一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统及控制方法与流程

本发明涉及汽车空调系统控制，尤其涉及一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统及控制方法。

背景技术：

1、传统汽车空调系统通常只能通过手动设置来调节温度和风速，无法根据每个人的个人喜好和情感状态进行自动调节。这可能导致不同乘客在同一车内感受到的舒适程度不同，并且还具有以下技术缺陷：

2、反应速度慢：传统车空调系统可能需要一段时间才能感知到车内环境的变化，并做出相应的调整。这意味着在乘客感到不舒适时，系统可能无法及时作出反应，从而影响乘客的舒适度和体验。

3、无法识别情感状态：传统车空调系统通常不能识别驾驶员或乘客的情感状态。因此，它们无法根据情感状态调节空调系统，以提供更加贴近需求的驾乘体验。这可能导致在情绪低落或紧张时，车内环境并未做出适当调整，无法缓解乘客的情绪。

4、能耗较高：传统车空调系统可能在整个车内提供相同的温度，而不考虑到不同区域的实际需求。这可能导致能源的浪费，尤其是当只有一部分车内乘客需要调节温度时。

技术实现思路

1、基于上述技术问题，本发明提出了一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统及控制方法，利用语音、面部表情、生理参数等信息，情感智能算法能够准确识别驾驶员和乘客的情感状态。这使得系统可以更加智能地了解车内人员的实际需求，从而做出相应的调整，具体技术方案如下。

2、第一方面，一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：汽车车内温度系统采集汽车驾驶员或乘客语音、面部表情和生理状态，并对情感状态进行识别；

4、步骤s2：汽车车内温度系统分析采集的情感信息，确定驾驶员或乘客情感状态；

5、步骤s3：根据情感分析的结果，汽车车内温度系统自动调节系统内空调的工作状态，提供更符合情感需求的驾乘体验；

6、步骤s4：持续监测驾驶员或乘客的情感状态，根据情感状态变换和驾驶需要调整系统内空调的工作状态。

7、具体地，所述对情感状态进行识别包括：语音情感识别、面部表情识别和生理参数分析，所述语音情感识别具体包括：

8、使用mfcc声学特征提取算法，计算语音信号的频谱特征；

9、基于支持向量机svm或深度学习模型，使用分类器对提取的特征进行分类，分类公式表示为：

10、femotion＝classifier(fmfcc)；

11、其中，femotion表示驾驶员或乘客的语音情感分类结果，即识别出的情感状态。

12、具体地，所述面部表情识别基于cnn卷积神经网络，使用卷积层提取图像特征，通过全连接层进行情感分类，分类公式表示为：

13、femotion＝classifier(fcnn)。

14、具体地，所述生理参数分析包括：对生理参数进行预处理和特征提取，提取与情感状态相关的特征，计算公式为：

15、femotion＝feature-extraction(fphysiological)。

16、具体地，所述步骤s2包括以下子步骤：

17、对语音、面部表情和生理参数提取的特征进行统一的表示，将不同类型的特征进行向量化；

18、使用分类器对提取的特征进行情感分类，包括支持向量机svm或深度学习模型：

19、

20、其中，表示驾驶员或乘客的情感分类结果，即识别出的情感状态；

21、将情感分类结果用于制定调节策略，决定空调系统的调节方案，提高温度、降低温度或调整风速。

22、具体地，所述步骤s3汽车车内温度系统自动调节系统内空调的工作状态具体包括：

23、根据情感分类结果制定调节策略，设定情感阈值，根据不同情感状态制定调节方案；

24、根据情感分类结果和调节策略，使用自适应控制算法实时调节空调系统的参数，使用pl d控制器进行温度和风速的调节。

25、具体地，所述pid控制器的输出直接映射到空调系统的工作参数，调节公式表示为：

26、

27、其中，u(t)表示根据情感分析和调节策略得到的空调系统的控制输入，具体为温度调节量或风速调节量；e(t)表示情感分类结果与期望情感状态之间的误差，即情感状态的偏差；kp、ki和kd分别表示pid控制器的比例、积分和微分系数，用于调节控制输入。

28、另一方面，一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统，用于实现所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，包括：

29、情感信息采集模块：设置多种传感器，采集汽车驾驶员或乘客情感信息，包括语音、面部表情和生理状态；

30、情感状态分析模块：对采集的汽车驾驶员或乘客情感信息进行分析和分类，识别情感状态；

31、空调控制模块：获取汽车驾驶员或乘客情感状态，并根据情感状态调节车内空调工作状态；

32、监测反馈模块：对汽车驾驶员或乘客情感状态进行实时监测和反馈，调整系统内空调控制模块参数。

33、本发明的有益效果：本发明提出了一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统及控制方法，利用语音、面部表情、生理参数等信息，情感智能算法能够准确识别驾驶员和乘客的情感状态，可以更加智能地了解车内人员的实际需求，从而做出相应的调整，具备以下优点：

34、个性化调节：情感智能算法的空调系统能够根据不同人员的情感状态和喜好进行个性化调节。例如，当系统检测到驾驶员或乘客情绪低落或紧张时，可以自动调节空调系统的工作状态，提供舒适、放松的驾乘环境。

35、实时反馈和调整：情感智能算法可以实时监测车内人员的情感状态，并及时作出相应的调整。这意味着系统能够更加灵活地应对不同情况，提供更加符合人们需求的驾乘体验。

36、智能化管理：情感智能算法的空调系统可以通过智能算法管理车内环境，根据驾驶环境、外部气温和车内人员情感状态等因素做出智能化的调整。这使得系统能够更加高效地利用能源，提高能源利用率。

技术特征：

1.一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述对情感状态进行识别包括：语音情感识别、面部表情识别和生理参数分析，所述语音情感识别具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述面部表情识别基于cnn卷积神经网络，使用卷积层提取图像特征，通过全连接层进行情感分类，分类公式表示为：

4.根据权利要求2所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述生理参数分析包括：对生理参数进行预处理和特征提取，提取与情感状态相关的特征，计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下子步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述步骤s3汽车车内温度系统自动调节系统内空调的工作状态具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，所述pid控制器的输出直接映射到空调系统的工作参数，调节公式表示为：

8.一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统，用于实现权利要求1～7任意一项所述的一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统控制方法，其特征在于，包括：

技术总结本发明公开了一种基于情感智能算法的汽车车内温度系统及控制方法，包括：步骤S1：汽车车内温度系统采集汽车驾驶员或乘客语音、面部表情和生理状态，并对情感状态进行识别；步骤S2：汽车车内温度系统分析采集的情感信息，确定驾驶员或乘客情感状态；步骤S3：根据情感分析的结果，汽车车内温度系统自动调节系统内空调的工作状态，提供更符合情感需求的驾乘体验；步骤S4：持续监测驾驶员或乘客的情感状态，根据情感状态变换和驾驶需要调整系统内空调的工作状态。本方案基于情感识别技术，提供了更加符合人们需求的驾乘体验，根据驾驶环境、外部气温和车内人员情感状态等因素做出智能化的调整，提高了能源利用率。技术研发人员：谢文斌,吴燕受保护的技术使用者：成都大运汽车集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4