CN107364307A - 一种智能调整空气质量的方法及系统 - Google Patents

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CN107364307A CN201710625397.7A CN201710625397A CN107364307A CN 107364307 A CN107364307 A CN 107364307A CN 201710625397 A CN201710625397 A CN 201710625397A CN 107364307 A CN107364307 A CN 107364307A
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Abstract

本发明涉及一种智能调整空气质量的方法及系统。该方法包括：实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息；根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量；当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件，其中第一车辆为至少一辆车中的任一辆车。通过实时接收每一辆车内外与空气相关的参数信息，综合判断车内的空气质量，且当车内空气质量不满足预设条件时，及时调整，保证用户吸入干净的空气，避免由于有害气体吸入身体。

Description

一种智能调整空气质量的方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种智能调整空气质量的方法及系统。
背景技术
随着人们生活水平的不断提高，车辆已经成为人们出行必不可少的通行设备。很多家庭都在条件允许的情况下购置小汽车，甚至有人名下还不止一辆车。然而，新的汽车就像新的房子一样，总是存在一些污染。污染源一般来自于车厢内材料和装饰品挥发出的污染物，如皮革、橡胶、胶黏剂等挥发出大量的有机化合物。这些有机化合物包括我们常听过的甲醛、苯和甲苯等等。
除了车辆内部的污染物之外，车辆尾气同样存在一些污染物，而这些污染物随着空气被吸入人体内，也会对人的身体健康构成不同程度的伤害。
那么，如何才能够保证车内的空气质量达到一定的标准，保证乘车人员吸入清新的空气则成为了亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种智能调整空气质量的方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种智能调整空气质量的方法，该方法包括：
实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息；
根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量；
当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件，其中第一车辆为至少一辆车中的任一辆车。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法，通过实时接收每一辆车内外与空气相关的参数信息，综合判断车内的空气质量，且当车内空气质量不满足预设条件时，则控制车内与空气质量相关的设备工作状态，直至空气质量符合预设条件。从而保证用户吸入干净的空气，避免由于有害气体吸入身体。
进一步，与车内外空气质量相关的参数信息还包括：湿度和温度；
当确定车内温度和车外温度之间差值不在预设范围时，自动调整车内空调的温度，直至车内温度和车外温度之间的差值在预设范围；
和/或，
当确定车内湿度不在预设湿度范围时，自动调整车内空调的湿度，直至车内湿度达到预设湿度范围。
在上述实施中，当确定车内温度或湿度不符合预设条件时，自动控制车内空调进行调整，使车内环境始终保持舒适环境。而自动控制车内空调进行调整的另一个好处在于，如果车内乘坐的仅是小孩和/或老人等行动不便，或者不会使用车内各种设施的人群，不论车外环境如何，车内环境都是一种舒适的环境，保证用户在车内有一个舒适的体验，由此也可以进一步的避免如老人和小孩等弱势群体，由于不会使用车内相关设施，而导致的在车内出现危及人身安全的情况发生。
第二方面，本发明提供了一种智能调整空气质量的系统，该系统包括：
接收器，用于实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息；
处理器，用于根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量；
控制器，用于当处理器确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至处理器确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件，其中第一车辆为至少一辆车中的任一辆车。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统，接收器实时接收每一辆车内外与空气相关的参数信息。而处理器则用于综合判断车内的空气质量，且当车内空气质量不满足预设条件时，控制器及时调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至空气质量符合预设条件。从而保证用户吸入干净的空气，避免由于有害气体吸入身体。
进一步，与车内外空气质量相关的参数信息还包括：湿度和温度；
控制器还用于：当处理器确定车内温度和车外温度之间差值不在预设范围时，自动调整车内空调的温度，直至车内温度和车外温度之间的差值在预设范围；
和/或，
当处理器确定车内湿度不在预设湿度范围时，自动调整车内空调的湿度，直至车内湿度达到预设湿度范围。
