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Die
vorliegende Erfindung betrifft allgemein Fahrzeuginsassen-Identifikationssysteme
und insbesondere ein Verfahren zum Analysieren eines Sitzinsassen
als Teil eines ergänzenden
Haltesystems.
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Kraftfahrzeuge
verwenden Sitzsysteme, um die Insassen im Fahrzeug aufzunehmen.
Die Sitzsysteme umfassen Haltesysteme, die dazu dienen, die Insassen
im Fall einer Kollision zu halten und zu schützen. Das primäre Haltesystem,
das heutzutage in den meisten Fahrzeugen verwendet wird, ist der Sitzgurt.
Sitzgurte umfassen gewöhnlich
einen Hüftgurt
und einen Schultergurt, der sich von einem Ende des Hüftgurts
quer über
den Oberkörper
des Insassen zu einer Befestigungsstruktur in der Nähe der gegenüberliegenden
Schulter des Insassen erstreckt.
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Außerdem können Kraftfahrzeuge
zusätzliche
ergänzende
Haltesysteme umfassen. Das am meisten verbreitete ergänzende Haltesystem
in Kraftfahrzeugen ist heutzutage ein aufblasbarer Airbag. Im Fall
einer Kollision werden die Airbags als zusätzliche Einrichtung zum Halten
und Schützen
der Insassen des Fahrzeugs verwendet. Ursprünglich wurden die ergänzenden
aufblasbaren Halteeinrichtungen (Airbags) im Fall einer Kollision
unabhängig davon
aktiviert, ob der entsprechende Sitz besetzt ist oder nicht. Die
ergänzenden
aufblasbaren Halteeinrichtungen und deren assoziierte Aktivierungssysteme sind
kostspielig, sodass diese Aktivierungsstrategie nicht kosteneffizient
ist. Es besteht deshalb ein Bedarf für eine Einrichtung zum wahlweisen
Steuern der Aktivierung von Airbags, wobei die Aktivierung nur dann
erfolgt, wenn der Sitz besetzt ist.
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Zur
Erfüllung
dieses Bedarfs wurden Fahrzeug-Sicherheitssysteme
vorgeschlagen, die Fahrzeuginsassen-Erfassungssysteme umfassen, die feststellen
zu können,
ob ein bestimmter Sitz besetzt ist oder nicht. Die Systeme dienen
als Schalter zum Steuern der Aktivierung eines entsprechenden Airbags.
Wenn also die Insassenerfassungseinrichtung während einer Kollision feststellt,
dass der Sitz nicht besetzt ist, kann sie verhindern, dass der entsprechende
Airbag aktiviert wird, wodurch dem Fahrzeugbesitzer unnötige Kosten
zum Ersetzen der aktivierten Airbags erspart werden.
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Weiterhin
wurden die Kräfte
und Geschwindigkeiten bei der Airbag-Entfaltung allgemein optimiert,
um 180 Pfund schwere männliche
Insassen zu halten, weil diese einem durchschnittlichen Fahrzeuginsassen
entsprechen. Die Kraft und die Geschwindigkeit zum Halten eines
180 Pfund schweren männlichen
Insassen ist jedoch wesentlich höher
als diejenige, die zum Halten eines kleineren Insassen wie etwa
einer Frau oder eines Kindes erforderlich ist. Deshalb besteht ein
Bedarf für
Insassenerfassungssysteme, die verwendet werden können, um die
Aktivierung der Airbags wahlweise zu steuern, wenn eine Person unter
einem vorbestimmten Gewicht in dem Sitz sitzt.
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Dementsprechend
wurden andere Fahrzeug-Sicherheitssysteme vorgeschlagen, die das Gewicht
eines Insassen erfassen können. Wenn
in einem derartigen Airbag-System das Gewicht des Insassen unter
einen vorbestimmten Wert fällt,
dann kann das System das Aufblasen des Airbags unterdrücken oder überhaupt
eine Aktivierung des Airbags verhindern. Dadurch wird das Risiko
von Verletzungen reduziert, die durch die Aktivierung eines Airbags an
einem kleineren Insassen verursacht werden können.
