时刻和所述第一时长，计算获得所述第一时刻，所述第一时刻为自所述当前时刻起经过所述第一时长后对应的时刻。
[0071]具体的，在确定用户当前选取的回家路线后，根据当前各路线的路况，例如该路线上车辆的移动速度等，结合用户当前采用的交通工具的班次信息，例如，发车时间、到站时间、调度信息等，估算出用户抵达住所地所需的时长。将估算的时长累计至执行步骤101时的时刻，即可计算出用户到家的时刻。
[0072]本实施例中的估算方法可以根据实际情况进行调整，例如，假设用户的当前采用的交通工具为步行、自行车或私家车等，则可能无需考虑班次信息，即这些交通工具的班次信息为空，而只需考虑当前回家路线的路况即可。
[0073]综上所述，本实施例提供的智能家居控制方法中，结合当前路况信息和交通工具的班次信息等，准确用户到家的时刻，灵活智能地控制用户家中的智能家居设备，有效提高智能家居控制的可靠性。
[0074]以上描述了智能家居控制方法的实现过程，该过程可以由智能家居控制装置来实现，以下将对智能家居控制装置的内部功能和结构进行说明。
[0075]图5A是根据一示例性实施例示出的一种智能家居控制装置的结构图，如图5A所示，该智能家居控制装置包括:
[0076]第一分析模块51，用于根据预先确定的所述用户的各回家路线，对用户自当前时刻起一定时长内的第一定位数据进行分析，获得所述用户当前的第一回家路线和第一交通工具；
[0077]估算模块52，用于根据所述第一回家路线和第一交通工具，估算出所述用户本次到家的第一时刻；
[0078]控制模块53，用于根据所述第一时刻，控制所述用户的智能家居设备的工作状态。
[0079]其中，所述回家路线指自起始点至抵达用户的住所地期间经过的路线。用户的定位数据具体可以包括:各时刻下用户所在的位置信息。
[0080]具体的，所述回家路线可以通过对用户进行实时定位获得。相应的，如图5B所示，图5B是根据另一示例性实施例示出的一种智能家居控制装置的结构图，在图5A所示实施例的基础上，所述装置还包括:
[0081]第一统计模块54，用于在第一分析模块51获得所述用户当前的第一回家路线和第一交通工具之前，根据所述用户提供的工作地址和住所地址，通过对用户的历史定位数据进行分析，获得所述用户的各回家路线，所述各回家路线均以所述工作地址为起始点，以所述住所地址为目的地。
[0082]实际应用中，智能家居控制装置可以独立设置，也可以集成设置在其它设备上。具体获取用户定位数据的方法可以根据实际情况考虑实施，本实施例在此不进行限制。
[0083]具体的，第一分析模块51的触发场景可以有多种。可选的，第一分析模块51可以根据用户的请求触发执行相应动作。再可选的，第一分析模块51还可以在分析检测到用户当前可能需要回家时，自动执行相应动作。
[0084]以实际应用场景来进行举例说明，该场景涉及智能家居控制的场景:
[0085]实际应用中，预先获取到用户采用过的各回家路线后，第一分析模块51采集用户自当前时刻起一定时长内的定位数据，通过对该时长内的定位数据进行分析，可以获得用户本次回家选取的路线和采用的交通工具；估算模块52依据相关信息，例如，路况、交通工具的时速和班次等信息，估算出用户本次到家的时刻；控制模块53可根据用户的到家时亥IJ，进行相应的智能家居控制，从而实现智能家居。
[0086]本实施例中，检测到用户回家时，则采集当前时刻起一定时长内所述用户的定位数据，通过分析从用户的历史回家路线中，确定用户当前选取的回家路线，并分析出用户当前采用的交通工具，根据用户当前选取的回家路线和采用的交通工具估算出用户本次到家的时刻，根据估算出的到家时刻，对智能家居设备的工作状态进行控制。
[0087]实际应用中，相比于设定固定的到家时刻，本方案能够结合当前的实际情况，更加准确地获取用户到家的时刻，提高智能家居控制的可靠性。此外，基于本实施例的方案，可以有效节省能源，实现低碳环保。
