(57)【要約】  本発明は、車両またはその乗員に作用する加速度を検出する加速度センサシステム（１）と、評価ユニット（２）と、非常呼出を自動送信する送信ユニット（３）とを備えた車両用非常呼出装置に関する。本発明によれば、乗員のモデル（４，５，６）を基礎として乗員の怪我の種類および程度を推定する手段が設けられる。こうして得られた怪我の種類および程度に関する情報は非常呼出とともに救急センタへ自動伝送される。これによりきわめて迅速に適切な救援措置を導入することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両またはその乗員に作用する加速度を検出する加速度センサシステム（１）と、評価ユニット（２）と、非常呼出を自動送信する送信ユニット（３）とを備えた
車両用非常呼出装置において、
乗員のモデル（４，５，６）を基礎として乗員の怪我の種類および程度を推定する手段が設けられており、得られた怪我の種類および程度に関する情報が非常呼出とともに救急センタへ自動伝送される
ことを特徴とする車両用非常呼出装置。
【請求項２】
キャビンセンサシステム（７）が設けられており、該システムで検出された情報が乗員の怪我の種類および程度の推定、および例えば乗員のモデリングの際に考慮される、請求項１記載の装置。
【請求項３】
キャビンセンサシステム（７）は座席占有状態の検出手段を含む、請求項２記載の装置。
【請求項４】
キャビンセンサシステム（７）は座席占有状態を検出するためのマット型センサおよび／または絶対重量センサを含む、請求項２または３記載の装置。
【請求項５】
キャビンセンサシステム（７）はチャイルドシート自動識別手段を含む、請求項２から４までのいずれか１項記載の装置。
【請求項６】
キャビンセンサシステム（７）は少なくとも１つのビデオカメラ（１４）、有利には取り外し可能なステレオビデオカメラを含む、請求項２から５までのいずれか１項記載の装置。
【請求項７】
車両に少なくとも１人のユーザの個人関連データを読み込む手段（８）が設けられており、該個人関連データが乗員の怪我の種類および程度の推定、および例えば乗員のモデリングの際に考慮される、請求項１から６までのいずれか１項記載の装置。
【請求項８】
車両に拘束手段が設けられており、使用される拘束手段のタイプおよび／またはそのトリガ時点に関する情報が乗員の怪我の種類および程度の推定の際に考慮される、請求項１から７までのいずれか１項記載の装置。
【請求項９】
光学出力装置および／または音響出力装置（１３）が設けられており、救援要員、例えば救急隊員に有効な応急処置情報が供給され、その際に出力装置は前もって求められた乗員の怪我の種類および程度に基づいて相応の情報をデータバンクから読み出す、請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
外部のデータバンクおよび／またはその他の救援要員と双方向通信するための手段が設けられている、請求項９記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
従来技術
本発明は、車両またはその乗員に作用する加速度を検出する加速度センサシステムと、評価ユニットと、非常呼出を自動送信する送信ユニットとを備えた車両用非常呼出装置に関するに関する。
【０００２】
独国公開第１９９１７２０７号明細書には、事故の際に自動で非常呼出メッセージを救援センタへ送信する車両用非常呼出装置が記載されている。車両には並進加速度、回転角加速度、車体の形状変化量、ブレーキ特性および／または操舵運動特性を検出するセンサシステムが設けられている。臨界的な走行状況（特に事故）はこれらのセンサデータを評価することにより自動識別され、このとき非常呼出メッセージが自動送信されるのである。この非常呼出メッセージにより、事故を起こした車両の地理的位置が救援センタへ伝達される。上掲の明細書で説明されている非常呼出メッセージはさらに適切な救援措置を導入するための情報を含む。こうした付加情報の例として車両登録番号、車両種別、乗員数、場合により乗員の持病、事故の経過、事故の重大度、乗員の怪我の程度などが挙げられる。
【０００３】
しかしどのように個々の乗員の怪我の種類および程度を求めるかは問題である。
【０００４】
本発明の利点
本発明によれば、自動的かつ確実に乗員の怪我の種類および程度が推定され、きわめて迅速に適切な救援措置を講じることができる。
【０００５】
