一种基于雷达的空调控制方法、空调器和计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及空调技术领域，具体而言，涉及一种基于雷达的空调控制方 法、空调器和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着生活水平的提高，空调器已经进入千家万户、办公场所和公共场所， 甚至应用在各种交通工具上，成为现代日常生活的必需品，能防暑降温，提 供一个舒适的休息及工作环境。不过，传统空调通过手动改变调节出风栅和 摆页的位置、角度以调节出风风向；亦或者通过遥控器设定，使出风风向按 照既定的角度来回摆动进行调整。由于不同用户存在个体差异，对空调温度 和风向等需求各不相同，例如老人、孕妇、儿童等不喜欢被冷风直吹，容易 得空调病。
3.随着市场竞争加剧，要求空调对室内人员能进行追踪以达到风随人动或 风避人的效果。由于用户所在的位置具有随机性，在用户位置发生变更后， 空调器无法获取获取用户的准确位置，因此无法根据用户的位置来调整。为 此，部分家用空调上已经安装小型板载雷达等设备。当用户在室内中移动时， 波形反射折回，雷达接收到反馈的波形后，经检测触发相关动作，从而有效 追踪移动的物体。目前，雷达监测存在对人的移动、跟踪精度不够，用户体 验仍较差。如果通过雷达设备仍仅仅能感知室内人员大致位置信息，无法对 人员的位置信息进行精确估计，或导致控制器误判，最终出现错误的控制动 作，导致空调性价比不高。
4.由此可见，需要提供一种基于雷达的空调控制方法、空调器和计算机可 读存储介质来解决现有技术的不足。


技术实现要素：

5.本发明解决的技术问题是空调器采用板载雷达对室内人员进行定位、追 踪，存在精度低、位置捕捉能力差，研发了一种基于雷达的空调控制方法以 同时对室内人员进行跟踪、定位，有效提高对位置信息的估计精度。
6.空调器利用雷达获取室内人员与雷达之间的距离，同时雷达通过运算获 取各初始位置的高斯分布；由于距离观测的非线性，采用基于雷达的空调控 制方法通过容积卡尔曼滤波非线性估计算法对移动和/或静止人员位置进行实 时估计。具体的，当检测到人员移动时，根据t-1时刻的位置估计高斯分布及 观测数据构建空间状态转移函数，通过t-1时刻测定的距离，执行递归计算， 更新在t时刻位置信息的后验高斯分布；若检测到人员处于静止时，执行迭代 计算，根据t-1时刻的迭代n-1次时的位置估计高斯分布及t时刻的测定的距 离，更新在t时刻位置信息经迭代n次后的后验高斯分布，从而实现对室内人 员位置进行精确定位和跟踪。
7.为解决上述问题，本发明提供一种基于雷达的空调控制方法，所述空调 设置雷
达，用于检测空调所在房间内目标人员的位置等信息，所述方法包括： s1、t-1时获取室内人员的数目及位置估计；s2、获取t时目标人员的量测距 离并基于容积卡尔曼滤波非线性估计算法更新位置信息的后验高斯分布；s3、 根据上述信息生成空调控制指令，例如控制空调的送风方向调节指令、开关 指令、风速调节指令、风量调节指令、温度调节指令中的一种或者多种。根 据t时刻雷达获取的量测距离以及t-1时刻的位置分布，利用容积卡尔曼滤波 非线性估计算法能够对t时刻室内人员的位置进行精准估计，从而提高空调控 制指令的精准性，提高用户满意度。
8.优选的，所述步骤s2包括：s21、获取t时第p个目标人员的量测距离， 判断是否p≤p，其中p为所述目标人员的数目；s22、若是，根据状态转移 方程计算状态容积点，并依次计算预测均值、预测协方差、容积点传播数据、 预测协方差和交叉协方差，得到t时刻第p个目标人员的量测距离后验高斯分 布，且p＝p+1返回步骤s21；s23、若否，则进入步骤s3。所述室内人员的数 量p可以是1、2、3、5、10等；优选的，室内人员的数量p≤5。
