KR100737536B1 - Control Method Of Air-Bag System Using Fuzzy Algorithm - Google Patents

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Abstract

본 발명은 주변 센서로부터의 감지 결과를 동작 결정 과정에 효율적으로 적용하여, 안정적이고, 정확한 동작을 보장하도록 한 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법에 관한 것이다.The present invention relates to a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm to efficiently apply the detection result from the peripheral sensor to the operation determination process, to ensure a stable and accurate operation.

본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 가속도 센서와, 이와 별도로 설치되고 주변에서 발생하는 물리력을 측정하는 주변 센서를 구비하는 에어백 시스템의 제어방법에 있어서, 가속도 센서 및 주변 센서가 가속도 및 물리력을 측정하는 센싱 단계와, 센싱에 따라 가속도 센서로부터 측정된 제 1 센싱데이터와, 주변 센서로부터 측정된 제 2 센싱데이터로 구성된 센싱 데이터를 비교 가능한 형태의 데이터로 변환하는 매트릭 변환단계와, 매트릭 변환된 변환 데이터를 이용하여 퍼지 멤버 함수를 생성하는 멤버 함수 생성단계와, 퍼지 멤버 함수를 규합하여, 퍼지 규칙을 생성하는 퍼지 규칙 작성단계 및 퍼지 규칙에 따라 상기 에어백의 동작을 결정하고, 결정에 따라 제어신호를 발생하는 에어백 동작 결정 단계를 포함할 수 있다.A control method of an airbag system using a fuzzy algorithm according to the present invention is a control method of an airbag system including an acceleration sensor and a peripheral sensor that is installed separately and measures a physical force generated in the surroundings, wherein the acceleration sensor and the peripheral sensor are acceleration And a sensing step of measuring physical force, a metric conversion step of converting sensing data consisting of first sensing data measured from an acceleration sensor and second sensing data measured from a peripheral sensor into comparable data. The operation of the airbag is determined according to a member function generation step of generating a fuzzy member function using the matrix transformed data, a fuzzy rule function of generating a fuzzy rule by assembling the fuzzy member function, and a fuzzy rule. And determining an airbag operation for generating a control signal according to the have.

에어백, 퍼지, 충돌 Airbag, fuzzy, collision

Description

퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법{Control Method Of Air-Bag System Using Fuzzy Algorithm}Control Method of Air-Bag System Using Fuzzy Algorithm

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법을 나타낸 흐름도.1 is a flowchart illustrating a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2는 도 1의 제어방법을 설명하기 위해 에어백 시스템을 구비한 차량을 간략하게 나타낸 도면.2 is a simplified view of a vehicle equipped with an airbag system to explain the control method of FIG.

도 3a는 제 1 퍼지 멤버 함수를 그래프로 나타낸 도면.3A is a graphical representation of a first fuzzy member function.

도 3b는 제 2 퍼지 멤버 함수 그래프로 나타낸 도면.3B is a second fuzzy member function graph.

도 4는 퍼지 메버 함수에 의해 작성되는 퍼지 규칙을 논리 맵으로 나타낸 도면.Fig. 4 is a diagram illustrating a fuzzy rule created by a fuzzy meber function in a logical map.

본 발명은 차량용 에어백 시스템의 제어방법에 관한 것으로, 특히 주변 센서로부터의 감지 결과를 동작 결정 과정에 효율적으로 적용하여, 안정적이고, 정확한 동작을 보장하도록 한 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법에 관한 것이다.The present invention relates to a control method of an airbag system for a vehicle, and more particularly, to a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm for efficiently applying a detection result from a peripheral sensor to an operation determination process to ensure stable and accurate operation. will be.

차량의 이용증가는 차량용 안전장치의 증가로 이어지고 있다. 이러한 차량용 안전장치의 대표적인 것이 바로 차량용 에어백이다.Increasing use of vehicles has led to an increase in vehicle safety devices. The representative of such a vehicle safety device is a vehicle airbag.

