CN112297762B - 用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法 - Google Patents

用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法 Download PDF

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Abstract

描述了一种用于控制交通工具内部环境条件的系统和方法。生物测定传感器感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生感测的生物测定条件值。控制器接收所感测的生物测定条件值、所感测的内部环境条件值和所感测的外部环境条件值。多个外部环境条件值中的每一个都具有被定义为对交通工具乘员最佳的相关联的生物测定条件值。控制器确定与所感测的外部环境条件值相关联的最佳生物测定条件值，将最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，并且响应于在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制致动器来控制可控内部环境条件，从而减小在所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异。

Description

用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法
技术领域
以下涉及一种用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法。
背景
汽车用户经常过度补偿交通工具系统输入的有意识变化，作为纠正或调整他们的与生理和/或心理状态相关的自主功能的手段。例如，体验和/或感知到车厢内不舒适的低环境空气温度的用户可能通过将车厢温度设置调整到旨在校正不舒适的低环境空气温度的体验或感知的水平来过度补偿，但是这最终导致用户体验和/或感知到不舒适的高环境空气温度，并且这需要用户进一步调整车厢温度设置。
此外，汽车行业对直观人机界面(HMI)、用户系统和基于记忆的乘员设置的兴趣很高。在这方面，交通工具原始设备制造商(OEM)和最终用户客户都寻求动态、自动和无缝的用户体验，这可以成为质量感知的主要基础。
因此，需要一种能够自动监测用户自主功能并相应地设置和/或调整交通工具条件的系统和方法。这种系统和方法将提供神经监测(例如脑电图(EEG))与其他用户生物测定的集成，并且可以利用长期机器学习算法来提供客观评估，该客观评估可以与主观趋势以及内部和外部交通工具条件相结合。这种系统和方法将自动调整交通工具条件，以不基于一般的案例研究数据，而是基于乘员自己的生物测定输入、周围条件和连续学习机器，将乘员置于最佳场景中，从而在交通工具中创建高度个性化的用户体验。
能够以这种方式监测、学习和反应的系统和方法将减轻用户过度反应或上述过度补偿的问题。这种系统和方法还能够创建定制的用户简档，该定制的用户简档可以是动态的。这样的用户简档也可以被共享，使得除了用户自己的交通工具系统之外的其他交通工具系统不仅能够针对用户进行调整，而且能够继续学习和针对用户定制。
改善交通工具条件以积极有益于乘员自主功能(例如，压力、困倦等)将提供相当大的短期和长期健康和安全益处。此外，不仅能够从多个座椅位置和交通工具发送数据还能够从多个座椅位置和交通工具接收数据以共享和更新信息的能力将改善用户质量感知和用户体验。这种系统设计和方法在完全自主的交通工具中也特别有用。
概述
根据本文描述的一个非限制性示例性实施例，提供了一种用于控制交通工具中的内部环境条件的系统。该系统包括：生物测定传感器，其被配置为感测座椅乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号；以及控制器，其被配置为接收生物测定条件信号、表示所感测的可控内部环境条件的值的内部环境条件信号、以及表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号。多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于交通工具乘员的最佳生物测定条件值。控制器被配置为确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述交通工具乘员的最佳生物测定条件值，将交通工具乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，并且响应于在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置为控制可控内部环境条件的致动器。控制信号实现对致动器的控制，以减小在所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异。
根据本文描述的另一个非限制性示例性实施例，提供了一种用于控制交通工具中的内部环境条件的方法。该方法包括感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号，感测交通工具中可控的内部环境条件并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号，以及感测交通工具外部的环境条件并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号。多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于乘员的最佳生物测定条件值。该方法还包括确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于乘员的最佳生物测定条件值，将乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，并且响应于在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制可控内部环境条件的致动器。控制信号实现对致动器的控制，以减小在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异。
