(57)【要約】【課題】  荷重センサが故障しても乗員の重量を予測することができる乗員重量予測方法及び乗員重量予測装置を提供する。【解決手段】  複数の荷重センサを用いて乗員の全重量を得る乗員重量予測方法であって、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの荷重分布とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする。【選択図】    図２
2006030120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の荷重センサを用いて乗員の全重量を得る乗員重量予測方法であって、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする乗員重量予測方法。
【請求項２】
１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、異常な荷重センサの検出荷重を予測することを特徴とする請求項１に記載の乗員重量予測方法。
【請求項３】
１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重の合計とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする請求項１に記載の乗員重量予測方法。
【請求項４】
前記複数の荷重センサにて所定の時間間隔毎に検出される検出荷重が逐一記憶される検出荷重メモリと、平均荷重分布比が記憶される平均荷重分布比メモリとが用意されている請求項１〜３の何れかに記載の乗員重量予測方法であって、
乗員重量予測方法は、
前記複数の荷重センサが正常であるか異常であるかを判定する荷重センサ判定ステップと、
この荷重センサ判定ステップにて前記複数の荷重センサが正常であると判定されたときに、前記検出荷重メモリに記憶された最新の検出荷重に基づいて最新の荷重分布比を取得し、この最新の荷重分布比が前記平均荷重分布比メモリに記憶されている平均荷重分布比に近いか否かを判定する荷重分布比判定ステップと、
この荷重分布比判定ステップにて最新の荷重分布比が平均荷重分布比に近いと判定されたときに、平均荷重分布比メモリに記憶された平均荷重分布比を消去し、検出荷重メモリに記憶されていて前記最新の検出荷重が検出された時間から所定時間内に所定の時間間隔毎に検出された検出荷重に基づいて取得された新しい平均荷重分布比を平均荷重分布比メモリに記憶する平均荷重分布比更新ステップと、
をさらに具備しており、
前記荷重センサ判定ステップにて１つの荷重センサが異常であると判定されたときに、前記メモリに記憶された平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、乗員の全重量を予測する乗員重量予測方法。
【請求項５】
複数の荷重センサを用いてシートに着座した乗員の全重量を得る乗員重量予測装置であって、前記荷重センサの検出荷重に基づいて乗員が大人か小人かを判定し、大人であると判定された場合に大人信号を出力する荷重センサユニットを設け、前記荷重センサユニットからの大人信号に基づいてエアバッグの展開を許可するエアバッグユニットを設け、１つの荷重センサが異常になった場合に前記荷重センサユニットは１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて乗員の全重量を予測することを特徴とする乗員重量予測装置。
【請求項６】
前記荷重センサユニットは、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて異常な荷重センサの検出荷重を予測することを特徴とする請求項５に記載の乗員重量予測装置。
【請求項７】
前記荷重センサユニットは、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重の合計とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする請求項５に記載の乗員重量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、乗員重量予測方法及び乗員重量予測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、自動車等の車両には乗員の着座を荷重によって検出する荷重センサが設けられ、この荷重センサの検出結果に基づいてエアバッグの展開を許可するものが知られている。この中でも、前記車両のシートに４個の荷重センサを設け、全ての荷重センサの検出結果の合計値に基づいてエアバッグの展開を許可してエアバッグの展開を制御するものがある。（例えば、特許文献１参照）。一般に、荷重センサの故障が発生した場合には警告灯を灯して乗員に修理を促す。
【特許文献１】特開２００３−３１２４３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術にあっては、荷重センサの故障が発生した場合には、警告灯を灯して修理を促すものの、乗員の重量を得ることは難しい。
