CN114167908B - 智能沙发的自动控制方法及其控制系统 - Google Patents

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CN114167908B CN202210124746.8A CN202210124746A CN114167908B CN 114167908 B CN114167908 B CN 114167908B CN 202210124746 A CN202210124746 A CN 202210124746A CN 114167908 B CN114167908 B CN 114167908B
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    • G05D16/20—Control of fluid pressure characterised by the use of electric means
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Abstract

本发明公开了一种智能沙发的自动控制方法，包括以下步骤：获取用户坐姿的压力分布特征，根据压力分布特征识别用户的身份信息，并获取沙发当前所在环境的环境信息，根据身份信息调取用户对应的预测模型，并将环境信息输入预测模型内预测用户对于沙发使用习惯的预测功能参数，将预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，输出控制指令，当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用实际功能参数对预测模型进行更新；沙发执行控制指令。本发明能够根据用户身份自动预测用户的使用习惯，从而自动对沙发相关功能进行调整，能够提高用户对沙发的智能体验。

Description

智能沙发的自动控制方法及其控制系统
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种智能沙发的自动控制方法及其控制系统。
背景技术
随着生活节奏的加快、生活水平的提高，人们对于消费产品体验有了更高的要求，希望追求更舒适、更便捷、更贴心的家居服务。近年来，人工智能已经深入生活的方方面面，因此智慧家居被越来越多的人所认可和追求。家居产品已经从电动化、自动化向智能化、个性化方向发展。
作为传统家居产品——沙发，也应该顺应市场需求朝着智能化和个性化方向发展，保持其强劲的市场竞争力。目前，沙发已经实现了电动化，电动化能够节省大量的人力，能够根据用户手动设定的参数来调节沙发姿态，满足用户的舒适、娱乐等要求。但是，有些特殊用户群体，例如行动不便的用户，每次坐到沙发上都需要手动设置沙发的相关功能，非常不方便，降低了体验感。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：为了解决现有技术中智能沙发不够智能化的技术问题。本发明提供一种智能沙发的自动控制方法及其控制系统，能够根据用户身份自动预测用户的使用习惯，从而自动对沙发相关功能进行调整，能够提高用户对沙发的智能体验。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种智能沙发的自动控制方法，包括以下步骤：S1、采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征；S2、根据所述压力分布特征识别用户的身份信息，并获取沙发当前所在环境的环境信息；S3、根据所述身份信息调取所述用户对应的预测模型，并将所述环境信息输入所述预测模型内预测所述用户对于沙发使用习惯的预测功能参数；S4、将所述预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新；S5、所述沙发执行所述控制指令。
本发明通过压力分布特征来识别用户的身份，从而调取出对应该用户的预测模型，能够提高预测的准确度，并且符合用户的个性化需求；并且通过将预测功能参数和实际功能参数进行比较，可以利用预测功能参数和实际功能参数之间的不同将该预测模型进行更新，实现预测模型的自主学习，进一步提高预测的准确率。
进一步地，步骤S1中，采集用户坐到沙发上时的压力数据具体包括：
通过布置在沙发不同位置的压力传感器，采集用户不同身体部位对沙发不同位置实施的实时压力数据。
进一步地，步骤S1中，对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征具体包括：
采用高斯卷积窗对所述实时压力数据进行分窗滤波处理，得到多个第一压力值；
根据多个所述第一压力值，计算用户不同身体部位对沙发不同位置实施的压力确定值；
根据所述压力确定值得到用户坐姿的压力分布特征。
进一步地，步骤S2中，根据所述压力分布特征识别用户的身份信息具体包括：
根据所述压力确定值分析所述用户的所属类别，并计算所述用户属于所述类别的概率，得到所述用户的身份信息：
Figure 639019DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 493843DEST_PATH_IMAGE002
表示当前身份信息识别结果，
Figure 273580DEST_PATH_IMAGE003
表示类别，
Figure 606472DEST_PATH_IMAGE004
表示概率，n表示类别总数，z表示识别用户的次数。
进一步地，当
Figure 358528DEST_PATH_IMAGE005
时，将所述用户识别为新用户。
进一步地，步骤S2中，获取沙发当前所在环境的环境信息具体包括：
获取沙发所在环境的时间、温度、湿度及光线，
对所述时间、温度、湿度及光线参数进行0均值标准化处理，得到标准化数据Time、Temp、Wet及Light；
