CN110198853A - 一种预测性气味控制***及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于反馈***将气味分散到汽车的乘客舱中的预测性气味控制***及其方法，所述反馈***决策单元和一组预定义的用户设置。气味或香味向乘客舱中的分散可以基于预测用户行为特征。用户行为特征可以包括基于访问车辆的时间的平均值、基于预定义的用户设置的选择频率的平均值以及乘客舱的氛围。在另一实施例中，预测性气味控制***可以配置成在出现对车辆的未授权访问的情况下分散刺激性气味。预测性控制***适于用于多个用户的车辆或汽车共享。

Description

一种预测性气味控制***及其方法
技术领域
本发明涉及一种用于基于反馈***将气味分散到汽车的乘客舱中的预测性气味控制***及其方法，所述反馈***具有决策单元和一组预定义的用户设置。可以基于用户行为特征来将气味或香味散布到乘客舱中。
背景技术
存在许多现有的气味控制装置，其能够将预定量的气味自动分散到封闭环境的气氛中。
举例来说，提交日期为1991年10月31日的EP 483848 B1公开了一种车辆搭载的气味供应设备，其被编程为基于预定的操作循环来释放一定量的气味。
提交日期为2014年6月10日的US 2012107172 A1公开了一种用于车辆的气味装置和一种吹送香味以使香味分布在车辆内部的方法。使用控制装置，香味在预定时间段内在封闭舱室内重复循环。
提交日期为2014年11月21日的GB 2521929 A公开了一种用于车辆的香味扩散单元和用于操作这种单元的方法。GB 2521929 A的实施例包括在接收到用于车辆访问控制的信号时分配香味。
上述现有技术文献都没有讨论根据使用者的喜好来使用气味控制***将香气、气味或气味分散在车辆乘客舱内以增进用户体验和/或舒适度。
此外，随着车辆访问安全问题的日益增加的挑战，本发明的一个目的是实现一种预测性气味控制***，其用作防止违反车辆访问安全性的威慑形式。
因此，需要一种能够解决上述问题的预测性气味控制***。
发明内容
因此，本发明的一个目的是提供一种预测性气味控制***，以解决上述问题。
为了实现本发明的这个和其它目的，在实施例的第一方面，提供了一种用于将气味分散在车辆的乘客舱内的预测性控制***。该预测性控制***包括：用于控制车辆的车身功能的第一模块；与第一模块通信的第二模块，第二模块构造成用于接收来自车辆的访问***的射频信号以便能够访问车辆；用于收纳多个容器或小瓶的第三模块，所述多个容器或小瓶中的每一个包含不同的气味；和用于将气味分散到车辆的乘客舱中的反馈***。反馈***还包括：(a)用于在由决策单元触发时发送第一通知的可编程控制器；(b)空气取样机构，其构造成用于采集乘客舱内的空气样本；(c)与可编程控制器、第二模块和第三模块通信的反馈子***。“小瓶”一词应被解释为指用于保持或容纳诸如香油或香水之类的液体的小容器，并且应进一步理解术语“小瓶”和/或“容器”在本专利文件的上下文中是指同一物品。
上述实施例的配置的优点是一模块的实现，即包括反馈子***和决策单元的反馈***，该决策单元允许采集车辆的乘客舱的环境信息，例如乘客的情绪，从乘客舱采集空气样本，以判定是否需要更多的气味来维持环境中香味或气味特定浓度，和/或基于用户选择的平均值、算术平均值、中值或重复发生率的计算、用户的行为特征、在特定时机访问车辆的这种重复发生率、香味的选择等来做出预测性决策/决定。
该预测性控制***适于用于多个用户的车辆或共享汽车。在汽车共享示例中，当第一用户访问车辆并进入乘客舱时，第二模块检测第一用户的位置。该位置被传送到决策单元，决策单元又向第三模块发送通知并且将第一用户的偏好气味或香味散布/分配/分散到乘用车辆中。当第一用户离开车辆时，第二模块将第一用户定位在车辆外部。决策单元被触发并且可编程控制器排除或去除乘客舱的香味。当第二用户访问并进入乘客舱时，重复该过程。