9.优选的，所述步骤s22包括：s221、若是，判断第p个目标人员是否处 于运动状态；s222、若是，则进行递归计算以得到t时刻第p个目标人员的量 测距离后验高斯分布；s223、若否，则进行迭代计算以得到t时刻第p个目标 人员的量测距离后验高斯分布。所述雷达基于连续多次运算能够精准识别目 标人员的状态为移动或静止，提高位置估计的准确性、智能性；优选的，所 述雷达可采集目标人体的体征数据，包括呼吸频率和心跳频率，并根据体征 数据协助识别、判断目标人体的状态。
10.优选的，所述步骤s222采用下述方法计算：(1)sigma点ξ(i)表示为
[0011][0012]
其中，ei表示矩阵[ia×a,ia×a]第i列元素，ia×a表示a维单位矩阵；a代表目 标人员的状态向量x
p,t
的维度，即a＝4；
[0013]
(2)根据观测数据构建状态转移方程，各个位置的容积点以状态容积点 表示其中容积点为t-1时刻第p个目标人员的容积 点，f
t|t-1
为状态转移矩阵，r
t
为噪声矩阵，u
t
为雷达设备的测量误差；
[0014]
(3)则根据t时刻的状态容积点计算状态预测均值μ
p,t|t-1
及预测协方差 c
p,t|t-1
；即
[0015][0016][0017]
(4)计算t时刻容积点即并计算容 积点传播数据即及量测预测均值即 其中，(xo,yo)是室内空调机位置，是室内人员的位置 估计的容积点；
[0018]
(5)计算预测协方差和交叉协方差，根据预测容积点预测分布均 值μ
p,t|t-1
、量测数据量测均值计算量测交叉协方差矩阵和量 测预测协方差矩阵其公式分别为：
[0019][0020][0021]
(6)分别计算容积卡尔曼滤波增益k
p,t
，并根据t时刻的真实量测值z
p,t
计 算目标人员在t时刻的状态分布估计均值μ
p,t
和估计误差协方差矩阵c
p,t
以计 算t时刻的室内人员位置后验高斯分布，公式为：
[0022][0023][0024][0025]
优选的，所述步骤s223采用下述方法计算：(1)sigma点ξ(i)表示为：
[0026][0027]
其中，ei表示矩阵[ia×a,ia×a]第i列元素，ia×a表示a维单位矩阵；a代表目 标人员的状态向量x
p,t
的维度，即a＝2；
[0028]
(2)使用第n-1次迭代获得t-1时刻的第p个目标人员的容积点 计算t时刻的容积点
[0029]
(3)根据第n-1次迭代结果计算n次迭代状态预测均值和状态预测 协方差
[0030][0031][0032]
(4)计算t时刻容积点即此外， 计算容积点传播数据即及量测预测均值即
其中，(xo,yo)是室内空调机位置，是室内人员的位 置估计的容积点；
[0033]
(5)进行迭代以计算第n次迭代状态与量测交叉协方差矩阵和量测 预测协方差矩阵计算公式表示为
[0034][0035][0036]
(5)计算t时刻的室内人员位置后验高斯分布，进行迭代以计算第n次迭 代的增益状态估计均值状态估计误差协方差计算公式为 [0037]
进一步的，在初始时刻室内人员的位置的高斯分布由设备自动获取。
[0038]
相对于现有技术，本发明所述的基于雷达的空调控制方法具有下述有益 效果：(1)本发明所述的基于雷达的空调控制方法基于雷达设备对室内人员 的位置的准确跟踪和定位，能有效提升室内空调器出风控制精度；(2)本发 明所述的基于雷达的空调控制方法是一种实时唤醒算法，可实现对室内人员 的位置进行连续跟踪、定位，也可定时间隔跟踪，具有较好的操作性；(3) 本发明所述的基于雷达的空调控制方法能够实现对室内移动和/或静止目标人 员定位，对环境变化具有较好的适应性；同时可在对目标跟踪和定位过程中 通过算法信息不断提升室内人员位置的估计精度，能够提高定位的精确性。
[0039]
本发明还提供了一种基于雷达的空调控制系统，包括：雷达，用于获取 室内人员的数量、位置信息；控制单元，用于根据所获取室内人员的数量、 位置信息控制所述空调的送风模式；计算单元，用于根据所述位置信息并基 于基于容积卡尔曼滤波非线性估计算法计算目标人员的后验高斯分布。所述 基于雷达的空调控制系统能够对室内人员进行跟踪，并与上一时刻的数据信 息比对，对室内人员的位置进行判断；优选的，所述基于雷达的空调控制系 统能够结合室内人员的体征数据进行识别，避免室内人员运动轨迹存在交叉 是出现误判，具有与上述控制方法相同有益效果，在此不进行赘述。
