(57)【要約】シート乗車者の物理特性パラメタを決定するための方法は、ａ）ある占有センサから第一のパラメタに関するの読み取りを得るステップと、ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、物理特性の各値毎に上記第一パラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記物理特性パラメタを関連付けるステップを含んで成る。
2005502532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート乗車者の物理特性パラメタを決定するための方法であって、
ａ）ある占有センサから第一のパラメタに関する読み取りを得るステップと、
ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、物理特性の各値毎に上記第一パラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、
ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記物理特性パラメタを関連付けるステップを含んで成る方法。
【請求項２】
シート乗車者の物理特性パラメタを決定するための方法であって、
ａ）ある占有センサから少なくとも二つのパラメタの読み取りを得るステップと、
ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、物理特性の各値毎に上記少なくとも二つのパラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、
ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記物理特性パラメタを関連付けるステップを含んで成る方法。
【請求項３】
確率ベクトルをプロットするステップが
ａ）前記物理特性の値の全範囲に亘って確率を特定値に設定することにより上記確率ベクトルを初期化するステップと、
ｂ）物理特性値毎の最大パラメタ値と最小パラメタ値を示す較正曲線の外側に各パラメタが有る各物理特性値の確率をパラメタ毎に小さくするステップを含んで成る請求項１〜２の何れか一つに記載の方法。
【請求項４】
確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記物理特性パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から平均物理特性値を計算するステップと、
ｂ）決定しようとする上記物理特性パラメタを上記平均物理特性値に等しく設定するステップを含んで成る請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項５】
確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記物理特性パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から第一の平均物理特性値を計算するステップと、
ｂ）確率が第二の最高確率に等しいかそれより高い上記確率ベクトルの値の範囲から、第二の平均物理特性値を計算するステップと、
ｃ）決定しようとする上記物理特性パラメタを上記第一平均物理特性値と上記第二平均物理特性値の丸めた（切り上げ、切り捨て等）平均に等しく設定するステップを含んで成る請求項１〜３の何れか一つに記載の方法。
【請求項６】
前記物理特性が乗車者の体重及び／又は大きさである上記請求項１〜５の何れか一つに記載の方法。
【請求項７】
前記占有センサが感圧シートセンサ及び／又は容量センサである上記請求項１〜６の何れか一つに記載の方法。
【請求項８】
二次拘束システムの設定を制御するための方法であって、
ａ）請求項１〜７の何れか一つの方法により、シート乗車者の物理特性パラメタを決定するステップと、
ｂ）上記二次拘束システムを、上記物理特性パラメタを有する乗車者に合う設定モードに切り換えるステップを含んで成る方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両シートに座る乗車者の体重及び／又は身長又は体格等の、車両シートの占有状態に関係する数個のパラメタを決定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故の際に乗車者の生命を守るため、最新の車両には一般に、数個のエアバッグやシートベルトプリテンショナー等、事故による衝突時に解放される乗車者のエネルギーを吸収するのに用いられるものを含んだ防護システムが装着されている。かかるシステムは、各乗車者の特定条件、例えば乗車者の体重及び／又は体格に適合するようにすれば、更により有効になることは明らかである。そのため、例えばエアバッグが開く瞬間、エアバッグの膨張する体積、衝突後に安全ベルトが解放される瞬間を、シート上の乗車者の体格や位置に合わせられるようにする数個の動作モードを提供するマイクロプロセッサ制御防御システムが設計されている。
【０００３】
従って、所定の乗車者に対して最適の動作モードを制御マイクロプロセッサが選べられるようにするためには、乗車者の大きさ及び／又は体重及び／又は位置を決定し、これを防御システムの制御回路に伝える乗車者体格又は体形検出方法及び装置が利用可能であることが必要である。
【０００４】