そこで、この発明は、荷重センサが故障しても乗員の重量を予測することができる乗員重量予測方法及び乗員重量予測装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載した発明は、複数の荷重センサ（例えば、実施の形態における荷重センサ１０）を用いて乗員（例えば、実施の形態における乗員９）の全重量を得る乗員重量予測方法であって、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする。
このように構成することで、荷重センサの１つに異常が発生した場合であっても残りの正常な荷重センサを用いて乗員の全重量を予測して得ることができる。
【０００５】
請求項２に記載した発明は、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、異常な荷重センサの検出荷重を予測することを特徴とする。
このように構成することで、１つの荷重センサが異常になる前に得られた検出荷重と正常な荷重センサの現在の検出荷重とに基づいて、異常になった荷重センサで本来検出されるべき現在の検出荷重を予測することが可能となる。
【０００６】
請求項３に記載した発明は、１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と、正常な荷重センサの検出荷重の合計とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする。
このように構成することで、１つの荷重センサが異常になる前に得られた検出荷重と正常な荷重センサの現在の検出荷重の合計とに基づいて、乗員の全重量を予測することが可能となる。
【０００７】
請求項４に記載した発明は、前記複数の荷重センサにて所定の時間間隔毎に検出される検出荷重が逐一記憶される検出荷重メモリと、平均荷重分布比が記憶される平均荷重分布比メモリとが用意されている乗員重量予測方法であって、前記複数の荷重センサが正常であるか異常であるかを判定する荷重センサ判定ステップ（例えば、実施の形態におけるステップＳ２０１）と、この荷重センサ判定ステップにて前記複数の荷重センサが正常であると判定されたときに、前記検出荷重メモリに記憶された最新の検出荷重に基づいて最新の荷重分布比を取得し、この最新の荷重分布比が前記平均荷重分布比メモリに記憶されている平均荷重分布比に近いか否かを判定する荷重分布比判定ステップ（例えば、実施の形態におけるステップＳ２０３）と、この荷重分布比判定ステップにて最新の荷重分布比が平均荷重分布比に近いと判定されたときに、平均荷重分布比メモリに記憶された平均荷重分布比を消去し、検出荷重メモリに記憶されていて前記最新の検出荷重が検出された時間から所定時間内に所定の時間間隔毎に検出された検出荷重に基づいて取得された新しい平均荷重分布比を平均荷重分布比メモリに記憶する平均荷重分布比更新ステップ（例えば、実施の形態におけるステップＳ２０５）と、をさらに具備しており、前記荷重センサ判定ステップにて１つの荷重センサが異常であると判定されたときに、前記メモリに記憶された平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする。
このように構成することで、例えば、車両の走行中には路面の凹凸による上下加速度、減速時には前後加速度、旋回時には横加速度が発生して各荷重センサの荷重分布比が激しく変動するが、このように激しく変動した荷重分布比を無視することができる。
【０００８】
請求項５に記載された発明は、複数の荷重センサを用いて乗員の全重量を得る乗員重量予測装置であって、前記荷重センサの検出荷重に基づいて乗員が大人か小人かを判定し、大人であると判定された場合に大人信号を出力する荷重センサユニット（例えば、実施の形態におけるＳＷＳユニット１１）を設け、前記荷重センサユニットからの大人信号に基づいてエアバッグの展開を許可するエアバッグユニット（例えば、実施の形態におけるＳＲＳユニット１２）を設け、前記荷重センサユニットは１つの荷重センサが異常になる前に得られた平均荷重分布比と正常な荷重センサの検出荷重とに基づいて、乗員の全重量を予測することを特徴とする。
このように構成することで、例えば複数の荷重センサの内１つが故障したとしても他の正常な荷重センサの検出荷重と予め記憶された故障前の平均荷重分布比とから前記荷重センサユニットが乗員の全重量を予測することができる。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１に記載した発明によれば、荷重センサの１つに異常が発生した場合であっても残りの正常な荷重センサを用いて乗員の全重量を予測して得ることができる。
【００１０】
請求項２に記載した発明によれば、前述の請求項１の効果に加え、１つの荷重センサが異常になる前に得られた検出荷重と正常な荷重センサの現在の検出荷重とに基づいて、異常になった荷重センサで本来検出されるべき現在の検出荷重を予測することが可能となる。
【００１１】
請求項３に記載した発明は、前述の請求項１の効果に加え、１つの荷重センサが異常になる前に得られた検出荷重と正常な荷重センサの現在の検出荷重の合計とに基づいて、乗員の全重量を予測することが可能となる。
【００１２】
