(57)【要約】  本発明は、自動車（１）の安全領域（４）内に配置されており、自動車（１）の運動量を測定する少なくとも１つの第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）と、自動車（１）の衝突領域（３）内に配置されており、自動車（１）の運動量（ａＳ２）を測定する少なくとも１つの第２のクラッシュセンサ（Ｓ２）とを備える自動車に関し、この自動車（１）は点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を用いて制御される乗員保護装置（１５，１６）と、測定された運動量（ａＳ１，ａＳ２）に依存して、または、測定された運動量（ａＳ１，ａＳ２）の少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に応じて点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める制御装置（２）とを包含する。
2007508196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１）において、
前記自動車（１）の安全領域（４）内に配置されており、前記自動車（１）の運動量を測定する少なくとも１つの第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）と、前記自動車（１）の衝突領域（３）内に配置されており、前記自動車（１）の運動量（ａＳ２）を測定する少なくとも１つの第２のクラッシュセンサ（Ｓ２）とを備え、
前記自動車（１）は点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を用いて制御される乗員保護装置（１５，１６）と、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）に依存して、または、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に応じて前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める制御装置（２）とを包含することを特徴とする、自動車（１）。
【請求項２】
前記制御装置（２）は、
−測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）に依存して、または、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に応じて前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める少なくとも１つの第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）と、
−前記第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）を用いて測定された前記運動量（ａＳ１）または該運動量（ａＳ１）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１）に依存するが、前記第２のクラッシュセンサ（Ｓ２）を用いて測定された前記運動量（ａＳ２）または該運動量（ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ２）には依存せずに前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める少なくとも１つの第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）とを包含する、請求項１記載の自動車（１）。
【請求項３】
前記制御装置（２）は、前記トリガ信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を実際に求めるために、前記第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）または前記第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）を選択する選択モジュール（３８）を包含する、請求項２記載の自動車（１）。
【請求項４】
さらに前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を、前記第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）を用いて測定された前記運動量（ａＳ１）の前記第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）とは異なる第２の期間（［ｔ０−τ０−τ１，ｔ０−τ１］）にわたる時間的な平均値（ｖＳ１）に依存して求める、請求項１から３までのいずれか１項記載の自動車（１）。
【請求項５】
前記期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］、［ｔ０−τ０−τ１，ｔ０−τ１］）は１ｍｓから２００ｍｓの長さである、請求項１から４までのいずれか１項記載の自動車（１）。
【請求項６】
自動車（１）の製造方法において、
前記自動車（１）の運動量（ａＳ１）を測定する少なくとも１つの第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）を前記自動車（１）の安全領域（４）内に配置し、前記自動車（１）の運動量（ａＳ２）を測定する少なくとも１つの第２のクラッシュセンサ（Ｓ２）を前記自動車（１）の衝突領域（３）内に配置し、点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を用いて制御される乗員保護装置（１５，１６）と、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）に依存して、または、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に応じて前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める制御装置（２）とを前記自動車（１）内に配置することを特徴とする、自動車（１）の製造方法。
【請求項７】
−測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）に依存して、または、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に応じて前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める少なくとも１つの第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）を形成し、
