JPH10506863A - 短期間のクラッシュを弁別するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1.安全装置の動作を必要とする可能性のある事象に応答して、車両乗客用安全 装置の動作を制御する方法であって、 瞬間的な車両加速を表す情報を受け取る段階と、 前記受け取った情報を時間に対して評価した基準を生成する段階と、 前記受け取った加速情報に基づいて、前記事象の進行と相関された基準を生 成する段階と、 前記評価基準(evaluation measure)と前記進行基準(progress measure)に基 づいて前記事象の重大さの予測基準を生成する段階と、 前記予測基準を第1の所定しきい値と比較する段階と、 前記予測基準が前記第1の所定しきい値を越える場合に、前記安全装置を作 動させる段階とを含み、 前記進行基準を生成する前記段階が、 受け取った情報の遷移値が第1の所定しきい値以下の場合は、 前記受け取った情報の遷移値を、遷移値が前記第1の所定しきい値よりも大 きい場合は、前記第1の所定しきい値の2倍から前記受け取った情報の遷移値を 引いた代替値を、アキュムレータに入力として選択的に提供する段階と、 前記選択的に提供された入力を前記アキュムレータ内に累積する段階と、 を含む方法。 2.前記評価基準を生成する前記段階が、 記憶手段に前記受け取った情報の連続値を記憶する段階と、 前記記憶した値から微分基準を生成する段階と、 を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。 3.前記微分基準が、時間に関する前記受け取った加速情報の変化の割合を評価 する急衝値(jerk value)であることを特徴とする、請求項2に記載の方法。 4.前記記憶値をランクづけする段階をさらに含み、前記微分基準が、所定のラ ンクをもつ2つの前記記憶値の間の差を評価する分散基準(variance measure)で あることを特徴とする、請求項2に記載の方法。 5.前記選択的に提供された入力を第1の加重係数と合算することによって、前 記 累積段階の前に前記選択的に提供した入力を重みづけする段階をさらに含むこと を特徴とする、請求項1に記載の方法。 6.前記累積された選択的に提供された入力を変換係数(scaling factor)で分割 することにより、前記累積段階の後に前記累積された選択的に提供された入力を スケーリングする段階をさらに含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。 7.前記予測基準を生成する段階が、 前記評価基準を前記進行基準と結合させて結合基準(combined measure)を得 る段階と、 前記結合基準を時間の経過によって累積して、前記予測基準を得る段階と、 を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。 8.前記結合基準を第2の加重係数と合算することによって、前記累積段階の前 に前記結合基準を重みづけする段階をさらに含むことを特徴とする、請求項7に 記載の方法。 9.安全装置の動作を必要とする可能性のある事象に応答して、車両乗客用安全 装置の動作を制御するシステムであって、 瞬間的な車両加速を表す情報を受け取る手段と、 前記受け取った情報に応じて前記受け取った情報を時間に関して評価する基 準を生成する第1の生成手段であって、 アキュムレータと、前記受け取った情報の遷移値か第1の所定しきい値以下 の場合は、前記受け取った情報の遷移値を、遷移値が前記第1の所定しきい値よ りも大きい場合は、前記第1の所定しきい値の2倍から前記受け取った情報の遷 移値を引いた代替値をアキュムレータに入力として選択的に提供する手段とを含 む第1の生成手段と、 前記受け取った情報に応じて、前記事象の進行と相関された基準を生成する 第2の手段と、 前記評価基準と前記進行基準とに応答して、クラッシュの重大さを予測する 基準を生成する第3の生成手段と、 前記予測基準に応答して、前記予測基準が第2の所定しきい値を越えた場合 に 出力信号を生成する第1の比較手段と、 前記第1の比較手段に応答して、前記出力信号の生成時に前記車両安全装置 を作動させる作動手段と、 を含むシステム。 10.前記第1の生成手段が、前記受け取った加速情報に関する複数の連続値を 記憶する手段と、前記記憶値に基づいて微分基準を生成する第4の生成手段とを 含むことを特徴とする、請求項9に記載のシステム。 11.前記微分基準が、前記受け取った加速情報の時間に関する変化の割合を評 価する急衝値であることを特徴とする、請求項10に記載のシステム。 12.前記第1の生成手段が、さらに、前記記憶値をランクづけする手段を含み 、前記微分基準が、所定のランクを有する前記ランクづけされた2つの値の差を 評価する分散基準であることを特徴とする、請求項10に記載のシステム。 13.前記第2の生成手段が、さらに、前記第1のアキュムレータ内で前記選択 的に提供された入力を累積する前に、前記選択的に提供された入力を第1の加重 係数と合算する手段を含むことを特徴とする、請求項9に記載のシステム。 14.前記第2の生成手段が、さらに、前記累積された選択的に提供された入力 を変換係数で分割することにより、前記第1のアキュムレータからの前記累積さ れた選択的に提供された入力をスケーリングする手段を含むことを特徴とする、 請求項9に記載のシステム。 15.前記第3の生成手段が、 前記評価基準を前記進行基準と結合して結合基準を得る手段と、 前記結合基準を時間の経過によって累積して前記予測基準を得る第2のアキ ュムレータと、 を含むことを特徴とする、請求項9に記載のシステム。 16.前記第3の生成手段か、さらに、前記結合基準を第2の加重係数と合算す ることによって、前記第2のアキュムレータにおける累積前に前記結合基準を重 みづけする手段を含むことを特徴とする、請求項15に記載のシステム。
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