CN102811889B - 用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于确定车辆(100)的人员保护机构(160)的至少一个触发参数的方法(400)。在此，方法(400)具有提供(410)针对一物理量传感器(120)的可能的信号的至少两条模型信号曲线(200)的步骤，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体(150)在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线。此外，方法(400)还包括读取(420)如下传感器信号的步骤，所述传感器信号表示由传感器测得的物理量。方法(400)还包括将所述传感器信号的时间曲线(300)的值与所述至少两条模型信号曲线的值进行比较(430)的步骤，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线(200)，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小。最后，方法(400)包括为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定(440)所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数的步骤。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的方法和装置。
背景技术
在现有技术中，在安全气囊系统中使用非常复杂的算法，以便控制安全气囊的触发。必须评估传感器数据，并且最后决定是否应该点燃约束机构(例如安全气囊)以及是否激活附加的输出，例如像警报闪烁设备。这种决定要求大量函数的共同作用，这些函数由碰撞信号通过数学函数例如积分、比较等形成。由于联合了许多复杂函数，所以该算法并不是一目了然的并且可能在物理上难以解释清楚。
发明内容
在该背景下，利用本发明提出用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的一种方法，以及一种装置以及最后还有一种相应的计算机程序产品。由各个从属权利要求和下面的说明书给出了有利的设计方案。
本发明提供一种用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的方法，其中，所述方法具有如下步骤：
-提供针对一物理量的传感器的可能的信号的至少两条模型信号曲线，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线；
-读取如下传感器信号，所述传感器信号表示由传感器测得的物理量；
-将所述传感器信号的时间曲线的值与所述至少两条模型信号曲线的值进行比较，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小；以及
-为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数。
本发明还提供一种用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的装置，其中，所述装置具有如下特征：
-用于提供针对一物理量的传感器的可能的信号的至少两个条模型信号曲线的单元，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线；
-用于读取如下传感器信号的单元，所述传感器信号表示由传感器测得的物理量；
-用于将所述传感器信号的时间曲线的值与所述至少两条模型信号曲线的值进行比较的单元，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小；以及
-用于为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数的单元。
此外本发明实现了控制装置，其被构造以用于执行或实现根据本发明的方法的步骤。尤其地，控制装置能够具有如下装置，其被构造为实施方法的每个步骤。通过本发明以控制装置形式的这一实施变型还能够快速且有效地解决构成本发明基础的任务。
在这里控制装置能够理解为一种电气装置，其处理传感器信号并据此输出控制信号。所述控制装置能够具有能够以硬件方式和/或以软件方式构造的接口。在以硬件形式的构造中，所述接口能够例如是所谓的ASIC系统的一部分，所述ASIC系统包含控制装置的各种功能。然而也可能的是，所述接口是特有的、集成的电路或者至少部分地由分立构件组成。在以软件形式的构造中，所述接口能够是软件模块，所述软件模块例如存在于另外还有其他软件模块的微控制器上。
