空调遥控器及其控制方法、装置、存储介质及处理器与流程

1.本发明属于控制技术领域，具体涉及一种空调遥控器的控制方法、装置、空调遥控器、存储介质及处理器，尤其涉及一种一键控制的智能遥控器的控制方法、装置、空调遥控器、存储介质及处理器。


背景技术：

2.空调(即空调器、空调设备等)的使用越来越普及，空调能够对房间的室内环境的舒适度进行调节，因而在夏天或冬天为人们带来了舒适的环境。随着人工智能领域的迅速发展以及人们对智能监控、智能家居及新型人机交互的需求日益提升，空调的智能化程度也越来越受关注。
3.对空调的遥控器而言，相关方案中，一些空调遥控器(如红外、射频空调遥控器)，调节一个功能需要多轮操控，使用很不方便。
4.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于，提供一种空调遥控器的控制方法、装置、空调遥控器、存储介质及处理器，以解决空调遥控器调节一个功能需要多轮操作，存在用户使用不方便的问题，达到通过一键控制的智能遥控器，通过一键控制能够调节一个功能，能够提升用户的使用便捷性的效果。
6.本发明提供一种空调遥控器的控制方法中，所述空调遥控器，具有传感器单元和控制按键；所述空调遥控器的使用者，在需要使用所述空调遥控器控制所述空调的情况下，需要通过控制所述控制按键，实现对所述空调的一键控制；所述空调遥控器的控制方法，包括：确定是否接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令；若接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令，则启动所述空调遥控器的传感器单元，以通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息；在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。
7.在一些实施方式中，所述传感器单元，包括：温湿度传感器；通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息，包括：通过所述温湿度传感器，采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据，作为所述空调遥控器所在环境的环境数据；通过设备间相互通讯时的通讯协议，获取所述空调遥控器所控制空调的mac信息、id信息中的至少之一，作为所述空调遥控器所控制空调的设备信息。
8.在一些实施方式中，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，包括：对所述设备信息进行解析，得到所述空调所在环境的地址信息；根据所述地址信
息，获取与所述地址信息相对应的天气数据和气候数据；基于所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据，利用经大数据分析得到的ai 模型，得到能够满足所述环境数据下的目标舒适度参数的空调调节参数，作为所述空调的控制参数。
9.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还包括：调节按钮；根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，还包括：在使所述空调按所述控制参数运行之后，确定是否接收到使用者通过所述调节按钮发送的调节指令；若接收到使用者通过所述调节指令发送的调节指令，则根据所述调节指令对所述控制参数进行调节，再将调节得到的控制参数，作为所述空调的新的控制参数；并将所述新的控制参数作为使用者的使用习惯，使所述ai模型根据所述新的控制参数进行自学习，以得到基于使用者的使用习惯经自学习而更新后的 ai模型。
10.在一些实施方式中，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端，包括：所述空调遥控器端、所述空调端和云服务器端中的至少之一；其中，若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为所述空调遥控器端，则由所述空调遥控器端生成所述控制参数后，通过所述空调遥控器的通信单元发送至所述空调；若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为服务器端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端；在已将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端的情况下，使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数；
11.若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为空调端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息发送至所述空调；在已将所述环境数据和所述设备信息上传至所述空调的情况下，使所述空调根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数。
12.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还具有显示单元；所述空调遥控器的控制方法，还包括：在使所述空调按所述控制参数运行的情况下，通过所述显示单元，对所述控制参数、以及所述空调按所述控制参数运行的运行状态中的至少之一，进行同步显示。
13.与上述方法相匹配，本发明另一方面提供一种空调遥控器的控制装置中，所述空调遥控器，具有传感器单元和控制按键；所述空调遥控器的使用者，在需要使用所述空调遥控器控制所述空调的情况下，需要通过控制所述控制按键，实现对所述空调的一键控制；所述空调遥控器的控制装置，包括：控制单元，被配置为确定是否接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令；所述控制单元，还被配置为若接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令，则启动所述空调遥控器的传感器单元，以通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息；所述控制单元，还被配置为在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。