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Weiterhin
wurden die Kräfte
und Geschwindigkeiten bei der Airbag-Aktivierung allgemein optimiert,
um eine Person zu halten, die allgemein aufrecht an der Lehne des
Sitzes sitzt. Eine derartige Kraft und Geschwindigkeit bei der Aktivierung
eines Airbags kann jedoch nicht geeignet sein, um eine anders sitzende
Person zu halten. Es besteht deshalb ein Bedarf dafür, die Aktivierung
eines Airbags in Abhängigkeit
von der Sitzposition des Insassen zu steuern.
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Zur
Erfüllung
dieses Bedarfs wurden andere Fahrzeugsicherheitssysteme vorgeschlagen,
die die Position eines Insassen in einem Sitz erfassen können. Wenn
zum Beispiel das System feststellt, dass der Insasse an der Vorderseite
des Sitzes positioniert ist, unterdrückt das System das Aufblasen
des Airbags oder verhindert überhaupt
die Aktivierung des Airbags. Dadurch wird das Risiko von Verletzungen reduziert,
die das Aufblasen des Airbags ansonsten an dem Insassen verursachen
kann. Es ist zu beachten, dass diese Insassenerfassungssysteme wertvolle
Daten bereitstellen, anhand derer die Fahrzeugsicherheitssysteme
effektiver funktionieren können, um
Verletzungen an Fahrzeuginsassen zu reduzieren.
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Eine
notwendige Komponente der oben genannten bekannten Systemen ist
eine Einrichtung zum Feststellen der Präsenz des Fahrzeuginsassen im
Sitz. Eine derartige Einrichtung kann eine Sensoreinrichtung umfassen,
die in dem unteren Sitzkissen des Fahrzeugsitzes gehalten wird und
eine Ausgabe erzeugt, die die Präsenz
eines Insassen in dem Sitz angibt.
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Außerdem lehren
eine Anzahl von Insassenerfassungssystemen aus dem Stand der Technik
die Verwendung von Erfassungsprozessen, die künstliche neuronale Netze (ANN
= Artificial Neural Networks) nutzen. ANNs werden gewöhnlich einfach
als neuronale Netze bezeichnet. Unter der Bezeichnung eines neuronales
Netzes werden viele verschiedene Modelle und Ansätze zusammengefasst. Der Grundaufbau
aller neuronalen Netze ist jedoch der parallelen Verbindung der
Nervenzellen im menschlichen Gehirn ähnlich. Allgemein ist ein neuronales
Netz eine Anordnung von einfachen Verarbeitungselementen, -einheiten
oder -knoten. Die Verarbeitungsfähigkeit
des Netzes wird in den Verbindungsstärken oder Gewichten zwischen
den Einheiten gespeichert, die durch einen Adaptions- oder Lernprozess
in Bezug auf Lernmuster erhalten werden. Das neuronale Netz kann
einfach eine Eingabe- und eine Ausgabeschicht aus Einheiten umfassen
und kann eine oder mehrere zusätzliche „verborgene" Schichten aus Einheiten
umfassen, die intern die Verbindungsprozesse lenken. Der Vorteil
bei der Verwendung des Ansatzes eines neuronalen Netzes besteht
darin, dass das neuronale Netz nach einer entsprechenden Lernphase
in der Lage ist, korrekte Ausgabeantworten aus beschränkten Eingabedaten
zu verallgemeinern und zu folgern. Damit können die auf neuronalen Netzen basierenden
Insassenerfassungssysteme nicht nur den aktuellen Standards entsprechen,
sondern auch verfeinert werden, um ihre Fähigkeiten bei der Unterscheidung
zwischen vielen verschiedenen Insassen in verschiedenen Positionen
zu erweitern.