在上述实施中，当处理器确定车内温度或湿度不符合预设条件时，控制器自动控制车内空调进行调整，使车内环境始终保持舒适环境。而自动控制车内空调进行调整的另一个好处在于，如果车内乘坐的仅是小孩和/或老人等行动不便，或者不会使用车内各种设施的人群，不论车外环境如何，车内环境都是一种舒适的环境，保证用户在车内有一个舒适的体验。由此也可以进一步的避免如老人和小孩等弱势群体，由于不会使用车内相关设施，而导致的在车内出现危及人身安全的情况发生。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统架构图；
图2为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法信令流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法流程示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种智能调整空气质量的方法流程示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种智能调整空气质量的方法流程示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种智能调整空气质量的方法流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
图1为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统架构图。
具体如图1所示，该系统包括：至少一辆车辆10、物联网接入网关20、物联网服务网关30和服务器40。
其中，至少一辆车上安装与车内外空气质量相关的采集器，例如二氧化碳采集器、气态有机物采集器、PM2.5采集器等等，其中，气态有机物采集器可以包括苯采集器、甲醛采集器等。而这些采集器，主要用于采集与之对应的车内和/或车外气体的浓度信息。并将采集到的气体浓度信息传输至车辆内部的车载终端。
然后，由车辆内部的车载终端将这些与车内外的空气质量相关的参数信息通过物联网网络10传输至远程服务器40。其中，物联网网络包括物联网接入网关20和物联网服务网关30。
物联网接入网关20主要用于和车载终端之间建立通信连接，接收车载终端发送的注册请求，对车载终端进行注册后，建立和物联网服务网关30之间的通信连接。利用物联网服务网关30对车载终端进行鉴权。鉴权成功后，建立车载终端与服务器40之间的通信连接。直至此时，车载终端和服务器40之间形成通信传输通道，用于传输相关的信息和控制指令等。
为更加详细的介绍上述一种智能调整空气质量的系统中各部件所执行的方法步骤，本发明实施例还提供了一种智能调整空气质量的方法信令流程示意图。当然，为了叙述简便，这里仅以一辆车和服务器之间的通信连接为例进行说明，以下以第一车辆为例。具体如图2所示，具体包括：
步骤1，第一车辆的车载终端实时收集不同采集器采集的与车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，与车内外空气质量相关的参数信息可以包括对人体有害的气体，例如二氧化碳、气态有机物(包括甲醛和苯等)以及PM2.5等等。将这些参数信息通过物联网网络传输至服务器，以便服务器根据这些参数信息，做相应处理，具体如步骤2-7所示。
步骤2，将收集到的不同采集器采集的与车内外空气质量相关的参数信息传输至物联网接入网关。
步骤3，物联网接入网关将与车内外空气质量相关的参数信息转发至物联网服务网关。
步骤4，物联网服务网关将与车内外空气质量相关的参数信息转发至服务器。
步骤5，服务器实时接收第一车辆传输的车内外空气质量相关的参数信息。
步骤6，根据与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，综合判断空气质量，实际就是判断每一个参数浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。如果每一个参数浓度均小于与之对应的预设阈值时，可以确定空气质量达标，否则空气质量不达标。
步骤7，当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
当空气质量不能够满足预设条件时，也即是步骤6中所介绍的每一个参数信息中任一个大于或者等于与之对应的预设阈值，则说明空气质量不满足预设条件，需要调整第一车辆内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
由上述系统信令流程中可以看出，在该系统中，起到至关作用的部件为服务器。因此，在下文中，将详细介绍服务器所执行的方法步骤。
图3为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法流程示意图。具体如图3所示，该方法包括：
步骤310，实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，通过上文可知，服务器实时接收的是至少一辆车中每一辆车通过自身安装的车载终端传输的与车内外空气质量相关的参数信息。
例如，这些参数信息可以是对人体有害气体的浓度。因为这些气体可能会随时危害到用户的身体健康，所以需要实时监测。车内有害气体包括：二氧化碳、气态有机物以及PM2.5等等。气体有机物如：甲醛和苯等。这些气体可能是车内用户呼出的，车外环境中夹杂的，又或者是车内座椅等容易挥发出的有毒气体等。
步骤320，根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，综合判断第一车辆的车内空气质量，实际就是判断每一个参数的浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。因为，一旦有害气体的浓度大于或者等于预设阈值，那么很有可能会造成人身体不适，严重的还会造成中毒等现象的发生。所以，务必确保每一个参数的浓度都低于与之对应的预设阈值，才能够确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。因此，空气质量的好坏，可以将这些参数信息作为直接评判的标准。
