生在特定多个电子设备附近。在说明性实施例中，三段论可以是：(命题1)从事接近传感器718的行为的人733，(命题2)传感器718接近传感器719，(命题3)传感器719接近电子设备701和702，因此，从事接近电子设备701和702的行为的人733。可以考虑其他三段论或逻辑命令。

因此，推断引擎执行逻辑命令可以创建预测的部分行为。

在特定示例中，当致动器701-704是照明时，传感器718是环境光传感器。但是，为了使该方法能够正常工作，致动器701-704的驱动必须导致环境的快速变化。光是一个很好的信号，而热不是，因为它扩散缓慢。

规则引擎又可以将电子设备701和702附近的特定位置处的预测部分行为与规则相关联，以驱动电子设备701和702，而不是电子设备703或704。因此，控制系统将房间内空间环境中的行为与驱动事件以及环境变化相关联。便携式遥感器及其创建的数据阵列723向推断引擎提供空间环境的信息。

因此，在该示例中，(1)人733在房间中参与某个动作。例如，运动或按下按钮。(2)该动作由传感器719感测，传感器719是放置在房间内的便携式设备的一部分。例如，传感器719可以是运动传感器或按钮。(3)已知的传感器719事先靠近传感器718。先验关系可以是便携式设备制造的结果，并且在组装后不受更改。(4)传感器718与房间701-704中的多个致动器呈空间关系，如存储数据阵列723中所述。例如空间关系可以是二元的“接近'”/“不接近”。(5)因此，当人733在房间中从事某些动作时，考虑到空间关系，可以激活致动器的子集。例如，按下便携式设备上的按钮的人仅打开靠近便携式设备的灯，在说明性实施例中，便携式设备是701和702，而不是703和704。

在一些实施例中，参见图18，中央控制器721包含在便携式遥感器728的外壳内。控制系统的操作如关于图17所述进行。中央控制器可以通过导线或导电迹线而不是通过无线连接与便携式遥感器的传感器进行数据阵列通信。

在一些实施例中，中央控制器721包含在便携式遥感器728的外壳内，并且便携式遥感器物理地连接到人733的身体。因此，人可以佩戴便携式遥感器。

在一些实施例中，中央控制器以固定间隔(例如每1分钟、每10分钟、每1小时)更新表示传感器719和安装在空间701-704中的电子设备的关系的数据阵列723。

在一些实施例中，如果人733按下按钮，则中央控制器更新表示传感器719和安装在空间中的电子设701-704备的关联的数据阵列723。按钮可以将外壳的一部分连接到遥控器。

在一些实施例中，如果第三类传感器检测到便携式遥感器正在运动，则中央控制器更新表示传感器719和安装在空间中的电子设备701-704的关系的数据阵列723。第三类传感器可以是加速计或陀螺仪，可以检测和表征运动或加速度。

在一些实施例中，可以检测和表征电子设备701-704的驱动事件的传感器719可以是环境光传感器，并且电子设备701-704可以是LED灯。到达传感器探测器表面的电子设备发出的光波与固态材料相互作用，其性质是，只有在一定频率范围内的光照射到所述材料上时，才传导电荷。传导电荷产生电流，它可以体现为传感器数据阵列。由于光传播速度快，而且只需要光与固态材料进行短暂的相互作用，因此控制系统可以快速确定便携式遥感器的空间环境。空间环境确定的持续时间可以是1毫秒、100毫秒、1秒或10秒。

在一些实施例中，可以检测和表征电子设备701-704的驱动事件的传感器719可以是调谐以检测和表征设定频率的电磁波的天线。频率可以是2.4千兆赫兹。频率可以是5千兆赫。其他频率也是可能的。由于电磁波的强度随着运动距离的增加而减小，因此检测到的电磁波的强度可用于表征传感器和多个电子设备之间的空间距离。

在一些实施例中，可以检测和表征人的行为的传感器718可以是与人施加的力相互作用的开关。开关可以与人施加的力相互作用，可以通过对地板或座椅等支撑表面的重力拉动，也可以通过触摸、按压或扭转传感器部件。该开关可以是按键开关、旋转开关、滑动开关、拨动开关、翘板开关、钥匙锁定开关、组合开关。该开关可以是触摸屏的一部分。可以考虑其他开关技术。