本発明では、乗員の怪我の種類および程度の推定は個々の乗員のモデルを基礎として行われる。モデルに基づいて、車両にかかる加速度がそれぞれの乗員または相応のダミー人形にどのように作用するかが計算される。つまり各乗員の運動がどのように生じるか、何によってこの運動が制限されるかが計算される。ここでほぼ剛性の車両部分（例えば車体、ヘッドレストおよびステアリングホイールなど）との相互作用および車両に設けられている拘束手段（例えばエアバッグ、シートベルトおよびシートベルトテンショナーなど）との相互作用が考慮される。怪我の程度は個々の乗員ごとに法規から公知の怪我の重大度の計算方法ＡＩＳ，ＭＡＩＳにより簡単に推定される。推定の精度、すなわち個々の身体部分に発生する損傷をどれだけ詳細に求めることができるかは、乗員の体格（例えば身長、体重、プロポーション、身体状態など）に対するモデルの精度に依存する。
【０００６】
事故の際に本発明の非常呼出装置はできるだけ詳細な個々の乗員の怪我の記述または推定を含む非常呼出を自動送信する。この情報に基づいて救援センタでは適切な救援措置を導入する。したがって乗員数および怪我をしていると思われる乗員の数の知識が得られ、必要な救援車両数もただちに推定される。怪我の種類および重大度に関する情報があれば、それぞれの怪我に対する専門救急医を遅滞なく送ることもできる。緊急に手術が必要な場合には、非常呼出の受信直後に相応の準備を開始し、適切な医師チームや必要な機材を探すための時間が得られる。
【０００７】
基本的に乗員の怪我の種類および程度の推定の基礎となるモデルはスタンダードモデルであり、これは乗員の身体を例えば５〜８個の質量要素（頭部、胴部、上腿部、下腿部、足部）に分けたものである。スタンダードモデルでは個々の質量要素の大きさおよび重量の平均値が仮定される。
【０００８】
怪我の種類および程度の推定は、乗員ごとに少なくとも幾つかの指標について乗員の体格に適合する個別のモデルを使用することにより改善される。ここで適切な乗員情報を出力するキャビンセンサシステムを設けると有利であることが判明している。
【０００９】
キャビンセンサシステムに座席占有状態の検出手段が含まれる場合、事故の際に、どの座席が占有されていて、何人の乗員が事故車両内に存在しているかを救援センタに自動送信することができる。占有されていないことが確実な座席については怪我の種類および程度の推定を省略することができる。
【００１０】
座席占有状態を検出するために、例えば個々の座席に組み込まれ、座席にかかる圧力の分布を検出するマット型センサ、いわゆるオキュパントクラシフィケーションマットが使用される。このマット型センサによれば座席の占有状態が確認されるだけでなく、乗員の重量やその時点での着席姿勢の推定も行うことができる。また絶対値を測定する絶対重量センサなどの他のセンサを使用してもよい。これら全ての情報が乗員モデルの修正に利用される。座席の圧力分布を評価することにより、さらに、チャイルドシートが取り付けられているか否かも判別することができる。またキャビンセンサシステムがトランスポンダ技術に基づくチャイルドシート自動識別手段を有していてもよい。この場合、チャイルドシートには検査のためのアンテナから送信される信号に対して識別信号を返送するトランスポンダが設けられる。識別信号を評価することにより、チャイルドシートが所定の座席に位置しているか否か、またどのタイプのチャイルドシートであるか（すなわち乳児用であるか幼児用であるか）などが求められる。こうした情報に相応に怪我の種類および程度の推定のためのモデルが修正される。
【００１１】
本発明の特に有利な実施形態では、キャビンセンサシステムはステレオビデオカメラを含む。ビデオデータを評価することにより、座席占有状態および事故経過について確実な記述が得られる。なぜなら全ての乗員がセンサによって検出され、事故中のトラジェクトリや拘束手段との相互作用を追跡することができるからである。検出された乗員を分析すれば乗員モデルに対する重要な入力量、例えば種々の身体部分のプロポーションなどが求められる。さらに怪我の種類および程度もビデオ画像の評価によって詳細に知ることができる。
【００１２】
前述したように、怪我の種類および程度の推定は各乗員の体格に関する情報が多く集まれば集まるほどより精確となる。したがって特に有利には、車両に少なくとも１人のユーザの個人関連データ（例えばドライバのＩＤ）を読み込む手段が設けられる。このとき個人関連データ、例えばユーザの身長体重、年齢、血液型または持病などに関する情報が乗員の怪我の種類および程度の評価または乗員のモデリングの際に考慮され、場合によっては救援センタへ送信される。
【００１３】
怪我の種類および程度をできるだけ現実に則して詳細に推定するためには、乗員モデルの品質だけでなく、どれだけ正確に事故経過が検出されるかということも重要である。車両に拘束手段が設けられている場合、有利には、使用される拘束手段のタイプおよび／またはそのトリガ時点に関する情報が乗員の怪我の種類および程度の評価の際に考慮される。
【００１４】