根据本文描述的又一个非限制性示例性实施例，提供了一种存储有计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令用于控制交通工具中的内部环境条件，所述交通工具包括：生物测定传感器，所述生物测定传感器被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号；交通工具内部传感器，其被配置为感测交通工具中的可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；交通工具外部传感器，其被配置为感测交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号，其中控制器被配置为接收生物测定条件信号、内部环境条件信号和外部环境条件信号，其中多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于乘员的最佳生物测定条件值。所述计算机可执行指令被配置成使控制器确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于乘员的最佳生物测定条件值，将乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，并且响应于在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制可控内部环境条件的致动器，其中控制信号实现对致动器的控制，以减小在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异。
用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法的这些和其他非限制性示例性实施例的详细描述连同附图在下面阐述。
附图简述
图1是示出根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的框图；
图2是根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的总体功能框图；
图3A是根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的第一部分的简化功能框图；
图3B是根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的第一部分的详细功能框图；
图4A是根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的第二部分的简化功能框图；
图4B是根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的第二部分的详细功能框图；
图5A是示出根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统中的示例情况的功能框图；和
图5B是示出根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统中的示例情况的功能框图；和
图6是示出根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的方法的流程图。
详细描述
根据需要，本文公开了详细的非限制性实施例。然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是示例性的，并且可以采取各种替代形式。附图不一定是按比例绘制的，并且特征可能被放大或缩小以显示特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅作为教导本领域技术人员的代表性基础
参考图1-6，将提供用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法的非限制性示例性实施例的更详细描述。为了便于说明和便于理解，在所有附图中，相似的附图标记用于相似的部件和特征。
如前所述，汽车用户经常过度补偿交通工具系统输入的有意识变化，作为纠正或调整他们的与生理和/或心理状态相关的自主功能的手段。此外，汽车行业对直观人机界面(HMI)、用户系统和基于记忆的乘员设置的兴趣很高。在这方面，交通工具OEM和最终用户客户都寻求动态、自动和无缝的用户体验，这可以成为质量感知的主要基础。
本公开描述了一种系统和方法，通过该系统和方法，通常，乘员生物测定(自主/不受控制的输入，例如，心脏、肺、皮肤、大脑、肌肉功能等)的组合，交通工具内部条件(由用户控制，例如，座椅定位、座椅温度、加热通风空调(HVAC)、音频等)，以及交通工具外部条件(环境，例如，一天中的时间、星期几、天气、可能的旅行目的地等)是长期收集的，以及机器学习系统可以对这些输入进行统计分析。该系统和方法基于这样的度量连续评估如何最好地自动调整可控的内部条件，以在给定外部环境的情况下将乘员置于统计上最优的生物测定水平，例如驾驶员在清晨处于警戒但放松的操作条件下。
此外，本公开的系统和方法提供了直观的HMI，其不仅基于有意识的主观驾驶员输入模式，而且基于生物自主反应模式，来自动调整偏好。本公开描述了一种系统和方法，通过该系统和方法，与有意识控制的内部条件以及不受控制的外部条件相关的乘员特定自主活动被监测，以经由用户特定数据将乘员带入期望的状态。因此，本公开的系统和方法是独特的，因为它们提供了特定详细生物统计数据(例如，脑电波、心脏活动等)与环境数值数据(例如，温度、时间、日期、角度、力)的客观定量配对，以产生在交通工具中和跨平台发展的统计动态简档。本公开的系统和方法与现有系统的不同之处在于，它们随着时间直观地直接监测自主关系，以消除伴随静态简档而来的主观错误，并且可以随着统计数据和机器学习的增长而不断改进。
本公开的系统通常可以包括布置在座椅结构内的N个各种生物测定传感器和环境传感器的阵列，以收集多个条件输入，其中N可以是任何正整数。生物测定传感器在延长的时间段内收集数据，例如心率、呼吸、大脑活动、皮肤电导、温度、肌肉张力、出汗等，以产生动态用户简档，该动态用户简档相对于非生物条件评估生物和心理条件的用户特定水平。环境传感器收集内部和外部条件数据，例如座椅位置、座椅温度、音频水平和偏好、HVAC设置、一天中的时间、外部天气、星期几、可能的目的地和旅行时间等，它们与生物统计数据相关联。
这些输入可以存储在例如数据库中，并且也可以输入到机器学习系统中，机器学习系统可以是任何已知的类型。这种输入可用于产生用户简档，该用户简档不仅基于有意识的用户输入，而且基于最佳的用户特定生物测定，可以是动态的并且随着时间的推移越来越精确。这种用户简档可用于自动调整可控条件，例如座位位置、温度(座椅和HVAC)、音频水平和输出声音等。该信息可以通过移动设备(例如，智能电话)或基于云的存储装置和通信来跟随用户，以在多个交通工具中提供通用的动态简档设置和反应，从而可以随学习能力扩展。
