DE102019133469B3

DE102019133469B3 - Method for operating a restraint system for a motor vehicle and system for performing such a method

Info

Publication number: DE102019133469B3
Application number: DE102019133469.1A
Authority: DE
Inventors: Raul Garcia Gomez
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2019-12-09
Filing date: 2019-12-09
Publication date: 2020-10-15
Anticipated expiration: 2039-12-10

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Rückhaltesystems (20) für ein Kraftfahrzeug (14) sowie ein System (11) zum Durchführen eines derartigen Verfahrens. Im Rahmen des Verfahrens wird mit einem Testfahrzeug (18) ein Kollisionsversuch durchgeführt, wobei Sensordaten erfasst werden. Mithilfe eines Simulationsprogramms (36) werden Simulationsdaten basierend auf den erfassten Sensordaten und Merkmalsdaten aus den Sensordaten und Simulationsdaten erzeugt, die weitere physikalische Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs (18) oder des simulierten Testfahrzeugs beschreiben. Daraufhin werden künstliche Testdaten erzeugt, wobei eine Rohdatenstreubreite der Simulationsdaten berücksichtigt wird, und aus den künstlichen Testdaten künstliche Merkmalsdaten. Daraufhin wird ein Gesamtbewertungswert für jedes künstliche Merkmalsdatenelement der künstlichen Merkmalsdaten ermittelt und abhängig von dem Gesamtbewertungswert werden bestimmte künstliche Merkmalsdatenelemente ausgewählt. Daraufhin wird das Sensordatenelement und/oder Simulationsdatenelement ausgewählt, das dem ausgewählten künstlichen Merkmalsdatenelement zugrunde liegt, und beim Erzeugen eines Steuersignals für das Rückhaltesystem (20) berücksichtigt. Das Rückhaltesystem (20) des Kraftfahrzeugs (14) wird dann gemäß dem Steuersignal betrieben.The invention relates to a method for operating a restraint system (20) for a motor vehicle (14) and a system (11) for carrying out such a method. As part of the method, a collision attempt is carried out with a test vehicle (18), with sensor data being recorded. With the aid of a simulation program (36), simulation data based on the recorded sensor data and feature data are generated from the sensor data and simulation data, which describe further physical properties of the behavior of the test vehicle (18) or of the simulated test vehicle. Artificial test data are then generated, a raw data spread of the simulation data being taken into account, and artificial feature data from the artificial test data. Thereupon an overall evaluation value is determined for each artificial feature data element of the artificial feature data and, depending on the overall evaluation value, certain artificial feature data elements are selected. The sensor data element and / or simulation data element on which the selected artificial feature data element is based is then selected and taken into account when generating a control signal for the restraint system (20). The restraint system (20) of the motor vehicle (14) is then operated in accordance with the control signal.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Rückhaltesystems für ein Kraftfahrzeug sowie ein System zum Durchführen eines derartigen Verfahrens.The invention relates to a method for operating a restraint system for a motor vehicle and to a system for carrying out such a method.

Heutzutage weist ein Kraftfahrzeug in der Regel ein Insassenrückhaltesystem auf. Ein derartiges Rückhaltesystem beschreibt eine Gesamtheit an Vorrichtungen betreffend eine passive Sicherheit im Kraftfahrzeug. Diese Vorrichtungen sind jeweils dazu ausgebildet, einen Fahrzeuginsassen auf seinem Fahrzeugsitz zu fixieren. Die einzelnen Vorrichtungen zur passiven Sicherheit dienen dazu, die Folgen eines Unfalls für alle daran Beteiligten zu reduzieren. Mit dem Rückhaltesystem soll nämlich zum einen der Fahrzeuginsasse durch das Fixieren auf dem Fahrzeugsitz vor der Wirkung zu großer Beschleunigungen und im Extremfall dem Herausschleudern aus dem Kraftfahrzeug geschützt werden. Zum anderen dient das Rückhaltesystem zum Schutz des Fahrzeuginsassen vor dem Zusammenprall mit Bestandteilen des Kraftfahrzeugs selbst, wie beispielsweise einem Lenkrad, einem Armaturenbrett und/oder einem Türrahmen. Beispiele für Vorrichtungen des Rückhaltesystems sind ein Mehrpunktsicherheitsgurt mit Gurtstraffer auf einzelnen Fahrzeugsitzen, ein Airbag, beispielsweise ein Fahrer- oder Beifahrerairbag, ein Seitenairbag, ein Kopfairbag, ein Knieairbag und/oder ein Fensterairbag, Sitzfunktionen, wie beispielsweise eine aktive Kopfstütze, und/oder ein Rollstuhlrückhaltesystem in einem Kraftfahrzeug zum Behindertentransport.Nowadays, a motor vehicle generally has an occupant restraint system. Such a restraint system describes a set of devices relating to passive safety in the motor vehicle. These devices are each designed to fix a vehicle occupant on his vehicle seat. The individual devices for passive safety serve to reduce the consequences of an accident for everyone involved. With the restraint system, on the one hand, the vehicle occupant is to be protected from the effects of excessive accelerations and, in extreme cases, being thrown out of the motor vehicle by being fixed on the vehicle seat. On the other hand, the restraint system serves to protect the vehicle occupant from colliding with components of the motor vehicle itself, such as a steering wheel, a dashboard and / or a door frame. Examples of devices of the restraint system are a multi-point seat belt with belt tensioners on individual vehicle seats, an airbag, for example a driver or passenger airbag, a side airbag, a head airbag, a knee airbag and / or a window airbag, seat functions such as an active headrest, and / or a Wheelchair restraint system in a motor vehicle for the transport of the disabled.

Die DE 10 2008 005 527 A1 offenbart ein Verfahren zur Erzeugung von Datensätzen für eine Datenbasis eines Maschinenlernvorgangs, welcher ein lernbasiertes Verfahrens zur Crashklassifikation ausführt.The DE 10 2008 005 527 A1 discloses a method for generating data records for a database of a machine learning process which carries out a learning-based method for crash classification.

Die DE 10 2009 012 407 B3 offenbart eine Vorrichtung zum Steuern eines adaptiven Rückhaltesystems zum Schützen eines Insassen eines Fahrzeugs, wobei die Vorrichtung aufweist: eine Recheneinheit zum prädikativen Berechnen einer Beschleunigungscharakteristik eines bevorstehenden Unfalls des Fahrzeugs mit einem Kollisionsobjekt; eine Modelliereinheit zum physikalischen Modellieren des Insassen und zum Modellieren einer physikalischen Kopplung des Insassen mit dem Fahrzeug; und eine Steuereinheit zum Steuern des adaptiven Rückhaltesystems basierend auf Ergebnissen der Recheneinheit und/oder der Modelliereinheit; eine Crashversuch-Datenbank mit Deformationscharakteristika aus Crashversuchen, wobei die Recheneinheit eingerichtet ist, Kenngrößen zum Charakterisieren eines mechanischen Verhaltens des Fahrzeugs und des Kollisionsobjekts, insbesondere Kenngrößen zum Charakterisieren eines Deformationsverhaltens des Fahrzeugs und des Kollisionsobjekts bei einer Kollision, aus der Crashversuch-Datenbank zu entnehmen.The DE 10 2009 012 407 B3 discloses an apparatus for controlling an adaptive restraint system for protecting an occupant of a vehicle, the apparatus comprising: a computing unit for predictively calculating an acceleration characteristic of an impending accident of the vehicle with a collision object; a modeling unit for physically modeling the occupant and for modeling a physical coupling of the occupant to the vehicle; and a control unit for controlling the adaptive restraint system based on results of the computing unit and / or the modeling unit; a crash test database with deformation characteristics from crash tests, the computing unit being set up to take parameters for characterizing a mechanical behavior of the vehicle and the collision object, in particular parameters for characterizing a deformation behavior of the vehicle and the collision object in the event of a collision, from the crash test database.

Die DE 10 2014 002 146 A1 offenbart ein Verfahren zur Simulation eines vorausschauenden Sicherheitssystems eines Fahrzeugs, bei dem mittels eines Auslösealgorithmus auf der Basis von Sensorsignalen wenigstens eines Pre-Crash-Sensors eine Bewertung hinsichtlich von Auslöse- und Nichtauslöse-Szenarien durchgeführt wird. Für den wenigstens einen Pre-Crash-Sensor wird ein Sensormodell auf der Basis von in einer Referenzdatenbank gespeicherte und Referenzszenarien darstellende Sensorsignale erstellt, wobei die Referenzdatenbank durch die Aufzeichnung und Speicherung von den Referenzszenarien entsprechenden Sensorsignalen eines in einem Fahrzeug montierten, dem Sensortyp des Pre-Crash-Sensor entsprechenden Referenzsensors erzeugt wird..The DE 10 2014 002 146 A1 discloses a method for simulating a predictive safety system of a vehicle in which an evaluation with regard to deployment and non-deployment scenarios is carried out by means of a deployment algorithm on the basis of sensor signals of at least one pre-crash sensor. For the at least one pre-crash sensor, a sensor model is created on the basis of sensor signals that are stored in a reference database and represent reference scenarios, the reference database, by recording and storing of the reference scenarios corresponding sensor signals of a sensor signal mounted in a vehicle and corresponding to the sensor type of the pre- Crash sensor corresponding reference sensor is generated ..

Die DE 10 2004 040 322 A1 zeigt eine dezentrale intelligente Steuereinheit für ein Rückhaltesystem in einem Fahrzeug mit einem Mikrocontroller zur Verarbeitung crashrelevanter Daten zum Erzeugen von Steuersignalen für mindestens eine reversible Rückhaltesystemkomponente. Die dezentrale intelligente Steuereinheit kann außerdem Endstufen zur Ansteuerung von konventionellen pyrotechnischen Zündern, wie sie beispielsweise für einen Gurtstraffer oder einen Gurtkraftbegrenzer vorgesehen sind, aufweisen.The DE 10 2004 040 322 A1 shows a decentralized intelligent control unit for a restraint system in a vehicle with a microcontroller for processing crash-relevant data to generate control signals for at least one reversible restraint system component. The decentralized intelligent control unit can also have output stages for controlling conventional pyrotechnic detonators, such as those provided for a belt tensioner or a belt force limiter, for example.

Die DE 10 2009 020 074 A1 zeigt ein Verfahren zur Ansteuerung von Kraftfahrzeuginsassenschutzsystemen, in dessen Rahmen Fahrzeugzustandssignale als Kollisionsdaten erfasst werden und im Rahmen eines kollisionsspezifischen physikalischen Modells ausgewertet werden. Letztendlich wird hierbei ein Auslösesignal zur Ansteuerung des Kraftfahrzeuginsassenschutzsystems generiert.The DE 10 2009 020 074 A1 shows a method for controlling motor vehicle occupant protection systems, in the context of which vehicle status signals are recorded as collision data and evaluated in the context of a collision-specific physical model. Ultimately, a trigger signal for controlling the motor vehicle occupant protection system is generated.

Die AT 501 209 A2 zeigt ein Verfahren zur Untersuchung eines Verhaltens eines komplexen Systems, bei dem es sich bevorzugt um eine Brennkraftmaschine handelt. Im Rahmen dieses Verfahrens erfolgt eine Auswahl von ersten Vektoren sowie von zweiten Vektoren sowie weiteren Vektoren, wobei eine Blockvariable eingeführt wird, die für die ersten Vektoren auf einen ersten Wert und für die zweiten Vektoren auf einen zweiten Wert festgelegt wird. Letztendlich wird ein Regressionsmodell erstellt, mithilfe dessen letztendlich eine Eingangsgröße für die Brennkraftmaschine bestimmt wird.The AT 501 209 A2 shows a method for investigating the behavior of a complex system, which is preferably an internal combustion engine. In the context of this method, a selection of first vectors and of second vectors as well as further vectors takes place, whereby a block variable is introduced which is set to a first value for the first vectors and to a second value for the second vectors. Ultimately, a regression model is created, with the aid of which an input variable for the internal combustion engine is ultimately determined.

Es ist die Aufgabe der Erfindung, eine Lösung bereitzustellen, mittels derer mit geringem Kalibrierungsaufwand ein Rückhaltesystem für ein Kraftfahrzeug bereitgestellt werden kann.It is the object of the invention to provide a solution by means of which a restraint system for a motor vehicle can be provided with little calibration effort.

Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen mit zweckmäßigen und nichttrivialen Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen, der folgenden Beschreibung und den Figuren angegeben.This object is achieved by the subjects of the independent claims. Advantageous configurations with useful and nontrivial developments of the invention are specified in the dependent claims, the following description and the figures.

Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass bevor ein Rückhaltesystem eines Kraftfahrzeugs betrieben werden kann oftmals ein aufwendiges Kalibrierungsverfahren durchlaufen wird. Denn zunächst müssen zahlreiche Kollisionsversuchsreihen durchgeführt werden, um ein Steuersignal für ein zuverlässig arbeitendes Rückhaltesystem erzeugen zu können. Einzelne Kollisionsversuche der Kollisionsversuchsreihen werden mittels einer Kollisionsversuchsumgebung, die oftmals als Crashtest-Umgebung bezeichnet wird, durchgeführt. Bei einem ersten Anlauf zum Bestimmen des Steuersignals erfolgen einige wenige Kollisionsversuche, die zunächst für eine erste Kalibrierung des Rückhaltesystems verwendet werden. Wird nun die aus diesen Versuchen gewonnene Information für das Rückhaltesystem auf andere Fahrzeugtypen, wie beispielsweise auf einen Sportwagen, übertragen, wobei die Kollisionsversuche beispielsweise mit einem Kleinwagen durchgeführt wurden, müssen in einem weiteren Anlauf neue und weitere Kollisionsversuche, beispielsweise mit dem Sportwagen, durchgeführt werden, um zuverlässige Informationen zum Betreiben des Rückhaltesystems für den Sportwagen gewinnen zu können. Es wird also eine weitere Kalibrierung des Rückhaltesystems für den Sportwagen benötigt, insbesondere wenn davor Kollisionsversuche beispielsweise hauptsächlich mit anderen Fahrzeugtypen durchgeführt wurden. Letztendlich müssen während des Kalibrierungsprozesses mehrere Male Kollisionsversuche durchgeführt werden, um dadurch Schritt für Schritt die finalen Einstellungen zum Betreiben des Rückhaltesystems ermitteln zu können. Hierdurch wird sowohl der Aufwand als auch die Komplexität des Ermittelns von Steuersignalen für das Rückhaltesystem sehr hoch. Um diesen Prozess zu vereinfachen, ist es sinnvoll auf Simulationsdaten sowie künstlich erzeugte Testdaten zurückzugreifen. Erfolgt dies, kann beispielsweise mithilfe von nur einem einzigen durchgeführten Kollisionsversuch oder zumindest nur einer kleinen Anzahl von Kollisionsversuchen bereits zuverlässig ein Steuersignal für das Rückhaltesystem eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden, und zwar für verschiedene Fahrzeugtypen und für verschiedene Märkte für Kraftfahrzeuge.The invention is based on the knowledge that before a restraint system of a motor vehicle can be operated, a complex calibration method is often run through. This is because numerous series of collision tests must first be carried out in order to be able to generate a control signal for a reliably functioning restraint system. Individual collision attempts of the collision test series are carried out using a collision test environment, which is often referred to as a crash test environment. During a first attempt to determine the control signal, a few collision attempts are made, which are initially used for a first calibration of the restraint system. If the information obtained from these tests for the restraint system is transferred to other types of vehicle, such as a sports car, where the collision tests were carried out, for example, with a small car, new and further collision tests, for example with the sports car, must be carried out in a further attempt in order to be able to obtain reliable information on the operation of the restraint system for the sports car. A further calibration of the restraint system for the sports car is therefore required, especially if collision attempts were carried out beforehand, for example mainly with other types of vehicle. Ultimately, collision attempts must be carried out several times during the calibration process in order to be able to determine the final settings for operating the restraint system step by step. This makes both the effort and the complexity of determining control signals for the restraint system very high. To simplify this process, it makes sense to use simulation data and artificially generated test data. If this is done, a control signal for the restraint system of a motor vehicle can be reliably provided for the restraint system of a motor vehicle, for example with the aid of just a single collision attempt carried out or at least only a small number of collision attempts, specifically for different vehicle types and for different markets for motor vehicles.

Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben eines Rückhaltesystems für ein Kraftfahrzeug umfasst folgende Schritte: In einem ersten Schritt erfolgt ein Durchführen zumindest eines Kollisionsversuchs mit einem Testfahrzeug in einer Kollisionsversuchsumgebung. Es wird also zunächst ein Crashtest mit einem dafür ausgestalteten Testfahrzeug durchgeführt. Ein derartiger Kollisionsversuch wird unter realistischen kontrollierten Bedingungen durchgeführt und wird typischerweise in der Automobilindustrie bei der Entwicklung von Kraftfahrzeugen und Sicherheitssystemen für diese Kraftfahrzeuge verwendet. Mittels eines Kollisionsversuchs können Erkenntnisse über ein Verhalten des Kraftfahrzeugs, seine Insassen und/oder eine Ladung des Kraftfahrzeugs bei unterschiedlichen Crashkonfigurationen gewonnen werden. Beim Kollisionsversuch wird das Fahrzeug, bei dem es sich um das Testfahrzeug handelt, unter definierten Bedingungen gegen ein feststehendes starres oder deformierbares Hindernis gefahren, wie beispielsweise eine Wand. Es gibt außerdem die Möglichkeit, Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kollisionen zu fahren oder Kollisionen mit Fußgängern zu simulieren. Ein Kollisionsversuch findet meist in einer speziellen Versuchsanlage statt, die hier als Kollisionsversuchsumgebung bezeichnet wird.The method according to the invention for operating a restraint system for a motor vehicle comprises the following steps: In a first step, at least one collision test is carried out with a test vehicle in a collision test environment. A crash test is therefore first carried out with a test vehicle designed for this purpose. Such a collision test is performed under realistic controlled conditions and is typically used in the automotive industry in the development of motor vehicles and safety systems for these motor vehicles. By means of a collision test, knowledge about a behavior of the motor vehicle, its occupants and / or a load of the motor vehicle can be obtained in different crash configurations. During the collision test, the vehicle that is the test vehicle is driven under defined conditions against a fixed, rigid or deformable obstacle, such as a wall. There is also the option of driving vehicle-to-vehicle collisions or simulating collisions with pedestrians. A collision attempt usually takes place in a special test facility, which is referred to here as the collision test environment.

In einem nächsten Schritt erfolgt ein Erfassen von ein Verhalten des Testfahrzeugs während des zumindest einen Kollisionsversuchs beschreibenden Sensordaten mittels einer Sensorvorrichtung der Kollisionsversuchsumgebung. Die Sensorvorrichtung umfasst beispielsweise mehrere Sensoreinrichtungen, wie zum Beispiel einen am Testfahrzeug angeordneten Beschleunigungssensor und/oder Drucksensor und/oder eine auf das Testfahrzeug gerichtete Hochgeschwindigkeitskamera, die statische und/oder bewegte Bilder des Kollisionsversuchs aufnimmt. Die Sensordaten beschreiben zumindest eine physikalische Eigenschaft des Verhaltens des Testfahrzeugs. Umfasst die Sensorvorrichtung beispielsweise einen Beschleunigungssensor, können als Sensordaten Beschleunigungsdaten bereitgestellt werden, die eine Beschleunigung beschreiben, die das Testfahrzeug bei der Kollision mit beispielsweise einer Wand der Kollisionsversuchsumgebung erfährt. Alternativ oder zusätzlich dazu können mithilfe eines Drucksensors, der ebenfalls von der Sensorvorrichtung umfasst wird, Druckwerte als Sensordaten bereitgestellt werden, die beschreiben, welcher Druck beispielsweise an einer Fahrzeugfront des Testfahrzeugs während der Kollision mit der Wand der Kollisionsversuchsumgebung gemessen wird.In a next step, a behavior of the test vehicle during the sensor data describing at least one collision attempt is recorded by means of a sensor device of the collision attempt environment. The sensor device comprises, for example, several sensor devices, such as an acceleration sensor and / or pressure sensor arranged on the test vehicle and / or a high-speed camera directed at the test vehicle, which records static and / or moving images of the collision attempt. The sensor data describe at least one physical property of the behavior of the test vehicle. If the sensor device comprises, for example, an acceleration sensor, acceleration data can be provided as sensor data which describe an acceleration that the test vehicle experiences in the collision with, for example, a wall of the collision test environment. As an alternative or in addition to this, pressure values can be provided as sensor data with the aid of a pressure sensor, which is also included in the sensor device, which pressure values describe the pressure that is measured, for example, on a vehicle front of the test vehicle during the collision with the wall of the collision test environment.

In einem nächsten Verfahrensschritt erfolgt ein Erzeugen von Simulationsdaten. Die Simulationsdaten werden unter Anwendung eines Simulationsprogramms auf die erfassten Sensordaten erzeugt. Bei dem Simulationsprogramm handelt es sich beispielsweise um einen entsprechenden Simulationsalgorithmus, der beispielsweise speziell dafür ausgestaltet ist, Kollisionsversuche für Kraftfahrzeuge zu simulieren. Das Simulationsprogramm kann eine Finite-Element-Methode (FEM)-Simulation anwenden, um einen oder mehrere Kollisionsversuche für vorgegebene Testfahrzeuge zu simulieren. Hierfür kann auf ein bereits bekanntes und verfügbares Simulationsprogramm zur Simulation von Kollisionsversuchen zurückgegriffen werden. Die unter Anwendung des Simulationsprogramms erzeugten Simulationsdaten beschreiben die zumindest eine physikalische Eigenschaft des Verhaltens des Testfahrzeugs für zumindest ein simuliertes Testfahrzeug. Als Simulationsdaten werden also beispielsweise ebenfalls Beschleunigungsdaten und/oder Druckdaten generiert, wobei sich diese von den oben beschriebenen Sensordaten dahingehend unterscheiden, dass die gleichen physikalischen Eigenschaften für ein anderes Testfahrzeug rein rechnerisch erzeugt wurden. Falls es sich bei dem Testfahrzeug, mit dem der Kollisionsversuch durchgeführt wurde, beispielsweise um einen Kleinwagen handelt, kann das simulierte Testfahrzeug ebenfalls ein derartiger Kleinwagen sein. Es ist jedoch alternativ oder zusätzlich möglich, dass als simuliertes Testfahrzeug ein Testfahrzeug eines anderen Fahrzeugtyps verwendet wird, wie beispielsweise ein Sportwagen. Die entsprechenden Informationen betreffend das simulierte Testfahrzeug sind in dem Simulationsprogramm hinterlegt. Letztendlich liegen dem Simulationsprogramm Details über das Verhalten von verschiedenen Testfahrzeugen in verschiedenen Kollisionsversuchssituationen vor.In a next process step, simulation data is generated. The simulation data are generated using a simulation program on the recorded sensor data. The simulation program is, for example, a corresponding simulation algorithm which, for example, is specially designed to simulate collision attempts for motor vehicles. The simulation program can use a finite element method (FEM) simulation to simulate one or more collision tests for specified test vehicles. For this can an already known and available simulation program can be used to simulate collision attempts. The simulation data generated using the simulation program describe the at least one physical property of the behavior of the test vehicle for at least one simulated test vehicle. Acceleration data and / or pressure data, for example, are also generated as simulation data, these differing from the sensor data described above in that the same physical properties were generated purely arithmetically for another test vehicle. If the test vehicle with which the collision test was carried out is, for example, a small car, the simulated test vehicle can also be such a small car. However, as an alternative or in addition, it is possible for a test vehicle of a different vehicle type, such as a sports car, to be used as the simulated test vehicle. The corresponding information relating to the simulated test vehicle is stored in the simulation program. Ultimately, the simulation program has details about the behavior of different test vehicles in different collision test situations.

Wird als Kollisionsversuch mit dem Testfahrzeug beispielsweise ein Aufprall auf eine Wand bei einer Fahrgeschwindigkeit von 50 Kilometern pro Stunde durchgeführt, können mithilfe des Simulationsprogramms Simulationsdaten erzeugt werden, bei denen das simulierte Testfahrzeug einen analogen Kollisionsversuch durchführt. Es ist jedoch alternativ und zusätzlich dazu möglich, dass die Simulationsdaten eine Variation der beim Kollisionsversuch erzeugten Kollisionsversuchssituationen beschreiben, wie beispielsweise einen Aufprall auf der Wand bei einer Geschwindigkeit von ebenfalls 50 Kilometern pro Stunde, wobei jedoch eine Materialeigenschaft von zumindest einer Komponente des Testfahrzeugs, eine Einbautoleranz betreffend die zumindest eine Komponente und/oder ein Bauteilversagekriterium der zumindest einen Komponente variiert wird. Innerhalb einer vorgegebenen Kollisionsversuchstoleranz kann alternativ oder zusätzlich dazu die Geschwindigkeit des Testfahrzeugs bei dem simulierten Kollisionsversuch variiert werden. Alternativ oder zusätzlich dazu können sie Simulationsdaten den einen durchgeführten Kollisionsversuch und/oder die Variation des durchgeführten Kollisionsversuchs für zumindest ein Testfahrzeugs eines anderen Fahrzeugtyps beschreiben. Mittels der Durchführung der Simulation mithilfe des Simulationsprogramms werden also ausgehend von den Sensordaten als Simulationsdaten gestreute Daten erzeugt.If, for example, an impact on a wall at a driving speed of 50 kilometers per hour is carried out as a collision test with the test vehicle, the simulation program can be used to generate simulation data in which the simulated test vehicle performs an analogue collision test. As an alternative and in addition to this, however, it is possible for the simulation data to describe a variation of the collision attempt situations generated during the collision attempt, such as an impact on the wall at a speed of likewise 50 kilometers per hour, although a material property of at least one component of the test vehicle, a Installation tolerance relating to the at least one component and / or a component failure criterion of the at least one component is varied. As an alternative or in addition to this, the speed of the test vehicle during the simulated collision attempt can be varied within a predetermined collision attempt tolerance. As an alternative or in addition to this, they can describe simulation data of the one carried out collision attempt and / or the variation of the carried out collision attempt for at least one test vehicle of a different vehicle type. By performing the simulation with the aid of the simulation program, scattered data are generated as simulation data based on the sensor data.

