CN106068097A - 整合有传感器的车辆座椅 - Google Patents

Abstract

在此披露了一种乘客支撑系统，该乘客支撑系统包括车辆座椅和用于该车辆座椅的电子系统。该电子系统包括：传感器系统，该传感器系统被配置成用于获得传感器数据；以及计算机，该计算机被联接到该传感器系统上，以便处理该传感器数据并且使用该传感器数据来执行预定的动作。

Description

整合有传感器的车辆座椅

优先权要求

本申请根据35U.S.C.§119(e)要求2014年2月20日提交的美国临时申请序号61/942,543、2014年2月20日提交的美国临时申请序号61/942,513、以及2014年2月20日提交的美国临时申请序号61/942,493的优先权，这些申请中的每一个通过引用明确结合在此。

背景技术

本披露涉及一种车辆座椅，并且具体地说，涉及一种包括传感器的车辆座椅。更具体地说，本披露涉及一种包括一个或多个传感器的车辆座椅，该一个或多个传感器被配置成用于感测坐在该车辆座椅上的乘客的生理属性、状况和/或状态。

发明内容

根据本披露的一种车辆座椅包括座椅底部和座椅靠背。该座椅靠背被联接到该座椅底部上，并且被安排成远离该座椅底部向上延伸。该车辆座椅进一步包括联接到该车辆座椅上的电子系统。

在说明性实施例中，该电子系统被配置成提供用于穿过阻碍屏障(诸如乘客所穿的衣服)来感测坐在该车辆座椅上的该乘客的生理属性，从而使得可以响应于由该电子系统检测到的该生理属性来采取预定的动作的装置。

在说明性实施例中，该电子系统包括心电图(ECG)系统。该ECG系统被联接到该车辆座椅上，以便穿过阻碍屏障(诸如该乘客的衣服)来感测该乘客的电信号，并将这些电信号转换成该乘客的心率。

在说明性实施例中，该电子系统包括血氧定量系统(oximetry system)。该血氧定量系统被联接到该座椅底部上，以便穿过阻碍屏障(诸如该乘客的衣服)来感测该乘客的血液中的氧气，并将感测到的氧气含量转换成呼吸速率。

在说明性实施例中，披露了一种用于检测和处理生理参数的车辆座椅传感器系统，其中该系统包括被配置成用于容纳乘客的车辆座椅、被整合到该座椅的第一部分中的至少一个血氧定量传感器，其中该血氧定量传感器被配置成用于在多个波长的光之间切换或者从多个波长的光中选择，以用于传输到在该车辆座椅的表面上方的乘客区域。该系统还包括可操作地联接到该血氧定量传感器上的控制系统，其中该控制系统处理由该至少一个血氧定量传感器产生的信号，以便确定针对该乘客的氧饱和度水平。该系统可以被配置成使得对该氧饱和度水平进行处理，以便确定该乘客的脉搏传导时间、血压、呼吸、呼吸速率、以及呼吸深度中的至少一个。该车辆传感器系统可以进一步包括被整合到该车辆座椅的第二部分中的至少一个心电图(ECG)传感器，其中该ECG传感器被可操作地联接到该控制系统上。该控制系统可以被配置成用于处理由该ECG传感器产生的信号，以便确定该乘客的心率、心率变异性、应激水平、脉搏传导时间、以及血压中的至少一个。

在说明性实施例中，披露了一种用于从车辆座椅传感器系统中检测和处理生理参数的方法，其中该方法包括以下步骤：配置至少一个血氧定量传感器，该至少一个血氧定量传感器被整合到车辆座椅的第一部分中，以便在多个波长的光之间切换或者从多个波长的光中选择，以用于传输到在该车辆座椅的表面上方的乘客区域。在从该至少一个血氧定量传感器接收信号之后，在控制系统中检测针对该车辆座椅中的该乘客的氧饱和度水平。该方法可以进一步包括以下步骤：在控制系统中处理所检测到的氧饱和度水平，以便确定该乘客的脉搏传导时间、血压、呼吸、呼吸速率、以及呼吸深度中的至少一个。还可以将至少一个心电图(ECG)传感器整合到该车辆座椅的第二部分中，以便接收来自该乘客的电信号，其中该控制系统处理这些ECG信号以便确定该乘客的心率、心率变异性、应激水平、脉搏传导时间、以及血压中的至少一个。

通过考虑例示出了如当前所构想的本披露的最佳实施模式的说明性实施例，本领域的技术人员将清楚本披露的另外特征。

附图说明

详细的说明具体地涉及附图，在附图中：

图1是根据本披露的车辆座椅的透视和图解视图，展示了一个示例性车辆座椅，该车辆座椅包括：座椅底部，该座椅底部支撑两个血氧定量传感器，这些血氧定量传感器穿过阻碍屏障(诸如乘客的衣服)来感测该乘客的血液中的氧气量以便提供血氧定量信号；座椅靠背，该座椅靠背支撑多个心电图(ECG)接收器，该多个心电图接收器与包括在该座椅底部中的ECG垫子合作，以便穿过该乘客的衣服来感测该乘客的电信号以便提供ECG信号；以及计算机，该计算机接收这些信号并且处理这些信号以便提供测得的心率、血压、呼吸，以及应激信息；

图1A是根据本披露的车辆座椅的另一个实施例的说明，示出了第一血氧定量传感器与包括在该车辆座椅中的座椅底部的前沿间隔开第一距离，并且第二血氧定量传感器与该前沿间隔开相对较小的第二距离，这样使得该乘客与这些血氧定量传感器的接触被最大化；

图2是图1的座椅靠背的图解视图，示出了该座椅靠背包括座垫和围绕该座垫的装饰，并且该ECG传感器被联接到该座椅靠背上，以便与穿着多层衣服的乘客处于面对的关系，并且表明了该ECG传感器能够穿过多层衣服来感测该乘客的电信号；

图3是图1的座椅底部的部分的图解视图，示出了该座椅底部包括座垫和围绕该座垫的装饰，并且该血氧定量传感器被联接到该座椅底部上，以便与穿着多层衣服的该乘客处于面对的关系，并且表明了该血氧定量传感器能够穿过多层衣服来感测该乘客的血液中的氧气含量；

图4是图1的ECG传感器的局部放大透视图；

图5是图1的传感器垫子的局部放大透视图，其中已从该座椅底部移除该装饰以便暴露该传感器垫子；

图6是图1的血氧定量传感器的局部放大透视图，示出了该血氧定量传感器包括八个LED发射器，这些LED发射器被定位成位于中心光接收器的周围；

图7是图1的血氧定量传感器的照片，该血氧定量传感器与传感器座分开，并且传感器护罩被移除以便暴露包括在该血氧定量传感器中的下面的电路；

图8是包括在图1的车辆座椅中的电子系统的图解视图，示出了该电子系统包括：ECG传感器系统，该ECG传感器系统包括第一ECG接收器、第二ECG接收器、ECG单元、以及ECG垫子；血氧定量传感器系统，该血氧定量传感器系统包括第一血氧定量传感器和第二血氧定量传感器；以及控制系统，该控制系统包括模数转换器、计算机、以及输出端；

图9是ECG信号采集过程的图解视图，示出了该ECG信号是通过获得来自该乘客的电信号、通过右腿驱动电路变换这些电信号、将这些变换的信号穿过该ECG传感器垫子以便移除噪声、将这些信号穿过该乘客以便移除噪声、将该信号从模拟量转换成数字量、以及对该信号进行滤波以便移除噪声来采集的，并且表明了该ECG信号可以被用于确定心率、心率变异性、以及应激水平并且可与该血氧定量信号结合以便确定脉搏传导时间和血压；

图10是血氧定量信号采集过程的图解视图，示出了该血氧定量信号是通过获得血氧定量信号、将这些血氧定量信号从模拟量转换成数字量、对这些信号进行滤波以便移除噪声、以及从两个可利用的信号中确定最佳血氧定量信号来采集的，并且表明了该血氧定量信号可以被用于确定呼吸、呼吸速率、以及呼吸深度，并且该血氧定量信号可以与该ECG信号结合以便确定脉搏传导时间和血压；

图11是心率确定过程的图解视图，该心率确定过程包括以下步骤：从该ECG信号检测心搏、对该信号求微分、确定原始心率、确定每个信号的可靠性、将更可靠信号加权、以及计算平均心率；

图12是心率变异性确定过程的图解视图，该心率变异性确定过程包括以下步骤：对该平均心率求导数、确定该心率变异性(HRV)频谱、确定高频与低频的比率、以及确定肾上腺素和其他神经递质对心率的影响，并且表明了解哪些神经递质正在影响心率可以被用于确定该乘客的应激水平；

图13是脉搏传导时间采集过程和血压采集过程的图解视图，示出了该脉搏传导时间采集过程包括以下步骤：检测该ECG信号的峰值、检测该血氧定量信号的峰值、确定该血氧定量信号的峰值之间的时间、以及计算脉搏传导时间，并且示出了该血压采集过程包括以下步骤：变换该脉搏传导时间信号并估算收缩压和舒张压；

图14是呼吸速率确定过程的图解视图，该呼吸速率确定过程包括以下步骤：检测该血氧定量信号的峰值、检测该血氧定量信号的谷值、确定在峰值之间的时间差、计算呼吸速率、以及确定在这些峰值与谷值之间的幅值差，以便计算呼吸深度；

图15是图8的控制系统的图解视图，示出了该计算机包括：输入端，这些输入端被联接到该模数转换器上以便接收这些ECG信号和血氧定量信号；处理器，该处理器被配置成执行存储在存储器中的指令；以及电源，该电源被联接到该处理器上以便提供电力；

图16是根据本披露的座椅靠背的另一个实施例的图解视图，示出了该座椅靠背包括座垫和围绕该座垫的装饰，并且ECG传感器可以被联接到该座垫上以便位于该装饰的下方，从而通过该装饰和多层衣服来感测乘客的电信号；

图17是根据本披露的座椅底部的另一个实施例的图解视图，示出了该座椅底部包括座垫和围绕该座垫的装饰，并且该血氧定量传感器可以被联接到该座垫上以便位于该装饰的下方，从而穿过阻碍屏障(诸如该装饰和多层衣服)来感测该乘客的血液的氧气含量；

图18是示例性示意图，示出了包括在根据本披露提供的血氧定量传感器组件中的电子部件；

图19提供了表格，该表格包括关于图18中所示的这些电子部件的另外的信息；

图20是示出说明性ECG信号以及从该ECG信号取得的相关联数据点的图，这些数据点用于建立从其获得该ECG信号的乘客的身份；

图21是示出说明性光电容积描记(PPG)脉搏以及从该PPG信号取得的相关联数据点的图，这些数据点用于建立从其获得该PPG信号的乘客的身份；

图22是根据本披露的座椅传感器系统的另一个实施例的图解视图；

图23是用于检测乘客的皮肤电反应的说明性非接触式GSR传感器的图解视图；

图24A是非接触式GSR传感器的实验性设置的图解视图，其中AC信号被递送到包括在该非接触式GSR传感器中的一个电极，该非接触式GSR传感器被放置在乘客的大腿下，并且包括在非接触式GSR中的读取电极测量乘客的皮肤电阻；

图24B是图24A的实验性设置的电模型的图解视图，示出了该设置的不同特征的电阻特性和电容特性，诸如在传感器、乘客的衣服以及乘客的皮肤之间的间隙；

图24C是图24A和图24B的实验性设置的完整电模型的图解视图；

图25是示出传感器信号如何被处理以便提供与乘客以及根据生物数据计算的结果输出相关联的生物数据的图解视图；

图26是示出可以如何通过使用峰值检测以及计算可靠性得分来评估传感器信号，以便最大化电子系统的用于提供生物数据的性能的图解视图；

图27是示出可以如何使用来自不同心率传感器的心率信号和每个传感器的可靠性来计算平均心率的图解视图；

图28是示出可以如何根据从脉博ox信号或ECG信号取得的生物数据来确定心率变异性的图解视图；

图29是图解视图，示出如何使用从根据脉搏ox信号和ECG信号两者确定的生物数据计算的脉搏传导时间来计算血压的图解视图；

图30是根据本披露的车辆座椅的另一个实施例的透视和图解视图，示出了该车辆座椅包括：座椅底部，该座椅底部支撑两个血氧定量传感器，这些血氧定量传感器穿过阻碍屏障(诸如乘客的衣服)来感测该乘客的血液中的氧气量以便提供血氧定量信号；座椅靠背，该座椅靠背支撑四个心电图(ECG)接收器，该四个心电图接收器与包括在该车辆中的右腿驱动(DRL)ECG单元合作，以便穿过该乘客的衣服来感测该乘客的电信号以便提供ECG信号；以及控制系统，该控制系统接收这些信号并且处理这些信号以便提供测得的心率、血压、呼吸、应激信息、以及其他生物数据；

图31是根据本披露的车辆系统框图的说明性实施例，包括联接到车辆总线上的多个模块，该多个模块包括引擎/传输模块、车辆和座椅传感器模块、通信模块、处理器、存储装置、数字信号处理、显示器以及用于使车辆部件与座椅传感器信号进行交互的输入-输出模块；并且

图32是根据本披露的车辆通信系统的说明性实施例，其中车辆可以与一个或多个外部装置通信，并且每个外部装置可以被配置成通过网络与至少一个服务器通信。

具体实施方式

根据本披露的车辆座椅10包括座椅底部12、座椅靠背14、以及如图1所示并且图8中表明的电子系统16。座椅靠背14被联接到座椅底部12上，以便在远离座椅底部12的向上的方向上延伸。电子系统16被配置成用于穿过阻碍屏障(诸如乘客所穿的衣服)来感测坐在车辆座椅10上的该乘客(未示出)的一个或多个生理属性，从而使得可以响应于由电子系统16检测到的生理属性来采取预定的动作。在一些说明性实例中，该预定的动作可以包括但不限于，生成控制信号，生成音频和/或可视标记，对车辆中的装置、设备或模块执行机械和/或机电调整、或通过车辆座椅10或其他适合的装置向该乘客提供触觉反馈。

