CN113418286A - 自适应热感觉机器人及空调温度调整方法 - Google Patents

自适应热感觉机器人及空调温度调整方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自适应热感觉机器人及空调温度调整方法，机器人中，环境参数采集传感器用于获取当前环境参数，控制器根据当前环境所属场景、当前环境参数、户外环境参数及PMV评价指标计算当前的环境热感觉及空调温度调整指令；根据用户反馈语音判断用户热感觉，确定空调温度调整指令；根据当前的环境参数与历史环境参数之间的欧式距离自适应确定最优的空调温度调整指令；将当前确定的空调温度调整指令发送至相应的空调设备。通过本发明的技术方案，免去对原有环境的过多改造，不需要空调设备本身具备智能化或加装传感器，为用户提供自适应、个性化的温度调整，保证人体热舒适同时达到节能效果。

Description

自适应热感觉机器人及空调温度调整方法
技术领域
本发明涉及智能建筑技术领域，尤其涉及一种自适应热感觉机器人和一种自适应热感觉空调温度调整方法。
背景技术
建筑耗能主要集中在空调系统，优化温度设定可以在一定程度上节约系统能耗。已有的温度设定方式包括：(1)固定设定温度，由用户主动调整设定温度；(2)建立室内外环境参数与室内空调设定温度之间的关系。
人为主动设定温度在控制方式上有红外遥控控制、语音控制和网页控制；人为主动设定温度的方式基本能满足用户的舒适性要求，但是对于空调系统的控制而言存在一定的时延，这既造成了空调系统能耗的浪费，还会造成一段时间内用户的不舒适，进而影响生产。
建立室内外环境参数与室内空调设定温度之间的关系多耗时耗力，而且需要增设额外的传感器，对室内原有环境进行改造。无论是固定设定温度，还是建立室内外环境参数与室内空调设定温度之间的关系所得到的都是针对群体的优化设定温度，不能满足个体用户的个性化温度设定需求。因此，提出一种不对原有环境造成破坏且能够个性化地预测用户设定温度的装置与方法十分有意义。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种自适应热感觉机器人及空调温度调整方法，通过获取当前环境参数、户外环境参数及环境场景，基于PMV(Predicted Mean Vote，预告平均表决)评价理论计算PMV值，通过用户的交互反馈信息确定用户下发的空调温度调整指令，在未得到用户交互反馈信息的情况下，通过自适应算法训练热舒适评价模型得到个性化的、自适应的基于参数的空调温度调整指令，最终根据确定的空调温度调整指令调控指定的空调设备，从而免去对原有环境的过多改造，不需要家居设备本身具备智能化，不需要对原有环境加装传感器，简洁为用户提供自适应、个性化的家居设备控制策略并自动实施，同时保证人体热舒适，达到既满足用户个性化地需求的同时又能节能的效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种自适应热感觉机器人，包括：环境参数采集传感器、摄像头、触控屏、音响设备、麦克风、移动模块、控制器和红外发射器；
所述环境参数采集传感器用于获取当前环境参数并传输至所述控制器，所述摄像头用于获取环境场景图像并传输至所述控制器，所述触控屏用于显示所述控制器发送的内容以及获取用户操控指令并发送至所述控制器，所述音响设备用于播放当前环境参数和户外环境参数，所述麦克风接收用户反馈语音并传输至所述控制器，所述移动模块带动机器人整体移动；
所述控制器根据环境场景图像判断当前环境所属场景，根据当前环境所属场景、当前环境参数、爬取得到的所述户外环境参数及预设的PMV评价指标计算当前的环境热感觉及相应的基于环境的空调温度调整指令，并作为初始数据集上传至数据库；
所述控制器根据获取的所述用户反馈语音判断用户热感觉，并根据所述用户操控指令或所述用户热感觉确定基于用户的空调温度调整指令，并更新至所述数据库中形成用户数据库；
在未获得用户反馈情况下，所述控制器根据所述当前的环境参数与所述用户数据库中历史环境参数之间的欧式距离自适应确定最优的空调温度调整指令；
通过所述红外发射器将当前确定的空调温度调整指令发送至相应的空调设备。
