JP2005081967A - 乗員検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 その重量がしきい値近傍である乗員が座席に着座した場合でも、良好な検出精度によって正確に乗員を検出することが可能な乗員検出装置を提供すること。
【解決手段】 乗員検出装置１は、車両の助手席４にかかる重量値を検知する重量センサ２と、重量センサ２によって検知された重量値を時系列的にサンプリングし、サンプリングされたサンプリング数ｎの重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのそれぞれが所定のしきい値Ｔ以上であるか否かを判別し、しきい値Ｔ以上であると判別された重量値データの数ｙが判断基準個数Ｓ以上であるか否かを判断する制御部３とを備え、制御部３によって重量値データの数ｙが判断基準個数Ｓ以上であると判断された場合は、助手席４の乗員は大人であるとし、重量値データの数ｙが判断基準個数Ｓ以上でないと判断された場合は、助手席４に乗員が着座していない又は乗員は子供であるとする。
【選択図】 図２

Description

本発明は、主に自動車等の車両の座席に設けられて、その座席にかかる重量によって着座する乗員を検出する乗員検出装置に関する。

従来より、例えば助手席等に乗員が着座していない場合や着座していてもその乗員が子供である場合等に助手席等のエアバッグの展開を防止するために用いられる装置として、着座する乗員を検出する乗員検出装置が知られている。

このような乗員検出装置においては、例えば赤外線センサを用いて乗員の体温を検知するものや超音波センサを用いて反射波を検知するもの等乗員を検出する方法としては様々なものがあるが、その一つとして、重量を検知するためのセンサが助手席等の座席に設けられ、この座席にかかる重量を検知することによって乗員の着座及び着座する乗員がいる場合はその乗員が大人か子供かの種別の判断が可能な乗員検出装置が考案されている（例えば、特許文献１）。

このように乗員の重量によりその乗員の種別を判断する乗員検出装置では、例えば大人か子供かを判別するための重量のしきい値の初期値があらかじめ設定されており、検知された重量値がこのしきい値以上であった場合は大人と判断し、逆にこのしきい値未満であった場合は子供と判断する方法が考えられている。また、重量センサ等が検知する重量値は車両の振動や乗員の着座状態（乗員の姿勢等）の変化等によってある程度の幅をもって変動するため、検知された重量値を時系列的にサンプリングし、ある一定時間内においてサンプリングされた重量値データのすべてがしきい値以上であった場合（すなわち、一定時間内の重量値データのそれぞれから判断される結果がすべて大人であった場合）はしきい値を初期値より低い値に変更する一方、一定時間内においてサンプリングされた重量値データのすべてがしきい値未満であった場合（すなわち、一定時間内の重量値データのそれぞれから判断される結果がすべて子供であった場合）はしきい値を初期値より高い値に変更して、車両の振動や乗員の着座状態（乗員の姿勢等）の変化等によって容易に判断結果が変動してしまうことがないようにしている。
特許第３０４０３７９号公報

しかしながら、この従来の乗員検出装置では、例えばその重量がしきい値の初期値近傍である乗員が座席に着座した場合は、検知される重量値がしきい値の上下を行き来し、その度に判断される結果が大人になったり子供になったりしてしまうという問題がある。

図６はこの従来の乗員検出装置において検知された重量値データをグラフで示した例である。この図６では、重量値データがしきい値の初期値Ｔ以上である期間Ｌ１においては、乗員は大人と判断される一方、重量値データがしきい値の初期値Ｔ未満である期間Ｌ２においては、乗員は子供と判断される。

このように、従来の乗員検出装置では、重量値データがしきい値を境にしてその近傍を上下することに起因して、誤って乗員の種別が判断されてしまう上に判断結果も安定せず、検出精度に劣るという問題がある。さらに、判断結果が一定時間内継続して安定した状態になければ、しきい値が初期値から変更されることもなく、常にこのような不安定な状態が続くことになる。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その重量がしきい値近傍である乗員が座席に着座した場合でも、良好な検出精度によって正確に乗員を検出することが可能な乗員検出装置を提供することを課題としている。

