JP2005536396A - 支持面の占有形式を識別するための装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、力センサ支援信号を使用して、支持面、特に自動車シートの占有形式(type of occupancy)を識別する方法に関する。
自動車においては、安全の理由から、また傷害を防止するために、衝突が発生したときに、対応する車両シートがチャイルドシート内の子供によって占有されている場合には、エアバッグを起動しないか、または、力を弱めて起動または膨張させなくてはならない。
重量を計測して、計測した合計重量から占有形式を推測する、力センサをシート内に配設することが知られている。この計測結果を、エアバッグ制御ユニットが使用することができる。
したがって、本発明の目的は、支持面の占有形式の確実な識別を可能にする方法、特に、自動車シートが成人によって占有されているのか、またはチャイルドシート内の子供によって占有されているのかを確実に区別する方法を開発することである。
本発明によれば、この目的は、請求項1のプリアンブルと合わせて、ある所定の時点tiにおいて検出されるセンサ信号siをメモリに連続的に記憶すること、近い過去のセンサ信号siまたはそれから導かれる量を、いつでも評価のために利用可能にすること、およびこれらの記憶された値から、少なくとも2つの独立の計算方法またはニューラルネットワークを使用して、占有形式を推測することによって、達成される。
判定の信頼性は、使用する計算方法の数によって、また追加の情報、例えば、絶対質量もしくは移動中の加速度などによって改善することが可能であり、これらを、従属請求項に記載してある。
本発明の好ましい実施態様によれば、成人による車両シートの占有は、チャイルドシート内の子供による占有と区別される。
本発明の別の好ましい実施態様によれば、センサ信号siの記録が、外部開始信号に基づいて開始される。外部開始信号は、車両ドアの開放によって供給し、センサ信号は、少なくとも着座過程が終了するまで連続的に記録することができる。
連続監視によって、支持面の使用中に発生する変化を検出することも可能となる。連続監視とは、所定の間隔で識別が反復されるか、または占有の変化に応答して、システムが自動的に再識別を開始することを意味すると理解すべきである。これによって、特に、運転中の自動車内の何らかのシート変化―これは基本的に例えばモーターホーム(motor home)において発生する可能性がある―を検出して、例えばエアバッグシステム用の対応する制御信号を生成することが可能となる。
計算方法(単数または複数)は、時点ti(i=1...n)におけるn個(従属請求項10によれば好ましくはn=64)の計測値から、支持面または車両シートの異なる占有形式に対する、占有確率Wk(ti)を提供する(従属請求項7)。これらの占有形式は次のように分類される(従属請求項8):
「一定(CONSTANT)」
「非占有(UNOCCUPIED)」
「人(PERSON)」
「チャイルドシート(CHILD SEAT)」
「一定(CONSTANT)」は、評価過程が、「安定」結果に到達して、さらなる再分類が実施されないことを意味する。この結果は、「非占有」すなわち、シートが空である可能性がある。その場合には、履歴、すなわち以前の占有の消去、すなわち新規の識別過程に対する初期状態の設定が行われる。結果が「人」または「チャイルドシート」の場合には、対応する種類(class)が判定されて、対応する制御信号が生成される。エアバッグに対しては、この信号は、好ましくは「エアバッグ・オン」または「エアバッグ・オフ」である(従属請求項13および14)。これらの計算方法は、本質的に決定論的であるが、結果は確率としての出力である。
従属請求項13および14には、エアバッグシステムを制御する、本発明の好ましい実施態様を示してある。したがって、車両シートに関連するエアバッグシステムは、占有種類k=csが判定される場合には、制御信号によって起動停止され、占有種類k=pが判定される場合には、起動される。トリガーされると、判定された占有種類がk=csの場合には、エアバッグをより小さな力で膨張させ、判定された占有種類がk=pの場合には、最大力で膨張させるように、制御信号によって、車両に関連するエアバッグシステムを起動することも可能である。
