【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空调控制，特别是涉及一种基于毫米波雷达的智能控制方法及系统。
技术介绍
1、随着人们对家电智能需求的提升，基于人感的空调智能控制受到越来越多的重视。在现有的基于人感的空调智能控制方案中，只有基于人脸识别的ai技术方案能实现精准的人感控制。毫米波雷达是工作在毫米波(波长1～10mm，频率30～300ghz)波段探测的雷达，其在空调上多用于实现人来开机、人走关机、无风感等功能。
2、目前已有的三篇专利，基于毫米波雷达的智能空调控制方法(cn112762581a)、用于控制空调的方法、装置及空调(cn114322245a)、基于毫米波雷达的空调控制方法、空调器及存储介质(cn114576822a)存在以下三个缺点：1、无法自动生成用户场景区域，对用户使用毫米波雷达的门槛较高；2、未获取人数、活动状态数据，无法调节家居场景的空调负荷方案调整；3、未对用户的活动区域进行区域划分，无法确定用户的区域，不能精准的确认用户的场景，无法提供精准的空调运行方案。
3、但是，毫米波雷达的性能和场景关联较强，目前的毫米波雷达方案需要用户录入场景，对用户使用毫米波雷达的门槛较高。控制空调器向相应的扇形送风分区输送冷风，由于冷风从空调器输送至扇形送风分区存在一定的时间延迟，形成‘冷风追不上人’的现象。由于用户处于活动模式，会造成‘风随人动’功能的效果不佳。因此针对以上问题，提供一种基于毫米波雷达的智能控制方法及系统具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于为了
2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
3、本专利技术提供了一种于毫米波雷达的智能控制方法，包括以下步骤：
4、步骤s01：开始控制空调；
5、步骤s02：毫米波雷达模组采集用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息，并将用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息通过网络上传到云端；
6、步骤s03：云端收到毫米波雷达模组采集的信息以后，通过毫米波雷达轨迹大模型，自动划分区域；
7、步骤s04：通过毫米波雷达轨迹大模型，将区域自动划分完成以后，通过毫米波雷达轨迹大模型自动确认空调的运行模式、空调负荷方案、空调送风区域；
8、步骤s05：将空调的运行模式、空调负荷方案、空调送风区域的操作指令下发到空调。
9、步骤s06：空调执行毫米波雷达轨迹大模型下发的指令；
10、步骤s07：将执行指令后的空调的时间、结果、耗电量数据上传到云端，毫米波雷达轨迹大模型根据采集的空调运行数据，完善毫米波雷达轨迹大模型；
11、步骤s08：空调控制结束。
12、作为本专利技术的优选，所述步骤s03中“自动划分区域”的具体包括：自动将区域分为沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域。
13、作为本专利技术的优选，所述步骤s03中“自动划分区域”是根据用户的位置、姿态、用户人数、停留时间、运动幅度对区域进行自动划分。
14、作为本专利技术的优选，所述步骤s03中“自动划分区域”的判断实例如下：
15、在睡觉时间内，停留时间大于10分钟，并且姿势为躺姿则为床区域；
16、在非睡觉时间内，停留时间大于20分钟，并且姿势为趟姿则为床区域；
17、在用餐时间内，停留时间大于5分钟，并且姿势为坐姿则为餐桌区域；
18、在标准时间内，停留时间大于5分钟，并且姿势为坐姿则为沙发区域；
19、作为本专利技术的优选，所述运行模式的判断实例如下：
20、在睡觉时间内，区域为床区域，并且停留时间大于10分钟，则按照睡眠模式运行；
21、在用餐时间内，区域为餐桌区域，并且停留时间大于5分钟，则按照标准模式运行；
22、在标准时间内，区域为沙发区域，并且停留时间大于5分钟，则按照休闲模式运行；
23、作为本专利技术的优选，所述空调负荷方案的判断实例如下：
24、在睡觉时间内，区域为床区域，并且停留时间大于20分钟，则按照低功耗睡眠模式运行；
25、在用餐时间内，区域为餐桌区域，并且停留时间大于10分钟，则按照中功耗标准模式运行；
26、在标准时间内，区域为沙发区域，并且停留时间大于5分钟，并且用户的运动强度处于高强度，则按照高功耗休闲模式运行。
27、本专利技术还公开了一种用于实现基于毫米波雷达的智能控制方法的系统，包括毫米波雷达模组、通讯模组、云端大模型后台、空调。
28、作为本专利技术的优选，所述毫米波雷达模组用于采集获取用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息；
29、作为本专利技术的优选，所述通信模组将用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息通过网络上传到云端大模型后台；
30、作为本专利技术的优选，所述云端大模型后台自动将区域分为沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域，自动确认空调的运行模式以及空调负荷方案；
31、作为本专利技术的优选，所述空调执行空调运行模式、负荷方案、送风区域操作。
32、本专利技术的有益效果在于：
33、和现有技术相比较，本专利技术提供的方案更完善。通过毫米波雷达获取用户的相关信息和数据，输送至毫米波雷达轨迹大模型后将将区域进行自动划分，并根据划分的区域自动确认空调的运行模式以及空调负荷方案，然后又将空调运行的时间、结果、耗电量数据上传到毫米波雷达大模型，对毫米波雷达大模型进行又一轮的自动完善更新。同时通过自动划分场景和区域，降低了用户使用毫米波雷达的门槛；而且通过雷达轨迹大模型，自动确认空调的运行模式及空调负荷方案，实现运行模式、空调负荷方案、送风区域的实时同步。
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1.一种基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤S03中“构建毫米波雷达大模型”具体包括：云端大模型后台根据获取的数据建立一个用户区域的模型，模型包含沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域。
3.根据权利要求1或2所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤S03中“自动划分区域”的具体包括：自动将区域分为沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域。
4.根据权利要求1或2所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤S03中“自动划分区域”是根据用户的位置、姿态、用户人数、停留时间、运动幅度对区域进行自动划分。
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤S03中“自动划分区域”的判断实例如下：
6.根据权利要求1或5所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述运行模式的判断实例如下：
7.根据权利要求1或2所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述空调负
8.一种基于毫米波雷达的智能控制系统，用于实现如权利要求1-7之一所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：包括毫米波雷达模组、通讯模组、云端大模型后台、空调。
9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的智能控制系统，其特征在于：所述毫米波雷达模组用于采集获取用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息；所述通信模组将用户的人数、位置、停留时间、运动幅度、姿态信息通过网络上传到云端大模型后台；所述云端大模型后台自动将区域分为沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域，自动确认空调的运行模式以及空调负荷方案；所述空调执行空调运行模式、负荷方案、送风区域操作。
...【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤s03中“构建毫米波雷达大模型”具体包括：云端大模型后台根据获取的数据建立一个用户区域的模型，模型包含沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域。
3.根据权利要求1或2所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤s03中“自动划分区域”的具体包括：自动将区域分为沙发区域、餐桌区域、书桌区域、床区域。
4.根据权利要求1或2所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤s03中“自动划分区域”是根据用户的位置、姿态、用户人数、停留时间、运动幅度对区域进行自动划分。
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的智能控制方法，其特征在于：所述步骤s03中“自动划分区域”的判断实例如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘小成，陈峰峰，刘皓，蒋思虎，
申请(专利权)人：四川虹美智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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