Kisima cha Mwanga Kisichoonwa: Udhibiti wa Taa Kulingana na Binadamu Kutoka kwa Picha za RGBD

1. Utangulizi

Ubunifu wa taa za ndani ni muhimu kwa starehe ya binadamu na ufanisi wa nishati. Katika mazingira kama ofisi, taa mara nyingi huhifadhiwa kwa viwango vya juu kabisa, na kusababisha matumizi makubwa na yasiyokuwa ya lazima ya nishati. Utafiti unaonyesha kuwa taa inaweza kuchukua zaidi ya 15% ya matumizi ya umeme wa jengo, na kufikia kilele cha karibu 25%. Mikakati ya jadi ya kuokoa nishati inalenga matumizi ya mwanga wa mchana, udhibiti wa ndani, na vifaa vya ufanisi. Karatasi hii inatangaza Kisima cha Mwanga Kisichoonwa (ILS), mfumo mpya ambao hurekebisha mwangaza kulingana na mahitaji maalum na uwanja wa mtazamo wa wakazi binafsi, na kufikia akiba kubwa ya nishati bila kupunguza kwa kujionea ubora wa taa zao.

2. Mfumo wa Kisima cha Mwanga Kisichoonwa (ILS)

2.1 Dhana ya Msingi na Motisha

Wazo la msingi la ILS ni kufanya kuokoa nishati "kisichoonwa" kwa mtumiaji. Hupunguza au kuzima taa ambazo hazimo ndani ya uwanja wa sasa wa mtazamo wa mtumiaji (frustum ya mwelekeo wa kichwa), huku ukidumisha viwango vya mwanga vya kutosha kwa eneo ambalo mtumiaji anatumia kikamilifu. Hii ni bora hasa katika nafasi kubwa, zilizo na watu wachache kama ofisi zilizowazi.

2.2 Muhtasari wa Mfuatano wa Mfumo

Mfuatano wa ILS, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 2 wa PDF, unahusisha hatua kadhaa muhimu:

1. Upataji wa Ingizo: Data ya RGBD (rangi na kina) inapakuliwa kutoka kwa mfumo wa kamera.
2. Uchambuzi wa Mandhari: Jiometri ya 3D na sifa za nyenzo za picha za chumba hurejeshwa.
3. Uchambuzi Unaolenga Binadamu: Uwepo wa binadamu hugunduliwa, na mwelekeo wa kichwa (mwelekeo wa kutazama) unakadiriwa.
4. Udhibiti wa Taa: Matokeo yanatoa taarifa kwa mfumo wa kuokoa nguvu ambao hudhibiti taa binafsi.

3. Mbinu ya Kiufundi

3.1 Uchambuzi wa Mandhari Kutoka kwa Ingizo la RGBD

Mfumo hutumia picha za RGBD kuunda muundo wa 3D wa mazingira. Hii inajumuisha kutambua nyuso, mwelekeo wao, na uakisi wa takriban (albedo), ambazo ni muhimu kwa uigizaji sahihi wa usafirishaji wa mwanga.

3.2 Ugunduzi wa Binadamu na Kukadiria Mwelekeo wa Kichwa

Mbinu za kuona kwa kompyuta hutumiwa kugundua watu kwenye mandhari na kukadiria mwelekeo wa kichwa chao. Hii inafafanua frustum ya kutazama—kiasi cha nafasi ambayo mtu huyo anaweza kuona—ambayo ni kiini cha mantiki ya ILS.

3.3 Ukadiriaji wa Kiwango cha Mwanga Kulingana na Radiosity

ILS hutumia muundo wa radiosity kuiga usambazaji wa mwanga ndani ya chumba. Muundo huu wa mwangaza wa ulimwengu unazingatia mwanga wa moja kwa moja kutoka kwa vyanzo na mwanga wa posa kutoka kwa nyuso. Unakadiria mwangaza (kwa Lux) kwenye nafasi ya jicho la mtu, ambayo hutumika kama wakala wa kiwango chake cha mwanga kinachohisiwa.