如图8所示，电子系统16包括心电图(ECG)传感器系统18、血氧定量传感器系统20、以及控制系统22。ECG传感器系统18被联接到座椅靠背14和座椅底部12上，以便感测由该乘客提供的电信号。血氧定量传感器系统20被联接到座椅底部12上，以便感测该乘客的血液中的氧气含量。控制系统22被联接到ECG传感器系统18和血氧定量传感器系统20上，以便接收由每个系统提供的信号、处理这些信号、使用这些信号进行计算、以及确定该乘客的生理属性。控制系统22可以基于该乘客的这些生理属性来执行一个或多个预定的动作。

图8的ECG传感器系统18包括例如，如图1、图2、图4、图5和图8所表明的第一ECG接收器24、第二ECG接收器26、ECG垫子28、以及ECG单元30。第一ECG接收器24和第二ECG接收器26被联接到座椅靠背14上，以便处于彼此间隔开的关系，并且在座椅底部12上方处于间隔开的关系。ECG垫子28被联接到座椅底部12上，并且被安排成位于乘客50的大腿之下。在一个实例中，ECG接收器24、26与乘客的胸部对准，并且被安排成用于感测由该乘客的身体提供的电信号。如图8所表明的，所感测到的电信号然后通过包括在ECG单元30中的右腿驱动电路被变换，并穿过位于座椅底部12中的ECG垫子28。ECG垫子28然后穿过乘客50将这些信号发送回，其中这些信号再次由ECG接收器24、26检测、穿过ECG单元30、并发送到控制系统22。因此，ECG传感器系统18最小化了噪声，这样使得剩余的信号与乘客的心率更紧密地关联。

第一ECG接收器24和第二ECG接收器26以及ECG垫子28合作以便提供ECG传感器34。如图2所示，ECG传感器34被联接到座垫36上并且被装饰38围绕。如图2所示，ECG传感器34被配置成提供用于穿过第一衣服层41、第二衣服层42、以及第N衣服层43N来检测乘客50的电信号的装置。在一个实例中，第一衣服层41是一件棉制衬衫。第二衣服层42是一件棉制打底衫。第N衣服层43N可以是又一件由聚酯制成的打底衫。第N衣服层43N可以是一个层或者可以是另外的多个层。

如图1和图8所示，血氧定量传感器系统20包括第一血氧定量传感器31和第二血氧定量传感器32。如图1、图3和图6所示，血氧定量传感器31、32被联接到座椅底部12上。如图1所示，血氧定量传感器31、32彼此间隔开并且与ECG垫子28间隔开。每个血氧定量传感器31、32被安排成位于该乘客的相关联的腿下，并且被安排成用于感测该乘客的血液中的氧气含量。每个血氧定量传感器31、32发射一定波长的光，该光穿过衣服层41、42、43N并进入乘客的皮肤40，在该皮肤处该光的一部分被该乘客的血液吸收。该光的剩余部分被该乘客的血液反射回穿过衣服层41、42、43N，并且被每个血氧定量传感器31、32检测。该检测到的光被转换成血氧定量信号并发送到控制系统22。

关于血氧定量传感器31、32，并且出于背景的目的，氧饱和度是指氧合作用，或者是当氧分子(O₂)进入人体的组织时。在人体中，血液在肺中氧合，在肺中，多个氧分子从空气行进到该血液中。氧饱和度，也称为O₂饱和度，是血流中由氧气占据的血红蛋白结合位点的百分比的量度。对受试者的氧饱和度的测量提供了该受试者的整体健康的一个指示，并且更具体地说，是该受试者的肺和心血管健康的一个指示，因为肺和心血管系统两者彼此合作并且与人体的其他系统合作以便执行氧合作用。典型地使用脉搏Ox来测量动脉氧合作用，该脉搏血氧定量是一种非侵入式技术，用于监测受试者的血红蛋白的饱和度。

在透射式脉搏血氧定量技术中，将传感器放置在受试者身体的薄的部分上，例如，指尖或耳垂、或者在婴幼儿的情况下，横跨一只脚放置。使两个不同波长的光穿过该受试者的组织到达光电检测器。测量在每个波长处的改变的吸光度，从而允许确定仅由于脉动的动脉血(不包括静脉血、皮肤、骨骼、肌肉、以及脂肪所引起)的吸光度。另一种类型的脉搏血氧定量是反射式脉搏血氧定量。反射式脉搏血氧定量可以被用作上述透射式脉搏血氧定量的替代物。反射式脉搏血氧定量不要求受试者身体的薄的部分。因此，反射式脉搏血氧定量更适合于更普通的应用，诸如双脚、前额、以及胸部中的血氧浓度的测量。然而，反射式脉搏血氧定量还具有一些限制。

脉搏血氧定量是基于以下原则：氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白具有不同的光吸收谱。反射式脉搏血氧定量经由反射率来测量两个不同波长的光的光吸收；也就是说，通过已知被传输的光量并使用光电检测器或类似的传感器来检测反射的光量，能够确定被该受试者的身体吸收的光量，即光吸收。然而，穿过中间材料的非接触式脉搏血氧定量的功效会受这些材料的吸收光谱的影响。

在一个实施例中，血氧定量传感器31、32是又称为PulseOx传感器的血氧定量传感器，这些传感器被配置成用于穿过中间材料的可变组成来确定血液氧合作用，并且被配置为有能力在该受试者的身体处有待传输的多个波长的光之间切换或者从该多个波长的光中选择。基于由这些不同的波长所产生的光的反射量，该传感器组件能够选择在该受试者的身体处有待传输的一个或多个最佳波长的光，以便经由反射式脉搏血氧定量来确定针对该受试者的氧饱和度。一个示例性的血氧定量传感器被披露在2012年11月27日提交的美国临时专利申请序列号61/730,374中，其内容通过引用以其全文结合在此。

图18是示意图，展示了根据披露的实施例所提供的传感器组件的电子部件。如图18所示，传感器组件400的至少一个披露的实施例包括三个示例性平台：光电检测器平台405、输入/输出和处理平台415、以及发光平台430。光电检测器平台405包括被用于检测来自受试者的身体的光的反射量的光电检测器或光电二极管410。光电检测器平台405还包括各种电路元件，这些电路元件能够对检测到的信号进行缓冲和滤波，这些电路元件包括运算放大器，这些运算放大器用于建立虚拟接地并对来自光电检测器410的信号输出进行缓冲和滤波。

标题为“用于脉搏血氧定量的电子处理器(Electronic Processor for PulseOximeter)”的美国专利号5,348,004和标题为“用于脉搏血氧定量的自适应校准(AdaptiveCalibration for Pulse Oximetry)”的美国专利号6,839,580的传授内容都通过引用以其全部内容结合在此。这些专利中的每一个披露了不同的设备、部件、以及方法，这些设备、部件、以及方法可被用于实现用于在座椅环境中感测和监测血氧的这些披露的实施例。

光电检测器平台405的输出端被联接到输入/输出和处理平台415上，从而使得能够对由该光电检测器检测的信号进行分析，以便执行该传感器组件的校准以及对该受试者的血氧含量的检测和监测。输入/输出和处理平台415包括通信总线420，该通信总线将平台405和430的传感器组件部件与处理器425联接。这种联接和相关联的双向通信使得处理器425能够经由发光平台430来控制光的发射，并且从光电检测器平台405接收反射信号，以便执行用于该受试者的血氧含量的校准、检测、以及监测的过程。

发光平台430包括一个或两个LED组435、440。这些LED组可以被优化以便使用在例如850nm和950nm光下能很好地穿透大范围材料的现有LED。发光平台430可以使用另外的或可替代的LED组，例如，在600nm与1100nm之间的另外的波长下的LED组，用于信噪比确定的更大的鲁棒性。在实施时，图18中展示的这些平台和这些结合的部件是从图19的表格中列出的可商购获得的电子部件中选择的。此外，应当注意的是，光电二极管410(即接收器)以及LED组435、440中的LED(即发射器)可以是约7.5mm，从而避免从这些LED到该光电二极管的溢出。

在此披露的实施例提供了执行非侵入式的、不分散注意力的穿过多层材料的血氧接触监测的能力。用于传感器和传感器组件的校准子程序获知了针对正在被监测的具体受试者的最佳光部件。这是因为用于反射式监测的光部件是取决于具体受试者的阻碍屏障(诸如在此讨论的衣服层)的数量、类型、以及数目来改变的。因此，所披露的实施例可以使用定制设计的电路，该定制设计的电路被开发用于读取穿过受试者所穿的中间衣服的不同层的PulseOx(也称为光电容积脉搏波描记(photoplethysmogram)或PPG)信号。因此，所披露的实施例使得传感器组件校准通过多个波长的光循环操作，以使得材料的光谱分析和氧合/脱氧血红蛋白吸收能够进行，以便确定用于材料穿透的最佳波长，并且当最大程度地识别移动和其他伪像时，能够确定氧饱和度曲线。

该传感器组件的披露的实施例还可以被配置成用于执行自动校准，这使得能够实现穿透中间材料的未知组成以便读取反射光中的改变的能力，该反射光中的改变伴随有随着每次心搏的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的波动。由于PulseOx信号的一些相关方面以非常慢的时间尺度(例如，呼吸改变10秒以上)改变，仅使用该信号的高通滤波只会产生大量的失真和延迟。为了避免高通滤波器的这些问题，定制的电路和算法被开发并且被披露在美国临时专利申请序列号61/730,374中，该申请明确地通过引用结合在此。

返回参考图8，控制系统22被配置成用于与每个血氧定量传感器31、32通信，以便每次当乘客坐在车辆座椅10上时，命令每个血氧定量传感器31、32执行自动校准过程。该自动校准过程导致了从血氧定量传感器31、32发射的光的量是有所不同的。在一个实例中，使用高频脉冲宽度调制来改变正在被发射的光。然而，还可以使用数控电位计。光照水平是以步进的方式增加的，直到充足的光穿过多层衣服被从乘客的皮肤反射回来。每次当乘客坐在车辆座椅10上时，层的数量和层的类型可以改变。因此，穿过这些衣服层所需的、被从该乘客的皮肤反射的、并且返回穿过这些衣服层以便提供该乘客血液中的氧气含量指示的光量也是可以改变的。该自动校准过程引起光的输出逐渐增加，直到返回足够强的信号，而没有引起该氧气含量被过量的光掩盖过。

如图3所示，血氧定量传感器31、32被联接到包括在座椅底部12中的座垫44上，并且被装饰46围绕。如图3所示，血氧定量传感器31、32被配置成用于穿过第一衣服层51、第二衣服层52、以及第N衣服层53N来检测乘客的血液中的氧气含量。在一个实例中，第一衣服层51是由斜纹粗棉布制成的一条裤子。第二衣服层52是一条棉制底裤。第N衣服层53N可以是包括在该条裤子中的口袋或者任何其他适合的替代物。第N衣服层53N可以是一个层或多个层。

如图8所示，控制系统22包括模数转换器48、计算机54、以及输出端56。一旦获得这些血氧定量信号和ECG信号，这些模拟信号就接着由模数转换器48转换成数字信号。这些数字信号接着由计算机54处理。如图1所示，这些信号可以由计算机54处理，以便确定心率61、血压62、呼吸速率63、以及应激水平64。用于确定心率61、血压62、呼吸速率63、以及应激水平64的过程在图9-14中示出。计算机54和一个或多个下面的处理器可以基于用于计算机处理器(诸如ARM、x86)的一系列适合的指令集体系结构中的任一个、或任何其他精简指令集计算(RISC)体系结构。

用于计算机54的、以及用于在此披露的任何基于处理器的装置的处理器和处理器平台可以被体现为微控制器(MCU)。在某些说明性实施例中，MCU可以被装备有芯片上嵌入式闪速存储器，在该闪速存储器中将存储和执行程序以便执行在此描述的任何适合的功能。通过存储至少一些程序，该MCU可以有利地具有非常短的起动周期并且可以非常迅速地执行代码。这些MCU也可以利用外部存储器来提供程序和数据存储。

例如，在图9中，示出了ECG信号采集过程70。ECG信号采集过程70包括以下步骤：获得71来自乘客50的电信号、在ECG单元30中变换72这些电信号、使信号穿过73ECG垫子28、使该信号穿过74乘客50、将该模拟信号转换75成数字信号、以及对该信号进行滤波76以便提供用于由计算机54使用的ECG信号。如图9所示，计算机54使用该ECG信号来确定心率61、心率变异性65、应激水平64、脉搏传导时间66、以及血压62。当第一ECG接收器24和第二ECG接收器26感测到乘客50的电信号时，获得ECG信号58。基于该过程的该输出，计算机54可以执行预定的动作。该预定的动作可以是将计算值存储在计算机54的存储器542中。该预定的动作可以是激活输出端56以便将该输出传达给该乘客。

如图8所示，获得步骤71是获得来自乘客50的电信号。ECG接收器24、26感测来自乘客50的电信号。这些感测到的电信号然后被传递(1)到ECG单元30，然后穿过(2)ECG垫子28，该ECG垫子28将这些信号向回传达(3)给乘客50。第一ECG接收器24和第二ECG接收器26然后再次感测(4)已被清理和放大的该信号。如图8所示，该信号再次被传达(1)到ECG单元30，该ECG单元然后将该信号传达(5)到模数转换器48。

例如，在图10中，示出了血氧定量信号采集过程80。血氧定量信号采集过程80包括以下步骤：获得81来自乘客50的血氧定量信号、将这些模拟信号转换82成数字信号、对这些数字信号进行滤波83以便移除噪声、以及从两个血氧定量传感器31、32确定84最佳的血氧定量信号。如图10所示，计算机54使用该血氧定量信号来计算脉搏传导时间66、血压62、呼吸67、呼吸速率68、以及呼吸深度69。当第一血氧定量传感器31和第二血氧定量传感器32感测到乘客的血液中的氧气含量时，获得血氧定量信号60。基于该过程的该输出，计算机54可以激活输出端56。