このような課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の座席にかかる重量値を検知する重量値検知手段と、前記重量値検知手段によって検知された重量値を時系列的にサンプリングするサンプリング手段と、前記サンプリング手段によってサンプリングされた所定個数の重量値データのそれぞれが所定のしきい値以上であるか否かを判別するデータ判別手段と、前記データ判別手段によって前記しきい値以上であると判別された重量値データの数が基準個数以上であるか否かを判断する判断手段とを備え、前記判断手段によって前記重量値データの数が前記基準個数以上であると判断された場合は、前記座席の乗員は大人であるとし、前記重量値データの数が前記基準個数以上でないと判断された場合は、前記座席に乗員が着座していない又は乗員は子供であるとすることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、車両の座席にかかる重量値を検知する重量値検知手段と、前記重量値検知手段によって検知された重量値を時系列的にサンプリングするサンプリング手段と、前記サンプリング手段によってサンプリングされた所定個数の重量値データのそれぞれが所定のしきい値以上であるか否かを判別するデータ判別手段と、前記データ判別手段によって前記しきい値以上でないと判別された重量値データの数が基準個数以上であるか否かを判断する判断手段とを備え、前記判断手段によって前記重量値データの数が前記基準個数以上であると判断された場合は、前記座席に乗員が着座していない又は乗員は子供であるとし、前記重量値データの数が前記基準個数以上でないと判断された場合は、前記座席の乗員は大人であるとすることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記データ判別手段において、前記所定個数の重量値データから最も古い重量値データを除くとともに、最も新しい重量値データを加えて新たな所定個数の重量値データとすることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の発明において、前記基準個数は可変であり、一の重量値データと該一の重量値データと連続する次の重量値データとで前記データ判別手段の判別結果が異なる場合は、前記基準個数を変化させることが可能であることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の発明において、一の重量値データと該一の重量値データと連続する次の重量値データとで前記データ判別手段の判別結果が異なる場合は、前記サンプリング手段において重量値を時系列的にサンプリングする際のサンプリング周期を変化させることが可能であることを特徴とする。

本発明は、以上のように構成したので、その重量がしきい値近傍である乗員が座席に着座した場合でも、良好な検出精度によって正確に乗員を検出することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。

図１は本発明の実施例に係る乗員検出装置を模式的に説明するためのブロック図である。この乗員検出装置１は、重量センサ（重量値検知手段）２と制御部（サンプリング手段、データ判別手段、判断手段）３とを備えている。重量センサ２は、自動車の助手席４の座部５に設けられ、座部５にかかる重量を検知し、検知した重量値を重量信号として制御部３に出力するようになっている。

制御部３は、ＣＰＵ６と、ＲＯＭ７と、ＲＡＭ８とを備えている。ＲＯＭ７はＣＰＵ６の制御プログラム等を格納し、ＲＡＭ８はプログラムの実行に必要な一時データ格納領域として使用される。ＣＰＵ６はＲＯＭ７に格納されたプログラムに従ってＲＡＭ８を作業領域として使用し、乗員検出装置１やエアバッグ装置１０等の動作を制御する。

制御部３には重量センサ２で検知された重量値が重量信号として入力され、ＣＰＵ６はこの重量信号に基づいて助手席４に乗員が着座しているか否か、また着座している場合にはその乗員が大人か子供かを判断するようになっている。ＣＰＵ６が助手席４に乗員が着座していない、又は着座しているとしてもその乗員が子供であると判断した場合は、制御部３はエアバッグ装置１０にエアバッグの展開を禁止する信号を出力する一方、ＣＰＵ６が助手席４に着座している乗員が大人であると判断した場合は、制御部３はエアバッグ装置１０にエアバッグの展開を許容する信号を出力するようになっている。

図２は、乗員検出装置１の制御部３が重量信号を受けてから乗員の種別判断を行うまでの動作を説明するフローチャートである。まず、制御部３はサンプリング処理を行う（Ｓ１０）。すなわち、制御部３は重量センサ２からの重量信号を時系列的にサンプリングして、あらかじめ設定された所定個数としてのサンプル個数ｎ個分の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎを得る。

