KR20060010710A

KR20060010710A - 차량 승객들의 머리의 현재 위치를 식별하기 위한 방법

Info

Publication number: KR20060010710A
Application number: KR1020057006813A
Authority: KR
Inventors: 루드비히 에르틀; 토르스텐 쾰러
Original assignee: 지멘스 악티엔게젤샤프트
Priority date: 2003-05-13
Filing date: 2004-04-01
Publication date: 2006-02-02
Also published as: DE10321506A1; DE502004007270D1; JP2006511826A; CN100347009C; US7227626B2; EP1530525B1; WO2004101325A1; JP4079448B2; KR100782629B1; DE10321506B4; EP1530525A1; US20060023918A1; CN1701012A

Abstract

본 발명은, 에어백 모듈(5) 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역(6)을 향하여 이동하는, 차량(1)의 객실(2) 내에 있는 승객(8)들의 머리(9)의 정확한 위치(A, B, C, D)를 식별하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은, 머리에 대한 측정을 위한 가장 좋은 위치는, 머리(9)의 이상적인 이동 방향(14)이 카메라(16)의 이상적인 시선(17)에 수직인 공간상의 위치라는 아이디어를 사용한다. 머리(9)의 기하학적 중심점(10)이 상기 지점을 지날 때, 측정이 수행되는 것이 바람직하다. 바람직한 실시예에서, 머리(9)의 실제 이동 벡터의 계산은, 상기 머리가 머리(9)의 현재 시선(18)에 바람직하게 수직인 것을 기초로 하여 취하여 진다. 본 발명은 차량(1) 내에 있는 승객(8)을 보호하는 가능성을 증가시킨다. 그러므로 본 발명은 특히 현대의 차량들의 승객 보호 시스템에 적합하다.

Description

차량 승객들의 머리의 현재 위치를 식별하기 위한 방법{METHOD FOR DETERMINING THE CURRENT POSITION OF THE HEADS OF VEHICLE OCCUPANTS}

본 발명은 차량 객실 내에 있는 승객의 머리의 현재 위치(A, B, C, D ...)를 식별하기 위한 방법에 관한 것이며, 상기 머리는 에어백 모듈의 정면에 있는 동적 비작동 구역(disabling zone)으로 이동한다.

에어백이 작동하는 동안 최적화된 보호 효과를 달성하기 위하여, 차량 내에 있는 미래의 안전 장치 시스템들은 차량 승객들의 머리의 현재 위치를 고려해야 할 것이다. 또한, 이러한 발전 사항들은, 예를 들면 미국에서의 미연방 차량 안전 기준 208(FMVSS 208)과 같은 입법적 발의에 의해 추진된다.

이러한 안전 기준의 중요한 요소는 에어백 모듈의 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역(automatic dynamic disabling zone)(이하, 결정적인 위치 밖의 구역 또는 COOP(critical out of position)라 언급함)이다. 상기 구역의 경계는 에어백 모듈로부터 승객 방향으로 약 10cm 근처의 거리 상에 전형적으로 배치된다. (예를 들어, 총 제동력을 적용한 결과와 같은) 사고 동안 차량 승객의 머리가 에어백 모듈을 향하여 갑자기 이동하는 경우, 상기 안전 기준은 머리 또는 상체가 COOP 구역에 진입하기 전에는 에어백이 작동되지 않을 것을 요구한다. 여기에서 중요한 요소는, 에어백을 향한 머리(일반적으로 얼굴) 또는 상체(일반적으로 가슴)의 일부로 부터 에어백 모듈까지의 거리이다.

이러한 기능의 최적화를 위한 중요한 기준은 소위 스위치-존(switch zone)의 크기이다. 한편으로는 머리가 COOP 구역에 진입하기 전에 에어백이 작동되어서는 안 되지만, 또 다른 한편으로는 승객이 에어백으로부터 적정한 거리에 있더라도 작동 가능한 보호 장치들마저 배제되어서는 안 된다. 따라서, 스위치-존은 가능한 한 작아야만 한다. 스위치-존의 크기는 전형적으로 약 몇 센티미터 근처이다.

