(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
座席にかかる力に反応する少なくとも１つのセンサについて、複数の測定値を取得するステップであって、センサは、センサパッドに接続されている複数の電極を含み、各測定値は、それぞれの電極対間で測定される抵抗を表し、センサパッドのほぼ全体にわたって加わる力に依存すると共に、センサパッド上の力分布のそれぞれ異なる関数に従う、複数の測定値を取得するステップと、
前記複数の測定値に基づいて乗員を分類するステップと
を含む、乗員監視方法。
【請求項２】
各関数は、対応する測定値が得られる位置に依存する、請求項１に記載の座席乗員監視方法。
【請求項３】
各測定値を前記それぞれの測定関数を表す測定識別子とともに記憶するステップを含む、請求項１または２に記載の座席乗員監視方法。
【請求項４】
前記力分布を分類するステップは、訓練型分類機を用いるステップを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の座席乗員監視方法。
【請求項５】
前記分類機は、ニューラルネットワークを用いて訓練されている、請求項４に記載の座席乗員監視方法。
【請求項６】
前記分類機は、サポートベクターマシンを用いて訓練されている、請求項４に記載の座席乗員監視方法。
【請求項７】
乗員のタイプは、前記力分布の分類に従って分類される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の座席乗員監視方法。
【請求項８】
前記乗員の位置または向きは、前記力分布の分類に従って分類される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の座席乗員監視方法。
【請求項９】
前記乗員の分類に応じて前記乗員の周囲環境を変えるステップを含む、請求項７または８に記載の座席乗員監視方法。
【請求項１０】
前記座席は車両座席であり、前記乗員の分類に応じて、エアバック展開、シートベルトプリテンショナ、または情報提示のうち任意の１つまたは複数に変化を与えるステップを含む、請求項９に記載の座席乗員監視方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法を行うようになっている、座席乗員監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[発明の詳細な説明]
本発明は、座席乗員が自動車座席にかける力分布の測定、および、可能な場合は、その測定に基づいて、乗員の周囲環境の変更を行うことに関する。
【０００２】
多くの自動車は、事故時に展開して自動車座席乗員の損傷を防ぐかまたは少なくさせるように設計されたエアバックを備えて製造される。しかしながら、ある体重および大きさの乗員に最適であるエアバックの展開速度は、それとは異なる体重および大きさの乗員には適さない場合があることが分かっている。特に、大人の乗員用のエアバックの展開に最適な速度は、子供に余計な損傷を与えかねない。さらに、乳幼児が着座している場合、完全にエアバックを展開することを防ぐことが望ましい場合もある。
【０００３】
自動車座席乗員が加える圧力について１箇所または複数箇所の測定を行うことにより、乗員の特徴が確定され、エアバックを展開する速度がそれに応じて変えられることは既知である。
【０００４】
圧力測定は、乗員の体重および大きさではなく、座席乗員の位置および姿勢（position）などの特徴を確定するのに用いることもできる。圧力測定を用いて、乗員の姿勢が正しいかどうかを判定し、正しくなければ、自動車座席乗員により好ましい姿勢を指示するようにすることも既知である。
【０００５】
このような測定は、シートベルトプリテンショナを制御するか、または運転者覚醒度（alertness）レベルを求めるのにも用いられる。
【０００６】
ＵＳ−Ｂ１−６  ２５０  ６７１には、乗員センサおよびエアバック制御システムが記載されている。開示されているシステムは、歪ゲージに加えられた力の量に応じて抵抗を変える抵抗器を採用した歪ゲージを用いている。自動車座席にかかる力は４つの地点で測定され、これらの測定値は、自動車座席乗員の体重および重心を算出するのに用いられる。重心および体重は、エアバックが展開すべき速度を求めるために自動車座席の傾倒の測定値と組み合せられる。
【０００７】
ＵＳ−Ａ−５  ５７３  ２６９にも、座席乗員が加える力が測定され、エアバックが展開する速度を求めるために座席の傾倒の測定値と組み合わせられるシステムが開示されている。歪ゲージは、シートクッションの下またはその中に配置されたプレートの、座席乗員により被る変形を測定し、その力がこれらの測定値から算出される。
