ES2931024T3

ES2931024T3 - Sistema, métodos y aparatos para la detección distribuida de anomalías en las luminarias

Info

Publication number: ES2931024T3
Application number: ES18800990T
Authority: ES
Inventors: Olaitan Olaleye; Tamir Hegazy; Abhishek Murthy
Original assignee: Signify Holding BV
Current assignee: Signify Holding BV
Priority date: 2017-12-05
Filing date: 2018-11-20
Publication date: 2022-12-23
Anticipated expiration: 2038-11-20
Also published as: EP3721683A1; CN111448848A; EP3721683B1; CN111448848B; JP7241076B2; JP2021506067A; WO2019110294A1

Abstract

Las implementaciones descritas proporcionadas en este documento se refieren a sistemas, métodos y aparatos para usar una red de luminarias para realizar el cálculo distribuido de datos de sensores para identificar anomalías de red y hardware. En algunas implementaciones, se establece un método que incluye operaciones tales como recibir, desde una primera luminaria (114, 128, 216), primeros datos del sensor (122, 124) en respuesta a un estímulo (204) que afecta a una red de luminarias (110), y recibir, desde una segunda luminaria (208) de la red de luminarias, datos de segundos sensores. El método también puede incluir determinar una correlación entre los datos del primer sensor y los datos del segundo sensor, y modificar un modelo espacial-temporal de luminaria (222) basado al menos parcialmente en la correlación. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema, métodos y aparatos para la detección distribuida de anomalías en las luminarias

Campo técnico

La presente divulgación se dirige generalmente a las luminarias con sensores incorporados. Específicamente, las implementaciones que se tratan en el presente documento están relacionadas con la detección de anomalías de hardware y de red utilizando el procesamiento distribuido de los datos obtenidos por las luminarias.

Antecedentes

El documento US 2015/181678 A1 divulga el control de nodos de iluminación de un sistema de iluminación asociado a una infraestructura de iluminación, basado en modelos de iluminación compuestos, incluyendo operaciones para obtener una pluralidad de salidas de modelos de iluminación generadas por algoritmos de control de iluminación que utilizan datos de sensores obtenidos de uno o más nodos de sensores dentro de la infraestructura de iluminación, combinando la pluralidad de salidas de modelos de iluminación de forma aditiva para generar un modelo de iluminación compuesto, calculando parámetros de iluminación para un nodo de iluminación dentro de la infraestructura de iluminación, basado en el modelo de iluminación compuesto y otros factores, y generando un comando de control de iluminación para configurar el nodo de iluminación dentro de la infraestructura de iluminación utilizando los parámetros de iluminación calculados.

Las tecnologías de iluminación digital, es decir, la iluminación basada en fuentes de luz semiconductoras, como los diodos emisores de luz (LED), ofrecen una alternativa viable a las tradicionales lámparas fluorescentes, HID e incandescentes. Las ventajas funcionales y los beneficios de los LED incluyen una alta conversión de energía y eficiencia óptica, durabilidad, menores costes de funcionamiento y muchos más. Recientes avances en la tecnología LED han proporcionado fuentes de iluminación de espectro completo eficientes y robustas que permiten una variedad de efectos de iluminación en muchas aplicaciones. Algunos dispositivos de iluminación pueden incorporar sensores para obtener datos sobre el entorno de los dispositivos de iluminación. Sin embargo, al incorporar dichos sensores, la cantidad de datos que se transmiten por una red asociada a los dispositivos de iluminación puede ser excesiva, lo que limita así el ancho de banda de la red. Además, las pruebas de diagnóstico cruciales que se realizan en los dispositivos de iluminación a través de la red pueden verse limitadas al impedir las comunicaciones de la red. Es más, al obtener indiscriminadamente datos de una red de dispositivos de iluminación, se pueden desperdiciar recursos informáticos en el procesamiento de datos que pueden no proporcionar información para optimizar las operaciones de los dispositivos de iluminación.

Breve descripción de los dibujos

En los dibujos, los caracteres de referencia similares se refieren generalmente a las mismas partes en las diferentes vistas. Además, los dibujos no están necesariamente a escala; en general, se hace hincapié en ilustrar los principios de las implementaciones.

La Fig. 1 ilustra un sistema para compilar un modelo espacio-temporal para una red de luminarias.

La Fig. 2 incluye un diagrama de proceso que ilustra cómo los modelos espacio-temporales pueden utilizarse para detectar y/o predecir anomalías en el funcionamiento de las luminarias.

La Fig. 3 ilustra un método para proporcionar un modelo espacio-temporal para diagnosticar y/o predecir las anomalías de funcionamiento que se producen en una red de luminarias.

La Fig. 4 ilustra un método para hacer que una luminaria de una red de luminarias compense una anomalía identificada mediante un modelo espacio-temporal.

La Fig. 5 es un diagrama de bloques de un sistema informático ejemplar.

Descripción detallada

Las implementaciones descritas se refieren a un sistema y un método para utilizar una red de luminarias, a fin de realizar el cálculo distribuido de los datos del sensor para identificar las anomalías del hardware. En algunas implementaciones, se establece un método implementado por uno o más procesadores que incluye operaciones de generación en un dispositivo informático de una primera luminaria, de los primeros datos del sensor correspondientes a un estímulo que afecta a una red de luminarias que incluye la primera luminaria. El método incluye además la recepción, en el dispositivo informático de la primera luminaria, de los segundos datos del sensor de una segunda luminaria de la red de luminarias. Los segundos datos del sensor son generados por la segunda luminaria en respuesta al estímulo. El método también incluye el acceso a un modelo espacio-temporal de la luminaria. El modelo espaciotemporal de la luminaria se basa en los datos históricos del sensor obtenidos de al menos la primera luminaria y la segunda luminaria. El método incluye además la determinación de datos de varianza a partir del modelo espaciotemporal de la luminaria. Los datos de varianza se basan en una diferencia entre los datos históricos del sensor y los primeros datos del sensor, y una diferencia entre los datos históricos del sensor y los segundos datos del sensor. Las operaciones también incluyen, cuando se identifica una varianza en los datos de la varianza, hacer que se transmita una señal basada en la varianza. La señal puede hacer que la primera luminaria o la segunda luminaria compensen la varianza. La compensación de la varianza puede incluir la limitación de la cantidad de datos que se proporcionan desde un sensor de la primera luminaria o de la segunda luminaria. Los datos de la varianza pueden incluir métricas probabilísticas, y el método puede incluir además determinar que al menos una métrica probabilística de las métricas probabilísticas cumpla con un umbral probabilístico. Los datos del primer sensor o los datos del segundo sensor pueden incluir datos de múltiples y diferentes tipos de sensores. El método puede incluir además la determinación de un cambio en la correlación entre los datos de los múltiples tipos de sensores. Al menos una métrica probabilística puede basarse en el cambio de correlación. Los datos históricos de los sensores pueden incluir datos de distribución de gradientes para los sensores que forman parte de la red de luminarias. La varianza puede corresponder a una cantidad de latencia en una respuesta al estímulo, y el método puede incluir además hacer que el modelo espaciotemporal de la luminaria se modifique en función de la señal. La señal se basa en la cantidad de latencia en la respuesta de la primera luminaria o la segunda luminaria ante el estímulo.