비접촉 시스템들 및 중요한 광학적 시스템들이 에어백 모듈로부터 승객 머리의 거리를 측정하도록 개발되어 왔다. 이러한 광학적 시스템들은 바람직하게는 3D 카메라들이며, 상기 3D 카메라들은 스테레오스코픽(stereoscopic) 방법인 광선속 방법(the pencil of light model) 또는 TOF(time of flight)에 따라 작동된다.

이러한 이미지 획득 유닛(image acquisition unit)들은 차량 시트 사이의 지붕 모듈 내에서 전형적으로 통합된다(아래의 도 1 및 도 2 참고). 이러한 통합 배치의 이점은, 보통의 환경에서는, 예를 들면 신문을 읽는 승객에 의해서, 카메라가 쉽게 가려질 수 없다는 점이다. 그러나 하나의 단점은, 머리가 COOP 구역로 진입할 때, 카메라가 에어백 모듈을 향하고 있는 머리의 일부분, 즉 얼굴을 볼 수 없다는 점이다. 위의 예시에서, 이미지 획득 유닛은 승객 머리의 뒤쪽을 보고 있다.

이와 같은 문제는 평균 머리 크기를 가정함으로써 해결될 수 있다는 것이 공지되어 있다. 그러나 이러한 가정은 볼록한 헤어스타일, 머리 가리개 등과 같은 경우에 사소하지 않은 오류를 범하기 쉽다. 이러한 경우, 상기 가정은 더 이상 적용되지 않는다. 그러므로 스위치-존은 이와 같은 불확실하게 주어지는 시나리오 대부분을 다룰 수 있도록 충분히 커야 한다.

도 3은 이러한 상황을 도시한다. 머리 위치가 (A)인 경우(정상적으로 앉은 경우), 카메라는 머리카락이 아닌 승객의 얼굴을 본다. 머리 위치가 (B)인 경우(얼굴이 COOP 구역의 경계에 있는 경우), 카메라는 승객 머리의 뒤쪽을 보며, 더 이상 승객의 얼굴을 보지 않고 머리카락을 본다.

도 4는, 평균 머리 크기가 가정된 경우, 조금이라도 볼록한 헤어스타일조차 머리가 이미 COOP에 진입했었더라도 COOP 바깥에 위치한 것으로 카메라가 식별하는 결과를 야기할 수 있음을 도시한다.

본 발명의 목적은, 전술한 단점을 피하는 개선된 방법 및 차량 승객들의 머리 위치의 정확한 식별을 위한 장치를 제공하는 것이다. 특히 본 발명은, 승객에게 에어백 모듈로부터 적정한 거리에 있더라도 작동 가능한 보호 장치들마저 배제하지 않도록, 가능한 가장 작은 스위치-존이 달성되도록 허용한다.

상기 목적은 독립항에 의하여 달성된다. 각각 또는 상호 조합되어 개발될 수 있는 바람직한 실시예들 및 개선안들은 종속항으로 설명된다.

본 발명은, 차량 객실 내에 있는 승객의 머리의 정확한 위치를 식별하기 위한 것으로, 상기 머리는 에어백 모듈 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역을 향하여 이동하고, 상기 에어백 모듈은 승객의 이상적인 이동 방향에 대체로 수직인 이상적인 시선을 구비한 이미지 획득 유닛을 사용한다. 본 발명에 따른 제 1 방법은, 이미지 획득 유닛이 탑승자를 포함한 이미지 시나리오, 즉 탑승자를 포함한 이미지 영역을 적어도 주기적으로 기록하고 탑승자에 대한 이미지 정보를 탐지하는데 사용 되는 단계; 각각의 현재 시나리오 이미지에서, 머리의 기하학적 중심점의 위치 및 머리의 외관상 크기 모두가 식별되고, 특히 이동 방향에서 측정되는 단계; 이미지 획득 유닛의 각각의 현재 시선들이 이미지 획득 유닛의 규정된 위치로부터 머리의 기하학적 중심점의 각각의 현재 위치까지의 벡터로서 규정되는 단계; 이상적인 시선과 이미지 획득 유닛의 현재 시선들 사이의 각각의 현재 각도(α)가 계산되는 단계; 각각의 현재 각도(α) 값들 및 머리의 외관상 크기가 저장 유닛에 저장되는 단계를 포함하고, 각도(α)와 0° 사이의 차이의 절대 합산(absolute sum)이 최소인 저장유닛으로부터의 값은 항상 머리의 크기로 가정되는 특징이 있다.