在上述技术方案中，优选地，所述环境参数采集传感器包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器、无线模块和传感器探头，所述温度传感器、所述湿度传感器和所述气压传感器分别通过所述传感器探头采集环境中的温度、湿度和气压信息，并将采集到的温度、湿度和气压信息通过所述无线模块发送至所述控制器。
在上述技术方案中，优选地，所述移动模块采用轮式驱动方式，所述移动模块与所述控制器相连接，所述控制器在所述摄像头获取的环境场景图像的基础上采用避障算法控制所述移动模块随机运动。
本发明还提出一种适用于如上述技术方案中任一项提出的自适应热感觉机器人的自适应热感觉空调温度调整方法，包括：
通过移动模块控制机器人在环境内进行随机移动，并通过环境参数采集传感器获取当前环境参数；
基于由摄像头获取的环境场景图像，通过场景识别算法判断当前环境所属场景，并确定当前场景中用户的新陈代谢率；
通过爬虫算法由气象网站获取实时的户外环境参数和建议穿衣指数，从而确定房间平均辐射温度和服装热阻；
根据PMV评价理论，利用所述当前环境参数、所述新陈代谢率、所述房间平均辐射温度和所述服装热阻计算得到PMV值，并根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令；
通过音响设备、触控屏或网页播报或显示所述当前环境参数和所述户外环境参数以及对用户询问热感觉的语句，通过麦克风获取用户的反馈语音并转换为文字，利用关键词识别以判断用户热感觉，根据用户热感觉等级确定相应的空调温度调整指令，或者通过触控屏或网页直接接收用户下发的空调温度调整指令；
若在预设运行周期内未得到用户有效反馈，则计算所述当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令；
将当前周期确定的空调温度调整指令通过红外发射器发送至相应的空调设备，并在下一周期循环调整。
在上述技术方案中，优选地，所述根据PMV评价理论，利用所述当前环境参数、所述新陈代谢率、所述房间平均辐射温度和所述服装热阻计算得到PMV值的具体过程包括：
根据下列公式计算得到PMV值：
PMV＝(0.303e-0.036M+0.0275)×{M-W-3.05×10-3×[5733-6.99×(M-W)-pa]-1.73×10-5×M×(5867-pa)-0.0014×M×(34-ta)-0.42×(M-W-58.15)-3.69×10-8×fcl×[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fcl×hcl×(tcl-ta)}
其中，
Figure BDA0003118406700000041
Figure BDA0003118406700000042
Figure BDA0003118406700000043
其中，M为人体新陈代谢率，单位为W/m2；
W为人体对外做工功率，单位为W/m2；
pa为环境水蒸气分压力；
ta为环境温度；
fcl为人体覆盖服装面积与裸露面积之比；
tcl为人体服装表面温度；
tr为环境平均辐射温度；
hcl为环境对流换热系数，单位为W/(m2K)；
Icl为服装热阻，m2℃/W。
在上述技术方案中，优选地，所述根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令的具体过程包括：
根据PMV值以及预设的PMV热等级表，确定当前PMV对应的PMV热等级；
根据当前PMV热等级，确定当前环境参数所对应的环境热感觉；
以当前PMV热等级的相反数作为空调设备的空调温度调整指令。
在上述技术方案中，优选地，根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令和通过触控屏或网页接收的空调温度调整指令，以根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令为第一优先级，以用户通过触控屏下发的空调温度调整指令为第二优先级，以用户通过网页下发的空调温度调整指令为第三优先级。
在上述技术方案中，优选地，所述计算所述当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令，具体过程包括：
由用户数据库中选取距离当前时间最接近的第一预设数量组数据作为历史环境；
计算当前环境参数与各历史环境参数之间的欧式距离，并比较大小；
