CN112109615B - 座椅系统和控制方法 - Google Patents

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Abstract

公开了座椅系统和控制方法。一种控制座椅系统的方法。可以基于心率、呼吸率和心率变异性中的至少两个来评估座椅乘员的生理状况。可以执行对策来改变座椅乘员的生理状况，和/或可以传送与心率、呼吸率和/或心率变异性相关的数据。

Description

座椅系统和控制方法
技术领域
本公开涉及座椅系统和控制方法。该方法可以包括评估座椅乘员的生理状况。
背景
美国专利第8,941,499号公开了一种具有集成传感器的车辆座椅。
概述
在至少一个实施例中，提供了一种控制座椅系统的方法。该方法可以包括确定坐在座椅组件中的座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性。可以基于心率、呼吸率和心率变异性中的至少两个来评估座椅乘员的生理状况。可以执行对策来改变座椅乘员的生理状况。
在至少一个实施例中，提供了一种控制座椅系统的方法。该方法可以包括获得锻炼前数据集，该数据集可以包括在坐在座椅组件中的座椅乘员开始身体锻炼之前座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性。可以获得锻炼后数据集，其包括在座椅乘员完成身体锻炼之后座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性。可以比较锻炼前数据集和锻炼后数据集，以获得分析结果。分析结果然后可以被传送。
在至少一个实施例中，提供了一种控制座椅系统的方法。该方法可以包括检测坐在座椅组件中的座椅乘员。可以确定座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性。座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性可以与第二数据集进行比较，该第二数据集可以包括心率数据、呼吸率数据和心率变异性数据。心率、呼吸率和心率变异性中的至少一个可以被传送给座椅乘员。
附图简述
图1是包括座椅组件和座椅乘员的座椅系统的示意图。
图2是座椅系统的控制方法的流程图，该控制方法与评估和改变座椅乘员的生理状况相关联。
图3是座椅系统的控制方法的流程图，该控制方法与座椅乘员的健身监测相关。
图4是座椅系统的控制方法的流程图，该控制方法与座椅乘员的健康监测相关。
详细描述
根据需要，本文公开了本发明的详细实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本发明的示例，本发明可以以不同且可选择的形式来实施。这些图不一定是按比例绘制的；一些特征可能被放大或缩小以显示特定部件的细节。因此，在本文中公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅作为教导本领域技术人员以不同方式使用本发明的代表性基础。
参考图1，示出了座椅系统10的示例。座椅系统10可以随车辆12设置，例如像汽车或卡车那样的机动车辆。在至少一种配置中，座椅系统10可以包括座椅组件20和控制系统22。
座椅组件20可以设置在车辆12中，并且可以包括座椅靠背30和座椅底部32。
座椅靠背30可以被构造成支撑座椅乘员34的背部。座椅靠背30可以相对于座椅底部32围绕轴线40旋转或枢转。例如，一个或更多个躺椅机构可以将座椅靠背30枢转地连接到座椅底部32。在电动座椅组件中，电动机42可操作来调节座椅靠背30相对于座椅底部的倾斜角度。
座椅底部32也可以被构造成支撑座椅乘员34。在车辆应用中，座椅底部32可以安装到支撑表面，例如车辆地板。
座椅组件20可以包括一个或更多个附加部件，例如触觉致动器50、按摩单元52和一个或更多个乘员传感器54。
触觉致动器50可被配置成以座椅乘员34可检测的方式振动座椅组件20。触觉致动器50可以设置在座椅靠背30、座椅底部32或两者中。触觉致动器50可以是任何合适的类型，例如线性谐振致动器、旋转质量致动器、压电致动器等。
按摩单元52可以被配置为按摩座椅乘员34。可以在座椅靠背30、座椅底部32或两者中提供按摩功能。按摩单元52可以是任何合适的类型。例如，按摩单元52可以包括多个气囊，这些气囊可以设置在座椅组件20的内部，并且可以膨胀和收缩以对座椅乘员34提供按压、滚动或揉捏动作。