当然，需要说明的是，第一车辆是至少一辆车中的任一辆车。为叙述简便，下文中将不再赘述。
步骤330，当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
具体的，如步骤320中所介绍的，确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，实际上就是任一参数的浓度阈值高于或者等于预设阈值，由此可能会造成用户身体不适，严重的甚至会威胁生命安全。一旦检测到第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，则需要调整与空气质量相关的设备的工作状态，直至第一车辆的车内空气满足预设条件。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法，通过实时接收至少一辆车中每一辆车分别发送的车内外与空气质量相关的参数信息，根据与空气质量相关的参数信息，综合判断空气质量是否满足预设条件。如果不满足预设条件，则控制车内与空气质量相关的设备工作，并且调整其工作状态，直至车内空气质量能够满足预设条件。保证用户能够呼吸到新鲜空气，避免因为有害气体的吸入，而导致用户健康受到威胁。
为进一步详细介绍本发明实施例提供的智能调整空气质量的方法，本发明实施例还提供了另一种智能调整空气质量的方法，具体如图4所示，该方法包括：
步骤410，实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，通过上文可知，服务器实时接收的是至少一辆车中每一辆车通过自身安装的车载终端传输的与车内外空气质量相关的参数信息。
例如，这些参数信息可以是对人体有害气体的浓度。因为这些气体可能会随时危害到用户的身体健康，所以需要实时监测。车内有害气体包括：二氧化碳、气态有机物以及PM2.5等等。气体有机物如：甲醛和苯等。这些气体可能是车内用户呼出的，车外环境中夹杂的，又或者是车内座椅等容易挥发出的有毒气体等。
步骤420，根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，综合判断第一车辆的车内空气质量，实际就是判断每一个参数的浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。因为，一旦有害气体的浓度大于或者等于预设阈值，那么很有可能会造成人身体不适，严重的还会造成中毒等现象的发生。所以，务必确保每一个参数的浓度都低于与之对应的预设阈值，才能够确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。因此，空气质量的好坏，可以将这些参数信息作为直接评判的标准。
而具体根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量的步骤，可以包括步骤4201和步骤4202。
步骤4201，建立与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型。
具体的，与车内外空气质量相关的参数信息包括二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度等。所以，而这些气体的来源不尽相同。计算方式也就不一样。例如，二氧化碳可以是车内用户呼出的，车外环境中本身存在的。PM2.5则是车外环境中所存在的。而气态有机物则更多的是车内物品挥发出来的。所以，可以分别建立与车内外空气质量相关的参数信息一一对应的计算模型。
步骤4202，根据与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，首先依次根据与二氧化碳的浓度对应的计算模型，与PM2.5的浓度对应的计算模型，以及与气态有机物的浓度对应的计算模型，确定车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度。
然后，分别将车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
步骤430，当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
具体的，如步骤420中所介绍的，确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，实际上就是任一参数的浓度阈值高于或者等于预设阈值，由此可能会造成用户身体不适，严重的甚至会威胁生命安全。一旦检测到第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，则需要调整与空气质量相关的设备的工作状态，直至第一车辆的车内空气满足预设条件。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法，通过实时接收至少一辆车中每一辆车分别发送的车内外与空气质量相关的参数信息，分别建立与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，并根据不同参数信息分别对应的计算模型，分别计算同参数的浓度值。将计算出当前车辆内的不同参数的浓度值，与对应的预设标准浓度值进行比较。如果参数中任意参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值，则可以判定车内空气质量不满足预设条件。那么，需要控制车内与空气质量相关的设备工作，并且调整其工作状态，直至车内空气质量能够满足预设条件。保证用户能够呼吸到新鲜空气，避免因为有害气体的吸入，而导致用户健康受到威胁。
