(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１対の結像レンズを備え、複数の光センサ素子からなる直線状の光センサアレイを少なくとも２対以上備え、光センサアレイ上に、監視する直線状視野領域の乗員の異なる部位の像を結像する乗員センサと、その乗員像から直線状視野領域内の距離分布を測定する測距演算処理装置と、この距離分布から特徴となるパターンを抽出して対象の絞り込みを行なった後、予め記憶された複数の標準パターンと比較して乗員の有無，姿勢を判別する乗員判別処理装置とからなる乗員の姿勢判別装置。
【請求項２】
前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、その視野内距離分布の左右対称性の有無を各直線状視野領域ごとに検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準対称パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうことを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項３】
前記距離分布の左右対称性の判断は、１つの直線状視野領域内における視野内距離値をその中心部分で左右反転させ、この反転させた距離分布と元の距離分布との間の各視野内の各対応位置毎に距離の差を求め、各差が所定値以内か否か、または差の積算値（平均値）が所定値以内か否かにより行なうことを特徴とする請求項２に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項４】
前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、その視野内距離分布の変化分についての各直線状視野領域間の相関度を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準相関パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうことを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項５】
前記各視野間の相関度の判断は、各直線状視野領域内の距離分布の変化分について視野内の各対応位置毎に隣り合う視野間毎に差を求め、各差が所定値以内か否か、または差の積算値が所定値以内か否かにより行なうことを特徴とする請求項４に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項６】
前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、視野の中央位置に対するその両側の第１視野内位置と第２視野内位置間の距離分布から各直線状視野領域における距離分布の凹凸傾向を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準凹凸パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうことを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項７】
前記距離分布の凹凸傾向の検出は、直線状視野領域内の第１視野内位置と第２視野内位置における距離値の平均値と、第１視野内位置と第２視野内位置との中間位置における距離値との差を求め、その差が所定値以内か否かにより行なうことを特徴とする請求項６に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項８】
前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、１つ以上の視野について、各々の視野領域の所定位置における視野間の増減傾向を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準増減パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうことを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項９】
通常は請求項８に記載の姿勢判別を行ない、衝突時には請求項８に記載の姿勢判別を含む姿勢判別処理を他の緊急を要しない処理に対して優先させることを特徴とする乗員の姿勢判別装置。
【請求項１０】
前記所定位置は、通常姿勢乗員の略水平方向の中心位置であることを特徴とする請求項８または９のいずれかに記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項１１】
請求項８の姿勢判別を行なって判別対象を絞り込んだ後、更に請求項２，４および６に記載の姿勢判別の少なくとも１つの姿勢判別を行なって、再度判別対象を絞り込むことで、乗員の姿勢を判別することを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項１２】
