(57)【要約】【課題】車両製造時からの経過時間に係わらず、乗員を精度良く判定することができる車両用乗員判定装置の提供。【解決手段】車両用乗員判定装置は、荷重センサ等の経年変化に起因するゼロ点（空席時のセンサ出力総和Ｗ）のドリフトを予測して、経過年数Ｔに対する経年劣化予測値ΔＷの特性カーブを求め、補正上限値ΔＷＴＨを上限とした経年劣化予測値ΔＷの特性カーブで、車両製造時に設定された大人判定閾値ＷＴＨの初期値を自動修正する。【選択図】        図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員が着座するためのシートと、
該シートに配され、着座した乗員から前記シートに加えられる荷重に対応するセンサ信号を出力するセンサと、
前記センサ信号の出力値と乗員判定閾値とに基づいて、前記乗員を判定する乗員判定手段とを備える車両用乗員判定装置であって、
空席時に出力される前記センサ信号の出力値をゼロ点とし、センサ等の経年変化に起因する前記ゼロ点のドリフトを予測して経年劣化予測値の推移を算出する経年劣化予測手段と、
該経年劣化予測手段が算出した前記経年劣化予測値の推移に基づいて前記乗員判定閾値の初期値を補正する閾値補正手段とを備える車両用乗員判定装置。
【請求項２】
前記経年劣化予測手段は、
前記センサ信号の出力値をサンプリング時間毎に取得する出力値取得手段と、
前記サンプリング時間毎に前記シートが空席か否かを判別する空席判別手段と、
該空席判別手段の空席判別時に前記出力値取得手段が取得した複数の出力値を平均化する平均化処理手段と、
該平均化処理手段が平均化したデータに基づいて前記経年劣化予測値の推移を算出する劣化予測ロジックとを備え、
一部または全部を、エンジンキーの位置に係わらず、前記サンプリング時間毎に動作するマイクロコンピュータにより構成されることを特徴とする請求項１に記載の車両用乗員判定装置。
【請求項３】
前記経年劣化予測値の上限・下限を、補正上限値および補正下限値に設定したことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両用乗員判定装置。
【請求項４】
前記空席判別手段を、前記エンジンキーがオフ位置であることを検出するキー位置検出手段と、シートベルトが非装着であることを検出するベルト装着検出手段とにより構成したことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の車両用乗員判定装置。
【請求項５】
前記平均化処理手段は、長時定数のデジタルローパスフィルタを用いて行う演算であることを特徴とする請求項２乃至請求項４に記載の車両用乗員判定装置。
【請求項６】
前記乗員判定閾値の初期値が設定された車両製造時からの経過時間に応じて、前記デジタルローパスフィルタの定数を無段階または複数段階に変化させるか、
定数の異なる複数のデジタルローパスフィルタを前記経過時間に応じて切り替えることを特徴とする請求項５に記載の車両用乗員判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、シートに着座した乗員を判定する（例えば、大人か子供）車両用乗員判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特許文献１に記載の乗員検知装置は、センサの出力を加算器で加算し、その加算値を判定処理回路内で処理して乗員の有無等を判別している。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−  ２０７６３８号公報（第１頁〜第４頁、図１、図３、図５）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１に記載の乗員検知装置は、新車時には、図８の（ａ）に示す様に、助手席に着座した乗員が、大人である（カーブ１０１）か子供である（カーブ１０２）かを的確に判別することができる。