In einem weiteren Verfahrensschritt erfolgt ein Erzeugen von Merkmalsdaten unter Anwendung einer Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die Sensordaten und die erzeugten Simulationsdaten. Die Merkmalsdaten beschreiben weitere physikalische Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs oder des zumindest einen simulierten Testfahrzeugs als die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten. Durch eine Anwendung der Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die Sensordaten werden also Daten erzeugt, die weitere physikalische Eigenschaften beschreiben als die Sensordaten betreffend das Testfahrzeug. Analog dazu werden bei einer Anwendung der Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die erzeugten Simulationsdaten Daten erzeugt, die weitere physikalische Eigenschaften des Verhaltens des simulierten Testfahrzeugs beschreiben als die Simulationsdaten. Derartige Merkmalsdaten sind beispielsweise Geschwindigkeitswerte und/oder Verformungswerte. Der Verformungswert gibt beispielsweise an, um welche Strecke ein Punkt auf einer Fahrzeugkarosserie des Kraftfahrzeugs von dessen ursprünglicher Position vor dem Kollisionsversuch zu einer Endposition nach dem Kollisionsversuch bewegt wurde, um dadurch die Verformung des Testfahrzeugs aufgrund des Kollisionsversuchs zu beschreiben. Derartige Daten betreffend eine Geschwindigkeit und eine Deformation können beispielsweise aus den Beschleunigungsdaten als Sensordaten beziehungsweise Simulationsdaten gewonnen werden. Es werden also zu jedem einzelnen Datenelement der Sensordaten sowie der Simulationsdaten mehrere weitere Daten, die sogenannten Merkmalsdaten, erzeugt, die aus diesen Sensordaten beziehungsweise Simulationsdaten erzeugt werden können.In a further method step, feature data is generated using a feature data derivation rule for the sensor data and the simulation data generated. The feature data describe further physical properties of the behavior of the test vehicle or of the at least one simulated test vehicle than the sensor data and / or the simulation data. By applying the feature data derivation rule to the sensor data, data are generated which describe further physical properties than the sensor data relating to the test vehicle. Similarly, when the feature data derivation rule is applied to the generated simulation data, data are generated which describe further physical properties of the behavior of the simulated test vehicle than the simulation data. Such feature data are, for example, speed values and / or deformation values. The deformation value indicates, for example, the distance by which a point on a vehicle body of the motor vehicle was moved from its original position before the collision attempt to an end position after the collision attempt, thereby describing the deformation of the test vehicle due to the collision attempt. Such data relating to a speed and a deformation can be obtained, for example, from the acceleration data as sensor data or simulation data. For each individual data element of the sensor data as well as the simulation data, several additional data, the so-called feature data, are generated, which can be generated from these sensor data or simulation data.

In einem nächsten Schritt erfolgt ein Ermitteln einer Rohdatenstreubreite unter Anwendung eines Streubreitenbestimmungskriteriums auf die erzeugten Simulationsdaten. Es wird also anhand der Simulationsdaten überprüft, über welchen Wertebereich die einzelnen erzeugten Simulationsdaten streuen. Das Streubreitenbestimmungskriterium basiert hierfür beispielsweise auf einer Methode, bei der die Streubandbreite über die Zeit ermittelt wird, wie zum Beispiel auf der Methode „Moving Min/Max“, die auf Daten in einem vorgegebenen Intervall und somit auf Signale in einem Signalfenster angewendet wird. Hier wird die Methode „Moving Min/Max“ auf die Simulationsdaten angewendet. Es wird also letztendlich eine gängige mathematische Methode verwendet, um die Streubandbreite der Simulationsdaten in einem vorgegebenen Zeitintervall bestimmen zu können. Alternativ dazu kann ein anderes mathematisches Modell im Streubreitenbestimmungskriterium zum Bestimmen der Rohdatenstreubreite hinterlegt sein.In a next step, a raw data spread is determined using a spread determination criterion on the generated simulation data. The simulation data are used to check the range of values over which the individually generated simulation data spread. The spreading width determination criterion is based, for example, on a method in which the spreading bandwidth is determined over time, such as the "Moving Min / Max" method, which is applied to data in a specified interval and thus to signals in a signal window. Here the “Moving Min / Max” method is applied to the simulation data. In the end, a common mathematical method is used to be able to determine the spread of the simulation data in a given time interval. Alternatively, a different mathematical model can be stored in the spreading width determination criterion for determining the raw data spreading width.

Basierend auf der Ermittlung der Rohdatenstreubreite erfolgt in einem nächsten Schritt ein Erzeugen von künstlichen Testdaten. Dies erfolgt unter Anwendung einer Testdatenerzeugungsvorschrift auf die Sensordaten. Die Testdatenerzeugungsvorschrift basiert beispielsweise auf der mathematischen Datengenerierungsvorschrift „Flächenabhängige Streuung“, die Informationen dazu enthält, wie aus den Sensordaten des Kollisionsversuchs die künstlichen Testdaten generiert werden. Alternativ dazu sind alternative Datengenerierungsvorschriften denkbar. Bei der Datengenerierungsvorschrift „Flächenabhängige Streuung“ besteht der Ansatz darin, dass jeweils eine Streufläche pro Sensoreinrichtung der Sensorvorrichtung in einem vorgegebenen Zeitfenster betrachtet wird, wobei diese betrachtete Fläche immer gleich bleibt beziehungsweise nur leicht und zufällig gestreut wird. Alternativ dazu kann als Datengenerierungsvorschrift beispielsweise auf eine Markov-Kette, eine Sinusmodulation, ein neuronales Netzwerk, eine zeitlich gerichtete Streuung, eine Sensorabhängigkeit, ein Band relativ zum Kollisionsversuch und/oder ein absolutes Simulationsband abgestellt werden. Die Testdatenerzeugungsvorschrift berücksichtigt die ermittelte Rohdatenstreubreite, sodass letztendlich eine Übertragung der Rohdatenstreubreite stattfindet, um die künstlichen Testdaten zu erzeugen. Es werden also künstliche Testdaten erzeugt, die über eine ähnliche Streubandbreite streuen wie die Rohdatenstreubreite. Die erzeugten künstlichen Testdaten beschreiben die physikalischen Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs, die von den Sensordaten beschrieben werden. Ausgehend von dem zu Beginn durchgeführten Kollisionsversuch werden also unter Berücksichtigung der Rohdatenstreubreite die künstlichen Testdaten erzeugt. Diese beschreiben genau die physikalischen Eigenschaften, die bereits von den Sensordaten beschrieben wurden. Die künstlichen Testdaten beschreiben also beispielsweise Beschleunigungswerte und/oder Druckwerte, je nachdem, wie die Sensorvorrichtung der Kollisionsversuchsumgebung ausgestaltet ist.Based on the determination of the raw data spread, the next step is to generate artificial test data. This is done using a test data generation rule for the sensor data. The test data generation rule is based, for example, on the mathematical data generation rule “Area-dependent scattering”, which contains information on how the artificial test data is generated from the sensor data of the collision attempt. Alternatively, alternative data generation rules are conceivable. In the case of the data generation rule “area-dependent scattering”, the approach is that one scattering area per sensor device of the sensor device is observed in a given time window, with this observed area always remaining the same or only being scattered slightly and randomly. Alternatively, a Markov chain, a sine modulation, a neural network, a temporal scatter, a sensor dependency, a band relative to the collision attempt and / or an absolute simulation band can be used as a data generation rule. The test data generation rule takes into account the determined raw data spread, so that the raw data spread is ultimately transmitted in order to generate the artificial test data. So artificial test data are generated that spread over a similar spread as the raw data spread. The generated artificial test data describe the physical properties of the behavior of the test vehicle, which are described by the sensor data. Based on the collision attempt carried out at the beginning, the artificial test data are generated, taking into account the raw data spread. These precisely describe the physical properties that have already been described by the sensor data. The artificial test data thus describe, for example, acceleration values and / or pressure values, depending on how the sensor device of the collision test environment is designed.

Basierend auf den künstlich erzeugten Testdaten wird in einem nächsten Schritt ein Erzeugen von künstlichen Merkmalsdaten durchgeführt. Dies erfolgt unter Anwendung der bereits oben beschriebenen Merkmalsdatenableitungsvorschrift. Diese wird jedoch nun auf die künstlichen Testdaten und nicht, wie oben beschrieben, auf die Sensordaten und/oder Simulationsdaten angewendet. Die künstlichen Merkmalsdaten beschreiben folglich die weiteren physikalischen Eigenschaften, das heißt die weiteren physikalischen Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs, die aber darüber hinausgehen, was bereits mithilfe der Sensordaten beschrieben wurde. Die künstlichen Merkmalsdaten können also beispielsweise ebenfalls Geschwindigkeitsdaten und/oder Deformationsdaten umfassen.Based on the artificially generated test data, the next step is to generate artificial feature data. This is done using the feature data derivation rule already described above. However, this is now applied to the artificial test data and not, as described above, to the sensor data and / or simulation data. The artificial feature data consequently describe the further physical properties, i.e. the further physical properties of the behavior of the test vehicle, which, however, go beyond what has already been described with the aid of the sensor data. The artificial feature data can therefore also include speed data and / or deformation data, for example.

Nachdem nun die künstlichen Merkmalsdaten erzeugt wurden, erfolgt ein Ermitteln eines Gesamtbewertungswerts für jedes künstliche Merkmalsdatenelement der erzeugten künstlichen Merkmalsdaten. Hier wird angenommen, dass die künstlichen Merkmalsdaten in einzelne Merkmalsdatenelemente unterteilt werden können. Ein derartiges Merkmalsdatenelement ist beispielsweise ein einzelner Geschwindigkeitswert und/oder ein einzelner Deformationswert. Das Ermitteln des Gesamtbewertungswerts erfolgt durch Anwenden eines Gesamtbewertungskriteriums auf die erzeugten künstlichen Merkmalsdaten. Das Gesamtbewertungskriterium umfasst hierfür beispielsweise Vorschriften dahingehend, welche Art von Merkmalsdaten besonders relevant sind. Beispielsweise kann mithilfe des Gesamtbewertungskriteriums vorgegeben sein, dass ein spezifischer Geschwindigkeitswert eine höhere Relevanz und Wichtigkeit aufweist, als beispielsweise ein bestimmter Deformationswert.Now that the artificial feature data have been generated, an overall evaluation value is determined for each artificial feature data element of the generated artificial feature data. It is assumed here that the artificial feature data can be divided into individual feature data elements. Such a feature data element is, for example, a single speed value and / or a single deformation value. The overall evaluation value is determined by applying an overall evaluation criterion to the generated artificial feature data. For this purpose, the overall evaluation criterion includes, for example, regulations regarding which type of feature data is particularly relevant. For example, with the aid of the overall evaluation criterion, it can be specified that a specific speed value is more relevant and important than, for example, a specific deformation value.

Abhängig von dem derart bestimmten Gesamtbewertungswert erfolgt ein Auswählen von zumindest dem künstlichen Merkmalsdatenelement, dessen Gesamtbewertungswert über einem vorgegebenen Minimalwert liegt. Es werden also letztendlich die künstlichen Merkmalsdaten ausgewählt, die die besten Ergebnisse bei der Gesamtbewertung erzielt haben. Hierfür wird ein entsprechender Grenzwert vorgegeben, ab dem ein spezifisches Merkmalsdatenelement diese hohe Bewertung erhält. Der Minimalwert kann hierbei beispielsweise dynamisch an die Gesamtbewertungswerte der vorhandenen künstlichen Merkmalsdatenelemente angepasst werden. Das heißt, es kann beispielsweise immer vorgesehen sein, dass eine bestimmte Anzahl an Merkmalsdatenelemente, wie zum Beispiel 100 künstliche Merkmalsdatenelemente, die die höchsten jeweiligen Gesamtbewertungswerte von allen erzeugten künstlichen Merkmalsdatenelementen aufweisen, ausgewählt werden. Ist dies der Fall wird der vorgegebene Minimalwert entsprechend gewählt.Depending on the overall evaluation value determined in this way, at least the artificial feature data element is selected, the overall evaluation value of which is above a predetermined minimum value. Ultimately, the artificial feature data that have achieved the best results in the overall assessment are selected. For this purpose, a corresponding limit value is specified, from which a specific feature data element receives this high rating. The minimum value can be dynamically adapted to the total evaluation values of the existing artificial feature data elements. That is to say, for example, it can always be provided that a certain number of feature data elements, such as 100 artificial feature data elements, which have the highest respective overall evaluation values of all generated artificial feature data elements, are selected. If this is the case, the specified minimum value is selected accordingly.