本発明の非常呼出装置の有利な実施形態では、非常呼出とともに、乗員の怪我の種類および程度に関する情報だけでなく、救急隊員が事故現場で有効な応急処置を導入するための情報も送信することができる。この情報は前もって求められた乗員の怪我の種類および程度に基づいてデータバンクから読み出され、光学出力装置および／または音響出力装置を介して供給される。ここでデータバンクは車両の制御装置に格納されているものであってもよいし、外部のものであってもよい。後者の場合、外部のデータバンクとの双方向通信を行う手段を設けなければならない。
【００１５】
有利には、本発明の非常呼出装置は救急隊員が指示を受けるために救援センタとの通信を行う。このために特に有利には、事故後に簡単に取り外すことのできるキャビンセンシング用カメラシステムが設けられ、救援センタの救急隊員に詳細な怪我人の画像が送信される。これにより救援センタは救急隊員をより適切に支援することができる。
【００１６】
図面
前述したように、本発明の思想は種々の手段として有利に実施することができる。有利な実施形態を請求項１に従属する請求項として示し、以下に実施例に則して図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１には本発明の非常呼出装置のブロック図が示されている。図２には事故前の乗員のモデルが示されている。図３には事故の際の乗員のモデルが示されている。
【００１８】
実施例の説明
図１には車両用非常呼出装置のブロック図が示されており、この装置は車両または乗員にかかる加速度を検出する加速度センサシステム１を有する。これは例えばエアバッグ制御装置のセンサシステムであってよい。加速度信号は評価ユニット２で評価され、危険状況、特に事故の発生が識別される。この場合非常呼出を自動送信する送信ユニット３が作動される。非常呼出には例えば事故車両の位置に関するデータが含まれる。
【００１９】
事故が発生すると加速度センサシステム1で検出された加速度信号が車両乗員の怪我の種類および程度の識別に利用され、この情報は非常呼出とともに救援センタへ伝送される。
【００２０】
怪我の種類および程度を推定するために、本発明によれば、加速度センサシステム１で事故の際に検出された加速度が各乗員のモデルにどのように作用するかが計算される。この実施例では３つのモデル４〜６、つまりドライバのモデル４，助手席乗員のモデル５，他の乗員のモデル６が設けられている。
【００２１】
図２，図３に５つに分解された質量要素２１〜２５が助手席乗員のスタンダードモデル２０として示されている。質量要素２１はこの乗員の頭部、質量要素２２は胴部、さらに質量要素２３〜２５はそれぞれ上腿部、下腿部および足部をシミュレートしている。図２には事故前の状況が示されている。助手席乗員は助手席２６で背を伸ばした姿勢で着席している。質量要素２２の胴部と質量要素２３の上腿部とはほぼ９０゜をなしており、質量要素２３の上腿部と質量要素２４の下腿部とはそれより大きな角度をなしている。助手席乗員の前方にはダッシュボード２７が存在している。図３には前方衝突の際の助手席乗員のモデル２０のふるまいが示されている。この乗員は身体全体が前方のダッシュボードへ向かってずれる。このとき質量要素２２の胴部がダッシュボードにぶつかって上体が折れ、質量要素２２の胴部と質量要素２３の上腿部とのなす角も質量要素２３の上腿部と質量要素２４の下腿部とのなす角もそれ以前より小さくなる。
【００２２】
モデルおよび検出された加速度信号を用いて、事故の際の個々の身体部分の運動、特にその減速度（Verzoegerung）を比較的精確に求めることができる。怪我の程度、すなわち怪我の重大度は法規から公知の計算方法により求められる。例えば身長約１．８０ｍ、体重７５ｋｇの平均的な男性の頭部損傷の重大度は、頭部傷害基準値ＨＩＣとして
【００２３】
【数１】
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により求められる。ここでｔ２−ｔ１は約１５ｍｓ〜３０ｍｓの時間間隔であり、ａは当該の乗員に作用する加速度である。このＨＩＣ値と個人関連情報（例えば当該の乗員の真の身長および真の体重）とを組み合わせることにより、この乗員について求められた重大度の身体損傷の発生する確率が求められる。このとき評価ユニット２は所定の重量を有する身体部分に減速がかかったときどれほどの確率で所定の怪我が発生するかを表す医学的データを用いる。また胸部または腹部の怪我の重大度の計算に他の式を使用してもよい。
【００２４】
図１の実施例では車両にキャビンセンサシステム７が設けられており、これにより駆動パラメータのほか座席占有状態および車両乗員に関する情報が得られる。キャビンセンサシステム７の１つのコンポーネントは個々の座席に組み込まれたマット型センサであり、各座席の圧力分布が検出される。これにより座席が占有されているか否かだけでなく、乗員の重量が推論され、クラッシュ開始時の座席位置に関する情報が送出される。さらにキャビンセンサシステム７は別のセンサ、例えば絶対重量センサやカメラを含んでいてもよい。