しかし、部材（車体、シート、フレーム、荷重センサ等）の経年変化により、加算値のゼロ点１００（空席時の加算値）は、車両製造時からの経過年数に伴ってドリフトして行く。
【０００５】
例えば、車両製造から数年経過時において、図８の（ｂ）に示す様に、ゼロ点１００が上方に変移していると、子供が助手席に着座していても、加算値が大人判定閾値を超えるので大人であると判定されてしまう。
これを防止するため、定期的に、大人判定閾値を調整したり、荷重センサを交換する等の保守作業が必要であった。
【０００６】
本発明の目的は、車両製造時からの経過時間に係わらず、乗員を精度良く判定することができる車両用乗員判定装置の提供にある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図６は、各請求項の手段を説明するために作成した、経過年数Ｔに伴うセンサ出力総和Ｗ（空席時）のレベル変化の一例を示すグラフである。
また、図７は、各請求項の作用を説明するために作成した、乗員が大人か子供かを判定するための大人判定閾値ＷＴＨ（乗員判定閾値）が自動補正される迄の処理手順を示すフローチャートである。
【０００８】
［請求項１について］
センサは、シートに着座した乗員からシートに加えられる荷重に対応したセンサ信号を出力する。
【０００９】
乗員判定手段は、センサが出力するセンサ信号の出力値（図６のセンサ出力総和Ｗ参照）と、乗員判定閾値（図６の大人判定閾値ＷＴＨ参照）とに基づいて、シートに着座した乗員を判定する。
【００１０】
経年劣化予測手段は、空席時に出力されるセンサ信号の出力値をゼロ点とし、センサ等の経年変化に起因するゼロ点のドリフトを予測して経年劣化予測値（図６の経年劣化予測値ΔＷ）の推移を算出する。
【００１１】
閾値補正手段は、経年劣化予測手段が算出した経年劣化予測値の推移に基づいて乗員判定閾値の初期値を補正する（図７のステップＳ７；ＷＴＨ＝ＷＴＨ＋ΔＷ参照）。
乗員判定閾値の初期値が補正されるので、車両用乗員判定装置は、車両製造時からの経過時間に係わらず、シートに着座した乗員を精度良く判定することができる。
【００１２】
［請求項２について］
経年劣化予測手段は、出力値取得手段と、空席判別手段と、平均化処理手段と、劣化予測ロジックとを備え、一部または全部を、エンジンキーの位置に係わらず、サンプリング時間毎（例えば、数十分〜数時間間隔）に動作するマイクロコンピュータにより構成されている。
【００１３】
出力値取得手段は、センサ信号の出力値をサンプリング時間毎に取得する（図７のステップＳ１、Ｓ２参照）。
空席判別手段は、サンプリング時間毎にシートが空席か否かを判別する。なお、空席判別手段は、シートが空席か否かをセンサ信号の出力値以外で判別する構成が好ましいが、センサ信号で判別する構成でも良い。
平均化処理手段は、空席判別手段の空席判別時に出力値取得手段が取得した複数の出力値を平均化する（図７のステップＳ３参照）。なお、経過時間（経過年数）の長さに応じて、平均化処理手段の平均化度合いを変える様にしても良い。
【００１４】
平均化処理手段が平均化したデータに基づいて、劣化予測ロジックが経年劣化予測値の推移を算出する（図７のステップＳ４参照）構成であるので、センサ等（車体、シート、フレーム）の経年変化に起因する、ゼロ点のドリフトを相殺するための経年劣化予測値の推移を高い精度で算出できる。
【００１５】
［請求項３について］
例えば、長期間に亘って、荷物等をシート上に搭載した場合には、搭載物の影響による出力値の変化が、センサ等の経年変化に起因するゼロ点のドリフトであると判断されて、大きな値の経年劣化予測値が算出されてしまう。
