KR20030084715A - 좌석의 착석자 감지 제어를 위한 차량 승객 감지 방법 및시스템 - Google Patents

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그레고리티. 톰슨
슈-안 시에
케이치 하세가와
스페토슬라프지 스토이아노프
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엘리시스 노스 아메리카 인코포레이티드
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Abstract

좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 착석자는 성인, 아동, 또는 그 외 다른 부류 중 하나로 특성화된다. 특성에 대한 히스테리시스 시간 주기나 한도같은 한가지 특성 변화 매개변수가 제 1 시간 주기에 적용된다. 제 1 시간 주기 이후, 특성 변화 매개변수가 변경된다. 예를 들어, 특성이 10초동안 동일하게 유지될 경우, 히스테리시스는 5초에서 10초로 변경된다. 또다른 예로서, 특성이 1분동안 동일하게 유지될 경우, 상기 특성에 관련된 한도가 특성 변화 가능성을 감소시키도록 넓어진다.
일부 시스템 및 방법에서, 특성에 관련된 확률이나 신뢰도 매개변수가 사용되어, 특성 변화 매개변수의 변경을 제어할 수 있다. 일부 시스템 및 방법에서, 특성 변경 매개변수가 a) 비착석자 특성, 또는 b) 현 히스테리시스 시간 구간동안 연속으로 두개 이상의 분류 중 서로 다른 하나로 착석자를 특성화함의 a), b) 중 하나에 따라 재설정된다.

Description

좌석의 착석자 감지 제어를 위한 차량 승객 감지 방법 및 시스템{JUDGMENT LOCK FOR OCCUPANT DETECTION AIR BAG CONTROL}
본 발명은 승객 감지 시스템에 관한 것으로, 특히, 에어백이 설치된 차량의승객 특성을 분류하는 승객 감지 시스템에 관한 것이다.
에어백 장치는 차량 충돌 중 승객에게 다가오는 충격을 경감시킨다. 에어백은 운전자 및 승객 좌석 전면에 설치될 수 있다. 에어백이 승객 측면같이 앞서와는 다른 위치에 설치될 수도 있다.
좌석에 앉은 성인 승객의 몸통 전면에 전개되도록 여러 에어백들이 설계되어 있다. 후방주시형 유아시트(Rear Facing Infant Seat: RFIS)가 승객용 앞좌석에 위치할 경우, 승객 측면 에어벡이 전개되지 않는 것이 바람직할 것이다. 전방주시형 아동시트(Forward Facing Child Seat: FFCS)와 아동의 경우에도 에어백이 전개되지 않는 것이 바람직할 수 있다. 마찬가지로, 아동이 에어백을 향해 기울어지는 지를 바탕으로 측면 충격 에어백의 전개가 제한될 수 있다. 전개를 방지하거나 제한(가령, 적은 힘으로 전개)하는 그 외 다른 이유도 존재할 수 있다.
승객 감지 센서가 후방주시형 유아시트, 전방주시형 아동시트, 또는 아동을 감지하기 위해 제안되고 있다. 전기장을 이용하여 좌석의 대상의 특성을 감지하는 시스템이 미국특허 5,948,031 호, 6,329,913 호, 6,329,914호, 미국특허출원 09/798,788호(2001.3.2), 미국특허출원 10/033,585호(2001.11.2)에 설명되어 있다. 승객이 있으면 위상이나 주파수가 변하는 것을 감지하는 시스템처럼 용량성 감지를 이용하는 그 외 다른 시스템들도 또한 제시되어 있다. 두 종류의 시스템 모두 한개 이상의 안테나나 전극으로부터의 송수신에 의존한다. 그 외 다른 승객 감지 시스템은 초음파, 적외선, 가시광에너지, 또는 착석자의 한가지 이상 특성을 감지하기 위한 그 외 다른 송수신을 이용한다. 또다른 종류의 감지 시스템은 중량 센서, 스트레인 게이지, 패턴 인지, 또는 그 외 다른 기술이나 장치를 이용한다.
이 착석자 감지 센서들은 주변 환경 조건의 변화에 종속된다. 가속, 감속, 충돌로 인한 충격, 웅덩이로부터의 충격, 또는 그 외 다른 요소들로 인해, 센서 측정이나 판정값을 자주 변화시킬 수 있다. 이 변화는 변화하는 주변 조건에 따라 착석자의 위치가 변동되는 것에 의해, 또는 변화하는 주변 조건에 따라 센서에 직접 가해지는 효과에 의해 유발된다. 그 결과, 판정이나 어떤 식별자들은 감지된 착석자가 동일함에도 불구하고 깜박이거나 변화한다. 성인으로 분류될만큼 충분히 큰 아동과, 아동 한도 근처로 분류될만큼 충분히 작은 성인처럼, 판정 한도에 가까운 착석자에 대하여, 환경의 작은 변화에 따라 센서 판정이 변화할 수 있고, 보다 자주 변화할 수 있다. 운전자는 판정 변화가 시스템 고장에 관련있다고 생각하여 아무 이상이 없는데도 시스템을 수리하려 시도할 수 있다.
환경 조건 변화에 바탕한 착석자 감지의 잇따른 변화를 피하기 위해, 5초 히스테리시스가 사용되고 있다. 연속 5초의 측정값이 다른 판정을 나타낼 경우에만 최종 판정이나 측정 결정이 변화한다. 그러나, 고속도로 램프에서 회전반경이 큰 경우와, 긴 언덕을 가속하여 올라갈 때와 같은 경우에, 일부 착석자 움직임이나 주변 환경 조건이 5초이상 지속될 수 있다.
