CN110940062A - 空调控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空调控制方法及装置。其中，该方法包括：获取空调与工作环境的空间信息，空间信息包括工作环境的大小和格局，以及空调在工作空间的位置；根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的控制指令；根据控制指令控制空调工作。本发明解决了现有技术中由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的技术问题。

Description

空调控制方法及装置

技术领域

本发明涉及空调控制技术领域，具体而言，涉及一种空调控制方法及装置。

背景技术

空调是人们生活中不可缺少的电器，当前空调的智能变频技术很大程度上实现了节能的目的，当然这种方式仅限于面积比较小的区域，比如，家庭客厅、卧室等。当在大型封闭场所，如会展中心，会议大厅等，许多空调同时工作时，很难保证这些空调工作的区域温度恒定。例如，在一间房子内可能有一个客厅，一个卧室，一般情况下，空调是安装在客厅的，但由于卧室与客厅存在一定的距离，并且卧室与客厅的格局也不同，因此，上述因素会造成卧室与客厅之间的温差较大。然而，当空调工作的不同空间存在较大的温差，一方面会使人感到不适，另一方面也会造成电力的浪费。因此，现有技术中存在由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种空调控制方法及装置，以至少解决现有技术中由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种空调控制方法，包括：获取空调与工作环境的空间信息，所述空间信息包括所述工作环境的大小和格局，以及所述空调在所述工作空间的位置；根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的控制指令；根据所述控制指令控制空调工作。

可选地，获取空调与工作环境的空间信息包括：获取所述工作环境的电子地图；获取所述空调在所述电子地图中的位置。

可选地，根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令之前包括：判断获取的空调与所述工作环境的空间信息与上一次获取的空间信息相比，是否发生变化；在所述空调与所述工作环境的空间信息发生变化的情况下，根据所述空间信息预测对应的控制指令。

可选地，根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令包括：根据所述空间信息输入预测子模型，由所述预测子模型输出所述空间信息对应的温差情况；根据所述温差情况确定所述控制指令；其中，所述预测子模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的温差情况。

可选地，所述温差情况为所述工作环境的不同空间的温度差。

可选地，所述控制指令包括下列至少之一：调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，调整空调风速。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种空调控制装置，包括：获取模块，用于获取空调与工作环境的空间信息，所述空间信息包括所述工作环境的大小和格局，以及所述空调在所述工作空间的位置；预测模块，用于根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的控制指令；控制模块，用于根据所述控制指令控制空调工作。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种空调，所述空调包括上述所述的空调控制装置。

在本发明实施例中，采用获取空调与工作环境的空间信息，所述空间信息包括所述工作环境的大小和格局，以及所述空调在所述工作空间的位置；根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的控制指令；根据所述控制指令控制空调工作的方式，通过预测模型，达到了根据不同的空间的大小和格局对空调执行不同的控制的目的，从而实现了减小不同空间之间温差的技术效果，进而解决了现有技术中由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的空调控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的空调控制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种空调控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的空调控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取空调与工作环境的空间信息，空间信息包括工作环境的大小和格局，以及空调在工作空间的位置；

步骤S104，根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的控制指令；

步骤S106，根据控制指令控制空调工作。

通过上述步骤，可以实现采用获取空调与工作环境的空间信息，空间信息包括工作环境的大小和格局，以及空调在工作空间的位置；根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的控制指令；根据控制指令控制空调工作的方式，通过预测模型，达到了根据不同的空间的大小和格局对空调执行不同的控制的目的，从而实现了减小不同空间之间温差的技术效果，进而解决了现有技术中由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的技术问题。

在获取空调与工作环境的空间信息时，其中，空调的空间信息是空调在其所处空间的位置，工作环境的空间信息是工作环境的大小和格局，需要说明的是，工作环境是同一区域不同空间或者是同一区域相同空间，而同一区域是空调所能影响到的区域。例如，可以是大厦的一层空间，也可以是民房的一间屋等。而空间大小可以通过具体的面积来表征，也可以通过固定的空间大小的倍数来确定，例如，可以是具体的面积数值，也可以是一个或几个阳台标准面积等。其中，格局可以是规则形状的格局，比如，规则的长方形，正方形，等边形等；也可以是非规则形状的格局，例如，梯形，弯形，曲线形等。

构建预测模型后，通过机器学习对多个不同空间大小和格局的区域对其进行训练，其中，训练数据包括空间信息以及空间信息对应的控制指令。通过该预测模型，准确地预测与空间大小和格局对应的空调控制方式，能够有效减少不同空间之间的温差。不仅有效地提高空调控制的智能化，而且能够有效地节省电能。