請求項４に記載した発明によれば、上述した効果に加え、例えば、車両の走行中には路面の凹凸による上下加速度、減速時には前後加速度、旋回時には横加速度が発生して各荷重センサの荷重分布比が激しく変動するが、このように激しく変動した荷重分布比を無視することができるため、前述の荷重センサが異常になる前に前記平均荷重分布比メモリに記憶される平均荷重分布比の算出精度を向上させることが可能となる。
【００１３】
請求項５に記載した発明によれば、例えば複数の荷重センサの内１つが故障したとしても他の正常な荷重センサの検出荷重と予め記憶された故障前の平均荷重分布比とから前記荷重センサユニットが乗員の全重量を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１に示すように、自動車等の車両１にはシート２が設置されている。このシート２はシートクッション３とシートバック４とヘッドレスト５とで構成されている。
前記シートクッション３は前記車両１のフロアパネル６に敷設されたシートレール７にスライダとして機能する４つの起歪体８を介してスライド自在に取付けられている。
【００１５】
前記起歪体８は乗員９の重量がシートクッション３に加わるとこの荷重を受けて歪みを生じるものであり、この起歪体８に荷重センサ１０が固定されている。前記荷重センサ１０は前記起歪体８の歪みに応じて歪むと共にこの歪みに対応して抵抗値が変化するいわゆるピエゾ抵抗素子を用いたものである。具体的には、前記荷重センサ１０を常に通電状態にして、前記荷重センサ１０の通電電流又は荷重センサ１０の端子間電圧を監視することで前記起歪体８に加わった荷重つまりシートクッション３に加わった荷重を検出することができるのである。
【００１６】
前記荷重センサ１０にはこの荷重センサ１０に通電される電流又は前記荷重センサ１０の端子間電圧を監視制御するＳＷＳ（Seat Weight Sensor）ユニット１１が接続されている。このＳＷＳユニット１１は、シートバック４内に配設されており、前記荷重センサ１０に通電される電流又は前記荷重センサ１０の端子間電圧に基づいて前記荷重センサ１０の荷重分布比を算出し、これを前記ＳＷＳユニット１１に内蔵された平均荷重分布比メモリに記憶するものである。そして、前記ＳＷＳユニット１１での荷重分布比の算出結果に基づいて乗員９が大人であるか小人であるかを判定し、この判定結果が大人であった場合にはＳＲＳ（Supplemental Restraint System）ユニット１２に向けて大人信号を出力するものである。
尚、前記シートバック４の上側縁には支持部材１３を介してヘッドレスト５が取付けられている。
【００１７】
ところで、前記シート２の前方にはインストルメントパネル１４が取付けられている。このインストルメントパネル１４の上壁下面にはエアバッグユニット１５が配置されており、このエアバッグユニット１５には前記ＳＲＳユニット１２が接続されている。
前記ＳＲＳユニット１２は、例えば乗員９の足元等に配設されたものであり、図示しない衝突センサから衝突信号が入力され、かつ、ＳＷＳユニット１１から大人信号が入力された場合に、前記エアバッグユニット１５に向けてエアバッグを展開させる展開信号を出力するものである。
【００１８】
次に、図２のフローチャートに基づいて、前述したＳＷＳユニット１１の乗員判定処理を説明する。尚、前述した４つの荷重センサ１０をそれぞれ１ｃｈ、２ｃｈ、３ｃｈ、４ｃｈとして説明する。
１ｃｈ〜４ｃｈの４つの荷重センサでは所定の時間間隔毎に荷重が検出されている。検出された荷重はＳＷＳユニット１１に設けられた検出荷重メモリに逐一記憶される。［表１］は時間・・・，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５，・・・，Ｔｉ，・・・，Ｔｎに荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈにて検出される荷重（ｋｇ）を示している。ステップＳ２０１からリターンに至る一連のステップは荷重が検出される毎に、すなわち上記所定の時間間隔毎に繰り返される。以下、何回か一連のステップが繰り返され、時間Ｔｉを過ぎた後にステップＳ２０１が行われるとする。
【００１９】
【表１】
2006030120.tif 000003
【００２０】
まず、ステップＳ２０１（荷重センサ判定ステップ）では、荷重センサ１０が正常か否かを判定する。ステップＳ２０１における判定結果が「ＮＯ」である場合にはステップＳ２０６に進み、判定結果が「ＹＥＳ」である場合はステップＳ２０３に進む。ＳＷＳユニット１１に設けられた平均荷重分布比メモリにはステップＳ２０１が行われる前に得られた平均荷重分布比が記憶されている。
【００２１】
ここで、荷重分布比とはある時間に荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈにてそれぞれ検出される荷重の比であり、平均荷重分布比とは所定時間内に所定の時間間隔毎に得ることができる荷重分布比を平均したもの、すなわち荷重分布比の時間平均である。平均荷重分布比メモリには乗員がシート２に着座した後に所定の初期値が記憶され、その後、以下に示すステップＳ２０１〜ステップＳ２０５に従って更新される。時間Ｔｉを過ぎた時点で、平均荷重分布比メモリには時間Ｔ１〜Ｔ５に検出された検出荷重に基づいて得られる荷重分布比を平均したものが記憶されているものとする。