4. Usanidi wa Jaribio na Matokeo

4.1 Ukusanyaji wa Seti ya Data kwa Luxmeters

Waandishi walikusanya seti mpya ya data ambapo washiriki walivaa vifaa vya luxmeter kwenye vichwa vyao, vilivyolingana na mtazamo wao, kupima mwangaza wa ukweli wakati wa shughuli za ofisi.

4.2 Utendaji wa Kuokoa Nishati

Katika chumba cha majaribio kilicho na taa 8 za LED, ILS ilipunguza matumizi ya nishati ya kila siku kutoka saa 18,585 za watt hadi saa 7,766 za watt (ikiwa ni pamoja na 1,560W kwa uendeshaji wa mfumo). Hii inawakilisha kupungua kwa kasi kwa nishati safi ya taa.

4.3 Athari ya Mwanga Unaohisiwa

Licha ya kuokoa nishati kubwa, kupungua kwa mwangaza uliopimwa kwenye jicho la mtumiaji kulikuwa takriban lux 200 tu. Wakati mwangaza wa msingi ni wa juu (mfano, >1200 lux, kawaida kwa ofisi), kupungua huku kunachukuliwa kuwa duni na kunaweza kusitokana na kujionea, na kuthibitisha madai ya "kisichoonwa".

5. Ufahamu Muhimu na Majadiliano

• Kulenga Binadamu dhidi ya Uwepo Pekee: ILS inapita zaidi ya vihisi vya uwepo rahisi kwa kuzingatia mahali ambapo mtu anatazama, na kuwezesha udhibiti mzuri zaidi.
• Akiba Zinazotambua Uhisiaji: Mfumo huiga kwa uwazi na kuhifadhi viwango vya mwanga vinavyohisiwa, na kushughulikia kikwazo muhimu cha kukubaliwa kwa mtumiaji wa udhibiti wa taa wa otomatiki.
• Uwezo wa Kupanuka kwa Nafasi Kubwa: Faida hiyo huongezeka katika ofisi kubwa, zilizowazi ambapo mkaazi mmoja angehitaji kawaida kuwasha taa eneo kubwa.
• Ujumuishaji na Mifumo ya Majengo: ILS inafaa kwenye piramidi pana ya mikakati ya kuokoa nishati (Mchoro 1), ikifanya kazi kama safu yenye akili juu ya vifaa vya ufanisi na uvunaji wa mwanga wa mchana.

6. Uchambuzi wa Asili: Ufahamu wa Msingi, Mwendo wa Kimantiki, Nguvu na Kasoro, Ufahamu Unaotekelezeka

Ufahamu wa Msingi: Ujanja wa karatasi hiyo upo katika mabadiliko yake ya kisaikolojia: badala ya kuwaomba watumiaji kuvumilia mwanga dhaifu kwa ajili ya kuokoa nishati (pendekezi la kushindwa), inatumia kwa ujanja ukomo wa mfumo wa kuona wa binadamu. Mwanga nje ya uwanja wetu wa haraka wa mtazamo hauchangia sana kwenye mwangaza wetu unaohisiwa. ILS inatumia pengo hili la kuona, na kuligeuza kuwa hifadhi ya nishati. Hii inalingana na kanuni katika mwingiliano wa binadamu na kompyuta ambapo otomatiki isiyo na shida, isiyo na usumbufu hushinda maagizo ya wazi ya mtumiaji, sawa na kanuni za utabiri nyuma ya Usanidi Mjanja wa Google au mapendekezo ya Siri ya Apple.

Mwendo wa Kimantiki: Hoja hiyo ni ya kiuchumi. Huanza na gharama isiyoweza kukataliwa ya taa (ikitoa Kralikova & Zhou). Kisha inakosoa suluhisho za nguvu kama vihisi vya uwepo ambavyo huzima taa katika vyumba vilivyo tupu lakini vinashindwa katika nafasi zilizo na watu sehemu. ILS imewekwa kama hatua inayofuata ya mageuzi: udhibiti wa kina, unaotambua uhisiaji. Mwendo wa kiufundi kutoka ingizo la RGBD → mandhari ya 3D + mkao wa binadamu → muundo wa radiosity → udhibiti wa taa unaoendana kimantiki, ukikopa mbinu zilizothibitishwa za kuona kwa kompyuta (kama zile kutoka kwa ukoo wa CycleGAN au Mask R-CNN kwa uelewa wa picha) na kuzitumia kwa shida mpya, iliyozuiwa ya uboreshaji katika nafasi ya kimwili.

