WO2005100101A2 - Verfahren und vorrichtung zum analysieren und bewerten eines signals, insbesondere eines sensorsignals - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zum analysieren und bewerten eines signals, insbesondere eines sensorsignals Download PDF

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    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
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    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
    • B60R21/01332—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value by frequency or waveform analysis

Definitions

  • the invention relates to a method for analyzing and evaluating a signal according to the preamble of claim 1 and a corresponding device according to claim 15. Furthermore, the invention relates to a control device for an occupant protection system of a vehicle according to the preamble of claim 21.
  • the Fourier transform transforms a periodic signal into simple, periodic sine waves of different frequency and amplitude, i.e. broken down into its basic components.
  • a complex signal such as the signal from a sensor
  • the Fourier transformation does not allow an analysis of the temporal occurrence of different spectral signal components.
  • the Fourier transformation would have to be applied to different time windows of a signal.
  • the selection of the time window is critical, particularly in the case of rapidly changing sensor signals, such as those generated by acceleration sensors of occupant protection systems in automobiles in the event of a crash.
  • wavelets With a wavelet transformation or decomposition, on the other hand, a signal is limited in time, i.e. finally broken down signal elements that are long and contain only very few vibrations, which are referred to as wavelets.
  • US 6 182 035 describes a detector for voice activities in which an audio signal through a plurality of filters, the orthonormal wavelet Have coefficients is transformed. An evaluation of the output signals of the different filters enables the recognition of voice activities.
  • the wavelet transformation is implemented here by hardware implementation of various high and low pass filters.
  • No. 5,826,232 describes a method for speech synthesis based on an orthogonal wavelet transformation, in which an audio signal is digitized, transformed on the basis of orthogonal wavelets, stored and restored for output from the coefficients of the wavelet transformation.
  • the wavelet transformation In contrast to the Fourier transformation, the wavelet transformation also allows a statement about the temporal course of spectral signal components and is suitable, for example, for analyzing the changes over time in frequency components of an acceleration sensor signal of an occupant protection system.
  • the use of wavelet decomposition in occupant protection systems has been extensively described in the prior art, see e.g. DE 100 12434 A1, DE 196 11 973 A1, DE 100 42 376 C1, EP 1 101 657 A2 or DE 197 13 087 A1. However, it requires high computing power and therefore requires digital signal processors for implementation.
  • the object of the present invention is therefore to propose a method and a device for analyzing and evaluating a signal, in particular a sensor signal, which require low computing power and can therefore be implemented inexpensively , Furthermore, a control device for an occupant protection system of a vehicle is to be proposed which has a triggering behavior that is better adapted to a crash.
  • An essential idea of the invention consists in transforming a signal for analysis by means of an orthogonal decomposition into basic functions of low order or a method equivalent to it in order to obtain criteria for an evaluation of the signal. Since a complete transformation of the time domain into the frequency domain is often not necessary, since only certain frequency bands are to be monitored with regard to their changes, a complete decomposition of the signal can be omitted or a decomposition into basic functions of low order can be sufficient. This type of signal analysis can be carried out with less computation effort than a complete discrete Fourier or a wavelet transformation and is therefore particularly suitable for analyzing signals from acceleration sensors of a vehicle occupant protection system. Put simply, the invention proposes an incomplete decomposition instead of a complete transformation of the signal, that is, an orthogonal decomposition into basic functions of low order.
  • a further advantage of the invention consists in the fact that the orthogonal division into frequency components automatically causes the integral components of a signal to fall off as a by-product and can be further processed, for example, in an occupant protection system
  • the invention now relates specifically to a method for analyzing and evaluating a signal, in particular a sensor signal.
  • the signal is processed by orthogonal decomposition into basic functions of low order or to this equivalent method in order to obtain criteria for the evaluation of the signal.
  • the orthogonal decomposition into basic functions of low order or this equivalent method within a time window of the signal enables coefficients of the decomposition to be determined and used for the evaluation of the signal.
  • the computational effort can be further reduced since only a certain number of signal values have to be processed in the case of digital processing on signal samples.
  • One or more linear combinations of a basic function of the coefficients of the decomposition, in particular their absolute amounts or a function of their absolute amounts, are preferably determined and used to form evaluation criteria for oscillations or vibrations in acceleration signals. As will be explained in the following, it has been shown that, for example, to reliably differentiate between different crash situations in vehicles, a detection of oscillations or vibrations in certain
  • At least one criterion can be obtained from an incomplete orthogonal decomposition of the signal; that quantifies the oscillations or vibrations contained in the signal.
  • the orthogonal decomposition of the signal can be continued until a complete decomposition in order to quantify oscillations or vibrations over the entire frequency range if this would be necessary, for example, to trigger an occupant protection system.
  • the signal is generated by an acceleration sensor of an occupant protection system of a vehicle and the at least one criterion is used to form or influence an increase or decrease value for trigger integrals or trigger thresholds of the occupant protection system.
  • the signal is broken down into a linear combination of orthogonal basic functions of a low order, and criteria for evaluating oscillations and / or vibrations in the signal are generated on the basis of the breaking down.
  • the decomposition is preferably carried out dynamically, in a window which shifts over the time profile of the signal, in order to always process current signal values with limited computing effort.
  • the signal can be broken down, for example, using a standard orthogonalization method, in particular using the Gram-Schmidt method, or using methods or schemes adapted to the orthogonal basic functions.
  • One or more criteria can then be formed from the absolute values of the decomposition, which are used for evaluating oscillations and / or vibrations in the signal.
  • the sensor signal is preferably an acceleration sensor signal and from the acceleration values contained in the signal, parameters are continuously determined as the criteria that quantify the vibration behavior of the signal within a time window.
  • acceleration-related trigger thresholds or Trigger integrals of the occupant protection system are then preferably used to generate or adapt acceleration-related trigger thresholds or Trigger integrals of the occupant protection system are used to improve the triggering behavior of the occupant protection system.
  • the method according to the invention comprises the decomposition of a data stream ⁇ a representing the signal into a countable number of orthogonal basic functions ⁇ h ie I, which are compared to an inner product ⁇ •, •> on the space of all sequences ⁇ b ⁇ or on the space of all episodes ⁇ brj- with b ⁇ O for at most a finite number
  • n are orthogonal , j ⁇ i
  • the orthogonal basic functions ⁇ ⁇ can be selected so that they describe basic information to be extracted from the signal.
  • coefficients et, - of the development can be weighted and evaluated as parameters for controlling or influencing a triggering decision of an occupant protection system which is designed to process the signal.
  • the invention further relates to a device for analyzing and evaluating a signal, in particular a sensor signal, with a microprocessor and a memory.
  • the microprocessor is set up or programmed in terms of program technology in order to process the signal by orthogonal decomposition into basic functions of low order or to this equivalent method in order to obtain criteria for evaluating the signal.
  • the microprocessor is programmed or programmed to determine the coefficients of the decomposition within a time window of the signal by the orthogonal decomposition into basic functions of low order or to this equivalent method and to use them for evaluating the signal.
  • the microprocessor can also be programmed or programmed to determine one or more linear combinations of a basic function of the coefficients of the decomposition, in particular their absolute amounts or a function of their absolute amounts, and to use them to form evaluation criteria for oscillations or vibrations in acceleration signals.
  • the microprocessor is set up or programmed in terms of programming in order to obtain at least one criterion from an incomplete orthogonal decomposition of the signal; that the oscillations or
  • Vibrations quantified can also be programmed in such a way that the orthogonal decomposition of the signal is continued until it is completely decomposed if a quantification of oscillations or oscillations over the entire frequency range is necessary.
  • Microprocessor to be set up or programmed in terms of program technology in order to process the signal generated by an acceleration sensor of a vehicle occupant protection system and to use the at least one criterion to form or influence an increase or decrease value for trigger integrals or trigger thresholds of the occupant protection system.