−前記第１のクラッシュセンサ（Ｓ１）を用いて測定された前記運動量（ａＳ１）または該運動量（ａＳ１）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１）に依存するが、前記第２のクラッシュセンサ（Ｓ２）を用いて測定された前記運動量（ａＳ２）または該運動量（ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ２）には依存せずに前記点火信号（ＣＲＡＳＨ、ＡＩＲ、ＧＵＲＴ）を求める少なくとも１つの第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）を形成する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）または前記第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）を、前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）および該第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）とは異なる第２の期間（［ｔ０−τ０−τ1，ｔ０−τ1］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）と複数の限界値（δｖ０Ｓ１，δｖ１Ｓ１，δｖ０Ｓ２）とを複数回比較したものとして自動的に形成する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記限界値（δｖ０Ｓ１，δｖ１Ｓ１，δｖ０Ｓ２）を自動的に求め、比較の回数を自動的に決定し、該比較の順番を自動的に選択し、測定された運動量（ａＳ１，ａＳ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）および前記第２の期間（［ｔ０−τ０−τ1，ｔ０−τ1］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）を比較のために自動的に選択する、または、前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の形成時以降の経過期間または前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）の形成時以降の経過期間または前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）および前記第２の期間（［ｔ０−τ０−τ1，ｔ０−τ1］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）の形成時以降の経過期間を比較のために自動的に選択する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）または前記第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）を、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）または、前記乗員保護装置（１５，１６）の目標トリガ時点（ｔｚ）が既知である状況での前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）または、前記乗員保護装置（１５，１６）の目標トリガ時点（ｔｚ）が既知である状況での前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）の前記少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）および前記第２の期間（［ｔ０−τ０−τ1，ｔ０−τ１］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）に依存して形成するが、前記第１のトリガコンテキスト（３０Ａ）または前記第２のトリガコンテキスト（３０Ｄ）の形成の際には、前記乗員保護装置（１５，１６）の前記目標トリガ時点（ｔｚ）前、前記乗員保護装置（１５，１６）の前記目標トリガ時点（ｔｚ）周辺、または前記乗員保護装置（１５，１６）の前記目標トリガ時点（ｔｚ）後の学習抑制期間（τｈｏｌｅ）において、測定された前記運動量（ａＳ１，ａＳ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）または該運動量（ａＳ１，ａＳ２）の少なくとも第１の期間（［ｔ０−τ０，ｔ０］）および第２の期間（［ｔ０−τ０−τ1，ｔ０−τ１］）にわたる時間的な平均値（ｖ０Ｓ１，ｖ０Ｓ２）を考慮しない、請求項７から９までのいずれか１項記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はエアバックのような乗員保護システムないし乗員保護装置を備えた自動車に関する。
【０００２】
エアバックシステムは例えばインターネットページ
www.informatik.uni-dortmund.de/airbag/seminarphase/hardware_vortrag.pdf
に公開されている記事「Hardware und Mechanik realer Airbagsteuerungen」に開示されている。
【０００３】
US 5 583 771、US 5 684 701およびUS 6 532 508 B1には、加速度センサの出力信号に依存するニューラルネットワークを用いたエアバックの制御が開示されている。
【０００４】
DE 198 54 380 A1には車両の衝突の重大性を識別する方法が開示されており、この方法においては複数の加速度センサの出力信号がニューラルネットワークに供給される。またこの方法では加速度センサの出力信号の評価の開始は、出力信号が所定の閾値を上回ったときに加速度センサから出力されるトリガ信号によって決定されている。この加速度センサは別の加速度センサに対して、同一の時点にそれぞれの出力信号を供給することを指示する。さらには、加速度センサの出力信号を一度または二度積分することが提案されている。
【０００５】
DE 100 35 505 A1には、ニューラルネットワークを用いることにより将来の時間的な経過における加速度センサの出力信号を、少なくとも所定の時点での加速度センサ信号に基づき予測する方法が開示されている。
【０００６】
DE 100 40 111 A1からは車両内の拘束手段のためのトリガ決定を形成する方法が公知であり、この方法においては加速度測定値から差分が形成され、続いてこの差分の値が積分される。積分（値）は少なくとも１つの閾値と比較される。積分が所定の時点までにこの閾値を上回らなければ、測定された加速度またはこの加速度から導出される速度変化に対するトリガ閾値の位置はトリガの感度が低減されるように変化される。
【０００７】
DE 101 03 661 C1には自動車内で側面衝突を検出する方法が記載されており、ここでは車両の左側および右側に加速度センサが配置されており、これらの加速度センサの出力信号から差分が形成される。差分加速度信号が積分または加算される。側面衝突を検出するために差分速度信号は差分加速度信号に依存して形成される閾値と比較される。
【０００８】
本発明の課題は乗員の保護に関して改善された自動車を提供することである。
【０００９】
この課題は、自動車の安全領域内に配置されており、自動車の運動量を測定する少なくとも１つの第１のクラッシュセンサと、自動車の衝突領域内に配置されており、自動車の同一または別の運動量を測定する少なくとも１つの第２のクラッシュセンサとを備えた自動車によって解決され、ここで自動車は点火信号を用いて制御可能な乗員保護装置と、測定された運動量に依存して、および／または、測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に応じて点火信号を求める制御装置とを包含する。
【００１０】
殊に本発明の範囲内での自動車の衝突領域とは、自動車が障害物と衝突した際に、乗員保護装置の（目標）トリガ時点前に破壊される自動車の領域である。殊に本発明の範囲内での自動車の安全領域とは、自動車が障害物と衝突した際に破壊されない、もしくは乗員保護装置の（目標）トリガ時点後に破壊される自動車の領域である。
【００１１】
本発明の範囲内での乗員保護装置とは殊にエアバックおよび／またはシートベルトテンショナである。本発明の範囲内での自動車の運動量とは加速度、速度または道程ないしこれらのパラメータから導出されるパラメータでよい。
【００１２】
本発明の範囲内でのクラッシュセンサとは、１つまたは複数の方向における加速度を測定する加速度センサでよい。また本発明の範囲内でのクラッシュセンサとは、レーダ機器、赤外線装置またはカメラであってもよい。この場合には、自動車の運動量は自動車から障害物までの距離、この距離の一次または二次の導関数もしくは別の等価のパラメータでよい。また本発明の範囲内でのクラッシュセンサとは、自動車の変形を測定するセンサであってもよい。そのようなセンサは光ファイバセンサまたはDE 100 16 142 A1に開示されているセンサでよい。この場合には、自動車の運動量は自動車の変形、この変形の一次または二次の導関数もしくは別の等価のパラメータでよい。