图5为本发明实施例提供的另一种智能调整空气质量的方法流程示意图，具体如图5所示，该方法中详细介绍了如何调整与空气质量相关的设备的工作状态。具体的，该方法包括：
步骤510，实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，通过上文可知，服务器实时接收的是至少一辆车中每一辆车通过自身安装的车载终端传输的与车内外空气质量相关的参数信息。
例如，这些参数信息可以是对人体有害气体的浓度。因为这些气体可能会随时危害到用户的身体健康，所以需要实时监测。车内有害气体包括：二氧化碳、气态有机物以及PM2.5等等。气体有机物如：甲醛和苯等。这些气体可能是车内用户呼出的，车外环境中夹杂的，又或者是车内座椅等容易挥发出的有毒气体等。
步骤520，根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，综合判断第一车辆的车内空气质量，实际就是判断每一个参数的浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。因为，一旦有害气体的浓度大于或者等于预设阈值，那么很有可能会造成人身体不适，严重的还会造成中毒等现象的发生。所以，务必确保每一个参数的浓度都低于与之对应的预设阈值，才能够确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。因此，空气质量的好坏，可以将这些参数信息作为直接评判的标准。
而具体根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量的步骤，可以包括步骤5201和步骤5202。
步骤5201，建立与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型。
具体的，与车内外空气质量相关的参数信息包括二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度等。所以，而这些气体的来源不尽相同。计算方式也就不一样。例如，二氧化碳可以是车内用户呼出的，车外环境中本身存在的。PM2.5则是车外环境中所存在的。而气态有机物则更多的是车内物品挥发出来的。所以，可以分别建立与车内外空气质量相关的参数信息一一对应的计算模型。
步骤5202，根据与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，首先依次根据与二氧化碳的浓度对应的计算模型，与PM2.5的浓度对应的计算模型，以及与气态有机物的浓度对应的计算模型，确定车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度。
然后，分别将车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
步骤530，当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
具体的，如步骤520中所介绍的，确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，实际上就是任一参数的浓度阈值高于或者等于预设阈值，由此可能会造成用户身体不适，严重的甚至会威胁生命安全。一旦检测到第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，则需要调整与空气质量相关的设备的工作状态，直至第一车辆的车内空气满足预设条件。
而车内与空气质量相关的设备可以包括：空气净化器和空调，或者车窗等设备。
当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，具体可以包括：
5301，开启空气净化器，并调整空气净化器的净化效率；
和/或,
5302，开启车内空调，并调整车内空调的净化效率；
和/或,
5303，调整车窗开启或关闭，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
优选的，调整车内与空气质量相关的设备工作状态时，并非是直接调整其净化效率(或车窗开启)至最大，或者最小。而是可以根据实际情况而设定。
例如，可以将空气质量的等级分为多个等级。比如，包括一级为基本级别，二级为中等级别，三级为最优等级。
在车内无人时，完全可以控制车内质量为最低等级，也即是基本等级。那么，调整空气净化器的净化效率，和/或车内空调的净化效率时，完全可以是效率较低的状态，尽量节省能源。而车窗的开启或者关闭，更主要的看车内氧气量是否足够，或者车外空气质量如何等。车内无人，保证车内空气质量为基本等级，主要是保证用户刚进入车内后，吸入的空气是健康的空气。
当检测到车内始终有人时，还可以发出控制指令至车载终端，以便车载终端发出语音提示，询问用户是否需要将车内空气质量调整至最优级别。用户选择后，将级别等级信息通过车载终端传输至服务器。然后由服务器控制车内相关设备的工作状态，达到用户需求的空气质量级别。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法，通过实时接收至少一辆车中每一辆车分别发送的车内外与空气质量相关的参数信息，根据车内外与空气质量相关的参数信息，确定空气质量。当空气质量不满足预设条件时，则通过调整与空气质量相关的设备工作状态，直至车内空气质量能够满足预设条件。保证用户能够呼吸到新鲜空气，避免因为有害气体的吸入，而导致用户健康受到威胁。同时，还可以设定不同空气质量级别，在车内无人时，保证车内空气质量的基本级别即可。而当人进入车内时，还可以供用户选择空气质量级别，保证用户吸入健康空气的同时，尽量保证节约资源。
优选的，上述实施例中与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型的具体表现形式，具体如下：
二氧化碳浓度计算模型：
Cco2＝QsC1+nQb(C3-C2)-QsC2