带有程序代码的计算机程序产品也是有利的，当程序在控制装置上实施时，程序代码用于实施根据前述实施方式中的任一实施方式的方法。在此，程序代码能够被储存在诸如半导体存储器、硬盘存储器或者光存储器的机器可读的载体上。
本发明基于如下认识，即恰好在时间至关重要的评估情况下能够基于所测得的传感器信号的时间曲线与先前确定的模型信号曲线的简单比较来非常快速地得到触发参数。该模型信号曲线能够例如是有关加速度、压强、力和/或行程的传感器信号的信号曲线，其中，在实验室条件下在物体碰撞车辆时记录或者根据已知的车辆车身刚性计算得出该传感器信号。在此，模型信号曲线表示在确定的速度下物体在车辆确定的部位上碰撞车辆和/或以确定的角度碰撞车辆。在此，模型信号曲线中的每条模型信号曲线表示另一事故场景，通过确定的碰撞角度、确定的物体类型或者物体到车辆的确定的撞击角度来描述另一事故场景。关联至各个模型信号曲线的触发参数能够例如是用于触发人员保护机构的触发时间点或者触发该人员保护机构的强度。还能够通过如下方式来确定触发参数，即，在识别事故场景(或者碰撞类型)之后，在触发或者激活人员保护机构之前，等候确定的延迟时间。
应用所谓的模型信号曲线的优点在于，该模型信号曲线已经顺带地描绘出关于车身稳定性的信息，从而例如在物体正面碰撞车辆时能够首先预料到由于保险杆被挤压而产生的某一信号曲线，并且随后预料到由于纵向支架被挤压而产生的确定的信号曲线。在真实的事故场景中能够使用该模型信号曲线，并且将其与实际信号曲线进行比较。随后，在至少一个(第一)时间段内与实际测得的信号曲线具有最大一致性的那个模型信号曲线以最大的可能性而相应于实际出现的事故场景。这意味着，能够将物体在确定速度下的、在车辆的确定部位上的和/或在确定的角度下的至车辆的碰撞认为是所挑选的模型信号曲线的基础。针对该事故场景，随后能够确定用于触发人员保护机构的相应的触发参数，该相应的触发参数关联至该事故场景或所挑选的模型信号曲线，并且该相应的触发参数能够实现针对乘客的最优的保护策略。此外，当利用所挑选的模型信号曲线来调整所采集的传感器信号的实际的时间曲线，并且相对于其他模型信号曲线，在所述时间信号曲线与所挑选的模型信号曲线之间偏差保持得最小时，能够使得所识别的事故场景非常地可信。
本发明提供如下优点，即能够实现非常快速并且低计算量地确定所出现的事故场景。为此，能够使用预先确定的模型信号曲线，例如在实验室条件下获得或者根据车辆车身刚性的知识来确定该预先确定的模型信号曲线，并且该预先确定的模型信号曲线表示预先确定的事故类型。
有利的是，在提供的步骤中，将所述物体碰撞所述车辆的速度关联至所提供的所述两条模型信号曲线中的每条模型信号曲线，其中，在所述比较的步骤中，通过使用关联至所述模型信号曲线的速度和所述模型信号曲线的值与所述传感器信号的所述时间曲线的相应值的比例来估计所述车辆的当前速度。本发明的这种实施方式提供了如下优点，即例如针对物体碰撞车辆的碰撞角度仅需要提供唯一的模型信号曲线，在所述模型信号曲线中物体碰撞的速度也是已知的。如果现在物体在该碰撞角度下碰撞车辆，但是是以不同于作为所述模型信号曲线基础的速度的另一速度，那么通过所谓的比例形成进一步将相关的模型信号曲线应用于大量的碰撞速度。因此，仅需要记下或者计算出少量的模型信号曲线，并针对当前事故场景的评估来进行评估，这明显减少了相应的评估单元的负荷。
在比较的步骤中，还能够根据传感器信号的时间曲线的第一最大值的高度和/或宽度与模型信号曲线的最大值的比较来估计车辆的速度。本发明的这种实施方式提供了如下优点，即能够通过这种在技术上非常简单的对第一最大值的宽度和/或高度的评估来确定包含在模型信号曲线中的车身刚性信息，以用于最优地快速确定车辆相对于所碰撞的物体的速度。
有利的是，在确定的步骤中，将用于触发所述人员保护机构的触发时间和/或延迟时间确定为触发参数。本发明的这种实施方式提供了如下优点，即在针对人员保护机构的最佳激活时间点出现之前，就能够通过评估模型信号曲线预先识别出具体的事故场景。由此，本发明的使用可能代替前瞻性的传感器，这可以通过相应的成本削减而在经济上得以出众。
为了能够实现传感器信号的时间曲线与所述模型信号曲线之一之间的尽可能简单的比较，能够在提供的步骤中提供如下的模型信号曲线，在所述模型信号曲线中，模型信号曲线至少分段地具有一阶多项式，尤其是，其中，所述模型信号曲线由直线段组成。
