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Vorliegende
Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Bestimmung mehrerer
Parameter bezüglich des
Belegungsstatus eines Fahrzeugsitzes, wie zum Beispiel Gewicht und/oder
Statur oder Körperbau
eines auf einem Autositz befindlichen Passagiers.
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Um
das Leben der Passagiere während
eines Verkehrsunfalls zu schützen,
sind moderne Fahrzeuge im Allgemeinen mit einem Schutzsystem ausgerüstet, das
mehrere Airbags und Sicherheitsgurtvorspanner umfasst, die dazu
dienen, die Energie eines Passagiers, die während eines Zusammenpralls
infolge des Unfalls freigesetzt wird, zu absorbieren. Es ist klar,
dass solche Systeme am effektivsten sind, wenn sie an die spezifischen
Erfordernisse eines jeden Passagiers gut angepasst sind, d.h. an
Gewicht und/oder Größe des Passagiers.
Aus diesem Grund sind durch Mikroprozessoren kontrollierte Schutzsysteme
entworten worden, die mehrere Betriebsmodi bieten, wie z. B. mögliche Anpassung
des Moments, in dem die Airbags sich entfalten, und deren Volumina,
des Moments, in dem Sicherheitsgurte nach dem Zusammenprall gelöst werden, usw.
als eine Funktion des Körperbaus
des Passagiers und dessen Position auf dem Sitz ermöglichen.
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Damit
der Kontrollmikroprozessor fähig
ist, den optimalen Betriebsmodus für einen bestimmten Passagier
auszuwählen,
ist es daher notwendig, über
ein Verfahren und eine Vorrichtung zu verfügen, die den Körperbau
oder die Körperform
des Passagiers, die Sitz und/oder Gewicht und/oder Position des
Passagiers bestimmen, erkennen und dies dem Kontrollschaltkreis
des Schutzsystems anzeigen.
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Zu
diesem Zweck beschreibt das Patent US-A-5 232 243 eine Vorrichtung
zum Erkennen des Gewichts eines Passagiers, die mehrere individuelle
Kraftsensoren umfasst, die in einer Matrixanordnung im Polster des
Fahrzeugsitzes untergebracht sind. Die Kraftsensoren haben einen
elektrischen Widerstand, der je nach der angewandten Kraft variiert,
und sind unter der Abkürzung
FSR (Kraftmesswiderstand) bekannt. Der Widerstand eines jeden Sensors
wird einzeln gemessen, und durch Hinzufügen der diesen Widerstandswerten entsprechenden
Kräfte
erhält
man eine Anzeige der gesamten ausgeübten Kraft, d.h. des Gewichts
des Passagiers. Mit anderen Worten besteht das Verfahren des Dokuments
US-A-5 232 243 in der direkten Assoziierung eines spezifischen Gewichts
mit einer spezifischen Anzeige des Sensors.
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Das
Dokument
US 5 890 085 beschreibt
ein Verfahren zur Bestimmung eines Körpereigenschaftsparameters
eines Sitzpassagiers durch Verarbeitung von Wahrscheinlichkeitsvektoren.
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Das
Gesamtgewicht eines Passagiers wirkt jedoch nicht nur auf der Oberfläche des
Sitzes, da ein Teil des Gewichts von den Beinen des Passagiers getragen
wird, die auf dem Boden des Fahrzeugs ruhen, und ein anderer Teil
auf der Rücklehne
des Sitzes aufliegt. Zudem verändern
sich die Verhältnisse
zwischen den verschiedenen Teilen beträchtlich mit der Position des
Passagiers auf dem Sitz, was dazu führt, dass die von den einzelnen
Kraftsensoren gemessene Gesamtkraft nicht dem wirklichen Gewicht
des Passagiers entspricht, sondern je nach Haltung des Passagiers
auf dem Sitz großen
Unterschieden unterworfen ist. Dies bedeutet andererseits, dass
dieselbe Anzeige des Sensors, d.h. dieselbe Verteilung einzeln gemessener
Kräfte im
Fall eines Sensors, der individuelle Kraftsensoren umfasst, durch
die Präsenz
von Passagieren hervorgerufen werden kann, die ziemlich unterschiedliche
Körpereigenschaften
besitzen. Hier besteht also ein Risiko der falschen Klassifizierung
eines bestimmten Passagiers, was dazu führt, dass sich das Rückhaltesystem
in nicht angepasstem Modus entfaltet.
