1.1.2 物联网形成的技术背景

支撑信息学科发展三大支柱是“计算、通信与感知”。充分体现“计算、通信与感知”融合与创新的“普适计算”“CPS”研究，为物联网概念的形成奠定了理论基础。

1.普适计算与物联网

随着计算机与信息技术广泛应用于人类生活的各个方面，各种采用感知、网络、智能、嵌入式技术的设备与应用系统大量涌现。人们面对种类越来越多、功能越来越强、使用越来越复杂的信息服务系统与嵌入式计算设备时，经常感到无所适从。面对这种局面，“普适计算”的概念应运而生。

1991年，美国学者马克·韦泽提出了“普适计算”的概念。普适计算（pervasive computing）又称为“无处不在的计算”或“环境智能”。从研究方法与预期目标可看出，普适计算是在人类生活环境中广泛部署各种感知与计算设备，并通过这些设备的互联，实现无处不在的信息采集、传输与计算，将“人-机器-环境”融为一体，最终实现“环境智能”的目标。

仅从字面上很难理解普适计算概念的深刻内涵。下面，我们以图1-3所示的“3D试衣镜”为例来形象地解释普适计算的概念，并总结它的主要技术特征。

一种被称为“魔镜”的“3D试衣镜”已经应用于一些商场的服装销售中。在图1-3中，一位女顾客在3D试衣镜前不断摆出各种姿势，并用手势或语音指令来更换不同款式、颜色的衣服。3D试衣镜根据试衣间摄像头传来的体态数据，自动分析这位女士对服饰的喜好，从数据库中挑出服装并结合体态数据生成效果图，然后以3D形式通过试衣镜展示给她。在挑选衣服的过程中，这位顾客不需要操作计算机，也不需要知道计算机在哪里，她要做的只是比较不同服装的试穿效果，从而尽情地享受购物乐趣。

从这个例子可以看出：普适计算不是强调“计算设备无处不在”，而是描述了“计算如何无处不在地融入日常生活”，实现“计算能力的无处不在”，从而达到“环境智能”的境界，这既是普适计算研究的基本内容，也是物联网研究需要实现的目标。

普适计算的技术特征主要表现在：

（1）计算能力的“无处不在”与计算设备的“不可见”

“无处不在”是指随时随地访问信息的能力；“不可见”是指在物理环境中提供多个具备感知、通信、计算能力的设备，在用户不觉察的情况下进行计算、通信，提供各种服务，以最大限度地减少用户的介入。因此，“普适计算”不是强调“计算设备的无处不在”，而是描述了“计算能力无处不在地融入日常生活”。

（2）“信息空间”与“物理空间”的融合

普适计算是一种建立在感知、通信、计算、智能、嵌入式等技术基础上的新计算模式，其反映出人类对于信息服务需求的提高。随着无线传感器网（Wireless Sensor Network，WSN）、RFID研究的发展，人们认识到：借助大量被部署的传感器、RFID标签，可以实时感知、传输与处理周边环境信息，从而将真实的物理世界与虚拟的信息世界融为一体，深刻地改变了人与自然界的交互方式，达到“环境智能”的境界。

（3）“以人为本”与“自适应”的智能服务

我们在办公室处理文件时需要坐在计算机前，即使使用笔记本计算机，也要随身携带。在桌面计算模式中，人是围绕计算机，并以“计算机为本”的。普适计算的研究目标是突破桌面计算的局限性，摆脱计算设备对人的活动范围与工作方式的约束，通过网络将计算与通信能力嵌入环境与日常工具中，使计算设备从人的视线中“消失”，将人的注意力回归到需要完成的任务上。

普适计算与物联网的关系可以总结为：

●普适计算与物联网从研究目标到技术特征、工作模式有很多相似之处。

●普适计算的研究方法与成果对物联网有重要的借鉴与启示作用。

●物联网的出现使人类在实现普适计算的道路上前进了一大步。

2.CPS与物联网

在研究物联网的形成的技术背景时，需要注意与物联网发展密切相关的信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）研究。CPS是将感知、通信、计算、智能与控制技术交叉融合的产物。

