CN103744411B - 一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于双向无线通讯和家电控制技术领域，具体涉及一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法，包括WEB服务器连接以太网，以太网上设有远程网络用户端、ZigBee路由器和ZigBee终端节点及模块，ZigBee协调器上设有WIFI无线上网模块、GPRS分组通信模块、ARM***的学习控制器组成的网关，若干个电器设备或传感器连接到ZigBee的终端节点上，所有的ZigBee终端节点通过ZigBee路由器连接到ZigBee协调器上，ZigBee协调器收到信号后，通过WIFI模块，将信号传输到以太网，信号存储到WEB服务器，用户通过手机或PAD或电脑远程操控电器设备。本发明同与现有技术相比，由于采用了ZigBee技术，具有低成本、低功耗的特点；采用机器学习方法，能自行智能操控***中的设备，实现了家居智能化。
Description
[技术领域]
本发明属于双向无线通讯和家电控制技术领域，具体涉及一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法。
[背景技术]
随着经济的快速增长，快节奏的生活状态使得人们越来越注重生活的质量和品位，人们对舒适，方便，高效的生活环境的渴望愈来愈强烈。智能家居***ZigBee已经成为当今世界的一个热点问题。目前国内外各种类型的智能家居产品越来越多，传统的智能家居都是通过一个网关，将所有的所需控制的家用电器等设备组成网络，通过电脑，手机或Pad对家用电器进行远程无线智能操控。
但是这种智能家居只能简单的根据人的指令进行操控，家居***自己不能直接根据人的各种行为习惯，做出相应的一系列操控家用电器的行为，意味着目前的智能家居***并不是真正意义上的“智能”。
[发明内容]
本发明的目的在于解决上述问题，提出了一种新的智能家居控制方法及模块，让家居***首先自主进行知识信息获取，之后进行机器学习，最后根据机器学习的结果，实现家居的自动操控，无论是远程网络遥控，还是实际硬件操作，都可以不再需要人的指令操控。
本发明采用的技术方案是ZigBee技术、知识信息获取和机器学习原理的结合：通过ZigBee技术将家里的所有家用电器、传感器等设备都无线连接到网络中；采用知识信息获取方式，对家居中人的各种输入进行必要的知识信息获取，用于后续的机器学习；通过采用本发明的机器学习方法，可以让家居控制***自我具有学习的能力，从而实现***自己智能操控所有网络中设备的目的。
为了实现上述目的，设计一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法，包括WEB服务器连接以太网，以太网上设有远程网络用户端、ZigBee路由器和ZigBee终端节点及模块，ZigBee协调器上设有WIFI无线上网模块、GPRS分组通信模块、ARM***的学习控制器组成的网关，若干个电器设备或传感器连接到ZigBee的终端节点上，所有的ZigBee终端节点通过ZigBee路由器连接到ZigBee协调器上，ZigBee协调器收到信号后，通过WIFI模块，将信号传输到以太网，信号存储到WEB服务器，用户通过手机或PAD或电脑远程操控电器设备，ZigBee协调器收到信号后，将收到的控制指令或反馈信息传输给ARM学习控制器，让其进行学习，ARM学习控制器将收到的所有操作行为习惯，学习计算后，生成一个新的训练结果，将这个训练结果传输给ZigBee协调器，从而ZigBee的整个网络按照训练结果自动进行操作，所述的GPRS模块用于Zigbee终端模块收到报警信号的时候发短信给用户，所述的控制指令信号源有三个模块：底层硬件模块、上层软件模块和语音与文本知识信息获取模块，用户通过上层软件或底层硬件模块或语音与文本知识信息获取模块去实现相应的操作指令，从***的控制表中将相应操作的控制指令输出出去。
知识信息获取模块的方法为语音模块在收到用户语音输入后，需要先将语音转换成文字字符码的输出，之后进入到基础语法分析器，如果用户使用的是文字输入方式，那么就不需要转换，直接进入到基础语法分析器中，通过基础语法分析器的分析，可以获得文意表达知识信息，从而可以得出人的使用意图。
