CN101391594A - 用于分类乘客的装置及分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于分类乘客的装置及分类方法，该装置包括设在汽车乘客座位上用来测量施加在乘客座位上的负载的多个负载传感器，目的是通过比较重量总数和其参考值来分类乘客类型，同时该总数是当虚拟婴儿在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值乘以测量负载的各个负载传感器的各个加权负载值而获得的值的和。本发明可以降低该装置的成本，减少其自身的重量，并通过用没有负载感应功能的虚拟传感器替换负载传感器的部件来确保相当或更强的性能。

Description

用于分类乘客的装置及分类方法
技术领域
本发明涉及一种用于决定是否展开安全气囊的装置及其分类方法，尤其是一种影响每个乘客安全且在车辆碰撞时保护乘客更加安全的装置。
背景技术
安全气囊装置是一种利用其弹力通过吸收由车辆碰撞引起的身体冲击来保护乘客的一种装置，这种安全气囊装置可以分类成驾驶座安全气囊装置、副驾驶座安全气囊装置和侧面安全气囊装置。
顺便说，一种通过将气体引入安全气囊而使其展开的安全气囊装置，以高速展开以保护乘客。这样，如果乘客是婴儿或者体重轻的人，他们可能由于展开安全气囊引起的冲击而受伤。因此，是否展开安全气囊需要考虑乘客的重量来决定。鉴于此，根据在不同条件下所称得的乘客座位上乘客的重量来限制安全气囊展开的立法标准在北美地区正在进行中。因此，安全气囊装置的制造商必须准备方法以满足用于增加安全气囊装置性能并出口到北美地区的这些条件。为此，传统上，四个或更多的传感器安装在乘客座位上的以根据乘客就座的状态称乘客的重量，通过各个负载传感器测量的负载值的总数和参考值比较，这样来决定是否展开安全气囊。然而，负载传感器数量的增加导致安全气囊成本的增加和竞争价格的降低。因而，为了解决这个问题的努力正在进行中，但是由于技术困难研究结果是无意义的。
发明内容
本发明努力提供了一种技术，该技术通过优化负载传感器的分类极限(margin)以使在分类乘客时所产生的误差最小化，并减少乘客分类装置所需的负载传感器的数量。
为了达到上述目的，本发明提供一种用于分类乘客的装置，它包括设在汽车乘客座位上并用于测量施加在乘客座位上的重量的多个负载传感器，用于通过比较参考值和总数来对乘客进行分类，同时这个总数是通过各个重量值相加而获得，该重量值是通过多个负载传感器测量得到的各个负载值乘以用来测量负载值的各个负载传感器的加权负载值而获得。
用于分类乘客的装置还包括至少一个不具有负载感应功能的虚拟传感器。
优选地，多个负载传感器和虚拟传感器设在乘客座位底部的边缘区域，更优选地，设在乘客座位底部的拐角区域。如果乘客座位底部有四个拐角区域，负载传感器可以被安装在四个拐角区域的三处，同时虚拟传感器可以安装在另一处。
设置加权负载值，以便使分类极限最高。确定加权负载值，以便在成年人试验测量的重量值的最低值和婴儿试验测量的重量值的最高值之间的差值最大，成年人试验测量的重量值的最低值是当虚拟成年人在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的，婴儿试验测量的重量值的最高值是当虚拟婴儿在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的。
更优选地，加权负载值被确定，在该差值具有最大值的第一条件下，同时满足第二条件和第三条件，第二条件即总数和成年人试验测量的重量值相等，该总数是当虚拟成年人在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值乘以测量负载的各个负载传感器的加权负载值而获得的值的和，第三条件即总数和婴儿试验测量的重量值相等，该总数是当虚拟婴儿在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值乘以测量负载的各个负载传感器的各个加权负载值而获得的值的和。另外，优选地是满足第四个条件加权负载值的总数和预先确定好的限定值相等。
