JP2021506067A - 照明器具の異常の分散検出のためのシステム、方法及び装置 - Google Patents

Abstract

本明細書で提供される記載の実装形態は、ハードウェア及びネットワーク異常を識別するためにセンサデータの分散計算を実行するために照明器具のネットワークを使用するシステム、方法及び装置に関する。一部の実装形態では、第１の照明器具（１１４、１２８、２１６）から、照明器具のネットワーク（１１０）に影響を与える刺激（２０４）に応じた第１のセンサデータ（１２２、１２４）を受信すること、及び照明器具のネットワーク内の第２の照明器具（２０８）から、第２のセンサデータを受信すること等の動作を含む方法が述べられる。方法はまた、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの相関を決定すること、及び該相関に少なくとも部分的に基づいて照明器具時空間モデル（２２２）を修正することを含むことができる。方法はまた、第１の照明器具又は第２の照明器具からその後のセンサデータを受信すること、及びその後のセンサデータと照明器具時空間モデルとの比較に基づいて第１の照明器具又は第２の照明器具に信号を提供することを含むことができる。

Description

本開示は、広くは、オンボードセンサを備えた照明器具を対象とする。具体的には、本明細書で論じられる実装形態は、照明器具によって収集されたデータの分散処理を使用してハードウェア及びネットワークの異常を検出することに関する。

デジタル照明技術、すなわち、発光ダイオード（light-emitting diode；ＬＥＤ）などの半導体光源に基づく照明は、伝統的な蛍光灯、ＨＩＤ、及び白熱灯に対する実行可能な代替案を提供する。ＬＥＤの機能的利点及び利益としては、高いエネルギ変換及び光学効率、耐久性、低い動作コスト、並びに多くの他の点が挙げられる。ＬＥＤ技術の近年の進歩は、多くの用途において様々な照明効果を可能にする、効率的かつ堅牢なフルスペクトル照明源をもたらしている。一部の照明デバイスは、照明デバイスの環境に関するデータを収集するためのセンサを組み込むことができる。

しかしながら、そのようなセンサを組み込むことにより、照明デバイスに関連するネットワークを介して送信されるデータの量は過剰になる可能性があり、それによってネットワークの帯域幅が制限される。さらに、ネットワーク通信を妨げることにより、ネットワークを介して照明デバイスで実行される重要な診断テストが制限される可能性がある。さらに、照明デバイスのネットワークから無差別にデータを収集することにより、計算資源が、照明デバイスの動作を最適化することへの洞察を提供しないようなデータを処理することに浪費される可能性がある。

述べられる実装形態は、ハードウェア異常を識別するためにセンサデータの分散計算を実行するために照明器具のネットワークを使用するシステム、方法及び装置に関する。一部の実装形態では、１つ以上のプロセッサによって実施される方法であって、第１の照明器具のコンピューティングデバイスにおいて、第１の照明器具を含む照明器具のネットワークに影響を与える刺激(stimulus)に対応する第１のセンサデータを生成する等の動作(operation)を含む、方法が述べられる。当該方法はさらに、第１の照明器具のコンピューティングデバイスにおいて、照明器具のネットワーク内の第２の照明器具からの第２のセンサデータを受信することを含むことができる。第２のセンサデータは、刺激に応答して第２の照明器具によって生成されることができる。当該方法はまた、照明器具時空間モデル(luminaire spatial-temporal model)にアクセスすることを含むことができる。照明器具時空間モデルは、少なくとも第１の照明器具及び第２の照明器具から収集された履歴センサデータ(historical sensor data)に基づくことができる。当該方法はさらに、照明器具時空間モデルからバリアンスデータ(variance data)を決定することを含むことができる。バリアンスデータは、履歴センサデータと第１のセンサデータとの差、及び履歴センサデータと第２のセンサデータとの差に基づくことができる。動作はまた、バリアンス(variance)がバリアンスデータにおいて識別される場合、バリアンスに基づいて信号が送信されることを含むことができる。信号により、第１の照明器具又は第２の照明器具はバリアンスを補償することができる。バリアンスを補償することは、第１の照明器具又は第２の照明器具のセンサから提供されるデータの量を制限することを含むことができる。バリアンスデータは、確率的メトリクス(probabilistic metrics)を含むことができ、当該方法はさらに、確率的メトリクスのうちの少なくとも１つの確率的メトリック(probabilistic metric)が確率的閾値(probabilistic threshold)を満たすことを決定することを含むことができる。第１のセンサデータ又は第２のセンサデータは、複数の異なるタイプのセンサからのデータを含むことができる。当該方法はさらに、複数の異なるタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定することを含むことができる。少なくとも１つの確率的メトリックは、相関の変化に基づくことができる。履歴センサデータは、照明器具のネットワークに組み込まれるセンサの勾配分布データ(gradient distribution data)を含むことができる。バリアンスは、刺激への応答におけるレイテンシ(latency)の量に対応することができ、当該方法はさらに、照明器具時空間モデルが信号に従って修正されることを含むことができる。信号は、刺激への第１の照明器具又は第２の照明器具の応答におけるレイテンシの量に基づくことができる。

他の実装形態では、１つ以上のプロセッサ、及び１つ以上のプロセッサに接続されるメモリを含む、コンピューティングデバイスが述べられる。メモリは、１つ以上のプロセッサによって実行された場合、１つ以上のプロセッサに、第１の照明器具から、１つ以上のプロセッサが通信する照明器具のネットワークに影響を与える刺激に応じた第１のセンサデータを受信することを含む動作を実行させる命令を含むことができる。動作はまた、第２の照明器具から、照明器具のネットワークにおいて第２のセンサデータを受信することを含むことができる。第２のセンサデータは、刺激に応答して第２の照明器具によって生成されることができる。動作はまた、第１のセンサデータと第２のセンサデータとの相関を決定すること、及び第１のセンサデータと第２のセンサデータとの相関に少なくとも部分的に基づいて照明器具時空間モデルを修正することを含むことができる。追加的に、動作は、第１の照明器具又は第２の照明器具からその後のセンサデータ(subsequent sensor data)を受信すること、及びその後のセンサデータと修正された照明器具時空間モデルとの比較に基づいて第１の照明器具又は第２の照明器具に信号を提供することを含むことができる。相関を決定することは、確率的メトリックを生成することを含むことができ、動作はさらに、確率的メトリックが確率的閾値を満たすことを決定することを含むことができる。第１のセンサデータ又は第２のセンサデータは、複数のタイプのセンサからのデータを含むことができる。相関を決定することは、複数のタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定することを含むことができる。照明器具時空間モデルは、照明器具のネットワークに組み込まれる複数のタイプのセンサの勾配分布データに基づくことができ、複数のタイプのセンサは、少なくともパッシブ赤外線センサを含むことができる。

