控制车辆空调的方法、装置、电子设备和车辆与流程

本技术涉及车辆控制领域，并且更具体地，涉及车辆控制领域中一种控制车辆空调的方法、装置、电子设备和车辆。

背景技术：

1、在用户驾驶车辆过程中，车内温度过高或者过低都可能会影响用户的乘坐体验。为了保证乘坐的舒适性，车辆可以通过车辆中的空调为用户提供舒适的乘坐环境。

2、一种可能的实现方式中，车辆空调的控制过程可以通过用户的使用习惯来实现。

3、上述结合用户的使用习惯，对空调的控制过程，无法有效结合当前空调的使用环境，无法达到智能化的控制过程。

4、综上，如何合理准确地控制车辆空调成为了亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本技术提供了一种控制车辆空调的方法、装置、电子设备和车辆，该方法能够在对车辆空调进行控制时，兼顾到车辆行驶过程中环境参数的变化，达到了对车辆空调的合理化控制和精确的控制，提高了用户的乘坐体验。

2、第一方面，提供了一种控制车辆空调的方法，该方法包括：获取空调在当前时刻之前的第一时长的历史工作参数集；对该历史工作参数集进行状态转移预测处理，得到预测结果；根据该预测结果结合环境参数，确定该预测结果能否作为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果能作为该空调当前的目标工作参数的情况下，将该预测结果确定为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果不能作为该空调当前的目标工作参数的情况下，根据该车辆的历史行车数据和实时行车数据，确定该空调当前的目标工作参数；基于该空调当前的目标工作参数控制该空调运行。

3、上述技术方案中，在需要对车辆中的空调控制时，本技术提出了一种控制车辆空调的方法，获取空调在当前时刻之前的第一时长的历史工作参数集。对历史工作参数集进行状态转移预测处理，得到预测结果。上述历史工作参数集能够反映用户使用空调的习惯和喜好，通过对历史工作参数集进行状态转移预测处理，得到预测结果，能够保证在确定预测结果时兼顾到用户的历史行为习惯。进一步，通过预测结果结合环境参数，确定预测结果是否能作为空调当前的目标工作参数。若是，则将预测结果作为空调当前的目标工作参数。若否，则根据车辆的历史行车数据和实时行车数据，确定空调当前的目标工作参数。上述结合环境参数确定预测结果是否可用，能够在控制空调时考虑到环境参数的影响，使得空调的控制过程更加符合当前的环境状况，保证了控制过程的精度。

4、结合第一方面，在某些可能的实现方式中，该环境参数包括前次环境温度和实时环境温度，该根据该预测结果结合环境参数，确定该预测结果能否作为该空调当前的目标工作参数，包括：确定该前次环境温度和该实时环境温度之间的温度差值；根据该预测结果结合该温度差值，确定该预测结果能否作为空调当前的目标工作参数。

5、上述技术方案中，具体在确定预测结果能否作为空调当前的目标工作参数时，环境参数主要为前次环境温度和实时环境温度。首先确定前次环境温度和实时环境温度之间的温度差值，根据预测结果结合温度差值，确定预测结果能否作为空调当前的目标工作参数。温度差值能够反映实时环境温度和前次环境温度的差异。因此基于预测结果结合温度差值，判断预测结果能否作为空调当前的目标工作参数时，能够考虑环境温差对预测结果的影响。

6、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该根据该预测结果结合该温度差值，确定该预测结果能否作为该空调当前的目标工作参数，包括：在该预测结果与该历史工作参数集中的前次工作参数相同，且该温度差值小于预设差值的情况下，确定该预测结果能作为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果与该前次工作参数不同，或该温度差值大于或等于该预设差值的情况下，确定该预测结果不能作为该空调当前的目标工作参数。

7、上述技术方案中，在预测结果与历史工作参数集中的前次工作参数相同，且温度差值小于预设差值时，说明本次空调的使用环境和前一次的使用环境大致相同，这种情况下，可以将预测结果确定为目标工作参数。

8、在预测结果与前次工作参数不同，或者，温度差值大于或等于预设差值的情况下，说明预测结果和前次工作参数相差较大，或者，实时环境温度和前次环境温度差异较大，本次空调的使用环境不同于前次空调的使用环境，不能将前次工作参数确定为目标工作参数。

9、上述确定预测结果能否用于控制空调时，能够考虑到环境温差的影响，保证了空调使用的合理性和准确性。

10、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该根据该历史行车数据和该实时行车数据，确定该空调当前的目标工作参数，包括：确定该历史行车数据和该实时行车数据之间的相似度；根据该相似度，从该历史行车数据中确定出与该实时行车数据之间相似度最大的目标历史行车数据；确定该空调当前的目标工作参数为该目标历史行车数据。

