JPH11198700A - ポジション制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 着座者の体型の特徴を求めて、補機を着座者
特有の最適なポジションに制御する。 【解決手段】 解析回路２２が、予め着座センサ１０の
座圧分布パターンを入力信号とし、着座者の体型の特徴
を示すデータを教師信号として学習し、推定時に入力す
る着座センサの座圧分布パターンから着座者の体型の特
徴を示すデータを推定し、上記推定結果に基づいて、駆
動制御装置３０が着座者特有の設定値に補機３１を駆動
制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、シート部に着座し
た際に、利用者（以下、「着座者」という）の体型の特
徴を求めて各種補機のポジションを所定値に設定するよ
うに制御するポジション制御装置に関する。

【０００２】

【関連する背景技術】従来、この種の制御装置には、例
えば実開平２−１４２３５７号（実登第２１１０１９１
号公報）に示されるように、自動車の座席に着座した運
転者の座骨結節点位置を求め、この座骨結節点位置から
人体基準点を算出し、さらに算出された人体基準点に基
づき運転者の体格パターンに応じて運転操作機器を駆動
制御するものがあった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが、座骨結節間
の距離に対する身長、腕の長さ等の体格パターンには、
個人差が大きく、上記制御装置では、座骨結節点位置か
ら一義的に上記体格パターンを決めていたため、この個
人差に対応できず、運転操作機器の制御に適さないとい
う問題点があった。

【０００４】また、一般車両の利用者は、特定多数であ
り、その各特定利用者に対してデータの再現性が要求さ
れるが、従来の上記制御装置では、座骨結節間の距離の
みで利用者を特定するので、一度座った利用者の上記デ
ータの再現性が悪くなるという問題点があった。本発明
は、上記問題点に鑑みなされたもので、着座者の体型の
特徴を求めて補機を最適なポジションに制御できるポジ
ション制御装置を提供することを目的とする。

【０００５】また、本発明の他の目的は、検出誤差を小
さくしてデータの再現性を向上させることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、シート部に設けられた着座センサ等の
検出手段によって着座者の着座に伴う圧力分布（以下、
「座圧分布」という）を検出し、該検出された座圧分布
に基づいて補機のポジション制御を行うポジション制御
装置において、体型の特徴を示すデータを教師信号とし
て前記座圧分布パターンを学習してニューラルネットワ
ークを作成するとともに、該ニューラルネットワークで
前記座圧分布パターンを解析し、該座圧分布パターンに
基づく前記着座者の体型の特徴を示すデータを求める解
析回路等の解析手段と、前記求められた体型の特徴を示
すデータに基づいて、前記着座者特有の設定値に補機を
駆動制御する駆動制御回路等の補機制御手段とを備えた
ポジション制御装置が提供される。

【０００７】すなわち、ニューラルネットワークによる
推定段階のアルゴリズムで、解析手段が、座圧分布パタ
ーンを入力信号として着座者の体型の特徴を示すデータ
を推定し、上記推定したデータに基づいて、上記着座者
特有の設定値に補機を駆動制御する。また、前記解析手
段は、前記座圧分布パターンと、該座圧分布パターンに
対応した着座者の体型の特徴を示すデータとを記憶する
記憶部と、前記検出された座圧分布パターンを解析し、
該座圧分布パターンに基づき、前記記憶部から体型の特
徴を示すデータを求める演算部とを備え、記憶部に記憶
されているデータに最も近いデータを演算部で算出する
ことが好ましい。

【０００８】

【発明の実施の形態】本発明に係るポジション制御装置
を図１乃至図１３の図面に基づいて説明する。図１は、
本発明に係るポジション制御装置の構成の第１実施例を
示すブロック図である。図において、ポジション制御装
置は、後述するシートに配設されて、本発明に係る検出
手段を構成する着座センサ１０と、着座センサ１０と接
続されて、本発明に係る解析手段を構成する制御装置２
０と、本発明に係る補機制御手段を構成しており、制御
装置２０の指示に応じて補機３１を駆動制御する駆動制
御装置３０と、駆動制御装置３０によって着座者の体型
に応じた駆動を行う本発明に係る補機３１とから構成さ
れている。また、この他に制御装置２０と接続される入
力装置４０及び出力装置４１を構成要件に加えても良
い。

