S. Lee et al.: A Pyroelectric Infrared Sensor-based Indoor Location-Aware System for the Smart Home
A Pyroelectric Infrared Sensor-based Indoor Location-Aware System for the Smart Home
Suk Lee, Member, IEEE, Kyoung Nam Ha, Kyung Chang Lee, Member, IEEE
Abstract — Smart home is expected to offer various intelligent services by recognizing residents along with their life style and feelings. One of the key issues for realizing the smart home is how to detect the locations of residents. Currently, the research effort is focused on two approaches: terminal-based and non-terminal-based methods. The terminal -based method employs a type of device that should be carried by the resident while the non-terminal-based method requires no such device. This paper presents a novel non-terminal-based approach using an array of pyroelectric infrared sensors (PIR sensors) that can detect residents. The feasibility of the system is evaluated experimentally on a test bed.
Index Terms — smart home, location-based service, pyroelectric infrared sensor (PIR sensor), location-recognition algorithm
I. INTRODUCTION
There is a growing interest in smart home as a way to offer a convenient, comfortable, and safe residential environment [1], [2]. In general, the smart home aims to offer appropriate intelligent services to actively assist in the residentrsquo;s life such as housework, amusement, rest, and sleep. Hence, in order to enhance the residentrsquo;s convenience and safety, devices such as home appliances, multimedia appliances, and internet appliances should be connected via a
home network system, as shown in Fig. 1, and they should be controlled or monitored remotely using a television (TV) or personal digital assistant (PDA) [3], [4].
Fig. 1. Architecture of the home network system for smart home
Especially, attention has been focused on location-based services as a way to offer high-quality intelligent services, while considering human factors such as pattern of living, health, and feelings of a resident [5]-[7]. That is, if the smart home can recognize the residentrsquo;s pattern of living or health, then home appliances should be able to anticipate the residentrsquo;s needs and offer appropriate intelligent service more actively. For example, in a passive service environment, the resident controls the operation of the HVAC (heating, ventilating, and air conditioning) system, while the smart home would control the temperature and humidity of a room according to the residentrsquo;s condition. Various indoor location-aware systems have been developed to recognize the residentrsquo;s location in the smart home or smart office. In general, indoor location-aware systems have been classified into three types according to the measurement technology: triangulation, scene analysis, and proximity methods [8]. The triangulation method uses multiple distances from multiple known points. Examples include Active Badges [9], Active Bats [10], and Easy Living [11], which use infrared sensors, ultrasonic sensors, and vision sensors, respectively. The scene analysis method examines a view from a particular vantage point. Representative examples of the scene analysis method are MotionStar [12], which uses a DC magnetic tracker, and RADAR [13], which uses IEEE 802.11 wireless local area network (LAN). Finally, the proximity method measures nearness to a known set of points. An example of the proximity method is Smart Floor [14], which uses pressure sensors.
Alternatively, indoor location-aware systems can be classified according to the need for a terminal that should be carried by the resident. Terminal-based methods, such as Active Bats, do not recognize the residentrsquo;s location directly, but perceive the location of a device carried by the resident, such as an infrared transceiver or radio frequency identification (RFID) tag. Therefore, it is impossible to recognize the residentrsquo;s location if he or she is not carrying the device. In contrast, non-terminal methods such as Easy Living and Smart Floor can find the residentrsquo;s location without such devices. However, Easy Living can be regarded to invade the residentrsquo;s privacy while the Smart Floor has difficulty with extendibility and maintenance.
This paper presents a non-terminal based location-aware system that uses an array of pyroelectric infrared (PIR) sensors [15], [16]. The PIR sensors on the ceiling detect the presence of a resident and are laid out so that detection areas of adjacent sensors overlap. By combining the outputs of multiple PIR sensors, the system is able to locate a resident with a reasonable degree of accuracy. This system has inherent advantage of non-terminal based methods while
avoiding privacy and extendibility, maintenance issues. In order to demonstrate its efficacy, an experimental test bed has been constructed, and the proposed system has been evaluated experimentally under various experimental conditions. This paper is organized into four sections, including this introduction. Section II presents the architecture of the PIR sensor-based indoor location-aware system (PILAS), and the location-recognition algorithm. Section III describes a resident-detection method using PIR sensors, and evaluates the performance of the system under various conditions using an experimental test bed. Finally, a summary and the
conclusions are presented in Section IV.