其间，当负载传感器由三个负载传感器组成时，可以确定三个负载传感器的加权负载值X1，X2，X3，以便在满足方程式4的条件下，同时满足随后描述的方程式1、方程式2和方程式3：
方程式1：
Ai＝X1i·S1i+X2i·S2i+X3i·S3i
其中Ai是在预先确定好的条件(i)下提前测量得到的成年人试验测量的重量值，Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器的加权负载值，同时Sti是当虚拟成年人坐在乘客座位时通过kth负载传感器测量得到的负载值；
方程式2：
Ci＝X1i·S1i+X2i·S2i+X3·S3i
其中Ci是在预先确定好的条件(i)下提前测量的婴儿试验测量的重量值，Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器的加权负载值，同时Sti是当虚拟婴儿坐在乘客座位上由kth负载传感器测得的负载值；
方程式3：
X1i+X2i+X3i＝T
其中Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器测得的加权负载值，同时T是一个具体的限定值；
方程式4：
MAX[MIN(Ai)-MAX(Ci)]
其中Ai是一个在预先确定好条件(i)下提前测得的成年人试验测量的重量值，同时Ci是在预先确定好的条件(i)下提前测得的婴儿试验测量的重量值。
这个参考值可以是提前测得的成年人试验测量的重量值的最低值和提前测得的婴儿试验测量的重量值的最高值的平均值。
另一方面，提供了一种用于分类乘客的分类方法，乘客分类装置包括设在汽车乘客座位上用于测量施加在乘客座位上的负载的多个负载传感器，通过比较重量总数和参考值来对乘客的类型分类，同时该总数是由多个负载传感器测量的各个负载值和测量负载的各个负载传感器的加权负载值相乘而获得的各值的和。
本发明提供了以下的效果。
首先，本发明能够减少安装在乘客分类装置上的负载传感器的数量，从而降低乘客分类装置的生产成本。
第二，本发明能够增加分类乘客的可靠性，通过在测量乘客座位上乘客的重量上的加权负载值的概念来改进乘客分类极限。
第三，本发明能够改进产品的竞争力，通过用虚拟传感器替换负载传感器的部件来减少乘客分类装置自身的重量。
附图说明
图1为本发明的汽车的安全气囊装置和乘客座位的平面图；
图2为本发明的乘客座位的透视图；
图3为本发明的乘客分类装置的放大了的透视图；
图4为本发明的用于确定乘客分类装置的加权负载值的方法的顺序框图；
图5为通过本发明乘客分类装置来分类乘客的过程的顺序框图。
具体实施方式
以下，参考图1至图5来描述本发明的优选实施例。
首先，参考图1来描述使用本发明的一种汽车。图1是本发明的汽车的安全气囊装置和乘客座位的平面图。为了保护乘客免受汽车碰撞时产生的冲击力，汽车1包含安全气囊装置10和乘客就座的乘客座位20。安全气囊装置10可以分类为一种用于防止驾驶员在汽车正面碰撞时受到伤害的驾驶座安全气囊装置11，一种用于防止副驾驶员座位上的人在汽车正面碰撞时受到伤害的副驾驶座安全气囊装置13，一种用于保护乘客免受来源于汽车侧面碰撞冲击的侧面安全气囊装置12。
安全气囊装置10通过汽车碰撞发生时展开安全气囊来保护乘客，安全气囊是通过其内所设的气体喷射器的膨胀而喷射的气体来展开的，因而，如果安全气囊在汽车碰撞时展开，就难以连续应用。所以，安全气囊必须在必要的情况下展开。然而，如果安全气囊的展开只是根据汽车碰撞的情况决定，例如，即使没有乘客坐在副驾驶座上安全气囊也展开，这可能导致不必要的附加成本。因此，安全气囊的展开需要通过识别是否有乘客就坐来确定。