본 발명은 다음의 청구범위에 의해 규정되며, 본 단락의 어떠한 사항도 상기 청구범위의 제한사항으로 간주될 수 없다. 소개를 위해, 아래 설명되는 선호되는 실시예들은 착석자 감지를 제어하기 위한 시스템과 방법을 포함한다. 착석자는 성인, 아동, 또는 그 외 다른 부류 중 하나로 특성화된다. 특성에 대한 히스테리시스 시간 주기나 한도같은 한가지 특성 변화 매개변수가 제 1 시간 주기에 적용된다. 제 1 시간 주기 이후, 특성 변화 매개변수가 변경된다. 예를 들어, 특성이 10초동안 동일하게 유지될 경우, 히스테리시스는 5초에서 10초로 변경된다. 또다른 예로서, 특성이 1분동안 동일하게 유지될 경우, 상기 특성에 관련된 한도가 특성 변화 가능성을 감소시키도록 넓어진다.
일부 시스템 및 방법에서, 특성에 관련된 확률이나 신뢰도 매개변수가 사용되어, 특성 변경 매개변수의 변화를 제어할 수 있다. 일부 시스템 및 방법에서, 특성 변경 매개변수가 a) 비착석자 특성, 또는 b) 현 히스테리시스 시간 구간동안 연속으로 두개 이상의 분류 중 서로 다른 하나로 착석자를 특성화함의 a), b) 중 하나에 따라 재설정된다.
도 1은 좌석의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 시스템의 한 실시예의 블록도표.
도 2는 착석자 감지 제어의 한 실시예 순서도.
*도면부호설명*
10 ... 차량 승객 감지 시스템
12 ... 센서
14 ... 제어 프로세서
16 ... 에어백 제어기
18 ... 에어백
20 ... 좌석부
22 ... 좌석
착석자 특성의 빈번한 변화를 피하기 위해, 특성이 점차 변화하기 어렵게 만들어진다. 현 특성에 대해 보다 포괄적으로 착석자를 특성화하는 데 사용되는 알고리즘이나 한도 변화, 또는 더 큰 히스테리시스 시간 주기에 의해 이 어려움이 증가한다. 현 특성의 신뢰도는 변화에 대한 어려움의 수준이나 크기를 결정하는 데 사용될 수 있다. 더 큰 히스테리시스나 더 포괄적인 한도를 이용하여 서로 다른 특성의 일관된 결정에 의해, 또는 비착석자 좌석을 감지함으로서, 증가되는 어려움이 감소한다.
도 1은 좌석의 착석자 감지를 제어하기 위한 한 실시예의 차량 승객 감지 시스템(10)을 도시한다. 시스템(10)은 한개 이상의 센서(12), 제어 프로세서(14), 에어백 제어기(16), 그리고 에어백(18)을 포함한다. 제어 프로세서(14)와 에어백 제어기(16)을 통합하는 것과 같이 추가적인 구성요소나 더 적은 구성요소들이 사용될 수도 있다. 차량 승객 감지 시스템은 자동차나 그밖의 차량 내 승객을 감지하거나 특성화하는 데 사용된다. 아래 설명되는 한 실시예에서, 차량 승객 감지 시스템은 에어백의 전개를 제어하고, 제한하며, 또는 변경하는 데 사용된다. 차량 승객 감지 시스템은 착석자 특성을 바탕으로 어떤 차량 시스템의 설정이나 동작을 제어하는 등의 타목적에 사용될 수도 있다.
시스템(10)은 여러 다양한 회로 및 방법으로 구현될 수 있다. 일례로, 일부 전기장 기반 회로와 방법이 미국특허 5,948,031 호, 6,161,070 호, 6,329,913 호, 6,329,914호, 미국특허출원 09/798,788호(2001.3.2), 미국특허출원 10/033,585호(2001.11.2)에 설명되어 있고, 그 내용은 본 발명에서 참고로 인용된다. 대안의 실시예에서, 차량 승객 감지 시스템(10)은 중량, 용량성, 초음파, 적외선, 가시광선, 또는 승객 존재 감지를 위한 그 외 다른 감지 시스템을 포함한다. 착석자 감지를 위해 개발된 어떤 공지 장치나 차후 개발 장치들도 사용될 수 있다.
센서(12)는 착석자 감지 시스템의 일부로 에너지를 송/수신하기 위한 패시브 센서나 액티브 센서를 포함한다. 한 실시예에서, 센서(12)는 한개 이상의 전극 안테나를 포함한다. 또다른 실시예에서, 착석자 감지 센서(12)는 다수의 전극을 포함한다. 전극은 어떤 형태 및 위치도 가질 수 있다. 예를 들어, 장방형 띠의 전극이 공기나 디바이더(가령, 거품 절연체)에 의해 분리되는 두개 이상의 층에 위치한다.전극들은 단일 배선, 단일 전도층, 두갱 이상의 전도체, 용량성 센서, 안테나, 또는 전자기파 송수신을 위한 그 외 다른 구조를 포함한다. 대안의 실시예에서, 센서(12)는 중량 센서, 스트레인 게이지, 압전 물질, 미세기계가공 요소, 초음파 트랜스듀서, 다이오드, 광센서, 카메라, 반도체, 또는 초음파, 적외선, 가시광선, 또는 그 외 다른 에너지를 발생시키거나 감지하기 위한 그밖의 장치를 포함한다.
센서(12)는 좌석부(20)에 인접하게 위치한다. 예를 들어, 센서(12)는 좌석(22) 내에 있다. 또다른 예로서, 센서(12)는 좌석(22) 전면의 조향부나 대시보드, 좌석(22) 위 천정, 좌석(22) 측면의 도어, 또는 좌석(22) 아래의 바닥에 놓인다. 다른 위치들도 제공될 수 있다. 같은 종류나 다른 종류의 여러 센서들이 같은 위치, 또는 다른 위치에 놓일 수 있다. 여러 다른 좌석부에 한명의 착석자나 여러명의 착석자를 감지하기 위해 같은 종류의 센서가 사용될 수도 있고 다른 종류의 센서가 사용될 수도 있다.