如图8所示，获得步骤81是获得来自乘客50的血氧定量信号。在第一子步骤中，每个血氧定量传感器31、32发射(1)光，该光穿过该乘客的衣服并进入乘客50中。该光的一部分然后被从乘客50反射(2)回来，并且被每个相关联的血氧定量传感器31、32捕获。如图8所示，每个血氧定量传感器31、32然后取得捕获的光并将其转变(3)成信号，该信号然后被传达到模数转换器48。

由计算机54使用如图11所示的心率确定过程90来计算心率61。心率确定过程90包括以下步骤：从该ECG信号检测91心搏、对该心搏信号求微分92、确定93原始心率、确定94每个信号的可靠性、将更可靠信号加权95、以及计算96平均心率(图10，参考数字61)。检测步骤91通过使用ECG信号58的阈值和峰值检测来检测心搏。确定步骤94确定了每个信号的可靠性。在一个实例中，确定步骤94使用峰值分析来移除错误数据，使用该信号的均方根来确定更强的信号，并且使用信噪比来确定更可靠的信号。一旦从过程90确定了心率数据，就可以进行关于心率变异性100和应激水平110的进一步确定，如下文所讨论。

一旦在心率确定过程90中由计算机54确定了心率61，计算机54就可以接着前进到如图12所示的心率变异性确定过程100。心率变异性确定过程100包括：对该心率求导数101、通过对该信号进行傅里叶变换来确定102心率变异性频谱、确定103高频与所有频率的比率、并且确定104肾上腺素对该乘客的影响。肾上腺素影响心率变异性的较低频率。因此，如果这些较低频率正在驱动心率变异性，计算机54可以前进到如图12所示的应激确定步骤110。在应激确定步骤110中，计算机54识别到当肾上腺素在增加时，该乘客是处于应激之下。

确定步骤103包括：计算高频与所有频率的比率。作为举例，LF是包含在低频(0.05-0.125Hz)中的功率，并且HF是包含在高频(0.2-0.3Hz)中的功率。

在这个实例中，当该值接近百分之零时，乘客的应激水平是最低的。当该值接近百分之百时，该乘客的应激水平是最高的。

如图13所示，计算机(54)可以将ECG信号58与血氧定量信号60结合，以便获得脉搏传导时间66和血压62。计算机(54)执行脉搏传导时间确定过程120。脉搏传导时间确定过程120包括以下步骤：检测121ECG信号58的峰值、检测122血氧定量信号60的峰值、确定123血氧定量信号60的峰值之间的时间、以及计算124脉搏传导时间66。一旦由计算机54确定了脉搏传导时间66，计算机54就前进到如图13所示的血压确定过程130。如图13所示，血压确定过程130包括以下步骤：将脉搏传导时间66变换131、估算132收缩压、以及估算133舒张压。

通过将乘客的人体测量数据添加到该计算中，可以进一步改进血压确定过程130。确切地说，关于在乘客的心脏与该乘客的腿的位置之间的距离的认知(在该腿处这些血氧定量传感器中的一个正进行测量)可以改进准确性。佛吉亚(Faurecia)公司的技术可以被用于向计算机54提供这种人体测量数据。

例如，如图14所示，计算机54可以仅使用血氧定量信号60来确定呼吸速率68和呼吸深度69。如图14所示，计算机54执行呼吸速率确定过程140，该过程包括以下步骤：检测141血氧定量信号60的谷值、检测142血氧定量信号60的峰值、检测143在这些峰值之间的时间、计算144呼吸速率68、以及确定145在峰值与谷值之间的幅值差。一旦确定了该幅值差，计算机54就可以前进到计算146呼吸深度69。呼吸速率68和呼吸深度69对于确定乘客50的情绪状态、乘客50的意识、乘客50的警觉性、以及其他适合的健康和/或生理指标是有用的。

如图15所示，计算机54使用包括在计算机54中的处理器541来执行上述的不同过程。这些过程70、80、90、100、110、120、130、以及140被存储在例如计算机54的被联接到处理器541上的存储器542中。计算机54进一步包括输入端543和电源544。输入端543被安排成用于使处理器541和模数转换器48互连，这样使得ECG信号58和血氧定量信号60可以被传达到处理器541用于处理。如图8和图15所示，处理器541被进一步联接到输出端56上。电源544被联接到处理器541上，并且被配置成用于向处理器541和存储器542提供电力。

在一个实例中，计算机54位于车辆座椅10中，并且被联接到包含在该车辆中的控制器局域网上。在另一个实例中，计算机54处于与车辆座椅10间隔开的关系中，并且可以是控制该车辆中的其他设备的计算机。在任一实例中，输出端56可以被用于提供听觉、视觉、或触觉反馈。

在一个实例中，输出端56可以是位于该车辆中的视频屏幕，该视频屏幕提供来自计算机54的输出并接收来自该乘客的输入。这种输入可以通过输入端543中的一个被捕获，并且可以被传达到处理器541用于进一步的处理。在另一个实例中，输出端56还可以是包括在该车辆中的仪表板。在另一个实例中，输出端56可以是远程发送由处理器541提供的数据的个人计算机、移动装置或智能电话、或通信装置。数据可以被远程发送给医生、车辆制造商、或者任何其他适合的替代物。在医生的实例中，该数据可以被用于指定可以利用或可以不利用该车辆座椅来执行的治疗。在另一个实例中，输出端56可以是包括在车辆座椅10中的致动器，该致动器将车辆座椅10中的部分移动。在这个实例中，该致动器可以被用于调节座椅靠背14远离座椅底部12向上延伸的角度。

电子系统16从所获得的信号获得传感器数据，并且计算机54处理这些信号以便获得与乘客50有关的信息。电子系统16可以与座椅底部12、座椅靠背14、其他的车辆系统、以及与该车辆分开的系统合作，以便最大化乘客舒适性、最大化乘客控制该车辆的能力、最大化乘客健康、并且最大化该乘客的情绪健康状态。

涉及根据本披露的电子系统的另外信息可以在以下文献中找到：2013年7月16日提交的美国临时专利申请序列号61/846,871、2012年11月27日提交的美国临时专利申请序列号61/730,349、以及2013年11月25日提交的国际(PCT)专利申请序列号PCT/US2013/071620，所有这些申请明确地通过引用结合在此。

乘客舒适性可以根据若干示例性的模式被最大化，诸如自动配合模式、智能记忆模式、积极主动舒适性模式、积极主动热调节模式、下一个位置模式、舒适性验证器模式、智能按摩模式、定向供暖和降温处理模式、推荐的中断活动模式、更好的循环模式、紧张减轻模式、供能模式、以及到达指导模式。

自动配合模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据和经由输入端543传达到计算机54的其他数据，来自动地改变车辆座椅10和该车辆中的其他部件的位置和取向。因此，根据乘客的生理数据将乘客的舒适性最大化。

智能记忆模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该乘客的身份并根据该乘客的该身份来保存车辆座椅10的设置。因此，电子系统16可以根据与所识别的身份相关联的该乘客的存储简档来定位车辆座椅10和车辆设备。

积极主动舒适性模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来预测身体不舒适或热不舒适并且作为响应来进行改变。改变可以发生在该乘客意识到身体不舒适或热不舒适之前。该传感器数据可以被计算机54处理并且与已知的或获知的趋势相比较，以便预测身体不舒适或热不舒适。计算机54可以获知当某些传感器数据产生时，乘客手动地执行诸如将包括在该车辆的暖通空调(HVAC)系统中的风扇关小的动作。

积极主动热调节模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来预测热不舒适并且作为响应来进行改变。在一个实例中，电子系统16可以感测乘客面部上的热不舒适，并且经由输出端56命令该车辆的暖通空调(HVAC)系统，以便仅为该乘客的面部提供减少的供暖或降温。

下一个位置模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来基于已知的生理数据(诸如乘客的身体部分的尺寸)来计算该车辆座椅的新的安排。因此，根据实时的传感器数据，计算机54通过输出端56命令车辆座椅10来做出位置和取向上的调节，以便进一步最大化患者舒适性。

舒适性验证器模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定由计算机54经由输出端56做出的改变是否已经引起了改善的舒适性的客观度量标准。因此，乘客可以确定与他们是否认为他们的舒适性已经被改善相比，他们的舒适性是否已经实际上得到改善。

智能按摩模式可以使用由电子系统16和输出端56收集的传感器数据，来针对特定乘客的应激和疲劳提供不断改进的治疗。在一个实例中，可以建立第一按摩算法以便对乘客进行治疗。在旅途中，电子系统16可以确定应当建立不同的第二按摩算法，以便进一步缓解该乘客的应激和疲劳。

定向供暖和降温处理模式可以使用由电子系统16和输出端56收集的传感器数据，来命令该车辆的暖通空调(HVAC)系统向该乘客提供局部供暖或降温。因此，用于向该乘客提供热舒适性的能量被最小化，而同时乘客的舒适性被最大化。

推荐的中断活动模式可以在该乘客在旅途中采取中断之前以及在该乘客在旅途中采取中断之后使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定用于由该乘客使用的最有效的中断活动。作为举例，通过比较在其他中断活动之前和之后获得的传感器数据，计算机54可以随时间变化获知当该乘客驾驶了至少两个小时时，针对该乘客的最有效的中断活动是特定的伸展活动。此外，通过监测中断后的传感器数据，计算机54可以确定这些先前执行的中断活动是不足的并指定新的中断活动。

更好的循环模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定在乘客的一个或多个位置中的血流是弱的或者可能很快会变弱。在一个实例中，该座椅中的这些血氧定量传感器可以被计算机54使用以便确定与血流相关的趋势。因此，计算机54可以通过输出端56命令该车辆和车辆座椅的不同的特征结构接合并最大化该乘客的循环。在一个实例中，计算机54可以命令由该车辆座椅提供按摩。在另一个实例中，计算机54可以命令该车辆座椅致动该车辆座椅的改变和取向，以便促进增加的循环。在又一个实例中，计算机54可以命令由该车辆座椅对该乘客施加供暖。在又一个实例中，计算机54可以建议该乘客采取中断以及该乘客采取一个或多个中断活动(例如，伸展、散步等)。

紧张减轻模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定乘客的紧张水平。在一个实例中，紧张可以被表征为该乘客的肌肉紧张的度量。肌肉紧张可以从以下输入确定：诸如应激、姿势、以及在该乘客身上产生的压力。在一个说明性的情境中，计算机54可以确定乘客正在经历高度紧张。因此，计算机54可以询问该乘客是否该乘客想要通过使用一个或多个特征结构来减少感测到的紧张。在另一个实例中，计算机54可以检测增加的紧张并自动地接合一个或多个特征结构以便最小化该乘客的紧张。

在一个实例中，计算机54可以经由输出端56命令由该车辆座椅提供按摩。按摩的不同特征可以由计算机54改变，以便最小化紧张，诸如针对该乘客的频率、强度、位置、以及应用模式。

在另一个实例中，计算机54可以命令使用该车辆座椅和/或该车辆供暖和降温系统对该乘客应用供暖或降温，以便最小化紧张。供暖和降温的不同特征包括针对该乘客的应用位置、施加的温度、持续时间、以及应用模式。应用模式可以包括热冷交替或者缓慢地增加热或冷的强度。

在又一个实例中，计算机54可以命令改变该车辆的车厢内的空气流，以便最小化紧张。在一个实例中，可以降低车厢窗户以便允许空气从该车辆的外部吹进车厢中。在另一个实例中，计算机54可以命令将具有变化的压力、体积、以及温度量值的加压的空气吹到该乘客的特定位置上。

在又一个实例中，计算机54可以命令改变该车辆中的照明的一个或多个特征，以便最小化紧张。照明的不同特征包括照明的位置、颜色、波长、强度、以及持续时间。

在还有另一个实例中，计算机54可以使用音乐来最小化紧张。确切地说，计算机54可以随时间变化监测不同的音乐类型影响该乘客的紧张的程度。因此，计算机54可以确定不同的音乐类型最小化紧张，并且当发现该乘客的紧张程度较高时播放那些类型的音乐。

在另一个实例中，计算机54可以接合将不同的气味扩散到该车辆的车厢。这些气味可以联系到已知的芳香疗法(aroma therapies)，据信芳香疗法当被施加给乘客时可最小化紧张。

在还有另一个实例中，计算机54可以为该乘客提供关于建议的移动的命令，以便最小化紧张。在一个说明性实例中，计算机54可以检测增加的紧张并向该乘客提供命令，以便执行一个或多个伸展活动来最小化紧张。

紧张缓解模式可以使用以上在紧张减轻模式下讨论的功能的不同组合。在一个实例中，计算机54可以将强健和激烈的按摩结合在座垫和座椅靠背两者中，以便与将被施加到具有增加的紧张的区域的较低热量水平结合。

供能模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定乘客的能量水平。在一个实例中，计算机54可以使用若干个输入来确定该乘客的能量水平。这些输入包括：基于车辆的度量、行为度量、以及生理度量。基于车辆的度量包括：计算与所希望的车道定位的多个偏差，并且监测与先前监测的正常使用明显地偏离的方向盘移动的改变以及油门踏板或刹车踏板上压力的改变。行为度量可以通过该车厢内的摄像机监测，并且包括例如打哈欠、闭眼、眨眼、以及头部位置。生理度量包括在ECG信号、肌电图(EMG)、眼电图(EoG)以及脑电图(EEG)之间的相关性，这些相关性可以被用于确定该乘客的睡意或低能量水平。

在一个说明性的情境中，计算机54可以确定乘客具有低能量。因此，计算机54可以询问该乘客是否该乘客想要通过使用一个或多个特征结构来增加感测到的能量。在另一个实例中，计算机54可以检测减少的能量并自动地接合一个或多个特征结构，以便基于该乘客的位置或时间计划来增加该乘客的能量。

