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6 智能家居

6.1 引言

智能家居市场正快速发展，预计到2025年，其规模将达到1740亿美元（Marr, 2020）。智能家居设备因其提高生活质量的能力而备受欢迎，包括监测健康状况（如睡眠监测、心脏活动追踪）、提高安全性（如警报系统）以及适应居住者习惯和偏好的设备。这一切得益于工程技术的进步、处理速度的提升、强大的网络、数据分析和人工智能（AI）的应用。

作为工程师，我们意识到智能家居不仅仅局限于自动补货的啤酒冰箱或智能虚拟助手（IVA），例如亚马逊的Alexa、谷歌的Home和苹果的Siri。智能家居的复杂性在于所有设备和系统间的互操作性，以及整个系统需要高效节能并保障居民隐私和安全。因此，工程师和开发人员需要全面了解智能家居系统的所有内容，以不断改进其安全性、隐私性、可扩展性、性能、互操作性、效率和易用性。

智能家居研究的主要领域包括：

• 安全设计与管理：涵盖安全系统、设备安全、风险管理、安全架构、应用安全、入侵检测、加密、认证和隐私保护。
• 产品：涵盖家庭舒适的具体产品，如情感社交联系、园艺辅助、娱乐、家庭自动化系统、智能家居助手和健康监测。
• 活动和行为模式：包括识别人类活动和行为模式、计划行为模型以及用户位置和发现。
• 能效：专注于设备或系统的能耗和能源优化。
• 系统设计与仿真：包括系统设计、模型、仿真、需求、架构、框架、成本模型、性能改进算法和互操作性解决方案。

接下来，我们将详细探讨这些研究领域，并最终介绍两种DIY智能家居设备：智能花园和智能垃圾桶。

6.2 安全设计与管理

安全是智能家居研究的核心。设计智能家居时，需考虑网络安全和物理安全。网络安全更具挑战性，因为每增加一个设备，就增加了黑客入侵的风险。尽管如此，物理安全也变得越来越重要，尤其是在引入物联网（IoT）、活动监测、人脸识别和实时通知等功能之后。

6.2.1 智能家居安全概述

安全设计应贯穿智能家居产品设计的始终。一些产品因多用户、网络服务和家庭传感器而更加脆弱。这些产品需在提高通信和可靠性的同时管理安全性。

研究人员关注减轻智能家居系统威胁和漏洞的最佳实践。典型的威胁包括隐私和安全攻击，例如篡改数据、物理攻击和拒绝服务攻击。这些攻击可能导致财务损失、职业损失、隐私泄露和不便。

智能家居安全威胁分类包括：

• 网络威胁：影响保密性、完整性、可用性和否认防范。
• 物理威胁：包括未经授权的激活、不正确的激活、阻止激活和延迟激活。

智能家居中的安全设计和管理涉及多种技术，如实时监测家庭动态、干扰检测、家庭照明、温度和湿度自动化等。

6.2.2 智能家居设计与管理

安全与隐私密不可分。例如，智能虚拟助手（IVA）存在多种攻击方式，如窃听、恶意语音命令和无意的语音录制。这些攻击可能导致隐私泄露。

研究人员提出了一些保护隐私的建议，包括允许用户设置隐私选项、获取电子同意、匿名化数据和保护医疗数据。例如，O'Brolchain和Gordijn（2019）提出了保护智能家居中五种隐私方面的建议，包括信息隐私、物理隐私、社会隐私、专有隐私和决策隐私。

此外，研究人员尝试了许多方法来保护智能家居服务的个人信息隐私。例如，污点传播分析模型用于检查软件定义网络中的敏感信息。可搜索加密技术也被用于智能家居系统中的隐私管理。

智能家居中的另一个安全风险是智能电器，每增加一个设备，就增加了入侵的可能性。因此，研究者提出了多种认证方案和入侵检测系统（IDS）来增强安全性。

对智能家居自动化系统的风险分析显示，人为因素和系统软件组件是主要风险。因此，应在设计阶段纳入通用的安全和隐私模型，以最小化这些风险。

6.3 智能家居产品/工具/应用

智能家居产品旨在提高居民的舒适度，并自动化日常任务。接下来的部分将介绍智能家居产品的示例，并讨论设计考虑因素。

6.3.1 智能家居产品示例

智能家居产品涵盖了广泛的设备，旨在提高生活质量。例如，智能植物园可以监测土壤湿度、光照和温度，为忙碌的人提供便利。Chen等人（2017）描述了一种带有情感感知功能的智能花园，可以根据用户的作息时间调整植物的生长和开花。

