Обзор исследования
"Real-Time Closed-Loop Color Control of a Multi-Channel Luminaire Using Sensors Onboard a Mobile Device" — это научная статья, опубликованная в IEEE Access 27 сентября 2018 года. В работе представлен новый метод управления цветом многоканальных светодиодных систем освещения в умных домах с использованием камер смартфонов в качестве датчиков обратной связи.
Ключевое нововведение: Данное исследование предлагает экономичный и удобный метод точного управления цветом светодиодных светильников за счет использования камер современных смартфонов, что исключает необходимость в дорогостоящих внешних датчиках. Алгоритм способен осуществлять многоканальное смешение для любого цвета и белого света с заданными коррелированными цветовыми температурами при высоком индексе цветопередачи.
Ключевые показатели эффективности
Ключевые результаты исследования
Смартфоны как эффективные датчики цвета
Исследование демонстрирует, что современные камеры смартфонов могут эффективно использоваться в качестве датчиков цвета для замкнутого управления системами LED-освещения, исключая необходимость в дорогостоящих специализированных сенсорах.
Алгоритм смешения цветов для многоканальных систем
Новый алгоритм градиентного спуска позволяет достигать целевых цветов при использовании светильников с любым количеством LED-каналов путем определения кратчайшего пути в цветовом пространстве CIELUV.
Экономичное решение для умного домашнего освещения
Данный подход оказывается высоко экономичным и удобным, поскольку не требует внешних датчиков и может осуществляться с помощью любого смартфона Android на совместимых светильниках на основе LED.
Достигнута высокая цветовая точность
Система обеспечивает разницу цветов (Δu'v') всего 0,003 при многоканальном смешивании, с высокими значениями индекса цветопередачи до 94 для 10-канального смешивания.
Устойчивость к внешним источникам света
Система замкнутого контура управления помогает сохранять устойчивость к внешним помехам от других источников света, таких как солнечный свет, проникающий через окна.
Практическая реализация
Алгоритм тестировался в реалистичной имитационной гостиной (5.8м × 3.4м) с шестью беспроводными 10-канальными осветительными приборами исследовательского прототипа.
Обзор содержания
Содержание документа
Аннотация
Умные дома и Интернет вещей являются перспективными концепциями современного общества, где интеллектуальное освещение представляет собой важную их составляющую. Помимо обеспечения визуального комфорта благодаря своим цветопередающим свойствам, освещение также оказывает иное влияние на благополучие человека. Чтобы полностью раскрыть потенциал интеллектуально освещенного дома, системы освещения должны быть оснащены точными контроллерами, способными управлять спектром и цветовыми характеристиками света в дополнение к традиционному включению/выключению и диммированию.
Однако современные коммерческие продукты интеллектуального освещения с такими возможностями требуют использования дорогостоящих датчиков, которые к тому же не обеспечивают обратную связь по замкнутому контуру, что является обязательным условием для точного цветового управления осветительными приборами на основе светоизлучающих диодов (LED). В данной статье представлен новый подход, использующий камеру современных смартфонов для реализации замкнутого контура цветового управления в системах освещения умных домов.
Алгоритм способен выполнять многоканальное смешение для любого цвета, а также для белого света с заданной коррелированной цветовой температурой и высоким индексом цветопередачи. Данный подход оказывается экономически выгодным и удобным, поскольку не требует внешних датчиков и может быть реализован на любом смартфоне Android с совместимым светодиодным светильником.
Введение
Светодиоды (LED) неуклонно укрепляют свои позиции в осветительных приложениях по всему миру. Сообщалось, что только в Соединенных Штатах количество установок LED-продуктов во всех сферах освещения увеличилось более чем в четыре раза с 2014 по 2016 год. Министерство энергетики США также прогнозирует, что доля светильников на основе LED в общем освещении резко возрастет до примерно 86% к 2035 году.
Многие потребители переходят на светодиоды из-за их более низкого энергопотребления по сравнению с традиционными источниками света, такими как галогенные и флуоресцентные лампы. Кроме того, светильники на основе LED предлагают гораздо больше преимуществ, чем просто экономия энергии; они доступны в различных спектральных составах и легко управляются, что позволяет создавать настраиваемые осветительные системы.