さらに他の実装形態では、１つ以上のプロセッサ、及び１つ以上のプロセッサによって実行された場合、１つ以上のプロセッサに、１つ以上のプロセッサにおいて第１のセンサデータを生成することを含む動作を実行させる命令を格納するように構成されるメモリを含む、システムが述べられる。１つ以上のプロセッサは照明器具のネットワークと通信する。動作はまた、照明器具のネットワーク内の照明器具からのセンサデータを受信することを含むことができる。第２のセンサデータは、照明器具によって生成されることができる。動作はまた、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータと照明器具時空間モデルとを比較して、第１のセンサデータと照明器具時空間モデルとの、又は第２のセンサデータと照明器具時空間モデルとのバリアンスを識別することを含むことができる。照明器具時空間モデルは、照明器具のネットワーク内の近隣照明器具から収集された履歴センサデータに基づくことができる。追加的に、動作は、バリアンスが識別される場合、１つ以上のプロセッサ、又は照明器具にバリアンスを補償さするように動作させることを含むことができる。バリアンスは、確率的メトリックに対応することができ、動作はさらに、確率的メトリックが確率的閾値を満たすことを決定することを含むことができる。第１のセンサデータ又は第２のセンサデータは、複数のタイプのセンサからのデータを含むことができる。動作はさらに、複数の異なるタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定することを含むことができる。一部の実装形態では、動作は、１つ以上のプロセッサ、又は照明器具がバリアンスを補償するように動作することに基づいて照明器具時空間モデルを修正することを含むことができる。照明器具時空間モデルは、メモリに格納されることができる。バリアンスデータを補償することは、センサから提供されるデータの量を制限することを含むことができる。照明器具時空間モデルは、近隣照明器具から収集された履歴センサデータの勾配分布を識別することができる。当該システムはさらに、照明デバイスを含むことができ、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータは、照明器具のネットワークによって照らされるエリアにおいて検出される光の量に基づくことができる。

図面中、同様の参照文字は、一般に、異なる図の全体にわたって同じ部分を指す。また、図面は、必ずしも正しい縮尺ではなく、その代わりに、全般的に、実装形態の原理を例示することに重点が置かれている。
照明器具ネットワークの時空間モデルをコンパイルするためのシステムを示す。 どのように時空間モデルが照明器具の動作の異常を検出及び／又は予測するために使用されることができるかを例示するプロセス図を含む。 照明器具のネットワークで発生する動作異常を診断及び／又は予測するための時空間モデルを提供する方法を示す。 時空間モデルを使用して識別された異常を照明器具のネットワーク内の照明器具に補償させる方法を示す。 例示的なコンピュータシステムのブロック図である。

ネットワーク帯域幅の可用性は、照明器具等の相互接続されたデバイスが、下流の処理にそのようなデータを使用する目的で無差別にネットワークを介してデータを送信する場合に問題になる可能性がある。さらに、各照明器具がネットワーク内の複数の異なる照明器具からデータを収集及び送信するように構成されている場合、各照明器具のメモリ及び処理性能が低下する可能性がある。ネットワーク帯域幅とハードウェアケイパビリティに対するこのような制限は、計算資源を浪費し、さまざまなネットワークデバイスから提供されるデータに依存するメンテナンスプロセスに潜在的に悪影響を与える可能性がある。

計算資源を浪費することなく、及びネットワークにわたり無差別に照明器具がセンサデータを提供することを必要することなく、ネットワーク及び／又はハードウェア及び／又はネットワーク異常を予測できる照明器具のネットワークを提供するために、個々の照明器具は、予測時空間モデル(predictive spatial-temporal model)に従って収集されたデータを処理することを課せられることができる。時空間モデルは、ネットワークに接続される複数の照明器具から送信されるデータのシーケンスから生成されることができる。データは、照明器具に接続される又は組み込まれるセンサによって提供される信号／データに基づいて提供されることができる。このようなセンサには、パッシブ赤外線センサ、タイミングセンサ、温度センサ、湿度センサ、ＣＯ_２センサ、電流センサ、抵抗センサ、電圧センサ、圧力センサ、触覚センサ、モーションセンサ、光センサ、及び／又は環境に関連するデータを提供することができる任意の他のセンサが含まれ得るが、これらに限定されなくてもよい。時空間モデルは、初期的に、照明器具がデータを送信している際に呈されるラグ(lag)又は遅延(delay)の量に従って生成されることができる。ラグは、照明器具が１つ以上のエリアにどのように分布しているかを判断するために識別され、使用されることができる。

異常は、異なるセンサ間の対応(correspondence)を追跡すること、及び／又は、照明器具のネットワーク内の各照明器具の時空間特性(spatial-temporal characteristics)によってもたらされるデータの差異を追跡することを含む、複数の異なる方法で識別されることができる。例えば、異なるセンサ間の対応を識別することは、共通の刺激及び／又は環境の変化に応じてセンサからの出力がどのように異なって変化するかを比較することによって実行されることができる。例えば、人々のグループは、各照明器具がパッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサ及び湿度センサを有する、照明器具のネットワークを含む部屋に入る可能性がある。部屋の１つの領域から人が入ると、各照明器具からの各ＰＩＲセンサ及び温度センサは異なって応答し得る。ハードウェア応答の異常が識別されることができる予測モデルを生成するために、応答の違いが、室内の人々の動きのパターンとともに追跡されることができる。異なるタイプのセンサ間の対応は特定の異常への洞察を提供することができるが、同じタイプのセンサからの応答も、異常を識別するために分析されることができる。

一部の実装形態では、時空間モデルは、センサからの応答のパターンを時空間で追跡することによりデータ異常からハードウェアの誤動作を予測するために使用されることができる。例えば、照明器具のネットワークの各照明器具は、照明器具のネットワークによって照らされるエリアにおいて生じる光の変化に応答する光センサを含むことができる。人工光の量は毎日部屋の輝度を変化させるので、光センサによって測定される光の量も変化し得る。測定された光の変化は、パターンが現れる得るように時空間で反映され得る。その後、１つ以上のセンサの応答が特定のロケーション及び／又は時間における応答の予測値の許容範囲外である場合、光センサ応答の異常が識別されることができる。

図１は、照明器具ネットワーク１１０の時空間モデルをコンパイルするためのシステム１００を示す。システム１００によって実行される１つ以上の動作は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって格納及び／又は実行されるソフトウェア命令として実施されることができる。システム１００は、１つ以上の建物１０８内の１つ以上のエリア１０４におけるネットワークデバイス１０６に接続される複数の照明器具１１４を含む照明器具ネットワーク１１０を含むことができる。照明器具ネットワーク１１０の各照明器具１１４は、１つ以上のプロセッサ１１６、１つ以上のセンサ１１８、及び／又はメモリユニット１２０に格納されるデータ１２２を有する１つ以上のメモリユニット１２０を少なくとも含むことができる。プロセッサ１１６は、センサ１１８からの信号を処理し、１つ以上の時空間モデル１３２の構築を支援するために隣接する照明器具へセンサ１１８からのセンサデータを送信させることができる。

時空間モデル１３２は、リモートデバイス１３４（例えば、サーバデバイス１３０）、ネットワークデバイス１０６、１つ以上の照明器具１１４、及び／又はネットワーク１１２（例えば、インターネット）を介して照明器具１１４と通信することができる任意の他のデバイス等の１つ以上のデバイスに格納されることができる。時空間モデル１３２は、照明器具１１４、及び／又は建物１０８内の照明器具１１４の位置を定義することができる他の情報源から得られるロケーションデータを使用して生成されることができる。ロケーションデータは、センサデータと、センサ１１８が応答するロケーションとの対応を提供するために使用されることができる。したがって、ロケーションデータは、各照明器具１１４からのセンサデータが経時的に規則的にどのように変化するかに関する様々なメトリックを決定するためにセンサデータが経時的にマッピングされることができるように、時空間モデル１３２の空間次元を定義することができる。