용량성 감지나 전기장 감지의 둘 중 하나, 또는 둘 모두를 이용하는 한 실시예에서, 승객 좌석에 위치하는 두 전극 사이에 미세한 전기장이 감지된다. 고주파 저전압 신호가 한 전극(비-전송 전극)에 공급되고 다른 하나의 전극이 접지부에 연결될 때 전극간 전위차의 결과로 전기장이 생성된다. 이 전기장은 한 전극으로부터 접지부로 흐르는 전류(수신 전류)를 생성한다. 전기장에 사람의 신체가 나타날 경우, 전기장 교란이 전류를 변경시킨다. 마찬가지로, 전송 전극에 제공되는 전류(loading current)도 신체가 존재함에 따라 변경된다. 로딩 전류(loading current)는 또다른 전극에서의 측정이나 수신 전류없이 사용될 수 있다.
신체는 접지부에 연결되는 한개의 단자를 가지는 커패시터로 작용한다. 신체의 임피던스(저항 및 커패시턴스)는 접지부로의 전기장에 분로를 만든다. 신체가 차량 좌석에 있을 경우, 전송 및 어떤 수신 전극에 흐르는 전류의 변화는 신체의 전기적 특성에 따라 발생한다. 예를 들어, 로딩 전류는 신체가 가깝거나 클 경우 더 커진다. 또다른 예에서, 주파수 응답, 위상, 또는 그 외 다른 신호 특성이 착석자에 따라 변화한다. 이 현상을 이용하여, 감지된 전류를 공지값과 비교함으로서 좌석(22) 내 승객 존재여부가 감지된다. 특히, 좌석내 대상이 좌석에 정상적으로 앉은 성인-크기의 사람인 지 여부를 포함하여 좌석내 대상의 한가지 이상의 특성을 얻을 수 있다. 대상으로부터 공지된 거리나 예측가능한 다른 거리에 있는 전극을 이용함으로서, 보다 많은 정보를 얻을 수 있다. 따라서, 좌석(22) 착석자의 위치 및 그밖의 특성을 정확하게 감지할 수 있다.
제어 프로세서(14)는 한명 이상의 착석자의 특성을 감지하기 위해 한개 이상의 좌석부의 착석자 감지 센서(12)와 전기적으로 연결된다. 제어 프로세서(14)는 전용 집적회로(ASIC), 프로세서, 디지털 신호 프로세서, 아날로그 구성요소, 디지털 소자, 또는 이들의 조합 중 한가지 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일본 NEC 사가 제작한 마이크로프로세서가 사용되며, 아날로그-디지털 컨버터를 포함한다. 한 실시예에서, 제어 프로세서(14)는 착석자 감지 센서(12)로부터의 신호, 또는 센서(12)에 유입되는 신호를 측정하기 위한 회로와 드라이버를 포함한다. 착석자 감지 센서(12)는 패시브 안테나만을, 또는 이 안테나와 관련 회로를 포함한다. 제어 프로세서(14)는 차량 좌석(22)에 위치하며, 그 외 다른 위치에 놓일 수도 있다.
제어 프로세서(14)는 성인, 키작은 성인, 아동, 후방주시형 유아시트(RFIS), 전방주시형 아동시트(FFCS), 또는 그 외 다른 분류처럼 두개 이상의 분류 중 하나로 좌석부의 착석자를 특성화한다. 분류는 도어를 향해 기대는 아동, 꼿꼿이 선 아동, 또는 제대로 앉은 아동 등과 같은 위치 정보를 또한 포함할 수 있다. 한가지 이상의 판정을 이용하여, 최종 특성이 출력된다.
제어 프로세서(14)는 제 1 시간 주기동안 특성 변경 매개변수를 적용하고, 제 1 시간 주기 이후 특성 변경 매개변수를 변경시킨다. 예를 들어, 제어 프로세서(14)는 초기에, 측정이나 판정이 5초동안, 그밖의 다른 시간동안, 또는 판정 횟수동안 다른 특성을 표시한 후 특성 변화를 일으키게 한다. 이 특성 변화 매개변수는 히스테리시스 매개변수나 시간 주기이다. 특성 변화는 또다른 특성 변화 매개변수를 바탕으로 하며, 그 한도는 착석자를 분류하기 위해 적용된다. 또다른 특성 변화 매개변수가 사용될 수 있다. 착석자를 특성화하기 위한 어떤 매개변수도 하나의 특성 변화 매개변수로 변경될 수 있고, 특성 변화를 달리 제한할 수 있다.
어떤 시간기간, 이벤트, 측정, 확률, 또는 그 외 다른 지정된 값 이후, 특성 변화를 행하기 전에 다수의 일련의 판정이나 히스테리시스 시간 주기를 증가시키는 것처럼 한개 이상의 특성 변화 매개변수가 변경된다. 또다른 예로서, 크기, 중량, 표면적, 또는 그 외 다른 판정 표시자 중 한개 이상같은 특성 매개변수가 변경되어, 현 특성 카테고리가 보다 포괄적이 된다. 이 변경은 현 특성값들을 보다 지속되게 하여, 특성의 빈번한 변화를 피한다. 각각의 판정은 출력되는 현 특성과 부합되기 쉬워진다. 다른 시기에 동일한 특성 변화 매개변수나 다른 특성 변화 매개변수를 추가적으로 조정하기 위해 다른 시도들이 사용될 수 있다.