Daraufhin erfolgt ein Feststellen von zumindest einem Sensordatenelement der Sensordaten und/oder von zumindest einem Simulationsdatenelement der Simulationsdaten, aus dem das ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement erzeugt wurde. Es wird also zurückverfolgt, welche Daten den ausgewählten Simulationsdatenelementen zugrunde liegen. Da letztendlich die künstlichen Testdaten basierend auf den Sensordaten erzeugt wurden, jedoch durch Übertragen der Rohdatenstreubreite auf die Streubreite der künstlichen Testdaten auch Informationen aus dem Bereich der erzeugten Simulationsdaten ausgewertet wurden, kann hierbei entweder ein Sensordatenelement und/oder ein Simulationsdatenelement ermittelt werden, auf dem das ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement basiert. Es wird also beispielsweise festgestellt, dass eines der ausgewählten künstlichen Merkmalsdatenelemente auf einen spezifischen Beschleunigungswert der Sensorvorrichtung rückzuführen ist, der während des Kollisionsversuchs mit dem Testfahrzeug gemessen wurden.At least one sensor data element of the sensor data and / or of at least one simulation data element of the simulation data, from which the selected artificial feature data element was generated, then takes place. It is therefore traced back which data are based on the selected simulation data elements. Since the artificial test data were ultimately generated based on the sensor data, but information from the area of the generated simulation data was also evaluated by transferring the raw data spread to the spread of the artificial test data, either a sensor data element and / or a simulation data element can be determined on which the selected artificial feature data element is based. It is thus established, for example, that one of the selected artificial feature data elements is to be traced back to a specific acceleration value of the sensor device, the were measured during the collision test with the test vehicle.

Daraufhin erfolgt ein Erzeugen von zumindest einem Steuersignal für das Rückhaltesystem unter Anwendung eines Rückhaltesystemalgorithmus auf das festgestellte zumindest eine Sensordatenelement und/oder Simulationsdatenelement. Bei dem genannten Beispiel wird nun dieser spezifische Beschleunigungswert dafür verwendet werden, mithilfe des Rückhaltesystemalgorithmus das Steuersignal für das Rückhaltesystem zu erzeugen. Falls das Rückhaltesystem beispielsweise einen Gurtstraffer sowie mehrere Airbags umfasst, wird also der spezifische Beschleunigungswert beim Anwenden des bereits vorhandenen Rückhaltesystemalgorithmus, das heißt beim Anwenden eines Rückhaltesystemprogramms, berücksichtigt. Mittels Anwenden des Rückhaltesystemalgorithmus kann also ein entsprechendes Steuersignal beispielsweise für den Gurtstraffer basierend auf dem spezifischen Beschleunigungswert erzeugen kann. Hierbei wird auf einen bereits bekannten Rückhaltesystemalgorithmus zurückgegriffen.Thereupon, at least one control signal for the restraint system is generated using a restraint system algorithm on the determined at least one sensor data element and / or simulation data element. In the example mentioned, this specific acceleration value will now be used to generate the control signal for the restraint system with the aid of the restraint system algorithm. If the restraint system includes, for example, a belt tensioner and several airbags, the specific acceleration value is taken into account when the existing restraint system algorithm is used, that is, when a restraint system program is used. By using the restraint system algorithm, a corresponding control signal can be generated, for example for the belt tensioner, based on the specific acceleration value. An already known restraint system algorithm is used here.

Des Weiteren erfolgt ein Übermitteln des zumindest einen erzeugten Steuersignals an ein vorgegebenes Kraftfahrzeug. Bei diesem Kraftfahrzeug handelt es sich bevorzugt nicht um das Testfahrzeug, das oben bereits beschrieben wurde. Das Kraftfahrzeug weist das Rückhaltesystem und beispielsweise eine Steuereinrichtung für das Rückhaltesystem auf, wobei mithilfe der Steuereinrichtung der Gurtstraffer sowie die mehreren Airbags des Kraftfahrzeugs angesteuert werden können. In einem letzten Verfahrensschritt erfolgt nun ein Ansteuern des Rückhaltesystems des vorgegebenen Kraftfahrzeugs, das heißt des Kraftfahrzeugs, dem das erzeugte Steuersignal übermittelt wurde, gemäß dem zumindest einen ermittelten Steuersignal. Während das Kraftfahrzeug nun beispielsweise auf einer Straße fährt, kann im Falle eines Unfalls des Kraftfahrzeugs der Gurtstraffer und/oder einzelne oder mehrere der Airbags des Rückhaltesystems des Kraftfahrzeugs gemäß dem zuvor ermittelten Steuersignal angesteuert werden.Furthermore, the at least one generated control signal is transmitted to a specified motor vehicle. This motor vehicle is preferably not the test vehicle that has already been described above. The motor vehicle has the restraint system and, for example, a control device for the restraint system, wherein the belt tensioner and the multiple airbags of the motor vehicle can be controlled with the aid of the control device. In a final method step, the restraint system of the specified motor vehicle, that is to say the motor vehicle to which the generated control signal was transmitted, is now controlled in accordance with the at least one determined control signal. While the motor vehicle is now driving on a street, for example, in the event of an accident in the motor vehicle, the belt tensioner and / or individual or several of the airbags of the restraint system of the motor vehicle can be activated according to the previously determined control signal.

Das beschriebene Verfahren hat den Vorteil, dass beispielsweise bereits nach nur einmaligem Durchführen des Verfahrens bereits ein zuverlässiges Steuersignal für das Rückhaltesystem bereitgestellt wird. Durch die Verwendung der Simulationsdaten kann außerdem für verschiedene Fahrzeugtypen ein passendes Steuersignal bereitgestellt werden. Es müssen also beispielsweise nicht für jeden einzelnen Fahrzeugtyp aufwendige Kollisionsversuche durchgeführt werden, sondern es kann beispielsweise basierend auf einem Kollisionsversuch mit einem Kleinwagen auch ein entsprechendes Steuersignal für einen Sportwagen erzeugt werden. Hierdurch wird letztendlich das Kalibrierverfahren für das Rückhaltesystem für das Kraftfahrzeug besonders komfortabel, da ein Aufwand für das Kalibrierverfahren deutlich reduziert wird. Denn sowohl eine Anzahl als auch eine Ausgestaltung der Kollisionsversuche kann nun deutlich vereinfacht werden. Voraussetzung hierfür ist, dass auf ein zuverlässiges Simulationsprogramm zurückgegriffen wird, mit dessen Hilfe die Simulationsdaten erzeugt werden. Außerdem ist es sinnvoll, auf einen zuverlässigen Rückhaltesystemalgorithmus zuzugreifen, sodass ein sinnvolles Steuersignal basierend auf dem festgestellten zumindest einen Sensordatenelement und/oder Simulationsdatenelement erzeugt werden kann. Letztendlich wird basierend auf der Ermittlung der Rohdatenstreubreite erreicht, dass ein besonders robustes Erzeugen des Steuersignals möglich wird. Hierfür werden die tatsächlich erfassten Sensordaten sowie die Simulationsdaten kombiniert, um die künstlichen Testdaten sowie die künstlichen Merkmalsdaten zu erzeugen. Es kann außerdem besonders zeitsparend das Steuersignal für das Rückhaltesystem bereitgestellt werden, da auf die zahlreichen aufwendigen Kollisionsversuche verzichtet werden kann.The method described has the advantage that, for example, a reliable control signal for the restraint system is already provided after the method has been carried out only once. By using the simulation data, a suitable control signal can also be provided for different types of vehicles. For example, complex collision tests do not have to be carried out for each individual vehicle type, but a corresponding control signal for a sports car can also be generated, for example, based on a collision attempt with a small car. This ultimately makes the calibration method for the restraint system for the motor vehicle particularly convenient, since the effort involved in the calibration method is significantly reduced. Because both the number and the design of the collision attempts can now be significantly simplified. The prerequisite for this is that a reliable simulation program is used, which is used to generate the simulation data. In addition, it makes sense to access a reliable restraint system algorithm so that a meaningful control signal can be generated based on the at least one sensor data element and / or simulation data element that has been determined. Ultimately, based on the determination of the raw data spread, it is possible to generate the control signal in a particularly robust manner. For this purpose, the actually recorded sensor data and the simulation data are combined in order to generate the artificial test data and the artificial feature data. In addition, the control signal for the restraint system can be provided in a particularly time-saving manner, since the numerous complex collision attempts can be dispensed with.

Zu der Erfindung gehören auch Ausgestaltungsformen, durch die sich zusätzliche Vorteile ergeben.The invention also includes embodiments that result in additional advantages.

In einer vorteilhaften Ausgestaltungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass beim Anwenden des Gesamtbewertungskriteriums eine Gewichtung jedes einzelnen künstlichen Merkmalsdatenelements unter Anwendung eines vorgegebenen Gewichtungskriteriums auf die künstlichen Merkmalsdaten durchgeführt wird. Das Gewichtungskriterium ordnet hierbei jedem künstlichen Merkmalsdatenelement einen Gewichtungswert zu. Der Gewichtungswert beschreibt eine vorgegebene Gewichtung des jeweiligen künstlichen Merkmalsdatenelements abhängig von der physikalischen Eigenschaft, die von dem jeweiligen künstlichen Merkmalsdatenelement beschrieben wird. Es kann also beispielsweise vorgesehen sein, dass Geschwindigkeitsdaten eine höhere Gewichtung aufweisen sollen als beispielsweise Deformationsdaten. Das Gewichtungskriterium enthält hierfür entsprechende Informationen, sodass jedem künstlichen Merkmalsdatenelement der entsprechende Gewichtungswert direkt zugeordnet werden kann. Das Gewichtungskriterium kann fest vorgegeben sein. Das Gewichtungskriterium kann alternativ oder zusätzlich dazu mittels vorhergehender Simulationen und/oder Berechnungen ermittelt werden, indem beispielsweise die Daten von mehreren nacheinander bei variierten Einstellungen erfolgten Kollisionsversuchsreihen ausgewertet werden und beim Auswerten festgestellt wird, welche einzelnen mit jeweiligen Datenelementen gekoppelten Einstellungen sich wie auf die einzelnen Kollisionsversuchsreihen ausgewirkt haben. Hierfür kann auf das Simulationsprogramm, den Rückhaltesystemalgorithmus und/oder ein alternatives entsprechendes Auswerteprogramm zurückgegriffen werden. Der Gewichtungswert gibt letztendlich an, wie wichtig ein spezifisches künstliches Merkmalsdatenelement ist. Dem Ermitteln des Gewichtungswerts liegt die Erkenntnis zugrunde, dass einige Merkmalsdatenelemente relevanter sind als andere und daher eine höhere Gewichtung benötigen, weil sie beispielsweise schwieriger zu validieren sind als andere Merkmalsdatenelemente. Letztendlich wird hierdurch erreicht, dass von vornherein die Merkmalsdatenelemente bevorzugt ausgewählt werden, die aufgrund der physikalischen Eigenschaften, die sie beschreiben, als besonders wichtig anzusehen sind und daher einen entsprechend hohen Gewichtungswert zugeordnet bekommen haben. Hierfür kann auf bereits bei zahlreichen Kollisionsversuchen ermitteltes Wissen zurückgegriffen werden, sodass hierdurch das beschriebene Verfahren zusätzlich vereinfacht wird, wodurch unter anderem eine Zeitersparnis erreicht sowie eine Zuverlässigkeit bei der Auswahl des zumindest einen künstlichen Merkmalsdatenelements verbessert wird.In an advantageous embodiment of the invention, it is provided that when the overall evaluation criterion is applied, each individual artificial feature data element is weighted using a predetermined weighting criterion on the artificial feature data. The weighting criterion assigns a weighting value to each artificial feature data element. The weighting value describes a predetermined weighting of the respective artificial feature data element depending on the physical property which is described by the respective artificial feature data element. It can therefore be provided, for example, that speed data should have a higher weighting than, for example, deformation data. The weighting criterion contains corresponding information for this, so that the corresponding weighting value can be assigned directly to each artificial feature data element. The weighting criterion can be fixed. As an alternative or in addition to this, the weighting criterion can be determined using previous simulations and / or calculations, for example by evaluating the data from several series of collision tests carried out one after the other with varied settings and determining during the evaluation which individual settings coupled with the respective data elements relate to the individual series of collision tests have had an impact. The simulation program, the restraint system algorithm and / or an alternative, corresponding evaluation program can be used. The weighting value ultimately indicates how important a specific artificial feature data element is. The determination of the weighting value is based on the knowledge that some feature data elements are more relevant than others and therefore require a higher weighting because, for example, they are more difficult to validate than other feature data elements. Ultimately, this means that the feature data elements are preferably selected from the start which are to be regarded as particularly important due to the physical properties that they describe and have therefore been assigned a correspondingly high weighting value. For this purpose, knowledge that has already been determined in numerous collision attempts can be used, so that the described method is additionally simplified, which among other things saves time and improves reliability in the selection of the at least one artificial feature data element.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltungsform der Erfindung sieht vor, dass zunächst eine Merkmalsdatenstreubreite erzeugt wird. Dies erfolgt unter Anwendung des Streubreitenbestimmungskriteriums auf die aus den Simulationsdaten erzeugten Merkmalsdaten. Es wird also nicht nur die Rohdatenstreubreite der erzeugten Simulationsdaten ermittelt, sondern auch die Merkmalsdatenstreubreite der erzeugten Merkmalsdaten. Hierbei wird auf die Merkmalsdaten zurückgegriffen, die aus den Simulationsdaten erzeugt wurden. Das Streubreitenbestimmungskriterium kann hierbei wieder auf der Methode „Moving Min/Max“ basieren. Ist die Merkmalsdatenstreubreite bekannt, kann beim Anwenden des Gesamtbewertungskriteriums eine Einzelmerkmalsbewertung jedes einzelnen künstlichen Merkmaldatenelements durchgeführt werden. Dies erfolgt unter Anwendung eines Einzelbewertungskriteriums. Das Einzelbewertungskriterium wird auf jedes einzelne künstliche Merkmalsdatenelement der künstlichen Merkmalsdaten angewendet. Das Einzelbewertungskriterium ordnet jedem künstlichen Merkmalsdatenelement einen Einzelmerkmalsbewertungswert zu. Der Einzelmerkmalsbewertungswert gibt an, inwiefern das jeweilige künstliche Merkmalsdatenelement unter Berücksichtigung der ermittelten Merkmalsdatenstreubreite berücksichtigungswürdig ist. Es wird also, anders formuliert, überprüft, wie gut das jeweilige künstliche Merkmalsdatenelement in die Merkmalsdatenstreubreite passt. Weicht beispielsweise ein jeweiliges künstliches Merkmalsdatenelement deutlich von der Merkmalsdatenstreubreite ab, kann dieser Wert mit einem besonders niedrigen Einzelmerkmalsbewertungswert bewertet werden. Befindet sich ein spezifisches künstliches Merkmalsdatenelement jedoch beispielsweise in einem Bereich, in dem auch zahlreiche erzeugte Merkmalsdatenelemente innerhalb der Merkmalsdatenstreubreite streuen, kann dem entsprechenden künstlichen Merkmalsdatenelement ein hoher Einzelmerkmalsbewertungswert zugeordnet werden. Letztendlich kann basierend auf dem Einzelmerkmalsbewertungswert und gegebenenfalls zusätzlich des Gewichtungswerts der Gesamtbewertungswert erzeugt werden, basierend auf dem das Auswählen des zumindest einen künstlichen Merkmalsdatenelements erfolgt. Das Verhalten der erzeugten Merkmalsdaten wird hierbei in gewisser Weise auf die künstlichen Merkmalsdaten übertragen, indem die Merkmalsdatenstreubreite berücksichtigt wird. Hierdurch wird eine Bewertung der künstlichen Merkmalsdaten unter Berücksichtigung der Erfahrung aus den tatsächlichen Kollisionsversuchen ermöglicht. Dies trägt weit zur Verbesserung der Genauigkeit der Auswahl des zumindest einen künstlichen Merkmalsdatenelements bei, sodass letztendlich besonders zuverlässig das Steuersignal für das Rückhaltesystem ermittelt werden kann.Another advantageous embodiment of the invention provides that a feature data spread is first generated. This is done using the spreading width determination criterion on the feature data generated from the simulation data. Not only is the raw data spread of the generated simulation data determined, but also the feature data spread of the generated feature data. The feature data generated from the simulation data is used here. The criterion for determining the spread width can again be based on the “Moving Min / Max” method. If the feature data spread is known, an individual feature evaluation of each individual artificial feature data element can be carried out when applying the overall evaluation criterion. This is done using an individual evaluation criterion. The individual evaluation criterion is applied to each individual artificial feature data element of the artificial feature data. The individual evaluation criterion assigns an individual characteristic evaluation value to each artificial characteristic data element. The individual feature evaluation value indicates the extent to which the respective artificial feature data element is worth considering taking into account the determined feature data spread. In other words, it is checked how well the respective artificial feature data element fits into the feature data spread. If, for example, a respective artificial feature data element deviates significantly from the feature data spread, this value can be evaluated with a particularly low individual feature evaluation value. However, if a specific artificial feature data element is located, for example, in an area in which numerous generated feature data elements also scatter within the feature data spread, a high individual feature evaluation value can be assigned to the corresponding artificial feature data element. Ultimately, based on the individual feature evaluation value and possibly additionally the weighting value, the overall evaluation value can be generated, based on which the at least one artificial feature data element is selected. The behavior of the generated feature data is in a certain way transferred to the artificial feature data in that the feature data spread is taken into account. This enables the artificial feature data to be evaluated, taking into account the experience from the actual collision attempts. This contributes greatly to improving the accuracy of the selection of the at least one artificial feature data element, so that ultimately the control signal for the restraint system can be determined particularly reliably.