【００２２】
上述のように、平均荷重分布比は検出荷重メモリに記憶されていて所定時間内に所定の時間間隔毎に検出された検出荷重に基づいて取得される。すなわち、平均荷重分布比は所定の時間間隔毎に得られた荷重分布比を所定の検出回数、例えば５回で平均することで算出される。平均荷重分布比は時間Ｔｉより前の時間、例えば、時間Ｔ１〜Ｔ５に検出された検出荷重に基づいて以下のように算出される。
【００２３】
時間Ｔｊ（ｊ＝１〜５）での荷重分布比Ｐ（Ｔｊ）は、荷重センサ１ｃｈで時間Ｔｊに検出された荷重をｗ１ｊ、荷重センサ２ｃｈで時間Ｔｊに検出された荷重をｗ２ｊ、荷重センサ３ｃｈで時間Ｔｊに検出された荷重をｗ３ｊ、荷重センサ４ｃｈで時間Ｔｊに検出された荷重をｗ４ｊ、Ｗｊ＝ｗ１ｊ+ｗ２ｊ+ｗ３ｊ+ｗ４ｊとすると、
ｗ１ｊ×１００／Ｗｊ：ｗ２ｊ×１００／Ｗｊ：ｗ３ｊ×１００／Ｗｊ：ｗ４ｊ×１００／Ｗｊ
例えば、時間Ｔ１での荷重分布比Ｐ（Ｔ１）は、
３．０×１００／２１．０：４．０×１００／２１．０：７．０×１００／２１．０：７．０×１００／２１．０
である。荷重分布比は各荷重の合計が１００となるように規格化されている。ここで、時間Ｔｊ（ｊ＝１〜５）の各荷重センサの規格化荷重（Ｐ（Ｔｊ）の各要素）を以下のように定義する。
荷重センサ１ｃｈの規格化荷重Ｐ１（Ｔｊ）＝ｗ１ｊ×１００／Ｗｊ
荷重センサ２ｃｈの規格化荷重Ｐ２（Ｔｊ）＝ｗ２ｊ×１００／Ｗｊ
荷重センサ３ｃｈの規格化荷重Ｐ３（Ｔｊ）＝ｗ３ｊ×１００／Ｗｊ
荷重センサ４ｃｈの規格化荷重Ｐ４（Ｔｊ）＝ｗ４ｊ×１００／Ｗｊ
荷重分布比Ｐ（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）の平均である平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）は規格化荷重Ｐｋ（Ｔｊ）（ｋ＝１〜４）を検出回数で平均することで算出される。
（１／５）ΣＰ１（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）：
（１／５）ΣＰ２（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）：
（１／５）ΣＰ３（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）：
（１／５）ΣＰ４（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）
＝
（ｗ１１×１００／Ｗ１＋ｗ１２×１００／Ｗ２＋ｗ１３×１００／Ｗ３＋ｗ１４×１００／Ｗ４＋ｗ１５×１００／Ｗ５）／５：
（ｗ２１×１００／Ｗ１＋ｗ２２×１００／Ｗ２＋ｗ２３×１００／Ｗ３＋ｗ２４×１００／Ｗ４＋ｗ２５×１００／Ｗ５）／５：
（ｗ３１×１００／Ｗ１＋ｗ３２×１００／Ｗ２＋ｗ３３×１００／Ｗ３＋ｗ３４×１００／Ｗ４＋ｗ３５×１００／Ｗ５）／５：
（ｗ４１×１００／Ｗ１＋ｗ４２×１００／Ｗ２＋ｗ４３×１００／Ｗ３＋ｗ４４×１００／Ｗ４＋ｗ４５×１００／Ｗ５）／５
［表１］に基づいて算出された平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）の各要素である規格化荷重Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）を［表２］に示す。［表２］に示された比は各荷重の合計が１００となるように規格化されている。
【００２４】
【表２】
2006030120.tif 000004
【００２５】
ステップＳ２０３（荷重分布比判定ステップ）では検出荷重メモリに記憶された最新の検出荷重（時間Ｔｉに検出された検出荷重）に基づいて最新の荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）を取得し、この最新の荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）が前記平均荷重分布比メモリに記憶されている平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）に近いか否かを判定する。判定結果が「ＹＥＳ」（平均荷重分布比に近い）である場合はステップＳ２０５に進み、判定結果が「ＮＯ」（平均荷重分布比から遠い）である場合はステップＳ２０４に進む。
【００２６】
ステップＳ２０４では前回の平均荷重分布比を引き継いでリターンする。このとき、ステップＳ２０１が行われたときに平均荷重分布比メモリに記憶されていた平均荷重分布比は変更されない。一方、ステップＳ２０５（平均荷重分布比更新ステップ）では平均荷重分布比メモリを更新してリターンする。
【００２７】
