JPH08500446A - 衝突センサを検査するための車両衝突シミュレータ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 車両衝突センサ（２０）の信頼性を検査するまたは評価するための車両衝突をシミュレートする装置（１０）は、実際の車両衝突波形のモデル化を提供して無限の組のモデル衝突波形を発生し、以後これらのモデル化衝突波形の組をスラスタ装置（１２）へ入力するモデル波形発生器（１６）を含む。スラスタ装置（１２）は各入力モデル波形に対応する衝突センサ（２０）に力を機械的に及ぼす。衝突センサ応答は検査解析器（１８）により追跡され解析される。モデル衝突波形は、所定の衝突波形を衝突パルス（重要な信号）と乗算雑音信号とに分離することにより発生される。乗算雑音信号は次いで時間の関数として統計的特性を与えられる。白色雑音発生器（１２８）からのランダム変化の波形を統計的特性に従って変更し重要な信号と乗算して、無限の組のモデル衝突波形を発生する。

Description

【発明の詳細な説明】 衝突センサを検査するための車両衝突シミュレータ発明の背景 本発明は一般に車両衝突弁別装置に関係し、特に車両衝突弁別センサを検査し て統計的信頼性を決定するための車両衝突をシミュレートする装置に関係する。 過去において、異なる衝突条件下で車両を連続的に衝突させることにより車両 衝突センサモジュールの信頼性を検査してきた。代りに、異なる衝突条件下（す なわち、車両速度、衝突位置等）で車両を実際に衝突させることにより特定の車 両モデルに対して衝突波形の有限な小さな組も発生された。衝突弁別装置を検査 するおよび／又は開発する時、衝突波形の有限の組を一般的に用いて全ての可能 な衝突状態を表現する。 しかしながら、衝突センサモジュールを検査するため、または衝突波形の有限 な組を発生するために車両を目的をもって衝突させることは法外に高価である。 また、衝突波形の小さな有限の組は実世界状況で発生しうる全ての衝突シナリオ の信頼できるまたは実現可能な表現を提供しない。従って、これらの衝突波形の 有限な組を用いて較正された、または検査された衝突弁別装置は可能な衝突シナ リオの全域にたいしては多分信頼できない。衝突センサモジュールを検査する異 なる衝突シナリオを増加させるため、または衝突波形の有限な組を増加させるた めに実際に衝突させる車両の数を単に増加させることは衝突車両の経費のため現 実的な解決法ではない。さらに、同一の車両と衝突シナリオを含む各衝突も通常 統計的に異なる衝突波形を発生する。発明の要旨 それゆえ、本発明の目的は、衝突弁別装置の性能の経済的かつ正確な検査を提 供する車両衝突シミュレータを提供することである。 本発明の他の目的は、各種の異なる衝突シナリオの下での衝突弁別センサの 性能を確実に検査出来るよう正確な統計的変量を有する多数の車両衝突波形を利 用した車両衝突シミュレータを提供することである。 本発明の他の目的は、衝突弁別センサの全体性能の信頼できる統計的解析を可 能とする車両衝突シミュレータを提供することである。 本発明の他の目的は、衝突弁別センサの性能又は能力を検査するため実際の衝 突波形を統計的に基にした車両衝突波形の無限の組を利用した車両衝突シミュレ ータを提供することである。 本発明によると、衝突弁別センサを検査するための車両衝突をシミュレートす る装置は、実際の衝突波形を統計的に基にしている複数個のモデル衝突波形を発 生する装置と、複数個のモデル衝突波形を車両衝突センサに物理的に印加する装 置と、を含み、該センサは印加した各モデル衝突波形に応答した出力を与える。 解析装置が設けられて、複数個の各々の印加モデル衝突波形に対するセンサ出力 を解析し、衝突センサの動作信頼性を指示する出力を与える。