[0040]
本发明还提供了一种空调器，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，实现上述的控 制方法。本发明还提供了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，实现上述的 控制方法。
附图说明
[0041]
图1为本发明实施例所述的基于雷达的空调控制方法的流程示意图；
[0042]
图2为本发明实施例所述的基于雷达的空调控制方法的另一种流程示意 图；
[0043]
图3为本发明实施例所述的基于雷达的空调控制方法的又一种流程示意 图。
具体实施方式
[0044]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图 对本发明的具体实施例做详细的说明。
[0045]
实施例1
[0046]
如图1、图2所示，一种基于雷达的空调控制方法，所述空调设置雷达， 用于检测空调所在房间内目标人员的位置信息，所述方法包括：
[0047]
s1、雷达在t-1时获取室内人员的数目及位置估计；优选的，对目标人员 在初始时刻的位置估计由雷达自动获取，同样符合高斯分布。作为本发明的 一个示例，所述雷达在t-1时刻向预设范围发射微波雷达信号；并接收经反射 后的雷达回波信号；根据所述雷达回波信号识别预设范围内的目标人体的数 量、位置、状态；优选的，所述雷达每间隔δt时长自动获取室内人员的数量 及量测距离。所述δt可根据需要设定，可以是0.1s、0.5s等。
[0048]
s2、获取t时目标人员的量测距离并基于容积卡尔曼滤波非线性估计算法 更新位置信息的后验高斯分布；
[0049]
优选的，所述步骤s2包括：
[0050]
s21、获取t时第p个目标人员的量测距离，判断是否p≤p，其中p为所 述目标人员的数目；
[0051]
s22、若是，根据状态转移方程计算状态容积点，并依次计算预测均值、 预测协方差、容积点传播数据、预测协方差和交叉协方差，得到t时刻第p个 目标人员的量测距离后验高斯分布，且p＝p+1返回步骤s21；优选的，所述 步骤s22包括：s221、若是，判断第p个目标人员是否处于运动状态；s222、 若是，则进行递归计算以得到t时刻第p个目标人员的量测距离后验高斯分布； s223、若否，则进行迭代计算以得到t时刻第p个目标人员的量测距离后验高 斯分布。优选的，所述雷达可以采集目标人体的体征数据，包括呼吸频率和 心跳频率，并根据体征数据协助判断目标人体的状态。
[0052]
s23、若否，则进入步骤s3。
[0053]
s3、根据上述信息生成空调控制指令。所述空调控制指令包括控制空调 的送风方向调节指令、开关指令、风速调节指令、风量调节指令、温度调节 指令中的一种或者多种。例如：若判断目标人体为运动时，则智能开启运动 送风模式，并根据定位到的位置信息，智能调整送风角度，避免直吹；若判 断为静止模式，则自动开启静止送风模式，根据目标人体的位置调整送风角 度，这样可以让空调的出风角大体上朝向自己，同时通过左右和上下扫风电 机的控制避免风直吹向人。
[0054]
实施例2
[0055]
如图3所示，一种基于雷达的空调控制方法，以室内小型板载雷达为仿 真对象，采用容积卡尔曼滤波算法对室内移动和/或静止人员的位置进行跟踪、 定位，具体方法如下：
[0056]
s1、获取t-1时刻室内人员的位置、数目
[0057]
空调通过小型板载雷达设备对室内环境进行扫描，雷达回波会获得室内 人员的大致位置分布及数目，也可获得空调器与目标人员之间相对距离；同 时雷达可自动获取t0时刻的目标人员的位置；对于雷达捕捉的目标人员的位 置是具有较大均值和误差协方差的高斯分布。
[0058]
s2、基于容积卡尔曼滤波算法对目标人员的位置进行精确估计。
[0059]
s21、定义p∈n表示室内人员数目，p是时变整数，n表示正整数集合， 室内移动人员p∈p在t时刻的状态向量表示为x
p,t
＝(x
p,t
,y
p,t
,x
′