前記直線状視野領域を乗員に対して略垂直に設定し、エアバッグ展開軸に対して略対称な位置にある視野間の相関度を判断して特徴となるパターンを抽出した後、標準相関パターンのグループとの比較結果から対象の絞り込みを行なうことを特徴とする請求項１に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項１３】
前記視野間の相関度は、対となる視野における距離分布の差を所定値と比較するか、または、その差の積算値を所定値と比較して求めることを特徴とする請求項１２に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項１４】
通常はエアバッグ展開軸に関わる視野内距離分布のみを測定して概略的な姿勢判別を行ない、衝突時にはこの概略的な姿勢判別を含む姿勢判別処理を他の緊急を要しない処理に優先させることを特徴とする請求項１２に記載の乗員の姿勢判別装置。
【請求項１５】
座席の近傍に設けられた収容部にエアバッグを収容し、車両の衝撃を検知してエアバッグを展開させるエアバッグシステムにおいて、１対の結像レンズと、少なくとも２対以上のセンサアレイを有する乗員センサを用いて、前記エアバッグ収容部から座席までの空間に存在する乗員または物体の複数箇所における距離分布を検出し、その距離分布のパターンを予め記憶された複数の標準パターンと比較して乗員の姿勢または物体の形状を判別し、この判別結果に基づいてエアバッグ装置の展開を制御したり、展開の要否を決定することを特徴とする乗員の姿勢判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数の光センサ素子からなる直線状の光センサアレイを用いて乗員、特に自動車の乗員の有無，姿勢を判別する装置、特に、車両の衝撃を検知して座席の近傍に設けられたエアバッグを展開する際の制御に用いて好適な乗員の姿勢判別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
エアバッグ装着率は、ここ数年で増加の傾向にあり、車種によらずエアバッグは標準装備となりつつある。しかし、子供が座席の前方に立っていたり、小柄な女性が座っている場合は、死傷事故の原因となることが報告されている。そのため、このような死傷事故を回避するためのエアバッグの展開制御が種々提案されている。そのうち、本件出願人が先に出願した特願平９−２５０６９３号実施例の中から、自動車内の天井位置にセンサを設けてセンサから乗員までの距離を測定（測距）し、その距離分布から乗員の有無，姿勢を検出する実施例について、以下に説明する。
【０００３】
図２１はこの先願の実施例を説明するための概要図で、１は乗員センサ、２は乗員、３は自動車をそれぞれ示す。
これは、乗員センサ１に乗員２の像を結像させるもので、ここでは例えば乗員２に対して４つの直線状の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を設定して各領域毎に複数部位の乗員センサ出力を得、この出力を図示されない処理装置にて演算処理し、乗員の各部位の測距を行なって各検査領域ごとの距離分布を得、この距離分布から処理装置で乗員の有無だけでなくその姿勢をも判断するものである。測距の原理については、後述する。
【０００４】
さて、判別すべき乗員等の姿勢は種々考えられるが、図２２〜２４に自動車座席，乗員姿勢等とその監視視野との関係を示し、図２５〜２７に乗員センサによる測距例を示す。
ここに、図２２（ａ）は無人時の座席斜視図で（ａ）’はその側面図、（ｂ）は自動車乗員の正常姿勢斜視図で（ｂ）’はその側面図、（ｃ）は自動車乗員の前傾姿勢斜視図で（ｃ）’はその側面図、図２３（ａ）は前向きチャイルドシート装着時の斜視図で（ａ）’はその側面図、（ｂ）は後ろ向きチャイルドシート装着時の斜視図で（ｂ）’はその側面図、（ｃ）は子供が自動車内で立っているスタンディングチャイルド時で（ｃ）’はその側面図、図２４は横座り姿勢をそれぞれ示す。なお、図２４の側面図は正常時のそれ、つまり図２２（ｂ）’と同様なので省略した。
【０００５】
図２５（ａ），（ｂ），（ｃ）は図２２の（ａ），（ｂ），（ｃ）に対応する測距例、図２６（ａ），（ｂ），（ｃ）は図２３の（ａ），（ｂ），（ｃ）に対応する測距例、図２７（ａ）は図２４に対応する測距例をそれぞれ示している。また、図２７（ｂ）は前向きチャイルドシート装着で無人時の測距例を示している。なお、図２５〜２７等の距離分布図において、縦軸はセンサからの距離値、横軸は視野内位置をそれぞれ示すが、以下距離分布図では特に断らない限り同様とする。