複数個のモデル衝 突波形を発生する装置は、所定の衝突データの組から重要な信号を分離する装置 と、前記重要な信号を基にした前記所定の衝突データの組中に存在する雑音を示 す信号を発生する装置と、前記雑音信号の情報特性を発生する装置と、を含む。 ランダム変化波形発生器は変更装置により特性情報に従って変更されるランダム 変化波形を与える。変更したランダム変化波形を重要な信号と組合せる装置は複 数個のモデル衝突波形の各々を発生する。 さらに本発明によると、車両衝突検出センサ性能を評価する装置は、所定のデ ータの組から重要な信号を分離する装置と、重要な信号を基にした所定のデータ の組中に存在する雑音を表わす信号を発生する装置と、雑音信号の情報特性を発 生する装置と、複数個のランダム変化信号を発生する装置と、複数個のランダム 変化信号の各々を情報特性にしたがって変更する装置と、変更したランダム変化 波形の各々を重要な信号と乗算して複数個のモデル波形を発生する装置と、を含 むモデル衝突波形発生装置を含む。スラスタ装置は複数個のモデル波形に応答し て、複数個のモデル波形の各々に対応する力を衝突検出センサに機械的に及ぼし 、衝突検出センサ性能を評価する装置は、スラスタ装置により及ぼされる複数個 の モデル波形への平均衝突検出センサ応答を決定する装置を含む。 本発明は、添付図面と関連して望ましい実施例の以下の詳細な説明を読むこと により完全に理解できる。図面の簡単な説明 第１図は本発明による車両衝突シミュレータのブロック線図である。 第２（a）図は実際の衝突データの組を図示するグラフである。 第２（b）図は第２（a）図のヘーバーサイン（haversine）衝突パルスを図示 するグラフである。 第２（c）図は第２（a）図の雑音内容を図示するグラフである。 第３図は重要な信号を発生するためのブロック線図である。 第４図は乗算雑音の分散関数を発生するためのブロック線図である。 第５図は乗算雑音の平均関数を発生するためのブロック線図である。 第６図は相関フィルタ関数を発生するためのブロック線図である。 第７図はモデル衝突波形を発生するためのブロック線図である。 第８（a）−（d）図は元の衝突データの組のプロットと共に第１図の衝突シミ ュレータにより発生された３つのモデル衝突データの組を図示するグラフである 。望ましい実施例の詳細な説明 第１図を参照すると、本発明による車両衝突シミュレータ１０のブロック線図 が図示されている。車両衝突シミュレータ１０は、機械的スラスタ装置１２、ス ラスタ制御装置１４、衝突波形発生器１６、マイクロプロセッサ又はコンピュー タにより実装される検査解析装置１８を含む。衝突波形発生器１６は複数個の衝 突波形をスラスタ制御装置１４へ送り、この制御装置は、受け取ったモデル衝突 波形に対応する機械的作用力として衝突弁別センサモジュール２０へ各々の波形 を物理的に印加するようスラスタ装置１２の動作を以後制御する。 検査解析装置１８は複数個の印加衝突波形に対する衝突弁別センサモジュール ２０の性能又は応答を監視する。検査解析装置１８は衝突弁別センサモジュール の全体性能を追跡してセンサの統計的信頼性を測定する。衝突波形発生器は以下 に詳細に説明するように、実際の衝突波形データの組から正しい総計的変量を有 する多数の異なる形式の衝突波形データの組を与える。従って、センサ２０はス ラスタ装置１２により数千の車両衝突をシミュレートすることにより検査され、 衝突弁別センサの信頼性の非常に正確で統計的に正しい測定を与える。 以下の第２−９図とその説明は、実際の衝突波形データの組を基に正しい統計 的変量を有するモデル衝突波形又は衝突波形データの組を発生する衝突波形発生 器１６により用いられる望ましい方法と回路を記述している。一般に、衝突デー タの組（衝突データの組は実際の衝突に対して時間のＧ値で測定される）はその 下にパルス形状を有するものと考えられる。パルス形状は通常ヘーバーサイン、 半サイン又はその他の細長い矩形形状であるものと考えられる。この仮定は典型 的な現金データの組を検査する時相当に正確である。