智能家居设备控制的方法、系统、设备、介质及产品与流程

本发明属于新一代信息技术产业的人工智能，特别是涉及智能家居设备控制的方法、系统、设备、介质及产品。

背景技术：

1、随着人工智能技术在智能家居领域的快速发展，人们的生活当中存在不少智能家居设备。目前，用户家中的智能设备可能来自多个不同品牌，例如照明设备、空调设备、安防设备等可能分别采用不同厂商的产品。而不同品牌的智能家居设备一般采用各自的通信协议和交互标准，导致设备之间的互联互通存在较大困难。用户需要使用各自品牌提供的应用程序分别控制不同品牌的设备，难以实现设备之间的协同工作。

2、在现有技术中，一般可以采用第三方平台以插件形式集成不同品牌的设备。或通过中央网关对不同通信协议进行转换，并预设固定的场景联动规则，例如“离家模式”或“回家模式”下的设备动作序列，实现多设备的联动控制。

3、然而，采用上述方案时，需要针对设备所使用的协议开发定制化的协议适配模块，开发工作量大且周期较长。当设备制造商的协议版本更新后，已开发的适配模块可能需要重新适配才能继续使用，导致系统的扩展和维护成本较高。其次，设备联动控制依赖于用户手动配置的预设规则，只能根据用户事先定义的条件和动作执行固定的控制策略，用户习惯发生改变时，需要用户重新修改预设规则，难以适应用户动态变化的个性化使用需求。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的智能家居设备控制的方法、系统、设备、介质及产品，包括：

2、第一方面，本发明提供了一种智能家居设备控制的方法，应用于协同控制系统，所述协同控制系统包括云端节点、边缘节点、智能家居设备，所述边缘节点分别与所述云端节点和所述智能家居设备通信连接，所述方法包括：

3、通过所述边缘节点，获取新接入智能家居环境的智能家居设备的说明文档，并通过对所述说明文档进行自然语言解析，得到设备能力描述文件；

4、通过所述边缘节点，获取所述智能家居环境中用户历史行为数据，根据所述用户历史行为数据，生成用户行为画像，并发送至所述云端节点；

5、通过所述边缘节点，获取针对所述智能家居环境采集的当前设备状态、当前环境数据，并将所述当前设备状态、当前环境数据发送至所述云端节点；

6、通过所述云端节点，响应于获取到的用户控制意图，根据所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，生成第一控制策略；

7、通过所述边缘节点，基于本地用户历史干预记录，对所述第一控制策略进行个性化调整，生成第二控制策略；其中，所述本地用户历史干预记录为用户对系统推荐执行的控制策略的历史手动修正操作记录；

8、通过所述边缘节点，基于所述设备能力描述文件，将所述第二控制策略转换为所述智能家居设备能够识别的私有协议控制指令，并将所述私有协议控制指令发送至所述智能家居设备执行。

9、可选地，所述设备能力描述文件包含设备标识符及对应的功能名称、参数边界值。

10、可选地，在获取新接入智能家居环境的智能家居设备的说明文档之后，还包括：通过对所述说明文档进行自然语言解析，得到设备物理约束信息，并根据所述物理约束信息，生成动作约束掩码；

11、根据所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，生成第一控制策略，包括：根据所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，以及所述动作约束掩码，生成第一控制策略。

12、可选地，所述物理约束信息包括以下任一项或多项：设备变频启动延时、温度调节下限。

13、可选地，所述根据所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，生成第一控制策略，包括：

14、通过所述云端节点的强化学习代理，以所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像构建状态空间，以动作组合构建动作空间；

15、基于奖励函数，从所述动作空间中确定目标动作组合，作为第一控制策略。

16、可选地，所述奖励函数包括舒适度子函数、能效子函数和响应速度子函数；基于奖励函数，从所述动作空间中确定目标动作组合，作为第一控制策略，包括：

17、基于舒适度子函数、能效子函数、响应速度子函数，从所述动作空间，确定多个候选动作组合的舒适度评分、能效评分、响应速度评分，并对所述舒适度评分、能效评分、响应速度评分进行加权求和，得到综合评分；

18、根据所述综合评分确定目标动作组合，作为第一控制策略。

19、可选地，在对所述舒适度评分、能效评分、响应速度评分进行加权求和，得到综合评分之前，还包括：

20、获取判断矩阵；其中，所述判断矩阵用于表征评分之间的重要性对比关系；

21、根据所述判断矩阵，确定所述舒适度评分、能效评分、响应速度评分的初始权重，并根据所述智能家居设备的能效等级，对所述初始权重进行修正，得到所述舒适度评分、能效评分、响应速度评分的最终权重。