【００１３】
本発明の範囲内での時間的な平均値とは、算術的な平均値または重み付けされた平均値でよい。この種の重み付けされた平均値では例えば、該当する期間における運動量の初期の値を該当する期間における運動量の後期の値よりも大きく重み付けすることができる。また本発明の範囲内での平均値とは、平均値に比例する値でもよい。本発明の有利な実施形態においては、平均値は算術的な平均値に比例する値である。有利には平均値は、該当する期間における運動量の積分値に比例する値または該当する期間における運動量のサンプリング値の和に比例する値である。
【００１４】
本発明の範囲内での点火信号とは、エアバックおよび／またはシートベルトテンショナのような乗員保護装置がトリガされるべきか否かを表す２進信号でよい。本発明の範囲内でのそのような点火信号はDE 100 35 505 A1に記載されている「ＦＩＲＥ／ＮＯ−ＦＩＲＥ（点火／非点火）」信号でよい。また本発明の範囲内での点火信号とは、どの程度（例えば段階１または段階２）でエアバックが点火されるべきかを表すより複雑な信号でもよい。さらに本発明の範囲内でのそのような点火信号はDE 100 35 505 A1に記載されている衝突重大性パラメータないし乗員加速度ないし乗員負荷でよい。本発明の範囲内での点火信号は衝突の場所および／または方向を表す情報でよい、もしくはそのような情報を包含していてもよい。
【００１５】
本発明の有利な実施形態においては、第１のクラッシュセンサおよび第２のクラッシュセンサは相互に少なくとも０．５ｍの距離を置いて配置されている。本発明の別の有利な実施形態においては、クラッシュセンサは制御装置と接続されているか、制御装置に統合されているか、制御装置と共にケーシング内に配置されている。
【００１６】
本発明の別の有利な実施形態においては制御装置が、
−測定された運動量に依存して、および／または、測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に応じて点火信号を求める少なくとも１つの第１のトリガコンテキスト、および／または、
−第１のクラッシュセンサを用いて測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に依存するが、第２のクラッシュセンサを用いて測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値には依存せずに点火信号を求める少なくとも１つの第２のトリガコンテキストを包含する。
【００１７】
本発明の別の有利な実施形態においては、制御装置が点火信号を実際に求めるために第１のトリガコンテキストまたは第２のトリガコンテキストを選択する選択モジュールを有し、ここで第２のトリガコンテキストと第１のトリガコンテキストのどちらかの選択は殊に第２のクラッシュセンサを用いて測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に依存して行われる。
【００１８】
さらに本発明の別の有利な実施形態においては、第１のクラッシュセンサを用いて測定された運動量の第１の期間とは異なる第２の期間にわたる時間的な平均値に依存して点火信号を求めることができる。本発明の範囲内での第１の期間とは異なる第２の期間をその長さおよび／または位置で第１の期間と区別することができる。
【００１９】
本発明の別の有利な実施形態においては、第１の期間および／または第２の期間は１ｍｓ〜２００ｍｓ、殊に４ｍｓ〜３２ｍｓ、有利には８ｍｓ〜２４ｍｓの長さである。
【００２０】
本発明の別の有利な実施形態においては、第１の期間および／または第２の期間は１ｍｓ〜５０ｍｓ、有利には２ｍｓ〜１６ｍｓ相互にずれている。
【００２１】
さらに前述の課題は、殊に１つまたは複数の前述の特徴を有する自動車の製造方法によって解決され、ここでは自動車の運動量を測定する少なくとも１つの第１のクラッシュセンサが自動車の安全領域内に配置され、自動車の運動量を測定する少なくとも１つの第２のクラッシュセンサが自動車の衝突領域内に配置され、また点火信号を用いて制御可能な乗員保護装置と、測定された運動量に依存して、および／または、測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に応じて点火信号を求める制御装置とが自動車内に配置される。
【００２２】
本発明の有利な実施形態においては、
−測定された運動量に依存して、および／または、測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値に応じて点火信号を求める少なくとも１つの第１のトリガコンテキストが形成され（また殊に制御装置に導入され）、および／または、
−第１のクラッシュセンサを用いて測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値には依存するが、第２のクラッシュセンサを用いて測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値には依存せずに点火信号を求める少なくとも１つの第２のトリガコンテキストが形成される（また殊に制御装置に導入される）。
【００２３】
本発明の別の有利な実施形態においては、第１のトリガコンテキストおよび／または第２のトリガコンテキストが、運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間およびこの第１の期間とは異なる第２の期間にわたる時間的な平均値と複数の限界値とを複数回比較したものとして（殊に自動的に）形成される。
【００２４】
本発明の有利な実施形態においては限界値が自動的に求められ、比較の回数が自動的に決定され、比較の順番が自動的に選択され、測定された運動量および／またはこの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値および／またはこの平均値の少なくとも第１の期間および第２の期間にわたる時間的な平均値が比較のために自動的に選択される、および／または、運動量の形成時以降の経過期間および／またはこれらの運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値の形成時以降の経過期間および／またはこれらの運動量の少なくとも第１の期間および第２の期間にわたる時間的な平均値の形成時以降の経過期間が比較のために自動的に選択される。
【００２５】
本発明の別の有利な実施形態においては第１のトリガコンテキストおよび／または第２のトリガコンテキストは、測定された運動量または乗員保護装置の目標トリガ時点が既知である状況での測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値および／また乗員保護装置の目標トリガ時点が既知である状況での測定された運動量の少なくとも第１の期間および第２の期間にわたる時間的な平均値に依存して形成されるが、第１のトリガコンテキストおよび／または第２のトリガコンテキストの形成の際には、乗員保護装置の目標トリガ時点前、乗員保護装置の目標トリガ時点周辺、または乗員保護装置の目標トリガ時点後の学習抑制期間において、測定された運動量または少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値および／または測定された運動量の少なくとも第１の期間および第２の期間にわたる時間的な平均値は考慮されないままである。
【００２６】
本発明の別の有利な実施形態においては、第１のトリガコンテキストおよび／または第２のトリガコンテキストの形成の際に、乗員保護装置の目標トリガ時点前の学習抑制期間において、測定された運動量および／またはこの測定された運動量の少なくとも第１の期間にわたる時間的な平均値および／またはこの測定された運動量の少なくとも第１の期間および第２の期間にわたる時間的な平均値は考慮されないままである。
【００２７】