すなわち、各直線状の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の距離値がそれぞれ離散値として得られることが分かる。このような離散的な距離分布を得る概念については、後述する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、自動車乗員の有無，姿勢の判別は、以上のようにして得られる視野毎の距離分布を標準のパターンと比較する、いわゆるパターンマッチングにより行なわれるのが普通である。しかし、標準のパターンは自動車乗員の有無，姿勢、さらには自動車座席の基準位置からの距離や傾き等に応じて多種，多様であるため、その全標準パターンとの比較にはぼう大な処理時間が必要になるという問題がある。
したがって、この発明の課題は、有無，姿勢判別のための処理、特にパターンマッチングのための処理時間を短縮することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するため、請求項１の発明では、１対の結像レンズを備え、複数の光センサ素子からなる直線状の光センサアレイを少なくとも２対以上備え、光センサアレイ上に、監視する直線状視野領域の乗員の異なる部位の像を結像する乗員センサと、その乗員像から直線状視野領域内の距離分布を測定する測距演算処理装置と、この距離分布から特徴となるパターンを抽出して対象の絞り込みを行なった後、予め記憶された複数の標準パターンと比較して乗員の有無，姿勢を判別する乗員判別処理装置とを設けるようにしている。
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、その視野内距離分布の左右対称性の有無を各直線状視野領域ごとに検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準対称パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうようにしている。以下において、この判別アルゴリズムを“距離分布の左右対称性判別”という。
請求項２の発明では、前記距離分布の左右対称性の判断は、１つの直線状視野領域内における視野内距離値をその中心部分で左右反転させ、この反転させた距離分布と元の距離分布との間の各視野内の各対応位置毎に距離の差を求め、各差が所定値以内か否か、または差の積算値か、または平均値が所定値以内か否かを求めることにより、所定値以内であれば“対称性あり”と判断することができる（請求項３の発明）。
【０００８】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、その視野内距離分布の変化分についての各直線状視野領域間の相関度を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準相関パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうようにしている。以下、この判別アルゴリズムを“ライン間相関性判別”という。
上記請求項４の発明では、前記各視野間の相関度の判断は、各直線状視野領域内の距離分布の変化分について視野内の各対応位置毎に隣り合う視野間毎に差を求め、各差が所定値以内か否か、または差の積算値が所定値以内か否かにより行なうことができる（請求項５の発明）。
【０００９】
また、請求項６の発明では、請求項１の発明において、前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、視野の中央位置に対するその両側の第１視野内位置と第２視野内位置間の距離分布から各直線状視野領域における距離分布の凹凸傾向を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準凹凸パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうようにしている。以下、この判別アルゴリズムを“凹凸性判別”という。
上記請求項６の発明では、前記距離分布の凹凸傾向の検出は、直線状視野領域内の第１視野内位置と第２視野内位置における距離値の平均値と、第１視野内位置と第２視野内位置との中間位置における距離値との差を求め、その差が所定値以内か否かにより行なうことができる（請求項７の発明）。
【００１０】
請求項８の発明では、請求項１の発明において、前記直線状視野領域を乗員に対して略水平に設定し、１つ以上の視野について、各々の視野領域の所定位置における視野間の増減傾向を検出して特徴となるパターンを抽出した後、予め分類された標準増減パターンのグループとの比較から対象の絞り込みを行なうようにしている。以下、この判別アルゴリズムを“ライン間増減判別”という。
通常は請求項８に記載の姿勢判別を行ない、衝突時には請求項８に記載の姿勢判別を含む姿勢判別処理を他の緊急を要しない処理に対して優先させることができる（請求項９の発明）。
上記請求項８または９の発明では、前記所定位置は、通常姿勢乗員の略水平方向の中心位置であることができる（請求項１０の発明）。
【００１１】
請求項１１の発明では、請求項１の発明において、請求項８の“ライン間増減判別”を行なって判別対象を絞り込んだ後、更に請求項２に記載の“距離分布の左右対称性判別”，請求項４に記載の“ライン間相関性判別”，請求項６に記載の“凹凸性判別”の少なくとも１つの姿勢判別を行なって、再度絞り込みを行なうことにより、乗員の姿勢を判別するようにしている。