将所述标准化数据Time、Temp、Wet及Light组成环境信息向量
Figure 180990DEST_PATH_IMAGE006
。
进一步地，所述预测功能参数为
Figure 385706DEST_PATH_IMAGE007
，所述实际功能参数为
Figure 522290DEST_PATH_IMAGE008
。
进一步地，步骤S4中，将所述预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，具体包括：
将预测功能参数
Figure 191168DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 122215DEST_PATH_IMAGE010
里的每一个参数分别进行比较，若预测功能参数
Figure 811298DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 485993DEST_PATH_IMAGE010
完全一致，则按照预测功能参数
Figure 9378DEST_PATH_IMAGE009
对沙发功能进行调整；若预测功能参数
Figure 376906DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 556214DEST_PATH_IMAGE010
有至少一个参数不同，则按照实际功能参数
Figure 831338DEST_PATH_IMAGE010
对沙发功能进行调整。
进一步地，步骤S4中，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新，具体包括：
当预测功能参数
Figure 412492DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 747658DEST_PATH_IMAGE010
至少有一个参数不同时，将所述实际功能参数
Figure 414263DEST_PATH_IMAGE010
作为训练数据对预测模型进行训练更新。
本发明还提供了一种智能沙发的自动控制系统，用于实现上述的智能沙发的自动控制方法，所述控制系统包括：
压力分布获取单元，用于采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征；
环境信息获取单元，用于获取沙发当前所在环境的环境信息；
用户身份识别单元，其与所述压力分布获取单元连接，用于根据所述压力分布特征识别用户的身份信息；
预测单元，所述用户身份识别单元及环境信息获取单元均与所述预测单元连接，用于根据所述身份信息调取所述用户对应的预测模型，并将所述环境信息输入所述预测模型内预测所述用户对于沙发使用习惯的预测功能参数；
人机交互单元，用于设置实际功能参数；
控制决策单元，所述预测单元及人机交互单元均与所述控制决策单元连接，用于将所述预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新；
执行控制单元，其与所述控制决策单元连接，用于执行所述控制指令。
本发明的有益效果是，
本发明通过压力分布特征来识别用户的身份，从而调取出对应该用户的预测模型，能够提高预测的准确度，并且符合用户的个性化需求；并且通过将预测功能参数和实际功能参数进行比较，可以利用预测功能参数和实际功能参数之间的不同将该预测模型进行更新，实现预测模型的自主学习，进一步提高预测的准确率。并且，本发明根据功能指令自动控制相关的部件执行相关的操作，省去了用户手动操作的繁琐，为特殊用户提供了便利，且能够提升用户的体验感。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的智能沙发的自动控制方法的流程图。
图2是本发明的智能沙发的自动控制系统的结构示意图。
图3是本发明的智能沙发的立体结构示意图。
图4是本发明的智能沙发模块结构示意图。
图中：
1、压力分布获取单元；2、环境信息获取单元；3、用户身份识别单元；4、预测单元；5、人机交互单元；6、控制决策单元；7、执行控制单元；
100、智能沙发；101、头枕；102、靠背；103、扶手；104、坐垫；105、腿垫；1011、头枕控制开关；1012、头枕控制电机；1021、腰托控制开关；1022、腰托控制电机；1041、主电机；1042、主电机控制开关；1031、按摩控制开关；1023、按摩器；106、加热垫；1032、加热控制开关；1051、腿垫控制开关；1052、腿垫控制电机；1033、LED控制开关。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，一种智能沙发的自动控制方法，包括以下步骤。
S1、采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征。
需要说明的是，本实施例在沙发的不同位置均布置了压力传感器，例如，沙发头枕、靠背、坐垫、腿垫、脚踏、扶手等位置，当用户坐到沙发上时，用户身体的不同部位对沙发的不同位置会施加压力，例如，用户头部靠在头枕上，手部放在扶手上，屁股坐在坐垫上等等。不同的用户坐到沙发上的姿态会有所不同，例如，用户A喜欢正着坐，用户B喜欢斜着坐，用户C喜欢把腿放在扶手上等等，并且不同的用户的身高和体重也有所不同，因此，不同用户坐在沙发上时，对沙发不同位置施加的压力值是不同的。并且，用户坐到沙发上时可能会晃动，导致沙发不同位置的压力传感器采集到的压力值在一段时间内是变化的。因此，在本实施例中，沙发不同位置安装的压力传感器采集到的是用户坐到沙发上后一段时间内连续变化的压力值，例如表1所示，一个时刻对应一个压力值，例如，不同位置的压力传感器可以连续采集几分钟的压力值，或者一直采集直到压力值保持平稳。
表1
时间 t0 t1 t2 t3 t4 ...
