JP2002193008A - 車両シートにおけるシートマットを用いた乗員クラス分類方法及び装置 - Google Patents

車両シートにおけるシートマットを用いた乗員クラス分類方法及び装置

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JP2002193008A
JP2002193008A JP2001289528A JP2001289528A JP2002193008A JP 2002193008 A JP2002193008 A JP 2002193008A JP 2001289528 A JP2001289528 A JP 2001289528A JP 2001289528 A JP2001289528 A JP 2001289528A JP 2002193008 A JP2002193008 A JP 2002193008A
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リッヒ トーマス
Frank Mack
マック フランク
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 着座面の占有状態を表す指標での不明確性を
回避する。 【解決手段】 非アクティブなマトリクス素子及びアク
ティブなマトリクス素子から第１の結果マトリクスを形
成し、別の結果マトリクスを既存の結果マトリクスの論
理結合によって形成し、隣接するマトリクス素子に対し
マトリクス素子のための論理結合を行い、それぞれ形成
された結果マトリクスのアクティブなマトリクス素子か
ら合計を形成して、係数を用いて重み付けし、それぞれ
の結果マトリクスの重み付けされたこの合計は結合パラ
メータを形成し、そしてこの結合パラメータを用いて乗
員クラス分類を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両シートにおけ
るシートマットを用いた乗員クラス分類方法及び装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】K.Billen、L.Federspiel、P.Schockmeh
l、B.Serban及びW.Sherrilの「Occupant Classificatio
n System for Smart Restraint System」SAE Paper199
9、３３〜３８ページから圧力センサが公知である。こ
の圧力センサは車両シート用のシートマットに使用さ
れ、またマトリクス状に配置されている。圧力が高めら
れれば、圧力センサの電気抵抗は低くなる。ここで圧力
センサはアクティブなマトリクス素子と非アクティブな
マトリクス素子に分類することが可能である。これらの
マトリクス素子から着座プロフィールを決定することが
でき、この着座プロフィールによって乗員クラス分類用
の指標が算出される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、着座
面の占有状態を表す指標での不明確性を回避することで
ある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明による課題は、非
アクティブなマトリクス素子及びアクティブなマトリク
ス素子から第１の結果マトリクスを形成し、別の結果マ
トリクスを既存の結果マトリクスの論理結合によって形
成し、隣接するマトリクス素子に対しマトリクス素子の
ための論理結合を行い、それぞれ形成された結果マトリ
クスのアクティブなマトリクス素子から合計を形成し
て、係数を用いて重み付けし、それぞれの結果マトリク
スの重み付けされたこの合計は結合パラメータを形成
し、そしてこの結合パラメータを用いて乗員クラス分類
を行うことによって解決される。
【０００５】
【発明の実施の形態】独立請求項記載の特徴を有する本
発明による、車両シートにおけるシートマットを用いた
乗員クラス分類方法はそれに対して、着座面の占有状態
を表す指標での不明確性が回避されるという利点を有す
る。例えば本発明による方法によって、アクティブなマ
トリクス素子がどのように関連し合っているか、例えば
もっとも大きな関連し合う領域はどれぐらいの大きさで
あるかということが検出される。したがって、車両シー
ト上の人間と物体を区別することは殊に簡単であり、そ
れは特に、乗員クラス分類用の別の指標が使用されると
きである。人間はシートマット上に、マトリクス素子の
１つの関連し合った領域を形成する。チャイルドシート
のような物体は、アクティブなマトリクス素子のそれよ
りも小さな複数の関連領域を着座プロフィールに形成す
る。したがって、本発明による方法でもって簡単に区別
することが可能となる。同様にアクティブなマトリクス
素子の１つの大きな関連領域を形成する物体では、分類
のための別の指標を用いなければならない。ここでマト
リクス素子を列または行に沿ってまたは斜めに論理結合
することができる。ここで斜めに結合することは、Vプ
ロフィールが識別されるという利点を有する。このＶプ
ロフィールとは、シートに載っている大腿部でもって示
される人間の典型的な着座位置である。
【０００６】さらに本発明による方法は乗員クラス分類
用の別の値を提供し、この値は全て絶対測定値に依存し
ない。