종래의 차량용 에어백은 차동차의 여러 곳에 설치된 센서로부터의 측정값을 이용하여 에어백의 동작 시점을 결정하는 형태로 사용된다. 좀더 상세히 설명하면, 에어백 시스템이 장착된 차량에는 전방 센서(FIS), 측면 센서(SIS). 루푸센서( CAB)와 같은 여러 종류, 다수의 센서와 이들로부터의 정보를 처리하는 제어장치(ACU)가 구비된다. 이와 같은 센서들은 각각의 측정범위에서 발생하는 상황에 따라 감지결과를 제어장치에 제공하며, 제어장치와 연계된 가속도 센서로부터의 가속도 데이터가 제어장치에 공급된다. 이에 따라 제어장치는 전방, 측면, 루푸, 버클등의 센서 감지결과와 가속도 센서로부터의 감지결과에 따라 소정의 데이터 즉, 속도, 변위, 에너지와 같은 특정 값을 산출하게 된다. 그리고, 특정 값, 즉 데이터와 기존에 설정된 설정치를 비교하여, 데이터가 설정치의 임계값을 상회하는 순간에 에어백의 전개를 결정하고, 이와 함께 에어백 전개시의 전개 정도를 결정하게 된다. 예를 들어, 전방 센서(FIS)로부터 감지 결과에 따라 가속도가 측정되어 제어장치에 제공되면, 제어장치는 가속도를 이용하여 속도, 변위, 에너지와 같은 데이터를 산출하게 되고, 이때의 속도, 변위 또는 에너지가 일정 값 이상일 경우를 에어백의 동작 시점으로 판단하게 된다. 그리고, 측면, 전면, 루푸 등에 설치된 에어백 중 동작이 필요한 에어백에 제어장치로부터 제어신호가 공급되어 동작함으 로써 차량 탑승자를 보호하게 된다.Conventional vehicle airbags are used in the form of determining the operation time of the airbag using the measured values from sensors installed in various places of the differential vehicle. In more detail, a vehicle equipped with an airbag system includes a front sensor (FIS) and a side sensor (SIS). Various types of sensors, such as a loop sensor (CAB), and a control unit (ACU) for processing information from them are provided. Such sensors provide a sensing result to a control device according to a situation occurring in each measurement range, and acceleration data from an acceleration sensor associated with the control device is supplied to the control device. Accordingly, the control device calculates specific data such as speed, displacement, and energy according to sensor detection results such as front, side, loop, and buckle, and detection results from the acceleration sensor. Then, the specific value, that is, the data and the previously set value are compared to determine the deployment of the airbag at the moment when the data exceeds the threshold value of the setting value, and together with this, the degree of deployment at the time of airbag deployment is determined. For example, when the acceleration is measured and provided to the controller according to the sensing result from the front sensor FIS, the controller calculates data such as speed, displacement, and energy using the acceleration, and at this time, When the energy is above a certain value, it is determined as the operation time of the airbag. In addition, the control signal is supplied from the control device to the airbag that needs to be operated among the airbags installed on the side, the front side, and the loop, thereby protecting the occupants of the vehicle.

그러나, 종래의 에어백 시스템의 경우, 에어백의 동작 시점은 주로 가속도 센서로부터의 측정결과에 따르게 된다. 즉, 전면이나 측면 장치로부터의 감지 결과는 보조적인 결정 수단일 뿐, 실제로는 가속도 센서에 의해 감지된 속도, 변위, 에너지가 임계값을 초과하는지의 여부에 따라 에어백이 동작하게 된다. 그러나, 전방, 측면, 루푸, 버클 등에 설치된 센서로부터의 정보는 충돌 초기의 충돌 특성을 나타내는 중요한 지표이나, 종래에는 에어백 시스템의 동작을 결정하는데 중요하게 여겨지지 않는 문제점이 있었다. 즉, 이러한 문제점으로 인해, 에어백의 동작이 불필요한 가벼운 접촉 등에도 불필요한 에어백의 동작으로 인해 탐승자가 상해를 입고, 에어백의 교체를 위한 비용 소모가 발생하는 실정이다.However, in the conventional airbag system, the operation time of the airbag mainly depends on the measurement result from the acceleration sensor. In other words, the detection result from the front or side device is only an auxiliary determining means, and in fact, the airbag operates depending on whether the speed, displacement, and energy detected by the acceleration sensor exceed a threshold value. However, information from sensors installed in the front, side, loops, buckles, and the like is an important indicator of the crash characteristics at the beginning of the crash, but there is a problem that is not considered important in determining the operation of the airbag system. In other words, due to such a problem, even if a light contact, such as unnecessary operation of the airbag, the injured by the operation of the unnecessary airbag, the situation in which the cost of replacing the airbag occurs.