Gemäß einer weiteren Ausgestaltungsform ist es vorgesehen, dass unter Anwendung einer Datenauswahlvorschrift aus den erfassten Sensordaten und den erzeugten Simulationsdaten Basisdaten ausgewählt werden. Die Datenauswahlvorschrift kann beispielsweise vorsehen, dass nur alle 100 Millisekunden ein Messwert berücksichtigt wird, sodass beispielsweise zahlreiche einzelne Sensordatenelemente oder Simulationsdatenelemente aussortiert werden, die nicht dieser Vorgabe entsprechen, da beispielsweise mithilfe der Sensorvorrichtung alle zehn Millisekunden ein Messwert aufgenommen wurde. Darüber hinaus kann die Datenauswahlvorschrift Informationen dahingehend enthalten, in welchem Messbereich der Sensorvorrichtung Daten erzeugt werden, die im Folgenden als Basisdaten berücksichtigt werden. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass nur Messwerte, die bei einem Betrieb des Drucksensors bei einer Frequenz von bis zu 180 Hertz gemessen werden, berücksichtigt werden, jedoch elektrische Signale, die bei einer höheren Frequenz gemessen wurden, ausgefiltert werden. Letztendlich stellen die Basisdaten gefilterte Sensordaten und Simulationsdaten dar.According to a further embodiment, it is provided that basic data are selected from the recorded sensor data and the generated simulation data using a data selection rule. The data selection rule can, for example, provide that a measured value is only taken into account every 100 milliseconds, so that, for example, numerous individual sensor data elements or simulation data elements are sorted out that do not meet this requirement, since a measured value was recorded every ten milliseconds with the aid of the sensor device. In addition, the data selection rule can contain information as to the measurement range of the sensor device in which data is generated, which is then taken into account as basic data. For example, it can be provided that only measured values that are measured when the pressure sensor is operated at a frequency of up to 180 Hertz are taken into account, but electrical signals that were measured at a higher frequency are filtered out. Ultimately, the basic data represent filtered sensor data and simulation data.

Unter Anwendung der Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die ausgewählten Basisdaten werden daraufhin die Merkmalsdaten erzeugt. Gegen Ende des oben beschriebenen Verfahrens, bei dem das zumindest eine Sensordatenelement der Sensordaten und/oder Simulationsdatenelement der Simulationsdaten festgestellt wird, aus dem das ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelemente erzeugt wird, kann nun analog zumindest ein Basisdatenelement der Basisdaten festgestellt werden, aus dem das zumindest eine ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement erzeugt wurde. Unter Anwendung des Rückhaltesystemalgorithmus auf das zumindest eine festgestellte Basisdatenelement wird dann das zumindest eine Steuersignal für das Rückhaltesystem erzeugt. Es kann also auf Ebene der Sensordaten und der Simulationsdaten vor dem Erzeugen der Merkmalsdaten bereits eine Selektion an Daten erfolgen, sodass nur die als besonders zuverlässig und sinnvoll geltenden Daten in Form der Basisdaten bei der Erzeugung der Merkmalsdaten sowie der weiteren die Simulations- beziehungsweise Sensordaten betreffenden Schritte berücksichtigt werden. Als Rohdatenstreubreite wird dann eine Streubreite der von den Basisdaten umfassten Simulationsdaten bestimmt. Hierdurch können weitere Details hinsichtlich zuverlässiger Rohdaten berücksichtigt werden, sodass beispielsweise typischerweise mit hohen Messunsicherheiten behaftete Rohdaten als Sensordaten und/oder Simulationsdaten vorab ausgefiltert werden können. Hierdurch wird das Ergebnis des Verfahrens besonders zuverlässig.The feature data are then generated using the feature data derivation rule on the selected basic data. Towards the end of the method described above, in which the at least one sensor data element of the sensor data and / or simulation data element of the simulation data is determined from which the selected artificial feature data element is generated, at least one basic data element of the basic data can now be determined analogously, from which the at least one selected artificial feature data element was generated. Using the restraint system algorithm on the at least Once a basic data element has been determined, the at least one control signal for the restraint system is then generated. A selection of data can therefore already take place at the level of the sensor data and the simulation data before the feature data is generated, so that only the data that are considered to be particularly reliable and sensible in the form of the basic data when generating the feature data and the other data relating to the simulation or sensor data Steps are taken into account. A spread of the simulation data comprised by the basic data is then determined as the raw data spread. In this way, further details with regard to reliable raw data can be taken into account, so that, for example, raw data typically afflicted with high measurement uncertainties can be filtered out in advance as sensor data and / or simulation data. This makes the result of the method particularly reliable.

Des Weiteren ist es als eine Ausgestaltungsform der Erfindung vorgesehen, dass die Sensordaten jeweils von einer von mehreren Sensoreinrichtungen der Sensorvorrichtung erfasst werden. Eine derartige Sensoreinrichtung kann beispielsweise ein Beschleunigungssensor und/oder ein Drucksensor sein. Bei der Anwendung der Datenauswahlvorschrift werden nun sensoreinrichtungsabhängig aus den erfassten Sensordaten der jeweiligen Sensoreinrichtung und den erzeugten Simulationsdaten, die unter Anwendung des Simulationsprogramms auf die mittels der jeweiligen Sensoreinrichtung erfassten Sensordaten erzeugt werden, die Basisdaten ausgewählt. Die einzelnen in der Datenauswahlvorschrift hinterlegten Informationen, wie beispielsweise ein Frequenzbereich, in dem elektrische Signale berücksichtigt werden oder nicht, kann somit sensorspezifisch vorgegeben sein. Für die mit dem Beschleunigungssensor gekoppelten Daten kann somit eine andere Auswahlvorschrift für die Auswahl an Basisdaten gelten als dies für die mit dem Drucksensor als Sensoreinrichtung gekoppelten Daten der Fall ist. Durch dieses Berücksichtigen von sensorabhängigen Details betreffend sinnvolle Sensordaten beziehungsweise Simulationsdaten kann letztendlich die Erzeugung der Merkmalsdaten und damit verbunden die Rohdatenstreubreite sowie die Merkmalsdatenstreubreite so genau und optimal wie möglich ermittelt werden.Furthermore, it is provided as an embodiment of the invention that the sensor data are each recorded by one of several sensor devices of the sensor device. Such a sensor device can be, for example, an acceleration sensor and / or a pressure sensor. When using the data selection rule, the basic data are now selected as a function of the sensor device from the recorded sensor data of the respective sensor device and the generated simulation data, which are generated using the simulation program on the sensor data recorded by the respective sensor device. The individual information stored in the data selection rule, such as a frequency range in which electrical signals are taken into account or not, can thus be specified in a sensor-specific manner. For the data coupled with the acceleration sensor, a different selection rule for the selection of basic data can thus apply than is the case for the data coupled with the pressure sensor as a sensor device. By taking into account sensor-dependent details relating to sensible sensor data or simulation data, the generation of the feature data and the associated raw data spread and the feature data spread can be determined as precisely and optimally as possible.

Außerdem ist es in einer Ausgestaltungsform vorgesehen, dass das Simulationsprogramm zumindest zwei verschiedene Fahrzeugtypen als jeweiliges simuliertes Testfahrzeug beim Erzeugen der Simulationsdaten berücksichtigt. Das Simulationsprogramm ist also explizit dazu ausgebildet, nicht nur beispielsweise Simulationsdaten betreffend einen Kleinwagen zu simulieren, sondern beispielsweise ebenfalls ein Verhalten eines Sportwagens, einer Limousine und/oder eines Cabriolets. Die Simulationsdaten beschreiben somit ein Verhalten von unterschiedlichen Fahrzeugen, die jeweils eine andere Form, Gewichtsverteilung, Ausstattung und/oder ein anderes Fahrverhalten aufweisen. Hierdurch wird erreicht, dass das Verfahren nicht nur für einen Fahrzeugtyp, und zwar einen Fahrzeugtyp des Testfahrzeugs, zu einem sinnvollen Steuersignal für das Rückhaltesystem führt, sondern dass für verschiedene Fahrzeugtypen mit nur einmaligem Durchführen des beschriebenen Verfahrens bereits ein sinnvolles Steuersignal für das Rückhaltesystem eines beliebigen Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden kann. Dies trägt maßgeblich zum Komfort des beschriebenen Betreibens des Rückhaltesystems bei.In addition, one embodiment provides that the simulation program takes into account at least two different vehicle types as the respective simulated test vehicle when generating the simulation data. The simulation program is therefore explicitly designed to simulate not only, for example, simulation data relating to a small car, but also, for example, the behavior of a sports car, a limousine and / or a convertible. The simulation data thus describe the behavior of different vehicles, each of which has a different shape, weight distribution, equipment and / or different driving behavior. This ensures that the method not only leads to a meaningful control signal for the restraint system for one vehicle type, namely a vehicle type of the test vehicle, but that for various vehicle types with only one implementation of the described method, a sensible control signal for the restraint system of any one Motor vehicle can be provided. This contributes significantly to the convenience of the described operation of the restraint system.