この目的のため、ＵＳ−Ａ−５２３２２４３には、車両シートクッションにマトリックス上に配列された数個の個別力センサを含む乗車者体重検出装置が記載されている。これ等の力センサは電気抵抗が印加力で変わるものであり、略語ＦＳＲ（力感知抵抗）として知られている。各センサの抵抗は個々に測定され、これ等の抵抗の値に対応する力を加算すると、作用する全力、即ち乗車者の体重の表示が得られる。云いかえれば、ＵＳ−Ａ−５２３２２４３で用いられている方法は特定重量をセンサの特定読み取りに直接関連付けることから成る。
【０００５】
だが、乗車者の総重量は、その一部が車両底部に置かれた乗車者の脚で支えられ、又、別の一部がシート背面で支えられるため、シート面だけに働くわけではない。これに加えて、これ等重量各部はシート上の乗車者の位置でかなり変わるため、個々の力センサで測定された総力は乗車者の実体重に対応せず、シート上の乗車者の姿勢に従って極めて大きく変動してしまう。このことはまた、センサが個々のセンサから成る場合、物理特性がかなり異なる乗車者であっても、センサの同一読み取り、即ち個々に測定される力の同一分布を示すものを生じてしまうことがあることを意味する。従って、特定の乗車者を誤って分類してしまい、拘束システムを非適合モードで設定させてしまう危険がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、上記の危険を少なくするようにした、シート乗車者の一つ又は複数のパラメタを決定するための改良方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の問題を克服するため本発明は、シート乗車者の物理特性パラメタを決定するための方法であって、
ａ）ある占有センサから第一のパラメタに関する読み取りを得るステップと、
ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、物理特性の各値毎に上記第一パラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、
ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記物理特性パラメタを関連付けるステップを含んで成る方法を提案する。
【０００８】
乗車者の物理特性を決定するための公知の方法と比べて、本発明方法は特定物理特性をセンサの特定読み取りに直接関係付けるのではなく、読み取りを、特定センサ読み取りを生じることのある物理特性の値の全範囲に対して関連付ける。従って、本方法は正確に座った乗車者だけでなく、物理特性が異なり、また非最適位置で座った乗車者をも考慮するものである。
【０００９】
尚、本発明は乗車者の体重（重量）決定に限られるものではなく、シートに座る乗車者の大きさや体格を決定するのにも用い得るものである。
【００１０】
物理特性、即ち占有状態の実分類の決定の確実性を高めるため、本方法は好ましくは、占有センサが感知する数個のパラメタに関する評価を基礎におく。この場合、シート乗車者の物理特性パラメタを決定するための方法は、
ａ）ある占有センサから少なくとも二つのパラメタに関する読み取りを得るステップと、
ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、物理特性の各値毎に上記少なくとも二つのパラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、
ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記物理特性パラメタを関連付けるステップを含んで成る。
【００１１】
ステップｂ）でプロットする確率ベクトルは、異なるパラメタの実読み取りを生じる各物理特性値の組み合わせ確率を表わす。云いかえれば、本方法は全ての異なるパラメタの確率範囲を重畳して最終的な確率曲線を得る。本方法で推定される異なるパラメタは次の群から選ぶことができる：
・二つの近接するシート部での力の中心間の距離（ＩＷ）やシートの中心と縁部間の力の勾配（ＤＰＶ比）等の人体計測パラメタ
・絶対力に基づくパラメタ、例えば被測定個別力の和（ＴＤＰＶ和）や作動セルの数（作動セル）
・占有面の形状や大きさ等の形状認識パラメタ（形状認識）。
【００１２】
本発明の好ましい実施例では、確率ベクトルをプロットするステップが
ａ）前記物理特性の値の全範囲に亘って確率を特定値に設定することにより上記確率ベクトルを初期化するステップと、
ｂ）物理特性値毎の最大パラメタ値と最小パラメタ値を示す較正曲線の外側に各パラメタが有る各物理特性値毎の確率をパラメタ毎に小さくするステップを含んで成る。
【００１３】
物理特性が同じな異なる個人間にも、同一個人の異なる位置間にもパラメタのばらつきがあるから、各物理特性値毎の特定パラメタの最大及び最小読み取りは較正曲線を用いて決定される。この較正曲線を得るには、物理特性が同じな別人や（同一人の）シート上の異なる位置に対して各特定パラメタの異なる読み取りを得れば良い。このステップを、少なくとも二つの異なる物理特性値に対して繰り返せば良い。データが収集された後、例えば最大パラメタ値間で又は最小パラメタ値間での内挿（補間）により較正曲線をプロットすることができる。得られた二つの曲線は各所定パラメタの包絡線を構成し、これが決定しようとする物理特性の範囲の最小―最大散布度（広がり幅）に対応する。或る一定のパラメタ値が例えば特定の重量をもつ人による蓋然性があるのは、このパラメタがこの重量に対する最大較正曲線と最小較正曲線の間にある場合、即ちこのパラメタが包絡線の内側にある場合である。
【００１４】