한편, 이와 같은 전방, 측면, 루푸, 버클 등의 주변 센서로부터의 감지 결과가 매우 중요한 데이터임에도 주변 센서로부터의 감지 결과와 가속도 센서의 감지 결과를 정량적인 함수 관계로 나타내기가 곤란하여 적극적이 이용이 어려운 실정이었다. 때문에, 주변 센서로부터의 감지 결과를 적극적으로 이용하여 에어백 시스템의 보다 정확하고, 안정적이 동작을 보장할 수 있는 방법이 요구되는 실정이다.On the other hand, although the detection results from the peripheral sensors such as the front, side, loop, and buckle are very important data, it is difficult to express the detection results from the peripheral sensor and the acceleration sensor as a quantitative function relationship. It was a difficult situation. Therefore, there is a need for a method capable of ensuring more accurate and stable operation of the airbag system by actively using the detection result from the peripheral sensor.

따라서, 본 발명의 목적은 주변 센서로부터의 감지 결과를 동작 결정 과정에 효율적으로 적용하여, 안정적이고, 정확한 동작을 보장하도록 한 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법을 제공하는 것이다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm to efficiently apply the detection result from the peripheral sensor to the operation determination process, to ensure a stable and accurate operation.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 가속도 센서와, 이와 별도로 설치되고 주변에서 발생하는 물리력을 측정하는 주변 센서를 구비하는 에어백 시스템의 제어방법에 있어서, 가속도 센서 및 주변 센서가 가속도 및 물리력을 측정하는 센싱 단계와, 센싱에 따라 가속도 센서로부터 측정된 제 1 센싱데이터와, 주변 센서로부터 측정된 제 2 센싱데이터로 구성된 센싱 데이터를 비교 가능한 형태의 데이터로 변환하는 매트릭 변환단계와, 매트릭 변환된 변환 데이터를 이용하여 퍼지 멤버 함수를 생성하는 멤버 함수 생성단계와, 퍼지 멤버 함수를 규합하여, 퍼지 규칙을 생성하는 퍼지 규칙 작성단계 및 퍼지 규칙에 따라 상기 에어백의 동작을 결정하고, 결정에 따라 제어신호를 발생하는 에어백 동작 결정 단계를 포함할 수 있다.In order to achieve the above object, a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm according to the present invention includes an acceleration sensor and a control method of an airbag system including a sensor installed separately from the sensor for measuring physical force generated in the surroundings. Sensing step of measuring the acceleration and physical force by the sensor and the surrounding sensor, the first sensing data measured from the acceleration sensor according to the sensing and the second sensing data measured from the peripheral sensor is converted into comparable data A metric transformation step, a member function generation step of generating a fuzzy member function using the matrix transformed conversion data, a fuzzy rule writing step of generating a fuzzy rule by combining a fuzzy member function, and a fuzzy rule according to the fuzzy rule. Air that determines the operation and generates the control signal according to the decision It may include an operation determination step.

퍼지 멤버 함수는, 제 1 센싱데이터를 변환한 제 1 퍼지 멤버 함수와, 제 2 센싱데이터를 변환한 제 2 퍼지 멤버 함수를 포함할 수 있다.The fuzzy member function may include a first fuzzy member function converted from the first sensing data and a second fuzzy member function converted from the second sensing data.

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제 1 퍼지 멤버 함수는, 적어도 세 등급 이상의 영역으로 구분되며, 제 1 센싱데이터는 세 등급 이상의 영역 중 적어도 어느 하나의 영역에 포함될 수 있다.The first fuzzy member function may be divided into at least three grades or more regions, and the first sensing data may be included in at least one of three or more grades.

