JP2004502592A - 車両乗員の体重分類システム - Google Patents

Abstract

車両乗員分類システムは、車両の乗員を大人、子供、幼児などのような種々のクラスに分類してエアバッグのような拘束装置を可変制御を可能にする。分類システムは、座席内の種々の位置に取り付けたセンサーを利用する。これらのセンサーにより車両の乗員の三次元プロフィールを発生させる。種々のファクターが三次元プロフィールの精度に影響を与える。ファジー論理により、分類の種々の段階に多数の判断レベルを提供して、不正確性の一部を減少させる。不正確性は、センサーがシステム内の元の位置から移動することによっても生じる。これにより発生するオフセットを評価して補正係数を発生させ、より正確な三次元プロフィールを提供する。電気的に消去及びプログラム可能なリードオンリーメモリーを用いて、車両により異なる配置構成の座席乗員体重センサーに起因する複雑さ及び不正確性を減少させる。

Description

【０００１】
【発明の背景】
【０００２】
【発明の分野】
本発明は、多数の車両センサーにより三次元プロフィールを発生させる車両の乗員分類方法及び装置に関する。
【０００３】
【関連技術】
殆どの車両は、協働して高速衝突事故による重傷から運転者及び乗客を保護するエアバッグ及びシートベルト拘束装置を装備している。エアバッグの展開力は、運転者または乗客のサイズに応じて制御することが肝要である。車両の座席に大人が座っていれば、エアバッグは通常の態様で展開しなければならない。車両の座席に小さな子供が座っていれば、エアバッグの展開を阻止するか、または有意に小さい展開力で展開する必要がある。エアバッグの展開を制御する１つの方法は、座席の乗員の体重及び姿勢をモニターする方法である。体重情報及び姿勢情報を用いて乗員を種々のグループ、例えば、大人、子供、幼児などに分類することにより、エアバッグの展開力の最終的な制御が可能である。
【０００４】
車両の乗員の体重を測定しその姿勢をチェックする多種多様なシステムが存在する。これらのシステムは、車両内の種々の位置に配置されたセンサーにより乗員の姿勢及び体重を連続的にモニターする。例えば、典型的な車両は、乗員の体重を測定するために座席内に取り付けたロードセルと、乗員の姿勢をチェックするためにダッシュボードに取り付けた光学式センサーとを具備する。センサーからの情報を収集する中央処理ユニットは、乗員を分類する。その後、エアバッグの展開をこの分類に基づき制御する。
【０００５】
現在の分類システムは通常、乗員をクラス分けする判断ツリー法を採用している。判断ツリー法は限られた数の比較テストを行うに過ぎないため、分類が不正確になることがある。さらに、判断ツリー法は、システムが長期間運転されると生じるシステム内の変化に適応するように調整できない。
【０００６】
現在の分類システムの別の問題は、分類精度が座席センサーの数及び配向により影響を受けることである。各車両はそれぞれ異なる座席センサーの取り付け条件を有することがある。座席が小さく実装空間が狭い小型車両では所望の数のセンサーの取付けまたは所望のセンサー取り付け方向を実現が不可能な場合が多いため、不正確性が導入されることがある。さらに、センサーの配置が異なれば固有のソフトウェアが必要になるため、システムのコストが嵩む。
【０００７】
システムの不正確性は、センサーの移動によっても生じる。長期の間にセンサーが車両内を元の位置から移動して、ずれ又はオフセットが発生することがある。従って、オフセットが発生すると、分類システムは、センサーが実際は別の位置から測定値を送ってくるにも拘らず元の位置からのものと想定して乗員を分類する。
【０００８】
従って、センサーの移動、種々のセンサー配置構成及び限られた判断プロセスにより生じる不正確性を減少できる座席乗員の分類方法及び装置を提供することが望ましい。この方法及び装置はまた、従来技術のシステムに付随する上述の問題点を解消するだけでなく長期間にわたるシステムの変動に適応する能力を具備する必要がある。