따라서, 선행 기술과는 반대로 평균 머리 크기 대신 외관상 머리 크기 그러므로 궁극적으로 실제의 머리 크기가 식별된다. 그 다음, 예를 들면 유사한 위치 계산 동안, 실제의 머리 크기에 가장 근접한 머리 크기 가장 좋은 경우는 실제 머리 크기와 일치할 수 있는 머리 크기가 머리 크기들의 세트로부터 선택되고, 식별되며, 계산의 기초로 사용된다. 에어백 모듈 정면에 있는 현재 위치를 결정하기 위해 사실에 따른 머리 크기를 사용하는 것은 선행 기술에서 가능한 것보다 훨씬 정확한 위치 식별을 바람직하게 제공하며, 따라서 보다 작은 스위치-존이 달성되도록 허용하며, 이로 인하여 차량 승객을 위해 가능한 보호장치의 증가를 허용한다.

본 발명은, 차량 객실 내에 있는 승객의 머리의 정확한 위치(A, B, C, D ...)를 식별하기 위한 것으로, 상기 머리는 에어백 모듈 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역을 향하여 이동하고, 상기 에어백 모듈은 승객의 이상적인 이동 방향에 대체로 수직인 이상적인 시선을 구비한 이미지 획득 유닛을 사용한다. 본 발명은, 이미지 획득 유닛이 탑승자를 포함한 이미지 시나리오, 즉 탑승자를 포함한 이미지 영역을 적어도 주기적으로 기록하고 탑승자에 대한 이미지 정보를 탐지하는데 사용되는 단계; 각각의 현재의 시나리오 이미지에서, 머리의 기하학적 중심점의 위치 및 머리의 외관상 크기 모두가 이동 방향에서 측정되는 단계; 이미지 획득 유닛의 각각의 현재 시선들이 이미지 획득 유닛의 규정된 위치로부터 머리의 기하학적 중심점의 각각의 현재 위치까지의 벡터로서 규정되는 단계; 머리의 이동 방향과 이미지 획득 유닛의 현재 시선들 사이의 각각의 현재 각도(β)가 계산되는 단계; 각각의 현재 각도(β) 값들 및 머리의 외관상 크기가 저장 유닛에 저장되는 단계를 포함하고, 각도(β)와 90° 사이의 차이의 절대 합산이 최소인 저장유닛으로부터의 값이 머리의 크기로 가정되는 특징이 있다. 이러한 방법 역시 전술한 이점들을 갖는다.

본 발명의 바람직한 실시예에서, 이미지 획득 유닛은 스테레오스코픽 방법, 광선속 방법, TOF 방법, 또는 기타 유사한 적정 방법에 따라 작동하는 3D 카메라이다. 3D 카메라의 사용, 특히 본 발명에 따라 마지막에 언급하였던 방법에 대한 사용은, 이상적인 이동 방향과 별도인 현재 위치 및/또는 3차원 공간에서의 실제 이동에 따른 시선들의 식별을 바람직하게 허용한다.

본 발명에 따르면, 이상적인 이동 방향에 따른 위치 식별을 수행하는 것 대신, 각각의 현재 각도(β)가 머리의 현재 위치와 이미지 획득 유닛의 현재 시선 벡터들 사이에서 계산되는 것이 바람직하다고 제안된다. 이는, 예를 들면 승객이 옆 창문 밖을 보고 있을 때 일반적으로 일어나는 것과 같이 승객이 옆 방향으로 앉아 있을 때에도 본 발명에 따른 방법의 신뢰성을 증가시킨다.

