CN1675086A - 用于检测座椅的占用状况的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种特别是在汽车(5)中检测座椅(1)的占用状况的方法，该方法以及用于根据占用状况对配属给座椅(1)的回拉装置(8)进行控制，其中借助一个图像检测系统(16)采集座椅(1)的一个三维图像(15)，并且对占用情况、如有必要也对占用的类型进行分析；本发明还设计一个用于执行该方法的装置。为了进行分析，根据本发明采用一个三维形状模型(14)，该形状模型是外部提供的，或者可在内部在一个起始步骤中生成。在确定了一个占用状况后通过分等级结构的分析也可对各占用的类型进行分类。

Description

用于检测座椅的占用状况的方法和装置

背景技术

本发明涉及用于检测特别是在一个汽车中的一个座椅的占用状况的一种方法，以及在根据占用状况对配属于座椅的回拉装置进行控制的应用方法，其中，借助一个图像检测系统采集座椅的三维图像，并对占用情况、必要时也对占用的类型进行分析；本发明还涉及用于执行该方法的一种装置。

在此期间在汽车中安装不可逆的可控制的回拉装置，特别是烟火可点燃的回拉装置、如气囊或者安全带拉紧器已成为规范。在检测到一个人在座椅中处于危险情况时、尤其是在碰撞到一个障碍物时触发这些回拉装置，以保护人免受危险的伤害。出于成本的原因，当座椅未被占用时不应触发。此外，位于座椅上的不是人而是物品时也不应该触发。特别是当这个物品为婴孩筐座时应避免触发。此外还希望能根据人的体形触发合适的触发过程。因此，为了避免很不可靠的仅可手操作的开关，就需要能以最高的可靠度采集到占用情况的方法和装置。此外，其中这些方法和装置也能和其它的装置一起至少能区分人和物，如有可能也能区分不同的物品、特别是能区分不同的人-确切地说是人的类型。

例如US 5,570,903公开了一种配属于座椅的座椅表面的垫子，借助该垫子可以采集到物体作用到座椅上的重量。通过矩阵式地设置传感器也能采集到压力分布，例如也能采集到臀部隆起(Sitz-hoecker)的距离。虽然能很好地采集到占用状况，然而这种做法特别费事，因为要求有特殊的座椅，也很费钱。

US-5,983,147公开了一种至少用于副驾驶座椅的借助立体摄像机采集图像的方法。然后可以对各图像进行分析，是否座椅肯定被占用，并且是否在当时的情况中座位上是一个人或者一件物品。在起动这个过程时是很费钱的，且需要漫长的学习或者训练阶段，因为对于每种类型应采集状况、特别是要区分人和物，必须有从经验上得到的训练数据提供使用，并且必须首先采集这些训练数据，然后还必须输入。在使用中再根据这些训练数据并通过得到的数据以及相应的算法的图像进行分类，首先是按占用情况分类，然后按占用类型分类。这种做法有很大的缺点，例如，也不能采集到在训练数据中未加规定的占用类型，这可能导致很大的错误解释，也就是错误的分类。此外如在日常的交通中经常出现的变化着的照明情况同样也会导致错误的分类。在训练阶段未经训练的座椅参数也可能导致错误的分类。最后在更换座椅时必须重新进行启动，其中，相应的训练数据不能提供给所有市场上通用的座椅使用。因此，建立在采集三维图像基础之上的已公开的做法不仅费用特别昂贵，而且在很大程度上也不可靠。

