車內環境檢測方法及檢測系統與流程

本發明屬于智能車
技術領域：
，即將先進的計算機技術、傳感器技術、無線通信技術及嵌入式微控制技術等有效的集成應用于車內環境監測而建立的檢測方法及檢測系統。
背景技術：
：隨小型家用車的普及以及自動駕駛技術的不斷發展，車內環境已經成為人們常處的環境之一。傳感器技術可以實現車內環境的實時監測，通過單片機處理環境數據并實現控制，并將該單片機內嵌入汽車的控制模塊，可以實現對車內環境的自適應調節，即自動調節使車內環境達到對人體有益的舒適范圍。趙越等在《車內空氣質量與有害氣體探測方法的研究》中主要講述了車內空氣污染的現狀和監測方法。該文獻首先論證了對于多種氣體同時監測的可實現性，然后通過分析各種類型傳感器的優劣，選擇了電化學傳感器。其次給出了用c語言完成的信號采集，串口發送等功能的源代碼并且進行了分析。同時論文中還包括了電路的設計、傳感器采樣放大電路和體統檢測精度的設計。可是該文獻沒有包含其他對車內舒適度有影響的非氣體因素，比如溫度，濕度等，并且也沒有詳細的數學模型對采集到的各種數據進行融合，所以無法實現對車內整體環境的評定。關于舒適度的評定數學模型，黃慧隆等在《高速列車旅行環境舒適度評價模型研究》中通過對乘客進行的旅行舒適度問卷調查，來對高速列車舒適度進行評價。該文獻中采用因子分析和層次分析的方法構建高速列車旅行環境舒適度評價模型，進而提出了高速列車車內環境設計的相關建議和方向。其中因子分析法中將影響因素大致分為5類，分別是：空氣品質、物理刺激、微小氣候、公共設施以及座椅設計，之后再運用層次分析法將上述的5類影響因素車廂環境和車內設施兩類，利用ahp的判斷尺度構造比較判斷矩陣，從而將兩兩比較的結果數量化進而計算出被調查人員對車廂環境和車內設施的得分情況。該文獻中采樣數量大，分析較詳細，并且所考慮的環境影響因素較全面，但是并不能進行實時判斷車內舒適度，只是經過統計被調查人的舒適度評價來建立的總體舒適度評價結果，并且對于乘坐不同車型的高速列車的乘客對舒適度評價有顯著的差異，不適用于小型家用車內的實時環境監測。目前市場上并沒有一個完善的車內環境檢測及處理、顯示的系統，主要問題是現在汽車的自動駕駛技術尚未成熟，汽車的控制接口尚未開放，所以市場上僅有獨立的溫濕度檢測儀器、空氣凈化儀器或有害氣體報警裝置，不能實現對車內環境從實時監測到給出總體評價和調節依據的完整系統。技術實現要素：本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題，特別創新地提出了一種車內環境檢測方法及檢測系統。為了實現本發明的上述目的，本發明提供了一種車內環境檢測方法，其包括如下步驟：s1，采集車內傳感器數據，或者采集車內傳感器和車外的傳感器數據，所述傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、co傳感器和其余有害氣體檢測傳感器之一或任意組合；s2，利用溫度傳感器數據、濕度傳感器數據和pm2.5傳感器數據計算直觀感受模塊等級，利用co傳感器數據和其余有害氣體檢測傳感器檢測的數據之一計算危險系數模塊等級；s3，確定直觀感受模塊和危險系數模塊的權重并求解總體舒適度的等級；s4，根據歷史數據預測各指標趨勢：獲得最近的m組檢測數據，取其中n組并利用至少兩種擬合方式進行擬合，取誤差最小的一種擬合方式對應的擬合曲線預測各指標趨勢，所述m為正整數，所述n為不大于m的正整數；s5，將傳感器數據中一種作為比較指標，其余作為參考指標，計算參考指標和比較指標的關聯度，利用步驟s4獲得的擬合曲線獲取比較指標的預測值，并計算比較指標預測值對應的參考指標的數據，判斷t時間內是否有預測值達到危險值，若沒有，則執行步驟s6，否則，則判斷比較指標與達到危險值的預測值的關聯度是否大于閾值，如果大于閾值，則發出報警，否則執行步驟s6；s6，輸出理想溫濕度和步驟s3獲得的實際的總體舒適度。