제어 프로세서(14)는 현 특성이 정확한 지의 확률을 나타내는 신뢰도 매개변수를 결정하도록 또한 동작할 수 있다. 예를 들어, 확률이나 신뢰도는 한 시간 주기에 총 판정 수에 대한 현 판정의 발생 빈도 비로 계산된다. 변경 이전 시간의 크기는 신뢰도 매개변수를 바탕으로 할 수 있다. 가령, 특성 한도는 정확한 특성의 확률이 높은 경우 보다 포괄적으로 일찍 조정된다. 확률이 낮을 경우, 특성에 연계된 판정의 더 긴 시간 주기 이후 한도값들이 조정된다. 대안의 실시예에서는, 신뢰도 매개변수가 계산되지 않는다.
제어 프로세서(14)는 특성 변화 매개변수를 재설정하도록 동작할 수도 있다. 예를 들어, 빈 좌석이 감지될 경우 시작 레벨로(가령, 10초 히스테리시스가 5초 히스테리시스로) 히스테리시스나 한도가 재설정된다. 착석자가 좌석을 비우면, 다른 착석자가 이 자리에 앉을 수 있고, 따라서 특성 변화 매개변수가 재설정된다. 또다른 예로서, 특성 변화 매개변수가 변경됨에도 불구하고 착석자가 다른 분류로 계속해서 판정될 때 히스테리시스나 한도가 시작 레벨로 재설정된다. 히스테리시스 시간 주기를 증가시켜서 성인인 착석자 이전 특성을 바탕으로 한 한도를 변경한 후 착석자가 아동으로 계속해서 감지될 경우, 특성 변경 매개변수는 시작 수준으로 되돌아온다. 다른 재설정 시도도 사용될 수 있다.
에어백 제어기(16)는 제어 프로세서(14)와 연결된다. 에어백 제어기(16)는 충격 센서와 제어 프로세서(14)에 응답하여 에어백(18) 전개를 일으키게 한다. 충격이 감지되었으나 제어 프로세서(14)가 아동이나 그 외 다른 제한된 클래스 착석자를 표시할 경우, 에어백 제어기(16)는 에어백(18)을 전개시키지 않을 수 있다. 충격이 감지되고 제어 프로세서(14)가 성인이나 적절히 위치한 착석자를 표시할 경우, 에어백 제어기(16)가 에어백(18) 전개를 지시할 수 있다. 에어백 제어기(16)는 제어 프로세서(14)로부터 착석자 분류 표시에 따라 에어백 전개 힘, 전개 속도, 또는 그 외 다른 전개 특성을 제어할 수도 있다. 또다른 실시예에서, 제어 프로세서(14)와 센서(12)는 급격한 머리 움직임에 바탕한 감지처럼 충격을 감지하여 에어백(18) 전개를 지시하는 데 사용된다.
한 실시예에서, 특성 상태를 나타내기 위해 LED, 액정 디스플레이 장치, 또는 그 외 다른 출력 장치가 제공된다. 예를 들어, 특성이 아동, 키작은 성인, 아동시트, 또는 그 외 다른 분류로 나타나서 에어백이 동작하지 않을 때 LED에 불이 들어온다. 특성을 고정시키거나 특성 변화 매개변수를 변경함으로서, 이 출력이 변화하거나 깜박이기 어려워진다.
도 2는 좌석부의 한 착석자 감지를 제어하기 위한 한 실시예의 차량 승객 감지 순서도를 도시한다. 도 2에서, "상태 예측"이라는 용어는 한개 이상의 판정을 바탕으로 한 평균, 히스테리시스, 또는 그 외 다른 연산 이후 시스템의 출력 결정이나 특성이다. "즉시"라는 용어는 현 판정을 출력하기 위해 이전 사이클로 평균한 값을 포함한, 한개의 구분된 측정 사이클에 대한 시스템 판정이다.
일반적으로, 좌석부의 한 착석자가 아동이나 성인으로 분류되는 것처럼 특성화된다. 특성에 대한 판정은 3분이나 몇분 단위처럼 계속하여 반복된다. 초기에,특성의 어떤 변화도 히스테리시스에 의해 제한된다. 새로운 특성이 구현되거나 인지되기 전 5초동안 또는 어떤 시간동안 새롭거나 다른 특성 판정이 이루어진다. 특성 판정이 10초나 30개 특성처럼 제 1 시간 주기나 특성횟수동안 일관될 경우, 약한 잠김(soft lock)이 구현된다. 히스테리 시간 주기를 10초나 30개 특성으로 증가시키는 등과 같이 특성 변화 매개변수가 변경된다. 1분이나 그 외 다른 시간 주기 이후, 특성 판정에 여전히 변화가 없을 경우, 높은 확률 특성에 대하여 강한 잠김(hard lock)이 구현된다. 특성의 신뢰도가 높을 경우, 현 특성에 관련된 한가지 한도, 여러 한도, 또는 모든 한도들이 증가 또는 감소와 같이 넓혀지며, 따라서 보다 많은 측정값들이 현 특성으로 판정되기 쉬워진다. 특성 판정이 또다른 시간 주기동안 여전히 일관될 경우, 확률에 상관없이 특성에 대하여 강한 잠김(hard lock)이 이루어진다. 현 특성 변화 매개변수 설정으로도 특성이 변화할 경우, 특성 변화 매개변수가 재설정되고 처리과정이 다시 시작된다.