根据本发明的特别的实施方式，在比较的步骤中，能够将至少关于所述时间曲线的斜率、宽度、最大值、最小值、拐点和/或幅值高度的信息与所述模型信号曲线或者所述模型信号曲线的比例形式之一进行比较，以便计算出所述时间信号曲线与所述模型信号曲线或者所述模型信号曲线的比例形式之间的偏差。本发明的这种实施方式提供了如下优点，即，在使用传感器信号的时间曲线或者所述模型信号曲线之一的一个或多个所谓的记录点的情况下可以通过数学上成熟的方法提供对实际的事故现象的较为精确的评估。
为了尽可能地减弱传感器信号干扰并且尽可能地实现对传感器信号的时间曲线评估的鲁棒性，能够在读取的步骤中读取在有关所述物理量的窗口积分(Fensterintegralbildung)之后获得的传感器信号并且将该传感器信号用于形成传感器信号的时间曲线。
此外，在确定的步骤之后，能够通过实施传感器信号的时间曲线与至少两条模型信号曲线的另一比较步骤来证实所确定的触发参数，其中，在另一个比较步骤中，如果与至少一条其他的模型信号曲线相比，所挑选的模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少另一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小，则证实触发参数。本发明的这种实施方式提供了如下优点，即连续地控制所挑选的模型信号曲线是否还是针对当前事故情况的最佳选择并因此连续地控制所识别的事故场景是否还是针对当前事故情况的最佳选择。可能也还可以识别：基于相应的模型信号曲线对事故场景的最初所做出的预报不再具有说服力，从而应该为人员保护机构选择另一触发策略和/或另一触发参数。
附图说明
结合所附附图示意性地进一步阐述本发明。其中：
图1示出带有部件的方框图，这些部件可以用于实施本发明的第一实施例；
图2示出模型信号曲线的示意性图示；
图3a-c示出了模型信号曲线相对于实际测得的并且通过窗口积分平均的传感器的信号的时间曲线的图示；
图4示出本发明作为方法的实施例的流程图。
具体实施方式
相同的或者相似的元件在附图中通过相同或者相似的附图标记表示，在此不再重复描述。此外，附图中的图、图的说明以及权利要求包含组合的很多特征。在此本领域技术人员清楚的是，能够单独地考虑这些特征或者将其组合成另外的、在此未详细描述的组合。此外，在下面的说明书中，采用不同的度量和尺寸来解释本发明。其中不应当限于该度量和尺寸理解本发明。另外，根据本发明的方法步骤能够被重复地执行以及以不同于所描述的次序来执行。如果实施例在第一特征/步骤和第二特征/步骤之间包括“与/或”结合，这能够如此理解，即根据实施方式的实施例既具有第一特征/第一步骤也具有第二特征/第二步骤，并根据另外的实施方式仅具有第一特征/步骤或者仅具有第二特征/步骤。
图1示出部件的布置的方框图，利用这些部件，能够根据第一实施例地实施根据本发明的方案。在此，在图1中示出了车辆100，所述车辆在前端区域110内具有传感器120，例如加速度传感器。但是，传感器120也能够测量另一物理量，例如像压强、车身元件变形时的变形距离或者类似的物理量。此外，传感器120与评估单元130(其例如能够是中央安全气囊控制器)相连，该评估单元又与存储器140相连，在存储器中保存了多个模型信号曲线。例如在实验室条件下当物体以不同参量、不同速度和/或不同角度碰撞车辆上的不同部位时测量该些模型信号曲线或者基于车辆100已知的车身结构经由计算来确定或者在实验室条件下记录该些模型信号曲线。
如果现在在车辆100行驶时识别到物体150(例如树木或者迎面驶来的车辆)碰撞自己的车辆100，那么这将引起传感器120的信号的表征的时间曲线，该表征的时间曲线由车辆100的各个车身元件的变形而引起。例如，首先车辆100的前端区域110内的保险杆152发生变形并且吸收一部分的碰撞能量。如果该碰撞能量没有通过保险杆152的变形被完全吸收，那么通过构建在车辆100的保险杆152与纵向支架156之间的碰撞缓冲元件154的变形来实现对碰撞能量的其他吸收。如果通过碰撞缓冲元件154的变形也不能完全吸收碰撞能量，那么可以通纵向支架156的变形来吸收其他能量，如下面还会详细阐述的那样。因此，通过相应的车身元件的变形，在碰撞期间通过传感器120采集车辆100的(负的)加速度的确定的时间曲线(如果传感器120是用于采集加速度的传感器的话)，在评估单元130中将该确定的时间曲线与多个为此从存储器140导入评估单元130中的模型信号曲线相比较。在评估单元130中，能够挑选如下模型信号曲线，该模型信号曲线与传感器120的信号的时间曲线最为一致，即例如模型信号曲线以点对点的方式(punktweise)与传感器120的信号的时间曲线具有最小偏差。在针对每个模型信号曲线已知它描绘出的是哪个事故场景(也就是说，何种类型的物体150以多大的速度和以何种角度在哪个部位上碰撞车辆100)之后，能够挑选用于触发人员保护机构160(例如安全气囊或者安全带拉紧器)的触发参数。在此，用于触发人员保护机构的触发参数经常与模型信号曲线相关联，因为通过已经广泛存在的事故调查数据将已知，应该在哪样的事故场景中在哪个时间点上激活哪个人员保护机构，以便尽可能好地保护车辆乘客170。