在一个实例中，计算机54经由输出端56命令由该车辆座椅提供按摩。按摩的不同特征可以由计算机54改变，以便最大化该乘客的能量，如针对该乘客的频率、强度、位置、以及应用模式。此外，计算机还可以经由输出端56通过以下方式来模拟不同的类似瑜伽的姿势：改变该车辆座椅的安排以便支撑和建议该类似瑜伽的姿势。

在另一个实例中，计算机54可以命令使用该车辆座椅和/或该车辆供暖和降温系统对该乘客应用供暖或降温，以便最大化该乘客的能量。供暖和降温的不同特征包括针对该乘客的应用位置、施加的温度、持续时间、以及应用模式。应用模式可以包括热冷交替或者缓慢地增加热或冷的强度。

在又一个实例中，计算机54可以命令改变该车辆的车厢内的空气流，以便最大化该乘客的能量。在一个实例中，可以降低车厢窗户以便允许空气从该车辆的外部吹进车厢中。在另一个实例中，计算机54可以命令将具有变化的压力、体积、以及温度量值的加压的空气吹到该乘客的特定的位置上。

在又一个实例中，计算机54可以命令改变该车辆中的照明的一个或多个特征，以便最大化该乘客的能量。照明的不同特征包括照明的位置、颜色、波长、强度、以及持续时间。

在还有另一个实例中，计算机54可以使用音乐来最大化该乘客的能量。确切地说，计算机54可以随时间变化监测不同的音乐类型影响该乘客的能量水平的程度。因此，计算机54可以确定不同的音乐类型最大化该乘客的能量，并且当发现该乘客的能量水平较低时播放那些类型的音乐。

在另一个实例中，计算机54可以接合将不同的气味扩散到该车辆的车厢。这些气味可以联系到已知的芳香疗法，据信芳香疗法当被施加给乘客时可最大化该乘客的能量。

在还有另一个实例中，计算机54可以为该乘客提供关于建议的移动的命令，以便最大化该乘客的能量。在一个说明性实例中，计算机54可以检测减少的能量并向该乘客提供命令，以便执行一个或多个伸展活动来最大化能量。

血流模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定血流是正在受到抑制还是在旅途中有可能受到抑制。在一个实例中，传感器数据可以指示血流当前是充足的，但计算机54可以检查路线信息并且确定在未来的某个时候由于离开州际公路并且绕路走从而增加血流的受限机会，血流有可能是成问题的。因此，计算机54可以命令从座垫施加轻微热量并且命令施加轻度按摩，以便促进增加的血流。

到达指导模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来针对特定的位置或一天中的特定时间来确定该乘客应当是处于什么样的心理状态。在一个实例中，电子系统16可以使用全球定位系统(GPS)数据，来确定车辆的位置并自动地接合上面提及的模式中的一个或多个，从而使得该乘客处于针对该位置的适当的心理状态。在一种情境中，电子系统16可以确定在一天结束的时候该车辆正在接近该乘客的家并且该乘客具有高度紧张。因此，计算机54可以接合该紧张减轻模式，以便最小化该乘客的紧张。在另一个实例中，电子系统16可以从乘客的日历确定，在不久后即将有工作会议并且该乘客的能量水平较低。因此，计算机54可以接合该供能模式，以便引起该乘客的能量水平增加来为参加该会议做准备。

在一个实例中，特定的位置和会议类型可以由该乘客进行编程，用于与该到达指导模式一起使用。在另一个实例中，计算机54可以通过不同的因素自动地确定某些位置导致增加的紧张而其他位置导致减少的紧张。因此，计算机54可以试图自动地在进入高紧张位置时提升该乘客的能量水平，并且在进入低紧张位置时降低该乘客的紧张。

可以根据若干个示例性模式来最大化乘客操作该车辆的能力。这些模式包括驾驶员能力评定模式、行为指导模式、在登记模式、就医时间模式、发作警报模式、发作指导模式、以及正确响应者模式。

驾驶员能力评定模式使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该驾驶员的操作该车辆的能力是否由于超载、疲劳、睡意、应激、以及酒精或药物损害而受损。因此，计算机54可以经由输出端56命令该车辆中的不同设备向该驾驶员传达他们的能力受损。计算机54还可以指挥该车辆放慢车速或寻求协助。

行为指导模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该乘客的行为对他们操作该车辆的能力的影响。作为举例，计算机54可以记录呼入电话，该呼入电话接着伴有心率的尖峰，这是由于该乘客被该电话分心并且对改变的路况感到意外。因此，计算机54可以提醒该乘客之前不同的活动已经引起了注意力的分散。

在登记模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该乘客正以全部的能力在操作。在一个实例中，计算机54可以经由输出端56将传感器数据传达给远程人，从而向该远程人示出该乘客正在以足够的水平操作。在这个实例中，该乘客可以是年长乘客，该远程人可以是家庭成员。

就医时间模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定所感测的数据指示拜访该医生是被获准的。作为举例，计算机54可以确定该乘客的血压已经持续数天是足够高的。因此，计算机54可以经由输出端56将建议传达给该乘客以便拜访他们的医生。

发作警报模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该乘客正在遭受医疗发作，如心脏病发作。因此，计算机54可以经由输出端56命令医疗人员或家庭成员进行联系。计算机54还可以引起该车辆被减速和停止，并且引起危险信号灯被开启。

发作指导模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定该乘客正在遭受医疗发作，如心脏病发作。因此，计算机54可以经由输出端56将指令传达给该乘客，这些指令引起该乘客以最佳方式响应该发作。在一个实例中，计算机54可以将减速、开到路边、以及寻求协助的需要传达给该乘客。

正确响应者模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定在意外发生时和发生之后该乘客的生物测定数据。该乘客的实际生物测定数据可以然后由电子系统16传达给第一响应者，这样使得该第一响应者更好地准备治疗该乘客。在另一个说明性实例中，电子系统16可以随时间变化存储该乘客的生物测定数据。一旦发生意外，电子系统16就可以向该第一响应者发送历史生物测定数据以及来自该意外和之后的生物测定数据。在这个实例中，第一响应者能够确定什么样的生物测定数据与该意外有关，而不是该乘客的典型生物测定数据。在又一个实例中，电子系统16收集关于该乘客的已知的医疗数据，并将该已知的医疗数据与来自该碰撞的生物测定数据一起发送给第一响应者。在这个实例中，第一响应者可以被告知与该乘客相关的过敏症或其他医疗信息。

可以根据若干个示例性模式来使该乘客的情绪健康最大化。这些模式包括改变环境模式、应激映射模式、任务管理人模式、情绪地理标记模式、以及最佳心情播放列表模式。

改变环境模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来改变该乘客的环境以便最大化情绪健康。在一个实例中，计算机54可以分析收集到的传感器数据，以便确定从该车辆的声音系统发出的声音的改变将改善该乘客的情绪健康。

应激映射模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据以及由该车辆收集的其他数据，来确定地理位置和/或路线是否曾引起增加的应激。因此，计算机54可以能够将多个特定的位置、交通模式、以及路线与增加的应激相关联并推荐替代物以便最小化应激。

任务管理人模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据、从车辆系统可获得的其他数据、以及由智能装置提供的数据，来确定有待完成的任务的最佳安排。因此，计算机54可以经由输出端56建议该乘客的时间计划、路线、媒体、以及电话的改变，以便最大化生产力而同时最小化应激。

情绪地理标记模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据和由该车辆提供的其他数据，如位置数据，以便将位置与情绪状态联系在一起。此外，计算机54可以将情绪数据和位置一起与由该车辆接收和记录的通信结合。因此，计算机54可以获知影响该乘客的情绪状态的不同的因素。

最佳心情播放列表模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来改变由该车辆的声音系统提供的音乐播放列表。计算机54可以将情绪状态与播放的歌曲映射，以便确定组织歌曲以提供最小化应激的治疗的响应。计算机54可以监测传感器数据以便确认该最佳心情播放列表正具有预期的功能并且响应于所获得的传感器数据来做出改变。

可以根据若干个示例性模式将乘客的健康最大化。这些模式包括健康指标收集模式、健康指标跟踪模式、健康指标分享模式、训练优化模式、终点预备模式、以及姿势指导模式。

健康指标收集模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来收集和存储不同的健康指标，如心率、血压、以及呼吸速率。因此，计算机54可以按需提供关于该乘客的存储的或实时的健康指标。

健康指标跟踪模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来通过在计算机54的存储器542中存储已处理的传感器数据或者将已处理的传感器数据传达给远离车辆座椅的一方来随时间变化跟踪健康指标的改变。因此，健康指标可以在一段时间内被观察。

健康指标分享模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来提供可以被间歇地或持续地与第三方分享的健康指标。计算机54可以经由输出端56将例如在一段时间内收集的心率信息传达给医生。

训练优化模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定安排训练以便完成该乘客的目标的训练程序。在一个实例中，该乘客可能想要最大化肌肉增量并且计算机54可以安排训练，该训练通过感测哪些肌肉将从训练受益最多并提供完成这个结果的锻炼来最大化肌肉增量。计算机54还可以分析训练前传感器数据和训练后传感器数据以便确定该训练是否是最佳的。计算机54还可以最佳化乘客的训练以便最大化该乘客的新陈代谢。

目标预备模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据和提供给计算机54的其他数据，来使该乘客为他们到达终点做准备。因此，该乘客可以能够采取多个步骤，这些步骤允许他们处于最好的位置来到达他们的终点。作为举例，计算机54可以从传感器数据确定该乘客是昏昏欲睡的并建议在到达之前咖啡或食物可能是有益的，从而使得该乘客是清醒的。

姿势指导模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定当坐在车辆座椅10上时，该乘客的目前的姿势可以被改进。计算机54可以经由输出端56向该乘客提供如何改进该乘客的姿势的建议，以及可以来自姿势改变的益处诸如改善的心情、背部的某些区域增加的血流、减少的背部疼痛、以及更好的能见度。

呼吸指导模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据和提供给计算机54的其他数据来协调乘客的呼吸，从而使得实现所希望的结果，诸如应激减少、增加的冷静、增加的体内氧含量、改善的警觉性等。在一个实例中，计算机54可以导致该车辆座椅通过以下方式来限定乘客的呼吸节奏：使腰椎气囊充气来建议吸气以及使腰椎气囊放气来建议吸气。在另一个实例中，计算机54可以导致该车辆座椅通过协调包括在该车辆座椅的座椅靠背中的多个气囊的充气来限定呼吸深度。气囊可以从该座椅靠背底部到该座椅靠背顶部按顺序充气，以便指示吸气的深度和长度。类似地，气囊可以从顶部到底部按顺序放气以便指示呼气。在另一个实例中，其他座椅功能(诸如线性致动器或机械致动器)可以被用于向该乘客传达如何呼吸。在还有另一个实例中，电机脉冲和按摩可以被用于向乘客传达如何呼吸。

可以根据若干个示例性模式来使该车辆的可用性和价值最大化。这些模式包括识别模式和洞察模式。

识别模式可以使用由电子系统16收集的传感器数据，来确定乘客的身份。计算机54可以检查由电子系统16收集的不同的信号并使用这些信号的特征来识别乘客。在一个实例中，时间域特征可以被从该ECG信号中提取并被用于识别乘客。在一个实例中，计算机54可以收集数据，诸如心率和呼吸速率，并基于当前正由计算机54接收的ECG信号的特征将数据与特定的乘客相关联。因此，由计算机54收集的该数据与该适当的用户得以关联并存储为该适当的用户。因此，被存储和传递给医疗保健提供者或第一响应者的生物测定历史被确认是属于该乘客的。

一旦该乘客的身份被知悉，计算机54就可以执行不同的活动。在一个实例中，计算机54跟踪乘客的行为，诸如选择不同的操作模式连同时间和位置。此外，计算机54还跟踪乘客对于那些行为和动作的生物响应，以便确定下次是否应当推荐更适当的动作或是否应当对操作模式进行改变来获得更令人希望的效果。

在另一个实例中，当该乘客的身份被知悉时，计算机54还可以开始根据特定乘客的偏好以及对操作模式的已知响应来定制操作模式，开始跟踪该乘客的行为。此外，计算机54可以与外部装置(例如，FuelBand^TM、FitBit^TM、移动电话、平板计算机、个人计算机、医疗装置)通信以便将另外的信息添加到乘客的存储简档。

一个操作实例是在乘客佩戴活动监测装置并且已经坐在他或她的桌子处持续了先前的8小时几乎不活动时。一旦该乘客坐在该车辆座椅上，计算机54就开始与该活动监测装置通信，并且了解到该乘客一整天几乎没活动。因此，针对该先前的活动定制所建议的操作模式(例如，直立的座椅和有力的按摩)。

在对比操作实例中，该乘客佩戴活动监测器并且刚在健身房完成费力的锻炼。一旦该乘客坐在该车辆座椅上，计算机54就开始与该活动监测装置通信，并且了解到该乘客刚才是精力非常旺盛的。因此，对于该先前的活动定制所建议的操作模式(例如，倾斜的座椅靠背、轻微的按摩、以及较低的热量)。

在又一个操作实例中，当该乘客的身份被计算机54知悉时，计算机54协调音乐选择并且利用包括在该车辆中的与音乐回放相关联的计算机来回放。计算机54可以使用ECG传感器、脉搏Ox传感器、以及GSR传感器来确定该乘客在收听不同歌曲时的情绪状态(例如，应激)。因此，计算机54可以自动地确定乘客的音乐偏好而不用与该乘客积极交互。此外，计算机54可以协调针对位置、情况、一天中的时间、即将发生的动作、以及先前的动作的情绪响应，以便在未来改善针对更好音乐的建议。

在还有另一个实例中，当计算机54知悉乘客的身份时，计算机54可以随时间变化跟踪该乘客的健康。在这个实例中，可以随时间变化并且响应于不同的操作模式或例程的使用来跟踪乘客的心情(通过应激和其他指标确定)、血压和循环以及其他健康属性。此外，计算机54可以确定存在不同的模式，诸如每个星期五上午的低能量。因此，计算机54可以建议该乘客可以在该车辆外部、在该车辆内部采取的不同动作、可以由该车辆和该车辆座椅执行的操作模式、仅由该车辆座椅采取的动作。计算机54还可以通知该乘客对不同的会议、位置、天气、车辆内活动(例如，牢固制动、规避操纵)、车辆外活动(例如，从健身房出来、从漫长的会议出来，在机场处从旅途返回)的某些生物反应。