例えば、初期的に、照明器具１１４は、それらの動作に影響を与えるであろう実質的なエラーがないと仮定される。異なる時間ｔで、又は予め定められた間隔に従って周期的に、照明器具ネットワーク１１０の各照明器具１１４は、そのセンサ１１８からのセンサデータを記録し、センサデータをすぐ隣のもの(immediate neighbor)に送信することができる。例えば、センサデータ値は、センサデータ値を生じた照明器具１１４によって記録されることができる。照明器具１１４は、任意の照明器具１０２が前方（「ｆ」）、後方（「ｂ」）、上方（「ｕ」）、及び／又は下方（「ｄ」）のセンサ値（すなわち、照明器具１１４が図１の照明器具ネットワーク１１０に従って配置されている場合、各隣のもの(neighbor)のセンサ値）の１つ以上を有するように、センサデータ値を１つ以上の隣接する照明器具１１４へ送信させることができる。図１に示されるように、照明器具１２６は、隣接する照明器具１２８からのセンサ値１２４を受けることができ、その結果、照明器具１２６は、センサ値１２４を処理して、勾配データを含むことができるデータ１２２を生成することができる。勾配データは、以下の式（１）〜（４）に従って定義されることができる。

照明器具１２６によって生成されるセンサ値、及び隣接する照明器具１２８の各々によって提供されるセンサ値を使用して、ネットワーク上の照明器具１０２間のセンサ値の差に対応する空間勾配が追跡されることができる。さらに、様々なメトリックが、経時的に及び／又は複数の異なるタイプのセンサに関して空間勾配から生成されることができる。このようなメトリックには、所与の時間における及び所与のタイプの測定についての平均値、値間のバリアンス(variance)、値の正規分布、並びに／又はデータの変化及び／若しくはデータ間の相関を識別するために使用されることができる任意の他のメトリックが含まれ得る。ある実装形態では、メトリックは、例えば、さまざまなエラー、予測、平均、比率、スコア、合計、及び／又は任意の他の圧縮ベースのメトリック等、データを圧縮しつつ計算されることができる任意のメトリックであり得る。経時的に、任意の照明器具１１４は、受信及び生成されたデータを処理して、照明器具１１４で生成されたセンサ値が照明器具のネットワーク内の他の照明器具１０２とどのように対比するかを決定することができる。このようにして、異常を予測するための計算が、照明器具ネットワーク１１０又は個々の照明器具１１４によって管理される時空間モデル１３２を使用して個々の照明器具１１４によって少なくとも部分的に実行されることができる。センサ値が所定の許容範囲又はバリアンス外である等、異常が照明器具１１４によって検出される場合、照明器具１１４は、（ｉ）もはやデータを生成しないようにそのセンサを制御する、又は（ｉｉ）異常を補償するように動作することができる。このようにして、照明器具の健全性(health)を定量化するシステムが、ネットワーク内のすべての照明器具を照会する必要なく、個々の照明器具のパフォーマンスを確実に追跡することができ、これにより、計算資源、ネットワーク帯域幅、及び電力を節約することができる。

図２は、どのように時空間モデルが照明器具の動作の異常を検出及び／又は予測するために使用されることができるかを例示するプロセス図２００を含む。具体的には、空間時間モデルは、応答レイテンシ、応答精度、及び／又は照明器具が共通の刺激２０４にどのように応答するかに基づく誤動作している照明器具の他のインジケータ(indicator)を識別するために使用されることができる。各照明器具（第１の照明器具２０６、第２の照明器具２０８、及び第Ｎの照明器具２１０）は、１つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、第１のコンピューティングデバイス２１６、第２のコンピューティングデバイス２１８、及び第Ｎのコンピューティングデバイス２２０）を含むことができる。各照明器具の各コンピューティングデバイスは、互いに、及びネットワークデバイス２０２（例えば、ゲートウェイデバイス及び／又はネットワーク信号を送信することができる任意の他のデバイス）と通信することができる。時空間モデルを使用して照明器具の動作の異常を検出及び／又は予測するために、例えば、各照明器具は、隣接する照明器具による処理のためにセンサデータを測定及び送信することができる。

各照明器具は、照明器具に取り付けられた１つ以上のセンサを使用してそれぞれの照明器具の環境条件を測定することができる。例えば、第１の照明器具２０６は１つ以上のセンサ２２８を含むことができ、第２の照明器具２０８はセンサ２３０を含むことができ、第Ｎの照明器具２１０はセンサ２３２を含むことができる。照明器具の各コンピューティングデバイスは、そのそれぞれのセンサに、そのそれぞれのセンサからセンサデータを収集させる、センサデータを格納させる、及びセンサデータを隣接する照明器具へ送信させることができる。例えば、各照明器具は、照明器具の環境の温度を測定することができる。各照明器具によって収集された温度データは、各照明器具に利用可能な時空間モデルと比較されることができる。各コンピューティングデバイスは、それぞれ時空間モデル（例えば、時空間モデル２２２、時空間モデル２２４、及び／又は時空間モデル２２６）を格納及び／又はアクセスすることができる。一部の実装形態では、各コンピューティングデバイスは、同じ時空間モデルにアクセスすることができ、他の実装形態では、各コンピューティングデバイスは、１つ以上の異なる時空間モデルにアクセスすることができる。例えば、個々の時空間モデルは、照明器具における１つ以上のセンサから収集されたデータに基づくことができ、したがって、当該照明器具の観点から生成される。異なるロケーションにある及び／又は異なる環境を経験する照明器具は、結果として異なる時空間モデルを有することになる。

各照明器具がそのそれぞれのセンサからセンサデータを収集した場合、各照明器具は、センサデータを隣接する照明器具に送信することができる。例えば、第１の照明器具２０６は信号２１２を第２の照明器具２０８に提供することができ、第２の照明器具２０８は信号２１４を第Ｎの照明器具２１０に提供することができる。信号２１２は第１の照明器具２０６によって収集されたセンサデータを具現化することができ、信号２１４は第２の照明器具２０８によって収集されたセンサデータを具現化することができる。一部の実装形態では、各照明器具は、照明器具間の信号の送信におけるラグ又はレイテンシを決定するために受信した信号を使用することができる。例えば、時空間モデル２２４は、１つ以上の隣接する照明器具の応答時間を識別する１つ以上のテーブルを含むことができる。したがって、第２の照明器具２０８が信号２１２を受信する場合、受信時間は、時空間モデル２２４によって提供される時間メトリックと比較されることができる。時間メトリックは、平均受信時間、以前の受信時間、受信の遅延、及び／又は信号送信に関連することができる任意の他の時間メトリックであり得る。第２のコンピューティングデバイス２１８は、信号２１２が動作異常を示しているかどうかを識別することができる、モデルバリアンスデータ２３６を生成するために時間メトリックを使用することができる。例えば、第２のコンピューティングデバイス２１８は、時間メトリックの許容範囲閾値(threshold tolerance)を格納又はアクセスすることができ、信号２１２が許容範囲閾値を満たさない場合、第２のコンピューティングデバイス２１８は、第１の照明器具２０６が動作異常を呈していることを示すインディケーションをネットワークデバイス２０２に提供することができる。さらに、第２のコンピューティングデバイス２１８は、第１の照明器具２０６によって呈されている異常のタイプ、及び該異常の時に収集された他のセンサからのデータ等、異常に関連する任意のコンテキストデータ(contextual data)を通信することができる。それに応答して、ネットワークデバイス２０２は、異常を補償するために、第１の照明器具２０６を異なる方法で動作させる、又はそのセンサの１つ以上を少なくとも部分的にシャットダウンさせることができる。