本發明通過傳感器實時監測車內各項環境數據，計算出當前狀態下車內環境的舒適程度，根據計算結果在手機上進行顯示，并根據最優環境數據給出車內環境調節的依據，在一定程度上讓用戶對車內環境更為了解，便于調節以獲得更好的乘車環境，從長久考慮更有利于用戶的身體健康。在本發明的一種優選實施方式中，所述計算直觀感受模塊等級的方法為：測量n組數據后得到：設定評價標準：評價指標/等級優秀(1)良好(2)中等(3)較差(4)很差(5)溫度y11y12y13y14y15濕度y21y22y23y24y25pm2.5y31y32y33y34y35在各評價指標的每兩個等級值之間等間隔插入5個數值，最終標準值將擴展為25個數值，對應等級為[1，25]的整數，由以上兩表格分別得到實測值矩陣和擴充后參考值矩陣：分別計算以下公式：將矩陣x和y轉換成無量綱的實測數據矩陣a和無量綱的擴充標準值矩陣b計算矩陣a中各行向量到矩陣b中各列向量的歐氏距離dij，其中i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,…,25，其中最小距離對應的等級即為該模塊的等級。在本發明的另一種優選實施方式中，所述計算危險系數模塊等級的方法為：測量n組數據后得到：設定評價標準：評價指標/等級安全(1)較安全(2)較危險(3)危險(4)很危險(5)coy'11y'12y'13y'14y'15空氣質量y'21y'22y'23y'24y'25在各評價指標的每兩個等級值之間等間隔插入5個數值，最終標準值將擴展為25個數值，對應等級為[1，25]的整數，由以上兩表格分別得到實測值矩陣和擴充后參考值矩陣:將矩陣x’和y’轉換成無量綱的實測數據矩陣a’和無量綱的實測數據矩陣b’，其中矩陣a’和矩陣b’分別通過以下公式得到得到無量綱的實測數據及擴充標準值矩陣，計算矩陣a’中各行向量到矩陣b’中各列向量的歐氏距離d′ij，其中，i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,…,25，根據得到的危險系數模塊的歐式距離d′ij，其中最小距離對應的等級即為該模塊的等級。該方法計算較簡單，并且將相同類別的因素歸為一類，不涉及權重問題(單個指標的權重一般難以科學的計算出來)，增加了準確程度；將標準值進行擴充，等級劃分的更為詳細，判定也更為科學。在本發明的再一種優選實施方式中，確定直觀感受模塊和危險系數模塊的權重的方法為：根據步驟s2中得到的n組分模塊等級計算一次權重，其中直觀感受模塊的各等級為c11，c12，···，c1n，危險系數模塊的各等級為c21，c22，···，c2n，由公式計算出各模塊等級的平均值分別為x1，x2：通過公式計算出各模塊等級的方差：求得各模塊等級的變異系數：vi＝si/xi對vi進行歸一化，即可得到各模塊等級的客觀權重值：本發明得到兩個子模塊的權重，相較于得到具體單個指標的權重，更為科學：由于單個指標在相對其他指標波動較大時，其獲得的權重就會過大，不夠科學，但是當把它們歸類成模塊后，其模塊等級的變化比較穩定，對子模塊的權重分配更為科學。在本發明的再一種優選實施方式中，求解總體舒適度的等級的方法為：評價指標的集合即為評價指標空間：a＝{直觀感受模塊，危險系數模塊}，隸屬度空間s＝{s0，s1，s2，s3，s4}＝{優秀，良好，中等，較差，極差}，求得各評價指標的權重的集合即為各評價指標權重空間w＝{w1,w2}；確定各模塊等級的標準值eij，具體權利要求2和3中得到的各模塊等級的值為[1,25]區間內的整數值，通過線性變換即可將分模塊等級映射到[1,5]區間內，即為各模塊等級的標準值eij；由下列公式計算：其中r即為各評價指標的隸屬度，將各評價指標的隸屬度代入如下關系式得到模糊關系矩陣：由得到的各評價指標權重空間w＝{w1,w2}和隸屬度空間s＝{s0，s1，s2，s3，s4}＝{優秀，良好，中等，較差，極差}，通過模糊綜合評價矩陣s＝w*r即得到綜合評價的舒適度等級。