本発明の別の有利な実施形態においては、学習抑制期間は１ｍｓ〜４０ｍｓ、殊に２ｍｓ〜１０ｍｓ、有利には約５ｍｓの長さである。
【００２８】
本発明の範囲内での自動車とは殊に個人的に道路交通において使用可能な陸用車両である。本発明の範囲内での自動車とは殊に内燃期間を備えた陸用車両に制限されるものではない。
【００２９】
さらなる利点および詳細は以下の実施例の説明から明らかになる。図面において同一または同種の対象には同一の参照符号を付してある。図面において、
図１は自動車の俯瞰図を示し、
図２は乗員保護システムの実施例を示し、
図３は制御モジュールの実施例を示し、
図４はトリガモジュールの実施例を示し、
図５はクラッシュセンサの出力信号の実施例を示し、
図６はある期間における図５の出力信号の積分の経過を示し、
図７はトリガ形成の実施例を示し、
図８はニューラルネットワークの実施例を示し、
図９は決定木の実施例を示し、
図１０は自動車の製造方法の実施例を示し、
図１１は学習抑制期間を有する図６による積分を示し、
図１２は図１１による積分の一部を示し、
図１３は学習抑制期間を有するトリガ情報を示し、
図１４は図６による積分の一部を示し、
図１５は学習抑制期間を有する別のトリガ情報を示し、
図１６はトリガモジュールの別の実施例を示し、
図１７はトリガモジュールの別の実施例を示し、
図１８はトリガモジュールの別の実施例を示す。
【００３０】
図１は、図２にブロック回路図として示されている乗員保護システムを備えた自動車の俯瞰図を示す。乗員保護システムは、図１には示されていないが図２には示されている少なくとも１つのエアバック１５および／または図１には示されていないが図２には示されているシートベルトテンショナ１６を有する。乗員保護システムはさらにエアバック１５および／またはシートベルトテンショナ１６をトリガするための制御装置２と、自動車１の右側前方に組み込まれているクラッシュセンサＳ２と、自動車１の左側前方に組み込まれているクラッシュセンサＣ３とを有する。クラッシュセンサＳ２およびＳ３はリード線５および６を介して制御装置２と接続されている。
【００３１】
クラッシュセンサＳ２およびＳ３ならびに、図２に示されているように制御装置２に組み込まれているクラッシュセンサＳ１は本発明の実施例によれば加速度センサとして構成されている。適切な加速度センサは例えばインターネットページ
www.informatik.uni-dortmund.de/airbag/seminarphase/hardware_vortrag.pdf
に公開されている記事「Hardware und Mechanik realer Airbagsteuerungen」、第３．２章「Beschleunigungssensor」に開示されている。適切な加速度センサは例えば Bosch SMB060、Bosch PAS3またはBoschUPF1である。適切な加速度センサは例えば４００Ｈｚの限界周波数を有する例えばベッセルローパスフィルタを包含していてもよい。クラッシュセンサＳ１、Ｓ２およびＳ３は出力信号として加速度値ａＳ１、ａＳ２ないしａＳ３を供給する。
【００３２】
クラッシュセンサＳ２およびＳ３は衝突領域３内に配置されており、この衝突領域３は自動車１の輪郭と参照番号７で表されている点線によって区切られている。ここで衝突領域３は、自動車１が障害物と衝突した際にエアバック１５および／またはシートベルトテンショナ１６のトリガ時点前に破壊される可能性がある自動車１の領域を規定する。制御装置２はクラッシュセンサＳ１と共に安全領域４内に配置されており、この安全領域４は参照番号８で表されている点線によって区切られている。ここで安全領域４は、自動車１が障害物と衝突した際にも破壊されない、もしくはエアバック１５および／またはシートベルトテンショナ１６のトリガ時点後に初めて破壊される可能性がある自動車の領域を規定する。自動車１と障害物との衝突は本発明の範囲内では殊に、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６のような乗員保護装置がそのような衝突の結果から自動車１の一人または複数の乗員を保護すべき種類の衝突である。ここで説明する実施例においてはこの種の衝突は前部の構成部分との衝突である。
【００３３】
前述の定義による実際の衝突領域３ないし実際の安全領域４は考察される自動車の個々の構成に合わせられる。したがって自動車１の衝突領域３ないし安全領域４は、前述の定義の意味における衝突領域および安全領域の普遍的に有効な位置を表すことはできない。図１における衝突領域３ないし安全領域４は単に本発明を説明するためにのみ使用される。
【００３４】
乗員保護システムはさらに、安全ベルトが装着されているか否かを識別し、相応のベルト情報ＭＧＵＲＴを出力するベルトセンサ１１を有する。さらに乗員保護システムは、シートが占有されているか否か、もしくはシートがどのように占有されているかを識別し、相応のシート占有情報ＭＳＩＴＺを出力するシート占有センサ１２を有する。適切なシート占有センサは例えばシートに統合された圧力センサである。インターネットページ
www.informatik.uni-dortmund.de/airbag/seminarphase/hardware_vortrag.pdf
に公開されている記事「Hardware und Mechanik realer Airbagsteuerungen」、第３．３章「Innenraum Sensierung」に開示されている赤外線走査も適している。赤外線走査およびファジーロジックを用いて、シートが占有されているか否かのみを識別できるのではなく、対象がカバンのようなものであるか人間であるかを識別することもできる。このためにシート上方の例えば８個またはそれ以上の一連の発光ダイオードが赤外線光を放出し、６４個の画像点からなるＣＣＤマトリクスがそのようにして照明されているシーンを記録する。この電荷結合素子、略してＣＣＤはマトリクス状に配置されたフォトダイオードおよび増幅素子から構成されている。入射した光はその都度電荷を解き放つ。そのようにして形成された信号が増幅され、処理ないし記憶される。この過程が種々の角度で繰り返され、シートが走査される。画像処理およびファジーロジックのアルゴリズムはこれらの信号から対象および人間の輪郭を識別する。
【００３５】
さらには、乗員保護システムがエアバック１５をアクティブないしデアクティブにするための操作素子１４を包含することができる。相応の切り換え信号が参照符号ＥＩＮＡＵＳで表されている。
【００３６】
制御装置はエアバック１５に対する点火信号ＡＩＲおよび／またはシートベルトテンショナ１６に対する点火信号ＧＵＲＴを、加速度値ａＳ１、ａＳ２ないしａＳ３、ベルト情報ＭＧＵＲＴ、シート占有情報ＭＳＩＴＺおよび／または切り換え信号ＥＩＮＡＵＳに依存して計算および出力する制御モジュール１０を有する。
【００３７】
図３は制御モジュール１０の実施例を示す。制御モジュール１０は加速度値ａＳ１、ａＳ２ないしａＳ３に依存して点火提案ＣＲＡＳＨを計算および出力するトリガモジュール２０を有する。さらに制御モジュール１０はエアバック１５に対する点火信号ＡＩＲおよび／またはシートベルトテンショナ１６に対する点火信号ＧＵＲＴを、点火提案ＣＲＡＳＨ、ベルト情報ＭＧＵＲＴ、シート占有情報ＭＳＩＴＺおよび／または切り換え信号ＥＩＮＡＵＳに依存して計算および出力するトリガテーブル２１を有する。つまり例えば、点火信号ＡＩＲは相応のシートが所定の重量の人間によって占有されている場合にのみ点火提案ＣＲＡＳＨと等しく、またそうでない場合には点火信号ＡＩＲは０である。
【００３８】