  • the invention relates to a control device for a vehicle occupant protection system, which is characterized in that it has a device according to the invention and as explained above. Further advantages and possible uses of the present invention result from the following description in conjunction with the exemplary embodiments illustrated in the drawings.
  • 1 shows a diagram with qualitative profiles of acceleration sensor signals in two collisions, each with different vehicle and impact speeds
  • FIG. 2 shows the qualitative course of the speed loss in each of the two collisions of FIG. 1;
  • FIG. 3 shows a structure of a device for processing the signal of an acceleration sensor of an occupant protection device of a motor vehicle by orthogonal decomposition according to the invention
  • FIG. 4 shows a diagram with an example of an orthogonal decomposition of an acceleration sensor signal in a first collision at high speed
  • FIG. 5 shows a diagram with an example of an orthogonal decomposition of an acceleration sensor signal in a second collision at low speed
  • FIGS. 4 and 5 shows the section integrals of the acceleration signal profiles of the two collisions of FIGS. 4 and 5; 7 shows an embodiment of a device for analyzing acceleration sensor signals according to the invention
  • FIG. 8 shows a flow chart of a first exemplary embodiment of the method according to the invention.
  • FIG. 9 shows a flowchart of a second exemplary embodiment of the method according to the invention for analyzing an acceleration sensor signal
  • devices and methods which measure safety-relevant acceleration-dependent values, for example the current acceleration, the acceleration integral or the speed change in a vehicle.
  • Trigger integrals compared with threshold values for triggering, so-called trigger or trigger thresholds.
  • trigger or trigger thresholds Trigger integrals compared with threshold values for triggering, so-called trigger or trigger thresholds.
  • triggering by a simple comparison with a trigger or trigger threshold has the disadvantage that it is not equally well suited for all accident scenarios. In other words, there may be accident scenarios in which a crash signature, that is to say the signals from acceleration and / or crash sensors, indicate a triggering, since the predetermined triggering or trigger thresholds are exceeded, but actually no triggering is necessary.
  • this problem is now solved using a trigger crash at a speed of 40 km / h, which was driven with 40% coverage against a deformable barrier (ODB), and using a non-trigger attempt at a speed of 15 km / h explained against the rigid wall.
  • ODB deformable barrier
  • FIG. 1 shows the course of the signal of an acceleration sensor of an occupant protection system of a vehicle, once for the event of a trigger crash (reference number 10) and the other time for the case of a non-trigger attempt (reference number 12). It can be seen from the temporal profile of the sensor signal shown in FIG. 1 that the signal profile 10 has relatively strong oscillation components during the triggering crash. In contrast, the signal curve 12 has only weak or no oscillation components at all in the non-triggering attempt.
  • Oscillations through an analysis of the acceleration sensor signal can therefore provide valuable information for triggering an occupant protection system.
  • the acceleration (sensor) signals are broken down into a linear combination of orthogonal basic functions.
  • This decomposition does not take place rigidly, ie based on the entire acceleration signal, but dynamically; ie in a window shifting over time.
  • This type of orthogonal decomposition is referred to as sliding orthogonal decomposition.
  • the absolute values of the coefficients of this decomposition quantify the extent to which the vibration structure corresponding to the orthogonal base function in the corresponding frequency band enters the acceleration signal within the window.
  • one or more criteria can be formed from the absolute values of the decomposition coefficients, for example by summing or forming a window integral; that can be used to evaluate oscillations and influence triggering decisions.
  • An evaluation algorithm of a system for occupant protection is one or more sensor signals in the form of a discrete
  • This can be, for example, accelerations, pressures, changes in speed in a time window or variables derived from them, such as mean values;
  • the method according to the invention now comprises the decomposition of the data stream ⁇ a n ⁇ into countably many basic functions ⁇ “ie /, which are compared to an inner product ⁇ •, •> on the space of all sequences ⁇ b or on the space of all sequences ⁇ bn ⁇ with b ⁇ 0 for at most finitely many n are orthogonal
  • Z denotes the set of integers. Because of (1), the coefficients have a simple representation
  • the orthogonal basic functions ⁇ are now selected so that they describe basic information to be extracted from the signal. Then the coefficients a, - indicate the extent to which the associated basic information is contained in the signal ⁇ a n ⁇ .
  • the decomposition of the signal can, for example, but not limited by standard Orthogonalmaschinesmethoden (eg Gram-Schmidt method) or the basic functions adapted effective methods or schemes carried ,
  • the bilinear form becomes the inner product
  • the coefficients are special signal mean values of an appropriate order. For use in real-time applications of triggering algorithms in occupant protection, this allows simple schemes for the calculation of the coefficients.
  • the coefficients c, - ⁇ (a), k ⁇ 0, ie 2 k + 1 Z, describe the unambiguous proportion of the building blocks of the form ⁇ ⁇ in the signal a. This part is localized to the time window [i, i - 2 k + 1 + 1].
  • a quantity for evaluating the proportion of these signal components of a fixed order can be, for example, a local L 1 standard
  • the residues R p (a, -) describe the constant components of the order ⁇ p after factoring out the decompositions of the lower order.
  • the decomposition does not have to be carried out completely to evaluate the signal components; but only in the considered time window up to the considered order.
  • the breakdown into orthogonal signal modules is clear, ie information redundancy does not occur.
  • the decomposition into orthogonal signal modules is reversible, ie the signal can be completely reconstructed from the coefficients or from the coefficients up to a given order and the rest using an efficient method.
  • a time window [i, i-2 k + 1 +1] is first selected in a step S2, for which the orthogonal decomposition of the discrete signal ⁇ a, ⁇ is to be carried out.
  • the coefficients C k (a) in the time window are calculated in a subsequent step S4 in accordance with the equation given above.
  • a step S4 either a local L1 norm or another function is formed from the coefficients c ⁇ a) calculated in the time window.
  • the proportion of the oscillations or vibrations in the signal a is evaluated on the basis of the norm or other function formed.
  • FIG. 3 A structure of the method described below is shown in FIG. 3.
  • FIG. 9 A corresponding flow chart is shown in FIG. 9.
  • step S6 Given a sequence of acceleration values 18, which are available as a digital signal to a crash classification algorithm (step S6).
  • the duty cycle of these acceleration values is e.g. about 1 ms, about 0.5 ms or about 0.25 ms.
  • the present method is independent of this duty cycle.
  • m 2 m is selected as the window length for the analysis (step S7).
  • m 3
  • m 4
  • m 5
  • m 6.
  • m corresponds to the order of the basic function up to that the signal is broken down.
  • the method presented below is independent of the special value for m.
  • Window integrals of different window lengths: They form the homokinetic components, so to speak, which are split off from the frequency components during the analysis.
  • a second step criteria for quantifying the vibrations are developed from the amounts ⁇ c [l, s] (n) ⁇ (step S15 in FIG. 9 and steps S151 to S155 in FIG. 10). Among other things, it offers weighted means
  • window integrals the temporal development of the oscillations are recorded in more detail (steps S153 and S154). These window integrals over the quantities s (n) can, for example, be added as evaluations to trigger integrals (step S155), in order to accelerate a release of the restraint means (belt tensioners, airbags, in the event of frequent oscillations in trigger crashes (such as ODB, pile or underride tests) ) or slow down (belt force limiter). However, compared to thresholds, they can also be used to switch conventional trigger thresholds up or down.
  • the restraint means belt tensioners, airbags, in the event of frequent oscillations in trigger crashes (such as ODB, pile or underride tests)
  • slow down belt force limiter
  • Order of magnitude (eg in LSB) as the result of an orthogonal decomposition of a typical ODB trigger attempt (FIG. 4) and a typical non-trigger attempt (FIG. 5).
  • the graphs are of each three coefficients as a function of time, ie three curves are shown.
  • the oscillations that occur in the ODB trigger attempt generate significantly more value of the coefficients than in the non-trigger attempt.