머리의 기하학적 중심점의 위치의 최종 값 또는 최근 값이 각각 바람직하게 저장되기 때문에, 간단한 방법으로 상기 저장된 최종 값 및 현재의 머리의 3차원적 위치로부터 각각의 현재 이동 벡터가 바람직하게 계산될 수 있다.

본 발명에 따르면, 이미지 획득 유닛의 규정된 위치는 이미지 획득 유닛 렌즈, 전형적인 카메라의 경우 예를 들면 왼쪽 렌즈 구경의 중심에 기초하는 것이 바람직하다.

본 발명의 다른 바람직한 실시예에서, 이미지 획득 유닛은 관련된 장면의 이미지를, 적어도 초당 25 이미지, 특히 적어도 초당 30 이미지, 바람직하게는 적어도 초당 35 이미지를 연속적으로 기록하며, 그 결과 필름 스피드 즉 온라인 관측(online viewing)은 실제로 바람직하게 달성될 수 있다.

저장 유닛의 크기는, 제 1 머리 위치(A), 즉 최초 위치로부터 관련 제 2 머리 위치(B) 즉, COOP 영역의 경계에 얼굴이 있을 때의 위치까지의 느린 머리 이동의 적어도 모든 측정값이 저장될 수 있는 정도여야 한다.

본 발명의 편리한 실시예에서, 저장 유닛은, 먼저 채워진 후 가장 오래된 값이 현재 값으로 대체되는 링 버퍼 저장소(ring buffer store)이다.

또한, 머리 이동의 기록은 칼만 필터(Kalman filter)와 같은 필터 및/또는 이동 모델들을 사용하여 필터링되는 것이 바람직하다고 증명되었다.

머리 위치를 식별하는 대신, 특히 차량 승객의 상체 크기와 같이 승객 신체의 어떠한 다른 적정 일부분이 이미지 획득 유닛으로 상기 승객의 위치를 계산하는 기초로서 사용될 수 있음이 특히 주지되어야 한다.

본 발명의 다른 바람직한 실시예에서, 승객의 다른 시점(view)들이 사람의 전체적인 3D 시점을 제공하도록 조합될 수 있음이 제안된다. 이는, 예를 들면 전체 시점으로부터 COOP 경계면 정면에 있는 승객의 정면 또는 얼굴 형태의 시뮬레이션을 허용하며, 따라서 선행 기술에 비하여 보다 정확하게 비작동 구역 또는 에어백 모듈로부터의 거리 계산을 바람직하게 허용한다.

완벽하게 하기 위하여, 물론, 본 발명은 또한 차량 객실 내에 있는 승객의 머리의 현재 위치(A, B, C, D...)를 식별하는 방법에 상응하는 장비에 관한 것으로, 상기 머리는 에어백 모듈의 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역으로 이동하며, 상기 장치는 전술한 방법을 수행하기 위한 적정 수단들에 의하여 특징 된다는 점이 주지되어야 한다.

특히, 카메라 시스템의 등록 과정 상황에서 머리 위치 측정의 유효 가능성 및 재현 가능성에 의하여 전술한 FMVSS 208과 같은 입법적 발의에 관련된 문제들이 제시되었다고 공지되어 있다. 본 발명은 센티미터 범위까지 머리 위치 식별을 개선시킴으로써, 본 발명 및 본 기술 분야에 대하여 중요한 이점을 제공할 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량 승객의 잠재적 보호장치를 바람직하게 증가시킴으로써, 본 발명은 현대의 차량 내의 승객 보호 시스템에 특히 적합하다.

이하, 본 발명은 다음 도면들과 함께 다른 예시적인 실시예들에 관하여 개시한다.

도 1은, 차량 객실 내에 있는 이미지 획득 유닛을 위한 전형적인 통합 배치 의 평면도의 개략적인 도면을 도시한다.

도 2는, 도 1에 따른 통합 배치의 측면도의 개략적인 도면을 도시한다.