これを防止するため、図７では、経年劣化予測値の上限を、補正上限値（図６、図７のΔＷＴＨ）に設定（図７のステップＳ５、Ｓ８、Ｓ９参照）している。また、上限とともに、経年劣化予測値の下限を補正下限値に設定しても良い。
【００１６】
［請求項４について］
エンジンキーがオフ位置で、且つシートベルトが非装着である場合には、シートに乗員が着座している可能性が低い。
このため、エンジンキーがオフ位置であることを検出するキー位置検出手段と、シートベルトが非装着であることを検出するベルト装着検出手段とにより空席判別手段を構成することにより、シートが空席であるか否かを判別する空席判別手段を、安価で、且つ簡単な構成で実現できる。
【００１７】
［請求項５について］
長時定数のデジタルローパスフィルタを用いて行う演算により平均化処理手段を容易に実現できる。
【００１８】
［請求項６について］
経過時間が短い場合（乗り始めで新車に近い状態）には、空席時のセンサ信号の出力値の変化は大きいが、経過時間が長い場合（乗り始めてから数年が経過した状態）には、空席時のセンサ信号の出力値の変化は小さい。
このため、デジタルローパスフィルタの定数を経過時間の長さに応じて無段階または複数段階に変化させるか、定数の異なる複数のデジタルローパスフィルタを経過時間の長さに応じて切り替えることにより、ゼロ点の推移を有効に取得することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
つぎに、本発明の一実施例（請求項１〜５に対応）に係る乗員保護装置Ａを図１〜図５に基づいて説明する。
【００２０】
図１および図２に示す如く、乗員保護装置Ａは、シート本体１の各部に配設される荷重センサ２〜５と、シート本体１に着座した乗員が大人か子供かを判定する乗員判定ＥＣＵ６と、エアバッグの展開を制御するエアバッグＥＣＵ７とを備える。
【００２１】
シート本体１は、着座した乗員の臀部を支えるシートクッション１１と、乗員の頭部および背中を支えるシートバック１２とを備え、助手席側に配設されている。
このシート本体１のシートクッション下面の両側辺には、車体側部材に固定されたシートロアフレーム１３、１３に対応するシートアッパフレーム１４、１４が取り付けられている。
【００２２】
荷重センサ２（ＲＬ）は、左側のシートロアフレーム１３の後部と、左側のシートアッパフレーム１４の後部との間に配され、着座した乗員からシート本体１の主に左後部に加えられる荷重を検出する。
【００２３】
荷重センサ３（ＲＲ）は、右側のシートロアフレーム１３の後部と、右側のシートアッパフレーム１４の後部との間に配され、着座した乗員からシート本体１の主に右後部に加えられる荷重を検出する。
【００２４】
荷重センサ４（ＦＬ）は、左側のシートロアフレーム１３の前部と、左側のシートアッパフレーム１４の前部との間に配され、着座した乗員からシート本体１の主に左前部に加えられる荷重を検出する。
【００２５】
荷重センサ５（ＦＲ）は、右側のシートロアフレーム１３の前部と、右側のシートアッパフレーム１４の前部との間に配され、着座した乗員からシート本体１の主に右前部に加えられる荷重を検出する。
【００２６】
乗員判定ＥＣＵ６は、乗員の判定等を行うＣＰＵ６１、各ライン（Ｖｏｕｔ  、Ｖｃｃ、ＧＮＤ）に混入したノイズを除去するための耐ノイズ回路６２、各閾値を格納したＥＥＰＲＯＭ６３、エアバッグＥＣＵ７と通信を行う通信Ｉ／Ｆ６４、バッテリ電圧を＋５Ｖに変換する電源回路６５を備え、シート本体１近傍の車体側部材に固定されている（図２参照）。
【００２７】
この乗員判定ＥＣＵ６は、シート本体１に着座した乗員の判定（大人、子供、空席）を適宜行うとともに、衝突直前の着座姿勢を検知し、各結果を通信Ｉ／Ｆ６４を介してエアバッグＥＣＵ７に伝送する。