此外，如上所述如果汽车碰撞发生，通过从安全气囊内所设的气体喷射器内喷射的气体，包括在安全气囊装置10内的安全气囊以大约250千米/小时的高速展开。这是因为展开安全气囊的速度应该比乘客由于汽车碰撞产生的惯性力和汽车内的结构直接碰撞快，所以安全气囊可以完成它的主要功能。然而，因为安全气囊的展开速度相当高，安全气囊的动能相当大，因而如果展开安全气囊所引起的动能传递给乘客，乘客就可能因为安全气囊而受到伤害。因此，在汽车碰撞时展开安全气囊并不总是可取的，但如果汽车碰撞发生时，安全气囊的展开应该考虑到乘客和汽车结构碰撞的速度和安全气囊展开的速度。这样的条件可以通过测量坐在乘客座位20上的乘客的载荷而满足。换句话说，如果乘客的载荷小于预定的标准，由于展开安全气囊所引起的冲击使乘客弹起的速度增加。这可能由于展开安全气囊所引起的冲击而造成更严重的伤害，同时乘客的载荷应该作为展开安全气囊的标准考虑。
基于这个问题，如果就座的乘客的载荷小于预定的标准，就有必要建立一个特殊标准来抑制安全气囊的展开。在一些国家，也就是北美地区，这些标准通过规章(FMVSS208)详细说明，汽车在没有满足这些标准时被禁止进口。这些标准通过对虚拟成年人最少30个测试项目和对虚拟婴儿最少1200个测试项目的测量而制定。
因此，为了确保乘客的安全和出口安全气囊装置到北美地区，安全气囊装置应该被设计以便于通过测量各种条件下坐在乘客座位20上的乘客的载荷并将测量的载荷和上述的参考值进行比较来决定安全气囊的展开。为此，汽车必须具有确定是否有乘客坐在乘客座位20上和分类就座的乘客是婴儿还是成年人的功能。
在下文中，参考图2和图3来描述根据本发明的乘客分类装置100。
图2所示为本发明的乘客座位20的透视图。图3所示为本发明的乘客分类装置100的放大的透视图。乘客座位20可以被分成一个用于支撑和支持就座乘客的腰部和背部区域的腰支撑部24和用于支撑乘客的载荷的底部22。尽管根据腰支撑部24的角度或者乘客的就座姿势存在偏离，乘客的大部分重量是由底部22支撑的，因而用来对乘客是否就座和乘客的类型进行分类的乘客分类装置100设在底部22。
乘客分类装置100包括用于测量坐在乘客座位20上乘客重量的多个负载传感器120。第一、第二和第三负载传感器120b、120c和120d，是设在乘客座位底部22的边缘区域的负载传感器120，更具体地说，是设在拐角区域22b、22c和22d。然而，本发明没有必要限于负载传感器120设在如图3中所描述的拐角区域的情况。因为负载传感器的位置可以根据各种不同的变量，例如底部22的形状、乘客的乘坐的状态、行车条件等而优化，所以负载传感器可以设在各种不同的位置。本发明图示了关于负载传感器120分别设在底部拐角区域之中的三个拐角区域22b、22c和22d的情况。优化有四个拐角区域的底部拐角区域的数量，但是其数量没有必要限于三。
其间，乘客分类装置100可以包括至少一个没有载荷感应功能的虚拟传感器110。下面将描述这种虚拟传感器110取代传统负载传感器，通过采用加权负载值来改进乘客重量的分类极限率(marginal rate)。然而，虚拟传感器110在本发明中不是一个必须提供的部件，如果省略一个虚拟传感器并把一些不同于虚拟传感器的结构安排在虚拟传感器110被安排的区域，这足以平衡底部。
就像负载传感器120，可以运用各种类型的重量检测传感器。例如，它们可以被本领域的专业人士通过各种方法实现，包括测量通过乘客施加在底部的压力而变形的弹性材料的变形，或者感应和测量一种抵抗压力的变化。
以下，将描述虚拟传感器可以替换本发明的乘客分类装置100中的负载传感器的部件从而减少负载传感器的数量的原因。
如果负载传感器被安装在乘客座位20的底部22的所有拐角区域22a、22b、22c和22d，负载传感器可以通过测量由乘客施加的负载值并将负载值相加来检测乘客的重量值。当像乘客是否系安全带、乘客的坐姿之类的各种条件变化时，乘客施加到底部的负载也变化，因此改变了乘客的重量值，但是这种变化在预先确定好的范围之内。以这种方式测量的重量值和美国规章指定的参考值比较，如果重量值超过参考值，乘客被确定为成年人，如果重量值小于参考值，乘客被确定为婴儿或者没有人就座。在这种情况下，如果驾驶期间汽车发生碰撞，如果乘客被确定是成年人，安全气囊就展开从而防止乘客和汽车内部的结构碰撞。