  • the section integrals 20 and 22 diverge so clearly from a point of time of about 6 ms that a reliable distinction between the ODB trigger attempt and the non-trigger attempt is possible.
  • FIG. 7 shows a possible implementation of the invention in a control device for an occupant protection system for a motor vehicle, such as a passenger car.
  • Two acceleration sensors 24 and 26 are provided in the control unit for measuring accelerations which occur in the event of a crash of the motor vehicle with an object.
  • Analog-to-digital converters 28 and 30 are connected downstream of the acceleration sensors, which sample and digitize generated analog signals from acceleration sensors 24 and 26 at a predetermined clock rate.
  • the digitized sensor signals as sequences ⁇ a n ⁇ of acceleration values are then transferred for further processing to a microprocessor 32 in the control unit.
  • the microprocessor can be a commercially available processor as used in control units for occupant protection systems.
  • the processor 32 executes a program which implements the method according to the invention and is stored in a memory 34, for example a ROM or a programmable memory such as an EEPROM or Flash PROM.
  • the memory 34 also contains the above-mentioned dyadic numbers b [k, s], which are calibrated to the motor vehicle.
  • the microprocessor 32 generates a trigger signal 36 for protective devices such as, for example, airbags, automatic belt tensioners or similar restraint devices.
  • the microprocessor 32 in particular implements the structure shown in FIG. 3.
  • orthogonal basic functions according to equation (2) An extension of the method explained here on the basis of the orthogonal basic functions according to equation (2) consists in the use of other basic function types, which factor other signal modules from the signal and lead to other formulas for the calculation of the corresponding coefficients, to which the methods presented above generate of criteria can be applied.
  • the orthogonal basic functions used for this purpose should be kept as simple as possible and, if possible, have a finite range of values from dyadic numbers.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals. Das Signal wird durch eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode verarbeitet, um Kriterien für die Bewertung des Signals zu erhalten. Diese Art der Zerlegung benötigt einen geringen Rechenaufwand und ist daher kostengünstig zu implementieren, beispielsweise in einem Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs zum Beeinflussen von Auslösekriterien oder -schwellen.

Description

Verfahren und Vorrichtung zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Analysieren und Bewerten eines Signals gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1 und eine entsprechende Vorrichtung gemäß Anspruch 15. Ferner betrifft die Erfindung ein Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 21.
Um Informationen aus einem komplexen Signal zu gewinnen, kann dieses in mehrere verschiedene einfache Grundkomponenten zerlegt werden. Durch die Fourier-Transformation wird beispielsweise ein periodisches Signal in einfache, periodische Sinusschwingungen unterschiedlicher Frequenz und Amplitude, d.h. in seine Grundkomponenten zerlegt. Eine derartige Zerlegung oder Transformation ermöglicht eine einfachere Weitenterarbeitung eines komplexen Signals, wie beispielsweise des Signals eines Sensors. Die Fourier-Transformation lässt jedoch keine Analyse des zeitlichen Auftretens verschiedener spektraler Signalkomponenten zu. Um eine Aussage über die zeitlichen Veränderungen der spektralen Signalkomponenten zu erhalten, müsste die Fourier-Transformation auf verschiedene Zeitfenster eines Signals angewandt werden. Dies führt jedoch zu einem grossen Rechenaufwand. Ausserdem ist die Auswahl der Zeitfenster insbesondere bei sich schnell ändernden Sensorsignalen kritisch, wie sie beispielsweise von Beschleunigungssensoren von Insassenschutzsystemen in Automobilen bei einem Crash erzeugt werden.
Mit einer Wavelet-Transformation oder -Zerlegung wird dagegen ein Signal in zeitlich eng begrenzte, d.h. endlich lange und nur sehr wenige Schwingungen umfassende Signalelemente zerlegt, die als Wavelets bezeichnet werden.
Die US 6 182 035 beschreibt einen Detektor für Sprachaktivitäten, bei dem ein Audiosignal durch eine Mehrzahl von Filtern, die orthonormale Wavelet- Koeffizienten aufweisen, transformiert wird. Eine Auswertung der Ausgangssignale der verschiedenen Filtern ermöglicht das Erkennen von Sprachaktivitäten. Die Wavelettransformation wird hier durch eine Hardwareimplementierung von verschiedenen Hoch- und Tiefpassfiltern realisiert.
Die US 5 826 232 beschreibt ein Verfahren zur Sprachsynthese auf der Basis einer orthogonalen Wavelettransformation, bei dem ein Audiosignal digitalisiert, auf Basis orthogonaler Wavelets transformiert, gespeichert und zur Ausgabe aus den Koeffizienten der Wavelet Transformation wiederhergestellt wird.
Im Gegensatz zur Fourier Transformation erlaubt die Wavelet-Transformation auch eine Aussage über den zeitlichen Verlauf von spektralen Signalkomponenten und eignet sich beispielsweise zur Analyse der zeitlichen Änderungen von Frequenzanteilen eines Beschleunigungssensorsignals eines Insassenschutzsystems. Die Anwendung der Wavelet-Zerlegung bei Insassenschutzsystemen ist im Stand der Technik umfassend beschrieben, siehe z.B. DE 100 12434 A1 , DE 196 11 973 A1 , DE 100 42 376 C1 , EP 1 101 657 A2 oder DE 197 13 087 A1. Sie erfordert allerdings eine hohe Rechenleistung und benötigt daher digitale Signalprozessoren zur Implementierung.Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals vorzuschlagen, die eine geringe Rechenleistung benötigen und damit kostengünstig implementiert werden können. Ferner soll ein Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs vorgeschlagen werden, das ein besser an einen Crash angepasstes Auslöseverhalten aufweist.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals mit den Merkmalen von Anspruch 1 und durch eine entsprechende Vorrichtung mit den Merkmalen von Anspruch 15 sowie ein Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs mit den Merkmalen von Anspruch 21 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
Ein wesentlicher Gedanke der Erfindung besteht darin, zur Analyse ein Signal mittels einer orthogonalen Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder dazu äquivalenten Methode zu transformieren, um Kriterien für eine Bewertung des Signals zu erhalten. Da eine komplette Transformation des Zeitbereichs in den Frequenzbereich oft nicht notwendig ist, da nur bestimmte Frequenzbänder hinsichtlich ihrer Veränderungen überwacht werden sollen, kann auf eine vollständige Zerlegung des Signals verzichtet werden beziehungsweise kann eine Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung ausreichend sein. Diese Art der Signalanalyse kann mit einem geringeren Rechenaufwand als eine vollständige diskrete Fourier- oder eine Wavelet-Transformation durchgeführt werden und eignet sich daher besonders gut zur Analyse von Signalen von Beschleunigungssensoren eines insassenschutzsystems eines Fahrzeugs. Vereinfacht ausgedrückt schlägt die Erfindung an Stelle einer vollständigen Transformation des Signals eine unvollständige Zerlegung, das heisst eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung vor.
Insbesondere kann dadurch ein Signal eindeutig zerlegt und einfach rekonstruiert werden, mittels einfacher mathematischer Schemata bzw. Rechenanweisungen, während eine Wavelet-Zerlegung aufwendige Signalprozessoren (DSP) erfordert. Das erfindungsgemässe Verfahren kann beispielsweise mit handelsüblichen Mikroprozessoren bei minimalem Ressourcenbedarf an Verarbeitungslaufzeit, Code und RAM umgesetzt werden. Ein weiterer Vorteil der Erfindung besteht darin, dass bei der orthogonalen Zerlegung in Frequenzanteile automatisch die Integralanteile eines Signals als Nebenprodukt abfallen und beispielsweise in einem Insassenschutzsystem weiterverarbeitet werden können Die Erfindung betrifft nun konkret ein Verfahren zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals. Das Signal wird durch eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode verarbeitet, um Kriterien für die Bewertung des Signals zu erhalten.
