DE10035505A1

DE10035505A1 - Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstoßes

Info

Publication number: DE10035505A1
Application number: DE10035505A
Authority: DE
Inventors: Andreas Kuhn; Jan Urbahn
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2000-07-21
Filing date: 2000-07-21
Publication date: 2002-01-31
Also published as: EP1174312A3; DE50109349D1; EP1174312B1; EP1174312A2; US6459975B1; US20020052679A1

Abstract

Bei einem Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstoßes, bei dem das Ausgangssignal eines oder mehrerer Beschleunigungssensoren aufbereitet und einem Neuronalen Netz zugeführt wird, das eine Auslöseeinheit für eine Insassenschutzeinrichtung steuert, wobei durch die Auslöseeinheit mehrere Insassenschutzeinrichtungen entsprechend der Schwere und des Verlaufs des Fahrzeugzusammenstoßes gesteuert werden, wird mit Hilfe des Neuronalen Netzes das Ausgangssignal des Beschleunigungssensors in seinem zukünftigen zeitlichen Verlauf auf der Basis der Beschleunigungssensorsignalwerte zu mindestens einem definierten Zeitpunkt vorhergesagt.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren mit den Merkmalen des Oberbegriffs von Patentanspruch 1.

Ein derartige Verfahren ist aus der DE 198 54 380 A bekannt. Dabei wird das Aus gangssignal mehrerer Beschleunigungssensoren aufbereitet und in das Neuronale Netz eingegeben, um eine Aussage über die Schwere eines Fahrzeugzusammen stoßes zu erhalten.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art zu schaffen, das eine schnelle und aussagekräftige Möglichkeit bietet, die Schwere eines Fahrzeugzusammenstoßes vorherzusagen.

Die Erfindung löst diese Aufgabe durch die Merkmale des Patentanspruchs 1.

Eingangsgrößen in das Neuronale Netz sind die aufbereiteten Signale von vorzugs weise mehreren im Fahrzeug verteilten Beschleunigungssensoren. Aufbereitet be deutet, dass man ein- oder mehrfach integrierte bzw. auf andere Weise gefilterte Sensorsignale betrachtet und entweder die Zeitreihen selbst als Eingangsgröße verwendet, oder spezielle, charakteristische Werte aus den Signalverläufen ermittelt und dem Neuronalen Netz als Eingang zuführt. Diese charakteristischen Größen können Werte der aufbereiteten Signale zu bestimmten definierten Zeitpunkten bzgl. der Zeit der Auswertung, Signalwerte an speziellen Triggerzeitpunkten, erreichte Maximalwerte, Zeitspannen für bestimmte Signalanstiege, Steigungen im Signalver lauf, arithmetische Kombinationen von diversen aufbereiteten Signalen oder ähnli ches sein.

Ausgangsgröße des Neuronalen Netzes ist eine Aussage über die Crashschwere und damit über die zu erwartende Insassenbelastung. Diese Aussage lässt sich auf grund der mit Hilfe des Neuronalen Netzes gewonnenen Aussage über den zukünf tigen Verlauf des (der) Beschleunigungssignalwerte besonders realitätsnah gestal ten. Im Gegensatz dazu ist bei bisherigen Airbagauslösealgorithmen die Aussage über die Crashschwere meist direkt verbunden mit der Aktuatorik. Bei der zuneh menden Anzahl an Rückhaltesystemen würde eine Formulierung der Crashschwere damit immer komplizierter werden. Durch die vorliegende Erfindung wird eine pa rametrische Definition einer Crashschwere geliefert, welche unabhängig von der jeweils verwendeten Aktuatorik ist.

Demnach soll die Crashschwere bei einem Frontalaufprall definiert sein durch den zu erwartenden Verlauf des Beschleunigungssensorsignals. Dieser Verlauf ist iden tisch mit der zu erwartenden Beschleunigung der Fahrgastzelle.

Mit Hilfe des Neuronalen Netzes wird der anschließende zeitliche Verlauf des Sig nals berechnet. Das Ergebnis dieser Berechnung ist eine Aussage über die zu er wartende Vorverlagerung des nicht zurückgehaltenen Insassen. Daraus ergeben sich Aussagen wie z. B.:

Ohne Rückhaftung würde der Insasse in 50 ms mit ungefähr 10 m/s gegen das Lenkrad prallen (entspricht etwa 300 mm Vorverlagerung).

Dieser Aussage ist dann eine entsprechende Aktion der Insassenschutz- und -rück haltungseinrichtungen entgegenzusetzen, die durch die Auslöseeinheit gesteuert werden.