因此本发明的任务是将上述已公开的做法作如下改进，即在采集占用状况、必要时也在采集占用类型时既费用更少，而且可靠性更高。

本发明的优点

这个任务通过按照权利要求1的方法以及按照权利要求13的装置来完成。本发明通过从属权利要求得到继续改进。

本发明的基本构思是，可以对于一个未被占用的座椅建立该座椅的一个三维形状模型来作为参照，其中在任何情况下对于多数座椅肯定已在厂方以及供应商方面有了这样一些三维形状模型，因为座椅是用CAD技术研制出来的，例如以所谓的线栅形式。在工作过程中通过图像检测系统采集到的三维图像参照三维形状模型至少在重大的和/或特定的误差方面进行分析。不需要用于分析的昂贵的训练阶段。在改进方案中可以对座椅的部件区域-例如座椅面、靠背、头枕以及它们的部分-例如靠背的上段和靠背的下段在三维图像和三维形状模型的一致性方面进行分析，这样，在采集座椅的占用情况时也能对引起占用的物体的类型进行一定的分类，确切地说完全是叠代式(iterativ)进行的。

附图说明

下面借助在附图中的实施例对本发明进行更为详细地说明。

这些附图示出：

图1用于执行本发明方法的装置的基本结构图，其中座椅为侧视图，

图2汽车中座椅的正视图，

图3座椅部件彼此不同运动可能性的简图，

图4一种对于前座和后座分开的图像采集系统的配置，

图5一种既用于前座也用于后座的一个唯一的图像检测系统的配置方案，

图6一个座椅的线栅模型的基本外观简图，

图7在本发明中的分等级分析方案的基本结构简图，

图8可用于座椅的分等级结构模型的简图，

图9采集座椅占用状况的流程简图，

图10一个改进方案的流程简图，其中某些部件区域的占用状况是分开采集的。

具体实施方式

图1简要示出在汽车5中的一个具有座椅面2、靠背3和头枕4的座椅1，确切地说是一个副驾驶座椅。在这个副驾驶座椅1上例如作为占用这个副驾驶座椅1的物体是一个婴孩筐座6。在汽车5的仪表板7的区域内在副驾驶座椅1的对面作为回拉装置的例子的是一个烟火可点燃的气囊8。一个触发单元9配属于这个气囊，该触发单元由一个用于或者不、如有必要按照预定的类别的控制单元进行控制。为此目的控制单元10接收一系列的输入信号11。在这些信号中至少有一个信号说明是否汽车5遭遇到和一个障碍物危险碰撞时相类似的加速。此外，特别是控制单元10接收到一个描述副驾驶座椅1的占用状况的输入信号12。

这个占用状况输入信号12由一个分析电路在既定情况下生成，其中只有当占用状况输入信号12存在时，控制单元10才能对触发单元9进行控制，也就是说，当副驾驶座椅1未被占用时阻止触发气囊8。

分析电路13一方面根据副驾驶座椅1的一个三维形状模型进行计算，其中，相应的三维模型数据14存储在一个必要时内部的、然而也可以是外部的存储器中(未详细示出)。另一方面分析电路13根据三维图像数据15进行计算，所述三维图像数据是由一个图像采集系统16采集的。在本实施例中图像采集系统16安装在汽车顶棚17中，并且它能完全检测副驾驶座椅1，虚线表示的检测锥形18表示了这一情况。

如图2所示，图像采集系统16最好具有两个摄像机19和20，以便能以简单的方式采集一个三维图像，并且从中产生相应的数据15。此外，图2还表示，借助图像采集系统16不仅能采集到副驾驶座椅1而且也能采集到驾驶座椅21。然而，为了避免不很必要的维修费用，所希望的在未占用驾驶座椅21时避免使配属于驾驶座椅21的不可逆的可控制的回拉装置反倒无关紧要，因为当汽车行驶时主要是以占用状况(更确切地说也就是通过人)为依据。当然占用类型的分类对于所述触发是很重要的。

然而本发明意义上的三维图像数据15可适用于所有描述座椅的实际情况的数据。这些数据可以通过任何的距离测量传感器采集，根据这些传感器可以得到一个立体座标系统的图像。例如立体摄像系统、多摄像机系统(至少由两台摄像机组成)、所谓的范围图像系统(该系统按照使用持续时间原则进行分析)、激光扫描器、雷达系统、以及采用以结构化的照明进行工作的传感器等等都适用于此。当然在讨论的汽车5中所使用的系统都是合适的。