在一些实施例中，可以检测和表征人的行为的传感器718可以是麦克风，其与行为(例如说话、拍手、折断手指和在硬木地板上行走)产生的机械空气波进行交互。如果是口头语言，传感器可以特定于句子，如“打开灯”，“将灯设置为日落模式”，“将温度降低几度”。

在一些实施例中，可以检测和表征人的行为的传感器718可以是与人的手势或行走的可变运动交互的运动传感器。

在一些实施例中，便携式遥感器是智能手机。作为智能手机一部分的传感器可以进行编程，以执行上述检测和特征描述。在其他实施例中，便携式遥感器是可穿戴设备，例如智能手表、智能腕带、智能眼镜、智能纺织品或与人可以佩戴的物体集成的其他设备或材料，以及可由至少一个传感器和可编程集成电路组成以执行逻辑命令和数值计算。

控制系统可由附加电子设备组成，其可与其他电子设备处于已知的空间关系，见图19(a)-(c)。如在先前的实施例中，便携式遥感器的传感器719可以检测和表征多个电子设备701-704的驱动事件。该系统还包括第二多个电子设备741-744。第一多个电子设备可以与第二多个电子设备处于已知的空间关系中。在图19中的说明性实施例中，该关系是：电子设备701接近电子设备741；电子设备702接近电子设备742，电子设备703接近电子设备743，电子设备704接近电子设备744。在一些实施例中，两种类型的电子设备包含在相同的外壳内。

这些实施例中的逻辑命令的执行可以像先前的实施例一样开始，以便确定便携式遥感器的空间环境。第一类传感器719可通过安装在空间和部分控制系统中的一个或多个电子设备701-704来检测和表征驱动事件的影响。第一传感器719与一个或多个电子设备701-704的接近度可以是传感器完成的特征化的一部分。在图19(a)-(c)中的实施例中，这意味着检测到电子设备701或702的驱动，而未检测到电子设备703或704的驱动。

在此阶段，中央控制器721存储表示传感器719和安装在空间中的电子设备701-704的关系的数据阵列723。从数据阵列中，遵循在便携式遥感器729附近的电子设备的自然分组。

在说明性实施例中，作为便携式遥感器的一部分的另一传感器718与感知对象交互。感知对象可以由空间中的人733的行为引起。该事件可编码为数据阵列，可传输至中央控制器。便携式遥感器的两个传感器通过便携式遥感器的设计在空间上是紧密的。存储的数据阵列723可供中央控制器使用。

因此，控制系统可以从三段论的执行中推断人的行为发生在特定多个电子设备附近。在说明性实施例中，三段论可以是：(命题1)从事接近传感器718的行为的人733，(命题2)传感器718接近传感器719，(命题3)传感器719接近电子设备701和702，(命题4)电子设备701和702接近电子设备741和742，因此，人733分别从事接近电子设备741和742的行为。可以考虑其他三段论或逻辑命令。

因此，推断引擎执行逻辑命令可以创建预测的部分行为。

规则引擎又可以将电子设备741和742附近的特定位置处的预测部分行为与规则相关联，以驱动电子设备741和742，而不是电子设备743或744。因此，控制系统将房间内空间环境中的行为与驱动事件以及环境变化相关联。便携式遥感器及其创建的数据阵列723向推断引擎提供空间环境的信息。

图19的说明性实施例中的两种类型的电子设备和两种类型的传感器可以在控制系统操作中执行不同的功能。传感器719和电子设备701-704可以执行空间环境的学习功能。因此，便携式遥感器可以被表征为处于相对于多个空间环境电子设备的相对位置。

传感器718和电子设备741-744可通过驱动将行为与环境变化相关联。该功能与传感器718和719之间的已知空间关系以及电子设备701-704和741-744之间的已知空间关系的组合、行为的空间环境和驱动的位置可以是关联的一部分。换句话说，行为可以在空间中具有位置，并且对所述行为的响应可以在空间上受到限制，其中空间限制可以由便携式遥感器动态地确定。