一部の実装形態では、各照明器具の各コンピューティングデバイスは、それぞれの照明器具の異なるセンサからのデータ間の相関を決定することができる。例えば、所与の時間において、第１の照明器具２０６は、センサデータ間の相関メトリックを識別するために複数の異なるセンサ２２８（例えば、温度センサ及び湿度センサ）からのセンサデータを処理することができる。センサデータ及び／又はセンサデータからの他の何らかのメトリック間のバリアンスを識別することができる相関メトリックは、第１の照明器具２０６によって第２の照明器具２０８に送信されることができる。第２の照明器具２０８は、相関メトリックと時空間モデル２２４とを比較して、相関メトリックが、第２の照明器具２０８及び／又は他の隣接する照明器具１２８で生成された他の相関メトリックとどのように異なるかを決定することができる。モデルバリアンスデータ２３６は、第１の照明器具２０６からの相関メトリックと第２の照明器具２０８からの相関メトリックとの比較に基づいて生成されることができる。モデルバリアンスデータ２３６は、モデルバリアンスデータ２３６において示される異常を補償するために第１の照明器具２０６の動作を修正するかどうかを決定するために第２の照明器具２０８によって使用されることができる。

一部の実装形態では、モデルバリアンスデータは、各照明器具及び／又はネットワークデバイスによって追跡されることができる（例えば、モデルバリアンスデータ２３４、モデルバリアンスデータ２３６、及びモデルバリアンスデータ２３８）。モデルバリアンスデータは、照明器具が将来及び／又はその後の環境変化に応答してどのように動作するかについて予測を行うために使用されることができる。このようにして、照明器具のメンテナンススケジュールは、照明器具によって提供されるデータが時空間モデルとどのように対比するかに基づくことができる。例えば、ネットワークデバイス２０２は、第Ｎの照明器具２１０が、何度も、該センサデータのタイプについての許容範囲閾値を満たさないセンサデータを提供したことを示す信号を受信することができる。それに応答して、ネットワークデバイス２０２は、第Ｎの照明器具２１０が修理を必要としていることを反映するためにメンテナンススケジュールの変更を起こすことができる。

一部の実装形態では、各照明器具で生成されるモデルバリアンスデータは、刺激２０４が移動する時間及び／又は空間にわたって各照明器具のセンサに影響を及ぼし得る時間的に変化する刺激(time varying stimulus)２０４に基づくことができる。例えば、刺激２０４は、動き、温度、湿度、電圧、電流、明るさの変化、及び／又はセンサによって検出されることができる任意の他の物理的変化であり得る。刺激２０４がアンビエント光である場合、明るさ又は輝度の量は、各照明器具内の光センサによって検出されることができる。各センサは、アンビエント光の変化に応答することができ、ある時間に検出された光の量に対応するデータを格納することができる。アンビエント光データは、刺激２０４に応答する隣接する照明器具と共用されることができ、隣接する照明器具は、アンビエント光データと時空間モデルとを比較することができる。時空間モデルは、経時的にアンビエント光データの以前の収集物(collection)に少なくとも部分的に基づいて生成されることができる。したがって、時空間モデルは、センサの特定の時間及びロケーションの通常の(normal)アンビエント光の値のインディケーションを提供することができる。センサによって検出されるアンビエント光の量が通常の値(normal value)の閾値許容範囲を満たさない場合、該センサに対応する照明器具は、別の照明器具及び／又はネットワークデバイス２０２によって異常に動作していると識別されることができる。この場合、異常な照明器具及び／又はセンサは、メンテナンスのために指定される、及び／又は検出された異常を補償するために少なくとも部分的にシャットダウンされることができる。このようにして、照明器具ネットワークから収集されるデータは、不正確なセンサデータがネットワークから排除される結果としてより正確にされることができる。

図３は、照明器具のネットワークで発生する動作異常を診断及び／又は予測するための時空間モデルを提供する方法３００を示す。方法３００は、１つ以上の照明器具、コンピューティングデバイス、ネットワークデバイス、及び／又はセンサデータを処理することができる任意の他のデバイスによって実行されることができる。方法３００は、１つ以上のプロセッサにおいて第１のセンサデータを生成する動作３０２を含むことができる。１つ以上のプロセッサは、照明器具のネットワークと通信することができ、照明器具のネットワーク内の照明器具に組み込まれることができる。一部の実装形態では、１つ以上のプロセッサは、当該照明器具及び／又は照明器具のネットワーク内の他の照明器具の１つ以上のセンサから受けるフィードバックに従って当該照明器具の動作を修正するためのコントローラとして動作することができる。

方法３００はまた、照明器具のネットワーク内の照明器具からの第２のセンサデータを受信する動作３０４を含むことができる。第２のセンサデータは、照明器具のネットワーク内の他の照明器具によって生成されることができる。第１のセンサデータ又は第２のセンサデータは各々、同じ又は異なるタイプのセンサのうちの１つ以上からのデータを含むことができる。例えば、第１のデータ及び第２のデータの各々は、温度、湿度、パッシブ赤外線、電流、電圧、抵抗、水分、化学物質、近接、画像、タッチ、動き、光、及び／又はセンサによって観測されることができる任意の他のプロパティに応答することができるセンサからのデータを含むことができる。

方法３００はさらに、第１のセンサデータ及び第２のセンサデータから勾配分布を決定する動作３０６を含むことができる。勾配分布は、照明器具のネットワーク内の近隣又は近接する照明器具間のセンサデータの違いに対応する。一部の実装態様では、照明器具は、勾配分布データを生成するために照明器具のネットワーク内の少なくとも２つの異なる照明器具からのセンサデータを受けることができる。一部の実装形態では、勾配分布データは、複数の異なるタイプのセンサから導出されるデータに基づくことができる。例えば、少なくとも２つの異なるタイプのセンサ（例えば、温度センサと湿度センサ、電圧センサと光センサ、及び／又はセンサタイプの任意の他の組み合わせ）からのセンサ値を相関させるデータに対応する。

方法３００はまた、勾配分布から時空間モデルを生成する動作３０８を含むことができる。時空間モデルは、照明器具のネットワークに組み込まれるセンサによって送信される１つ以上のタイプのセンサデータの通常の勾配分布を含むことができる。時空間モデルは、時空間モデルを生成する際にさまざまな環境変化が考慮され得るようにするために、１つ以上の期間にわたって収集されるデータから生成されることができる。例えば、照明器具のネットワークは、建物の温度を毎日の中で変化させるＨＶＡＣシステムを含む建物内に位置し得る。したがって、照明器具のネットワーク内の照明器具に組み込まれる温度及び／又は湿度センサは、１日を通して異なるセンサデータを提供することができる。結果として、時空間モデルは、後続のセンサデータが、照明器具のネットワークの環境が変化することに伴って生じ得るような異常についてチェックされることができるように、異なる時点における勾配分布データを含むことができる。さらに、時空間モデルは、センサ測定で検出されたレイテンシを補償するために経時的に更新及び／又は修正されることができる。例えば、照明器具のネットワーク内の各照明器具は、各照明器具に送信される信号のレイテンシを測定し、該レイテンシと予想されるレイテンシ又は閾値と比較することができる。測定されたレイテンシが閾値を満たさない場合、又は予想されるレイテンシに実質的に類似しない場合、時空間モデルが、測定されたレイテンシを補償するために更新されることができる。

