数字孪生在智能家居领域的应用_王楠.pdf

2023年 第1期0引言2002年，迈克尔格里夫斯在密歇根大学课堂上首次提出了关于数字孪生的设想，即在虚拟空间构建的数字模型与物理实体交互映射，如实地描述物理实体全生命周期的运行轨迹1。2010年，Digital Twin（数字孪生）一词正式在NASA（美国国家航空航天局）的技术报告中被提出，率先在航空航天领域得到应用，包括航天器的故障预测、飞行器的设计和维修等。所谓的数字孪生，一个是存在于现实世界的实体，比如一个零件，一座工厂，一个生物体的结构，而另一个则是利用数字化技术营造的上述实体的数字化镜像，称为数字孪生体。该数字孪生体不仅是对现实实体的数字化镜像，还可以利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，充分模拟上述实体在现实世界中的各项行为，从而反映上述实体的全生命周期过程。相关国际标准化组织给出的定义是：数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能1。1构建数字孪生体的大致步骤和关键技术构建数字孪生体所要用到关键技术包括相关数据的采集和传输、建模、仿真、可视化呈现、沉浸式交互等。实际上，为了在具体应用中达到高仿真度、高可靠性等效果，数字孪生系统往往需要将虚拟数字认证、概率设计、状态深度感知和自感知等多种先进技术融合、集成在一起，实现多物理、多尺度的集群仿真，利用高保真建模和仿真技术以及状态深度感知和自感知技术构建目标系统的虚拟实时任务孪生体2。另外，数字孪生技术也将人工智能、大数据、云边协同运算、物联网等技术吸收进数字孪生的技术体系中，将这些技术作为数字孪生技术的重要组成部分。比如，在处理高维数据时，要想在提升运算速度的同时减少数据冗余，就要用到高维数据的降维处理技术。在数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司所发布的数字孪生世界白皮书中，作者绘制的数字孪生世界方法论V模型就在某种视角上反映了数字孪生中各种关键技术的融合与集成的情况。数字孪生世界方法论V模型如图1所示。其中，数字孪生体即孪生世界的构建主要包括模型化、集成化、数字化、系统化、智能化五个步骤的建设3。可以看到，每个阶段中都包含了建构数字孪生体的一些关键技术。1）模型化人们需要通过数字孪生体来实现对物理实体全生命周期各类属性的实时掌控及预测。因此，建立物理实体的数字化模型是实现数字孪生的核心技术。数字孪生在智能家居领域的应用王楠，吴忠胜，虞险云，宋贵峰（上海诺基亚贝尔股份有限公司，上海市201206）摘要简要介绍Digital Twin（数字孪生）的起源和定义，以及构建数字孪生体的五个主要步骤和关键技术。介绍数字孪生技术在智能家居领域中应用的案例，提出数字孪生助力提升室内无线信号覆盖等应用场景。以智能家居数字孪生体的构建为核心，系统化和智能化的思路贯穿数字孪生体构建过程的始终，实现虚拟智能家居的功能再造与系统重塑，达到数字孪生目标系统的仿真效果。关键词Digital Twin（数字孪生）；SmartHome（智能家居）；Application（应用）技 术 交 流52023年 第1期图1数字孪生世界方法论V模型这一阶段的主要任务是对物理实体（现实世界）进行细致的测量和建模，不仅所有模型都要跟物理实体一一对应，还要测量物理实体所处的环境以及接触、交互的物体。比如，数字孪生工厂的测量和建模，不仅包括车床、生产线，还包括生产物流所经过的工厂地图。总之，精细而准确的建模是数字孪生体仿真的基础。在建模过程中，必须从多尺度、多物理量以及多领域融合建模的角度出发来进行建模工作4。2）集成化第二步是对现有的系统进行统一集成,包括利用各种物联网设备（如传感器）采集各种所需的数据。业务系统则包括运维系统、交易系统等与业务相关的系统以及一些第三方系统。