一种定制化车载空调的控制方法、装置、定制化车载空调系统及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及汽车空调系统及大数据领域，具体涉及定制化车载空调的控制方法、装置、定制化车载空调系统及计算机可读存储装置。


背景技术：

2.汽车业的高速发展，带动了汽车空调市场需求持续大幅增长。汽车空调系统作为影响汽车舒适性的主要总成之一，随着消费升级，促使汽车空调技术不断改进和完善，为汽车提供制冷、取暖、除霜、除雾、空气过滤和湿度控制等功能，同时又要满足消费者个性化需求等。
3.汽车空调技术的发展经历了从低级到高级、从单一功能到多功能的历程，发展到现在的微机控制阶段，汽车空调增加了显示数字化，制冷、供热、通风三位一体化和故障诊断智能化等功能。高档轿车的自动空调系统已经与车身计算机系统组成局域网络，计算机可以根据车内外的环境条件，自动控制空调系统。另外，大数据越来越多的应用在车领域，如果能将大数据和车载空调系统有效的结合，有效的满足消费者个性化需求是未来的技术趋势。
4.在空调使用过程中，最直观的交互体验就是驾车人员开工至空调去调节温度、风量、除雾、除霜等功能操作，另外现有空调也可以根据温度等传感器自动输出温度和风量，但是对于用户来说，即使目前的空调系统实现了所谓的自动功能，但同一地方同一时间、所谓的自动输出值是相同的，所以用户的体验感知还是千人一面。
5.如果可以利用5g、大数据，让空调变的更智能，从而实现驾乘人员个性化体验是研发人员面临的重要课题。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种定制化车载空调的控制方法、装置、定制化车载空调系统及计算机可读存储介质，解决的技术问题：现有的auto模式在同一时间同一地方，自动输出的温度和风量是相同的，但是不同的驾驶员，对温度感知不一样，这个时候空调系统的自动模式不能第一时间满足驾驶员的需求，在温度感觉不合适的时候还是需要手动进行调节，无法根据用户的使用习惯自动差异化，不能满足不同用户定制化需求。
7.为了解决上述技术问题，本发明采用了下述技术方案：一种定制化车载空调的控制方法，包括以下步骤：
8.步骤a：获取用户id；
9.步骤b：根据所述用户id从云端的数据库中统计用户开/关空调习惯；
10.步骤c：判定是否学习到所述用户开/关空调习惯自动打开条件，如是，则执行步骤d；
11.步骤d：自动执行车载空调，且继续执行步骤e；
12.步骤e：判定用户是否进行调整温度、风量或模式，如是，则执行步骤f；
13.步骤f：响应用户调整，并根据用户调整行为生成新的用户开/关空调习惯；
14.步骤g：将所述步骤f中的新的用户开/关空调习惯覆盖所述步骤b中的旧的用户开/ 关空调习惯，且将新的所述用户开/关空调习惯存储在所述云端的所述数据库中，执行跳转语句使流程跳转至所述步骤b。
15.优选地，
16.在所述步骤a中，如果未获取到所述用户id，则直接结束流程。
17.优选地，
18.在所述步骤e中，若判定结果是用户并未进行调整温度、风量或模式的操作，则直接结束流程，即车载空调执行上一次记忆的操作。
19.优选地，
20.在所述步骤d中，车载空调的执行情况在车机系统进行提示。
21.本发明还提供一种定制化车载空调的控制装置，包括：
22.获取用户身份模块，用于获取用户id；
23.统计模块，用于根据用户id从云端的数据库中统计用户开/关空调习惯；
24.学习自动打开条件模块，用于判定是否学习到用户开/关空调习惯自动打开条件；
25.调整模块，用于判定用户是否进行调整温度、风量或模式；
26.新开/关空调习惯生成模块，用于根据用户调整行为生成新的用户开/关空调习惯；
27.覆盖模块，用于将新的用户开/关空调习惯覆盖旧的用户开/关空调习惯。
28.本发明还提供一种定制化车载空调系统，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上述的定制化车载空调的控制方法。
29.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上述的定制化车载空调的控制方法。
30.通过采用上述技术方案，本发明可达到的有益技术效果陈述如下：本发明通过收集整理用户的历史数据，通过大数据技术进行筛选和清洗，利用自主开发的机器学习平台和深度学习算法，对历史数据进行自学习并保存算法模型，利用所得模型对用户的操作习惯进行智能预测，将预测结果反馈至车机tsp后可实现个性化服务用户的功能；本发明根据车内、车外空气质量、车内含氧量、人员健康状况等信息，再将各种信息综合加权，最终主动控制内外循环、风量、等离子发生器、香薰装置等，从而实现空调系统千人千面的功能，提升用户体验感。
附图说明