シートを占有する絶対占有質量を計算することによって、追加の情報を得ることが可能であり、これによって本方法の信頼性がさらに改善される。好ましくは、限界値mp minは、成人に対する最小重量(mp min=32.5kg)として仮定し、これが、成人がシートを占有するときの最小荷重として計測されなくてはならない。言い換えると、計測された値が、mp min未満の場合には、種類pは除外される。次いで、エアバッグを安全上の理由から、実際の占有とは無関係に、起動停止とすることもできる。以上に述べたことに基づいて、この逆は、もちろんのこと不可能である。同等の情報を、重心を求めることによって得ることができる。
従属請求項17に記載の本発明の好ましい実施態様によれば、車両の運転中に車両にかかる運転効果によって生じ、センサ信号siを介して記録される加速力は、分類には考慮されない。
従属請求項19に記載の、本発明の別の好ましい実施態様によれば、長時間効果の結果として生じる、計測量の変化δm、δx、δyが、分類において考慮される。
従属請求項20〜25には、様々な好適な計算方法に関係する、本発明の好ましい実施態様を記載してある。
従属請求項20に記載の本発明の好ましい一実施態様による、車両シートの占有検出は、ニューラルネットワークを用いて、メモリ内容を評価することによって、シート占有形式に対して特徴的なシート占有パターを検出することに基づいている。
高速フーリエ変換解析においては、高速フーリエ変換FFTが、複数の時点tiにおいて計算される。検査によって、時間移動がある場合には、全体構造が自己類似(self-similar)のままかどうかが判定される。イエスの場合には、フーリエ変換が、異なる時点において簡単な方法で、相互結合される。予期される自己類似性は、構造「人」および「一定」に適用されるが、構造「チャイルドシート」には適用されない。自己相関解析は、同等の結果を導く。追加の方法として、特に相関解析を補うために使用するとき、これらの2つの方法は、分類に関する信頼性をさらに増大させる。
人に対する必要な構造特徴は次のものがある。すなわち、mにおける大きなステップ、ステップの急な勾配dm/dt、計測ステップとシータ(theta)関数(跳躍関数)との高い相関、ステップ数=1、下方ステップなし、ノイズを例外として重要な追加の構造がない、低い占有エントロピー(S=0)、時間経過に対する変容的不変パターン(translationally variant pattern)、パターンpがニューラルネットワークによって検出されることである。人に対する任意選択の構造特徴には次のものがある。すなわち、人の動きによるx(t)およびy(t)における高いノイズ、m(t)が比較的長時間にわたっても高いレベルのままであることである。
支持面の占有質量を特定するための既知の装置は、占有形式を首尾一貫して識別するには不適当であるという欠点がある。
本発明によれば、この目的は、請求項29のプリアンブルと合わせて、計測電子回路をメモリに接続し、このメモリ内に、所定の時点tiに記録されるセンサ信号siまたはそれから導かれる量を、連続的に記憶して、最近のセンサ信号siまたはそれから導かれる量が、いつでも解析に利用可能とすることによって達成される。少なくとも2つの独立の計算方法またはニューラルネットワークを使用して、メモリに記憶された値から占有形式を特定する、データ処理ユニットが提供される。
この装置は、特に、自動車技術のエアバッグシステムを制御するのに有利に使用される。この装置は、意図的にエアバッグのスイッチを投入/切断するか、またはより小さな力で膨張させることができる。その結果として、エアバッグを、実際のシートの占有状態に個別に適合させて、特に子供をエアバッグによる潜在的な傷害から保護することができる。
結果メモリを用いることによって、シート占有の履歴を、車両電源と独立して記憶して、確保することができる。これによって、例えば、欠陥などによって電源が中断されるか、またはバッテリが切断された場合でも、制御信号による、シート占有形式の関数としてのエアバッグ制御の動作が、保証かつ維持される。これによって、エアバッグシステムの機能的安全および信頼性の程度が、さらに向上する。
本発明のさらなる詳細を、添付の図面に示した、本発明の好ましい実施態様を参照して、例を挙げて説明する。
自動車シート2の占有形式を識別する装置は、本質的に、4つの力センサ1からなり、これらのセンサは、計測電子回路3およびメモリ4に接続されている。データ処理ユニット5が、計測電子回路3の下流に接続されて、制御ユニット6を経由してエアバッグシステム7を制御するのに使用される。
次に、ニューラルネットワークによるシート占有形式の識別を、1つの可能な実施態様として記述する。