另一方面，如果就座的乘客被确定是婴儿，则安全气囊不展开从而防止因其展开造成的伤害。顺便说，乘客的分类伴随有某些误差。尽管如此，乘客的分类是乘客分类设备的最重要的功能，因而优选将分类极限调整到足够大级别(level)，所以可以围绕参考值适当地对乘客进行分类。然而，美国规章的标准很严格，因而他们的分类极限应该相当大。为了维持一个适当的分类极限，多个的负载传感器必须设在乘客分类设备的适当位置。并且，如图2所示，假设底部20设有四个拐角区域，则优选在各个拐角区域22a、22b、22c和22d设负载传感器。
然而，在这种情况下，如果至少一个负载传感器被虚拟传感器替换，则在通过外变量改变的各种条件(例如乘客的各种就座状态)下，难以维持一个适当的分类极限。因此，当采用的乘客分类装置通过普通方法来检测负载时，减少负载传感器的数量和用虚拟传感器替换负载传感器的部件是不可能的，尤其是不能满足美国规章的标准。
然而，在本发明中，通过如下的加权负载值(weighted load values)的概念，负载传感器至少有一个可以用虚拟传感器替换。
如果乘客坐在乘客座位20上，用虚拟传感器替换负载传感器的部件从而减少负载传感器的数量是不可能的。这是因为如果负载传感器的数量减少，与重量有关的就座乘客的分类极限就减少，因而乘客分类的性能恶化。因此，如果想减少负载传感器的数量，应该保证足够的分类极限以便乘客能够通过数量减少的负载传感器来分类。为此，在分别通过第一、第二和第三负载传感器22b、22c和22d的负载检测中，优选地是选择各个加权负载值X1、X2和X3以便于分类极限可以最高，从而使将乘客分类为婴儿和成年人的识别能力最优化。基于这个理论基础，当乘客坐在乘客座位20上时，由乘客分类设备上所设的第一、第二和第三负载传感器120b、120c和120d测量的各个负载值S1、S2和S3与上述加权负载值X1、X2和X3相乘而获得的重量值的和，被选为乘客的重量值W，并且将这个重量值是和上述参考值比较来分类乘客，结果优化了分类极限。通过运用这个乘客分类方法，负载传感器的数量可以减少。
在下文中，参考图4来描述确定加权负载值的过程。
如上所述，在步骤S200中，当乘客是虚拟婴儿(虚拟婴儿指在碰撞试验中坐在汽车上的人类复制品)时测量的婴儿试验测量的重量值Ci是在美国规章中指定的多个条件中的其中一个预先确定的特殊条件下被采集(are collected)的，并且当虚拟成年人就座时测量的成年人试验测量的重量值Ai是在和上面预先确定好的条件同样的条件下(are collected)被采集的，其中，Ci是婴儿试验测量的重量值，Ai是成年人试验测量的重量值，m、n是测量次数，i是试验的一个特殊条件。
成年人试验测量的重量值Ai可以是复数形式，因为在上面预先确定好的条件下重复测量几次，并且婴儿试验测量的重量值Ci也可以是复数形式。这些试验测量的重量值可以在减少负载传感器的数量之前通过负载传感器提前测量。上面预先确定好的条件可以代表一种在美国规章中指定的乘客就座状态(举例来说，乘客双腿交叉坐着或者正在系安全带)。
此后，在步骤S210中，在预先确定好的条件下，虚拟成年人坐在本发明的乘客分类装置100提供的乘客座位20上以测量各个负载传感器120b、120c和120d的负载值S1i、S2i和S3i，虚拟婴儿坐在本发明的乘客分类装置100提供的乘客座位20上以测量各个负载传感器120b、120c和120d的负载值S1i、S2i和S3i。