可以优选地，可以执行空间环境学习功能的多个传感器和多个电子设备依赖于具有有限范围并且可以区别于空间中的其他活动的信号的快速传输。

优选信号可以是从电子设备发送并由光传感器检测的光波。光波运动很快，并且随着与光源和光传感器的距离增加，强度降低。光波还可以脉冲。

便携式遥感器的示例如图20所示。遥感器由一个按钮组成，该按钮可感应符号“+”上的力、符号“-”的力和新月形符号上的力。可以创建传感器数据阵列以反映按钮的按下方式。遥感器还包括位于图20顶部半球形外壳内的传感器，其可感测光。因此，图20中的便携式遥感器可用于通过如关于图18所述的操作本地控制便携式遥感器的照明。

另一优选信号可以是从电子设备发送并由接收天线检测的电磁波，例如无线电波。电磁波运动很快，并且随着与发送电子设备和接收天线的距离增加，强度降低。此外，电磁波还可以脉冲。

对于用于空间环境学习的电子设备来说，一个不太合适的信号是来自加热散热器的热扩散，并由温度传感器(温度计)检测。热量扩散缓慢，定向气流引起的对流会使热源和温度计之间的空间关系变得模糊。

Claims (98)

1.一种用于在一个位置上自动操作多个电子设备的方法，

其中，所述多个电子设备耦合到第一通信网络，使得可发送和接收数据阵列，并且其中电子设备的操作由操作数据阵列改变或设置，

其中，空间中的多个传感器耦合到第二通信网络，使得可发送和接收数据阵列，并且其中传感器的传感器信号表示为传感器数据阵列，

其中，参考库存储多个参考数据阵列，

所述方法包括以下步骤：

构造在时间间隔内通过所述第二通信网络从所述多个传感器接收的多个传感器数据阵列的复合数据阵列，

评估所述复合数据阵列与所述参考库中的多个参考数据阵列的多个相似度，

预测一个未来传感器数据阵列或多个未来传感器数据阵列约等于一个参考数据阵列或多个参考数据阵列，在所评估的多个相似度中具有最高相似度，除非缺少相似度大于第一阈值的参考数据阵列，

将预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列与所述多个电子设备的第一致动相关联，以及

根据所述第一致动，通过所述第一通信网络将多个操作数据阵列发送给所述多个电子设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过比较所述复合数据阵列的第一部分序列和所述参考数据阵列的第二部分序列来评估所述复合数据阵列与所述参考库中的所述多个参考数据阵列的多个相似度，其中，第一部分序列和第二部分序列局部比对。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过比较来自所述复合数据阵列的第一压缩数据阵列和所述参考库中的压缩参考数据阵列来评估所述复合数据阵列与所述参考库中的所述多个参考数据阵列的多个相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，将预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列相关联的步骤包括以下步骤：从规则库读取键值字典，并检索预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列是键值字典的键的值或多个值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个LED灯组成，所述操作数据阵列由一个或多个电压或电流值组成。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述多个LED灯是颜色可调的，并且所述操作数据阵列由一个或多个用于包含所述颜色可调的LED灯的清晰彩色发光二极管的电流值组成。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器由多个运动传感器组成，并且所述传感器数据阵列由一人或多人在所述多个运动传感器的距离内进行的一个或多个运动特征值组成。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个值由与一人或多人到多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，并且所述离散水平表示所述一人或所述多人与所述多个传感器之间的多个极角范围。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个光开关组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个布尔值组成。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个调光器开关组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个百分比值组成。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器由多个环境光传感器组成，并且所述传感器数据阵列由在所述位置中存在的一个或多个环境光特征值组成。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器中的传感器为低分辨率传感器，无法解析所述位置中的一人或多人的人身份信息。

14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述时间间隔为当前时刻之前10秒，或其中所述时间间隔为当前时刻之前1小时。

15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备由HVAC设备组成，所述操作数据阵列由一个或多个室内气候变量组成，例如温度、湿度、空气循环。

16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备由互联网连接的设备组成，所述互联网连接的设备可向远离所述空间的设备发送信息消息或警告消息。

17.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个传感器由多个开关组成，并且所述传感器数据阵列由对应于所述多个开关的设置方式的一个或多个值组成。

18.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电子设备和所述多个传感器位于多个共用的外壳内，使得每个外壳包含至少一个电子设备和至少一个传感器。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述共享外壳及其内部组件包括照明灯。