【００２５】
キャビンセンサシステム７で検出された情報は一方ではモデル４〜６を各乗員に適合化するために用いられ、他方では送信ユニット３へ供給される。これにより事故の際には乗員数に関する情報や、場合によっては座席占有状態に関する情報を含む非常呼出が自動送信される。
【００２６】
運転席については占有されているという事実をつねに基礎にできるので、ドライバの怪我の種類および程度の推定は標準的に行われる。占有されていないことが確実な座席については推定を省略することができる。所定の座席でそこが占有されているか否かを一義的に求められない場合には、潜在的な乗員の怪我の種類および程度が求められる。この情報は座席占有状態の不確実性の示唆とともに救援センタへ伝送される。
【００２７】
以下に座席占有状態に関する情報を含む非常呼出の２つの例を挙げる。
例１：怪我人２名
ドライバ＿怪我の重大度ＭＡＩＳ３，頭部ＨＩＣ５００，胸部軽傷
助手席乗員＿怪我の重大度ＭＡＩＳ４，頭部ＨＩＣ８００，ダッシュボードとの接触により胸部に重傷、肺挫傷のおそれきわめて大
例２：怪我人２〜４名
ドライバ＿軽傷
助手席乗員＿中程度の怪我
左方後席＿軽傷、ただし乗員の存在不確実
右方後席＿怪我なし、ただし乗員の存在不確実
この実施例のキャビンセンサシステム７はトランスポンダ技術に基づいたチャイルドシート自動識別手段を有する。ここでは個々の座席に受信アンテナと共働するマット型センサが組み込まれている。またテスト信号を送信するアンテナも設けられている。チャイルドシートにはテスト信号を受信するトランスポンダが設けられ、このトランスポンダが識別信号を返送し、チャイルドシートの取り付けられた座席の受信アンテナによって捕捉される。識別信号はチャイルドシートの有無に関する情報のほか、チャイルドシートのタイプに関する情報、例えばそれが乳児用チャイルドシートであるか幼児用チャイルドシートであるかの情報も含む。この情報から輸送されているこどもの年齢または身長および体重が推論される。輸送されているこどもの質量に関する情報があれば、これも乗員のモデリング、ひいては怪我の種類および程度の推定に利用することができる。またこのようなチャイルドシート自動識別手段による測定結果も事故の際に非常呼出とともに救援センタへ送信される。
【００２８】
図１の実施例では、車両にはさらに乗員ＩＤ識別装置８が設けられており、これにより例えばアクセス権限の認証のために車両のドライバのＩＤが識別される。乗員ＩＤ識別装置８は、アクセス権限を有する乗員のＩＤマークのほか、年齢、血液型、何らかの疾病などの個人関連情報を含むデータバンク９へアクセスする。こうした個人関連情報も相応のモデル４〜６の精細化または怪我の重大度の推定に用いられる。
【００２９】
さらに乗員の怪我の種類および程度の推定を使用される拘束手段のタイプ（例えばシートベルトテンショナー、エアバッグなど）やその作動時点に関する知識により改善することができる。これらの情報はエアバッグ制御装置１０から送出される。
【００３０】
ＣＡＮバス１１は乗員の怪我に作用するおそれのある他の境界条件に関する情報も供給する。その例として、個々の座席の位置および設定に関する情報、またはクラッシュの開始時にグローブトップボックスが開放されていたか否かに関する情報などが挙げられる。
【００３１】
評価ユニット２で求められた乗員の怪我の種類および程度に関する情報は後置接続された論理モジュール１２で評価され、救急隊員は詳細な情報や指示を受けることができる。このために論理モジュール１２もデータバンク９の個人関連情報を利用することができる。音声／画像出力装置１３を介して救急隊員には個々の乗員の怪我について詳細な情報が記述され、応急処置に対するアドバイスが与えられる。論理モジュール１２は図示されていないが種々の怪我について適切な処理ステップの記憶されたデータバンクへアクセスする。この種のデータバンクは車両の制御装置に格納されている。
【００３２】
さらにこの実施例では外部のデータバンクまたは救援センタと通信を行う通信手段が組み込まれており、これにより救急隊員が現場で指示を受けることができる。このために非常呼出装置は取り外し可能なステレオビデオカメラ１４は事故後に取り外され、救援センタへ怪我人の詳細な画像が送信される。もちろん他のタイプのカメラシステムを使用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の非常呼出装置のブロック図である。
【図２】事故前の乗員のモデルを示す図である。
【図３】事故の際の乗員のモデルを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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