Nguvu na Kasoro: Nguvu yake ni uthibitisho wake wa kulazimisha, ulioidhinishwa na binadamu. Takwimu ya 66% ya kuokoa nishati ni ya kushangaza na ingewavutia usikivu wa msimamizi yeyote wa kituo. Hata hivyo, kasoro ziko katika nyanja za uwezo wa kupanuka na faragha. Kutegemea kamera za RGBD kwa ufuatiliaji endelevu wa mkao ni ndoto mbaya ya faragha kwa utekelezaji wa mahali pa kazi, na kuchochea wasiwasi sawa na yale yanayozunguka ufuatiliaji wa ghala la Amazon. Gharama ya hesabu ya radiosity ya wakati halisi kwa mandhari ya kasi sio ndogo, changamoto iliyokubaliwa katika utafiti wa michoro kutoka kwa taasisi kama MIT's CSAIL. Wakala wa "lux kwenye jicho", ingawa una akili, hurahisisha kupita kiasi vipimo vya uhisiaji kama mwangaza mkali, upendeleo wa joto la rangi, na athari ya circadian, ambazo ni maeneo ya utafiti yenye shughuli katika Kituo cha Utafiti cha Taa (LRC).

Ufahamu Unaotekelezeka: Kwa kampuni za teknolojia ya majengo, mchezo wa haraka ni kuanzisha majaribio ya ILS katika mazingira yenye hatari ya chini ya faragha, yenye dari kubwa kama maghala au ukumbi. Jamii ya watafiti inapaswa kulenga kuendeleza toleo la kulinda faragha kwa kutumia vihisi vya kina vya joto au visivyo na jina, na kujumuisha miundo rahisi, ya haraka ya mwangaza kuliko radiosity kamili. Kwa vyombo vya viwango, kazi hii inasisitiza hitaji la haraka la kusasisha kanuni za nishati za majengo ili kuwapa tuzo mifumo inayotambua uhisiaji, sio tu pato la lumen. Kupuuza kipengele cha kibinadamu katika kitanzi cha udhibiti kunamaanisha kuacha akiba kubwa ya nishati mezani.

7. Maelezo ya Kiufundi na Uundaji wa Kihisabati

Njia ya radiosity ni muhimu kwa ILS. Inatatua usambazaji wa mwanga wa usawa katika mazingira yaliyoundwa na sehemu tofauti. Mlinganyo wa msingi wa radiosity kwa sehemu i ni:

$$B_i = E_i + \rho_i \sum_{j=1}^{n} B_j F_{ji}$$

Ambapo:

• $B_i$: Radiosity ya sehemu i (jumla ya mwanga unaotoka kwenye sehemu).
• $E_i$: Radiosity inayojitokeza (sifuri kwa vyanzo visivyo vya mwanga).
• $\rho_i$: Uakisi (albedo) wa sehemu i.
• $F_{ji}$: Fomu ya umbo kutoka sehemu j hadi sehemu i, inayowakilisha sehemu ya nishati inayotoka j inayofika i. Hii ni neno la jiometri linalokokotolewa kutoka kwa muundo wa mandhari ya 3D.
• Jumla inazingatia mwanga unaofika kutoka kwa sehemu zingine zote j.

ILS hubadilisha uigizaji huu kwa kuchukulia taa kama sehemu zinazotoa mwanga. Kwa kutatua mfumo huu wa milinganyo, inaweza kukadiria mwangaza katika sehemu yoyote (kama jicho la mtumiaji) kwa kujumlisha mchango kutoka kwa sehemu zote zinazoonekana. Kisha algorithm ya udhibiti hupunguza taa ambazo michango yao ya moja kwa moja na muhimu ya posa iko nje ya frustum ya kutazama ya mtumiaji.