选取欧式距离较小的第二预设数量组历史环境参数点，并统计该历史环境参数点中的空调温度调整指令；
将该第二预设数量组中出现次数最多的空调温度调整指令作为当前环境下的空调温度调整指令；
若该第二预设数量组中出现多个次数最多且次数相同的不同空调温度调整指令，优先选择设定温度更低的空调温度调整指令。
在上述技术方案中，优选地，自适应热感觉空调温度调整方法还包括：
若当前环境存在多个用户，则统计每个用户所下发的空调温度调整指令，并以相同数量最多的空调温度调整指令对空调设备进行调整。
在上述技术方案中，优选地，所述环境参数采集传感器以一定周期获取环境参数，并以过去预设时间内环境参数的均值作为当前环境参数。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：通过获取当前环境参数、户外环境参数及环境场景，基于PMV评价理论计算PMV值，通过用户的交互反馈信息确定用户下发的空调温度调整指令，在未得到用户交互反馈信息的情况下，通过自适应算法训练热舒适评价模型得到个性化的、自适应的基于参数的空调温度调整指令，最终根据确定的空调温度调整指令调控指定的空调设备，从而免去对原有环境的过多改造，不需要家居设备本身具备智能化，不需要对原有环境加装传感器，简洁为用户提供自适应、个性化的家居设备控制策略并自动实施，同时保证人体热舒适，达到既满足用户个性化地需求的同时又能节能的效果。
附图说明
图1为本发明一种实施例公开的自适应热感觉机器人的系统结构示意图；
图2为本发明一种实施例公开的环境参数采集传感器的结构示意图；
图3为本发明一种实施例公开的自适应热感觉空调温度调整方法的流程示意图。
图中，各组件与附图标记之间的对应关系为：
1.控制器，2.环境参数采集传感器，21.温度传感器，22.湿度传感器，23.气压传感器，24.无线模块，25.传感器探头，3.摄像头，4.触控屏，5.麦克风，6.音响设备，7.红外发射器，8.云端数据库，801.网页，9.移动模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
如图1所示，根据本发明提供的一种自适应热感觉机器人，包括：环境参数采集传感器2、摄像头3、触控屏4、音响设备6、麦克风5、移动模块9、控制器1和红外发射器7；
环境参数采集传感器2用于获取当前环境参数并传输至控制器1，摄像头3用于获取环境场景图像并传输至控制器1，触控屏4用于显示控制器1发送的内容以及获取用户操控指令并发送至控制器1，音响设备6用于播放当前环境参数和户外环境参数，麦克风5接收用户反馈语音并传输至控制器1，移动模块9带动机器人整体移动；
其中，控制器1通过SD卡槽插入内存卡载入程序，通过Micro USB接口供5V/2A直流电，通过HDMI接口和一个USB接口连接触控屏4，通过CSI接口连接摄像头3，通过3.5毫米圆形音频口连接音响设备6，通过一个USB接口连接麦克风5，通过一个USB接口连接红外发射器7，通过针形接口连接移动模块9，移动模块9通过可充电电池供电，通过WIFI模块连接局域网，进一步连接云端数据库8，通过CPU完成整体运算。
控制器1根据环境场景图像判断当前环境所属场景，根据当前环境所属场景、当前环境参数、爬取得到的户外环境参数及预设的PMV评价指标计算当前的环境热感觉及相应的基于环境的空调温度调整指令，并作为初始数据集上传至云端数据库8；
控制器1根据获取的用户反馈语音判断用户热感觉，并根据用户操控指令或用户热感觉确定基于用户的空调温度调整指令，并更新至云端数据库8中形成用户数据库；
在未获得用户反馈情况下，控制器1根据当前的环境参数与用户数据库中历史环境参数之间的欧式距离自适应确定最优的空调温度调整指令；
通过红外发射器7将当前确定的空调温度调整指令发送至相应的空调设备。
如图2所示，在上述实施例中，优选地，环境参数采集传感器2包括温度传感器21、湿度传感器22、气压传感器23、无线模块24和传感器探头25，温度传感器21、湿度传感器22和气压传感器23分别通过传感器探头25采集环境中的温度、湿度和气压信息，并将采集到的温度、湿度和气压信息通过无线模块24发送至控制器1。其中，无线模块24优选采用LORA(Long Range Radio，远距离无线电)无线模块。