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Gegenstand
der Erfindung
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Gegenstand
der vorliegenden Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zur
Bestimmung eines Parameters oder mehrerer Parameter eines Sitzpassagiers
vorzuschlagen, welches das oben beschriebene Risiko reduziert.
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Allgemeine
Beschreibung der Erfindung
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Zur Überwindung
der oben erwähnten
Probleme schlägt
vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Bestimmung eines Körpereigenschaftsparameters
eines Sitzpassagiers vor, das folgende Schritte umfasst:
- a) Erfassen eines ersten Parameters von einem
Belegungssensor,
- b) Plotten eines Wahrscheinlichkeitsvektors, wobei der Wahrscheinlichkeitsvektor
für jeden
Wert der Körpereigenschaft
die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der die Anzeige des ersten Parameters
hervorgerufen wird,
- c) Korrelieren des Körpereigenschaftsparameters
mit dem Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten.
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Im
Gegensatz zu den bekannten Verfahren zur Bestimmung einer Körpereigenschaft
eines Passagiers assoziiert das vorliegende Verfahren nicht direkt
eine spezifische Körpereigenschaft
mit einer spezifischen Anzeige des Sensors, sondern korreliert die
Anzeige mit dem gesamten Bereich der Körpereigenschaftswerte, die
eine spezifische Sensoranzeige verursachen können. Daraus folgt, dass das
vorliegende Verfahren nicht nur einen korrekt sitzenden Passagier
berücksichtigt,
sondern auch einen Passagier mit einer unterschiedlichen Körpereigenschaft,
der aber in einer nicht optimalen Position sitzt. Das Risiko der
falschen Klassifizierung des Belegungsstatus ist entsprechend reduziert.
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Man
muss erwähnen,
dass die vorliegende Erfindung nicht auf die Bestimmung des Gewichts
eines Passagiers beschränkt
ist, sondern auch zur Bestimmung der Größe oder des Körperbaus
eines auf einem Sitz befindlichen Passagiers angewandt werden kann.
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Um
die Gewissheit der Bestimmung der Körpereigenschaft zu verbessern,
d. h. die tatsächliche
Klassifizierung des Belegungsstatus, basiert das Verfahren vorzugsweise
auf der Auswertung mehrerer Parameter des Belegungssensors.
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In
diesem Fall umfasst das Verfahren zur Bestimmung eines Körpereigenschaftsparameters
eines Sitzpassagiers folgende Schritte:
- a)
Erfassen von mindestens zwei Parametern von einem Belegungssensor,
- b) Plotten eines Wahrscheinlichkeitsvektors, wobei der Wahrscheinlichkeitsvektor
für jeden
Körpereigenschaftswert
die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der diese Anzeigen dieser mindestens
zwei Parameter hervorgerufen werden,
- c) Korrelieren der Körpereigenschaftsparameter
mit dem Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors mit den höchsten Wahrscheinlichkeiten.