只有对这些相关系统的数据进行分析、关联、整合与集成，才能正确表征目标物理实体（现实世界）。3）数字化在第三步的数字化阶段，不仅要实现数字孪生体的全面的数字化，还要建立全面的指标体系。只有建立指标体系，才能实时、清晰、全面地掌握数字孪生世界的各种状况。4）系统化第四步是系统化阶段，数字孪生体实际上也是一个系统，有自己的体系架构，需要我们重塑原有系统并再造所需功能。同时，还要解决现实世界跟孪生世界里的数据协同和任务协同，以便提升各子系统或者参与人员的协作效率。5）智能化最后是智能化阶段，在此阶段实现智能化应用的落地实践。比如，在智能分析中，我们可以根据机器学习的训练结果，进行图像对比检索，特定物体图像识别等；在场景规划中，我们可以根据物理实体的运行机理、参照数据库、知识库和历史数据，并考虑各种相关环境因素，规划数字孪生体的运动轨迹、生命周期演化等；在空间分析中，实现人员实时定位、轨迹溯源、路线优化与推演等相关智能化应用的落地实践。从以上五大主要步骤中，我们不难发现，从总体上来看，数字孪生体模型的仿真技术是保证数字孪生体对应物理实体真实映射的核心技术。对于高复杂度的数字孪生系统，需要加强结构、运行机理以及各种环境因素的理解，在此基础上，利用数据驱动的方法，对模型进行实时更新和完善，以此逼近目标系统的实时状态以及预测目标系统未来状态。因此，充分结合模型驱动和数据驱动、并综合运用机器学习、深度学习等数据驱动的建模方法，以系统化和智能化的思路贯穿数字孪生体构建过程的始终，才能提高数字孪生目标系统的仿真效果。2数字孪生在智能家居中的应用下面，我们列举几个数字孪生在智能家居领域中应用的典型案例，进一步解剖析数字孪生技术具体落地所要面对的问题。技 术 交 流62023年 第1期2.1助力提升室内无线信号的覆盖质量随着手机、笔记本计算机的日益普及，无线上网，包括Wi-Fi（无线连接）上网、5G室内小基站上网、5G CPE（客户前置终端设备）上网，已经成为居民在家中上网的主要接入方式。但无线信号看不见摸不着，无线信号对于不同材质墙体的穿透性能差异较大，盲目部署过多的无线接入设备反而会造成无线信号的互相干扰。而且绝大多数居民没有无线信号规划相关的专业知识和施工经验，对无线产品的功能特性了解得也不够。这就使得改善室内无线信号覆盖成为一个相当普遍的需求。比如，根据某省级电信公司近期的调查结果，Wi-Fi信号只能覆盖大约80%的家庭区域，且不同房间的Wi-Fi信号强度有明显差异，有48%的用户不满意家庭无线覆盖，55%的家庭用户要求无线接入设备的布线符合用户审美（至少不要破坏原有装修）。为此，国内外多家电信运营商还专门提供收费服务改善室内无线信号覆盖。但是，该服务开展后遇到的第一个问题就是如何获取用户房型图。如果是通过远程通信工具获取往往需要就此与客户沟通很长时间。而如果派人上门，一方面人力成本太高，另外一方面，客户往往有诸多顾虑，如隐私、疫情传染风险等。有鉴于此，本文作者曾经发表过相应的论文，基于Wi-Fi室内定位技术远程获取房型图的解决方案5。目前，在室内定位领域，技术进步较快，定位精度不断提高。如果电信运营商再结合平时收集的各楼盘的房型图，采用人工智能相关算法自动比对房型图以及与用户的一对一远程沟通，获取用户在装修时的改造情况，就能够得出用户的准确房型图以及墙体材料等情况。这样，电信运营商就完全可以构建出一个适用的数字孪生房屋模型。一旦构造完成这个数字孪生房屋模型，与客户沟通就会非常顺畅，再获得其现有的Wi-Fi AP（无线访问接入点）等无线接入设备在房屋中的具体位置，进行仿真，就可以详细分析出用户家中无线信号覆盖不佳的具体原因。基于业务预测、资源配置、改造难度及重要等级等开展分析，就可以确定合理的室内覆盖建设方案。更进一步地，还可以在这个数字孪生房屋中制定出不同的室内无线信号覆盖方案并通过仿真得出每个房间的覆盖效果，进而可以给出多种具体解决方案，以可视化的方式供用户选择。