(57)【要約】シート占有センサの少なくとも一つのパラメタ値の複数の逐次読取りに基づき（シート占有センサが感知するパラメタ少なくとも一つを複数回、逐次読取って）、濾過状態を特定のシート占有状態に関連付ける車両シート占有状態分類方法であって次のステップを含んで成る方法：（ａ）前記シート占有センサ感知第一パラメタの実値を決定し、この第一のパラメタの実値に実類を関連付け、（ｂ）数個の既決定類を含むバッファ記憶装置にこの実類を記憶し、（ｃ）この実類の信頼性を表す信頼パラメタをプロットし、（ｄ）最新濾過類を設定するに際し、（ｉ）その信頼パラメタが第一の信頼閾値より小さければ、最新濾過類を前記バッファ装置に記憶された類の平均に等しく設定し、また（ｉｉ）その信頼パラメタがこの第一の信頼閾値より大きければ、最新濾過類を前記既決定濾過類に等しく設定する。
2004538207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート占有センサの少なくとも一つのパラメタ値の複数の逐次読取りに基づき、濾過状態を特定のシート占有状態に関連付ける車両シート占有状態分類方法であって次のステップを含んで成る方法：
ａ．前記シート占有センサ感知第一パラメタの実値を決定し、この第一のパラメタの実値に実類を関連付け、
ｂ．数個の既決定類を含むバッファ記憶装置にこの実類を記憶し、
ｃ．この実類の信頼性を表す信頼パラメタをプロットし、
ｄ．最新濾過類を設定するに際し、
イ）その信頼パラメタが第一の信頼閾値より小さければ、最新濾過類を前記バッファ装置に記憶された類の平均に等しく設定し、また
ロ）その信頼パラメタがこの第一の信頼閾値より大きければ、最新濾過類を前記既決定濾過類に等しく設定する。
【請求項２】
ステップｄにおいて、前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値に等しければ、最新濾過類を前記既決定類に等しく設定する請求項１の方法。
【請求項３】
前記実類が既決定濾過類と異なっていれば、前記信頼パラメタを減少させる請求項１〜２の何れか一つに記載の方法。
【請求項４】
前記実類が前記既決定濾過類に対応していれば、前記信頼パラメタを増大させる請求項１〜３の何れか一つの方法。
【請求項５】
前記第一パラメタの質を表す、前記占有センサが感知する第二パラメタの実値を決定し、この第二パラメタが所定の質閾値より小さい場合、
ａ．前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値より小さければ、この信頼パラメタを増大し、
ｂ．前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少するステップを更に含んで成る請求項１〜３の方法。
【請求項６】
前記第二パラメタが前記所定質閾値より大きい場合、前記実値が前記既決定濾過類に対応していれば、前記信頼パラメタを増大する請求項５の方法。
【請求項７】
前記シート占有センサのパラメタ値が人以外の占有を示したら第一のフラグが設定し、この第一フラグが設定された場合、
ａ．前記信頼パラメタが、前記第一閾値より大きい第二信頼閾値より小さければ、この信頼パラメタを増大させ、
ｂ．前記信頼パラメタが前記第二信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少させるステップを更に含んで成る請求項１〜６の方法。
【請求項８】
前記シート占有センサのパラメタ値がセンサ作用面の外側で部分的に生じた占有を示したら、第二フラグを設定し、この第二フラグが設定された場合、前記信頼パラメタが前記第二信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少させるステップを更に含んで成る請求項１〜７の方法。
【請求項９】
前記第一パラメタが乗車者又は前記シート占有物の重量を示すものである請求項１〜８の方法。
【請求項１０】
前記第一パラメタが乗車者又は前記シート占有物の接触面の幅を示すものである請求項１〜９の方法。
【請求項１１】
シートの占有を示す第三フラグを設定するステップを更に含んで成り、この第三フラグが設定された場合にのみ前記ステップａ〜ｄが行われるようにする請求項１〜１０の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般には、安全拘束システムに用いる占有状態信号を提供するため、シート上の物体又は乗車者の存在及び／又は位置を決定し、それを種類又は性質によって分類する自動車占有センサシステム及びその作動方法に関する。より詳しくは、車両シートの占有状態に関する数個のパラメタに基づき、車両シートの占有状態を分類する方法に関する。
【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、事故による衝突中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、各乗車者の特定の条件、例えば乗車者の重量及び／又は大きさにより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身長や向き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、所定のシート占有状態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、シートの占有状態を特徴付ける一つ又は数個のパラメタを検出し、この占有を、各々が拘束システムの特定動作モードに関連した数種の類の一つに分類することが必要である。