つぎに、ｎ個分の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎを得ると、制御部３はデータ判別を行う。すなわち、ＣＰＵ６は重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎの重量値がそれぞれあらかじめ設定されたしきい値Ｔ以上であるか否かを判別し、この判別結果によって重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎをそれぞれ分類する。具体的には、ＣＰＵ６はＲＡＭ８から重量値データを読み込んで各重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎの重量値がそれぞれしきい値Ｔ以上か否かを判別し、しきい値Ｔ以上である場合はその重量値データのＡ／Ｃフラグを１とする一方、しきい値Ｔ未満である場合はその重量値データのＡ／Ｃフラグを０とする。そして、各重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのＡ／Ｃフラグの値をＲＡＭ８に保存する。

このように判別・分類を行った後、制御部３は乗員種別判断処理を行う（Ｓ２０）。すなわち、ＣＰＵ６はこの分類したｎ個の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのうち、Ａ／Ｃフラグ＝１の重量値データ（重量値がしきい値Ｔ以上の重量値データ）の数ｙをカウントし、Ａ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙがあらかじめ設定された基準個数としての判断基準個数Ｓ以上か否かで助手席４の乗員を検出する。ここで、判断基準個数Ｓとは、サンプル個数ｎ個分の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのうちでＡ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙがいくつ以上だと乗員が大人であると判断するかの基準となる個数値であり、ＣＰＵ６は、Ａ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙが判断基準個数Ｓ以上であると判断した場合は、助手席４に大人が着座していると判断する一方、Ａ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙが判断基準個数Ｓ未満であると判断した場合は、助手席４に乗員が着座していない、又は着座しているとしてもその乗員が子供であると判断する。サンプル個数ｎのうちで判断基準個数Ｓが大きければ大きいだけ大人と判断されにくくなる。

この判断結果に基づいて、制御部３はエアバッグ装置１０にエアバッグの展開を許容する信号又はエアバッグの展開を禁止する信号のいずれかを出力する。

また、制御部３は、ステップＳ１０のサンプリング処理において、重量センサ２からの重量信号を新たにサンプリングして重量値データｘｎ＋１を得ると、最も新しい重量値データｘｎ＋１を加えるとともに、最も古い重量値データｘ１を除いてｎ個分の重量値データｘ２，…ｘｎ，ｘｎ＋１として新たにデータ判別処理を行う。続いて、ステップＳ２０において、ｎ個分の重量値データｘ２，…ｘｎ，ｘｎ＋１に基づいて乗員種別判断処理を行う。このようにして、制御部３は、最も古い重量値データを除くとともに、最も新しい重量値データを加えて新たにｎ個分の重量値データとしてステップＳ１０及びステップＳ２０の処理を繰り返す。

この実施例に係る乗員検出装置１では、サンプル個数ｎ個の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのうちのＡ／Ｃフラグ＝１の重量値データ（重量値がしきい値Ｔ以上の重量値データ）の数ｙが判断基準個数Ｓ以上か否かで助手席４の乗員を検出することとしたので、従来のように１つの重量値データで乗員の種別の判断がなされるようなことがなく、サンプル個数ｎ個分の重量値データに基づいて種別の判断がなされる。したがって、例えばその重量がしきい値Ｔの近傍である乗員が助手席４に着座した場合でも、従来の乗員検出装置に比べてより多くのデータに基づいて乗員の種別判断を行うため、良好な検出精度によって正確に乗員を検出することが可能となる。

図３は、図６のグラフで示した重量値データと同様のデータを用いて乗員検出装置１が乗員の種別判断を行う場合を説明するための図である。ここでは、サンプル個数ｎ＝２０、判断基準個数Ｓ＝１５とした場合を例にとる。また、図３中の「データ番号」とは便宜上各重量値データに番号を付したものであり、「サンプル個数ｎ＝２０とした場合のｙの値」とは一の重量値データから始まって連続する前１９個の重量値データ（全２０個の重量値データ）の中から、Ａ／Ｃフラグ＝１の重量値データ（重量値がしきい値Ｔ以上の重量値データ）の数ｙを示したものである。

ここで、例えば図３中のデータ番号３９〜５８の２０個の重量値データを抽出してＡ／Ｃフラグ＝１の重量値データ（重量値がしきい値Ｔ以上の重量値データ）の数ｙがいくつになるかを見てみると、図３に示すようにｙ＝１６となる。この場合はＡ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙ（＝１６）＞判断基準個数Ｓ（＝１５）となるため、乗員検出装置１は助手席４に大人が着座していると判断する。同様に、データ番号４０〜５９の２０個の重量値データを抽出した場合もＡ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙ＝１６であり、Ａ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙ＞判断基準個数Ｓとなるため、乗員検出装置１は助手席４に大人が着座していると判断する。

