Panoramica della Ricerca
"Real-Time Closed-Loop Color Control of a Multi-Channel Luminaire Using Sensors Onboard a Mobile Device" è un documento di ricerca pubblicato su IEEE Access il 27 settembre 2018. Lo studio presenta un approccio innovativo per il controllo cromatico di sistemi di illuminazione LED multicanale in ambienti smart home, utilizzando le fotocamere degli smartphone come sensori di feedback.
Innovazione Chiave: Questa ricerca introduce un metodo economico e conveniente per il controllo cromatico preciso di apparecchi di illuminazione a LED, sfruttando la fotocamera disponibile sugli smartphone moderni ed eliminando la necessità di costosi sensori esterni. L'algoritmo può eseguire la miscelazione multicanale per qualsiasi colore e luce bianca a temperature di colore correlate desiderate con elevato indice di resa cromatica.
Metriche Chiave di Prestazione
Approfondimenti chiave della ricerca
Fotocamere degli Smartphone come Sensori di Colore Efficaci
La ricerca dimostra che le fotocamere moderne degli smartphone possono fungere efficacemente da sensori di colore per il controllo in ciclo chiuso dei sistemi di illuminazione a LED, eliminando la necessità di costosi sensori dedicati.
Algoritmo di Miscelazione Colori Multi-Canale
Il nuovo algoritmo di discesa del gradiente può convergere verso colori target utilizzando luci con qualsiasi numero di canali LED, determinando il percorso più breve nello spazio colore CIELUV.
Soluzione Economica per l'Illuminazione Domotica
Questo approccio si rivela estremamente economico e conveniente poiché non richiede sensori esterni e può essere realizzato con qualsiasi smartphone Android su apparecchi di illuminazione LED compatibili.
Elevata Accuratezza Cromatica Raggiunta
Il sistema raggiunge differenze cromatiche (Δu'v') fino a 0,003 per la miscelazione multicanale, con valori dell'indice di resa cromatica fino a 94 per la miscelazione a 10 canali.
Robusto alle Fonti Luminose Esterne
Il sistema di controllo a feedback ad anello chiuso contribuisce a mantenere la robustezza verso i disturbi esterni provenienti da altre fonti luminose come la luce solare che entra attraverso le finestre.
Implementazione Pratica
L'algoritmo è stato testato in un ambiente reale simulato di soggiorno (5.8m × 3.4m) con sei apparecchi di illuminazione prototipo di ricerca a 10 canali controllati via wireless.
Panoramica dei Contenuti
Indice del Documento
Abstract
Le smart home e l'Internet of Things sono concetti emergenti nella società moderna, con l'illuminazione intelligente che ne costituisce una parte importante. Oltre a fornire soddisfazione visiva attraverso le sue proprietà di resa cromatica, l'illuminazione ha anche altri effetti sul benessere umano. Per sfruttare appieno il potenziale di una casa illuminata in modo intelligente, i sistemi di illuminazione devono essere dotati di controller precisi in grado di controllare lo spettro e le caratteristiche cromatiche della luce, oltre alle tradizionali funzioni di accensione/spegnimento e di regolazione dell'intensità.
Tuttavia, gli attuali prodotti commerciali di illuminazione intelligente con tali capacità necessitano di sensori costosi, che sono ancora carenti in termini di feedback a circuito chiuso, essenziale per un controllo cromatico accurato dei corpi illuminanti a LED. Questo articolo presenta un approccio innovativo che utilizza la fotocamera disponibile sugli smartphone moderni per eseguire un controllo cromatico a circuito chiuso per i sistemi di illuminazione nelle smart home.
L'algoritmo è in grado di eseguire la miscelazione multicanale per qualsiasi colore e anche per luce bianca a una temperatura di colore correlata desiderata con elevato indice di resa cromatica. Questo approccio si rivela molto economico e conveniente poiché non richiede sensori esterni e può essere eseguito su qualsiasi smartphone Android su un'apparecchiatura luminosa LED compatibile.
Introduzione
I diodi a emissione luminosa (LED) stanno guadagnando costantemente terreno nelle applicazioni di illuminazione in tutto il mondo. È stato riferito che solo negli Stati Uniti, le installazioni di prodotti LED in tutte le applicazioni di illuminazione sono più che quadruplicate dall'anno 2014 al 2016. Il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti prevede inoltre che la penetrazione dei corpi illuminanti a LED aumenterà drasticamente fino a circa l'86% nelle applicazioni di illuminazione generale entro l'anno 2035.
Molti consumatori si stanno orientando verso i LED a causa del loro consumo energetico inferiore rispetto alle sorgenti luminose tradizionali come le alogene e le fluorescenti. Inoltre, i corpi illuminanti a LED offrono vantaggi ben maggiori del semplice risparmio energetico; sono disponibili in varie composizioni spettrali e sono anche facilmente controllabili, portando a sistemi di illuminazione regolabili.