根据上述预测模型得到的控制指令，进而对空调工作进行相应的控制。该控制指令可以实现调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，调整空调风速等。在用于智能空调技术领域中，不仅实现了节能的目的，而且提供贴心的人性化服务，提升用户体验。

在本发明的实施例中，根据同一区域不同空间的空间大小和格局，实现对电器的有效控制，提高用户在同一区域不同空间的舒适度。此外，该技术可以扩展多个家用电器，例如，电暖气、音箱、可控制亮度的照明设备等，能够解决在多个电器同时工作时，由于所处环境不同导致电器工作状态的差异使用户产生的不适问题，使得电器实现智能调节控制的同时，提升了用户对智能化的深度体验。

可选地，获取空调与工作环境的空间信息包括：获取工作环境的电子地图；获取空调在电子地图中的位置。

上述获取空调所处工作环境的电子地图，该电子地图可以是二维平面地图，也可以是三维立体地图，其中，空调在上述电子地图中的位置，可以用地图坐标的形式表示，也可以是以该空间某一固定物的为标识的相对位置。需要说明的是，上述电子地图能够随着空调或者其他该空间事物的移动变化而实时进行更新。例如，在大型会议室中，空调通过移动自身位置进行工作时，刚开始空调在***台位置，随后移动到会议室其他地方，此时的空调在电子地图中的位置也在不断变化。若会议室中有人占据空调移动路线的某一处，电子地图也会及时更新，将该处视为存在障碍物，以便空调能够调整工作路线等。若会议室中的桌椅箱柜等位置发生变化，电子地图也会以及更新。通过获取空调所处工作环境的电子地图和空调在该电子地图中的位置，能够及时掌握空调的位置信息以及其所工作的空间信息的变化，使得空调能够有效地进行工作状态的调整。

可选地，根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令之前包括：判断获取的空调与工作环境的空间信息与上一次获取的空间信息相比，是否发生变化；在空调与工作环境的空间信息发生变化的情况下，根据空间信息预测对应的控制指令。

由于空调能够不断地对工作环境的温度的进行检测，在实时获取的空调与工作环境的空间信息时，若空间信息不同，则会导致空调检测到的温度可能发生变化。此时的空调将当前获取的空调与工作环境的空间信息与上一次获取的空间信息相比，进一步判断空调所处空间信息是否发生变化。若在空调与工作环境的空间信息发生变化的情况下，空调会根据空间信息不同产生的温度差进行调节；若在空调与工作环境的空间信息不发生变化的情况下，则空调会继续执行上一次的控制指令。在本发明实施例中，空调的个数可以是一个或者多个，而且上述空调可以处于固定状态、移动状态，或者两种状态的结合。需要说明的是，当前获取的空调与工作环境的空间信息与上一次获取的空间信息进行比较，既可以是同一空间信息，也可以是不同空间信息之间的比较。通过上述比较，可以掌握空间信息的变化情况，能够根据上述变化情况准确预测空间信息对应的控制指令，从而实现对空调工作状态的精准控制。

可选地，根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令包括：根据空间信息输入预测子模型，由预测子模型输出空间信息对应的温差情况；根据温差情况确定控制指令；其中，预测子模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的温差情况。

在上述预测子模型中，将同一区域的不同空间之间的空调工作时的温度差考虑进去，由于预测子模型是根据多个不同空间大小和格局的区域以及该区域对应的温度差进行训练而来的，因此，采用该预测子模型来确定与空间大小和格局的温差对应的空调控制方式，其中，该空调控制方式是用于减少不同空间之间的温差的，能够准确地缩小同一区域不同空间的温差。

可选地，温差情况为工作环境的不同空间的温度差。

空调在不同的工作环境下工作时，由于空调的位置，以及空调所处空间的大小、格局等存在差异，必然后导致在空调作用下的温度存在一定的差异。例如，夏天在家里使用空调进行降温，一般情况下，客厅的面积比卧室要大，在空调作用下，卧室的温度达到目标温度的时间要早于客厅。在客厅和卧室同时进行降温时，两个房间就会存在温度差，这也就是空调所处工作环境的不同空间的温度差。