このようにして乗員検出装置１では、図３のグラフに示された「サンプル個数ｎ＝２０とした場合のｙの値」がすべて１５以上であることからも分かるように、すべての期間Ｌにおいて助手席４に大人が着座していると判断される。これに対して、同じ重量値データであっても、従来の乗員検出装置では、重量値データの一つ一つで乗員の種別を判断するため、図６に示すように、大人と判断される期間（図６中に示すＬ１）と子供と判断される期間（図６に示すＬ２）が混在し判断結果が安定しない。

このように、図３及び図６の比較からも分かるように、従来の乗員検出装置に比べて、本実施例の乗員検出装置１はより安定した良好な検出精度によって正確に乗員を検出することができる。

さらに、上述の乗員検出装置１において、重量センサ２によって検出される重量値が安定してきたら判断基準個数Ｓの値を大きくし、また重量値が大きく変化したら判断基準個数Ｓの値を元に戻すように判断基準個数Ｓを可変としてもよい。

この場合は、例えば図２で示したステップＳ１０のサンプリング判別処理とステップＳ２０の乗員種別判断処理との間に図４に示すように判断基準個数変更処理（Ｓ３０）を加え、例えば一の重量値データが一つ前の重量値データ（例えば一の重量値データが重量値データｘ２であるときの重量値データｘ１）と比較してＡ／Ｃフラグ値が同じ場合は重量値が安定していると判断して判断基準個数Ｓを一つ大きくし、Ａ／Ｃフラグ値が異なる場合は重量値が安定していないと判断して判断基準個数Ｓを逆に一つ小さくするようにする。

このようなステップＳ３０の判断基準個数変更処理を加えることによって、乗員の乗降後一定時間が経過して状況が安定しているときは例えば子供が助手席４で立ち上がる等して実際の子供の重量以上の重量値を重量センサ２が検知してもその影響をより受けにくくして判断結果が容易に変動してしまうことを防止することができる。

あるいは、上述の乗員検出装置１において、重量センサ２によって検出される重量値が安定してきたらサンプリング周期を長くし、また重量値が大きく変化したらサンプリング周期を元に戻すようにサンプリング周期を可変としてもよい。

この場合は、例えば図２で示したステップＳ１０のサンプリング処理とステップＳ２０の乗員種別判断処理との間に図５に示すようにサンプリング周期変更処理（Ｓ４０）を加え、例えば一の重量値データが一つ前の重量値データ（例えば一の重量値データが重量値データｘ２であるときの重量値データｘ１）と比較してＡ／Ｃフラグ値が同じ場合は重量値が安定していると判断してサンプリング周期を長くし、Ａ／Ｃフラグ値が異なる場合は重量値が安定していないと判断してサンプリング周期を逆に短くするようにする。ここでサンプリング周期とは、ステップ１０のサンプリング処理において重量信号を時系列的にサンプリングしてサンプル個数ｎ個分の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎを得るが、一の重量値データを得てから次の重量値データ（例えば一の重量値データがｘ１であるときの受領値データｘ２）を得るまでの期間をいう。

このようなステップＳ４０のサンプリング周期変更処理を加えることによって、乗員の重量がしきい値近傍でなく状況が安定しているとき等はサンプリング周期を長くして、単位時間当たりにかかる処理の負荷を軽減するとともに、乗員の姿勢等の変化による雑音を除去する効果を向上させることができる。また、状況の変化があって安定していないときはサンプリング周期を逆に短くして、処理速度を速くし素早い応答を可能とする。

なお、本発明は上述した実施例に限られるものではなく、例えば本実施例では重量検知手段として重量センサ２を用いたが、乗員の重量を検知できるものであれば、例えば圧力センサやロードセル等であってもよい。