14.在一些实施方式中，所述传感器单元，包括：温湿度传感器；所述控制单元，通过控制所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控
制空调的设备信息，包括：所述控制单元，还被配置为通过控制所述温湿度传感器，采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据，作为所述空调遥控器所在环境的环境数据；所述控制单元，还被配置为通过设备间相互通讯时的通讯协议，获取所述空调遥控器所控制空调的mac信息、id 信息中的至少之一，作为所述空调遥控器所控制空调的设备信息。
15.在一些实施方式中，所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，包括：对所述设备信息进行解析，得到所述空调所在环境的地址信息；根据所述地址信息，获取与所述地址信息相对应的天气数据和气候数据；基于所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据，利用经大数据分析得到的ai模型，得到能够满足所述环境数据下的目标舒适度参数的空调调节参数，作为所述空调的控制参数。
16.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还包括：调节按钮；所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，还包括：在使所述空调按所述控制参数运行之后，确定是否接收到使用者通过所述调节按钮发送的调节指令；若接收到使用者通过所述调节指令发送的调节指令，则根据所述调节指令对所述控制参数进行调节，再将调节得到的控制参数，作为所述空调的新的控制参数；并将所述新的控制参数作为使用者的使用习惯，使所述 ai模型根据所述新的控制参数进行自学习，以得到基于使用者的使用习惯经自学习而更新后的ai模型。
17.在一些实施方式中，所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端，包括：所述空调遥控器端、所述空调端和云服务器端中的至少之一；其中，若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为所述空调遥控器端，则由所述空调遥控器端生成所述控制参数后，通过所述空调遥控器的通信单元发送至所述空调；若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为服务器端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端；在已将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端的情况下，使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数；若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为空调端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息发送至所述空调；在已将所述环境数据和所述设备信息上传至所述空调的情况下，使所述空调根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数。
18.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还具有显示单元；所述空调遥控器的控制装置，还包括：所述控制单元，还被配置为在使所述空调按所述控制参数运行的情况下，通过控制所述显示单元，对所述控制参数、以及所述空调按所述控制参数运行的运行状态中的至少之一，进行同步显示。
19.与上述装置相匹配，本发明再一方面提供一种空调遥控器，包括：以上所述的空调遥控器的控制装置。
20.与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的空调遥控器的控制方法。
21.与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的空调遥控器的控制方法。
22.由此，本发明的方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，这样，通过一键控制的智能遥控器，通过一键控制能够调节一个功能，能够提升用户的使用便捷性。
23.进一步地，本发明的方案，还能够使智能遥控器对空调按空调控制参数运行的状态进行同步显示，以方便用户随时了解空调的运行状态，并在需要时进行进一步调节。
24.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
25.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
26.图1为本发明的空调遥控器的控制方法的一实施例的流程示意图；
27.图2为本发明的方法中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的一实施例的流程示意图；
28.图3为本发明的方法中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的另一实施例的流程示意图；
29.图4为空调、遥控器、云服务器的交互系统的一实施例的结构示意图；
30.图5为ai智能遥控器的一实施例的一键智能调节的流程示意图。
具体实施方式
31.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.根据本发明的实施例，提供了一种空调遥控器的控制方法，如图1所示本发明的方法的一实施例的流程示意图。所述空调遥控器，能够与所述空调遥控器所控制的空调进行通信，还能够与预先建立关联的服务器端进行通信。所述服务器端，也能够与所述空调进行通信。所述空调遥控器(如空调的智能遥控器)，具有传感器单元和控制按键(如智能按键)。所述空调遥控器的使用者，在需要使用所述空调遥控器控制所述空调的情况下，需要通过控制所述控制按键，实现对所述空调的一键控制。所述空调遥控器的控制方法，包括：步骤s110 至步骤s130。
33.在步骤s110处，所述空调遥控器，还具有控制单元。通过所述空调遥控器的控制单元，确定是否接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。