A modo de ejemplo, se establece un dispositivo informático que incluye uno o más procesadores, y una memoria conectada a uno o más procesadores. La memoria puede incluir instrucciones que, cuando son ejecutadas por uno o más procesadores, hacen que el o los procesadores realicen operaciones que incluyen: recibir, desde una primera luminaria, los primeros datos del sensor en respuesta a un estímulo que afecta a una red de luminarias con la que el o los procesadores están en comunicación. Las operaciones también pueden incluir la recepción, desde una segunda luminaria, de los datos de un segundo sensor en la red de luminarias. Los segundos datos del sensor puede generarlos la segunda luminaria en respuesta al estímulo. Las operaciones también pueden incluir la determinación de una correlación entre los datos del primer sensor y los datos del segundo sensor, y la modificación de un modelo espaciotemporal de la luminaria basado, al menos parcialmente, en la correlación entre los datos del primer sensor y los datos del segundo sensor. Además, las operaciones pueden incluir la recepción de datos de sensores posteriores de la primera luminaria o de la segunda luminaria y el suministro de una señal a la primera luminaria o a la segunda luminaria basada en la comparación de los datos de sensores posteriores con el modelo espacio-temporal de la luminaria modificado. La determinación de la correlación puede incluir la generación de una métrica probabilística, y las operaciones pueden incluir además la determinación de que la métrica probabilística cumpla con un umbral probabilístico. Los primeros datos del sensor o los segundos datos del sensor incluyen datos de múltiples tipos de sensores. La determinación de la correlación puede incluir la determinación de un cambio en la correlación entre los datos de los múltiples tipos de sensores. El modelo espacio-temporal de la luminaria puede basarse en los datos de distribución de gradientes de múltiples tipos de sensores integrados en la red de luminarias, y los múltiples tipos de sensores pueden incluir al menos un sensor infrarrojo pasivo.

En otras implementaciones, se establece un sistema que incluye uno o más procesadores y una memoria configurada para almacenar instrucciones que, cuando las ejecutan uno o más procesadores, hacen que el o los procesadores realicen operaciones que incluyen: generar los primeros datos del sensor en el o los procesadores. Uno o más procesadores están en comunicación con una red de luminarias. Las operaciones también incluyen la recepción de los segundos datos del sensor de una luminaria en la red de luminarias. Los segundos datos del sensor son generados por la luminaria. Las operaciones también incluyen la comparación de los datos del primer sensor y los datos del segundo sensor con un modelo espacio-temporal de la luminaria para identificar la varianza entre los datos del primer sensor y el modelo espacio-temporal de la luminaria o los datos del segundo sensor y el modelo espacio-temporal de la luminaria. El modelo espacio-temporal de la luminaria se basa en los datos históricos del sensor obtenidos de las luminarias adyacentes en la red de luminarias. Además, las operaciones pueden incluir, cuando se identifica la varianza, hacer que uno o más procesadores, o la luminaria, operen para compensar la varianza. La varianza puede corresponder a una métrica probabilística, y las operaciones pueden incluir además: determinar que la métrica probabilística cumpla con un umbral probabilístico. Los datos del primer sensor o los datos del segundo sensor pueden incluir datos de múltiples tipos de sensores. Las operaciones pueden incluir además: determinar un cambio en la correlación entre los datos de los múltiples tipos de sensores. En algunas implementaciones, las operaciones pueden incluir la modificación del modelo espacio-temporal de la luminaria basándose en el funcionamiento de uno o más procesadores, o de la luminaria, para compensar la varianza. El modelo espacio-temporal de la luminaria se encuentra almacenado en la memoria. La compensación de los datos de la varianza puede incluir la limitación de una cantidad de datos que se proporciona desde un sensor. El modelo espacio-temporal de la luminaria puede identificar distribuciones de gradiente para los datos históricos del sensor obtenidos de las luminarias adyacentes. El sistema incluye además un dispositivo de iluminación, y los datos del primer sensor y los del segundo pueden basarse en la cantidad de luz detectada en un área iluminada por la red de luminarias.

La disponibilidad del ancho de banda de la red puede ser un problema cuando los dispositivos interconectados, como las luminarias, transmiten indiscriminadamente datos a través de las redes con el propósito de que dichos datos se utilicen para el procesamiento posterior. Además, el rendimiento de la memoria y del procesamiento de cada luminaria puede disminuir cuando cada luminaria está configurada para obtener y transmitir datos de múltiples luminarias diferentes en una red. Tales limitaciones en el ancho de banda de la red y en las capacidades de hardware pueden desperdiciar recursos computacionales y potencialmente impactar de forma negativa en los procesos de mantenimiento que dependen de los datos que se proporcionan desde varios dispositivos de red.

Para proporcionar una red de luminarias capaz de predecir las anomalías de la red y/o del hardware sin desperdiciar recursos informáticos y sin requerir que las luminarias proporcionen indiscriminadamente datos de los sensores a través de una red, las luminarias individuales pueden encargarse de procesar los datos obtenidos de acuerdo con un modelo espacio-temporal predictivo. Un modelo espacio-temporal puede generarse a partir de secuencias de datos que se transmiten desde múltiples luminarias conectadas en una red. Los datos pueden proporcionarse basándose en las señales/datos proporcionados por los sensores conectados o incorporados a las luminarias. Dichos sensores pueden incluir, entre otros, sensores infrarrojos pasivos, sensores de tiempo, sensores de temperatura, sensores de humedad, sensores de CO², sensores de corriente, sensores de resistencia, sensores de tensión, sensores de presión, sensores táctiles, sensores de movimiento, sensores de luz y/o cualquier otro sensor que pueda proporcionar datos asociados a un entorno. El modelo espacio-temporal puede generarse inicialmente en función de la cantidad de desfase o retraso que se produce cuando las luminarias transmiten datos. El desfase puede identificarse y utilizarse para determinar cómo se distribuyen las luminarias en una o más zonas.

Las anomalías pueden identificarse de múltiples maneras, incluyendo el seguimiento de la correspondencia entre diferentes sensores y/o el seguimiento de las diferencias en los datos causadas por las características espaciotemporales de cada luminaria en una red de luminarias. Por ejemplo, la identificación de una correspondencia entre diferentes sensores puede realizarse comparando cómo las salidas de los sensores cambian de forma diferente en respuesta a un estímulo común y/o a un cambio en el entorno. Por ejemplo, un grupo de personas puede entrar en una habitación que incluye una red de luminarias, en la que cada luminaria tiene un sensor infrarrojo pasivo (PIR) y un sensor de humedad. Cuando las personas entran por una zona de la habitación, cada sensor PIR y el sensor de temperatura de cada luminaria pueden responder de forma diferente. Las diferencias en las respuestas pueden rastrearse, junto con los patrones de movimiento de las personas en la sala, para generar un modelo predictivo a partir del cual se pueden identificar las anomalías en las respuestas del hardware. Aunque la correspondencia entre diferentes tipos de sensores puede proporcionar información sobre ciertas anomalías, las respuestas de los mismos tipos de sensores también pueden analizarse para identificar anomalías.