事実、衝突データを非常に 小さい帯域（例えば１０Hz）までフィルタした場合、細長い矩形パルス形状がし ばしば現われる。衝突データの組では、衝突パルスは典型的には「雑音」を伴う 。雑音とは単にパルス形状とは整合しない衝突データの組中の部分である（すな わち、これは速度の変化には寄与しない）。 第２（a）図を参照すると、実際の衝突データの組のプロットが図示されてい る。第２（b）図は第２（a）図の衝突データの組に整合する適当な長さと振幅の ヘーバーサイン・パルスを図示する。ヘーバーサイン衝突パルスは衝突データの 組から分割されて雑音（第２（c）図に図示）成分を見い出す。雑音は衝突デー タの組内のヘーバーサインパルスを検出する能力をつぶす。衝突データの組（波 形）を適正にモデル化するため、本発明は雑音要素をモデル化し、次いで衝突パ ルスにモデル化した雑音要素を追加する。 一般に、雑音によりつぶされた信号を含む装置の出力は以下のように記述でき る： （１） ｃ（ｔ）＝（１＋ｍ（ｔ））・ ｈ（ｔ）＋ ｎ（ｔ） ここで ｃ （ｔ）は時刻ｔの出力、 ｍ（ｔ）は時刻ｔの乗算雑音項、 ｈ（ｔ）は時刻ｔの重要な信号、 ｎ（ｔ）は時刻ｔの加算雑音項である。 ｍ（ｔ）は衝突データの組の最初と最後に減衰を与えるため発見的に得られた因 子により乗算されることに注意されたい。 本発明によると、ｃ（ｔ）は単に時刻ｔの実際の衝突データＧ値であり（すな わち衝突データの組）、ｈ（ｔ）は時刻ｔの衝突パルス（例えばヘーバーサイン ）である。雑音因子がモデル化解析で最大の困難を与える。雑音因子は車両構造 （すなわち車両の伝達関数）と衝突型式（すなわち車両の伝達関数への入力）で ある。各車両の伝達関数（たとえ同一のモデルに対しても、異なる金属成形、温 度、構成等により）と衝突型式の両方が変化するため、雑音因子も変化する。 しかしながら、第２（c）図に示した雑音要素の観察は、雑音の変化はヘーバ ーサイン衝突パルスのＧ値の増加にともなって増加することを示している。この ことは乗算雑音項は加算雑音項より著しく大きいことを意味する。言い替えると 、加算雑音項は相対的に重要でない。この考察はモデル化式を次式に簡略化する ： （２） ｃ（ｔ）＝（１＋ｍ（ｔ））・ ｈ（ｔ） ここで ｃ（ｔ）は衝突データの組、 ｍ（ｔ）は与えられた分布の乗算雑音項、 ｈ（ｔ）は衝突パルス（例えばヘーバーサイン）である。 従って、この式から乗算雑音項は以下の式により特徴づけられる： ここで ｃ（ｔ）は衝突データの組、 ｍ（ｔ）は与えられた分布の乗算雑音項、 ｈ（ｔ）は衝突パルス（例えばヘーバーサイン）である。 乗算雑音ｍ（ｔ）はさらに次式により統計的に記述可能である： （４） ｍ（ｔ）＝ｂ（ｔ）・doft＋mmoft ここで ｍ（ｔ）は乗算雑音項、 ｂ（ｔ）は正規化雑音、 doftは乗算雑音の定数分散、 mmoftは乗算雑音の定数平均である。 乗算雑音項の正確な統計的特性を与えるため、式（４）を変形して時間の関数と しての分散と平均因子を反映させる。 乗算雑音の統計的特性は次式のように表現可能である： （５） ｍ（ｔ）＝ｂ（ｔ）・doft（ｔ）＋mmoft （ｔ） 式（５）と（３）から、衝突データの組ｃ（ｔ）は以下のように表わされる： （６）ｃ（ｔ）＝ｈ（ｔ）・［ｂ（ｔ）・doft（ｔ）＋１＋mmoft （ｔ）］ 白色雑音発生器のような可変入力信号発生源により、式（６）を使用するよう 設計されたフィルタは相関した衝突データの無限の組を発生する。相関した衝突 データの無限の組は統計的乗算雑音特性により処理されて、実際の衝突波形の統 計的特性を示す無限のシミュレート（モデル化）衝突データの組を発生する。 第３−７図を参照すると、上述したようにモデル化された複数個の衝突波形を 発生する望ましい実施例が図示されている。特に、第３図はヘーバーサイン型衝 突パルスｈ（ｔ）を発生するため実際のデータの組をランク・オーダー・フィル タ１１０（近似的にメディアン）に印加することを図示している。