一个或更多个乘员传感器54可以被配置成检测或提供指示座椅乘员34的至少一个生理属性的信号。例如，乘员传感器54可以被配置成检测座椅乘员34的心血管系统和/或呼吸系统的属性，并且可以提供一个或更多个可以指示座椅乘员34的心率、呼吸率和心率变异性的信号。心率(HR)是单位时间内的心跳数，如每分钟心跳数。呼吸率(BR)是单位时间内的呼吸次数，例如每分钟的呼吸次数。心率变异性(HRV)是相邻心跳之间时间间隔的波动。如本领域技术人员所知，这种信号或数据可以基于时域测量和/或频域测量。例如，HRV的时域测量可以量化心搏间期(IBI)测量中的可变性量，心搏间期是连续心跳之间的时间段。频域测量可以估计绝对或相对功率在四个频带中的分布。
乘员传感器54可以是任何合适的类型。作为示例，乘员传感器54可以基于或可以包括雷达、压电传感器、视觉系统、基于声音的系统等。乘员传感器54可以设置在座椅靠背30、座椅底部32或两者中。还可以设想，乘员传感器54可以设置在车辆12内部，但是在座椅组件20外部。例如，乘员传感器54可以安装在车辆12的乘客车厢中，或者可以由座椅乘员34佩戴。可由座椅乘员34佩戴的乘员传感器54可结合在衣服中，或者可结合在非衣服配件(例如，手表、电话、珠宝、健身跟踪器等)中。这种乘员传感器54可以与控制系统22无线通信。
控制系统22可以监测和控制座椅系统10的操作。控制系统22可以包括一个或更多个电子控制器或控制模块，其可以监测和/或控制座椅组件20的各种部件，例如电动机42、触觉致动器50和按摩单元52。控制系统22还可以从乘员传感器54和从用户接口56接收信号或数据。
用户接口56可以是任何合适的类型。例如，用户接口56可以是按钮、开关、触摸板、小键盘或其他输入设备，其可以允许座椅乘员34输入信息或数据。用户接口56可以是车辆12的一部分，或者可以配备有通信设备，例如电话、智能手表、健身跟踪器、计算机等。还可以设想，用户接口56可以采用语音识别、语音命令或手势命令。
控制系统22还可以被配置成与车辆12的各种部件通信并控制其操作，这些部件例如是音频系统60、显示器62和加热/冷却系统64。
音频系统60可以向座椅乘员34提供听觉信号。例如，音频系统60可以包括可以与车辆12一起提供的扬声器或声音系统。
显示器62可以向座椅乘员34提供视觉信号或可视信息。例如，显示器62可以随车辆12的仪表板或仪表面板设置。
加热/冷却系统64可以是车辆12的加热通风和空调(HVAC)系统，其可以加热或冷却可以在车辆12的乘客车厢中循环的空气。附加地或替代地，加热/冷却系统64可以是加热座椅、冷却座椅，或加热和冷却座椅，其可以改变座椅乘员34感受到的座椅组件20的温度。
控制系统22还可以被配置成与车辆12外部的设备或系统通信。例如，控制系统22可以与信息系统66通信，信息系统66例如为可以在车辆12外部的计算机或数据库。信息系统66可以包括例如智能手表、电话和计算机以及它们相关的软件应用的个人设备和/或由第三方控制的设备或数据库，其可以收集关于座椅乘员34的健康或生理状况的信息，包括但不限于健康跟踪软件、医疗系统、保险公司等。
参考图2-4，示出了座椅系统10的控制方法的流程图。如本领域普通技术人员将认识到的，流程图表示可以用硬件、软件或硬件和软件的组合来实现或影响的控制逻辑。例如，各种功能可以受编程的微处理器影响。控制逻辑可以使用许多已知的编程和处理技术或策略中的任何一种来实现，并且不限于所示的顺序或次序。例如，中断或事件驱动处理可以在实时控制应用中采用，而不是如图所示的纯顺序策略。同样，可以使用并行处理、多任务或多线程系统和方法。
控制逻辑可以独立于用于开发和/或实现所示控制逻辑的特定编程语言、操作系统、处理器或电路。类似地，取决于特定的编程语言和处理策略，在完成控制方法的同时，各种功能可以以所示的顺序、基本上同时或以不同的顺序来执行。在不脱离预期范围的情况下，可以修改或在某些情况下省略所示的功能。
在至少一个实施例中，该方法可以由控制系统22执行，并且可以作为闭环控制系统来实现。此外，该方法可以基于车辆12的运行状态来启用或禁用。例如，该方法或控制逻辑可以在车辆12启动时、车辆运动时或其组合时启用。此外，该方法可以例如通过来自用户接口56的输入手动激活。
参考图2，示出了座椅系统的控制方法的流程图，其与评估和改变座椅乘员的生理状况相关联。