压力值 P0 P1 P2 P3 P4 ...
在本实施例中，对时间段T内采集到的实时压力数据进行分析处理，可以获得当前用户坐姿的压力分布特征。实时压力数据包含了所有压力传感器在T时间内采集到的实时压力值，对实时压力数据进行分析处理时，需要对每一个压力传感器采集到的实时压力值单独处理，才能准确获得用户坐姿的压力分布特征。例如，可以采用高斯卷积窗对实时压力数据进行分窗滤波处理，得到多个第一压力值；根据多个第一压力值，计算用户不同身体部位对沙发不同位置实施的压力确定值；根据压力确定值得到用户坐姿的压力分布特征。
由于用户对压力传感器施加的压力并不是一个恒定的值，用户可能会左顾右盼或者晃动，导致采集到的压力数据存在波动，无法确定一个标准值，因此，需要对采集到的实时压力值进行滤波处理，排除干扰，便于后续的分析。
具体的，每一个压力传感器采集到的实时压力数据可以认为是一段时间序列，可以采用滑动窗口将实时压力数据分割成多个片段，滑动窗口的长度例如可以设置为2秒。首先将滑动窗口的左边对准t0处，可以选取出第一个压力数据片段M1，压力数据片段M1内包含了t0至t0+2秒范围内压力数据，然后移动滑动窗口，将滑动窗口的左边对准t0+1秒处，可以选取出第二个压力数据片段M2，压力数据片段M2内包含了t0+1至t0+3秒范围内的压力数据，换言之，第一个压力数据片段M1和第二个压力数据片段M2之间有部分压力数据是重复的，以此类推，最后一个压力数据片段Mj与倒数第二个压力数据片段Mj-1之间也是有部分数据是重复的，采用滑动窗口部分重叠的方式可以进一步加快运算处理速度。然后，对每一个压力数据片段分别进行高斯卷积窗滤波处理。高斯窗的计算公式为：
Figure 430761DEST_PATH_IMAGE011
，
其中，
Figure 928738DEST_PATH_IMAGE012
表示不同压力传感器采集到的压力数据的向量值，μ表示
Figure 638068DEST_PATH_IMAGE012
的均值，
Figure 588707DEST_PATH_IMAGE013
表示
Figure 411825DEST_PATH_IMAGE012
的方差矩阵。设滑动窗口的时域表达式为H(x)，则高斯卷积窗可以由高斯窗G(x)和滑动窗口H(x)卷积获得，其公式为G(x)*H(x)。将每一个压力数据片段分别进行高斯卷积窗滤波处理可以获得多个第一压力值
Figure 701992DEST_PATH_IMAGE014
。进一步的，再根据第一压力值
Figure 644540DEST_PATH_IMAGE015
计算出该压力传感器采集到的对应身体部位的压力确定值
Figure 20158DEST_PATH_IMAGE016
，计算公式为：
Figure 378458DEST_PATH_IMAGE017
，
其中，t表示时间，tset表示该压力传感器采集压力数据的总时长，压力确定值
Figure 851027DEST_PATH_IMAGE016
可以认为是该压力传感器在tset时间内所有第一压力值
Figure 902160DEST_PATH_IMAGE018
的平均值。在本实施例中，滑动窗口长度的设置会影响高斯卷积窗滤波的效果，如果滑动窗口太短，则片段的数据量太少，滤波后无法体现出压力特征，可能会失真，如果滑动窗口太长，则片段数据量太多，可能无法达到滤波效果，且运算速度变慢。
重复上述高斯卷积窗滤波处理及压力确定值的计算过程，可以得到所有的压力传感器的压力确定值，例如，
Figure 765074DEST_PATH_IMAGE019
，j表示压力传感器的数量，将所有的压力确定值进行组合，可以得到该用户坐姿的压力分布特征
Figure 989382DEST_PATH_IMAGE020
。不同的用户具有其个性化的坐姿，其对应的压力分布特征也会有所不同。
S2、根据压力分布特征识别用户的身份信息，并获取沙发当前所在环境的环境信息。
在本实施例中，可以根据压力确定值分析用户的所属类别，并计算该用户属于该类别的概率，从而得到该用户的身份信息：
Figure 988562DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 272913DEST_PATH_IMAGE002
表示当前身份信息识别结果，
Figure 623123DEST_PATH_IMAGE003
表示类别，
Figure 585875DEST_PATH_IMAGE004
表示概率，n表示类别总数，z表示识别用户的次数。
具体的，可以采用高斯混合聚类算法，利用压力分布特征中的压力确定值判断该用户的身份信息，即该用户属于哪一类别，在沙发的控制设备中已存储有多种类别（即老用户）。具体的，可以通过高维欧式距离聚类得到当前用户属于某一已存储的老用户的概率
Figure 767457DEST_PATH_IMAGE004