现在参考图1，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统的框图。如图所示，提供系统10用于控制交通工具12的内部环境条件。在这点上，系统10可以执行本文描述的操作、功能和/或方法。该系统可以包括用于感测乘员生物测定条件的N个生物测定传感器14的阵列，其中N是正整数。每个生物测定传感器14可适于被安装在交通工具座椅16中，并被配置为感测座椅16的乘员(未示出)的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号。
系统10可以进一步包括控制器18，控制器18可以适于安装在交通工具中，并且可以被配置成接收生物测定条件信号。控制器18还可以被配置成接收表示所感测的可控内部环境条件的值的内部环境条件信号，以及表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号。多个外部环境条件值中的每一个都可以具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于交通工具乘员的最佳生物测定条件值。
控制器18可以进一步被配置为确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述交通工具乘员的最佳生物测定条件值，以及将交通工具乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较。控制器18还可以进一步被配置成响应于最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制可控内部环境条件的致动器20，其中控制信号实现对致动器20的控制以减小所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异。
仍然参考图1，系统10可以可选地进一步包括一个或更多个交通工具内部传感器22，其适于安装在交通工具中，并被配置为感测交通工具12中的可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号。系统10还可以可选地进一步包括一个或更多个交通工具外部传感器24，其适于安装在交通工具12中，并被配置为感测交通工具12外部的环境条件，并产生表示所感测到的外部环境条件的值的信号。
由生物测定传感器14感测到的交通工具乘员的生物测定条件可包括乘员的心脏活动、血压(例如，静脉和/或动脉)、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和/或脑电波中的一种或更多种。此外，基于图像和/或红外(IR)的生物测定传感器(未示出)可以适于安装在交通工具的任何地方，并且可以被配置成感测乘员凝视水平、乘员凝视方向、瞳孔测量、乘员头部位置、乘员眼睑闭合水平和/或乘员面部或四肢热图。这种图像和/或IR感测到的乘员生物测定条件可以结合由生物测定传感器14感测到的那些乘员生物测定条件在本文所述的本公开的系统10和方法中使用或采用，所述生物测定传感器14适于安装在交通工具座椅中并被配置成感测先前描述的那些生物测定条件。
交通工具12的可控内部环境条件可以包括座椅位置、座椅温度、交通工具内部或车厢温度、音频水平、通风设置、加热设置、冷却设置和/或照明条件(lighting condition)中的一个或更多个。在这点上，被配置为控制可控内部环境条件以减少所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异的致动器20可以包括被配置为控制内部环境条件的一个或更多个致动器20，所述内部环境条件例如是座椅位置、座椅温度、交通工具内部或车厢温度、音频水平、通风设置、加热设置、冷却设置和/或照明条件。交通工具12外部的外部环境条件可以包括一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件(lightcondition)、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和/或地形中的一个或更多个。其他生物测定条件、交通工具内部环境条件和/或交通工具外部环境条件也可以或替代地被感测或控制。
虽然在图1中显示为与交通工具座椅16分离，但是交通工具内部传感器22可以适于安装在交通工具座椅16中。交通工具内部传感器22也可以或替代地适于安装在交通工具12中的任何位置。类似地，虽然在图1中也显示为与交通工具座椅16分离，但是控制器18可以适于安装在交通工具座椅16中。控制器18可替代地适于安装在交通工具12中的任何位置。可选地，控制器18可以远离交通工具12，例如以基于云的环境中的服务器的形式或部分。
如本领域技术人员将理解的，控制器18和本文所述的任何其他单元、系统、子系统、传感器、模块、装置等可以单独地、共同地或以任何组合的方式包括适当的电路，例如一个或更多个适当编程的处理器(例如，包括中央处理单元(CPU)的一个或更多个微处理器)和相关联的存储器，其可以包括存储的操作系统软件和/或可由处理器执行的应用软件，用于控制其操作和用于执行由本文所述的各种功能和/或操作表示的特定算法，包括彼此之间的交互和/或协作。一个或更多个这样的处理器以及其他电路和/或硬件可以被包括在单个ASIC(专用集成电路)中，或者多个处理器和各种电路和/或硬件可以分布在多个单独的部件中，无论是单独封装还是组装到SoC(片上系统)中。同样，控制器18可以远离交通工具12，例如以基于云的环境中的服务器的形式或部分。因此，控制器18可以包括处理器和相关联的存储介质，该相关联的存储介质存储有用于执行由本文描述的各种功能和/或操作表示的特定算法的计算机可执行指令，该特定算法可以包括任何类型的已知学习算法。
继续参考图1，交通工具座椅16可以是驾驶员座椅，以及乘员可以是交通工具12的驾驶员。可选地，交通工具座椅16可以是非驾驶乘客座椅，以及乘员可以是交通工具12的非驾驶乘客。就这一点而言，乘员可以具有与其关联的作为驾驶员的第一乘员简档和作为非驾驶乘客的第二乘员简档。第一乘员简档和第二乘员简档中的每一个可以包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，并且第一乘员简档可以不同于第二乘员简档。
在这点上，控制器18可以被配置为在相关联的存储器或交通工具存储介质中存储乘员简档，该乘员简档包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值和/或其他信息。控制器18也可以或替代地被配置为与乘员的个人设备通信以下载和存储这样的乘员简档。控制器18也可以或可替换地被配置成与交通工具外部的服务器(例如，基于云的存储装置)通信，以下载并存储这样的乘员简档。在同一方面，控制器18还可以被配置成基于所感测的生物测定条件值、所感测的内部环境条件值和所感测的外部环境条件值来动态地修改乘员简档，并将修改的乘员简档存储在相关联的存储器或交通工具存储介质中，将修改的乘员简档上传到服务器，和/或将修改的乘员简档上传到个人设备。控制器18因此可以包括和/或被配置为与通信电路(未示出)一起操作，该通信电路可以包括适合于这样的目的的通信单元或接口和一个或更多个天线，并且这样的通信可以包括任何已知类型的有线或无线通信，包括蜂窝、专用短程通信(DSRC)、无线局域网(WLAN)、近场通信(NFC)、蓝牙或任何其他已知类型的通信，用于以本文描述的方式和目的与单元、设备、存储器等进行通信。
