研究概述
"Real-Time Closed-Loop Color Control of a Multi-Channel Luminaire Using Sensors Onboard a Mobile Device"是2018年9月27日发表于IEEE Access的研究论文。该论文提出了一种创新方法，在智能家居环境中使用智能手机摄像头作为反馈传感器，实现多通道LED照明系统的色彩控制。
核心创新： 本研究通过利用现代智能手机自带的摄像头，引入了一种经济便捷的LED灯具精准色彩控制方法，无需昂贵的外部传感器。该算法能够以高显色指数实现任意色彩及目标相关色温下白光的混光控制。
关键性能指标
核心研究洞见
智能手机摄像头作为高效色彩传感器
研究表明，现代智能手机摄像头能有效充当色彩传感器，用于LED照明系统的闭环控制，从而无需昂贵的专用传感器。
多通道混色算法
该新型梯度下降算法通过在CIELUV色彩空间中确定最短路径，能够利用任意LED通道数量的光源收敛至目标颜色。
经济型智能家居照明解决方案
该方法被证明极具经济性与便利性，既无需外部传感器，又可在兼容的LED灯具上通过任意安卓智能手机完成操作。
实现高色彩准确度
该系统在多通道混光时色差(Δu'v')可低至0.003，10通道混光时的显色指数最高可达94。
对外部光源具有鲁棒性
闭环反馈控制系统有助于保持对来自外部光源（如透过窗户的阳光）干扰的鲁棒性。
实际实施
该算法在真实模拟客厅环境（5.8m × 3.4m）中进行了测试，使用了六个无线控制的10通道研究原型灯具。
内容概述
文档目录
摘要
智能家居与物联网是现代社会中新兴的概念，智能照明是其中的重要组成部分。除了通过显色性提供视觉满意度外，照明对人类福祉还具有其他影响。为充分发挥智能家居照明的潜力，照明系统需配备精确的控制器，除传统的开关和调光控制外，还需能调控光的光谱与色彩特性。
然而，当前具备此类功能的商用智能照明产品需采用昂贵传感器，且仍缺乏对发光二极管（LED）灯具实现精确色彩控制所必需的闭环反馈。本文提出一种创新方法，利用现代智能手机内置的摄像头为智能家居照明系统实现闭环色彩控制。
该算法能够实现任意颜色的多通道混色，以及具有高显色指数的指定相关色温白光。由于无需外部传感器，且可通过任意安卓智能手机在兼容的LED灯具上操作，这种方法被证明极具经济性和便利性。
引言
发光二极管(LED)在全球照明应用领域正稳步占据主导地位。据报道，仅在美国，从2014年到2016年，所有照明应用中的LED产品安装量增长了四倍多。美国能源部还预测，到2035年，基于LED的照明装置在通用照明应用中的渗透率将急剧上升至约86%。
许多消费者正转向LED，因为与卤素灯和荧光灯等传统光源相比，其功耗更低。此外，基于LED的照明装置提供的优势远不止节能；它们具有多种光谱组成且易于控制，从而形成可调谐的照明系统。
光谱可调光源有望成为照明技术的未来，研究表明光线是影响人体生物钟的重要刺激因素，已发现光谱组成会显著影响人类的生理和心理状态。可调光系统的吸引力在于它能弥合人造光与自然光之间的差距，为人类健康福祉带来巨大益处。
光谱控制方法
用于测试所提控制算法的灯具原型包含10个通道，其中7个为具有不同峰值波长的基色通道，其余3个为荧光粉转换型白光LED。每个LED通道通过脉冲宽度调制（PWM）进行强度控制，由灯具内置的Arduino微控制器通过ZigBee无线传输至LED驱动器。
开发了一款Android应用程序来执行照明控制算法。用户首先通过颜色选择器选取目标照明色彩；算法将该色彩转换为被称为目标设定点的一组u'v'坐标。通过智能手机摄像头采集室内照明条件信息，并将其转换为室内光线的u'v'色彩坐标。
计算目标色彩坐标与实测色彩坐标之间的欧几里得距离以生成误差值。PI控制器接收该误差值，结合LED的色彩坐标特性，通过ZigBee无线生成发送至灯具各LED通道的PWM控制信号。
LED 灯槽规格
| 通道 | CIE 1931 xy x | CIE 1931 xy y | 1976 CIELUV u' | 1976 CIELUV v' |
|---|---|---|---|---|
| 红色 (637 nm) | 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 |