Insbesondere können durch die orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode innerhalb eines Zeitfensters des Signals Koeffizienten der Zerlegung bestimmt und für die Bewertung des Signals verwendet werden. Durch die Beschränkung auf ein begrenztes Zeitfenster kann der Rechenaufwand weiter verringert werden, da nur eine bestimmte Anzahl an Signalwerten, im Falle einer digitalen Verarbeitung an Signalsamples verarbeitet werden müssen.
Vorzugsweise wird eine oder mehrere Linearkombinationen einer Basisfunktion der Koeffizienten der Zerlegung, insbesondere deren Absolutbeträge oder eine Funktion derer Absolutbeträge, bestimmt und für die Bildung von Bewertungskriterien für Oszillationen oder Schwingungen in Beschleunigungssignalen herangezogen. Wie im folgenden noch erläutert werden wird, hat es sich gezeigt, dass beispielsweise zur sicheren Unterscheidung unterschiedlicher Crashsituationen bei Fahrzeugen eine Detektion von Oszillationen oder Schwingungen in bestimmten
Frequenzbereichen im Signal eines Beschleunigungssensors sehr hilfreich ist.
Hierzu kann insbesondere mindestens ein Kriterium aus einer nicht vollständigen orthogonalen Zerlegung des Signals gewonnen werden; das die im Signal enthaltenen Oszillationen bzw. Schwingungen quantifiziert. Die orthogonale Zerlegung des Signals kann bis zu einer vollständigen Zerlegung fortgeführt werden, um Oszillationen bzw. Schwingungen über den gesamten Frequenzbereich zu quantifizieren, wenn dies z.B. zur Auslösung eines Insassenschutzsystems erforderlich wäre. Wie bereits erwähnt wird in einer besonders bevorzugten Ausführungsform das Signal von einem Beschleunigungssensor eines insassenschutzsystems eines Fahrzeugs erzeugt und das mindestens eine Kriterium zur Bildung oder Beeinflussung einer Auf- oder Abwertegröße für Triggerintegrale oder Auslöseschwellen des Insassenschutzsystems verwendet.
In einer bevorzugten Implementierung der Erfindung wird das Signal in eine Linearkombination von orthogonalen Basisfunktionen niedriger Ordnung zerlegt und es werden anhand der Zerlegung Kriterien für die Bewertung von Oszillationen und/oder Schwingungen im Signal erzeugt.
Vorzugsweise erfolgt die Zerlegung dynamisch, in einem sich über den Zeitverlauf des Signals verschiebenden Fenster, um immer aktuelle Signalwerte zu verarbeiten bei begrenztem Rechenaufwand.
Die Zerlegung des Signals kann beispielsweise mittels einer Standard- Orthogonalisierungsmethode, insbesondere mittels des Gram-Schmidt- Verfahrens, oder mittels auf die orthogonalen Basisfunktionen angepasste Methoden oder Schemata erfolgen.
Aus den Absolutwerten der Zerlegung können dann ein oder mehrere Kriterien gebildet werden, die für eine Bewertung von Oszillationen und/oder Schwingungen im Signal eingesetzt werden.
Bevorzugtes Einsatzgebiet für die Erfindung sind Insassenschutzsysteme und hier genauer die Analyse und Bewertung von Signalen, die von Crash- oder Beschleunigungssensoren erzeugt werden. Daher ist das Sensorsignal vorzugsweise ein Beschleunigungssensorsignal und aus den in dem Signal enthaltenen Beschleunigungswerten werden fortlaufend Kenngrößen als die Kriterien ermittelt, die das Schwingungsverhalten des Signals innerhalb eines Zeitfensters quantifizieren.
Diese Kenngrößen werden dann vorzugsweise zur Generierung oder Anpassung von beschleunigungsbezogenen Auslöseschwellen oder Triggerintegralen des Insassenschutzsystems herangezogen, um das Auslöseverhalten des Insassenschutzsystems zu verbessern.
In einer konkreten bevorzugten Ausführungsform umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die Zerlegung eines das Signal darstellenden Datenstroms {a in abzählbar viele orthogonale Basisfunktionen Ψh i e I, welche gegenüber einem inneren Produkt <•, •> auf dem Raum aller Folgen {bη} oder auf dem Raum aller Folgen {brj- mit b ≠ O für höchstens endlich viele
n orthogonal sind
Figure imgf000008_0001
, j ≠ i
und eine Entwicklung
αn - α ü^ή) , mit n e Z zulassen, wobei Z die Menge der ganzen Zahlen iel bezeichnet.
Hierbei können die orthogonalen Basisfunktionen Ψ\ so gewählt werden, dass sie aus dem Signal herauszuarbeitende Basisinformationen beschreiben.
Weiterhin können die Koeffizienten et,- der Entwicklung als Kenngrössen zur Steuerung oder Beeinflussung einer Auslöseentscheidung eines Insassenschutzsystems, welches zur Verarbeitung des Signals ausgebildet ist, gewichtet und bewertet werden.
Die Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals, mit einem Mikroprozessor und einem Speicher. Der Mikroprozessor ist programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert, um das Signal durch eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode zu verarbeiten, um Kriterien für die Bewertung des Signals zu erhalten. Insbesondere ist der Mikroprozessor programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert, um durch die orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode innerhalb eines Zeitfensters des Signals Koeffizienten der Zerlegung zu bestimmen und für die Bewertung des Signals zu verwenden.
Der Mikroprozessor kann ferner programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert sein, um eine oder mehrere Linearkombinationen einer Basisfunktion der Koeffizienten der Zerlegung, insbesondere deren Absolutbeträge oder eine Funktion deren Absolutbeträge, zu bestimmen und für die Bildung von Bewertungskriterien für Oszillationen oder Schwingungen in Beschleunigungssignalen heranzuziehen.
In einer bevorzugten Ausführungsform ist der Mikroprozessor programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert, um mindestens ein Kriterium aus einer nicht vollständigen orthogonalen Zerlegung des Signals zu gewinnen; das die im Signal enthaltenen Oszillationen bzw.
Schwingungen quantifiziert. Er kann weiterhin derart programmiert sein, um die orthogonale Zerlegung des Signals bis zu einer vollständigen Zerlegung fortzuführen, wenn eine Quantifizierung von Oszillationen bzw. Schwingungen über den gesamten Frequenzbereich notwendig ist.
Gemäß dem bevorzugten Einsatzgebiet der Erfindung kann der
Mikroprozessor programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert sein, um das von einem Beschleunigungssensor eines Insassenschutzsystems eines Fahrzeugs erzeugte Signal zu verarbeiten und das mindestens eine Kriterium zur Bildung oder Beeinflussung einer Auf- oder Abwertegröße für Triggerintegrale oder Ausiöseschwellen des Insassenschutzsystems zu verwenden.
Schließlich betrifft die Erfindung ein Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs, das dadurch gekennzeichnet ist, dass es eine Vorrichtung nach der Erfindung und wie oben erläutert aufweist. Weitere Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung in Verbindung mit den in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispielen.
In der Beschreibung, in den Ansprüchen, in der Zusammenfassung und in den Zeichnungen werden die in der hinten angeführten Liste der Bezugszeichen verwendeten Begriffe und zugeordneten Bezugszeichen verwendet.