【０００９】
【発明の概要】
本発明は、三次元プロフィールを発生するために多数の車両センサーを用いる車両の乗員の分類方法及び装置を包含する。
【００１０】
分類システムは、車両全体の種々の位置に取り付けるセンサーを利用する。センサーは、データを、車両の乗員を表す三次元プロフィールを発生する中央処理ユニットへ送る。ファジー論理を利用して、分類の種々の段階に多数の判断レベルを提供することにより不正確性を減少させる。中央処理ユニットはまた、オフセットの大きさを求め、適当な補正係数を発生させてより正確な三次元プロフィールを提供することにより、オフセットに起因する不正確性を減少させる。電気的に消去及びプログラム可能なリードオンリーメモリー（ＥＥＰＲＯＭ）を用いることにより、車両により異なる構成を形成するように配置された座席乗員体重センサーの不正確性を減少させる。
【００１１】
本発明は、車両の乗員をより正確に分類する改良型方法及び装置を提供する。分類情報は、車両の拘束装置の制御に使用する。本発明の上記及び他の特徴は、以下の説明及び図面から最もよく理解できるであろう。
【００１２】
【実施例の詳細な説明】
車両は、図１において総括的に１２で示す車両座席組立体と、エアバッグ１４を含む拘束装置とを装備している。座席組立体１２は、好ましくは乗客用座席であり、背もたれ１６と座席底部１８とを有する。車両の座席に乗員２０が座ると、座席底部１８に力Ｆがかかる。車両の乗員２０は、座席に座っている大人、子供または幼児である。
【００１３】
エアバッグ装置１４は、ある特定の衝突条件下でエアバッグ２４を展開させる。図１の破線で示す展開位置のエアバッグ２４の展開力は、座席１２に座る乗員の種類により異なる。大人であれば、エアバッグ２４を通常の態様で展開する。座席１２に子供または幼児が固定されていれば、エアバッグ２４を展開しないか、または有意に小さい展開力で展開しなければならない。従って、種々の拘束装置を制御するために座席の乗員分類能力を備えることが重要である。
【００１４】
乗員を分類する１つの方法は、座席底部１８にかかる体重による力Ｆをモニターし且つ車両内の乗員の姿勢をチェックすることである。多数のセンサー２６は、座席乗員の体重及び姿勢を求めるために車両全体に取り付けられる。一部のセンサー２６は座席底部１８内に取り付けるのが好ましく、各々が各座席センサー２６にかかる乗員の体重の一部を表す乗員体重信号２８を発生させる。これらの信号２８は中央処理ユニット（ＣＰＵ）３０へ送られるが、中央処理ユニットはセンサー２６からの出力を結合して座席の乗員の体重を求める。このプロセスを以下において詳細に説明する。
【００１５】
様々な車両に用いる座席はそれぞれ異なるセンサー配置構成を必要とするのが一般的である。座席センサーユニットに異なる設計を用いる場合、センサーの配置構成を領域に分割することができる。各領域には、センサーセルの補償に使用可能な基準セルを配置することができる。柔軟性を最大にし、必要とされる電気的消去且つプログラム可能なリードオンリーメモリー（ＥＥＰＲＯＭ）を最小限に抑えるために、バーチャルなセンサーセルの配置構成に基準セル及びセンサーの配置構成の領域を割り当てる。ＥＥＰＲＯＭのプログラム可能な領域を符号化することにより、個々の領域を一義的にバーチャルなセンサーの配置構成に割り当てることが可能である。例えば、この符号化により一義的でしかも柔軟性のある割り当てを実現するためには４つの領域についてただ４バイトのＥＥＰＲＯＭが必要であるにすぎない。この設計を利用すると、必要とされるメモリーを最小限に抑えて高いシステム柔軟性を実現することが可能となる。これを以下において詳しく説明する。
【００１６】
車両内には、他のセンサー２６が乗員の姿勢をチェックするために取り付けられている。これらのセンサーは姿勢信号３２を発生し、これらの信号はＣＰＵ３０へ送られる。信号２８、３２を結合して三次元プロフィールを発生させ、このプロフィールにより乗員を分類する。