ARM***学习控制器的方法为首先输出控制指令进入到执行模块后，硬件会完成相应的硬件执行操作和反馈操作，当这些硬件操作完成之后，便可以启动学习模块对人的操作记录进行学习，人的操作行为习惯在控制指令进入到执行模块的时候，就已经被记录在数据模块中，学习模块通过调用数据模块中的操作记录进行学习训练，会得出机器学习结果，这个训练结果也会被存储在数据模块中，当无人操作的时候，执行模块会直接从数据模块中获取机器学习结果自行进行操作，而这个时候由于无人操作，那么意味着没有新的操作指令的输入，所以就学习模块也不会启动，当有人操作的时候，就意味着有新的操作指令的输入，那么学习模块就会根据新输入值，对已有的机器学习的结果进行修正。
ARM***学习控制器的学习方式分为两种，一种是时间方式，一种是关联方式，在学习的时候，优先考虑执行时间方式，如果时间方式不适用，则考虑执行关联方式。
ARM***学习控制器的学习模式根据家庭成员来进行分配，控制器会根据不同的模式进行学习和训练，从而得到不同模式的学习结果。
本发明同与现有技术相比，由于采用了ZigBee技术，具有低成本、低功耗的特点；采用的知识信息获取的作用是为了实现人在和此***进行使用交互的过程中，获取人仅针对于此***的使用意图，不需要像现有技术需要通过预设值或者控制命令的方式，来实现对***的控制；采用的机器学习方法，使得本***拥有了类似人的学习能力，并能将学习到的东西经过“消化”，经过一段时间的学习和消化，可以生成机器学习结果，之后***将会根据此结果，自行智能操控***中的设备，本方法还可以根据人的不同与以往的行为方式，对现有的学习结果进行修正，从而从根本上实现了家居智能化。
[附图说明]
图1为本发明创造的***整体结构示意图；
图2为本发明创造ARM学习控制器的学习控制指令来源图；
图3为本发明创造语音与文本的知识获取模块图；
图4为本发明创造ARM学习控制器的学习流程模块图；
图5为本发明创造ARM学习控制器学习的方式选择流程图；
图6为本发明创造ARM学习控制器执行学习结果的方式选择流程图。
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作进一步说明，这种装置的结构和原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，整个***分成三部分，一部分是用户家里的硬件端，一部分是服务器端，还有一部分是远程网络用户端。关于硬件端，主要由网关、ZigBee路由器和ZigBee终端节点组成；网关由ZigBee协调器、Wifi模块、GPRS模块、ARM学习控制器这几个核心模块构成。家里的所有电器设备、传感器等都会接到ZigBee的终端节点上，所有的ZigBee终端节点都会通过ZigBee路由器连接到ZigBee协调器上面，ZigBee协调器收到信号后，首先是通过Wifi模块，将信号传输到以太网，将信号存储到WEB服务器上面，这样用户就可以通过手机，PAD或者电脑远程操控家里的设备了。ZigBee协调器在收到信号之后，还需要将收到的控制指令或反馈信息传输给ARM学习控制器，让其进行学习。ARM学习控制器将收到的所有操作行为习惯，学习计算后，会生成一个新的训练结果，ARM学习控制器会将这个训练结果传输给ZigBee协调器，这样，ZigBee的整个网络就可以按照训练结果自动进行操作。GPRS模块用于ZigBee终端模块收到报警信号的时候发短信给用户。
如图2所示，在整体***中，决定***硬件层执行的控制命令的信号来源有三个模块：底层硬件模块、上层软件模块和语音与文本知识获取模块。用户无论是通过上层软件、底层硬件模块，还是通过语音与文本知识信息获取模块去实现相应的操作指令，都需要从***的控制命令表中将相应操作的控制指令输出出去。
对于语音与文本知识信息获取模块，如图3所示，详述了知识信息获取模块的详细流程。语音模块在收到用户语音输入后，需要先讲语音转换成文字字符码的输出，之后进入到基础语法分析器。如果用户使用的是文字输入方式，那么就不需要转换，直接进入到基础语法分析器中。通过基础语法分析器的分析，可以获得文意表达知识信息，从而可以得出人的使用意图。
如图4所示，为机器学习的内部流程，首先输出控制指令进入到执行模块后，硬件会完成相应的硬件执行操作和反馈操作，当这些硬件操作完成之后，便可以启动学习模块对人的操作记录进行学习了。人的操作行为习惯在控制指令进入到执行模块的时候，就已经被记录在数据模块中了。学习模块通过调用数据模块中的操作记录进行学习训练，会得出机器学习结果。这个训练结果也会被存储在数据模块中。当无人操作的时候，执行模块会直接从数据模块中获取机器学习结果自行进行操作。而这个时候由于无人操作，那么意味着没有新的操作指令的输入，所以就学习模块也不会启动。当有人操作的时候，就意味着有新的操作指令的输入，那么学习模块就会根据新输入值，对已有的机器学习的结果进行修正。
