CN115998073A - 一种控制器数据处理方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种控制器数据处理方法和系统，所述方法包括：步骤S1：压力传感器实时检测压力数据并构成压力组合序列；步骤S2：基于所述压力组合序列确定用户的当前状态；步骤S3：确定用户后续压力组合序列，根据后续压力组合序列作调整判决；步骤S4：给出升降桌调整建议或者进行主动调整。本发明通过基于多传感器和智能调整判决，实现对不同使用场景和用户透明的升降桌调整方式，从而提高其适用性，在不增加桌子自身的结构复杂度的同时，简便、方便的满足升降桌智能调节控制，满足用户需求。
Description
技术领域
本发明属于升降桌控制技术领域，尤其涉及一种控制器数据处理方法和系统。
背景技术
舒适的办公、学习、生活条件已经成为追求的目标，传统的办公桌子高度一般都是固定的，很多时候与工作人员的身高不相符合，长时间会导致工作人员不舒服，影响其工作效果。即使高度合适，长期保持一种姿势进行工作也会对桌子的使用用户的身心带来压力，在工作之外带来额外的负担。
智能调平的升降桌可实现高度和平衡度的调节是理想的办公方式。电动升降桌是一种桌板本体可以自动升降的桌子，能够满足用户的使用需求，越来越受到消费者的青睐。电动升降桌与普通的桌子不同，除了桌板本体和柱腿以外，还包括多种零部件，例如控制桌板本体升降的立柱、驱动立柱运动的电机、支撑桌板本体的框架等结构。随着升降桌在家庭中的普遍使用，越来越多的人对升降桌的舒适性和智能型提出了更高的要求，而工厂在生产加工零部件时，考虑到的是尽可能满足更多款式的要求，同时还要考虑降低成本的要求，但是现实情况是，增加控制器的复杂度作复杂的计算，或者增加传动装置的精准性都会大大的增加升降桌的造价，而且对升降桌升降机制的改进均需要升降马达机构作适配性的调整，很难满足改变的要求。
基于上述问题，本发明基于多传感器和智能调整判决，实现对不同使用场景和用户透明的升降桌调整方式，从而提高其适用性，在不增加桌子自身的结构复杂度的同时，简便、方便的满足升降桌智能调节控制，满足用户需求。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种控制器数据处理方法和系统，所述方法包含：
步骤S1：压力传感器实时检测压力数据，并将这些压力数据按照压力传感器编号组合成压力组合；多个压力组合按照时间排列构成压力组合序列；
步骤S2：基于所述压力组合序列确定用户的当前状态；具体为：确定用户属性，将用户属性、升降桌位置和压力组合序列输入升降桌的第一使用模型和第二使用模型以确定用户当前状态及其保持度；基于当前状态及其保持度确定是否需要进行调整判决，如果是，则进入步骤S3，确定是否需要进行直接调整，如果是，则进入S4，否则，返回步骤S1，继续收集压力组合数据；
步骤S3：确定用户后续压力组合序列，根据后续压力组合序列作调整判决；具体为：确定升降桌第二使用模型；将压力组合序列输入升降桌第二使用模型中以确定用户的后续压力组合序列；根据后续压力组合序列作调整判决；
所述步骤S3，具体包括如下步骤：
步骤S31：基于用户属性获取和所述用户属性相同或者相近的第二使用模型，所述第二使用模型中包括多个样本压力组合序列；
步骤S32：获取和当前用户的压力组合序列匹配长度最大的样本压力组合序列作为目标压力组合序列；
步骤S33：将目标压力组合序列中匹配部分的后续部分子序列作为后续压力组合序列；
步骤S34：获取和所述后续压力组合序列对应的升降桌原始数据；所述原始数据中包含关于升降桌的调整操作数据；
步骤S35：获取原始数据中包含的调整操作数据，基于所述调整操作数据作调整判决；
步骤S4：给出升降桌调整建议或者进行主动调整。
进一步的，每隔预设时间间隔检测一次压力数据。
进一步的，所述压力传感器为4个。
进一步的，所述压力传感器均匀的布设在升降桌桌面下层，分别用于检测桌面上不同区域的压力数据。
进一步的，所述用户属性包括：身高、年龄和/或体重中的一个或其组合。