下面，进一步描述根据本发明的方式的实施例。在本说明书中介绍的方案(下文也称为“基线算法(BasicLineAlgorithmus)”)如已经实施的那样利用能量消耗的曲线，该能量消耗的曲线依赖于车辆(车身)结构。通过碰撞中随着时间的速度消耗(也就是加速度)来描述能量消耗。速度曲线(即，在实验室条件下获得或者理论计算得出的例如模型信号曲线的曲线形状)中承载着碰撞(事故)重要信息。通过将实际速度曲线与针对车辆类型的理论曲线(也就是模型信号曲线)相比较，能够确定碰撞类型并且激活必要的约束机构(例如安全气囊)和输出(例如警报闪烁器等)。由几个参数描述的车辆结构被直接地包括在该“基线算法”中。
在“基线算法”中，通过例如加速度或者速度信号的时间曲线直接识别车辆结构的标志并且借助于该识别在强度和触发时间点方面激活正确的或者最优的约束机构(例如安全气囊)以及激活相应的输出(例如警报闪烁器等)。当物体碰撞车辆时，车辆特定的结构块例如前面的横向支架、变形元件(例如碰撞盒或者碰撞缓冲元件)和纵向支架将施加不同的阻力/变形力。在物体碰撞该车辆或车身元件时出现的反作用力在质量(也就是车辆质量)已知的情况下确定预期的加速信号。仿真该加速信号(或通过理论计算得出或在实验室条件下获得)并且将其作为模型信号曲线加以保存。在此，为了进行简单的评估，应该选择简单的模型信号曲线，例如能够分段地尽可能简单(但是要足够)通过一阶多项式来描述该模型信号曲线。
在图2中示出了以一阶多项式描述的理论加速度信号的模型信号曲线200的示例的图示。在此，该模型信号曲线200具有矩形形状210。这相应于当物体在碰撞车辆100时使车辆100的保险杆152发生变形时的加速度信号的简化曲线。紧接着，模型信号曲线200具有斜坡形状220，该斜坡形状相应于当构建在车辆100的保险杆152与纵向支架156之间的变形或者碰撞缓冲元件154发生变形时的车辆100中的加速度信号的曲线。接下来，所述模型信号曲线200又具有矩形形状230，该矩形形状230表示当纵向支架156发生变形时的车辆100中的加速度信号的时间曲线。由于对碰撞冲击的反射，在车辆结构中能够出现冲击波，在模型信号曲线200中通过下降的斜坡形状240来表示该冲击波，该下降的斜坡形状在时间上紧随矩形形状230。该区域也被称为车辆100中的“反弹(Rebounce)”。
针对在碰撞车辆100上的不同大小和不同速度的物体150以及物体150的不同撞击角度和/或撞击部位，能够在存储器140中分别保存不同的模型信号曲线200，随后该些不同的模型信号曲线用于与传感器120信号的时间曲线相比较。在此，由于信号处理时间，应该不能处理太多的模型信号曲线，其中，还能够通过形成模型信号曲线的幅度与传感器信号的时间曲线幅度之间的比例来估计碰撞物体150与车辆100之间的相对速度。出于这个原因，没有必要为事故场景保存如下的单个模型信号曲线，该些单个模型信号曲线除了碰撞物体与车辆之间的相对速度之外无不相同。
通过这种方式，能够借助于较少的参数(该些参数在车辆的几何大小方面描述了车辆的结构元件)，通过实际信号曲线与碰撞类型的模型信号曲线的理论曲线之间的简单比较来确定障碍物与车辆之间的相对速度差并且激活必要的约束机构(例如安全气囊)和输出(例如警报闪烁器等)。
能够基于模型信号曲线来实施这种比较，其中，模型信号曲线表示在碰撞过程中发生变化的速度、加速度、平均加速度(例如在10毫秒上进行平均)、力曲线、压强曲线、行程曲线或者其他物理量。
通过这种比较，能够在提供相应的模型信号曲线的情况下非常简单地区分如下碰撞类型：
-平直正面(FlatFrontal)；
-角度碰撞；
-柱碰撞(Pfahlcrash)；
-AZT(AZT＝AllianceZentrumTechnik(安联技术联盟中心)，其中预先给定了用于估计保险的碰撞)；
-ODB(ODB＝与可变形障碍物的偏置碰撞)；
-车辆-车辆碰撞；以及
-其他事故。
应用“基线算法”的最重要的优点能够总结如下：
-评估比较简单，也就是说，在进行处理时较少的参数就已经足够(相关参数还能够直接在车辆上测得)。
-出于这个原因，所提供的方案对误差较不敏感并且
-成本较低。
-此外，利用所提供的模型信号曲线还可以实现对事故场景的快速识别，这对具有有限的计算资源的实际系统是特别重要的，因为通常为软件和算法的实时周期仅提供非常短的例如500微秒的时间间隔。