任意選択的に、方法３００は、照明器具のネットワーク内の１つ以上の照明器具において時空間モデルを格納する動作３１０を含むことができる。例えば、時空間モデルは、後に受信されるセンサが時空間モデルと比較されることができるように、照明器具のネットワーク内のある照明器具に格納されるデータにおいて具現化されることができる。代替的に、時空間モデルは、各照明器具が、内的に又は照明器具のネットワーク内の別個の照明器具において生じ得る異常のインディケーションを提供できるように、照明器具のネットワーク内の複数の照明器具に格納されることができる。

図４は、時空間モデルを使用して識別された異常を照明器具のネットワーク内の照明器具に補償させる方法４００を示す。方法４００は、１つ以上の照明器具、コンピューティングデバイス、ネットワークデバイス、及び／又はセンサデータを処理することができる任意の他のデバイスによって実行されることができる。方法４００は、第１の照明器具のコンピューティングデバイスにおいて、第１の照明器具を含む照明器具のネットワークに影響を与える刺激に対応する第１のセンサデータを生成する動作４０２を含むことができる。刺激は、温度変化等の１つ以上の環境条件の変化、照明器具のネットワークによって照らされる空間内の占有の増加若しくは減少、電気的変化、及び／又は照明器具の環境に影響を与えることができる任意の他の変化であり得る。

方法４００はまた、第１の照明器具のコンピューティングデバイスにおいて、照明器具のネットワーク内の第２の照明器具からの第２のセンサデータを受信する任意選択的な動作４０４を含むことができる。第２のセンサデータは、刺激に応答して第２の照明器具によって提供されることができる。さらに、第２のセンサデータは、第２の照明器具の１つ以上のセンサの動作に基づくことができる。例えば、第２のセンサデータは、第２の照明器具の２つ以上のセンサからの信号間の相関を識別するデータを含むことができる。このようにして、照明器具の動作中に生じる異常は、照明器具の環境の変化に応答してコンポーネントの組み合わせがどのように動作しているかに基づくことができる。

一部の実装形態では、第１の照明器具は、必ずしも隣接する照明器具からデータを受信する又は隣接する照明器具にデータを送信する必要はない。例えば、照明器具のネットワーク内の各照明器具は、通信されたデータを処理するゲートウェイデバイスと通信することができる。この場合、ゲートウェイデバイスは、通信されたデータと時空間モデルとを比較して、照明器具のネットワーク内の１つ以上の照明器具で生じている異常を識別することができる。代替的に、１つ以上の照明器具は、通信されたデータが照明器具のネットワークのエッジノード照明器具に再送信されることができるように、隣接する照明器具にデータを通信することができる。この場合、エッジノード照明器具が、通信されたデータを処理することができ、これにより、照明器具のネットワークにわたる計算資源及びネットワーク帯域幅を節約することができる。この場合、１つ以上のエッジノード照明器具は、エッジノード照明器具によって識別された異常を補償するために１つ以上の信号を照明器具のネットワーク内の照明器具に送信することができる。

方法４００はさらに、第１の照明器具及び／又は第２の照明器具から収集された履歴センサデータに基づく照明器具時空間モデルにアクセスする動作４０６を含むことができる。履歴センサデータは、第１の照明器具及び／又は第２の照明器具の各々が、同様の刺激に以前に応答していた場合に収集されることができる。代替的に、履歴センサデータは、第１の照明器具及び／又は第２の照明器具の各々が、各照明器具の動作をトグル(toggle)若しくは修正し得る診断テスト及び／又はプログラムされた刺激に以前に応答していた場合に収集されることができる。

方法４００はまた、照明器具時空間モデルからバリアンスデータを決定する動作４０８を含むことができる。バリアンスデータは、照明器具のネットワークの照明器具で異常が発生したかどうかを判定するための１つ以上の閾値と比較されることができる、確率的メトリックを含むことができる。例えば、Ｔ検定が、Ｔ検定の帰無仮説が現在の状況下で棄却されるべきか否かを判定する閾値と比較されることができる、ｐ値を決定するために実行されることができる。帰無仮説は、例えば、照明器具に関連するセンサデータ又は勾配値が、センサデータ及び／又は勾配値の基準分布(nominal distribution)と有意に異ならないというルール又は仮定であり得る。例えば、有意に異なるセンサデータは、センサデータの最小及び／又は最大境界を定義するバリアンス閾値を満たすことができる。代替的に、ｐ値は、センサデータ及び／又は勾配値データから生成されることができ、ｐ値は、閾値と比較されることができる。ｐ値が、（実装形態及び／又はどのようにｐ値の閾値が定義されるかに応じて）閾値を満たす、又は満たさない場合、帰無仮説は棄却されることができ、ｐ値に関連する照明器具は、障害あり(faulty)としてフラグが立てられることができる。照明器具から到来するデータに対して閾値数の棄却(rejection)が生じる場合、該照明器具又は別個の照明器具は、該照明器具に、障害のあるデータを補償するように動作を修正させることができる。

方法４００は、バリアンスデータがバリアンス閾値と比較されて、バリアンスデータが閾値を満たすかどうかを決定する決定４１０を含むことができる。バリアンスデータがバリアンス閾値を満たす場合、方法４００は、第１の照明器具又は第２の照明器具にバリアンスデータを補償させる動作４１２に進むことができる。言い換えれば、第１の照明器具又は第２の照明器具は、センサ測定が１つ若しくはそれらのそれぞれのセンサで生じるのを抑制する、又は第１の照明器具若しくは第２の照明器具でメンテナンスが行われることができるまで少なくとも一時的にシャットダウンすることができる。しかしながら、バリアンスデータがバリアンス閾値を満たさない場合、方法４００は、時空間モデルと比較するために第１のセンサデータが再び生成される動作４０２に戻ることができる。

図５は、例示的なコンピュータシステム５１０のブロック図５００である。コンピュータシステム５１０は、典型的には、バスサブシステム５１２を介して複数の周辺デバイスと通信する少なくとも１つのプロセッサ５１４を含む。これらの周辺デバイスには、例えば、メモリ５２５及びファイルストレージサブシステム５２６を含むストレージサブシステム５２４、ユーザインターフェース出力デバイス５２０、ユーザインターフェース入力デバイス５２２、及びネットワークインターフェースサブシステム５１６が含まれてもよい。入力及び出力デバイスは、コンピュータシステム５１０とのユーザインタラクションを可能にする。ネットワークインターフェースサブシステム５１６は、外部ネットワークへのインタフェースを提供し、他のコンピュータシステムにおける対応するインターフェースデバイスに結合される。

ユーザインターフェース入力デバイス５２２は、マウス、トラックボール、タッチパッド若しくはグラフィックタブレット等のポインティングデバイス、キーボード、スキャナ、ディスプレイに組み込まれるタッチスクリーン、音声認識システム、マイク等の音声入力デバイス、及び／又は他のタイプの入力デバイスであってもよい。一般に、用語「入力デバイス」の使用は、コンピュータシステム５１０又は通信ネットワークに情報を入力するすべての可能なタイプのデバイス及び方法(way)を含むことが意図されている。