其中，Cco2为单位时间车内最终的二氧化碳浓度，Qs为单位时间空调风量，C1为单位时间车外二氧化碳浓度，n为车内人数，Qb单位时间人体呼吸流量，C2为单位时间车内二氧化碳浓度，C3为单位时间人体呼出二氧化碳浓度；
所述PM2.5浓度计算模型：
CPM2.5＝QsCP1(1-hs)-QrCP2(1-hp)-QsCP2(1-hs)
其中，CPM2.5为单位时间车内最终PM2.5的浓度，CP1为单位时间车外PM2.5的浓度，hs为空调过滤PM2.5的效率，Qr单位时间空气净化器流量，CP2为单位时间车内PM2.5的浓度，hp为空气净化器净化PM2.5的效率；
所述气体有机物的浓度计算模型：
Cq＝QsCqo(1-hs)+Lq-QrCqi(1-hq)-QsCqi(1-hs)
其中，Cq为单位时间车内最终气体有机物的浓度，Cqo为单位时间车位气体有机物的浓度，Lq为单位时间气体有机物挥发的速率，Cqi为单位时间车内气体有机物的浓度。
另外，考虑到小孩和老人等行动不便的人群单独在车内的情况，尤其是如果老人和小孩不会使用车内相关设施，而车已经被车主锁定。一旦车内空气质量不好，温度和湿度等不适宜的情况下，同样会对用户的生命安全构成威胁。为此，本发明实施例还提供了另一种智能调整空气质量的方法，具体如图6所示，该方法包括：
步骤610，实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，通过上文可知，服务器实时接收的是至少一辆车中每一辆车通过自身安装的车载终端传输的与车内外空气质量相关的参数信息。
例如，这些参数信息可以是对人体有害气体的浓度。因为这些气体可能会随时危害到用户的身体健康，所以需要实时监测。车内有害气体包括：二氧化碳、气态有机物以及PM2.5等等。气体有机物如：甲醛和苯等。这些气体可能是车内用户呼出的，车外环境中夹杂的，又或者是车内座椅等容易挥发出的有毒气体等。
步骤620，根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，综合判断第一车辆的车内空气质量，实际就是判断每一个参数的浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。因为，一旦有害气体的浓度大于或者等于预设阈值，那么很有可能会造成人身体不适，严重的还会造成中毒等现象的发生。所以，务必确保每一个参数的浓度都满足阈值对应的预设条件，才能够确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。因此，空气质量的好坏，可以将这些参数信息作为直接评判的标准。
而具体根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量的步骤，可以包括步骤6201和步骤6202。
步骤6201，建立与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型。
具体的，与车内外空气质量相关的参数信息包括二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度等。所以，而这些气体的来源不尽相同。计算方式也就不一样。例如，二氧化碳可以是车内用户呼出的，车外环境中本身存在的。PM2.5则是车外环境中所存在的。而气态有机物则更多的是车内物品挥发出来的。所以，可以分别建立与车内外空气质量相关的参数信息一一对应的计算模型。
步骤6202，根据与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，首先依次根据与二氧化碳的浓度对应的计算模型，与PM2.5的浓度对应的计算模型，以及与气态有机物的浓度对应的计算模型，确定车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度。
然后，分别将车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
步骤630，当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
具体的，如步骤620中所介绍的，确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，实际上就是任一参数的浓度阈值高于或者等于预设阈值，由此可能会造成用户身体不适，严重的甚至会威胁生命安全。一旦检测到第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，则需要调整与空气质量相关的设备的工作状态，直至第一车辆的车内空气满足预设条件。
而车内与空气质量相关的设备可以包括：空气净化器和空调，或者车窗等设备。
当确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，具体可以包括：
6301，开启空气净化器，并调整空气净化器的净化效率；
和/或，
6302，开启车内空调，并调整车内空调的净化效率；
和/或，
6303，调整车窗开启或关闭，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
优选的，调整车内与空气质量相关的设备工作状态时，并非是直接调整其净化效率(或车窗开启)至最大，或者最小。而是可以根据实际情况而设定。
例如，可以将空气质量的等级分为多个等级。比如，包括一级为基本级别，二级为中等级别，三级为最优等级。
在车内无人时，完全可以控制车内质量为最低等级，也即是基本等级。那么，调整空气净化器的净化效率，和/或车内空调的净化效率时，完全可以是效率较低的状态，尽量节省能源。而车窗的开启或者关闭，更主要的看车内氧气量是否足够，或者车外空气质量如何等。车内无人，保证车内空气质量为基本等级，主要是保证用户刚进入车内后，吸入的空气是健康的空气。
当检测到车内始终有人时，还可以发出控制指令至车载终端，以便车载终端发出语音提示，询问用户是否需要将车内空气质量调整至最优级别。用户选择后，将级别等级信息通过车载终端传输至服务器。然后由服务器控制车内相关设备的工作状态，达到用户需求的空气质量级别。