p,t
,y
′
p,t
)
t
，其中，包 含水平面位置分量(x
p,t
,y
p,t
)和速度分量(x
′
p,t
,y
′
p,t
)，静止人员的状态向量只包含 位置信息表示为x
p,t
＝(x
p,t
,y
p,t
)
t
，同时雷达可获得t-1时刻目标人员位置分布估 计，且该位置分布满足高斯分布，表示为n(x
p,t-1
|μ
p,t-1
,c
p,t-1
)，其中，μ
p,t-1
表示 状态向量x
p,t-1
的高斯分布均值，c
p,t-1
是状态向量x
p,t-1
的估计误差协方差，其中 协方差通常由雷达的量测精度决定。
[0060]
s22、执行算法对目标人员进行定位，根据容积卡尔曼滤波估计算法，首 先计算sigma点ξ(i)具有2a个元素，a是室内人员状态向量x
p,t
的维度，计算 sigma点ξ(i)表示为
[0061]
其中，ei表示矩阵[ia×a,ia×a]第i列元素，ia×a表示a维单位矩阵。如果目 标人员为运动时，则状态向量维度a＝4；如果目标人员为静止时，则状态向 量维度a＝2。容积卡尔曼滤波算法首先对目标人员执行位置信息时间预测计 算，已知t-1时刻室内人员p状态向量的高斯分布，表示为状态均值向量μ
p,t-1
和状态的协方差矩阵c
p,t-1
，计算容积点其计算公式表示为
[0062][0063]
s23、根据容积点和状态转移方程计算估计位置更新，当雷达检测到目标 人员为运动时，根据观测数据构建移动人员的状态转移方程，由于观测数据 存在较大误差，每个位置容积点都通过转态转移方程计算t时刻的状态容积点 表示为
[0064][0065]
其中，状态转移矩阵由于采样过程存在噪声，引入噪声矩 阵量测误差表示为u
t
＝i*δ2，δ2时雷达设备的测量误差，τ是 采样间隔，通过状态转换方程t-1时刻的容积点转移为t时刻的容积点表 示为
[0066]
当室内空调器检测到室内人员位置处于静止状态时，使用第n-1次迭代获 得定位结果根据容积点计算公式计算所需容积点，以对目标人员的位置分布进行有效预测。
[0067]
s24、计算目标人员状态预测均值和预测协方差，根据目标人员处于运动 或静止，选择计算模式；当检测到目标人员处于运动时，由状态容积点表示 为
计算目标人员t时刻的状态预测均值μ
p,t|t-1
和状态预测 误差协方差矩阵c
p,t|t-1
，其公式分别为：
[0068][0069][0070]
当检测到目标人员处于静止时，则根据第n-1次迭代结果计算n次迭代状 态预测均值和状态预测协方差其公式分别为
[0071][0072][0073]
s25、根据预测数据计算量测更新，根据目标人员在运动状态下的位置预 测分布(μ
p,t|t-1
,c
p,t|t-1
)和在静止状态下的位置预测分布计算t时刻 容积点其中，运动状态下目标人员在t时刻容积点的公式为：
[0074][0075]
静止状态下目标人员在第n次迭代过程中容积点的公式为：
[0076][0077]
其次，将容积点带入非线性量测函数m
p,t
＝h(x
p,t
)，计算容积点传播数 据从而进一步计算量测预测均值其公式分别为：
[0078][0079][0080]
其中，h(
·
)是非线性量测函数，通常雷达设备感知目标人员的位置信息分 布，并获与雷达之间的相对距离数据，具体距离的计算公式为非线性函数 其中，(xo,yo)是室内空调机位置，是目标 人员的位置估计的容积点。
[0081]
由于室内空调的位置固定，雷达量测空调与目标人员之间的实际距离数 据为z
p,t
∈z
t
，其中z
t
表示t∈(1,2,
…
,t)时刻雷达对所有目标人员的距离量测数据 集合。
[0082]
s26、计算预测协方差和交叉协方差。若目标人员处于移动时，根据预测 容积点预测分布均值μ
p,t|t-1
，量测数据量测均值计算状态与量 测交叉协方差矩阵和量测预测协方差矩阵其公式分别为：
[0083][0084][0085]
若检测到目标人员处于静止时，执行迭代计算模式，计算第n次迭代状态 与量测交叉协方差矩阵和量测预测协方差矩阵其公式分别为：