ユーザインターフェース出力デバイス５２０は、ディスプレイサブシステム、プリンタ、ファックスマシン、又はオーディオ出力デバイス等の非視覚ディスプレイを含んでもよい。ディスプレイサブシステムは、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のフラットパネルデバイス、プロジェクションデバイス、又は可視画像を作成するための他の何らかのメカニズムを含んでもよい。ディスプレイサブシステムは、オーディオ出力デバイス介して等非視覚的なディスプレイを提供してもよい。一般に、用語「出力デバイス」の使用は、コンピュータシステム５１０からユーザ又は他のマシン若しくはコンピュータシステムに情報を出力するすべての可能なタイプのデバイス及び方法を含むことが意図されている。

ストレージサブシステム５２４は、本明細書で述べられるモジュールの一部又はすべての機能性を提供するプログラミング及びデータ構造を格納する。例えば、ストレージサブシステム５２４は、方法３００、方法４００の選択された態様を実行する、並びに／又はシステム１００、照明器具１１４、サーバーデバイス１３０、照明器具ネットワーク１１０、ネットワークデバイス２０２、及び／若しくは本明細書で論じられる照明器具及び／又はデバイスのいずれかの１つ以上を実装するためのロジックを含んでもよい。

これらのソフトウェアモジュールは、一般に、プロセッサ５１４単独で、又は他のプロセッサとの組み合わせで実行される。ストレージサブシステム５２４で使用されるメモリ５２５は、プログラム実行中のデータ及び命令の格納用のメインランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５３０、及び固定命令が格納される読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）５３２を含む複数のメモリを含むことができる。ファイルストレージサブシステム５２６は、プログラム及びデータファイルの永続的なストレージを提供することができ、ハードディスクドライブ、関連するリムーバブルメディアと共にフロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、光学ドライブ、又はリムーバブルメディアカートリッジを含んでもよい。特定の実装形態の機能性を実装するモジュールは、ストレージサブシステム５２４内のファイルストレージサブシステム５２６によって、又はプロセッサ５１４によってアクセス可能な他のマシンに格納されてもよい。

バスサブシステム５１２は、コンピュータシステム５１０の様々なコンポーネント及びサブシステムを意図したとおりに互いに通信させるようにするメカニズムを提供する。バスサブシステムが５１２は、単一のバスとして概略的に示されているが、バスサブシステムの代替的な実装形態は、複数のバスを使用してもよい。

コンピュータシステム５１０は、ワークステーション、サーバ、コンピューティングクラスタ、ブレードサーバ、サーバファーム、又は任意の他のデータ処理システム若しくはコンピューティングデバイスを含む様々なタイプのものであり得る。コンピュータ及びネットワークの絶え間なく変化する性質のため、図５に示されるコンピュータシステム５１０の説明は、一部の実装形態を例示する目的のための特定の例としてのみ意図されている。コンピュータシステム５１０の多くの他の構成は、図５に示されるコンピュータシステムより多い又は少ないコンポーネントを有することが可能である。

いくつかの発明実施形態が、本明細書で説明及び図示されてきたが、当業者は、本明細書で説明される機能を実行するための、並びに／あるいは、その結果及び／又は利点のうちの１つ以上を得るための、様々な他の手段及び／又は構造体を、容易に構想することとなり、そのような変形態様及び／又は修正態様は、本明細書で説明される発明実施形態の範囲内にあるものと見なされる。より一般的には、本明細書で説明される全てのパラメータ、寸法、材料、及び構成は、例示であることが意図されており、実際のパラメータ、寸法、材料、及び／又は構成は、本発明の教示が使用される特定の用途に応じて変化することを、当業者は容易に理解するであろう。当業者は、通常の実験のみを使用して、本明細書で説明される特定の発明実施形態に対する、多くの等価物を認識し、又は確認することが可能であろう。それゆえ、上述の実施形態は、例としてのみ提示されており、添付の請求項及びその等価物の範囲内で、具体的に説明及び特許請求されるもの以外の発明実施形態が実践されてもよい点を理解されたい。本開示の発明実施形態は、本明細書で説明される、それぞれの個別の特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法を対象とする。更には、２つ以上のそのような特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法の任意の組み合わせは、そのような特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法が相互に矛盾しない場合であれば、本開示の発明の範囲内に含まれる。

本明細書で定義及び使用されるような、全ての定義は、辞書定義、参照により組み込まれる文書中での定義、及び／又は定義される用語の通常の意味を支配するように理解されるべきである。

用語「照明器具(lighting fixture)」は、本明細書では、特定のフォームファクタ、アセンブリ、又はパッケージでの、１つ以上の照明ユニットの実装又は構成を指すために、使用される。用語「照明ユニット」は、本明細書では、同じタイプ又は異なるタイプの１つ以上の光源を含む装置を指すために使用される。所与の照明ユニットは、光源に関する様々な取り付け構成、エンクロージャ／ハウジングの様々な構成及び形状、並びに／又は電気的接続及び機械的接続の様々な構成のうちの、任意の１つを有してもよい。更には、所与の照明ユニットは、オプションとして、光源の動作に関連する様々な他の構成要素（例えば、制御回路）に関連付けられてもよい（例えば、含んでもよく、結合されてもよく、及び／又は一体にパッケージ化されてもよい）。「ＬＥＤベースの照明ユニット」とは、上述のような１つ以上のＬＥＤベースの光源を、単独で、又は他の非ＬＥＤベースの光源と組み合わせて含む、照明ユニットを指す。「マルチチャネル」照明ユニットとは、それぞれが異なる放射線スペクトルを生成するように構成された、少なくとも２つの光源を含む、ＬＥＤベース又は非ＬＥＤベースの照明ユニットを指し、異なる光源スペクトルのそれぞれが、そのマルチチャネル照明ユニットの「チャネル」と称されてもよい。

用語「コントローラ」は、本明細書では全般的に、１つ以上の光源の操作に関連する、様々な装置を説明するために使用される。コントローラは、本明細書で論じられる様々な機能を実行するように、数多くの方式で（例えば、専用ハードウェアなどを使用して）実装されることができる。「プロセッサ」は、本明細書で論じられる様々な機能を実行するように、ソフトウェア（例えば、マシンコード）を使用してプログラムされてもよい、１つ以上のマイクロプロセッサを採用する、コントローラの一例である。コントローラは、プロセッサを用いて、又はプロセッサを用いずに実装されてもよく、また、一部の機能を実行するための専用ハードウェアと、他の機能を実行するためのプロセッサ（例えば、１つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサ、及び関連回路）との組み合わせとして実装されてもよい。本開示の様々な実施形態で採用されてもよいコントローラ構成要素の例としては、限定するものではないが、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit；ＡＳＩＣ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array；ＦＰＧＡ）が挙げられる。

様々な実装形態では、プロセッサ又はコントローラは、１つ以上の記憶媒体（本明細書では「メモリ」と総称される、例えば、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びＥＥＰＲＯＭなどの、揮発性及び不揮発性のコンピュータメモリ、フロッピーディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープなど）に関連付けられてもよい。一部の実装形態では、これらの記憶媒体は、１つ以上のプロセッサ及び／又はコントローラ上で実行されると、本明細書で論じられる機能の少なくとも一部を実行する、１つ以上のプログラムでエンコードされてもよい。様々な記憶媒体は、プロセッサ又はコントローラ内に固定されてもよく、あるいは、それらの記憶媒体上に記憶されている１つ以上のプログラムが、本明細書で論じられる本発明の様々な態様を実施するために、プロセッサ又はコントローラ内にロードされることができるように、可搬性であってもよい。用語「プログラム」又は用語「コンピュータプログラム」は、本明細書では、１つ以上のプロセッサ又はコントローラをプログラムするために採用されることが可能な、任意のタイプのコンピュータコード（例えば、ソフトウェア又はマシンコード）を指すように、一般的な意味で使用される。