【０００４】
占有パラメタの検出は通常、シートの面に亘って分布する複数の圧力センサを含んで成るシート占有センサでなされる。圧力センサは感圧抵抗から成る、即ちこれ等の圧力センサの抵抗がセンサに印加される圧力で変化することを用いる。個々の圧力センサの抵抗値の読み取りは各セルに作用する圧力を表すから、この読み取りをシートに作用する重量に関連付けることができる。また、シート全面に亘る圧力値の分布を、シートを占有する人や物の大きさや形状に関連付けることができる。
【０００５】
拘束システムを制御する極めて単純な方法では、占有状態が占有検出器の一つ又は複数の特定パラメタで繰り返し監視され、実占有類が測定パラメタに関連付けられる。その場合、この実占有類をマイクロプロセッサが直接用いて、拘束システムの適切な作動モードを選ぶ。だが、あいにく乗車者はシート上でその位置を変え、その重量を、重量の中心をずらすことで変えてしまう。移動の一つ一つが別々の圧力センサ上の読み取りを変え、そのため分類は時間と共に気まぐれに変わってしまう。
【０００６】
この分類の気まぐれな変化を抑えるため、実類パラメタを、数個の既決定類を含んだバッファ記憶装置に記憶させ、濾過類を個々の記憶類の平均値に設定することができる。そのような濾過によって分類結果は良くなるものの、この方法もなお信頼性において十分ではない。実際、一連の信頼できる分類の中に不適当な類が一つあっても、乗車者の濾過分類に影響することがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、車両シートの占有状態を分類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】
【０００８】
上記の問題を克服するため本発明は、シート占有センサの少なくとも一つのパラメタ値の複数の逐次読取りに基づき（シート占有センサが感知するパラメタ少なくとも一つを複数回、逐次読取って）、濾過類（ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ｃｌａｓｓ）を特定のシート占有状態に関連付ける車両シート占有状態分類方法を提供する。この方法は次のステップから成る：
ａ．前記シート占有センサが感知する第一パラメタの実際値（実値）を決定し、この第一のパラメタの実値に実際類（実類：ａｃｔｕａｌ  ｃｌａｓｓ）を関連付け、
ｂ．数個の既決定類を含むバッファ記憶装置にこの実類を記憶し、
ｃ．この実類の信頼性を表す信頼パラメタをプロットし、
ｄ．最新濾過類を設定するに際し、
イ）その信頼パラメタが第一の信頼閾値より小さければ、最新濾過類を前記バッファ装置に記憶された類の平均に等しく設定し、また
ロ）その信頼パラメタがこの第一の信頼閾値より大きければ、最新濾過類を前記既決定の濾過類に等しく設定する。
【０００９】
本発明の信頼パラメタは好ましくは、分類の経時不変性を表すものである。例えば、連続する分類間の差異が非常に小さければ、信頼パラメタは大きくなる。逆に、連続する分類間の差異がかなり大きければ、信頼パラメタは小さくなる。本方法の利点は、同一分類が一連に続いた後では信頼レベルは、乗車者の動きによる誤分類が全く考えられない程度まで、第一の信頼閾値よりずっと大きい値に達している。誤分類してもその影響は、信頼値を一つだけ小さくするに過ぎない。
【００１０】
従って、類似の実類が一連に続くことにより現在の占有状態が、信頼性が高く、良い類に一旦分類されたなら、この高信頼性類は不良類が数個あっても直ちに変わることはない。
【００１１】
占有状態が永続的に変化した場合にのみ、即ち一連の異なる類が続いた後でのみ、信頼値は第一閾値より小さい値を取ることになる。この場合には、バッファ装置に記憶された最近決定値が最新濾過類の計算に用いられることになる。
【００１２】
尚、バッファ装置は次に決定の類を限定数記憶できるに過ぎない。従って、バッファ装置が一杯になれば、このバッファ装置内の最古記憶の類がステップｂで削除されるようにすると良い。
【００１３】
本発明、特にステップｂのより好適な実施例では、前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値に等しければ、最新濾過類は既決定類に等しく設定される。
【００１４】
信頼パラメタを実状態に適合させるため、前記実類が既決定濾過類と異なっていれば、前記信頼パラメタを減少させると良い。更に、前記実類が前記既決定濾過類に対応していれば、前記信頼パラメタを増大させると良い。
【００１５】
より好適な一実施例において本方法は、前記第一パラメタの質を表す、前記占有センサが感知する第二パラメタの実値を決定し、この第二パラメタが所定の質閾値より小さい場合、
ａ．前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値より小さければ、この信頼パラメタを増大し、