在一些实施例中，计算机54可以随时间变化从传感器和/或便携装置收集数据，并且在生理状况被知悉时对它们进行标记(例如，安静状态、睡眠状态、活动状态、中等应激状态等)。随时间变化，计算机54可以执行归一化处理和/或平均处理以便建立针对每种状况的基线数据。在说明性实施例中，来自外部装置的传感器数据可以被归一化并且传输到计算机54，其中计算机54可以将归一化的数据合并在一起。在说明性实施例中，在车辆内的预定的动作(例如，座椅调节、供暖、降温等)可以被定制以便修改乘客的生理状态，这样使得它接近或近似于基线状态(例如，从中等应激状态到放松状态，从中等疲劳状态到中等警觉状态等)。

在另一个实例中，如图20所示，计算机54可以获得ECG信号58。在该说明性实例中，ECG信号58是单通道ECG信号。计算机54随后考虑ECG信号58的若干特征，诸如时间域特征，这些特征如图20所示包括例如在元素P、Q、R、S和T波之间的时间间隔连同它们的幅值，并且将所获得的数据与存储在计算机54的存储器中的乘客相关联。计算机54还可以从ECG信号58中提取时间域特征，诸如变换后特征(诸如，小波系数和小波域中的距离、自相关系数、在不需要检测基准点P、Q、R、S情况下的离散余弦变换等)。此外，离散余弦变换根本上排除对描绘ECG周期的任何需要。

在另一个实例中，如图21所示，计算机54可以获得光电容积描计(PPG)脉搏59。在该说明性实例中，特征可以是从PPG脉搏59提取的，并且使所获得的数据与存储在计算机54的存储器中的乘客相关联。

在另一个实例中，某些车辆特征可以基于该乘客的身份而被启用或禁用。作为举例，计算机54可以检测到车主的十六岁的儿子正在驾驶该车辆。计算机54还可以检测到不是父母中的一个的乘客正坐在乘车座椅上。因此，由于通过该车主设置好的预先编程的限制，计算机54可以不允许该车辆起动。

洞察模式可以由该乘客使用来随时间变化确定健康、舒适性、以及心理状态的趋势和改变。在一个实例中，每天当该乘客结束工作返回家中时，电子系统16可以确定该乘客的初始紧张水平。随时间变化，计算机系统54可以示出例如该紧张减轻模式已随时间变化将该乘客的紧张水平减少，这样使得当该乘客到家时，该乘客是更加放松的。计算机54可以经由车内显示器、用在智能电话、平板电脑或移动计算装置上的应用程序、或者经由网页浏览器将这个信息传达给该乘客。因此，该乘客能够随时间变化看到由电子系统16所引起的这些改变。

如图8所示，电子系统16包括ECG传感器系统18、血氧定量传感器系统20、以及控制系统22。电子系统16还可以包括被配置成用于感测乘客何时进入并存在于车辆座椅10中的另一个乘客传感器系统。在一个实例中，该乘客传感器系统包括压力开关，该压力开关被偏置到打开位置并且当乘客坐在该车辆座椅上时被移动到闭合位置。该压力开关可以被联接到计算机54的输入端543(参见图15)上，以便引起血氧定量传感器系统20启动并执行校准周期。虽然讨论的是压力开关，但可以使用任何其他适合的替代物。

如先前所讨论的，ECG传感器系统18包括第一ECG传感器24和第二ECG传感器26、ECG垫子28、以及ECG单元30，如图8所示。在一个说明性实例中，第一ECG接收器24和第二ECG接收器26是普莱思(Plessey)公司的EPIC^TM超高阻抗传感器(Ultra High ImpedanceSensors)(PS25102)。ECG接收器24、26是基于电容的接收器。ECG垫子28是导电垫子或者任何其他适合的替代物。ECG单元30包括，例如，普莱思控制和接口箱(Plessey Control andInterface Box)(PS25001A)和联接到该控制和接口箱上的右腿驱动电路。

在另一个说明性实施例中，如图16所示，ECG传感器34被联接到座垫36上并且定位成位于围绕座垫36延伸的装饰38的下方。如图16所示，ECG传感器34被配置成提供用于穿过装饰38、第一衣服层41、第二衣服层42、以及第N衣服层43N来检测乘客50的电信号的装置。在一个实例中，装饰38是布料装饰。然而，装饰38还可以是皮革装饰或者任何其他适合的材料。在这个实例中，第一衣服层41是棉制衬衫。第二衣服层42是棉制打底衫。第N衣服层43N可以是羊毛制成的礼服或者是任何其他适合的替代物。第N衣服层43N可以是一个层或者可以是另外的多个层。

在另一个说明性实施例中，如图17所示，血氧定量传感器31、32被联接到包括在座椅底部12中的座垫44上，并且安排成位于围绕座垫44延伸的装饰46的下方。如图17所示，血氧定量传感器31、32被配置成用于穿过装饰46、第一衣服层51、第二衣服层52、以及第N衣服层53N来检测乘客的血液中的氧气含量。在一个实例中，装饰46是布料。第一衣服层51是斜纹粗棉布制成的一条裤子。第二衣服层52是一条棉制底裤。第N衣服层53N可以是包括在该条裤子中的口袋或者任何其他适合的替代物。第N衣服层53N可以是一个层或多个层。

在另一个实例中，电子系统16可以进一步包括热传感器系统。该热传感器系统可以被联接到控制系统22上并且被配置成用于提供与乘客周围的温度和湿度分布相关的信息、与乘客的受伤区域相关的信息、以及与乘客周围的温度梯度相关的信息。

在提供与该乘客周围的温度和湿度分布相关的信息的实例中，可以由计算机54使用该车辆的HVAC系统针对该乘客的待处理的目标部分提供对该乘客的供暖和降温的个性化且自动的调节。因为已知该乘客身体上的特定的热点和冷点，对该乘客的供暖和降温的调节可以实时地发生而不需要乘客指导或控制。

在提供与该乘客的受伤区域相关的信息的实例中，通向受伤肌肉区域的增加的血流可以向计算机54指示需要对该区域降温以便最小化肿胀、减少该区域中的支撑物使得在该受损区域上的压力被最小化、或者提供按摩来促进通向该区域的增加的血流。在提供与该乘客周围的温度梯度相关的信息的实例中，与其他人体测量数据的合作可以对该车辆和车辆座椅的目标响应是有用的。

该热传感器系统可以包括热液垫子，该热液垫子包括热敏层或温度传感器阵列。该热液垫子可以被定位成位于该车辆座椅的该装饰的下方，并且可以被配置成用于通过该装饰感测热量，不论该装饰是布料还是皮革。该热液垫子将获得关于该乘客的背侧的热量信息。该热传感器系统还可以包括红外摄像机，该红外摄像机被联接到该车辆中处于当该乘客坐在该车辆座椅中时来扫描该乘客的位置上。在另一个实例中，该红外摄像机可以被联接到该车辆上处于在该乘客坐在该车辆座椅上之前来扫描该乘客的位置上。用于提供这种扫描并且在该扫描过程中定向该乘客的界面可以是佛吉亚(Faurecia)公司的技术。

汽车传感器系统可以被用于感测和监测车辆性能，包括发动机性能和诊断、胎压和安全性。另外开始感兴趣的是使用其他类型的汽车传感器系统，以便监测和增强终端用户的汽车驾驶体验的某些方面。例如，汽车座椅传感器技术已被展开从而使得此类系统能够识别汽车驾驶员、提供汽车安全性、增强儿童安全等等。

就汽车座椅传感器系统而言，许多系统提供关于(i)乘客的环境参数和/或生理参数，以及(ii)乘客座椅环境和/或汽车车厢环境的有限信息。此外，在此类系统中的某些传感器可能是有限制性的，因为许多传感器不便于整合到该座椅系统中并且较笨拙地配备在该座椅中的该乘客的人身上。例如，为了检测生理状态或状况，某些系统可能需要传感器被物理地附接到该乘客的皮肤上。其他系统需要乘客穿着包含生理检测所必需的传感器的定制衣服。另外，由常规传感器系统产生的这些生理数据集不足以考虑到从可能是座椅传感器系统的部分的多个、有时是不同的类型的传感器所产生的数据。

因此，就需要可灵活使用的并且能够容纳不同类型乘客的座椅传感器系统。该座椅传感器系统应当能够穿过一层或多层衣服检测某些生理参数。该座椅传感器系统还应当结合由多个传感器产生的数据以便提供更稳定的乘客生理测量结果。

例如，图22示出了根据本披露的另一个座椅感传器系统600。座椅传感器系统600包括以上讨论的并且具体地结合图3、图6-7、图10和图18的一个或多个皮肤电反应(GSR)传感器601、一个或多个脉搏Ox传感器602、以上讨论的并且特别结合图1-2、图4-5和图8的一个或多个ECG传感器603、一个或多个温度传感器604、可以包括一个或多个显示器的车辆用户接口605、座椅控件606、一个或多个乘客传感器607、以及可以包括摄影机和/或麦克风的装备有适合的音频/视频处理能力的其他传感器608。物件601-608被联接到装备有传感器处理612和生物测定结果处理613的处理设备611(诸如计算装置)上。尽管处理612-613在图22中被示出为两个处理器，但是可以使用单个处理器或其他多数个处理器来实现等效的功能。

处理设备611被配置成用于与一个或多个便携装置609以及远程处理和/或存储设施610通信。便携装置609可以包括手机、平板电脑、膝上计算机、可穿戴处理器(例如，FuelBand^TM、FitBit^TM)或任何其他适合的装置，并且可以进一步被配置成用于与设施610通信。设施610被配置成提供用于处理设备611的大规模存储，并且进一步提供可以从处理设备611卸下的另外的处理能力。

GSR传感器601可以被用于获得与身体组织传导相关的数据。身体组织传导传感器可以潜在地提供从皮肤电活动(EDA)到水合作用水平以及乘客的身体组织的脂肪百分比的宽范围信息。说明性GSR传感器601包括放置在不同身体部分上的两个电极703、704，并且小电流在其间穿过以便评估身体组织的电阻。

如图23所示，GSR传感器601使用线性调频脉冲电流电极703来建模，在该电流电极中AC信号被输入到包括电介质702和导电介质701的目标中。这个信号在穿过电解质702和导电介质701之后，接着被EPIC传感器704检测。如通过输出信号的RMS频谱密度评估的信号改变提供关于该信号穿过的材料的洞察。

在一个说明性使用实例中，GSR传感器601可以被用于确定躺靠在车辆座椅上的乘客的情绪反应。在如图24A-24C所表明的RC电路中，GSR传感器601的设计将乘客的皮肤建模为电阻器，并且将衣服建模为电容器。通过观察由这个RC电路所产生的幅值和相移，可以类似于先前的调查使用基于接触的EDA传感器与A/C励磁电流，来确定电路的比值并且导出皮肤电阻的改变。皮肤电阻的改变可以与乘客的不同情绪状态有关。

如图22和图25所表明的，一个或多个ECG传感器603被配置成用于向传感器处理612提供ECG信号618。在传感器处理612过程中，ECG信号618被传递到操作621，其中ECG信号618被传递通过数字滤波器以便提供滤波信号641。取决于ECG信号618的使用，应用不同的数字滤波器。在一个实例中，该数字滤波器是具有约30Hz截止频率的低通数字滤波器，并且无论如何使用被应用到该ECG信号。在另一个实例中，在被用于确定呼吸时，该数字滤波器是约0.1Hz至约0.2 5Hz的带通滤波器。在另一个实例中，在被用于确定脉冲时，该数字滤波器是约0.75Hz至约6Hz的带通滤波器。在还有另一个实例中，在被用于确定心率时，该数字滤波器是约0.5Hz至约30Hz的带通滤波器。

滤波信号641随后前进到操作624，如图25所表明的和图26所示的，在该操作中确定该信号的峰值清洁度和可靠性。从那里，如图25所示，该ECG信号可以被用于确定生物测定数据，诸如最佳ECG信号627和心率变异性628，并且可以与一个或多个脉搏ox信号619结合以便提供平均心率629、脉搏到达时间630、呼吸631、最佳脉搏ox信号632。

在操作624过程中，发生了若干个子操作。如图26所示，在操作642过程中，对滤波信号641进行缓冲以便提供滤波信号的一部分。在一个实例中，滤波信号641的该部分是约100毫秒至约1,000毫秒的传感器数据。操作624随后前进到子操作643，在该子操作中检测到所缓冲的滤波信号的峰值。在一个实例中，基于最后检测的峰值高度乘以时间相关的衰减来设定峰值检测的阈值。这允许该阈值自动调节到宽的信号幅值范围。该泄漏衰减乘法器可以被设定在约0.5/秒，这样使得在未检测到峰值的一秒之后，幅值是上一个峰值的一半。

接下来，操作624前进到子操作644，在该子操作中使用在子操作643中检测到的峰值来计算心搏间隔(IBI)。在一个实例中，IBI是在两个连续检测到的峰值之间流逝的时间。在另一个实例中，一些峰值可以是未检测到的(在这种情况下IBI将是过大的)或噪声伪像(在这种情况下IBI将是过小的)。因此，需要进一步的处理以便获得所希望的IBI。

操作624随后前进到子操作645，在该子操作中将短IBI移除以便移除噪声伪像。在一个实例中，小于约300毫秒的IBI被移除。如图26所示，一旦短IBI被移除，操作624就前进到子操作646，在该子操作中对最后若干个IBI进行缓冲以便提供IBI的数据集分布，在子操作653过程中对该数据集分布进行评估。