此外图1还表示，若分析电路13以相应的方式形成-如下面还将详细叙述的，则分析电路13还能将其它的信号、即占用类型输入信号22输送给控制单元10。

即使根据对配属于副驾驶座椅1的气囊8的控制将本发明解释为不可逆控制的回拉装置，事实表明本发明原则上讲可以用于所有配属给座椅的回拉装置，座椅的占用状况、并且必要时也包括座椅占用的类型可用于对这些回拉装置进行控制-例如烟火可点燃的安全带拉紧器、电动机可控制的安全带拉紧器、侧面气囊、膝盖气囊、头部气囊、调节机构等，以便将座椅的部件(座椅面、靠背、头枕)调节到将要发生碰撞时有利的状态。总之就采集占用类型而论-这下面还将详细叙述，本发明原则上讲也是可用于对于驾驶座椅21用的回拉装置的控制。

正如下面还将详细叙述的，借助本发明不仅能以有利的方式为控制单元10产生表明占用状况的占用状况输入信号12，而且还能产生至少一个在占用类型方面定义的和进行鉴别的输入信号22。也就是说，借助该占用状况输入信号12仅能检测到座椅1是否被占用，一个物体例如婴孩筐座6也属于此列。因为特别是在物体、如婴孩筐座6的情况下是不应该触发气囊8的，所以最好在检测一个被占用的座椅1时还必须进行如下的鉴别：座椅1是被人还是物体所占用。

这种鉴别可以用已公开的方式借助常规信号在输入信号11的构思内进行。如下面还将详细叙述的，这种鉴别也可借用本明进行，并且产生至少一个占用类型输入信号22。

一次性状况可能是错误的，因此用时间间隔对一次采集到的分析结构进行验证尤为重要，特别是在行驶期间占用状况的变化和占用类型的变化很少，在必要时用大的时间间隔进行验证，而用与之相比小得多的时间间隔对采集三维-图像数据(“扫描”)进行重复。分析电路13最好例如通过形成浮动的平均值或者中值或者类似值对先后得到的分析结果进行时间上的过滤。通过这些措施很牢靠地形成信号12和22，也就是说就它们的解释内容而言是非常可靠的。

图3首先如图1类似地表示座椅1的不同的部件部位-座椅面2、靠背3、头枕4彼此以及相对可调节的程度有多大，以及相对于汽车5可调节的程度有多大。借助图像检测系统16使得三维图像和座椅1的不同的部件区域2，3，4的实际位置一致，更确切地说(例如)是在x，y和z的座标方向上是相一致的。总之，在合适的、根据这些部件区域彼此间的配属关系对三维形状模型的数据14进行处理的过程中一方面可分析三维图像数据15，以鉴别不同的部件区域的实际位置与所希望的位置的偏差，另一方面也避免错误地解释为存在占用状况，或者甚至解释为没有占用状况。最后，通过分开分析和调用各不同部件区域-如座椅面2、靠背3和头枕4的形状模型的相应数据为每个部件区域确定一个当时的占用状况，并且为了分类的目的可从中推断出一定的占用类型。例如，若检测到座椅面2和靠背3为被占用，然而头枕3为未被占用，则这可以解释为由一件物体或者一个小的人占用了座椅1。在分等级的改进方案中可以在不同的部件区域中又陷定分区域，这些分区域以形状模块的形式按照相应的分区域输送给一个计算机；例如在靠背3的下部段中存在占用情况、在靠背3的上部段不存在占用状况，可以解释为存在一个物体、如婴孩筐座6，并且将这种情况用于阻止不可逆的拉回装置的、虽然已检测到座椅1的占用情况的触发。