此后，将执行决定加权负载值的步骤S220。加权负载值的确定可以执行如下。首先，一个成年人试验测量的重量值的最低值MIN(Ai)和一个婴儿试验测量的重量值的最高值MAX(Ci)被建立，成年人试验测量的重量值的最低值MIN(Ai)是当虚拟成年人在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的，婴儿试验测量的重量值的最高值MAX(Ci)是当虚拟婴儿在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的。然后，在各自预先确定好的条件下，得到在成年人试验测量的重量值的最低值MIN(Ai)和婴儿试验测量的重量值的最高值MAX(Ci)之间的差值SUBi。同样，加权负载值在该差值具有最大值的第一条件下确定，这样第二条件和第三条件同时被满足，第二个条件即当虚拟成年人在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值Si乘以各个加权负载值Xi而获得的值的和Ai，且成年人试验测量的负载值彼此相等，第三个条件是当虚拟婴儿在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值Si乘以各个加权负载值Xi而获得的值的和Ai，且婴儿试验测量的负载值彼此相等。此时，即使负载传感器120的数量减少，本发明的负载传感器120必须和负载传感器数量减少之前的负载传感器保持相等(maintain physical equity)。这样，各个加权负载值可以被确定以满足第四个条件即各个加权负载值的总数等于限定值。此时，如果之前的负载传感器数量是四的话，该限定值就可以设为四。然而，显然该限定值不限于四，或者说不定负载传感器的数量。
其间，如本发明实施例中所说明的，如果负载传感器的数量是三，加权负载值X1、X2和X3可以在以下的条件下被确定。首先，测试条件满足下面的方程式4。然后，在方程式4被满足的条件下，选择满足方程式1，方程式2和方程式3的加权负载值X1、X2和X3，该X1、X2和X3就被确定为加权负载值的X1、X2和X3。
于是通过应用以这种方式确定的加权负载值，负载传感器的分类极限得以优化，从而减少了负载传感器的数量。
在下文中，参照图5来描述一种通过本发明的乘客分类装置100来分类乘客的方法。
首先，在步骤S230中，当乘客坐在乘客座位20上时，各个负载传感器120b、120c和120d测量负载值S1、S2和S3。
其次，在步骤S240中，乘客的重量W用负载值S1、S2和S3计算。在此，重量W可以从下面的方程式5中得出。
方程式5：
W＝X1·S1+X2·S2+X3·S3
其次，在步骤S250把重量W和参考值比较来分出重量大小。参考值是优选的成年人试验测量的重量值Ai的最低值MIN(Ai)和婴儿试验测量的重量值Ci的最高值MAX(Ci)的平均值，即{MIN(Ai)+MAX(Ci)}/2。如果重量W小于参考值，可以认为坐在乘客座位上的是婴儿，相反，如果重量W大于参考值，可以认为坐在乘客座位上的是成年人。通过设置如上的参考值，可以优化在成年人和婴儿的分类范围内由负载传感器检测到的乘客重量W的分类极限。然而，本发明不局限于如上设置的参考值。
如上所述，本发明已经参考如图所示的实施例进行描述，但这仅仅是为了说明，本领域技术人员会理解各种修改和其他等同的实施例。因此，本发明真正的技术领域应该以从属权利要求的技术精神为基础而确定。

Claims (12)

1.一种用于分类乘客的装置，其特征在于，其包括设在汽车乘客座位上用于测量施加在乘客座位上的负载的多个负载传感器，通过比较总数和参考值来分类乘客的类型，且该总数是由多个负载传感器测得的各个负载值和测量负载的各个负载传感器的加权负载值相乘而获得的各值的和。
2.根据权利要求1所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，其还包括至少一个没有负载感应功能的虚拟传感器。
3.根据权利要求2所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述多个负载传感器和所述的虚拟传感器设在乘客座位底部的边缘区域。
4.根据权利要求2所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述多个负载传感器和所述的虚拟传感器设在乘客座位底部的拐角区域。