計測量m(t)は、絶対質量として知る必要がない。その代わりに、0〜1の正規化荷重を使用する。成人およびチャイルドシートは、典型的な着座パターンを生成し、これらを図2aおよび図2bに示してある。(計測の開始後)最後の64秒のデータm(t)を分類ウィンドウ、すなわち通常のサンプリング速度1秒において64のサンプリング時点として使用する。これらのサンプリング時点は、図における分類ウィンドウ(x軸)を形成する。これに対してプロットしてあるのは、正規化荷重(y軸)である。図に示す曲線は、計算機シミュレーションの結果であり、これには、広範囲のチャイルドシートおよび異なる成人による試験例からの計測データが使用されている。すなわち、これらのカーブは、実際におけるシート占有の、非常に現実的なパターンを表している。これらの占有パターンを用いて、ニューラルネットワークを試験し、それから相関係数を計算した。
結果として得られる情報は、信号ノイズ(車両エンジンの運転、シャシーの不安定性、など)に起因する外乱にもかかわらず、例えば、「人と9%の相関、チャイルドシートと87%の相関」などである。
すなわち、分類ウィンドウを満たす時間間隔ti(i=1...64)の間に、分類が連続的に確認される。結果として分類「一定」を得るためには、フィルタリングされない計測値{m}が最初に分類アルゴリズムに入力された後に、フィルタリングされた値{M}を供給して、ノイズの多い信号による再分類を抑制する。ニューラルネットワークは、対応して構成する場合には、自動的にフィルタリングを行い、したがって、ノイズレベルが導入されても、平均して一定荷重の検出は、「一定−人」となる事実を利用する。
図2bは、4つの異なるチャイルドシート(子供を除く)、CS−IN−1、CS−IN−2、CS−IN−3、CS−IN−4に対する着座過程の特性図を示す。以下の表には、例として、2つの代表的な分類特性を示してある。
−子供を除くチャイルドシートの設置:質量は、比較的低いレベルに迅速に変化し、その後は時間の経過に対してほぼ一定である。
−1回または2回以上の操作によるシートベルトの締結(高荷重):膝のブレースのために非常にノイズの多い信号、その後は約10kg/secでのほぼ線形の増加。
−最大に到達した力の、いわゆるベルト力沈下のために、約10%低い平衡値への、緩やかな指数関数的減少。
全体として、ニューラルネットワークによって学習された特徴に基づいて、可能な区別:
「一定」
「人」
「チャイルドシート」
「分類不能」および/または
「除去」
が、確信度と信頼性をもってシート占有形式を識別する確率として得られる。
Claims (32)
- 支持面、特に自動車シート(2)の占有形式を、センサ支援信号を用いて、特定する方法であって、所定の時点tiに記録されるセンサ信号siまたはそれから導かれる量を、メモリ(4)に連続的に記憶すること、最近のセンサ信号siまたはそれから導き出される量を、いつでも評価に利用可能にすること、および2つの独立の計算方法、またはニューラルネットワークを使用して、これらの記憶値から占有形式を導くことを特徴とする、前記方法。
- 成人による自動車シート(2)の占有が、チャイルドシートと子供とによる占有と区別されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- センサ信号siまたはそれから導かれる量の記録が、外部開始信号を介して開始されることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。
- 外部開始信号が、車両ドアの開放によって供給されること、およびセンサ信号siまたはそれから導かれる量が、少なくとも着座過程が完了するまで連続的に記録されることを特徴とする、請求項3に記載の方法。
- センサ信号siまたはそれから導かれる量を連続的に記録かつ評価することによって、占有形式を連続的に監視することを特徴とする、請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
- 記録されたセンサ信号siまたはそれから導かれる量が、シフトレジスタに記憶されることを特徴とする、請求項1〜5のいずれかに記載の方法。
- 少なくとも次のステップ:
(a)時点ti、i=1...nにおいて、シフトレジスタからシフトレジスタ番号nのセンサ信号siを読み出し、占有質量m(ti)および重心位置(x,y)(ti)の計測量を形成し、該計測量をシフトレジスタ内に記憶し、第1の値を消去し、かつシフトレジスタを1ステップだけシフトさせるステップ、