【０００８】
ＵＳ−Ｂ１−６  ２４６  ９３６には、自動車座席の子供の乗員または小柄な大人の乗員と自動車座席に設置されたチャイルドシートとを、乗員の体重変動を測定することによって区別する装置が開示されている。自動車座席に配設されたブラダー（bladder）内の液体の全圧が測定され、その測定値を用いて乗員の体重が求められる。車両の移動の際の圧力の変動および体重を用いて、乗員がチャイルドシートにいる乳幼児であるのか、または大人であるのかを判定する。それに応じてエアバックの展開に変化がつけられる。
【０００９】
ＵＳ−Ｂ１−６  ３４８  ６６３には、座席を少なくとも２つのセクションに分けること、および各セクションの質量中心を測定することを含む、座席乗員のパラメータを求める方法が開示されている。各セクションの質量中心は、力感知抵抗器の測定によって求められる。
【００１０】
ＵＳ−Ｂ１−６  ３９２  ５５０には、運転者が自動車座席に加える力分布に基づき、運転者覚醒度を求める方法が開示されている。この力分布は、加えられる圧力に応じて抵抗を変える可変抵抗器のアレイの測定から算出される。運転者覚醒度は、ニューラルネットワーク処理技法により確定される。
【００１１】
上記の開示はすべて、センサに加わる圧力を測定するセンサを使用している。座席に加わる力分布を測定することが可能な従来技術のセンサは、センサ付近の座席に加えられた力に反応する。したがって、測定を行うことができる領域を増加させるために、より多くのセンサが追加される。より多くのセンサを追加することにより、行う測定の数も増える。しかしながら、実際には、配置することができるセンサの数は、センサの物理的サイズならびにそのコストにより制限される。
【００１２】
座席乗員の体重、体格、大きさ、位置、および向きなどの、座席乗員の各種パラメータを推定する信頼性のある方法および装置を提供すること、およびそのパラメータに基づき、シートベルトプリテンショナを制御し、エアバックを展開し、かつ／または特定の乗員に対する座席調整の快適度レベルを監視する方法および装置を提供することが望ましい。快適度レベルを用いて、運転者覚醒度レベルを監視し、かかるレベルが所定の閾値を下回る場合は運転者に警告する方法および装置を提供することができる。
【００１３】
本発明の態様は、添付の特許請求の範囲に記載されている。
【００１４】
本発明の他の態様によれば、加えられる力分布が空間的に連続して表される測定値を生成するセンサが提供される。
【００１５】
本発明の他の態様によれば、力分布を測定するセンサを提供する。このセンサは、力分布に反応する変換器手段と、変換器手段について複数箇所の測定を行う手段とを含む。各測定は、力分布のそれぞれの異なる関数である。センサは、それぞれセンサのほぼあらゆるところに加えられる力により影響を受ける測定を行う。これは、多数の別個のセンサを用いることなく、力および力分布の変化に対して非常に高い感度を提供する。
【００１６】
センサは、固体材料から作製されるパッドを備えてもよく、そのパッドはその材料に力が加わるとその電気特性が変わる。固体材料の抵抗または静電容量は、変化してもよく、量子トンネリング複合物（quantum-tunnelling-composite）であってよい。好ましくは、パッドは亀裂に対し耐性があり、軟性があり、実質的に、１０〜１５年の期間にわたり機械特性を保持する。少なくとも−４０°Ｃ〜６０°Ｃの範囲のパッドの熱挙動が既知である。
【００１７】
本発明の他の態様によれば、乗員監視装置は少なくとも１つのそのようなセンサを有する。乗員は、座席の乗員であってよく、好ましくは車両（例えば自動車）座席の乗員である。乗員には、人間、または荷物またはチャイルドシートなどの任意の物体が含まれてもよい。
【００１８】
測定値は、ニューラルネットワーク技法、またはサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）などの他の適当なパターン認識技法を用いて処理することができる。
【００１９】
処理することによって、寸法、位置、姿勢または向きに応じて乗員が分類されることができる。
【００２０】
システムは、分類に応じて乗員の周囲環境の少なくとも１つのパラメータを変更することができる。かかるパラメータとしては、エアバックが展開する速度、シートベルトプリテンショナの動作、座席の向き、または情報表示が挙げられるが、これらに限定されない。
【００２１】