可选地，控制指令包括下列至少之一：调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，调整空调风速。

根据空调与工作环境的空间信息生成的相应的空调控制指令，实现对空调工作进行有效控制，具体地，可以通过控制指令调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，以及调整空调风速等。例如，空调根据同一区域不同空间所产生的温差，通过移动位置以及调节空调自身温控模式等，比如调整工作频率，风速等，实现对所处区域温差进行合理的调整，提高了空调调温的智能化程度，使整个大型场所的温差保持一个合理的水平，一定程度上达到了节约用电的效果。

进一步的，如果该空调做了移动，放置到其他区域，如果空调检测到在移动，则无需基于当前空间的变化进行调整，在检测到稳定的空间大小的情况下，开始重新启动调控的方式。

图2是根据本发明实施例的空调控制装置的结构示意图；如图2所示，该空调控制装置，包括：获取模块22，预测模块24和控制模块26。下面对该空调控制装置进行详细说明。

获取模块22，用于获取空调与工作环境的空间信息，空间信息包括工作环境的大小和格局，以及空调在工作空间的位置；预测模块24，与上述获取模块22连接，用于根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的控制指令；控制模块26，与上述预测模块24连接，用于根据控制指令控制空调工作。

通过上述空调控制装置，可以实现采用获取空调与工作环境的空间信息，空间信息包括工作环境的大小和格局，以及空调在工作空间的位置；根据空间信息输入预测模型，由预测模型输出空间信息对应的控制指令，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及空间信息对应的控制指令；根据控制指令控制空调工作的方式，通过预测模型，达到了根据不同的空间的大小和格局对空调执行不同的控制的目的，从而实现了减小不同空间之间温差的技术效果，进而解决了现有技术中由于不同空间的大小或者格局不同，导致不同空间之间温差较大的技术问题。

在获取空调与工作环境的空间信息时，其中，空调的空间信息是空调在其所处空间的位置，工作环境的空间信息是工作环境的大小和格局，需要说明的是，工作环境是同一区域不同空间或者是同一区域相同空间，而同一区域是空调所能影响到的区域。例如，可以是大厦的一层空间，也可以是民房的一间屋等。而空间大小可以通过具体的面积来表征，也可以通过固定的空间大小的倍数来确定，例如，可以是具体的面积数值，也可以是一个或几个阳台标准面积等。其中，格局可以是规则形状的格局，比如，规则的长方形，正方形，等边形等；也可以是非规则形状的格局，例如，梯形，弯形，曲线形等。

构建预测模型后，通过机器学习对多个不同空间大小和格局的区域对其进行训练，其中，训练数据包括空间信息以及空间信息对应的控制指令。通过该预测模型，准确地预测与空间大小和格局对应的空调控制方式，能够有效减少不同空间之间的温差。不仅有效地提高空调控制的智能化，而且能够有效地节省电能。

根据上述预测模型得到的控制指令，进而对空调工作进行相应的控制。该控制指令可以实现调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，调整空调风速等。在用于智能空调技术领域中，不仅实现了节能的目的，而且提供贴心的人性化服务，提升用户体验。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种空调，空调包括上述的空调控制装置。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，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，可以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***，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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：

获取空调与工作环境的空间信息，所述空间信息包括所述工作环境的大小和格局，以及所述空调在所述工作空间的位置；

根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的控制指令；

根据所述控制指令控制空调工作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取空调与工作环境的空间信息包括：

获取所述工作环境的电子地图；

获取所述空调在所述电子地图中的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令之前包括：

判断获取的空调与所述工作环境的空间信息与上一次获取的空间信息相比，是否发生变化；

在所述空调与所述工作环境的空间信息发生变化的情况下，根据所述空间信息预测对应的控制指令。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令包括：

根据所述空间信息输入预测子模型，由所述预测子模型输出所述空间信息对应的温差情况；

根据所述温差情况确定所述控制指令；

其中，所述预测子模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的温差情况。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述温差情况为所述工作环境的不同空间的温度差。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述控制指令包括下列至少之一：

调节空调工作温度，改变空调工作模式，移动空调位置，调整空调风速。

7.一种空调控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取空调与工作环境的空间信息，所述空间信息包括所述工作环境的大小和格局，以及所述空调在所述工作空间的位置；

预测模块，用于根据所述空间信息输入预测模型，由所述预测模型输出所述空间信息对应的控制指令，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：空间信息及所述空间信息对应的控制指令；

控制模块，用于根据所述控制指令控制空调工作。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。

9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。

10.一种空调，其特征在于，所述空调包括权利要求7所述的空调控制装置。

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