(b)少なくとも2つの計算方法またはニューラルネットワークを使用して、シフトレジスタの内容から特定される占有確率Wk(ti)を用いて、複数の分類状態に基づいてシート占有を分類するステップ、
(c)確率限界値Wlimとして占有確率条件Wk(ti)>Wlimを満足する、人による占有に対する占有種類k=pおよびチャイルドシートによる占有に対する占有種類k=csを計算して、分類ウィンドウに値を記憶するステップ、
(d)nから開始して、最新のn個の値の分類ウィンドウを過去に遡って数えて、その値を信頼アルゴリズムに入れるステップ、
(e)信頼アルゴリズムを実行するステップ、
(f)信頼係数Ck>Clim、但しClim:信頼限界、が判定されるまで、ステップ(a)〜(e)を反復するか、または廃棄条件を満足するときにはそれらを廃棄するステップ、
(g)この分類に対する計算された信頼係数Ckを用いて、占有種類kを確定するステップ、
(h)確定した占有種類kの関数として、制御信号を提供するステップを実行することを特徴とする、請求項6に記載の方法。 - 分類が、少なくとも4つの分類状態:
(A)「一定」、
(B)「非占有」、
(C)「人」、
(D)「チャイルドシート」
に基づいて行われることを特徴とする、請求項7に記載の方法。 - 信頼アルゴリズムを、Wk(ti)>Wlimの条件を満足する、連続する占有種類pおよびcsの対応する数Nkから、境界条件:
(a)時点tiにおいて再分類が行われる場合、または分類「非分類」が発生する場合には、式Ck=(Nk−1)/nに従って信頼係数を低減する、
(b)分類状態「非占有」が判定される場合には、前回の分類ウィンドウの割り当てを消去して、Ck=0を設定し、分類状態「一定」が判定される場合にはCkを出力する、
を考慮して、分類k=pおよびk=csに対して、式Ck=Nk/nによって信頼係数を計算することによって、実行することを特徴とする、請求項7または8に記載の方法。 - シフトレジスタメモリ数がn=64であることを特徴とする、請求項7〜9のいずれかに記載の方法。
- 確率限界Wlim=0.9であることを特徴とする、請求項7〜10のいずれかに記載の方法。
- 信頼限界Clim=0.75であることを特徴とする、請求項6〜10のいずれかに記載の方法。
- 占有種類k=csが判定される場合に、自動車シート(2)に付随するエアバッグシステム(7)を起動停止すること、および占有種類k=pが判定される場合に、エアバッグシステムを起動することを特徴とする、請求項1〜12のいずれかに記載の方法。
- 占有種類k=csが判定される場合には、自動車シート(2)に付随するエアバッグシステム(7)を、制御信号を介して起動停止して、トリガーされるとエアバッグシステムを小さな圧力で膨張させるとともに、占有種類k=pが判定される場合には、トリガーされるとエアバッグシステム(7)を全圧力で膨張させることを特徴とする、請求項1〜12のいずれかに記載の方法。
- 自動車シート(2)の占有として計測される占有質量m(ti)を、所定の最小占有質量mp minと比較すること、および比較結果を分類の考慮に入れることを特徴とする、請求項1〜14のいずれかに記載の方法。
- 最小占有質量mp min=32.5kgであることを特徴とする、請求項15に記載の方法。
- 自動車の運転中に運転効果によって発生して、車両シート(2)上に作用する加速力を、センサ信号siを介して記録するとともに、分類の考慮に入れることを特徴とする、請求項1〜16のいずれかに記載の方法。
- 車両シート(2)内に詰め込まれて、車両シート(2)に力を及ぼし、センサ信号siに影響を与える、物体による影響を、分類の考慮に入れることを特徴とする、請求項1〜17のいずれかに記載の方法。
- 長期効果の結果としての、計測量の変化δm、δx、δyを、分類の考慮に入れることを特徴とする、請求項1〜18のいずれかに記載の方法。
- 自動車シートの占有検出が、ニューラルネットワークを使用してメモリ内容を評価することによって、シート占有形式に特徴的なシート占有パターンを検出することに基づくことを特徴とする、請求項1〜19のいずれかに記載の方法。
- ニューラルネットワークが、少なくとも次のステップ:
(a)絶対質量値ではなく正規化質量尺度[0,1]、ステップ関数、および典型的なチャイルドシートパターンを使用して、時間経過による質量特性m(t)を入力し、学習記録を生成するステップ、
(b)メモリから現在のn個の値を供給するステップ、