34.在一些实施方式中，所述控制按键，包括：控制按钮。确定是否接收到使用者对所
述控制按键进行控制的控制指令，包括：确定所述控制按钮是否被按下，若所述控制按钮被按下，则确定已接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。若所述控制按钮未被按下，则确定未接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。
35.具体地，在所述控制按键是空调遥控器上的一个控制按钮的情况下，确定该控制按钮是否被使用者按下。例如：可以设置一个开关与该控制按钮关联，当该控制按钮被按下时，该开关的状态发生变化，比如由断开变为闭合，这时控制单元确定该控制按钮被按下了，控制传感单元启动。
36.在步骤s120处，若接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令，则启动所述空调遥控器的传感器单元，以通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息。
37.在一些实施方式中，所述传感器单元，包括：温湿度传感器。
38.通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息，包括以下两种采集情况：
39.第一种采集情况：通过所述温湿度传感器，采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据，作为所述空调遥控器所在环境的环境数据。例如：传感器单元包含但不限于温度传感器、湿度传感器等，负责检测当前空间温度、湿度等相关环境参数数据。
40.第二种采集情况：通过设备间相互通讯时的通讯协议，获取所述空调遥控器所控制空调的mac信息、id信息中的至少之一，作为所述空调遥控器所控制空调的设备信息。其中，设备信息，作为设备的相关信息，是设备的唯一标识，可通过设备间相互通讯的物理层通讯协议中直接获取。
41.具体地，所述传感器单元包括温湿度传感器，通过温湿度传感器，能够采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据等环境数据。
42.在步骤s130处，在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。
43.具体地，针对ai智能遥控器，设置有传感器单元和云服务器单元(如云端服务器)。在实现一键控制的智能遥控器的控制时，主要通过控制ai智能遥控器的智能按键，触发传感器单元。传感器单元被触发后，能够采集当前环境参数和设备信息(即空调设备的信息)，并上报给云端服务器。在云端服务器侧，设置有云端ai模型。云端ai模型，能够根据当前环境参数和地点信息，获取天气数据、气候数据等进行分析处理，得出环境参数调节指令，并将环境参数调节指令下发至空调进行执行，从而实现一键智能调节的控制。
44.由此，通过基于ai的智能遥控器的功能按键，一键即可实现空调适宜的环境调节，能够解决红外、射频空调遥控器的操作呆滞、繁琐、智能化程度低的问题，能够提升红外、射频空调遥控器的操作灵活性和便捷性，也能够降低老年人使用红外、射频空调遥控器的学习成本，从而提升用户使用的便捷性。
45.在一些实施方式中，结合图2所示本发明的方法中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的一实施例流程示意图，进一步说明步骤 s130中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的一个具体过程，包括：步骤s210至步骤s230。
46.步骤s210，对所述设备信息进行解析，得到所述空调所在环境的地址信息。
47.具体地，根据设定设备信息与设定地址信息之间的对应关系，将该对应关系中与所述设备信息相同的设定设备信息所对应的设定地址信息，确定为与所述设备信息相对应的地址信息。
48.步骤s220，根据所述地址信息，获取与所述地址信息相对应的天气数据和气候数据。
49.步骤s230，基于所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据，利用经大数据分析得到的ai模型，得到能够满足所述环境数据下的目标舒适度参数的空调调节参数，作为所述空调的控制参数。
50.具体地，根据设定环境数据、设定天气数据、设定气候数据与设定调节参数之间的对应关系，将该对应关系中与所述环境数据相同的设定环境数据、与所述天气数据相同的设定天气数据、与所述气候数据相同的设定气候数据相对应的设定调节参数，确定为与所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据相对应的空调调节参数。
51.例如：云端ai模型是神经网络模型，已通过大量样本数据训练的环境舒适度神经网络模型，样本数据包括温度、湿度、天气和气候。经设置温度、湿度、天气和气候的权重值训练，训练得到较优的权重参数，即最优神经网络模型。即遥控器传感器采集当前环境数据和云端获取当地环境的天气、气候数据，云端环境舒适度神经网络匹配模型根据这些数据算出适合用户舒适的环境参数，舒适的环境参数包含所需的温度、湿度等，此时空调获取到所需的温度、湿度需求指令，空调智能调节温度、湿度等，以满足最佳舒适度的环境调节。
52.由此，通过使用ai智能遥控器的智能按键，实现一键控制，实现空调各参数的自动调节。其中，空调调节的参数是通过ai算法模型(如云端ai模型) 智能识别算出，ai算法模型主要根据当地环境参数、天气信息、气候信息等进行ai大数据综合分析识别，得出最优的空调设置调节参数。即，随时操作一键控制按钮，空调均以最符合当前环境的舒适度参数调节，时刻保持最优调节控制。
53.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还包括：调节按钮。
54.下面结合图3所示本发明的方法中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s130中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的另一个具体过程，包括：步骤s310和步骤s320。
55.步骤s310，在使所述空调按所述控制参数运行之后，确定是否接收到使用者通过所述调节按钮发送的调节指令。