比如，可以同时向用户提出三种方案供选择。采用Wi-Fi Mesh（网状）的方案一，此种方案，无线路由器间的摆放位置非常重要，两个无线路由器之间应该无遮挡，否则无线性能将严重受损。采用电力线Wi-Fi扩展套装的方案二，需给出经过电力线中转后目标房间无线数据带宽的衰减程度。采用光纤到房间连接Wi-Fi AP，即所谓的“全光Wi-Fi”的方案三。按照三种方案在这个数字孪生房屋中进行仿真，就可以得出各个方案中用户每个房间能达到的无线数据传输速率，并可向用户展示设备及线缆安装后的室内3D效果图。鉴于用户对于美观的要求越来越高，所有每台设备所安装的精确位置及高度，是采用吸顶式还是墙贴式的形态也都要描绘清楚。最后由用户选择最适合的方案。Wi-Fi Mesh室内无线覆盖方案如图2所示。图中是一套四室两厅两卫的单层公寓房屋，计划采用Wi-Fi Mesh方案进行室内无线覆盖，规划共使用三台支持Wi-Fi Mesh的接入设备，设备1是连接入户光纤的且支持Wi-Fi Mesh组网的ONT（光网络设备），设备2和设备3是支持Wi-Fi Mesh组网的Wi-Fi AP，三台设备之间的Wi-Fi无线通道无遮挡连接，尤其是设备2和设备3利用了走廊通道来实现LOS（视距）无线传播。此组网方案可以在不破坏原有装修的前提下实现这套公寓的Wi-Fi全覆盖，美观也不妨碍人员行动。类似地，如果用户采用5G室内小基站上网或者5G CPE上网，只要电信运营商有了用户的数字孪生房屋模型，就能在该模型中代入不同的无线接入设备进行仿真，制定相应的室内深度覆盖方案。甚至可以基于用户的数字孪生房屋模型，针对用户家中安装蓝牙无线设备、Zigbee无线设备的需求，制定用户家中相应的室内无线覆盖方案。2.2助力制定智能音箱阵列的部署方案目前，智能音箱在我国的普及度越来越高，智能音箱阵列系统就是一种创新型应用。根据涂海涛等人的发明专利6，在用户家中可以部署一种智能音箱阵列系统，包括多个可视化人机交互式智能音箱、分别佩戴智能穿戴设备的多名用户和主控制装置。所述多个可视化人机交互式智技 术 交 流72023年 第1期图2Wi-Fi Mesh室内无线覆盖方案示意图能音箱之间能够相互无线通信连接；主控制装置和多个智能穿戴设备能够分别与所述多个可视化人机交互式智能音箱建立无线通信连接，并实现无线定位；每台交互式智能音箱能够同时与一个或分别与多个目标用户实现人机交互。该发明专利的智能音箱阵列系统能够避免多个音箱之间出现声音重叠、声波相互干涉造成音质变差等现象的发生。而根据刘荐桦等人的发明专利7，在住宅中安装分布式的多台智能音频接收设备（也是一种智能音箱阵列系统），并且可以根据用户的位置来选择合适的智能音频接收设备，从而实现了增强的语音交互，提高了语音识别的准确性。这项发明可以让家中的老年人或残障人士随时随地通过智能音箱与他人进行交互，比如，在卫生间摔倒后，可以通过最近的智能音箱向不在家中的子女，或者向社区急救中心人员呼叫救援。与上一小节的情形类似，声波看不见摸不着，声波对于不同材质墙体的穿透性能差异也较大，盲目部署过多的音箱反而会造成声波信号的互相干扰。如果要在用户家中规划智能音箱阵列的安装，我们就可以借鉴上一小节所述的数字孪生房屋模型，根据用户家中的具体情况，在该数字孪生房屋模型中代入不同数量、安装位置及高度的智能音箱设备进行声波信号传播的仿真，进而制定出效费比最高、互干扰最小的室内智能音箱阵列部署方案，实现各种智慧功能。2.3助力制定智能家居光伏系统的设计方案目前，随着我国光伏产业的发展，光伏系统的装机成本越来越低，一些郊区或农村的独栋房屋纷纷在屋顶或者庭院的停车棚、遮阳棚上安装光伏电池阵列，很好地迎合了全社会节能减排的大趋势。另外，多地推出优惠政策大力推广新能源汽车。自家能够使用光伏电池阵列将太阳能转换为电能给新能源车充电，不仅可以大大降低车辆的能耗成本，多余电力还可以供家用电器使用。