接下来参考图2，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法的总体功能框图。如其中所见，多个生物测定传感器14可以感测交通工具乘员的生物条件，并且多个交通工具内部环境条件传感器22和交通工具外部环境传感器24可以感测交通工具内部和外部环境条件。
传感器14、22、24可以向模数转换器(ADC)26且然后向数字信号处理器(DSP)28提供表示所感测的生物测定条件和交通工具内部和外部环境条件的值的信号。DSP 28可以被配置为从这些信号中滤除噪声30，以提供生物和环境数据32。生物和环境数据32可以用如前所述的用户简档数据或信息来组合、补足、补充和/或增强，用户简档数据或信息可以从存储器、交通工具存储装置、基于云的存储装置和/或用户移动设备存储装置中检索和/或下载34。
生物和环境数据32可以被馈送到机器学习和统计分析器36，其可以是任何已知的类型，其可以被配置为生成动态用户简档38。生物和环境数据32和用户简档38可用于调整40交通工具内部条件，以优化乘员生物测定响应。动态用户简档也可以被上传和/或存储42到存储器、交通工具存储装置、基于云的存储装置和/或用户移动设备存储装置。在交通工具内部条件的调整40之后，乘员生物测定条件和交通工具内部环境条件可以由传感器14、22连续评估44，并且可以再次被提供给ADC 26和DSP 28，用于交通工具内部环境条件和/或用户简档38的进一步处理和潜在的进一步调整40。
现在参考图3A，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法的第一部分的简化功能框图。如其中所见，系统10和方法的第一部分针对乘员监测，并且可以包括强化学习反馈回路46。生物测定传感器14的阵列可以感测乘员生物测定条件，其可以例如包括心率、呼吸率、心率变异性、瞳孔测量、大脑活动、皮肤电抗性(GSR)和/或乘员位置，这些数据可以被提供给增强学习反馈回路46中的生物医学分析平台48。
交通工具内部/外部环境和交通工具系统状态输入50，例如可以包括相关联的乘员生物测定历史数据、乘员先前状态生物测定数据和/或交通工具系统状态预测，也可以被提供给强化学习反馈回路46中的生物医学分析平台48。这种交通工具环境和系统状态输入50也可以或替代地从数据库52提供给强化学习反馈回路46中的生物医学分析平台48，该数据库52用于存储这种输入50和其他信息。
在强化学习反馈回路46中，生物医学分析平台48可以基于从生物测定传感器14接收的乘员生物测定条件数据和所接收的交通工具环境和系统状态输入50来确定乘员状态分类54。乘员状态分类54的确定可以被存储在数据库52中，并被反馈到生物医学分析平台48，以用于也基于由生物测定传感器14重复或连续提供的乘员生物测定条件数据来进行其迭代或递归确定。
接下来参考图3B，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法的第一部分的详细功能框图。在这点上，更详细地示出了诸如以上结合图3A所述的增强学习反馈回路46。如图3B所示和如前所述，交通工具环境和系统状态输入50可以被提供给生物医学分析平台48。
生物医学分析平台48可以利用当前生物测定传感器输入和原始乘员分类56来确定当前乘员状态54，其可以被提供给系统10和数据库52。生物医学分析平台48还可以利用来自相同(即，当前)系统会话的在先乘员分类58和在先预测60来确定这种在先分类58和在先预测60的准确度和精确度62。这种在先分类58和在先预测60的确定的准确度和精度62可以经受任何已知类型的条件匹配算法评分64，并被存储在数据库52中。生物医学分析平台48可以进一步利用来自可以是任何已知类型的竞争预测算法的乘员先前历史分类66来确定预测状态进展68，预测状态进展68可以被提供给系统10和数据库52。
存储在数据库52中的当前乘员状态54的确定、准确度和精确度62的确定以及预测状态进展68的确定可以被反馈到生物医学分析平台48，用于也基于重复或连续提供给生物医学分析平台48的交通工具环境和状态系统输入50进行其迭代或递归的确定。同样，系统10和方法基于当前乘员状态54的确定和预测乘员状态进展68的确定来确定乘员状态部件协议70。
现在参考图4A，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法的第二部分的简化功能框图。如其中所见，系统10和方法的第二部分针对交通工具内部和外部环境监测，并且可以包括强化学习反馈回路72。
交通工具环境和系统状态输入50可以包括交通工具内部和外部环境条件74以及交通工具系统状态信息76。在这点上，如前所述，交通工具内部和外部环境条件74可以包括以下中的一个或更多个：内部温度、外部温度、内部照明水平、外部照明水平、音频水平、一天中的时间、星期几、月份、日期、季节、天气条件、地理位置、交通条件(例如交通密度)、道路类型、地形，等等。交通工具系统状态信息76可以包括响应于所感测的乘员生物测定条件、到达目的地的时间、交通工具时间、多乘员状态、乘员评估、交通工具部件状态(例如，座椅位置、座椅温度、HVAC设置、音频设置等)而采用的当前和/或先前对策中的一个或更多个、第三方系统信息和/或其他信息。
这种交通工具环境和系统状态输入50可被提供给强化学习反馈回路72中的生物医学分析平台48，以及被提供给对策控制平台78。生物医学分析平台48可以向对策控制平台78提供乘员状态54和/或预测的乘员状态进展68信息，对策控制平台78基于这些信息来确定和部署对策80，以控制、调整、影响、改变和/或优化所感测的乘员生物测定条件。这种对策80可以包括调整和/或控制交通工具系统部件设置82，例如交通工具座椅(例如位置、温度)、交通工具内部部件(例如HVAC设置、内部照明设置)、交通工具外部部件(例如前灯)和/或外部网络设置。
接下来参考图4B，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法的第二部分的详细功能框图。在这点上，更详细地示出了诸如上面结合图4A描述的增强学习反馈回路72。如图4B所示和如前所述，生物医学分析平台48可以确定交通工具乘员状态54，并且交通工具环境和系统状态输入50可以提供交通工具外部环境条件84、交通工具内部环境条件86和交通工具系统状态信息88。
