CN119495178A 基于低功耗霍尔传感器的遥控控制方法及装置 （广东控银实业有限公司）

基于低功耗霍尔传感器的遥控控制方法及种基于低功耗霍尔传感器的遥控控制方法及装操控意图数据。本发明通过优化霍尔传感器部2步骤S2：对标准遥控设备磁场检测信号进行轻量信步骤S3：对优化后的解码控制信号数据进行信号包远步骤S4：基于响应优化指令对接收设备指令执行数据进控设备磁场感知数据对霍尔传感器部署数据进行传感器工作磁对霍尔传感器部署数据进行传感器安装坐标确认，得到传感器安装对遥控设备磁场感知数据进行单个的霍尔传感器感应数据提取，得根据横向磁场方位聚合数据对霍尔传感器部署数据进行安装方位3间关联数据对标准遥控设备磁场检测信号进行轻量信号解码，生成遥控设备轻量解码数控设备磁场空间关联数据对标准遥控设备磁场检测信号进行轻根据遥控设备磁场空间关联数据对标准遥控设备磁场检测信号进行快速傅里叶变换，通过解码特征数据集对标准遥控设备磁场检测信号进行字典构建，生成信号表示字基于L1范数对稀疏化后的遥控设备信号数据进行最小化目标计算，得到稀疏系数矩A=minIlx-D·ull⃞+1llall1;6.根据权利要求4所述的基于低功耗霍尔传感器的遥控控制方法，其特征在于，步骤步骤S231：对遥控设备轻量解码数据进行动态变化特征步骤S232：根据循环神经网络算法对模型训练集4步骤S33：通过接收设备指令执行响应时间对接收设备指令执行数据进行响应延迟优8.根据权利要求7所述的基于低功耗霍尔传感器的遥控控制方法，其特征在于，步骤步骤S331：通过接收设备指令执行响应时间对接收设备步骤S332：根据响应影响因素识别数据对接收设备指步骤S333：利用网络路径优化数据对接收设备指令执行步骤S42：对多设备协同控制任务分配数据进行执行状态反馈，生成执行状态反馈数率小于预设的遥控控制标准完成率时，则对多设备协同控制任务分配数据进行自适应调传感器部署模块，用于获取遥控设备类型数据；基于遥控设备类解码优化模块，用于对标准遥控设备磁场检测信号进行轻量信号解码5控制对比模块，用于基于响应优化指令对接收设备指令执行6作意图数据对遥控设备轻量解码数据进行信号解码优化，生成优化后的解码控制信号数步骤S4：基于响应优化指令对接收设备指令执行数据进行遥控控制完成率评估，7[0005]本发明通过获取遥控设备类型数据并根据设备特性进行霍尔传感器的精确部8装坐标数据”可以确保传感器的安装位置准确，从而提升传感器对磁场的感知精度和可9根据遥控设备磁场空间关联数据对标准遥控设备磁场检测信号进行快速傅里叶X=D·a+e;A=minIlx-D·ull⃞+1llall1;使得后续的计算更加高效且快速。通过引入正则化参数λ,实现了信号稀疏化的进一步优时间变化的规律性和波动性，这一过程有助于从遥控信号中提取出有意义的时间序列特步骤S33：通过接收设备指令执行响应时间对接收设备指令执行数据进行响应延[0019]本发明通过将优化后的解码控制信号数据进行封装，生成解码后的控制信号步骤S333：利用网络路径优化数据对接收设备指令执行数据进行响应延迟优化，[0025]本发明的有益效果在于通过获取遥控设备类型数据并基于其特性部署霍尔传感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作意图数据对遥控设备轻量解码数据进行信号解码优化，生成优化后的解码控制信号数步骤S4：基于响应优化指令对接收设备指令执行数据进行遥控控制完成率评估，[0031]本发明通过获取遥控设备类型数据并根据设备特性进行霍尔传感器的精确部根据获取的设备标识数据，分析出遥控设备的具体类型（如家庭遥控器、工业控制遥控器等这些信息有助于确定后续的传感器部署和配置。根据获取的遥控设备类型数据，选择确定每个霍尔传感器的安装坐标，以便后续的磁场方向校准。通过计算或使用传感器自带尔传感器的数据进行横向比较，分析不同传感器测得的磁场方向和强度。根据磁场方向数信号解码等任务。作意图数据对遥控设备轻量解码数据进行信号解码优化，生成优化后的解码控制信号数[0035]步骤S4：基于响应优化指令对接收设备指令执行数据进确的工作方向。可以使用矢量运算分析每个霍尔传感器的输出电压与理论磁场方向的偏安装角度。通常可以通过矢量点积公式来计算传感器与设备坐标系轴之间的角度：尔传感器的数据进行横向对比。通过比较传感器在设备的不同位置上感应到的磁场方向，设备的物理位置和方位进行关联。通过建立三维空间坐标系统（如使用笛卡尔坐标系将每个传感器的磁场数据与其在设备中的具体位置进行映射，进而得到“磁场空间关联数信号解码进行优化。通过结合实时反馈数据（如传感器信号的延迟、误差等调整解码算信号数据可以直接用于执行遥控指令。根据遥控设备磁场空间关联数据对标准遥控设备磁场检测信号进行快速傅里叶X=D·a+e;A=minIlx-D·ull⃞+1llall1;信号表示字典对解码特征数据集进行稀疏化，即通过稀疏系数α将原始信号表示为字典基模式。提取信号在不同时间段的频谱特征，这些特征对于识别遥控设备的控制模式具有重期性特征等，这些特征将作为后续模型训练的输入数据。将提取的动态变化特征数据分成如果模型对新的遥控设备信号不够鲁棒，可以采用增量学习策略，利用更多的训练数据进的操作模式。在经过优化后的模型能够在测试集上达到满意的准确度后，即可生成最终的遥控模式识别模型。使用训练好的遥控模式识别模型对新的遥控设备轻量解码数据进行推决于操作种类和复杂度。基于分类结果生成遥控操控意图数据。每个标签对应一个操控意步骤S33：通过接收设备指令执行响应时间对接收设备指令执行数据进行响应延据包的完整性和传输过程中的正确性，生成的数据包结构应满足低功耗通信协议的要求，