点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲおよびＧＵＲＴも請求項の範囲内の点火信号である。点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲおよびＧＵＲＴも、例えばDE 100 35 505 A1に記載されているに「FIRE/NO-FIRE」信号に相当する２進信号でよく、この２進信号はエアバックおよび／またはシートベルトテンショナのような乗員保護装置がトリガされるべきか否かを表す。点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲおよびＧＵＲＴもより複雑な信号であってもよい。点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲも、どの程度（例えば段階１または段階２）でエアバック１５が点火されるべきかを表すより複雑な信号でもよい。さらに点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲもＤE 100 35 505 A1に記載されている衝突重大性パラメータないし乗員加速度ないし乗員負荷でよい。点火提案ＣＲＡＳＨも点火信号ＡＩＲおよびＧＵＲＴも衝突の場所および／または方向を表すことができる。
【００３９】
図４はトリガモジュール２０の実施例を示す。トリガモジュール２０は、加速度値ａＳ１をサンプリングし、サンプリングされた加速度値ａｓ１を出力するＡ／Ｄ変換器（アナログ／デジタル変換器）２５と、加速度値ａＳ２をサンプリングし、サンプリングされた加速度値ａｓ２を出力するＡ／Ｄ変換器２６と、加速度値ａＳ３をサンプリングし、サンプリングされた加速度値ａｓ３を出力するＡ／Ｄ変換器２７とを有する。Ａ／Ｄ変換器２５，２６および２７のΔｔのサンプリング周波数は例えば４ｋＨｚである。トリガモジュール２０はさらに（ディジタル）積分器３１、３２、３３、３４、３５および３６を有する。
【００４０】
積分器３１を用いて時点ｔ０での擬似速度値ｖ０Ｓ１が
【００４１】
【数１】
2007508196.tif 000003
により求められ、ここでτ０は期間［ｔ０−τ０，ｔ０］の長さないし４０（図５を参照されたい）である。時点ｔ０は目下の時点、すなわち時間ｔの目下の値を表す。
【００４２】
積分器３２を用いて時点ｔ０−τ１での擬似速度値ｖ１Ｓ１が
【００４３】
【数２】
2007508196.tif 000004
により求められる。
【００４４】
積分器３３を用いて時点ｔ０−τ２での擬似速度値ｖ２Ｓ１が
【００４５】
【数３】
2007508196.tif 000005
により求められる。
【００４６】
積分器３４を用いて時点ｔ０−τ３での擬似速度値ｖ３Ｓ１が
【００４７】
【数４】
2007508196.tif 000006
により求められる。
【００４８】
積分器３５を用いて時点ｔ０での擬似速度値ｖ０Ｓ２が
【００４９】
【数５】
2007508196.tif 000007
により求められる。
【００５０】
積分器３６を用いて時点ｔ０での擬似速度値ｖ０Ｓ３が
【００５１】
【数６】
2007508196.tif 000008
により求められる。
【００５２】
積分器３１，３２，３３，３４，３５および３６の作用が図５および図６に明示されている。図５は自動車１が障害物と正面衝突した際の時間ｔにわたる（サンプリングされた）加速度値ａｓ１の例示的な経過を示す。図６はτ０＝２４ｍｓについての擬似速度値ｖ０Ｓ１の例示的な経過を示す。
【００５３】
図６に示されている実施例においてはτ１  １７ｍｓ、τ２  ３４ｍｓ、τ３  ５１ｍｓである。有利な実施形態においてはτ１  ８ｍｓ、τ２  １６ｍｓおよびτ３  ２４ｍｓである。
【００５４】
擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１、ｖ３Ｓ１、ｖ０Ｓ２およびｖ０Ｓ３は本発明の範囲内での時間的な平均値の例である。
【００５５】
トリガモジュール２０はさらに図７に詳細に示されているように、トリガ提案ＣＲＡＳＨを形成するトリガ形成部３０を有する。トリガ形成部３０は、擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１、ｖ０Ｓ２およびｖ０Ｓ３に依存して点火提案を形成するトリガコンテキスト３０Ａと、擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１およびｖ０Ｓ２に依存して点火提案ＣＲＡＳＨを形成するトリガコンテキスト３０Ｂと、擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１およびｖ０Ｓ３に依存して点火提案ＣＲＡＳＨを形成するトリガコンテキスト３０Ｃと、擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１およびｖ３Ｓ１に依存して点火提案ＣＲＡＳＨを形成するトリガコンテキスト３０Ｄとを有する。
【００５６】
トリガ形成部３０はさらに、擬似速度値ｖ０Ｓ１、ｖ１Ｓ１、ｖ２Ｓ１、ｖ３Ｓ１、ｖ０Ｓ２およびｖ０Ｓ３に依存して、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃまたは３０Ｄを実際の点火提案ＣＲＡＳＨを形成する実際のトリガコンテキスト３０Ｅとして使用するために選択する選択モジュール３８を有する。クラッシュセンサＳ２が加速度値ａＳ２（したがってＡ／Ｄ変換器２５がサンプリングされた加速度値ａｓ２）を供給し、かつクラッシュセンサＳ３が加速度値ａS３（したがってＡ／Ｄ変換器２６がサンプリングされた加速度値ａｓ３）を供給することを選択モジュール３８が識別すると、選択モジュール３８はトリガコンテキスト３０Ａを実際の点火提案ＣＲＡＳＨを形成する実際のトリガコンテキスト３０Ｅとして使用するために選択する。
【００５７】
クラッシュセンサＳ２が加速度値ａＳ２（したがってＡ／Ｄ変換器２５がサンプリングされた加速度値ａｓ２）を供給するが、クラッシュセンサＳ３が加速度値ａS３（したがってＡ／Ｄ変換器２６がサンプリングされた加速度値ａｓ３）を供給しないことを選択モジュール３８が識別すると、選択モジュール３８はトリガコンテキスト３０Ｂを実際の点火提案ＣＲＡＳＨを形成する実際のトリガコンテキスト３０Ｅとして使用するために選択する。
【００５８】
クラッシュセンサＳ３が加速度値ａＳ３（したがってＡ／Ｄ変換器２６がサンプリングされた加速度値ａｓ３）を供給するが、クラッシュセンサＳ２が加速度値ａＳ２（したがってＡ／Ｄ変換器２５がサンプリングされた加速度値ａｓ２）を供給しないことを選択モジュール３８が識別すると、選択モジュール３８はトリガコンテキスト３０Ｃを実際の点火提案ＣＲＡＳＨを形成する実際のトリガコンテキスト３０Ｅとして使用するために選択する。
【００５９】
クラッシュセンサＳ２が加速度値ａＳ２（したがってＡ／Ｄ変換器２５がサンプリングされた加速度値ａｓ２）を供給せず、かつクラッシュセンサＳ３が加速度値ａＳ３（したがってＡ／Ｄ変換器２６がサンプリングされた加速度値ａｓ３）を供給しないことを選択モジュール３８が識別すると、選択モジュール３８はトリガコンテキスト３０Ｄを実際の点火提案ＣＲＡＳＨを形成する実際のトリガコンテキスト３０Ｅとして使用するために選択する。
【００６０】
実施例においてトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃまたは３０Ｄとしてのトリガコンテキスト３０Ｅの選択的な構成は、トリガコンテキスト３０Ａを定義するパラメータＰ３０Ａ、トリガコンテキスト３０Ｂを定義するパラメータＰ３０Ｂ、トリガコンテキスト３０Ｃを定義するパラメータＰ３０Ｃないしトリガコンテキスト３０Ｄを定義するパラメータＰ３０Ｄをトリガコンテキスト３０Ｅに選択的に引き渡すことによって行われる。
【００６１】
トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄ（またはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの一部）を例えば、図８においてトリガコンテキスト３０Ａを実現する実施例として示されているようなニューラルネットワークとして構成することができる。図８に示されているニューラルネットワークは５つの入力ノード５０，５１，５２，５３，５４と、６つの隠れノード６０，６１，６２，６３，６４，６５と、１つの出力ノード７０とを有し、ここで各入力ノード５０，５１，５２，５３，５４は各隠れノード６０，６１，６２，６３，６４，６５と接続されており、また各隠れノード６０，６１，６２，６３，６４，６５は出力ノード７０と接続されている。しかしながら図８においては明瞭にするために入力ノード５０，５１，５２，５３，５４と隠れノード６０，６１，６２，６３，６４，６５との間の全ての接続は示していない。