だが、パラメタ値がこの特定重量に対する包絡線の外側にあれば、特定重量の人によって生じたこのパラメタ値の確率は小さい。このことは、この重量値の確率ベクトルでの確率を、包絡線内に実パラメタ値がある重量値に対して小さくしなければならないことを意味する。このように確率を小さくするには、実パラメタが対応する包絡線の外側にある重量又は大きさの確率（ベクトル値）に所定のボーダー（＜１）を掛けて乗算すれば良い。或いは、確率を小さくするには減算しても良い。だが、この場合、確率が０％未満又は分解能下に落ちないようにし、別の確率ステップ間の区別が尚可能であることが確保されなければならない。
【００１５】
本発明方法を極めて簡単に具体化した実施例では、確率が最も高い物理特性値の決定範囲を二次的拘束システムの制御回路に送るようにする。そしてこの制御システムが拘束システムを、物理特性の全決定範囲に適切と考えられる一つの設定モードに切り換えるようにする。本発明のより好ましい実施例では、確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記物理特性パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から平均物理特性値を計算するステップと、
ｂ）決定しようとする上記物理特性パラメタを上記平均物理特性値に等しく設定するステップを含んで成る。
【００１６】
この方法の出力は、二次拘束システムの制御回路を特定のある設定モードに切り換える平均物理特性から成る。
【００１７】
複数のパラメタを考慮した方法では、確率が最も高い範囲に隣接する物理特性値の範囲、即ち確率が第二番目に高い範囲のそれ、がかなり高い確率を有して、異なるパラメタの実読み取りを生ずることもある。このことは、実物理特性がこれ等の範囲にある確率が尚かなり高いことを意味する。これ等の確率を区別しないようにするため、本方法のより好ましい実施例では確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記物理特性パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から第一の平均物理特性値を計算するステップと、
ｂ）確率が第二の最高確率に等しいかそれより高い上記確率ベクトルの値の範囲から、第二の平均物理特性値を計算するステップと、
ｃ）決定しようとする上記物理特性パラメタを上記第一平均物理特性値と上記平均物理特性値の丸めた（切り上げ、切り捨て等による）平均に等しく設定するステップを含んで成る。
【００１８】
尚、異なるパラメタを感知して得るセンサの種類は本発明には重要ではない。実際、本方法では感圧シートセンサ及び／又は容量センサ等、どんな種類のシート占有センサも用いることができる。
【００１９】
また、本方法は、特定パラメタの読み取りへの温度の影響を除去する温度補償法と組み合わせることができる。実際上、システムの特性が温度と共に変動するため、異なるセンサの個々の読み取りが車内の環境温度に依存して変動する。本方法を適宜の温度補償法と組み合わせれば、パラメタ読み取り、従って実物理特性の決定への温度のそんな影響を少なくでき、有利である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の非限定実施態様を、添付図面を参照して説明する。
【００２１】
図１は、本発明の方法を採用した重量推定モジュールを示すブロック図である。図示の方法は乗車者の重量の決定に用いられるが、同様の方法を用いて乗車者の大きさや体格を決定できることは当業者には明らかであろう。シート乗車者の重量を決定するこの方法は、シート占有センサが感知する次の形式の一つ又は複数のパラメタを基礎におく。
・二つの近接するシート部での力の中心間の距離（ＩＷ）やシートの中心と縁部間の力の勾配（ＤＰＶ比）等の人体計測パラメタ
・絶対力に基づくパラメタ、例えば被測定個別力の和（ＴＤＰＶ和）や作動されたセルの数（作動セル）
・占有面の形状や大きさ等の形状認識パラメタ（形状認識）。
【００２２】
この重量推定モジュールの目的は、全パラメタの値を組み合わせて最終推定重量を計算することである。
【００２３】
各パラメタは、重量に関連付けられるべき出力値を有する。同じ重量の異なる個人間で、また同一個人の取る異なる位置の間ではパラメタにばらつきがあるから、個別的重量値でなく、高確率の重量範囲を一つの出力パラメタ値に割り当てる。従って、較正曲線（包絡線）を用いて、パラメタ値毎の最高確率の重量範囲を計算する。全ての確率計算の結果は確率曲線であり、これから最終推定重量（ＥＷ）を演繹する。
【００２４】
これが得られるのは、所謂「重量推定包絡線」のためである。パラメタ毎に、重量に依存する二つの曲線、即ち図２に示すような最大パラメタ値曲線と最小パラメタ値曲線が必要となる。一つの所定のパラメタの包絡線の定義は、０〜１５０ｋｇの重量範囲に対する全最小−最大値広がり幅である。この広がり幅は、シットイン（sit-in）較正中に収集されたデータを調整して画定される。シート構成：公称発泡体硬度、及び製造者規定公称値に設定された最典型的トリム型式、シート背面・クッション傾斜角。
【００２５】
データが収集されたら、最小パラメタ値と最大パラメタ値を求めなければならない。この作業の結果が、包絡線の画定となる。全重量点パラメタ値（最小、最大）をトレンドライン及び補間フィットと共に同一チャートに描けば、包絡線が決まることになる。
【００２６】
これ等の較正曲線が決定したら、重量推定法が実行される。重量推定モジュールは実計算パラメタ値を得ると、これ等パラメタの全ての確率範囲を重畳して、パラメタと同数の異なるパラメタステップで最終確率曲線を得る。モジュールは確率が最も高い重量範囲と確率が次に最も高い重量範囲を用いて、最終推定重量を計算する。
【００２７】
確率ベクトルの計算は例えば次のステップから成る：
１．指標が例えば１ｋｇ毎の重量である確率ベクトル（例：１〜１５０ｋｇ間の各１ｋｇ重量範囲の一確率値）を１００％に初期化する；