도 3은, 평균 머리 크기를 가정한, 승객의 머리 위치의 측정에 대한 개략적인 도면을 도시한다.

도 4는, 도 3에 따른 가정에 의한, 예를 들면 볼록한 헤어스타일을 갖는 승객의 머리 위치의 부정확한 측정치의 개략적인 도면을 도시한다.

도 5는, 본 발명에 따라서 머리 위치를 측정하는 제 1 예시적인 실시예의 개략적인 도면을 도시한다. 그리고

도 6은, 본 발명에 따라서 머리 위치를 측정하는 제 2 예시적인 실시예의 개략적인 도면을 도시한다.

도 1은, 차량(1) 객실(2) 내에 있는 이미지 획득 유닛(16)의 전형적인 통합 배치의 평면도를 도시한다.

도 2는, 도 1 도면의 측면도이다.

예를 들면 3D 카메라인 이미지 획득 유닛(16)은, 차량 시트(3)들 사이의 지붕 라이너(roof liner) 내에서 일반적으로 하나의 모듈로 통합된다. 에어백 모듈(5)은 시트(3)들 정면에, 특히 대쉬보드(dashboard)(4) 내에 고정된다. 에어백(5) 정면에 있는 자동 동적 COOP 비작동 구역(6)은, 법적 필요사항인 에어백(5)으로부터의 최소 거리가 확보되지 않는 경우 에어백(5)에 의한 상해로부터 승객(8) 보호를 돕는다. 전술한 카메라(16)용 통합 배치(20)의 이점은, 평균적인 환경에서는, 예를 들면 신문을 읽는 승객(8)에 의해서 카메라(16)가 쉽게 가려질 수 없다는 점 이다. 그러나 머리(9)가 COOP 구역(6)로 진입할 때, 카메라(16)가 에어백 모듈(5)을 향하고 있는 머리(9)의 일부분, 일반적으로 얼굴(12)을 볼 수 없다는 점이 단점이다. 위의 예시에서, 카메라(16)는 승객 머리(9)의 뒤쪽을 보고 있다.

이와 같은 문제는 평균 머리 크기를 가정함으로써 해결될 수 있다는 것이 공지되어 있다. 그러나 이러한 가정은 볼록한 헤어스타일, 머리 가리개 등과 같은 경우에 사소하지 않은 오류를 범하기 쉽다. 이러한 경우, 상기 가정은 더 이상 적용되지 않는다. 그러므로 COOP 구역 정면에 있는 스위치-존(7)은 이와 같은 불확실하게 주어지는 시나리오 대부분을 다룰 수 있도록 충분히 커야 한다.

도 3은 이러한 상황, 즉 평균 머리 크기가 가정되어 승객(8) 머리의 위치를 측정한 상황을 도시한다. 머리 위치가 (A)인 경우(정상적으로 앉은 경우), 카메라(16)는 머리카락이 아닌 승객의 얼굴(12)을 본다. 머리 위치가 (B)인 경우(얼굴이 COOP 구역의 경계에 있는 경우), 카메라(16)는 승객(8) 머리의 뒤쪽을 보며, 승객(8)의 얼굴(12)을 더 이상 보지 않는다.

도 4는, 도 3에 따른 가정으로 인한 부정확한 측정을 도시한다. 만약 평균 머리 크기가 가정된다면, 조금이라도 볼록한 헤어스타일조차 머리(9)가 COOP 구역(6)에 진입하지만 여전히 COOP 구역(6) 바깥에 위치한 것으로 카메라가 식별하는 결과를 야기할 수 있다.

도 5는, 본 발명에 따라서 원칙적으로, 머리의 위치를 식별하는 제 1 실시예를 도시한다. 이를 위해, 승객(8) 머리(9)의 크기(11)는, 특히 머리 위치 (C)에서 가능한 정확히 식별되고 측정된다. 본 발명은, 머리에 대한 측정을 위한 가장 좋 은 위치는, 머리(9)의 이상적인 이동 방향(14)이 카메라(16)의 이상적인 시선(17)에 수직인 공간상의 지점이라는 아이디어를 사용한다. 그 다음, 머리(9)의 기하학적 중심점(10)이 상기 지점을 지날 때, 측정이 수행되는 것이 바람직하다.