【００６２】
入力ノード５０への入力量は擬似速度値ｖ０Ｓ１であり、入力ノード５１への入力量は擬似速度値ｖ１Ｓ１であり、入力ノード５２への入力量は擬似速度値ｖ２Ｓ１であり、入力ノード５３への入力量は擬似速度値ｖ０Ｓ２であり、入力ノード５４への入力量は擬似速度値ｖ０Ｓ３である。出力ノード７０からの出力量は点火提案ＣＲＡＳＨである。
【００６３】
パラメータＰ３０Ａ，Ｐ３０Ｂ，Ｐ３０ＣないしＰ３０Ｄは例えばニューラルネットワークのノード５０，５１，５２，５３，５４，６０，６１，６２，６３，６４，６５および７０の増分でよい。
【００６４】
ニューラルネットワークに関する詳細はUS 5 583 771やUS 5 684 701、またUS 5 684 701に挙げられている文献「Techniques And Application Of Neural Networks」、Taylor, M.およびLisboa、Ellis Horwood、West Sussex、England、1993、「Naturally Intelligent Systems」、Caudill, M.およびButler、G., MIT Press、Cambridge、1990および「Digital Neural Networks」、Kung, S. Y.、PTR Prentice Hall、Eaglewood Cliffs、NJ.、1993から得られる。
【００６５】
【表１】
2007508196.tif 000009
【００６６】
トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄ（またはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの一部）を択一的に例えば限界値との連続的な比較として構成することもできる。表１はトリガコンテキスト３０Ａの可能な実現例として、そのような限界値との連続的な比較を示すものであり、ここで表１に示されているコードは図１０に関して説明する方法によって自動的に生成されたものである。表１に示されているコードに関してはτ１  ４ｍｓ、τ２  ８ｍｓ、τ３  ２４ｍｓである。パラメータＰ３０Ａ，Ｐ３０Ｂ，Ｐ３０ＣないしＰ３０Ｄは例えば表１に示されているコードでもよい。
【００６７】
図９は表１によるコードを決定木８０として示したものである。ここで参照番号８１はｖ０Ｓ３が限界値δｖ０Ｓ３よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８２はｖ０Ｓ２が限界値δｖ０Ｓ２よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８３はｖ２Ｓ１が限界値δｖ２Ｓ１よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８４はｖ０Ｓ１が限界値δｖ０Ｓ１よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８５はｖ０Ｓ３が限界値δｖ０Ｓ３，２よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８６はｖ０Ｓ１が限界値δｖ０Ｓ１，２よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８７はｖ１Ｓ１が限界値δｖ１Ｓ１よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８８はｖ０Ｓ２が限界値δｖ０Ｓ２，２よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。参照番号８９はｖ０Ｓ３が限界値δｖ０Ｓ３，３よりも小さいか否かについての判定ステップを表す。
【００６８】
図１０は自動車１の製造方法を示す。この方法に関して先ずステップ９０において自動車１のテストプロトタイプが作成され、この自動車１のテストプロトタイプにはクラッシュセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３に対応し、自動車１の運動量を測定するクラッシュセンサが取り付けられる。自動車１の試験プロトタイプに対して衝突テストが実施され、クラッシュセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３に対応するクラッシュセンサの出力信号が測定される。さらなる衝突テストの１つないし複数の出力信号からデータベースが構築される。このデータベースには、クラッシュセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３に対応するクラッシュセンサの前述の出力信号から、図４、図１６、図１７ないし図１８に記載されている方法により形成される擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３が、目標点火時点ないし目標トリガ時点を表すトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥと共に記憶される。トリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥは例えばエアバック１５の目標点火時点を表してもよい。
ステップ９０に続いてステップ９１が行われ、このステップ９１においてはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄがデータベースに記憶されているデータに基づき形成される。しかしながら、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの形成の際には、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６の目標トリガ時点周辺の学習抑制期間、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６の目標トリガ時点後の学習抑制期間、または有利には、図１１、図１２、図１３、図１４および図１５に関して後述する、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６の目標トリガ時点前の学習抑制期間においては、擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３は考慮されないままである。
【００６９】
図１１は図６による擬似速度値を相応の学習抑制期間τｈｏｌｅと共に示したものであり、この学習抑制期間はｔｚで表されているエアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６の目標トリガ時点前にある。ここで有利には目標トリガ時点ｔｚは、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６が遅くともトリガされるべき時点である。学習抑制期間τｈｏｌｅは１ｍｓ〜４０ｍｓ、殊に２ｍｓ〜１０ｍｓ、有利には約５ｍｓの長さである。この実施例において学習抑制期間τｈｏｌｅは５ｍｓである。
【００７０】
図１２は０ｍｓから４０ｍｓの領域に関して図１１を部分的に示したものである。
【００７１】
図１３は対応するトリガ情報ＣＲＵＳＨＴＲＵＥを示す。トリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥは目標トリガ時点ｔｚ前では０であり、目標トリガ時点ｔｚ後には１であるが、図１２による擬似速度値は同様に、目標トリガ時点ｔｚ前の学習抑制期間τｈｏｌｅにおいてはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの形成に関して考慮されないままである。このことは例えば、擬似速度値およびトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥが学習抑制期間τｈｏｌｅにおいてはデータから除去されることによって行うことができる。