，计算过程如下：
Figure 894813DEST_PATH_IMAGE021
，
其中，p表示压力确定值
Figure 732319DEST_PATH_IMAGE016
与已存储类别对应的压力值
Figure 236113DEST_PATH_IMAGE022
之间的相似度，计算公式如下：
Figure 475465DEST_PATH_IMAGE024
，
其中，k表示压力传感器采集的身体部位数量，例如可以是6，
Figure 836039DEST_PATH_IMAGE025
表示压力确定值
Figure 160841DEST_PATH_IMAGE016
向量中的第k个元素，
Figure 468325DEST_PATH_IMAGE026
表示已存储类别对应的压力值
Figure 358921DEST_PATH_IMAGE027
向量中的第k个元素，
Figure 93659DEST_PATH_IMAGE028
表示已存储类别某一身体部位每次采集的压力值的统计方差，
Figure 631389DEST_PATH_IMAGE029
表示相似度p中的第k个元素。换言之，在计算该用户属于某一类别的概率时，是将相同的身体部位的压力特征进行一一比较的，可以提高判断的准确率。进一步地，当
Figure 804881DEST_PATH_IMAGE005
时，将用户识别为新用户。换言之，当判断计算出来的概率
Figure 753246DEST_PATH_IMAGE004
中最大值小于0.5时，认为当前用户与已储存的老用户之间不匹配，该用户之前并未在该沙发上坐过，需要把该用户识别为新用户。
在本实施例中，获取沙发当前所在环境的环境信息具体包括：获取沙发所在环境的时间、温度、湿度及光线；对时间、温度、湿度及光线参数进行0均值标准化处理，得到标准化数据Time、Temp、Wet及Light；将标准化数据Time、Temp、Wet及Light组成环境信息向量
Figure 658885DEST_PATH_IMAGE006
。
在本实施例中，仅列举了几种比较关键的环境参数（时间、温度、湿度及光线），但不限于此，还可以增加其他参数，可以根据实际情况进行设置，时间参数例如可以是上午、下午、冬季、夏季等，由于时间参数的不同，环境的温度、湿度、光线也会有所不同，用户所处的环境不同，对沙发的功能需求也会有所不同。本实施例采用0均值标准化对时间、温度、湿度及光线参数进行处理，因为不同参数有不同的纲量和纲量单位，这样的情况会影响到后续预测的结果，因此，为了消除不同参数之间的量纲影响，需要对原始数据进行0均值标准化处理，可以改善由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差，便于后续的使用习惯预测。
S3、根据身份信息调取用户对应的预测模型，并将环境信息输入预测模型内预测用户对于沙发使用习惯的预测功能参数。
需要说明的是，预测模型是预先已存储在沙发的控制设备中，预测模型为多个，一个预测模型对应一个用户，并且，该预测模型已利用其对应用户的使用习惯的历史数据进行了训练，能够通过对该用户的压力分布特征以及当前环境预测出该用户的使用习惯。
根据步骤S2中获取的用户身份信息调取该用户对应的预测模型，预测模型例如是高斯神经网络模型。如果步骤S2中的身份识别结果为新用户，则将需要建立对应该新用户的新预测模型。调取当前用户对应的预测模型后，将当前的环境信息
Figure 755017DEST_PATH_IMAGE006
输入该预测模型内，预测模型可以根据环境信息输出预测功能参数，预测功能参数可以包括该沙发可由用户控制的全部功能参数。例如，功能预测参数可以是
Figure 404304DEST_PATH_IMAGE007
，其中，
Figure 207175DEST_PATH_IMAGE030
表示对沙发功能的控制指令，其中，
Figure 346032DEST_PATH_IMAGE031
分别表示对沙发头枕、沙发靠背、沙发坐垫、沙发腿垫、沙发脚踏、沙发扶手的角度调节、按摩调节、温度调节等指令，
Figure 867143DEST_PATH_IMAGE032
表示娱乐指令，例如播放音乐、播放模式调整、时长、收音机调频等。这样，当用户坐到沙发上后，沙发可以通过用户坐姿的压力分布特征以及当前环境信息，直接预测出该用户的使用喜好，实现相关功能的打开或者调整，用户无需手动调节即可享受，方便快捷，使得沙发更加智能化。当然，用户也可以主动在沙发的控制面板中设置相关的功能参数，记为实际功能参数
Figure 54542DEST_PATH_IMAGE008
。
S4、将预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用实际功能参数对预测模型进行更新。