20.根据权利要求1所述的方法，其中，所述位置是办公室或住宅中的单个房间，或其中所述位置是办公室或住宅中多个相连的房间。

21.一种用于在一个位置自动操作多个电子设备的控制系统，该系统包括：

能够执行逻辑命令和数值计算的至少一个可编程集成电路，

能够存储多个数据阵列的至少一个存储器，

所述位置中的多个传感器，其与由所述位置中的至少一人的多个行为诱发的感知对象交互，

通过其发送和接收数据阵列的第一通信网络，其耦合到所述位置中的多个电子设备和所述系统的至少一个其他组件，

通过其发送和接收数据阵列的第二通信网络，其耦合到所述位置中的多个传感器和所述系统的至少一个其他组件，

利用所述可编程集成电路自动操作所述位置中的多个电子设备，以：

构造在时间间隔内通过所述第二通信网络从所述多个传感器接收的多个数据阵列的复合数据阵列，

评估所述复合数据阵列与所述存储器中的多个参考数据阵列的多个相似度，

预测一个未来传感器数据阵列或多个未来传感器数据阵列约等于一个参考数据阵列或多个参考数据阵列，在所评估的多个相似度中具有最高相似度，除非缺少相似度大于第一阈值的参考数据阵列，

将预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列与所述多个电子设备的第一致动相关联，以及

根据所述第一致动，通过所述第一通信网络将多个操作数据阵列发送给所述多个电子设备。

22.根据权利要求21所述的控制系统，其中，通过比较所述复合数据阵列的第一部分序列和所述参考数据阵列的第二部分序列来评估存储在存储器中的所述复合数据阵列与所述参考库中的所述多个参考数据阵列的多个相似度，其中，第一部分序列和第二部分序列局部比对。

23.根据权利要求21所述的控制系统，其中，通过比较来自所述复合数据阵列的第一压缩数据阵列和所述参考库中的压缩参考数据阵列来评估存储在存储器中的所述复合数据阵列与所述参考库中的所述多个参考数据阵列的多个相似度。

24.根据权利要求21所述的控制系统，其中，由于缺少与所述复合数据阵列的相似度大于所述第一阈值的参考数据阵列，所述多个电子设备的操作保持不变。

25.根据权利要求21所述的控制系统，其中，关联预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列的步骤包括以下步骤：从存储器中读取键值字典，并且检索预测的未来传感器数据阵列或预测的多个未来传感器数据阵列是键值字典的键的值或多个值。

26.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由多个LED灯组成，并且通过所述第一通信网络传输的所述多个数据阵列由一个或多个电流值组成。

27.根据权利要求26所述的控制系统，其中，所述多个LED灯是颜色可调的，并且通过所述第一通信网络传输的所述多个数据阵列由一个或多个用于包含所述颜色可调的LED灯的清晰彩色发光二极管的电流值组成。

28.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个传感器由多个运动传感器组成，并且通过所述第二通信网络接收的所述多个数据阵列由一人或多人在所述多个运动传感器的距离内进行的一个或多个运动特征值组成。

29.根据权利要求28所述的控制系统，其中，所述感知对象由多普勒频移电磁波组成。

30.根据权利要求28所述的控制系统，其中，所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，或者，其中所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，并且所述离散水平表示所述一人或所述多人与所述多个传感器之间的多个极角范围。

31.根据权利要求21所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个光开关组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个布尔值组成。

32.根据权利要求21所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个调光器开关组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个百分比值组成。

33.根据权利要求21所述的方法，其中，所述多个传感器由多个环境光传感器组成，并且所述传感器数据阵列由所述位置中存在的一个或多个环境光特征值组成，或者，其中所述多个传感器由多个低分辨率运动传感器组成，所述传感器数据阵列由所述位置中存在的一个或多个运动特征值组成。

34.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述时间间隔为当前时刻之前10秒，或者所述时间间隔为当前时刻之前1小时。

35.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由HVAC设备组成，所述操作数据阵列由一个或多个室内气候变量组成，例如温度、湿度、空气循环。

36.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由互联网连接的设备组成，所述互联网连接的设备可向远离所述位置的设备发送信息消息或警告消息。

37.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个传感器由多个开关组成，并且所述传感器数据阵列由对应于多个开关的设置方式的一个或多个值组成。