通過劃分子模塊，計算總體舒適度的對象減少，簡化了總體舒適度的這一計算過程。在本發明的一種優選實施方式中，步驟s4具體包括：每分鐘得到每個評價指標在這一分鐘內的一個測量平均值，在一個小時內即可得到60組實際測量平均值，每6個值中取一個值(即每隔5個點取一個實測值)，得到10個實測值(y1，y2，…，y10)，對應x的取值為時刻值，取值范圍(1，60)，單位(分鐘)，將這10個實測值進行兩兩組合，得到5組用于求擬合直線的待定系數的數據：[(x1，y1)(x6，y6)]，[(x2，y2)(x7，y7)]，[(x3，y3)(x8，y8)]，[(x4，y4)(x9y9)]，[(x5y5)(x10y10)]，依次代入y＝kx+b中可以得到下列5條直線：y＝k1x+b1，y＝k2x+b2，y＝k3x+b3，y＝k4x+b4，y＝k5x+b5，對這5條直線的k和b求平均即可得到最終的擬合直線y＝kx+b。將x＝(1，60)代入該直線得到60個預測值((x1，y′1)，(x2，y′2)，…，(x60，y′60))，根據下式求出預測值與實測值的方差s1：對上述所得60組測量值每5個點取一個值，在一個小時之內得到12個實測值(y1，y2，…，y12)，將這10個實測值進行分組，每3個值為一組，得到4組用于求二次拋物線待定系數的數據：[(x1，y1)(x5，y5)(x9，y9)]，[(x2，y2)(x6，y6)(x10，y10)]，[(x3y3)(x7，y7)(x11，y11)，[(x4，y4)(x8，y8)(x12，y12)]，依次代入二次函數y＝ax2+bx+c中可以得到4條曲線：y＝a1x2+b1x+c1y＝a2x2+b2x+c2y＝a3x2+b3x+c3y＝a4x2+b4x+c4對這4條曲線的a、b、c求平均值：即可得到最終的擬合曲線y＝ax2+bx+c，將x＝(1，60)代入該直線得到60個預測值(x1，y′1)，(x2，y′2)，…，(x60，y′60)，根據下式求出預測值與實測值的方差s2：比較方差s1和s2，取較小的方差對應的擬合曲線作為最終的各評價指標的趨勢。通過采用兩種擬合方式，比較選擇最優，減小誤差，計算簡單，并且這兩種曲線比較符合各指標的真實變化情況。在本發明的一種優選實施方式中，步驟s5具體包括：將濕度、co、pm2.5和空氣質量分別作為參考指標，得到參考數列ai＝{ai1，ai2，…，ain}(i＝2，3，4，5)；將溫度作為比較指標，得到比較數列a1＝{a11，a12，…a1n}，通過下列公式得到比較數列a1對參考數列ai在對應時刻的關聯系數：其中，k代表時刻(k＝1，2，…，n)，ρ∈[0,1]為分辨系數，為兩級最小差，為兩級最大差，計算比較數列a1分別對參考數列ai的關聯度：根據獲得的溫度趨勢，求得未來某一時刻溫度的預測值y1，將預測值y1與當前溫度值y0進行處理即可得到數據增長的百分比j，對于與溫度關聯的某一指標，通過(yi0×j+yi0)得到下一時刻該評價指標在溫度變化影響下的預測值yi1；求出未來t時間內的濕度、co、pm2.5、空氣質量的預測值yi1，yi2，…，yi30(i＝2，3，4，5)，所述t為正數；得到預測數據后對其進行判斷，若在t時間內有預測值達到危險值，先判斷溫度對某評價指標的關聯度pi是否大于0.5，即該指標在溫度的影響下有概率pi會達到該危險值，若pi大于0.5，說明該評價指標在該預測時刻的實際值有pi的可能達到該危險預測值，此時即可判定為危險，發出警告。