需要说明的是，如果用户主动在沙发控制面板中设置了相关的功能参数，则需要将预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，或者，该用户识别为新用户时，以用户设定为优先原则。进行比较时，将预测功能参数
Figure 39816DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 287257DEST_PATH_IMAGE010
里的每一个参数分别进行比较，如果预测功能参数
Figure 168101DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 159191DEST_PATH_IMAGE010
完全一致，则按照预测功能参数
Figure 936654DEST_PATH_IMAGE009
对沙发功能进行调整，如果预测功能参数
Figure 417314DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 647438DEST_PATH_IMAGE010
有至少一个参数不同，则按照实际功能参数
Figure 442219DEST_PATH_IMAGE010
对沙发功能进行调整。
具体的，当预测功能参数
Figure 136505DEST_PATH_IMAGE009
和实际功能参数
Figure 725750DEST_PATH_IMAGE010
至少有一个参数不同时，例如，该用户在当下不想听音乐，或者靠背角度想再调的大一点等等，此时，优先按照用户自己的设定控制沙发相关部件执行指令，同时，将该实际功能参数
Figure 711679DEST_PATH_IMAGE010
作为新的训练数据对该预测模型进行训练更新，提高预测模型的预测准确率以及输出的预测结果的多样化。当用户身份识别为新用户时，将其实际设定的功能参数作为训练数据，建立一个对应该新用户的新预测模型，便于下次预测及使用。换言之，预测模型可基于用户每次的实际设定，实现实时训练和更新，使得预测模型针对用户的预测结果更加准确，更具有个性化。
S5、沙发执行控制指令。
具体的，当步骤S4中确定根据哪种功能参数输出控制指令后，沙发的相关部件可以按照控制指令执行相应的操作，满足用户的个性化需求。
如图2所示，一种智能沙发的自动控制系统，用于实现上述的智能沙发的自动控制方法。该控制系统包括压力分布获取单元1、环境信息获取单元2、用户身份识别单元3、预测单元4、人机交互单元5、控制决策单元6及执行控制单元7。其中，压力分布获取单元1用于采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征。环境信息获取单元2用于获取沙发当前所在环境的环境信息。用户身份识别单元3与压力分布获取单元1连接，用于根据压力分布特征识别用户的身份信息。用户身份识别单元3及环境信息获取单元2均与预测单元4连接，预测单元4用于根据身份信息调取用户对应的预测模型，并将环境信息输入预测模型内预测用户对于沙发使用习惯的预测功能参数。人机交互单元5用于设置实际功能参数。预测单元4及人机交互单元5均与控制决策单元6连接，控制决策单元6用于将预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用实际功能参数对预测模型进行更新，控制决策单元6可以将最终选定的功能参数指令发送给执行控制单元7。执行控制单元7与控制决策单元6连接，用于控制沙发执行控制指令（即控制决策单元6最终选定的控制指令）。具体的，执行控制单元7例如是沙发的控制器，执行控制单元7可以控制沙发的各部件按照控制决策单元6输出的控制指令执行相关操作。
图3至图4提供了智能沙发的一种具体实施例，该智能沙发100包括头枕101、靠背102、扶手103、坐垫104及腿垫105。头枕101内部设有头枕控制开关1011及头枕控制电机1012，头枕控制开关1011与执行控制单元7连接，头枕控制电机1012与头枕控制开关1011连接，头枕控制开关1011能够控制头枕控制电机1012工作，从而实现对头枕101的角度调节。靠背102内设有腰托控制开关1021及腰托控制电机1022，腰托控制开关1021与执行控制单元7连接，腰托控制开关1021与腰托控制电机1022连接，腰托控制开关1021能够控制腰托控制电机1022工作，从而实现对腰托的承托角度进行调整。单独设置腰托控制电机1022能够更好地调节靠背102的角度，满足不同的用户的需求，例如，老人、孕妇等。坐垫104内设有主电机1041及主电机控制开关1042，主电机控制开关1042与执行控制单元7连接，主电机控制开关1042与主电机1041连接，主电机1041与智能沙发的整体椅架连接，能够实现对整体椅架的角度调节。