【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及太陽能調節控制，尤其涉及一種智能頭盔的太陽能供電方法及系統。
技術介紹
1、智能頭盔是一種集多種先進科技于一身的頭部保護設備，它通過集成傳感器、通信模塊和智能系統，實現了傳統頭盔所不具備的一系列智能化功能。這些功能包括但不限于語音通話、定位追蹤、碰撞檢測、環境感知和數據記錄等。智能頭盔的核心優勢在于其高度的集成性和智能化，它不僅提供了安全保護，還通過額外的輔助功能增強了用戶的體驗。
2、將太陽能技術應用于智能頭盔是目前的一個熱門的研究方向，通過內置的太陽能電池板，智能頭盔能夠將太陽光轉化為電能，為內部的電子設備提供持續的電力。這種技術的應用減少了對傳統電池的依賴，降低了環境污染，同時也顯著提升了智能頭盔的續航能力。
3、然而，與傳統的固定的太陽能設備不同，佩戴智能頭盔的人員通常會不斷地移動，這種高移動性意味著智能頭盔可能在不穩定的光照環境下工作。這對于依賴太陽能供電的智能頭盔來說，可能會導致供電不穩定，而不穩定的電力供應可能會影響頭盔內部電子器件的性能，甚至可能在關鍵時刻導致功能失效，從而影響用戶體驗。因此，人們需要一種能夠提高用戶體驗的智能頭盔的太陽能供電方法。
技術實現思路
1、因此，本專利技術提供一種智能頭盔的太陽能供電方法及系統，用以解決現有技術中因頭盔的高移動性導致太陽能供電不穩定，進而影響用戶體驗的問題。
2、本專利技術提供了一種智能頭盔的太陽能供電方法，應用于智能頭盔，智能頭盔包括太陽能板以及與太陽能板電連接的主電池、
3、每間隔預設檢測周期時間，判斷太陽能板是否滿足工作條件；
4、若太陽能板不滿足工作條件，則控制主電池和副電池為負載元件供電；
5、若太陽能板滿足工作條件，則預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平特征值，其中，光照水平特征值用于表征陽光對太陽能板的驅動發電效果；
6、若接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平特征值均超過預設光照水平閾值，則控制太陽能板直接為負載元件供電；
7、若接下來一個預設檢測周期時間內，存在預設檢測時刻的光照水平特征值均低于預設光照水平閾值，則控制主電池為負載元件供電，控制太陽能板為副電池充電。
8、本專利技術還提供一優選的方案：預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平特征值，包括：
9、預測目標時刻的智能頭盔所在的預測位置，其中，目標時刻為接下來一個預設檢測周期時間內一個待分析的預設檢測時刻；
10、獲取氣象預測數據，并基于氣象預測數據，根據預測位置及目標時刻，得到預測環境數據；
11、獲取地圖數據，并基于地圖數據，根據預測位置得到遮擋系數，遮擋系數用于表征預測位置的光照遮擋程度；
12、根據遮擋系數、預測環境數據，得到目標時刻的光照水平特征值；
13、其中，遮擋系數表征的光照遮擋程度和光照水平特征值表征的驅動發電效果成反比。
14、本專利技術還提供一優選的方案：預測目標時刻的智能頭盔所在的預測位置，包括：
15、獲取初始位置以及智能頭盔的歷史位置記錄；
16、基于初始位置和目標時刻，根據歷史位置記錄，得到移動趨勢矢量，移動趨勢矢量用于表征智能頭盔在目標時刻到達一個位置的傾向；
17、基于初始位置，根據移動趨勢矢量，得到預測位置。
18、本專利技術還提供一優選的方案：基于初始位置和目標時刻，根據歷史位置記錄，得到移動趨勢矢量，包括：
19、基于目標時刻，得到歷史相對時刻；
20、統計歷史位置記錄中，在歷史相對時刻的預設時間鄰域內記錄的位置數據，得到多個第一位置數據；
21、基于初始位置，根據第一位置數據的分布，得到歷史移動矢量；
22、統計歷史位置記錄中表征目標頭盔長時間停留的位置的位置數據，得到第二位置數據，第二位置數據還對應有一個停留開始時間；
23、基于初始位置，結合停留開始時間與歷史相對時刻的時間間隔關系，根據第二位置數據，得到目的移動矢量；
24、獲取智能頭盔的移動數據，根據移動數據得到慣性移動矢量；
25、疊加歷史移動矢量、目的移動矢量和慣性移動矢量，得到移動趨勢矢量。
26、本專利技術還提供一優選的方案：基于初始位置，根據第一位置數據的分布，得到歷史移動矢量，包括：
27、計算多個第一位置數據的平均值，并根據初始位置，得到初始第一矢量；
28、計算多個第一位置數據的離散統計特征，并基于離散統計特征對初始第一矢量進行隨機調整，得到歷史移動矢量；
29、其中，歷史移動矢量的長度小于初始第一矢量的長度，離散統計特征所表征的多個第一位置數據的離散程度越高，對初始第一矢量的隨機調整的幅度就越大。
30、本專利技術還提供一優選的方案：基于初始位置，結合停留開始時間與歷史相對時刻的時間間隔關系，根據第二位置數據，得到目的移動矢量，包括：
31、根據多個第二位置數據和初始位置的差，得到多個初始第二矢量；
32、根據每個第二位置數據對應的停留開始時間和歷史相對時刻的時間間隔，得到每個第二位置數據的疊加權重，其中，第二位置數據對應的停留開始時間和歷史相對時刻的時間間隔越大，該第二位置數據對應的疊加權重越小；