在上述实施例中，优选地，移动模块9采用轮式驱动方式，移动模块9与控制器1相连接，控制器1在摄像头3获取的环境场景图像的基础上，采用避障算法控制移动模块9随机运动，在随机移动过程中采集当前环境参数，能够保证所采集环境参数的均衡性，从而实现对整个环境进行温度控制的稳定性。
如图3所示，本发明还提出一种适用于如上述实施例中任一项提出的自适应热感觉机器人的自适应热感觉空调温度调整方法，包括：
通过移动模块9控制机器人在环境内进行随机移动，并通过环境参数采集传感器2获取当前环境参数；
基于由摄像头3获取的环境场景图像，通过场景识别算法判断当前环境所属场景，并确定当前场景中用户的新陈代谢率；
通过爬虫算法由气象网站获取实时的户外环境参数和建议穿衣指数，从而确定房间平均辐射温度和服装热阻；
根据PMV评价理论，利用当前环境参数、新陈代谢率、房间平均辐射温度和服装热阻计算得到PMV值，并根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令；
通过音响设备6、触控屏4或网页801播报或显示当前环境参数和户外环境参数以及对用户询问热感觉的语句，通过麦克风5获取用户的反馈语音并转换为文字，利用关键词识别以判断用户热感觉，根据用户热感觉等级确定相应的空调温度调整指令，或者通过触控屏4或网页801直接接收用户下发的空调温度调整指令；
若在预设运行周期内未得到用户有效反馈，则计算当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令；
将当前周期确定的空调温度调整指令通过红外发射器7发送至相应的空调设备，并在下一周期循环调整。
在该实施例中，通过获取当前环境参数、户外环境参数及环境场景，基于PMV评价理论计算PMV值，通过用户的交互反馈信息确定用户下发的空调温度调整指令，在未得到用户交互反馈信息的情况下，通过自适应算法训练热舒适评价模型得到个性化的、自适应的基于参数的空调温度调整指令，最终根据确定的空调温度调整指令调控指定的空调设备，从而免去对原有环境的过多改造，不需要家居设备本身具备智能化，不需要对原有环境加装传感器，简洁为用户提供自适应、个性化的家居设备控制策略并自动实施，同时保证人体热舒适，达到既满足用户个性化地需求的同时又能节能的效果。
具体地，通过移动模块9使得机器人在当前环境内移动，并采集当前环境的温度、湿度、气压等环境参数，PMV评价理论综合考虑活动区域中的温度、湿度、压力、平均辐射温度等环境因素来评价人体舒适度，用于根据环境参数计算当前环境热感觉。通过摄像头3和场景识别算法判断当前环境场景所属场景，并判断当前场景中用户的新陈代谢率。通过爬虫算法获取中国天气网等气象网站实时更新的户外温度和建议穿衣指数等数据；将户外温度作为房间平均辐射温度，根据建议穿衣指数判断用户服装热阻。
通过与麦克风5和文字转语音算法，按照一定周期播报当前环境参数和户外参数，并计算当前环境热感觉和询问用户热感觉。通过音响设备6采集用户语音和语音识别算法识别用户语音，通过语音转文字算法将用户回答转为文字，通过将用户回答的内容进行关键词识别判断用户热感觉。得到用户反馈之后，将环境参数和用户反馈所表示的空调温度调整指令更新至初始数据库，逐渐形成用户个人数据库，存储至云端数据库8。
在每次运行周期内未得到用户有效反馈的情况下，通过自适应算法预测用户空调温度调整指令。若室内有多个用户，则统计每个用户的空调温度调整指令，将最终得到的空调温度调整指令通过红外发射器7发送至指定空调设备，并进入下一次周期循环。
在上述实施例中，优选地，根据PMV评价理论，利用当前环境参数、新陈代谢率、房间平均辐射温度和服装热阻计算得到PMV值的具体过程包括：
根据下列公式计算得到PMV值：
PMV＝(0.303e-0.036M+0.0275)×{M-W-3.05×10-3×[5733-6.99×(M-W)-pa]-1.73×10-5×M×(5867-pa)-0.0014×M×(34-ta)-0.42×(M-W-58.15)-3.69×10-8×fcl×[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fcl×hcl×(tcl-ta)}
其中，
Figure BDA0003118406700000091
Figure BDA0003118406700000092
Figure BDA0003118406700000093