In einer zusätzlichen Ausgestaltungsform ist es vorgesehen, dass das Ansteuern des Rückhaltesystems des vorgegebenen Kraftfahrzeugs gemäß dem zumindest einen ermittelten Steuersignal während des Durchführens eines weiteren Kollisionsversuchs mit dem vorgegebenen Kraftfahrzeug als Testfahrzeug erfolgt. Daraufhin wird das Verfahren zum Betreiben des Rückhaltesystems, wie es oben beschrieben wurde, für die bei dem weiteren Kollisionsversuch erfassten Sensordaten erneut durchgeführt. Falls es bei einmaligem Durchführen des Verfahrens nicht zu einem ausreichend präzisen Steuersignal für das Rückhaltesystem kommt, kann also das Verfahren beliebig oft wiederholt werden. Letztendlich ist es hierdurch möglich, dass mehrere Kollisionsversuchsreihen durchgeführt werden, sodass je nach Sicherheitsanforderung an das Rückhaltesystem unterschiedlich präzise das Steuersignal für das Rückhaltesystem bereitgestellt und ermittelt werden kann. Das Verfahren ist somit besonders vielseitig einsetzbar.In an additional embodiment, it is provided that the control of the restraint system of the specified motor vehicle takes place according to the at least one determined control signal while another collision attempt is being carried out with the specified motor vehicle as the test vehicle. The method for operating the restraint system, as described above, is then carried out again for the sensor data recorded in the further collision attempt. If a sufficiently precise control signal for the restraint system does not occur when the method is carried out once, the method can be repeated as often as desired. Ultimately, this makes it possible for several series of collision tests to be carried out, so that the control signal for the restraint system can be provided and determined with different levels of precision depending on the safety requirements for the restraint system. The method is therefore particularly versatile.

Das erfindungsgemäße System zum Betreiben eines Rückhaltesystems für ein Kraftfahrzeug umfasst zumindest eine Recheneinrichtung, das Kraftfahrzeug, eine Kollisionsversuchsumgebung und ein Testfahrzeug. Das System ist dazu ausgebildet, ein Verfahren, wie es oben beschrieben wurde, durchzuführen. Die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren vorgestellten bevorzugten Ausgestaltungen und deren Vorteile gelten entsprechend, soweit anwendbar, für das erfindungsgemäße System. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Systems hier nicht noch einmal beschrieben.The system according to the invention for operating a restraint system for a motor vehicle comprises at least one computing device, the motor vehicle, a collision test environment and a test vehicle. The system is designed to carry out a method as described above. The preferred embodiments presented in connection with the method according to the invention and their advantages apply accordingly, if applicable, to the system according to the invention. For this reason, the corresponding developments of the system according to the invention are not described again here.

Das erfindungsgemäße System ist also dazu eingerichtet, die folgenden Dinge durchzuführen. Zum einen ist das Testfahrzeug dazu ausgebildet, zumindest einen Kollisionsversuch in der Kollisionsversuchsumgebung durchzuführen. Die Kollisionsversuchsumgebung ist dazu ausgebildet, ein Verhalten des Testfahrzeugs während des zumindest einen Kollisionsversuchs zu erfassen, und zwar indem das Verhalten des Testfahrzeugs während des zumindest einen Kollisionsversuchs beschreibende Sensordaten mittels einer Sensorvorrichtung der Kollisionsversuchsumgebung erfasst werden. Die Sensordaten beschreiben zumindest eine physikalische Eigenschaft des Verhaltens des Testfahrzeugs.The system according to the invention is thus set up to do the following things. On the one hand, the test vehicle is designed to carry out at least one collision test in the collision test environment. The collision test environment is designed to detect a behavior of the test vehicle during the at least one collision attempt, specifically by the behavior of the test vehicle during the at least Sensor data describing a collision attempt are recorded by means of a sensor device in the surroundings of the collision attempt. The sensor data describe at least one physical property of the behavior of the test vehicle.

Die Recheneinrichtung ist dazu ausgebildet, Simulationsdaten unter Anwendung eines Simulationsprogramms auf die erfassten Sensordaten zu erzeugen, wobei die Simulationsdaten die zumindest eine physikalische Eigenschaft des Verhaltens des Testfahrzeugs sowie zumindest eines simulierten Testfahrzeugs beschreiben. Des Weiteren ist die Recheneinrichtung dazu ausgebildet, Merkmalsdaten unter Anwendung einer Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten zu erzeugen, wobei die Merkmalsdaten weitere physikalische Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs oder des zumindest einen simulierten Testfahrzeugs beschreiben als die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten. Außerdem ist die Recheneinrichtung dazu ausgebildet, eine Rohdatenstreubreite unter Anwendung eines Streubreitenbestimmungskriteriums auf die erzeugten Simulationsdaten zu ermitteln und künstliche Testdaten unter Anwendung einer Testdatenerzeugungsvorschrift auf die Sensordaten zu erzeugen. Die Testdatenerzeugungsvorschrift berücksichtigt die ermittelte Rohdatenstreubreite und die erzeugten künstlichen Testdaten beschreiben die physikalischen Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs, die von den Sensordaten beschrieben werden. Die Recheneinrichtung ist zudem dazu ausgebildet, künstliche Merkmalsdaten unter Anwendung der Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die künstlichen Testdaten zu erzeugen, wobei die künstlichen Merkmalsdaten die weiteren physikalischen Eigenschaften beschreiben. Die Recheneinrichtung ist ferner dazu ausgebildet, einen Gesamtbewertungswert für jedes künstliche Merkmalsdatenelement der erzeugten künstlichen Merkmalsdaten durch Anwenden eines Gesamtbewertungskriteriums auf die erzeugten künstlichen Merkmalsdaten zu ermitteln und zumindest das künstliche Merkmalsdatenelement auszuwählen, dessen Gesamtbewertungswert über einem vorgegebenen Minimalwert liegt. Abschließend ist die Recheneinrichtung dazu ausgebildet festzustellen, aus welchem zumindest einen Sensordatenelement der Sensordaten und/oder welchem zumindest einen Simulationsdatenelement der Simulationsdaten das ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement erzeugt wurde. Die Recheneinrichtung ist abschließend dazu ausgebildet, zumindest ein Steuersignal für das Rückhaltesystem unter Anwendung eines Rückhaltesystemalgorithmus auf das festgestellte zumindest eine Sensordatenelement und/oder Simulationsdatenelement zu erzeugen und das zumindest eine erzeugte Steuersignal an das Kraftfahrzeug zu übermitteln.The computing device is designed to generate simulation data using a simulation program on the acquired sensor data, the simulation data describing the at least one physical property of the behavior of the test vehicle and of at least one simulated test vehicle. Furthermore, the computing device is designed to generate feature data using a feature data derivation rule for the sensor data and / or the simulation data, the feature data describing further physical properties of the behavior of the test vehicle or of the at least one simulated test vehicle than the sensor data and / or the simulation data. In addition, the computing device is designed to determine a raw data spread using a spread determination criterion for the generated simulation data and to generate artificial test data using a test data generation rule for the sensor data. The test data generation rule takes into account the determined raw data spread and the generated artificial test data describe the physical properties of the behavior of the test vehicle, which are described by the sensor data. The computing device is also designed to generate artificial feature data using the feature data derivation rule on the artificial test data, the artificial feature data describing the further physical properties. The computing device is also designed to determine an overall evaluation value for each artificial feature data element of the generated artificial feature data by applying an overall evaluation criterion to the generated artificial feature data and to select at least the artificial feature data element whose overall evaluation value is above a predetermined minimum value. Finally, the computing device is designed to determine from which at least one sensor data element of the sensor data and / or which at least one simulation data element of the simulation data the selected artificial feature data element was generated. The computing device is finally designed to generate at least one control signal for the restraint system using a restraint system algorithm on the determined at least one sensor data element and / or simulation data element and to transmit the at least one generated control signal to the motor vehicle.

Das Kraftfahrzeug ist dazu ausgebildet, das Rückhaltesystem gemäß dem zumindest einen ermittelten Steuersignal anzusteuern. Das Testfahrzeug und/oder das Kraftfahrzeug ist bevorzugt als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, oder als Personenbus oder Motorrad ausgestaltet.The motor vehicle is designed to control the restraint system in accordance with the at least one determined control signal. The test vehicle and / or the motor vehicle is preferably configured as a motor vehicle, in particular as a passenger vehicle or truck, or as a passenger bus or motorcycle.

Zu der Erfindung gehört auch die Recheneinrichtung des Systems. Die Recheneinrichtung weist eine Prozessoreinrichtung auf, die dazu eingerichtet ist, entsprechende Schritte einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Prozessoreinrichtung kann hierzu zumindest einen Mikroprozessor und/oder zumindest einen Mikrocontroller und/oder zumindest einen FPGA (Field Programmable Gate Array) und/oder zumindest einen DSP (Digital Signal Processor) aufweisen. Des Weiteren kann die Prozessoreinrichtung Programmcode aufweisen, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die entsprechenden Schritte der Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann in einem Datenspeicher der Prozessoreinrichtung gespeichert sein.The computing device of the system also belongs to the invention. The computing device has a processor device which is set up to carry out corresponding steps of an embodiment of the method according to the invention. For this purpose, the processor device can have at least one microprocessor and / or at least one microcontroller and / or at least one FPGA (Field Programmable Gate Array) and / or at least one DSP (Digital Signal Processor). Furthermore, the processor device can have program code which is set up to carry out the corresponding steps of the embodiment of the method according to the invention when executed by the processor device. The program code can be stored in a data memory of the processor device.

Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der beschriebenen Ausführungsformen.The invention also includes the combinations of the features of the described embodiments.

Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt die einzige Figur eine schematische Darstellung eines Systems zum Betreiben eines Rückhaltesystems für ein Kraftfahrzeug.An exemplary embodiment of the invention is described below. For this purpose, the single figure shows a schematic representation of a system for operating a restraint system for a motor vehicle.

Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden. Daher soll die Offenbarung auch andere als die dargestellten Kombinationen der Merkmale der Ausführungsform umfassen. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.The exemplary embodiment explained below is a preferred embodiment of the invention. In the exemplary embodiment, the described components of the embodiment each represent individual features of the invention which are to be considered independently of one another and which also develop the invention independently of one another. Therefore, the disclosure is intended to include combinations of the features of the embodiment other than those illustrated. Furthermore, the described embodiment can also be supplemented by further features of the invention already described.

In der Figur bezeichnen gleiche Bezugszeichen jeweils funktionsgleiche Elemente.In the figure, the same reference symbols denote elements with the same function.

In der einzigen Figur ist ein System 10 skizziert, das eine Recheneinrichtung 12, ein Kraftfahrzeug 14, eine Kollisionsversuchsumgebung 16 und ein Testfahrzeug 18 für die Kollisionsversuchsumgebung 16 umfasst. Das System 10 dient dem Betreiben eines Rückhaltesystems 20 des Kraftfahrzeugs 14 des Systems 10.In the single figure is a system 10 outlines that a computing device 12 , a motor vehicle 14th , a collision attempt environment 16 and a test vehicle 18th for the collision attempt environment 16 includes. The system 10 is used to operate a restraint system 20th of the motor vehicle 14th of the system 10 .

Das Rückhaltesystem 20 des Kraftfahrzeugs 14 umfasst eine Steuereinrichtung 22 für das Rückhaltesystem 20 sowie zwei Komponenten des Rückhaltesystems 20, bei denen es sich um einen Gurtstraffer 24 und zumindest einen Airbag 26 des Kraftfahrzeugs 14 handelt. Des Weiteren weist das Kraftfahrzeug 14 eine Kommunikationsschnittstelle 28 auf.The restraint system 20th of the motor vehicle 14th comprises a control device 22nd for the restraint system 20th as well as two components of the restraint system 20th that are pretensioners 24 and at least one airbag 26th of the motor vehicle 14th acts. Furthermore, the motor vehicle 14th a communication interface 28 on.

Das Testfahrzeug 18 umfasst eine Sensorvorrichtung 30. Die Sensorvorrichtung 30 umfasst wiederum zwei Sensoreinrichtungen 32. Bei diesen handelt es sich hier um einen Beschleunigungssensor 32 und einen Drucksensor 32'. Alternativ oder zusätzlich dazu kann als Sensoreinrichtung 32 eine auf das Testfahrzeug 18 gerichtete Hochgeschwindigkeitskamera und/oder ein anderer typischerweise bei einem Kollisionsversuch verwendeter Sensor vorgesehen sein. Die Sensorvorrichtung 30 ist hier in einem Frontbereich des Testfahrzeugs 18 angeordnet, kann jedoch alternativ oder zusätzlich dazu in einem Seitenbereich und/oder Heckbereich des Testfahrzeugs 18 angeordnet sein. Im Rahmen eines Kollisionsversuchs mithilfe der Kollisionsversuchsumgebung 16 und dem Testfahrzeug 18 kommt es zu einem frontalen Aufprall auf einer Wand 34, wobei sich das Testfahrzeug 18 mit einer Geschwindigkeit von beispielsweise 50 Kilometern pro Stunde der Wand 34 nähert. Eine hierbei durchgeführte Bewegungsrichtung 35 ist in Form eines Pfeils skizziert. Das Testfahrzeug 18, das bereits mit der Wand 34 kollidiert ist, ist als Testfahrzeug 18' ebenfalls in der Figur skizziert. Das Testfahrzeug 18 weist zudem ebenfalls die Kommunikationsschnittstelle 28 auf.The test vehicle 18th comprises a sensor device 30th . The sensor device 30th again comprises two sensor devices 32 . This is an acceleration sensor 32 and a pressure sensor 32 ' . Alternatively or in addition to this, the sensor device 32 one on the test vehicle 18th Directional high-speed camera and / or another sensor typically used in a collision attempt may be provided. The sensor device 30th is here in a front area of the test vehicle 18th arranged, but can alternatively or additionally to this in a side area and / or rear area of the test vehicle 18th be arranged. As part of a collision attempt using the collision attempt environment 16 and the test vehicle 18th there is a frontal impact on a wall 34 , with the test vehicle 18th at a speed of, for example, 50 kilometers per hour of the wall 34 approaching. A direction of movement carried out here 35 is outlined in the form of an arrow. The test vehicle 18th that already came with the wall 34 collided is a test vehicle 18 ' also sketched in the figure. The test vehicle 18th also shows the communication interface 28 on.