【０００９】なお、図２は、本発明に係るポジション制
御装置を用いたシートの一例を示す一部破断斜視図であ
る。上記シート５０は、例えば自動車等の座席に用いら
れており、フロアに取り付けられたシートクッション部
５１と、そのシートクッション部５１に傾動可能に支持
されているシートバック部５２と、そのシートバック部
５２の上部に固定されたヘッドレスト部５３を有する。
シートクッション部５１及びシートバック部５２の表カ
バーは布、皮又はビニールで作られ、そのシートクッシ
ョン部５１の表カバーの下に着座センサ１０が所定形状
に配設されている。

【００１０】着座センサ１０は、複数の感圧センサから
なり、着座者の臀部から受けた押圧力及び押圧位置を検
出して、これら押圧力及び押圧位置のデータを制御装置
２０に出力している。着座センサ１０は、後述するよう
に押圧力の大きさに応じて抵抗データが変化する材料を
用いて、その抵抗データの変化に基づいて押圧力及び押
圧位置を検知するものである。着座センサ１０には、例
えばシート、ステアリングホイール、ドアミラー、ルー
ムミラー、ペダル類、シフトレバー、エアコン風向等の
着座者特有の設定値を有する各種補機３１を制御するた
めの制御装置２０が電気的に接続されている。

【００１１】制御装置２０は、例えばシートクッション
部５１の下面に配設されており、着座センサ１０、駆動
制御装置３０、入力装置４０及び出力装置４１と接続さ
れ、これら装置との入出力インターフェースとして機能
する入出力回路２１と、入出力回路２１と接続され、着
座センサ１０から入力する押圧力及び押圧位置のデータ
に基づく解析処理を行う解析回路２２とを有している。

【００１２】解析回路２２では、着座センサ１０を用い
た着座者の体型の特徴（本実施例では、体型の特徴のう
ち、例えば身長、体重、座高及び腕の長さ等（以下「身
長、体重等」という）のデータ）のクラス分類を行って
おり、上記クラス分類は、その推定にニューラルネット
ワーク（以下、「ＮＮ」という）を使用している。上記
ＮＮは、どのような座圧分布パターンの時に、どのくら
いの身長、体重等であるかを覚える「学習」と、ある座
圧分布パターンが入力された時に身長、体重等の値を出
力する「推定」の２つのアルゴリズムがある。

【００１３】すなわち、上記ＮＮは、予め着座センサ１
０の座圧分布データを入力信号とし、身長、体重等の値
を教師信号として十分学習させ、推定時に着座センサの
座圧分布パターンを上記ＮＮに入力することにより、対
応する身長、体重等を出力するように設定されている。
解析回路２２は、上記身長、体重等の出力値及び駆動制
御装置３０からの補機３１のポジションデータに基づ
き、着座者特有の設定値を駆動制御装置３０に出力す
る。

【００１４】駆動制御装置３０は、解析回路２２からの
着座者特有の設定値のデータに応じて補機３１を駆動制
御する、例えばアクチュエータやモータ等からなる。ま
た、入力装置４０は、予め体型の特徴、すなわち身長、
体重等のデータを入力及び補機位置を手動設定するため
のものであり、出力装置４１は、着座センサ１０によっ
て検出された押圧力及び押圧位置のデータ等の各種デー
タを画像処理して視覚表示するモニタ等から構成されて
いる。図３は、シートクッション部５１の着座センサ１
０によって検出された押圧力及び押圧位置を画像処理し
て視覚的に表示したモニタの画像の一例である。図中、
下部及び右部に表示された数字は、各着座センサ１０の
感圧位置を示すための座標データであり、押圧を検出し
た着座センサ１０に対応するます目の部分が表示される
ようになっている。また、押圧力に応じて等高線状に色
別して表示されるようになっている。