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Wenn
allgemein ein neuronales Netz verwendet werden soll, um bestimmte
Ergebnisse aus verschiedenen möglichen
Eingaben zu erzeugen, muss das neuronale Netz zuerst trainiert werden,
damit es die empfangenen Daten versteht. In diesem Fall wird eine
Eingabe für
das neuronale Netz sowie das gewünschte
Ergebnis bereitgestellt. Dieser Lernprozess wird als „überwachtes
Lernen" bezeichnet. Das überwachte
Lernen kann auf eine Anzahl von verschiedenen bekannten Typen von
neuronalen Netzen angewendet werden, wobei jedoch bei der Anwendung
für eine
Mustererkennung wie etwa bei der Bestimmung der Besetzung eines
Fahrzeugsitzes ein clusternder Typ eines neuronalen Netzes genauer
und effizienter ist. Clusternde neuronale Netze entwickeln einen
Satz von „Codebuch-Vektoren", die einen Satz
von Ausgabeclustern oder -klassen definieren. Während des Lernens eines clusternden
neuronalen Netzes definiert und „lernt" das neuronale Netz die Grenzen zwischen
den etablierten Clustern. Das neuronale Netz verwendet eine „Lernregel", wobei die Gewichte
der Einheitsverbindungen auf der Basis der Lerndaten angepasst werden.
Die Lernregel ist im wesentlichen der Algorithmus, der in dem neuronalen
Netz verwendet wird und auf der Basis dessen entschieden wird, wie
die eingehenden Daten klassifiziert werden sollen, wenn das neuronale Netz
nach Abschluss des Trainings eingesetzt wird.
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Bei
einem clusternden neuronalen Netz zum Durchführen einer Mustererkennung
und Klassifikation einer physikalischen Präsenz in einem Fahrzeugsitz
werden eine Gruppe von Sensoren, die in einer Anordnung angeordnet
sind, zum Sammeln der Roheingabedaten verwendet. Weil die neuronalen
Netze digital betrieben werden und die aus der Sensoranordnung erhaltenen
Daten analog sind, müssen
die Daten zu einem repräsentativen
digitalen Signal für die
Eingabe in das neuronale Netz gewandelt werden. Gewöhnlich ist
ein aufwändiges
Filtern erforderlich, um Mängel
in der Anordnung zu kompensieren oder die Daten für die Nutzung
mit dem verwendeten Typ von neuronalem Netz vorzubereiten.
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Bei
neuronalen Netzen stört
ein Überlappen der
Sensordaten die Unterscheidung zwischen verschiedenen Mustern in
bestimmten Gewichtsbereichen. Dies kann eine falsche Interpretation
der Sensordaten und eine mögliche
Fehlklassifikation des Insassen zur Folge haben.
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Dementsprechend
besteht ein Bedarf für
ein Verfahren zum Unterscheiden von Insasseneigenschaften, ohne
dass dafür
eine beträchtliche
Anzahl von Sensoren zu dem System hinzugefügt werden müssen. Es besteht weiterhin
ein Bedarf zum Übergehen
eines neuronalen Netzes, wenn das neuronale Netz einen Sitzinsassen
falsch klassifiziert. Die vorliegende Erfindung nimmt auf diese
Bedürfnisse Bezug.
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Die
Nachteile aus dem Stand der Technik werden durch das Verfahren zum
Unterscheiden einer Eingabe zu einem Erfassungsalgorithmus beseitigt,
der in Verbindung mit einem Insassenklassifikationssystem verwendet
wird. Das Verfahren umfasse das Erzeugen einer Reihe von Sensorsignalen
aus einer Sensoranordnung, das Erzeugen eines Sensorsignals aus
einem Sitzgurt-Spannungssensor und das Erzeugen eines Mustererkennungsalgorithmus in
Abhängigkeit
von der Reihe von Sensorsignalen aus der Sensoranordnung und dem
Sensorsignal aus dem Sitzgurt-Spannungssensor.
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Die
vorliegende Erfindung bietet den Vorteil, dass sie eine deutlichere
Unterscheidung zwischen Kindersicherheitssitzen und lebendigen Insassen
ermöglicht.
Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass
keine wesentliche Anzahl von zusätzlichen
Sensoren erforderlich ist.
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Andere
Aufgaben und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden durch die
folgende Beschreibung mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen verdeutlicht.
Die vorliegende Erfindung sowie weitere Aufgaben und Vorteile werden
durch die folgende ausführliche
Beschreibung mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen verdeutlicht.
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Um
die Erfindung zu verdeutlichen, werden im Folgenden bestimmte Ausführungsformen
ausführlicher
mit Bezug auf die beigefügten
Zeichnungen beschrieben.
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1 ist
eine Explosionsansicht eines Fahrzeugsitzes mit einer Vielzahl von
Sensoren gemäß einer
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung.