基于交通工具乘员状态54、交通工具外部环境条件84、交通工具内部环境条件86和交通工具系统状态信息88，系统10和方法可以确定90是否需要一个或更多个对策。当系统10和方法确定不需要对策时，可以继续92对乘员生物测定条件和交通工具内部/外部环境条件的监测和/或分析。或者，当系统10和方法确定需要对策时，可以启动或识别主动94和/或反应96对策。在这点上，主动对策94可用于维持当前的乘员生物测定条件或解决预测的乘员生物测定条件，而反应对策96可用于修改变化的乘员生物测定条件。对于主动对策94，系统10和方法还可以确定最小乘员感知分数98。
对于所识别的每个主动94和/或反应96对策，系统10和方法还可以确定或计算有效性预测100，包括状态和相似性。在这点上，这种预测100可以基于或利用与乘员生物测定历史、乘员先前状态信息和/或乘员对策相似性得分相关或相关联的数据，这些数据可以被存储在数据库52中并由数据库52提供。基于有效性预测100，系统10和方法可以确定和部署102一个或更多个最佳对策，其可以是主动的94和/或反应性的96，该确定和动作也可以被存储在数据库52中。
现在参考图5A和图5B，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具中的内部环境条件的系统10和方法中的示例情况的功能框图。如图5A所示，生物医学分析平台48可以确定交通工具乘员状态54，其例如可以是压力状态，该压力状态可以由乘员的心脏和/或呼吸速率升高到阈值以上、乘员的瞳孔扩张超过阈值水平、基于头部位置或凝视方向的乘员具有向前注视的肯定确定、基于脑波活动的乘员具有高于阈值的认知注意力水平的确定、和/或指示压力的脑波响应来定义或确定。
此外，交通工具环境和系统状态输入50可以提供交通工具外部环境条件84、交通工具内部环境条件86和交通工具系统状态信息88。如图5A所示，交通工具外部环境条件84可以例如包括由于夜间条件导致的低于阈值的低光照和/或能见度水平。交通工具内部环境条件86可以例如包括低于阈值的低音频水平和/或介于上阈值和下阈值之间的平均照明水平。交通工具系统状态信息88可以例如指示当前没有对策在起作用。
基于这些交通工具乘员状态54、交通工具外部环境条件84、交通工具内部环境条件86和交通工具系统状态信息88，系统10和方法可以确定交通工具乘员(例如，驾驶员)由于在夜间的弱光条件下驾驶而正在经历压力，并且因此需要对策90。在该示例中，系统10和方法可以启动或识别反应对策96，以将交通工具内部照明水平降低到低水平，即低于阈值。
参考图5B，对于被识别为降低交通工具内部照明水平的反应对策96，系统10和方法还可以确定或计算有效性预测100，该有效性预测100可以基于交通工具内部照明水平是否可能是乘员关心的问题以及乘员生物测定历史。更具体地，在该示例中，有效性预测100可以基于指示系统10关闭、在类似情况下乘员对低于阈值的照明水平反应良好、和/或超过阈值的预期或预测的压力释放变化率的信息或数据，这些数据可以存储在数据库52中并由数据库52提供。在该示例中，基于有效性预测100，系统10和方法可以将降低交通工具内部照明水平的对策确定为最佳并部署102该对策，该确定和动作也可以存储在数据库52中。此外，对于潜在的未来作为主动对策的使用，系统10和方法还可以确定98最小乘员感知分数，其中由于交通工具外部照明水平增加，高于阈值的高的乘员感知分数驱动或者导致随着外部照明水平降低而降低交通工具内部照明水平，从而主动降低、防止和/或减轻乘员压力的可能性。
接下来参考图6，示出了根据本公开的一个非限制性示例性实施例的用于控制交通工具内部环境条件的方法200的流程图。应当注意，方法200可以由系统10执行，如上面详细描述的。如图6所示，方法200可以包括感测202交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号，感测204交通工具中可控的内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号，以及感测206交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号。
如前所述，多个外部环境条件值中的每一个都可以具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于乘员的最佳生物测定条件值。方法200还可以包括确定208与所感测的外部环境条件值相关联的对于乘员的最佳生物测定条件值，并且将乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较210。该方法还可以包括，响应于最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生212控制信号以控制被配置为控制可控内部环境条件的致动器，其中该控制信号实现对致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异。
如前所述，感测到的生物测定条件可以包括心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和/或脑电波活动中的一种或更多种。可控内部环境条件可以包括座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风设置、加热设置、冷却设置和/或照明条件中的一个或更多个。外部环境条件可以包括一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和/或地形的一个或更多个。其他生物测定条件、交通工具内部环境条件和/或交通工具外部环境条件也可以或替代地被感测或控制。
系统10和/或方法200可以至少部分地由具有存储的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质来实现和/或执行，或者结合该存储介质来实现和/或执行。在这点上，这种计算机可执行指令可以用于控制交通工具中的内部环境条件，该交通工具包括：生物测定传感器，其被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号；交通工具内部传感器，其被配置为感测交通工具中的可控内部环境条件并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；交通工具外部传感器，其被配置为感测交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号，其中控制器被配置为接收生物测定条件信号、内部环境条件信号和外部环境条件信号。如前所述，多个外部环境条件值中的每一个都可以具有与其相关联的生物测定条件值，该生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于乘员的最佳生物测定条件值。