Die Berücksichtigung der freien Bewegung des Fahrzeuginsassens im Zusam menhang mit der Ansteuerung von Insassenschutz- und -rückhaltungseinrichtungen ist grundsätzlich bereits aus der FR 21 84 307 und der EP 327 853 B bekannt. Da bei wird ein Airbagsystem ausgelöst, wenn die zu erwartende Vorverlagerung des Fahrzeuginsassen einen bestimmten Schwellwert überschreitet (FR 21 84 307) bzw. wenn dieser Schwellwert zu zwei aufeinanderfolgenden Zeitpunkten überschrit ten wird (EP 327 853 B). In beiden Fällen aber wird nicht das zukünftige Beschleu nigungsverhalten des Fahrzeuginsassen abgeleitet, sondern nur die Unterschei dung "FIRE/NO-FIRE" gemacht. Im Gegensatz dazu wird bei der Erfindung mit Hilfe des Neuronalen Netzes eine Aussage über die zu erwartenden Belastung des Fahr zeuginsassen gewonnen und daraus die Möglichkeit abgeleitet, dieser Belastung durch eine angepasste Auslösestrategie der Insassenschutz- und -rückhaltungsein richtungen gezielt entgegenzuwirken.

Die erfindungsgemäße Aufbereitung der Beschleunigungssignale mit Hilfe des Neu ronalen Netzes und die Vorhersage der zu erwartenden Belastung liefert eine allgemeingültige Aussage (im folgenden Crashschwereparameter = CSP genannt), weil in diese Aussage über die Crashschwere weder Fahrzeugtyp, -ausstattung oder Lastfall/Barriere eingehen. Die auftretenden Werte des CSP sind zwar abhän gig von der Fahrzeugstruktur, die Auswirkung auf den Fahrzeuginsassen hängen aber nur vom CSP-Wert selbst ab.

Der CSP bezieht sich jetzt direkt auf die Insassenbelastung. Es muss nicht mehr von Auftreffposition/-geschwindigkeit/Barrierensteifigkeit oder Ähnlichem auf die Insas senbelastung geschlossen werden.

Mit dem erfindungsgemäß bestimmten CSP ist es auch möglich, Unfallsituationen, bei welchen unterschiedliche Auslösestrategien der Insassenschutz- und rückhalte einrichtungen ablaufen sollen, hinreichend genau zu unterscheiden. Der CSP ist auch nicht abhängig von den Insassenrückhalteeinrichtungen. Damit ist es möglich, diese in ihrer Wirksamkeit optimal abzustimmen.

Wie in der einzigen Figur gezeigt, ist der CSP ein zu erwartender zeitlicher Kurven verlauf. Dieser Kurvenverlauf muss mit möglichst wenigen Parametern in ausrei chender Weise beschrieben werden. Die eigentliche Insassenvorverlagerung ist der Vorverlagerungsweg über der Zeit s = s(t) dargestellt. Sie lässt sich auch angeben durch den Geschwindigkeitsverlauf v = v(t) = s'(t) oder den Beschleunigungsverlauf a = a(t) = v'(f) = s"(t).

In Fig. 1 ist die Vorverlagerungsgeschwindigkeit eines nicht dargestellten Fahr zeugs mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten von 20 und 40 km/h gegen

- die starre Wand mit 100% Überdeckung (Kurven 1a/b),
- die deformierbare Barriere mit 40% Überdeckung (2a/2b),
- die schräge Wand (3a/3b),
- den mittigen Pfahl (4a/4b) und
- die starre Wand mit 40% Überdeckung (5a/5b)

Kreuz, Kreis und Quadrat kennzeichnen jeweils den Zeitpunkt mit 100, 200 und 300 mm Vorverlagerung.

Zur Charakterisierung der Vorverlagerung im implementierten Algorithmus gibt es unterschiedliche zielführende Möglichkeiten.

A. Globale Bewertungsgröße und Bezug zu einer Referenzzeit

Der gesamte Vorverlagerungsverlauf wird anhand charakteristischer Größen be schrieben. Beispiel hierfür wäre etwa die mittlere Beschleunigung zwischen 100 und 300 mm Insassenvorverlagerung.