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Der
beim Schritt b) dargestellte Wahrscheinlichkeitsvektor zeigt die
kombinierten Wahrscheinlichkeiten eines jeden Körpereigenschaftswertes an,
die die tatsächlichen
Anzeigen der verschiedenen Parameter hervorrufen. Mit andern Worten überlagert
das vorliegende Verfahren die Wahrscheinlichkeitsbereiche aller unterschiedlichen
Parameter, um eine Wahrscheinlichkeitsendkurve zu erhalten. Man
muss erwähnen,-
dass die unterschiedlichen Parameter, die durch das Verfahren ausgewertet
werden, aus folgenden Gruppen ausgewählt werden können:
- • anthropometrische
Parameter, wie der Abstand zwischen den Kraftzentren in zwei nebeneinander
liegenden Sitzteilen (IW) oder der Kraftgradient zwischen dem Zentrum
des Sitzes und einem äußeren Rand (DPV-Verhältnis);
- • auf
absoluter Kraft basierende Parameter, z. B. die Summe aller gemessenen
Einzelkräfte
(TDPV-Summe) oder die Anzahl aktivierter Zellen (aktivierte Zellen);
- • Parameter
der Erkennung einer Form, wie die Form und Größe der besetzten Oberfläche (Mustererkennung).
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In
einer bevorzugten Ausführung
des Verfahrens umfasst der Schritt des Plottens eines Wahrscheinlichkeitsvektors
folgende Schritte:
- a) Initialisierung des Wahrscheinlichkeitsvektors
durch Festsetzung der Wahrscheinlichkeit für den gesamten Bereich der
Werte der Körpereigenschaft
auf einen spezifischen Wert und
- b) für
jeden Parameter Reduzierung der Wahrscheinlichkeit für jeden
Körpereigenschaftswert,
für den
der jeweilige Parameter außerhalb
der Eichkurven liegt, wobei die Eichkurven die maximalen und minimalen Parameterwerte
für jeden
Körpereigenschaftswert
zeigen.
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Da
eine Dispersion des Parameterwertes zwischen verschiedenen Personen,
die dieselbe Körpereigenschaft
besitzen, und zwischen verschiedenen Positionen, ein und derselben
Person stattfindet, bestimmen die Eichkurven die maximale und minimale
Anzeige eines spezifischen Parameters für jeden Körpereigenschaftswert. Solche
Eichkurven können
erhalten werden durch Erfassen verschiedener Anzeigen eines jeden spezifischen
Parameters für
verschiedene Personen, die dieselbe Körpereigenschaft besitzen, und
für verschiedene
Positionen auf dem Sitz. Dieser Schritt kann für mindestens zwei verschiedene
Körpereigenschaftswerte
wiederholt werden. Nachdem die Daten gesammelt sind, können die
Eichkurven (Maximal- oder Minimalwert) geplottet werden, z. B. durch
Interpolation zwischen den maximalen Parameterwerten beziehungsweise
minimalen Parameterwerten. Die beiden erhaltenen Kurven stellen
eine Hülle
für jeden
bestimmten Parameter dar, die der gesamten Minimal-Maximalwert-Spanne
für den
Bereich der zu bestimmenden Körpereigenschaft
entspricht. Ein bestimmter Parameterwert wird wahrscheinlich von
einer Person, die z.B. ein spezifisches Gewicht hat, hervorgerufen,
wenn der Parameter zwischen der Maximal- und Minimalwert-Eichkurve für dieses
Gewicht liegt, d.h. wenn der Parameter innerhalb der Hülle liegt.
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Liegt
jedoch der Parameterwert außerhalb
der Hülle
für dieses
spezifische Gewicht, ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass
dieser Parameterwert von einer Person des spezifischen Gewichts
hervorgerufen worden ist, niedrig. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit
im Wahrscheinlichkreisvektor dieses Gewichtswertes reduziert werden
muss im Hinblick auf jene Gewichtswerte, für die die tatsächlichen
Parameterwerte innerhalb der Hülle
liegen. Diese Reduzierung der Wahrscheinlichkeit kann entweder durch
Multiplizieren der Wahrscheinlichkeit (Vektorwert) des Gewichts
oder der Größe, wenn
der tatsächliche
Parameter außerhalb
der entsprechenden Hülle
liegt, mit einer bestimmten Grenze (< 1) erfolgen, oder alternativ könnte das
Verfahren zur Wahrscheinlichkeitsreduzierung in einer Subtraktion
bestehen. In diesem Fall jedoch muss sichergestellt sein, dass die
Wahrscheinlichkeit nicht unter 0 % oder unter die Auflösung fällt, so
dass die verschiedenen Wahrscheinlichkeitsschritte noch unterschieden
werden können.