在另一多用户实施例中，预测性香味控制***被配置为使用视觉相机和/或座椅生物特征来检测乘客舱内的情绪，从而实时检测驾驶座中的不同用户的情绪，由此散布与用户之前的心态相匹配的合适气味或香味。
或者，该预测性气味控制***被配置为从乘客舱的环境中采集空气样本以控制乘客舱内的气味强度或浓度。在多用户场景中，例如多个用户进入乘客舱，并且多个用户中的一个用户偏好气味浓郁或香味浓郁。通过从乘客舱采集空气样本，调节了乘客舱内的气味或香味的强度或浓度。
优选地，决策单元与第一模块和第三模块通信。这允许决策单元将指令或通知传送到第一和第三模块。
优选地，反馈***在从输入控件接收到一组预定义指令时发送用于分散一定气味量的第一通知。可从输入控件接收的该组预定义指令包括：(a)基于一组预定偏好来选择要分散到乘客舱内的气味量；(b)基于至少一个使用者偏好来选择要分散到乘客舱内的气味量；(c)基于车辆的访问***的状况来选择要分散到乘客舱内的气味量；(d)对于要分散到乘客舱中的气味量的时间周期。可能的预定义偏好的示例包括默认出厂设置和/或多个用户的偏好设置。
空气采样机构被配置用于基于所采集的空气样本来识别空气中的气味浓度。这允许决策单元向反馈***发出将一定量的香味或气味分散到乘客舱的环境中的指令。
反馈子***被配置用于向可编程控制器发送第二通知，如果所采集的空气样本中的气味浓度与预定浓度值不匹配，则指示反馈***将一定量的气味分散到乘客舱中。
在实施例的第二方面，该预测性气味控制***包括第二模块，当检测到对车辆的未授权访问时，该第二模块向反馈子***提供输入。
在检测到对车辆的未授权访问的情况下，反馈***将干扰或刺激性的气味分散到乘客舱中。由此实现了将刺激性气味用作威慑武器以防止入侵者偷窃车辆的目的。优选地，气味包含独特的物质，其产生独特的气味或味道并且能够识别或标记人。在出现对车辆的未授权访问的情况下释放干扰或刺激性气味的另一个优点是气味标记，其中干扰或刺激性气味停留在入侵者的织物上，因此受过训练的警犬能够追踪入侵者。另外，令人不安或刺激性气味阻止入侵者停留在车辆中与将车辆开走。
在实施例的第三方面，一种用于操作包括决策单元的根据本发明的实施方案的将气味分散在车辆的乘客舱内的预测性控制***的方法基于乘客舱中的至少一个用户的行为特征来产生决策。
优选地，行为特征取决于与访问乘客舱的时间相对应的第一记录的第一统计平均值。第一算术装置的一个优点是预测用户访问车辆的频率，预测或预报用户在一天的哪个时刻对他或她的车辆进行访问。
或者，行为特征取决于对应于由输入控件接收的一组预定义指令中的选择的第二记录的第二统计平均值。该第二统计平均值用于预测或预报用户对该组预定义设置的选择，以决定要分散的气味的选择。
应当理解，术语“平均值”、“算术平均值”、“中值”、“统计平均值”或“标准偏差”均指所获得的读数或记录的一个范围的平均值。术语“相关性”应被解释为用于确定至少两种类型的变量(例如日期和时间)之间的相似程度的统计程序。
另外，还可以通过检测乘客舱内的情绪来定义行为特征。使用图像处理技术基于面部识别技术来确定乘客舱内的情绪。用于检测情绪的其它可能的参数包括音乐的选择或甚至乘客舱内的照明。
上述方法的优点实现了根据用户的行为特征来操作预测性气味控制***的目的。
附图说明
图1示出了本发明的***架构的一个方面的框图。
图2示出了一个优选实施例中的反馈控制单元的算法的一个方面的***流程图。
图3示出了用于基于用户偏好的可编程数据库来选择香气的***流程图。
图4示出了用于在出现对车辆的未授权访问的情况下控制刺激性气味的分散的***流程图。
图5A示出了根据用户行为特征来控制气味的分散的***流程图。
图5B示出了根据一个月窗口内的日期和时间的用户车辆访问时间的样本记录，其中分析时间的相关性。