本發明以計算所得關聯度判斷比較指標和參考指標的相關性，更為科學，由此預測出的受比較指標影響的參考指標的變化也更為科學。為了實現本發明的上述目的，本發明提供了一種車內環境檢測系統，其包括溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、co傳感器和其余有害氣體檢測傳感器之一或任意組合，所述傳感器的輸出端與控制器相連，所述控制器根據傳感器采集的數據利用權利要求1-7之一所述的檢測方法進行檢測。本發明采用極大地降低成本，并且可結合日新月異的智能車技術，內嵌入智能車內，根據模型給出的調節依據信號實現對車內環境的自適應調節，同時也可以讓用戶在手機上時刻掌握車內環境數據，讓用戶對自己所處的車內環境更加明了。在本發明的一種優選實施方式中，溫度傳感器在車內和車外各設置一個，濕度傳感器設置于車內，co傳感器安放在車內頂部，其余有害氣體檢測傳感器安放在車內頂部，pm2.5傳感器車內和車外各設置一個。本發明的附加方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。附圖說明本發明的上述和/或附加的方面和優點從結合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1是本發明車內環境檢測方法的流程圖；圖2是本發明一種優選實施方式中車內環境檢測方法的流程圖；圖3是本發明一種優選實施方式中求解子模塊等級的流程圖；圖4是本發明一種優選實施方式中計算總體舒適度的流程圖；圖5是本發明一種優選實施方式中根據歷史數據預測各指標趨勢的流程圖；圖6是本發明一種優選實施方式中關聯度及計算并預測值預警的流程圖。具體實施方式下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。在本發明的描述中，除非另有規定和限定，需要說明的是，術語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是機械連接或電連接，也可以是兩個元件內部的連通，可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，對于本領域的普通技術人員而言，可以根據具體情況理解上述術語的具體含義。本發明利用傳感器采集車內環境數據，通過有線的方式傳輸到單片機，構建舒適度處理模型在單片機內進行舒適度的計算，并且給出自適應調節環境依據，最后可在手機端顯示。本發明提供了一種車內環境檢測方法，如圖1和圖2所示，其包括如下步驟：s1，采集車內傳感器數據，或者采集車內傳感器和車外的傳感器數據，所述傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、co傳感器和其余有害氣體檢測傳感器之一或任意組合。在本實施方式中，其余有害氣體檢測傳感器(可以為mq-135傳感器)，主要用于檢測有毒氣體或者超標后對人體有害的氣體，比如氨氣，氮氧化合物，乙醇，芳香族化合物，硫化物，煙霧，二氧化碳之一或者其任意組合，在具體計算時，采用其余有害氣體檢測傳感器檢測的一種數據，具體可根據實際情況進行選擇。本發明中的一種優選實施方式中，主要采集的環境因素有溫濕度、co、pm2.5、其余有害氣體。