用語「アドレス可能」は、デバイス（例えば、一般的な光源、照明ユニット又は照明設備、１つ以上の光源若しくは照明ユニットに関連付けられているコントローラ又はプロセッサ、他の非照明関連デバイスなど）であって、それ自体を含めた複数のデバイスを対象とする情報（例えば、データ）を受信するように、及び、そのデバイスを対象とする特定の情報に対して、選択的に応答するよう構成されるデバイスを指すために、本明細書で使用される。用語「アドレス可能」は、何らかの通信媒体を介して複数のデバイスが共に結合されている、ネットワーク化された環境（又は、以下で更に論じられる「ネットワーク」）に関連して、使用される場合が多い。

１つのネットワーク実装では、ネットワークに結合された１つ以上のデバイスは、そのネットワークに結合された１つ以上の他のデバイスに対するコントローラとして（例えば、マスタ／スレーブの関係で）機能してもよい。別の実装形態では、ネットワーク化された環境は、そのネットワークに結合されたデバイスのうちの１つ以上を制御するよう構成される、１つ以上の専用コントローラを含み得る。一般に、ネットワークに結合された複数のデバイスは、それぞれが、通信媒体上に存在しているデータへのアクセスを有し得るが、しかしながら、所与のデバイスは、例えば、そのデバイスに割り当てられている１つ以上の特定の識別子（例えば、「アドレス」）に基づいて、ネットワークと選択的にデータを交換する（すなわち、ネットワークからデータを受信する、及び／又はネットワークにデータを送信する）よう構成されるという点で、「アドレス可能」であってもよい。

用語「ネットワーク」とは、本明細書で使用されるとき、任意の２つ以上のデバイス間での、及び／又はネットワークに結合された複数のデバイスの間での、（例えば、デバイス制御、データ記憶、データ交換などに関する）情報の転送を容易にする、（コントローラ又はプロセッサを含む）２つ以上のデバイスの任意の相互接続を指す。容易に理解されるように、複数のデバイスを相互接続するために好適なネットワークの様々な実装は、様々なネットワークトポロジのうちのいずれかを含み、様々な通信プロトコルのうちのいずれかを採用してもよい。更には、本開示による様々なネットワークでは、２つのデバイス間の任意の１つの接続は、それら２つのシステム間の専用接続、又は代替的に、非専用接続を表してもよい。２つのデバイスを対象とする情報の搬送に加えて、そのような非専用接続は、それら２つのデバイスのいずれかを必ずしも対象としない情報を搬送してもよい（例えば、オープンネットワーク接続）。更には、本明細書で論じられるデバイスの様々なネットワークは、そのネットワーク全体にわたる情報転送を容易にするために、１つ以上の無線リンク、有線／ケーブルリンク、及び／又は光ファイバリンクを採用してもよい点が、容易に理解されよう。

不定冠詞「ａ」及び「ａｎ」は、本明細書及び請求項において使用されるとき、そうではないことが明確に示されない限り、「少なくとも１つ」を意味するように理解されるべきである。

語句「及び／又は」は、本明細書及び請求項において使用されるとき、そのように結合されている要素の「いずれか又は双方」、すなわち、一部の場合には接続的に存在し、他の場合には離接的に存在する要素を意味するように理解されるべきである。「及び／又は」で列挙されている複数の要素は、同じ方式で、すなわち、そのように結合されている要素のうちの「１つ以上」として解釈されるべきである。「及び／又は」の節によって具体的に特定されている要素以外の他の要素は、具体的に特定されているそれらの要素に関連するか又は関連しないかにかかわらず、オプションとして存在してもよい。それゆえ、非限定例として、「Ａ及び／又はＢ」への言及は、「含む（comprising）」などのオープンエンドの言語とともに使用される場合、一実施形態では、Ａのみ（オプションとして、Ｂ以外の要素を含む）、別の実施形態では、Ｂのみ（オプションとして、Ａ以外の要素を含む）、更に別の実施形態では、Ａ及びＢの双方（オプションとして、他の要素を含む）などに言及することができる。

本明細書及び請求項において使用されるとき、「又は」は、上記で定義されたような「及び／又は」と同じ意味を有するように理解されるべきである。例えば、リスト内の項目を分離する際、「又は」又は「及び／又は」は、包括的であるとして、すなわち、少なくとも１つを含むが、また、いくつかの要素又は要素のリストのうちの２つ以上を、オプションとして、列挙されていない追加項目も含むとして解釈されるものとする。その反対が明確に示される、「〜のうちの１つのみ」若しくは「〜のうちの厳密に１つ」、又は請求項で使用される場合の「〜から成る」などの用語のみが、いくつかの要素又は要素のリストのうちの厳密に１つを含むことに言及する。一般に、用語「又は」は、本明細書で使用されるとき、「〜のいずれか」、「〜のうちの１つ」、「〜のうちの１つのみ」、又は「〜のうちの厳密に１つ」などの、排他性の用語に先行する場合にのみ、排他的選択肢（すなわち、「一方又は他方であるが、双方ではない」）を示すとして解釈されるものとする。「〜から本質的に成る」は、請求項で使用される場合、特許法の分野で使用される際の、その通常の意味を有するものとする。

本明細書及び請求項において使用されるとき、１つ以上の要素のリストを参照する語句「少なくとも１つ」は、その要素のリスト内の要素の任意の１つ以上から選択された、少なくとも１つを意味するが、必ずしも、その要素のリスト内で具体的に列挙されているそれぞれの要素のうちの、少なくとも１つを含むものではなく、その要素のリスト内の要素の、任意の組み合わせを排除するものではないことが理解されるべきである。この定義はまた、語句「少なくとも１つ」が言及する、その要素のリスト内で具体的に特定されている要素以外の要素が、具体的に特定されているそれらの要素に関連するか又は関連しないかにかかわらず、オプションとして存在してもよいことも可能にする。それゆえ、非限定例として、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」（又は、等価的に「Ａ又はＢのうちの少なくとも１つ」、又は、等価的に「Ａ及び／又はＢのうちの少なくとも１つ」）は、一実施形態では、オプションとして２つ以上を含めた、少なくとも１つのＡであり、Ｂは存在しないこと（及び、オプションとしてＢ以外の要素を含む）、別の実施形態では、オプションとして２つ以上を含めた、少なくとも１つのＢであり、Ａは存在しないこと（及び、オプションとしてＡ以外の要素を含む）、更に別の実施形態では、オプションとして２つ以上を含めた、少なくとも１つのＡ、及び、オプションとして２つ以上を含めた、少なくとも１つのＢ（及び、オプションとして他の要素も含む）などに言及することができる。

また、そうではないことが明確に示されない限り、２つ以上のステップ又は行為を含む、本明細書で特許請求されるいずれの方法においても、その方法のステップ又は行為の順序は、必ずしも、その方法のステップ又は行為が列挙されている順序に限定されるものではないことも理解されるべきである。