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2 ist
ein logisches Flussdiagramm des Verfahrens der vorliegenden Erfindung
gemäß einer anderen
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung.
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Die
vorliegende Erfindung wird primär
mit Bezug auf ein Unterscheidungseingabesystem für einen Entscheidungsalgorithmus
in einem Kraftfahrzeug beschrieben, wobei dem Fachmann aber deutlich
sein sollte, dass die vorliegende Erfindung aber auch auf verschiedene
andere Anwendungen angepasst werden kann, die Unterscheidungseingabesysteme
erfordern.
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In
der folgenden Beschreibung werden verschiedene Betriebsparameter
und Komponenten für eine
Anzahl von Ausführungsformen
beschrieben. Die spezifischen Parameter und Komponenten sind beispielhaft
und keinesfalls einschränkend
aufzufassen.
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In
den Zeichnungen werden gleiche Bezugszeichen verwendet, um identische
Komponenten anzugeben. In der Explosionsansicht von 1 ist
ein Beispiel einer Fahrzeugsitzanordnung 10 (für ein nicht
gezeigtes Fahrzeug) mit einem Insassenklassifikationssystem 8 bzw.
Insassenerfassungssystem (ausführlich
mit Bezug auf 2 erläutert) gezeigt, das in dem
Verfahren der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Die
Fahrzeugsitzanordnung 10 umfasst eine Sitzlehne 12 und
eine untere Sitzanordnung 14. Die untere Sitzanordnung 14 umfasst
ein Sitzkissen 16, das eine obere Fläche 18 und eine untere
Fläche 20,
die von der oberen Fläche 18 beabstandet
ist, definiert. Das Sitzkissen 16 definiert weiterhin eine
Innenseite 22 und eine Außenseite 24. Wenn
ein Insasse (nicht gezeigt) auf der unteren Sitzanordnung 14 gehalten
wird, übt
das Gewicht des Insassen eine Axiallast aus, die allgemein durch
die obere Fläche 18 des
Sitzkissens 16 zu der unteren Fläche 20 gerichtet ist.
Obwohl das Gewicht des Insassen eine axiale Kraft und außerdem Scherkräfte in dem
Sitzkissen 16 veranlasst, sollte dem Fachmann deutlich
sein, dass der primäre
Lastpfad des Gewichts des Insassen im wesentlichen vertikal von der
oberen Fläche 18 durch
das Sitzkissen 16 zu der unteren Fläche 20 verläuft.
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Die
untere Sitzanordnung 14 umfasst weiterhin eine Sitzpfanne 26.
Die Sitzpfanne 26 ist allgemein unter der unteren Fläche 18 angeordnet,
um das Sitzkissen 16 zu halten. Die Sitzpfanne 26 wird wiederum
operativ relativ zu dem Boden des Fahrzeugs (nicht gezeigt) unter
Verwendung eines beliebigen Aufbaus aus dem Stand der Technik wie
etwa einer Sitzschiene (nicht gezeigt) gehalten. Außerdem umfasst
die Fahrzeugsitzanordnung 10 ein Fahrzeuginsassen-Erfassungssystem 28.
Das Fahrzeuginsassen-Erfassungssystem 28 wird verwendet, um
einen Zustand der Fahrzeugsitzanordnung 10 festzustellen,
etwa ob die Fahrzeugsitzanordnung 10 besetzt ist oder nicht,
die Größen- und
Gewichtsklassifikation des Insassen, oder ob der Insasse an einer bestimmten
Position sitzt.
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Eine
Ausführungsform
des Insassenerfassungssystems 28 umfasst eine Schaltungsträgerschale 30,
die durch die Sitzpfanne 26 gehalten wird. Die Schaltungsträgerpfanne 30 umfasst
eine Vielzahl von elastischen Haltelaschen 32, die sich
nach oben zu der unteren Fläche 20 des
unteren Sitzkissens 16 erstrecken. Die Schale 30 hält Komponenten
des Fahrzeuginsassen-Erfassungssystems.