在碰撞期间在实时模块中对加速度信号(也就是例如传感器120的信号)进行分析。为了分析，使用例如来自加速度信号的窗口积分的值(例如为此在评估单元130中形成运行时间为8毫秒的窗口积分，其中，为应用中的每种车辆类型调节该值)。当超过噪声阈值时，启动“基线算法”开始计算。将关于斜率、宽度、最大/最小值、拐点和/或振幅高度的信息在时间上与模型信号曲线200的理论曲线相比较。相比于模型信号曲线的第一最大值的高度针对每种碰撞类型都以理论计算的速度来校正第一最大值的高度。如果信号曲线再次下降，那么通过将时间曲线中的第一最大值的宽度与模型信号曲线的第一最大值的宽度相比能够确定所出现的碰撞类型(也就是在行驶期间所出现的事故场景)。由此，提前就已经拥有关于可能的碰撞类型或者事故场景的信息，在信号的其他时间曲线中(相对于模型信号曲线的曲线)证实该信息。
例如以如下方式来实现包括证实在内的比较：针对每个测量值从超过噪声阈值起，为每种碰撞类型(即，每种模型信号曲线)实施至少一次比较。为每种碰撞类型(即，利用相应的单个模型信号曲线)计算出(例如在量值上合计出)模型信号曲线的理论信号曲线与实际信号曲线(也就是传感器的信号的曲线)之间的偏差，并且确定每种碰撞类型确实出现的概率。其配属的模型信号曲线与传感器信号的时间曲线相比具有最小偏差的碰撞类型获得最大概率并因此被选择。针对每一种碰撞类型能够(如例如前面描述的那样根据第一最大值的高度和宽度)估计如下速度，该速度能够推测出明确的作为触发参数的触发时间。
例如选择配属于最可能的碰撞类型的触发时间作为触发参数，以用于触发必要的人员保护机构或者约束机构(例如安全气囊或者安全带拉紧器)和/或输出(例如警报闪烁器等)，并且将其进一步引导到用于该人员保护机构的相应的点火级上。
直至触发人员保护机构的理想的时间点，才将剩余的时间用于证实碰撞类型。
当然，如果在评估传感器的信号的时间曲线时证实该时间曲线的第一上升沿已经超出预先给定的第一值例如25g，那么存在所谓的高速碰撞，该高速碰撞导致立即激活第一人员保护机构或者第一约束机构阈值(例如，安全带拉紧器)，并且在达到另一较高的阈值例如35g时，激活第二人员保护机构或者第二约束机构阈值(例如安全气囊一级)。通过将用于提供传感器信号的不同传感器用在评估单元130上给出了可能的可选方案。
能够针对所有类型的碰撞信号来使用该基线算法。能够利用总是相同的做法来处理例如加速度信号、压强信号、行程信号、力信号等，以便激活正确的约束机构(例如安全气囊)和输出(例如警报闪烁器)。
图3a至3c示出实际和理论信号曲线的图示，其中，传感器信号的时间曲线300以虚线示出，而模型信号曲线200用实线示出。在此，通过虚线300描绘出加速度信号关于5毫秒(也就是在使用5毫秒长度的窗口积分的情况下)的平均值的时间曲线。此外，在图3a至3c中在横坐标上时间t以毫秒为单位，而在纵坐标上(经窗口积分低通)过滤后的加速度a以g为单位。在图3a中，示意性地示出桩(Pfahls)以35.28km/h的相对速度碰撞大众Polo的时间信号曲线。在图3b中示意性地示出桩以某一角度以34.4km/h的相对速度碰撞大众Polo的时间信号曲线，而在图3c中示意性地示出在相对速度为49.32km/h的情况下正面碰撞大众Polo的时间信号曲线。
在图4中示出本发明作为用于确定车辆的人员保护机构的至少一个触发参数的方法400的实施例的流程图。在此，方法400包括提供410针对一物理量的传感器120的可能的信号的至少两条模型信号曲线200的步骤，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体150在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线。此外，方法400还包括读取420如下传感器信号的步骤，所述传感器信号表示由传感器测得的物理量。方法400还包括将所述传感器信号的时间曲线300的值与所述至少两条模型信号曲线的值进行比较430的步骤，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线200，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小。最后，方法400包括为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定440所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数的步骤。
Claims (10)
1.用于确定车辆(100)的人员保护机构(160)的至少一个触发参数的方法(400)，其中，所述方法具有如下步骤：