上記請求項１２の発明では、請求項１の発明において、前記直線状視野領域を乗員に対して略垂直に設定し、エアバッグ展開軸に対して略対称な位置にある視野間の相関度を判断して特徴となるパターンを抽出した後、標準相関パターンのグループとの比較結果から対象の絞り込みを行なうようにしている。
上記請求項１２の発明では、前記視野間の相関度は、対となる視野における距離分布の差を所定値と比較するか、または、その差の積算値を所定値と比較して求めることができる（請求項１３の発明）。
請求項１４の発明では、請求項１２の発明において、通常はエアバッグ展開軸に関わる視野内距離分布のみを測定して概略的な姿勢判別を行ない、衝突時にはこの概略的な姿勢判別を含む姿勢判別処理を他の緊急を要しない処理に優先させるようにしている。
【００１２】
すなわち、この発明によれば、標準距離分布をその対称性などにより複数のグループに予め分類しておき、このグループ化に対応して視野内の距離分布をパターン化した後、標準パターンのグループと比較するようにしたので、パターンマッチングのための対象を絞ることができ、姿勢判別のための処理時間の短縮化を図ることができる。
また、請求項１５の発明によれば、座席の近傍に設けられた収容部にエアバッグを収容し、車両の衝撃を検知してエアバッグを展開させるエアバッグシステムにおいて、１対の結像レンズと、少なくとも２対以上のセンサアレイを有する乗員センサを用いて、前記エアバッグ収容部から座席までの空間に存在する乗員または物体の複数箇所における距離分布を検出し、その距離分布のパターンを予め記憶された複数の標準パターンと比較して乗員の姿勢または物体の形状を判別し、この判別結果に基づいてエアバッグ装置の展開を制御したり、展開の要否を決定するようにしている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１はこの発明が適用される装置全体を示す構成図である。
すなわち、自動車３の天井中央部に乗員センサ１が設けられ、この乗員センサ１の出力に測距演算処理装置１０１および乗員判別処理装置１０２を接続して構成される。符号２は乗員を示す。
つまり、乗員センサ１に乗員２の像を結像させるが、ここでも図２１と同じく乗員２に対して、例えば４つの直線状の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を設定して各領域毎に複数部位の乗員センサ出力を得、この出力を測距演算処理装置１０１にて演算処理した後、乗員判別処理装置１０２で予め記憶されている標準パターンと比較するなどして、乗員の有無だけでなくその姿勢をも判断するようにしている。
【００１４】
乗員判別処理装置１０２で判別された乗員の姿勢信号は、例えば着座センサ２０４の出力信号とともに中央処理装置２０１に入力される。中央処理装置２０１では、衝撃検知センサ２０２が衝撃を検知したならば、直前の乗員姿勢情報と着座センサ２０４からの乗員の着座情報に基づいてエアバッグの展開命令を決定し、座席の近傍に設けられた収容部内のエアバッグを起動するインフレータ２０３にその命令を指示する。
【００１５】
図２に、図１で用いられる乗員センサの１例を示す。
すなわち、乗員センサ１はここでは、光センサアレイ対を４対設けて作成される多段受光ＩＣ１０と結像レンズ２１，２２とを一体化して構成する。なお、光センサアレイ対は少なくとも１対あれば良いが、ここでは複数の直線状の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を設定するために４段構成にした例を示している。なお、図２の符号４は補助光源、符号Ｖはセンサの視野中心方向を示す。
【００１６】
図３に測距演算処理装置１０１の具体例を示す。
すなわち、メモリとしてのレジスタ１０１１，１０１２、部分データ抽出部１０１３、相関検出・距離演算部１０１４、およびこれら各部を制御するコントローラ１０１５等より構成される。以下、測距演算処理装置１０１による距離の測定手法について説明する。まず、図４を参照してその原理を説明する。
図４に示すように、結像レンズ２１，２２の中心を原点Ｏとして横軸Ｘ，縦軸Ｙを設定し、それぞれのレンズによる結像位置をＬ1 ，Ｒ1 とする。また、結像レンズ２２の中心点ＯL の座標は（−Ｂ／２，０）で、結像レンズ２１の中心点ＯR の座標は（Ｂ／２，０）である。対象物（被写体）の点Ｍの座標を（−ｘ，ｙ）とし、点ＯL を通り直線ＭＯに平行な直線が光センサアレイ１２と交わる位置をＬ0 、点ＯR を通り直線ＭＯに平行な直線が光センサアレイ１１と交わる位置をＲ0 とする。
【００１７】
ここで、ａL は点Ｌ0 と点Ｌ1 との間の距離を表わし、ａR は点Ｒ0 と点Ｒ1 との間の距離を表わす。Ｌ0 ，Ｒ0 はａL ，ａR を求める際の基準位置となる。このとき、△ＭＯL Ｏと△ＯL Ｌ1 Ｌ0 、△ＭＯR Ｏと△ＯR Ｒ1 Ｒ0 はそれぞれ相似であることから、