【００７２】
図１４および図１５はこれに択一的な実施形態を示し、この実施形態でも同様に擬似速度値およびトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥが学習抑制期間τｈｏｌｅにおいてはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの形成の際に考慮されないままである。ここでは擬似速度値が確かに目標トリガ時点ｔｚ前の学習抑制期間τｈｏｌｅにおいても、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの形成のために使用されるが、トリガ情報ＣＲＵＳＨＴＲＵＥは目標トリガ時点ｔｚ前の学習抑制期間τｈｏｌｅでは変数「ｅｇａｌ」によって補完され、この変数「ｅｇａｌ」は学習中にトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄによって出力される０も、点火提案ＣＲＡＳＨのために出力される１も正しいことを表す。つまり、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄが学習抑制期間τｈｏｌｅにおける学習ないし習得中では点火提案ＣＲＡＳＨとして０を出力するか１を出力するかはｅｇａｌであること、すなわち問題にならないということによって、処理が正しい、すなわち点火提案ＣＲＡＳＨはトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥに等しいことが想定される。
【００７３】
続いて図１２、図１３、図１４および図１５に関して記載されている実施形態により変更されたデータベースのデータを用いることにより、使用されるデータに関して点火提案ＣＲＡＳＨがトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥと同じであることを目的として、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄが自動的に形成される。図８に示されているニューラルネットワークとして構成されているトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄを自動的に形成するために、ニューラルネットワークを形成するための従来のツールを使用することができる。
【００７４】
表１に示されている連続的な比較もしくは図９に示されている決定木８０として構成されているトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄを自動的に形成するために、例えばMathworksのプログラム「MATLAB 7」の「Statistics Toolbox」からルーチン「treefit」を使用することができる。このプログラムはインターネットアドレス
www.mathworks.com/company/aboutus/contact_us/contact_sales.html
から入手することができる。ルーチン「treefit」の詳細はインターネットアドレス
www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/stats/treefit.html
に公開されている。
【００７５】
図９ないし表１によるトリガコンテキストは擬似速度値ｖ３S１を考慮しないままである。この擬似速度値ｖ３S１は学習法において考慮されているが、表１によるコードの形成時には拒否されている。
【００７６】
ステップ９１に続いて、そのようにして形成されたトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄに問題が無いか否かを判定するステップ９２が行われる。このためにトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄがステップ９１において使用されないデータベースのエントリを用いてテストされる。トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄに問題が無ければ、判定ステップ９２に続いてステップ９３が行われる。問題がある場ステップ９１は変更された条件で繰り返される。
【００７７】
ステップ９３においてはトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄが制御装置２に導入される。続いて制御装置２がクラッシュセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３と、エアバック１５ないしシートベルトテンショナ１６のような相応の乗員保護装置と共に自動車１に組み込まれる。
【００７８】
２進のトリガ情報ＣＲＡＳＨＴＲＵＥおよび２進の点火提案ＣＲＡＳＨとの関連において説明したが、本発明を同様に複雑なトリガ情報および点火提案に対しても使用することができる。このことは図１２および図１３に関して説明した実施形態に対しても、図１４および図１５に関して説明した実施形態に対しても該当する。
【００７９】
前述の実施例においては、擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３また（測定された）加速度値ａＳ１，ａＳ２，ａＳ３の時間的な平均値も、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの入力および学習パラメータとして使用される。（測定された）加速度値ａＳ１，ａＳ２，ａＳ３ないしサンプリングされた加速度値ａｓ１，ａｓ２，ａｓ３を、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの間接的な入力および学習パラメータとしてだけではなく、擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３と同様に、トリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの直接的な入力および学習パラメータとして使用することができる。このことは同様に、図１２および図１３に関して説明した実施形態に対しても、図１４および図１５に関して説明した実施形態に対しても該当する。図１２および図１３に関して説明した実施形態の相応の変形形態においては、学習抑制期間τｈｏｌｅの領域における（測定された）加速度値ａＳ１，ａＳ２，ａＳ３ないしサンプリングされた加速度値ａｓ１，ａｓ２，ａｓ３がトリガコンテキスト３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃおよび３０Ｄの学習データから除去される。
【００８０】
図１６はトリガモジュール２０に代替的なトリガモジュール１２０の実施例を示す。ここでは積分器３２，３３および３４が遅延素子１３２，１３３および１３４に置換されており、これらの遅延素子は擬似速度値ｖ１Ｓ１が時間τ１だけ遅延された擬似速度値ｖ０Ｓ１として、擬似速度値ｖ２Ｓ１が時間τ２だけ遅延された擬似速度値ｖ０Ｓ１として、また擬似速度値ｖ３Ｓ１は時間τ３だけ遅延された擬似速度値ｖ０Ｓ１として生じるように配置されている。
【００８１】
積分器３１（相応に積分器３２，３３および３４についても適合される）の可能な（簡単な）実施形態は例えば
【００８２】
【数７】
2007508196.tif 000010
であり、ここでｉは目下の時点ｔ０を表すランニングインデックス（Laufindex）であり、定数である。擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１およびｖ３Ｓ１はこの場合例えば以下の関係により表される。
【００８３】
【数８】