11、上述技术方案中，在预测结果不能作为空调当前的目标工作参数时，在确定空调当前的目标工作参数时，可以计算历史行车数据和实时行车数据之间的相似度，从中选择出最大相似度对应的目标历史行车数据作为空调当前的目标工作参数。上述计算相似度的方式能够实现实时行车数据和历史行车数据之间的匹配，选择最大相似度对应的目标历史行车数据作为空调当前的目标工作参数，能够保证优先选择与实时行车数据最接近的历史行车数据控制空调，保证了空调控制过程中的准确性。

12、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该历史行车数据包括车辆运行参数，该确定该历史行车数据和该实时行车数据之间的相似度，包括：根据该车辆运行参数及与该空调的历史工作参数之间的相关度，确定出目标车辆运行参数；从该历史行车数据中确定出该车辆在该当前时刻之前的第二时长的目标行车数据；从该目标行车数据中确定出该目标车辆运行参数对应的历史车辆运行数值，以及从该实时行车数据中确定出该目标车辆运行参数对应的实时车辆运行数值；对该历史车辆运行数值和该实时车辆运行数值进行相似度匹配，确定该历史车辆运行数值和该实时车辆运行数值之间的相似度。

13、上述技术方案中，具体提出了一种如何确定历史行车数据和实时行车数据之间的相似度的方案。其中，历史行车数据包括车辆运行参数，结合车辆运行参数及与空调的历史工作参数之间的相关度，确定目标车辆运行参数。相关度用于表示车辆运行参数与空调的历史工作参数之间的相关性，或者车辆运行参数对空调的历史工作参数的影响。因此，上述通过相关度，能够筛选出对空调使用影响较大的目标车辆运行参数。此外，对于不同的车辆或者不同的用户而言，由于使用习惯的差异，对应的历史行车数据不同。上述过程还能够保证对于不同的历史行车数据，个性化地求解出对不同车辆的空调在使用过程中，车辆运行参数对空调使用的影响。进一步从历史行车数据中挑选当前时刻之前的第二时长的局部行车数据—即目标行车数据，目标行车数据可以认为是车辆临近期的历史行车数据。结合目标车辆运行参数，从目标行车数据中确定出目标车辆运行参数对应的历史车辆运行数值，以及从实时行车数据中确定目标车辆运行参数对应的实时车辆运行数值。无论是历史车辆运行数值还是实时车辆运行数值，对应的都是对空调使用影响较大的车辆运行数值。对历史车辆运行数值和实时车辆运行数值进行相似度匹配，能够了解历史车辆运行数值和实时车辆运行数值之间的差异性，以确定空调当前的目标工作参数。

14、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该根据该相似度，从该历史行车数据中确定出与该实时行车数据之间相似度最大的目标历史行车数据，包括：根据该相似度，对该历史车辆运行数值进行筛选处理，确定出与该实时车辆运行数值之间相似度最大的目标历史车辆运行数值；以及，该确定该空调当前的目标工作参数为该目标历史行车数据，包括：从该目标历史行车数据中确定出该目标历史车辆运行数值对应的该空调的工作参数；确定该空调当前的目标工作参数为该目标历史车辆运行数值对应的该空调的工作参数。

15、上述技术方案中，在确定目标历史行车数据时，主要是根据相似度，对历史行车数据中的历史车辆运行数值进行筛选，得到与实时车辆运行数值之间相似度最大的目标历史车辆运行数值。上述过程能够保证目标历史车辆运行数值与实时车辆运行数值的高度匹配性。将空调当前的目标工作参数具体为目标历史车辆运行数值对应的空调的工作参数，能够保证在根据历史行车数据确定空调的目标工作参数时，优先选择与实时行车场景最接近的历史行车场景中的空调工作参数，保证确定的准确性。

16、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，所述历史工作参数集包括前次工作参数，所述对所述历史工作参数集进行状态转移预测处理，确定预测结果，包括：基于该历史工作参数集结合状态转移预测模型，确定该前次工作参数包括的工作温度所处的目标温度状态区间；利用该状态转移预测模型的状态转移矩阵，确定该目标温度状态区间对应的状态转移概率；从该目标温度状态区间对应的状态转移概率中确定出最大状态转移概率；确定该预测结果为该最大状态转移概率对应的该空调的工作参数。

