近年来,由于方便舒适的生活环境被人们所向往,智能环境的概念在普适计算与物联网相关技术的支撑下兴起。智能环境是一个布置了各种数据采集设备的室内环境,并结合相关领域技术对数据进行推理分析,其所得结论便可用于实现活动识别、数据感知、控制等功能。目前智能环境的产业渗透力强、用户面广,并有强大的技术作支撑,其发展前景虽看似广阔,却隐藏着产品功能单一难以满足用户需求、可移植性弱、实时性低等瓶颈。针对上述问题,本文分析相关技术现状后,选择以传感器识别的方式并结合知识驱动的理念来搭建智能环境系统,由此本文主要包含以下工作:(1)设计了智能环境层次化架构,明确分工每层的功能模块,独立出“智能层”来分离开上下文推理感知框架中的上下文获取、上下文处理及其推理感知,从而屏蔽复杂底层操作,达到增强系统的快速建模与移植性的目的。(2)在上述层次架构中融入产生式规则推理框架,并采用Rete算法构建规则编译模块与推理感知模块,以实现代码与用户定制规则的分离,从而更好地满足用户需求的灵活配置。(3)采用新兴的边缘计算思想,结合智能环境下采用Rete算法进行规则推理的特点,设计了推理节点优化分配算法将中心网关的推理工作部分迁移至智能环境中部署的智能节点,在进一步提升系统实时性的同时,边缘计算也对隐私数据有一定的隔离保护作用。(4)实现层次架构中的规则编译模块与上下文推理感知模块,在BeagleBone开发板中对其功能进行测试并分析其结果的准确性;而对于基于边缘计算提出的推理节点优化分配算法,分别针对实时性与资源利用率设计对应评估参数,在仿真环境中设定不同场景进行实验,观察评估参数从而验证该算法的有效性。