（−ｘ＋Ｂ／２）ｆ＝ａL ・ｙ                                …（１）
（ｘ＋Ｂ／２）ｆ＝ａR ・ｙ                                  …（２）
が成立する。（１），（２）式からｘを消去すると、
ｙ＝Ｂ・ｆ／（ａL ＋ａR ）                                  …（３）
となる。また、センサピッチをｐ、センサ数をｘとすると、ａL ＋ａR ＝ｐ・ｘとなることから、
ｙ＝Ｂ・ｆ／（ｐ・ｘ）                                      …（４）
とも表現される。つまり、左の光センサアレイ１２の結像位置Ｌ1 と点Ｌ0 との距離ａL と、右の光センサアレイ１１の結像位置Ｒ1 と点Ｒ0 との距離ａR が分かれば、上記（３）式から対象物までの距離ｙを求められることになる。なお、かかる測距原理自体は周知である。
【００１８】
以上のような２つのイメージの相対的な位置を決定するためには、上記測距演算処理装置１０１による、例えば次に述べるような相関演算を行なう。
両光センサアレイ１１，１２の各素子の出力は、例えば８ビットのディジタル信号に変換された後、図３に示すメモリとしてのレジスタ１０１１，１０１２に記憶され、この記憶されたデータから１対の計算領域１１１，１１２が部分データ抽出部１０１３によって選択される。この計算領域１１１，１１２は図５に示すようにｎ個の素子からなり、それぞれＡ1 〜Ａn ，Ｂ1 〜Ｂn の量子化データからなるものとする。
【００１９】
ここで、センサ正面から所定の角度（図４でＹ軸と対象物座標Ｍと原点Ｏとを結ぶ直線ＭＯとのなす角度）にある対象物までの距離指標（ａL ＋ａR ）を求めるには、上記量子化データについて図３に示す相関検出・距離演算部１０１４により、図５の如き所定大きさのウインドウＷ1 〜Ｗm+1 を設定して、１センサ単位（１ビット）ずつ交互にずらした（ｍ＋１）組の部分集合Ｃ0 〜Ｃｍを考え、この部分集合毎に量子化データの差の絶対値の和からなる評価関数ｆ（Ｃ0 ）〜ｆ（Ｃｍ）を計算し、この評価関数値が最小となる組み合わせＣk を求めることで、添字ｋの値から左右の像のずれ具合が分かり、上記（３）式で示されるような（ａL ＋ａR ）に比例する距離指標が求められることが知られている（例えば、特許第２６７６９８５号，対応米国特許第５６０２９４４号明細書または対応ドイツ特許第４１２１１４５号公報参照）。
そこで、例えば図６に示すような計算領域１１１，１１２を１ビット（１ピッチ：ｐ）ずつ順次ずらして行きながら、各計算領域１１１，１１２について上述のような距離指標を求める処理を行なえば、第１番目〜第ｓ番目の計算領域からｓ個の離散的な距離データが得られることになる。
【００２０】
図７は乗員判別処理装置１０２の具体例を示すブロック図である。この実施例の乗員判別処理装置１０２は、それぞれ異なる判別アルゴリズムに基づいて対象の絞り込みを行なう４つの判別部１０３〜１０６と、この判別部１０３〜１０６の出力Ａ〜Ｄの値のあらゆる組み合わせに対して特定の乗員姿勢や物体形状を定義した複数の標準パターンを記憶した基準値メモリ１０７と、判別部１０３〜１０６の出力Ａ〜Ｄの組み合わせと基準値メモリ１０７のデータとを比較・照合して、その結果を出力する比較器１０８とから構成されている。なお、この判別部１０３〜１０６による乗員判別処理装置１０２を用いる場合は、乗員センサ１の光センサアレイ１２が監視する複数の直線状視野領域は、乗員２に対して略水平に設定されているものとする。
【００２１】
まず、判別部１０３は直線状視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の各々における視野内距離情報を距離分布対称性判別器１０３１で受けて、視野内の距離分布の左右対称性の有無を、各直線状視野領域ごとに検出した後、複数の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における左右対称性の結果を、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の順に、例えば“０１１０”（０：対称性あり、１：対称性なし）のように、パターン化（コード化）して出力する。一方、基準値メモリ１０３３には、予め複数の標準対称パターンが乗員の姿勢や物体の形状と関連（分類）づけられて記憶されている。対称性／基準値比較器１０３２は、距離分布対称性判別器１０３１の出力を基準値メモリ１０３３に記憶された複数の標準対称パターンと比較して、乗員や物体の姿勢（形状）の絞り込みをした結果を出力Ａとして比較器１０８に出力する。なお、この判別部１０３による判別アルゴリズムは“距離分布の左右対称性判別（第１の実施形態）”に相当する。
【００２２】