また、重量センサ２は助手席４に設けられているものとして説明したが、これに限られず、運転席や後部座席等であってもよい。

さらに、本実施例ではステップＳ２０の乗員種別判断処理において、Ａ／Ｃフラグ＝１のデータ数ｙが判断基準個数Ｓ以上か否かで乗員を検出することしたが、Ａ／Ｃフラグ＝０のデータ数が判断基準個数以上か否かで乗員を検出することとしてもよい。この場合は、判断基準個数は、サンプル個数ｎ個分の重量値データｘ１，ｘ２，…ｘｎのうちでＡ／Ｃフラグ＝０のデータ数がいくつ以上だと助手席４に乗員が着座していない、又は着座しているとしてもその乗員が子供であると判断するかの基準となる個数値であり、ＣＰＵ６は、Ａ／Ｃフラグ＝０のデータ数が判断基準個数以上であると判断した場合は、助手席４に乗員が着座していない、又は着座しているとしてもその乗員が子供であると判断する一方、Ａ／Ｃフラグ＝０のデータ数が判断基準個数未満であると判断した場合は、助手席４に大人が着座していると判断する。サンプル個数ｎのうちで判断基準個数Ｓが大きければ大きいだけ子供と判断されにくくなる。

本実施例に係る乗員検出装置を模式的に説明するためのブロック図である。 図１の乗員検出装置の制御部が重量信号を受けてから乗員の種別判断を行うまでの動作を説明するフローチャートである。 重量値データを用いて図１の乗員検出装置が乗員の種別判断を行う場合を説明する図である。 図１の乗員検出装置の制御部が重量信号を受けてから乗員の種別判断を行うまでの動作の他の例を説明するフローチャートである。 図１の乗員検出装置の制御部が重量信号を受けてから乗員の種別判断を行うまでの動作のさらに他の例を説明するフローチャートである。 重量値データを用いて従来の乗員検出装置が乗員の種別判断を行う場合を説明する図である。

符号の説明

１ 乗員検出装置
２ 重量センサ（重量値検知手段）
３ 制御部（サンプリング手段、データ判別手段、判断手段）
ｎ サンプル個数（所定個数）
ｘ１，ｘ２，…ｘｎ，ｘｎ＋１ 重量値データ
Ｔ しきい値
Ｓ 判断基準個数（基準個数）

Claims (5)

1. 車両の座席にかかる重量値を検知する重量値検知手段と、
   前記重量値検知手段によって検知された重量値を時系列的にサンプリングするサンプリング手段と、
   前記サンプリング手段によってサンプリングされた所定個数の重量値データのそれぞれが所定のしきい値以上であるか否かを判別するデータ判別手段と、
   前記データ判別手段によって前記しきい値以上であると判別された重量値データの数が基準個数以上であるか否かを判断する判断手段とを備え、
   前記判断手段によって前記重量値データの数が前記基準個数以上であると判断された場合は、前記座席の乗員は大人であるとし、前記重量値データの数が前記基準個数以上でないと判断された場合は、前記座席に乗員が着座していない又は乗員は子供であるとすることを特徴とする乗員検出装置。
2. 車両の座席にかかる重量値を検知する重量値検知手段と、
   前記重量値検知手段によって検知された重量値を時系列的にサンプリングするサンプリング手段と、
   前記サンプリング手段によってサンプリングされた所定個数の重量値データのそれぞれが所定のしきい値以上であるか否かを判別するデータ判別手段と、
   前記データ判別手段によって前記しきい値以上でないと判別された重量値データの数が基準個数以上であるか否かを判断する判断手段とを備え、
   前記判断手段によって前記重量値データの数が前記基準個数以上であると判断された場合は、前記座席に乗員が着座していない又は乗員は子供であるとし、前記重量値データの数が前記基準個数以上でないと判断された場合は、前記座席の乗員は大人であるとすることを特徴とする乗員検出装置。
3. 前記データ判別手段において、前記所定個数の重量値データから最も古い重量値データを除くとともに、最も新しい重量値データを加えて新たな所定個数の重量値データとすることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の乗員検出装置。
4. 前記基準個数は可変であり、
   一の重量値データと該一の重量値データと連続する次の重量値データとで前記データ判別手段の判別結果が異なる場合は、前記基準個数を変化させることが可能であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の乗員検出装置。
5. 一の重量値データと該一の重量値データと連続する次の重量値データとで前記データ判別手段の判別結果が異なる場合は、前記サンプリング手段において重量値を時系列的にサンプリングする際のサンプリング周期を変化させることが可能であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の乗員検出装置。
   
   

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