[发明专利]一种自动盖被方法、存储介质、电子设备及智能机械手

说明书

本申请涉及一种自动盖被方法、存储介质、电子设备及智能机械手，方法包括：获取用户所处环境的环境信息和用户状态信息，利用训练的神经网络模型对所述环境信息和用户状态信息进行处理，以得到与所述环境信息和用户状态信息对应的遮盖信息，并根据所述遮盖信息控制机械手拾取遮盖物遮盖用户的身体，通过上述方法以在用户在睡觉，并因翻身、移动或者睡前盖被情况不合理时，及时根据用户所处环境的环境信息及用户的身体状态信息控制机械手拾取遮盖物合理遮盖用户的身体，以避免用户睡觉时，由于遮盖物遮盖不合理，使得用户睡眠质量差，或者造成用户身体不适的情况。

技术领域

本申请涉及智能设备技术领域，特别地，涉及一种自动盖被方法、存储介质、电子设备及智能机械手。

背景技术

用户身体情况和睡眠情况关乎用户工作和生活众多方面，目前，市面产品多以借助温湿度调节设备改变用户所处环境参数间接提升用户睡眠质量，比如智能化空调设备以采集用户环境参数调节温度和环境湿度等。但是，多数用户可能在睡前未开通智能化设备或在开着的情况下睡觉，因此现有技术中为保障用户的睡眠质量，通常是智能化空调设备以采集环境参数调节温度和环境湿度等，以根据采集的环境参数调节相应的智能化空调设备的工作状态以达到提升用户睡眠质量并避免用户的身体发生感冒的目的。

发明人经研究发现，用户在睡觉中会因个人生活习惯问题，如在睡眠过程中掀被子、翻身或移动从而导致遮盖物移开，但随着遮盖物移开身体时间过长而未及时再次将遮盖物遮盖在用户身体上，可能会导致用户发生感冒或造成睡眠质量差的问题。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种自动盖被方法、存储介质、电子设备及智能机械手，以自动拾取遮盖物遮盖用户的身体，避免用户发生感冒或造成睡眠质量差的问题。

第一方面，本申请提供了一种自动盖被方法，所述方法包括：

获取用户所处环境的环境信息和用户状态信息；

利用训练的神经网络模型对所述环境信息和用户状态信息进行处理，以得到与所述环境信息和用户状态信息对应的遮盖信息；

根据所述遮盖信息控制机械手拾取遮盖物遮盖用户的身体。

可选的，在上述自动盖被方法中，所述神经网络模型为BP神经网络模型，所述BP神经网络模型利用包括输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络进行训练得到，所述BP神经网络模型的训练过程包括以下步骤：

步骤a：将训练样本中的环境样本信息和用户样本状态信息输入至所述输入层，将所述训练样本中的样本遮盖信息输入至所述隐藏层，以使所述输出层输出预测遮盖信息；

步骤b：判断输出层输出的预测遮盖信息与所述样本遮盖信息之间的误差是否小于预设计算精度值；

若所述误差不小于所述预设计算精度值，则执行步骤c：调整该BP神经网络模型连接权值和节点阈值，并返回执行步骤a，直至输出的预测遮盖信息与所述样本遮盖信息之间的误差小于预设计算精度值或迭代次数达到最大学习次数时，得到训练的神经网络模型。

可选的，在上述自动盖被方法中，所述环境信息包括环境温度值和环境湿度值，获取用户所处环境的环境信息，包括：

获取环境温度检测传感器检测到的环境温度值和湿度检测传感器检测到的环境湿度值。

可选的，在上述自动盖被方法中，所述用户状态信息包括用户睡眠状态信息、用户身体姿态信息以及体表温度信息，获取用户状态信息，包括：

获取人体温度检测传感器采集到的用户的体表温度信息、摄像头采集到的用户的身体姿态信息以及与睡眠检测设备采集到的用户睡眠状态信息。

可选的，在上述自动盖被方法中，所述遮盖信息包括遮盖力度、遮盖面积以及遮盖角度，根据所述遮盖信息控制机械手拾取遮盖物遮盖用户的身体，包括：