在块100处，该方法可以确定座椅乘员是否被识别或已知。当座椅乘员先前已经占用座椅组件20或者先前已经使用座椅系统10并且已经提供了生理数据，例如与心率、呼吸率和/或心率变异性相关的数据时，座椅乘员可以是可识别的、可辨识的或已知的。可以通过多种方式识别座椅乘员。例如，可以基于与座椅乘员相关联的密钥卡、电话、智能手表或健身跟踪器的检测和识别来识别座椅乘员。还可以基于可通过用户接口56提供的来自座椅乘员的输入来识别座椅乘员。作为另一个例子，可以基于生物统计数据来识别座椅乘员，生物统计数据例如座椅乘员的身高和/或体重、座椅乘员的面部识别、座椅乘员的指纹等。如果座椅乘员没有被识别，则该方法可以在块102处继续。如果座椅乘员被识别，则该方法可以在块104处继续。
在块102处，该方法可以最初使用默认生理参数或预编程的生理参数用于随后的分析目的。该方法可以使用这样的默认值，因为座椅乘员可能以前没有使用过座椅系统10，并且可能以前没有提供可用于分析目的的生理数据(即，与座椅乘员的心率、呼吸率和/或心率变异性相关联的历史数据不可用)。默认生理参数或预编程的生理参数可以包括默认基线心率、默认基线呼吸率和默认基线心率变异性。这些默认值可以基于来自已知人群的统计数据，并且可以提供关于典型用户的正常预期心率、呼吸率和心率变异性的初始基线值或基线范围。作为更复杂的例子，多个默认值可以被预编程在查找表中，并且可以与性别和年龄相关联。这样，指示座椅乘员的性别和年龄的数据可被传送到控制系统22或由座椅乘员输入，并且该数据可用于查找可存储在控制系统22的存储器中的与性别和/或年龄范围相关联的默认值，以提供在具有这些特征的较大人群中可能是典型的默认值。该方法可以在块106处继续。
在块104处，该方法可以基于先前从座椅乘员获得的数据使用个性化的或历史的生理参数，用于后续分析目的。这些参数可以包括基线心率、基线呼吸率和基线心率变异性，其可以被计算或基于在座椅系统10的先前使用期间获得的数据。例如，基线心率可以是座椅乘员的平均心率，该平均心率被计算或基于至少最小数量的数据点，并且可以使用以下公式计算：
Figure BDA0002480229100000061
其中：
Figure BDA0002480229100000062
是初始基线心率，
Figure BDA0002480229100000063
是所需基线数据点的最小数量，其可以是至少为3的预定常数，并且
HRi是在索引i处的心率。
基线呼吸率可以是基于至少最小数量的数据点的座椅乘员的平均呼吸率，并且可以使用以下公式计算：
Figure BDA0002480229100000071
其中：
Figure BDA0002480229100000072
是初始基线呼吸率，和
BRi是在索引i处的呼吸率。
基线心率变异性可以是基于至少最小数量的数据点的座椅乘员的平均心率变异性，并且可以使用以下公式计算：
Figure BDA0002480229100000073
其中：
Figure BDA0002480229100000074
是初始基线心率变异性，并且
HRVi是在索引i处的心率变异性。
初始基线心率、初始基线呼吸率和初始基线心率变异性的标准偏差可计算如下：
Figure BDA0002480229100000075
Figure BDA0002480229100000076
Figure BDA0002480229100000077
其中：
Figure BDA0002480229100000078
是基线心率标准偏差，
Figure BDA0002480229100000079
是基线呼吸率标准偏差，和
Figure BDA0002480229100000081
是基线心率变异性标准偏差。
在块106处，可以监测或获得与座椅乘员相关联的生理数据。如前所述，可由乘员传感器54提供指示座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性的数据。只要座椅乘员坐在座椅组件20中，就可以持续收集生理数据。当检测到至少三次心跳时，心率数据可被用于或被认为可用于确定当前心率或平均心率。在检测到预定次数的呼吸(例如，三次呼吸)之后或者在预定时间量(例如，3秒)之后，呼吸率数据可被用于或被认为可用于确定当前呼吸率或平均呼吸率。在预定时间段(例如，15秒)后，心率变异性数据可被用户认为可用于确定当前心率变异性或平均心率变异性。基于检测到的数据的计算或平均值可以随着时间的推移和随着收集到更多的数据而变得更加稳健。