图6示出了当在乘客舱内实施时本发明的优选实施例的一个方面。
具体实施方式
图1示出了说明车辆***架构100的框图，其示出了使用总线网络——例如控制器局域网(CAN)或本地互连网(LIN)——的模块的配置和相关功能。其它合适类型的网络包括RF通信、以太网或光纤。本领域技术人员应理解，类似类型的总线网络都是适用的。
在一优选实施例中，第一模块102被配置用于控制车辆的车身功能，例如车身控制模块。第二模块104允许从诸如遥控钥匙的遥控器接收射频(RF)信号。第二模块104被配置为与车辆的第一模块102通信。本领域技术人员将理解，这种配置是用于车辆访问控制的现有技术。
第三模块106用于收纳多个小瓶，多个小瓶中的每个小瓶包含不同的气味、香味、香气、香水或精油。理想地，在第三模块106中混合不同的气味，以根据用户的偏好提供可定制的香味或气味。每个小瓶中的香味或气味可以是固体、流体或气态的形式。例如，在流体状态下，它可以是精油，或在分散到空气中时可以雾化的香水。在另一优选的实施例中，容纳在多个小瓶中的气味被混合以在违反安全性的情况下散布刺激性气味。
反馈***108被配置用于控制气味向车辆的乘客舱中的分散。反馈***108包括用于在由决策单元116触发时发送第一通知的可编程控制器110。另外，反馈***108具有空气采样机构112，其被配置用于从乘客舱内采集空气样本。该反馈***还包括与可编程控制器110、第二模块104和第三模块106通信的反馈子***114。在替代实施例中，空气采样机构还可包括主动抽吸装置或流量控制装置，以便能够采集更大量的空气用于取样。
图2示出了用于实现本发明的实施方案的反馈***108的反馈子***114的决策单元116的空气采样算法或方法的***流程图200。在步骤201中，当空气采样机构112从乘客舱内采集空气202的样本时，开始空气采样过程。从乘客舱采集的空气样本中的气味浓度用于基准化测试预定值204或与预定值204进行比较，以确保在乘客舱的环境内每百万的气味、香气或香味具有足够的粒子(ppm)。步骤206执行关于在乘客舱的环境中是否需要更多气味的决策，该决策被编程为如果空气样本中的气味浓度低于预定浓度值204，则启动步骤208以将气味释放到乘客舱的环境中。否则，在空气样本中的气味浓度不低于预定值204的情况下，不会有任何气味释放到乘客舱的环境中。空气采样算法在于监测和识别空气样本中不同化合物的密度，并启发式地识别空气中气味或香气的成分，以便进行比较或基准化测试，以确定是否需要释放更多的气味或香气。可编程控制器110可配置为与第二模块104和第三模块106通信，并且决策单元116可配置为与第一模块102和第三模块106通信。空气采样算法实现了乘客舱内的香气的分布式分配，从而提高舒适度和用户体验。
当被实施时，反馈***108在从输入控件接收到一组预定义指令时发送用于分配一定量的气味的第一通知。该组预定义偏好包括默认出厂设置和/或多个用户偏好设置。经由输入控件激活设置的选择。
反馈子***114被配置用于向可编程控制器110发送第二通知，如果所采集的空气样本202内的气味浓度与预定浓度值204不匹配，则指示反馈***108将一定量的气味分散到乘客舱内。应当理解，浓度值的测量的形式为每分子粒子数(即，百万分子浓度，ppm)。