【００１５】次に、制御装置２０の上記２つのアルゴリ
ズムの動作を、図４、図５のフローチャートに基づいて
説明する。なお、制御装置２０は、着座センサ１０によ
って検知された押圧力及び押圧位置のデータを所定時間
計測し、デジタル処理して着座者の身長、体重等を推定
するものとする。上記所定時間は、例えば着座者がシー
ト５０に座りシートベルトを締めた時点から数秒間であ
る。この場合、シートベルトを締めたことを検知するス
イッチを設け、そのスイッチの検知によって計測を開始
する。また、上記計測後に着座者が長時間の間に位置を
変えてもその都度計測することはない。つまり、着座セ
ンサ１０による計測は、一旦計測されると、シートベル
トを外して次にシートベルトを締めるまで動作しないよ
うになっている。また、上記所定時間は、この他に例え
ばドアを閉めた時点から数秒間とすることも可能であ
る。

【００１６】まず、図４は、制御装置２０の学習段階の
アルゴリズムを示すフローチャートである。なお、本実
施例では、予めデータの学習が可能な学習モードに設定
した状態で、シート５０にシート利用者を着座させて、
着座センサによって座圧分布を検出する。図において、
解析回路２２では、着座センサ１０から押圧力及び押圧
位置のデータが入力すると（ステップ１０１）、上記デ
ータを正規化して座圧分布パターンとする（ステップ１
０２）。そして、上記座圧分布パターンをＮＮの入力信
号とするとともに、着座者によって入力装置４０から入
力される身長、体重等のデータを教師信号として、上記
入力信号に誤差を与えながら学習させる（ステップ１０
３）。

【００１７】解析回路２２では、教師信号と出力値の２
乗誤差の平均値が一定の収束をするまで学習し、上記一
定の収束になると（ステップ１０４）、上記学習モード
を終了する。本実施例では、このような体型の特徴のク
ラス分類を各着座者ごとに行う。また、この際に着座者
は、入力装置４０を用いて、例えばシートクッション部
５１及びシートバック部５２を好みのシート位置や背も
たれの傾斜角度に設定しておく。また同様に、ステアリ
ングホイールの位置、各種ミラーの角度、ペダル類やシ
フトレバーの位置、エアコンの風向等を着座者特有の値
として予め設定しておく。

【００１８】図５は、制御装置２０の推定段階のアルゴ
リズムを示すフローチャートである。図において、着座
センサ１０から押圧力及び押圧位置のデータが入力する
と（ステップ２０１）、解析回路２２は、上記データを
正規化して座圧分布パターンとする（ステップ２０
２）。そして、上記座圧分布パターンを入力信号とし
て、ＮＮに与える（ステップ２０３）。

【００１９】上記ＮＮは、入力する上記座圧分布パター
ンに基づいて着座者の身長、体重等の推定を行い、その
推定値を出力する。従って、本実施例では、解析回路２
２は上記身長、体重等の出力値及び駆動制御装置３０か
らの補機３１のポジションデータに基づき、着座者特有
の設定値を駆動制御装置３０に出力することができ、駆
動制御装置３０は上記設定値に対応して補機３１を駆動
制御することが可能となる。

【００２０】これにより、本実施例では、シートに着座
するだけでその時の座圧分布パターンの認識がなされ、
シートクッション部やシートバック部が自動的に着座者
の好みのシート位置や背もたれの傾斜角度に調節され、
同時にステアリングホイールの位置、各種ミラーの角
度、ペダル類やシフトレバーの位置、エアコンの風向等
も着座者の好みの設定に調節されるので、着座者の体型
の特徴から補機を最適なポジションに制御できる。