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In
einer sehr einfachen Ausführung
der Erfindung liefert das vorliegende Verfahren den bestimmten Bereich
der Körpereigenschaftswerte
mit der höchsten
Wahrscheinlichkeit an den Kontrollschaltkreis eines sekundären Rückhaltesystems.
Dieses Kontrollsystem schaltet dann das Rückhaltesystem in einen Entfaltungsmodus
um, der für
den gesamten bestimmten Körpereigenschaftsbereich
als geeignet gilt. In einer bevorzugteren Ausführung der Erfindung umfasst
die Korrelierung der Körpereigenschaftsparameter
zum Wertebereich mit den höchsten
Wahrscheinlichkeiten die folgenden Schritte:
- a)
Berechnung eines durchschnittlichen Körpereigenschaftswerts aus dem
Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors mit der höchsten Wahrscheinlichkeit;
- b) Festsetzung des zu bestimmenden Körpereigenschaftsparameters,
so dass er dem genannten durchschnittlichen Körpereigenschaftswert gleichkommt.
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Die
Ausgabe eines solchen Verfahrens besteht in einem durchschnittlichen
Körpereigenschaftswert, der
den Kontrollschaltkreis des sekundären Rückhaltesystems veranlasst,
in einen spezifischen Entfaltungsmodus umzuschalten.
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Bei
einem Verfahren, bei dem eine Vielzahl von Parametern berücksichtigt
werden, können
die Bereiche der Körpereigenschaftswerte,
die an den Bereich mit der höchsten
Wahrscheinlichkeit angrenzen, d.h. die Bereiche mit der zweithöchsten Wahrscheinlichkeit,
auch eine ziemlich hohe Wahrscheinlichkeit haben, um die tatsächlichen
Anzeigen der verschiedenen Parameter hervorzurufen. Dies bedeutet,
dass die Wahrscheinlichkeit, mit der die tatsächliche Körpereigenschaft innerhalb dieser
Bereiche liegt, noch ziemlich hoch ist. Damit diese Wahrscheinlichkeiten
nicht scharf unterschieden werden, umfasst der Schritt der Korrelierung
des Körpereigenschaftsparameters
mit dem Wertebereich mit den höchsten
Wahrscheinlichkeiten in einer bevorzugteren Ausführung des Verfahrens folgende
Schritte:
- a) Berechnung eines ersten durchschnittlichen
Körpereigenschaftswertes
aus dem Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors mit der höchsten Wahrscheinlichkeit.
- b) Berechnung eines zweiten durchschnittlichen Körpereigenschaftswertes
aus dem Wertebereich des Wahrscheinlichkeitsvektors, für den die
Wahrscheinlichkeit gleich einer zweithöchsten Wahrscheinlichkeit oder
höher als
diese ist;
- c) Festsetzung des zu bestimmenden Körpereigenschaftsparameters,
so dass er einem abgerundeten Durchschnittswert des ersten und zweiten
durchschnittlichen Körpereigenschaftswertes
gleichkommt.
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Es
muss erwähnt
werden, dass der Typ des Sensors, von dem die unterschiedlichen
Parameter empfangen werden können,
für die
vorliegende Erfindung nicht relevant ist. Das Verfahren kann in
der Tat mit jedem Typ von Sitzbelegungssensoren, wie druckempfindlichen
Sitzsensoren und/oder kapazitiven Sensoren, angewandt werden.
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Es
wird weiter als Vorteil gewertet werden, dass das vorliegende Verfahren
mit einem Temperaturausgleichsverfahren kombiniert werden kann,
das den Einfluss der Temperatur auf die Anzeigen der spezifischen Parameter
ausschließt.