在一替代实施例中，根据用户的预定义输入，根据用户偏好数据库302，来配置用户的偏好香气或气味的分散。参考图3，从输入控件选择预定义指令是可编程的并且存储在用户偏好数据库302中以用于多用户访问，该用户偏好数据库302在用户访问车辆时被激活。在步骤304中，第二模块104验证进入乘客舱的用户的位置。用户偏好数据库302存储用户偏好的信息。上述信息可以基于用户的预定设置或气味或香味的选择。一旦执行了步骤304，就确定用户偏好的细节。决策单元116执行步骤306，以判定用户1是否已进入乘客舱。如果确定了用户1，则步骤308执行用户1预定义设置的应用。如果步骤306与前述条件不匹配，则决策单元116执行步骤310，以判定用户2是否已进入乘客舱。如果在步骤306中验证了已进入乘客舱的用户是用户2，则执行步骤312，以应用用户2预定义的偏好设置。如果在步骤310确定已进入乘客舱的用户不是用户2，则决策单元116转入步骤314，以判定用户3是否已进入乘客舱。在步骤314，如果确定用户是用户3，则应用用户3的预定义偏好设置，等等。
为了进一步阐明上述过程，例如，当用户(例如用户A)在早上访问车辆时，用户A向第一模块102发送信号，第一模块102又通知第二模块104定位用户A。这可以使用本领域已知的定位技术来完成，例如，通过第二模块与无钥匙进入装置(例如，遥控钥匙、手机等)之间的信号通信来定位无钥匙进入装置。第二模块104执行步骤304，以验证用户A的位置，并且反馈***108基于用户偏好数据库302来触发可编程控制器110发送通知以分配用户A的偏好香气。在步骤306中，当用户A离开乘客舱时，可编程控制器110对乘客舱进行香味去除，从而允许在第二或另一用户(例如用户B)进入乘客舱执行第二偏好香气或气味的释放。
在该优选实施例的第二方面，第二模块104被配置为在检测到对车辆的未授权访问时向反馈子***114提供输入。该过程在图2中示出，图2示出了用于在出现对车辆或乘客舱的未授权访问的情况下控制刺激性气味的分配的***流程图400。
当第二模块104触发或检测到对车辆的未授权访问时，反馈***108发送未授权访问通知402，以设置气味控制输出404以将刺激性气味分散到乘客舱中，乘客舱可通过预定设置406配置成混合刺激性气味。在步骤408中，可编程控制器110验证由第二模块104接收的信号是否是车辆的所有者。基于RF指纹识别、语音识别或面部识别技术的其它信息可以被配置用于验证目的。如果验证失败，则收纳包含香味、精油或香水的多个小瓶的第三模块106被配置为混合刺激性气味。反馈***114的决策单元116命令分散刺激性气味410的指令。由此实现了使用预测性气味控制***作为防止车辆盗窃的威慑的目的。否则，***返回以在预定间隔之后确定轮询速率或统计平均值502、502’。
现在参照图5A，图5A示出了另一优选实施例，操作根据本发明的实施方案的用于将气味分散在车辆的乘客舱内的预测性控制***的方法包括决策单元116，其被配置用于基于乘客舱中的至少一个用户的行为特征501来产生决策。应当理解，预测或预报行为特征501不限于驾驶者，还包括车辆的其他用户或乘客舱的乘客。
图5A示出了***流程图500，其解释了确定与轮询速率(polling rate)或统计平均值502、502’相关的行为特征501所需的条件。应当理解，行为特征501是从当基于用户偏好、默认出厂设置和甚至乘客舱的设计而设计预测性气味控制***时所定义的预定规则、参数和/或算法导出的决策结果。在图5的步骤502、502’中，做出计算统计平均值的决策。一旦计算出统计平均值502、502’的值，决策单元116就决定行为特征设置501，以确定要执行的适用算法。如图5A所示的预定规则、参数和/或算法的示例包括用户设置503、用户504的访问时间、乘客舱506中的情绪和空气采样结果508。
在该实施例的一个方面，行为特征设置501取决于与用户504访问或用户进入乘客舱的时间相对应的第一记录的第一统计平均值502。在这种情形中，决策单元116在步骤502中执行统计平均值的计算。决策单元116验证行为特征设置501是否符合用户的访问时间。如果第二模块104验证了用户访问车辆的时间与车辆访问的相关时间一致，则在步骤505，决策单元116执行与访问算法的时间相关的通知，从而向反馈***发送指令以将一定量的气味或香气分散到乘客舱的环境中。在执行访问时间算法时，***返回到步骤511，并且***开始验证轮询速率或统计平均值502、502’。