56.步骤s320，若接收到使用者通过所述调节指令发送的调节指令，则根据所述调节指令对所述控制参数进行调节，再将调节得到的控制参数，作为所述空调的新的控制参数；并将所述新的控制参数作为使用者的使用习惯，使所述 ai模型根据所述新的控制参数进行自学习，以得到基于使用者的使用习惯经自学习而更新后的ai模型，并利用更新后的所述ai模型替换更新前的所述ai 模型。
57.具体地，在实现一键控制的智能遥控器的控制时，主要通过控制ai智能遥控器的智能按键，还能够通过使用习惯自学习调节设置的状态。
58.例如：若用户当天首次开机使用空调，使用遥控器一键控制遥控器上智能按键，遥控器采集数据并上报云端，云端ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发
的指令执行调节，即实现了一键操控调节。若用户需要继续调节空调，此时用户同样可以遥控器上的智能按键一键调节，技术实现原理类似，按下智能按键控制后，遥控器采集当前环境数据并上报云端，云端 ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发的指令执行调节。二次调节时用户亦可通过其他控制按键按照意愿调节空调，每次用户调节完将所调节的状态反馈至云端记录自学习。这样，空调通过遥控器智能按键实现一键控制最优舒适度调节，通过遥控器环境参数和天气、气候数据等进行ai模型分析处理得出最优舒适度环境参数，并根据用户使用习惯自学习，使调节更舒适。
59.在一些实施方式中，步骤s130中根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端，包括：所述空调遥控器端、所述空调端和云服务器端中的至少之一。
60.其中，第一种情况：所述空调遥控器，还具有通信单元。若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为所述空调遥控器端，则由所述空调遥控器端生成所述控制参数后，通过所述空调遥控器的通信单元发送至所述空调。
61.第二种情况：若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为服务器端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端(如云服务器端)。该服务器端，可以是预先与空调、以及空调遥控器之间建立关联的服务器端。在已将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端的情况下，使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数。在使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数的情况下，使所述空调按所述控制参数运行，以实现通过所述空调遥控器上的所述控制按键，实现对所述空调的一键控制。
62.其中，使所述空调在接收到所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数的情况，包括以下任一种接收情况：
63.第一种接收情况：使所述空调直接接收由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数。
64.第二种接收情况：使所述空调遥控器直接接收由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数后，再由所述空调遥控器将所述控制参数发送至所述空调。如通过所述空调遥控器的通信单元将所述控制参数发送至所述空调，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。
65.例如：云服务器，搭配有大数据分析、深度学习算法模型(如云端ai模型)、控制空调参数指令集等，可获取当地天气参数、气候参数。云端ai模型，是经过大量数据集(数据集包含温度、湿度、当地天气、气候等数据)进行训练和大数据分析使用习惯学习所得出的智能ai模型。针对不同的数据集， ai模型均智能识别得到较为理想的环境舒适度调节参数，并反馈空调可调节的最优设置参数。服务器端可根据设备信息，如根据设备的局域网地址(mac 地址)、身份标识号(id)等身份信息，解析识别设备所处的地址信息，此设备的地址信息由首次安装使用时绑定注册并保存于云端。
66.第三种情况：若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为空调端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息发送至所述空调。在已将
所述环境数据和所述设备信息上传至所述空调的情况下，使所述空调根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数。
67.例如：用户使用遥控器控制空调，用户操控遥控器，一键控制遥控器上的智能按键。当用户按下遥控器上的智能按键，智能按键触发遥控器的控制单元和传感器单元，通过传感器单元检测采集当前环境数据(如温度、湿度等数据)，并将采集到的数据和设备的mac或id，通过通信单元上传给云端服务器。云端服务器接收到环境数据后，同时根据设备的mac或id，识别地点并获取当地的天气和气候数据。云端ai模型根据环境参数数据和天气数据、气候数据等进行分析处理，智能识别得出适合当前环境的最佳舒适度调节参数并解析生成环境参数调节控制指令。
68.其中，天气数据，可以是当地的天气预报数据，也可以是用传感器检测到的当地的温度和湿度等数据。气候数据，可以是当地的季节数据，如北方的冬天，南方的冬天等。
69.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还具有显示单元。
70.所述空调遥控器的控制方法，还包括：在使所述空调按所述控制参数运行的情况下，通过所述显示单元，对所述控制参数、以及所述空调按所述控制参数运行的运行状态中的至少之一，进行同步显示。
71.具体地，服务器通过与空调、遥控器的通信单元通信，将指令下发至空调执行，和遥控器同步显示空调设置的状态，空调接收到云端下发的指令，执行相应的指令，从而实现一键智能调节的控制。
72.经大量的试验验证，采用本实施例的技术方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，这样，通过一键控制的智能遥控器，通过一键控制能够调节一个功能，能够提升用户的使用便捷性。