进一步优选的，上述参数信息中还可以包括车内温度和湿度。车内温度和湿度等如果不满足对应的预设阈值时，同样会导致人们感到不适。尤其是在老人和小孩等不擅长使用车内相关设施，而室外环境对从车内温度和湿度等影响较大时，就需要自动调整车内的温度和湿度。因此，该方法还可以包括以下步骤：
步骤640，当确定车内温度和车外温度之间差值不在预设范围时，自动调整车内空调的温度，直至车内温度和车外温度之间的差值在预设范围。
和/或，
步骤650，当确定车内湿度不在预设湿度范围时，自动调整车内空调的湿度，直至车内湿度达到预设湿度范围。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的方法，通过实时接收至少一辆车中每一辆车分别发送的车内外与空气质量相关的参数信息，根据车内外与空气质量相关的参数信息，确定空气质量。当空气质量不满足预设条件时，通过调整与空气质量相关的设备工作状态，直至车内空气质量能够满足预设条件。保证用户能够呼吸到新鲜空气，避免因为有害气体的吸入，而导致用户健康受到威胁。同时，为了保证车内环境舒适，方便不善用车内相关设备调整车内环境的人群，服务器可以根据车内外的环境差异，自动调整车内温度和湿度。进而保证车内有一个舒适的环境，提升用户体验。由此也可以进一步的避免如老人和小孩等弱势群体，由于不会使用车内相关设施，而导致的在车内出现危及人身安全的情况发生。
相应地，本发明实施例还提供了一种智能调整空气质量的系统。具体如图7所示，图7为本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统结构示意图。该系统包括：接收器701、处理器702以及控制器703。
接收器701，用于实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息。
具体的，接收器701实时接收的是至少一辆车中每一辆车通过自身安装的车载终端传输的与车内外空气质量相关的参数信息。
例如，这些参数信息可以是对人体有害气体的浓度。因为这些气体可能会随时危害到用户的身体健康，所以需要实时监测。车内有害气体包括：二氧化碳、气态有机物以及PM2.5等等。气体有机物如：甲醛和苯等。这些气体可能是车内用户呼出的，车外环境中夹杂的，又或者是车内座椅等容易挥发出的有毒气体等。
处理器702，用于根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，处理器702综合判断第一车辆的车内空气质量，实际就是判断每一个参数的浓度和与之对应的预设阈值之间的大小。因为，一旦有害气体的浓度大于或者等于预设阈值，那么很有可能会造成人身体不适，严重的还会造成中毒等现象的发生。所以，务必确保每一个参数的浓度都满足阈值对应的预设条件，才能够确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。因此，空气质量的好坏，可以将这些参数信息作为直接评判的标准。
优选的，处理器702具体用于：建立与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型；并根据与车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断第一车辆的车内空气质量。
具体的，与车内外空气质量相关的参数信息包括二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度等。所以，而这些气体的来源不尽相同。计算方式也就不一样。例如，二氧化碳可以是车内用户呼出的，车外环境中本身存在的。PM2.5则是车外环境中所存在的。而气态有机物则更多的是车内物品挥发出来的。所以，可以分别建立与车内外空气质量相关的参数信息一一对应的计算模型。
计算模型的表现形式如下：
二氧化碳浓度计算模型：
Cco2＝QsC1+nQb(C3-C2)-QsC2
其中，Cco2为单位时间车内最终的二氧化碳浓度，Qs为单位时间空调风量，C1为单位时间车外二氧化碳浓度，n为车内人数，Qb单位时间人体呼吸流量，C2为单位时间车内二氧化碳浓度，C3为单位时间人体呼出二氧化碳浓度；
PM2.5浓度计算模型：
CPM2.5＝QsCP1(1-hs)-QrCP2(1-hp)-QsCP2(1-hs)
其中，CPM2.5为单位时间车内最终PM2.5的浓度，CP1为单位时间车外PM2.5的浓度，hs为空调过滤PM2.5的效率，Qr单位时间空气净化器流量，CP2为单位时间车内PM2.5的浓度，hp为空气净化器净化PM2.5的效率；
气体有机物的浓度计算模型：
Cq＝QsCqo(1-hs)+Lq-QrCqi(1-hq)-QsCqi(1-hs)
其中，Cq为单位时间车内最终气体有机物的浓度，Cqo为单位时间车位气体有机物的浓度，Lq为单位时间气体有机物挥发的速率，Cqi为单位时间车内气体有机物的浓度。
通过上述计算模型，可以分别确定车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度。
然后，处理器702分别将车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
控制器703，用于当处理器702确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与空气质量相关的设备工作状态，直至处理器702确定第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
具体的，确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，实际上就是任一参数的浓度阈值高于或者等于预设阈值，由此可能会造成用户身体不适，严重的甚至会威胁生命安全。一旦检测到第一车辆的车内空气质量不满足预设条件，则需要控制器703调整与空气质量相关的设备的工作状态，直至第一车辆的车内空气满足预设条件。