基线值(比率和标准偏差)可以随着时间并响应于座椅乘员对座椅系统10的额外使用和额外数据的收集而被调整或修改。例如，当检测到的心率、检测到的呼吸率和检测到的心率变异性在正或负两个标准偏差内时，可以改变基线率。例如，心率基线值可以更新如下：
Figure BDA0002480229100000082
其中：
Figure BDA0002480229100000083
是更新的(最新的)基线心率，
iff是当且仅当，
Figure BDA0002480229100000084
是前一基线心率，并且
Figure BDA0002480229100000085
是前一基线心率标准偏差。
呼吸率基线值可更新如下：
Figure BDA0002480229100000086
其中：
Figure BDA0002480229100000087
是更新的(最新的)基线呼吸率，
Figure BDA0002480229100000091
是前一基线呼吸率，和
Figure BDA0002480229100000092
是前一基线呼吸率标准偏差。
心率变异性基线值可更新如下：
Figure BDA0002480229100000093
其中：
Figure BDA0002480229100000094
是更新的(最新的)基线心率变异性，
Figure BDA0002480229100000095
是前一基线心率变异性，和
Figure BDA0002480229100000096
是前一基线心率变异性标准偏差。
当更新的标准偏差在前一标准偏差的正或负两个标准偏差之内时，基线标准偏差可以改变。可能与更新的基线心率、更新的基线呼吸率和更新的基线心率变异性相关联的标准偏差可计算如下：
Figure BDA0002480229100000097
Figure BDA0002480229100000098
Figure BDA0002480229100000099
其中：
Figure BDA00024802291000000910
是更新的(最新的)基线心率标准偏差，
Figure BDA00024802291000000911
是更新的(最新的)基线呼吸率标准偏差，以及
Figure BDA00024802291000000912
是更新的(最新的)基线心率变异性标准偏差。
在块108处，可以分析生理数据以评估座椅乘员的生理状况。这种评估可以基于座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性中的至少两个。例如，评估可以基于(1)心率和呼吸率，(2)心率和心率变异性，(3)呼吸率和心率变异性，或者(4)心率、呼吸率和心率变异性。基于多个输入或多个参数评估座椅乘员的生理状况可以提供比基于单个参数的分析更精确的分析。此外，基于所有三个输入来评估座椅乘员的生理状况可以提供比在各种情况下基于两个输入的分析更精确的分析。
评估座椅乘员的生理状况可以针对检测两种主要状况或状态。这些状况或状态涉及(1)座椅乘员是否困倦和(2)座椅乘员是否有压力，分别在块110和块114中进一步详述。
在块110处，该方法可以确定座椅乘员是否困倦(即，评估生理状况可以是评估座椅乘员的困倦或者座椅乘员是否可能睡着了)。作为一个示例，当满足以下三个条件中的至少两个条件时，座椅乘员可能困倦：(a)座椅乘员的当前心率小于基线心率，(b)当前呼吸率小于基线呼吸率，以及(c)心率变异性大于基线心率变异性。作为更精确的示例，基线心率、基线呼吸率、基线心率变异性或其组合可以通过两个标准偏差来调整。例如，当满足以下三个条件中的至少两个条件时，座椅乘员可能困倦：(a’)座椅乘员的心率小于基线心率减去基线心率的两个标准偏差，(b’)座椅乘员的呼吸率小于基线呼吸率减去基线呼吸率的两个标准偏差，以及(c’)座椅乘员的心率变异性大于基线心率变异性加上基线心率变异性的两个标准偏差。基于心率、呼吸率和标准偏差调整的示例如下：
困倦
Figure BDA0002480229100000101
且
Figure BDA0002480229100000102
其中：
HRt是座椅乘员在时间段t内的心率，
HRB是基线心率，
Figure BDA0002480229100000103
是基线心率标准偏差，
BRt是座椅乘员在时间段t内的呼吸率，
BRB是基线呼吸率，并且