【０００７】従属請求項記載の手段および実施形態によ
って、車両シートにおけるシートマットを用いた独立請
求項に記載された乗員クラス分類方法の有利な改善が可
能である。
【０００８】殊に有利は、論理結合はアンド結合であ
る。この論理結合によって、マトリクス素子が次の結果
マトリクスに結合される。
【０００９】さらに有利には、結果マトリクスのアクテ
ィブなマトリクス素子の合計を重み付けする係数は、結
果マトリクスのランクから求められる。結果マトリクス
のランクは、結果マトリクスが新たな結果マトリクスに
幾つ結合されたかを求める。それによって高いランクを
用いたマトリクスの値の評価は、また高いものである。
何故ならばこのことは、アクティブなマトリクス素子が
あるときには、第１の結果マトリクスにおけるアクティ
ブなマトリクスの領域は１つの大きな関連領域である、
ということを示唆するからである。
【００１０】さらに有利には、それぞれの結果マトリク
スのアクティブなマトリクス素子の合計から求められる
結合パラメータは、乗員クラス分類を決定するために、
例えば荷重の見積もりまたは座骨隆起間隔のような別の
指標と結合される。したがって、本発明による方法によ
って決定される指標は、相補的な指標によって完全なも
のとなる。
【００１１】最後に、本発明による方法を実施する装置
があればまた有利である。この装置は、シートマット、
圧力センサ及びプロセッサを有し、また拘束システム用
の制御装置に接続されている。
【００１２】本発明の実施例を図面の実施例に基づき以
下詳細に説明する。
【００１３】
【実施例】シートマットにおける圧力センサはセンサマ
トリクスとして配置されており、人または物体に応じ
て、アクティブまたは非アクティブとなる。人または物
体によって覆われている面の圧力センサはアクティブに
なる。アクティブな圧力センサの個数はまだ、それが人
間かまたは物体であるかを示さない。例えばチャイルド
シートでの圧力センサの個数は同様に、子供自身の場合
と同じ個数になる可能性がある。つまり、アクティブな
圧力センサがセンサマトリクスにおいてどのようにつな
がっているかが重要である。したがって本発明によれ
ば、車両シートにおけるシートマットを用いた乗員クラ
ス分類のための本発明による方法を用いて、着座プロフ
ィール及びアクティブな圧力センサから、センサマトリ
クスにおけるアクティブな圧力センサが１つのまとまっ
た領域を形成するかどうかが決定される。圧力がかけら
れた圧力センサを、ここではアクティブなマトリクス素
子と称し、一方他の圧力センサを非アクティブのマトリ
クス素子と称する。
【００１４】圧力センサは、列または行に沿ったまたは
斜めの論理結合によって、最終的に１つの新たな結果マ
トリクスを得るために互いに結合される。そのようにし
て算出された結果マトリクスのうちアクティブなマトリ
クス素子が合算され、係数を用いて重み付けされる。こ
の係数はマトリクスのランクから算出される。このラン
クは幾つの結果マトリクスから、それぞれの結果マトリ
クスが求められたかを表す。それぞれの結果マトリクス
の合計はここで結合パラメータに加算される。結合パラ
メータは、アクティブなマトリクス素子がどのようにつ
ながっているかという尺度であり、したがって乗員クラ
ス分類のための指標である。結合パラメータを荷重の見
積もりまたは座骨隆起間隔のような別の指標と結合する
ことによって、乗員クラス分類の信頼性を高めることが
できる。
【００１５】図１は、車両シート上での着座プロフィー
ルを評価するための本発明による装置を、ブロック回路
図として示したものである。シートマット１は、データ
入出力側を介してプロセッサ２に接続されている。プロ
セッサ２は、第１のデータ入出力側を介して拘束システ
ム４用の制御装置３に接続されている。制御装置３は、
第２のデータ入出力側を介して拘束システム４に接続さ
れている。プロセッサ２はシートマット１に対する制御
装置として機能する。
【００１６】シートマット１は、個々のセンサ値を電流
値としてプロセッサ２に順次供給する。センサマット１
はこの電流値をディジタル化するアナログ−ディジタル
変換器を有する。圧力センサはマトリクス状に配置され
ている。プロセッサ２は行及び列に電圧を印加するが、
平衡ブリッジの原理にしたがい、差し当たり圧力センサ
に電流は流れない。圧力が高くなると圧力センサの抵抗
は低くなる。ここでプロセッサ２がセンサマトリクスに
おける個々の圧力センサを測定する場合、プロセッサ２
は行及び列に印加された電圧を変え、その結果、それぞ
れの圧力センサに電流が流れる。この電流は測定され、
アナログ−ディジタル変換器によってディジタル化され
そしてプロセッサ２へ伝送される。プロセッサ２は電流
値から個々の圧力センサの抵抗を算出する。
【００１７】プロセッサ２はここで、着座プロフィール
からアクティブおよび非アクティブなマトリクス素子を
有する結果マトリクスを算出する。これは閾値を比較す
ることに基づいて行われる。ここで、設定された閾値よ
りも低い抵抗値をもつマトリクス素子はアクティブとな
り、閾値よりも高い抵抗値をもつマトリクス素子は非ア
クティブとなる。このことは、シートマット１における
圧力センサは、圧力の荷重が高められると、抵抗値は低
くなる。
【００１８】図２は、第１の結果マトリクス５を示す。
センサ素子の抵抗値から発生する第１の結果マトリクス