在步骤504与用户访问的相关时间不一致的情况下，决策单元116应用如步骤506所示的下一个预定规则，以判定乘客舱中的用户的情绪与乘客舱中的情绪是否一致。如果规则506适用，则决策单元116执行情绪算法507生效的通知，反之亦然。一旦执行情绪算法507，***返回到步骤511，以验证轮询速率或统计平均值502、502’。
如果步骤506不适用于乘客舱中的乘客，则决策单元116应用下一个规则，即步骤508，以判定该决策是否基于空气采样结果并执行步骤509以通知反馈***108执行空气采样算法。同样，在执行空气采样算法时，***返回到步骤511，以验证轮询速率或统计平均值502、502’。
根据第二记录的第二统计平均值502’导出行为特征501，该第二记录与从由输入控件接收的一组预定义指令中的选择相对应。输入控件可以是车辆内经由遥控器或经由人机界面(HMI)的控制按钮的形式。获得该第二统计平均值502’以预测或预报用户对该组预定义设置的选择，以确定例如要分散的香味的选择。
可以理解，统计平均值502、502’可以通过轮询评估来实现。举例来说，记录用户访问车辆的时间的记录范围。该记录可以在日历天的范围内，以记录例如用户访问车辆的时间。评估或分析记录以获得统计平均值502、502’，从而预报用户在任何特定日期访问车辆的大致时间。该统计平均值502被配置用于将一定量的气味或香味分散到乘客舱中，作为在用户、操作者或驾驶者访问车辆时的迎宾气味。访问算法505的时间又被传送到第二模块102，以命令反馈***108的决策单元116基于访问算法505的时间来将一定量的气味分散到乘客舱中。
以上实施方案是有用的并且适用于多用户或汽车共享。举例来说，第一用户(用户1)希望进入车辆。为此，需要用户1按下遥控钥匙上的输入控制按钮，或者替代地从手机启动访问控制以访问车辆。这将要求第二模块104定位用户1的位置。一旦第二模块104识别出用户1的位置，决策单元116就向可编程控制器110发出通知，该可编程控制器110又将执行访问算法505的时间，以将用户1的偏好气味释放到乘客舱中。当用户1离开车辆时，第二模块104将用户1的位置定位在车辆外部，因此可编程控制器110使乘客舱排除或去除香味，从而允许在第二或另一用户时执行第二偏好香气或气味的释放。基于如图5A所示的***流程，过程返回511并且因此***重复验证轮询速率或统计平均值502、502’的过程。当第二用户(即用户2)进入车辆时，重复该过程，从而将用户2的偏好气味释放到乘客舱中。
在另一个使用图5A的***流程图的示例中，以用户在交通堵塞的情况下驾驶时感到焦躁不安为例。可编程控制器110选择与用户的平静感觉相关联的气味。在多用户场景中，可通过摄像机或座椅生物测定法来辅助情绪检测，并且检测单元116执行情绪算法507的通知以将治疗气味分散到乘客舱的环境中。
在又一示例中，预测性气味控制***被配置为从乘客舱的环境中采集空气样本以控制乘客舱内的气味的强度或浓度。在多用户场景中，例如，多个用户进入乘客舱，并且多个用户中的一个用户带有浓烈的气味或香味。基于空气采样结果在步骤508做出决策，并且决策单元116执行空气采样算法509的通知。一旦执行步骤509，***返回到步骤511，并确定轮询速率或统计平均值502、502’，以识别行为特征设置501。