扶手103内设有按摩控制开关1031，靠背102内还设有按摩器1023，按摩控制开关1031与按摩器1023连接，按摩控制开关1031与执行控制单元7连接，按摩控制开关1031能够控制按摩器1023的开启、关闭以及按摩力度的调整。靠背102及坐垫104内均设有加热垫106，扶手103内设有加热控制开关1032，加热控制开关1032与加热垫106连接，加热控制开关1032与执行控制单元7连接，加热控制开关1032能够对加热垫106的开启、关闭及温度进行控制，即使在寒冷的冬天，在智能沙发休息时，也不用担心受冻问题，还能调节加热温度。腿垫105内设有腿垫控制开关1051及腿垫控制电机1052，腿垫控制开关1051与腿垫控制电机1052连接，腿垫控制开关1051与执行控制单元7连接，腿垫控制开关1051能够控制腿垫控制电机1052工作，实现对腿垫105的角度调节。智能沙发底座下方设有LED灯，扶手103内设有LED控制开关1033，LED控制开关1033与LED灯连接，LED控制开关1033与执行控制单元7连接，LED控制开关1033能够控制LED灯开启、关闭及颜色调整。人机交互单元5例如可以是控制面板，安装在扶手103，便于用户操作。此外，智能沙发还可以包括语音控制功能、USB接口、无线充电功能等等。执行控制单元7在发送指令给相关控制开关时，可以采用PID算法进行闭环控制，PID算法简单、控制精准，且不需要建模。
综上，本发明的智能沙发的自动控制方法及系统，通过设置在沙发不同位置的压力传感器采集用户坐姿的压力数据，并经过滤波、计算后形成属于该用户的压力分布特征，并利用该压力分布特征分析该用户的身份信息，这样能够针对不同的用户进行个性化预测，满足不同用户的个性化需求。通过识别出的用户身份信息调取对应的预测模型，将采集的环境信息输入调取出的预测模型内，该预测模型能够输出该用户个性化的使用习惯，例如，仰卧角度、脚踏高度、坐垫加热、按摩模式等功能参数。同时，当预测模型输出的预测功能参数与实际功能参数不一致时，本方法能够利用预测功能参数与实际功能参数之间的不同对预测模型进行训练更新，实现智能沙发的自学习，使得预测模型的预测准确率更够提高。本发明的控制方法及系统能够为不同的用户提供个性化的体验，为特殊人群（例如老人、孕妇、行动不便的用户等）提供了更为方便的使用方式，扩大了智能沙发适用的群体范围，提高了用户体验，为智能家居、智慧家庭的发展提供了有力支撑。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要如权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (9)

1.一种智能沙发的自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征；
S2、根据所述压力分布特征识别用户的身份信息，并获取沙发当前所在环境的环境信息，所述环境信息包括沙发所在环境的时间、温度、湿度及光线；
S3、根据所述身份信息调取所述用户对应的预测模型，并将所述环境信息输入所述预测模型内预测所述用户对于沙发使用习惯的预测功能参数；
S4、将所述预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新；
所述预测功能参数为
Figure 288995DEST_PATH_IMAGE002
，
所述实际功能参数为
Figure 666887DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure 533211DEST_PATH_IMAGE006
表示对沙发功能的控制指令，
Figure 934237DEST_PATH_IMAGE008
分别表示对沙发头枕、沙发靠背、沙发坐垫、沙发腿垫、沙发脚踏、沙发扶手的角度调节、按摩调节、温度调节指令，
Figure 544210DEST_PATH_IMAGE010
表示娱乐指令；
S5、所述沙发执行所述控制指令。
2.如权利要求1所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S1中，采集用户坐到沙发上时的压力数据具体包括：
通过布置在沙发不同位置的压力传感器，采集用户不同身体部位对沙发不同位置实施的实时压力数据。
3.如权利要求2所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S1中，对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征具体包括：
采用高斯卷积窗对所述实时压力数据进行分窗滤波处理，得到多个第一压力值；
根据多个所述第一压力值，计算用户不同身体部位对沙发不同位置实施的压力确定值；