II. ARCHITECTURE OF THE PIR SENSOR-BASED INDOOR
LOCATION-AWARE SYSTEM
A. Framework of the smart home
Given the indoor environment of the smart home, an indoor location-aware system must satisfy the following requirements. First, the location-aware system should be implemented at a
relatively low cost because many sensors have to be installed in rooms of different sizes to detect the resident in the smart home. Second, sensor installation must be flexible because
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S. Lee 等人：一个基于热释电红外传感器的智能家居室内位置感应系统设计
基于热释电红外传感器的智能家居室内位置感应系统设计
Suk Lee，Kyoung Nam Ha, Kyung Chang Lee,电机及电子学工程师联合会会员
摘要——智能家居，是一种可以通过识别具有不同生活习惯和感觉的住户来提供各种不同的智能服务。而实现这样的功能其中最关键的问题之一就是如何确定住户的位置。目前，研究工作只要集中于两种方法：终端方式和非终端方式。终端方式需要一种住户随身携带的设备，而非终端方式则不需要这样的设备。本文提出一种使用可以探测到住户的热释电红外传感器（红外传感器）的新的非终端方式。该系统的可行性已经通过了测试平台的实验性评估。
智能家居将通过识别居民以及他们的生活方式和情感来提供各种智能服务。实现智能家居的关键问题之一是如何检测确定用户的位置。目前,研究工作的重点是两种方法:终端和非终端方法。基于终端的方法使用一个类型的设备,应由居民而非终端方法不需要这样的设备。本文提出一种新颖的非终端方法使用热释电红外传感器(PIR)传感器,来检测居民位置。实验系统的可行性已经通过测试平台上的评估。
索引词——智能家居，定位服务，热释电红外传感器（PIR传感器），定位识别算法
I. 简介
人们都向往一个方便，舒适，安全的居住环境，因此对于智能家居表现的越来越感兴趣[1] [2]。一般来说,智能家居旨在提供合适的智能服务,积极协助居民的生活如家务,娱乐、休息和睡眠。因此,为了提高居民的便利和安全,设备,如家用电器、多媒体设备和网络设备应通过一个连接连接在一起，如图1所示。并且它们应通过电视或个人数字助理（PDA）来控制或远程监控[3] [4]。
图1 智能家居的家庭网络体系结构
尤其是一直集中注意力在基于位置的服务来提供高质量的智能服务的同时,也要考虑到人类的生活模式等因素,健康和居民的感觉[5]—[7]。也就是说，如果智能家居能识别住户的生活方式或健康状况，那么家用电器应该能预见住户的需要，并能更主动的提供适合的智能服务。例如，在一个被动的服务环境下，需要住户控制供热通风与空气调节系统（供暖，通风和空调），而智能家居将根据住户情况自动调节房间的温湿度。智能家居或智能办公室的各种室内感应定位系统的已经研发到能够识别住户的位置。一般来说,室内位置感知系统已经根据测量技术分为三种类型:三角测量,现场分析,距离方法[8]。三角测量方法使用多个距离多个已知点。例子包括Active Badges[9]，Active Bats[10]和Easy Living[11]，,使用红外传感器、超声波传感器和视觉传感器,分别。现场分析方法检视视图从一个特定的视角。代表性的例子场景分析方法是MotionStar[12],它使用一个直流磁跟踪器,和雷达[13],它使用IEEE 802.11无线局域网(LAN)。最后,距离方法是以一组已知点中最接近的点近似作为定位点。距离方法的一个例子是Smart Floor[14],它使用压力传感器。
另外,室内位置感知系统可以根据需要分类一个终端,应该由居民。基于终端的方法,如活跃的蝙蝠,直接不承认居民的位置,但感知设备的位置由居民,如红外收发器或无线电频率识别(RFID)标签。因此,它是不可能认识到居民的位置如果他或她没有携带设备。相比之下,非终结符的方法,如简单的生活和聪明的地板可以找到居住的位置没有这样的设备。然而,简单的生活可以被认为侵犯居民的隐私而聪明的地板与可扩展性和维护困难。