Si prevede che le luci a spettro regolabile rappresentino il futuro dell'illuminazione, poiché gli studi dimostrano che la luce è uno stimolo significativo nell'influenzare l'orologio biologico umano, dove è stato riscontrato che la composizione spettrale della luce incide fortemente sulla fisiologia e sulla psicologia umana. L'attrattiva di un sistema di illuminazione regolabile risiede nella sua capacità di colmare il divario tra luci artificiali e luce naturale, offrendo enormi benefici al benessere umano.
Metodologia di Controllo dello Spettro Luminoso
Il prototipo di apparecchio illuminante utilizzato per testare l'algoritmo di controllo proposto consiste in 10 canali, di cui 7 sono colori primari con diverse lunghezze d'onda di picco, mentre i restanti 3 canali sono LED bianchi a conversione fosforica. L'intensità di ciascun canale LED è controllata mediante modulazione di larghezza di impulso (PWM), fornita da un microcontrollore Arduino integrato negli apparecchi e trasmessa wireless al driver LED tramite ZigBee.
È stata sviluppata un'applicazione Android per eseguire l'algoritmo di controllo dell'illuminazione. L'utente seleziona innanzitutto il colore della luce target tramite un selettore colore; l'algoritmo converte tale colore in una serie di coordinate u'v' denominate set point target. Le informazioni sulle condizioni di illuminazione ambientale vengono acquisite dalla fotocamera dello smartphone e convertite nelle coordinate colore u'v' della luce presente nella stanza.
La distanza euclidea tra le coordinate colore target e quelle misurate viene calcolata per generare l'errore. Il controllore PI riceve questo errore, considera le coordinate colore dei LED e genera il segnale di controllo PWM per ciascun canale LED nell'apparecchio illuminante tramite comunicazione wireless ZigBee.
Specifiche del Canale LED
| Canale | CIE 1931 xy x | CIE 1931 xy y | 1976 CIELUV u' | 1976 CIELUV v' |
|---|---|---|---|---|
| Red (637 nm) | 0.7020 | 0.2975 | 0.5436 | 0.5183 |
| Amber (625 nm) | 0.6817 | 0.3178 | 0.5003 | 0.5247 |
| Giallo (596 nm) | 0.5899 | 0.4093 | 0.3505 | 0,5472 |
| Lime (538 nm) | 0,4087 | 0.5601 | 0.1836 | 0,5662 |
| Verde (523 nm) | 0,1804 | 0.7281 | 0.0634 | 0,5760 |
Progettazione dell'Algoritmo di Controllo Colore Multi-Canale
Il nuovo algoritmo di controllo colore multi-canale presentato in questo articolo è una forma dell'algoritmo di discesa del gradiente che converge verso la cromaticità target. I calcoli vengono eseguiti nello spazio colore CIELUV 1976 che possiede una scala di cromaticità uniforme. Affinché questo algoritmo funzioni, le coordinate (u', v') di ogni canale LED devono essere ottenute la prima volta che l'utente utilizza il sistema.
L'algoritmo cicla individualmente attraverso tutti i canali LED del luminaire calcolando le coordinate cromatiche utilizzando come input i dati della fotocamera. L'obiettivo principale è sviluppare un percorso di transizione più rapido e breve nello spazio colore CIELUV affinché il colore emesso dal luminaire LED converga verso il colore target mediante il design di controllo a ciclo chiuso.
Il principio secondo cui la somma di due colori cade sempre sulla linea che li unisce nel diagramma di cromaticità viene utilizzato come base per determinare iterativamente le intensità finali di ciascun canale LED.
Implementazione dell'Algoritmo
Il primo passo dell'algoritmo consiste nel ridimensionare l'immagine ottenuta dalla fotocamera riducendo larghezza e altezza di 10 volte ciascuna, ottenendo così un'immagine finale 100 volte più piccola dell'originale. Successivamente, vengono calcolati i valori RGB medi nell'immagine.
I valori RGB vengono quindi utilizzati per calcolare le coordinate cromatiche misurate (u', v'). Il segnale d'errore viene calcolato utilizzando la formula della distanza euclidea tra le coordinate target e quelle misurate.
Un regolatore proporzionale-integrale (PI) è impiegato nella progettazione dell'algoritmo di controllo a feedback per ottenere un errore a regime nullo. La taratura è stata effettuata tramite il noto metodo Ziegler-Nichols per calcolare l'ampiezza del passo per ogni iterazione, dotando l'algoritmo di capacità di step adattativi.