Die Zeichnungen zeigen in:
Fig. 1 ein Diagramm mit qualitativen Verläufen von Beschleunigungssensorsignalen bei zwei Zusammenstössen mit jeweils unterschiedlichen Fahrzeug- und Aufprallgeschwindigkeiten;
Fig. 2 den qualitative Verlauf des Geschwindigkeitsverlusts bei jedem der beiden Zusammenstösse von Fig. 1 ;
Fig. 3 eine Struktur einer Vorrichtung zum Verarbeiten des Signals eines Beschleunigungssensors einer Insassenschutzeinrichtung eines Kraftfahrzeugs durch eine Orthogonalzerlegung gemäß der Erfindung;
Fig. 4 ein Diagramm mit einem Beispiel einer Orthogonalzerlegung eines Beschleunigungssensorsignals bei einem ersten Zusammenstoss mit hoher Geschwindigkeit;
Fig. 5 ein Diagramm mit einem Beispiel einer Orthogonalzerlegung eines Beschleunigungssensorsignals bei einem zweiten Zusammenstoss mit niedriger Geschwindigkeit;
Fig. 6 die Abschnittsintegrale der Beschleunigungssignalverläufe der beiden Zusammenstösse von Fig. 4 und 5; Fig. 7 ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zum Analysieren von Beschleunigungssensorsignalen gemäß der Erfindung;
Fig. 8 ein Ablaufdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens;
Fig. 9 ein Ablaufdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Analyse eines Beschleunigungssensorsignals; und
Fig. 10 ein detailliertes Ablaufdiagramm des Bewertungsschrittes des Ablaufdiagramms von Fig. 9
Im folgenden sind gleiche und/oder funktional gleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
Die Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbeispielen aus dem Bereich der Insassenschutzvorrichtungen bzw. -Systemen für Fahrzeuge erläutert. Bei diesem Anwendungsgebiet zeigen sich die Vorteile der erfindungsgemäßen Orthogonalzerlegung besonders deutlich, da bereits mit einer relativ geringen Rechnerleistung eine Zerlegung in nahezu Echtzeit vorgenommen werden kann und damit für eine zuverlässige und exakte Auslöseentscheidung durch das Insassenschutzsystem wertvolle Informationen in Form der Zerlegungskomponenten zur Verfügung stehen.
Prinzipiell sind Vorrichtungen und Verfahren, die sicherheitsrelevante beschleunigungsabhängige Werte, beispielsweise die aktuelle Beschleunigung, das Beschleunigungsintegral oder die Geschwindigkeitsänderung in einem Fahrzeug messen, bekannt.
Ausserdem sind Vorrichtungen bekannt, die Insassenschutzeinrichtungen von Fahrzeugen in Abhängigkeit von den gemessenen sicherheitsrelevanten Werten auslösen. Dazu werden diese Werte oder daraus abgeleitete Triggerintegrale mit Schwellwerten zur Auslösung, sogenannten Auslöseoder Triggerschwellen verglichen. Die Auslösung durch einen einfachen Vergleich mit einer Auslöse- oder Triggerschwelle hat jedoch den Nachteil, dass sie nicht für alle Unfallszenarien gleich gut geeignet ist. Mit anderen Worten kann es zu Unfallszenarien kommen, bei denen eine Crashsignatur, also die Signale von Beschleunigungs- und/oder Crashsensoren auf eine Auslösung hinweisen, da die vorgegebenen Auslöse- oder Triggerschwellen überschritten werden, tatsächlich jedoch keine Auslösung erforderlich ist.
Vor allem erweist sich eine optimale Anpassung der herkömmlichen Verfahren zur Crashklassifizierung mittels eines Vergleichs mit einer Auslöse- oder Triggerschwelle auf einen Fahrzeugtyp als schwierig, da für gewisse Crashszenarien innerhalb von geforderten Auslösezeiten anhand von Fensterintegralen alleine keine Unterscheidung zwischen Auslöse- und Nicht-Auslösefall getroffen werden kann.
Mittels der Diagramme der Fig. 1 und Fig. 2 wird nun diese Problematik anhand eines Auslösecrashes mit einer Geschwindigkeit von 40 km/h, welcher mit 40% Überdeckung gegen einen deformierbare Barriere gefahren wurde (ODB), und anhand eines Nichtauslöseversuchs mit einer Geschwindigkeit von 15 km/h gegen die starre Wand erläutert.
In Fig. 1 ist der Verlauf des Signals eines Beschleunigungssensors eines Insassenschutzsystems eines Fahrzeugs dargestellt, einmal für den Fall des Auslösecrashes (Bezugszeichen 10) und das andere Mal für den Fall des Nichtauslöseversuchs (Bezugszeichen 12). Anhand des in Fig. 1 dargestellten zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals ist zu erkennen, dass der Signalverlauf 10 beim Auslösecrash relativ starke Oszillationsanteile aufweist. Dagegen weist der Signalverlauf 12 beim Nichtauslöseversuch nur schwache oder gar keine Oszillationsanteile auf.
Anhand von Fig. 2, in welcher der Geschwindigkeitsverlust, also das Integral der Beschleunigung dargestellt ist, ist zu erkennen; dass in dem Zeitbereich bis zur geforderten Auslösung des ODB-Versuchs (in Fig. 2 durch die gestrichelte senkrechte Linie bei etwa 35 ms dargestellt) die durch Integration der Beschleunigungen erhaltenen Geschwindigkeiten für den ODB-Versuch (Verlauf 14) wesentlich kleiner sind als für den Nicht- Auslöseversuch (Verlauf 16). Gleichzeitig weist der ODB-Versuch signifikant größere Oszillationen bzw. Schwingungen im Beschleunigungssignal auf (siehe Fig. 1 ).
Ähnliche Phänomene treten im Vergleich von Pfahl und Unterfahπtersuchen mit Nichtauslöseversuchen auf. Gleichzeitig zeichnen sich Auslösecrashes generell durch starke Oszillationen in den Beschleunigungssignalen aus. Es hat sich gezeigt, dass die Oszillationsanteile im Signalverlauf daher eine relativ sichere Unterscheidung zwischen einer Situation ermöglichen, bei der die Auslösung eines Insassenschutzsystems erforderlich ist, und einer Situation, bei der keine Auslösung erforderlich ist. Eine Detektion von
Oszillationen durch eine Analyse des Beschleunigungssensorsignals kann also wertvolle Informationen für eine Auslösung eines Insassenschutzsystems liefern.
Im folgenden wird nun ein mathematisch fundiertes Verfahren zur Bildung von Kriterien für die Quantifizierung der durch die physikalischen Merkmale des Crashes bedingten Oszillationen gemäß der Erfindung aufgezeigt. Dieses Verfahren kann für die Beeinflussung der Auslöseentscheidung verwendet werden, etwa durch eine Anpassung von Schwellen oder Triggerintegralen. Nach der Erfindung wird hierzu eine Zerlegung der Beschleunigungs(sensor)signale in eine Linearkombination von Orthogonalen Basisfunktionen vorgenommen. Diese Zerlegung erfolgt nicht starr, d.h. auf das ganze Beschleunigungssignal bezogen, sondern dynamisch; d.h. in einem sich über den Zeitverlauf verschiebenden Fenster. Diese Art der Orthogonalen Zerlegung wird hier als gleitende Orthogonalzerlegung bezeichnet. Die Absolutwerte der Koeffizienten dieser Zerlegung quantifizieren das Ausmaß, mit dem die der orthogonalen Basisfunktion entsprechende Schwingungsstruktur im entsprechenden Frequenzband innerhalb des Fensters in das Beschleunigungssignal eingeht. Durch die Verwendung geeigneter Basisfunktionen können die notwendigen Berechnungen einfach gehalten und auf Additionen, Subtraktionen und Bit-Shift-Operationen im Byte- oder Word-Bereich reduziert werden. Dies ist inbesondere deshalb von Bedeutung, weil Rechnerressourcen in Insassenschutzsystemen knapp sind und daher eine Gleitkommaarithmetik nur eingeschränkt zur Verfügung steht. Aus den Absolutwerten der Zerlegungskoeffizienten können schließlich, etwa durch Summation oder Bildung eines Fensterintegrals, ein oder mehrere Kriterien gebildet werden; die für eine Bewertung der Oszillationen und Beeinflussung von Auslöseentscheidungen eingesetzt werden können.