CPS关注将计算与通信能力嵌入传统的物理系统中，形成集计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。CPS研究对象可以是小到纳米级的生物机器人，也可以是大到涉及全球能源供应的复杂系统。

CPS研究的内容很丰富。下面，我们以“自动泊车”系统为例，直观地解释CPS的概念、研究内容与技术特征。对很多生活在城市中的人来说，寻找一个合适的车位，并将汽车准确、快速、安全地停进车位是一件有难度的事。在这样的背景下，自动泊车系统应运而生（如图1-4所示）。

自动泊车系统通过超声波传感器和图像传感器感知车辆周边的环境信息，重点是需要识别泊车车位的相关情况。整个自动泊车过程可分为三个阶段：车位识别、轨迹生成与轨迹控制（如图1-5所示）。

（1）车位识别

车位识别阶段又分为两个步骤。第一步是利用超声波传感器实现车位识别（如图1-6所示）。车辆利用超声波传感器对泊车环境中的障碍物进行测距，从而为自动泊车系统提供确定泊车环境模型的相关数据。当驾驶员选择“自动泊车”功能后，超声波传感器就周期性地发送超声波信号并接收反射回的信号。通过计数器确定从超声波发射到接收的时间差，进而计算出车辆与相应障碍物之间的距离。车辆的前端、后端和两侧通常需要至少8个超声波传感器，以便提供周边不同方位的障碍物信息，从而确定车位能否满足泊车条件。

第二步是利用图像传感器实现车位调节（如图1-7所示）。车辆利用后端的广角摄像头采集车位环境的图像信息，并将图像传送给车载计算机的图像处理系统。图像处理系统根据图像信息进行测距，建立一个与实际车位大小相同的虚拟车位，并通过调节虚拟车位来实现虚拟车位与实际车位之间的匹配，进一步完善车位信息。

（2）轨迹生成

轨迹生成是通过建立车辆运动学模型，分析车辆转弯过程中的运动半径与方向盘转角的关系，计算出泊车过程中可能遇到的碰撞区域。在对泊车过程建模分析的基础上，构造出泊车模型，根据几何学原理计算出车辆的移动轨迹。如果这个车辆移动轨迹与根据图像分析的车位数据匹配，则将方向盘转向角、速度等指令发送给车辆。图1-8给出了轨迹生成过程示意图。

（3）轨迹控制

通过执行方向盘转向角、速度指令，车辆的执行器控制车辆的移动轨迹，进而控制泊车过程。

通过对上述的泊车过程进行分析，我们可以看出：自动泊车系统需要利用感知、计算、通信、智能与控制技术，它是一种典型的信息物理融合的CPS，也是无人驾驶汽车研究的重要内容。

从“自动泊车”的实例中，我们认识到：CPS是在环境感知的基础上，形成可控、可信与可扩展的网络化智能系统，并通过扩展新的功能，使系统具有更高的智慧。CPS的技术特征可总结为四个字：“感”“联”“知”“控”。

●“感”是指通过多种传感器协同感知物理世界的状态信息。

●“联”是指关联物理世界与信息世界中的各种对象，实现信息交互。

●“知”是指通过对感知信息的智能处理，正确、全面地认识物理世界。

●“控”是指根据正确认知，确定控制策略，发出控制指令，指挥执行器处理物理世界中的问题。

图1-9给出了CPS中的物理世界与信息世界的交互。

CPS与物联网的关系可以总结为：

●CPS与物联网的研究目标、发展方向是一致的。

●CPS与物联网都会催生大量的智能设备与智能系统。

●CPS研究成果对物联网有重要的启发与指导作用。

在讨论了普适计算、CPS研究之后，我们获得了一种启示：普适计算与CPS作为全新的计算模式，打通了计算机、软件、网络、嵌入式系统、人工智能等领域。它们展示了“世界上的万事万物，凡存在皆联网，凡联网皆计算，凡计算皆智能”的发展趋势，这也是物联网致力于实现的最终目标。