计算机可执行指令可被配置成使控制器确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于乘员的最佳生物测定条件值，并将乘员的最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较。计算机可执行指令还可以被配置成使得控制器响应于在最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制可控内部环境条件的致动器，其中控制信号实现对致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和最佳生物测定条件值之间的差异。
感测到的生物测定条件可以再次包括心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和/或脑电波活动中的一种或更多种。可控内部环境条件可以包括座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风设置、加热设置、冷却设置和/或照明条件中的一个或更多个。外部环境条件可以包括一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和/或地形中的一个或更多个。也可以或可替代地感测或控制其他生物测定条件(例如本文先前描述的那些生物测定条件)、交通工具内部环境条件和/或交通工具外部环境条件。
因此，本公开提供了一种能够自动监测用户自主功能并相应地设置和/或调整交通工具条件的系统和方法。该系统和方法提供了神经监测(例如脑电图(EEG))与其他用户生物测定的集成，并且可以利用长期机器学习算法来提供客观评估，该客观评估可以与主观趋势以及内部和外部交通工具条件相结合。该系统和方法自动调整交通工具条件，以不基于一般案例研究数据而是基于乘员自己的生物测定输入、周围条件和连续学习机器将乘员置于最佳场景，从而在交通工具中创建高度个性化的用户体验。
本公开的系统和方法能够以减轻用户过度反应或上述过度补偿的问题的这种方式监测、学习和反应。该系统和方法还能够创建定制的用户简档，该定制的用户简档可以是动态的。用户简档也可以被共享，使得除了用户自己的交通工具系统之外的其他交通工具系统不仅能够针对用户进行调整，而且能够继续学习和针对用户定制。
因此，本公开的系统和方法改善了交通工具条件，从而积极有益于乘员自主功能(例如，压力、困倦等)并提供可观的短期和长期健康和安全益处。此外，本公开的系统和方法不仅能够发送而且能够接收来自多个座椅位置和交通工具的数据，以共享和更新信息，从而改善用户质量感知和用户体验。因此，本公开的系统设计和方法在完全自主的交通工具中特别有用。
从前述内容中明显，已经描述了用于控制交通工具中的内部环境条件的系统和方法的各种非限制性实施例。虽然本文已经图示和描述了各种实施例，但是它们仅仅是示例性的，并且并不意味着这些实施例说明和描述了所有可能的实施例。相反，本文使用的词语是描述性的词语，而不是限制性的词语，并且应当理解，在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下，可以对这些实施例进行各种改变。
在下文的一个或更多个实施例中，可实现本公开的各方面。
1)一种用于控制交通工具中的内部环境条件的系统，所述系统包括：
生物测定传感器，所述生物测定传感器被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的生物测定条件信号；和
控制器，所述控制器被配置为接收所述生物测定条件信号、表示所感测的可控内部环境条件的值的内部环境条件信号、以及表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号；
其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值；和
其中，所述控制器被配置成：
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值，
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，以及
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异。
2)根据1)所述的系统，还包括：
交通工具内部传感器，所述交通工具内部传感器适于安装在所述交通工具中，并被配置为感测所述交通工具中的所述可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；和
交通工具外部传感器，所述交通工具外部传感器适于安装在所述交通工具中，并被配置为感测所述交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号。
3)根据1)所述的系统，其中，所述生物测定条件包括以下中的至少一项：心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和脑电波。
4)根据1)所述的系统，其中，所述可控内部环境条件包括以下中的至少一项：座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风、加热设置、冷却设置和照明条件。
5)根据1)所述的系统，其中，所述外部环境条件包括以下中的至少一项：一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和地形。
6)根据2)所述的系统，其中，所述交通工具内部传感器适于安装在所述交通工具座椅中。
7)根据1)所述的系统，其中，所述交通工具座椅是驾驶员座椅，以及所述乘员是所述交通工具的驾驶员。
8)根据1)所述的系统，其中，所述交通工具座椅是非驾驶乘客座椅，并且所述乘员是所述交通工具的非驾驶乘客。
9)根据1)所述的系统，其中，所述乘员具有与其关联的作为驾驶员的第一乘员简档和作为非驾驶乘客的第二乘员简档，所述第一乘员简档和所述第二乘员简档中的每一个包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，并且其中，所述第一乘员简档不同于所述第二乘员简档。
10)根据1)所述的系统，其中，所述控制器适于安装在所述交通工具座椅中。
11)根据1)所述的系统，其中，所述控制器包括处理器和相关联的非暂时性存储介质，所述相关联的非暂时性存储介质存储有包括学习算法的计算机可执行指令。
12)根据1)所述的系统，其中，所述控制器被配置为与所述交通工具外部的服务器通信，以下载并存储包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值的乘员简档。
