9、绿色智能建筑:可持续发展的关键

绿色智能建筑:可持续发展的关键

1. 智能建筑的概念

地球温度持续上升,即全球变暖,这是由温室气体排放导致的。建筑物是全球碳排放的主要来源之一,约占全球总碳足迹的40%。在发达国家,仅商业建筑就占近20%,约为总量的一半。而且,商业建筑成本高昂,是企业除工资外的最大运营开支之一,能源在其中起着重要作用。

因此,迫切需要智能建筑。智能建筑能最大限度地减少能源和水的消耗,减少浪费并最大化回收利用,提供健康的生活条件,促进环境绩效。它被视为各种工程和建筑活动的“数字延伸”,通过自动化流程自动控制建筑的各种操作,如安全、照明、空调、供暖、通风等。智能建筑利用传感器、执行器和微芯片来管理一切,先进硬件的使用提高了资产的可靠性和性能,进而降低了能源消耗。

智能建筑的好处如下:
1. 预测性维护 :传感器可检测建筑物的各种技术性能,在出现故障时自动启动维护程序。
2. 节能 :仔细分析传感器发送的数据,及时调整温度和照明设置。
3. 有效监控 :能有效监控所有设备,并及时更换,使维护成本低廉且高效。
4. 优化场地清洁 :各类存在传感器可优化清洁操作,传感器数据可提醒设施管理人员在需要时进行清洁。
5. 重新设计空间 :传感器能轻松识别建筑物中使用过度和使用不足的区域,并利用人工智能和机器学习等现代技术建议进行调整。

2. 从智能建筑到智慧建筑的演进

自20世纪80年代以来,智慧建筑的定义不断发展。不同研究者对智能

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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