【智能优化】基于扰动调制光感知的智能灯光投送占用率分布估计附Matlab代码

原创已于 2025-09-10 23:32:36 修改 · 236 阅读

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于 2025-09-10 23:27:40 首次发布

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🔥 内容介绍

在智慧建筑、商场、办公室等场景中，智能灯光系统需根据空间内人员的 “位置 - 数量 - 活动状态” 动态调整灯光投送策略，以实现 “按需照明” 的节能目标与 “舒适适配” 的体验优化。其中，占用率分布估计（即实时获取空间内不同区域的人员数量与位置分布）是智能灯光投送的核心前提 —— 若仅基于 “整体有人 / 无人” 的粗放判断，易导致 “无人区域过度照明”（能耗浪费达 30%-50%）或 “人员密集区域照明不足”（舒适度下降）。

传统占用率分布估计方法存在明显技术瓶颈，难以适配智能灯光的实时性与精准性需求：

红外 / 摄像头感知的局限性：红外传感器仅能检测局部区域人员存在，无法量化数量；摄像头虽能实现区域监测，但存在隐私泄露风险，且在强光、遮挡场景下识别精度骤降（误差可达 40% 以上）；

WiFi / 蓝牙定位的成本约束：基于信号强度的定位技术需人员携带终端设备，不适用于公共空间；且部署密度高（每 100㎡需 3-5 个节点），硬件与维护成本高昂；

传统灯光感知的静态性：现有智能灯光多依赖预设场景模式，无法根据实时占用率动态调整投送范围与亮度，导致 “照明与需求错配”。

基于扰动调制光感知的占用率分布估计技术，为解决上述难题提供了创新路径。其核心思想是：将灯光自身作为 “感知载体”，通过对灯光信号施加微小扰动（如亮度、频率的低频调制），利用接收端（如光敏传感器）采集经人员反射 / 遮挡后的扰动光信号，结合智能优化算法反演空间占用率分布。该技术无需额外部署感知设备（复用灯光系统）、无隐私风险、成本低，且能与灯光投送策略深度耦合，实现 “感知 - 优化 - 投送” 的闭环控制，为智能灯光系统赋予 “自感知、自优化” 的能力。

扰动调制光感知的核心原理：从光信号调制到占用信息提取

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Signal Analysis and Machine Perception Laboratory,

% Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering,

% Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY 12180, USA

%% This is the demo for the light blockage model with wall-mounted sensors

clear;clc;close all;

compile; % compile the two cpp files (you need MATLAB compiler)

addpath('../LTM_Recovery');

%% get A0

load 'Data/0_30876.mat';

X=bsxfun(@minus,TestLight(2:end,:),TestLight(1,:));

Y=bsxfun(@minus,cdata(2:end,:),cdata(1,:));

X=X';

Y=Y';

A0=solve_A_fullrank(X,Y);

%% get A

load 'Data/U_85164.mat';

X=bsxfun(@minus,TestLight(2:end,:),TestLight(1,:));

Y=bsxfun(@minus,cdata(2:end,:),cdata(1,:));

X=X';

Y=Y';

A=solve_A_fullrank(X,Y);

%% get volume

E=A0-A;

E(E<0)=0;

sigma=20;

coordinates;

H=hashGaussians(sensors,lights,dim,sigma); % once computed, H can be used many times

V=volumeFromHashing(sensors,lights,dim,H,E);

V=V(:,end:-1:1,:); % to be consistent with occupancy scenarios in the papers

%% visualize the floor-plane occupancy

FloorPlane=sum(V,3);

imagesc(FloorPlane);

axis equal off;

title('floor-plane occupancy');

%% save result to TIFF 3D image (can be viewed with Amira, ImageJ, etc.)

writeTiff(V,'V.tif');

🔗 参考文献

[1] Quan Wang, Xinchi Zhang, Kim L. Boyer, "Occupancy distribution estimation for smart light delivery with perturbation-modulated light sensing", Journal of Solid State Lighting 2014 1:17, ISSN 2196-1107,

doi:10.1186/s40539-014-0017-2.

[2] Quan Wang, Xinchi Zhang, Meng Wang, Kim L. Boyer, "Learning Room Occupancy Patterns from Sparsely Recovered Light Transport Models", 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014.

[3] Quan Wang, Xinchi Zhang, Kim L. Boyer, "3D Scene Estimation with Perturbation-Modulated Light and Distributed Sensors", 10th IEEE Workshop on Perception Beyond the Visible Spectrum (PBVS).