在子操作653过程中，通过计算与该数据集相关的不同统计数字来评估被缓冲的IBI的数据集分布。子操作653包括若干个操作，这些操作包括Δ可靠性操作647，在该可靠性操作中执行计算以便确定当前IBI与中位IBI的偏差度(被表示为Δ可靠性)。子操作653进一步包括分布可靠性操作649，在该可靠性操作中执行计算以便确定数据集分布的绝对中位偏差(MAD)。在一个实例中，1.5乘以MAD被用作该数据集分布的标准偏差的代理。一旦Δ可靠性和MAD被确定，就使用Δ可靠性和(1.5*MAD)的输入来应用S型传递函数操作648、650。Δ可靠性(通过标准偏差来归一化)越低，该可靠性越高并且反之亦然，其中该可靠性在某个阈值之后急剧下降(取决于S型函数的参数)。

一旦操作648、650完成，子操作就前进到几何平均操作651，在该几何平均操作中，计算IBI分布的MAD与在IBI分布中值附近的+/-80*log(n)范围上(其中n是IBI缓冲的大小)的均匀分布的MAD的比率。这个度量被用于评估IBI分布的总体不均匀性，所利用的思想是该分布越均匀且越宽广，它越不值得信任。该比率被识别用于未来用作H。于是，该分布的可靠性随着这个度量线性地减少：1-最小(H,1)。峰值/IBI的总可靠性被计算为Δ可靠性和分布可靠性的几何平均，即sqrt(r(Δ)*r(分布))。总可靠性高于某个阈值(默认50％)的那些IBI被保留用于HRV频谱计算。随后输出可靠性得分652。

如图22和图25所表明的，脉搏Ox传感器602被配置成用于向传感器处理612提供一个或多个脉搏Ox信号619。在传感器处理612过程中，一个或多个脉搏Ox信号619被传递到操作622、623，在这些操作中一个或多个脉搏Ox信号619被传递通过相关联的数字滤波器。在确定ECG时，数字滤波器是约8Hz至约20Hz的带通滤波器。

取决于从脉搏Ox信号619确定的是哪个生物数据，传感器处理612可以通过不同的方式对脉搏Ox信号619进行处理。在脉搏Ox信号619被用于确定平均心率629、脉搏传导时间630、呼吸631以及脉搏ox最佳632的实例中，滤波信号641通过类似的一组操作642-651以便提供滤波信号641的可靠性。在脉搏Ox信号619被用于确定呼吸631的实例中，脉搏Ox信号619被传递通过操作626，在该操作中检测峰值和谷值两者。

一旦传感器处理612完成，这些信号随后被提供用于生物测定处理613，在该处理中计算生物数据。在第一实例中，来自每个ECG接收器24、26的ECG信号随后被用于计算心率(HR)。HR被计算为60秒除以IBI。在一个实例中，如图27所示，每个ECG接收器24、26被用于计算相关联的HR 654-657。来自第一ECG接收器24的HR654被提供到时间相关的加权操作655，之后是可靠性得分相关的加权操作656。来自第二ECG接收器26的HR 657被提供到类似的时间相关的加权操作658，之后是类似的可靠性得分相关的加权操作659。所有操作655、656、658、659随后一起在可靠性得分加权总平均660中使用，从而使得能够提供平均心率可靠性661。

在时间相关的加权操作655、658过程中，确定每个HR 654、657的衰减。该概念是：HR的时间越早，它与当前的计算应当越不相关。该衰减可以是在HR时间与现在(计算时间)之间的时间差的指数，如以下公式所示的按适当常数进行缩放：

于是，平均HR是HR信号的加权平均，其中权重是由衰减乘以可靠性给定的。可以通过与先前关于操作642-651所讨论的类似的方式来计算可靠性：

该平均可靠性是这些可靠性的加权平均，其中权重是由衰减给定的。此外，因为希望在信号失效时可靠性下降，所以可以通过在最后一个信号与现在之间经过的时间来惩罚可靠性。由此，该加权平均乘以最后的衰减：

在另一个实例中，如图28所示，可以确定心率变异性(HRV)628连同HRV的可靠性。为了开始所计算的HRV，用于ECG和脉搏Ox的IBI连同相关联的时间戳以及可靠性得分被用于计算HRV频谱668和LF/HF得分669。该过程开始于可靠性得分阀值操作662，在该操作中仅使用具有足够可靠性得分(例如，约0.5)的那些IBI。该过程随后前进到缓冲操作663，在该操作中将可靠的IBI累积持续一段时间(例如大于约一分钟)，以便实现针对低频率计算的足够的低频率估计。该过程随后前进到重新采样操作664，在该操作中随后对每个IBI的时间戳和IBI缓冲进行样条重新采样以达到固定的采样率。该过程随后前进到频谱分析665操作，在该操作中对重新采样的时间序列执行频谱分析，并且输出HRV频谱668。该过程随后前进到计算频率操作666，在该操作中计算LF/(HF+LF)比率。该过程随后可以前进到任选的平滑操作667，在该操作中使LF/(HF+LF)比率平滑以便减少噪声。随后输出LF/HF得分669。

在另一个实例中，如图29所示，计算脉搏到达时间(PAT)630(也被称为脉搏传导时间(PTT)630)连同血压634。PTT是在ECG信号中观察到的心搏与在脉搏Ox信号中观察到的相应心搏之间流逝的时间。如图29所示，从将ECG峰值和相关联的可靠性得分671以及脉搏ox峰值和相关联可靠性得分672输入到PAT计算操作673开始来计算这些值。PAT计算操作673开始于假定最小PTT为约150毫秒。最大PTT被计算为由当前平均心率加上最小PTT所暗示的IBI。对于在时间t的每个脉搏Ox心搏，最近的前一次ECG心搏处于间隔[t-最大PTT,t-最小PTT]中。如果未识别到这种心搏，那么操作673前进到下一个脉搏Ox心搏，否则PTT被计算为这些心搏的时间差，其中可靠性等于相应心搏可靠性的乘积。该过程随后前进到加权平滑操作676，在该操作中通过两个脉搏ox传感器信号的平滑PTT的加权平均来计算平均PPT。

如图29所示，随后在血压计算操作677过程中计算血压634。使用PTT 630，使用线性估计算法来计算收缩压和舒张压。在一个实例中，舒张压(DBP)被估计为75–0.01*PTT。收缩压(SBP)被估计为200–(0.3*PTT)。

可以通过将座椅传感器系统600校准到乘客的已知血压值来增加血压634的准确度。在一个实例中，乘客使用血压袖带获得其血压，并且随后将该数据输入到座椅传感器系统600中。在另一个实例中，在乘客躺靠在包括座椅传感器系统600的车辆座椅上时，电子血压袖带被联接到乘客。该电子血压袖带随后在座椅感传器系统600从脉搏传导时间计算血压时与座椅传感器系统600通信以便校准座椅感传器系统600，这样使得所确定的脉搏传导时间被实时校准到已知的血压读数。

座椅传感器系统600包括用于与其他装置(例如，智能电话、平板电脑、计算机、活动跟踪器、医疗装置)、网络(例如，互联网、私用网络、云)、以及包括在该车辆中的其他模块通信的通信模块。这种通信模块可以被包括在该车辆所包括的车辆座椅中，并且可以被包括在与该车辆座椅分开的车辆设备的部分中、或任何其他适合的替代物中。

在一个实例中，该通信模块允许座椅传感器系统600向乘客的医师传达健康信息或任何其他生物数据。在另一个实例中，该通信模块允许座椅传感器系统600经由社交应用程序将乘客的心情传达给朋友和家人。

在又一个实例中，座椅传感器系统600可以从包括在其他车辆中的其他座椅传感器系统600接收信息。这种数据众包可以允许其他的乘客体验，并且为该乘客建议例程和操作模式。该众包数据还可以表明其他乘客由于其行进路线的问题而正在经历增加的应激，从而引起座椅传感器系统600建议最小化这种应激或紧张增加的替代路线和/操作模式。

数据也可以来自乘坐在该车辆内的其他乘客以便向驾驶员乘客提供反馈。在一个说明性实例中，包括在旅客座椅中的座椅传感器系统可以确定司机的驾驶风格惊吓了旅客。因此，座椅传感器系统600可能建议改变驾驶风格以便最小化旅客的恐惧和焦急的方式。

根据本披露的车辆座椅810的另一个实施例包括座椅底部12、座椅靠背14、以及如图30所示的电子系统816。电子系统816被配置成用于穿过乘客所穿的衣服来感测坐在车辆座椅810上的该乘客(未示出)的一个或多个生理属性，从而使得可以响应于由电子系统816检测到的生理属性来采取预定的动作。在一个说明性实例中，该预定的动作可以是由车辆座椅10提供给该乘客的声音、视觉、或者触觉反馈。

如图30所示，电子系统816包括心电图(ECG)传感器系统818、血氧定量传感器系统820、以及控制系统822。ECG传感器系统818被联接到座椅靠背14上，以便感测由该乘客提供的电信号。血氧定量传感器系统820被联接到座椅底部12上，以便感测该乘客的血液中的氧气含量。控制系统822被联接到ECG传感器系统18和血氧定量传感器系统20上，以便接收由每个系统提供的信号、处理这些信号、使用这些信号进行计算、以及确定该乘客的生理属性。控制系统822可以基于该乘客的这些生理属性来执行一个或多个预定的动作。

ECG传感器系统818包括例如，如图30所表明的第一ECG接收器24、第二ECG接收器26、第三ECG接收器25、第四ECG接收器27、ECG右腿驱动(DRL)单元828、以及ECG单元30。第一ECG接收器24、第二ECG接收器25、第三ECG接收器26、以及第四ECG接收器27被联接到座椅靠背14上，以便处于彼此间隔开的关系，并且在座椅底部12上方处于间隔开的关系。ECG DRL828在一个实例中被联接到座椅底部12上，并且位于乘客50的大腿之下。在另一个实例中，ECG DRL 828被包括在方向盘、换挡杆、变速杆、和/或包括在该车辆或车辆座椅中的任何其他适合的位置中。

在一个实例中，ECG接收器24、25、26、27一次被使用两个，并且可以如图1所表明的那样对准。在一个实例中，ECG接收器24和27被选择来用于感测由该乘客的身体提供的电信号。在另一个实例中，ECG接收器24、25、26、27的其他组合可以被用于感测来自该乘客的身体的电信号。ECG接收器24、25、26、27的组合可以由该乘客基于该乘客的身体的尺寸和形状来选择。ECG接收器24、25、26、27的组合可以由计算机54根据最可靠的ECG接收器24、25、26、27来自动选择。这些感测到的电信号随后通过包括在ECG单元30中的右腿驱动电路被变换，并且穿过ECG DRL 828，该ECG DRL可以位于车辆座椅810或该车辆中的任何适合的位置。ECG DRL828然后穿过乘客50将这些信号发送回，其中这些信号再次由ECG接收器24、25、26、27中的两个检测、穿过ECG单元30、并发送到控制系统822。因此，ECG传感器系统818最小化了噪声，这样使得剩余信号与乘客的心率更紧密地关联。

ECG接收器24、25、26、27和ECG DRL 828合作以便提供ECG传感器。如图1所示，ECG传感器被联接到座垫36上并且被装饰837围绕，该装饰可以是布料或皮革。如图2所表明的，ECG传感器被配置成提供用于穿过第一衣服层41、第二衣服层42、以及第N衣服层43N来检测乘客50的电信号的装置。在一个实例中，第一衣服层41是棉制衬衫。第二衣服层42是棉制打底衫。第N衣服层43N可以是又一件由聚酯制成的打底衫。第N衣服层43N可以是一个层或者可以是另外的多个层。

在一个实例中，装饰837是穿孔的皮革。穿孔的皮革是这样的皮革装饰：在该皮革中形成多个小孔，以便最大化乘客的皮肤与该皮革之间的空气通风。在另一个实例中，这些不同的孔可以填充有材料，该材料具有比皮革更高的传导性，诸如合成皮革、浸渍有传导颗粒的合成皮革、弹性体材料、浸渍有传导材料的弹性体材料、或任何其他适合的替代物。

如图1所示，血氧定量传感器系统820包括第一血氧定量传感器831和第二血氧定量传感器832。如图1所示，血氧定量传感器831、832被联接到座椅底部12上。血氧定量传感器831、832彼此间隔开并且彼此对准以便共同感测该乘客的同一条腿。每个血氧定量传感器831、832被安排成感测该乘客的血液中的氧气含量。每个血氧定量传感器831、832发射一定波长的光，该光穿过衣服层41、42、43N并进入乘客的皮肤40，在该皮肤处该光的一部分被该乘客的血液吸收。该光的剩余部分被该乘客的血液反射回穿过衣服层41、42、43N，并且被每个血氧定量传感器831、832检测。该检测到的光被转换成血氧定量信号并发送到控制系统822。

由于两个血氧定量传感器831、832沿乘客的同一条腿定位，脉搏到达时间630和血压634的确定可以被简化。如先前所讨论的，脉搏到达时间630是在由第一血氧定量传感器831观察到的心搏与由第二血氧定量传感器832观察到的相应心搏之间流逝的时间。从输入针对两个脉搏ox传感器831、832的脉搏ox峰值和相关联的可靠性得分开始来计算这些值。脉搏ox传感器831、832之间的距离是已知的且固定的，由此在检测到的峰值之间的时间提供在乘客的腿区域中流动的血液的速度以及PTT。血压634与血液流动速度相关，这是因为较高的速度指示较高的血压并且较低的速度指示较低的血压。在一个实例中，舒张压(DBP)被估计为75–0.01*PTT，并且收缩压(SBP)被估计为200–(0.3*PTT)。

两个血氧定量传感器831、832可以沿乘客的右腿被安排。由于车辆的驾驶员使用右腿来控制车辆的油门，所以可以选择右腿。因此，与血氧定量传感器831、832的接触被维持和最大化。

如图1所示，每个血氧定量传感器31、32被配置成用于通过与每个血氧定量传感器31、32相关联的孔口833、835，将光传达给乘客以及从乘客传达光。在一个实例中，孔口833、835形成在装饰837中。装饰837可以是布料、皮革、或任何其他适合的材料。