73.根据本发明的实施例，还提供了对应于空调遥控器的控制方法的一种空调遥控器的控制装置。所述空调遥控器，能够与所述空调遥控器所控制的空调进行通信，还能够与预先建立关联的服务器端进行通信。所述服务器端，也能够与所述空调进行通信。所述空调遥控器(如空调的智能遥控器)，具有传感器单元和控制按键(如智能按键)。所述空调遥控器的使用者，在需要使用所述空调遥控器控制所述空调的情况下，需要通过控制所述控制按键，实现对所述空调的一键控制。所述空调遥控器的控制装置，包括：控制单元。
74.其中，控制单元，被配置为所述空调遥控器，还具有控制单元。通过所述空调遥控器的控制单元，确定是否接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。该控制单元的具体功能及处理参见步骤s110。
75.其中，所述控制按键，包括：控制按钮。确定是否接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令，包括：确定所述控制按钮是否被按下，若所述控制按钮被按下，则确定已接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。若所述控制按钮未被按下，则确定未接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令。
76.具体地，在所述控制按键是空调遥控器上的一个控制按钮的情况下，确定该控制
按钮是否被使用者按下。例如：可以设置一个开关与该控制按钮关联，当该控制按钮被按下时，该开关的状态发生变化，比如由断开变为闭合，这时控制单元确定该控制按钮被按下了，控制传感单元启动。
77.所述控制单元，还被配置为若接收到使用者对所述控制按键进行控制的控制指令，则启动所述空调遥控器的传感器单元，以通过所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s120。
78.在一些实施方式中，所述传感器单元，包括：温湿度传感器。
79.所述控制单元，通过控制所述传感器单元，采集所述空调遥控器所在环境的环境数据、以及所述空调遥控器所控制空调的设备信息，包括以下两种采集情况：
80.第一种采集情况：所述控制单元，还被配置为通过控制所述温湿度传感器，采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据，作为所述空调遥控器所在环境的环境数据。例如：传感器单元包含但不限于温度传感器、湿度传感器等，负责检测当前空间温度、湿度等相关环境参数数据。
81.第二种采集情况：所述控制单元，还被配置为通过设备间相互通讯时的通讯协议，获取所述空调遥控器所控制空调的mac信息、id信息中的至少之一，作为所述空调遥控器所控制空调的设备信息。其中，设备信息，作为设备的相关信息，是设备的唯一标识，可通过设备间相互通讯的物理层通讯协议中直接获取。
82.具体地，所述传感器单元包括温湿度传感器，通过温湿度传感器，能够采集所述空调遥控器所在环境的温湿度数据等环境数据。
83.所述控制单元，还被配置为在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s130。
84.具体地，针对ai智能遥控器，设置有传感器单元和云服务器单元(如云端服务器)。在实现一键控制的智能遥控器的控制时，主要通过控制ai智能遥控器的智能按键，触发传感器单元。传感器单元被触发后，能够采集当前环境参数和设备信息(即空调设备的信息)，并上报给云端服务器。在云端服务器侧，设置有云端ai模型。云端ai模型，能够根据当前环境参数和地点信息，获取天气数据、气候数据等进行分析处理，得出环境参数调节指令，并将环境参数调节指令下发至空调进行执行，从而实现一键智能调节的控制。
85.由此，通过基于ai的智能遥控器的功能按键，一键即可实现空调适宜的环境调节，能够解决红外、射频空调遥控器的操作呆滞、繁琐、智能化程度低的问题，能够提升红外、射频空调遥控器的操作灵活性和便捷性，也能够降低老年人使用红外、射频空调遥控器的学习成本，从而提升用户使用的便捷性。
86.在一些实施方式中，所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，包括：
87.所述控制单元，具体还被配置为对所述设备信息进行解析，得到所述空调所在环境的地址信息。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s210。
88.具体地，根据设定设备信息与设定地址信息之间的对应关系，将该对应关系中与
所述设备信息相同的设定设备信息所对应的设定地址信息，确定为与所述设备信息相对应的地址信息。
89.所述控制单元，具体还被配置为根据所述地址信息，获取与所述地址信息相对应的天气数据和气候数据。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s220。
90.所述控制单元，具体还被配置为基于所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据，利用经大数据分析得到的ai模型，得到能够满足所述环境数据下的目标舒适度参数的空调调节参数，作为所述空调的控制参数。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s230。
91.具体地，根据设定环境数据、设定天气数据、设定气候数据与设定调节参数之间的对应关系，将该对应关系中与所述环境数据相同的设定环境数据、与所述天气数据相同的设定天气数据、与所述气候数据相同的设定气候数据相对应的设定调节参数，确定为与所述环境数据、所述天气数据和所述气候数据相对应的空调调节参数。
92.例如：云端ai模型是神经网络模型，已通过大量样本数据训练的环境舒适度神经网络模型，样本数据包括温度、湿度、天气和气候。经设置温度、湿度、天气和气候的权重值训练，训练得到较优的权重参数，即最优神经网络模型。即遥控器传感器采集当前环境数据和云端获取当地环境的天气、气候数据，云端环境舒适度神经网络匹配模型根据这些数据算出适合用户舒适的环境参数，舒适的环境参数包含所需的温度、湿度等，此时空调获取到所需的温度、湿度需求指令，空调智能调节温度、湿度等，以满足最佳舒适度的环境调节。
93.由此，通过使用ai智能遥控器的智能按键，实现一键控制，实现空调各参数的自动调节。其中，空调调节的参数是通过ai算法模型(如云端ai模型) 智能识别算出，ai算法模型主要根据当地环境参数、天气信息、气候信息等进行ai大数据综合分析识别，得出最优的空调设置调节参数。即，随时操作一键控制按钮，空调均以最符合当前环境的舒适度参数调节，时刻保持最优调节控制。