Die Recheneinrichtung 12 weist zumindest ein Simulationsprogramm 36 sowie einen Rückhaltesystemalgorithmus 38 auf. Des Weiteren umfasst die Recheneinrichtung 12 ebenfalls die Kommunikationsschnittstelle 28. Einzelne Kommunikationsverbindungen 29 zwischen der Kommunikationsschnittstelle 28 der Recheneinrichtung 12 und den jeweiligen Kommunikationsschnittstellen 28 des Testfahrzeugs 18 sowie des Kraftfahrzeugs 14 sind als drahtlose Kommunikationsverbindungen 29 möglich. Die jeweilige Kommunikationsverbindung 29 kann über ein drahtloses lokales Netzwerk (WLAN für Wireless Local Area Network), eine Bluetooth-Verbindung und/oder ein mobiles Datennetzwerk, beispielsweise basierend auf dem Mobilfunkstandard Longterm Evolution (LTE), Longterm Evolution Advanced (LTE-A) oder Fifth Generation (5G), basieren.The computing device 12 has at least one simulation program 36 as well as a restraint system algorithm 38 on. The computing device also includes 12 also the communication interface 28 . Individual communication links 29 between the communication interface 28 the computing device 12 and the respective communication interfaces 28 of the test vehicle 18th as well as the motor vehicle 14th are considered wireless communication links 29 possible. The respective communication link 29 can be operated via a wireless local area network (WLAN for Wireless Local Area Network), a Bluetooth connection and / or a mobile data network, for example based on the Longterm Evolution (LTE), Longterm Evolution Advanced (LTE-A) or Fifth Generation ( 5G) , based.

Zum Betreiben des Rückhaltesystems 20 werden nun mehrere Verfahrensschritte durchgeführt. In einem ersten Schritt S1 wird zumindest ein Kollisionsversuch, wie er oben beschrieben wurde, mit dem Testfahrzeug 18 in der Kollisionsversuchsumgebung 16 durchgeführt. In einem Schritt S2 erfolgt hierbei ein Erfassen von einem Verhalten des Testfahrzeugs 18 während des zumindest einen Kollisionsversuchs beschreibenden Sensordaten mittels der Sensorvorrichtung 30 der Kollisionsversuchsumgebung 16. Diese Sensordaten, die hier von dem Beschleunigungssensor 32 und dem Drucksensor 32` in Form von Beschleunigungsdaten und Druckdaten erfasst werden, beschreiben somit physikalische Eigenschaften des Verhaltens des Testfahrzeugs 18 während des Kollisionsversuchs. Diese Daten werden daraufhin über die Kommunikationsverbindung 29 an die Recheneinrichtung 12 übermittelt.For operating the restraint system 20th Several procedural steps are now carried out. In a first step S1 at least one collision attempt, as described above, with the test vehicle 18th in the collision attempt environment 16 carried out. In one step S2 a behavior of the test vehicle is detected here 18th during the sensor data describing at least one collision attempt by means of the sensor device 30th the collision attempt environment 16 . This sensor data, here from the accelerometer 32 and the pressure sensor 32` are recorded in the form of acceleration data and pressure data, thus describe physical properties of the behavior of the test vehicle 18th during the collision attempt. This data is then sent over the communication link 29 to the computing device 12 transmitted.

Die Recheneinrichtung 12 erzeugt dann in einem Schritt S3 unter Anwendung des Simulationsprogramms 36 auf die übermittelten Sensordaten Simulationsdaten. Die Simulationsdaten beschreiben hierbei die gleichen physikalischen Eigenschaften wie die Sensordaten. Das Simulationsprogramm 36 berücksichtigt zumindest zwei verschiedene Fahrzeugtypen als jeweiliges simuliertes Testfahrzeug 18 bei dem Erzeugen der Simulationsdaten. Handelt es sich bei dem Testfahrzeug 18 um einen Kleinwagen, kann mithilfe des Simulationsprogramms 36 ein entsprechendes Verhalten für einen Sportwagen, ein Cabriolet und/oder eine Limousine sowie beliebige weitere Fahrzeugtypen simuliert werden. Die Erzeugung der Simulationsdaten wird von der Recheneinrichtung 12 durchgeführt. Auch die weiteren folgenden Schritte werden zunächst alle von der Recheneinrichtung 12 durchgeführt.The computing device 12 then generated in one step S3 using the simulation program 36 on the transmitted sensor data simulation data. The simulation data describe the same physical properties as the sensor data. The simulation program 36 takes into account at least two different vehicle types as the respective simulated test vehicle 18th when generating the simulation data. Is it the test vehicle? 18th to a small car, using the simulation program 36 a corresponding behavior for a sports car, a convertible and / or a sedan and any other vehicle types can be simulated. The generation of the simulation data is carried out by the computing device 12 carried out. The following steps are also initially all carried out by the computing device 12 carried out.

In einem nächsten Schritt S4 werden Merkmalsdaten unter Anwendung einer Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten erzeugt. Die Merkmalsdaten beschreiben weitere physikalische Eigenschaften als die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten. Bei den Merkmalsdaten handelt es sich hier um Geschwindigkeitsdaten und/oder Deformationsdaten, die das Verhalten des Testfahrzeugs 18 beim Kollisionsversuch weiter beschreiben, jedoch nicht direkt mittels der Sensorvorrichtung 30 erfasst wurden sondern aus den Sensordaten und/oder den Simulationsdaten berechnet werden. Außerdem wird in einem Schritt S5 eine Rohdatenstreubreite der erzeugten Simulationsdaten ermittelt. Dies erfolgt unter Anwendung eines Streubreitenbestimmungskriteriums.In a next step S4 feature data are generated using a feature data derivation rule on the sensor data and / or the simulation data. The feature data describe further physical properties than the sensor data and / or the simulation data. The feature data are speed data and / or deformation data that determine the behavior of the test vehicle 18th describe further during the collision attempt, but not directly by means of the sensor device 30th but are calculated from the sensor data and / or the simulation data. It also comes in one step S5 a raw data spread of the generated simulation data is determined. This is done using a spreading width determination criterion.

Die ermittelte Rohdatenstreubreite wird daraufhin zum Erzeugen von künstlichen Testdaten übertragen. Hierfür werden in einem Schritt S6 künstliche Testdaten unter Anwendung einer Testdatenerzeugungsvorschrift auf die Sensordaten erzeugt. Es wird also nun auf die tatsächlich erfassten Daten, das heißt die Sensordaten, zurückgegriffen. Beim Erzeugen der künstlichen Testdaten wird jedoch die ermittelte Rohdatenstreubreite berücksichtigt. Es werden also ausgehend von den Sensordaten derartige künstliche Testdaten erzeugt, die ein ähnliches Streuverhalten aufweisen wie das Streuverhalten der erzeugten Simulationsdaten. Die künstlichen Testdaten beschreiben hierbei dieselben physikalischen Eigenschaften wie die Sensordaten. Es werden also hier als künstliche Testdaten, Beschleunigungsdaten und/oder Druckdaten generiert.The determined raw data spread is then transmitted to generate artificial test data. This is done in one step S6 generated artificial test data using a test data generation rule on the sensor data. The data actually recorded, i.e. the sensor data, are now used. However, when generating the artificial test data, the determined raw data spread is taken into account. Thus, based on the sensor data, such artificial test data are generated that have a similar one Show scattering behavior like the scattering behavior of the generated simulation data. The artificial test data describe the same physical properties as the sensor data. So here are generated as artificial test data, acceleration data and / or pressure data.

Basierend auf den künstlichen Testdaten werden in einem nächsten Schritt S7 künstliche Merkmalsdaten unter erneuter Anwendung der Merkmalsdatenableitungsvorschrift auf die künstlichen Testdaten erzeugt. Die künstlichen Merkmalsdaten beschreiben die weiteren physikalischen Eigenschaften, also hier eine Geschwindigkeit und/oder eine Deformation des Testfahrzeugs 18. Based on the artificial test data, the next step S7 artificial feature data is generated with renewed application of the feature data derivation rule to the artificial test data. The artificial feature data describe the further physical properties, that is to say here a speed and / or a deformation of the test vehicle 18th .

Alternativ kann hierbei eine von der Merkmalsdatenableitungsvorschrift abweichende weitere Merkmalsdatenableitungsvorschrift angewendet werden.Alternatively, a further feature data derivation rule that deviates from the feature data derivation rule can be used here.

In einem Schritt S8 erfolgt ein Ermitteln eines Gesamtbewertungswerts für jedes künstliche Merkmalsdatenelement der erzeugten künstlichen Merkmalsdaten. Hierfür wird ein Gesamtbewertungskriterium auf die erzeugten künstlichen Merkmalsdaten angewendet. Der Gesamtbewertungswert kann sich hier aus zwei Einzelwerten zusammensetzen, und zwar aus einem Gewichtungswert und einem Einzelmerkmalsbewertungswert. Der Gewichtungswert wird in einem Schritt S9 unter Anwendung eines vorgegebenen Gewichtungskriteriums auf die künstlichen Merkmalsdaten ermittelt, wobei das Gewichtungskriterium jedem künstlichen Merkmalsdatenelement den Gewichtungswert zuordnen, der eine vorgegebene Gewichtung des jeweiligen künstlichen Merkmalsdatenelements abhängig von der physikalischen Eigenschaft beschreibt, die von dem jeweiligen künstlichen Merkmalsdatenelement beschrieben wird. Im Rahmen des Gewichtungskriteriums kann also vorgesehen sein, dass generell ein Geschwindigkeitswert mit einem höheren Gewichtungswert bewertet wird als ein Deformationswert.In one step S8 an overall evaluation value is determined for each artificial feature data element of the generated artificial feature data. For this purpose, an overall evaluation criterion is applied to the generated artificial feature data. The overall evaluation value can be made up of two individual values, namely a weighting value and an individual characteristic evaluation value. The weighting value is in one step S9 determined using a predetermined weighting criterion on the artificial feature data, the weighting criterion assigning each artificial feature data element the weighting value that describes a predetermined weighting of the respective artificial feature data element depending on the physical property that is described by the respective artificial feature data element. In the context of the weighting criterion, it can therefore be provided that a speed value is generally assessed with a higher weighting value than a deformation value.

Der Einzelmerkmalsbewertungswert wird durch Anwendung eines Einzelbewertungskriteriums auf jedes einzelne künstliche Merkmalsdatenelement für dieses jeweilige einzelne Merkmalsdatenelement ermittelt. Der einzelne Merkmalsbewertungswert gibt an, inwiefern das jeweilige künstliche Merkmalsdatenelement unter Berücksichtigung einer Merkmalsdatenstreubreite berücksichtigungswürdig ist. Hierfür wird zunächst in einem Schritt S10 unter Anwendung des Streubreitenbestimmungskriteriums oder eines alternativen entsprechenden Bestimmungskriteriums auf die aus den Simulationsdaten erzeugten Merkmalsdaten die Merkmalsdatenstreubreite ermittelt. Alternativ oder zusätzlich dazu kann das Streubreitenbestimmungskriterium auf die aus den Sensordaten erzeugten Merkmalsdaten zum Ermitteln der Merkmalsdatenstreubreite angewendet werden. Im Rahmen des Anwendens des Einzelmerkmalsbewertungskriteriums auf die künstlichen Merkmalsdaten in einem Schritt S11 wird die Merkmalsdatenstreubreite auf die künstlichen Merkmalsdaten übertragen. Der Einzelmerkmalsbewertungswert gibt letztendlich an, wie gut das jeweilige künstliche Merkmalsdatenelement in die auf die künstlichen Merkmalsdaten übertragene Merkmalsdatenstreubreite passt. Hierdurch können die Geschwindigkeitswerte und/oder Deformationswerte als jeweiliges Merkmalsdatenelement ausgewählt werden, die gut innerhalb der Merkmalsdatenstreubreite liegen, wohingegen einzelne Ausreißer sowie am Rand der Merkmalsdatenstreubreite liegende Daten mit einem geringeren Einzelmerkmalbewertungswert bewertet und somit als weniger relevant eingestuft werden. Durch eine Addition des derart gewonnenen Einzelmerkmalbewertungswerts und des Gewichtungswerts kann somit der Gesamtbewertungswert für jedes künstliche Merkmalsdatenelement im Schritt S8 ermittelt werden.The individual feature evaluation value is determined by applying an individual evaluation criterion to each individual artificial feature data element for this respective individual feature data element. The individual feature evaluation value indicates the extent to which the respective artificial feature data element is worthy of consideration, taking into account a feature data spread. This is done in one step S10 using the spread determination criterion or an alternative corresponding determination criterion on the feature data generated from the simulation data, the feature data spread is determined. As an alternative or in addition to this, the criterion for determining the spread width can be applied to the feature data generated from the sensor data in order to determine the feature data spread. As part of the application of the single feature evaluation criterion to the artificial feature data in one step S11 the feature data spread is transferred to the artificial feature data. The individual feature evaluation value ultimately indicates how well the respective artificial feature data element fits into the feature data spread transferred to the artificial feature data. In this way, the speed values and / or deformation values can be selected as the respective feature data element that are well within the feature data spread, whereas individual outliers and data lying at the edge of the feature data spread are assessed with a lower individual feature evaluation value and are therefore classified as less relevant. By adding the individual feature evaluation value obtained in this way and the weighting value, the overall evaluation value for each artificial feature data element in step S8 be determined.