31.图1为本发明定制化车载空调的控制方法的流程图；
32.图2为本发明的定制化车载空调系统的总体系统架构图；
33.图3为本发明的定制化车载空调系统的控制逻辑图。
trainworkermanager中持有的scheduler实例负责对训练进行调度，主要利用 modelmanager和具体trainer所提供的接口，该trainer继承自trainbase。
56.参见图3，为本发明的定制化车载空调系统的控制逻辑图，在判断驾驶员的身份后，车载空调系统自动切换到当前驾驶员个性化模式，用户可以通过对空调进行预设置，该模式可以预先设定的同时也能够结合用户的操作习惯对设定值进行优化、记忆、学习，最后自动输出符合当前使用者最舒适的功能状态。过程中，通过在对用户身份进行判定后，通过对该用户的信息进行数据预处理，准确及时调取数据，并开展机器学习模型的训练，不断对数据进行学习和记忆，保证数据更新及时性，最后通过模型评估并修正，对数据进行优化，保证其准确性。
57.本发明的优点：本发明通过收集整理用户的历史数据，通过大数据技术进行筛选和清洗，利用自主开发的机器学习平台和深度学习算法，对历史数据进行自学习并保存算法模型，利用所得模型对用户的操作习惯进行智能预测，将预测结果反馈至车机tsp后可实现个性化服务用户的功能；本发明根据车内、车外空气质量、车内含氧量、人员健康状况等信息，再将各种信息综合加权，最终主动控制内外循环、风量、等离子发生器、香薰装置等，从而实现空调系统千人千面的功能，提升用户体验感。
58.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种定制化车载空调的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：获取用户id；步骤b：根据所述用户id从云端的数据库中统计用户开/关空调习惯；步骤c：判定是否学习到所述用户开/关空调习惯自动打开条件，如是，则执行步骤d；步骤d：自动执行车载空调，且继续执行步骤e；步骤e：判定用户是否进行调整温度、风量或模式，如是，则执行步骤f；步骤f：响应用户调整，并根据用户调整行为生成新的用户开/关空调习惯；步骤g：将所述步骤f中的新的用户开/关空调习惯覆盖所述步骤b中的旧的用户开/关空调习惯，且将新的所述用户开/关空调习惯存储在所述云端的所述数据库中，执行跳转语句使流程跳转至所述步骤b。2.根据权利要求1所述的定制化车载空调的控制方法，其特征在于，在所述步骤a中，如果未获取到所述用户id，则直接结束流程。3.根据权利要求1所述的定制化车载空调的控制方法，其特征在于，在所述步骤e中，若判定结果是用户并未进行调整温度、风量或模式的操作，则直接结束流程，即车载空调执行上一次记忆的操作。4.根据权利要求1所述的定制化车载空调的控制方法，其特征在于，在所述步骤d中，车载空调的执行情况在车机系统进行提示。5.一种定制化车载空调的控制装置，其特征在于，包括：获取用户身份模块，用于获取用户id；统计模块，用于根据用户id从云端的数据库中统计用户开/关空调习惯；学习自动打开条件模块，用于判定是否学习到用户开/关空调习惯自动打开条件；调整模块，用于判定用户是否进行调整温度、风量或模式；新开/关空调习惯生成模块，用于根据用户调整行为生成新的用户开/关空调习惯；覆盖模块，用于将新的用户开/关空调习惯覆盖旧的用户开/关空调习惯。6.一种定制化车载空调系统，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1至4任一项所述的定制化车载空调的控制方法。7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1至4所述的定制化车载空调的控制方法。

技术总结
本发明涉及一种定制化车载空调的控制方法、装置、定制化车载空调系统及计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：步骤A：获取用户ID；步骤B：从云端的数据库中统计用户开/关空调习惯；步骤C：判定是否学习到用户开/关空调习惯自动打开条件；步骤D：自动执行车载空调，且继续执行步骤E；步骤E：判定用户是否进行调整温度、风量或模式；步骤F：响应用户调整，生成新的用户开/关空调习惯；步骤G：将步骤F中的新的用户开/关空调习惯覆盖步骤B中的旧的用户开/关空调习惯，且将新的用户开/关空调习惯存储在云端的数据库中，执行跳转语句使流程跳转至步骤B。本发明能使空调系统智能的根据不同的用户提供定制化服务。的用户提供定制化服务。的用户提供定制化服务。


技术研发人员：曹楠楠
受保护的技术使用者：重庆长安汽车股份有限公司
技术研发日：2021.06.22
技术公布日：2021/9/13