Resumen de Investigación
"Real-Time Closed-Loop Color Control of a Multi-Channel Luminaire Using Sensors Onboard a Mobile Device" es un artículo de investigación publicado en IEEE Access el 27 de septiembre de 2018. El artículo presenta un enfoque novedoso para el control de color en sistemas de iluminación LED multicanal en entornos de hogares inteligentes, utilizando cámaras de teléfonos inteligentes como sensores de retroalimentación.
Innovación Clave: Esta investigación introduce un método económico y conveniente para el control de color preciso de luminarias basadas en LED mediante el uso de la cámara disponible en teléfonos inteligentes modernos, eliminando la necesidad de costosos sensores externos. El algoritmo puede realizar mezcla multicanal para cualquier color y luz blanca en temperaturas de color correlacionadas deseadas con alto índice de reproducción cromática.
Métricas Clave de Rendimiento
Hallazgos Clave de la Investigación
Cámaras de Smartphone como Sensores de Color Efectivos
La investigación demuestra que las cámaras modernas de smartphone pueden funcionar eficazmente como sensores de color para el control de circuito cerrado de sistemas de iluminación LED, eliminando la necesidad de costosos sensores dedicados.
Algoritmo de Mezcla de Colores Multicanal
El novedoso algoritmo de descenso de gradiente puede converger a colores objetivo utilizando luces con cualquier número de canales LED mediante la determinación de la ruta más corta en el espacio de color CIELUV.
Solución Económica de Iluminación para Hogares Inteligentes
Este método resulta sumamente económico y conveniente, ya que no requiere sensores externos y puede implementarse utilizando cualquier smartphone Android en luminarias LED compatibles.
Alta Precisión Cromática Alcanzada
El sistema logra diferencias de color (Δu'v') tan bajas como 0,003 para mezcla multicanal, con índices de reproducción cromática de hasta 94 para mezcla de 10 canales.
Robusto frente a Fuentes de Luz Externas
El sistema de control de retroalimentación en lazo cerrado ayuda a mantener la robustez frente a perturbaciones externas de otras fuentes de luz como la luz solar que entra por las ventanas.
Implementación Práctica
El algoritmo fue probado en un entorno simulado de sala de estar real (5.8m × 3.4m) con seis luminarias prototipo de investigación de 10 canales controladas de forma inalámbrica.
Resumen de Contenido
Índice del Documento
Resumen
Los hogares inteligentes y el Internet de las Cosas son conceptos emergentes en la sociedad moderna, siendo la iluminación inteligente una parte importante de los mismos. Además de proporcionar satisfacción visual a través de sus propiedades de reproducción cromática, la iluminación también tiene otros efectos en el bienestar humano. Para explotar todo el potencial de un hogar inteligentemente iluminado, los sistemas de iluminación necesitan estar equipados con controladores precisos que puedan controlar el espectro y las características del color de la luz, además del control convencional de encendido-apagado y atenuación.
Sin embargo, los productos comerciales actuales de iluminación inteligente con tales capacidades necesitan emplear sensores costosos que aún carecen de retroalimentación de circuito cerrado, la cual es imprescindible para un control cromático preciso de las luminarias basadas en diodos emisores de luz (LED). Este artículo presenta un enfoque novedoso que utiliza la cámara disponible en los teléfonos inteligentes modernos para realizar un control cromático de circuito cerrado para sistemas de iluminación en hogares inteligentes.
El algoritmo es capaz de realizar mezcla multicanal para cualquier color y también para luz blanca en una temperatura de color correlacionada deseada con un alto índice de reproducción cromática. Este enfoque resulta muy económico y conveniente, ya que no se requieren sensores externos y puede ejecutarse utilizando cualquier teléfono inteligente Android en una luminaria LED compatible.
Introducción
Los diodos emisores de luz (LEDs) están ganando terreno constantemente en aplicaciones de iluminación en todo el mundo. Se informó que solo en los Estados Unidos, las instalaciones de productos LED en todas las aplicaciones de iluminación se han cuadruplicado con creces desde 2014 hasta 2016. El Departamento de Energía de EE. UU. también pronostica que la penetración de las luminarias basadas en LED aumentará drásticamente a aproximadamente 86% en aplicaciones de iluminación general para el año 2035.