本発明の好適な実施形態は、以下に述べる従来型センサを組み込んだ構成とは対照的である。すなわち、従来型センサが特定の局所的な領域に限定されるか、あるいはほぼ限定された圧力を検出するよう意図的に配置されて、ルールベース（rule-based）の基準を用いて、これらのセンサの位置およびセンサにより検知される圧力に依存する出力を生成する構成とは対照的である。
【００２２】
しかしながら、好適な実施形態では、各センサ出力は、広い領域にわたる圧力に依存し、複数の出力は、共通の領域（ただし、異なる伝達関数を用いる）にわたる圧力を表している。出力を解釈するルールベースのシステムを用いるのではなく、訓練に基づいた分類技法が用いられる。
【００２３】
本発明を具体化する配置構成を、次に、添付の図面を参照して例として説明する。
【００２４】
図１を参照すると、センサ１０は、円形パッド１２と該パッド１２に接続した複数の電極１４．１、１４．２、．．．１４．Ｎとを含む。
【００２５】
図２は、図１のセンサの代替の実施形態を示す。センサ２０は、複数の電極２４．１、２４．２、．．．２４．Ｎが接続されている正方形パッド２２を含む。
【００２６】
図１および図２に示されたパッド１２および２２のそれぞれの抵抗特性は、両パッドにかかる力に応じて変わる。パッドは、適切な形状を提供するように処理された量子トンネリング複合物（ＱＴＣ）から作製することができる。別法として、パッドは、当該技術分野に既知のタイプの種々の感圧材料のいずれかから作製されることができ、この材料は、好ましくは等方性電気特性を有する。別法として、パッドの、静電容量などの他のパラメータを測定する場合もある。
【００２７】
金属接点を取り付けて、電極（１４．１、１４．２、．．．１４．Ｎおよび２４．１、２４．２、．．．２４．Ｎ）を形成するようにする。任意の２つの電極間に流れる電流の測定値は、それぞれがパッド上の力分布の関数となる。個々の電極対間に流れる電流を測定することによって、それぞれがパッドにかかる全体的な力分布の関数である多数の測定値を収集することができる。
【００２８】
パッドの構成は、必要とされる測定数に合うよう電極数を変更することができるようなものとなっている。センサ１０および２０は、従来技術のセンサと比べて、所定領域にわたって、非常に多くの数の力分布の測定を可能にする。
【００２９】
図３は、座席の背もたれ部３４に取り付けられているパッド３２を含む自動車座席３０を示す。さらなるパッド３６が座部３８に取り付けられている。パッド３２および３６のそれぞれは、図１および図２に示したパッド１２および２２と同じタイプのものであり、それぞれ、コネクタ４２を有する複数の電極４０を含む。
【００３０】
図４は、マルチプレクサ６２を含む信号処理装置６０の概略図であり、図３に示した電極４０からのコネクタ４２がそのマルチプレクサ６２に接続されている。マルチプレクサ６２はコントローラ６４に接続され、コントローラ６４は抵抗計６６およびメモリ６８に接続されている。コントローラは、電極４０が生成する信号を読み取り、その信号を抵抗計６６を用いて抵抗測定値に変換する。この抵抗値（resistance）は、その測定値を生成した特定の電極の識別子とともに、パッドにわたる力分布を表し、これらの測定値はメモリ６８に記憶される。コネクタ４２のそれぞれからの信号は多重化（multiplexered）されるため、単一の抵抗計６６しか必要としない。このような測定が行われその測定値が記憶される方法は、信号処理の技術分野において既知であるため、本明細書中でさらに説明しない。
【００３１】
乗員分類機モジュール７０、運転者覚醒度分類機モジュール７２、および座席位置分類機モジュール７４は全て、メモリ６８に接続されている。乗員分類機モジュール７０は乗員安全システム７６に接続されている。運転者覚醒度モジュール７２は可聴アラーム７８と振動アラーム８０に接続されている。座席位置分類機モジュール７４は、情報表示装置８２に接続されている。
【００３２】
モジュール７０、７２、および７４は、それらモジュールが全て、メモリ６８に記憶された情報にアクセスし、その情報を用いて一群の測定値を分類するという点で同様に動作する。これらのコントローラは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いてそれら測定値を分類する。上記モジュールのそれぞれについてニューラルネットワークベース技法を用いることも可能である。
【００３３】
分類は、ある状態を表すものとしての測定値のセットを認識するように各モジュールを訓練することに基づいている。学習段階の際、各モジュールは、所定の測定値セットを、特定の物体およびその物体の向きと位置に関連付けするようにプログラムされる。次に、これらの関連付けは、動作段階の際にモジュールにより用いられて未知の測定値が分類される。
