JP4261295B2 - Occupant detection device - Google Patents

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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。   The present invention relates to an occupant detection device that is provided mainly in a seat of a vehicle such as an automobile and detects an occupant seated by the weight of the seat.

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。   Conventionally, for example, when an occupant is not seated in a passenger seat or when the occupant is a child even when seated, the seat is used as a device that is used to prevent deployment of an airbag such as a passenger seat. An occupant detection device that detects an occupant is known.

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)。   In such an occupant detection device, for example, there are various methods for detecting an occupant, such as one that detects an occupant's body temperature using an infrared sensor or one that detects a reflected wave using an ultrasonic sensor, For example, if a sensor for detecting the weight is provided in a passenger seat or the like and if there is a passenger seated by detecting the weight applied to this seat, whether the passenger is an adult or a child An occupant detection device that can determine the type of the vehicle has been devised (for example, Patent Document 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
Thus, in the occupant detection device that determines the occupant type based on the occupant's weight, for example, an initial value of a weight threshold value for determining whether the occupant is an adult or a child is set in advance, and the detected weight value is If it is above this threshold value, it is determined to be an adult, and conversely, if it is below this threshold value, a method of determining a child is considered. In addition, the weight value detected by the weight sensor etc. fluctuates with a certain width due to the vibration of the vehicle or changes in the seating state of the occupant (occupant posture, etc.), so the detected weight value is sampled in time series, Threshold when all of the weight data sampled within a certain period of time are equal to or greater than the threshold value (that is, all the results judged from each of the weight data within a certain period of time are adults) When the value is changed to a value lower than the initial value, and all the weight value data sampled within a certain time is less than the threshold value (that is, the result determined from each of the weight value data within the certain time) If all of the children are children), the threshold value is changed to a value higher than the initial value, and it is easy due to changes in the vehicle vibration and occupant seating status (occupant posture, etc.) Result of the determination so that never varies.
Japanese Patent No. 3040379

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。   However, in this conventional occupant detection device, for example, when an occupant whose weight is in the vicinity of the initial value of the threshold value is seated on the seat, the detected weight value moves up and down the threshold value each time. There is a problem that the result of judgment becomes an adult or a child.

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。   FIG. 6 is an example of a graph showing the weight value data detected by this conventional occupant detection device. In FIG. 6, in the period L1 in which the weight value data is equal to or greater than the initial threshold value T, the occupant is determined to be an adult, while in the period L2 in which the weight value data is less than the initial threshold value T. The passenger is determined to be a child.

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。   As described above, in the conventional occupant detection device, the weight value data moves up and down in the vicinity of the threshold value, so that the occupant type is erroneously determined and the determination result is stabilized. However, there is a problem that the detection accuracy is inferior. Further, if the determination result does not remain stable for a certain period of time, the threshold value is not changed from the initial value, and such an unstable state always continues.

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。   The present invention has been made in view of such a problem, and even when an occupant whose weight is in the vicinity of a threshold value is seated on the seat, the occupant can accurately detect the occupant with good detection accuracy. It is an object to provide a detection device.

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り、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。 In order to solve such a problem, the invention according to claim 1 is directed to a weight value detecting means for detecting a weight value applied to a seat of a vehicle, and a weight value detected by the weight value detecting means in time series. Sampling means for sampling the data, data determining means for determining whether each of the predetermined number of weight value data sampled by the sampling means is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the threshold by the data determining means. Determining means for determining whether or not the number of weight value data determined to be equal to or greater than a reference number is greater than or equal to a reference number, wherein the reference number is variable, and includes one weight value data and the one weight value. If the judgment result of the data determination means and the next weight value data and contiguous data are different, it is possible to vary the reference number, before the said determining means When it is determined that the number of weight value data is greater than or equal to the reference number, the seat occupant is an adult, and when the number of weight value data is determined not to be greater than or equal to the reference number, the seat The passenger is not seated or the passenger is a child.

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、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り、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。 According to a second aspect of the present invention, there is provided weight value detection means for detecting a weight value applied to a vehicle seat, sampling means for sampling the weight value detected by the weight value detection means in time series, and the sampling means. Data discriminating means for discriminating whether or not each of the predetermined number of weight value data sampled by the data is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the weight value data determined by the data discriminating means not to be equal to or greater than the threshold value Determination means for determining whether or not the number is equal to or more than a reference number, and the determination result of the data determination means is one weight value data and the next weight value data continuous with the one weight value data. If different, it is possible to change the sampling period of time of time series sampled weight values in the sampling unit, the determination hand When it is determined that the number of the weight value data is equal to or greater than the reference number, it is assumed that no occupant is seated on the seat or the occupant is a child, and the number of weight value data is not equal to or greater than the reference number. If it is determined that the occupant of the seat is an adult, the occupant of the seat is an adult.