ｂ．前記信頼パラメタが前記第一信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少するステップを更に含んで成る。
【００１６】
第二パラメタは例えばプロフィル（分布）質を表すものであって、良い圧力プロフィルはシート全面に亘る作動圧力センサの特定分布とそれ等夫々の抵抗値により特徴付けられる。実際、作動セルの規則的且つ対称的な分布は、不規則で非対称の分布より良いプロフィルを表す。一連のループに対して検出プロフィルの質が十分と考えられない場合、即ち前記第二パラメタが所定の質閾値より小さく、それにもかかわらず実値が濾過類に等しい場合には、信頼パラメタを段階的に第一信頼閾値にもっていく。逆に、この第二パラメタがその所定質閾値より大きい場合には、前記実類が前記既決定濾過類に対応するなら、信頼パラメタを増大させる。
【００１７】
更なるより好適な実施例において本方法は、前記シート占有センサのパラメタ値が人以外の占有を示したら第一のフラグが設定され、この第一フラグが設定された場合、
ａ．前記信頼パラメタが、前記第一閾値より大きい第二信頼閾値より小さければ、この信頼パラメタを増大させ、
ｂ．前記信頼パラメタが前記第二信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少させるステップを更に含んで成る。
【００１８】
この第一のフラグは例えば、作動センサセルの分布がシートの側部に集中するとき設定される。そのような分布はチャイルド・シートに対して典型的である。
【００１９】
乗車者が中央位置にいないことによる誤分類を回避するため本方法は好ましくは、前記シート占有センサのパラメタ値がセンサ作用面の外側で部分的に生じた占有を示したら、第二フラグを設定し、この第二フラグが設定された場合、前記信頼パラメタが前記第二信頼閾値より大きければ、この信頼パラメタを減少させるステップを更に含んで成る。
【００２０】
尚、前記第一パラメタが前記シートを占有する乗車者又は物体の重量を表すようにすると良い。或いはまた、この第一パラメタが前記シートを占める乗車者又は物体の接触面の幅を表すようにすると良い。
【００２１】
上記のステップの実行はシートが実際に占められた場合にのみ有用であることから本方法は好ましくは、シートの占有を示す第三フラグを設定するステップを更に含んで成り、この第三フラグが設定された場合にのみ前記ステップａ〜ｄが行われるようにする。
【実施態様】
【００２２】
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。
【００２３】
本方法は乗車者の重量推定に基づく。この重量推定は例えば
−人体計測パラメタ二つ（ＩＷ、ＤＰＶｒａｔｉｏ）
−絶対力に基づくパラメタ二つ（ＳｕｍＴＤＰＶ、作動セル）
−形状認識パラメタ二つ（パターン認識（形状及び大きさ））
等のパラメタ数個（図１参照）に基づく。
【００２４】
最後の分類状態は、感圧シートセンサが取る圧力プロフィルに含まれる数個の特徴の分析から結果として得られる占有者（又は物）の重量の推定結果である。
【００２５】
人以外の占有には、アルゴリズムに用いられる一部の分類子のみが適用可能である。チャイルド拘束システムを速やかに判別するには類−１−フラグを用いると良く、これは重量推定モジュールに優先する。
【００２６】
シート占有フラグ（ＳＯｆｌａｇ）はシート占有時に、予加重に影響されないように設定されると良い。重量推定モジュールと、類−１−フラグと、ＳＯｆｌａｇから得られる結果を分類モジュールが収集し、実時間類について最終決定を出す。
【００２７】
図２は、総合方法で数個のフラグを用いたものを示すブロック図である。
【００２８】
類−１−フラグは、「人以外」プロフィル又は乳児プロフィルに対して設定される。作動セルの数、作動列、プロフィル内の不作動域のコンパクトの大きさ、このプロフィルと基準となる人プロフィルとの非類似度及びこのプロフィルの形状及び大きさ（水平及び垂直線）を考慮する。
【００２９】
「シート占有フラグ」（ＳＯｆｌａｇ）は所定量のセルの作動時に設定され、予加重はシートの占有状態としては認識されない。
【００３０】
プロフィル質モジュールは、実プロフィルにおける（シート占有者の）脚の対称性、位置、コンパクトさ及び存在に依存して出力される。
【００３１】
実プロフィルがシートの前又は横肘木の近くにあるのが検出され、真のプロフィルの切頭の可能性を示唆し、信頼性のある分類が最早不可能になるときセンサ−リミット−フラグが設定される。
【００３２】
分類モジュールは図２の通り、シート占有フラグ、類１フラグ及び重量推定を考慮する。
【００３３】
バッファは実プロフィル類、プロフィル質、センサリミットフラグ、類１フラグ、イグニションスイッチ及び分類履歴を考慮することにより、安定で、蓋然性の最も高い（高信頼レベルの）類を産出する（ＦＩＦＯバッファ）。
【００３４】
プロフィル質が過剰に低くなるときや、センサリミットフラグが設定される場合には、最後の良プロフィル（もし有れば）を最終類決定として留める。そうでなければ、ＦＩＦＯバッファからの平均分類状態が用いられる。
【００３５】