其中溫濕度傳感器由dht11完成采集，由于車內空間在傳感器的檢測范圍內，所以設置一個溫濕度傳感器，安放在車內頂部，同時由于在算法內需要對車外的溫度檢測判斷車內溫度應制冷或制熱，故車外也設置一個溫濕度傳感器；co檢測由mq-7傳感器完成檢測，設置一個安放在車內頂部；檢測其余有害氣體的傳感器可以為mq-135傳感器，設置一個安放在車內頂部；pm2.5檢測由gp2y1010au0f粉塵傳感器完成檢測，設置一個安放在車內頂部、一個安放在車外頂部，檢測車內外的環境質量，據此決定汽車的循環方式。各傳感器的采樣頻率均為1hz，每個傳感器測得五組數據后由數學模型求平均值進行總體舒適度的評價處理，該采樣頻率保證車內的環境監測時延在1min之內。s2，利用溫度傳感器數據、濕度傳感器數據和pm2.5傳感器數據計算直觀感受模塊等級，利用co傳感器數據和其余有害氣體檢測傳感器檢測的數據之一計算危險系數模塊等級。在本發明的一種優選實施方式中，如圖3所示，計算直觀感受模塊等級的方法為：測量n組數據后得到：設定評價標準：評價指標/等級優秀(1)良好(2)中等(3)較差(4)很差(5)溫度y11y12y13y14y15濕度y21y22y23y24y25pm2.5y31y32y33y34y35在各評價指標的每兩個等級值之間等間隔插入5個數值，最終標準值將擴展為25個數值，對應等級為[1，25]的整數，由以上兩表格分別得到實測值矩陣和擴充后參考值矩陣：分別計算以下公式：將矩陣x和y轉換成無量綱的實測數據矩陣a和無量綱的擴充標準值矩陣b計算矩陣a中各行向量到矩陣b中各列向量的歐氏距離dij，其中i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,…,25，其中最小距離對應的等級即為該模塊的等級。在本發明的另一種優選實施方式中，所述計算危險系數模塊等級的方法為：測量n組數據后得到：設定評價標準：評價指標/等級安全(1)較安全(2)較危險(3)危險(4)很危險(5)coy'11y'12y'13y'14y'15空氣質量y'21y'22y'23y'24y'25在各評價指標的每兩個等級值之間等間隔插入5個數值，最終標準值將擴展為25個數值，對應等級為[1，25]的整數，由以上兩表格分別得到實測值矩陣和擴充后參考值矩陣:將矩陣x’和y’轉換成無量綱的實測數據矩陣a’和無量綱的實測數據矩陣b’，其中矩陣a’和矩陣b’分別通過以下公式得到得到無量綱的實測數據及擴充標準值矩陣，計算矩陣a’中各行向量到矩陣b’中各列向量的歐氏距離d′ij，其中，i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,…,25，根據得到的危險系數模塊的歐式距離d′ij，其中最小距離對應的等級即為該模塊的等級。該等級的值為[1,25]區間內的整數值，通過線性變換x＝[1,25]，y＝[1,5]，即可將分模塊等級映射到[1,5]區間內。s3，確定直觀感受模塊和危險系數模塊的權重并求解總體舒適度的等級。如圖4所示，確定直觀感受模塊和危險系數模塊的權重的方法為：根據步驟s2中得到的n組分模塊等級計算一次權重，其中直觀感受模塊的各等級為c11，c12，···，c1n，危險系數模塊的各等級為c21，c22，···，c2n，由公式計算出各模塊等級的平均值分別為x1，x2：通過公式計算出各模塊等級的方差：求得各模塊等級的變異系數：vi＝si/xi對vi進行歸一化，即可得到各模塊等級的客觀權重值：求解總體舒適度的等級的方法為：評價指標的集合即為評價指標空間：a＝{直觀感受模塊，危險系數模塊}，隸屬度空間s＝{s0，s1，s2，s3，s4}＝{優秀，良好，中等，較差，極差}，求得各評價指標的權重的集合即為各評價指標權重空間w＝{w1,w2}；確定各模塊等級的標準值eij，具體權利要求2和3中得到的各模塊等級的值為[1,25]區間內的整數值，通過線性變換即可將分模塊等級映射到[1,5]區間內，即為各模塊等級的標準值eij；由下列公式計算：其中r即為各評價指標的隸屬度，將各評價指標的隸屬度代入如下關系式得到模糊關系矩陣：由得到的各評價指標權重空間w＝{w1,w2}和隸屬度空間s＝{s0，s1，s2，s3，s4}＝{優秀，良好，中等，較差，極差}，通過模糊綜合評價矩陣s＝w*r即得到綜合評價的舒適度等級。