단계 30에서, 차량에 시동이 걸린다. 다른 시작 구동 절차가 사용될 수도 있다. 단계 32에서, 초기 상태 예측이나 판정이 이루어진다. 이 초기 판정은 출력 특성으로 이용된다. 좌석부가 비어있을 경우, 특성 판정은 단계 34의 5초 히스테리시스로 계속된다. 센서(12)의 실제 전류나 위상 판독값을 한도에 비교하거나, 한도에 대한 비교 값을 계산하거나, 또는 이들 조합을 이용하는 등과 같이 여러 다양한 정보 중 하나가 빈 좌석부를 표시할 수 있다. 비어있지 않은 특성의 판정이 5초동안 또는 15회동안 반복될 때까지 특성이 비어있는 상태로 유지된다. 다른 히스테리시스 시간이나 판정값 횟수가 사용될 수 있다.
착석자의 초기 결정이나 비어있는 상태로부터 특성 변화 이후, 착석자는 단계 36에서 두개 이상의 분류 중 하나로 특성화된다. 예를 들어, 착석자는 아동이나 성인으로 분류된다. 또다른 실시예에서, 착석자는 1) 한개 이상 위치의 성인, 2) 한개 이상 위치의 아동이나 키작은 성인, 3), 전방주시형 아동시트의 아동, 4) 후방주시형 유아시트의 유아, 또는 5) 그 외 다른 대상으로 분류된다. 추가적인 분류나 이와는 다른 분류가 사용될 수 있다. 특성은 기대치와의 비교에 의해 결정되는 것이 선호된다. 대안으로, 부하의 분포를 결정하는 알고리즘이 사용되어 에어백을 활성화시킬만큼 착석자가 충분히 크다고 분류하거나, 에어백을 활성화시키기에는 착석자가 너무 작다고 분류할 수 있다. 또다른 실시예에서, 측정 함수가 분류를 결정한다.
한 실시예에서, 시스템(10)은 착석자 판정 또는 특성화를 위해 순서에 따른 방식으로 다음의 기능을 실행한다. 1) 출력 판독이 케이블 길이에 대하여 상쇄되고, 2) 접지된 착석자 조건을 교정하기 위해 연산이 실행되며, 3) 부하의 복소 임피던스가 여러 다른 주파수들에 관련된 주파수 데이터를 이용하여 계산되고, 4) 전극층들간 거리가 계산되며, 5) 착석자의 유효 표면적이 계산되고, 6) 전극의 상부층 위 착석자의 거리가 계산되며, 7) 착석자 특성화에 사용될 판정 매개변수가 계산되고, 그리고 8) 초기 지정 한도를 바탕으로 착석자를 특성화하는 데 판정 매개변수가 사용된다. 한 실시예에서, 판정 매개변수는 중량, 유효 표면적 평균, 최대 유효 표면적, 상대적 질량(relative mass), 상대적 질량과 곱한 중량(즉, 질량적; mass product), 부하의 총 커패시턴스(정전용량), 그리고 그 외 다른 값을 포함한다. 모든 이 매개변수들이 한도보다 클 때, 착석자는 성인으로 판정받는다. 한개의 판정 매개변수가 관련 한도치보다 작을 경우, 착석자는 아동으로 분류된다. 대안의 실시예에서, 앞서와는 다른 한도가 사용되며, 착석자를 아동으로 분류하기 위해 두개 이상의 판정 매개변수가 필요하다.
착석자가 특성화되면, 특성화는 가령 5초 히스테리시스 시간 주기처럼 한 시간 주기동안 잠긴다(즉, 유지된다). 착석자 특성화의 판정에 대한 처리가 순차적으로 반복될 경우, 히스테리시스 시간 주기 이후가 될 때까지, 이어지는 다른 판정들은 버려지거나 평균화되고 무시된다. 제어 신호로 제공되는 특성값들은 히스테리시스 시간 주기 이후가지 변경이 허용되지 않는다. 특성이 변화하였음을 어떤 횟수의 순차적 판정이 나타내지 않으면 특성값이 변경되지 않는다. 대안의 실시예에서, 특성은 시간이나 사례 제한 횟수없이 변경된다.
단계 38에서, 카운터가 시작된다. 예를 들어, 타이머가 가동되거나, 판정 횟수가 카운팅된다. 단계 40에서, 카운터는 10초, 그 외 다른 시간, 또는 판정 횟수를 제 1 시간 주기로 카운트한다. 초기 히스테리시스, 특성 한도, 그리고 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 이 시간 주기동안 적용된다. 특성이 이 현재의, 또는 초기의 특성 변화 매개변수로 변화할 경우, 처리과정은 단계 34나 단계36 중 하나로 되돌아간다. 예를 들어, 판정의 평균이나 모든 판정이 현 특성 한도에 대한 비교를 바탕으로 5초동안 최초 성인 대신에 아동의 특성을 표시할 경우, 특성은 아동으로 변경된다.
특성이 이 제 1 시간 주기동안 변화하지 않을 경우, 히스테리시스, 특성 한도, 또는 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 단계 42와 단계 44에서 증가한다. 도 2의 실시예의 단계 42와 단계 44에서는 히스테리시스 시간 주기가 5초에서 10초로, 또는 15회 판정에서 30회 판정으로 증가한다. 대안으로, 이 시간 주기 중 특성의 판정횟수가 변화를 나타내지 않을 경우, 한개 이상의 특성 변화 매개변수가 변경된다. 이 시간 주기 중 총 판정 횟수(가령, 30회)에 대한 성인 판정의 비가 결정된다. 이 비가 0.6보다 크거나 같을 경우, 단계 42에서 분류는 성인으로 설정되거나 유지된다. 이 비가 0.4보다 작거나 같으면 단계 42에서 분류가 아동으로 설정되거나 유지된다. 단계 44에서, 이 비가 0.4보다 크고 0.6보다 작을 경우, 출력 특성이 변경되지 않는다. 이 한도나 다른 한도를 벗어나는 비의 경우에는, 특성이 변화하고 처리과정이 단계 34 또는 단계 36으로 되돌아간다. 대안으로, 이 비가 사용되지 않으며 특성 매개변수가 현 특성의 신뢰도에 상관없이 변경된다.