本文提出一种使用阵列热释电红外（PIR）传感器实现的基于非终端方式的室内感应定位系统[15] [16]。红外传感器固定在天花板上，并使相邻的传感器的感应范围有重叠。当它感应到一名住户时，通过多个红外传感器的综合，能够比较准确的确定住户的位置。该系统不仅具有非终端方式的特有优点，还避免了侵犯隐私，扩展性不佳和维护困难的问题。为了证明其有效性，已经在实验平台上通过了各种不同测试环境下的实验性评估。
包括此简介，本文共分为四个部分，第二部分介绍基于红外传感器的室内定位感应系统架构（PILAS）以及定位识别算法。第三部分介绍了基于红外传感器的住户检测法和在实验测试平台上的不同环境下评估系统的表现。最后一部分为总结和结论。
II. 基于热释电红外传感器的室内感应定位系统架构
A．智能家居的结构
考虑到智能家居的室内环境,室内位置感知系统必须满足以下要求。首先,位置感知系统应该实现以较低的成本,因为许多传感器必须被安装在房间大小不同的检测智能家居的居民。第二,传感器安装必须是灵活的,因为每个房间的形状是不同的,有障碍,如家电和家具,防止传感器的正常运行。第三个要求是传感器位置感知系统必须可靠的噪音,和不应该受到周围环境的影响。这是因为智能家居等各种无线通信方法可以利用无线局域网或射频(RF)系统,产生电磁噪声,或可能有重大光或温度的变化会影响传感器性能。最后该系统的精度可以，根据房间类型作出最合适的调节。
在许多系统满足要求,PIR传感器系统没有吸引了很多注意力,即使系统有几个优点。PIR传感器,用来打开一盏灯,当它检测到人体运动,比其他传感器更昂贵的。此外,由于PIR传感器检测到红外wavelengthemitted从9.4 ~ 10.4mu;m之间的人类,他们相当健壮的环境,温度、湿度、电磁噪声。此外,它ispossible控制系统的定位精度,通过调整PIR传感器的传感半径和PIR传感器很容易安装在天花板上,在那里他们不影响房间的结构或任何障碍。图2显示的是为住户提供基于位置的智能服务的PILAS智能家居框架。在这个框架下，包括热释电红外传感器、房屋终端、智能家居服务器和家用电器在内的各种设备通过家庭网络系统连接在一起。每个房间被视为一个单元，并在每个单元的天花板上安装适当数量的传感器，为定位服务提供足够的定位精度。每个红外传感器周期性的感应住户位置，然后将感应信息通过家庭网络系统传输到房屋终端。因此，房屋终端通过集合来自同一个单元的传感器信息来确定住户的位置，再将住户位置传输到智能家居服务器，服务器就会控制家用电器为住户提供基于位置的定位服务。
图2 PILAS智能家居框架
在这个框架内，智能家居服务器具有以下功能：
（1）虚拟地图发生器为智能家居提供虚拟地图（生成虚拟地图），并在虚拟地图中标出由房屋终端提供的住户位置信息（标注住户位置）。然后，它通过连接住户的连续定位点来绘制住户的运动轨迹（追踪住户运动）。
（2）家电控制器通过家庭网络系统发送控制命令给家用电器为住户提供智能服务。
（3）运动模式预测器保存当前的住户运动轨迹、家电的动作和反映居家环境的参数，比如时间、温度、湿度、光照度。储存足够的信息后，它可能会使家电主动提供满足人们需要的人性化的智能服务。例如，如果智能家居服务器“知道”住户通常在早上7点醒来，之后要淋浴，它也许就会在那一时间打开灯并播放音乐。另外，住户的淋浴水温也会被自动记录。
B．定位识别算法
为了确定一个居民的位置在一个房间,一个数组PIR传感器使用如图3所示。在图中,每个PIR传感器的传感区域显示为一个圆,两个或两个以上的传感器和传感区域重叠。因此,当一个居民进入感应区域之一,系统决定他/她是否属于任何传感区域通过集成传感信息收集来自所有的PIR传感器在房间里。例如，当一位住户进入B感应区，a，b传感器输出“ON”信号，而c传感器输出“OFF”信号。收集输出信号后，该算法可以推断出住户属于B感应区。根据传感器的数量和传感信号“ON”的排列，住户的位置通常有以下几种情况。首先，如果只有一个传感器输出“ON”信号，那么认为住户处于该传感器感应区域的中心位置。其次，如果有两个相邻的传感器输出“ON”信号，那么认为住户位于两传感器的连线中心点处。最后，如果有三个或者更多的传感器输出“ON”信号，则认为住户位于所有这些传感器的面心处。比如，假设住户位于图中的点1处，只有一个传感器a输出“ON”信号，而当住户位于点2处，传感器a和b都输出“ON”信号。
图3 热释电红外传感器的定位识别算法
这个系统的定位精度定义为假设点和住户之间的最大距离。例如当住户进入A感应区，住户被假设在点1处。在此假设中，住户可以代表一个点，热释电红外传感器的感应半径为1米，故定位精确度是1米。因此，当住户位于A感应区的边缘时最有可能发生判断错误。另外，当住户位于B感应区时，他被假设为在点2处，定位误差最大时就是实际上住户位于点3处。在这种情况下，定位误差达1.5米，即在点2和点3之间距离是1.5米。因此，图3显示的这个系统定位精度被视为1米，这是每个区域定位精度的最大有效值。传感器的数量和它们感应区域的面积决定了PILAS的定位精度，必须合理安排传感器，以保证系统的精确度。