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Das
Insassenerfassungssystem 28 umfasst auch einen Schaltungsträger 34,
der in Nachbarschaft zu der unteren Fläche 20 des Sitzkissens 16 angeordnet
ist. Die Schale 30 hält
den Schaltungsträger 34,
und der Schaltungsträger 34 umfasst
eine Vielzahl von Aussparungen 36, die jeweils eine Form aufweisen,
die der Form der Haltelaschen 32 der Schale 30 entspricht,
sodass sich die Laschen 32 nach oben durch den Schaltungsträger 34 erstrecken können.
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Das
Insassenerfassungssystem 28 umfasst weiterhin Leiter 38,
die durch den Schaltungsträger 34 gehalten
werden. Die Leiter 38 sind elektrisch mit einem Steuersystem 40 verbunden.
Die Leiter 38 leiten elektrische Signale, die durch das
Fahrzeuginsassen-Erfassungssystem 28 erzeugt werden, zu dem
Steuersystem 40. Das Steuersystem 40 ist elektrisch
mit einem Haltesystem 42 verbunden. Das Haltesystem 42 kann
einem bestimmten Typ angehören und
etwa ein Airbag-System sein, wobei das Steuersystem 40 das
Haltesystem 42 auf der Basis der Signale aus den Leitern 38 steuert.
Es wird hier auf ein Airbag-Haltesystem Bezug genommen, wobei dem Fachmann
jedoch deutlich sein sollte, dass der Erfindungsumfang nicht auf
einen bestimmten Typ von Haltesystem 42 beschränkt ist,
das mit dem Steuersystem 40 verbunden ist.
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Das
Fahrzeuginsassen-Erfassungssystem 28 in diesem Beispiel
umfasst weiterhin eine Vielzahl von Sensoranordnungen 44,
die durch die Schale 30 unter der unteren Fläche 20 des
Sitzkissens 16 gehalten werden. Diese Vielzahl von Sensoranordnungen 44 definieren
gemeinsam eine Sensoranordnung 45.
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Ein
Sensor 46 ist operativ relativ zu den niederprofiligen
Sensoranordnungen 32 fixiert. Der Sensor 46 kommuniziert
elektrisch mit der den Leitern 38.
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Auf
diese Weise bildet die Sensoranordnung 45 durch die kombinierte
Ausgabe der Sensoren 46 einen Teil eines Fahrzeugsitzbesetzungs-Erfassungssystems,
das mit dem ergänzenden
Haltesystem 42 assoziiert ist.
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Die
Sensoranordnung 45 kann auch einen Sitzgurt-Spannungssensor 43 umfassen,
der Drucksignale in Abhängigkeit
von der Nutzung des Sitzgurts 45 erzeugt. Der Sitzgurt-Spannungssensor 43 wird
hier jedoch in einer anderen Ausführungsform separat zu der Sensoranordnung 45 beschrieben. Weiterhin
kann der Sitzgurt-Spannungssensor ein diskretes (0/1) oder ein analoges
Signal erzeugen.
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Die
Sensoranordnung 45 und der Sitzgurt-Spannungssensor 43 werden
verwendet, um Daten für
das Steuersystem 40 des ergänzenden Haltesystems bereitzustellen.
Dies wird hier allgemein als Erfassungsalgorithmus bezeichnet. Das Steuersystem 40 des
ergänzenden
Haltesystems kann ein neuronales Netz 41 verwenden. In
diesem Fall verwendet das Steuersystem 40 das durch die Sensoranordnung 45 und
den Sitzgurt-Spannungssensor 43 erzeugte Muster auf der
Basis der durch das neuronale Netz erkannten Besetzung der Fahrzeugsitze,
um die Aktivierung der Airbags zu gestatten oder zu unterdrücken. Dies
wird allgemein als Mustererkennungsalgorithmus bezeichnet.
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Insbesondere
wenn eine physikalische Präsenz
den Fahrzeugsitz besetzt, erzeugen die kollektiven Sensorausgaben
der Sensoren 46 in der Sensoranordnung 45 und
der Sitzgurt-Spannungssensor 43 ein
bestimmtes Muster, das das neuronale Netz als zu einer bestimmten
Gruppe von Mustern (d.h. einem Cluster oder einer Klassifikation)
zugehörig
erkennt. Wenn das Muster in eine vorbestimmte Klassifikation fällt, die
die Aktivierung des Airbags im Fall einer Kollision vorsieht, wird
das Steuersystem 40 entsprechend vorbereitet. Wenn das
Muster in eine Klassifikation fällt,
die keine Aktivierung des Airbags im Fall einer Kollision vorsieht,
führt das
Steuersystem 40 Schritte durch, um die Aktivierung zu unterdrücken. Weiterhin
sieht die Klassifikation des erkannten Musters auch vor, dass das
Steuersystem 40 die Rate und den Prozentsatz der Airbag-Aktivierung
steuern kann, sofern das ergänzende
Haltesystem derart beschaffen ist.