【００１７】
車両内に取り付けるセンサー２６は、接触型及び／または非接触型センサーを含む当該技術分野で知られた任意のセンサーでよい。例えば、座席内に取り付けるセンサーは、ひずみ計を用いるロードセルであるのが好ましい。姿勢センサーは光学式センサーまたは他の同様なセンサーでよい。ＣＰＵ３０は標準のマイクロプロセッサーユニットであり、その動作は周知であるためさらに詳しく説明しない。単一のＣＰＵ３０を用いて三次元プロフィールを発生させるか、または協働する多数のＣＰＵ３０を使用してもよい。
【００１８】
座席の乗員の体重及び姿勢を求めると、乗員を、例えば大人、子供または幼児であるか、エアバッグ展開領域に近いか離れているかなどの種々の所定の乗員のクラスのうちの任意の１つに分類する。その後、乗員に付与された分類に従って車両の拘束装置を制御する。例えば、分類の結果、大人が座席１２に座っていると判定された場合、エアバッグ２４は通常の態様で展開する。分類の結果、子供または幼児が座席に座っていることが判明した場合、エアバッグ２４を展開しないか、または有意に小さい展開力で展開させる。
【００１９】
ファジー論理は、人間または物体の分類に起因する不正確性を三次元入力プロフィールからの１つまたはいくつかの測定値を用いて減少させるために使用する。入力プロフィールから種々の特徴と特定するが、人間の正確な分類を行うためにはこれらの特徴を適当な比較論理ユニットにより結合する必要がある。従来、判断ツリーにより特徴を比較していたが、この方法には、比較テストの数が限られており、適応的に利用できないという問題があった。
【００２０】
これとは対照的に、本発明は、ファジー論理の利用によりより正確な分類を可能にする多数のリンクを提供する。ファジー論理は、単純な真偽の値を超えた認識を行う種類の論理である。ファジー論理を用いると、命題を等級のある真偽により表すことができる。ファジー論理を使用すると分類の成功率が高くなり、柔軟性及び適応性のあるファジーセットを用いるため有意に少ない手数及び計算時間により結果を得ることができる。
【００２１】
分類の不正確性は、システムのオフセットによっても生じることがある。計算により求めるある特定の特徴が、センサーの配置構成に対する三次元入力値の実際の位置により、即ち、入力値の実際位置がセンサーの元の配置構成からずれてオフセットが発生しているために、不正確に再生されることがある。しかしながら、システムのこの位置オフセットは既知であるため、さらに別の測定値の助けを借りれば、これらの特徴を適応処理して分類精度を改善することができる。測定関数を用いて、センサーの配置構成からの入力値のオフセットを評価し、それと同時に、適切に計算されていない特徴を調整するための補正係数を発生させる。適応的解法を用いるため、位置オフセットの存否に無関係に三次元入力値のそれぞれの状態に対して選択的に影響を与えることができる。従来型システムの固定しきい値による切り換えとは対照的に、特徴に対して漸進的な影響を与えることが可能である。この変更の反転もまた、この機構により制御可能である。これを以下についてさらに詳細に説明する。
【００２２】
上述したように、また図２に略示するように、座席の乗員分類システムは、車両内に取り付けられる多数のセンサー３２により複数の乗員測定信号２８、３２を発生させ、これらの信号を受けるＣＰＵ３０がファジー論理により乗員を分類するための三次元プロフィールを発生するものである。ＣＰＵ３０は、三次元プロフィール比較するための情報ファクターを記憶するメモリーユニット３４を有する。メモリーユニット３４は、用途により異なるが、ＣＰＵ３０の一部かまたはＣＰＵ３０に付随する別個のユニットである。ＣＰＵ３０は、三次元プロフィールが情報ファクターから所定の大きさだけ変化すると補正係数を発生する。補正が必要な場合、ＣＰＵ３０は補正済み三次元プロフィールを発生し、このプロフィールにより乗員の分類が行われる。補正が不要な場合、ＣＰＵ３０は元の情報を用いる。エアバッグ装置１４は、この分類に基づいてエアバッグの展開を制御する。