38.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述多个电子设备和所述多个传感器位于多个共享外壳内，使得每个外壳包含至少一个电子设备和至少一个传感器。

39.根据权利要求38所述的控制系统，其中，所述共享外壳及其内部组件包括照明灯。

40.根据权利要求21所述的控制系统，其中，所述位置是办公室或住宅中的单个房间，或者所述位置是办公室或住宅中多个相连的房间。

41.一种用于创建控制系统的操作命令的方法，所述控制系统用于在一个位置自动操作多个电子设备，

其中，所述多个电子设备耦合到第一通信网络，使得可发送和接收数据阵列，并且电子设备的操作状态可表示为操作数据阵列，

其中，所述位置中的多个传感器耦合到第二通信网络，使得可发送和接收数据阵列，并且传感器的传感器信号可表示为传感器数据阵列，

其中，参考库和规则库包括所述控制系统，

该方法包括以下步骤：

构造在时间间隔内通过所述第二通信网络从所述多个传感器接收的多个传感器数据阵列的复合数据阵列，

确定所述复合数据阵列在一个电子设备或多个电子设备的致动之前的置信水平，其中致动改变通过所述第一通信网络接收的操作状态和操作数据阵列，

如果所述置信水平超过置信阈值，

从所述复合数据阵列生成参考数据阵列，并且生成将所述参考数据阵列与所述致动关联的规则，

使用所述参考数据阵列更新所述控制系统的所述参考库，并且使用所述规则更新所述控制系统的规则库。

42.根据权利要求41所述的方法，其中，所述置信水平由第一数值和第二数值确定，所述第一数值通过观察所述复合数据阵列在致动之前的次数获得，所述第二数值通过观察所述复合数据阵列不在致动之前的次数获得，并且从所述第一数值和所述第二数值的差值评估所述置信水平，使得所述第一数值的增量导致大于或等于增量之前的置信水平。

43.根据权利要求42所述的方法，其中，所述差值是所述第一数值和所述第二数值之间的相对差值，所述第一数值至少超过置信阈值。

44.根据权利要求41所述的方法，该方法还包括：如果置信水平低于置信阈值，从所述控制系统的参考库中移除所述参考数据阵列，以及从所述控制系统的规则库中移除所述规则。

45.根据权利要求41所述的方法，其中，从所述复合数据阵列创建所述参考数据阵列包括复制所述复合数据阵列。

46.根据权利要求41所述的方法，其中，从所述复合数据阵列创建所述参考数据阵列包括压缩所述复合数据阵列。

47.根据权利要求41所述的方法，其中，更新所述参考库包括以下步骤：仅当所述参考库中未存储近似相等的参考数据阵列时，才将所述参考数据阵列存储在所述参考库中。

48.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个LED灯组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个电流值组成。

49.根据权利要求48所述的方法，其中，所述多个LED灯是颜色可调的，并且所述操作数据阵列由一个或多个用于包含所述颜色可调的LED灯的清晰彩色发光二极管的电流值组成。

50.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个传感器由多个运动传感器组成，并且所述传感器数据阵列由一人或多人在所述多个运动传感器的距离内进行的一个或多个运动特征值组成。

51.根据权利要求50所述的方法，其中，所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，或者，其中所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，并且所述离散水平表示所述一人或所述多人与所述多个传感器之间的多个极角范围。

52.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个光开关组成，所述操作数据阵列由一个或多个布尔值组成。

53.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备由多个调光器开关组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个百分比值组成。

54.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个传感器由多个环境光传感器组成，并且所述传感器数据阵列由所述位置中存在的一个或多个环境光特征值组成，或者，其中所述多个传感器由多个低分辨率运动传感器组成，所述传感器数据阵列由所述位置中存在的一个或多个运动特征值组成。

55.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备由HVAC设备组成，并且所述操作数据阵列由一个或多个室内气候变量组成，例如温度、湿度、空气循环。

56.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备由互联网连接的设备组成，所述互联网连接的设备可向远离所述位置的设备发送信息消息或警告消息。

57.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个传感器由多个开关组成，并且所述传感器数据阵列由对应于多个开关的设置方式的一个或多个值组成。

