技术摘要：
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  全部
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。
技术实现要素：
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 5 CN 111598217 A 说　明　书 2/9 页 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： 根据用户的身体姿态信息控制所述机械手的驱动设备驱动该机械手按照所述遮 盖力度和遮盖角度拾取遮盖物遮盖所述用户的身体，以使遮盖物遮盖的用户的身体面积为 所述遮盖面积。 可选的，在上述自动盖被方法中，所述方法还包括： 判断所述环境信息是否满足预设环境条件； 在所述环境信息不满足预设环境条件时，从预设的环境信息与状态控制信息对应 关系表中查找与所述环境信息对应的设备状态控制信息，并将该设备状态控制信息发送至 关联的智能家居设备，以使所述智能家居设备根据所述设备状态控制信息调整工作状态。 可选的，在上述自动盖被方法中，所述环境信息包括环境湿度值和环境温度值，所 述智能家居设备包括空调、加湿器以及除湿器，判断所述环境信息是否满足预设环境条件， 包括： 判断所述环境湿度值是否在预设湿度范围内，以及判断所述环境温度值是否在预 设环境温度范围内； 在所述环境信息不满足预设环境条件时，从预设的环境信息与状态控制信息对应 关系表中查找与所述环境信息对应的设备状态控制信息，包括： 在所述环境温度值不在预设环境温度范围内时，从预设环境温度范围与空调设备 的工作状态对应关系表中查找与所述环境温度值对应的空调设备状态控制信息，并发送至 所述空调设备； 在所述环境湿度值大于所述预设环境湿度范围的最大值时，从预设环境湿度范围 与除湿设备工作状态对应关系表中查找与所述湿度值对应的除湿设备状态控制信息，并发 送至所述除湿设备； 在所述环境湿度值小于所述预设环境湿度范围的最小值时，从预设环境湿度范围 与加湿设备工作状态对应关系表中查找与所述湿度值对应的加湿设备状态控制信息，并发 送至所述加湿设备。 第二方面，本申请还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，所述计算 机程序被一个或多个处理器执行时，实现如上述的自动盖被方法。 第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储 有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述的自动盖被方法。 第四方面，本申请还提供一种智能机械手，包括： 机械手； 驱动设备，用于驱动所述机械手拾取遮盖物进行遮盖操作； 控制器，所述控制器与所述驱动设备电连接，并用于获取用户所处环境的环境信 6 CN 111598217 A 说　明　书 3/9 页 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所述驱动 设备驱动所述机械手拾取遮盖物遮盖用户的身体。 可选的，在上述智能机械手中，所述智能机械手还包括： 环境温度检测传感器，用于检测环境温度值； 湿度检测传感器，用于检测环境湿度值； 所述控制器，与所述环境温度检测传感器和湿度检测传感器分别电连接，所述控 制器还用于获取所述环境温度值和环境湿度值。 可选的，在上述智能机械手中，所述智能机械手还包括： 人体温度检测传感器，用于采集用户的体表温度信息； 摄像头，用于采集用户的身体姿态信息； 所述控制器，与所述人体温度检测传感器和摄像头分别电连接，所述控制器还用 于获取所述用户的体表温度信息和所述用户的身体姿态信息。 可选的，在上述智能机械手中，所述智能机械手关联有睡眠检测设备； 所述睡眠检测设备用于检测用户的睡眠状态，并将该睡眠状态发送至所述控制 器。 可选的，在上述智能机械手中，所述智能机械手还关联有智能家居设备，所述控制 器还用于在所述环境信息不满足预设环境条件时，从预设的环境信息与状态控制信息对应 关系表中查找与所述环境信息对应的设备状态控制信息，并将该设备状态控制信息发送至 所述智能家居设备，以使所述智能家居设备根据所述设备状态控制信息调整工作状态。 与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效 果： 本申请提供的一种自动盖被方法、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，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。通过采用上述方法，以实现根据用 户所处环境和用户的状态自动拾取遮盖物遮盖用户的身体，避免用户发生感冒或睡眠质量 差的问题。 附图说明 在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述。 图1为本申请实施例提供的一种自动盖被方法的流程示意图。 图2为本申请实施例提供的一种BP神经网络模型的训练方法的流程示意图。 图3为本申请实施例提供的一种BP神经网络的层级结构示意图。 图4为本申请实施例提供的一种自动盖被方法的另一流程示意图。 图5为本申请实施例提供的一种智能机械手的连接框图。 图标： 10-智能机械手；11-控制器；12-驱动设备；13-环境温度检测传感器；14-湿度检测 传感器；15-人体温度检测传感器；16-摄像头；20-睡眠检测设备；30-智能家居设备。 7 CN 111598217 A 说　明　书 4/9 页 在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。