단계 46에서, 카운터가 계속해서 증가한다. 이 추가 시간 주기 동안, 현 히스테리시스(가령, 변경된 10초 히스테리시스), 특성 한도, 그리고 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 적용된다. 특성이 현 특성 변화 매개변수로도 변화할 경우, 처리절차는 단계 34나 36 중 하나로 되돌아가고 특성 변화 매개변수가 재설정된다. 단계 48에서, 카운터는 1분으로 카운트되며, 다른 시간 주기나 판정 횟수(가령, 180회)로 카운트될 수도 있다.
이 추가적인 시간 주기 중 특성이 변화하지 않을 경우, 히스테리시스, 특성 한도, 또는 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 단계50에서 변경되거나 단계52에서 동일하게 유지된다. 단계 50에서, 출력 특성의 변화가 더욱 제한된다. 단계 42나44에서 변경된 특성 변화 매개변수와는 다른 특성 변화 매개변수나 같은 특성 변화 매개변수는 이 추가 시간 주기 이후 변경된다. 도 2의 실시예에서, 특성 한도의 하나, 다수, 또는 전부가 20%, 또는 그 외 다른 양만큼 변화한다. 이 한도들은, 한도값을 증가시켜 보다 많은 측정들이 아동을 표시하게 하도록, 또는 한도값을 감소시켜서 보다 많은 측정들이 성인을 표시하게 하도록, 현 특성을 보다 폭넓게 규정하도록 변화한다. 예를 들어, 중량, 상대적 질량, 평균 표면적, 최대 표면적, 질량적 한도값들이 감소하여 차후의 판정이 성인 특성을 표시하기 보다 쉬워진다. 여러 다른 한도값들이 다른 크기만큼 변경될 수 있고, 증가하거나 감소할 수 있다. 대안으로, 또는 추가적으로, 앞서 변경된 히스테리시스나 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 추가적으로 변경된다.
단계 52의 특성 변화 매개변수의 추가적 변경없이 연속된 동작이나 단계 50의 강한 잠김(hard lock)이나 변경 사이에서 선택하도록 신뢰도 매개변수가 계산된다. 신뢰도 매개변수는 착석자가 정확하게 분류되는 확률을 표시한다. 예를 들어, 제 1 시간 주기(10초 또는 30회 판정), 추가 시간 주기, 또는 제 1 시간 주기 더하기 추가 시간 주기 중 총 판정 횟수에 대한 성인 판정의 비가 결정된다. 한 실시예에서, 사용되는 판정은 단계 38에서 카운터를 초기화한 이래 얻은 모든 또는 대부분의 유효 판정(가령, 180회의 판정)을 포함한다. 단계 50 및 52에서 계산된 비는 단계 42와 44의 비보다 더 긴 시간 주기에 대해 샘플링된다. 신뢰도나 확률의 다른 비나 표시자가 사용될 수도 있다. 이 비가 0.6보다 크거나 같을 경우, 특성은 단계50에서 성인으로 설정되거나 유지된다. 이 비가 0.4보다 작거나 같을 경우, 특성은 단계 50에서 아동으로 설정되거나 유지된다.
이 비가 0.4와 0.6 사이일 경우, 정확한 특성에 대한 확률이나 신뢰도가 낮다고 표시된다. 특성을 결정하기가 어렵다는 것이다. 단계 52에서, 출력 특성이나 분류와 특성 변화 매개변수가 변경되지 않지만, 현 특성은 유지된다. 대안으로, 특성 변화 매개변수가 재설정되어, 단계 50에서와 같이 크지 않게 현 특성을 추가적으로 고정시키도록 변경되며, 또는 특성 변화 매개변수에 대한 재설정없이 단계 42와 44의 약한 잠김(soft lock)을 감소시키도록 변경된다. 단계 50에서 동일한 특성 변화 매개변수를 유지함으로서, 현 특성 변화 매개변수를 적용하는 시간 주기가 증가된다. 이 시간 주기는 신뢰도 매개변수의 함수이다.
특성 변화 매개변수가 단계 50에서 추가적으로 변경되지 않거나 강한 잠김을 일으키지 않는 경우, 단계54에서 카운터가 계속해서 증가한다. 이 추가 시간 주기동안, 현 히스테리시스(가령, 변경된 10초 히스테리시스), 특성 한도, 그리고 그 외 다른 특성 변화 매개변수가 적용된다. 특성이 현 특성 변화 매개변수로도 변화할 경우, 처리과정은 단계34나 36 중 하나로 되돌아가며, 특성 변화 매개변수가 재설정된다. 단계 56에서, 카운터는 2분, 그밖의 시간 주기, 또는 어떤 판정 횟수로 카운팅된다.
단계 58에서, 특성 변화 매개변수는 현 특성의 신뢰도 함수로 변경된다. 신뢰도 크기는 단계 50과 52에 비해 감소된다. 예를 들어, 이 비가 0.5보다 작을 경우, 특성은 아동으로 설정되거나 유지된다. 이 비가 0.5보다 클 경우, 특성은 성인으로 설정되거나 유지된다. 이 비가 0.5일 경우, 현 특성이 사용된다. 특성에 상관없이, 특성 한도는 20%나 그 외 다른 크기만큼 변경된다. 아동 특성의 경우, 한도는 20%만큼 증가한다. 성인 특성의 경우, 한도는 20%만큼 감소한다. 다른 크기의 변경이나 특성 변화 매개변수(변경될)가 사용될 수도 있다.