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Es
ist zu beachten, dass die hier verwendeten grundlegenden Klassifikationen
der Insassen denjenigen entsprechen, die in der Branche durch behördliche
Regelungen vorgeschrieben sind, wobei die Erfindung jedoch nicht
nur auf diese Klassenunterscheidungen beschränkt ist, sondern eine viel
größere Anzahl
von Klassen unterscheiden kann, um etwa zukünftigen Anforderungen zu entsprechen.
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In 2 ist
ein logisches Flussdiagramm 80 gezeigt, das ein Verfahren
zum Unterscheiden einer Eingabe für einen Entscheidungsalgorithmus
gemäß einer
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung erläutert.
Die Logik kann mit dem Steuersystem 40 und/oder dem neuronalen
Netz verbunden werden. Die Logik beginnt in Block 82, wo
die Sensoren gelesen werden oder Sensordaten in dem Steuersystem empfangen
werden. Die Sensoren können
die Sensoranordnung (Insassensensoren) S1 bis
SN (z.B. die Sensoranordnung) und den Sitzgurt-Spannungssensor
umfassen.
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In
Block 84 werden die in Block 82 empfangenen Sensoreingaben
vorverarbeitet. Die Vorverarbeitung kann eine Versatzanpassung oder
eine andere Manipulation der Sensordaten umfassen, damit die Daten
in der Software der der vorliegenden Erfindung verarbeitet werden
können.
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In
Block 86 wird ein Mustererkennungs-Merkmalsatz in Abhängigkeit
von den Sensoranordnungsdaten und den Sitzgurt-Spannungssensordaten erzeugt. Die Sitzgurt-Spannungssensordaten
können
verwendet werden, um das neuronale Netz zu übergehen und eine vorbestimmte
Ausgabe vorzusehen. Das neuronale Netz wird in Situationen übergangen,
in denen der Sitzgurt-Spannungssensor zum Beispiel einen größeren Wert
als die normale Spannung erfasst, was darauf hindeutet, dass sich
ein Kindersitz auf dem Sitz befindet und kein erwachsener Insasse.
Normalerweise können
straff eingespannte Kindersitze Signale vorsehen, die den Signalen
für normale
Insassen ähnlich
sind. Durch die zusätzlichen
Sitzgurt-Spannungssensordaten kann
eine Muster- oder Summenüberlappung
aufgelöst
werden, die zwischen einem straff eingespannten Kindersitz und einem
lebendigen Insassen bestehen kann.
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In
einer alternativen Ausführungsform
können
die Sitzgurt-Spannungssensordaten
auch als zusätzlicher
Raumvektor für
das neuronale Netz zur Erzeugung des Mustererkennungs-Merkmalsatzes verwendet
werden.
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In
dem Block 88 wird der Mustererkennungsalgorithmus ausgeführt.
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In
Block 90 wird die Ausgabe aus Block 88 nachverarbeitet,
was eine Filterung der Daten umfassen kann. Zum Beispiel können die
Ausgabedaten mit den letzten zehn Beispielen verglichen werden. Wenn
dabei neun der letzten zehn Beispiele eine Entsprechung angeben,
wird die nicht entsprechende Ausgabe übergangen. Das Klassifikationssignal wird
aus Block 90 ausgegeben.
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In 3 ist ein Verfahren zum Erfassen eines
Insassen für
die Eingabe in das neuronale Netz gemäß einer Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung gezeigt. Das Verfahren wird am im Startblock 202 eingeleitet.
In Block 204 wird dann eine Sensoranordnung 45 gebildet.