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。   According to a third aspect of the present invention, in the first or second aspect of the present invention, the data discriminating unit removes the oldest weight value data from the predetermined number of weight value data, and the newest weight value data. Is added to obtain a new predetermined number of weight value data.

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。   Since the present invention is configured as described above, even when an occupant whose weight is near the threshold is seated on the seat, the occupant can be accurately detected with good detection accuracy.

以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

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。   FIG. 1 is a block diagram for schematically explaining an occupant detection device according to an embodiment of the present invention. The occupant detection device 1 includes a weight sensor (weight value detection means) 2 and a control unit (sampling means, data determination means, determination means) 3. The weight sensor 2 is provided in the seat part 5 of the passenger seat 4 of the automobile, detects the weight applied to the seat part 5, and outputs the detected weight value to the control part 3 as a weight signal.

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。   The control unit 3 includes a CPU 6, a ROM 7, and a RAM 8. The ROM 7 stores a control program for the CPU 6, and the RAM 8 is used as a temporary data storage area necessary for executing the program. The CPU 6 uses the RAM 8 as a work area in accordance with a program stored in the ROM 7 and controls operations of the occupant detection device 1 and the airbag device 10.

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。   The weight value detected by the weight sensor 2 is input to the control unit 3 as a weight signal, and the CPU 6 determines whether or not an occupant is seated in the passenger seat 4 based on the weight signal, and if it is seated. The passenger is judged to be an adult or a child. When the CPU 6 determines that the passenger is not seated in the passenger seat 4 or is seated even if the passenger is seated, the control unit 3 sends a signal for prohibiting the airbag device 10 to deploy the airbag. On the other hand, when the CPU 6 determines that the occupant seated in the passenger seat 4 is an adult, the control unit 3 outputs a signal that allows the airbag device 10 to deploy the airbag. .

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。   FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation from when the control unit 3 of the occupant detection device 1 receives the weight signal until the occupant type determination is made. First, the control unit 3 performs a sampling process (S10). That is, the control unit 3 samples the weight signal from the weight sensor 2 in time series, and obtains weight value data x1, x2,... Xn for the number n of samples as a predetermined number set in advance.

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。   Next, when n pieces of weight value data x1, x2,... Xn are obtained, the control unit 3 performs data discrimination. That is, the CPU 6 determines whether or not the weight values of the weight value data x1, x2,... Xn are each equal to or greater than a preset threshold value T, and the weight value data x1, x2,. Classify each. Specifically, the CPU 6 reads the weight value data from the RAM 8 to determine whether the weight values of the respective weight value data x1, x2,... Xn are each equal to or greater than the threshold value T. Sets the A / C flag of the weight value data to 1 and sets the A / C flag of the weight value data to 0 when it is less than the threshold value T. Then, the value of the A / C flag of each weight value data x1, x2,... Xn is stored in the RAM 8.

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。   After performing discrimination / classification in this way, the control unit 3 performs occupant type determination processing (S20). That is, the CPU 6 calculates the number y of weight value data (weight value data whose weight value is equal to or greater than the threshold value T) of the A / C flag = 1 among the n weight value data x1, x2,. The occupant of the passenger seat 4 is detected based on whether the number of data y with the A / C flag = 1 is equal to or greater than the determination reference number S as the reference number set in advance. Here, the judgment reference number S is determined that the number of data y of the A / C flag = 1 among the weight value data x1, x2,. The CPU 6 determines that an adult is seated in the passenger seat 4 if the CPU 6 determines that the data number y of the A / C flag = 1 is equal to or greater than the determination reference number S. On the other hand, if it is determined that the data number y of the A / C flag = 1 is less than the determination reference number S, the passenger is not seated in the passenger seat 4 or the passenger is a child even if seated. Judge that there is. The larger the criterion number S of the sample number n, the more difficult it is to be determined as an adult.

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。   Based on the determination result, the control unit 3 outputs to the airbag device 10 either a signal that allows the airbag to be deployed or a signal that prohibits the deployment of the airbag.

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。   In addition, when the control unit 3 obtains the weight value data xn + 1 by newly sampling the weight signal from the weight sensor 2 in the sampling process of step S10, the control unit 3 adds the newest weight value data xn + 1 and the oldest weight value data. Data discrimination processing is newly performed as n weight value data x2,... xn, xn + 1 excluding x1. Subsequently, in step S20, occupant type determination processing is performed based on n pieces of weight value data x2,... Xn, xn + 1. In this way, the control unit 3 removes the oldest weight value data, adds the newest weight value data, and repeats the processes of step S10 and step S20 as new weight value data.