33、基于疊加權重疊加多個初始第二矢量，得到目的移動矢量。
34、本專利技術還提供一優選的方案：基于初始位置，根據移動趨勢矢量，得到預測位置，包括：
35、獲取地圖數據，并根據地圖數據，基于初始位置，得到多個潛在路徑；
36、將移動趨勢矢量向多個潛在路徑投影，得到移動趨勢矢量在每個潛在路徑上的投影路徑；
37、選擇長度最短的投影路徑的末端位置作為預測位置。
38、本專利技術還提供一優選的方案：還包括：
39、若太陽能板滿足工作條件，則預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平驗證值，其中，光照水平驗證值用于表征在目標時刻的智能頭盔所在的預測位置的預設位置鄰域內，陽光對太陽能板的驅動發電效果；
40、若接下來一個預設檢測周期時間內，低于預設光照水平閾值的光照水平驗證值的占比超過預設比例閾值，則控制主電池為負載元件供電，控制太陽能板為副電池充電。
41、本專利技術還提供一優選的方案：預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平驗證值，包括：
42、為目標時刻的歷史移動矢量、目的移動矢量和慣性移動矢量分別分配一個隨機數；
43、以分配的隨機數為系數，疊加歷史移動矢量、目的移動矢量和慣性移動矢量，得到移動驗證矢量。
44、基于初始位置，根據移本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，應用于智能頭盔，智能頭盔包括太陽能板以及與太陽能板電連接的主電池、副電池、負載元件和控制單元，控制單元同時也和主電池、副電池以及負載元件電連接，其中控制單元用于執行智能頭盔的太陽能供電方法，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平特征值，包括：
3.根據權利要求2所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，預測目標時刻的智能頭盔所在的預測位置，包括：
4.根據權利要求3所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，基于初始位置和目標時刻，根據歷史位置記錄，得到移動趨勢矢量，包括：
5.根據權利要求4所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，基于初始位置，根據第一位置數據的分布，得到歷史移動矢量，包括：
6.根據權利要求4所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，基于初始位置，結合停留開始時間與歷史相對時刻的時間間隔關系，根據第二位置數據，得到目的移動矢量，包括：
7.
8.根據權利要求4所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，還包括：
9.根據權利要求8所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平驗證值，包括：
10.一種智能頭盔的太陽能供電系統，其特征在于，應用于智能頭盔，智能頭盔包括太陽能板以及與太陽能板電連接的主電池、副電池、負載元件和控制單元，控制單元同時也和主電池、副電池以及負載元件電連接，其中控制單元用于部署智能頭盔的太陽能供電系統，該系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，應用于智能頭盔，智能頭盔包括太陽能板以及與太陽能板電連接的主電池、副電池、負載元件和控制單元，控制單元同時也和主電池、副電池以及負載元件電連接，其中控制單元用于執行智能頭盔的太陽能供電方法，該方法包括：
2.根據權利要求1所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，預測接下來一個預設檢測周期時間內，多個預設檢測時刻的光照水平特征值，包括：
3.根據權利要求2所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，預測目標時刻的智能頭盔所在的預測位置，包括：
4.根據權利要求3所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，基于初始位置和目標時刻，根據歷史位置記錄，得到移動趨勢矢量，包括：
5.根據權利要求4所述的智能頭盔的太陽能供電方法，其特征在于，基于初始位置，根據第一位置數據的分布，得到歷史移動矢量，包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：金焰，
申請(專利權)人：廣東和音元視電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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