なお、乗員判定ＥＣＵ６は、出力値取得手段、空席判別手段、平均化処理手段、および劣化予測ロジックを備えている。
【００２８】
エアバッグＥＣＵ７は、乗員判定ＥＣＵ６から伝送される乗員判定結果（大人、子供、空席）、および衝突直前の乗員の着座姿勢に基づいて、格納部（ダッシュボード等）に格納されたエアバッグの展開挙動を制御する。
【００２９】
つぎに、乗員判定ＥＣＵ６の作動を、図３〜図５に基づいて説明する。
図３〜図５に示すフローチャート（ステップｓ１〜ステップｓ１８）に基づいて説明する。
図３において、ゼロ点トレースを実施するサンプリング時間Ｔｓ１になると、ステップｓ２以下を実施する（ステップｓ１）。なお、サンプリング時間Ｔｓ１は、サブＣＰＵのタイマ信号をトリガとして決定する。
【００３０】
ステップｓ２において、ＥＥＰＲＯＭ６３から、ゼロ点初期値総和（ΣＦ０  ）および前回演算値｛Ｗｔ（ｎ−１）、Ｙｔ（ｎ−１）｝を読み込み、ステップｓ３に進む。
【００３１】
ステップｓ３において、補正上限値・下限値（ＴＨ３Ｌ、ＴＨ３Ｈ）、大人判定閾値の初期値（ＷＴＨ）、およびデジタルＬＰＦ（ローパスフィルタ）の各定数を読み込み、ステップｓ４に進む。
【００３２】
ステップｓ４（出力値取得手段に相当）において、センサ出力の読み込みを行い、ステップｓ５に進む。
【００３３】
ステップｓ５において、ＩＧ−  ＳＷがオフ位置であるか否かを判別し、オフ位置である場合（ＹＥＳ）にはステップｓ６に進み、オン位置である場合（ＮＯ）にはステップｓ９に進む。
【００３４】
ステップｓ６において、ベルト非装着であるか否かを判別し、非装着の場合（ＹＥＳ）にはステップｓ７に進み、装着している場合（ＮＯ）にはステップｓ９に進む。
なお、ステップｓ５、ｓ６が空席判別手段に相当する。
【００３５】
ステップｓ７において、総和演算｛Ｗｔ（ｎ）＝ΣＦ−ΣＦ０  ｝を行い、ステップｓ８に進む。
Ｗｔ（ｎ）：ゼロ点初期値基準の出力値の総和
ΣＦ：出力値の総和
〔＝Ｆ１＋Ｆ２＋Ｆ３＋Ｆ４〕
ΣＦ０  ：ゼロ点初期値の総和
【００３６】
ステップｓ８（劣化予測ロジックに相当）において、外乱除去用のデジタルＬＰＦの演算を行い、ステップｓ１０に進む。
入力Ｗｔ（ｎ）に対して出力Ｙｔ（ｎ）を得る。
入力Ｗｔ（ｎ）、出力Ｙｔ（ｎ）とした場合の差分式を以下に示す。
Ｙｔ（ｎ）＝｛Ｗｔ（ｎ）／β｝＋｛１−（１／β）｝×｛Ｙｔ（ｎ−１）｝
Ｙｔ（ｎ）：Ｗｔ（ｎ）の外乱除去用のデジタルＬＰＦ後の出力値
β＝Ｆｓ１／（２・π・Ｆｃ１）
サンプリング周期：Ｆｓ１＝１／Ｔｓ１
カットオフ周波数：Ｆｃ１＝１／Ｔｌｐｆ
時定数：Ｔｌｐｆ
精度を保持するため、Ｙｔ（ｎ）、Ｙｔ（ｎ−１）は充分な桁数を確保する。また、Ｙｔ（ｎ−１）の初期値は、Ｙｔ（ｎ−１）＝０とする。
【００３７】
ステップｓ９において、前回値を選定｛Ｗｔ（ｎ）＝Ｗｔ（ｎ−１）｝し、ステップｓ８に進む。
ステップｓ１０において、上記演算値が補正許容値以内｛ＴＨ３Ｌ≦Ｙｔ（ｎ）≦ＴＨ３Ｈが成立する｝であるか否かを判別し、補正許容値以内の場合（ＹＥＳ）にはステップｓ１１に進み、補正許容値以外の場合（ＮＯ）にはステップｓ１６に進む。
【００３８】
ステップｓ１１において、補正値ΔＷ０  ＝Ｙｔ（ｎ）を実施し、ステップｓ１２に進む。
ステップｓ１２において、大人判定閾値ＷＴＨ＝ＷＴＨ＋ΔＷ０  を実施して大人判定閾値を補正し、ステップｓ１３に進む。
ステップｓ１３において、Ｙｔ（ｎ−１）＝Ｙｔ（ｎ）、およびＷｔ（ｎ−１）＝Ｗｔ（ｎ）を実施し、ステップｓ１４に進む。
【００３９】
ステップｓ１４において、ＥＥＰＲＯＭ６３に演算値を書き込む。
ＷＴＨ、Ｙｔ（ｎ−１）、Ｗｔ（ｎ−１）
ステップｓ１５において、サブＣＰＵをリセットする。
【００４０】
ステップｓ１６において、Ｙｔ（ｎ）＞ＴＨ３Ｈが成立するか否かを判別し、成立する場合（ＹＥＳ）にはステップｓ１７に進み、成立しない場合（ＮＯ）にはステップｓ１８に進む。