s4，根據歷史數據預測各指標趨勢：獲得最近的m組檢測數據，取其中n組并利用至少兩種擬合方式進行擬合，取誤差最小的一種擬合方式對應的擬合曲線預測各指標趨勢，所述m為正整數，所述n為不大于m的正整數。如圖5所示，每分鐘得到每個評價指標在這一分鐘內的一個測量平均值，在一個小時內即可得到60組實際測量平均值，每6個值中取一個值(即每隔5個點取一個實測值)，得到10個實測值(y1，y2，…，y10)，對應x的取值為時刻值，取值范圍(1，60)，單位(分鐘)，將這10個實測值進行兩兩組合，得到5組用于求擬合直線的待定系數的數據：[(x1，y1)(x6，y6)]，[(x2，y2)(x7，y7)]，[(x3，y3)(x8，y8)]，[(x4，y4)(x9，y9)]，[(x5，y5)(x10，y10)]，依次代入y＝kx+b中可以得到下列5條直線：y＝k1x+b1，y＝k2x+b2，y＝k3x+b3，y＝k4x+b4，y＝ksx+bs，對這5條直線的k和b求平均即可得到最終的擬合直線y＝kx+b。將x＝(1，60)代入該直線得到60個預測值((x1，y′1)，(x2，y′2)，…，(x60，y′60))，根據下式求出預測值與實測值的方差s1：對上述所得60組測量值每5個點取一個值，在一個小時之內得到12個實測值(y1，y2，…，y12)，將這10個實測值進行分組，每3個值為一組，得到4組用于求二次拋物線待定系數的數據：[(x1，y1)(x5，y5)(x9，y9)]，[(x2，y2)(x6，y6)(x10，y10)]，[(x3，y3)(x7，y7)(x11，y11)]，[(x4，y4)(x8，y8)(x12y12)]，依次代入二次函數y＝ax2+bx+c中可以得到4條曲線：y＝a1x2+b1x+c1y＝a2x2+b2x+c2y＝a3x2+b3x+c3y＝a4x2+b4x+c4對這4條曲線的a、b、c求平均值：即可得到最終的擬合曲線y＝ax2+bx+c，將x＝(1，60)代入該直線得到60個預測值(x1，y′1)，(x2，y′2)，…，(x60，y′60)，根據下式求出預測值與實測值的方差s2：比較方差s1和s2，取較小的方差對應的擬合曲線作為最終的各評價指標的趨勢。s5，將傳感器數據中一種作為比較指標，其余作為參考指標，計算參考指標和比較指標的關聯度，利用步驟s4獲得的擬合曲線獲取比較指標的預測值，并計算比較指標預測值對應的參考指標的數據，判斷t時間內是否有預測值達到危險值，若沒有，則執行步驟s6，否則，則判斷比較指標與達到危險值的預測值的關聯度是否大于閾值，如果大于閾值，則發出報警，否則執行步驟s6。如圖6所示，將濕度、co、pm2.5和空氣質量分別作為參考指標，得到參考數列ai＝{ai1，ai2，…，ain}(i＝2，3，4，5)；將溫度作為比較指標，得到比較數列a1＝{a11，a12，…，a1n}，通過下列公式得到比較數列a1對參考數列ai在對應時刻的關聯系數：其中，k代表時刻(k＝1，2，…，n)，ρ∈[0，1]為分辨系數，為兩級最小差，為兩級最大差，計算比較數列a1分別對參考數列ai的關聯度：根據獲得的溫度趨勢，求得未來某一時刻溫度的預測值y1，將預測值y1與當前溫度值y0進行處理即可得到數據增長的百分比j，對于與溫度關聯的某一指標，通過(yi0×j+yi0得到下一時刻該評價指標在溫度變化影響下的預測值yi1；求出未來t時間內的濕度、co、pm2.5、空氣質量的預測值yi1，yi2，…，yi30(i＝2，3，4，5)，所述t為正數；得到預測數據后對其進行判斷，若在t時間內有預測值達到危險值，先判斷溫度對某評價指標的關聯度pi是否大于0.5，即該指標在溫度的影響下有概率pi會達到該危險值，若pi大于0.5，說明該評價指標在該預測時刻的實際值有pi的可能達到該危險預測值，此時即可判定為危險，發出警告。