图5B示出了用户在一个月的窗口期间每天早晨访问604车辆的时间的样本记录，以用于预测或预报特定用户访问车辆的时间。图5B中的点604表示访问时间。横轴表示日期。在该示例中，示出了每天一次访问604的时间。然而，应该理解，记录可以每天保存多于一次的访问604的时间。纵轴表示一天的时间。本领域技术人员将理解，访问604的时间的样本记录可以基于短期窗口，例如图5B中给出的示例。X个月或X年的长期周期也适用。在这种情况下，根据日历月(即在2015年3月1日星期日至2015年3月30日星期日之间)记录访问604车辆的时间。用户访问车辆的时间的重复率在上午8:00到8:30之间最高，因此基于该历史数据可推定，用户每天在上午8:00到8:30之间很可能访问车辆。应用这种模式识别方法，将上午8:00到上午8:30之间的访问时间识别为相关时间601，并且将访问时间的其它记录归类为不相关时间602或603，如图5B所示。优选地，相关时间601被定义为如下时间跨度：访问时间604的一定百分比位于该时间跨度内。要考虑的其它变量包括根据归类为相关时间601的时间下访问车辆的日期。显然，在图5B中，在归类为相关时间601的时间下访问车辆的日期属于星期一至星期五或工作日。基于过去事件的日期和时间的这种相关性，可以基于统计平均值502来预测访问的时间，因为用户在7天中的5天(不包括周末)将很有可能在相关时间601内访问他或她的车辆。本领域技术人员应该理解，图5B的记录用于确定相关时间601。
在另一示例中，预定义的用户设置503的选择频率的记录范围被用于轮询评估。用户设置503包括特定气味或香味的选择或默认工厂设置的选择，例如用于将一定量的气味分散到乘客舱中的预定时间周期。获得统计平均值502、502’以预测或预报用户的期望选择并相应地分散一定量用户偏好的气味或香味。预定义用户设置503的选择频率的记录范围根据特定气味(例如，运动、浪漫、活力、舒缓、商务等)的选择频率或重复发生率来配置。在另一示例中，它根据用户偏好的默认时间周期——例如每10分钟、15分钟等——进行气味的分配。
或者，通过检测乘客舱506内的情绪来定义行为特征。例如，可以根据乘客舱中的乘客的表情来检测情绪。可应用方法的示例是使用内部相机的面部识别技术。例如，第三模块106被配置为混合与睡意有关的气味或香味，以在确定驾驶者的情绪为困倦时帮助唤醒驾驶者。其它合适的气味或香味混合物与情绪有关，包括运动、浪漫、商务等。可以理解，可以根据用户的偏好定制和引入不同的气味或香味混合物。情绪算法507被传送到第二模块102，以命令反馈***108的决策单元116基于情绪算法507将一定量的气味分散到乘客舱中。乘客舱内的情绪检测可以利用现有技术，例如，读取并预测乘客和/或驾驶者的面部表情的内部相机。根据工厂设置的其它情绪专用功能(例如特殊情绪照明或情绪特定功能)适用于情绪预测。
实施空气采样算法509以基于空气采样结果的统计平均值502来确定行为特征501。举例来说，记录根据日历日、周或月的周期的空气采样结果的记录，以确定乘客舱内的空气中的气味浓度如何有规律地低于预定的浓度值。使用基于空气采样算法509的统计平均值502，可以根据空气采样结果来调节空气采样的规律性。该读数有助于在乘客舱的气氛中实现一致的气味或香气浓度，从而为用户提供舒适感。
图6示出了乘客舱内的一个优选实施例的***架构的实施方案。理想地，反馈***108在乘客舱的后部与第三模块106连接，该第三模块106设置在乘客舱的前部，以优化乘客舱内的气味或香气的分布。反馈子***114与反馈***108和第二模块104通信。当决策单元116触发分散气味的通知时，该通知被发送到可编程控制器110，可编程控制器110又激活第三模块106以混合所需的气味。
虽然本文已经详细公开和描述了本发明的优选实施例和替代实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离其精神和范围的情况下，可以在其中进行各种形式和细节上的变更。

Claims (15)

1.一种用于在车辆的乘客舱内散布气味的预测性控制***，该预测性控制***包括：
用于控制车辆的车身功能的第一模块(102)；
与所述第一模块(102)通信的第二模块(104)，该第二模块(104)被配置用于从车辆的访问***接收射频信号以便能够访问车辆；