58.根据权利要求41所述的方法，其中，所述多个电子设备和所述多个传感器位于多个共用的外壳内，使得每个外壳包含至少一个电子设备和至少一个传感器。

59.根据权利要求58所述的方法，其中，所述共享外壳及其内部组件包括照明灯。

60.根据权利要求41所述的方法，其中，所述位置是住宅或办公室中的单个房间，或所述位置是住宅或办公室中多个相连的房间。

61.一种控制系统，其基于所述多个电子设备的使用情况为所述位置中的多个电子设备创建操作规则，所述系统包括：

能够执行逻辑命令和数值计算的至少一个可编程集成电路，

能够存储多个数据阵列的至少一个存储器，

所述位置中的多个传感器，其与由所述位置中的至少一人的多个行为诱发的感知对象交互，

通过其发送和接收数据阵列的第一通信网络，其耦合到所述位置中的多个电子设备和所述系统的至少一个其他组件，

通过其发送和接收数据阵列的第二通信网络，其耦合到所述位置中的多个传感器和所述系统的至少一个其他组件，

其中，所述可编程集成电路被配置为通过以下方式为所述位置中的多个电子设备创建操作规则：

构造在时间间隔内通过所述第二通信网络从所述多个传感器接收的多个传感器数据阵列的复合数据阵列，

确定所述复合数据阵列在一个电子设备或多个电子设备的致动之前的置信水平，其中致动记录在所述操作数据阵列中并通过所述第一通信网络接收，

如果所述置信水平超过置信阈值，

从所述复合数据阵列生成参考数据阵列，并且生成将所述参考数据阵列与所述致动关联的规则，以及

使用所述参考库更新存储在存储器中的所述多个参考数据阵列，并且使用所述规则更新存储在存储器中的所述多个规则。

62.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述置信水平由第一数值和第二数值确定，所述第一数值通过观察所述复合数据阵列在致动之前的次数获得，所述第二数值通过观察所述复合数据阵列不在致动之前的次数获得，并且从所述第一数值和所述第二数值的差值评估所述置信水平，使得所述第一数值的增量导致大于或等于增量之前的置信水平。

63.根据权利要求62所述的控制系统，其中，所述差值是所述第一数值和所述第二数值之间的相对差值，所述第一数值至少超过置信阈值。

64.根据权利要求61所述的控制系统，所述可编程集成电路进一步配置为：如果所述置信水平低于置信阈值，则从所述存储器中移除所述参考数据阵列，以及从所述存储器中移除所述规则。

65.根据权利要求61所述的控制系统，其中，从所述复合数据阵列创建所述参考数据阵列包括：复制所述复合数据阵列。

66.根据权利要求61所述的控制系统，其中，从所述复合数据阵列创建所述参考数据阵列包括压缩所述复合数据阵列。

67.根据权利要求61所述的控制系统，其中，更新存储在存储器中的多个参考数据阵列包括以下步骤：仅当所述存储器中尚未存储近似相等的参考数据阵列时，才将所述参考数据阵列存储在所述存储器中。

68.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由多个LED灯组成，所述操作数据阵列由一个或多个电流值组成。

69.根据权利要求68所述的控制系统，其中，所述多个LED灯是颜色可调的，并且所述操作数据阵列由一个或多个用于包含所述颜色可调的LED灯的清晰彩色发光二极管的电流值组成。

70.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个传感器由多个运动传感器组成，并且所述传感器数据阵列由一人或多人在所述多个运动传感器的距离内进行的一个或多个运动特征值组成。

71.根据权利要求70所述的控制系统，其中，所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成。

72.根据权利要求70所述的控制系统，其中，所述多个值由与所述一人或所述多人到所述多个传感器的径向距离成比例的有序离散水平组成，并且所述离散水平表示所述一人或所述多人与所述多个传感器之间的多个极角范围。

73.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个传感器中的传感器是低分辨率运动传感器，无法解析所述位置的一人或多人的人身份信息。

74.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由HVAC设备组成，所述操作数据阵列由一个或多个室内气候变量组成，例如温度、湿度、空气循环。

75.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个电子设备由互联网连接的设备组成，所述互联网连接的设备可向远离所述位置的设备发送信息消息或警告消息。