一种控制器数据处理系统，所述系统包含：升降桌，控制器；所述控制器用于执行所述的控制器数据处理方法。
进一步的，还包括用户终端，用户通过所述用户终端控制升降桌的位置调整，和升降桌进行数据交互。
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所述的控制器数据处理方法。
一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的控制器数据处理方法。
一种执行设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现所述的控制器数据处理方法。
本发明的有益效果包括：
(1)在桌面设置多压力传感器，通过压力传感器的平面数据和时间变化情况了解用户的当前状态以及状态变化情况，基于大数据信息构建复杂度较低的调整方式，在不增加桌子自身的结构复杂度的同时，满足用户的智能调节需求；
(2)通过姿势组合的占比可以消除人类在保持坐姿和工作时难免会产生的姿势调整带来的状态判断错误；而占比变化不仅仅考虑占比情况，通过状态和保持度两个参数增加了对变化情况和未来变化情况的考量，从动态角度考虑用户状态，增加数据处理的全面性；
(3)基于当前用户状态的初判结合大数据信息进行调整判决，能够提供更精准的调整时机和调整建议，避免必须要的打扰，大大提高了用户体验；在调整较为细微的情况下，判决还提供了主动自动调整契机；
(4)基于第一使用模型和第二使用模型使得升降桌在用户和场景透明的情况下完成智能调整判决，快速适应不同场景和不同用户的调整需求，真正实现一桌多用。
附图说明
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1为本发明的控制器数据处理方法示意图。
具体实施方式
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如附图1所示，本发明提出一种控制器数据处理方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1：压力传感器实时检测压力数据，并将这些压力数据按照压力传感器编号组合成压力组合；多个压力组合按照时间排列构成压力组合序列；
其中：升降桌上的多个位置设置多个压力传感器，每个压力传感器用于检测其安装位置所在区域承受的压力数据；
优选的：所述压力传感器为4个，一个压力组合为(P1，P2，P3，P4)；其中：p1～p4分别对应编号为1-4的压力传感器；1～4号传感器分别用于检测位置区域1～4的压力数据；
优选的：每隔预设时间间隔检测一次压力数据；
优选的：所述压力传感器均匀的布设在升降桌桌面下层，分别用于检测桌面上不同区域的压力数据；
步骤S2：基于所述压力组合序列确定用户的当前状态；具体为：确定用户属性，将用户属性、升降桌位置和压力组合序列输入升降桌的第一使用模型和第二使用模型以确定用户当前状态及其保持度；基于当前状态及其保持度确定是否需要进行调整判决，如果是，则进入步骤S3，确定是否需要进行直接调整，如果是，则进入S4，否则，返回步骤S1，继续收集压力组合数据；
实际上，压力传感器是相对价格最便宜的传感装置，本发明中在桌面设置多压力传感器，通过压力传感器的平面数据和时间变化情况了解用户的当前状态以及变化情况，基于大数据构建复杂度较低的调整方式，大大的提高了用户体验；
所述步骤S2具体包括如下步骤：
步骤S21：获取用户属性，所述用户属性包括：身高、年龄、体重等；
步骤S22：获取升降桌的当前位置；所述当前位置包括高度位置和倾斜角度；
步骤S23：将升降桌的当前位置和用户属性输入通用第一使用模型中以得到第一使用模型；通用第一使用模型包含压力组合和姿势之间的第一对应关系，以及姿势序列和当前状态之间的关联关系；由于压力组合的取值和当前位置以及用户属性均相关，用当前位置以及用户属性对通用第一使用模型中的第一对应关系做约束后就得到适用于当前用户的第一使用模型；