제 2 퍼지 멤버 함수는, 적어도 두 등급 이상의 영역으로 구분되며, 제 2 센싱데이터는 두 등급 이상의 영역 중 적어도 어느 하나의 영역에 포함될 수 있다.The second fuzzy member function may be divided into at least two grades or more regions, and the second sensing data may be included in at least one of the two or more grades.

퍼지 규칙은, 제 1 퍼지 멤버 함수와 제 2 퍼지 멤버 함수의 등급 수의 곱에 의해 정의되는 영역 중 어느 하나에 포함될 수 있다.The fuzzy rule may be included in any one of regions defined by the product of the number of ranks of the first fuzzy member function and the second fuzzy member function.

제 1 퍼지 멤버 함수 또는 상기 제 2 퍼지 멤버 함수 중 적어도 어느 하나는, 삼각형, 사각형 또는 가우시안 분포인 것을 특징으로 한다.At least one of the first fuzzy member function and the second fuzzy member function may be a triangular, rectangular or Gaussian distribution.

상기 목적 외에 본 발명의 다른 특징 및 작용들은 첨부도면을 참조한 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백히 드러나게 될 것이다.Other features and operations of the present invention in addition to the above objects will become apparent from the detailed description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.

이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 4.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법을 나타낸 흐름도이다. 또한, 도 2는 도 1의 제어방법을 설명하기 위해 에어백 시스템을 구비한 차량을 간략하게 나타낸 도면이다.1 is a flowchart illustrating a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm according to an exemplary embodiment of the present invention. In addition, FIG. 2 is a view schematically showing a vehicle equipped with an airbag system to explain the control method of FIG. 1.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 가속도 센서 및 주변 센서가 가속도 및 물리력을 측정하는 센싱 단계(S1), 센싱에 따른 센싱 데이터를 비교 가능한 형태의 데이터로 변환하는 매트릭 변환단계(S2), 매트릭 변환된 변환 데이터를 이용하여 퍼지 멤버 함수를 생성하는 멤버 함수 생성단계(S3), 퍼지 멤버 함수를 규합하여, 퍼지 규칙을 생성하는 퍼지 규칙 작성단계(S4) 및 퍼지 규칙에 따라 에어백의 동작을 결정하고, 결정에 따라 제어신호를 발생하는 에어백 동작 결정 단계(S5)를 포함한다.1 and 2, a control method of an airbag system using a fuzzy algorithm according to the present invention includes a sensing step (S1) in which an acceleration sensor and a peripheral sensor measure acceleration and physical force, and a form in which sensing data according to sensing can be compared. A metric transformation step (S2) of converting the data into the data of the member, a fuzzy member function generation step (S3) of generating a fuzzy member function using the transformed metric data, and a fuzzy rule creation step of generating a fuzzy rule by combining the fuzzy member functions. And an airbag operation determination step S5 for determining the operation of the airbag according to S4 and the purge rule, and generating a control signal according to the determination.

센싱 단계(S1)는 가속도 센서(1)와 주변센서(2, 3, 4)에 의해 가속도 및 물리력이 측정되는 단계이다. 즉, 제어 장치와 연결된 가속도 센서(1)가 차량의 동작에 따라 차량 가속도를 측정하여 제 1 센싱데이터를 작성한다. 또한, 이와 동시 에 주변 센서(2, 3, 4)들도 주기적으로 차량에 가해지는 물리력을 측정하여 제 2 센싱데이터를 작성한다. 여기서, 물리력은 가속도, 속도, 변위, 온도, 압력, 충격량, 진동, 거리와 같은 다양한 형태의 정보를 의미한다. 그리고, 작성된 제 1 및 제 2 센싱데이터는 제어장치로 공급된다.In the sensing step S1, acceleration and physical force are measured by the acceleration sensor 1 and the peripheral sensors 2, 3, and 4. That is, the acceleration sensor 1 connected to the control device measures the vehicle acceleration according to the operation of the vehicle to create the first sensing data. At the same time, the peripheral sensors 2, 3, and 4 also periodically measure the physical force applied to the vehicle to create the second sensing data. Here, the physical force means various types of information such as acceleration, speed, displacement, temperature, pressure, impact amount, vibration, and distance. The generated first and second sensing data are supplied to the control device.