Figure BDA0002480229100000104
是基线呼吸率标准偏差。
可以使用基线心率变异性及其标准偏差，结合至少一种前述的针对心率和呼吸率的困倦计算，进行类似的计算。如果满足三个条件(a)、(b)和(c)或(a’)、(b’)和(c’)中的至少两个，则该方法可以在块112处继续。否则，该方法可以在块114处继续。
在块112处，可以选择并执行一个或更多个对策，以试图减少座椅乘员的困倦或提高座椅乘员的警觉性。这些对策可以包括但不限于通过操作电动机42来改变座椅靠背14的倾斜角度(例如，将座椅靠背旋转到更直立的位置)，利用触觉致动器50向座椅乘员提供触感(例如，提供快速振动脉冲)，利用按摩单元52强有力地按摩座椅乘员，利于音频系统60提供听觉信号(例如，提供强有力的或欢快的音乐，提高音量，提供警告声或音调等)，用显示器62提供视觉消息(例如，警告消息或警告指示器)，用加热/冷却系统64改变座椅组件和/或乘客车厢的温度(例如，提供冷却空气和/或增加气流速度)，用可与座椅组件20一起提供的线圈提供刺激脉冲电磁治疗(PEMF)，或其组合。
可以设想，对策的执行可以是顺序的或同时的。例如，对策可以以预定的默认顺序执行，直到困倦减轻。这样的顺序可以包括实施被认为是不太使人警醒的对策，例如提供听觉信号、改变温度和/或提供PEMF，之后执行可能被认为是更使人警醒的其他对策，例如改变座椅靠背倾斜角度、触觉脉冲或强有力的按摩脉冲。还可以设想，首先实施的对策或多个对策可以是在该方法的先前迭代期间先前成功减少座椅乘员困倦或提高座椅乘员警觉性的对策。该方法然后可以返回到块110以评估座椅乘员是否仍然困倦，这可以导致块110和块112在循环中执行，只要乘员仍然困倦。还可以设想，在选择和实施不同的对策或附加对策之前，一个或更多个对策可以执行预定的时间段(例如，1分钟)。
在块114处，该方法可以确定座椅乘员是否有压力或过度兴奋(即，评估生理状况可以是座椅乘员的压力或压力水平的评估)。作为一个示例，当满足以下三个条件中的至少两个条件时，座椅乘员可能受到压力：(d)座椅乘员的当前心率大于基线心率，(e)当前呼吸率大于基线呼吸率，以及(f)心率变异性小于基线心率变异性。作为更精确的示例，基线心率、基线呼吸率、基线心率变异性或其组合可以通过至少一个标准偏差来调整。例如，当满足以下三个条件中的至少两个条件时，座椅乘员可能受到压力：(d’)座椅乘员的心率大于基线心率加上基线心率的两个标准偏差，(e’)座椅乘员的呼吸率大于基线呼吸率减去基线呼吸率的一个标准偏差，以及(f’)座椅乘员的心率变异性小于基线心率变异性加上基线心率变异性的两个标准偏差。基于心率、呼吸率和标准偏差调整的示例如下：
座椅乘员有压力
Figure BDA0002480229100000121
且
Figure BDA0002480229100000122
其中：
HRt是在时间段t内的心率，以及
BRt是在时间段t内的呼吸率。
类似的计算可以使用基线心率变异性及其标准偏差结合至少一个前述的针对心率和呼吸率的困倦计算来进行。如果满足三个条件(d)、(e)和(f)或(d’)、(e’)和(f’)中的至少两个，则该方法可以在块116处继续。否则，该方法可以在块118处继续。
该方法还能够评估或确定座椅乘员所承受的压力类型。例如，该方法能够区分生理压力和心理压力。作为示例，该方法可以首先根据下面的公式确定一个人是否正在经历生理或心理压力，其中当座椅乘员的心率大于座椅乘员的基线心率加上基线心率的两个标准偏差，并且座椅乘员的呼吸率大于基线呼吸率减去基线呼吸率的一个标准偏差时，座椅乘员可能受到压力。
如果座椅乘员受到压力，那么该方法可以根据以下公式将压力类型分类为身体压力或精神压力：
身体压力iff HRt>Tp*HRmax,否则精神压力
其中：
Tp是阈值百分比乘数，并且
HRmax是220-座椅乘员的年龄。
该方法还可以根据以下公式将身体压力的类型分类为多种类型，例如基本身体压力、训练后或锻炼后身体压力、训练或锻炼身体压力以及高或潜在危险压力：
基本身体压力：
HRPiff HRB+0.5*HRR>HRt>Tp*HRmax
其中：
HRP是基本的身体压力，
HRB是座椅乘员的基线心率，
HRR是可用的心率上限范围，且基于以下公式：
HRR＝HRmax-HRB
其中：
HRmax是220-座椅乘员的年龄
HRt是座椅乘员的当前心率，
Figure BDA0002480229100000131
其中：
