13、基于深度学习的智能家居自主系统FPGA硬件实现

基于深度学习的智能家居自主系统FPGA硬件实现

1. 引言

近年来，在物联网（IoT）网络原则下，智能家居环境作为智慧城市的基本元素，其设计和实现受到了学术界和工业界的广泛关注。有人将智能家居定义为“具有环境智能和自动控制的类似家庭的环境”，这意味着自动化设计拥有复杂而智能的操作系统，可代表用户执行任务。

智能家居系统不仅要能够通过智能系统方法管理环境，还应准确预测人类居住者的需求，因为人们通常希望将大部分需求委托给自动化系统。预测过程需要深入研究用户与周围环境之间的交互事件序列，收集、过滤和管理环境中分布式传感器和执行器提供的数据，构建假设并最终生成预测模型。这通常需要使用人工智能（AI）技术或机器学习算法（MLAs），如神经网络、深度学习、支持向量机等。

在实时应用中，智能家居系统预测用户下一个动作的模型与其他模型有很大不同，因为时间限制非常严格。在某些应用中，1秒的延迟可能会导致严重问题，甚至最大延迟只能是500毫秒。因此，智能家居系统的预测系统应具有交互性、鲁棒性、动态性，并且能够在实时领域快速预测用户的下一个动作。为确保设计的系统能在现实环境中满足实时响应的约束，研究不仅使用Matlab仿真软件进行实现，还在嵌入式FPGA硬件套件上进行实验。

此前，不同研究人员采用了不同的方法。一些研究通过使用智能手机或远程控制和监控系统来定义智能环境；另一些则通过使用机器智能来增强系统设计，采用更复杂的具有业务平台的架构模型；还有一些使用基于云的架构设计，但这种设计在远程访问、动态监控和实时管理方面存在不足。

本文提出了一种新的智能家居系统架构设计，通过智能代理（IA）连接家庭环境中的所有节点（传感器和执行器）。IA基于实时应用原则，本地管理整