用于收纳多个小瓶的第三模块(106)，所述多个小瓶中的每一个包含不同的气味；和
用于将气味散布到所述车辆的乘客舱中的反馈***(108)，
其中，所述反馈***(108)进一步包括：
用于在被决策单元(116)触发时发送第一通知的可编程控制器(110)；
用于从所述乘客舱采集空气样本的空气采样机构(112)；和
与所述可编程控制器(110)、所述第二模块(104)和所述第三模块(106)通信的反馈子***(114)。
2.根据权利要求1所述的预测性控制***，其中，所述决策单元(116)与所述第一模块(102)和所述第三模块(106)通信。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的预测性控制***，其中，所述反馈***(108)在从输入控件接收到一组预定义指令时发送用于散布一定量气味的第一通知。
4.根据权利要求3所述的预测性控制***，其中，可从所述输入控件接收的所述一组预定义指令选自：
基于一组预定义的偏好而待散布到所述乘客舱中的气味的量；
基于至少一个用户的偏好而待散布到所述乘客舱中的气味的量；
基于所述车辆的访问***的状况而待散布到乘客舱中的气味的量；和
针对待散布到所述乘客舱中的气味的量的时间周期。
5.根据权利要求3所述的预测性控制***，其中，所述一组预定义偏好包括默认出厂设置和/或多个用户的偏好设置。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的预测性控制***，其中，所述空气采样机构(112)被配置用于基于所采集的空气(202)的样本来识别空气中的所述气味的浓度。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的预测性控制***，其中，所述反馈子***(114)被配置用于向所述可编程控制器(110)发送第二通知，以在所采集的空气样本中的所述气味的浓度与预定浓度值(204)不匹配的情况下指示所述反馈***(108)将一定量的气味散布到所述乘客舱中。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的预测性控制***，其中，当检测到对车辆的未授权访问时，所述第二模块(104)向所述反馈子***(114)提供输入。
9.根据权利要求8所述的预测性控制***，其中，当检测到对车辆的未授权访问时，所述反馈***(108)将刺激性气味散布到所述乘客舱中。
10.一种操作根据前述权利要求中任一项所述的用于在车辆的乘客舱内散布气味的预测性控制***的方法，
其中，决策单元(116)被配置用于基于至少一个用户的行为特征(501)产生决策。
11.根据权利要求11所述的方法，其中，所述行为特征取决于与访问所述乘客舱的时间相对应的第一记录的第一统计平均值(502)。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述行为特征取决于与从由输入控件接收的所述一组预定义指令中的选择相对应的第二记录的第二统计平均值(502’)。
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述行为特征(501)通过所述乘客舱内的情绪的检测来定义。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述乘客舱内的情绪的检测与所述乘客舱的氛围相关。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述乘客舱内的情绪的检测基于面部识别技术。
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