請求項並びに上記の明細書では、「備える（comprising）」、「含む（including）」、「運ぶ（carrying）」、「有する（having）」、「包含する（containing）」、「伴う（involving）」、「保持する（holding）」、「〜で構成される（composed of）」などの全ての移行句は、オープンエンドであり、すなわち、含むが限定されないことを意味する点を理解されたい。米国特許庁の特許審査基準のセクション２１１１．０３に記載されているように、移行句「〜から成る」及び「〜から本質的に成る」のみが、それぞれ、クローズド又は半クローズドの移行句であるものとする。特許協力条約（Patent Cooperation Treaty；「ＰＣＴ」）の規則６．２（ｂ）に準拠して請求項で使用されている特定の表現及び参照符号は、その範囲を限定するものではない点を理解されたい。

上述の概念と、以下でより詳細に論じられる追加的概念との全ての組み合わせは（そのような概念が互いに矛盾しないという条件下で）、本明細書で開示される発明の主題の一部であると想到される点を理解されたい。特に、本開示の最後に記載されている特許請求される主題の全ての組み合わせは、本明細書で開示される発明の主題の一部であると想到される。また、参照により組み込まれるいずれかの開示にもまた現れ得る、本明細書で明示的に採用されている用語は、本明細書で開示される特定の概念と最も一致する意味が与えられるべきである点も理解されたい。

Claims (20)

1. １つ以上のプロセッサによって実施されるセンサの健全性を検出する方法であって、当該方法は、
   第１の照明器具のコンピューティングデバイスにおいて、前記第１の照明器具を含む照明器具のネットワークに影響を与える刺激に対応する第１のセンサデータを生成すること、
   前記第１の照明器具の前記コンピューティングデバイスにおいて、前記照明器具のネットワーク内の第２の照明器具からの第２のセンサデータを受信することであって、前記第２のセンサデータは、前記刺激に応答して前記第２の照明器具によって生成される、こと、
   照明器具時空間モデルにアクセスすることであって、前記照明器具時空間モデルは、少なくとも前記第１の照明器具及び前記第２の照明器具から収集された履歴センサデータに基づく、こと、
   前記照明器具時空間モデルからバリアンスデータを決定することであって、前記バリアンスデータは、前記履歴センサデータと前記第１のセンサデータとの差、及び前記履歴センサデータと前記第２のセンサデータとの差に基づく、こと、及び
   バリアンスが前記バリアンスデータにおいて識別される場合、前記バリアンスに基づいて信号が送信されること、
   を含む、方法。
2. 前記信号により、前記第１の照明器具又は前記第２の照明器具は前記バリアンスを補償し、前記バリアンスを補償することは、前記第１の照明器具又は前記第２の照明器具のセンサから提供されるデータの量を制限することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記バリアンスデータは、確率的メトリクスを含み、当該方法は、
   前記確率的メトリクスのうちの少なくとも１つの確率的メトリックが確率的閾値を満たすことを決定すること、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１のセンサデータ又は前記第２のセンサデータは、複数の異なるタイプのセンサからのデータを含む、請求項３に記載の方法。
5. 当該方法は、
   前記複数の異なるタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定すること、
   を含み、前記少なくとも１つの確率的メトリックは、前記相関の変化に基づく、請求項４に記載の方法。
6. 前記履歴センサデータは、前記照明器具のネットワークに組み込まれるセンサの勾配分布データを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記バリアンスは、前記刺激への応答におけるレイテンシの量に対応し、当該方法は、
   前記照明器具時空間モデルが前記信号に従って修正されること、
   を含み、前記信号は、前記刺激への前記第１の照明器具又は前記第２の照明器具の応答におけるレイテンシの量に基づく、請求項１に記載の方法。
8. １つ以上のプロセッサ、及び
   前記１つ以上のプロセッサに接続されるメモリ、
   を含む、コンピューティングデバイスであって、
   前記メモリは、前記１つ以上のプロセッサによって実行された場合、前記１つ以上のプロセッサに、
   第１の照明器具から、前記１つ以上のプロセッサが通信する照明器具のネットワークに影響を与える刺激に応じた第１のセンサデータを受信すること、
   第２の照明器具から、前記照明器具のネットワークにおいて第２のセンサデータを受信することであって、前記第２のセンサデータは、前記刺激に応答して前記第２の照明器具によって生成される、こと、
   前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの相関を決定すること、
   前記第１のセンサデータと前記第２のセンサデータとの前記相関に少なくとも部分的に基づいて照明器具時空間モデルを修正すること、
   前記第１の照明器具又は前記第２の照明器具からその後のセンサデータを受信すること、及び
   前記その後のセンサデータと修正された前記照明器具時空間モデルとの比較に基づいて前記第１の照明器具又は前記第２の照明器具に信号を提供すること、
   を含む動作を実行させる命令を含む、コンピューティングデバイス。
9. 前記相関を決定することは、確率的メトリックを生成することを含み、前記動作は、
   前記確率的メトリックが確率的閾値を満たすことを決定すること、
   を含む、請求項８に記載のコンピューティングデバイス。
10. 前記第１のセンサデータ又は前記第２のセンサデータは、複数のタイプのセンサからのデータを含む、請求項８に記載のコンピューティングデバイス。
11. 前記相関を決定することは、前記複数のタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定することを含む、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
12. 前記照明器具時空間モデルは、前記照明器具のネットワークに組み込まれる複数のタイプのセンサの勾配分布データに基づき、前記複数のタイプのセンサは、少なくともパッシブ赤外線センサを含む、請求項８に記載のコンピューティングデバイス。
13. １つ以上のプロセッサ、及び
    メモリ、
    を含む、システムであって、
    前記メモリは、前記１つ以上のプロセッサによって実行された場合、前記１つ以上のプロセッサに、
    前記１つ以上のプロセッサにおいて第１のセンサデータを生成することであって、前記１つ以上のプロセッサは照明器具のネットワークと通信する、こと、
    前記照明器具のネットワーク内の照明器具からの第２のセンサデータを受信することであって、前記第２のセンサデータは、該照明器具によって生成される、こと、
    前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータと照明器具時空間モデルとを比較して、前記第１のセンサデータと前記照明器具時空間モデルとの、又は前記第２のセンサデータと前記照明器具時空間モデルとのバリアンスを識別することであって、前記照明器具時空間モデルは、前記照明器具のネットワーク内の近隣照明器具から収集された履歴センサデータに基づく、こと、及び
    前記バリアンスが識別される場合、前記１つ以上のプロセッサ、又は前記照明器具に前記バリアンスを補償するように動作させること、
    を含む動作を実行させる命令を格納するように構成される、システム。
14. 前記バリアンスは、確率的メトリックに対応し、前記動作は、
    前記確率的メトリックが確率的閾値を満たすことを決定すること、
    を含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記第１のセンサデータ又は前記第２のセンサデータは、複数のタイプのセンサからのデータを含む、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記動作は、
    複数の異なるタイプのセンサからのデータ間の相関の変化を決定すること、
    を含む、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記動作は、
    前記１つ以上のプロセッサ、又は前記照明器具が前記バリアンスを補償するように動作することに基づいて前記照明器具時空間モデルを修正すること、
    を含み、前記照明器具時空間モデルは、前記メモリに格納される、請求項１３に記載のシステム。
18. バリアンスデータを補償することは、センサから提供されるデータの量を制限することを含む、請求項１３に記載のシステム。
19. 前記照明器具時空間モデルは、前記近隣照明器具から収集された前記履歴センサデータの勾配分布を識別する、請求項１３に記載のシステム。
20. 当該システムは、照明デバイスを含み、前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータは、前記照明器具のネットワークによって照らされるエリアにおいて検出される光の量に基づく、請求項１３に記載のシステム。

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