社交联系也是智能家居设备的一个重要方面。Lee等人（2017）研究了社交联系在智能家居中的整合，发现这些设备在提高用户社交支持感方面具有重要作用。

此外，还有一些专门针对健康和安全的产品。例如，一款专为痴呆症患者设计的系统可以检测和记录未完成的家庭活动，从而提醒患者和照顾者潜在的危险情况。

6.3.2 智能家居产品设计考虑因素

智能家居产品设计面临多个挑战，包括能源消耗、医疗保健和安全性。设计建议包括：

• 挑战：正确监控能源消耗。
• 医疗保健：遵循医疗指南，创建更多帮助老年人的产品。
• 安全：简化网络和故障管理。

6.3.2.1 用户接受度/用户体验

用户接受度是一个广泛研究的话题。研究表明，用户对智能家居服务的态度和感知有用性对其接受度影响最大。另一项研究表明，用户希望即使不在家也能访问他们的智能家居服务。

评估了几种智能家居管理工具，包括Atooma、IFITT和Tasker。这些工具在许可证、灵活性、便捷性和互操作性等方面各有优势。

6.3.2.2 数据传输

在智能家居中，实时数据传输是一个关键挑战。WebSocket方法被认为比轮询方法更有效。

6.3.2.3 系统集成

智能家居系统需要良好的用户界面和互操作性。Eclipse Smart Home（ESH）和Universal Remote Console（URC）是两个解决这些问题的平台。

6.3.2.4 人工智能

将人工智能整合到智能家居应用中是有益的。这些应用可以提高系统定制和效率、家电之间的协调、能源效率和用户健康等方面的表现。

6.4 活动/行为模式

活动识别是智能家居的重要研究领域，涉及安全、舒适度、能源消耗和健康监测等方面。活动识别技术包括使用传感器、行为模式、形式概念分析（FCA）和深度学习等方法。用户位置和发现（ULD）系统利用传感器数据和模糊逻辑决策来解决用户隐私和容错性问题。

6.5 电能效率

电能效率是智能家居的重要议题。成本降低、舒适度和安全性是其子主题。家庭能源管理系统（HEMS）可以降低能源消耗并保持用户舒适度。智能电源插座系统可以快速反应，避免过度消耗、火灾和触电。

6.5.1 活动和日常消耗管理

智能家居中的电能消耗管理是一个常见研究领域。通过参与电价代理管理能源消耗，用户表现出愿意参与这一活动。了解智能电网资源规划的使用模式也很重要。

6.6 系统设计

智能家居系统设计需要关注功能需求和非功能需求。高层架构包括系统主控、家庭智能交互终端和智能电器设备。需求包括异构性、自配置性、可扩展性、上下文感知、可用性、安全和隐私保护以及智能化。

6.6.1 架构

智能家居的高层架构由系统主控、家庭智能交互终端和智能电器设备组成。系统主控负责服务器、通信网络和工作站，家庭智能交互终端提供接口，智能电器设备负责数据采集。

6.6.2 需求

智能家居平台需要具备异构性、自配置性、可扩展性、上下文感知、可用性、安全和隐私保护以及智能化等特性。需求还包括互操作性，以整合异构设备。

6.6.3 模拟/建模

智能家居模拟系统有助于改进设计，以满足居民需求。上下文信息和用户建模对于系统至关重要。例如，代理建模可以更好地适应业主需求。

6.7 搭建物联网家居设备

智能家居设备如智能花园和智能垃圾桶，可以帮助人们更好地掌握物联网概念。智能花园使用传感器和程序自动照料植物，而智能垃圾桶则通过超声波传感器检测垃圾水平，从而提前通知清理。

6.7.1 智能花园

智能花园使用传感器监测植物的温度、湿度、光照和空气温度。应用程序根据这些数据决定何时浇水。智能花园可以减少人工浇水的麻烦，使植物得到更好的照顾。

6.7.2 智能垃圾桶

智能垃圾桶通过超声波传感器检测垃圾水平，并通过IBM Bluemix IOT服务和Android手机通知用户及时清理。这一系统可以提高废物管理效率，减少恶臭和环境问题。

6.8 结论

智能家居研究领域涵盖广泛，包括安全设计、产品开发、用户接受度、数据传输、系统集成、活动识别、电能效率和系统设计等。未来的研究应关注用户体验、人机交互、医疗设备整合、安全威胁检测、ULD方法改进和系统安全。尽管智能家居已经取得显著进展，但仍有许多提升和创新的空间。