而车内与空气质量相关的设备可以包括：空气净化器和空调，或者车窗等设备。
当处理器702确定第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，控制器703具体用于：
开启空气净化器，并调整空气净化器的净化效率；
和/或，开启车内空调，并调整车内空调的净化效率；
和/或，调整车窗开启或关闭，直至第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
控制器703调整车内与空气质量相关的设备工作状态时，并非是直接调整其净化效率(或车窗开启)至最大，或者最小。而是可以根据实际情况而设定。
例如，可以将空气质量的等级分为多个等级。比如，包括一级为基本级别，二级为中等级别，三级为最优等级。
在检测到车内无人时，控制器703完全可以控制车内质量为最低等级，也即是基本等级。那么，调整空气净化器的净化效率，和/或车内空调的净化效率时，完全可以是效率较低的状态，尽量节省能源。而车窗的开启或者关闭，更主要的看车内氧气量是否足够，或者车外空气质量如何等。车内无人，保证车内空气质量为基本等级，主要是保证用户刚进入车内后，吸入的空气是健康的空气。
当检测到车内始终有人时，控制器703则发出控制指令至车载终端，以便车载终端发出语音提示，询问用户是否需要将车内空气质量调整至最优级别。用户选择后，将级别等级信息通过车载终端传输至服务器。然后由服务器控制车内相关设备的工作状态，达到用户需求的空气质量级别。
当然，上述检测过程和语音提示过程均是车辆内部的传感器和语音播放器执行。而服务器侧则是控制器703首先发出询问消息至车辆内部的车载终端，车载终端获取检测器检测的结果发送至控制器703，控制器703进而根据检测结果确定车位是否有人。
进一步优选的，上述参数信息中还可以包括车内温度和湿度。车内温度和湿度等如果不满足对应的预设阈值时，同样会导致人们感到不适。尤其是在老人和小孩等不擅长使用车内相关事宜实施，而室外环境对从车内温度和湿度等影响较大时，就需要自动调整车内的温度和湿度。因此，控制器703还用于：
当确定车内温度和车外温度之间差值不在预设范围时，自动调整车内空调的温度，直至车内温度和车外温度之间的差值在预设范围。
和/或，
当确定车内湿度不在预设湿度范围时，自动调整车内空调的湿度，直至车内湿度达到预设湿度范围。
本发明实施例提供的一种智能调整空气质量的系统，接收器实时接收至少一辆车中每一辆车分别发送的车内外与空气质量相关的参数信息，处理器根据车内外与空气质量相关的参数信息，确定空气质量。当空气质量不满足预设条件时，则通过控制器调整与空气质量相关的设备工作状态，直至车内空气质量能够满足预设条件。保证用户能够呼吸到新鲜空气，避免因为有害气体的吸入，而导致用户健康受到威胁。同时，为了保证车内环境舒适，方便不善用车内相关设备调整车内环境的人群，控制器可以根据车内外的环境差异，自动调整车内温度和湿度。进而保证车内有一个舒适的环境，提升用户体验。由此也可以进一步的避免如老人和小孩等弱势群体，由于不会使用车内相关设施，而导致的在车内出现危及人身安全的情况发生。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，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。
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网络单元上。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发明实施例方案的目的。
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器702中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是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。
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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种智能调整空气质量的方法，其特征在于，所述方法包括：
实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息；
根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断所述第一车辆的车内空气质量；
当确定所述第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与所述空气质量相关的设备工作状态，直至所述第一车辆的车内空气质量满足预设条件，其中所述第一车辆为所述至少一辆车中的任一辆车。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断所述第一车辆的车内空气质量，具体包括：
建立与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型；
并根据与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断所述第一车辆的车内空气质量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车内外空气质量相关的参数信息包括：二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度，所述根据与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断所述第一车辆的车内空气质量，具体包括：
