随着物联网和互联网的发展,人们对照明产品的智能化提出了更高的要求。照明产品不仅要满足人们视觉上明亮的要求,还应顺应心理生理变化和环境变化,给人以舒适、健康的感受。能够感知周围环境变化和人们生命体征参数变化的照明系统具有重要的研究价值。基于此,本研究提出了一种基于多传感信息融合算法的照明控制方法和系统。主要工作如下:1.在研究照明控制现状和灯光对人影响的基础上,设计了一种能够根据生理和环境信息变化自动调节照明效果的照明系统。系统以MSP430F169为主控制器,包括多传感信息采集、无线数据传输、照明控制三部分。在多传感信息采集部分,实现多种生理和环境信息的采集;在照明控制部分,利用PWM调光的特点和色品学知识,通过精确控制红、绿、蓝三原色的混色比例进行调光调色。2.多传感信息采集包括:温度、湿度、光强等环境信息采集和心率、血氧饱和度、血压等生命体征参数采集。心率和血氧饱和度的采集采用红外光谱光电法,该方法具有稳定可靠、连续实时等特点。血压信号采用袖带加压间接测量法,该方法具有操作简单、无创等特点。经实验验证,系统心率、血氧饱和度、血压的测量参数与医用设备相比,相对误差在3.5%以内,能较准确反映参数的变化。3.提出基于多传感信息融合的照明控制算法,该算法通过自适应加权方式,根据方差大小自适应调节权重的原则,对多个同种传感器采集的信息进行融合,以此提高数据的精度;根据人在不同生理和环境状态下对灯光颜色的感知,通过BP神经网络对传感信息进行融合,建立照明控制模型。结果表明,BP神经网络的结构和输入样本的精度对决策结果有影响,照明控制模型的决策正确率达到了96%。本研究基于多传感信息的照明控制系统可实现多种传感信息的准确、实时采集,并通过自适应加权实现数据的融合处理,应用BP神经网络建立照明控制模型,实现了灯光颜色随生理和环境信息变化而变化的预期功能。