这是一套经济效益显著，值得大力推广的绿色环保解决方案。智能家居光伏解决方案如图3所示。当天气晴好，太阳能功率大于负载功率时，太阳能一部分通过并网储能逆变器转换成交流电给新能源车充电，并网储能逆变器会将剩余的电能储存至蓄电池组内。当太阳能功率不能满足负载需要时，并网储能逆变器将储存在蓄电池组内的电能转换以供应负载，保证整个新能源车充电系统及家用电器工作的连续性和稳定性。技 术 交 流82023年 第1期图3智能家居光伏解决方案示意图技 术 交 流然而，在安装光伏系统之前，业主必须要搞清楚这些问题：要安装多大面积的光伏电池阵列？是否需要采购某些配套的专用电力设备？如果需要向当地电网出售光伏电能，需要加装哪些相应的专用设备？需要多大容量的蓄电池组？如果我们能够事先构建一个数字孪生智能家居光伏系统，将适宜安装光伏电池阵列的面积、房屋和院落的朝向、周围是否有高层建筑遮挡、当地的光伏发电条件、当地电网采购光伏电能的价格、光伏阵列及各种配套专用设备的价格、新能源车的型号、车载电池容量及充电功率和输出功率、一次充满电后的行驶里程等相关因素一并考虑进去，就能够给计划安装智能家居光伏系统的用户一个明确的答案，从而促进我国绿色低碳生活的进一步普及。2.4数字孪生在智能家居领域的其他应用除了上述的三种应用场景之外，数字孪生在智能家居领域还有其他的应用。比如，李振在其硕士毕业论文中介绍了其设计和实现的家庭数字孪生原型系统。该系统采用3DMax完成家庭场景建模、人物建模以及人物动画的开发，在Unity3D中完成数字孪生体的构建和数据驱动与同步，并导出WebGL，结合Vue.js框架和Springboot框架实现了Web端的摔倒警报、孪生监控和健康数据查询功能8。周春烨在其硕士毕业论文中建立了面向数字孪生的热释电红外传感器网络场景的概念模型，以几何代数为工具，实现了对热释电红外传感器网络虚拟场景的表达与构建。引入人群行为模型作为热释电红外传感器网络虚拟场景的驱动力，结合实际人群的运动模式，实现特定场景下的热释电红外传感器网络场景模型的模拟和验证9。3结束语本文简要介绍了数字孪生的起源和定义，以及构建数字孪生体的大致步骤和关键技术。结合数字孪生助力提升室内无线信号覆盖、数字孪生助力制定智能音箱阵列部署方案、数字孪生助力智能家居光伏系统这三种具体的应用场景，对数字孪生技术在智能家居领域的应用做了一定的介绍。数字孪生智能家居的建设应该以智能家居数字孪生体的构建为核心，以系统化和智能化的思路贯穿数字孪生体构建过程的始终，实现虚拟智能家居的功能再造与系统重塑，实现高仿真度的智能家居数字孪生，并将绿色低碳等理念融入到智能家居的规划建设过程中，最终打造出满足未来人居需求的智能家居。参考文献1中国电子技术标准化研究院.数字孪生应用白皮书R.2020.2刘大同，郭凯，王本宽，等.数字孪生技术综述与展望J.仪器仪表学报，2018，39（11）：1-10.3数字孪生世界企业联盟，杭州易知微科技有限公司.数字孪生世界白皮书R.2022.4陈川，陈岳飞，曾麟，等.数字孪生在智能制造领域的应用及研究进展J.计量科学与技术，2020（12）：20-25.5王楠，宋贵峰，邱明.基于Wi-Fi室内定位技术远程获取房型图的解决方案J.电信快报，2021（7）：13-17.6涂海涛，薛国荣，冼祖国，等.一种智能音箱阵列系统：CN113873392AP.2021-12-31.7刘荐桦，虞险云，沈蕾，等.用于语音交互的设备、方法及计算机可读介质：CN111326151AP.2020-06-23.8李振.基于数字孪生的家庭健康检测方法及应用研究D.徐州：中国矿业大学，2021.9周春烨.面向数字孪生的热释电红外传感器网络场景构建与模拟方法D.南京：南京师范大学，2021.王楠（1972），男，教授级高级工程师，博士，主要研究方向是固移融合技术以及异构网络下的多媒体传输技术、物联网技术。收稿日期：2022-09-269