图4简要地表示本发明也适用于后排座23。为此目的在图4的实施形式中为后排座23设置了一个分开的图像检测系统24。可选择的是，如图5所示，可为汽车5的前部区域中的副驾驶座椅1和后排座23设置一个共用的图像检测系统25。无需对这点进行详细的说明，本发明也适用于具有两排以上座椅的汽车5，和/或在这种汽车中两座以上的座椅是并排设置的。这就是说，凡是根据座椅的占用情况、必要时根据座椅的占用类型使配属于座椅的装置触发、以某种方式触发和/或阻止触发的地方本发明都可适用。

图像检测系统16，24和/或26也可以设置在汽车5的其它部位处，例如设置在汽车的仪表板上，A-，B-，和C立柱上等。主要是尽可能不被遮挡地、确切地说不可遮挡地采集所讨论的座椅1，21，23的三维图像数据15。

从图6中产生一个关于如何能得到关于座椅的形状模型的数据的例子。图6在一个三维座标系统中表示一个具有一个座椅面36、一个靠背37的座椅用的所谓线栅模型30。将座椅凹陷31包边的凸缘32、将靠背凹陷33侧面包边的凸缘34以及不十分显眼的上凸缘35明显可见。也可以清楚地看到，一个座椅的这个线栅模型30的座椅面区域36、靠背区域37可容易彼此分开，因此也可以加以区别。在生产厂商开发产品时采用当时通常的生产工艺借助CAD就已产生了座椅的这样一种线栅模型30，这样就可在向汽车制造厂商提供座椅时一起提供相应的数据，因此也就不必分开地生成三维形状模型数据14(图1)。这原则上也适要于追加安装的特殊模型的座椅，只要专门的制造商以某种系列制造这种模型。

已表明，以更低的成本也可将上述类型的分区域-例如靠背的下段和靠背的上段彼此分开，并且因此可以按照本发明用于分析。

当如实施例借助一个视频图像检测系统采集到一个座椅的三维图像，那么另一种格式的作为三维形状模型数据14的相应的三维图像数据15提供使用，只要这些数据例如根据一个线栅模型30已生成。然后需要如此地进行格式转换，即分析电路13能将相同数据格式的数据用于计算。

在本发明的构思内也可在一个起始步骤中如此自己生成所述三维形状模型数据14：使用汽车5的图像检测系统16在肯定座椅1未被占用的情况下检测这个座椅1，必要时将在此采集到的数据进行抽象化，然后将这些数据作为三维形状模型数据14存储在一个分析电路13用的存储器中，也就是写入。最好在规定的环境条件下、即在提供汽车5之前进行这样的检测和扫描。在新安装一个座椅时必要时必须重新进行这种启动。

借助图7对根据本发明的以模型为基础的方法按照原理进行一般的说明。

一个与座椅1的形状模型相一致的、且用大圆圈表示的零级形状模型42有一个相对于装有座椅1的汽车5的预定的位置关系41。零级模型42具有多个一级形状模型44，这些一级模型作为整体相对于零级形状模型42具有一定的位置关系43。这些一级形状模型44彼此间又有一个预定的位置关系45。一级形状模型44又具多个二级形状模型46，这些二级形状模型作为整体相对于一级形状模型44具有预定的位置关系49，并且这些二级形状模型彼此间又有预定位置关系47。如图所示，二级形状模型46又可能有三级形状模型48等等。在此可能有一个很大的分等级的分级结构。

借助图8简略地表示没有头枕4的座椅1。又是通过一个圆圈表示的座椅1的形状模型51相对于汽车5具有一个预定的位置关系50。作为一级形状模型的靠背的形状模型和同样是作为一级形状模型的座椅面的形状模型55一方面彼此间有一个预定的位置关系54；此外，靠背的形状模型53相对于形状模型51具有某一种位置关系52，其中，座椅面的形状模型55相对于整个座椅的形状模型51也有一定的位置关系56。

在使用本发明的方法时，这种分等级的结构可以根据较低级别的形状模型的分析结果允许结束这种分析，例如当已确定该座椅未被占用，或者它可以促使更高级别的形状模型的其它分析，必要时从其中进行选择，例如在确定座椅已被占用时确定是物体占用还是人占用。