Muchos consumidores se están inclinando por los LEDs debido a su menor consumo energético en comparación con fuentes de luz tradicionales como los halógenos y fluorescentes. Además, las luminarias basadas en LED ofrecen ventajas mucho mayores que solo el ahorro de energía; están disponibles en varias composiciones espectrales y también son fácilmente controlables, lo que conduce a sistemas de iluminación sintonizables.
Se espera que las luces espectralmente sintonizables sean el futuro de la iluminación, ya que los estudios han demostrado que la luz es un estímulo significativo que influye en el reloj biológico humano, donde se ha encontrado que la composición espectral de la luz impacta fuertemente la fisiología y psicología humanas. El atractivo de un sistema de iluminación sintonizable es que puede cerrar la brecha entre las luces artificiales y la luz natural, ofreciendo enormes beneficios para el bienestar humano.
Metodología de Control del Espectro Lumínico
El prototipo de luminaria utilizado para probar el algoritmo de control propuesto consta de 10 canales, de los cuales 7 son colores primarios con diferentes longitudes de onda pico, mientras que los 3 canales restantes son LED blancos convertidos por fósforo. La intensidad de cada canal LED se controla mediante modulación por ancho de pulso (PWM), que es suministrada por un microcontrolador Arduino integrado en las luminarias al controlador LED de forma inalámbrica mediante ZigBee.
Se desarrolló una aplicación Android para ejecutar el algoritmo de control de iluminación. El usuario primero selecciona el color de iluminación objetivo mediante un selector de colores; el algoritmo convierte ese color a un conjunto de coordenadas u'v' que se denomina punto de consigna objetivo. La información de las condiciones de iluminación de la habitación es capturada por la cámara del smartphone, que se convierte en las coordenadas de color u'v' de la luz en la habitación.
La distancia euclidiana entre las coordenadas de color objetivo y medidas se calcula para producir el error. El controlador PI recibe este error, considera las coordenadas de color de los LED y genera la señal de control PWM para cada canal LED en la luminaria de forma inalámbrica mediante ZigBee.
Especificaciones del Canal LED
| Canal | CIE 1931 xy x | CIE 1931 xy y | 1976 CIELUV u' | 1976 CIELUV v' |
|---|---|---|---|---|
| Rojo (637 nm) | 0.7020 | 0.2975 | 0.5436 | 0.5183 |
| Amber (625 nm) | 0.6817 | 0.3178 | 0.5003 | 0,5247 |
| Amarillo (596 nm) | 0,5899 | 0.4093 | 0.3505 | 0,5472 |
| Lima (538 nm) | 0,4087 | 0.5601 | 0.1836 | 0,5662 |
| Verde (523 nm) | 0,1804 | 0.7281 | 0.0634 | 0,5760 |
Diseño de Algoritmo de Control de Color Multicanal
El novedoso algoritmo de control de color multicanal presentado en este documento es una forma del algoritmo de descenso de gradiente que converge hacia la cromaticidad objetivo. Los cálculos se realizan en el espacio de color CIELUV 1976 que posee una escala de cromaticidad uniforme. Para que este algoritmo funcione, las coordenadas (u', v') de cada canal LED deben obtenerse la primera vez que el usuario ejecute el sistema.
El algoritmo recorre individualmente todos los canales LED de la luminaria mientras calcula las coordenadas de color utilizando como entrada las lecturas de la cámara. El objetivo principal del algoritmo es desarrollar una trayectoria de desplazamiento más rápida y corta en el espacio de color CIELUV para que el color emitido por la luminaria LED converja hacia el color objetivo mediante el diseño de control de lazo cerrado.
El principio de que el color resultante de sumar dos colores siempre se sitúa sobre la línea que conecta dichos colores en el diagrama de cromaticidad se utiliza como base para llegar iterativamente a las intensidades finales de cada canal LED.
Implementación de Algoritmos
El primer paso del algoritmo es escalar el tamaño de la imagen obtenida de la cámara reduciendo el ancho y el alto de la imagen 10 veces respectivamente, resultando en una imagen final 100 veces más pequeña que la original. Luego, se calculan los valores promedio de RGB en la imagen.
Los valores RGB se utilizan luego para calcular las coordenadas de color medidas (u', v'). La señal de error se calcula utilizando la fórmula de distancia euclidiana entre las coordenadas objetivo y las medidas.
Un controlador proporcional-integral (PI) se utiliza en el diseño del algoritmo de control de retroalimentación para lograr un error de estado estable cero. Se ajustó utilizando el conocido método Ziegler-Nichols para calcular el tamaño de paso en cada iteración, lo que proporciona al algoritmo la capacidad de tamaños de paso adaptativos.