17、上述技术方案中，提出了一种如何通过历史工作参数集，得到预测结果的过程。其中，历史工作参数集包括前次工作参数，具体可以先根据历史工作参数集以及状态转移预测模型，得到前次工作参数中工作温度所处的目标温度状态区间。最后利用状态转移模型本身的状态转移矩阵，确定目标温度状态区间对应的状态转移概率。再从目标温度状态区间对应的状态转移概率中确定出最大状态转移概率，将最大状态转移概率对应的空调的工作参数确定为预测结果。上述通过最大状态转移概率来确定预测结果，能够保证预测的准确性。

18、综上，在需要对车辆中的空调控制时，本技术提出了一种控制车辆空调的方法，获取空调在当前时刻之前的第一时长的历史工作参数集。对历史工作参数集进行状态转移预测处理，得到预测结果。上述历史工作参数集能够反映用户使用空调的习惯和喜好，通过对历史工作参数集进行状态转移预测处理，得到预测结果，能够保证在确定预测结果时兼顾到用户的历史行为习惯。进一步，通过预测结果结合环境参数，确定预测结果是否能作为空调当前的目标工作参数。若是，则将预测结果作为空调当前的目标工作参数。若否，则根据车辆的历史行车数据和实时行车数据，确定空调当前的目标工作参数。上述结合环境参数确定预测结果是否可用，能够在控制空调时考虑到环境参数的影响，使得空调的控制过程更加符合当前的环境状况，保证了控制过程的精度。

19、具体在确定预测结果能否作为空调当前的目标工作参数时，环境参数主要为前次环境温度和实时环境温度。首先确定前次环境温度和实时环境温度之间的温度差值，根据预测结果结合温度差值，确定预测结果能否作为空调当前的目标工作参数。温度差值能够反映实时环境温度和前次环境温度的差异。因此基于预测结果结合温度差值，判断预测结果能否作为空调当前的目标工作参数时，能够考虑环境温差对预测结果的影响。

20、在预测结果与历史工作参数集中的前次工作参数相同，且温度差值小于预设差值时，说明本次空调的使用环境和前一次的使用环境大致相同，这种情况下，可以将预测结果确定为目标工作参数。

21、在预测结果与前次工作参数不同，或者，温度差值大于或等于预设差值的情况下，说明预测结果和前次工作参数相差较大，或者，实时环境温度和前次环境温度差异较大，本次空调的使用环境不同于前次空调的使用环境，不能将前次工作参数确定为目标工作参数。

22、上述确定预测结果能否用于控制空调时，能够考虑到环境温差的影响，保证了空调使用的合理性和准确性。

23、在预测结果不能作为空调当前的目标工作参数时，在确定空调当前的目标工作参数时，可以计算历史行车数据和实时行车数据之间的相似度，从中选择出最大相似度对应的目标历史行车数据作为空调当前的目标工作参数。上述计算相似度的方式能够实现实时行车数据和历史行车数据之间的匹配，选择最大相似度对应的目标历史行车数据作为空调当前的目标工作参数，能够保证优先选择与实时行车数据最接近的历史行车数据控制空调，保证了空调控制过程中的准确性。

24、此外，本技术还具体提出了一种如何确定历史行车数据和实时行车数据之间的相似度的方案。其中，历史行车数据包括车辆运行参数，结合车辆运行参数及与空调的历史工作参数之间的相关度，确定目标车辆运行参数。相关度用于表示车辆运行参数与空调的历史工作参数之间的相关性，或者车辆运行参数对空调的历史工作参数的影响。因此，上述通过相关度，能够筛选出对空调使用影响较大的目标车辆运行参数。此外，对于不同的车辆或者不同的用户而言，由于使用习惯的差异，对应的历史行车数据不同。上述过程还能够保证对于不同的历史行车数据，个性化地求解出对不同车辆的空调在使用过程中，车辆运行参数对空调使用的影响。进一步从历史行车数据中挑选当前时刻之前的第二时长的局部行车数据—即目标行车数据，目标行车数据可以认为是车辆临近期的历史行车数据。结合目标车辆运行参数，从目标行车数据中确定出目标车辆运行参数对应的历史车辆运行数值，以及从实时行车数据中确定目标车辆运行参数对应的实时车辆运行数值。无论是历史车辆运行数值还是实时车辆运行数值，对应的都是对空调使用影响较大的车辆运行数值。对历史车辆运行数值和实时车辆运行数值进行相似度匹配，能够了解历史车辆运行数值和实时车辆运行数值之间的差异性，以确定空调当前的目标工作参数。