【００２１】また、本実施例では、着座者の臀部の座圧
分布データをパターン処理した面分布で着座者の体型の
特徴を検出するので、検出誤差が小さくなってデータの
再現性を向上できる。また、図６は、本発明に係るポジ
ション制御装置の構成の第２実施例を示すブロック図で
ある。なお、図６において、図１の第１実施例と同様の
構成部分については、説明の都合上、同一符号を付記す
る。

【００２２】図において、図１と異なる点は、本発明に
係る演算部を構成し、制御装置２０の解析回路２２が演
算制御可能なマイクロコンピュータからなる演算回路２
３と、本発明に係る記憶部を構成し、着座センサ１０に
よって検出された押圧力及び押圧位置のデータを予め記
憶する記憶回路２４とから構成されている点である。上
記各種データの設定は、予め記憶回路２４に記憶可能な
設定モードにした状態でシートにシート利用者を着座さ
せて入力装置４０により、身長、体重等、又は各装置の
動作指示等を着座センサ１０からの座圧分布パターンに
関連付けて、記憶回路２４に入力及び記憶させる。

【００２３】演算回路２３は、着座センサ１０によって
検出された押圧力及び押圧位置のデータを所定時間計測
し、デジタル処理してそのデータを予め記憶回路２４に
記憶してあったデータにもっとも近いデータ（身長、体
重等の値）を算出する。なお、本実施例でも、所定時間
は、例えば着座者がシート５０に座りシートベルトを締
めた時点から数秒間である。この場合、シートベルトを
締めたことを検知するスイッチを設け、そのスイッチの
検知によって計測を開始する。また、着座センサ１０に
よる計測は、一旦計測されると、シートベルトを外して
次にシートベルトを締めるまで動作しないようになって
いる。

【００２４】次に、図６に示したポジション制御装置の
制御動作を、図７のフローチャートに基づいて説明す
る。まず、本実施例では、スイッチによってシートベル
トが締められたことを検知すると、利用者が着座したと
判断し（ステップ３０１）、着座センサ１０による押圧
力及び押圧位置のデータを計測する（ステップ３０
２）。

【００２５】上記押圧力及び押圧位置のデータが入力す
ると、演算回路２３は、上記データをパターン処理し
（ステップ３０３）、上記処理した座圧分布パターンを
記憶回路２４内のデータと比較、照合して（ステップ３
０４）、最も近いデータを抽出する（ステップ３０
５）。そして、上記抽出したデータに基づき、駆動制御
装置３０に駆動指示を出力する（ステップ３０６）。

【００２６】次に、入力装置４０から手動微調整の信号
が入力すると（ステップ３０７）、演算回路２３は、記
憶回路２４内のデータを学習する（ステップ３０８）。
次からは、上記学習したデータに基づき、駆動制御装置
３０に駆動の指示を出力する。従って、本実施例では、
解析回路２２は上記身長、体重の出力値及び駆動制御装
置３０からの補機３１のポジションデータに基づき、着
座者特有の設定値を駆動制御装置３０に出力することが
でき、駆動制御装置３０は上記設定値に対応して補機３
１を駆動制御することが可能となる。

【００２７】これにより、本実施例でも、シートに着座
するだけでその時の着座者の臀部の座圧分布パターンの
認識がなされて、補機が着座者の好みに自動設定される
ので、着座者の体型の特徴から補機を最適なポジション
に制御できるとともに、上記座圧分布データをパターン
処理した面分布で着座者の体型の特徴を検出するので、
検出誤差が小さくなってデータの再現性を向上できる。

【００２８】なお、本実施例では、着座センサは、シー
トクッション部５１に配設したが、本発明はこれに限ら
ず、例えば図８に示すようにシートバック部５２にも配
設して、着座センサ１０，１１からの座圧分布データを
併用することも可能であり、この場合には、両座圧分布
データをパターン処理した面分布で着座者の体型の特徴
を検出するので、さらに検出誤差が小さくなって精度が
向上するという優れた効果がある。