Risultati Sperimentali e Discussioni
Il sistema sperimentale è stato allestito in un soggiorno simulato di 5,8 m × 3,4 m, dotato di sei prototipi di ricerca lampade a 10 canali sintonizzabili e controllati via wireless. I sette canali a LED a colore puro coprono l'intera gamma di lunghezze d'onda visibili e possono essere miscelati per produrre luce bianca con un'ampia gamma di proprietà cromatiche.
Lo smartphone con la fotocamera secondaria rivolta verso l'alto viene utilizzato per rilevare le condizioni di illuminazione, ovvero i valori RGB e l'illuminanza della luce incidente sulla superficie dove è posizionato il telefono. Uno spettrofotometro per illuminanza Konica Minolta CL-500A è posizionato in prossimità dello smartphone per validare l'algoritmo di controllo del colore.
Bi-Channel Mixing Results
| Esperimento | Δu'v' Medio | Intervallo CCT | Errore CCT Assoluto Medio | CRI Medio |
|---|---|---|---|---|
| Warm white & cool white | 0.0103 | Da 2700K a 5600K | 4.45% | 77.7 |
| Cool white & yellow | 0.0089 | Da 2700K a 5600K | 3,62% | 59 |
Risultati del Mix Multicanale
L'algoritmo di controllo del colore è stato testato utilizzando vari scenari tra cui:
- Sette colori primari per produrre luce bianca
- Dieci canali LED per produrre luce bianca
- Sette colori primari per produrre luce colorata
- Dieci canali LED per produrre luce colorata
Per la miscelazione multicanale, l'algoritmo di feedback è stato programmato per fermarsi quando rileva che la differenza di colore Δu'v' è inferiore a 0.003, un valore più rigoroso rispetto alla miscelazione bicanal. Questo obiettivo è stato raggiunto per ogni colore selezionato rilevato dalla fotocamera dello smartphone.
Il CRI medio era considerevolmente alto a 82.76 per la miscelazione a sette canali con LED a colore puro e 94 per la miscelazione a dieci canali. Ottimizzando la scelta dei primari LED nel apparecchio illuminante, il numero di canali LED necessari per produrre una gamma di colori più ampia e una luce ad alto CRI può essere ulteriormente ridotto.
In termini di prestazioni temporali, ogni fase del controllo a ciclo chiuso richiede circa 658 ms, con l'algoritmo che impiega circa 10 iterazioni per convergere l'output delle apparecchiature illuminanti da un colore casuale al colore target. Ciò equivale a circa 6-7 secondi. Questo tasso di convergenza dell'algoritmo è ragionevole e accettabile nelle applicazioni reali.
Conclusione
Questo articolo presenta un approccio innovativo per il controllo del colore di un sistema di illuminazione a LED multicanale in un ambiente domestico intelligente, utilizzando la fotocamera presente sulla maggior parte degli smartphone Android moderni come sensore di feedback principale. L'algoritmo è in grado di ottimizzare lo spettro di output delle apparecchiature illuminanti per produrre una luce con CCT regolabile, colore accurato e alto indice di resa cromatica.
Un sistema di controllo a feedback in ciclo chiuso garantisce robustezza contro disturbi esterni provenienti da altre sorgenti luminose, come la luce solare che filtra attraverso le finestre. L'algoritmo opera con precisione soddisfacente e potenzialmente migliorabile mediante l'utilizzo di dati di calibrazione personalizzati per la fotocamera.
Il metodo proposto, che utilizza lo smartphone sia come sensore sia come unità di elaborazione, si rivela estremamente economico e conveniente poiché non richiede l'installazione di sensori aggiuntivi. Sviluppi futuri potrebbero includere l'illuminazione atmosferica basata sulle preferenze dell'utente e la riproduzione di scenari illuminotecnici catturati dallo smartphone in location differenti.
References
L'articolo completo contiene 39 riferimenti che coprono tematiche relative all'illuminazione a LED, algoritmi di controllo del colore, applicazioni smartphone nell'IoT e tecnologie per la domotica. I riferimenti principali includono lavori su:
- Previsioni di adozione LED dello U.S. Department of Energy
- Studi sugli effetti dello spettro luminoso sui ritmi circadiani umani
- Ricerche precedenti sui metodi di controllo del colore per sistemi LED
- Applicazioni smartphone nell'automazione domestica e nell'IoT
- Algoritmi di costanza del colore e l'Assunzione del Mondo Grigio
- Metodi di taratura dei controllori tra cui Ziegler-Nichols
Nota: Quanto sopra è un riassunto del contenuto del documento di ricerca. Il documento completo contiene dati sperimentali estesi, pseudocodice degli algoritmi, formulazioni matematiche e analisi dettagliata dei risultati. Si consiglia di scaricare il PDF completo per una lettura tecnica approfondita.