[0088]综上所述，本实施例提供的智能家居控制装置，根据用户的历史定位数据和当前一段时长内用户的定位数据，分析出用户当前的回家路线和交通工具，结合交通工具的相关信息及当前路况，准确估算出用户到家的时刻，后续根据估算出的到家时刻，对用户家中的智能家居设备进行智能家居控制，从而在充分考虑用户当前选择的交通方式和实时路况信息的同时，基于用户的历史定位数据来准确预测出用户的到家时间，灵活智能地控制用户家中的智能家居设备，有效提高智能家居控制的可靠性。
[0089]图6是根据另一示例性实施例示出的一种智能家居控制装置的结构图，如图6所示，在图5A或图5B所示实施例的基础上，第一分析模块51包括:
[0090]分析单元61，用于根据所述第一定位数据，分析获得在所述时长内所述用户的运动轨迹和移动速度；
[0091]第一筛选单元62，用于根据所述运动轨迹，从所述各回家路线中筛选出所述第一回家路线，所述第一回家路线与所述运动轨迹的匹配度最高；
[0092]第二筛选单元63，用于根据所述第一回家路线对应的各交通工具的移动速度范围，从所述各交通工具中选出与所述用户的移动速度匹配的待选交通工具集合；
[0093]第三筛选单元64，用于根据所述第一定位数据、以及途径所述运动轨迹的各交通工具的班次信息，从所述待选交通工具集合中，获得所述第一交通工具，所述第一交通工具的班次信息与所述定位数据匹配度最高。
[0094]其中，所述用户的运动轨迹可以根据当前采集的一定时长内用户的定位数据分析获得。进一步的，所述用户的移动速度则可以根据该时长内用户经过的路程和时长计算获得。
[0095]具体的，分析单元61获得用户当前一定时长内的运动轨迹和移动速度后，第一筛选单元62将用户之前的回家路线依次与用户当前的运动轨迹进行匹配，与当前的运动轨迹匹配度最高的回家路线，最有可能为用户当前选取的回家路线。第一筛选单元62确定用户当前选取的回家路线后，第二筛选单元63检测用户当前的移动速度落入该回家路线对应的哪些交通工具的移动速度范围，这些交通工具组成与所述用户的移动速度匹配的待选交通工具集合。第二筛选单元63进一步结合待选交通工具中各交通工具的班次信息与所述定位数据的匹配度，确定用户具体采用的为何种交通工具。
[0096]综上所述，本实施例提供的智能家居控制装置中，根据用户的运动轨迹和移动速度，结合各路线支持的交通工具，以及各交通工具对应的速度范围和班次信息，准确确定用户当前选取的回家路线和交通工具，从而更加准确估算用户到家的时刻，进一步提高智能家居控制的可靠性和准确性。
[0097]图7是根据另一示例性实施例示出的一种智能家居控制装置的结构图，如图7所示，在图6所示实施例的基础上，所述装置还包括:
[0098]第二分析模块71，用于在第二筛选单元63根据所述第一回家路线对应的各交通工具的移动速度范围，从所述各交通工具中选出与所述用户的移动速度匹配的待选交通工具集合之前，针对每个回家路线，根据所述回家路线对应的历史定位数据，分析获得每次所述用户回家所需的时间和相应的交通工具；
[0099]第二统计模块72，用于针对每种交通工具，根据所述回家路线的距离和每次所述用户采用所述交通工具回家所需的时间，统计获得所述交通工具的移动速度范围；
[0100]记录模块73，用于统计记录各回家路线对应的各交通工具的移动速度范围。
[0101]本实施例中，在初始情况下，第二分析模块71可以根据用户提供的信息，获得每次用户采用的交通工具，后续的，第二分析模块71则可以参照前述实施例中的相关方法，根据回家路线对应的用户的历史定位数据，分析获得每次所述用户采用的交通工具。
[0102]具体的，本实施例中，第二分析模块71采集统计每个回家路线下，用户每次回家所需的时间和每次采用的交通工具，进而第二统计模块72根据每个回家路线的路程距离，计算获得用户选取不同回家路线，且采用不同交通工具回家的移动速度范围，记录模块73记录各回家路线对应的各交通工具的移动速度范围，以便后续用于根据用户当前的回家路线和移动速度，确定待选交通工具集合。
[0103]综上所述，本实施例提供的智能家居控制装置，统计记录各回家路线对应的各交通工具的移动速度范围，以便后续识别用户当前采用的交通工具，估算用户的到家时刻，实现提高智能家居控制的可靠性和准确性。
[0104]图8是根据另一示例性实施例示出的一种智能家居控制装置的结构图，如图8所示，在图5A-图7所示任一实施例的