在说明性实施例中，心冲击描记图(BCG)传感器也可以嵌入在车辆座椅810的一部分(诸如后支架部分839)中，以便感测来自乘客的BCG数据并且产生BCG信号838。BCG数据和结果信号838可以包括与心脏上的冲击力有关的数据，并且BCG曲线可以被生成作为乘客身体的由每次心搏将血液突然喷射到血管中所引起的重复运动的图形表示。在说明性实施例中，BCG传感器可以包括机电膜(EMFi)传感器，诸如嵌入到座椅部分839中的压电传感器或传感器衬垫，该传感器将机械能转换成电信号并且反之亦然。

在说明性实施例中，加速计安排可以被提供为BCG传感器839的一部分以便感测加速BCG，该加速BCG可以由放置在BCG传感器后方的两个MEMS加速计监测。这些加速计可以被定位成朝向BCG传感器839的底部部分，以便最小化对颈椎移动和胸椎移动的影响并且确保邻近躯干支撑件，从而减轻对腿部移动或横向倾斜的影响。该加速计可以在1V/G的灵敏度下输出表示每个轴线的加速度的模拟电压。这种配置可以用于补偿BCG感测中的伪像，并且也可以用于检测用户从座椅810的转移或到该座椅中的转移。

在另一个说明性实施例中，该BCG传感器可以包括光学传感器，其中光学干涉仪可以被配置成获得包括关于心脏活动的信息的信号。在另一个说明性实施例中，BCG信号838也可以通过在非常高的频率上的雷达系统波来测量。

来自该BCG信号的心率可以通过不同的技术来检测，诸如利用模板心搏波模型匹配的信号分段。另一种说明性技术包括基于部件分析来使用自适应性心搏到心搏的估计。针对FPGA的神经网络算法也可以被用于检测来自BCG的心搏。由于BCG感测有时可能经历来自乘客的移动伪像，所以可以使用数字信号处理，诸如自适应滤波器、通过加速计或肌电图仪实现的补充信息融合、以及小波分析和经验模式分解，以便减少此类伪像。

如在此使用的术语算法或模块并不将功能限制于特定的物理模块，而是可以包括任何数目的有形软件部件和/或硬件部件。一般来说，根据一个实施例的计算机程序产品包括具有体现在其中的计算机可读程序代码的有形计算机可用介质(例如，标准RAM、光盘、USB盘等)，其中该计算机可读程序代码被适配成由处理器(与操作系统结合工作)执行以便实现如以下所描述的一种或多种功能和方法。在此方面，该程序代码可以以任何所希望的语言实现，并且可以被实现为机械代码，组件代码、字节代码、可解释的源代码等(例如，经由C、C++、C#、Java、Actionscript、Objective-C、Javascript、CSS、XML等)。

图31示出了示例性车辆系统3101，该车辆系统包括不同的车辆电子子系统、和/或包括以上所讨论的任一种传感器配置的部件。发动机/传输模块3102被配置成用于处理和提供车辆发动机和传输特征或参数数据，并且可以包括发动机控制单元(ECU)和传输控件。全球定位系统(GPS)模块3103提供车辆3101的位置数据。传感器1104提供传感器数据，该传感器数据可以包括与以上所描述的任一个座椅传感器相关的数据并且还可以包括与任何车辆特征和/或参数数据(例如，来自3102)相关的数据，并且该传感器还可以提供提供与车辆、车辆内部和/或周围环境有关的环境数据(诸如温度、湿度等)。传感器1104可以进一步包括可以感测车辆碰撞的碰撞检测传感器。车辆系统3101可能被配置成用于传输来自1104中的座椅传感器的、与由车辆传感器1104所进行的某些检测结合的数据。例如，车辆系统3101可以被配置成用于在检测到碰撞时，自动传输(例如，经由3106)来自座椅传感器1104的过去和/或现在的生理数据。

无线电/娱乐模块105可以提供与车辆3101内正在播放的音频/视频媒体有关的数据。模块3105可以被整合和/或通信地联接到娱乐单元，该娱乐单元被配置成用于播放AM/FM无线电、卫星传播无线电、光盘、DVD、数字媒体、流式媒体等。通信模块3106允许图31中的任一模块经由有线连接或无线协议(诸如Wi-Fi、蓝牙、NFC等)彼此通信和/或与外部装置通信。在一个实施例中，出于特定通信和数据交换的目的，模块3102-3106可以被通信地联接到总线3112上。

车辆3101可以进一步包括主处理器3107，该主处理器集中处理并控制贯穿图1的系统的数据通信。主处理器可能被体现为以上所讨论的计算机54，或者可以是包括计算机54的处理系统的一部分，该部分提供和/或辅助执行在此描述的任何功能。存储装置3108可以被配置成用于存储来自车辆系统3101的任何装置和/或部件的数据，包括但不限于软件、传感器数据、传感器处理算法、媒体、文件等。数字信号处理器(DSP)3109可以包括与主处理器3107分开的处理器，或者可以被整合在处理器3107内。总而言之，DSP 3109可以被配置成用于取得已经被数字化的信号(诸如传感器信号、语音、音频、视频、温度、压力、位置等)，并且随后根据需要以数学方式操纵它们。显示器3110可以被配置成用于提供来自图31中的任何模块的视觉(以及音频)指数，并且可以被配置为LCD、LED、OLED、或任何其他适合的显示器。显示器还可以被配置成具有用于提供音频输出的音频扬声器。输入/输出模块3111被配置成经由数字小键盘、触摸屏、操纵杆控制器等提供数据输入，并且输出到其他外部装置或从其他外部装置输出。用户(乘客)可以手动地输入数据(诸如用户简档数据和/或控制信号)，用于设定传感器和/或对其作出响应。如以上所讨论的，模块3107-3111可以被通信地联接到数据总线3112上，用于将数据和信息传输到其他模块/从其他模块接收数据和信息。

如图32所示，展示了示例性实施例，其中车辆3101(参见图31)与可以被注册到一个或多个用户(乘客)的一个或多个装置3201(3202、3203)是成对的。装置3201可以包括智能电话、健康/健美监测装置、平板电脑、膝上计算机等。在一些实施例中，装置3201可以如本领域中已知的使用蓝牙配对或使用WiFi或NFC注册来注册到车辆101。在一些说明性实施例中，装置3201注册根据装置ID或SIM ID被存储(例如，3108)在车辆处，并且可以进一步包括与每个ID相关联的装置用户简档(乘客简档数据)，该装置用户简档可以包括人口统计数据、健康数据(包括年龄、性别、体重)、先前的传感器读数数据、用户兴趣、和/或用户传感器/装置/车辆历史。如图32所示，装置3202、3203被配置成从车辆3101接收车辆/座椅特征和/或参数，并且进一步被配置成彼此通信。便携装置3201还被配置成与无线网络3204通信以便将数据发送到中央服务器3205/从该中央服务器接收数据。在一个实施例中，车辆3101还可以被配置成与网络3204通信。服务器3205也可以被配置成执行用于装置3201和车辆3101的后期处理，并且进一步与其他远程服务器(诸如软件应用程序、媒体服务器、社交媒体等)通信以用于另外的功能。

在一些说明性实施例中，来自这些传感器中的任一个的传感器数据和/或处理数据可以从车辆3101被传输到服务器3205，该服务器可以是单机服务器、或服务器组或云的一部分。服务器3205也可以从与车辆3101类似地装备的其他车辆收集数据，包括传感器数据和/或已处理的传感器数据。在一个实施例中，服务器3205接收原始传感器数据并且执行以上描述的任何技术，以便确定用户(即多个车辆的乘客)的生理属性。在另一个实施例中，服务器3205接收指示生理属性的已处理的传感器数据。服务器3205可以进一步被配置成用于处理其他车辆传感器数据(例如，速度、加速度、制动等)以及其他车辆特征数据(例如，座椅位置、娱乐系统的激活等)和位置数据(例如，GPS坐标)，并且将此类数据结合以便建立车辆和/或位置简档以供在座椅特征调节中使用。

例如，服务器3205可以接收多个车辆在特定位置处的传感器数据，并且确定用户在那个位置中经理高应激，这可能可归因于交通拥挤、不良道路设计等。确定针对该区域的应激水平通常是高的，服务器3205可以将控制信号和/或算法传输到车辆，以便在该车辆接近该位置的附近区域时激活或去激活座椅特征(例如，按摩，供暖/降温)，调节座椅定位参数，和/或激活其他车辆特征(例如，激活娱乐系统上的舒缓音乐播放列表)。服务器3205可以处理具有传感器数据的用户简档数据以便做出进一步的确定。例如，服务器3205可以确定具有特定身高、体重、年龄等的用户/乘客在特定位置中经历应激。因此，服务器3205可以将控制信号和/或算法传输到具有满足该身高、体重、年龄等简档的乘客的车辆，以便在车辆接近该位置的附近区域时，激活或去激活座椅特征，调节座椅定位参数，和/或激活其他车辆特征。服务器3205还可以在用户与车辆使用特征相关时，随时间变化观察一个或多个用户生理状态，并且经由控制信号和/或算法主动向该车辆提供调节。例如，服务器3205可以随时间变化确定：在较慢的驾驶速度过程中，当座椅从正常座椅位置轻微倾斜时用户处于放松状态，并且在较快驾驶速度过程中，当座椅轻微倾斜时用户经历减少的应激。通过获知用户在不同驾驶状况/车辆状况下的生理状态，服务器3205可以对用户的座椅和/或车辆的特征提供进一步改善的调节，以便使用户的驾驶体验更好。

当然，服务器3205的某些特征可以包含在可以包括处理器3107的计算机54内。另外，服务器的某些特征可以由装置3201执行。在一个说明性实施例中，计算机54可能分批处理传感器数据，并将它传输到装置(例如，装置3202)用于在预定的时间进行存储。该装置可以随后处理该传感器数据，或者与服务器3205进行交互，并且经由软件程序或应用程序向用户提供关于生理状态和其与车辆使用和/或车辆位置的关系的反馈。通过提供用户与此类软件的交互，用户可以手动地调节和定制针对特定生理事件所执行的动作。在说明性实施例中，该装置(例如，装置3202)可以被配置成如果生理特征在预定的参数之外(例如，攻击警报)，生成自动化紧急呼叫和/或传输生理状况数据。车辆通信3106也可以被配置成同样提供这些特征。

以下带编号的条款包括所考虑到的并且非限制性的实施例：

条款1一种包括用于车辆座椅的电子系统的乘客支撑系统，该电子系统包括

传感器系统，该传感器系统被配置成用于从该座椅中的乘客获得传感器数据，其中该传感器系统被配置成用于穿过至少一个阻碍屏障从该乘客获得该传感器数据的至少一部分，该传感器数据包括与该座椅中的该乘客相关联的乘客数据；以及

被联接到该传感器系统上的计算机，该计算机包括用于处理包括从该乘客接收的乘客数据的该传感器数据的处理装置，并且配置成使用该乘客数据执行预定的动作。

条款2一种车辆系统，包括

车辆传感器系统，该车辆传感器系统用于产生车辆使用特征数据；

用于车辆座椅的电子系统，该电子系统包括被配置成用于从该座椅中的乘客获得传感器数据的传感器系统，其中该传感器系统被配置成用于穿过至少一个阻碍屏障从该乘客获得该传感器数据的至少一部分，该传感器数据包括与该座椅中的该乘客相关联的乘客数据；以及

联接到该传感器系统和该车辆传感器系统的计算机，该计算机包括处理器，该处理器用于：(i)处理该传感器数据以便确定该乘客的生理状态，并且(ii)处理该车辆使用特征数据以便确定车辆使用特征，该计算机被配置成用于生成一个或多个控制信号以便执行与该生理状态和车辆使用特征相关联的预定的动作。

条款3如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括被联接到该车辆座椅上的传感器，该传感器被配置成用于感测该乘客的生理属性，并且被配置成使用该生理属性来提供该乘客数据的至少一部分。

条款4如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器位于该座椅的座垫与该座椅的装饰层之间，该传感器进一步被配置成用于穿过该至少一个阻碍屏障来感测该生理属性，该至少一个阻碍屏障包括该装饰层与乘客的衣服和该装饰层中的至少一个。

条款5如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器是心电图(ECG)传感器、脉搏血氧定量传感器、以及皮肤电反应传感器中的一个。

条款6如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器包括心冲击描记图(BCG)传感器。

条款7如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括

第一传感器，该第一传感器在第一位置中被联接到该座椅上并且被配置成用于提供第一传感器信号；以及

第二传感器，该第二传感器被联接到该座椅上、与该第一传感器处于空间上间隔开的关系以便提供第二传感器信号，该第一传感器和第二传感器合作以便穿过该至少一个阻碍屏障感测该乘客的至少一个生理属性，并且该第一传感器和第二传感器被配置成用于向该计算机传达该第一传感器信号和第二传感器信号。

条款8如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于确定与每个传感器信号相关联的可靠性，比较每个传感器信号的可靠性，并且使用具有大于预定值的可靠性的一个或多个传感器信号来提供该乘客数据的至少该部分。

条款9如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于比较该第一传感器信号和第二传感器信号，以便提供包括在该乘客数据中的衍生信息。

条款10如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该衍生信息来确定该乘客的血压。

条款11如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该衍生信息包括脉搏传导时间。

条款12如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括联接到该座椅上的、相对于该座椅处于固定位置的第一传感器，该第一传感器用于穿过该至少一个阻碍屏障来感测该乘客的生理属性，以便提供与该生理属性相关联的第一传感器信号。

条款13如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收与该乘客相关联的乘客简档数据，并且将该乘客简档数据与该乘客数据结合，以及使用该乘客数据和该乘客简档数据来执行该预定的动作。

条款14如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定该乘客的身份来执行该预定的动作。

条款15如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该乘客数据和该乘客简档数据中的该至少一个包括心电图(ECG)波形。