도 2에 도시되는 것과는 다른 처리절차가 사용될 수도 있다. 예를 들어, 특성 변화 매개변수의 세가지 이상의 대안의 변경(가령, 단계 42 대 44 또는 단계 50대 52)이 다른 종류의 신뢰도 함수로 사용될 수 있다. 단 한번, 두 번, 또는 세 번이상처럼, 어떤 횟수의 변경도 사용될 수 있다. 어떤 시간, 어떤 판정 횟수, 어떤 신뢰도, 어떤 확률, 어떤 그 외 다른 정보도 변경 개시에 사용될 수 있다. 신뢰도값은 단계 38에서 카운터를 개시한 이래 이루어지는 모든 판정(또는 그 외 다른 판정 횟수)에 대한 이전 판정 횟수의 이동 윈도의 함수로 계산될 수 있다. 신뢰도값은 판정 횟수를 포함하는, 또는 포함하지 않는 다른 통계 연산을 바탕으로 할 수도 있다. 총 판정에 대한 아동 판정의 비는 총 판정에 대한 성인 판정의 비 대신에 사용될 수 있다.
특성 변화 매개변수는 다음 중 한가지에 따라 초기값으로 재설정된다. 즉, a) 비착석자 판정(착석자가 없다는 판정), 또는 b) 현 특성 한도를 이용하여 현 히스테리시스 시간 주기에 대하여 잇따라 두 개 이상의 분류 중 서로 다른 하나로 착석자를 판정. 비착석자 판정은 좌석부가 빈 경우와 좌석부가 거의 빈 경우를 포함한다. 예를 들어, 대상이 좌석의 왼쪽에 치우쳐있는 경우 겅의 빈 좌석부로 판정된다. 본 예에서, 한도는 아동 분류가 6살 이하를 바탕으로 하는 경우에 세살 이하와 비슷한 특성의 대상이나 착석자에게 변경을 위한 재설정이 발생하도록 한도가 설정될 수 있다. 다른 한도가 사용될 수도 있다. 한 실시예에서, 재설정 이전에 연속적으로 두 번 비착석자 판정이 반복된다. 대안의 실시예에서, 한번이나 세 번, 또는 그 이상 연속으로 이루어지는 비착석자 판정은 재설정을 일으킨다. 또하나의 실시예에서, 비착석자에 바탕한 재설정을 위한 판정 횟수는 착석자가 좌석(22), 좌석부, 또는 차량을 떠나는 시간을 바탕으로 한다. 재설정되면, 처리절차는 단계34나 36으로 되돌아간다.
추가적인 센서 입력이 사용될 수 있다. 예를 들어, 좌석 벨트 신호가 제어 프로세서(14)에 입력된다. 착석자가 앉아서 안전벨트를 채우면, 착석자는 벨트를 풀지않고는 변경을 일으키기 쉽지않다. 안전벨트를 채움으로서 단계38의 카운터가 개시될 수 있고, 또는 특성 변화 매개변수의 변화를 개시할 수 있다. 벨트를 풀면 특성 변화 매개변수의 변화나 재설정을 일으킬 수 있다.
에어백 제어기(16)는 대상과 관련된 출력 특성이 비어있는 경우, 또는 아동일 경우, 에어백(18)의 전개를 억제한다. 착석자를 특성화하기 위한 대상 판정은 아동 판정으로 카운팅된다. 에어백(18) 전개는 출력 특성이 성인일 경우 실시된다.
한 실시예에서, 성인과 아동 사이 구별을 위한 특성 한도는 동일하다. 또다른 실시예에서, 분류 종류의 우선순위 결정을 위해 중복 한도가 사용된다. 아동으로부터 성인으로보다는 성인으로부터 아동으로가 분류 변경이 보다 쉽도록 한도가 설정된다. 예를 들어, 예를들어, 분류가 성인일 경우, 착석자를 아동으로 분류하기 위한 최대 부하 한도가 분류가 아동으로 시작될 때보다 더 높게 설정된다. 마찬가지로, 카시트 분류에 대한 한도가 가장 최근의 이전 분류의 함수로 다를 수 있어서, 성인과 아동 그리고 카시트 사이의 우선순위화를 유발할 수 있다. 이 우선순위화는 한도 사이에 애매한 영역(gray zone)을 제공한다. 예를 들어, 하한은 평균 5살 아동에 대한 부하를 바탕으로 할 수 있고 상한은 5% 성인 여성을 바탕으로 할 수 있다. 애매한 영역(gray zone) 내로 분류되는 착석자는 아동같은 분류처럼 우선순위에 따라 분류된다. 본 실시예에서, 한도는 신뢰도 매개변수나 시간의 함수로 더 넓은 중복으로, 더 좁은 중복으로, 또는 어떤 중복도 없이 변경될 수 있다.
착석자 특성의 빈번한 변화를 피하기 위해, 특성이 점차 변화하기 어렵게 만들어진다. 현 특성에 대해 보다 포괄적으로 착석자를 특성화하는 데 사용되는 알고리즘이나 한도 변화, 또는 더 큰 히스테리시스 시간 주기에 의해 이 어려움이 증가한다. 현 특성의 신뢰도는 변화에 대한 어려움의 수준이나 크기를 결정하는 데 사용될 수 있다. 더 큰 히스테리시스나 더 포괄적인 한도를 이용하여 서로 다른 특성의 일관된 결정에 의해, 또는 비착석자 좌석을 감지함으로서, 증가되는 어려움이 감소한다.