Auf Grund der Tatsache, dass sich die charakteristischen Merkmale
des Systems mit der Temperatur verändern, hängen die einzelnen Anzeigen
der verschiedenen Sensoren in der Tat von der Raumtemperatur im
Fahrzeug ab. Wird das Verfahren mit einem geeigneten Temperaturausgleich kombiniert, kann
ein solcher Temperatureinfluss auf die Parameteranzeigen und somit
auf die Bestimmung der tatsächlichen
Körpereigenschaft
vorteilhaft reduziert werden.
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Detaillierte
Beschreibung unter Bezug auf die Abbildungen Vorliegende Erfindung
wird aus folgender Beschreibung einer nicht einschränkenden
Ausführung
deutlicher unter Bezug auf die beigefügten Zeichnungen:
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1:
zeigt ein Blockdiagramm eines Gewichtschätzungsmoduls;
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2:
zeigt ein Diagramm der Hüllen
eines Parameters in Funktion zum Gewicht (Körpereigenschaft);
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3:
veranschaulicht das Prinzip des Wahrscheinlichkeitsvektors;
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4:
stellt einen Wahrscheinlichkeitsvektor einschließlich mehrerer Parameter dar.
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1 zeigt
ein Blockdiagramm eines Gewichtschätzungsmoduls, der das Verfahren
vorliegender Erfindung anwendet. Während das gezeigte Verfahren
angewandt wird, um das Gewicht des Passagiers zu bestimmen, wird
es für
den Fachmann offenkundig sein, dass ein analoges Verfahren angewandt
werden kann, um Größe oder
Körperbau
des Passagiers zu bestimmen. Das Verfahren zur Bestimmung des Gewichts
eines Sitzpassagiers kann auf einem oder mehreren der folgenden
Parametertypen eines Sitzbelegungssensors (OC Profile) basieren:
- • anthropometrische
Parameter, wie der Abstand zwischen den Kraftzentren in zwei nebeneinander
liegenden Sitzteilen (IW) oder der Kraftgradient zwischen dem Zentrum
des Sitzes und einem äußeren Rand (DPV-Verhältnis);
- • auf
absoluter Kraft basierende Parameter, z. B. die Summe aller gemessenen
Einzelkräfte
(TDPV-Summe) oder die Anzahl aktivierter Zellen (aktivierte Zellen);
- • Parameter
zur Erkennung einer Form, wie der Form und Größe der belegten Oberfläche (Mustererkennung).
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Ziel
des Gewichtschätzungsmoduls
ist es, die Werte sämtlicher
Parameter zu kombinieren, um ein geschätztes Endgewicht zu errechnen.
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Jeder
Parameter hat einen Ausgabewert, der mit dem Gewicht zu korrelieren
ist. Da eine Dispersion des Parameterwertes zwischen verschiedenen
Personen, die dasselbe Körpergewicht
besitzen, und zwischen verschiedenen Positionen ein und derselben
Person stattfindet, kann nicht ein einzelner Gewichtswert, sondern
ein Hochwahrscheinlichkeitsgewichtsbereich einem Parameterausgabewert
zugewiesen werden. Dementsprechend wird ein Höchstwahrscheinlichkeitsgewichtsbereich
für jeden
Parameterwert unter Verwendung der Eichkurven (Hüllen) errechnet. Das Ergebnis
sämtlicher
Wahrscheinlichkeitsberechnungen ist eine Wahrscheinlichkeitskurve,
aus der das geschätzte
Endgewicht (EW) abgeleitet werden kann.
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Dies
wird erreicht dank der so genannten „Gewichtsschätzungshüllen". Für jeden
Parameter werden zwei Kurven in Funktion zum Gewicht benötigt: eine
Maximal- und eine Minimalparameterwertkurve ist in 2 dargestellt.
Die Definition der Hülle
für einen
bestimmten Parameter ist die gesamte Minimalwert-Maximalwertspanne
für den
Gewichtsbereich von 0 bis 150 kg. Diese Spanne wird definiert durch
Einfügen
der während
der Sitzeichung erfassten Daten. Die Sitzkonfiguration: nominale
Schaumstoffhärte,
typischster Trimmtyp, Sitzrücken-
und Polsterneigung werden auf den vom Hersteller definierten, nominalen
Wert festgesetzt.