ステップｓ１７において、補正値ΔＷ０  ＝ＴＨ３Ｈを実施し、ステップｓ１２に進む。
ステップｓ１８において、補正値ΔＷ０  ＝ＴＨ３Ｌを実施し、ステップｓ１２に進む。
【００４１】
本実施例の乗員保護装置Ａは、以下に示す利点を有する。
〔あ〕乗員保護装置Ａは、空席の可能性が大きい時に出力されるセンサ出力総和に対して、経年劣化予測を外乱除去用のデジタルＬＰＦの演算で行って（ステップｓ８）、補正値ΔＷ０  （経年変化予測値）を算出し、大人判定閾値ＷＴＨを補正している。
このため、大人判定閾値ＷＴＨが自動補正されるので、車両製造時からの経過年数に係わらず、シート本体１に着座した乗員が大人であるか否かを精度良く判定することができる。
【００４２】
また、演算値が補正許容値以内であるか否かを判定（ステップｓ１０）し、演算値が補正許容値を超えている場合には、補正値ΔＷ０  を補正許容の上限値または下限値に変更（ステップｓ１７、ｓ１８）している。
このため、以下に示す状態等により、センサ出力総和の出力値の変化がセンサ等の経年変化に起因するゼロ点の変移であると誤判定されて、大きな補正値ΔＷ０  が誤って設定されてしまうという不具合が発生しない。
・荷物等を長期間に亘ってシート本体１の上に搭載した場合で、これら搭載物の影響による出力値の変化が生じた時。
・シート本体１への異物の噛み込みの影響により出力値の変化が生じた時。
【００４３】
〔い〕イグニッションキーがオフ位置で、且つシートベルトが非装着である場合には、シート本体に乗員が着座している可能性が低い。
この原理を用い、図３において、イグニッションキーがオフ位置であることを検出（ステップｓ５）し、且つ、シートベルトが非装着であることを検出（ステップｓ６）して空席判別を行っているので、シート本体１が空席であるか否かを、安価で、且つ簡単な構成で実現できる。
【００４４】
（変形例）
上記乗員保護装置Ａにおいて、デジタルローパスフィルタの定数を経過年数の長さに応じて無段階または複数段階に変化させるか、定数の異なる複数のデジタルローパスフィルタを経過年数の長さに応じて切り替えても良い（請求項６に対応）。
着席乗員を撮影するカメラで空席判別手段を構成しても良い（請求項２に対応）。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の乗員保護装置をシート本体に組み付けた説明図である。
【図２】その乗員保護装置のブロック図である。
【図３】その乗員保護装置の乗員判定ＥＣＵの作動を示すフローチャートである。
【図４】その乗員保護装置の乗員判定ＥＣＵの作動を示すフローチャートである。
【図５】乗員判定ＥＣＵの作動の概略を示すフローチャートである。
【図６】各請求項の手段を説明するために作成した、経過年数に伴うセンサ出力総和（空席時）のレベル変化の一例を示すグラフである。
【図７】各請求項の手段を説明するために作成した、乗員が大人か子供かを判定するための大人判定閾値（乗員判定閾値）が自動補正される迄の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】従来技術に係る乗員検知装置において、新車時および数年経過時における、検出特性の変化と乗員判定結果とを示すグラフである。
【符号の説明】
Ａ  乗員保護装置
１  シート本体（シート）
２、３、４、５  荷重センサ（センサ）
６  乗員判定ＥＣＵ（経年劣化予測手段、閾値補正手段、出力値取得手段、空席判別手段、平均化処理手段、劣化予測ロジック）
【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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