【００２３】
三次元プロフィールと比較するための情報ファクターは、種々のデータ入力に基づくものである。情報ファクターの一部は、センサー位置及び較正が知られた所定のまたは元のセンサーの配置構成を含む。センサーの測定値により発生される三次元プロフィールは、実際のセンサー位置の入力値を表す。ＣＰＵ３０は、実際のセンサー位置の入力値を所定のセンサーの配置構成と比較してオフセットを求める。測定関数を用いて、オフセットの大きさを求め、補正済み三次元プロフィールの実際のセンサー位置入力値を調整するための補正係数を発生させる。
【００２４】
情報ファクターの別の部分は、座席センサー取り付けの配置構成である。上述したように、座席が異なれば、それぞれ異なる数の座席センサー２６が種々の配置構成のうちの任意の構成に取り付けられる。例えば、図３に示すように、ある特定の座席センサー２６が座席底部１８内に取り付けられる。情報ファクターは、総括的に３６で示すバーチャルセンサーマトリックスを含むが、このマトリックスは所定の最大数または理想の数のバーチャル体重センサー位置３８を画定する。通常、この最大数または理想数のバーチャル体重センサー位置３８は、座席底部１８内に取り付けられるセンサー２６の実際の数よりも多い。
【００２５】
多種多様な座席センサーの配置構成に対して共通のシステムハードウェア及びソフトウェアを使用できるようにするため、ＣＰＵ３０及びＥＥＰＲＯＭ３４は座席センサー２６を複数の領域４０に分割する。任意の数の領域４０を使用することができるが、図３に示す好ましい実施例は４つの領域を有する。各領域４０は、バーチャル体重センサー位置３８の１つの副集合をカバーする。基準セル４２を各領域４０に割り当てて、その領域４０からの体重信号２８を収集し、バーチャル体重センサー位置３８のそれぞれの副集合のデータを表す体重領域信号４４を発生させる。ＣＰＵ３０及びＥＥＰＲＯＭ３４は、全てのバーチャル体重センサー位置３８が充填されるように各体重領域信号４４をバーチャルセンサーマトリックス３６にマッピングする。ＣＰＵ３０は、バーチャルセンサーマトリックス３６に基づき座席の乗員の体重を求めて、補正済み三次元プロフィールを発生する。
【００２６】
座席乗員の分類方法を以下において詳説する。まず第１に、車両内における乗員または物体の存在に応答して複数の乗員測定信号２８、３２を発生する複数のセンサー２６を車両内に取り付ける。これらの乗員測定信号に基づき三次元プロフィールを求め、情報ファクターと比較する。三次元プロフィールが情報ファクターから所定の大きさだけ変化すると、補正係数を適用して補正済み三次元プロフィールを発生させる。情報ファクターは種々の特徴を収集したものであり、補正係数を適用するか否かの決定は問題となる特定の特徴に依存する。その後、元の三次元プロフィールまたは補正済み三次元プロフィールの何れかに基づき乗員を分類する。
【００２７】
好ましい実施例では、ファジー論理を用いて乗員の分類を行う。詳説すると、ファジー論理を用いて三次元プロフィール、補正済み三次元プロフィールを発生させ、乗員の分類を行う。
【００２８】
好ましい実施例では、乗員の体重を測定するための複数の体重センサー２６を車両の座席に装着する。これらのセンサー２６は、座席底部１８に体重による力Ｆがかかるとそれに応答して体重信号２８を発生する。情報ファクターは、所定の数のバーチャル体重センサー位置３８を画定するバーチャルセンサーマトリックス３６を含む。体重信号２８をバーチャル体重センサー位置２８にマッピングすることにより、三次元プロフィールの一部として座席乗員の体重を求める。体重センサー２６の数がバーチャル体重センサー位置３８の所定の数よりも少ない場合、補正係数を適用する。