En algunas implementaciones, el modelo espacio-temporal puede utilizarse para predecir el mal funcionamiento del hardware a partir de las anomalías de los datos mediante el seguimiento de los patrones de las respuestas de los sensores en el espacio y el tiempo. Por ejemplo, cada luminaria de una red de luminarias puede incluir un sensor de luz que responde a los cambios de luz que se producen en una zona iluminada por la red de luminarias. Como la cantidad de luz artificial cambia la luminancia de una habitación cada día, la cantidad de luz medida por los sensores de luz también puede cambiar. Los cambios en la luz medida pueden reflejarse a lo largo del tiempo y del espacio, de manera que pueden surgir patrones. Las anomalías en las respuestas de los sensores de luz pueden identificarse a partir de entonces cuando las respuestas de uno o más sensores están fuera de una tolerancia de los valores previstos para las respuestas en determinados lugares y/o momentos.

La Fig. 1 ilustra un sistema 100 para compilar un modelo espacio-temporal para una red de luminarias 110. Una o más operaciones realizadas por el sistema 100 pueden incorporarse como instrucciones de software almacenadas y/o ejecutadas por uno o más dispositivos informáticos. El sistema 100 puede incluir una red de luminarias 110 que incluye múltiples luminarias 114 conectadas a un dispositivo de red 106 en una o más áreas 104 de uno o más edificios 108. Cada luminaria 114 de la red de luminarias 110 puede incluir al menos uno o más procesadores 116, uno o más sensores 118 y/o una o más unidades de memoria 120 con datos 122 almacenados en una unidad de memoria 120. El procesador 116 puede procesar las señales de los sensores 118 y hacer que los datos de los sensores 118 se transmitan a las luminarias vecinas para ayudar a construir uno o más modelos espacio-temporales 132.

El modelo espacio-temporal 132 puede almacenarse en uno o más dispositivos, como un dispositivo remoto 134 (por ejemplo, un dispositivo servidor 130), un dispositivo de red 106, una o más luminarias 114 y/o cualquier otro dispositivo que pueda estar en comunicación con las luminarias 114 a través de una red 112 (por ejemplo, Internet). El modelo espacio-temporal 132 puede generarse utilizando datos de ubicación (xⁿ,yⁿ) obtenidos de las luminarias 114 y/o de cualquier otra fuente de información capaz de definir las ubicaciones de las luminarias 114 en el edificio 108. Los datos de ubicación pueden utilizarse para proporcionar una correspondencia entre los datos de los sensores y las ubicaciones a las que responden los sensores 118. Los datos de localización pueden, por lo tanto, definir las dimensiones espaciales del modelo espacio-temporal 132, de forma que los datos de los sensores puedan mapearse a lo largo del tiempo para determinar diversas métricas relacionadas con la forma en que los datos de los sensores de cada luminaria 114 cambian regularmente con el tiempo.

Por ejemplo, inicialmente, se supone que las luminarias 114 carecen de errores sustanciales que puedan afectar a su funcionamiento. En diferentes momentos t, o periódicamente según un intervalo predefinido, cada luminaria 114 de la red de luminarias 110 puede registrar los datos de su sensor 118 y puede transmitir los datos del sensor a un vecino inmediato. Por ejemplo, un valor de datos del sensor V(xt, y ^t, t) puede ser registrado por la luminaria 114 que originó el valor de datos del sensor. La luminaria 114 puede hacer que el valor de los datos del sensor V(x^t, y ^t, t) se transmita a una o más luminarias 114 vecinas, de manera que cualquier luminaria 102 tendrá uno o más valores del sensor hacia adelante ("/"), hacia atrás ("b"), hacia arriba ("u"), y/o hacia abajo ("d") (es decir, un valor del sensor para cada vecino si las luminarias 114 están dispuestas según la red de luminarias 110 de la FIG. 1). Como se ilustra en la Fig.

1, una luminaria 126 puede recibir los valores de los sensores 124 de las luminarias vecinas 128, de manera que la luminaria 126 podrá procesar los valores de los sensores 124 para generar datos 122, que pueden incluir datos de gradiente. Los datos de gradiente pueden definirse de acuerdo con las siguientes ecuaciones (1)-(4).

( ! ) f ; , ¿ fr) = V(xt + 1.> ',) - V(x„y,)

Utilizando el valor del sensor generado por la luminaria 126 y los valores del sensor proporcionados por cada una de las luminarias vecinas 128, se pueden rastrear los gradientes espaciales correspondientes a las diferencias en los valores del sensor entre las luminarias 102 de la red. Además, se pueden generar varias métricas a partir de los gradientes espaciales a lo largo del tiempo y/o en relación con múltiples tipos de sensores diferentes. Dichas métricas pueden incluir un valor medio en un momento dado y para un tipo determinado de medición, una varianza entre valores, una distribución normal de los valores y/o cualquier otra métrica que pueda utilizarse para identificar cambios en los datos y/o correlaciones entre los datos. En las implementaciones, las métricas pueden ser cualquier métrica que pueda calcularse mientras se comprimen los datos como, por ejemplo, varios errores, predicciones, medios, ratios, puntuaciones, totales y/o cualquier otra métrica basada en la compresión. Con el tiempo, cualquier luminaria 114 particular puede procesar los datos recibidos y generados para determinar cómo se comparan los valores de los sensores que se generan en una luminaria 114 particular con los de otras luminarias 102 de una red de luminarias. De este modo, los cálculos para predecir anomalías pueden realizarse, al menos en parte, por las luminarias individuales 114 utilizando el modelo espacio-temporal 132 gestionado por la red de luminarias 110 o por una luminaria individual 114. En caso de que una luminaria 114 detecte una anomalía como, por ejemplo, que un valor del sensor esté fuera de una tolerancia o varianza predeterminada, la luminaria 114 puede (i) controlar su sensor para que deje de producir datos u (ii) operar de otro modo para compensar la anomalía. De este modo, los sistemas para cuantificar el estado de las luminarias pueden hacer un seguimiento fiable del rendimiento de cada una de ellas sin tener que consultar a todas las luminarias de una red, ahorrando así recursos informáticos, ancho de banda de la red y energía.

La Fig. 2 incluye un diagrama de proceso 200 que ilustra cómo los modelos espacio-temporales pueden utilizarse para detectar y/o predecir anomalías en el funcionamiento de las luminarias. Específicamente, los modelos espaciotemporales pueden utilizarse para identificar la latencia de la respuesta, la precisión de la respuesta y/u otros indicadores de mal funcionamiento de las luminarias, basándose en cómo las luminarias responden a un estímulo común 204. Cada una de las luminarias (primera luminaria 206, segunda luminaria 208 y N-ésima luminaria 210) puede incluir uno o más dispositivos informáticos (por ejemplo, primer dispositivo informático 216, segundo dispositivo informático 218 y N-ésimo dispositivo informático 220). Cada dispositivo informático de cada luminaria puede estar en comunicación con los demás, así como con un dispositivo de red 202 (por ejemplo, un dispositivo de entrada y/o cualquier otro dispositivo capaz de transmitir señales de red). A fin de utilizar el modelo espacio-temporal para detectar y/o predecir anomalías en el funcionamiento de las luminarias, por ejemplo, cada luminaria puede medir y transmitir datos de los sensores para que sean procesados por las luminarias vecinas.