５はランク１を有する。つまり結果マトリクス５は、別
の結果マトリクスから発生していないからである。アク
ティブなマトリクス素子６は塗りつぶされているのに対
し、非アクティブなマトリクス素子７は空の円を成して
いる。ここでプロセッサ２はアクティブなマトリクス素
子６を合計し、それらのマトリクス素子６を第１の結果
マトリクス５のランクを用いて重み付けする。したがっ
て、重み付けされた第１の合計が設けられる。ここでは
１０個のアクティブなマトリクス素子６があり、マトリ
クスのランクは１であるので、したがって合計の値は１
０となる。
【００１９】第１の結果マトリクス５から形成された第
２の結果マトリクス８には、５個のアクティブなマトリ
クス素子がある。第２の結果マトリクス８は、異なる隣
り合った列のマトリクス素子をＡＮＤ論理結合すること
によって形成される。したがって、第２の結果マトリク
ス８においては列が１つ減り、また隣にアクティブなマ
トリクス素子を有するアクティブマトリクス素子６だけ
が、第２の結果マトリクス８におけるアクティブなマト
リクス素子となる、ということが分かる。第２の結果マ
トリクス８におけるアクティブマトリクス素子の合計は
５であり、そしてこの合計は第２の結果マトリクス８の
ランク、すなわち２と乗算され、その結果同様に１０と
なる。列ごとに隣り合うマトリクス素子を再びＡＮＤ論
理結合することによって形成された第３の結果マトリク
ス９は、やはり第２の結果マトリクス８よりも１つ少な
い列を有する。第３の結果マトリクスにはもはや２つの
アクティブなマトリクス素子６だけしかない。つまり、
第２の結果マトリクス８の２つの行だけにアクティブな
マトリクス素子６のペアが２つあったからである。この
結果マトリクスの合計２は、第３の結果マトリクス９の
ランク３と乗算され、６となる。個々の結果マトリクス
５、８及び９の重み付けされた合計から生じる結合パラ
メータは、したがって２６である。この結合パラメータ
は、着座プロフィールから発生する別の指標と結合して
乗員クラス分類を可能にするために、荷重の見積もりに
変えられる。そのためにプロセッサ２は、例えば座骨隆
起間隔及び荷重の見積もりを利用することができる。こ
れによって最終的に、プロセッサ２が拘束システム４用
の制御装置３に伝送する乗員クラス分類が発生する。し
たがって制御装置３に対しデータが与えられ、拘束シス
テム４が起動する場合には、拘束システム４による負傷
の確率が最小限に抑えられるように起動する。
【００２０】図３には、本発明による方法がフローチャ
ートで示されている。ステップ１０においては、センサ
マット１及びそこにあるセンサマトリクスのセンサ値が
検出される。ステップ１１においては、上述のようにこ
のセンサ値を読み出し、ディジタル化しそしてプロセッ
サ２に伝送する。ステップ１２においては、プロセッサ
２はセンサをアクティブ及び非アクティブなマトリクス
素子に分類し、センサの抵抗値は閾値と比較される。こ
れにより、アクティブ及び非アクティブなマトリクス素
子を有する着座プロフィールが形成され、マトリクス素
子はそれぞれ圧力センサを成す。
【００２１】したがってステップ１３においては、第１
の結果マトリクス５が算出される。この結果マトリクス
から、第１の結果マトリクス５のランクを用いて重み付
けされる第１の合計が求められる。
【００２２】ステップ１４においては、第１の結果マト
リクス５のマトリクス素子は、隣り合う列の隣り合うマ
トリクス素子と、行に沿ってＡＮＤ論理結合によって結
合される。これによって第２の結果マトリクス８が形成
される。これによりステップ１５においては、第２の結
果マトリクス８に対する合計が求められる。
【００２３】ステップ１６においては、本発明による方
法に対する中止条件が検査される。中止条件は、アクテ
ィブのマトリクス素子がもはや存在しないか、または１
つの列または１つの行しかないために論理結合がもはや
不可能であるときに満たされる。中止条件が満たされな
ければ、次の結果マトリクスを形成するためにステップ
１４に戻る。中止条件の少なくとも１つが発生すれば、
ステップ１７において、結合パラメータが個々の重み付
けされた合計から形成され、しかもそれは加算すること
によって形成される。この合計は、個々の結果マトリク
スに対して算出されたものである。
【００２４】この結合パラメータを用いて、その後ステ
ップ１８において乗員クラス分類が行われ、これは必要
に応じて座骨隆起間隔及び荷重の見積もりのような別の
指標と結合されて行われる。ステップ１９においては、
乗員クラス分類が拘束システム４に伝送され、その結果
拘束システム４はエアバッグ及びシートベルトテンショ
ナーのような拘束装置を最適に使用する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による装置のブロック回路図である。
【図２】結果マトリクスの算出方法を表した図である。
【図３】本発明による方法のフローチャートである。
【符号の説明】
１ シートマット ２ プロセッサ ３ 制御装置 ４ 拘束装置 ５ 第１の結果マトリクス ６ アクティブマトリクス ７ 非アクティブマトリクス ８ 第２の結果マトリクス ９ 第３の結果マトリクス １０ ステップ １１ ステップ １２ ステップ １３ ステップ １４ ステップ １５ ステップ １６ ステップ １７ ステップ １８ ステップ １９ ステップ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 フランク マック ドイツ連邦共和国 シュツツトガルト エ ルベシュトラーセ 43 Ｆターム(参考） 3B087 DE10 3B088 QA05