13)根据12)所述的系统，其中，所述控制器被配置为基于感测的生物测定条件值、感测的内部环境条件值和感测的外部环境条件值来动态修改所述乘员简档，并将修改后的乘员简档上传到所述服务器。
14)根据1)所述的系统，其中，所述控制器被配置为与所述乘员的个人设备通信，以下载并存储包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值的乘员简档。
15)根据14)所述的系统，其中，所述控制器被配置为基于感测的生物测定条件值、感测的内部环境条件值和感测的外部环境条件值来动态地修改所述乘员简档，并且将修改后的乘员简档上传到所述个人设备。
16)根据1)所述的系统，其中，所述控制器被配置为在交通工具存储介质中存储乘员简档，所述乘员简档包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值。
17)根据16)所述的系统，其中，所述控制器被配置为基于感测的生物测定条件值、感测的内部环境条件值和感测的外部环境条件值来动态地修改所述乘员简档，并且将修改后的乘员简档存储在所述交通工具存储介质中。
18)一种用于控制交通工具中的内部环境条件的方法，所述方法包括：
感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号；
感测所述交通工具中的可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；
感测所述交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号；
其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较；和
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置为控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异。
19)根据18)所述的方法，其中，所述生物测定条件包括以下中的至少一项：心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和脑电波，其中，所述可控内部环境条件包括以下中的至少一项：座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风、加热设置、冷却设置和照明条件，并且其中，所述外部环境条件包括以下中的至少一项：一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和地形。
20)一种存储有用于控制交通工具中的内部环境条件的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述交通工具包括生物测定传感器、交通工具内部传感器和交通工具外部传感器，所述生物测定传感器被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件并产生表示所感测的生物测定条件的值的生物测定条件信号，所述交通工具内部传感器被配置为感测所述交通工具中的可控内部环境条件并产生表示所感测的内部环境条件的值的内部环境条件信号，所述交通工具外部传感器被配置为感测所述交通工具外部的环境条件并产生表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号，其中，控制器被配置为接收所述生物测定条件信号、所述内部环境条件信号和所述外部环境条件信号，其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值，所述计算机可执行指令被配置为使所述控制器：
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较；和
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异。

Claims (20)

1.一种用于控制交通工具中的内部环境条件的系统，所述系统包括：
生物测定传感器，所述生物测定传感器被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的生物测定条件信号；和
控制器，所述控制器被配置为接收所述生物测定条件信号、表示所感测的可控内部环境条件的值的内部环境条件信号、以及表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号；
其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值；和
其中，所述控制器被配置成：
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值，
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较，
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异，
接收乘员简档，所述乘员简档包括以下至少一项：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，以及
基于以下至少一项来动态地修改乘员简档：所感测的生物测定条件值、所感测的内部环境条件值和所感测的外部环境条件值，并且生成包括以下至少一项的修改后的乘员简档：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值。
2.根据权利要求1所述的系统，还包括：
交通工具内部传感器，所述交通工具内部传感器适于安装在所述交通工具中，并被配置为感测所述交通工具中的所述可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；和
交通工具外部传感器，所述交通工具外部传感器适于安装在所述交通工具中，并被配置为感测所述交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述生物测定条件包括以下中的至少一项：心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和脑电波。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述可控内部环境条件包括以下中的至少一项：座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风、加热设置、冷却设置和照明条件。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述外部环境条件包括以下中的至少一项：一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和地形。