其中，M为人体新陈代谢率，单位为W/m2；
W为人体对外做工功率，单位为W/m2；
pa为环境水蒸气分压力；
ta为环境温度；
fcl为人体覆盖服装面积与裸露面积之比；
tcl为人体服装表面温度；
tr为环境平均辐射温度；
hcl为环境对流换热系数，单位为W/(m2K)；
Icl为服装热阻，m2℃/W。
在上述实施例中，优选地，根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令的具体过程包括：
根据PMV值以及预设的PMV热等级表，确定当前PMV对应的PMV热等级；
根据当前PMV热等级，确定当前环境参数所对应的环境热感觉；
以当前PMV热等级的相反数作为空调设备的空调温度调整指令。
如下表1所示，基于热舒适评价模型和表中的空调温度调控方案，根据计算得到的PMV值确定空调温度调整指令，并生成初始数据集，将初始数据集上传至云端数据库8保存。
表1 PMV对应空调调控方案示例
PMV PMV热等级 环境热感觉 家用空调调控方案
PMV≤-2.5 -3 很冷 升高三度
-2.5＜PMV≤-1.5 -2 冷 升高两度
-1.5＜PMV≤-0.5 -1 较冷 升高一度
-0.5＜PMV≤0.5 0 舒适 不做改变
0.5＜PMV≤1.5 1 较热 调低一度
1.5＜PMV≤2.5 2 热 调低两度
2.5＜PMV 3 很热 调低三度
以常见的环境参数组合，基于热舒适评价模型和表1的空调温度调控方案生成初始数据集；常见的环境参数组合如下表2所示：
表2原始数据集的环境参数组合示例
参数名称 取值范围 取值间隔
室内温度 20～28℃ 0.5℃
室内湿度 30～90％ 5％
空气流速 0.1～0.35m/s 0.05m/s
平均辐射温度 26～32℃ 0.5℃
服装热阻 0.5～1.0clo 0.1clo
人体新陈代谢率 1.1～1.6met 0.1met
将初始数据集上传至云端数据库8保存，示例如下表3所示：
表3初始数据集示例
Figure BDA0003118406700000101
如当环境为室内温度为25℃，平均辐射温度为26℃，相对湿度为40％，空气流速为0.1m/s，服装热阻为夏季典型服装0.5clo和新陈代谢为1.2met时，PMV值为0.22，热等级为0，表示当前环境舒适，按表2选择空调温度调整指令，即空调温度不做改变。
其中，根据建议穿衣指数判断用户服装热阻，具体如下表4所示：
表4穿衣指数对应服装热阻表
Figure BDA0003118406700000111
在上述实施例中，优选地，根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令和通过触控屏4或网页801接收的空调温度调整指令，以根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令为第一优先级，以用户通过触控屏4下发的空调温度调整指令为第二优先级，以用户通过网页801下发的空调温度调整指令为第三优先级。
具体地，环境参数和用户反馈所表示的空调温度调整指令将在触控屏4进行数据显示，环境参数和用户反馈所表示的空调温度调整指令存储至云端数据库8，并在网页801进行数据显示，用户可通过触控屏4和网页801发送空调温度调整指令；以用户通过麦克风5下发的空调温度调控指令为第一优先级，用户通过触控屏4下发的空调温度调控指令为第二优先级，用户通过网页801下发的空调温度调控指令为第三优先级，第一优先级高于第二优先级，第二优先级高于第三优先级，在存在不同不同优先级的空调温度调整指令时，以高优先级的空调温度调整指令为最终调控空调温度的指令。
具体地，根据用户反馈语音中的关键词判断用户的热感觉，具体如下表5所示：
表5用户回答关键词对应热感觉表
Figure BDA0003118406700000112
Figure BDA0003118406700000121
在上述实施例中，优选地，计算当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令，具体过程包括：
由用户数据库中选取距离当前时间最接近的第一预设数量组数据作为历史环境，优选选择8000组数据；
计算当前环境参数与各历史环境参数之间的欧式距离，并比较大小，具体方式采用下列公式进行：