76.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个传感器由多个开关组成，并且所述传感器数据阵列由对应于多个开关的设置方式的一个或多个值组成。

77.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述多个电子设备和所述多个传感器位于多个共用的外壳内，使得每个外壳包含至少一个电子设备和至少一个传感器。

78.根据权利要求77所述的控制系统，其中，所述共享外壳及其内部组件包括照明灯。

79.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述位置是办公室或住宅中的单个房间。

80.根据权利要求61所述的控制系统，其中，所述位置是办公室或住宅中多个相连的房间。

81.一种适于控制多个电子设备的便携式遥感器系统，所述便携式遥感器系统包括：

数据阵列通过其进行通信的通信网络，

耦合到所述通信网络的第一多个电子设备，其中多个电子设备的操作由操作数据阵列改变或设置，并且其中电子设备的致动在电子设备的附近中创建一个或多个第一感知对象，

便携式第一传感器，其被配置为在所述便携式第一传感器的相应附近中与所述一个或多个第一感知对象交互，

耦合到所述通信网络的便携式第二传感器，其中所述传感器被配置为与操作所述便携式遥感器系统的人创建的第二感知对象交互，并且其中所述便携式第二传感器位于所述便携式第一传感器的附近，

耦合到所述通信网络的控制器，所述控制器由可编程集成电路组成，所述可编程集成电路被配置为：

以序列的时间间隔致动所述多个电子设备，使得所述多个电子设备在其各自的多个附近中生成所述一个或多个第一感知对象，

通过第一传感器的传感器信号和所述序列的对齐，从所述第一多个电子设备中选择第二多个电子设备，使得所述第二多个电子设备位于第一便携式传感器的附近中，以及

如果所述第二传感器发送传感器信号，则执行控制规则。

82.根据权利要求81所述的控制系统，其中，所述控制规则的执行创建了通过所述通信网络传输到第二多个电子设备的多个操作数据阵列。

83.根据权利要求81所述的控制系统，还包括耦合到所述通信网络的第三多个电子设备，其中所述第三多个电子设备的操作由操作数据阵列更改或设置，并且其中所述第三多个电子设备位于所述第二多个电子设备的附近。

84.根据权利要求83所述的控制系统，其中，所述控制规则的执行创建了通过所述通信网络传输到第三多个电子设备的多个操作数据阵列。

85.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述序列中的致动时间间隔为1秒。

86.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述序列中的致动时间间隔为100毫秒。

87.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第一多个电子设备的电子设备的附近为延伸30英尺。

88.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第一多个电子设备的电子设备的附近为延伸穿过所述电子设备安装的位置，直至限定所述位置的墙壁、地板、天花板和门。

89.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述多个电子设备由多个LED灯组成，其中所述操作数据阵列由一个或多个电流值组成，其中所述第一感知对象是光。

90.根据权利要求89所述的控制系统，其中，所述多个LED灯是颜色可调的，并且其中所述操作数据阵列由一个或多个用于包含所述颜色可调的LED灯的清晰彩色发光二极管的电流值组成。

91.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第一传感器是环境光传感器。

92.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述多个电子设备由多个发射天线组成，其中所述操作数据阵列由一个或多个电流值组成，并且其中所述第一感知对象是频率和幅度的电磁波。

93.根据权利要求92所述的便携式遥感器系统，其中，所述第一传感器是频率和振幅的电磁波接收天线。

94.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第二传感器是开关，并其中所述第二感知对象是位于所述位置的人通过触觉交互作用施加到所述开关上的力。

95.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第二传感器是运动检测器，并且其中所述第二感知对象是所述人在所述第二传感器覆盖的区域内的位置上的运动。

96.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，所述第二传感器是麦克风，并且所述第二感知对象是所述人在所述第二传感器覆盖的区域内的位置所产生的声音。

97.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，当所述便携式第一传感器在运动后静止时，在所述可编程集成电路上执行在序列的时间间隔内致动所述多个电子设备，并且从所述第一多个电子设备中选择第二多个电子设备。

98.根据权利要求81所述的便携式遥感器系统，其中，每当按下系统中的按钮时，在所述可编程集成电路上执行在序列的时间间隔内致动所述多个电子设备，并且从所述第一多个电子设备中选择第二多个电子设备。

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