【００３４】
分類上の問題に役立つツールとしてＳＶＭを使用することは、物理学の分野において既知である。このことは、M.FeindtおよびC.Haag著「Support Vector Machines for Classification Problem in High Energy Physics」(DELPHI Collaboration, DELPHI 99-151 GEN 176, １９９  年９月２３日)に開示されている。ＳＶＭ技法は、Nello CristianiniおよびJohn Shawe-Taylor著「An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods」（Cambridge University Press,２０００年３月２３日）、およびVojislav Kecman著「Learning and Soft Computing」(The MIT Press,２００１年７月２４日)に開示されている。このような技法は、測定値の解釈の技術分野で既知であるため、本明細書ではさらに説明しない。
【００３５】
乗員分類機モジュールは、自動車座席上の乗員を分類する技法を用いる。このモジュールは、子供、大人、および座席にあるチャイルドシートにいる乳幼児を区別する。モジュールは、座席を占有している手荷物品などの物体と人間の乗員を区別することも可能である。
【００３６】
乗員分類機モジュールは、乗員安全システム７６に乗員の種類を指示する。乗員安全システム７６は、エアバックを展開させるかどうかを判断し、展開させる場合はその展開速度を変える。乗員安全システム７６はまた、乗員のクラスに応じてシートベルトプリテンショナを調整する。このシステムはまた、求められた乗員のクラスに応じて最適することができる他の安全機構を制御することもできる。
【００３７】
運転者覚醒度分類機モジュールは、眠気を催しているかまたは注意散漫な運転者と覚醒している運転者を区別する。このモジュールが運転者が覚醒していないと判断した場合、振動アラーム８０が作動して運転者を覚醒状態に戻す。別法として、あるいは振動アラームに加えて、可聴アラーム７８が徐々に大きくなる音を発して運転者に警告してもよい。代替の実施形態において、運転者覚醒度分類機モジュールはさらに、車両ステアリング（図示せず）から、蛇行運転しているのかどうかを知らせる、運転者の覚醒度も示す情報を受け取る。
【００３８】
座席位置分類機モジュール８２は、乗員にとって座席位置が最も快適である可能性があるのかどうかを判断する。このモジュールは、どのように座席の向きを変えて快適性を増すようにするかに関して指示する情報表示装置８２により、情報を座席乗員に表示する。事故の危険性を少なくするために、このモジュールは、自動車が静止しているときにのみ情報を表示することになっている。自動車の運転者の場合、運転者覚醒度モジュールと座席位置分類機モジュールとの間に対立が起こる可能性があり、したがって、運転者を確実に覚醒している状態のままにするため、座席位置分類機モジュールを制する、これらモジュール間の調停手段を有する必要がある。
【００３９】
コントローラは考えられる各電極対に対応する測定値を生成することが可能であるが、そうである必要がない場合もある。パッド３２および３６の場合に含まれる電極数に応じて、コントローラは取得される測定値数を少なくすることができる。したがって、コントローラは、特定の力分布に基づき、それら電極対間の、力分布の特徴付けに全くまたはほとんど関連しない測定を省く。この決定は、ニューラルネットワークまたはＳＶＭ技法に基づいてもよい。
【００４０】
図１、図２、および図３を参照して示し論じたタイプのセンサは、自動車座席の乗員を監視するセンサよりもより多くの用途を有する。このようなセンサは、特定の領域にわたる力分布が詳細に分かる必要があるあらゆる用途で使用できる。
【００４１】
訓練型分類機を用いるため、本発明のために、加わる力または電極の実際の位置に、測定値を直接関係付ける必要がないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】センサの第１の実施形態を示す図である。
【図２】センサの代替の実施形態を示す図である。
【図３】図１および図２に示したタイプのセンサを組み込んだ自動車座席を示す図である。
【図４】図１、図２、または図３のセンサが生成する信号を処理する信号処理装置の概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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