Im folgenden werden nun kurz theoretische Grundlagen des erfindungsgemäßen Verfahrens vor dem Hintergrund der konkreten Anwendung bei einem Auslösealgorithmus eines Insassenschutzsystems erläutert. Einem Auswertealgorithmus eines Systems zum Insassenschutz werden ein oder mehrere Sensorsignale in Form eines diskreten
Datenstromes {anj zugeführt. Dies können z.B. Beschleunigungen, Drücke, Geschwindigkeitsänderungen in einem Zeitfenster oder daraus abgeleitete Größen wie z.B. Mittelwerte; Richtungsgrößen, gefilterte Werte als Digitalinformation durch äquidistante oder nicht äquidistante Tastung sein. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst nun die Zerlegung des Datenstroms {an} in abzählbar viele Basisfunktionen Ψ„ i e /, welche gegenüber einem inneren Produkt <•, •> auf dem Raum aller Folgen {b oder auf dem Raum aller Folgen {bn} mit b ≠ 0 für höchstens endlich viele n orthogonal sind
Ψ. ψ . = 0 ≠ i (1). und eine Entwicklung
Figure imgf000015_0001
zulassen. Dabei bezeichnet Z die Menge der ganzen Zahlen. Aufgrund von (1 ) haben die Koeffizienten die einfache Darstellung
Figure imgf000015_0002
Aus der Orthogonalität folgt, dass diese Zerlegung eindeutig ist.
Insbesondere tritt kein Informationsverlust und keine Informationsredundanz auf. Die orthogonalen Basisfunktionen ^werden nun so gewählt, dass sie aus dem Signal herauszuarbeitende Basisinformationen beschreiben. Dann geben die Koeffizienten a,- an, in welchem Ausmaß die zu ^ gehörige Basisinformation im Signal {an} enthalten ist.
Zur Steuerung oder Beeinflussung einer Auslöseentscheidung für Rückhaltemittel können diese Koeffizienten gewichtet und bewertet "werden. Die Zerlegung des Signals kann zum Beispiel, aber nicht ausschließlich durch Standard-Orthogonalisierungsmethoden (z.B. Gram-Schmidt- Verfahren) oder auf die Basisfunktionen angepasste effiziente Methoden oder Schemata erfolgen.
Im folgenden wird nun ein typisches Anwendungsbeispiel der Erfindung in Zusammenhang mit dem in Fig. 8 dargestellten Ablaufdiagramm erläutert. Einem Auslösealgorithmus für die Generierung einer Auslöseentscheidung für Rückhaltemittel liegt ein diskretes Beschleunigungssignal a = {an} vor (Schritt S1). Die orthogonale Zerlegung wird zum Zeitpunkt n = n0 durchgeführt. Als inneres Produkt wird die Bilinearform
Figure imgf000016_0001
verwendet. Die orthogonalen Basisfunktionen sind für k > 0 und / e 2k+ 1 Z gegeben durch
AÜ) =
Figure imgf000016_0002
Danach gilt:
X f \Tf 0, falls i ≠ V oder k ≠ k 2 x k+l , falls i = und k = k
Das Beschleunigungssignal a = {anj kann nun vollständig in die orthogonalen Basisfunktionen entwickelt werden gemäß
Figure imgf000016_0003
wobei die Koeffizienten dieser orthogonalen Zerlegung gegeben sind durch
Figure imgf000016_0004
Insbesondere erhält man hieraus durch Einsetzen der speziellen Funktionen Ψji aus Gleichung (2) die Gleichheiten
Figure imgf000017_0001
und allgemein
Figure imgf000017_0002
Vom Standpunkt der numerischen Berechnung handelt es sich bei den Koeffizienten um spezielle Signalmittelwerte entsprechender Ordnung. Für den Einsatz in Echtzeitanwendungen von Auslösealgorithmen im Insassenschutz erlaubt dies einfache Schemata für die Koeffizientenberechnung.
Nun sei 0* ≤p < ∞. Nach einer unvollständigen Zerlegung des Signals a bis zur Ordnung p ist
n = Σ Σ CA ( ■ ,k («) + R P 0> n) h=0 ie2k+l Z
mit dem Restglied
Figure imgf000017_0003
Eine Betrachtung der Koeffizienten c,-tk (Rp(a, -)) der. orthogonalen Entwicklung des Restes Rp(a, ) ergibt
Figure imgf000018_0001
Die Reste Rp(a,-) sind also orthogonal zu den Basisfunktionen niedriger Ordnung. Formel (4) beschreibt somit das Ergebnis nach dem Vorgang, dass alle durch die Funktionen mit k ≤p repräsentierten Signalanteile aus dem Signal herausfaktorisiert wurden.
Die Ergebnisse dieser Anwendung können folgendermaßen festgehalten werden:
Die Koeffizienten c,-^ (a), k ≥0,i e 2k+1 Z, beschreiben den eindeutigen Anteil der Bausteine der Form Ψα im Signal a. Dieser Anteil ist lokalisiert auf das Zeitfenster [i, i - 2k+1 + 1]. Eine Größe für die Bewertung des Anteils dieser Signalbausteine einer festen Ordnung kann zum Beispiel eine lokale L1-Norm
Figure imgf000018_0002
oder jede andere sinnvolle Funktion der zugehörigen Koeffizienten sein.
Die Reste Rp(a,-) beschreiben die Gleichanteile der Ordnung ≥p nach Ausfaktorisierung der Zerlegungen niedrigerer Ordnung. Zur Bewertung der Signalanteile muss die Zerlegung nicht vollständig durchgeführt werden; sondern nur im betrachteten Zeitfenster bis zur betrachteten Ordnung.
Die Zerlegung in orthogonale Signalbausteine ist eindeutig, d.h. Informationsredundanz tritt nicht auf. Die Zerlegung in orthogonale Signalbausteine ist umkehrbar, d.h. durch eine effiziente Methode lässt sich aus den Koeffizienten bzw. aus den Koeffizienten bis zu einer gegebenen Ordnung und dem Rest das Signal vollständig rekonstruieren.
Beim in Fig. 8 dargestellten Verfahren wird nun in einem Schritt S2 zuerst ein Zeitfenster [i, i-2k+1+1] ausgewählt, für welches die orthogonale Zerlegung des diskreten Signals {a,} durchgeführt werden soll. Nach Auswahl des Zeitfensters werden in einem darauffolgenden Schritt S4 die Koeffizienten C k(a) im Zeitfenster gemäß der oben angegebenen Gleichung berechnet. Anschliessend wird in einem Schritt S4 entweder eine lokale L1-Norm oder eine andere Funktion aus den im Zeitfenster berechneten Koeffizienten c^a) gebildet. Schließlich wird in einem Schritt S5 der Anteil der Oszillationen oder Schwingungen im Signal a anhand der gebildeten Norm oder anderen Funktion bewertet.
Die Anwendung der Erfindung im Auslösealgorithmus wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels als Rechenanweisung näher erläutert. Eine Struktur des im folgenden beschriebenen Verfahrens ist in Fig. 3 dargestellt. Ein entsprechendes Ablaufdiagramm ist in Fig. 9 dargestellt.
Gegeben sei eine Folge {an} von Beschleunigungswerten 18, die einem Crashklassifizierungsalgorithmus als digitales Signal vorliegen (Schritt S6). Herkömmlicherweise liegt die Tastrate dieser Beschleunigungswerte bei z.B. etwa 1 ms, etwa 0.5 ms oder etwa 0.25 ms. Das vorliegende Verfahren ist jedoch von dieser Tastrate unabhängig. Zudem ist es möglich, statt der Beschleunigungswerte aus den Beschleunigungswerten gebildete Größen zu analysieren.
Als Fensterlänge für die Analyse wird 2m gewählt (Schritt S7). Typischerweise wird man sich für m = 3, m = 4, m = 5 oder m = 6 entscheiden. Dabei entspricht m der Ordnung der Basisfunktion, bis zu der das Signal zerlegt wird. Das im folgenden vorgestellte Verfahren ist jedoch von dem speziellen Wert für m unabhängig.