最新の荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）は荷重分布比Ｐ（Ｔｊ）（ｊ＝１〜５）と同様の手順にて、時間Ｔｉで検出された荷重に基づいて得られる。ステップＳ２０３では、平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）の規格化荷重Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）（ｋ＝１〜４）と荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）の規格化荷重Ｐｋ（Ｔｉ）（ｋ＝１〜４）の差の、平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）に対する割合αｋが所定のしきい値αＴＨ以下であるときには、荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）は平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）に近いと判定され、差の割合αｋが所定のしきい値αＴＨよりも大きいときには、荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）は平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）から遠いと判定される。
【００２８】
ここで、差の割合αｋは、
αｋ＝｜Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）−Ｐｋ（Ｔｉ）｜×１００／Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）
である（ｋ＝１〜４は荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈに対応する）。Ｐｋ（Ｔｉ）とαｋ（ｋ＝１〜４）とを［表３］に示す。しきい値αＴＨが１０％であれば、荷重分布比Ｐ（Ｔｉ）は平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）に近いと判定され、ステップＳ２０５に進む。
【００２９】
【表３】
2006030120.tif 000005
【００３０】
ステップＳ２０５では、平均荷重分布比メモリに記憶されていた平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）を消去し、検出荷重メモリに記憶されていて最新の検出荷重Ｐ（Ｔｉ）が検出された時間Ｔｉから所定時間内に所定の時間間隔毎に検出された検出荷重に基づいて取得された新しい平均荷重分布比を平均荷重分布比メモリに記憶する。新しい平均荷重分布比は、Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）と同様の手順にて、時間Ｔｉ−４、時間Ｔｉ−３、時間Ｔｉ−２、時間Ｔｉ−１、及び時間Ｔｉに検出された検出荷重に基づいて得られる。ここで、時間Ｔｉ−４、時間Ｔｉ−３、時間Ｔｉ−２、時間Ｔｉ−１、時間Ｔｉは所定の時間間隔をおいてこの順に並んでいる。得られた新しい平均荷重分布比Ｐ（Ｔｉ−４〜Ｔｉ）は平均荷重分布比メモリに記憶される。
【００３１】
次に、前記ステップＳ２０１で「ＮＯ」である場合はステップＳ２０６に進み、ステップＳ２０６では平均荷重分布比メモリに記憶された平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）を読む。ステップＳ２０７では正常な各荷重センサの検出荷重と記憶されている平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）とに基づいて荷重センサの検出荷重の合計値を予測する。ステップＳ２０８では乗員が大人であるか小人であるかを判定してリターンする。
【００３２】
ここで、ステップＳ２０７の処理を具体的に説明すると、例えば荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈの内の荷重センサ１ｃｈが故障している場合には、以下の［表４］に示すように検出される。
【００３３】
【表４】
2006030120.tif 000006
【００３４】
次に、平均荷重分布比メモリに記憶されている平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）（［表２］参照）を読み、故障していない荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈの規格化荷重Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）（ｋ＝２〜４）に対する、故障している荷重センサ１ｃｈの規格化荷重Ｐｋ（Ｔｊ〜Ｔ５）の比、すなわち規格化荷重比βｋ＝Ｐ１（Ｔ１〜Ｔ５）×１００／Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）（ここでｋ＝２〜４）をそれぞれ以下の[表５]に示すように算出する。
【００３５】
【表５】
2006030120.tif 000007
【００３６】
そして、正常な荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈのそれぞれについて［表５］のβｋと［表４］の検出荷重との積を求めると、以下の［表６］に示すように、荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈのそれぞれの検出荷重に基づいた、異常である荷重センサ１ｃｈの検出荷重の予測値がそれぞれ算出される。