25、在确定目标历史行车数据时，主要是根据相似度，对历史行车数据中的历史车辆运行数值进行筛选，得到与实时车辆运行数值之间相似度最大的目标历史车辆运行数值。上述过程能够保证目标历史车辆运行数值与实时车辆运行数值的高度匹配性。将空调当前的目标工作参数具体为目标历史车辆运行数值对应的空调的工作参数，能够保证在根据历史行车数据确定空调的目标工作参数时，优先选择与实时行车场景最接近的历史行车场景中的空调工作参数，保证确定的准确性。

26、最后，本技术还提出了一种如何通过历史工作参数集，得到预测结果的过程。其中，历史工作参数集包括前次工作参数，具体可以先根据历史工作参数集以及状态转移预测模型，得到前次工作参数中工作温度所处的目标温度状态区间。最后利用状态转移模型本身的状态转移矩阵，确定目标温度状态区间对应的状态转移概率。再从目标温度状态区间对应的状态转移概率中确定出最大状态转移概率，将最大状态转移概率对应的空调的工作参数确定为预测结果。上述通过最大状态转移概率来确定预测结果，能够保证预测的准确性。

27、第二方面，提供了一种控制车辆空调的装置，该装置包括：获取模块，用于获取空调在当前时刻之前的第一时长的历史工作参数集；确定模块，用于对该历史工作参数集进行状态转移预测处理，确定预测结果；根据该预测结果结合环境参数，确定该预测结果能否作为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果能作为该空调当前的目标工作参数的情况下，将该预测结果确定为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果不能作为该空调当前的目标工作参数的情况下，根据该车辆的历史行车数据和实时行车数据，确定该空调当前的目标工作参数；控制模块，用于基于该空调当前的目标工作参数控制该空调运行。

28、结合第二方面，在某些可能的实现方式中，该环境参数包括前次环境温度和实时环境温度，该确定模块具体用于：确定该前次环境温度和该实时环境温度之间的温度差值；根据该预测结果结合该温度差值，确定该预测结果能否作为该空调当前的目标工作参数。

29、结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该确定模块还用于：在该预测结果与该历史工作参数集中的前次工作参数相同，且该温度差值小于预设差值的情况下，确定该预测结果能作为该空调当前的目标工作参数；在该预测结果与该前次工作参数不同，或该温度差值大于或等于该预设差值的情况下，确定该预测结果不能作为该空调当前的目标工作参数。

30、结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该确定模块还用于：确定该历史行车数据和该实时行车数据之间的相似度；根据该相似度，从该历史行车数据中确定出与该实时行车数据之间相似度最大的目标历史行车数据；确定该空调当前的目标工作参数为该目标历史行车数据。

31、结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该确定模块还用于：根据该车辆运行参数及与该空调的历史工作参数之间的相关度，确定出目标车辆运行参数；从该历史行车数据中确定出该车辆在该当前时刻之前的第二时长的目标行车数据；从该目标行车数据中确定出该目标车辆运行参数对应的历史车辆运行数值，以及从该实时行车数据中确定出该目标车辆运行参数对应的实时车辆运行数值；对该历史车辆运行数值和该实时车辆运行数值进行相似度匹配，确定该历史车辆运行数值和该实时车辆运行数值之间的相似度。

32、结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该确定模块还用于：根据该相似度，对该历史车辆运行数值进行筛选处理，确定出与该实时车辆运行数值之间相似度最大的目标历史车辆运行数值；以及，从该目标历史行车数据中确定出该目标历史车辆运行数值对应的该空调的工作参数；确定该空调当前的目标工作参数为该目标历史车辆运行数值对应的该空调的工作参数。

33、结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，该历史工作参数集包括前次工作参数，该确定模块还用于：基于该历史工作参数集结合状态转移预测模型，确定该前次工作参数包括的工作温度所处的目标温度状态区间；利用该状态转移预测模型的状态转移矩阵，确定该目标温度状态区间对应的状态转移概率；从该目标温度状态区间对应的状态转移概率中确定出最大状态转移概率；确定该预测结果为该最大状态转移概率对应的该空调的工作参数。

34、第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器。该存储器用于存储可执行程序代码，该处理器用于从存储器中调用并运行该可执行程序代码，使得该电子设备执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

35、第四方面，提供了一种车辆，包括存储器和处理器。该存储器用于存储可执行程序代码，该处理器用于从存储器中调用并运行该可执行程序代码，使得该车辆执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

36、第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。

37、第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序代码，当该计算机程序代码在计算机上运行时，使得该计算机执行上述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式中的方法。