Figure BDA0003118406700000122
式中，L(xi,xj)表示当前环境参数和用户数据库中某一历史环境参数之间的距离，xi表示当前环境参数，xj表示用户数据库中某一历史环境参数，xi (l),xj (l)分别表示当前环境参数和用户数据库中某一历史环境参数的第l维参数；
选取欧式距离较小的第二预设数量组历史环境参数点，优选选取500组历史环境参数点，并统计该历史环境参数点中的空调温度调整指令；
将该第二预设数量组中出现次数最多的空调温度调整指令作为当前环境下的空调温度调整指令；
若该第二预设数量组中出现多个次数最多且次数相同的不同空调温度调整指令，优先选择设定温度更低的空调温度调整指令。
在上述实施例中，优选地，自适应热感觉空调温度调整方法还包括：
若当前环境存在多个用户，则统计每个用户所下发的空调温度调整指令，并以相同数量最多的空调温度调整指令对空调设备进行调整，选取方式根据下列公式进行：
X＝{x1,...xi,...xn}
Y＝{y-3,...yj,...y3}
Result＝arg(maxY)
式中：n表示用户个数；xi表示第i个用户的空调温度调整指令；X表示所有用户的空调温度指令的集合；j表示热感觉等级；yj表示集合X中空调温度调整指令为热感觉等级j的数目；Result表示最大的yj的下标j所对应的空调温度调整指令。
在上述实施例中，优选地，环境参数采集传感器2以一定周期获取环境参数，并以过去预设时间，如30分钟内所采集环境参数的均值作为当前环境参数。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自适应热感觉机器人，其特征在于，包括：环境参数采集传感器、摄像头、触控屏、音响设备、麦克风、移动模块、控制器和红外发射器；
所述环境参数采集传感器用于获取当前环境参数并传输至所述控制器，所述摄像头用于获取环境场景图像并传输至所述控制器，所述触控屏用于显示所述控制器发送的内容以及获取用户操控指令并发送至所述控制器，所述音响设备用于播放当前环境参数和户外环境参数，所述麦克风接收用户反馈语音并传输至所述控制器，所述移动模块带动机器人整体移动；
所述控制器根据环境场景图像判断当前环境所属场景，根据当前环境所属场景、当前环境参数、爬取得到的所述户外环境参数及预设的PMV评价指标计算当前的环境热感觉及相应的基于环境的空调温度调整指令，并作为初始数据集上传至数据库；
所述控制器根据获取的所述用户反馈语音判断用户热感觉，并根据所述用户操控指令或所述用户热感觉确定基于用户的空调温度调整指令，并更新至所述数据库中形成用户数据库；
在未获得用户反馈情况下，所述控制器根据所述当前的环境参数与所述用户数据库中历史环境参数之间的欧式距离自适应确定最优的空调温度调整指令；
通过所述红外发射器将当前确定的空调温度调整指令发送至相应的空调设备。
2.根据权利要求1所述的自适应热感觉机器人，其特征在于，所述环境参数采集传感器包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器、无线模块和传感器探头，所述温度传感器、所述湿度传感器和所述气压传感器分别通过所述传感器探头采集环境中的温度、湿度和气压信息，并将采集到的温度、湿度和气压信息通过所述无线模块发送至所述控制器。
3.根据权利要求1所述的自适应热感觉机器人，其特征在于，所述移动模块采用轮式驱动方式，所述移动模块与所述控制器相连接，所述控制器在所述摄像头获取的环境场景图像的基础上采用避障算法控制所述移动模块随机运动。
4.一种适用于如权利要求1至3中任一项所述的自适应热感觉机器人的自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，包括：
通过移动模块控制机器人在环境内进行随机移动，并通过环境参数采集传感器获取当前环境参数；
基于由摄像头获取的环境场景图像，通过场景识别算法判断当前环境所属场景，并确定当前场景中用户的新陈代谢率；
通过爬虫算法由气象网站获取实时的户外环境参数和建议穿衣指数，从而确定房间平均辐射温度和服装热阻；
根据PMV评价理论，利用所述当前环境参数、所述新陈代谢率、所述房间平均辐射温度和所述服装热阻计算得到PMV值，并根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令；