イグニションスイッチがオフになると、システムは最後のプロフィル及びバッファパラメタ（ＦＩＦＯバッファ、最終良プロフィル及び類など）を不揮発性メモリ内に記憶する。イグニションが再びオンになると、スマートバッファが最終記憶プロフィルを最初の入力プロフィルと比較する。それ等のプロフィルの類似性が高ければ、システムは記憶バッファパラメタでスタートする。
【００３６】
分類モジュールの目的はＳＯｆｌａｇ、類１−１−フラグ及び推定−重量の値に従って、実分析プロフィルの類を出力することである。このモジュールは分類ロジックに対して特定のものである。
【００３７】
ＳＯｆｌａｇが設定されていなければ、類を０に設定し、また類−１−フラグが設定されていれば、類を１に設定し、或いは類を推定−重量及び既定の類ボーダー（ｂｏｒｄｅｒ）に従って設定する。
【００３８】
図３は、エアバッグ制御システムのバッファモジュールに用い得る本発明方法の実施例のフロー図を示す。
【００３９】
このバッファモジュールの目的は、分類履歴及び実プロフィル特性に依存して最終分類及び信頼レベルを与えることである。良い、そして信頼性があると仮定された分類は、入力プロフィルが信頼性のある分類をとならなかった時（低プロフィル質又は不良座り位置の）凍結されるべきである。
【００４０】
このモジュールのスマートバッファ部はシステムリセット後に、実プロフィルがリセット前に最後に記憶したプロフィルと高い類似性を有するなら、リセット前に最後に記憶したバッファ状態を再記憶する。このモジュールは、分類システム特性である。
【００４１】
計算仕様
バッファ記憶（ｂｕｆｆｅｒｅｄ  ｃｌａｓｓ）−類は、０と最大類インデックスの間で変化し得る。
信頼−レベルは、ｍｉｎ−ｃｏｎｆ−ｌｅｖｅｌ（最小−信頼−レベル）とｍａｘ−ｃｏｎｆ−ｌｅｖｅｌ（最大−信頼−レベル）の間で変化し得る。
初期バッファ状態
・履歴バッファ空（長さ＝０）
・バッファ記憶−類＝０
・信頼−レベル＝０
スマートバッファ：
電源を遮断前に、最後のデータを電子的に記憶しておかなければならない。
システムリセット後にアルゴリズムを始めて走らすとき、バッファの実行前にスマートバッファアルゴリズムを実行しなければならない。
１．システムリセット前に、デジタル化実圧力プロフィル（電子的に到来する）を最後に記憶のデジタル化圧力プロフィル（履歴−プロフィル−ＤＰＶマトリックス）とセル毎に比較する。システムリセット前後のデジタル化圧力値の差が、較正で与えられた閾値（ｍａｘ−ＤＰＶ  ｄｉｆｆ）より小さいセルをカウントする。
２．１のカウントが較正で与えられた閾値（ｍａｘ−ｃｅｌｌ−ｄｉｆｆ）より大きければ、履歴−バッファ、前の信頼レベル及びバッファ記憶類、並びに各ターン間でバッファアルゴリズムに残す必要の有る他の変数全てを再記憶する。
分類履歴バッファ：
１．実類を履歴バッファに加える。バッファはｍａｘ−ｂｕｆｆｅｒ−ｄｅｐｔｈに達するまで大きくなる。このｄｅｐｔｈに達したら、最古エントリはバッファから抜け出る（ＦＩＦＯ）。
２．履歴バッファに記憶された全類の平均を、最隣接整数に対する値を中心として計算する。この値をＡｖｇＣｌａｓｓと呼ぶ。
３．バッファ記憶−類と信頼（ｂｕｆｆｅｒｅｄ  ｃｌａｓｓ）−レベルを次の決定枝分かれ図（フロー図参照）に従って修正する。
４．二つの連続したバッファ記憶−類の値の偏差を（実と前との間の差を）＋／−１（実バッファ記憶−類＝前バッファ記憶−類＋／−１）に制限する。
５．履歴−バッファの中に、較正により与えられたリセット条件で長さが与えられる０値の首尾一貫した列があれば、履歴−バッファ、信頼−レベル及びバッファ記憶−類をこれ等個々の値にリセットする。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】重量推定モジュールのブロック図を示す。
【図２】総合方法に数個のフラグを用いたものを示すブロック図である。
【図３】本方法のより好適な実施例のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３（Ａ）】
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【図３（Ｂ）】
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【図３（Ｃ）】
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【国際公開パンフレット】
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2004538207.tif 000009
2004538207.tif 000010
2004538207.tif 000011
2004538207.tif 000012
2004538207.tif 000013
2004538207.tif 000014
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2004538207.tif 000024
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【国際調査報告】
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2004538207.tif 000027
2004538207.tif 000028