머리(9)의 현재 크기(11)를 식별하기 위하여 예를 들면 알고리즘으로 제공되는 방법은, 예를 들어 다음과 같을 수 있다.

머리(9)의 기하학적 중심점(10)의 위치와 머리(9)의 외관상 크기(11)를 이동 방향(14)에서 측정하기 위해, 이미지 처리 과정의 공지된 방법들이 현재의 3D 이미지 각각에 사용된다.

예를 들어 렌즈, 전형적인 카메라(16)의 경우 예를 들면 왼쪽 렌즈 구경의 중심인 규정된 카메라 위치(19)로부터 머리(9)의 기하학적 중심점(10)의 위치까지의 벡터로서 카메라(16)의 현재 시선(18)이 규정된다.

그 다음, 이상적인 시선(17)과 3D 카메라(16)의 현재 시선(18)들 사이의 현재 각도(α)가 선형대수학의 공지된 방법들에 따라 계산된다. 대안적으로 또는 예를 들면 개연성의 확인 차원에서 추가하여, 머리(9)의 이상적인 이동 방향(14)과 이미지 획득 유닛(16)의 현재 시선(18)들 사이에서 현재 각도(β)가 계산될 수 있다.

그 다음, 각각의 현재 각도(α 및 β) 값들과 머리의 외관상 크기(11)가 저장되며, 가장 오랜 값은 항상 현재 값으로 대체되는 (도시되지 않은) 링 버퍼 저장소에 저장되는 것이 바람직하다. 링 버퍼 저장소의 크기는, 머리 위치(A)로부터 머리 위치(B)로의 느린 머리 이동(14)의 적어도 모든 측정값이 저장될 수 있는 정 도여야 한다.

각도(α)와 0° 사이 또는 각도(β)와 90° 사이의 차이의 절대 합산이 최소가 되기 위한 현재의 링 버퍼 저장소로부터의 값은 항상 머리의 크기로 가정된다.

도 6은, 본 발명에 따른 머리 위치의 바람직한 측정 방법으로 제 2 실시예를 도시한다.

먼저, 머리(9)의 기하학적 중심점(10)의 위치 및 머리(9)의 외관상 크기(11)를 이동 방향(14)에서 측정하기 위해, 공지된 이미지 처리 과정 방법들이 현재의 3D 이미지 각각에 사용된다.

또한, 예를 들어 렌즈, 전형적인 카메라(16)의 경우 예를 들면 왼쪽 렌즈 구경의 중심인 규정된 카메라 위치(19)로부터 머리(9)의 기하학적 중심점(10)의 위치까지의 벡터로서 카메라(16)의 현재 시선(18)이 규정된다.

도 5와 달리, 상기 위치(10)에 대한 최종 값들 즉 최근 값들이 바로 저장되며, 그 결과 머리(9)의 실제 이동 벡터(15)가 마지막으로 저장된 3차원 머리 위치(10) 및 현재 3차원 머리 위치(10)로부터 계산될 수 있다.

그 다음, 머리(9)의 실제 이동 벡터(15)와 3D 카메라(16)의 현재 시선(18)들 사이의 현재 각도(β)가 선형대수학의 공지된 방법에 따라 계산된다.

그 다음, 각각의 현재 각도(β) 값과 머리의 외관상 크기(11)가 저장되며, 역시 가장 오랜 값은 항상 현재 값으로 대체되는 (도시되지 않은) 링 버퍼 저장소에 저장되는 것이 바람직하다.

각도(β)와 90° 사이의 차이의 절대 합산이 최소가 되기 위한, 즉 기하학적 구조가 "수직" 조건에 가장 가깝기 위한 현재 링 버퍼 저장소로부터의 값은 항상 머리 크기로 가정된다.

전술한 방법들은 다른 측정 방법들에 의하여 다르게 실시될 수 있음이 주지되어야 한다. 예를 들어, 머리 이동(14 또는 15)은 공지된 필터(칼만 필터) 및 이동 모델들에 의해 필터링될 수 있다.