Cada luminaria puede medir la condición del entorno de una respectiva luminaria utilizando uno o más sensores conectados a la luminaria. Por ejemplo, la primera luminaria 206 puede incluir uno o más sensores 228, la segunda luminaria 208 puede incluir sensores 230 y la N-ésima luminaria 210 puede incluir sensores 232. Cada dispositivo informático de las luminarias puede hacer que su(s) respectivo(s) sensor(es) obtenga(n) datos de su respectivo sensor, almacene(n) los datos del sensor y transmita(n) los datos del sensor a una luminaria vecina. Por ejemplo, cada luminaria puede medir la temperatura del entorno de la luminaria. Los datos de temperatura obtenidos por cada luminaria pueden compararse con un modelo espacio-temporal disponible para cada luminaria. Cada dispositivo informático puede almacenar y/o acceder a un modelo espacio-temporal respectivamente (por ejemplo, el modelo espacio-temporal 222, el modelo espacio-temporal 224 y/o el modelo espacio-temporal 226). En algunas implementaciones, cada dispositivo informático puede acceder al mismo modelo espacio-temporal y en otras implementaciones, cada dispositivo informático puede acceder a uno o más modelos espacio-temporales diferentes. Por ejemplo, un modelo espacio-temporal individual puede basarse en datos que se obtuvieron de uno o más sensores en una luminaria, y, por lo tanto, se generará desde la perspectiva de esa luminaria. Las luminarias situadas en diferentes lugares y/o que experimentan diferentes entornos tendrán, por lo tanto, diferentes modelos espaciotemporales.

Cuando cada luminaria ha recogido los datos de su(s) respectivo(s) sensor(es), cada luminaria puede transmitir los datos del sensor a una luminaria vecina. Por ejemplo, la primera luminaria 206 puede proporcionarle una señal 212 a la segunda luminaria 208 y la segunda luminaria 208 puede proporcionarle una señal 214 a la N-ésima luminaria 210.

La señal 212 puede incorporar los datos del sensor obtenidos por la primera luminaria 206 y la señal 214 puede incorporar los datos del sensor obtenidos por la segunda luminaria 208. En algunas implementaciones, cada luminaria puede utilizar una señal recibida para determinar un retraso o latencia en una transmisión de una señal entre luminarias. Por ejemplo, el modelo espacio-temporal 224 puede incluir una o más tablas que identifiquen los tiempos de respuesta de una o más luminarias vecinas. Por lo tanto, cuando la segunda luminaria 208 recibe la señal 212, el tiempo de recepción puede ser comparado con una métrica de tiempo, que la proporciona el modelo espacio-temporal 224. La métrica de tiempo puede ser un tiempo promedio de recepción, un tiempo previo de recepción, un retraso en la recepción y/o cualquier otra métrica de tiempo que pueda asociarse con las transmisiones de señales. El segundo dispositivo informático 218 puede utilizar la métrica de tiempo para generar datos de varianza del modelo 236, que pueden identificar si la señal 212 indica una anomalía operativa. Por ejemplo, el segundo dispositivo informático 218 puede almacenar o acceder a un umbral de tolerancia para la métrica de tiempo y, si la señal 212 no satisface el umbral de tolerancia, el segundo dispositivo informático 218 puede indicar al dispositivo de red 202 que la primera luminaria 206 está mostrando una anomalía operativa. Además, el segundo dispositivo informático 218 puede comunicar el tipo de anomalía que presenta la primera luminaria 206, así como cualquier dato contextual relacionado con la anomalía como los datos de otro sensor obtenidos en el momento de la anomalía. En respuesta, el dispositivo de red 202 puede hacer que la primera luminaria 206 funcione de forma diferente o que se apaguen al menos parcialmente uno o más de sus sensores para compensar la anomalía.

En algunas implementaciones, cada dispositivo informático de cada luminaria puede determinar correlaciones entre los datos de diferentes sensores de una respectiva luminaria. Por ejemplo, en un momento dado, la primera luminaria 206 puede procesar los datos de los sensores de múltiples sensores diferentes 228 (por ejemplo, un sensor de temperatura y un sensor de humedad) para identificar una métrica de correlación entre los datos de los sensores. La métrica de correlación, que puede identificar una varianza entre los datos del sensor y/o alguna otra métrica de los datos del sensor, puede transmitirse por la primera luminaria 206 a la segunda luminaria 208. La segunda luminaria 208 puede comparar la métrica de correlación con el modelo espacio-temporal 224 para determinar cómo varía la métrica de correlación con respecto a otra métrica de correlación generada en la segunda luminaria 208 y/o en otras luminarias vecinas 128. Los datos de varianza del modelo 236 pueden generarse basándose en una comparación entre las métricas de correlación de la primera luminaria 206 y la segunda luminaria 208. Los datos de varianza del modelo 236 pueden ser utilizados por la segunda luminaria 208 para determinar si se debe modificar un funcionamiento de la primera luminaria 206 para compensar cualquier anomalía que se indique en los datos de varianza del modelo 236.

En algunas implementaciones, los datos de varianza del modelo pueden ser rastreados por cada luminaria y/o el dispositivo de red (por ejemplo, datos de varianza del modelo 234, datos de varianza del modelo 236 y datos de varianza del modelo 238). Los datos de la varianza del modelo pueden utilizarse para hacer predicciones sobre el funcionamiento de las luminarias en el futuro y/o en respuesta a cambios posteriores en el entorno. De este modo, los programas de mantenimiento de las luminarias pueden basarse en la comparación de los datos proporcionados por las luminarias con el modelo espacio-temporal. Por ejemplo, el dispositivo de red 202 puede recibir una señal que indique que la N-ésima luminaria 210 ha proporcionado, en múltiples ocasiones, datos del sensor que no cumplen con un umbral de tolerancia para el tipo de datos del sensor. En respuesta, el dispositivo de red 202 puede provocar un cambio en un programa de mantenimiento para reflejar que la N-ésima luminaria 210 necesita reparación.

En algunas implementaciones, los datos de varianza del modelo generados en cada luminaria pueden basarse en un estímulo 204 variable en el tiempo que puede afectar a un sensor de cada luminaria a lo largo del tiempo y/o del espacio por el que se mueve el estímulo 204. Por ejemplo, el estímulo 204 puede ser un cambio en el movimiento, la temperatura, la humedad, el voltaje, la corriente, el brillo y/o cualquier otro cambio físico que pueda detectar un sensor. Cuando el estímulo 204 es la luz ambiental, un sensor de luz en cada una de las luminarias puede detectar una cantidad de brillo o luminancia. Cada sensor puede responder al cambio de luz ambiental y almacenar los datos correspondientes a la cantidad de luz que se detectó en un momento determinado. Los datos de luz ambiental pueden compartirse con las luminarias vecinas en respuesta al estímulo 204 y las luminarias vecinas pueden comparar los datos de luz ambiental con el modelo espacio-temporal. El modelo espacio-temporal puede generarse basándose, al menos en parte, en la obtención previa de datos de luz ambiental a lo largo del tiempo. El modelo espacio-temporal puede, por lo tanto, indicar los valores de luz ambiental que son normales para un momento y una ubicación particular de un sensor. Cuando una cantidad de luz ambiental que detecta un sensor no cumple con un umbral de tolerancia para un valor normal, la luminaria correspondiente al sensor puede ser identificada por otra luminaria y/o el dispositivo de red 202 como de funcionamiento anormal. La luminaria y/o el sensor de funcionamiento anormal pueden entonces designarse para que se les proporcione mantenimiento y/o apagarlos al menos parcialmente para compensar la anormalidad detectada. De este modo, los datos que se obtienen de una red de luminarias pueden ser más precisos debido a que los datos inexactos de los sensores se eliminan de la red.