補正係数の適用には体重センサー２６の複数の領域４０への分割が含まれるが、各領域４０はバーチャル体重センサー位置３８の副集合をカバーするものとして画定される。各領域４０には、その領域４０からの体重信号２８を収集してバーチャル体重センサー位置３８の副集合のデータを表す体重領域信号４４を形成するための基準セル４２を割り当てる。全てのバーチャル体重センサー位置３８が充填されるように各体重領域信号４４をバーチャルセンサーマトリックス３６にマッピングし、バーチャルセンサーマトリックス３６から、補正済み三次元プロフィールを発生するための座席乗員の体重を求める。各領域のバーチャル体重センサー位置３８の副集合は、各領域４０に割り当てられたセンサー２６の数より多いセンサー位置を含む。ＣＰＵ３０及びＥＥＰＲＯＭ３４は、協働してバーチャルマトリックス３６を発生し、領域４０を割り当て、信号をマトリックス３６にマッピングする。
【００２９】
好ましい実施例では、三次元プロフィールは三次元入力値の実際の位置に基づくが、情報ファクターは所定のセンサー配置構成を含む。実際の位置を所定のセンサー配置構成と比較してオフセットがあるか否かをチェックする。測定関数を用いてオフセットを評価し、補正係数を発生させて、補正済み三次元プロフィールを発生するように入力値を調整する。これにより、全てのオフセット値について同一のシステムソフトウェアを使用することが可能となる。
【００３０】
本発明は、センサーの移動、種々のセンサー配置構成及び限られた判断プロセスに起因する不正確性を減少する座席乗員の分類方法及び装置を提供する。この方法及び装置はまた、長期間にわたるシステムの変化に対応できる。
【００３１】
本発明の好ましい実施例を説明したが、当業者は、本発明の範囲内に包含される種々の変形例及び設計変更を想到することができることがわかる。そのため、頭書の特許請求の範囲は本発明の真の範囲及び内容を決定するために検討する必要がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明による車両の座席及びエアバッグ装置の概略図である。
【図２】
図２は、本発明のシステムを表す概略図である。
【図３】
図３は、本発明による座席センサーの配置構成を表す概略図である。

Claims (19)

1. 車両の乗員を分類する方法であって、
   （ａ）車両内に複数のセンサーを取り付け、
   （ｂ）車両内における乗員の存在に応答してセンサーから複数の乗員測定信号を発生させ、
   （ｃ）乗員測定信号に基づき元の三次元プロフィールを発生させ、
   （ｄ）元の三次元プロフィールを情報ファクターと比較し、
   （ｅ）元の三次元プロフィールが情報ファクターから所定の大きさだけ変化すると補正係数を適用して補正済み三次元プロフィールを発生させ、
   （ｆ）元のまたは補正済み三次元プロフィールの何れかに基づき乗員を分類するステップより成る車両乗員の分類方法。
2. ステップ（ｆ）は、ファジー論理を用いて乗員を分類することを含む請求項１の方法。
3. ファジー論理を用いて、元の三次元プロフィール、補正済み三次元プロフィール及び乗員の分類を発生させるステップを含む請求項１の方法。
4. ステップ（ａ）は車両の座席内に複数の体重センサーを取り付けるステップを含み、ステップ（ｂ）は、座席に体重がかかると、それに応答して複数の体重信号を発生させる信号を含み、ステップ（ｃ）は、体重信号に基づき元の三次元プロフィールの一部を発生させるステップを含む請求項１の方法。
5. 情報ファクターは、所定の数のバーチャル体重センサー位置を画定するバーチャルセンサーマトリックスを含み、体重信号をバーチャル体重センサー位置にマッピングして、元の三次元プロフィールの一部として座席にかかる乗員の体重を求めるステップを含む請求項４の方法。
6. 体重センサーの数がバーチャル体重センサー位置の所定の数より少ない場合に補正係数を適用するステップを含む請求項５の方法。