乗算雑音項を 発生するため、衝突データの組は衝突パルスｈ（ｔ）により除算され、結果から 値「１」が減算される。分散関数doft（ｔ）は第４図に示すように負の低ランク ・フィルタ１１２と高ランク．フィルタ１１４を加算１１６することにより乗算 雑音の積を発生する。平均関数mmoft（ｔ）は乗算雑音をメディアン・フィルタ することにより発生する（第５図）。第６図を参照すると、相関フィルタ関数co rr（ｔ）は式（６）に基づいて正規化雑音入力を作成することにより発生される 。正規化雑音は以下の段階により処理される：自己相関１２０、高速フーリエ変 換１２２、平方根演算１２４、逆高速フーリエ変換１２６。 第７図は上述の統計的衝突波形特性を利用した全体モデル衝突波形発生器１６ を図示する。白色雑音発生器１２８は相関フィルタ１３０ヘランダム変化の入力 波形を供給する。分散関数１３２、平均関数１３４、衝突パルス１３６は式（５ ）と（６）に従って相関データの組に印加され、実際の衝突データの組と同一の 統計的特性を示す衝突波形の無限の組を発生する。第８（a）―（d）図を参照す ると、第８（a）,（c）,（d）図は第８（b）図に図示した元の衝突データの組と ともに３種の各々モデル化された衝突データの組のプロット図を示す。 さらに本発明によると、シミュレートされた粗い道路条件（例えばベルギー・ ブロック上を行く車両、縁石に当たった車両等）を用いて衝突弁別センサも検査 できる。粗い道路条件をシミュレートすることは衝突データの組をシミュレート する上述したものと同じ技術を必要とする。既知の信号モデルを解析に含まれる 雑音により選択可能である。しかしながら、信号モデルは波形幅、振幅、形状を 変更することにより変更可能である。上述の衝突波形モデルもこのようにして変 更できる。 第９（a）-（d）図は４つの異なる型式の粗い道路シナリオを表現している。 第９（a）図は車両をベルギー・ブロック上で走らせることにより発生させられ る。第９（b）図はでこぼこ道での車両のパニック停止により生じる。第９（c） 図は縁石に当たった車両により発生される。第９（d）図はパルス型の性質の粗 い道路を表わす。これらのデータの組の各々は付加雑音を有する信号によりモデ ル化可能である。しかしながら、信号の正確なモデル化はこれらのシナリオ中の 雑音要素を著しく減少させる。例えば、第９（a）図の粗い道路は以下のように モデル化できる： （７） ｒ（ｔ）＝ａ・ｈ（ｔ）・ｓｉｎ（ｆｔ） ここで ｈ（ｔ）はヘーバーサインパルス長Ｔ、 ａはヘーバーサインの振幅、 ｆはサイン波の周波数で、これはＴより約１０倍小さい。 a,f,T,h（t）の変更は、数百万ものベルギー・ブロック粗道路データの検査を発 生する。このモデルに必要に応じて雑音を追加可能である（乗算および／又は加 算）。第９（b）図は以下のようにモデル化できる： （８） ｒ（ｔ）＝ａ・ｓｉｎ（ｆ₁ｔ）・［ｓｉｎ（ｆ₂ｔ）］ ここで ａは粗い道路の振幅、 ｆ₁は変調サイン波周波数、 ｆ₂は搬送波サイン波の周波数（ｆ₁より約１０倍大きい）。 このモデルは振幅変調（AM）信号と同じである。一方のサイン波が他方のサイン 波の振幅を変調する。無限のシミュレーションを実行するため変更可能なパラメ ータは：ａ，ｆ₁，ｆ₂とともに必要なら雑音である。第９（c）図は以下のよう にモデル化できる： （９） ｒ（ｔ）＝ａ・ｅ^-bt ・ｓｉｎ（ｆ₂ｔ） ここで ａはピーク振幅、 ｂは指数関数の減衰ファクタ、 ｆ₂はサイン波の周波数である。 これもサイン波の変調であるが、他のサイン波でなく指数によっている。最後に 、第９（d）図は以下のようにモデル化できる： （10） ｒ（ｔ）＝ａ・ｈ（ｔ）＋ｎ（ｔ） ここで ａは振幅、 ｈ（ｔ）はヘーバーサインパルス、 ｎ（ｔ）は付加雑音項である。 パラメータ変数は：a，h（t），n（t）である。 