94.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还包括：调节按钮。
95.所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数，还包括：
96.所述控制单元，具体还被配置为在使所述空调按所述控制参数运行之后，确定是否接收到使用者通过所述调节按钮发送的调节指令。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s310。
97.所述控制单元，具体还被配置为若接收到使用者通过所述调节指令发送的调节指令，则根据所述调节指令对所述控制参数进行调节，再将调节得到的控制参数，作为所述空调的新的控制参数。并将所述新的控制参数作为使用者的使用习惯，使所述ai模型根据所述新的控制参数进行自学习，以得到基于使用者的使用习惯经自学习而更新后的ai模型，并利用更新后的所述ai模型替换更新前的所述ai模型。该控制单元的具体功能及处理还参见步骤s320。
98.具体地，在实现一键控制的智能遥控器的控制时，主要通过控制ai智能遥控器的智能按键，还能够通过使用习惯自学习调节设置的状态。
99.例如：若用户当天首次开机使用空调，使用遥控器一键控制遥控器上智能按键，遥控器采集数据并上报云端，云端ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发的指令执行调节，即实现了一键操控调节。若用户需要继续调节空调，此时用户同样可以遥
控器上的智能按键一键调节，技术实现原理类似，按下智能按键控制后，遥控器采集当前环境数据并上报云端，云端 ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发的指令执行调节。二次调节时用户亦可通过其他控制按键按照意愿调节空调，每次用户调节完将所调节的状态反馈至云端记录自学习。这样，空调通过遥控器智能按键实现一键控制最优舒适度调节，通过遥控器环境参数和天气、气候数据等进行ai模型分析处理得出最优舒适度环境参数，并根据用户使用习惯自学习，使调节更舒适。
100.在一些实施方式中，所述控制单元，根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端，包括：所述空调遥控器端、所述空调端和云服务器端中的至少之一。
101.其中，第一种情况：所述空调遥控器，还具有通信单元。所述控制单元，具体还被配置为若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为所述空调遥控器端，则由所述空调遥控器端生成所述控制参数后，通过所述空调遥控器的通信单元发送至所述空调。
102.第二种情况：所述控制单元，具体还被配置为若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为服务器端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端(如云服务器端)。该服务器端，可以是预先与空调、以及空调遥控器之间建立关联的服务器端。在已将所述环境数据和所述设备信息上传至服务器端的情况下，使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数。在使所述空调在接收到由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数的情况下，使所述空调按所述控制参数运行，以实现通过所述空调遥控器上的所述控制按键，实现对所述空调的一键控制。
103.其中，使所述空调在接收到所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数的情况，包括以下任一种接收情况：
104.第一种接收情况：使所述空调直接接收由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数。
105.第二种接收情况：使所述空调遥控器直接接收由所述服务器端根据所述环境数据和所述设备信息生成并下发的所述空调的控制参数后，再由所述空调遥控器将所述控制参数发送至所述空调。如通过所述空调遥控器的通信单元将所述控制参数发送至所述空调，使所述空调按所述控制参数运行，以通过所述控制按键实现对所述空调的一键控制。
106.例如：云服务器，搭配有大数据分析、深度学习算法模型(如云端ai模型)、控制空调参数指令集等，可获取当地天气参数、气候参数。云端ai模型，是经过大量数据集(数据集包含温度、湿度、当地天气、气候等数据)进行训练和大数据分析使用习惯学习所得出的智能ai模型。针对不同的数据集， ai模型均智能识别得到较为理想的环境舒适度调节参数，并反馈空调可调节的最优设置参数。服务器端可根据设备信息，如根据设备的局域网地址(mac 地址)、身份标识号(id)等身份信息，解析识别设备所处的地址信息，此设备的地址信息由首次安装使用时绑定注册并保存于云端。
107.第三种情况：所述控制单元，具体还被配置为若根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数的执行端为空调端，则在所述传感器单元已采集到所述环境数
据和所述设备信息的情况下，通过所述空调遥控器的通信单元，将所述环境数据和所述设备信息发送至所述空调。在已将所述环境数据和所述设备信息上传至所述空调的情况下，使所述空调根据所述环境数据和所述设备信息生成所述空调的控制参数。
108.例如：用户使用遥控器控制空调，用户操控遥控器，一键控制遥控器上的智能按键。当用户按下遥控器上的智能按键，智能按键触发遥控器的控制单元和传感器单元，通过传感器单元检测采集当前环境数据(如温度、湿度等数据)，并将采集到的数据和设备的mac或id，通过通信单元上传给云端服务器。云端服务器接收到环境数据后，同时根据设备的mac或id，识别地点并获取当地的天气和气候数据。云端ai模型根据环境参数数据和天气数据、气候数据等进行分析处理，智能识别得出适合当前环境的最佳舒适度调节参数并解析生成环境参数调节控制指令。
109.其中，天气数据，可以是当地的天气预报数据，也可以是用传感器检测到的当地的温度和湿度等数据。气候数据，可以是当地的季节数据，如北方的冬天，南方的冬天等。
110.在一些实施方式中，所述空调遥控器，还具有显示单元。
111.所述空调遥控器的控制装置，还包括：所述控制单元，还被配置为在使所述空调按所述控制参数运行的情况下，通过控制所述显示单元，对所述控制参数、以及所述空调按所述控制参数运行的运行状态中的至少之一，进行同步显示。