[0086][0087][0088]
s27、计算t时刻的室内人员位置后验高斯分布，以获取目标人员的精确 位置分布结果。若目标人员处于移动时，计算t时刻的容积卡尔曼滤波增益 k
p,t
，并根据t时刻的真实量测值z
p,t
计算室内人员在t时刻的状态分布估计均值 μ
p,t
和估计误差协方差矩阵c
p,t
，其公式分别为
[0089][0090][0091][0092]
若目标人员处于静止时，执行迭代计算，计算第n次迭代的增益状 态估计均值状态估计误差协方差计算公式分别为：
[0093][0094][0095][0096]
通过上述运算，目标人员在移动状态下获得t时刻的位置估计仍满足高斯 分布(μ
p,t
,c
p,t
)；同样在静止状态下经第n次迭代计算后，位置估计也满足高斯 分布每一次运算过程中，目标人员位置分布估计的误差、协方差 会不断减小，可靠性增加，从而使位置估计会更精确。当完成对室内一个目 标人员的位置估计后，会返回执行对下一个目标人员进行位置估计，当目标 人员处于移动时，不进行迭代计算只在时间进程上进行递归更新；当处于静 止时，位置估计满足最大迭代次数n后会记录位置信息进行间断性唤醒定位， 完成人员位置信息估计后，进入下一目标人员的位置估计；其中，最大迭代 次数n设定为固定值，直到完成室内所有人员位置估计，然后进入t+1时刻估 计过程。
[0097]
可以理解的是，在本技术实施例中，对于柜机以及壁挂机空调，根据雷 达探测器探测到目标人员的位置信息后并基于容积卡尔曼滤波算法进行精确 估计，实时计算新的出风参数进行送风调节，也即雷达可对目标人体进行位 置跟踪，对位置变更或静止不变的
用户进行更加精确的送风参数调节，达到 满足用户舒适感的需求。
[0098]
实施例3
[0099]
本发明还提供了一种基于雷达的空调控制系统，包括：雷达，用于获取 室内人员的数量、位置信息；控制单元，用于根据所获取室内人员的数量、 位置信息控制所述空调的送风模式；作为本发明的一个示例，所述控制单元 能够调整送风的角度、风量及不同送风角度下的送风时长；计算单元，用于 根据所述位置信息并基于基于容积卡尔曼滤波非线性估计算法计算目标人员 的后验高斯分布。所述基于雷达的空调控制系统具有与上述控制方法相同有 益效果，在此不进行赘述。
[0100]
本发明还提供了一种空调器，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，实现上述的控 制方法。所述空调可以为柜式空调、壁挂式空调、吸顶式空调等，优选为柜 式空调；本发明还提供了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，实现上述的 控制方法。所述计算机可读存储介质可以可读存储介质或可读信号介质，例 如：u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等。在本技术所提供的实 施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例 如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅 仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元 或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执 行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是 通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其 它的形式。
[0101]
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员， 在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保 护范围应当以权利要求所限定的范围为准。