多通道色彩控制算法设计
本文提出的新型多通道色彩控制算法属于梯度下降算法的一种形式，能够收敛至目标色度。所有计算均在具有均匀色标的1976 CIELUV色彩空间中进行。该算法要求用户在首次运行系统时获取每个LED通道的(u', v')坐标。
该算法通过摄像头采集数据作为输入，在计算色彩坐标时逐个循环调节灯具内的所有LED通道。算法的主要目标是通过闭环控制设计，在CIELUV色彩空间中为LED灯具发出的色彩规划出抵达目标色彩的最快速、最短移动路径。
色度图上两种颜色相加所得色彩始终位于两色连线这一特性，被作为迭代求解各LED通道最终强度的理论基础。
算法实现
算法的第一步是对从相机获取的图像进行尺寸缩放，分别将图像的宽度和高度缩小10倍，最终得到比原始图像小100倍的图像。随后计算图像中的平均RGB值。
随后使用RGB值计算测得的色度坐标(u', v')。通过目标坐标与测量坐标之间的欧几里得距离公式计算误差信号。
反馈控制算法设计中采用了比例-积分(PI)控制器以实现零稳态误差。该控制器采用著名的Ziegler-Nichols方法进行整定，通过计算每次迭代的步长使算法具备自适应步长能力。
实验结果与讨论
实验系统搭建在一个5.8米×3.4米的模拟客厅内，配备六个无线可调的10通道研究原型灯具。其中七组纯色LED通道覆盖可见光波长范围，可通过混光获得具有多种色彩属性的白光。
将智能手机副摄像头朝上放置，用以采集照明条件——即手机放置表面所受光照的RGB值和照度值。在智能手机旁放置柯尼卡美能达CL-500A照度分光光度计，用于验证色彩控制算法。
Bi-Channel Mixing Results
| 实验 | 平均Δu'v' | 相关色温范围 | 平均绝对相关色温误差 | 平均显色指数 |
|---|---|---|---|---|
| Warm white & cool white | 0.0103 | 2700K至5600K | 4.45% | 77.7 |
| Cool white & yellow | 0.0089 | 2700K至5600K | 3.62% | 59 |
Multi-Channel Mixing Results
色彩控制算法通过多种场景进行测试，包括：
- 七基色合成白光
- 十个LED通道产生白光
- 七种基色产生彩色光
- 十个LED通道产生彩色光
在多通道混光模式下，当检测到色差Δu'v'小于0.003时（该阈值较双通道混光更为严格），反馈算法即自动终止运行。智能手机摄像头检测的每种选定颜色均达到了此目标值。
使用纯色LED进行七通道混光时平均CRI达到82.76，十通道混光时可达94，数值显著较高。通过优化灯具中LED原色的选择，可在产生更广色域和高CRI光照的同时进一步减少所需LED通道数量。
在时序性能方面，闭环控制中的每个步骤耗时约658毫秒，算法经过约10次迭代即可将灯具输出颜色从随机色彩收敛至目标色彩，相当于耗时6-7秒。该收敛速率在实际应用中既合理又可接受。
结论
本文提出了一种创新方法，在智能家居环境中利用现代安卓智能手机内置摄像头作为主反馈传感器，实现多通道LED照明系统的色彩控制。该算法能优化灯具的输出光谱，生成具有可调相关色温、精准色彩表现和高显色指数的光照。
闭环反馈控制系统有助于维持对外部干扰（例如从窗户射入的阳光等其它光源）的鲁棒性。该算法能够以合理精度运行，若使用定制化的相机校准数据，还可实现潜在的性能提升。
将智能手机同时用作传感器和处理单元的方案被证明具有高度经济性与便利性，无需安装额外传感器。未来工作可包含基于用户偏好的情景照明，以及重现用户在不同地点通过智能手机捕捉的照明场景等功能。
References
完整论文包含39篇参考文献，涵盖LED照明、色彩控制算法、智能手机在物联网中的应用及智能家居技术等领域。重要参考文献包括：
- 美国能源部发布的LED应用预测报告
- 光谱对人体昼夜节律影响的研究
- LED系统色彩控制方法的既往研究
- 智能手机在家庭自动化和物联网中的应用
- 色彩恒常性算法与灰度世界假设
- 控制器调谐方法包括Ziegler-Nichols
注： 以上为研究论文内容摘要。完整文档包含大量实验数据、算法伪代码、数学公式及结果详细分析。建议下载完整PDF文档进行深度技术阅读。