这种根据本发明的做法首先借助根据图9的流程图进行说明。正如已经提到的，分析电路13一方面从一个存储器接收一种三维形状模型数据14-例如相应于线栅模型30的数据、以及三维图像数据-例如从一个图像检测系统16得到的数据，或者也从任何其它的汽车方面的测量系统采集到的三维图像数据，这些数据能够重现实际状况。正如已提到的，通常数据14和15不是以相同的数据格式存在。在步骤S1中首先进行三维形状模型数据14和三维图像数据15的一种分等级的匹配。为了明确地规定必要的匹配的规模，首先要求规定一个标准26，应根据这个标准进行所述分析，例如可根据偏差的平方和进行该分析。在步骤S11中这个标准确定必要的转换和抽象化的类型和规模，然后在步骤S12中进行转换，更确切地说在本实施例中是将三维形状模型数据转换为三维图像数据的格式。当然，也可以将三维图像数据转换为三维形状模型数据的格式，或者也可以将三维形状模型数据和三维图像数据转换成一种第三数据格式。根据这个标准26，也可以为了计算目的来确定所必需的或者有意义的抽象化的程度。在一个步骤S13中根据以相同的数据格式存在的数据来确定：在三维形状模型数据和三维图像数据之间是否存在偏差，必要时确定偏差的规模或程度。

然后在步骤S2中确定，所确定的偏差是否超过一个已规定的阀值27。若已确定的偏差在阀值27之下，则作如下解释，即相应的座椅1是空着的，也就是未被占用(步骤S3)。在步骤S2中若已确定的偏差超过阀值27，则作如下解释，即座椅被占用(步骤S4)。分析电路13的输出信号12再现一种状态或者另一种状态。

之所以需要确定阀值27是因为由于测量精确度和在转换时的换算不精确度会得出一种偏差，虽然实际上不存在这种偏差。此外，也可以如此地确定阀值27，即在座椅上放置小物品、例如放置杂志或者衣物不当成占用座椅采集。另一方面如此地确定阀值27是合适的，即在放置较大物品时以占有状况为依据。在这种情况下用于前排座和后排座的相关阀值27的数值可以是完全不一样的(在发生车祸时放在后排座上的公文袋对于前排座上的乘客来说可能是一种危险的抛射体)。

通过一个步骤S5模拟继续进行的方法步骤，该步骤是按照本发明的运用分等级的基本思想用于产生标明占用类型的信号22设置的。这一情况通过图10的流程图图解式地加以说明。

对于这种情况，即在步骤S4中已确定座椅已占用，在步骤S6中首先根据步骤S61选择所要讨论的部件区域(座椅面、靠背、头枕)或者它们的分段区域-例如靠背的下段和上段。

必要时还必须根据步骤S1和它的分步骤S11和S12重新进行转换和匹配。在步骤S63中将为部件区域或者分段区域确定的偏差与一个相应的阀值进行比较，并且在必要时根据步骤S64或者根据步骤S65确定，座椅的部件区域或者座椅的部件区域的分段区域被认为是占用还是被认为未被占用、也就是说是空着的。这些工作可以按照步骤地或者对于不同部件区域和部件区域的分段区域平行进行。为了对图1的婴孩筐座6的实例继续进行探讨，在使用本做法的情况下首先根据按图9的流程图确定，座椅1是否到底被占用了。如果肯定是，则首先对部件区域-即座椅面2、靠背3、头枕4的占用情况进行研究，其中确定在婴孩筐座6的实例中座椅面6被认为是占用的，并且头枕4被认为是空着的，其中由此出发：靠背3由于超过一个阀值也被认为是被占用的。因此在这种情况下合适并且有意义的是，研究靠背3的分段区域是否一定视为被占用。在这种相应的分析中确定，靠背3的上段认为未被占用，而该靠背的下段被认为是已被占用的。按照类似的方式例如可以辨别存在一个儿童座椅。