6.根据权利要求2所述的系统，其中，所述交通工具内部传感器适于安装在所述交通工具座椅中。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述交通工具座椅是驾驶员座椅，以及所述乘员是所述交通工具的驾驶员。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述交通工具座椅是非驾驶乘客座椅，并且所述乘员是所述交通工具的非驾驶乘客。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述乘员具有与其关联的作为驾驶员的第一乘员简档和作为非驾驶乘客的第二乘员简档，所述第一乘员简档和所述第二乘员简档中的每一个包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，并且其中，所述第一乘员简档不同于所述第二乘员简档。
10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器适于安装在所述交通工具座椅中。
11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器包括处理器和相关联的非暂时性存储介质，所述相关联的非暂时性存储介质存储有包括学习算法的计算机可执行指令。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为与所述交通工具外部的服务器通信，以下载并存储包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值的乘员简档。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述控制器被配置为将修改后的乘员简档上传到所述服务器。
14.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为与所述乘员的个人设备通信，以下载并存储包括生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值的乘员简档。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述控制器被配置为将修改后的乘员简档上传到所述个人设备。
16.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被配置为在交通工具存储介质中存储乘员简档。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述控制器被配置为将修改后的乘员简档存储在所述交通工具存储介质中。
18.一种用于控制交通工具中的内部环境条件的方法，所述方法包括：
感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件，并产生表示所感测的生物测定条件的值的信号；
感测所述交通工具中的可控内部环境条件，并产生表示所感测的内部环境条件的值的信号；
感测所述交通工具外部的环境条件，并产生表示所感测的外部环境条件的值的信号；
其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较；
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置为控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异；
接收乘员简档，所述乘员简档包括以下至少一项：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，以及
基于以下至少一项来动态地修改乘员简档：所感测的生物测定条件值、所感测的内部环境条件值和所感测的外部环境条件值，并且生成包括以下至少一项的修改后的乘员简档：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述生物测定条件包括以下中的至少一项：心脏活动、血压、血液流变学、血液氧合、血液饱和度、呼吸活动、温度、出汗、电导、肌肉骨骼活动和脑电波，其中，所述可控内部环境条件包括以下中的至少一项：座椅位置、座椅温度、内部温度、音频水平、通风、加热设置、冷却设置和照明条件，并且其中，所述外部环境条件包括以下中的至少一项：一天中的时间、星期几、日期、季节、天气条件、光照条件、旅行目的地、旅行时间、交通密度、道路类型和地形。
20.一种存储有用于控制交通工具中的内部环境条件的计算机可执行指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述交通工具包括生物测定传感器、交通工具内部传感器和交通工具外部传感器，所述生物测定传感器被配置为感测交通工具座椅的乘员的生物测定条件并产生表示所感测的生物测定条件的值的生物测定条件信号，所述交通工具内部传感器被配置为感测所述交通工具中的可控内部环境条件并产生表示所感测的内部环境条件的值的内部环境条件信号，所述交通工具外部传感器被配置为感测所述交通工具外部的环境条件并产生表示所感测的外部环境条件的值的外部环境条件信号，其中，控制器被配置为接收所述生物测定条件信号、所述内部环境条件信号和所述外部环境条件信号，其中，多个外部环境条件值中的每一个都具有与其相关联的生物测定条件值，所述生物测定条件值被定义为针对相应的外部环境条件值对于所述乘员的最佳生物测定条件值，所述计算机可执行指令被配置为使所述控制器：
确定与所感测的外部环境条件值相关联的对于所述乘员的最佳生物测定条件值；
将对于所述乘员的所述最佳生物测定条件值与所感测的生物测定条件值进行比较；
响应于在所述最佳生物测定条件值和所感测的生物测定条件值之间的差异，产生控制信号以控制被配置成控制所述可控内部环境条件的致动器，其中，所述控制信号实现对所述致动器的控制以减小在所感测的生物测定条件值和所述最佳生物测定条件值之间的差异；
接收乘员简档，所述乘员简档包括以下至少一项：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值，以及
基于以下至少一项来动态地修改乘员简档：所感测的生物测定条件值、所感测的内部环境条件值和所感测的外部环境条件值，并且生成包括以下至少一项的修改后的乘员简档：生物测定条件值、内部环境条件值和外部环境条件值。
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