即ち、この例では
【００２８】
【表１】
2005502532.tif 000003
【００２９】
２．各パラメタに対して、実パラメタが対応包絡線の外側（＞最大又は＜最小）にある重量の確率（ベクトル値）に一定のボーダーを乗じる、
例えば
【００３０】
【表２】
2005502532.tif 000004
【００３１】
３．ベクトル内の最高確率と第二最高確率を求め、記憶する；
４．確率が最高確率に等しい重量点（ベクトルの指標）の平均を計算する；
５．確率が第二最高確率に等しいか、これより高い重量点（ベクトルの指標）の平均を計算する；
６．最終推定重量は、上記二つの平均の丸めた（切り上げ、切り捨て等）平均である。
【００３２】
図４は、６個の異なるパラメタに基づいて計算した確率ベクトルを一例として示す。低確率範囲を除外するのに用いた確率低下法は、最終結果に影響しない程度まで変更可能である。「一定ボーダーを乗ずる乗算」の代わりに例えば減算を用いることができるが、確率が０％未満又は分解能下に落ちないようにし、異なる確率ステップ間の区別が尚可能であることが確保される必要が有る。
【００３３】
センサからのパラメタ読み取りに車両内の環境温度が影響しないようにするため、温度補償法を更に実行すると良い。この温度−重量補償モジュールの目的は、温度によって変わる推定重量値を補正することである。この補正は実推定重量と温度に依存して行うべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】重量推定モジュールのブロック図を示す。
【図２】一パラメタｖｓ重量（物理特性）包絡線図を示す。
【図３】確率ベクトルの原理を示す。
【図４】数個のパラメタを含んだ確率ベクトルを示す。
【図１】
2005502532.tif 000005
【図２】
2005502532.tif 000006
【図３】
2005502532.tif 000007
【図４】
2005502532.tif 000008
【国際公開パンフレット】
2005502532.tif 000009
2005502532.tif 000010
2005502532.tif 000011
2005502532.tif 000012
2005502532.tif 000013
2005502532.tif 000014
2005502532.tif 000015
2005502532.tif 000016
2005502532.tif 000017
2005502532.tif 000018
2005502532.tif 000019
2005502532.tif 000020
2005502532.tif 000021
2005502532.tif 000022
2005502532.tif 000023
2005502532.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成15年11月12日(2003.11.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート乗車者の体重パラメタを決定するための方法であって、
ａ）ある占有センサから少なくとも二つのパラメタの読み取りを得るステップと、
ｂ）確率ベクトルをプロットするステップと、この確率ベクトルとは、各体重範囲毎に前記体重範囲のシート乗車者が上記少なくとも二つのパラメタに関する上記読み取りを生ずる確率を表わすものであり、
ｃ）確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲に上記体重パラメタを関連付けるステップを含んで成る方法。
【請求項２】
確率ベクトルをプロットするステップが
ａ）全範囲の体重に亘って確率を特定値に設定することにより上記確率ベクトルを初期化するステップと、
ｂ）各体重値毎の最大パラメタ値と最小パラメタ値を示す較正曲線の外側に各パラメタが有る各体重値の確率をパラメタ毎に小さくするステップを含んで成る請求項１に記載の方法。
【請求項３】
確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記体重パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から平均体重値を計算するステップと、
ｂ）決定しようとする上記体重パラメタを上記平均体重値に等しく設定するステップを含んで成る請求項１〜２の何れか一つに記載の方法。
【請求項４】
確率が最も高い前記確率ベクトルの値の範囲に前記体重パラメタを関連付けるステップが
ａ）上記確率が最も高い上記確率ベクトルの値の範囲から第一の平均体重値を計算するステップと、
ｂ）確率が第二の最高確率に等しいかそれより高い上記確率ベクトルの値の範囲から、第二の平均体重値を計算するステップと、
ｃ）決定しようとする上記体重パラメタを上記第一平均体重値と上記第二平均体重値の丸めた（切り上げ、切り捨て等）平均に等しく設定するステップを含んで成る請求項１〜２の何れか一つに記載の方法。
【請求項５】
前記占有センサが感圧シートセンサ及び／又は容量センサである上記請求項１〜４の何れか一つに記載の方法。
【請求項６】
二次拘束システムの設定を制御するための方法であって、
ａ）請求項１〜６の何れか一つの方法により、シート乗車者の体重パラメタを決定するステップと、
ｂ）上記二次拘束システムを、上記体重パラメタを有する乗車者に合う設定モードに切り換えるステップを含んで成る方法。
【国際調査報告】
2005502532.tif 000025
2005502532.tif 000026
2005502532.tif 000027