Спектрально настраиваемые источники света считаются будущим освещения, поскольку исследования показали, что свет является значительным стимулом, влияющим на биологические часы человека, и было установлено, что спектральный состав света сильно воздействует на физиологию и психологию человека. Привлекательность настраиваемой системы освещения заключается в её способности сократить разрыв между искусственным и естественным светом, обеспечивая огромные преимущества для благополучия человека.
Методология управления световым спектром
Прототип светильника, используемый для тестирования предложенного алгоритма управления, состоит из 10 каналов, из которых 7 являются основными цветами с различными пиковыми длинами волн, тогда как остальные 3 канала представляют собой фосфорно-конвертированные белые светодиоды. Интенсивность каждого канала светодиодов регулируется с помощью широтно-импульсной модуляции (PWM), которая подаётся микроконтроллером Arduino, установленным на светильниках, на драйвер светодиодов беспроводным способом с использованием ZigBee.
Для выполнения алгоритма управления освещением было разработано приложение для Android. Пользователь сначала выбирает целевой цвет освещения с помощью палитры цветов; алгоритм преобразует этот цвет в набор координат u'v', который называется целевой уставкой. Информация об условиях освещения в помещении захватывается камерой смартфона и преобразуется в цветовые координаты u'v' света в комнате.
Евклидово расстояние между целевыми и измеренными цветовыми координатами вычисляется для получения ошибки. ПИ-регулятор получает эту ошибку, учитывает цветовые координаты светодиодов и генерирует сигнал управления PWM для каждого светодиодного канала в светильнике с беспроводной передачей по ZigBee.
Спецификации светодиодных каналов
| Канал | CIE 1931 xy x | CIE 1931 xy y | 1976 CIELUV u' | 1976 CIELUV v' |
|---|---|---|---|---|
| Красный (637 нм) | 0,7020 | 0,2975 | 0,5436 | 0,5183 |
| Amber (625 nm) | 0,6817 | 0,3178 | 0,5003 | 0,5247 |
| Yellow (596 nm) | 0,5899 | 0,4093 | 0,3505 | 0,5472 |
| Lime (538 nm) | 0,4087 | 0.5601 | 0.1836 | 0,5662 |
| Green (523 nm) | 0,1804 | 0.7281 | 0.0634 | 0,5760 |
Проектирование многоканального алгоритма управления цветом
Представленный в данной статье новый многоканальный алгоритм управления цветом является разновидностью алгоритма градиентного спуска, сходящегося к целевой цветности. Вычисления выполняются в равноконтрастном цветовом пространстве CIELUV 1976, имеющем равномерную шкалу цветности. Для работы данного алгоритма необходимо при первом запуске системы пользователем получить координаты (u', v') для каждого светодиодного канала.
Алгоритм поочередно перебирает все светодиодные каналы в светильнике, вычисляя цветовые координаты на основе показаний камеры. Основная задача алгоритма — сформировать наиболее быстрый и кратчайший путь в цветовом пространстве CIELUV для сходимости цвета, излучаемого светодиодным светильником, к целевому цвету с использованием замкнутой системы управления.
Факт того, что цвет, полученный при смешении двух цветов, всегда лежит на линии, соединяющей эти цвета на диаграмме цветности, используется в качестве основы для итеративного определения финальных интенсивностей каждого светодиодного канала.
Реализация алгоритма
Первым шагом алгоритма является масштабирование размера изображения, полученного с камеры, путем уменьшения ширины и высоты изображения в 10 раз соответственно, что приводит к конечному изображению, которое в 100 раз меньше исходного. Затем вычисляются средние значения RGB в изображении.
Затем значения RGB используются для вычисления измеренных цветовых координат (u', v'). Сигнал ошибки вычисляется с использованием формулы евклидова расстояния между целевыми и измеренными координатами.
Пропорционально-интегральный (PI) регулятор используется в конструкции алгоритма обратной связи для достижения нулевой статической ошибки. Его настройка выполнялась по известному методу Циглера-Николса для расчета шага на каждой итерации, что обеспечивает алгоритму возможность адаптивного изменения шага.