112.具体地，服务器通过与空调、遥控器的通信单元通信，将指令下发至空调执行，和遥控器同步显示空调设置的状态，空调接收到云端下发的指令，执行相应的指令，从而实现一键智能调节的控制。
113.由于本实施例的装置所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图3所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
114.经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，能够提升红外、射频空调遥控器的操作灵活性和便捷性，也能够降低老年人使用红外、射频空调遥控器的学习成本。
115.根据本发明的实施例，还提供了对应于空调遥控器的控制装置的一种空调遥控器。该空调遥控器可以包括：以上所述的空调遥控器的控制装置。
116.相关方案中，红外、射频空调遥控器，调节一个功能需要多轮操控，显得呆滞、智能化程度低，且操作繁琐；尤其对老年人而言，使用红外、射频空调遥控器的学习成本高，导致老年人直接放弃对红外、射频空调遥控器的学习使用。
117.其中，红外遥控器，由红外接收及发射电路、信号调理电路、中央控制器及数据存储器、键盘及状态指示电路组成。红外遥控器有两种状态：学习状态和控制状态。当红外遥控器处于学习状态时，使用者每按一个控制键，红外线接收电路就开始接收外来红外信号，同时将其转换成电信号，然后经过检波、整形、放大，再由中央处理器(cpu)定时对其采样，
将每个采样点的二进制数据以8位为一个单位，分别存放到指定的存储单元中去，供以后对该设备控制使用。当红外遥控器处于控制状态时，使用者每按下一个控制键，cpu从指定的存储单元中读取一系列的二进制数据，串行输出(位和位之间的时间间隔等于采样时的时间间隔)给信号保持电路，同时由调制电路进行信号调制，将调制信号经放大后，由红外线发射二极管进行发射，从而实现对该键对应设备功能的控制。
118.射频遥控器(即rf遥控器)，利用的是直向传播性较小的电波，在小范围(有效范围)内不需要指向所遥控物即可以实现遥控操作。
119.由于红外、射频空调遥控器的操作呆滞、智能化程度低，且操作繁琐。因此亟需一款一键即可实现控制的遥控器，使用该遥控器无需过多操作，能够一键实现智能调节。所以，本发明的方案，提出基于人工智能(artificial intelligence， ai)的智能遥控器，即一键控制的智能遥控器，通过该智能遥控器的功能按键，一键即可实现空调适宜的环境调节，能够解决红外、射频空调遥控器的操作呆滞、繁琐、智能化程度低的问题，能够提升红外、射频空调遥控器的操作灵活性和便捷性，也能够降低老年人使用红外、射频空调遥控器的学习成本，从而提升用户使用的便捷性。
120.在一些实施方式中，本发明的方案中的ai智能遥控器，通过设置智能按键，用户使用该ai智能遥控器的智能按键一键控制空调设备，即可实现空调房间内舒适度环境参数的调节，操作简单，使老年人轻松上手使用，无需学习，一键操控即可实现调节。
121.具体地，本发明的方案中，针对ai智能遥控器，设置有传感器单元和云服务器单元(如云端服务器)。在实现一键控制的智能遥控器的控制时，主要通过控制ai智能遥控器的智能按键，触发传感器单元。传感器单元被触发后，能够采集当前环境参数和设备信息(即空调设备的信息)，并上报给云端服务器。在云端服务器侧，设置有云端ai模型。云端ai模型，能够根据当前环境参数和地点信息，获取天气数据、气候数据等进行分析处理，得出环境参数调节指令，并将环境参数调节指令下发至空调进行执行，从而实现一键智能调节的控制。
122.另外，本发明的方案，还能够通过使用习惯自学习调节设置的状态。
123.其中，本发明的方案，是通过使用ai智能遥控器的智能按键，实现一键控制，实现空调各参数的自动调节。其中，空调调节的参数是通过ai算法模型(如云端ai模型)智能识别算出，ai算法模型主要根据当地环境参数、天气信息、气候信息等进行ai大数据综合分析识别，得出最优的空调设置调节参数。即，随时操作一键控制按钮，空调均以最符合当前环境的舒适度参数调节，时刻保持最优调节控制。
124.下面结合图4和图5所示的例子，对本发明的方案的具体实现过程进行示例性说明。
125.图4为空调、遥控器、云服务器的交互系统的一实施例的结构示意图。如图4所示，在空调、遥控器(即ai智能遥控器)、云服务器的交互系统中，空调能够与遥控器进行通信，云服务器能够分别与空调和遥控器进行通信。
126.在图4所示的例子中，空调，包含有主控单元(如主控模块单元)、通信单元(如通信模块单元)、以及其他单元(如负载单元)等。主控单元，负责逻辑控制、调度、控制执行空调的调节设置等。通信单元，负责空调与辅助设备遥控器(如ai智能遥控器)之间、以及空调与云端(如云服务器)之间的通信等。其中，通信单元，可以包括wifi通信单元、蓝牙通信单元、
zigbee (即一种低速短距离传输的无线网上协议)通信单元等，以负责空调与辅助设备遥控器(如ai智能遥控器)之间、以及空调与云端(如云服务器)之间的通信。
127.在图4所示的例子中，遥控器(如ai智能遥控器)，包含有控制单元(如控制模块单元)、传感器单元(如传感器模块单元)、通信单元(如通信模块单元)等。控制单元负责逻辑控制、控制检测和数据上传等。传感器单元包含但不限于温度传感器、湿度传感器等，负责检测当前空间温度、湿度等相关环境参数数据。通信单元，可以包括wifi通信单元、蓝牙通信单元、zigbee通信单元等，以负责遥控器与空调之间、以及遥控器与云端(如云服务器)之间的通信等。
128.其中，遥控器中的控制单元，即是遥控器的cpu(中央处理器)，负责调度、负责控制传感器单元去采集数据、负责控制通信单元通信、数据通信等。遥控器中，控制单元负责的逻辑控制、控制检测中，逻辑控制是指：程序逻辑设计，如先控制传感器采集环境数据，再将数据打包并上传；控制检测是指：控制唤醒传感器单元去采集环境数据。
129.在图4所示的例子中，云服务器，搭配有大数据分析、深度学习算法模型 (如云端ai模型)、控制空调参数指令集等，可获取当地天气参数、气候参数。云端ai模型，是经过大量数据集(数据集包含温度、湿度、当地天气、气候等数据)进行训练和大数据分析使用习惯学习所得出的智能ai模型。针对不同的数据集，ai模型均智能识别得到较为理想的环境舒适度调节参数，并反馈空调可调节的最优设置参数。服务器端可根据设备信息，如根据设备的局域网地址(mac地址)、身份标识号(id)等身份信息，解析识别设备所处的地址信息，此设备的地址信息由首次安装使用时绑定注册并保存于云端。