매트릭 변환 단계(S2)는 제어장치가 공급된 제 1 및 제 2 센싱데이터를 비교 가능한 형태의 멤버 함수로 변환하는 단계이다. 제 1 및 제 2 센싱데이터가 공급되면, 제어장치는 이를 필터링 및 샘플링하게 된다. 그리고, 필터링 및 샘플링된 데이터를 소정의 데이터로 변환한다. 예를 들어, 에어백 동작 결정에 주로 영향을 미치는 것이 속도인 경우, 제 1 및 제 2 센싱데이터를 속도나 속도와 관련된 데이터로 변환한다. 즉, 매트릭 변환된 제 1 및 제 2 센싱데이터는 속도, 변위, 가속도와 같은 값으로 변환되며, 실측에 의해 에어백 동작과 직결되는 값을 선정하여 사용할 수 있다.The metric conversion step S2 is a step of converting the first and second sensing data supplied by the control device into a member function in a comparable form. When the first and second sensing data is supplied, the control device filters and samples it. Then, the filtered and sampled data is converted into predetermined data. For example, when speed is the main influence on the airbag operation decision, the first and second sensing data are converted into speed or data related to the speed. That is, the metric transformed first and second sensing data are converted into values such as speed, displacement, and acceleration, and a value directly connected to the airbag operation by the measurement may be selected and used.

멤버 함수 생성 단계(S3)는 매트릭 변환된 제 1 및 제 2 센싱데이터에 의해 멤버 함수가 생성되는 단계이다. 보다 상세히 설명하면, 멤버 함수는 삼각형, 사각형 또는 가우시안과 같이 다양한 형태의 그래프와, 그래프에 의해 표현되는 영역으로 구분될 수 있다. 그리고, 매트릭 변환된 제 1 및 제 2 센싱데이터는 이러한 영역의 어는 한 부분에 속하게 된다. 그러면, 제 1 및 제 2 센싱데이터 포함된 영역이 대표하는 값이 멤버 함수의 값이 되고, 제 1 및 제 2 센싱데이터를 멤버 함수의 대표 값이 대신하게 된다.The member function generation step S3 is a step in which the member function is generated by the matrix transformed first and second sensing data. In more detail, the member function may be divided into various types of graphs, such as a triangle, a square, or a Gaussian, and an area represented by the graph. Then, the matrix-transformed first and second sensing data belong to one part of this area. Then, the value represented by the region including the first and second sensing data becomes the value of the member function, and the representative value of the member function replaces the first and second sensing data.

그리고, 퍼지 규칙 작성 단계(S4)는 대표 값이 결정된 멤버 함수 값을 퍼지 규칙에 적용하여 차량의 상태를 파악하게 된다. 즉, 퍼지 규칙에 적용된 멤버 함수 값에 의해 차량의 상태가 소정의 등급을 가지는 상태로 표현된다. 여기서, S4 단계와 S3 단계는 이후의 도 3 및 도 4를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.In addition, in the fuzzy rule preparing step S4, the state of the vehicle may be determined by applying the member function value of which the representative value is determined to the fuzzy rule. That is, the state of the vehicle is expressed as a state having a predetermined grade by the member function value applied to the fuzzy rule. Here, step S4 and step S3 will be described in more detail with reference to FIGS. 3 and 4.