Tpmin是预定的最小阈值百分比乘数
训练后身体压力(HRPt)：
HRPTiff HRB+0.7*HRR>HRt≥HRB+0.5*HRR
训练(锻炼)身体压力(HRTr)：
HRTriff HRB+0.85*HRR≥HRt≥HRB+0.7*HRR
潜在危险的身体压力(HRD)：
HRDiff HRt>HRB+0.85*HRR
在块116处，可以选择并执行一个或更多个对策，以试图降低座椅乘员的压力或使座椅乘员平静。这些对策可以包括但不限于通过操作电动机42来改变座椅靠背14的倾斜角度(例如，将座椅靠背旋转到不太直立的位置)，利用触觉致动器50向座椅乘员提供触感(例如，提供缓慢的振动脉冲)，利用按摩单元52以舒缓或非有力的方式按摩座椅乘员，利用音频系统60提供听觉信号(例如，提供舒缓的音乐，降低音量等)，用显示器62提供视觉消息(例如，“休息”消息或指示器)，提供镇静脉冲电磁治疗(PEMF)，或其组合。
如果压力的类型被识别为身体压力，那么可以选择一个或更多个对策来帮助使座椅乘员冷静，例如通过在冷却模式下操作加热/冷却系统64或者操作按摩单元。如果压力的类型被识别为精神压力，则可以选择一种或更多种对策来解决座椅乘员的精神状态，例如利用音频系统60提供平静的音乐或向后倾斜座椅靠背。
可以设想，对策可以顺序地或同时实施。例如，如前所述，对策可以以预定的默认顺序执行。还可以设想，首先实施的对策或多个对策可以是在该方法的先前迭代期间先前成功降低座椅乘员压力的对策。该方法然后可以(直接或经由块110)返回到块114以评估座椅乘员是否依然有压力，这可以导致块114和块116在循环中执行。还可以设想，在选择和实施不同的对策或附加对策之前，一个或更多个对策可以执行预定的时间段(例如，1分钟)。
在块118处，当座椅乘员不再被认为困倦或有压力或不再困倦或有压力时，任何被激活的对策都被停止。
在块120处，可以跟踪对策的有效性。跟踪对策的有效性可以包括存储关于在块118处停止之前哪个或哪些对策是有效的信息。最后一个激活的对策或对策的组合可被认为能有效地以期望的方式改变特定座椅乘员的生理状况，并因此可被选择作为下一次检测到该生理状况时用于该座椅乘员的初始对策或多个对策，以帮助以更快的方式提供期望的响应。此外，跟踪对策的有效性可以提供反馈，该反馈可以帮助监测或检测刺激习惯化(即，对策的降低的有效性)。刺激习惯化可以通过与使用对策的先前时间相比对策有效的时间量的增加来指示。这样，可以测量和评估实施对策和获得所需生理反应之间的时间，以确定特定对策的“有效时间”是否存在趋势。当对策的有效性稳定或提高时，可以采用该对策，并且当该对策对特定座椅乘员的有效性降低时，可以用针对该座椅乘员的另一种对策代替该对策。
参考图3，示出了座椅系统的控制方法的流程图，该方法与座椅乘员的健身监测相关联。
在块200处，该方法可以确定座椅乘员是否被识别、辨识或已知。块200类似于图2的块100。如果座椅乘员没有被识别，则该方法可以在块202处继续。如果座椅乘员被识别，则该方法可以在块204处继续。
在块202处，方法可以结束或在图4中的块300处继续，而当已知或识别出座椅乘员时，执行图3中所示的剩余步骤。
在块204处，该方法可以确定座椅乘员是否要去锻炼。当座椅乘员正在行进、驾驶或者在去往其中座椅乘员计划锻炼或健身的设施(例如，体育馆、健身中心等)的途中时、正驾车前往或正前往座椅乘员将参与的体育赛事等时，座椅乘员可能要去锻炼。确定座椅乘员是否在不久的将来要去锻炼的目的是为了在锻炼或完成日常锻炼之前能够收集生理数据，以便以后用作比较的基础。关于座椅乘员是否要去锻炼的确定可以基于用户输入(例如，利用用户接口56进行的输入，例如语音命令或利用按钮、开关等进行的输入)或者来自基于电话或基于车辆的导航系统的信息，该信息指示车辆的目的地是体育馆或健身中心。如果座椅乘员要去锻炼或者正在前往他/她将要锻炼的地点，则该方法可以在块206处继续。如果座椅乘员不打算锻炼或不前往锻炼，则该方法可以在块208处继续。
在块206处，可以监测或获得与座椅乘员相关联的锻炼前生理数据。块206可以类似于图2的块106。因此，如前所述，可以获得指示座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性的数据。该数据可以由控制系统22存储在存储器中以备将来使用。此外，控制系统22可以测量获得锻炼前生理数据的时间量，以帮助评估该数据是否可以提供有意义的比较基础。例如，该方法可以被配置成使得必须在预定时间段(例如，至少五分钟)内收集锻炼前生理数据，以用作比较或分析的基础。