2007508196.tif 000011
【００８４】
図１７はトリガモジュール２０に代替的なトリガモジュール２２０の実施例を示す。ここでは積分器３２，３３および３４が積分器２３２，２３３および２３４に置換されている。積分器２３２を用いて擬似速度値ｖ１Ｓ１が
【００８５】
【数９】
2007508196.tif 000012
により求められる。
【００８６】
積分器２３３を用いて時点ｔ０での擬似速度値ｖ２Ｓ１が
【００８７】
【数１０】
2007508196.tif 000013
により求められる。
【００８８】
積分器２３４を用いて時点ｔ０での擬似速度値ｖ３Ｓ１が
【００８９】
【数１１】
2007508196.tif 000014
により求められる。
【００９０】
図４によるトリガモジュール２０および図１６によるトリガモジュール１２０においては期間が位置で区別される。これに対して図１７によるトリガモジュール２２０では期間が長さで区別される。期間を長さと位置で区別することもできる。相応の実施例が図１８に示されている。図１８はトリガモジュール２２０に代替的なトリガモジュール３２０の実施例を示す。ここでは積分器２３４が積分器３３４に置換されており、この積分器３３４を用いて時点ｔ０−τ４での擬似速度値ｖ３Ｓ１が
【００９１】
【数１２】
2007508196.tif 000015
により求められる。
【００９２】
本発明によりエアバックおよびシートベルトテンショナが殊にロバストに制御される。
【００９３】
実施例においてはエアバックおよびシートベルトテンショナに基づき正面衝突に関して説明したが、本発明は勿論この場合に制限されるものではない。本発明をサイドエアバックおよび他の乗員保護システムにも適用することができる。サイドエアバックに関する実施形態においては、クラッシュセンサＳ２およびＳ３が例えばＢピラーに配置されている。クラッシュセンサＳ２および／またはクラッシュセンサＳ３に対しても少なくとも１つの別の期間にわたる少なくとも１つの擬似速度値を形成することができる。
【００９４】
制御装置２は分散型システムでもよい。本発明の範囲内での制御装置は単一のケーシング内に収容されている必要はない。また本発明の範囲内での制御装置は単一のチップまたはボードであってもよい。
【００９５】
点火提案ＣＲＡＳＨの形成との関連において決定木が挙げられるないし言及される限りは、この決定木を回帰ツリー、関連テーブル、ルールセット、スーパーベクトルマシン（Supervector Mashines）または他のマシンラーニング法に置換することもできる。
【００９６】
運動量ないし運動量の平均値の代わりに、運動量の差分、この差分の平均値および／または平均値の差分を使用することもできる。つまり、例えば図４、図１６、図１７および／または図１８における積分器３１，３２，３３，３４，３５，３６，２３２，２３３，２３４ないし３３４の上流側に差分形成部を設けることができ、その結果サンプリングされた加速度値ａｓ１，ａｓ２，ａｓ３の代わりに差分値Δａｓ１，Δａｓ２，Δａｓ３が積分器３１，３２，３３，３４，３５，３６，２３２，２３３，２３４ないし３３４の入力量となり、Δａｓ１は差分ａｓ１−ａｓ２に等しく、Δａｓ２は差分ａｓ１−ａｓ３に等しく、またΔａｓ３は差分ａｓ２−ａｓ３に等しい。さらには差分値Δａｓ１を、図４、図１６、図１７および／または図１８におけるサンプリングされた加速度値ａｓ１と同様に処理することができ、差分値Δａｓ２を図４、図１６、図１７および／または図１８におけるサンプリングされた加速度値ａｓ１と同様に処理することができ、差分値Δａｓ３を図４、図１６、図１７および／または図１８におけるサンプリングされた加速度値ａｓ２と同様に処理することができる。この場合には積分器の数およびトリガ形成部３０の入力量の数を相応に適合させることができる。
【００９７】
差分は時間的な差分でも良い。つまり、サンプリングされた加速度値ａｓ１，ａｓ２，ａｓ３の代わりに差分値Δａｓ１，Δａｓ２，Δａｓ３を積分器３１，３２，３３，３４，３５，３６，２３２，２３３，２３４ないし３３４の入力量として使用することができ、ここでΔａｓ１（ｔ）は差分ａｓ１（ｔ）−ａｓ１（ｔ−τ）に等しく、Δａｓ２は差分ａｓ２（ｔ）−ａｓ２（ｔ−τ）または差分ａｓ２（ｔ）−ａｓ３（ｔ−τ）に等しく、またΔａｓ３は差分ａｓ３（ｔ）−ａｓ３（ｔ−τ）または差分ａｓ３（ｔ）−ａｓ２（ｔ−τ）に等しい。
【００９８】
差分形成に関する前述の実施形態に応じて、本発明の範囲内での運動量は、この運動量が入力量として使用される場合には運動量の差分でもよい。
【００９９】
同様に擬似速度値ｖ０Ｓ１，ｖ１Ｓ１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３を用いて本方法を実施することができる。相応に、本発明の範囲内での運動量の平均値は、この運動量の平均値が入力量として使用される場合には、運動量の平均値の差分ないし運動量の差分の平均値でもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】自動車の俯瞰図。
【図２】乗員保護システムの実施例。
【図３】制御モジュールの実施例。
【図４】トリガモジュールの実施例。
【図５】クラッシュセンサの出力信号の実施例。
【図６】ある期間における図５の出力信号の積分の経過。
【図７】トリガ形成の実施例。
【図８】ニューラルネットワークの実施例。
【図９】決定木の実施例。
【図１０】自動車の製造方法の実施例。
【図１１】学習抑制期間を有する図６による積分。
【図１２】図１１による積分の一部。
【図１３】学習抑制期間を有するトリガ情報。
【図１４】図６による積分の一部。
【図１５】学習抑制期間を有する別のトリガ情報。
【図１６】トリガモジュールの別の実施例。
【図１７】トリガモジュールの別の実施例。
【図１８】トリガモジュールの別の実施例。
【符号の説明】
【０１０１】
１  自動車、  ２  制御装置、  ３  衝突領域、  ４  安全領域、  ５，６  リード線、  ７，８  点線、  １０  制御モジュール、  １１  ベルトセンサ、  １２  シート占有センサ、  １４  操作素子、  １５  エアバック、  １６  シートベルトテンショナ、  ２０，１２０，２２０，３２０  トリガモジュール、  ２１  トリガテーブル、  ２５，２６，２７  Ａ／Ｄ変換器、  ３０  トリガ形成部、  ３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ，３０Ｄ，３０Ｅ  トリガコンテキスト  ３１，３２，３３，３４，３５，３６，２３２，２３３，２３４，３３４  積分器、  ３８  選択モジュール、  ４０  期間、  ５０，５１，５２，５３，５４  入力ノード、  ６０，６１，６２，６３，６４，６５  隠れノード、  ７０  出力ノード、  ８０  決定木、  ８１，８２，８３，８４，８５，８６，８７，８８，９２  判定ステップ、  ９０，９１，９３  ステップ、  １３２，１３３，１３４  遅延素子、  ＡＩＲ、ＧＵＲＴ  点火信号、  ａＳ１，ａＳ２，ａＳ３，ａｓ１，ａｓ２，ａｓ３  加速度値、  ＣＲＡＳＨ  点火提案、  ＣＲＵＳＨＴＲＵＥ  トリガ情報、  ＥＩＮＡＵＳ  切り換え信号、  ＭＧＵＲＴ  ベルト情報、  ＭＳＩＴＺ  シート占有情報、  Ｐ３０Ａ，Ｐ３０Ｂ，Ｐ３０Ｃ，Ｐ３０Ｄ  パラメータ、  Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３  クラッシュセンサ、  ｔ  時間、  ｔ０  目下の時点、  ｔｚ  目標トリガ時点、  ｖ０Ｓ１，ｖ１S１，ｖ２Ｓ１，ｖ３Ｓ１，ｖ０Ｓ２，ｖ０Ｓ３  擬似速度値、  τ０  期間の長さ、  τ０，τ１，τ２，τ３  期間または時間（遅延）の長さ、  τｈｏｌｅ  学習抑制期間
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【国際調査報告】
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