La Fig. 3 ilustra el método 300 para proporcionar un modelo espacio-temporal para diagnosticar y/o predecir las anomalías operativas que se producen en una red de luminarias. El método 300 puede realizarlo una o más luminarias, dispositivos informáticos, dispositivos de red y/o cualquier otro dispositivo capaz de procesar datos de sensores. El método 300 puede incluir la operación 302 de generar los primeros datos del sensor en uno o más procesadores. Uno o más procesadores pueden estar en comunicación con una red de luminarias y pueden ser esenciales para una luminaria en la red de luminarias. En algunas implementaciones, uno o más procesadores pueden operar como un controlador para modificar las operaciones de la luminaria de acuerdo con la retroalimentación que se recibe de uno o más sensores de la luminaria y/o de otras luminarias en la red de luminarias.

El método 300 también puede incluir la operación 304, que consiste en recibir los datos de un segundo sensor de una luminaria de la red de luminarias. Los segundos datos del sensor pueden ser generados por otra luminaria de la red de luminarias. Los primeros datos del sensor y los segundos datos del sensor pueden incluir, cada uno, datos de uno o más de los mismos o diferentes tipos de sensores. Por ejemplo, cada uno de los primeros datos y los segundos datos pueden incluir datos de un sensor que puede responder a la temperatura, la humedad, el infrarrojo pasivo, la corriente, el voltaje, la resistencia, la humedad, la química, la proximidad, las imágenes, el tacto, el movimiento, la luz y/o cualquier otra propiedad que pueda observarse con un sensor.

El método 300 puede incluir además la operación 306, que consiste en determinar distribuciones de gradiente a partir de los datos del primer sensor y de los datos del segundo sensor. Las distribuciones de gradiente corresponden a las diferencias en los datos del sensor entre luminarias adyacentes o próximas en la red de luminarias. En algunas implementaciones, una luminaria puede recibir datos de sensores de al menos dos luminarias diferentes en la red de luminarias para generar datos de distribución de gradiente. En algunas implementaciones, los datos de distribución de gradiente pueden basarse en datos derivados de múltiples tipos de sensores diferentes. Por ejemplo, los datos de los sensores corresponden a datos que correlacionan los valores de los sensores de al menos dos tipos diferentes de sensores (por ejemplo, un sensor de temperatura y un sensor de humedad, un sensor de tensión y un sensor de luz, y/o cualquier otra combinación de tipos de sensores).

El método 300 también puede incluir la operación 308 que consiste en generar un modelo espacio-temporal a partir de las distribuciones de gradiente. El modelo espacio-temporal puede incluir distribuciones de gradiente normales para uno o más tipos de datos de sensores, que se transmiten por sensores integrados en la red de luminarias. El modelo espacio-temporal puede generarse a partir de datos que se obtienen a lo largo de uno o más periodos de tiempo, de modo que se pueden tener en cuenta diversos cambios ambientales al generar el modelo espacio-temporal. Por ejemplo, la red de luminarias puede estar ubicada en un edificio que incluye un sistema de climatización, que hace que la temperatura del edificio cambie a lo largo de cada día. Por lo tanto, cualquier sensor de temperatura y/o humedad integrado en las luminarias de la red de luminarias puede proporcionar diferentes datos del sensor a lo largo del día. Como resultado, el modelo espacio-temporal puede incluir datos de distribución de gradiente correspondientes a diferentes puntos en el tiempo, de manera que los datos de los sensores posteriores pueden ser revisados para detectar las anomalías que pueden ocurrir a medida que el ambiente de la red de luminarias cambia. Además, el modelo espacio-temporal puede actualizarse y/o modificarse con el tiempo para compensar la latencia detectada en las mediciones de los sensores. Por ejemplo, cada luminaria de la red de luminarias puede medir la latencia de las señales transmitidas a cada luminaria y comparar la latencia con una latencia esperada o un umbral. Cuando una latencia medida no cumple con un umbral o no es sustancialmente similar a la latencia esperada, se puede actualizar el modelo espacio-temporal para compensar la latencia medida.

El método 300 puede incluir, de manera opcional, la operación 310 que consiste en almacenar el modelo espaciotemporal en una o más luminarias de la red de luminarias. Por ejemplo, el modelo espacio-temporal puede incorporarse a los datos que se almacenan en una luminaria de la red de luminarias para que el sensor que se recibe posteriormente pueda compararse con el modelo espacio-temporal. Alternativamente, el modelo espacio-temporal se puede almacenar en múltiples luminarias de la red de luminarias para que cada luminaria pueda proporcionar indicaciones de anomalías que pueden ocurrir internamente o en una luminaria separada de la red de luminarias.

La Fig. 4 ilustra el método 400 para hacer que una luminaria de una red de luminarias compense una anomalía que se haya identificado mediante un modelo espacio-temporal. El método 400 puede realizarlo una o más luminarias, dispositivos informáticos, dispositivos de red y/o cualquier otro dispositivo capaz de procesar datos de sensores. El método 400 puede incluir la operación 402 que consiste en generar, en un dispositivo informático de una primera luminaria, los primeros datos del sensor correspondientes a un estímulo que afecta a una red de luminarias que incluye la primera luminaria. El estímulo puede ser un cambio en una o más condiciones ambientales tales como un cambio de temperatura, un aumento o disminución de la ocupación en un espacio iluminado por la red de luminarias, cambios eléctricos y/o cualquier otro cambio que pueda afectar al entorno de una luminaria.

El método 400 puede incluir también una operación opcional 404 de recepción, en el dispositivo informático de la primera luminaria, de los datos del segundo sensor de una segunda luminaria de la red de luminarias. Los segundos datos del sensor pueden ser proporcionados por la segunda luminaria en respuesta al estímulo. Además, los segundos datos del sensor pueden basarse en el funcionamiento de uno o más sensores de la segunda luminaria. Por ejemplo, los datos del segundo sensor pueden incluir datos que identifiquen una correlación entre las señales de dos o más sensores de la segunda luminaria. De este modo, las anomalías que se producen durante el funcionamiento de una luminaria pueden basarse en el funcionamiento de una combinación de componentes en respuesta a los cambios en el entorno de la luminaria.

En algunas implementaciones, la primera luminaria no tiene que recibir necesariamente datos de una luminaria vecina o transmitir datos a una luminaria vecina. Por ejemplo, cada luminaria de una red de luminarias puede comunicarse con una puerta de enlace, que procesa los datos transmitidos. La puerta de enlace puede entonces comparar los datos comunicados con un modelo espacio-temporal para identificar las anomalías que se producen en una o más luminarias de la red de luminarias. Alternativamente, una o más luminarias pueden comunicar datos a las luminarias vecinas, de modo que los datos comunicados pueden volver a transmitirse a las luminarias de nodos de borde de la red de luminarias. Las luminarias de nodos de borde pueden entonces procesar los datos transmitidos, conservando así los recursos informáticos y el ancho de banda de la red de luminarias. Una o más de las luminarias de nodos de borde pueden entonces transmitir una o más señales a una luminaria en la red de luminarias para compensar cualquier anomalía identificada por una luminaria de nodos de borde.