在块208处，该方法可以确定座椅乘员是否已经完成锻炼。确定座椅乘员是否已经完成锻炼的目的是在锻炼前状态和锻炼后状态之间进行划分。关于座椅乘员是否已经完成锻炼的确定可以基于如先前关于块204所讨论的用户输入或者来自基于电话或基于车辆的导航系统的指示车辆正在离开体育馆或健身中心的信息。关于座椅乘员是否已经完成锻炼或用户输入的确定可以在座椅乘员已经返回到车辆(例如为了回家或到达另一个目的地)之后做出。如果座椅乘员没有完成锻炼，则该方法可以在块210处继续。如果座椅乘员已经完成锻炼，则该方法可以在块212处继续。
在块210处，该方法可以结束或在图4中的块300处继续，因为座椅乘员或者(1)当前没有参与健身相关活动(例如，在块204处没有打算锻炼，因此在块208处不能完成锻炼)或者(2)还没有完成锻炼或者没有提供指示锻炼完成的相关输入。
在块212处，可以监测或获得与座椅乘员相关联的锻炼后生理数据。块212可以类似于块206，因为可以获得指示座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性的数据。当车辆静止或驱动齿轮比未啮合(即，车辆不在驾驶或倒车中)时，可以在预定的时间段(例如，少于两分钟)内获得该数据，以帮助将健身评估与可能由于或响应于驾驶车辆而产生的压力或劳累隔离。替代地或附加地，也可以在车辆运动时获得数据，这可以帮助进一步评估座椅乘员的健身水平或恢复率。
在块214处，可以分析锻炼前生理数据和锻炼后生理数据。分析可以包括比较锻炼前和锻炼后的心率数据、呼吸率数据、心率变异性数据或其组合。如果锻炼前生理数据如前面关于块206所讨论的那样在预定的时间段内被收集，则锻炼后生理数据可以与锻炼前生理数据进行比较。锻炼后生理数据的分析还可以包括根据收集的数据确定、计算或导出其他属性，例如最大心率、最小心率、心率范围、最大呼吸率、最小呼吸率、呼吸率范围、最大心率变化、最小心率变化、最大摄氧量等。
在块216处，可以传送生理数据分析结果。数据分析结果可以例如通过显示器62与座椅乘员通信。可以提供的信息可以包括在块214中讨论的属性的绝对值或相对值(例如，锻炼前的数据和/或锻炼后的数据)、这些属性随时间的曲线图，以显示趋势、随时间的变化率等。数据分析结果也可以传送到车辆外部(如果得到座椅乘员的授权)，例如传送给健身跟踪设备或软件，或者传送给第三方，例如健康提供者或健康保险提供者。
参考图4，示出了座椅系统的控制方法的流程图，该方法与座椅乘员的健康监测相关。与图3不同，图4中的方法可以在座椅乘员未被识别时使用，并且可以不提供基于锻炼前和锻炼后数据的健身监测。图4中的方法可以与图2和图3中的方法结合使用，或者独立于图2和图3中的方法。
在块300处，可以监测或获得与座椅乘员相关联的生理数据。块300可以类似于图2的块106。因此，如前所述，可以获得指示座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性的数据。
在块302处，可以针对人群生理数据分析在块300处获得的生理数据。例如，基于来自已知人群的数据和统计数据的预编程生理参数可以提供关于典型用户的“正常”或预期心率、呼吸率和心率变异性的值或范围。作为更复杂的例子，多个值或范围可以被预编程在查找表中，并且可以与性别和年龄相关联。这样，指示座椅乘员的性别和年龄的数据可被传送到控制系统22或由座椅乘员输入，并且该数据可用于查找与性别和/或年龄范围相关联的值或范围，以提供关于心率、呼吸率和心率变异性的预期或平均值或范围，这些可能是具有这些特征的较大人群的典型特征。这些基于人群的值或范围可以用作在块300处获得的生理数据的比较基础。
在块304处，可以传送生理数据分析结果。数据分析结果可以例如通过显示器62与座椅乘员通信。可以提供的信息可以包括在块300和/或块302中讨论的属性的绝对值或相对值(例如，座椅乘员的心率、呼吸率和/或心率变异性相对于这些属性的相应的基于人群的值或范围的比较)，从而提供与可以代表座椅乘员的人群相比评估座椅乘员健康的基础。例如，可以通过显示器62显示或绘制相应的基于人群的值的预期或平均心率中的座椅乘员的心率，并因此将其传送给座椅乘员。类似的信息可以基于座椅乘员的呼吸率和心率变异性相对于相应的基于人群的值或范围来显示或绘制。数据分析结果也可以传送到车辆外部(如果得到座椅乘员的授权)，例如通过无线通信链路传送到健身跟踪设备或软件，或者传送到第三方，例如健康提供者或健康保险提供者。