Zur Ermittlung von Kenngrößen für die Bewertung der Oszillationen des Signals zum Zeitpunkt n in einem dem Zeitpunkt n vorangehenden Fenster der Länge 2m wird folgende Vorgehensweise verwendet: Die Koeffizienten c[1,0], c[1, 1],..., c[1,2m'1-1] erster Ordnung werden als Differenz aufeinanderfolgender Paare von Beschleunigungswerten gebildet und normalisiert mittels Teilung durch 2 (Schritt S8): c[1,i] := (an.2l - a„.2,.ι)/2 (i = 0, ..., 2m-1 - 1).
Gleichzeitig werden die Mittelwerte μ[1,i] := (a„-2/ + an.2i-ι)/2 (i = 0, ... 2m-1 - 1)
der Beschleunigungspaare bestimmt (Schritt S9).
Aus diesen Mittelwerten werden durch Differenzenbildung die Koeffizienten zweiter Ordnung (Schritt S11) c[2,i] := (μ[1,2i] - μ[1,2i - 1])/2 (i = 0, ..., 2m'2 - 1),
sowie die Mittelwerte berechnet (Schritt S12) μ[2,i] := (μ[1,2i] + μ[1,2i - 1])/2 (i = 0, ..., 2m"2 - 1).
Dieses Verfahren der sukzessiven Differenzen- und Summenbildung mit Division durch 2 wird solange fortgesetzt (Schleife mit den Schritten S11- S14), bis der Koeffizient c[m, 0] der Ordnung m und der Mittelwert μ[m, 0]
2~m n m a, bestimmt ist. Die Koeffizienten c[l, j] entsprechen damit einer gleitenden Entwicklung nach orthogonalen Basisfunktionen gemäß Gleichung (2). Demzufolge können die Beschleunigungen innerhalb des betrachteten Fensters durch Gleichung (3) rekonstruiert werden. Zwar wird diese Formel in einer expliziten Umsetzung des Verfahrens nicht verwendet, zeigt aber, dass die Koeffizienten c[l, s] den Signalanteil der Oszillationen vom Typ der Gleichung (2) (siehe Fig. 5) umkehrbar eindeutig beschreiben. Es sei hier erwähnt; dass die Koeffizienten c[l, s] vom Analysezeitpunkt n abhängen, also c[l, s] = c[l, s] (n). Hat man das Ziel, diese Koeffizienten c[l, s] (n) in einem Crash- Klassifizierungsalgorithmus bei jedem Takt fortlaufend zu berechnen, so lassen sich die Formeln für c[l, s] auf einfachste Weise auch über first-in- first-out Ringpuffer verwalten. Die Division durch 2 entspricht einer Normalisierung dieser Größen. Sie kann je nach Zielsetzung in einer praktischen Umsetzung der Kriterien etwa zur Laufzeiteinsparung vernachlässigt werden. Als Nebenprodukt fallen die Abschnittsintegrale
(Fensterintegrale) verschiedener Fensterlänge ab: Sie bilden sozusagen die homokinetischen Anteile, welche bei der Analyse aus den Frequenzanteilen abgespalten werden.
Aus den Beträgen \c[l, s](n)\ werden in einem zweiten Schritt Kriterien zur Quantifizierung der Schwingungen entwickelt (Schritt S15 in Fig. 9 und Schritte S151 bis S155 in Fig. 10). Unter anderem bietet es sich an, gewichtete Mittel
Figure imgf000021_0001
zu bilden, wobei die nichtnegativen Gewichte b[k, s/als dyadische Zahlen gewählt werden können, um die auszuführende Multiplikation über Bit-Shift Operationen realisieren zu können. Um die Kriterien flexibel und parametrisierbar zu halten, ist es mitunter möglich, die Zahlen b[k, s/in einem programmierbaren ROM-Speicher zu halten, so dass die Kriterien auf verschiedene Fahrzeugtypen kalibriert werden können. Bei Bedarf können dann die Zahlen aus dem Speicher geladen (Schritt S151 ) und die gewichteten Mittel mit den geladenen Zahlen berechnet werden (Schritt S152). Ist speziell b[k, s] = 0 für k τk0 gewählt, so bedeutet dies, dass in s(n) nur Oszillationen des zu k0 gehörigen Frequenzbereiches eingehen. Auf diese Weise kann man einen oder mehrere Frequenzbereiche für die Analyse isolieren.
In einem dritten Schritt kann über eine Speicherung der zum Zeitpunkt n ermittelten Größe s(n) in einem Ringpuffer und Bildung von
Fensterintegralen die zeitliche Entwicklung der Oszillationen näher erfasst werden (Schritte S153 und S154). Diese Fensterintegrale über die Größen s(n) können zum Beispiel als Aufwertungen zu Triggerintegralen addiert werden (Schritt S155), um bei gehäuftem Auftreten von Oszillationen in Auslösecrashes (wie ODB, Pfahl- oder Unterfahrversuche) eine Auslösung der Rückhaltemittel zu beschleunigen (Gurtstraffer, Luftsäcke) oder zu verlangsamen (Gurtkraftbegrenzer). Sie können aber auch - gegen Schwellen verglichen - zur Herauf- oder Herabschaltung von herkömmlichen Triggerschwellen verwendet werden. Gleichzeitig besteht die Option, die aus den Koeffizienten c[k, s] gebildeten Kriterien während des Crashverlaufs über einen Crashfortschrittszähler gesteuert variabel einzusetzen oder eine Beeinflussung der Auslöseentscheidung nur dann zuzulassen, wenn die herkömmlichen Triggerintegrale eine gewisse untere Schwellenführung überschritten haben. Letztere Methode verhindert, dass Nichtauslösesituationen aus sogenannten Misuse-Tests wie Bordstein- oder Schwellenüberfahrten, welche in ihren Beschleunigungssignaturen niedrige Beschleunigungsintegrale, aber starke Oszillationen aufweisen, zur Auslösung führen können.
Die Fig. 4 und 5 zeigen den Wert von Koeffizienten in einer abstrakten
Größenordnung (z.B. in LSB) als Ergebnis einer Orthogonalzerlegung eines typischen ODB-Auslöseversuchs (Fig. 4) und eines typischen Nichtauslöseversuchs (Fig. 5). In beiden Fig. Sind die Graphen von jeweils drei Koeffizienten als Funktion der Zeit, d.h. drei Kurven dargestellt. Die bei dem ODB-Auslöseversuch auftretenden Oszillationen erzeugen wesentlich mehr Wert der Koeffizienten als beim Nichtauslöseversuch.
Schließlich zeigt Fig. 6 die Abschnittsintegrale 20 und 22 über die Grosse s(t) = \c[1, 0](t)\ + \c[2, 0](t)\ + \c[3, 0](t)\. Bereits ab einem Zeitpunkt von etwa 6 ms divergieren die Abschnittsintegrale 20 und 22 so deutlich, dass eine sichere Unterscheidung des ODB-Auslöseversuchs und des Nichtauslöseversuchs möglich ist.