【００２９】また、本発明では、図９、図１０に示すよ
うに、シート５０に対して同一人物の着座姿勢が異なる
場合でも、例えばデータの重みづけ（着座者の臀部と着
座センサとの間に存在する物の重さ、例えばシートの表
カバーの重さ等のバックグランドデータの寄与を少なく
する）をすることで、解析回路にデータ記憶されている
人物と同一と判断したり、また着座者のデータが記憶さ
れていない場合でも、より体型の近い人物のデータを抽
出することが可能である。

【００３０】ここで、図１１、図１２は、図９、図１０
の着座姿勢に対するモニタの画像図である。これら図１
１、図１２から、押圧位置の判定においては、特定のＡ
点と着座位置との関係がわかるので、上記着座位置と、
解析回路に記憶されているリクライニング角度θのデー
タとによって、より正確な顔の位置を検出できる。ま
た、肩の位置や足の付け根位置も同様により正確に検出
できるので、手の位置、足の位置も精度良く推定するこ
とが可能となる。従って、本発明では、着座者と補機と
の相対位置関係をより正確に把握できるという効果もあ
る。

【００３１】また、一般にロールオーバーや急ブレーキ
等の突発的な動作の時は、シートに対する前座りは不適
切とされているので、着座者に深く座るように促すため
の警報を発するように構成することも可能である。この
場合には、図１に示した解析回路２２が押圧位置の判定
を行うので、例えば図１２に示したように、ある基準位
置よりも前方に臀部が検出された場合には、解析回路２
２がその旨を知らせるための信号を入出力回路２１を介
して出力装置４１に出力する。上記信号を受け取ると、
出力装置４１は、深く腰掛けるように着座者に警報を発
する。なお、着座者の臀部位置の測定基準点は、例えば
圧力ピーク位置から定めても良いし、加圧領域の最後端
から定めても良い。さらに、図１３に示すように、着座
センサ１０の感圧点１２を、シートの左右方向で電気的
に並列接続させたものを用いて、シートの前後方向のど
の行から加圧されているを検出することでも、上記臀部
位置を求めることができる。

【００３２】このように、本実施例では、着座者の臀部
位置に応じて、着座者に警報を発することができるの
で、着座者は新たに着座し直すことができ、これにより
着座者の体型の特徴を求めて補機を最適なポジションに
制御できるとともに、検出誤差を小さくしてデータの再
現性を向上できるとともに、上述したような突発的な動
作に対しても安全性をより高めることができる。

【００３３】また、本発明は、シートに圧力検知センサ
や障害物検知センサを設け、シートのポジションを駆動
制御する際に、障害物を検知すると、自動的に上記シー
トの移動を停止させる装置を設けることも可能であり、
この場合には、ポジション制御装置の安全性が向上する
という優れた効果を奏する。また、本発明のポジション
制御装置は、車両の座席のみに限らず、その他のシート
に用いることも可能である。

【００３４】さらに、本発明のポジション制御装置での
シートにおける駆動制御項目は、スライド、前後バーチ
カル、リクライニングの他に、例えばヘッドレスト前後
上下、ランバーサポート、サイドサポート、サイサポー
ト等がある。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明では、シー
ト部に設けられた検出手段によって着座者の座圧分布を
検出し、該検出された座圧分布に基づいて補機のポジシ
ョン制御を行うポジション制御装置において、体型の特
徴を示すデータを教師信号として前記座圧分布パターン
を学習してニューラルネットワークを作成するととも
に、該ニューラルネットワークで前記検出された座圧分
布パターンを解析し、該座圧分布パターンに基づく前記
着座者の体型の特徴を示すデータを求める体型の特徴を
示すデータを教師信号として前記座圧分布パターンを学
習してニューラルネットワークを作成するとともに、該
ニューラルネットワークで前記検出された座圧分布パタ
ーンを解析し、該座圧分布パターンに基づく前記着座者
の体型の特徴を示すデータを求める解析手段と、前記求
められた体型の特徴を示すデータに基づいて、前記着座
者特有の設定値に補機を駆動制御する補機制御手段とを
備えたので、着座者の体型の特徴を求めて補機を最適な
ポジションに制御できるとともに、検出誤差を小さくし
てデータの再現性を向上できる。