虽然上面描述了示例性实施例，但是这些实施例并不旨在描述本发明的所有可能形式。相反，说明书中使用的词语是描述性的词语，而不是限制性的词语，并且应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种改变。此外，各种实现实施例的特征可以被组合以形成本发明的其他实施例。

Claims (17)

1.一种控制座椅系统的方法，包括：
确定座椅乘员是否要去锻炼；
获得锻炼前数据集，所述锻炼前数据集包括在坐在座椅组件中的所述座椅乘员开始身体锻炼之前所述座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性；
确定所述座椅乘员是否已经完成锻炼；
获得锻炼后数据集，所述锻炼后数据集包括在所述座椅乘员完成身体锻炼之后所述座椅乘员的心率、呼吸率和心率变异性；
比较所述锻炼前数据集和所述锻炼后数据集以获得分析结果；和
传送所述分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述锻炼前数据集的步骤是在识别出所述座椅乘员先前已经占用所述座椅组件之后进行的。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，当所述座椅乘员已经回到所述座椅组件并且坐在所述座椅组件中时，获得所述锻炼后数据集。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述座椅组件设置在车辆中，并且当所述车辆不运动时获得所述锻炼后数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅组件设置在车辆中，并且当所述座椅乘员在所述车辆中时，所述分析结果被传送给所述座椅乘员。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述座椅组件设置在车辆中，并且所述分析结果被无线传送到所述车辆的外部。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析结果包括所述锻炼前数据集的心率和所述锻炼后数据集的心率的比较。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于用户输入来确定所述座椅乘员是否要去锻炼。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于来自导航系统的信息来确定所述座椅乘员是否要去锻炼。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述锻炼前数据集包括在预定时间段内收集所述锻炼前数据集。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，基于用户输入来确定所述座椅乘员是否已完成锻炼。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，基于来自导航系统的信息来确定所述座椅乘员是否已完成锻炼。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，比较所述锻炼前数据集和所述锻炼后数据集包括比较锻炼前和锻炼后的心率数据。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，比较所述锻炼前数据集和所述锻炼后数据集包括比较锻炼前和锻炼后的呼吸率数据。
15.根据权利要求1所述的方法，其中，比较所述锻炼前数据集和所述锻炼后数据集包括比较锻炼前和锻炼后的心率变异性数据。
16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析结果包括最大心率、最小心率、心率范围、最大呼吸率、最小呼吸率、呼吸率范围、最大心率变化、最小心率变化和最大摄氧量中的至少一个。
17.根据权利要求1所述的方法，其中，传送所述分析结果包括向所述座椅乘员显示所述分析结果。
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