Fig. 7 zeigt eine mögliche Implementierung der Erfindung in einem Steuergerät für eine Insassenschutzsystem für ein Kraftfahrzeug wie beispielsweise einen Personenkraftwagen. Zwei Beschleunigungssensoren 24 und 26 sind im Steuergerät zur Messung von Beschleunigungen vorgesehen, die im Falle eines Crashes des Kraftfahrzeugs mit einem Objekt auftreten. Den Beschleunigungssensoren sind Analog-Digital- Wandler 28 bzw. 30 nachgeschaltet, welche erzeugte analoge Signale der Beschleunigungssensoren 24 und 26 mit einer vorgegebenen Taktrate abtasten und digitalisieren. An einen Mikroprozessor 32 im Steuergerät werden dann die digitalisierten Sensorsignale als Folgen {an} von Beschleunigungswerten zur weiteren Verarbeitung übertragen. Der Mikroprozessor kann ein handelsüblicher Prozessor sein, wie er in Steuergeräten für Insassenschutzsysteme eingesetzt wird. Der Prozessor 32 führt ein Programm aus, welches das erfindungsgemäße Verfahren implementiert und in einem Speicher 34, beispielsweise einem ROM oder einem programmierbaren Speicher wie einem EEPROM oder Flash-PROM, abgelegt ist. Im Speicher 34 befinden sich auch die oben erwähnten dyadischen Zahlen b[k, s], die auf das Kraftfahrzeug kalibriert sind. Als Ergebnis der Verarbeitung des Beschleunigungssensorsignale erzeugt der Mikroprozessor 32 eine Auslösesignal 36 für Schutzmittel wie beispielsweise Airbags, automatische Gurtstraffer oder dergleichen Rückhaltemittel. Zur Verarbeitung der Beschleunigungssensorsignale implementiert der Mikroprozessor 32 insbesondere die in der Fig. 3 dargestellte Struktur. Eine Erweiterung des hier anhand der orthogonalen Basisfunktionen gemäß Gleichung (2) erläuterten Verfahrens besteht im Einsatz anderer Basisfunktionen-Typen, welche andere Signalbausteine aus dem Signal faktorisieren und auf andere Formeln für die Berechnung der entsprechenden Koeffizienten führen, auf weiche die oben vorgestellten Methoden zur Generierung von Kriterien angewendet werden können. Für die praktische Umsetzung in einem Auslösealgorithmus sollten die hierzu verwendeten orthogonalen Basisfunktionen möglichst einfach gehalten werden und möglichst einen endlichen Wertebereich aus dyadischen Zahlen besitzen.
Bezugszeichen Beschleunigungssensorsignal bei einem ODB-Crash Beschleunigungssensorsignal bei einem Nichtauslöseversuch Geschwindigkeitsverlust bei einem ODB-Crash Geschwindigkeitsverlust bei einem Nichtauslöseversuch Datenstroms fa Abschnittsintegral über die Grosse s(t) = \c[1, 0](t)\ + \c[2, 0](t)\ + \c[3, 0](t)\ beim ODB-Auslöseversuch Abschnittsintegral über die Grosse s(t) = \c[1, 0](t)\ + \c[2, 0](t)\ + \c[3, 0](t)\ beim Nichtauslöseversuch, 26 ' Beschleunigungssensor, 30 Analog-Digital-Wandler Mikroprozessor Speicher Auslösesignal

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal durch eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode verarbeitet wird, um Kriterien für die Bewertung des Signals zu erhalten.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass durch die orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode innerhalb eines Zeitfensters des Signals Koeffizienten der Zerlegung bestimmt und für die Bewertung des Signals verwendet werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine oder mehrere Linearkombinationen einer Basisfunktion der Koeffizienten der Zerlegung, insbesondere deren Absolutbeträge oder eine Funktion deren Absolutbeträge, bestimmt und für die Bildung von Bewertungskriterien für Oszillationen oder Schwingungen in Beschleunigungssignalen herangezogen wird.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens ein Kriterium aus einer nicht vollständigen orthogonalen Zerlegung des Signals gewonnen wird; das die im Signal enthaltenen Oszillationen bzw. Schwingungen quantifiziert.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal von einem Beschleunigungssensor eines Insassenschutzsystems eines Fahrzeugs erzeugt und das mindestens eine Kriterium zur Bildung oder Beeinflussung einer Auf- oder Abwertegröße für Triggerintegrale oder Auslöseschwellen des Insassenschutzsystems verwendet wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal in eine Linearkombination von orthogonalen Basisfunktionen niedriger Ordnung zerlegt wird (S2-S4; S7-S14) und anhand der Zerlegung Kriterien für die Bewertung von Oszillationen und/oder Schwingungen im Signal erzeugt werden (S5; S15, S151- S155).
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Zerlegung dynamisch erfolgt, in einem sich über den Zeitverlauf des Signals verschiebenden Fenster (S2; S7).
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Zerlegung des Signals mittels einer Standard- Orthogonalisierungsmethode, insbesondere mittels des Gram- Schmidt-Verfahrens, oder mittels auf die orthogonalen Basisfunktionen angepasste Methoden oder Schemata erfolgt (S3-S4; S8-S14).
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass aus den Absolutwerten der Zerlegung ein oder mehrere Kriterien gebildet werden, die für eine Bewertung von Oszillationen und/oder Schwingungen im Signal eingesetzt werden (S5; S15, S151-S155).
10. Verfahren nach 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Sensorsignal ein Beschleunigungssensorsignal ist und aus den in dem Signal enthaltenen Beschleunigungswerten fortlaufend Kenngrößen als die Kriterien ermittelt werden, die das Schwingungsverhalten des Signals innerhalb eines Zeitfensters quantifizieren
11.Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Kenngrößen zur Generierung oder Anpassung von beschleunigungsbezogenen Auslöseschwellen oder Triggerintegralen des Insassenschutzsystems herangezogen werden (S155).
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es die Zerlegung eines das Signal darstellenden Datenstroms {a^ in abzählbar viele orthogonale Basisfunktionen Ψu i e I umfasst, welche gegenüber einem inneren Produkt <•, •> auf dem Raum aller Folgen {bη} oder auf dem Raum aller Folgen {b mit b ≠ 0 für höchstens endlich viele n orthogonal sind (Ψz- 5Ψ, ) — 0, j ' ≠ i und eine Entwicklung an = ^α.Ψ.(n) , mit n e Z zulassen, wobei Z die Menge der ganzen
Zahlen bezeichnet. 3. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die orthogonalen Basisfunktionen Ψ\ so gewählt werden, dass sie aus dem Signal herauszuarbeitende Basisinformationen beschreiben.
14. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Koeffizienten a,- der Entwicklung als Kenngrössen zur Steuerung oder Beeinflussung einer Auslöseentscheidung eines Insassenschutzsystems, welches zur Verarbeitung des Signals ausgebildet ist, gewichtet und bewertet werden.
15. Vorrichtung zum Analysieren und Bewerten eines Signals, insbesondere eines Sensorsignals, mit einem Mikroprozessor (32) und einem Speicher (34), dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert ist, um das Signal durch eine orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode zu verarbeiten, um Kriterien für die Bewertung des Signals zu erhalten.
16. Vorrichtung nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert ist, um durch die orthogonale Zerlegung in Basisfunktionen niedriger Ordnung oder zu dieser äquivalenten Methode innerhalb eines Zeitfensters des Signals Koeffizienten der Zerlegung zu bestimmen und für die Bewertung des Signals zu verwenden.
17. Vorrichtung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert ist, um eine oder mehrere Linearkombinationen einer Basisfunktion der Koeffizienten der Zerlegung, insbesondere deren Absolutbeträge oder eine Funktion deren Absolutbeträge, zu bestimmen und für die Bildung von Bewertungskriterien für Oszillationen oder Schwingungen in Beschleunigungssignalen heranzuziehen.
18. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert ist, um mindestens ein Kriterium aus einer nicht vollständigen orthogonalen Zerlegung des Signals zu gewinnen; das die im Signal enthaltenen Oszillationen bzw. Schwingungen quantifiziert.
19. Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch eingerichtet bzw. programmiert ist, um das von einem Beschleunigungssensor eines Insassenschutzsystems eines Fahrzeugs erzeugte Signal zu verarbeiten und das mindestens eine Kriterium zur Bildung oder Beeinflussung einer Auf- oder Abwertegröße für Triggerintegrale oder Auslöseschwellen des Insassenschutzsystems zu verwenden.
20. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass der Mikroprozessor (32) programmtechnisch ferner eingerichtet bzw. programmiert ist, um ein Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 14 ausführen zu können.
2 I . Steuergerät für ein Insassenschutzsystem eines Fahrzeugs dadurch gekennzeichnet, dass es eine Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 20 aufweist.
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