OpenHAB Tado绑定实现地理围栏自动模式控制
背景介绍
OpenHAB的Tado绑定为智能家居系统提供了与Tado温控设备的集成能力。在实际应用中,地理围栏(Geofencing)功能是Tado系统的一个重要特性,它可以根据用户手机位置自动调整家居温度模式。当用户离开家时自动切换为"离开"模式,返回时恢复"在家"模式。
现有功能分析
当前Tado绑定提供了homePresence通道,作为ON/OFF开关,对应API中的state端点的presence属性。该通道可以手动设置家庭状态为"HOME"(在家)或"AWAY"(离开)。然而,绑定缺少对地理围栏自动模式(presenceLocked属性)的直接控制通道。
技术实现细节
Tado系统的地理围栏功能实际上由两个关键属性控制:
presence属性:表示当前家庭状态,值为"HOME"或"AWAY"presenceLocked属性:布尔值,表示地理围栏是否处于自动模式false:地理围栏自动模式启用true:地理围栏自动模式禁用
在Tado官方应用中,地理围栏设置表现为三种状态:
- AUTO(自动):地理围栏自动模式启用
- HOME(在家):强制设置为在家状态
- AWAY(离开):强制设置为离开状态
功能增强方案
为了实现完整的地理围栏控制,需要在Tado桥接器中添加一个新的通道geofencingAutoMode。该通道应为开关类型,对应presenceLocked属性的反向状态:
ON:表示presenceLocked=false,地理围栏自动模式启用OFF:表示presenceLocked=true,地理围栏自动模式禁用
通道行为设计
-
当通道设置为
ON时:- 向
presenceLock端点发送DELETE请求 - 将
presenceLocked属性设为false - 家庭状态(
presence)由服务器根据设备位置自动更新
- 向
-
当通道设置为
OFF时:- 向
presenceLock端点发送PUT请求,数据为当前homePresence通道值 - 将
presenceLocked属性设为true - 家庭状态保持当前设置不变
- 向
-
当服务器端
presenceLocked属性变化时:- 自动更新
geofencingAutoMode通道状态 presenceLocked=true→ 通道OFFpresenceLocked=false→ 通道ON
- 自动更新
实际应用场景
这一增强功能特别适用于以下场景:
-
访客模式:当家中有访客(未安装Tado应用)时,可以禁用地理围栏自动模式,防止系统错误切换到离开状态。
-
临时覆盖:当需要临时保持特定家庭状态时,可以锁定当前状态,不受地理位置变化影响。
-
自动化集成:通过OpenHAB规则可以创建更复杂的场景,如根据日历事件、天气条件等动态调整地理围栏行为。
实现优势
-
完整控制:与Tado官方应用功能完全一致,提供三种状态的控制能力。
-
简化集成:无需用户自行实现API调用,降低使用门槛。
-
状态同步:实时反映服务器状态变化,保证界面显示与实际状态一致。
-
规则友好:可以方便地与其他OpenHAB设备和规则集成,创建更智能的温控场景。
这一功能增强将使OpenHAB对Tado系统的控制更加全面,为用户提供更灵活、更可靠的地理围栏管理能力。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00