优选的：所述约束为参数取值约束、或删除部分通用对应关系来实现约束等；显然压力数据和用户属性，例如，和用户的身高体重之间有密切相关，通过约束对应关系中的压力范围就能够得到适用于当前用户的第一对应关系；对于当前位置也是类似的；
优选的：所述第一使用模型为基于第一对应关系的模型；第一对应关系是压力组合和姿势之间的第一对应关系；
可替换的：所述第一使用模型是神经网络模型，所述神经网络模型的输入是用户属性以及当前位置；输出是用户当前状态和保持度；通过样本数据训练以得到该第一使用模型；
步骤S24：将所述压力组合序列输入第一使用模型以得到用户当前状态和保持度；具体为包括如下步骤：
步骤S241：将压力组合序列中的每个压力组合按顺序输入到第一使用模型中，基于压力组合和姿势之间的第一对应关系得到和所述每个压力组合对应的姿势，将姿势按照时间顺序组合以得到姿势序列；
步骤S242：将姿势序列分为长度固定的一个或多个子姿势序列；
步骤S243：确定子姿势序列中每种姿势的占比并构成占比组合，其中：占比组合中的每个元素对应一种姿势在子姿势序列中的占比；例如：(重度前倾70％，左侧前倾20％，微前倾10％)是一个占比组合；每个子姿势序列对应一个占比组合；
步骤S244：将占比组合按照时间顺序组合以构成占比组合的变化趋势；例如：(直坐90％，微前倾10％)->(重度前倾70％，左侧前倾20％，微前倾10％)->(重度前倾90％，左侧前倾10％)；
步骤S245：通过占比组合的变化趋势与当前状态的第二对应关系得到用户当前状态；通过姿势组合的占比可以消除人类在保持坐姿和工作时难免会产生的姿势调整带来的状态判断错误；而占比变化不仅仅考虑占比情况，还增加了对变化情况的考量，从动态角度考虑用户状态，增加数据处理的全面性；
优选的：通过改变所述固定长度的数值来改变子姿势序列的个数，使得子姿势序列的个数满足第二对应关系的查询要求；例如：第二对应关系中每个变化趋势中包含5个占比组合的变化趋势，那么可以通过改变固定长度来满足第二对应关系；
步骤S246：计算保持度KD；保持度是用户在一个状态下保持情况；用户状态变化大则保持度低，反之，用户状态变化小，则保持度高；
其中：N是子姿势序列的个数，Si是子姿势序列对应的占比组合，Bki是变化表征值；
可替换的：
这里通过Si≈Si+1的计算方式，对第二对应关系提供一定的匹配冗余度；也就是说具体的占比值在一定的距离范围内就能够得出约等于的判定；
优选的：所述第二对应关系通过大数据统计得到；例如：从(直坐90％，微前倾10％)->(重度前倾70％，左侧前倾20％，微前倾10％)->(重度前倾90％，左侧前倾10％)表明用户当前状态为疲惫，且保持度为0％；当然这里只是一个简单的示例，实际上，第二对应关系是可以共享使用和维护的；当用户一直保持在一个(重度前倾90％，左侧前倾10％)占比组合时，可能仅仅表明用户有一个不好的桌子使用习惯而已；因此，仅仅通过占比组合并不能完全反应用户的当前状态，本发明中通过占比组合不仅仅考虑一个瞬态的占比情况，还增加了对变化情况的考虑，从而从动态角度考虑用户状态，增加数据处理的全面性利用；
步骤S25：基于当前状态及其保持度确定是否需要进行调整判决；具体为：若当前状态属于第一状态集合且保持度大于第一预设值，则进入步骤S3进行调整判决；或当前状态属于第二状态集合且保持度小于第二预设值，则进入步骤S4；否则，返回步骤S1；
在“当前状态属于第一状态集合且保持度大于第一预设值”情况下，表明用户已经保持在一个需要进行调整的状态了，例如：用户具有较高的疲惫状态及其保持度，则此时需要进行调整判决；
在“当前状态属于第二状态集合且保持度小于第二预设值”情况下，由于用户保持度较低，表明当前位置迫切需要调整；例如：在排除舒适的第二状态集合且第二预设值＝0的情况下，就能够表明这一情况；当然也可以做其他情况的扩充以进行更精细化的控制；但是考虑到需要将进行调整判决因此这里不做过多的扩充；可以根据控制器的计算能力和大数据的增加作扩充；
步骤S3：确定用户后续压力组合序列，根据后续压力组合序列作调整判决；具体为：确定升降桌第二使用模型；将压力组合序列输入升降桌第二使用模型中以确定用户的后续压力组合序列；根据后续压力组合序列作调整判决；