7. 補正係数を適用するステップは、体重センサーを各々がバーチャル体重センサー位置の副集合をカバーするものとして画定される複数の領域に分割し、各領域に、その領域からの体重信号を収集してバーチャル体重センサー位置の副集合のデータを表す体重領域信号を形成する基準セルを割り当て、全てのバーチャル体重センサー位置が充填されるように各体重領域信号をバーチャルセンサーマトリックスにマッピングし、バーチャルセンサーマトリックスから座席乗員の体重を求めて補正済み三次元プロフィールを発生させる際に使用するステップを含む請求項６の方法。
8. 各領域のバーチャル体重センサー位置の副集合は各領域に割り当てられるセンサーの数より多いセンサー位置を含む請求項７の方法。
9. バーチャルマトリックスを発生させ、領域を割り当て、信号をマトリックスにマッピングするために電気的に消去及びプログラム可能なリードオンリーメモリーを用いるステップを含む請求項８の方法。
10. 元の三次元プロフィールは三次元入力値の実際の位置に基づくものであり、情報ファクターは所定のセンサーの配置構成を含み、ステップ（ｄ）は、実際の位置を所定のセンサー配置構成と比較してオフセットがあるか否かをチェックするステップを含む請求項１の方法。
11. ステップ（ｅ）は、測定関数を用いてオフセットの位置を評価し、補正係数を発生させて補正済み三次元プロフィールを発生させるように入力値を調整するステップを含む請求項１０の方法。
12. 同一のシステムソフトウェアを全てのオフセット値に用いるステップを含む請求項１１の方法。
13. 車両の乗員を分類するシステムであって、
    車両内における乗員の存在に応答して複数の乗員測定信号を発生させるために車両内に取り付けた複数のセンサーと、
    乗員測定信号を受け、それらの信号に基づき元の三次元プロフィールを発生させる中央処理ユニットと、
    元の三次元プロフィールと比較するための情報ファクターを記憶させるメモリーユニットとより成り、中央処理ユニットは、元の三次元プロフィールが情報ファクターから所定の大きさだけ変化すると補正係数を発生して補正済み三次元プロフィールが発生されるようにし、中央処理ユニットは元のまたは補正済み三次元プロフィールの何れかに基づき乗員を分類する乗員体重分類システム。
14. エアバッグ装置を有し、この装置の展開が乗員の分類に基づき制御される請求項１３のシステム。
15. 中央処理ユニットはファジー論理を用いる請求項１４のシステム。
16. 情報ファクターは所定のセンサー配置構成を含み、元の三次元プロフィールは実際のセンサー位置の入力値に基づき、実際のセンサー位置の入力値は所定のセンサー配置構成と比較されてオフセットが求められる請求項１４のシステム。
17. 中央処理ユニットは、オフセットの大きさを求め、実際のセンサー位置の入力値を補正済み三次元プロフィールに対して調整するための補正係数を発生させるために測定関数を用いる請求項１６のシステム。
18. 所定の数のセンサーが車両の座席内に取り付けられて乗員の体重に応答して複数の体重信号を発生させ、情報ファクターは座席内に取り付けられたセンサーの所定の数より多い所定の数のバーチャル体重センサー位置を画定するバーチャルセンサーマトリックスを含む請求項１４のシステム。
19. 中央処理ユニットは補正係数を適用するための電気的に消去及びプログラム可能なリードオンリーメモリーを有し、電気的に消去及びプログラム可能なリードオンリーメモリーは、体重センサーを各々がバーチャル体重センサー位置の副集合をカバーする複数の領域に分割し、各領域に、バーチャル体重センサー位置のそれぞれの副集合のデータを表す体重領域信号を発生させるためにその領域から体重信号を収集する基準セルを割り当て、全てのバーチャル体重センサー位置が充填されるように各体重領域信号をバーチャルセンサーマトリックスにマッピングし、中央処理ユニットはバーチャルセンサーマトリックスに基づき座席乗員の体重を求めて補正済み三次元プロフィールを発生させる請求項１８のシステム。