Claims (23)

  1. 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법으로서, 이 방법은,
    a) 두개 이상의 분류 중 한가지로 좌석부 착석자의 특성을 파악하고,
    b) 제 1 시간 주기동안 특성 변화 매개변수를 적용하며,
    c) 제 1 시간 주기 이후 특성 변화 매개변수를 변경하는,
    이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 단계 b)는 제 1 시간 주기에 대하여 단계 a)에 대한 히스테리시스를 적용하는 단계를 포함하고, 단계 c)는 이 히스테리시스의 시간 길이를 증가시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 단계 b)는 특성 한도를 적용하는 단계를 포함하고, 단계 c)는 상기 두 개 이상의 분류 중 상기 하나가 보다 포괄적이도록 특성 한도를 변경시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    d) 신뢰도 매개변수를 결정하는
    단계를 추가로 포함하고, 이때, 제 1 시간 주기가 신뢰도 매개변수의 함수인 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 단계 d)는 총 판정 횟수에 대한 두개 이상의 분류 중 첫 번째의 발생 빈도의 비를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    d) 제 1 시간 주기와는 다른 제 2 시간 주기 이후 앞서와는 다른 특성 변화 매개변수를 변경하는
    단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 2 항에 있어서, 상기 방법은,
    d) 제 1 시간 주기보다 긴 제 2 시간 주기에 총 판정 횟수에 대한 두개 이상의 분류 중 첫 번째 분류의 빈도 비를 결정하고,
    e) 이 비가 높은 신뢰도를 나타낼 경우, 특성 한도 매개변수를 변경하며, 그리고
    f) 이 비가 낮은 신뢰도를 나타낼 경우,
    f1) 제 3 시간 주기를 기다리고, 그리고
    f2) a)의 특성이 제 3 시간 주기동안 일정할 경우 특성 한도 매개변수를 변경하는,
    이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    d) 제 1 시간 및 제 2 시간에 제 1 신뢰도 매개변수와 제 2 신뢰도 매개변수를 결정하고, 이때, 제 1 시간은 제 2 시간과 다르며, 제 1 신뢰도 매개변수는 제 1 시간에서 제 1 총 판정 횟수의 함수이고, 제 2 신뢰도 매개변수는 제 2 시간에서 제 2 총판정 횟수의 함수인,
    단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    d) 비착석자(가령, 착석자가 없는) 특성에 따라 특성 변화 매개변수를 재설정하는,
    단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    d) 현 히스테리시스 시간 주기동안 연속하여 두개 이상의 분류 중 앞서와는 다른 하나로 착석자 특성을 파악함에 따라 특성 변화 매개변수를 재설정하는,
    단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 단계 a)는 용량성 감지 시스템으로 특성을 파악하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    d) 단계 a)의 특성 파악에 따라 에어백 시스템을 제어하는
    단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 시스템으로서, 이 시스템은,
    - 좌석부에 인접하게 놓이는 착석자 감지 센서, 그리고
    - 착석자 감지 센서에 동작가능하게 연결되는 제어 프로세서
    를 포함하며, 이때 상기 제어프로세서는 좌석부의 착석자를 두개 이상의 분류 중 하나로 특성을 파악하여, 제 1 시간 주기동안 특성 변화 매개변수를 적용하고, 그리고 제 1 시간 주기 이후 특성 변화 매개변수를 변경하도록 동작하는 것을 특징으로 하는, 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 특성 변화 매개변수가 히스테리시스 매개변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서, 특성 변화 매개변수는 특성 한도를 포함하고, 상기 두개이상의 분류 중 상기 하나가 보다 포괄적이도록 특성 한도를 변경시킬 수 있게 제어프로세서가 동작하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서, 제어 프로세서는 신뢰도 매개변수를 결정하도록 동작하고, 제 1 시간 주기는 신뢰도 매개변수의 함수인 것을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제 13 항에 있어서, 제어 프로세서는 제 2 시간 주기 이후 앞서와는 다른 특성 변화 매개변수를 변경시키도록 동작하고, 이때, 제 2 시간 주기는 제 1 시간 주기와 다른 것을 특징으로 하는 시스템.
  18. 제 13 항에 있어서,
    a) 비착석자 특성(가령, 착석자가 없는 경우), 또는
    b) 현 히스테리시스 시간 주기동안 일련의 두개 이상의 분류 중 앞서와는 다른 하나로 착석자의 특성을 파악
    하는 두 경우 중 하나에 따라 특성 변화 매개변수를 재설정하도록 제어프로세서가 동작하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  19. 제 13 항에 있어서, 착석자 감지 센서가 전극 안테나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  20. 제 13 항에 있어서, 제어 프로세서에 연결된 에어백 제어기를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  21. 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법으로서, 이 방법은,
    a) 좌석부의 착석자를 두개 이상의 분류 중 하나로 특성을 파악하고,
    b) 특성 정확도의 확률의 함수로 특성 변화 매개변수를 결정하며, 그리고
    c) 특성 변화 매개변수에 의해 단계 a)의 특성 변화를 제한하는,
    이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법.
  22. 제 21 항에 있어서, 단계 b)는 총 판정 횟수에 대한 두개 이상의 분류 중 첫 번째의 빈도 비를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법으로서, 이 방법은,
    a) 좌석부의 착석자를 두개 이상의 분류 중 하나로 특성을 파악하고,
    b) 제 1 시간 주기 이후 특성 변화 매개변수를 변경하고, 그리고
    c) a) 비착석자 특성(가령, 착석자가 없는 경우), 또는
    b) 현 히스테리시스 시간 주기동안 일련의 두개 이상의 분류 중 앞서와는 다른 하나로 착석자의 특성을 파악
    하는 두 경우 중 하나에 따라 특성 변화 매개변수를 재설정하는,
    이상의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 좌석부의 착석자 감지를 제어하기 위한 차량 승객 감지 방법.
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