【００３６】また、解析手段は、前記座圧分布パターン
と、該座圧分布パターンに対応した着座者の体型の特徴
を示すデータとを記憶する記憶部と、前記検出された座
圧分布パターンを解析し、該座圧分布パターンに基づ
き、前記記憶部から体型の特徴を示すデータを求める演
算部とを備えたので、これによっても着座者の体型の特
徴を求めて補機を最適なポジションに制御できるととも
に、検出誤差を小さくしてデータの再現性を向上でき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るポジション制御装置の構成の第１
実施例を示すブロック図である。

【図２】図１に示したポジション制御装置を用いたシー
トの一例を示す一部破断斜視図である。

【図３】図２に示したシートクッション部の着座センサ
によって検出された押圧力及び押圧位置を画像処理した
場合のモニタの画像図である。

【図４】図１に示した図１に示した制御装置の学習段階
のアルゴリズムを示すフローチャートである。

【図５】同じく制御装置の推定段階のアルゴリズムを示
すフローチャートである。

【図６】本発明に係るポジション制御装置の構成の第２
実施例を示すブロック図である。

【図７】図６に示したポジション制御装置の制御動作を
説明するためのフローチャートである。

【図８】本発明に係る着座センサの他の配置を示すシー
トの一部破断斜視図である。

【図９】シートに対する人物の着座姿勢を示す図であ
る。

【図１０】同じく、シートに対する図９と同一人物の異
なる着座姿勢を示す図である。

【図１１】図９に対応したモニタの画像図である。

【図１２】図１０に対応したモニタの画像図である。

【図１３】着座センサの感圧点の配置の一例を示す図で
ある。

【符号の説明】

１０，１１ 着座センサ １２ 感圧点 ２０ 制御装置 ２１ 入出力回路 ２２ 解析回路 ２３ 演算回路 ２４ 記憶回路 ３０ 駆動制御装置 ３１ 補機 ４０ 入力装置 ４１ 出力装置 ５０ シート ５１ シートクッション部 ５２ シートバック部 ５３ ヘッドレスト部

フロントページの続き (72)発明者 久保木 尚文 東京都千代田区丸の内２丁目６番１号 古 河電気工業株式会社内 (72)発明者 根上 昭一 東京都千代田区丸の内２丁目６番１号 古 河電気工業株式会社内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 シート部に設けられた検出手段によって
   着座者の座圧分布を検出し、該検出された座圧分布に基
   づいて補機のポジション制御を行うポジション制御装置
   において、 前記検出された座圧分布のパターンを解析し、該座圧分
   布パターンに基づく前記着座者の体型の特徴を示すデー
   タを求める解析手段と、 前記求められた体型の特徴を示すデータに基づいて、前
   記着座者特有の設定値に補機を駆動制御する補機制御手
   段とを備えたことを特徴とするポジション制御装置。
2. 【請求項２】 前記解析手段は、前記体型の特徴を示す
   データを教師信号として前記座圧分布パターンを学習し
   てニューラルネットワークを作成するとともに、該ニュ
   ーラルネットワークで前記検出された座圧分布パターン
   を解析し、該座圧分布パターンに基づく前記着座者の体
   型の特徴を示すデータを求めることを特徴とする請求項
   １に記載のポジション制御装置。
3. 【請求項３】 前記解析手段は、前記座圧分布パターン
   と、該座圧分布パターンに対応した着座者の体型の特徴
   を示すデータとを記憶する記憶部と、 前記検出された座圧分布パターンを解析し、該座圧分布
   パターンに基づき、前記記憶部から体型の特徴を示すデ
   ータを求める演算部とを備えたことを特徴とする請求項
   １に記載のポジション制御装置。