Die Sensoranordnung 45 wird zuerst gebildet, indem die
Vielzahl von Sensoranordnungen 44 unter der Sitzkissenform
angeordnet wird. Es ist zu beachten, dass die anfängliche
Wahl einer bestimmten Anzahl von Sensoranordnungen 44 willkürlich ist
und sich je nach der Größe des Sitzes
oder anderen physikalischen Eigenschaften der Sitzkomponenten unterscheiden
kann. Es ist weiterhin zu beachten, dass wie weiter unten erläutert, das
Verfahren der vorliegenden Erfindung beim Sitzentwurf hilfreich
ist, um zu bestimmen, ob weitere Sensoren erforderlich sind, um
die Besetzung des Sitzes korrekt zu erfassen, oder ob einige Sensoren
redundant sind.
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Weil
in 1 dieser Teil des Verfahrens der vorliegenden
Erfindung ein Unterscheidungseingabesystem für einen Entscheidungsalgorithmus
zum Erzeugen der Ausgabe einer Sitzsensoranordnung und eines Sitzgurtsensors
für einen
Fahrzeugsitz in Verbindung mit einem neuronalen Netz vorsieht, können die
Anordnung und der Sitzgurtsensor elektrisch mit dem neuronalen Netz
verbunden werden. Es ist zu beachten, dass eine Schnittstelle zwischen
der Anordnung, dem Sitzgurtsensor und den neuronalen Netz vorgesehen
werden muss, damit die analogen oder digitalen Daten aus der Anordnung
und dem Sitzgurtsensor vorverarbeitet werden können, um digitale Informationen
in einer Form vorzusehen, die durch das neuronale Netz verstanden
werden kann. Dies ist jedoch nicht Teil der Erfindung. Weiterhin müssen die
Daten als eine Reihe von repräsentativen Sitzbesetzungsmustern
für das
neuronale Netz verständlich
sein.
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Indem
also ein System mit einer Sensoranordnung und einem Unterscheidungseingabesystem für einen
Entscheidungsalgorithmus verwendet wird, kann das ergänzende Haltesystem
distinkt eine physikalische Präsenz
in einem Fahrzeugsitz bestimmen, die zu einer bestimmten Besetzungsklassifikation
gehört.
Das Verfahren der vorliegenden Erfindung beseitigt also die Nachteile
und Beschränkungen
des Standes der Technik, indem sie ein Unterscheidungseingabesystem
für einen
Entscheidungsalgorithmus für
eine Sensoranordnung in Verbindung mit einem neuronalen Netz in
einem System angibt, in dem das neuronale Netz zwischen den verschiedenen
Besetzungsklassifikationen unterscheiden kann.
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Das
Verfahren zur Eingabe einer Unterscheidung in einen Sensoralgorithmus,
das mit der Ausgabe einer Sensoranordnung und eines Sitzgurt-Spannungssensors
für ein
Fahrzeugsitz-Besetzungserfassungssystem
in Verbindung mit einem neuronalen Netz für die Besetzungsklassifikation
verwendet wird, umfasst Schritte zum Einspannen von einem Insassen
oder einem Sicherheitssitz in einem bestimmten Fahrzeugsitz unter
Verwendung eines Sitzgurts; zum Erzeugen einer Reihe von Sensorantwortsignalen aus
der Sensoranordnung und dem Sitzgurt-Spannungssensor in Reaktion
auf einen Druck auf den Fahrzeugsitz und eine Spannung an dem Sitzgurt; zum
Vergleich jedes Sensorantwortsignals durch das neuronale Netz; und
zum Erzeugen eines Klassifikationssignals in dem neuronalen Netz
in Abhängigkeit von
den Antwortsignalen, um anzugeben, dass die Spannung an dem Sitzgurt
einen vorbestimmten Schwellwert überschreitet
und sich also ein Sicherheitssitz in dem Fahrzeugsitz befindet.
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Die
Erfindung wurde mit Bezug auf eine oder mehrere Ausführungsformen
beschrieben, wobei zu beachten ist, dass die hier beschriebenen
spezifischen Mechanismen und Techniken lediglich beispielhaft für die Prinzipien
der Erfindung sind, wobei zahlreiche Modifikationen an den beschriebenen
Verfahren und Vorrichtungen vorgenommen werden können, ohne dass deshalb der
durch die beigefügten
Ansprüche
definierte Erfindungsumfang verlassen wird.