依次根据与所述二氧化碳的浓度对应的计算模型，与所述PM2.5的浓度对应的计算模型，以及与所述气态有机物的浓度对应的计算模型，确定所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度；
分别将所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定所述第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述车内与所述空气质量相关的设备包括：空气净化器、空调以及车窗；所述当确定所述第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整所述车内与所述空气质量相关的设备工作状态，具体包括：
开启所述空气净化器，并调整所述空气净化器的净化效率；和/或，开启所述车内空调，并调整所述车内空调的净化效率；和/或，调整所述车窗开启或关闭，直至所述第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述建立与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，具体包括：
所述二氧化碳浓度计算模型：
Cco2＝QsC1+nQb(C3-C2)-QsC2
其中，Cco2为单位时间车内最终的二氧化碳浓度，Qs为单位时间空调风量，C1为单位时间车外二氧化碳浓度，n为车内人数，Qb单位时间人体呼吸流量，C2为单位时间车内二氧化碳浓度，C3为单位时间人体呼出二氧化碳浓度；
所述PM2.5浓度计算模型：
CPM2.5＝QsCP1(1-hs)-QrCP2(1-hp)-QsCP2(1-hs)
其中，CPM2.5为单位时间车内最终PM2.5的浓度，CP1为单位时间车外PM2.5的浓度，hs为空调过滤PM2.5的效率，Qr单位时间空气净化器流量，CP2为单位时间车内PM2.5的浓度，hp为空气净化器净化PM2.5的效率；
所述气体有机物的浓度计算模型：
Cq＝QsCqo(1-hs)+Lq-QrCqi(1-hq)-QsCqi(1-hs)
其中，Cq为单位时间车内最终气体有机物的浓度，Cqo为单位时间车位气体有机物的浓度，Lq为单位时间气体有机物挥发的速率，Cqi为单位时间车内气体有机物的浓度。
6.一种智能调整空气质量的系统，其特征在于，所述系统包括：
接收器，用于实时接收至少一辆车中每一辆车传输的车内外空气质量相关的参数信息；
处理器，用于根据第一车辆传输的与车内外空气质量相关的参数信息，综合判断所述第一车辆的车内空气质量；
控制器，用于当所述处理器确定所述第一车辆的车内空气质量不满足预设条件时，调整车内与所述空气质量相关的设备工作状态，直至所述处理器确定所述第一车辆的车内空气质量满足预设条件，其中所述第一车辆为所述至少一辆车中的任一辆车。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理器具体用于：
建立与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型；
并根据与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，综合判断所述第一车辆的车内空气质量。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述车内外空气质量相关的参数信息包括：二氧化碳的浓度、PM2.5的浓度以及气态有机物的浓度，所述处理器具体用于：
依次根据与所述二氧化碳的浓度对应的计算模型，与所述PM2.5的浓度对应的计算模型，以及与所述气态有机物的浓度对应的计算模型，确定所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度；
分别将所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度，依次和与之对应的预设标准浓度值进行比较，当所述车内最终的二氧化碳的浓度、最终的PM2.5的浓度以及最终的气态有机物的浓度中任一参数的浓度值大于或者等于预设标准浓度值时，则确定所述第一车辆的车内空气质量不满足预设条件。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述车内与所述空气质量相关的设备包括：空气净化器、空调以及车窗；所述控制器具体用于：
开启所述空气净化器，并调整所述空气净化器的净化效率；和/或，开启所述车内空调，并调整所述车内空调的净化效率；和/或，调整所述车窗开启或关闭，直至所述第一车辆的车内空气质量满足预设条件。
10.根据权要求9所述的系统，其特征在于，所述处理器建立与所述车内外空气质量相关的参数信息对应的计算模型，具体包括：
所述二氧化碳浓度计算模型：
Cco2＝QsC1+nQb(C3-C2)-QsC2
其中，Cco2为单位时间车内最终的二氧化碳浓度，Qs为单位时间空调风量，C1为单位时间车外二氧化碳浓度，n为车内人数，Qb单位时间人体呼吸流量，C2为单位时间车内二氧化碳浓度，C3为单位时间人体呼出二氧化碳浓度；
所述PM2.5浓度计算模型：
CPM2.5＝QsCP1(1-hs)-QrCP2(1-hp)-QsCP2(1-hs)
其中，CPM2.5为单位时间车内最终PM2.5的浓度，CP1为单位时间车外PM2.5的浓度，hs为空调过滤PM2.5的效率，Qr单位时间空气净化器流量，CP2为单位时间车内PM2.5的浓度，hp为空气净化器净化PM2.5的效率；
所述气体有机物的浓度计算模型：
Cq＝QsCqo(1-hs)+Lq-QrCqi(1-hq)-QsCqi(1-hs)
其中，Cq为单位时间车内最终气体有机物的浓度，Cqo为单位时间车位气体有机物的浓度，Lq为单位时间气体有机物挥发的速率，Cqi为单位时间车内气体有机物的浓度。
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