机器学习的方式分为两种，一种是时间方式，一种是关联方式。时间方式是指根据操作习惯的时间进行学习，比如一般用户的周一到周五工作日的生活方式是比较一致的，那么每天的操作行为在时间上应该是基本一致，这个时候采用时间方式进行学习是再合适不过了。关联方式是指有一些一系列的操作行为是有关联性的，比如我进入到书房看书的话，我会先开书房的灯，再打开桌上的音响设备，再打开书房的窗户，然后坐下了开始看书，那么这一系列的动作是有关联性的，只要我去书房看书，就会执行这些操作，但是我去书房看书的时间是不确定的，这种时候，就应该使用关联方式的学习。
总的说来，在学习的时候，优先考虑时间方式，如果时间方式适用，即可以直接训练成学习结果，如果时间方式不适用，则考虑关联方式。如图5所示，为机器学习的模式流程，所以在整个学习结果中，包含有两种方式的结果，在执行学习结果的时候，也是根据此流程进行判断具体执行哪种学习结果，如图6所示：先判断是否适用时间方式，如果合适，则执行时间方式；如果不合适，再判断是否适用关联模式，如果适用，则执行关联方式。
机器学***时生活中，***就能根据实际情况，调用不同模式的学习结果进行执行。
Claims (3)
1.一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法，包括WEB服务器连接以太网，以太网上设有远程网络用户端、ZigBee路由器和ZigBee终端节点及模块，其特征在于ZigBee协调器上设有WIFI无线上网模块、GPRS分组通信模块、ARM***的学习控制器组成的网关，若干个电器设备或传感器连接到ZigBee的终端节点上，所有的ZigBee终端节点通过ZigBee路由器连接到ZigBee协调器上，ZigBee协调器收到信号后，通过WIFI模块，将信号传输到以太网，信号存储到WEB服务器，用户通过手机或PAD或电脑远程操控电器设备，ZigBee协调器收到信号后，将收到的控制指令或反馈信息传输给ARM学习控制器，让其进行学习，ARM学习控制器将收到的所有操作行为习惯，学习计算后，生成一个新的训练结果，将这个训练结果传输给ZigBee协调器，从而ZigBee的整个网络按照训练结果自动进行操作，所述的GPRS模块用于ZigBee终端模块收到报警信号的时候发短信给用户，所述的控制指令信号源有三个模块：底层硬件模块、上层软件模块和语音与文本知识信息获取模块，用户通过上层软件或底层硬件模块或语音与文本知识信息获取模块去实现相应的操作指令，从***的控制表中将相应操作的控制指令输出出去；
知识信息获取模块的方法为语音模块在收到用户语音输入后，需要先将语音转换成文字字符码的输出，之后进入到基础语法分析器，如果用户使用的是文字输入方式，那么就不需要转换，直接进入到基础语法分析器中，通过基础语法分析器的分析，可以获得文意表达知识信息，从而可以得出人的使用意图；
ARM***学习控制器的方法为首先输出控制指令进入到执行模块后，硬件会完成相应的硬件执行操作和反馈操作，当这些硬件操作完成之后，便可以启动学习模块对人的操作记录进行学习，人的操作行为习惯在控制指令进入到执行模块的时候，就已经被记录在数据模块中，学习模块通过调用数据模块中的操作记录进行学习训练，会得出机器学习结果，这个训练结果也会被存储在数据模块中，当无人操作的时候，执行模块会直接从数据模块中获取机器学习结果自行进行操作，而这个时候由于无人操作，那么意味着没有新的操作指令的输入，所以就学习模块也不会启动，当有人操作的时候，就意味着有新的操作指令的输入，那么学习模块就会根据新输入值，对已有的机器学习的结果进行修正。
2.如权利要求1所述的一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法，其特征在于ARM***学习控制器的学习方式分为两种，一种是时间方式，一种是关联方式，在学习的时候，优先考虑执行时间方式，如果时间方式不适用，则考虑执行关联方式。
3.如权利要求1所述的一种有关ZigBee技术实现智能家居的控制方法，其特征在于ARM***学习控制器的学习模式根据家庭成员来进行分配，控制器会根据不同的模式进行学习和训练，从而得到不同模式的学习结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20160817 Termination date: 20200207 |