这里相当于从另一个角度，也就是其他用户的角度客观看待是否需要调整，毕竟调整和注意力集中，甚至打断用户之间是相互矛盾的，进行调整判决，能够提供更精准的调整时机和调整建议，避免必须要的打扰，大大提高了用户体验；当然，在调整较为细微的情况下，判决还提供了主动自动调整契机；
优选的：所述第二使用模型是神经网络模型，所述神经网络模型的输入是压力组合序列；后续压力组合序列；通过样本数据训练以得到该第二使用模型；而实际上，随着输入的压力组合序列长度的增加，外加用户属性和当前位置等调整参数的介入，第二使用模型会变得很复杂，会使得训练和使用复杂度很难很高；
所述步骤S3，具体包括如下步骤：
步骤S31：基于用户属性获取和所述用户属性相同或者相近的第二使用模型，所述第二使用模型中包括多个样本压力组合序列；
其中：每个样本压力组合序列对应多个相同或者相近的压力组合序列的聚类已进行所述多个相同或者相近的压力组合序列的代表；
步骤S32：获取和当前用户的压力组合序列匹配长度最大的样本压力组合序列作为目标压力组合序列；
步骤S33：将目标压力组合序列中所述匹配部分的后续部分子序列作为后续压力组合序列；
优选的：当所述后续部分子序列为多个时，选择后续压力组合最长者作为后续压力组合序列；
步骤S34：获取和所述后续压力组合序列对应的升降桌原始数据；所述原始数据中包含关于升降桌的调整操作数据；所述调整包括被动调整和主动调整；
步骤S35：获取原始数据中包含的调整操作数据，基于所述调整操作数据作调整判决；具体的：当所述原始数据中预设时间范围内具有主动调整和/或被动调整时，确定进行调整；这里，所述预设时间范围是一个较短的时间范围；
优选的：所述预设时间范围是原始数据对应的压力组合序列长度在预设数量内；例如：在5个压力组合序列内出现调整操作；
可替换的：所述预设时间范围是原始数据对应的时间长度是1～10分钟；
可替换的：计算预设时间范围内原始数据中出现调整操作数据的比例，当所述比例超过预设比例时，确定进行调整；例如：在10个压力组合序列长度中出现5次调整操作数据，占比超过50％，则确定进行调整；
例如：所述预设比例时90％；
步骤S4：给出升降桌调整建议或者进行主动调整；
优选的：所述主动调整为最小调整；例如：是基于用户当前状态的最小调整；或者是不同方向和高度的微调整，并基于用户反馈作大调整；
优选的：在进行主动调整前对用户作调整提示，让用户对调整有预期或者准备；
优选的：所述升降桌调整建议中包含调整提示和调整操作的操作方式；
优选的：根据原始数据中的调整操作数据给出具体调整的操作方式；具体为：根据调整操作数据中的最小调整操作方式给出具体调整的操作方式；
可替换的：根据调整操作中的出现频次最多的调整操作方式给出具体调整的操作方式；
优选的：在调整完毕后返回步骤S1继续进行压力数据监测；
基于相同的发明构思，本发明提出一种控制器数据处理系统，所述系统包括：升降桌，控制器；所述控制器用于执行上述控制器数据处理方法；所述升降桌的桌面上设置多个压力传感器；
所述系统还包括用户终端，用户通过所述用户终端控制升降桌的位置调整，和升降桌进行数据交互；
优选的：所述多个压力传感器均匀的布设在升降桌桌面下半部分；
优选的：所述多个压力传感器为4个；
优选的：所述压力传感器的布设是可定制的，根据用户的使用习惯作定制；例如：左侧手和右侧手可采用不同的定制方式；
术语“控制器”、“用户终端”包涵用于处理数据的所有种类的装置、设备和机器，举例包括可编程处理器、计算机、片上系统、或者上述中的多个或其组合。所述装置能够包括专用逻辑电路，例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。除了硬件，所述装置还可以包括代码，创建用于所述计算机程序的执行环境，例如，构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统、跨平台运行环境、虚拟机或上述一个或多个的组合的代码。该装置和执行环境可以实现各种不同计算模型基础设施，诸如web服务、分布式计算、和网格计算基础设施。