【００３７】
【表６】
2006030120.tif 000008
【００３８】
さらに、算出されたこれらの予測値の平均値を求めると３．４５ｋｇとなり、これを荷重センサ１ｃｈの値として採用すると、荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈの検出荷重の合計が２１．４５ｋｇと予測される。
【００３９】
したがって、上述の第一の実施の形態によれば、例えば荷重センサ１ｃｈに異常が発生した場合であっても残りの荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈを用いて乗員９の全重量を予測して得ることができる。
【００４０】
そして、路面の凹凸による上下加速度、減速時の前後加速度及び旋回時の横加速度が発生すると荷重分布比が激しく変動するが、このような乗員９の重量に起因しない荷重分布比の変動を無視することができるため、荷重センサ１ｃｈが異常になる前に平均荷重分布比メモリに記憶される平均荷重分布比の算出精度を向上させることが可能となる。
【００４１】
次に、図３のフローチャートに基づき本発明の第二の実施の形態を説明する。ここで、この第二の実施の形態は前述の第一の実施の形態の図２のフローチャートのステップＳ２０７をステップＳ３０７、ステップＳ２０８をステップＳ３０８に置き換えたものであるため、第一の実施の形態の図１を援用し、同一部分に同一符号を付して説明する。
【００４２】
まず、ステップＳ２０１では荷重センサが正常か否かを判定する。判定結果が「ＹＥＳ」（正常）である場合はステップＳ２０３に進み、判定結果が「ＮＯ」（異常）である場合はステップＳ２０６に進む。尚、ステップＳ２０３〜ステップＳ２０５までの処理は前述の第一の実施の形態と同様であるためここでの説明は省略する。
【００４３】
ステップＳ２０６では平均荷重分布比メモリに記憶され平均荷重分布比を読み込んでステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７では正常な荷重センサの検出荷重と読み込まれた平均荷重分布比より故障している荷重センサの検出荷重を予測する。具体的には、荷重センサ１ｃｈ〜４ｃｈの内、１ｃｈの荷重センサが故障した場合、［表２］に示すようなＳＲＳユニットの平均荷重分布比メモリに記憶されている平均荷重分布比Ｐ（Ｔ１〜Ｔ５）に基づいて故障していない荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈの規格化荷重Ｐｋ（Ｔ１〜Ｔ５）の合計を算出する。
規格化荷重の合計＝Ｐ２（Ｔ１〜Ｔ５）＋Ｐ３（Ｔ１〜Ｔ５）＋Ｐ４（Ｔ１〜Ｔ５）
＝１８．０％＋３３．７％＋３２．２％＝８３．９％
【００４４】
さらに、前述した［表４］に示すように、故障していない荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈの検出荷重の合計値を算出する（４．０ｋｇ＋７．０ｋｇ＋７．０ｋｇ＝１８．０ｋｇ）。そして、以下に示す［数１］を用いて乗員の予測合計重量（１８．０ｋｇ／８３．９／１００＝２１．４５ｋｇ）が算出される。
そして、ステップＳ３０８では前記予測合計重量を用いて乗員判定を行いリターンする。
【００４５】
【数１】
2006030120.tif 000009
【００４６】
したがって、とりわけ上記第二の実施の形態によれば、前記荷重センサ１ｃｈが故障する前に平均荷重分布比メモリに記憶された平均荷重分布比と正常な荷重センサ２ｃｈ〜４ｃｈの現在の検出荷重とに基づいて荷重センサ１ｃｈで本来検出されるべき現在の検出荷重を予測し、これらの検出荷重から合計値を求めて乗員９が大人か小人かを判定をすることができる。
【００４７】
尚、この発明は上記実施の形態に限られるものではなく、例えば、荷重センサの個数を適宜選択しても良い。さらに、平均荷重分布比メモリに記憶される平均荷重分布比はサンプル数が多いほど正確な平均荷重分布比が得られ有利である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の第一の実施の形態における重量予測装置の模式図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態における重量予測処理のフローチャートである。
【図３】本発明の第二の実施の形態の図２に相当するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１０  荷重センサ
１１  ＳＷＳユニット（荷重センサユニット）
１２  ＳＲＳユニット（エアバッグユニット）
ステップＳ２０１  荷重センサ判定ステップ
ステップＳ２０３  荷重分布比判定ステップ
ステップＳ２０５  平均荷重分布比更新ステップ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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