条款16如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定驾驶员能力评估来执行该预定的动作。

条款17如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过随时间变化分析呼吸速率和处理速率变化，确定该驾驶员能力评估。

条款18如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定驾驶员应激水平来执行该预定的动作。

条款19如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过分析心率变异性，确定该驾驶员应激水平。

条款20如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定健康度量来执行该预定的动作。

条款21如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过计算血压、静止心率和恢复时间中的至少一个来确定该健康度量，该计算机进一步被配置成用于接收至少包括年龄、性别、体重的因素，并且将血压、静止心率和恢复时间中的该至少一个与因素结合以便确定该心脏度量。

条款22如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该外部乘客数据中的至少一个确定血流度量来执行该预定的动作。

条款23如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过计算血容量数据来确定该血流度量。

条款24如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收与该乘客相关联的乘客简档数据，并且使用该外部乘客数据来确定与该乘客相关联的基线状态。

条款25如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据来确定该乘客的当前状态，比较该当前状态与该基线状态，并且使用该当前状态与该基线状态的比较结果来执行该预定的动作。

条款26如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅以调节乘客舒适性来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款27如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅中的热装置以调节该乘客的热舒适性来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款28如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅的安排、以及接合该座椅中的热装置中的至少一个以减少该乘客的应激参数来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款29如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅以便采取直立安排、以及接合包括在该座椅中的热装置以便调节针对该乘客的座椅温度中的至少一个以增加该乘客的能量参数来执行该预定的动作。

条款30如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过使用乘客数据分析心率变异性以确定驾驶员应激水平来执行该预定的动作。

条款31如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括被配置成用于将该驾驶员应激水平传输到远程计算机的通信单元。

条款32如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统进一步包括位置传感器，该位置传感器被配置成提供指示该乘客的位置的位置数据，并且该计算机进一步被配置成用于接收该位置数据并且将该位置数据与该乘客数据合并，以便导致能够确定该乘客的位置相关的应激水平。

条款33如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据确定该乘客的生理状况，并且确定这些生理状况中的至少一个是否低于预定值。

条款34如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成在该计算机确定至少一个生理状况低于该预定值时传达这些生理状况。

条款35如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据确定该乘客的生理状况，并且随时间变化存储这些生理状况以便建立所存储的生理状况集合。

条款36如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成用于向远程计算机传达所存储的该生理状况集合。

条款37如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中这些生理状况包括血压，并且其中该计算机进一步被配置成用于计算生理状况随时间变化的趋势并且确定生命体征的该趋势是否超过预定的阈值。

条款38如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成在该计算机确定生理状况的该趋势超过预定的阈值时将该生理状况集合传达到远程计算机。

条款39如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收乘客简档数据，并且其中该计算机随时间变化处理和存储该传感器数据并且使它与该简档数据相关联。

条款40如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成使用随时间变化已处理的和存储的传感器数据来执行不同的预定动作。

条款41如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅以调节乘客舒适性来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款42如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅中的热装置以调节该乘客的热舒适性来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款43如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅的安排、以及接合该座椅中的热装置中的至少一个以减少该乘客的应激参数来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

条款44如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅以便采取直立安排、以及接合包括在该座椅中的热装置以便调节针对该乘客的座椅温度中的至少一个以增加该乘客的能量参数来执行该不同的预定动作。

条款45如任何其他条款所述的乘客支撑系统，进一步包括被联接到该计算机上的用于产生一个或多个车辆使用特征数据的一个或多个车辆传感器，并且其中该计算机被配置成用于处理包括乘客数据和车辆使用特征数据的该传感器数据，以便执行该预定的动作。

条款46如任何其他条款所述的乘客支撑系统，进一步包括被联接到该计算机上的通信装置，其中该计算机被配置成在该已处理的车辆使用特征确定已经发生车辆事件时，经由该通信装置传输该乘客数据。

条款47如任何其他条款所述的车辆系统，其中该预定的动作包括以下中的至少一个：(1)修改该车辆座椅的物理配置；(2)传输用于在车辆显示器上展示的消息；(3)传输用于在车辆扬声器上展示的消息；(4)修改该车辆座椅的温度；(5)激活在该车辆座椅中的按摩装置；(6)去激活在该车辆座椅中的按摩装置；(7)经由该车辆系统中的通信装置传输该传感器数据；(8)经由该车辆系统中的该通信装置传输该生理状态；(9)经由该车辆系统中的该通信装置传输该车辆特征数据；以及(10)经由该车辆系统中的该通信装置传输该车辆特征。

条款48如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成在执行该预定的动作之前，使用该乘客数据来计算该乘客的心率和呼吸速率中的至少一个。

条款49如任何其他条款所述的乘客支撑系统，其中该第一传感器和第二传感器被联接到该车辆座椅的该座椅底部，并且被安排成位于该乘客的右腿之下。

Claims (48)

1.一种包括用于车辆座椅的电子系统的乘客支撑系统，该电子系统包括

传感器系统，该传感器系统被配置成用于从该座椅中的乘客获得传感器数据，其中该传感器系统被配置成用于穿过至少一个阻碍屏障从该乘客至少获得该传感器数据的一部分，该传感器数据包括与该座椅中的该乘客相关联的乘客数据；以及

被联接到该传感器系统上的计算机，该计算机包括用于处理包括从该乘客接收的乘客数据的该传感器数据的处理装置，并且配置成使用该乘客数据执行预定的动作。

2.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成在执行该预定的动作之前，使用该乘客数据来计算该乘客的心率和呼吸速率中的至少一个。

3.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括被联接到该车辆座椅上的传感器，该传感器被配置成用于感测该乘客的生理属性，并且被配置成使用该生理属性来至少提供该乘客数据的一部分。

4.如权利要求3所述的乘客支撑系统，其中该传感器位于该座椅的座垫与该座椅的装饰层之间，该传感器进一步被配置成用于穿过该至少一个阻碍屏障来感测该生理属性，该至少一个阻碍屏障包括该装饰层与乘客的衣服和该装饰层中的至少一个。

5.如权利要求4所述的乘客支撑系统，其中该传感器是心电图(ECG)传感器、脉搏血氧定量传感器、以及皮肤电反应传感器中的一个。

6.如权利要求4所述的乘客支撑系统，其中该传感器包括心冲击描记图(BCG)传感器。

7.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括

第一传感器，该第一传感器在第一位置中被联接到该座椅上并且被配置成用于提供第一传感器信号；以及

第二传感器，该第二传感器被联接到该座椅上、与该第一传感器处于空间上间隔开的关系以便提供第二传感器信号，该第一传感器和第二传感器合作以便穿过该至少一个阻碍屏障感测该乘客的至少一个生理属性，并且该第一传感器和第二传感器被配置成用于向该计算机传达该第一传感器信号和第二传感器信号。

8.如权利要求7所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于确定与每个传感器信号相关联的可靠性，比较每个传感器信号的可靠性，并且使用具有大于预定值的可靠性的一个或多个传感器信号来至少提供该乘客数据的该部分。

9.如权利要求7所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于比较该第一传感器信号和第二传感器信号，以便提供包括在该乘客数据中的衍生信息。

10.如权利要求9所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该衍生信息来确定该乘客的血压。

11.如权利要求10所述的乘客支撑系统，其中该衍生信息包括脉搏传导时间。

12.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统包括联接到该座椅上的、相对于该座椅处于固定位置的第一传感器，该第一传感器用于穿过该至少一个阻碍屏障来感测该乘客的生理属性，以便提供与该生理属性相关联的第一传感器信号。

13.如权利要求12所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收与该乘客相关联的乘客简档数据，并且将该乘客简档数据与该乘客数据结合，以及使用该乘客数据和该乘客简档数据来执行该预定的动作。

14.如权利要求13所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定该乘客的身份来执行该预定的动作。

15.如权利要求14所述的乘客支撑系统，其中该乘客数据和该乘客简档数据中的该至少一个包括心电图(ECG)波形。

16.如权利要求13所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定驾驶员能力评估来执行该预定的动作。

17.如权利要求16所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过随时间变化分析呼吸速率和处理速率变化，确定该驾驶员能力评估。

18.如权利要求13所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定驾驶员应激水平来执行该预定的动作。

19.如权利要求18所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过分析心率变异性，确定该驾驶员应激水平。

20.如权利要求13所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该乘客简档数据中的至少一个确定健康度量来执行该预定的动作。

21.如权利要求20所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过计算血压、静止心率和恢复时间中的至少一个来确定该健康度量，该计算机进一步被配置成用于接收至少包括年龄、性别、体重的因素，并且将血压、静止心率和恢复时间中的该至少一个与因素结合以便确定该心脏度量。

22.如权利要求13所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过使用该乘客数据和该外部乘客数据中的至少一个确定血流度量来执行该预定的动作。

23.如权利要求22所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成通过计算血容量数据来确定该血流度量。

24.如权利要求12所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收与该乘客相关联的乘客简档数据，并且使用该外部乘客数据来确定与该乘客相关联的基线状态。

25.如权利要求24所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据来确定该乘客的当前状态，比较该当前状态与该基线状态，并且使用该当前状态与该基线状态的比较结果来执行该预定的动作。

26.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅以调节乘客舒适性来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

27.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过调节该座椅中的热装置以调节该乘客的热舒适性来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

28.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅的安排、以及接合该座椅中的热装置中的至少一个以减少该乘客的应激参数来执行该预定的动作，以便导致当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

29.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅以便采取直立安排、以及接合包括在该座椅中的热装置以便调节针对该乘客的座椅温度中的至少一个以增加该乘客的能量参数来执行该预定的动作。

30.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过使用乘客数据分析心率变异性以确定驾驶员应激水平来执行该预定的动作。

31.如权利要求30所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括被配置成用于将该驾驶员应激水平传输到远程计算机的通信单元。

32.如权利要求30所述的乘客支撑系统，其中该传感器系统进一步包括位置传感器，该位置传感器被配置成提供指示该乘客的位置的位置数据，并且该计算机进一步被配置成用于接收该位置数据并且将该位置数据与该乘客数据合并，以便导致能够确定该乘客的位置相关的应激水平。

33.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据确定该乘客的生理状况，并且确定这些生理状况中的至少一个是否低于预定值。

34.如权利要求33所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成在该计算机确定至少一个生理状况低于该预定值时传达这些生理状况。

35.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成使用该乘客数据确定该乘客的生理状况，并且随时间变化存储这些生理状况以便建立所存储的生理状况集合。

36.如权利要求35所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成用于向远程计算机传达所存储的该生理状况集合。

37.如权利要求35所述的乘客支撑系统，其中这些生理状况包括血压，并且其中该计算机进一步被配置成用于计算生理状况随时间变化的趋势并且确定生命体征的该趋势是否超过预定的阈值。

38.如权利要求37所述的乘客支撑系统，其中该电子系统进一步包括通信单元，该通信单元被联接到该计算机上以便从该计算机接收命令，并且被配置成在该计算机确定生理状况的该趋势超过预定的阈值时将该生理状况集合传达到远程计算机。

39.如权利要求1所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成用于接收乘客简档数据，并且其中该计算机随时间变化处理和存储该传感器数据并且使该传感器数据与该简档数据相关联。

40.如权利要求39所述的乘客支撑系统，其中该计算机被配置成使用随时间变化已处理的和存储的传感器数据来执行不同的预定动作。

41.如权利要求40所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过经由调节该座椅以调节乘客舒适性来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

42.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过调节该座椅中的热装置以调节该乘客的热舒适性来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

43.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅的安排、以及接合该座椅中的热装置中的至少一个以减少该乘客的应激参数来执行该不同的预定动作，以便导致随时间变化的该传感器数据的当前状态参数中的至少一些接近基线状态参数中的至少一些。

44.如权利要求25所述的乘客支撑系统，其中该计算机进一步被配置成通过执行接合被联接到该座椅上的按摩系统、调节该座椅以便采取直立安排、以及接合包括在该座椅中的热装置以便调节针对该乘客的座椅温度中的至少一个以增加该乘客的能量参数来执行该预定的动作。

45.如权利要求1所述的乘客支撑系统，进一步包括被联接到该计算机上的用于产生一个或多个车辆使用特征数据的一个或多个车辆传感器，并且其中该计算机被配置成用于处理包括乘客数据和车辆使用特征数据的该传感器数据，以便执行该预定的动作。

46.如权利要求45所述的乘客支撑系统，进一步包括被联接到该计算机上的通信装置，其中该计算机被配置成在该已处理的车辆使用特征确定已经发生车辆事件时，经由该通信装置传输该乘客数据。

47.一种车辆系统，包括

车辆传感器系统，该车辆传感器系统用于产生车辆使用特征数据；

用于车辆座椅的电子系统，该电子系统包括被配置成用于从该座椅中的乘客获得传感器数据的传感器系统，其中该传感器系统被配置成用于穿过至少一个阻碍屏障从该乘客至少获得该传感器数据的一部分，该传感器数据包括与该座椅中的该乘客相关联的乘客数据；以及

联接到该传感器系统和该车辆传感器系统的计算机，该计算机包括处理器，该处理器用于：(i)处理该传感器数据以便确定该乘客的生理状态，并且(ii)处理该车辆使用特征数据以便确定车辆使用特征，该计算机被配置成用于生成一个或多个控制信号以便执行与该生理状态和车辆使用特征相关联的预定的动作。

48.如权利要求46所述的车辆系统，其中该预定的动作包括以下中的至少一个：(1)修改该车辆座椅的物理配置；(2)传输用于在车辆显示器上展示的消息；(3)传输用于在车辆扬声器上展示的消息；(4)修改该车辆座椅的温度；(5)激活在该车辆座椅中的按摩装置；(6)去激活在该车辆座椅中的按摩装置；(7)经由该车辆系统中的通信装置传输该传感器数据；(8)经由该车辆系统中的该通信装置传输该生理状态；(9)经由该车辆系统中的该通信装置传输该车辆特征数据；以及(10)经由该车辆系统中的该通信装置传输该车辆特征。