(c)少なくとも次の状態:
「一定」
「人」
「チャイルドシート」
「分類不能」および/または
「除去」
に基づいて占有確率の出力ニューロンを計算するステップ、を含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。 - 少なくとも2つの独立する計算方法を提供することを特徴とする、請求項1〜19のいずれかに記載の方法。
- 第1の計算方法が、回帰分析を使用してメモリ内容を評価することによるシート占有の構造特徴検出に基づくこと、および第2の計算方法が、占有エントロピー分析を使用してメモリ内容を評価することによる構造特徴検出に基づくことを特徴とする、請求項22または23に記載の方法。
- 回帰分析が、少なくとも次のステップ:
(a)相関係数およびステップ点tstep、「ステップアップ」または「ステップダウン」を、n個の値にわたる、人によるシート占有の構造特徴の分析から、特定するステップ、
(b)tstepの近傍の「ステップアップ」を、所定の数v<n値にわたって分析することによって、相関係数、勾配[kg/sec]、およびステップ[kg]を特定するステップ、
(c)成人に対する所定の最小質量mp minより大きい、「ステップアップ」の数Nstepを数えるステップ、
(d)メンバー関数における正規化値Norm1に対するステップの高さおよび正規化値Norm2に対する勾配の大きさから、人に対する占有確率を、次の関係:
Wp=1/3*(ステップ/Norm1)+1/3*(勾配/Norm2)+1/3*δN1、ここで(Nstep=1に対して)δN1=1、(Nstep≠1に対して)δN1=0である、から計算するステップ、および
(e)一定占有に対する構造特徴を検査するステップとを含むことを特徴とする、請求項24に記載の方法。 - 占有エントロピー分析が、少なくとも次のステップ:
(a)質量尺度を[0,1]に正規化するステップ、
(b)正規化質量尺度をz<n個のセルに分割するステップ、
(c)分類ウィンドウ全体にわたって、各セルに対する値wiの数を数えるステップ、
(d)占有エントロピーの計算を、次式
(e)関係WCS=S/Stotal−1、ここでS/Stotal>1に対してk=cs、および関係Wp=1−S/Stotal、ここでS/Stotal<1に対してk=p、に基づいてシート占有の確率を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項24または25に記載の方法。 - 追加の計算方法として、メモリ内容の高速フーリエ変換解析を使用する、シート占有の構造特徴検出を提供することを特徴とする、請求項22〜26のいずれかに記載の方法。
- 追加の計算方法として、メモリ内容の自己相関解析を使用する、シート占有の構造特徴検出を提供することを特徴とする、請求項22〜27のいずれかに記載の方法。
- 支持面、特に自動車シート(2)の占有形式を識別するための装置において、少なくとも3つの力センサ(1)または少なくとも1つの力センサ(1)と一緒に少なくとも1つの回転軸が、前記支持面に配置されて、前記力センサ(1)と接続された計測電子回路(3)を介して、前記支持面上に作用する力を計測するのに使用されるとともに、前記計測電子回路(3)と接続された制御ユニット(6)を介して、前記計測値の関数として制御が可能である、装置であって、前記計測電子回路(3)がメモリ(4)と接続されており、このメモリに、所定の時点tiに記録されたセンサ信号siまたはそれから導かれる量を、連続的に記憶して、それによって最近のセンサ信号siまたはそれから導かれる量が、いつでも評価に利用可能であること、およびデータ処理ユニット(5)が設けられており、このデータ処理ユニットが、少なくとも2つの独立した計算方法を使用するか、またはニューラルネットワークを使用して、前記メモリ(4)内に記憶された値から占有形式を特定することを特徴とする、前記装置。
- メモリ(4)が、シフトレジスタとして構成されていることを特徴とする、請求項29に記載の装置。
- 制御される装置が、エアバッグシステム(7)であることを特徴とする、請求項29または30に記載の装置。
- 車両電源と独立した結果メモリ(8)が、データ処理ユニット(5)によって評価するデータを記憶するために、設けられていることを特徴とする、請求項29〜31のいずれかに記載の装置。
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