In einem Schritt S12 erfolgt daraufhin ein Auswählen von zumindest dem künstlichen Merkmalsdatenelement, dessen Gesamtbewertungswert über einem vorgegebenen Minimalwert liegt. Es kann vorgesehen sein, dass eine vorgegebene Anzahl an besten da am höchsten bewerteten Merkmalsdatenelemente hierbei ausgewählt wird, wobei der Minimalwert entsprechend gewählt wird. Der Minimalwert kann also als fest vorgegebener Wert vorliegen oder dynamisch angepasst werden.In one step S12 This is followed by a selection of at least the artificial feature data element whose overall evaluation value is above a predetermined minimum value. It can be provided that a predetermined number of the best and the highest valued feature data elements is selected here, the minimum value being selected accordingly. The minimum value can therefore be present as a fixed, predetermined value or it can be dynamically adapted.

In einem Schritt S13 wird zurückverfolgt, aus welchem zumindest einen Sensordatenelement der Sensordaten und/oder Simulationsdatenelement der Simulationsdaten das zumindest eine ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement erzeugt wurde. In einem Schritt S14 werden genau diese Sensordatenelemente und/oder Simulationsdatenelemente zum Erzeugen eines Steuersignals für das Rückhaltesystem 20 verwendet. Hierfür wird auf den Rückhaltesystemalgorithmus 38, der der Recheneinrichtung 12 bereitgestellt ist, zurückgegriffen. Alternativ zu der hier skizzierten Recheneinrichtung 12 kann zum Durchführen des Rückhaltesystemalgorithmus 38 auf eine weitere Recheneinrichtung 12 des Systems 10 zurückgegriffen werden, die separat von der Recheneinrichtung 12, die das Simulationsprogramm 36 aufweist, sein kann (nicht in der Figur skizziert). In diesem Fall findet eine Datenübertragung des zumindest einen festgestellten Sensordatenelements und/oder Simulationsdatenelements von der Recheneinrichtung 12 zu der weiteren Recheneinrichtung 12 mit dem Rückhaltesystemalgorithmus 38 mittels einer entsprechenden Kommunikationsverbindung 29 statt.In one step S13 it is traced back from which at least one sensor data element of the sensor data and / or simulation data element of the simulation data the at least one selected artificial feature data element was generated. In one step S14 it is precisely these sensor data elements and / or simulation data elements for generating a control signal for the restraint system 20th used. This is done using the restraint system algorithm 38 that of the computing device 12 is provided. As an alternative to the computing device sketched here 12 can be used to perform the restraint system algorithm 38 to another computing device 12 of the system 10 can be accessed separately from the computing device 12 who have favourited the simulation program 36 has, can be (not sketched in the figure). In this case, the at least one determined sensor data element and / or simulation data element is transmitted from the computing device 12 to the further computing device 12 with the restraint system algorithm 38 by means of a corresponding communication link 29 instead of.

In einem nächsten Schritt S15 wird das zumindest eine erzeugte Steuersignal an das Kraftfahrzeug 14 übermittelt. Dies erfolgt über die Kommunikationsverbindung 29 zwischen den beiden entsprechenden Kommunikationsschnittstellen 28 der Recheneinrichtung 12 sowie des Kraftfahrzeugs 14. Dieser Schritt S15 wird hier als letzter Schritt des Verfahrens von der Recheneinrichtung 12 durchgeführt.In a next step S15 is the at least one generated control signal to the motor vehicle 14th transmitted. This is done via the communication link 29 between the two corresponding communication interfaces 28 the computing device 12 as well as the motor vehicle 14th . This step S15 is here as the last step of the process by the computing device 12 carried out.

Das Kraftfahrzeug 14 verwendet daraufhin das übermittelte Steuersignal zum Ansteuern seines Rückhaltesystems 20 mittels der Steuereinrichtung 22 des Rückhaltesystems 20 in einem Schritt S16. Es werden also daraufhin der Gurtstraffer 24 sowie die Airbags 26 des Kraftfahrzeugs 14 gemäß dem zuvor ermittelten Steuersignal angesteuert.The car 14th then uses the transmitted control signal to actuate his restraint system 20th by means of the control device 22nd the restraint system 20th in one step S16 . It then becomes the belt tensioner 24 as well as the airbags 26th of the motor vehicle 14th driven according to the previously determined control signal.

Es kann außerdem vorgesehen sein, dass nicht die erfassten Daten und die erzeugten Simulationsdaten an sich alle verwendet werden, sondern dass zunächst durch Anwenden einer Datenauswahlvorschrift Basisdaten ausgewählt werden. Die Sensordaten und Simulationsdaten werden somit zunächst gefiltert. Die Basisdaten umfassen nur Messwerte, die in einem bestimmten elektrischen Signalbereich von einer jeweiligen Sensoreinrichtung 32 der Sensorvorrichtung 30 erfasst wurden und/oder in einem bestimmten Zeitintervall erfasst wurden. Die Merkmalsdatenableitungsvorschrift wird daraufhin nicht auf die Sensordaten und/oder die Simulationsdaten selbst angewendet, sondern auf die ausgewählten Basisdaten. Als logische Konsequenz daraus wird letztendlich das zumindest eine Basisdatenelement der Basisdaten festgestellt, aus dem das zumindest eine ausgewählte künstliche Merkmalsdatenelement erzeugt wurde. Der Rückhaltesystemalgorithmus 38 wird dann letztendlich auf die festgestellten Basisdatenelemente angewendet. Die Datenauswahlvorschrift ist hierbei sensoreinrichtungsabhängig, das heißt es liegen unterschiedliche Datenauswahlvorschriften für den Beschleunigungssensor 32 und den Drucksensor 32` vor.It can also be provided that not all of the recorded data and the simulation data generated are used per se, but that basic data are initially selected by applying a data selection rule. The sensor data and simulation data are thus first filtered. The basic data only include measured values that are in a specific electrical signal range from a respective sensor device 32 the sensor device 30th were recorded and / or were recorded in a certain time interval. The feature data derivation rule is then not applied to the sensor data and / or the simulation data themselves, but to the selected basic data. As a logical consequence of this, the at least one basic data element of the basic data from which the at least one selected artificial feature data element was generated is ultimately determined. The restraint system algorithm 38 is then ultimately applied to the identified basic data elements. The data selection rule is dependent on the sensor device, that is, there are different data selection rules for the acceleration sensor 32 and the pressure sensor 32` in front.

Das Ansteuern des Rückhaltesystems 20 des Kraftfahrzeugs 14 gemäß dem ermittelten Steuersignal mittels der Steuereinrichtung 22 kann außerdem während des Durchführens eines weiteren Kollisionsversuchs mit dem vorgegebenen Kraftfahrzeug 14 als Testfahrzeug 18 erfolgen. Das oben beschriebene Verfahren gemäß der Verfahrensschritte S1 bis S16 kann daraufhin erneut für das Kraftfahrzeug 14 als neues Testfahrzeug 18 und ein weiteres Kraftfahrzeug 14 als neues Kraftfahrzeug 14 (nicht in der Figur skizziert) durchgeführt werden. Hierdurch kann letztendlich eine immer feinere und genauere Kalibrierung durchgeführt werden, sodass letztendlich ein vorteilhaftes Betreiben des Rückhaltesystems 20 für das Kraftfahrzeug 14 erreicht werden kann.Controlling the restraint system 20th of the motor vehicle 14th according to the determined control signal by means of the control device 22nd can also while performing another collision attempt with the specified motor vehicle 14th as a test vehicle 18th respectively. The method described above according to the method steps S1 to S16 can then again for the motor vehicle 14th as a new test vehicle 18th and another motor vehicle 14th as a new motor vehicle 14th (not sketched in the figure). As a result, an ever finer and more precise calibration can ultimately be carried out, so that ultimately an advantageous operation of the restraint system 20th for the motor vehicle 14th can be reached.

Insgesamt zeigt das Beispiel eine Methode für die Erzeugung von künstlichen Daten für den Aufbau eines Rückhaltesystemalgorithmus 38, mithilfe dessen letztendlich das Rückhaltesystem 20 betrieben werden kann.Overall, the example shows a method for the generation of artificial data for the construction of a restraint system algorithm 38 , with the help of which ultimately the restraint system 20th can be operated.

Claims

A method for operating a restraint system (20) for a motor vehicle (14), comprising the following steps: - Carrying out at least one collision test with a test vehicle (18) in a collision test environment (16) (S1); - Detection of a behavior of the test vehicle (18) during the at least one collision attempt describing sensor data by means of a sensor device (30) of the collision test environment (16), the sensor data describing at least one physical property of the behavior of the test vehicle (18) (S2); - Generating simulation data using a simulation program (36) on the acquired sensor data, the simulation data describing (S3) the at least one physical property of the behavior of the test vehicle (18) for at least one simulated test vehicle (18); - Generation of feature data using a feature data derivation rule on the sensor data and the generated simulation data, the feature data describing further physical properties of the behavior of the test vehicle (18) and / or of the at least one simulated test vehicle (18) than the sensor data and / or the simulation data ( S4); - Determination of a raw data spread using a spread determination criterion on the generated simulation data (S5); - Generation of artificial test data using a test data generation rule on the sensor data, the test data generation rule taking into account the determined raw data spread and the generated artificial test data describing the physical properties of the behavior of the test vehicle (18) which are described by the sensor data (S6); - Generation of artificial feature data using the feature data derivation rule on the artificial test data, the artificial feature data describing the further physical properties (S7); - Determination of an overall evaluation value for each artificial feature data element of the generated artificial feature data by applying an overall evaluation criterion to the generated artificial feature data (S8); - Selecting at least the artificial feature data element whose total evaluation value is above a predetermined minimum value (S12); - Establishing at least one sensor data element of the sensor data and / or of at least one simulation data element of the simulation data, from which the selected artificial feature data item was generated (S13); - Generating at least one control signal for the restraint system (20) using a restraint system algorithm (38) on the determined at least one sensor data element and / or simulation data element (S14); - Transmission of the at least one generated control signal to a predetermined motor vehicle (14) (S15); - Controlling the restraint system (20) of the specified motor vehicle (14) in accordance with the at least one transmitted control signal (S16).

Method according to the preceding claim, wherein when applying the overall evaluation criterion, a weighting of each individual artificial feature data element is carried out using a predetermined weighting criterion on the artificial feature data, the weighting criterion assigning each artificial feature data element a weighting value which a predetermined weighting of the respective artificial feature data element depending on describes the physical property that is written by the respective artificial feature data item (S9).

Method according to one of the preceding claims, wherein a feature data spread is determined using the spread determination criterion on the feature data generated from the simulation data (S10) and when applying the overall evaluation criterion an individual feature evaluation of each individual artificial feature data element is carried out using an individual evaluation criterion, the individual evaluation criterion being carried out for each artificial feature data element assigns an individual feature evaluation value which indicates the extent to which the respective artificial feature data element is worthy of consideration taking into account the determined feature data spread (S11).

Method according to one of the preceding claims, wherein basic data are selected using a data selection rule from the recorded sensor data and the generated simulation data, the feature data are generated using the feature data derivation rule on the selected basic data, the at least one basic data element of the basic data is determined from which the at least a selected artificial feature data element have been generated, and the at least one control signal for the restraint system (20) is generated using the restraint system algorithm (38) on the at least one established basic data element.

The method according to the preceding claim, wherein the sensor data are each recorded by one of several sensor devices (32, 32 ') of the sensor device (30) and, when the data selection rule is applied, depending on the sensor device, from the recorded sensor data of the respective sensor device (32, 32') and the the basic data can be selected using the simulation program (36) on the simulation data generated by means of the respective sensor device (32, 32 ').

Method according to one of the preceding claims, wherein the simulation program (36) takes into account at least two different vehicle types as the respective simulated test vehicle (18) when generating the simulation data.

Method according to one of the preceding claims, wherein the control of the restraint system (20) of the specified motor vehicle (14) takes place according to the at least one transmitted control signal while performing a further collision attempt with the specified motor vehicle (14) as a test vehicle (18), whereupon the method to operate a restraint system (20) for a motor vehicle (14) is carried out again for the sensor data acquired during the further collision attempt.

System (10) for operating a restraint system (20) for a motor vehicle (14), the system (10) comprising a computing device (12), the motor vehicle (14), a collision test environment (16) and a test vehicle (18) and in addition is designed to carry out a method according to one of the preceding claims.