또한, 전술한 방법들은 바람직하게 에어백 모듈(5)로부터 승객의 상체(13)의 거리를 식별하는 것에 유사하게 적용될 수 있다. 그 다음, 머리(9)의 크기(11) 대신 승객(8)의 상체(13)의 크기가 3D 카메라를 사용하여 식별된다.

전술한 방법들은, 사람(8)의 다른 시점들을 조합하여 여전히 다르게 개발될 수 있으며, 이는 카메라(16)에 대한 사람(8)의 다른 위치들(A, B, C,...)로부터 야기되는데, 예들 들어 정상적으로 앉아 있는 사람의 정면 시점(A)과 카메라(16) 옆에 있는 사람의 측면 시점(B)과 구부리고 있는 사람의 후면 시점(C)을 더하는 것처럼 사람(8)의 전체적인 3차원 시점을 형성한다.

또한, 사람(8)이 전방으로 이동하는 동안 3D 카메라(16)에 의해 기록되며 링 버퍼 저장소 내에서 완충되는 부분적인 시점들(A, B, C, D,...)은, 사람(8)의 부분적인 시점들(A, B, C,...)의 조합에 사용될 수 있다.

사람(8)이 COOP 구역(6)에 근접할 때, 실제로 사람의 오직 후면만이 3D 카메라(16)에 인식된다. 인식되지 않는 사람(8)의 정면(12)은 먼저 식별한 전체 시점으로부터 시뮬레이트 되며, 에어백 모듈(5)로부터의 거리가 보다 정확히 계산될 수 있다.

본 발명은 차량(1) 내에 있는 승객(8)에 대한 가능한 보호장치를 바람직하게 증가시킨다. 그러므로 본 발명은 특히 현대의 차량(1)들의 승객 보호 시스템들에 적합하다.

Claims

승객(8)의 이상적인 이동 방향(14)에 대체로 수직인 이상적인 시선(17)을 구비한 이미지 획득 유닛(16)을 사용하여, 에어백 모듈(5) 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역(6)을 향하여 이동하는, 차량(1)의 객실(2) 내에 있는 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치(A, B, C, D ...)를 식별하기 위한 방법에 있어서,

승객(8)을 포함한 차량(1)의 객실(2) 내의 이미지 시나리오가 상기 이미지 획득 유닛(16)을 사용하여 적어도 주기적으로 기록되고, 승객(8)에 대한 이미지 정보가 탐지되는 단계;

각각의 현재 시나리오 이미지에서, 머리(9)의 기하학적 중심점(10) 위치 및 머리(9)의 외관상 크기(11) 모두가 상기 이동 방향(14)에서 식별되는 단계;

상기 이미지 획득 유닛(16)의 각각의 현재 시선(18)들이 상기 이미지 획득 유닛(16)의 규정된 위치(19)로부터 머리(9)의 상기 기하학적 중심점(10)의 각각의 현재 위치까지의 벡터로서 규정되는 단계;

이상적인 시선(17)과 상기 이미지 획득 유닛(16)의 상기 현재 시선(18)들 사이의 각각의 현재 각도(α)들이 계산되는 단계;

상기 각각의 현재 각도(α) 값들 및 머리(9)의 상기 외관상 크기(11)가 저장 유닛에 저장되는 단계를 포함하고,

상기 각도(α)와 0° 사이의 차이의 절대 합산이 최소인 상기 저장유닛으로부터의 값은 항상 머리(9)의 크기로 가정되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
승객(8)의 이상적인 이동 방향(14)에 대체로 수직인 이상적인 시선(7)을 구비한 이미지 획득 유닛(16)을 사용하여, 에어백 모듈(5) 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역(6)을 향하여 이동하는, 차량(1)의 객실(2) 내에 있는 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치(A, B, C, D ...)를 식별하기 위한 방법에 있어서,