El método 400 puede incluir además la operación 406 de acceder a un modelo espacio-temporal de la luminaria que se basa en los datos históricos del sensor obtenidos de la primera luminaria y/o la segunda luminaria. Los datos históricos del sensor pueden obtenerse cuando cada una de las primeras luminarias y/o las segundas luminarias responden previamente a un estímulo similar. Alternativamente, los datos históricos de los sensores pueden obtenerse cuando cada una de las primeras luminarias y/o las segundas respondan previamente a un estímulo programado y/o a una prueba de diagnóstico que puede alternar o modificar de otro modo el funcionamiento de cada luminaria.

El método 400 también puede incluir la operación 408 de determinar los datos de varianza del modelo espaciotemporal de la luminaria. Los datos de varianza pueden incluir métricas probabilísticas, que pueden compararse con uno o más umbrales para determinar si se ha producido una anomalía en una luminaria de la red de luminarias. Por ejemplo, puede realizarse una prueba T para determinar un valor p (valor de probabilidad), que puede compararse con un umbral para determinar si una hipótesis nula de la prueba T debe rechazarse o no en las circunstancias actuales. La hipótesis nula puede ser, por ejemplo, una regla o suposición de que los datos del sensor o un valor de gradiente asociado a una luminaria no es significativamente diferente de una distribución nominal de los datos del sensor y/o del valor de gradiente. Por ejemplo, los datos del sensor que son significativamente diferentes pueden cumplir con un umbral de varianza que define un límite mínimo y/o máximo para los datos del sensor. Alternativamente, se puede generar un valor p a partir de los datos del sensor y/o del valor del gradiente, y el valor p puede compararse con un umbral. Si el valor p cumple o no con el umbral (dependiendo de la implementación y/o de cómo se defina el umbral del valor p), la hipótesis nula puede rechazarse y la luminaria asociada al valor p puede marcarse como defectuosa. Si se produce un número umbral de rechazos para los datos procedentes de una luminaria, la luminaria o una luminaria independiente puede hacer que la luminaria modifique sus operaciones para compensar los datos defectuosos.

El método 400 puede incluir una determinación 410 en la que los datos de varianza se comparan con un umbral de varianza para determinar si los datos de varianza cumplen con el umbral. Si los datos de varianza cumplen con el umbral de varianza, el método 400 puede pasar a la operación 412, en la que se hace que la primera luminaria o la segunda compensen los datos de varianza. En otras palabras, la primera luminaria o la segunda luminaria pueden suprimir las mediciones de los sensores que se produzcan en uno o más de sus respectivos sensores y/o apagarse, al menos temporalmente, hasta que se pueda realizar el mantenimiento de la primera luminaria o la segunda. Sin embargo, si los datos de varianza no cumplen con el umbral de varianza, el método 400 puede volver a la operación 402, en la que se generan de nuevo los primeros datos del sensor para compararlos con el modelo espacio-temporal.

La Fig. 5 es un diagrama de bloques 500 de un ejemplo de sistema informático 510. El sistema informático 510 incluye típicamente al menos un procesador 514 que se comunica con varios dispositivos periféricos a través del subsistema de bus 512. Estos dispositivos periféricos pueden incluir un subsistema de almacenamiento 524, incluyendo, por ejemplo, una memoria 525 y un subsistema de almacenamiento de archivos 526, dispositivos de salida de interfaz de usuario 520, dispositivos de entrada de interfaz de usuario 522 y un subsistema de interfaz de red 516. Los dispositivos de entrada y salida permiten la interacción del usuario con el sistema informático 510. El subsistema de interfaz de red 516 proporciona una interfaz a redes externas y se acopla a los dispositivos de interfaz correspondientes en otros sistemas informáticos.

Los dispositivos de entrada de la interfaz de usuario 522 pueden incluir un teclado, dispositivos señaladores como un ratón, una bola de seguimiento, un panel táctil o una tableta gráfica, un escáner, una pantalla táctil incorporada a la pantalla, dispositivos de entrada de audio como sistemas de reconocimiento de voz, micrófonos y/u otros tipos de dispositivos de entrada. En general, el uso del término "dispositivo de entrada" pretende incluir todos los tipos posibles de dispositivos y formas de introducir información en el sistema informático 510 o en una red de comunicación.

Los dispositivos de salida de la interfaz de usuario 520 pueden incluir un subsistema de visualización, una impresora, una máquina de fax o dispositivos no visuales como dispositivos de salida de audio. El subsistema de visualización puede incluir un tubo de rayos catódicos (CRT), un dispositivo de pantalla plana, como una pantalla de cristal líquido (LCD), un dispositivo de proyección o algún otro mecanismo para crear una imagen visible. El subsistema de visualización también puede proporcionar un dispositivo no visual como, por ejemplo, dispositivos de salida de audio. En general, el uso del término "dispositivo de salida" pretende incluir todos los tipos posibles de dispositivos y formas de dar salida a la información desde el sistema informático 510 al usuario o a otra máquina o sistema informático.

El subsistema de almacenamiento 524 almacena construcciones de programación y datos que proporcionan la funcionalidad de algunos o todos los módulos que se describen aquí. Por ejemplo, el subsistema de almacenamiento 524 puede incluir la lógica para realizar aspectos seleccionados del método 300, el método 400 y/o para implementar uno o más del sistema 100, la luminaria 114, el dispositivo servidor 130, la red de luminarias 110, el dispositivo de red 202 y/o cualquiera de las luminarias y/o dispositivos que se discuten en el presente documento.

Estos módulos de software los ejecuta generalmente el procesador 514 solo o en combinación con otros procesadores. La memoria 525 que se utiliza en el subsistema de almacenamiento 524 puede incluir varias memorias incluyendo una memoria principal de acceso aleatorio (RAM) 530 para el almacenamiento de instrucciones y datos durante la ejecución del programa y una memoria de sólo lectura (ROM) 532 en la que se almacenan instrucciones fijas. Un subsistema de almacenamiento de archivos 526 puede proporcionar un almacenamiento persistente para los archivos de programa y de datos, y puede incluir una unidad de disco duro, una unidad de disco flexible junto con los medios extraíbles asociados, una unidad de CD-ROM, una unidad óptica o cartuchos de medios extraíbles. Los módulos que implementan la funcionalidad de ciertas implementaciones pueden ser almacenados por el subsistema de almacenamiento de archivos 526 en el subsistema de almacenamiento 524 u otras máquinas accesibles por el o los procesadores 514.

El subsistema de bus 512 proporciona un mecanismo para permitir que los diversos componentes y subsistemas del sistema informático 510 se comuniquen entre sí según lo previsto. Aunque el subsistema de bus 512 se muestra esquemáticamente como un solo bus, las implementaciones alternativas del subsistema de bus pueden utilizar múltiples buses.

