[发明专利]自学习家庭系统及自主家庭操作框架

权利要求书

1.一种用于家庭通信网络内网络设备的自动化操作的计算机实施的方法，其特征在于，包括：

检测所述家庭通信网络内的多个致动器的致动器动作，所述多个致动器中的每一个用于改变所述网络设备中的至少一个的状态；

将所述检测到的致动器动作与来自所述家庭通信网络内的多个传感器的一个或多个传感器值相关联，以生成配置数据，所述配置数据包括：

具有一个或多个触发条件的触发图，和对应于所述触发图的动作图，所述动作图指示与所述多个致动器中的至少一个相关联的一个或多个致动器动作；

在检测到所述一个或多个触发条件时，触发所述多个致动器中的所述至少一个执行所述动作图指示的所述一个或多个致动器动作。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述触发图包括多个触发条件，所述触发条件包括以下一个或多个：

所述一个或多个传感器值；

所述检测到的致动器动作中的致动器动作；

从所述家庭通信网络外部的信息源接收的外部信息数据。

3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述触发图内的所述多个触发条件通过一个或多个逻辑连接器连接。

4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括：

在检测到所述多个触发条件时，进一步基于所述一个或多个逻辑连接器，触发所述多个致动器中的所述至少一个执行所述动作图指示的所述一个或多个致动器动作。

5.根据权利要求1至3任一项所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述动作图包括：

通过边缘耦合的多个节点，其中所述多个节点中的每一个对应于与所述多个致动器中的所述至少一个相关联的所述一个或多个致动器动作中的致动器动作。

6.根据权利要求5所述的计算机实施的方法，其特征在于，耦合所述多个节点中的至少两个节点的所述边缘中的每一个与对应于所述至少两个节点的所述一个或多个致动器动作之间的时延相关联。

7.根据权利要求1至2任一项所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括：

获取包括多个预定触发条件和对应于所述多个预定触发条件的多个预定致动器动作的训练数据集；

至少使用所述训练数据集训练机器学习ML程序以生成训练后的ML程序；

将所述训练后的ML程序应用于所述检测到的致动器动作以及从所述多个传感器收集的所述一个或多个传感器值，以生成所述配置数据。

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括：

检索用于所述家庭通信网络内所述网络设备的所述自动化操作的用户定义目标；

检索基于公共传感器和致动器位置将所述多个致动器的子集与所述多个传感器的子集分组的预定义的传感器-致动器关系；

进一步基于所述用户定义目标和所述预定义的传感器-致动器关系生成所述配置数据。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的计算机实施的方法，其特征在于，所述配置数据包括具有多个触发图和相应的多个动作图的自动化规则表。

10.根据权利要求9所述的计算机实施的方法，其特征在于，还包括：

检索用于第二家庭通信网络的第二自动化规则表；

基于所述第二自动化规则表，修改所述配置数据中的所述多个触发图和所述相应的多个动作图，或修改所述配置数据中的所述多个触发图或所述相应的多个动作图。