승객(8)을 포함한 차량(1)의 객실(2) 내의 이미지 시나리오가 상기 이미지 획득 유닛(16)을 사용하여 적어도 주기적으로 기록되고, 승객(8)에 대한 이미지 정보가 탐지되는 단계;

각각의 현재 시나리오 이미지에서, 머리(9)의 기하학적 중심점(10) 위치 및 머리(9)의 외관상 크기(11) 모두가 상기 이동 방향(14)에서 식별되는 단계;

상기 이미지 획득 유닛(16)의 각각의 현재 시선(18)들이 상기 이미지 획득 유닛(16)의 규정된 위치(19)로부터 머리(9)의 상기 기하학적 중심점(10)의 각각의 현재 위치까지의 벡터로서 규정되는 단계;

머리(9)의 이상적인 상기 이동 방향(14)과 상기 이미지 획득 유닛(16)의 상기 현재 시선(18)들 사이의 각각의 현재 각도(β)들이 계산되는 단계;

상기 각각의 현재 각도(β) 값들 및 머리(9)의 상기 외관상 크기(11)가 저장 유닛에 저장되는 단계를 포함하고,

상기 각도(β)와 90° 사이의 차이의 절대 합산이 최소인 상기 저장유닛으로부터의 값은 항상 머리(9)의 크기로 가정되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 이미지 획득 유닛(16)은 스테레오스코픽 방법에 따라서, 광선속 방법에 따라서, TOF 방법 또는 기타 유사한 적정 방법에 따라서 작동하는 3D 카메라인, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 2 항 및 제 3 항에 있어서, 머리(9)의 이상적인 상기 이동 방향(14)을 기초로 하는 것 대신,

머리(9)의 현재 실제 이동 벡터(15)들과 상기 이미지 획득 유닛(16)의 상기 현재 시선(18)들 사이의 각각의 현재 각도(β)들이 계산되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 4 항에 있어서, 머리(9)의 상기 기하학적 중심점(10)의 위치에 대한 각각의 최종 값이 저장되고, 그리고 상기 각각의 현재 이동 벡터(15)가 상기 저장된 최종 값 및 현재의 머리(9)의 3차원적 위치로부터 계산되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 이미지 획득 유닛(16)의 상기 규정된 위치(19)가, 상기 이미지 획득 유닛(16)의 렌즈, 전형적인 카메라 의 경우 예를 들면 왼쪽 렌즈 구경의 중심에 기초하는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 이미지 획득 유닛(16)은 관련된 시나리오의 이미지를, 적어도 초당 25 이미지, 특히 적어도 초당 30 이미지, 바람직하게는 적어도 초당 35 이미지를 연속적으로 기록하는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 저장 유닛의 크기는, 제 1 머리 위치(A)로부터 관련 제 2 머리 위치(B)까지의 느린 머리 이동의 적어도 모든 측정값이 저장될 수 있는 정도인, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 저장 유닛은, 먼저 채워진 후 가장 오래된 값이 현재 값으로 대체되는 링 버퍼 저장소인, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 머리 이동(14 또는 15)의 기록은 필터 및/또는 이동 모델들의 수단에 의하여 필터링되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서, 머리(9)의 상기 크기(11) 대신, 차량(1)의 승객(8)의 상체(13) 크기가 상기 이미지 획득 유닛(16)을 사용하여 식별되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 승객(8)의 다른 시점(view)들이 사람(8)의 전체적인 3D 시점을 형성하도록 조합되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
제 11 항에 있어서, 승객(8)의 정면, 특히 상기 승객의 얼굴 형태(12)가 스위치-존(6) 또는 에어백 모듈(5)로부터 계산된 거리 및 전체적인 시점으로부터 시뮬레이트되는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 방법.
에어백 모듈(5) 정면에 있는 자동 동적 비작동 구역(6)을 향하여 이동하는, 차량(1)의 객실(2) 내에 있는 승객(8)들의 머리(9)의 정확한 위치(A, B, C, D ...)를 식별하기 위한 장치로서, 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 적정 수단들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량(1) 승객(8)의 머리(9)의 현재 위치를 식별하기 위한 장치.