마지막으로 에어백 동작 유무 결정 단계(S5)에서는 퍼지 규칙에 따라 차량 상태의 등급이 결정되면, 등급에 따라 제어장치가 에어백의 동작 유무를 결정하여 제어신호를 생성한다. 즉, 차량의 현재 상태가 에어백이 동작이 필요한 상태이면, 제어장치는 에어백의 동작을 지시하는 제어신호를 작성하고, 작성된 제어신호를 에어백 인퓰레이터로 전송하게 된다. 그리고, 제어신호를 수신한 인퓰레이터는 제어신호에 따라 에어백을 전개하여 승객을 보호하게 된다.Lastly, in the step S5 of determining whether to operate the airbag, when the grade of the vehicle state is determined according to the purge rule, the controller determines whether the airbag is operated according to the grade and generates a control signal. That is, if the current state of the vehicle is a state in which the airbag needs to be operated, the control device generates a control signal instructing the operation of the airbag, and transmits the created control signal to the airbag inflator. In addition, the control unit receiving the control signal deploys the airbag according to the control signal to protect the passenger.

도 3은 퍼지 멤버 함수 곡선을 나타낸 것으로서 도 3a는 제 1 퍼지 멤버 함수를, 도 3b는 제 2 퍼지 멤버 함수 곡선을 나타낸 것이다. 그리고, 도 4는 퍼지 메버 함수에 의해 작성되는 퍼지 규칙을 논리 맵으로 나타낸 것이다.3 illustrates a fuzzy member function curve, in which FIG. 3a illustrates a first fuzzy member function and FIG. 3b illustrates a second fuzzy member function curve. 4 shows a fuzzy rule created by a fuzzy meber function as a logical map.

상술한 멤버 함수 생성 단계(S3)와 퍼지 규칙 작성 단계(S4)는 도 3 및 도 4에 나타낸 도면과 같이 구체화될 수 있다.The above-described member function generation step S3 and fuzzy rule creation step S4 may be embodied as shown in FIGS. 3 and 4.

가속도 센서(1)에서 측정된 제 1 센싱데이터를 매트릭 변환하여 제 1 퍼지 멤버 함수를 생성하면 도 3a와 같은 함수 분포가 형성될 수 있다. 즉, 가속도 센서(1)에서 측정된 가속도를 이용하여 속도를 산출하고, 산출된 속도를 제1 퍼지 멤버 함수에 적용하면, 제 1 센싱데이터는 도 3a의 세 영역 중 어느 한 영역에 속하게 된다. 여기서, 도 3a에서는 예로 3등급 즉, 강, 중, 약으로 구분되는 제 1 퍼지 멤버 함수를 표현하였다. 마찬가지로, 제 2 센싱데이터 또한 도 3b에서와 같이 강, 약으로 구분되는 2등급 중의 어느 한 영역에 포함된다. When the first fuzzy member function is generated by metric conversion of the first sensing data measured by the acceleration sensor 1, a function distribution as illustrated in FIG. 3A may be formed. That is, when the speed is calculated using the acceleration measured by the acceleration sensor 1 and the calculated speed is applied to the first fuzzy member function, the first sensing data belongs to any one of the three areas of FIG. 3A. Here, in FIG. 3A, the first fuzzy member function divided into three grades, namely, steel, medium, and weak is represented. Similarly, the second sensing data is also included in any one of two grades divided into strong and weak as shown in FIG. 3B.

즉, 제 1 퍼지 멤버 함수와 제 2 퍼지 멤버 함수에 의해 제 1 센싱데이터와 제 2 센싱데이터 각각은 강, 중, 약 중의 어느 한 값과 강, 약 중의 어느 한 값으로 대표된다. That is, each of the first sensing data and the second sensing data is represented by any one of strong, medium, weak, and any of strong, weak by the first and second fuzzy member functions.

이를 도 4에 적용하면, 제 1 퍼지 멤버 함수와 제 2 퍼지 멤버 함수에 의해 퍼지 규칙을 나타내는 매트릭스를 형성할 수 있다. 여기서, 도 4는 제 1 퍼지 멤버 함수를 3등급으로 구분하고, 제 2 퍼지 멤버 함수를 2등급으로 구분하였을 때, 차량의 상태를 표현할 수 있는 6가지의 등급을 모두 나타낸 것이다. 즉, 제 1 퍼지 멤버 함수의 등급 수가 많아지거나, 제 2 퍼지 멤버 함수의 등급 수가 변하는 경우, 또는 제 3 내지 제 4 퍼지 멤버 함수가 기입되는 경우, 매트릭스의 형태는 달라질 수 있다.Applying this to FIG. 4, a matrix representing fuzzy rules can be formed by the first fuzzy member function and the second fuzzy member function. Here, FIG. 4 illustrates all six classes that can express the state of a vehicle when the first fuzzy member function is divided into three grades and the second fuzzy member function is divided into two grades. That is, when the number of ranks of the first fuzzy member function increases, the number of ranks of the second fuzzy member function changes, or when the third to fourth fuzzy member functions are written, the shape of the matrix may vary.