El sistema informático 510 puede ser de diversos tipos incluyendo una estación de trabajo, un servidor, un clúster informático, un servidor blade, una granja de servidores o cualquier otro sistema de procesamiento de datos o dispositivo informático. Debido a la naturaleza siempre cambiante de los ordenadores y las redes, la descripción del sistema informático 510 representado en la figura 5 pretende ser sólo un ejemplo específico para ilustrar algunas implementaciones. Muchas otras configuraciones del sistema informático 510 pueden tener más o menos componentes que el sistema informático representado en la figura 5.

El término "aparato de iluminación" o "luminaria" se utiliza en el presente documento para referirse a una implementación o disposición de una o más unidades de iluminación en un factor de forma, conjunto o paquete particular. El término "unidad de iluminación" se utiliza aquí para referirse a un aparato que incluye una o más fuentes de luz del mismo o diferente tipo. Una unidad de iluminación determinada puede tener una variedad de disposiciones de montaje para la(s) fuente(s) de luz, disposiciones y formas de la caja/carcasa y/o configuraciones de conexión eléctrica y mecánica. Además, una determinada unidad de iluminación puede estar, de forma opcional, asociada con (por ejemplo, incluir, estar acoplada a y/o empaquetada junto con) varios otros componentes (por ejemplo, circuitos de control) relacionados con el funcionamiento de la(s) fuente(s) de luz. Una "unidad de iluminación con tecnología LED" se refiere a una unidad de iluminación que incluye una o más fuentes de luz con tecnología LED, como se ha mencionado anteriormente, sola o en combinación con otras fuentes de luz que no son de tecnología LED. Una unidad de iluminación "multicanal" se refiere a una unidad de iluminación con o sin tecnología LED que incluye al menos dos fuentes de luz configuradas para generar respectivamente diferentes espectros de radiación, en la que cada espectro de fuente diferente puede denominarse un "canal" de la unidad de iluminación multicanal.

El término "controlador" se utiliza aquí en general para describir varios aparatos relacionados con el funcionamiento de una o más fuentes de luz. Un controlador puede implementarse de numerosas maneras (por ejemplo, con hardware dedicado) para realizar varias funciones que se discuten en este documento. Un "procesador" es un ejemplo de controlador, que emplea uno o más microprocesadores que pueden programarse con un software (p. ej., código de máquina) para realizar varias de las funciones que se discuten en el presente documento. Un controlador puede implementarse con o sin emplear un procesador y también puede implementarse como una combinación de hardware dedicado para realizar algunas funciones y un procesador (por ejemplo, uno o más microprocesadores programados y circuitos asociados) para realizar otras funciones. Los ejemplos de componentes de controladores que pueden emplearse en diversas realizaciones de la presente divulgación incluyen, pero no se limitan a, microprocesadores convencionales, circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) y matrices de puertas programables en campo (FPGA).

En varias implementaciones, un procesador o controlador puede estar asociado con uno o más medios de almacenamiento (genéricamente referidos aquí como "memoria", por ejemplo, memoria informática volátil y no volátil como RAM, PROM, EPROM y EEPROM, discos flexibles, discos compactos, discos ópticos, cinta magnética, etc.). En algunas implementaciones, los medios de almacenamiento pueden estar codificados con uno o más programas que, cuando se ejecutan en uno o más procesadores y/o controladores, realizan al menos algunas de las funciones que se discuten en el presente documento. Varios medios de almacenamiento pueden estar fijos dentro de un procesador o controlador o pueden ser de tipo transportable, de tal manera que uno o más programas almacenados en ellos pueden cargarse en un procesador o controlador para implementar varios aspectos de la presente invención que se discuten en el presente documento. Los términos "programa" o "programa informático" se utilizan en el presente documento en sentido genérico para referirse a cualquier tipo de código informático (por ejemplo, software o código de máquina) que puede emplearse para programar uno o más procesadores o controladores.

El término "direccionable" se utiliza en el presente documento para referirse a un dispositivo (por ejemplo, una fuente de luz en general, una unidad o aparato de iluminación, un controlador o procesador asociado con una o más fuentes de luz o unidades de iluminación, otros dispositivos no relacionados con la iluminación, etc.) que está configurado para recibir información (por ejemplo, datos) destinada a múltiples dispositivos, incluido él mismo, y para responder selectivamente a cierta información dirigida hacia él. El término "direccionable" se utiliza a menudo en relación con un entorno de red (o una "red", que se analiza más adelante), en el que varios dispositivos están acoplados a través de algún medio o medios de comunicación.

En una implementación de red, uno o más dispositivos acoplados a una red pueden servir como controlador para uno o más dispositivos acoplados a la red (por ejemplo, en una relación amo/esclavo). En otra implementación, un entorno en red puede incluir uno o más controladores dedicados que están configurados para controlar uno o más de los dispositivos acoplados a la red. Por lo general, varios dispositivos acoplados a la red pueden tener acceso a los datos presentes en el medio o medios de comunicación; sin embargo, un dispositivo determinado puede ser "direccionable" en el sentido de que está configurado para intercambiar datos de forma selectiva con la red (es decir, recibir datos de ella y/o transmitirlos a ella), basándose, por ejemplo, en uno o más identificadores particulares (por ejemplo, "direcciones") que se le han asignado.

El término "red", tal como se utiliza en el presente documento, se refiere a cualquier interconexión de dos o más dispositivos (incluidos los controladores o procesadores) que facilita el transporte de información (por ejemplo, para el control de dispositivos, el almacenamiento de datos, el intercambio de datos, etc.) entre dos o más dispositivos y/o entre múltiples dispositivos acoplados a la red. Como debe apreciarse fácilmente, varias implementaciones de redes adecuadas para interconectar múltiples dispositivos pueden incluir cualquiera dentro de una variedad de topologías de red y emplear cualquiera dentro de una variedad de protocolos de comunicación. Además, en varias redes según la presente divulgación, cualquier conexión entre dos dispositivos puede representar una conexión dedicada entre los dos sistemas o alternativamente una conexión no dedicada. Además de transportar información destinada a los dos dispositivos, dicha conexión no dedicada puede transportar información no necesariamente destinada a ninguno de los dos dispositivos (por ejemplo, una conexión de red abierta). Además, debe apreciarse fácilmente que varias redes de dispositivos, tal y como se discute en el presente documento, pueden emplear uno o más enlaces inalámbricos, de cable o de fibra óptica para facilitar el traslado de información a través de la red.

Los artículos indefinidos "un" y "una", tal y como se utilizan aquí en la especificación y en las reivindicaciones, deben entenderse como "al menos uno" a menos que se indique claramente lo contrario.

La frase "y/o", tal y como se utiliza en la especificación y en las reivindicaciones, debe entenderse como "uno o ambos" de los elementos así unidos, es decir, elementos que están presentes de forma conjunta en algunos casos y de forma disyuntiva en otros. Los elementos múltiples enumerados con "y/o" deben interpretarse de la misma manera, es decir, "uno o más" de los elementos así unidos. De manera opcional, pueden estar presentes otros elementos distintos de los identificados específicamente por la cláusula "y/o", ya sea que estén relacionados o no con los elementos específicamente identificados. Así, como ejemplo no limitativo, una referencia a "A y/o B", cuando se utiliza junto con un lenguaje abierto como "que comprende" puede referirse, en una realización, a A solamente (incluyendo de forma opcional elementos distintos de B); en otra realización, a B solamente (incluyendo de forma opcional elementos distintos de A); en otra realización, tanto a A como a B (incluyendo de forma opcional otros elementos); etc.