130.图5为ai智能遥控器的一实施例的一键智能调节的流程示意图。如图5 所示，ai智能遥控器的一键智能调节的流程，包括：
131.步骤1、用户使用遥控器控制空调，用户操控遥控器，一键控制遥控器上的智能按键。
132.步骤2、当用户按下遥控器上的智能按键，智能按键触发遥控器的控制单元和传感器单元，通过传感器单元检测采集当前环境数据(如温度、湿度等数据)，并将采集到的数据和设备的mac或id，通过通信单元上传给云端服务器。
133.步骤3、云端服务器接收到环境数据后，同时根据设备的mac或id，识别地点并获取当地的天气和气候数据。云端ai模型根据环境参数数据和天气数据、气候数据等进行分析处理，智能识别得出适合当前环境的最佳舒适度调节参数并解析生成环境参数调节控制指令。
134.其中，天气数据，可以是当地的天气预报数据，也可以是用传感器检测到的当地的温度和湿度等数据。气候数据，可以是当地的季节数据，如北方的冬天，南方的冬天等。
135.在步骤3中，根据环境参数数据和天气、气候数据等进行分析处理，包括：云端ai模型是神经网络模型，已通过大量样本数据训练的环境舒适度神经网络模型，样本数据包括温度、湿度、天气和气候；经设置温度、湿度、天气和气候的权重值训练，训练得到较优的权重参数，即最优神经网络模型。即遥控器传感器采集当前环境数据和云端获取当地环境的天气、气候数据，云端环境舒适度神经网络匹配模型根据这些数据算出适合用户舒适的环境参数，舒适的环境参数包含所需的温度、湿度等，此时空调获取到所需的温度、湿度需求指令，空调智能调节温度、湿度等，以满足最佳舒适度的环境调节。
136.在步骤3中，解析生成环境参数调节控制指令，包括：云端ai模型经过大量数据集(数据集包含温度、湿度、当地天气、气候等数据)进行训练和大数据分析使用习惯学习所得出的智能ai模型，针对不同的数据集ai模型均智能识别得到较为理想的环境舒适度调节参数，并反馈空调可调节的最优设置参数。
137.步骤4、服务器通过与空调、遥控器的通信单元通信，将指令下发至空调执行(如服务器直接下发指令给空调)，和遥控器同步显示空调设置的状态，空调接收到云端下发的指令，执行相应的指令，从而实现一键智能调节的控制。其中，控器同步显示的空调设置的状态，具体是同步显示此时空调所运行的模式、温度、风速等信息。
138.在步骤1至步骤4所示的例子中，若用户当天首次开机使用空调，使用遥控器一键控制遥控器上智能按键，遥控器采集数据并上报云端，云端ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发的指令执行调节，即实现了一键操控调节。若用户需要继续调节空调，此时用户同样可以遥控器上的智能按键一键调节，技术实现原理类似，按下智能按键控制后，遥控器采集当前环境数据并上报云端，云端ai模型分析处理下发调节指令，空调立即根据云端所下发的指令执行调节。二次调节时用户亦可通过其他控制按键按照意愿调节空调，每次用户调节完将所调节的状态反馈至云端记录自学习。这样，空调通过遥控器智能按键实现一键控制最优舒适度调节，通过遥控器环境参数和天气、气候数据等进行ai模型分析处理得出最优舒适度环境参数，并根据用户使用习惯自学习，使调节更舒适。如在华南地区的夏天，室外环境温度30℃，室内环境温度26.5℃，云端ai模型根据这些信息进行分析处理得出空调控制参数为制冷模式、温度24℃等。
139.例如：老人使用遥控器控制空调，老人去操控遥控器，一键控制遥控器上智能按键，当老人按下遥控器上智能按键，空调立即执行云端下发给空调的最优调节控制指令，空调实现了房间内最优舒适度环境调节。即老人一键操控遥控器，即可实现空调的最优调节控制。
140.又如：普通用户使用遥控器控制空调，用户操控遥控器，一键控制遥控器上智能按键，当用户按下遥控器上智能按键，空调立即执行最优的参数调节。如用户觉得推荐的参数不满足，仍可自行设置空调参数调节控制。
141.由于本实施例的空调遥控器所实现的处理及功能基本相应于前述装置的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
142.经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，能够通过对智能遥控器上智能按键的一键控制，实现空调房间内舒适度环境参数的调节，操作简单，使老年人轻松上手使用，无需学习，使用方便。
143.根据本发明的实施例，还提供了对应于空调遥控器的控制方法的一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行
以上所述的空调遥控器的控制方法。
144.由于本实施例的存储介质所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图3 所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
145.经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，一键操控空调遥控器，即可实现空调对房间内温湿度的智能调节。
146.根据本发明的实施例，还提供了对应于空调遥控器的控制方法的一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行以上所述的空调遥控器的控制方法。
147.由于本实施例的处理器所实现的处理及功能基本相应于前述图1至图3所示的方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
148.经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置至少具有传感器单元和通信单元的智能遥控器，在需要控制空调时，通过控制智能遥控器上的智能按键，启动智能遥控器上的传感器单元，传感器单元采集传感器所在环境的环境数据(如温湿度数据)、以及智能遥控器所控制的空调的设备信息，并通通信单元将采集到的环境数据和设备信息上传至云服务器端，再通过智能遥控器的通信单元或服务器的通信单元接收由云服务器端根据环境数据和设备信息确定的空调控制参数，以使空调按空调控制参数运行，这样，通过随时操作一键控制按钮，空调均以最符合当前环境的舒适度参数调节，时刻保持最优调节控制。
149.综上，本领域技术人员容易理解的是，在不冲突的前提下，上述各有利方式可以自由地组合、叠加。
150.以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。