开发能够追踪住户并自动适应其偏好的系统，是智能家居未来发展的重要一步。例如，当你走进房间时，系统可以将温度调至你偏好的水平。或者，当你坐到沙发上时，系统可以立即将电视切换到你最喜欢的频道。
但要让家庭系统在住户在家中走动时识别他们，问题要复杂得多。最近，研究人员开发了通过测量无线信号在人体上的反射来定位人的系统。但这些系统无法识别具体个人。其他系统可以识别人，但前提是他们始终随身携带移动设备。这两类系统都依赖追踪信号，而信号可能较弱，也可能被各种结构阻挡。
麻省理工学院的研究人员开发了一种系统，让全自动智能家居更进一步：即使住户没有随身携带移动设备，系统也能识别他们。这套名为 Duet 的系统利用反射的无线信号定位个人，同时还会向附近的移动设备发送探测信号，并根据谁最近使用过设备以及预测的移动轨迹来推断个人身份。它还会运用逻辑推理，在信号无法覆盖的区域判断谁是谁。
“智能家居目前仍依赖应用程序的明确输入，或是通过告诉 Alexa 做某件事来控制。理想情况下，我们希望家居能对我们的行为作出更多响应，并适应我们，”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）博士生、介绍该系统的论文第一作者 Deepak Vasisht 说。该论文在上周的 Ubicomp 会议上发表。“如果让智能家居具备位置感知和身份识别能力，就能自动实现这些功能。你的家知道正在走动的是你，也知道你正走向哪里，因此能够自行更新。”
研究人员在一套有四人居住的两居室公寓和一间有九人的办公室中进行了为期两周的实验。结果显示，即使人们没有携带智能手机或身处信号受阻区域，系统识别个人的准确率也分别达到 96% 和 94%。
这套系统并非只是新奇玩意。Duet 有望用于识别闯入者，或确保访客不会进入家中的私人区域。此外，Vasisht 表示，该系统还可以为医疗保健应用收集行为分析信息。例如，抑郁症患者的活动量可能会因当天的情绪而增加或减少。长期收集的这类信息可能有助于监测和治疗。
“在行为研究中，人们关注的是人随时间如何移动、如何表现，”Vasisht 说。“通过获取人们的位置及其移动方式的信息，就能回答所有这些问题。”
研究人员设想，只有在任何将由 Duet 识别和追踪的人明确同意后，才会使用该系统。Vasisht 补充说，如有需要，他们还可以开发一款应用，让用户随时授予或撤销 Duet 访问其位置信息的权限。
论文共同作者包括：电气工程与计算机科学 Andrew 和 Erna Viterbi 教授 Dina Katabi；CSAIL 前研究人员 Anubhav Jain（2016 届）；以及 CSAIL 博士生 Chen-Yu Hsu 和 Zachary Kabelac。
追踪与识别
Duet 是一种安装在墙上的无线传感器，尺寸约为 1.5 英尺见方。它包含一张标注了卧室、厨房、床和客厅沙发等区域的平面图，还会收集住户手机的身份标识。
该系统基于一套由 Vasisht、Katabi 和其他研究人员研发的基于设备的定位系统构建而成。该系统通过设备反射的无线信号追踪个人，定位精度可达几十厘米。它使用一个中央节点计算信号抵达某人的设备并返回所需的时间。在实验中，该系统成功定位了两居室公寓和咖啡馆中的人员。
不过，这套系统依赖人们随身携带移动设备。Vasisht 说：“但在开发 [Duet] 的过程中，我们意识到，在家里你不会总带着手机。大多数人会把设备留在桌子上，然后在家中走动。”
研究人员将基于设备的定位与一套无需设备的追踪系统结合起来。这套系统名为WiTrack，由 Katabi 和其他 CSAIL 研究人员开发，通过测量无线信号在人体上的反射来定位人。
Duet 会定位智能手机，并将其移动情况与无需设备的定位系统捕捉到的个人移动情况进行关联。如果两者的移动轨迹高度吻合，系统就会将设备与个人配对，从而识别该个人的身份。
为确保 Duet 能在某人离开设备时仍识别其身份，研究人员设计系统来捕捉手机使用时接收到的信号功率特征。该特征会随信号方向而变化，这种变化可以映射到个人的轨迹，从而识别此人。例如，手机使用后被放下时，系统会捕捉初始功率特征。随后，它会估算如果手机仍由附近某个移动中的人沿途携带，该功率特征会呈现怎样的变化。功率特征的变化与移动者轨迹越吻合，手机属于此人的可能性就越大。
逻辑推理
最后一个问题是，浴室瓷砖、电视屏幕、镜子以及各种金属设备等结构可能会阻挡信号。
为此，研究人员加入概率算法，将逻辑推理用于定位。他们让系统识别家中特定空间的出入口边界，例如各个房间的门、床边和沙发一侧。系统会在每个时刻判断每个边界处最可能的个人身份，然后通过排除法推断谁是谁。
假设一套公寓里住着两个人：Alisha 和 Betsy。Duet 将两人的智能手机移动情况与她们的移动轨迹配对，发现她们走进了客厅。随后，两人把手机留在附近的茶几上充电——Betsy 进卧室小睡，Alisha 则留在沙发上看电视。Duet 推断 Betsy 已进入床边边界且没有离开，因此她一定在床上。过了一会儿，Alisha 和 Betsy 比如说走进厨房，此时信号中断。Duet 推断厨房里有两个人，但无法识别她们的身份。然而，当 Betsy 回到客厅并拿起手机时，系统会自动将该个人重新标记为 Betsy。通过排除法，系统便能判断仍在厨房的另一个人是 Alisha。
“家中有些盲区会导致系统无法工作。但有了逻辑框架，就能作出这些推断，”Vasisht 说。
“Duet 采用了一种巧妙的方法，将不同设备的位置结合起来并与人对应，同时利用无需设备的定位技术来定位人，”微软首席研究员 Ranveer Chandra 说。他没有参与这项研究。“准确确定家中所有住户的位置，有望显著改善用户的居家体验。……家庭助理可以根据周围有哪些人来个性化回应；温度可以根据个人偏好自动调节，从而节省能源。如果未来的家用机器人知道谁在家中的什么位置，就能变得更智能。其潜力无穷。”
接下来，研究人员计划在更多空间长期部署 Duet，并为健康监测和响应式智能家居等应用提供高层次分析服务。