5.根据权利要求2所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述乘客座位底部有四个拐角区域，负载传感器安装在四个拐角区域的其中三处，而虚拟传感器安装在另一处。
6.根据权利要求2所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述的加权负载值的设置可以使分类极限最高。
7.根据权利要求6所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，确定所述加权负载值，使成年人试验测量的重量值的最低值和婴儿试验测量的重量值的最高值之间的差值最高，成年人试验测量的重量值的最低值是当虚拟成年人在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的，婴儿试验测量的重量值的最高值是当虚拟婴儿在预先确定好的条件下在乘客座位就座时测量的。
8.根据权利要求7所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述加权负载值被确定，在所述差值具有最大值的第一条件下，同时满足第二条件和第三条件，第二条件即总数和成年人试验测量的重量值相等，该总数是当虚拟成年人在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值乘以测量负载的各个负载传感器的加权负载值而获得的值的和，第三条件即总数和婴儿试验测量的重量值相等，该总数是当虚拟婴儿在乘客座位上就座时由多个负载传感器测量的各个负载值乘以测量负载的各个负载传感器的各个加权负载值而获得的值的和。
9.根据权利要求8所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，确定所述的加权负载值以满足加权负载值的总数和预先确定好的限定值相等的第四个条件。
10.根据权利要求1所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述负载传感器有三个，且分别确定三个负载传感器的加权负载值以便于在方程式4被满足的条件下，方程式1、方程式2和方程式3都满足：
方程式1：
Ai＝X1i·S1i+X2i·S2i+X3i·S3i
其中Ai是在预先确定好的条件(i)下提前试验测得的成年人试验的重量值，Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器测量的加权负载值，同时Sti是当虚拟成年人坐在乘客座位上时通过kth负载传感器测量的负载值；
方程式2：
Ci＝X1i·S1i+X2i·S2i+X3i·S3i
其中Ci是婴儿在预先确定好的条件(i)下提前测得的重量值，Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器的加权负载值，同时Sti是当虚拟婴儿坐在乘客座位上时通过kth负载传感器测得的负载值；
方程式3：
X1i+X2i+X3i＝T
其中，Xti是在预先确定好的条件(i)下kth加权负载传感器测得的加权负载值，同时T是具体的限定值；
方程式4：
MAX[MIN(Ai)-MAX(Ci)]
其中Ai是成年人在预先确定好的条件(i)下提前试验测得的重量值，同时Ci是婴儿在预先确定好条件(i)下提前试验测得到重量值。
11.根据权利要求1所述的一种用于分类乘客的装置，其特征在于，所述参考值是提前测量的成年人试验测量的重量值的最低值和提前测量的婴儿试验测量的重量值的最高值的平均值。
12.一种用于分类乘客的分类方法，其特征在于，所述乘客分类设备包括设在汽车乘客座位上用来测量施加在乘客座位上负载的多个负载传感器，通过比较重量总数和参考值来分类乘客的类型，且该总数是由多个负载传感器测量的各个负载值和测量负载的各个负载传感器的各个加权负载值相乘而获得的值的和。
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