Resultados Experimentales y Discusiones
El sistema experimental se instaló en una sala de estar simulada de 5.8 m × 3.4 m, equipada con seis luminarias prototipo de investigación sintonizables y controladas de forma inalámbrica, cada una con 10 canales. Los siete canales de LED de color puro abarcan todo el rango de longitudes de onda visibles y pueden mezclarse para obtener luz blanca con una amplia gama de propiedades cromáticas.
El smartphone con su cámara secundaria orientada hacia arriba se utiliza para capturar las condiciones de iluminación, es decir, los valores RGB y la iluminancia de la luz incidente sobre la superficie donde se coloca el teléfono. Un espectrofotómetro de iluminancia Konica Minolta CL-500A se coloca en las inmediaciones del smartphone para validar el algoritmo de control de color.
Bi-Channel Mixing Results
| Experimento | Promedio Δu'v' | Rango CCT | Error Absoluto Medio de CCT | CRI Promedio |
|---|---|---|---|---|
| Warm white & cool white | 0.0103 | 2700K a 5600K | 4.45% | 77.7 |
| Cool white & yellow | 0.0089 | 2700K a 5600K | 3,62% | 59 |
Multi-Channel Mixing Results
El algoritmo de control de color fue probado utilizando diversos escenarios que incluyen:
- Siete colores primarios para producir luz blanca
- Diez canales LED para producir luz blanca
- Siete colores primarios para producir luz de color
- Diez canales LED para producir luz de color
Para la mezcla multicanal, el algoritmo de retroalimentación se programó para detenerse cuando detecta que la diferencia de color Δu'v' es inferior a 0.003, un valor más estricto en comparación con la mezcla bicanal. Este objetivo se cumplió para cada color seleccionado detectado por la cámara del smartphone.
El CRI promedio fue considerablemente alto: 82.76 para mezcla de siete canales con LED de color puro y 94 para mezcla de diez canales. Optimizando la selección de LED primarios en el luminario, el número de canales LED necesarios para producir una gama de colores más amplia y luz de alto CRI puede reducirse aún más.
En cuanto al rendimiento temporal, cada paso del control de lazo cerrado tarda aproximadamente 658 ms, y el algoritmo requiere unas 10 iteraciones para converger la salida de las luminarias de un color aleatorio al color objetivo. Esto equivale a unos 6-7 s. Esta tasa de convergencia del algoritmo es razonable y aceptable en aplicaciones reales.
Conclusión
Este artículo presenta un enfoque novedoso para el control del color de un sistema de iluminación LED multicanal en un entorno de domótica, utilizando la cámara de la mayoría de los smartphones Android modernos como sensor de retroalimentación principal. El algoritmo puede optimizar el espectro de salida de las luminarias para producir luz con CCT ajustable, color preciso y alto índice de reproducción cromática.
Un sistema de control de retroalimentación en lazo cerrado mantiene la robustez frente a perturbaciones externas de otras fuentes lumínicas como la luz solar que ingresa por las ventanas. El algoritmo opera con precisión aceptable y puede mejorarse mediante datos de calibración personalizados para la cámara.
El método propuesto de utilizar el smartphone como sensor y unidad de procesamiento resulta económico y conveniente al no requerir sensores adicionales. Trabajos futuros podrían incluir iluminación ambiental basada en preferencias del usuario y réplica de escenas lumínicas capturadas desde diferentes ubicaciones.
References
El artículo completo contiene 39 referencias que abarcan temas sobre iluminación LED, algoritmos de control de color, aplicaciones de smartphones en IoT y tecnologías de hogares inteligentes. Las referencias clave incluyen trabajos sobre:
- LED adoption forecasts by the U.S. Department of Energy
- Estudios sobre los efectos del espectro lumínico en los ritmos circadianos humanos
- Investigaciones previas sobre métodos de control de color para sistemas LED
- Aplicaciones de teléfonos inteligentes en automatización del hogar e IoT
- Algoritmos de constancia del color y el supuesto del mundo gris
- Métodos de ajuste de controladores incluyendo Ziegler-Nichols
Nota: Lo anterior es un resumen del contenido del artículo de investigación. El documento completo contiene extensos datos experimentales, pseudocódigo de algoritmos, formulaciones matemáticas y análisis detallado de resultados. Recomendamos descargar el PDF completo para una lectura técnica en profundidad.