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。   In the occupant detection device 1 according to this embodiment, the weight value data of the A / C flag = 1 of the weight value data x1, x2,. Since the passenger y in the front passenger seat 4 is detected based on whether or not the number y of the data) is equal to or greater than the judgment reference number S, the type of the passenger may be determined by one weight value data as in the prior art. Instead, the type is determined based on the weight value data corresponding to n samples. Therefore, for example, even when an occupant whose weight is in the vicinity of the threshold value T is seated on the passenger seat 4, the occupant type determination is performed based on more data than in the conventional occupant detection device. An occupant can be accurately detected by the detection accuracy.

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。   FIG. 3 is a diagram for explaining a case where the occupant detection device 1 determines the occupant type using data similar to the weight value data shown in the graph of FIG. 6. Here, the case where the sample number n = 20 and the judgment reference number S = 15 is taken as an example. Further, “data number” in FIG. 3 is a number assigned to each weight value data for convenience, and “value of y when the number of samples n = 20” starts from one weight value data. The number y of weight value data (weight value data whose weight value is equal to or greater than the threshold value T) with A / C flag = 1 is selected from the previous 19 weight value data (total 20 weight value data). It is shown.

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。   Here, for example, 20 weight value data of data numbers 39 to 58 in FIG. 3 are extracted, and the number of weight value data (weight value data whose weight value is equal to or greater than threshold value T) with A / C flag = 1. Looking at how many y's, y = 16 as shown in FIG. In this case, since the data number y (= 16) of the A / C flag = 1> the determination reference number S (= 15), the occupant detection device 1 determines that an adult is seated on the passenger seat 4. Similarly, when 20 weight value data of data numbers 40 to 59 are extracted, the number of data y of A / C flag = 1 is y = 16, and the number of data y of A / C flag = 1 is greater than the judgment reference number S. Therefore, the occupant detection device 1 determines that an adult is seated in the passenger seat 4.

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。   In this way, in the occupant detection device 1, as can be seen from the fact that all the “values of y when the number of samples n = 20” shown in the graph of FIG. It is determined that an adult is seated in the passenger seat 4. On the other hand, even with the same weight value data, the conventional occupant detection device determines the occupant type based on the weight value data one by one. The period (L1 shown in FIG. 6) and the period (L2 shown in FIG. 6) determined to be a child are mixed, and the determination result is not stable.

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。   Thus, as can be seen from the comparison between FIG. 3 and FIG. 6, the occupant detection device 1 of the present embodiment can detect the occupant accurately with better and more stable detection accuracy than the conventional occupant detection device. Can do.

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。   Further, in the above-described occupant detection device 1, when the weight value detected by the weight sensor 2 becomes stable, the value of the judgment reference number S is increased, and when the weight value changes greatly, the value of the judgment reference number S is restored. As described above, the determination reference number S may be variable.

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。   In this case, for example, a determination reference number change process (S30) is added as shown in FIG. 4 between the sampling determination process in step S10 and the occupant type determination process in step S20 shown in FIG. If the A / C flag value is the same as the previous weight value data (for example, the weight value data x1 when the first weight value data is the weight value data x2), the weight value is stable. If the A / C flag value is different, it is determined that the weight value is not stable and the determination reference number S is decreased by one.

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。   By adding the determination reference number changing process in step S30, when the occupant gets on and off and a certain time has passed and the situation is stable, the actual weight of the child, for example, when the child stands up in the passenger seat 4 Even if the weight sensor 2 detects the above weight value, it is more difficult to be affected by the weight sensor 2, and it is possible to prevent the determination result from easily fluctuating.

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。   Alternatively, in the above-described occupant detection device 1, the sampling period may be made variable so that the sampling period is lengthened when the weight value detected by the weight sensor 2 becomes stable, and the sampling period is restored when the weight value changes greatly. Good.

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。   In this case, for example, a sampling period changing process (S40) is added as shown in FIG. 5 between the sampling process in step S10 and the occupant type determination process in step S20 shown in FIG. Compared to the previous weight value data (for example, weight value data x1 when the first weight value data is weight value data x2), if the A / C flag value is the same, it is determined that the weight value is stable. If the A / C flag value is different, it is determined that the weight value is not stable, and the sampling period is shortened. Here, the sampling period means that the weight signal is sampled in time series in the sampling process of step 10 to obtain the weight value data x1, x2,... Xn for the number of samples n. To the next weight value data (for example, received value data x2 when one weight value data is x1).