Результаты экспериментов и обсуждение
Экспериментальная система была размещена в имитации гостиной размером 5,8 м × 3,4 м, оснащенной шестью беспроводными регулируемыми прототипами светильников с 10 каналами. Семь каналов, представляющих монохромные светодиоды, охватывают весь видимый диапазон длин волн и могут смешиваться для получения белого света с широким спектром цветовых характеристик.
Смартфон с обращенной вверх фронтальной камерой используется для фиксации условий освещения, т.е. значений RGB и освещенности падающего на поверхность размещения телефона света. Спектрофотометр освещенности Konica Minolta CL-500A размещается в непосредственной близости от смартфона для валидации алгоритма цветового управления.
Bi-Channel Mixing Results
| Эксперимент | Среднее значение Δu'v' | Диапазон CCT | Средняя абсолютная погрешность CCT | Средний индекс цветопередачи CRI |
|---|---|---|---|---|
| Warm white & cool white | 0.0103 | от 2700K до 5600K | 4.45% | 77.7 |
| Cool white & yellow | 0.0089 | от 2700K до 5600K | 3,62% | 59 |
Multi-Channel Mixing Results
Алгоритм управления цветом был протестирован с использованием различных сценариев, включая:
- Семь основных цветов для получения белого света
- Десять каналов светодиодов для создания белого света
- Семь основных цветов для создания цветного света
- Десять каналов светодиодов для создания цветного света
Для многоканального смешения алгоритм обратной связи был запрограммирован на остановку при обнаружении цветовой разницы Δu'v' менее 0,003, что является более строгим значением по сравнению с двухканальным смешением. Данная цель была достигнута для каждого выбранного цвета, зафиксированного камерой смартфона.
Средний индекс CRI был значительно высоким: 82,76 для семиканального смешения со светодиодами чистого цвета и 94 для десятиканального смешения. Благодаря оптимизации выбора основных светодиодов в светильнике, количество необходимых светодиодных каналов для получения широкой цветовой гаммы и света с высоким CRI может быть дополнительно сокращено.
С точки зрения временных характеристик, каждый шаг в замкнутом контуре управления занимает приблизительно 658 мс, при этом алгоритму требуется около 10 итераций для сходимости выходного сигнала осветительных приборов от случайного цвета к целевому. Это эквивалентно примерно 6-7 с. Такая скорость сходимости алгоритма является разумной и приемлемой в реальных приложениях.
Заключение
В данной статье представлен новый подход к управлению цветом многоканальной светодиодной системы освещения в среде умного дома с использованием камеры, присутствующей в большинстве современных смартфонов Android, в качестве основного датчика обратной связи. Алгоритм способен оптимизировать выходной спектр осветительных приборов для получения света с регулируемой CCT, точной цветопередачей и высоким индексом цветопередачи.
Система замкнутого контура управления обеспечивает устойчивость к внешним помехам от других источников света, таких как солнечный свет, проникающий через окна. Алгоритм работает с приемлемой точностью, при этом возможны улучшения при использовании индивидуальных данных калибровки камеры.
Предложенный метод использования смартфона в качестве как датчика, так и обрабатывающего устройства оказывается экономичным и удобным, поскольку не требует установки дополнительных сенсоров. В перспективе разработка может включать такие функции, как освещение настроения на основе предпочтений пользователя и воссоздание световой сцены, снятой пользователем на смартфон в другом месте.
References
Полная статья содержит 39 ссылок, охватывающих темы светодиодного освещения, алгоритмов управления цветом, применения смартфонов в IoT и технологии умного дома. Ключевые ссылки включают работы по:
- Прогнозы внедрения светодиодов от U.S. Department of Energy
- Исследования влияния светового спектра на циркадные ритмы человека
- Предыдущие исследования методов управления цветом для светодиодных систем
- Приложения для смартфонов в системах домашней автоматизации и Интернете вещей
- Алгоритмы постоянства цвета и гипотеза Серого мира
- Методы настройки контроллеров, включая метод Циглера-Николса
Примечание: Выше представлено краткое содержание исследовательской работы. Полный документ содержит обширные экспериментальные данные, псевдокод алгоритмов, математические формулировки и детальный анализ результатов. Рекомендуем скачать полную версию в формате PDF для углубленного технического изучения.