Tal y como se utiliza en la especificación y en las reivindicaciones, debe entenderse que "o" tiene el mismo significado que "y/o", tal y como se ha definido anteriormente. Por ejemplo, al separar elementos en una lista, "o" o "y/o" se interpretará como inclusivo, es decir, la inclusión de al menos uno, pero también incluyendo más de uno, de un número o lista de elementos y, de forma opcional, elementos adicionales no listados. Sólo los términos que indiquen claramente lo contrario, como "sólo uno de", "exactamente uno de" o "consistente en", cuando se utilicen en las reivindicaciones, se referirán a la inclusión de exactamente un elemento de un número o lista de elementos. En general, el término "o", tal y como se utiliza en el presente documento, sólo se interpretará como indicación de alternativas exclusivas (es decir, "uno o el otro, pero no ambos") cuando vaya precedido de términos de exclusividad, como "o", "uno de", "sólo uno de" o "exactamente uno de". "Que consiste esencialmente en", cuando se utiliza en las reivindicaciones, tendrá su significado ordinario tal como se utiliza en el campo del derecho de patentes.

Tal como se utiliza en la especificación y en las reivindicaciones, la frase "al menos uno", sobre una lista de uno o más elementos, debe entenderse como al menos un elemento seleccionado de entre uno o más de los elementos de la lista de elementos, pero sin incluir necesariamente al menos uno de cada elemento específicamente enumerado dentro de la lista de elementos y sin excluir ninguna combinación de elementos de la lista de elementos. Esta definición también permite que, de manera opcional, puedan estar presentes otros elementos distintos de los específicamente identificados dentro de la lista de elementos a los que se refiere la frase "al menos uno", ya sea que estén relacionados o no con esos elementos específicamente identificados. Así, como ejemplo no limitativo, "al menos uno de A y B" (o, igualmente, "al menos uno de A o B", o, igualmente, "al menos uno de A y/o B") puede referirse, en una realización, a al menos uno, incluyendo de forma opcional más de uno, A, sin B presente (y, de forma opcional, incluyendo elementos distintos de B); en otra realización, a al menos uno, de manera opcional incluyendo más de uno, B, sin A presente (y de manera opcional incluyendo elementos distintos de A); en otra realización, a al menos uno, de manera opcional incluyendo más de uno, A, y al menos uno, de manera opcional incluyendo más de uno, B (y de manera opcional incluyendo otros elementos); etc.

También debe entenderse que, a menos que se indique claramente lo contrario, en cualquier método reivindicado en el presente documento que incluya más de un paso o acto, el orden de los pasos o actos del método no se limita necesariamente al orden en que se recitan los pasos o actos del método.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método para detectar el estado del sensor implementado por uno o más procesadores (116, 202, 216), el método comprende:

generar, en un dispositivo informático de una primera luminaria (114, 216), primeros datos del sensor (122) correspondientes a, y en respuesta a, un estímulo (204) que afecta a una red de luminarias (110) que incluye la primera luminaria;

recibir, en el dispositivo informático de la primera luminaria, los segundos datos del sensor (122) de una segunda luminaria (102, 218) de la red de luminarias, donde los segundos datos del sensor son generados por la segunda luminaria en respuesta al estímulo; que se caracteriza por

acceder a un modelo espacio-temporal de la luminaria (132, 222), en el que el modelo espacio-temporal de la luminaria se basa en los datos históricos del sensor obtenidos de al menos la primera luminaria y la segunda luminaria;

determinar datos de varianza (234) a partir del modelo espacio-temporal de la luminaria; los datos de varianza se basan en una diferencia entre los datos históricos del sensor y los datos del primer sensor, y una diferencia entre los datos históricos del sensor y los datos del segundo sensor; y cuando se identifica una varianza en los datos de varianza: hacer que se transmita una señal basada en la varianza, en la que la varianza corresponde a una cantidad de latencia en la respuesta de la primera luminaria o la segunda luminaria ante el estímulo.

2. El método de la reivindicación 1, en el que la señal hace que la primera luminaria o la segunda luminaria compensen la varianza, en el que la compensación de la varianza incluye la limitación de una cantidad de datos (212) que es proporcionada por un sensor de la primera luminaria o la segunda luminaria.

3. El método de la reivindicación 1, en el que los datos de la varianza incluyen métricas probabilísticas, y el método comprende además: determinar que al menos una métrica probabilística de las métricas probabilísticas cumpla con un umbral probabilístico.

4. El método de la reivindicación 3, en el que los datos del primer sensor o los datos del segundo sensor incluyen datos de múltiples tipos de sensores diferentes (228, 230).

5. El método de la reivindicación 4 además comprende:

determinar un cambio en la correlación entre los datos de los múltiples y diferentes tipos de sensores, en el que al menos una métrica probabilística se basa en el cambio que se produce en la correlación.

6. El método de la reivindicación 1, en el que los datos históricos de los sensores incluyen datos de distribución de gradientes para los sensores integrados en la red de luminarias.

7. El método de la reivindicación 1, en el que el método además comprende:

hacer que el modelo espacio-temporal de la luminaria se modifique en función de la señal; la señal se basa en la cantidad de latencia en la respuesta de la primera luminaria o la segunda luminaria al estímulo.

8. Un sistema que comprende:

una red de luminarias que comprende al menos una primera luminaria y una segunda luminaria, cada una en comunicación con la red de luminarias (110) y cada luminaria comprende uno o más procesadores (116, 216) y una memoria configurada para almacenar instrucciones que, cuando son ejecutadas por el o los procesadores, hacen que el o los procesadores realicen operaciones que incluyen:

generar, mediante la primera luminaria, los primeros datos del sensor (122) en el o los procesadores de la primera luminaria, donde los primeros datos del sensor (122) corresponden a un estímulo (204) que afecta a la red de luminarias (110) y se generan en respuesta a él;

generando, por la segunda luminaria, segundos datos del sensor (124, 128) en uno o más procesadores de la segunda luminaria, donde los segundos datos del sensor son generados por la segunda luminaria en respuesta al estímulo; recibiendo, por la primera luminaria a través de la red de luminarias, los segundos datos del sensor (124, 128) de la segunda luminaria; que se caracteriza porque las instrucciones, cuando son ejecutadas por el o los procesadores, hacen además que el o los procesadores realicen operaciones que incluyen:

determinar los datos de la varianza (234) a partir del modelo espacio-temporal de la luminaria, los datos de la varianza basados en una diferencia entre los datos históricos del sensor y los datos del primer sensor y una diferencia entre los datos históricos del sensor y los datos del segundo sensor; y cuando se identifica una varianza en los datos de la varianza: hacer que se transmita una señal, a través de la red de luminarias, basada en la varianza, en la que la varianza corresponde a una cantidad de latencia en la respuesta de la primera luminaria o la segunda luminaria ante el estímulo.

9. El sistema de la reivindicación 8, en el que los datos del primer sensor o los datos del segundo sensor incluyen datos de múltiples tipos de sensores.

10. El sistema de la reivindicación 9, en el que las operaciones incluyen además:

determinar un cambio en la correlación entre los datos de los múltiples tipos de sensores diferentes.