-提供(410)针对一物理量的传感器(120)的可能的信号的至少两条模型信号曲线(200)，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体(150)在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线；
-读取(420)如下传感器信号，所述传感器信号表示由传感器测得的物理量；
-将所述传感器信号的时间曲线(300)的值与所述至少两条模型信号曲线的值进行比较(430)，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线(200)，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小；以及
-为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定(440)所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数。
2.根据权利要求1所述的方法(400)，其特征在于，在所述提供的步骤中，将所述物体碰撞所述车辆的速度关联至所提供的所述两条模型信号曲线中的每条模型信号曲线，其中，在所述比较的步骤中，通过使用关联至所述模型信号曲线的速度和所述模型信号曲线的值与所述传感器信号的所述时间曲线的相应值的比例来估计所述车辆的当前速度。
3.根据权利要求2所述的方法(400)，其特征在于，在所述比较的步骤中，根据所述传感器信号的所述时间曲线的第一最大值的高度和宽度与所述模型信号曲线的最大值的比较来估计所述车辆的所述速度。
4.根据前述权利要求之一所述的方法(400)，其特征在于，在所述确定的步骤中，将用于触发所述人员保护机构的触发时间和/或延迟时间确定为触发参数。
5.根据权利要求1所述的方法(400)，其特征在于，在所述提供的步骤中，提供模型信号曲线，其中所述模型信号曲线至少分段地具有一阶多项式。
6.根据权利要求5所述的方法(400)，其特征在于，所述模型信号曲线由直线段组成。
7.根据权利要求1所述的方法(400)，其特征在于，在所述比较的步骤中，将至少关于所述传感器信号的时间曲线的斜率、宽度、最大值、最小值、拐点和/或振幅高度的信息与所述模型信号曲线或者所述模型信号曲线的比例形式之一进行比较，以便计算时间信号曲线与所述模型信号曲线或者所述模型信号曲线的所述比例形式的偏差。
8.根据权利要求1所述的方法(400)，其特征在于，在所述读取的步骤中，读取在有关所述物理量的窗口积分之后获得的传感器信号，并且将该传感器信号用于形成所述传感器信号的所述时间曲线。
9.根据权利要求1所述的方法(400)，其特征在于，在所述确定的步骤之后，通过实施所述传感器信号的时间曲线与所述至少两条模型信号曲线的另一比较步骤来证实所确定的触发参数，其中，在所述另一比较步骤中，如果与至少一条其他的模型信号曲线相比，所述所挑选的模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少另一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小，则证实触发参数。
10.用于确定车辆(100)的人员保护机构(160)的至少一个触发参数的装置(130)，其中，所述装置(130)具有如下特征：
-用于提供针对一物理量的传感器(120)的可能的信号的至少两个条模型信号曲线(200)的单元(140)，其中，所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线描绘物体(150)在所述车辆的不同部位碰撞所述车辆时和/或所述物体以不同角度碰撞所述车辆时的所述物理量的时间曲线，其中，将用于触发所述人员保护机构的算法的至少一个触发参数关联至所述模型信号曲线中的每条模型信号曲线；
-用于读取如下传感器信号的单元，所述传感器信号表示由传感器(120)测得的物理量；
-用于将所述传感器信号的时间曲线(300)的值与所述至少两条模型信号曲线(200)的值进行比较的单元，其中，在所述比较步骤中，挑选出如下模型信号曲线(200)，所述模型信号曲线在所述模型信号曲线的或所述模型信号曲线的比例形式的至少一个时间段内偏离所述传感器信号的所述时间曲线的偏差较小；以及
-用于为用于触发所述人员保护机构的所述算法确定所挑选的模型信号曲线的所述至少一个触发参数的单元。
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