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Nach
Sammlung der Daten müssen
die Minimal- und Maximalparameterwerte gefunden werden. Dieser Vorgang
wird die Definition der Hüllen
ergeben. Alle Gewichtspunkte-Parameterwerte (minimal, maximal) müssen in
demselben Diagramm dargestellt werden zusammen mit den Trendlinien
oder dem Interpolationswert, die die Hüllen definieren werden.
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Nachdem
diese Eichkurven bestimmt worden sind, kann das Gewichtschätzungsverfahren
angewandt werden. Wenn der Gewichtschätzungsmodul die tatsächlichen
errechneten Parameterwerte empfängt, überlagert
er die Wahrscheinlichkeitsbereiche aller solcher Parameter, um eine
Wahrscheinlichkeitsendkurve zu erhalten, mit so vielen verschiedenen
Wahrscheinlichkeitsschritten, wie Parameter vorhanden sind. Unter
Verwendung der Gewichtsbereiche mit den höchsten und zweithöchsten Wahrscheinlichkeiten
errechnet er das geschätzte
Endgewicht.
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Die
Berechnung des Wahrscheinlichkeitsvektors kann z.B. folgende Schritte
umfassen:
- 1. Initialisieren eines Wahrscheinlichkeitsvektors,
dessen Index das Gewicht ist, z.B. in Schritten von 1 kg (Beispiel:
ein Wahrscheinlichkeitswert für
jeden Gewichtsbereich von 1 kg zwischen 1 und 150 kg) bis zu einem
Wert von 100 %. Beispiel:
- 2. Für
jeden Parameter Multiplizieren der Wahrscheinlichkeit (Vektorwert)
des Gewichts, wenn der tatsächliche
Parameterwert außerhalb
der entsprechenden Hülle
liegt (> maximal oder < minimal), mit einer
bestimmten Grenze. Beispiel:
- 3. Herausfinden und Speichern des höchsten und zweithöchsten Wahrscheinlichkeitswerts
im Vektor.
- 4. Berechnen der durchschnittlichen Gewichtspunkte (Index des
Vektors), wenn die Wahrscheinlichkeit gleich der höchsten Wahrscheinlichkeit
ist.
- 5. Berechnen der durchschnittlichen Gewichtspunkte (Index des
Vektors), wenn die Wahrscheinlichkeit gleich der zweithöchsten Wahrscheinlichkeit
oder höher
als diese ist.
- 6. Das geschätzte
Endgewicht ist der abgerundete Durchschnittswert der beiden letzten
Durchschnittswerte.
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4 zeigt
beispielhaft einen Wahrscheinlichkeitsvektor, der auf der Basis
von sechs unterschiedlichen Parametern errechnet ist. Das die Wahrscheinlichkeit
reduzierende Verfahren, das angewandt wird, um niedrige Wahrscheinlichkeitsbereiche
auszuschließen,
könnte
variiert werden, da es das Endergebnis nicht beeinträchtigt.
Die Funktion „multiplizieren
mit einer bestimmten Grenze" könnte ersetzt
werden durch zum Beispiel eine Subtraktion, aber es muss sichergestellt
sein, dass die Wahrscheinlichkeit nicht unter 0 % oder unter die
Auflösung
fällt,
so dass die verschiedenen Wahrscheinlichkeitsschritte noch unterschieden
werden können.
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Um
den Einfluss der Raumtemperatur im Fahrzeug auf die Parameteranzeigen
des Sensors auszuschließen,
kann weiter ein Temperaturausgleich zum Einsatz kommen. Zweck des
Temperatur-Gewicht-Ausgleichsmoduls ist es, das geschätzte Gewicht
in Funktion zur Temperatur zu korrigieren. Eine solche Korrektur sollte
vom tatsächlichen
geschätzten
Gewicht und der Temperatur abhängen.