8. Mfumo wa Uchambuzi: Mfano wa Utafiti wa Kesi

Mandhari: Mfanyakazi mmoja anayefanya kazi kwa marehemu katika ofisi kubwa iliyowazi na paneli 20 za dari za LED.

Mfumo wa Jadi: Vihisi vya mwendo vinaweza kuweka taa zote katika eneo la jumla (mfano, paneli 15), na kutumia ~15,000W.

Utumiaji wa Mfumo wa ILS:

1. Ingizo: Kamera ya RGBD hugundua mtu mmoja kwenye dawati, mwelekeo wa kichwa ukiwa kuelekea kwenye kioo na karatasi za kazi.
2. Hesabu ya Frustum: Mfumo unafafanua kiasi cha mtazamo cha piramidi kinachopanuka kutoka kichwani mwa mtu. Panei 4 tu za LED zimo moja kwa moja ndani au zinawasha kwa kiasi kikubwa kiasi hiki.
3. Uigizaji wa Radiosity: Muundo unakokotoa kuwa kupunguza mwangaza kwa paneli nyingine 16 kunapunguza mwangaza kwenye nafasi ya jicho kwa lux 180 tu (kutoka 1100 hadi 920 lux).
4. Hatua ya Udhibiti: ILS hupunguza paneli 16 zisizo muhimu hadi 10% ya nguvu, na kuweka paneli 4 muhimu kwa 100%.
5. Matokeo: Matumizi ya nishati hupungua hadi ~4,000W. Mfanyakazi haoni mabadiliko yoyote ya maana katika mwangaza wa eneo lake la kazi, kwani eneo lake la kazi linabaki likiwashwa vizuri. Kampuni inaokoa nishati bila kuathiri tija au starehe.

9. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Utafiti

• Uboreshaji wa Watu Wengi: Kupanua mantiki ya ILS ili kurekebisha kwa kasi taa kwa watu wengi wenye frustum zinazoweza kupingana, na kuunda kama shida ya uboreshaji wa malengo mengi.
• Ujumuishaji na Taa ya Circadian: Kuchanganya kupunguza mwangaza kwa kuokoa nishati na marekebisho ya kasi ya joto la rangi ili kusaidia afya na ustawi wa mkaazi, kufuatia utafiti kutoka kwa taasisi kama Well Living Lab.
• Kuhisi kwa Kubuni kwa Faragha: Kubadilisha kamera za kina za RGBD na vihisi vya kina vya usuluhishi wa chini sana au kuhisi uwepo wa RF bila jina (mfano, Wi-Fi au rada ya mmWave) ili kupunguza wasiwasi wa faragha.
• AI ya Ukingo na Miundo ya Haraka: Kutekeleza algorithms za maono na udhibiti kwenye chips za AI za ukingo ndani ya taa zenyewe, kwa kutumia miundo ya wakala iliyokadiriwa au iliyojifunza kwa mashine kwa radiosity ili kuwezesha uendeshaji wa wakati halisi.
• Zaidi ya Ofisi: Matumizi katika makumbusho (kuwasha tu sanaa inayotazamwa), duka (kuangazia bidhaa ambazo wateja wanazitazama), na mazingira ya viwanda (kutoa taa ya kazi kwa kazi ya kukusanya).

10. Marejeo

1. Tsesmelis, T., Hasan, I., Cristani, M., Del Bue, A., & Galasso, F. (2019). Human-centric light sensing and estimation from RGBD images: The invisible light switch. arXiv preprint arXiv:1901.10772.
2. International Association of Lighting Designers (IALD). (n.d.). What is Lighting Design?
3. Kralikova, R., & Wessely, E. (2012). Lighting energy savings in office buildings. Advanced Engineering.
4. Zhou, X., et al. (2016). Energy consumption of lighting in commercial buildings: A case study. Energy and Buildings.
5. Lighting Research Center (LRC), Rensselaer Polytechnic Institute. (n.d.). Human Health and Well-Being.
6. He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
7. Zhu, J., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).