根据所述压力确定值得到用户坐姿的压力分布特征。
4.如权利要求3所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S2中，根据所述压力分布特征识别用户的身份信息具体包括：
根据所述压力确定值分析所述用户的所属类别，并计算所述用户属于所述类别的概率，得到所述用户的身份信息：
Figure 776608DEST_PATH_IMAGE012
，
其中，
Figure 220359DEST_PATH_IMAGE014
表示当前身份信息识别结果，
Figure 702156DEST_PATH_IMAGE016
表示类别，
Figure 319082DEST_PATH_IMAGE018
表示概率，n表示类别总数，z表示识别用户的次数。
5.如权利要求4所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，当
Figure 78090DEST_PATH_IMAGE020
时，将所述用户识别为新用户。
6.如权利要求1所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S2中，获取沙发当前所在环境的环境信息具体包括：
获取沙发所在环境的时间、温度、湿度及光线，
对所述时间、温度、湿度及光线参数进行0均值标准化处理，得到标准化数据Time、Temp、Wet及Light；
将所述标准化数据Time、Temp、Wet及Light组成环境信息向量
Figure 817376DEST_PATH_IMAGE022
。
7.如权利要求1所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S4中，将所述预测功能参数和用户实际设置的实际功能参数进行比较，具体包括：
将预测功能参数
Figure 658906DEST_PATH_IMAGE024
和实际功能参数
Figure 813944DEST_PATH_IMAGE026
里的每一个参数分别进行比较，若预测功能参数
Figure 817672DEST_PATH_IMAGE028
和实际功能参数
Figure 603225DEST_PATH_IMAGE026
完全一致，则按照预测功能参数
Figure 262877DEST_PATH_IMAGE028
对沙发功能进行调整；若预测功能参数
Figure 18343DEST_PATH_IMAGE028
和实际功能参数
Figure 751944DEST_PATH_IMAGE026
有至少一个参数不同，则按照实际功能参数
Figure 770715DEST_PATH_IMAGE026
对沙发功能进行调整。
8.如权利要求7所述的智能沙发的自动控制方法，其特征在于，步骤S4中，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新，具体包括：
当预测功能参数
Figure 979980DEST_PATH_IMAGE030
和实际功能参数
Figure 414503DEST_PATH_IMAGE032
至少有一个参数不同时，将所述实际功能参数
Figure 330507DEST_PATH_IMAGE032
作为训练数据对预测模型进行训练更新。
9.一种智能沙发的自动控制系统，用于实现如权利要求1-8任一项所述的智能沙发的自动控制方法，所述控制系统包括：
压力分布获取单元（1），用于采集用户坐到沙发上时的压力数据，并对所述压力数据进行分析处理，得到用户坐姿的压力分布特征；
环境信息获取单元（2），用于获取沙发当前所在环境的环境信息；
用户身份识别单元（3），其与所述压力分布获取单元（1）连接，用于根据所述压力分布特征识别用户的身份信息；
预测单元（4），所述用户身份识别单元（3）及环境信息获取单元（2）均与所述预测单元（4）连接，用于根据所述身份信息调取所述用户对应的预测模型，并将所述环境信息输入所述预测模型内预测所述用户对于沙发使用习惯的预测功能参数；
人机交互单元（5），用于设置实际功能参数；
控制决策单元（6），所述预测单元（4）及人机交互单元（5）均与所述控制决策单元（6）连接，用于将所述预测功能参数和实际功能参数进行比较，若预测功能参数与实际功能参数一致，则按照预测功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；若预测功能参数与实际功能参数不一致，则按照实际功能参数输出对沙发功能调整的控制指令；当预测功能参数与实际功能参数不一致时，利用所述实际功能参数对所述预测模型进行更新；
执行控制单元（7），其与所述控制决策单元（6）连接，用于执行所述控制指令。
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