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車両シートにおけるシートマット（１）
    を用いた乗員クラス分類方法であって、 該シートマット（１）は圧力センサからなるマトリクス
    を有し、 該圧力センサを車両シートの荷重に依存して、アクティ
    ブ及び非アクティブなマトリクス素子（６、７）として
    識別し、着座プロフィールを形成する乗員クラス分類方
    法において、 前記の非アクティブなマトリクス素子（７）及びアクテ
    ィブなマトリクス素子（６）から第１の結果マトリクス
    （５）を形成し、 別の結果マトリクス（８、９）を既存の結果マトリクス
    の論理結合によって形成し、 隣接するマトリクス素子に対し、マトリクス素子のため
    の論理結合を行い、 それぞれ形成された結果マトリクス（５、８、９）のア
    クティブなマトリクス素子（６）から合計を形成して、
    係数を用いて重み付けし、 それぞれの結果マトリクスの重み付けされた合計は、結
    合パラメータを形成し、 該結合パラメータを用いて乗員クラス分類を行うことを
    特徴とする、車両シートにおけるシートマットを用いた
    乗員クラス分類方法。
  2. 【請求項２】 論理結合としてＡＮＤ結合を使用する、
    請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記係数をそれぞれの結果マトリクス
    （５、８、９）のランクから求め、 該ランクは幾つの結果マトリクスから、それぞれの結果
    マトリクスを求めたかを表す、請求項１または２記載の
    方法。
  4. 【請求項４】 前記結合パラメータを、乗員クラス分類
    用の着座プロフィールの少なくとも１つの別の指標と結
    合する、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
  5. 【請求項５】 少なくとも１つの別の指標は荷重の見積
    もりである、請求項４記載の方法。
  6. 【請求項６】 少なくとも１つの別の指標は座骨隆起間
    隔である、請求項４または５記載の方法。
  7. 【請求項７】 請求項１から６のいずれか１項記載の方
    法を実施する装置において、 圧力センサからなるマトリクスを備えたシートマット
    （１）、及びセンサ信号を評価し乗員クラス分類を行う
    プロセッサ（２）を有することを特徴とする装置。
  8. 【請求項８】 前記プロセッサ（２）は、拘束システム
    用の制御装置（３）に接続されている、請求項７記載の
    装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004502592A (ja) * 2000-07-12 2004-01-29 シーメンス　アクチェンゲゼルシャフト 車両乗員の体重分類システム

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10239604A1 (de) * 2002-04-19 2003-11-13 Visual Analysis Ag Verfahren zur Feststellung der Belegung eines Fahrzeugsitzes
CN100345707C (zh) 2003-06-23 2007-10-31 Iee国际电子及工程股份有限公司 座位占用传感器
EP1491408A1 (de) * 2003-06-23 2004-12-29 IEE INTERNATIONAL ELECTRONICS & ENGINEERING S.A. Sitzbelegungssensor
DE102004002479B4 (de) * 2004-01-16 2007-12-27 Siemens Ag Schaltungsanordnung zur Sitzbelegungserkennung und Gurtwarnung in einem Kraftfahrzeug
DE202005000018U1 (de) * 2005-01-03 2005-03-24 Iee Sarl Sensormatte mit zwei Schaltniveaus
EP2567973B1 (en) 2005-11-28 2014-05-14 Zymogenetics, Inc. IL-21 antagonists
US20070235243A1 (en) * 2006-04-07 2007-10-11 Nathan John F Seatbelt minder
JP4721062B2 (ja) * 2006-11-28 2011-07-13 株式会社デンソー 着座センサ
US20140114567A1 (en) * 2012-10-18 2014-04-24 Research In Motion Limited Generating an elevation model using mobile devices