Sei

t₁ = t(s = 100 mm); v₁ = v(t₁) (1)
t₃ = t(s = 300 mm) v₃ = v(t₃) (2)

dann entspricht der Quotient

dieser mittleren Beschleunigung, welche annähernd mit der EES (Energy Equivalent Speed) korreliert ist und somit Aufschluss über die zu aktivierenden Insassenrückhaltesysteme gibt. Wenn dieser Parameter zum Zeitpunkt t mit ausreichender Sicherheit detektiert wird, weiß man damit, welche Rückhaltesysteme zu aktivieren sind. Wann diese zu aktivieren sind, muss zusätzlich angegeben werden, beispielweise durch einen zeitlichen Be zug

dt_FIRE = t₁ - 30 ms - t (4)

Die Crashschwere, welche für eine Auslöseentscheidung herangezogen wird und Ausgangsgröße aus dem Neuronalen Netz ist, wäre dann das Parameterpaar (a_m, dt_FIRE).

B. Lokale Größen mit festem zeitlichen Bezug zur Auswertezeit

Im Gegensatz zu A. wird keine globale Größe über die zu erwartende Insassenvor verlagerung ausgewertet, sondern nur eine Vorschau über einen definierten Zeit raum in Bezug zu Auswertezeit t.

Die Auswertung des Neuronalen Netzes zum Zeitpunkt t während des Unfalls liefert dann beispielsweise einen Schätzwert für die mittlere zu erwartende Insassenbe schleunigung bzw. -vorverlagerung zum Zeitpunkt t+30 ms, t+40 ms, usw. Wie fein und genau diese Aussage vorliegen muss, hängt von den verwendeten Aktuatoren ab.

Ein Airbagauslösealgorithmus hätte damit folgende, in Fig. 2 dargestellte Struktur:

Demnach werden die aufbereiteten Sensorsignale (unter Umständen erst nach Er reichen eines Crashtriggers, d. h. dem Überschreiten eines Beschleunigungssignal schwellwerts) einem Neuronalen Netz zugeführt, welches die beschriebenen Para meter zur Charakterisierung der Crashschwere ausgibt. Es kann sich dabei um die Werte der Beschleunigungssensoren zu einem bestimmten Zeitpunkt (Überschreiten des Schwellwerts) handeln. Alternativ können die Signalwerte ständig und vorzugs weise in zeitlich regelmäßigen Abständen von z. B. 0,25 msec aufgenommen werden und bei Überschreiten des Crashtriggers die diesem Zeitpunkt vorhergehenden 2, 3, . . . Signalwerte ausgewertet werden. Es wird somit die dem Crashtrigger vorher gehende "Signal-Historie" ausgewertet. Auf diese Weise lässt sich mit Hilfe des Neu ronalen Netzes aus der Historie der zukünftige Signalverlauf vorhersagen.

Die so gewonnene Information über den zukünftigen Beschleunigungssignalwerte verlauf wird daraufhin mit Informationen aus anderen Systemen wie Sitzbelegungs erkennung, Out-Of-Position-Sensoren, PreCrash-Sensoren u. a. zu einer Auslöse entscheidung verknüpft. Dies erfolgt in einer sogenannten Ereignisauslösematrix, welche unter Umständen wieder als Neuronales Netz, Fuzzy Logic oder ähnlichem ausgeführt ist.

Der CSP ist die Schnittstelle zwischen Sensorik und Aktuatorik. Da der CSP die dargestellten Vorteile aufweist, können Sensorik und Aktuatorik für sich ausgelegt werden.

Damit ergibt sich insgesamt ein Verfahren, das es mit geringem Aufwand ermöglicht, schnell und sicher Aussagen über die Schwere und den Verlauf eines Fahrzeugzu sammenstoßes zu liefern und Insassenschutzeinrichtungen bedarfsgerecht anzu steuern.

Claims

1. Verfahren zum Erkennen der Schwere eines Fahrzeugzusammenstoßes, bei dem das Ausgangssignal eines oder mehrerer Beschleunigungssensoren aufbe reitet und einem Neuronalen Netz zugeführt wird, das eine Auslöseeinheit für ei ne Insassenschutzeinrichtung steuert, wobei durch die Auslöseeinheit mehrere Insassenschutzeinrichtungen entsprechend der Schwere und des Verlaufs des Fahrzeugzusammenstoßes gesteuert werden, dadurch gekennzeichnet, daß mit Hilfe des Neuronalen Netzes das Ausgangssignal des Beschleuni gungssensors in seinem zukünftigen zeitlichen Verlauf auf der Basis der Be schleunigungssensorsignalwerte zu mindestens einem definierten Zeitpunkt vor hergesagt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Eingabe der Beschleunigungssensorsignale in das Neuronale Netz zu dem Zeitpunkt erfolgt, zu dem ein Schwellwert dieses Signals überschritten wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Eingabe der Beschleunigungssensorsignale in das Neuronale Netz in aufeinanderfolgenden Zeitpunkten erfolgt.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Zeitpunkte äquidistant sind.