22、可选地，根据所述智能家居设备的能效等级，对所述初始权重进行修正，包括：

23、在所述智能家居设备的能效等级大于预设等级的情况下，提升所述舒适度评分的初始权重，并在所述智能家居设备小于或等于预设等级的情况下，提升所述能效评分的初始权重。

24、可选地，所述舒适度评分与用户连续无干预时长非线性相关，所述舒适度子函数为sigmoid函数。

25、可选地，基于本地用户历史干预记录，对所述第一控制策略进行个性化调整，生成第二控制策略，包括：

26、根据本地用户历史干预记录，确定所述第一控制策略中动作参数对应的个性化偏移值，并将所述个性化偏移值与所述第一控制策略中对应的动作参数进行加权融合，得到所述第二控制策略。

27、可选地，在将所述私有协议控制指令发送至所述智能家居设备执行之后，还包括：

28、通过所述边缘节点，获取执行反馈及用户干预行为反馈，并根据所述执行反馈及用户干预行为反馈，更新所述本地用户历史干预记录。

29、第二方面，本发明提供了一种协同控制系统，所述协同控制系统包括云端节点、边缘节点、智能家居设备，所述边缘节点分别与所述云端节点和所述智能家居设备通信连接；

30、所述边缘节点，用于：

31、获取新接入智能家居环境的智能家居设备的说明文档，并通过对所述说明文档进行自然语言解析，得到设备能力描述文件；

32、获取所述智能家居环境中用户历史行为数据，根据所述用户历史行为数据，生成用户行为画像，并发送至所述云端节点；

33、获取针对所述智能家居环境采集的当前设备状态、当前环境数据，并将所述当前设备状态、当前环境数据发送至所述云端节点；

34、所述云端节点，用于：

35、响应于获取到的用户控制意图，根据所述当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，生成第一控制策略；

36、所述边缘节点，还用于：

37、基于本地用户历史干预记录，对所述第一控制策略进行个性化调整，生成第二控制策略；其中，所述本地用户历史干预记录为用户对系统推荐执行的控制策略的历史手动修正操作记录；

38、基于所述设备能力描述文件，将所述第二控制策略转换为所述智能家居设备能够识别的私有协议控制指令，并将所述私有协议控制指令发送至所述智能家居设备执行。

39、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法。

40、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

41、第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

42、本发明实施例具有以下优点：

43、在本发明实施例中，通过边缘节点，获取新接入智能家居环境的智能家居设备的说明文档，并通过对说明文档进行自然语言解析，得到设备能力描述文件；通过边缘节点，获取智能家居环境中用户历史行为数据，根据用户历史行为数据，生成用户行为画像，并发送至云端节点；通过边缘节点，获取针对智能家居环境采集的当前设备状态、当前环境数据，并将当前设备状态、当前环境数据发送至云端节点；通过云端节点，响应于获取到的用户控制意图，根据当前设备状态、当前环境数据、用户行为画像，生成第一控制策略；通过边缘节点，基于本地用户历史干预记录，对第一控制策略进行个性化调整，生成第二控制策略；其中，本地用户历史干预记录为用户对系统推荐执行的控制策略的历史手动修正操作记录；通过边缘节点，基于设备能力描述文件，将第二控制策略转换为智能家居设备能够识别的私有协议控制指令，并将私有协议控制指令发送至智能家居设备执行，实现了跨品牌设备快速接入，根据环境和用户习惯调整控制策略，减少人工干预。

44、具体的，本发明通过对说明文档进行自然语言解析，可以自动生成设备能力描述文件，使新接入设备无需针对不同品牌开发定制化的协议适配模块，从而缩短设备接入所需的时间，降低系统扩展和维护成本。通过获取用户历史行为数据生成用户行为画像并发送至云端节点，为云端决策提供了用户个性化特征信息。云端节点响应于用户控制意图，根据当前设备状态、当前环境数据和用户行为画像生成第一控制策略，使策略的制定可以考虑设备实时运行状况、环境上下文和用户历史习惯，不再依赖用户预设的固定规则链，从而提升系统的动态适应能力。

45、其次，本发明基于本地用户历史干预记录对云端生成的策略进行个性化调整，使下发的控制策略可以适应用户个体偏好，无需用户主动配置规则。基于设备能力描述文件将第二控制策略转换为私有协议控制指令并下发执行，使不同品牌、不同协议的设备可以通过统一格式接收控制指令，设备执行后返回反馈结果并形成闭环。进而使智能家居系统的控制策略可以在较少的用户干预下实现从静态规则到动态自适应的转变，提升了智能家居系统在多品牌设备环境下的兼容性、可扩展性和个性化服务能力。