즉, 이 메트릭스에 표현된 제 1 퍼지 멤버 함수와 제 2 퍼지 멤버 함수의 대표값이 교차하는 부분에 표현된 값이 현재의 차량 상태를 나타내는 퍼지 규칙 값이 되는 것이다. 좀더 상세히 설명하면, 제 1 퍼지 멤버 함수의 값이 중(M)이고, 제 2 퍼지 멤버 함수의 값이 약(S)이면, 현재 차량의 상태는 에어백의 전개가 필요없는 안전(S) 상태가 된다. 한편, 제 1 퍼지 멤버 함수의 값이 강(B)이고, 제 2 퍼지 멤버 함수의 값이 강(B)이면, 차량의 상태는 위험(B) 상태가 되고, 제어장치는 에어백을 동작 시키게 된다.That is, the value expressed at the intersection of the representative values of the first fuzzy member function and the second fuzzy member function expressed in this matrix becomes a fuzzy rule value indicating the current vehicle state. In more detail, if the value of the first fuzzy member function is medium (M) and the value of the second fuzzy member function is weak (S), the current state of the vehicle is a safe (S) state that does not require the deployment of the airbag. do. On the other hand, if the value of the first fuzzy member function is strong (B) and the value of the second fuzzy member function is strong (B), the state of the vehicle becomes a dangerous (B) state, and the controller operates the airbag. .

이와 같은 방법을 통해, 에어백 시스템을 동작 시킬 수 있게 되는 것이다. 즉, 에어백 시스템의 보다 안정적인 동작을 필요로 하는 경우, 이 퍼지 멤버 함수 의 등급을 보다 세분화하여 사용하는 것이 가능하며, 주변 센서들의 수를 늘려 퍼지 멤버 함수의 조건을 풍족하게 하는 것이 바람직하다. 또한, 퍼지 규칙이 세분화되는 경우, 차량 등급에 따른 에어백의 전개 정도를 결정하여 사용하는 것도 가능하다.In this way, the airbag system can be operated. That is, when more stable operation of the airbag system is required, the class of the fuzzy member function can be used in more detail, and it is desirable to increase the number of peripheral sensors to satisfy the condition of the fuzzy member function. In addition, when the purge rule is subdivided, it is also possible to determine and use the degree of deployment of the airbag according to the vehicle class.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 주변 센서로부터의 감지 결과를 동작 결정 과정에 효율적으로 적용하여, 에어백 시스템의 안정적이고, 정확한 동작을 보장하는 것이 가능하다.As described above, the control method of the airbag system using the fuzzy algorithm according to the present invention can effectively apply the detection result from the peripheral sensor to the operation determination process, it is possible to ensure a stable and accurate operation of the airbag system.

또한, 본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 종래에는 보조적인 역할만을 수행하던 주변 센서로부터의 각종 정보를 에어백 시스템의 동작에 적극적인 역할을 하도록 하는 것이 가능하여, 에어백 시스템의 오동작을 방지하고, 상황에 적절한 동작을 확보하는 것이 가능하다.In addition, the control method of the airbag system using the fuzzy algorithm according to the present invention can be made to play an active role in the operation of the airbag system various kinds of information from the peripheral sensor, which previously performed only an auxiliary role, to prevent the malfunction of the airbag system It is possible to prevent and to ensure proper operation in the situation.