衝突波形モデル化の上述の方法を利用して、３種の異なる形式の統計モデルを 形成可能である。第１の型式のモデルは「同一型式」モデルと呼ばれる。特に、 ある型式の車両衝突（例えば楝瓦壁への時速３０マイル、１２インチ柱への時速 ３０マイル、等）を表わす既知の衝突波形を用いて無限数の同一型式の衝突を再 発生（シミュレート）する。 第２の型式のモデルは「縮小版」モデルと呼ばれる。このモデルでは、既知の 衝突波形からの統計パラメータ（すなわちmmoft，doft，h（t），等）を縮尺合 わせして縮小衝突波形を発生する。例えば、既知の時速３０マイル楝瓦壁衝突を モ デル化して時速２７マイル楝瓦壁衝突のように見せることができる。 第３の型式は「未知型式」モデルと呼ばれる。このモデルでは、統計パラメー タは全てランダムに変更されてランダムな衝突波形の組を発生する。 本発明は衝突検出装置を評価するためモンテカルロ法として知られる統計的確 率技術を利用する。上述したように、本発明は実際の衝突波形の統計的非変動部 分への分解を提供する。一度統計的非変動部分が既知となると、実際の衝突波形 と同じ統計的特性をシミュレートする無限数の衝突波形が発生可能である。無限 数の波形をモンテカルロ法で使用して衝突検出装置を評価できる。 モンテカルロ法は一般に数学的に解くのが困難すぎる問題の解を評価するため に用いられる統計的技法である。モンテカルロ法は、この名前が意味するように 、モンテカルロのカジノから派生した。カジノの要員は特定の賭け事の勝ち（ま たは負け）の確率（または見込み）を知りたかった。これを実行する一つの方法 は既知の量からの確率を得ることである。例えば、２個のさいころを用いて７を 出す確率は、２個のさいころの３６の可能な組み合わせがあり、そのうち６つの 組み合わせのみが７であることに注意することにより計算される。それゆえ、確 率は６分の１である。 この方法は既知の量の数が比較的少ない場合の状況には適切である。しかしな がら、既知量の数が大きい状況では数学的計算が非常に困難となる。反対に、モ ンテカルロ法は発生する事象の確率を決定するためにサンプル平均法を発生する 経験的観察を用いた技術を提供する。例えば、ブラックジャックで勝つ確率を決 定するため、多数の試合を観察して結果を記録する（すなわちｘ回の勝ちとｙ回 の負け）。勝ちのサンプル確率はx/(x+y) に等しい。サンプル確率は量(x+y) が 無限に近づくにつれて真の確率に収束する（エルゴード性のような何らかの統計 的特性を仮定すれば）。したがって、モンテカルロ法はサンプル平均確率を決定 するために多数の試行の観察を必要とする。観察の数が多ければ多いほど確率計 算は正確となる。 本発明によると、衝突波形モデル化の上述の方法と回路は衝突シミュレータ１ ０により有利に使用され、確率決定のモンテカルロ技法の指針下で衝突検出装置 、すなわち衝突センサの性能を評価する。多数の衝突波形を発生して多くの試行 観 察を行う。衝突検出装置を評価するため、以下の基本状況が最良の基準を与える ： １）不点下状況での車両安全装置の不点火。 ２）不点火状況での点火。 ３）点火状況での不点火。 ４）点火状況での点火。 第４番の状況は点火のタイミングを含めるよう変更可能である（遅すぎるまたは 早すぎる）。 適切なモデルを使用することにより、必要な回数だけパラメータをその定義し た密度上で変更可能である。例えば、車両がべルギー・ブロックを走行する時の 車両安全装置を点火する確率を計算するためには、モデル・パラメータを簡単に 変更する。この場合、それは振幅であり、パルス形状であり、正弦波周波数であ る。各パラメータの変化密度も定義しなければならない。例えば、振幅は３Ｇか ら７Ｇまで独立かつ一様に変化させる。この結果は正確なモデル化による車両が べルギー・ブロック上を走行する時の衝突検出装置の点火の可能性の正確な評価 値である。