计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)能够以编程语言的任何形式来撰写，包括汇编或解释语言、说明或过程性语言，且其可以以任何形式部署，包括作为单机程序或者作为模块、组件、子例程、对象或适于在计算环境中使用的其他单元。计算机程序可以但不必与文件系统中的文件相对应。程序能够存储在保持其他程序或数据(例如存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中，在专用于所述程序的单个文件中，或者在多个协同文件中(例如，存储一个或多个模块、子例程或代码部分的文件)。计算机程序可以部署为在一个计算机上或位于一个站点或跨多个站点分布且由通信网络互连的多个计算机上执行。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种控制器数据处理方法，其特征在于，包括：
步骤S1：压力传感器实时检测压力数据，并将这些压力数据按照压力传感器编号组合成压力组合；多个压力组合按照时间排列构成压力组合序列；
步骤S2：基于所述压力组合序列确定用户的当前状态；具体为：确定用户属性，将用户属性、升降桌位置和压力组合序列输入升降桌的第一使用模型和第二使用模型以确定用户当前状态及其保持度；基于当前状态及其保持度确定是否需要进行调整判决，如果是，则进入步骤S3，确定是否需要进行直接调整，如果是，则进入S4，否则，返回步骤S1，继续收集压力组合数据；
步骤S3：确定用户后续压力组合序列，根据后续压力组合序列作调整判决；具体为：确定升降桌第二使用模型；将压力组合序列输入升降桌第二使用模型中以确定用户的后续压力组合序列；根据后续压力组合序列作调整判决；
所述步骤S3，具体包括如下步骤：
步骤S31：基于用户属性获取和所述用户属性相同或者相近的第二使用模型，所述第二使用模型中包括多个样本压力组合序列；
步骤S32：获取和当前用户的压力组合序列匹配长度最大的样本压力组合序列作为目标压力组合序列；
步骤S33：将目标压力组合序列中匹配部分的后续部分子序列作为后续压力组合序列；
步骤S34：获取和所述后续压力组合序列对应的升降桌原始数据；所述原始数据中包含关于升降桌的调整操作数据；
步骤S35：获取原始数据中包含的调整操作数据，基于所述调整操作数据作调整判决；
步骤S4：给出升降桌调整建议或者进行主动调整。
2.根据权利要求1所述的控制器数据处理方法，其特征在于，每隔预设时间间隔检测一次压力数据。
3.根据权利要求2所述的控制器数据处理方法，其特征在于，所述压力传感器为4个。
4.根据权利要求3所述的控制器数据处理方法，其特征在于，所述压力传感器均匀的布设在升降桌桌面下层，分别用于检测桌面上不同区域的压力数据。
5.根据权利要求4所述的控制器数据处理方法，其特征在于，所述用户属性包括：身高、年龄和/或体重中的一个或其组合。
6.一种控制器数据处理系统，其特征在于，所述系统包含：升降桌，控制器；所述控制器用于执行权利要求1-5中任一项所述的控制器数据处理方法。
7.根据权利要求6所述的控制器数据处理系统，其特征在于，还包括用户终端，用户通过所述用户终端控制升降桌的位置调整，和升降桌进行数据交互。
8.一种处理器，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1-5中任一项所述的控制器数据处理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的控制器数据处理方法。
10.一种执行设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的控制器数据处理方法。
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|---|---|
| CN115998073B (zh) | 2024-03-15 |
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