그리고, 본 발명에 따른 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법은 가속도뿐만이 아니라 압력, 거리, 온도와 같은 다양한 정보를 에어백 시스템의 동작에 적용하는 것이 가능하여, 한층 더 세심한 에어백 시스템의 운용이 가능하다.In addition, the control method of the airbag system using the fuzzy algorithm according to the present invention can apply not only acceleration but also various information such as pressure, distance, and temperature to the operation of the airbag system, thus enabling more careful operation of the airbag system. .

Claims (7)

가속도 센서와, 이와 별도로 설치되고 주변에서 발생하는 물리력을 측정하는 주변 센서를 구비하는 에어백 시스템의 제어방법에 있어서,In the control method of the airbag system having an acceleration sensor and a peripheral sensor which is installed separately from this and measures the physical force generated in the surroundings, 상기 가속도 센서 및 상기 주변 센서가 가속도 및 물리력을 측정하는 센싱 단계와;A sensing step of measuring acceleration and physical force by the acceleration sensor and the peripheral sensor; 상기 센싱에 따라 상기 가속도 센서로부터 측정된 제 1 센싱데이터와, 상기 주변 센서로부터 측정된 제 2 센싱데이터로 구성된 센싱 데이터를 비교 가능한 형태의 데이터로 변환하는 매트릭 변환단계와;A matrix conversion step of converting sensing data including first sensing data measured from the acceleration sensor and second sensing data measured from the peripheral sensor according to the sensing into comparable data; 상기 매트릭 변환된 변환 데이터를 이용하여 퍼지 멤버 함수를 생성하는 멤버 함수 생성단계와;A member function generation step of generating a fuzzy member function using the matrix transformed transform data; 상기 퍼지 멤버 함수를 규합하여, 퍼지 규칙을 생성하는 퍼지 규칙 작성단계및;A fuzzy rule creating step of assembling the fuzzy member function to generate a fuzzy rule; 상기 퍼지 규칙에 따라 상기 에어백의 동작을 결정하고, 상기 결정에 따라 제어신호를 발생하는 에어백 동작 결정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.And determining an operation of the airbag according to the purge rule and generating a control signal according to the determination. 삭제delete 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 퍼지 멤버 함수는, 상기 제 1 센싱데이터를 변환한 제 1 퍼지 멤버 함수와,The fuzzy member function may include a first fuzzy member function obtained by converting the first sensing data; 상기 제 2 센싱데이터를 변환한 제 2 퍼지 멤버 함수를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.And a second fuzzy member function obtained by converting the second sensing data. 제 3 항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 제 1 퍼지 멤버 함수는, 적어도 세 등급 이상의 영역으로 구분되며, 상기 제 1 센싱데이터는 상기 세 등급 이상의 영역 중 적어도 어느 하나의 영역에 포함되는 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.The first fuzzy member function is divided into at least three grades or more regions, and the first sensing data is included in at least one of the three or more grades regions. . 제 3 항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 제 2 퍼지 멤버 함수는, 적어도 두 등급 이상의 영역으로 구분되며, 상기 제 2 센싱데이터는 상기 두 등급 이상의 영역 중 적어도 어느 하나의 영역에 포함되는 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.The second fuzzy member function is divided into at least two grades or more regions, and the second sensing data is included in at least one of the two or more grades regions. . 제 1 항, 제 3 항, 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,The method according to claim 1, 3, 4 or 5, 상기 퍼지 규칙은, 상기 제 1 퍼지 멤버 함수와 상기 제 2 퍼지 멤버 함수의 등급 수의 곱에 의해 정의되는 영역 중 어느 하나에 포함되는 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.And the fuzzy rule is included in any one of regions defined by the product of the number of grades of the first fuzzy member function and the second fuzzy member function. 제 3 항, 제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,The method according to claim 3, 4 or 5, 상기 제 1 퍼지 멤버 함수 또는 상기 제 2 퍼지 멤버 함수 중 적어도 어느 하나는, 삼각형, 사각형 또는 가우시안 분포인 것을 특징으로 하는 퍼지 알고리즘을 이용한 에어백 시스템의 제어방법.At least one of the first fuzzy member function and the second fuzzy member function is a triangle, a quadrangle or a Gaussian distribution control method of an airbag system using a fuzzy algorithm.
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