为了确定居民的位置准确,增加系统的准确性,需要有更多的传感领域与给定数量的传感器和传感领域相似的大小。图4显示了传感器安排和传感领域的一些示例。图4(a)和(b)与9个传感器,显示了安排生产40和21传感领域,分别。图4(a)的安排是比图4(b)如果传感领域的数量。然而,安排在图4(a)有一些地区居民不能检测,降低定位精度比图4(b)。图4(c)和12个传感器显示了一个安排,五个28传感领域没有任何盲点。
图4 定位精度取决于热释电红外传感器的排列
（a）40感应范围 （b）21感应范围 （c） 12个传感器构成的28感应范围
当传感器如图4（c）一样排列在房间边缘，他有时会产生尴尬的结果。图5就是一个例子。图5（a）显示的是住户的运动路线。如果我们通过使用传感器定位或相邻传感器的中点来标记系统假设的住户位置点，那么运动路线就会变为如图5（b）显示的折形路线。为了缓解这一问题，我们认为处于房间边缘的传感器稍微向内补偿，结果就如图5（c）。
图5 中心点外部传感器的补偿效果
（a）住户的运动路线 （b）外部传感器补偿之前 （c） 外部传感器补偿之后
Ⅲ. PILAS的性能评估
A．使用热释电红外传感器的住户检测法
自从PILAS识别居民的位置通过结合输出的传感器属于一个细胞,决定是否一个传感器是“上”或“关闭”直接影响定位精度。一般来说,因为“开/关”值可以确定通过比较一个预定义的阈值和数字化传感器输出通过抽样PIR传感器的模拟信号,需要选择一个合适的信号电平阈值。例如,聪明的地板,这是另一个非终结符的方法,可以准确地识别居民的位置通过比较合适的阈值和一个传感器值,因为压力传感器输出恒定电压根据居民的重量时,他仍然在一个特定的点。但是，红外传感器测量的是人体移动产生的红外线信号的变化，它输出的是模拟信号，如图6所示。也就是说，当住户进入一个红外感应区，住户发出红外辐射逐渐增强，红外传感器输出一个增大的电压信号。相反的，当住户离开感应区，电压信号变小。如果住户站在感应区不动，红外辐射不变，输出电压为0。因此，当住户一直停留在某一感应区内，只用红外传感器的电压或电流阈值是很难判断的。
图6 热释电红外传感器的输出信号
为了保证系统的定位精度,resident-detection方法必须满足一些要求。首先,如果没有居民在传感领域,PIR传感器不应该输出”的信号。也就是说，传感器不能被如移动的宠物、温度变化、阳光等干扰而误报。其次，它应该能精确确定住户进入和离开感应区时的时间点。那么根据传感器的变化特征、住户的速度和高度应该能完全确定时间点。最后，因为住户在感应区内没有移动时，红外传感器的输出电压不能超过阈值电压，故判定住户是否停留在感应区内是很有必要的。
为了满足这些需求,介绍了实现方法后居民PIR传感器的检测方法。首先,为了消除PIR传感器故障由于宠物或温度变化,菲涅耳透镜,它允许人类红外波形通过它而拒绝其他波形,安装前的PIR传感器。第二，当传感器输出电压超过正阈值电压且保持数个采样周期，那么认为住户进入了感应区。这种方法中的阈值必须有足够的能力区别人体的红外线变化和宠物或者温度变化引起的环境红外信号。此外，当传感器输出电压低于负阈值电压且保持数个采样周期，则认为住户离开了感应区。最后，当输出电压处于正负阈值电压之间，例如住户站在某一感应区内不移动，此区域的红外传感器输出就从“ON”变为“OFF”。在这段时间内，如果安装在它附近的其它传感器不输出“ON”信号，此法认为住户保持在此区域。
Ｂ．使用实验测试平台进行性能评估
为了验证PILAS的可行性,实验测试床实现。由于智能家居的智能位置服务不需要很高的定位精度,我们设计的系统有0.5米的定位精度。图7显示了实验测试床在一个房间里测量4times;4times;2.5(宽度长度times;times;高度)。在实验中,十二PIR传感器固定在天花板上,使用图4中所示的安排(c)。一个爱特梅尔公司AT89C51CC001单片机[17]用于信号处理和判断“开/关”,和一个日本陶瓷RE431B PIR传感器[18]和NL-11菲涅耳透镜。尤其是角是安装在每个PIR传感器传感区域限制在2米直径的圆。图8显示的是带圆环的实验结果。在图中，当住户通过感应圆时RE431B型传感器输出信号如（a）所示，而当住户在感应圆区域内移动时输出不规则的信号，如（b）所示。最后，当住户走出感应圆，没有信号输出，如（c）所示。根据这些测试结果，证明热释电红外传感器只能感应到在感应区内的住户。此外，为了判断信号
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