这种确定可以用于对于座椅中的物品进行分类。

在步骤S61中所进行的划分和分段也可与物体有关地、即与图像有关地以已知的方式应用到用于在一个步骤S71中计算物体特征、在一个步骤S72中计算相应的分类的步骤S7中。因此，可以用已知的方式计算一个物体的体积、被一个物体占用的面积等，也就是以常规的方式能进行分类的标准，其中这种分类使得反应、也就是在控制单元10中为触发单元9合适地产生控制信号成为可能。

总之，本发明首先可以用简单方式测定座椅的占用情况，并且也可根据相同的基本构思对座椅的占用类型进行判断和分类。

Claims (18)

1.用于检测特别是在一个汽车中的一个座椅的占用状况的方法，该方法并用于根据所述占用状况对配属于座椅的回拉装置进行控制，其中借助一个图像检测系统采集座椅的一个三维图像，并对占用状况、如有必要也对占用的类型进行分析，其特征在于，为了进行所述分析使用该座椅的一个三维形状模型。

2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，座椅的三维形状模型划分成为座椅的部件区域-如座椅面、靠背、头枕或者它们的分段，并且以部件区域方式或分段方式进行所述分析。

3.按照权利要求2所述的方法，其特征在于，此外在分析中使用所述部件区域彼此间的关系、或者所述分段彼此间的关系。

4.按照权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，座椅的三维形状模型是实际的座椅形状的近似，如一个线栅模型。

5.按照权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，座椅的三维形状模型是从座椅的结构资料中推导出来的。

6.按照权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，座椅的三维形状模型是在起始步骤中从在预定的环境条件下的未被占用的座椅的一个三维图像中推导出来的。

7.按照权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，当三维图像和三维形状模型之间的偏差超过最小尺度(阀值27)时推断为座椅被占用。

8.按照权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，从在至少确定地选定的部件区域或者分段中有和没有存在偏差超过一个最小尺度而推断出占用座椅的物体的类型。

9.按照权利要求8所述的方法，其特征在于，此外推断出物体的一定的座椅参数。

10.按照权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，当在时间上前后多次得出基本相同的分析结果时，检测到的占用状况才被认为是有效的。

11.按照权利要求10所述的方法，其特征在于，进行时间上的过滤，例如求出偏差的浮动平均值或者偏差的中值。

12.按照权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，为了进行分析，将相应于三维图像的测量数据、和/或将相应于三维形状模型的数据进行转换，以便相互匹配。

13.用于检测特别是在一个汽车(5)中的一个座椅(1，23)的占用状况的装置，该装置并用于根据占用状况对配属于座椅(1，23)的回拉装置进行控制，该装置具有一个用于检测座椅(1)的一个三维图像的图像检测系统(16，24，25)和一个对该三维图像在座椅的占用情况方面、如有必要也在座椅的占用类型方面进行分析的分析电路，该装置特别是用于执行按照权利要求1至12中任一项所述方法，其特征在于，分析电路(13)将座椅(1，23)的三维形状模型和该座椅(1，23)的三维图像进行比较，以进行分析。

14.按照权利要求13所述的方法，其特征在于，此外分析电路(13)对座椅的部件区域-例如座椅面(2)、靠背(3)、头枕(4)或者它们的分段分开地进行分析。

15.按照权利要求13或14所述的装置，其特征在于，分析电路(13)以描述三维形状模型的数据(14)的形式、例如以一个线栅模型(30)的形式存储地含有该三维形状模型。

16.按照权利要求15所述的装置，其特征在于，形状模型数据(14)可从外部提供。

17.按照权利要求15所述的装置，其特征在于，形状模型数据(14)可在一个起始步骤中从在预定的环境条件中的未被占用的座椅(1，23)的三维图像数据(15)中推导出，并且可以存储。

18.按照权利要求13至17中任一项所述的装置，其特征在于，分析电路(13)包含一个用于对多个按时间先后得到的分析结果进行时间上过滤的滤波电路。

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