通过音响设备、触控屏或网页播报或显示所述当前环境参数和所述户外环境参数以及对用户询问热感觉的语句，通过麦克风获取用户的反馈语音并转换为文字，利用关键词识别以判断用户热感觉，根据用户热感觉等级确定相应的空调温度调整指令，或者通过触控屏或网页直接接收用户下发的空调温度调整指令；
若在预设运行周期内未得到用户有效反馈，则计算所述当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令；
将当前周期确定的空调温度调整指令通过红外发射器发送至相应的空调设备，并在下一周期循环调整。
5.根据权利要求4所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，所述根据PMV评价理论，利用所述当前环境参数、所述新陈代谢率、所述房间平均辐射温度和所述服装热阻计算得到PMV值的具体过程包括：
根据下列公式计算得到PMV值：
PMV＝(0.303e-0.036M+0.0275)×{M-W-3.05×10-3×[5733-6.99×(M-W)-pa]-1.73×10-5×M×(5867-pa)-0.0014×M×(34-ta)-0.42×(M-W-58.15)-3.69×10-8×fcl×[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fcl×hcl×(tcl-ta)}
其中，
Figure FDA0003118406690000021
Figure FDA0003118406690000022
Figure FDA0003118406690000031
其中，M为人体新陈代谢率，单位为W/m2；
W为人体对外做工功率，单位为W/m2；
pa为环境水蒸气分压力；
ta为环境温度；
fcl为人体覆盖服装面积与裸露面积之比；
tcl为人体服装表面温度；
tr为环境平均辐射温度；
hcl为环境对流换热系数，单位为W/(m2K)；
Icl为服装热阻，m2℃/W。
6.根据权利要求5所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，所述根据PMV热等级确定环境热感觉和相应的空调温度调整指令的具体过程包括：
根据PMV值以及预设的PMV热等级表，确定当前PMV对应的PMV热等级；
根据当前PMV热等级，确定当前环境参数所对应的环境热感觉；
以当前PMV热等级的相反数作为空调设备的空调温度调整指令。
7.根据权利要求4所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令和通过触控屏或网页接收的空调温度调整指令，以根据用户热感觉等级确定的空调温度调整指令为第一优先级，以用户通过触控屏下发的空调温度调整指令为第二优先级，以用户通过网页下发的空调温度调整指令为第三优先级。
8.根据权利要求4所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，所述计算所述当前环境参数与数据库中历史环境参数之间的欧式距离，确定欧式距离较小的预设数量组历史环境参数中出现次数最多的空调温度调整指令，具体过程包括：
由用户数据库中选取距离当前时间最接近的第一预设数量组数据作为历史环境；
计算当前环境参数与各历史环境参数之间的欧式距离，并比较大小；
选取欧式距离较小的第二预设数量组历史环境参数点，并统计该历史环境参数点中的空调温度调整指令；
将该第二预设数量组中出现次数最多的空调温度调整指令作为当前环境下的空调温度调整指令；
若该第二预设数量组中出现多个次数最多且次数相同的不同空调温度调整指令，优先选择设定温度更低的空调温度调整指令。
9.根据权利要求4所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，还包括：
若当前环境存在多个用户，则统计每个用户所下发的空调温度调整指令，并以相同数量最多的空调温度调整指令对空调设备进行调整。
10.根据权利要求4所述自适应热感觉空调温度调整方法，其特征在于，所述环境参数采集传感器以一定周期获取环境参数，并以过去预设时间内环境参数的均值作为当前环境参数。
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