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4881178A (en) * 1987-05-07 1989-11-14 The Regents Of The University Of Michigan Method of controlling a classifier system
US5490034A (en) * 1989-01-13 1996-02-06 Kopin Corporation SOI actuators and microsensors
US5052043A (en) * 1990-05-07 1991-09-24 Eastman Kodak Company Neural network with back propagation controlled through an output confidence measure
US6442504B1 (en) * 1995-06-07 2002-08-27 Automotive Technologies International, Inc. Apparatus and method for measuring weight of an object in a seat
US6199874B1 (en) * 1993-05-26 2001-03-13 Cornell Research Foundation Inc. Microelectromechanical accelerometer for automotive applications
DE4418207C1 (de) * 1994-05-25 1995-06-22 Siemens Ag Thermischer Sensor/Aktuator in Halbleitermaterial
EP0843864B1 (de) * 1996-04-25 2002-04-03 Definiens AG. Verfahren zum klassifizieren und wiedererkennen von mustern, wobei eine signatur durch das glätten eines polygonzugs erzeugt wird
US6436746B1 (en) * 1998-01-12 2002-08-20 Texas Instruments Incorporated Transistor having an improved gate structure and method of construction
US6317342B1 (en) * 1999-08-24 2001-11-13 Munetix, Inc. Electrostatic microresonant power conversion
US6822304B1 (en) * 1999-11-12 2004-11-23 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Sputtered silicon for microstructures and microcavities
DE19961578A1 (de) * 1999-12-21 2001-06-28 Bosch Gmbh Robert Sensor mit zumindest einer mikromechanischen Struktur und Verfahren zur Herstellung
DE10006035A1 (de) * 2000-02-10 2001-08-16 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Herstellung eines mikromechanischen Bauelements sowie ein nach dem Verfahren hergestelltes Bauelement
WO2001085497A1 (en) * 2000-05-10 2001-11-15 Wallace Michael W Vehicle occupant classification system and method
DE10055081A1 (de) * 2000-11-07 2002-05-16 Bosch Gmbh Robert Mikrostrukturbauelement
DE10104868A1 (de) * 2001-02-03 2002-08-22 Bosch Gmbh Robert Mikromechanisches Bauelement sowie ein Verfahren zur Herstellung eines mikromechanischen Bauelements
US6824278B2 (en) * 2002-03-15 2004-11-30 Memx, Inc. Self-shadowing MEM structures

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004502592A (ja) * 2000-07-12 2004-01-29 シーメンス　アクチェンゲゼルシャフト 車両乗員の体重分類システム

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