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。   By adding the sampling cycle changing process in step S40, when the occupant's weight is not near the threshold value and the situation is stable, the sampling cycle is lengthened, and the processing load per unit time is increased. In addition to the reduction, it is possible to improve the effect of removing noise caused by changes in the posture of the occupant. When the situation changes and is not stable, the sampling cycle is shortened to increase the processing speed and enable a quick response.

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。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment. For example, in this embodiment, the weight sensor 2 is used as the weight detection unit. However, as long as the weight of the occupant can be detected, for example, a pressure sensor or a load cell is used. It may be.

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。   Moreover, although the weight sensor 2 was demonstrated as what was provided in the passenger seat 4, it is not restricted to this, A driver's seat, a rear seat, etc. may be sufficient.

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。   Further, in this embodiment, in the occupant type determination process in step S20, the occupant is detected based on whether or not the number of data y of the A / C flag = 1 is greater than or equal to the determination reference number S. However, if the A / C flag = 0 An occupant may be detected based on whether or not the number of data is greater than or equal to the criterion number. In this case, the judgment reference number is that the passenger is seated in the passenger seat 4 when the number of data of the A / C flag = 0 among the weight value data x1, x2,. This is a number value that serves as a criterion for determining whether the occupant is a child even if he / she is seated, and the CPU 6 has determined that the number of data with the A / C flag = 0 is equal to or greater than the determination criterion number. In this case, it is determined that the passenger is not seated in the passenger seat 4 or that the passenger is a child even if the passenger is seated, while the number of data of the A / C flag = 0 is less than the determination reference number. If so, it is determined that an adult is seated in the passenger seat 4. The larger the criterion number S of the sample number n, the more difficult it is to be judged as a child.

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。It is a block diagram for demonstrating typically the crew member detection device concerning this example. 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。2 is a flowchart illustrating an operation from when a control unit of the occupant detection device of FIG. 1 receives a weight signal to when determining a passenger type. 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。It is a figure explaining the case where the passenger | crew detection apparatus of FIG. 1 performs passenger | crew classification determination using weight value data. 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。7 is a flowchart for explaining another example of the operation from when the control unit of the occupant detection device of FIG. 1 receives a weight signal to when the occupant type determination is performed. 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。7 is a flowchart for explaining still another example of an operation from when the control unit of the occupant detection device of FIG. 1 receives a weight signal to when determining the occupant type. 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。It is a figure explaining the case where the conventional occupant detection apparatus performs occupant classification judgment using weight value data.

符号の説明Explanation of symbols

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)
1 occupant detection device 2 weight sensor (weight value detection means)
3 Control unit (sampling means, data discrimination means, judgment means)
n Number of samples (predetermined number)
x1, x2,... xn, xn + 1 Weight value data T Threshold value S Judgment reference number (reference number)

Claims (3)

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り、
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。
A weight value detecting means for detecting a weight value applied to a seat of the vehicle;
Sampling means for sampling the weight values detected by the weight value detecting means in time series;
Data discriminating means for discriminating whether or not each of the predetermined number of weight value data sampled by the sampling means is a predetermined threshold value or more;
Determining means for determining whether or not the number of weight value data determined to be equal to or greater than the threshold value by the data determining means is equal to or greater than a reference number;
The reference number is variable, and when the determination result of the data determination means is different between one weight value data and the next weight value data that is continuous with the one weight value data, the reference number can be changed. Is possible,
If it is determined by the determining means that the number of weight value data is equal to or greater than the reference number, it is determined that the seat occupant is an adult and the number of weight value data is not equal to or greater than the reference number. In this case, the occupant detection device is characterized in that no occupant is seated in the seat or the occupant is a child.
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、
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り、
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。
A weight value detecting means for detecting a weight value applied to a seat of the vehicle;
Sampling means for sampling the weight values detected by the weight value detecting means in time series;
Data discriminating means for discriminating whether or not each of the predetermined number of weight value data sampled by the sampling means is a predetermined threshold value or more;
Determining means for determining whether the number of weight value data determined not to be equal to or greater than the threshold value by the data determining means is equal to or greater than a reference number;
If the discrimination result of the data discriminating unit is different between one weight value data and the next consecutive weight value data, the sampling when sampling the weight value in time series in the sampling unit The period can be changed,
When the determination means determines that the number of weight value data is equal to or greater than the reference number, it is assumed that no occupant is seated in the seat or the occupant is a child, and the number of weight value data is the reference number. If it is determined that the number of passengers is not greater than the number, the passenger in the seat is an adult.
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。   2. The data determination unit according to claim 1, wherein the oldest weight value data is removed from the predetermined number of weight value data, and the newest weight value data is added to obtain a new predetermined number of weight value data. The occupant detection device according to claim 2.
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