軽率な配置の確率または失われた配置の確率（一方または両方）は妥 当なモデル化にも零ではないことに注意されたい。本発明を利用していくつかの 異なる衝突検出装置を検査し、最低値を与える衝突検出装置を見い出すことが可 能である。 性能を測定するほかの方法は、重み付けスケールを使用することである。例え ば、車両が高速道路よりでこぼこ道でより使用される（例えば４Ｘ４）ものとす ると、でこぼこ道での衝突検出装置性能はその高速道路の粗い道路性能より重み をつけなければならない。 最後に、衝突検出装置の性能を適当な重み付けの後にプロットする。プロット は３次元で、第１軸は軽率な配置の確率、第２軸は点火条件に対する適時点火の 確率、第３軸は所要時間前に衝突検出装置が点火する平均時間である。良好な衝 突検出装置は第１軸に対して低い値を、他の２軸に対して高い値を有する。 本発明により、各々の可能な粗い道路または衝突シナリオに対してあるモデル を開発可能である。次いで、一連のデータの組を問題の衝突検出装置を通して実 行させその有効性を評価する助けとする。衝突検出装置に対してより良い性能の 可能性尺度を得るために粗い道路モデルと衝突モデルを必要な任意の方法で組み 合わせ、結合し、等々することが可能であることにも注意すべきである。 本発明の望ましい実施例の以上の方法は説明用のものであり、本明細書で開示 した各種の構造や動作の特徴は添付の請求の範囲に定めた本発明の要旨と範囲か ら逸脱しない多数の修正や変更を受けうることを理解すべきである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．車両衝突センサの信頼性を検査するため車両衝突をシミュレートする装置 において、 実際の衝突波形を統計的に基にした複数個のモデル衝突波形を発生する装置と 、前記車両衝突センサへ前記複数個のモデル衝突波形を印加する装置であって、 前記センサは各印加モデル衝突波形に応答する出力を与え、 前記複数個の印加モデル衝突波形の各々に対する前記センサ出力を解析する装 置であって、前記衝突センサの動作信頼性を示す出力を与える前記解析装置と、 を含む車両衝突をシミュレートする装置。 ２．特許請求の範囲第１項記載の装置において、複数個のモデル衝突波形を発 生する前記装置は、 所定の衝突データの組から重要な信号を分離する装置と、 前記重要な信号を基に前記所定の衝突データの組中に存在する雑音を示す信号 を発生する装置と、 前記雑音信号の情報特性を発生する装置と、 ランダムに変化する波形を発生する装置と、 前記ランダムに変化する波形を前記特性情報により変更する装置と、 前記変更したランダムに変化する波形を前記重要な信号と組み合わせて前記複 数個のモデル衝突波形の各々を発生する装置と、 を含む装置。 ３．特許請求の範囲第２項記載の装置において、前記雑音信号の情報特性を発 生する前記装置は、前記雑音信号の平均と分散を時間の関数として決定する装置 を含む装置。 ４．車両衝突検出センサを評価する装置において、 モデル衝突波形発生装置であって、 所定の衝突データの組から重要な信号を分離する装置と、 前記重要な信号を基に前記所定の衝突データの組中に存在する雑音を示す信号 を発生する装置と、 前記雑音信号の情報特性を発生する装置と、 複数個のランダムに変化する波形を発生する装置と、 前記複数個のランダムに変化する波形の各々を前記特性情報により変更する装 置と、 前記変更したランダムに変化する波形の各々を前記重要な信号と乗算して複数 個のモデル波形を発生する装置と、を含む前記モデル衝突波形発生装置と、 前記複数個のモデル波形に応答し、前記複数個のモデル波形の各々に対応する 力を前記衝突検出センサへ機械的に及ぼすスラスタ装置と、 前記スラスタ装置により及ぼされる前記複数個のモデル波形に対する平均衝突 検出センサ応答を決定する装置を含む前記衝突検出センサ性能を評価する装置と 、を含む車両衝突検出センサを評価する装置。