s6，輸出理想溫濕度和步驟s3獲得的實際的總體舒適度。本發明通過傳感器實時監測車內各項環境數據，并計算出當前狀態下車內環境的舒適程度，根據計算結果在手機上進行顯示，并根據最優環境數據給出車內環境調節的依據，在一定程度上讓用戶對車內環境更為了解，便于調節以獲得更好的乘車環境，從長久考慮更有利于用戶的身體健康。在本實施方式中，對舒適度評判模型所得結果輸出后進行判斷，若評價等級為優秀或良好，則直接進行下一次舒適度的計算準備，否則通過對實際測量的溫度的判斷來確定對溫度和濕度的調節方式，將溫濕度單位增加或減少后再次代入舒適度綜合評價算法中進行舒適度等級計算，得到結果后重復上述步驟，直到舒適度等級為優秀或良好，此時輸出修改后的溫濕度值，將該溫濕度的數值與實際溫濕度的數值進行比較，大于實際數值則給出上調信號，小于則給出下調信號。對于汽車的循環方式調節依據的給出，本發明直接比較車內外pm2.5的濃度大小，如果車內高于車外，則給出調節為外循環的輸出信號，否則給出調節為內循環的信號。該調節依據僅提供溫濕度和汽車循環方式的調節，即在其他環境因素不改變的條件下，計算出達到最優車內環境的范圍所需的溫濕度。根據人體舒適度的要求，在一般使用過程中，可以將空調的室內溫度設定在：夏季26℃，冬季20℃(天氣不太寒冷時18℃即可)，因此在此將溫度小于20度和大于26度的環境中的溫濕度進行相應的調整，直到達到良好以上的舒適度等級，據此對空調的溫濕度進行調節；在汽車循環方式方面，對車內外的pm2.5數值進行比較，以此決定是車內循環還是車外循環，如果車內pm2.5數值大于或等于車外pm2.5數值，則采用車外循環；如果車內pm2.5數值小于車外pm2.5數值，則采用車內循環。為幫助用戶實時了解車內環境，本發明采用在手機app上進行相關數據的顯示。手機與單片機的數據傳輸由該單片機外接的藍牙模塊完成，可實現在車內或者車附近的數據傳輸及顯示。本發明還提供了一種車內環境檢測系統，其包括溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、co傳感器和其余有害氣體檢測傳感器之一或任意組合，所述傳感器的輸出端與控制器相連，所述控制器根據傳感器采集的數據利用本發明所述的檢測方法進行檢測。本發明采用極大地降低成本，并且可結合日新月異的智能車技術，內嵌入智能車內，根據模型給出的調節依據信號實現對車內環境的自適應調節，同時也可以讓用戶在手機上時刻掌握車內環境數據，讓用戶對自己所處的車內環境更加明了。在本發明的一種優選實施方式中，溫度傳感器在車內和車外各設置一個，濕度傳感器在車內設置，co傳感器安放在車內頂部，其余有害氣體檢測傳感器安放在車內頂部，pm2.5傳感器車內和車外各設置一個。優選地，溫度傳感器和濕度傳感器可采用一個獨立的溫濕度傳感器，溫濕度的標準值有兩組，夏天和冬天的，根據車外的溫度決定使用其中的一組，具體可采用現有的設計標準或者自行設定。在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。盡管已經示出和描述了本發明的實施例，本領域的普通技術人員可以理解：在不脫離本發明的原理和宗旨的情況下可以對這些實施例進行多種變化、修改、替換和變型，本發明的范圍由權利要求及其等同物限定。當前第1頁12