判別部１０４は、直線状視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の各々における視野内距離情報をライン間相関演算器１０４１で受けて、視野内の距離分布の変化分についての各直線状視野領域間の相関度を、▲１▼視野領域Ｒ１とＲ２，▲２▼Ｒ２とＲ３，▲３▼Ｒ３とＲ４についてそれぞれ検出し、その結果を▲１▼▲２▼▲３▼の順に、例えば“１００”（０：相関性あり、１：相関性なし）のように、パターン化（コード化）して出力する。一方、基準値メモリ１０４３には、予め複数の標準相関パターンが乗員の姿勢や物体の形状と関連（分類）づけられて記憶されている。相関値／基準値比較器１０４２はライン間相関演算器１０４１の出力を基準値メモリ１０４３に記憶された複数の標準相関パターンと比較して、乗員や物体の姿勢（形状）の絞り込みをした結果を出力Ｂとして比較器１０８に出力する。なお、この判別部１０４による判別アルゴリズムは“ライン間相関性判別（第２の実施形態）”に相当する。
【００２３】
判別部１０５は、直線状視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の各々における視野内距離情報を距離分布凹凸性判別器１０５１で受けて、視野の中央位置に対するその両側の第１視野内位置と第２視野内位置間の距離分布から、各直線状視野領域における距離分布の凹凸傾向を各直線状視野領域ごとに検出した後、複数の視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における凹凸性の結果を、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の順に、例えば“０１２０”（０：平坦，１：凸傾向，２：凹傾向）のようにパターン化（コード化）して出力する。一方、基準値メモリ１０５３には、予め複数の標準凹凸パターンが乗員の姿勢や物体の形状と関連（分類）づけられて記憶されている。凹凸性／基準値比較器１０５２は距離分布凹凸性判別器１０５１の出力を基準値メモリ１０５３に記憶された複数の標準凹凸パターンと比較して、乗員や物体の姿勢（形状）の絞り込みをした結果を出力Ｃとして比較器１０８に出力する。なお、この判別部１０５による判別アルゴリズムは“凹凸性判別（第３の実施形態）”に相当する。
【００２４】
判別部１０６は、直線状視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の各々における視野内距離情報を視野中央距離値抽出器１０６１で受けて、各視野の中央位置における距離値の視野領域間の増減傾向を検出したのち、各視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における増減傾向の結果を、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の順に、例えば“＋，−，−，−”（＋：増，−：減）のようにパターン化（コード化）して出力する。一方、基準値メモリ１０６３には、予め複数の標準増減パターンが乗員の姿勢や物体の形状と関連（分類）づけられて記憶されている。中央距離値／基準値比較器１０６２は視野中央距離値抽出器１０６１の出力を基準値メモリ１０６３に記憶された複数の標準増減パターンと比較して、乗員や物体の姿勢（形状）の絞り込みをした結果を出力Ｄとして比較器１０８に出力する。なお、、この判別部１０６による判別アルゴリズムは“ライン間増減判別（第４の実施形態）”に相当する。
【００２５】
さて、上記で述べた判別部１０３〜１０６から異なる出力Ａ〜Ｄを受ける比較器８は、まず最初に“ライン間増減判別”で処理された判別部１０６の出力Ｄを受け取り、その出力Ｄの特徴パターンと、基準メモリ１０７に記憶された標準パターンとを比較して、一致する標準パターンのグループを作る。この集合の標準パターンから１つの乗員姿勢や物体形状が特定できる場合には、このデータを姿勢情報として出力する。一方、この出力Ｄだけでは特定の結果が得られず、該当する標準パターンが複数ある場合には、該当する標準増減パターンを１つのグループとして分類し、そのグループからの抽出を次の“凹凸性判別”に求める。すなわち、“凹凸性判別”で処理された判別部１０５の出力Ｃに基づき、先に分類された標準増減パターンのグループから、凹凸性のパターンが一致する標準凹凸パターンを抽出し、特定の標準凹凸パターンが求められた場合には、そのパターンに関連する乗員の姿勢や物体の形状を姿勢情報として出力するのである。しかしながら、この“凹凸性判別”によっても、まだ特定の結果が得られない場合には、該当する標準凹凸パターンを１つのグループとして分類し、そのグループからの抽出を更に次の、“ライン間相関性判別”で処理された判別部１０４の出力Ｂに求めることになる。更に、必要に応じて、“距離分布の左右対称性判別”で処理された判別部１０３の出力Ａも姿勢判断に加えてもよい。
【００２６】
図２８に上記４つの判別アルゴリズムによる判別結果を乗員の姿勢や物体の形状との関係で示し、図２９〜図３４にシート位置による判別結果の違いを更に詳しく示す。なお図２９〜図３４に示す距離分布に関するグラフにおいて、縦軸はセンサからの距離（単位：メートル）を示し、横軸は図６における部分視野番号（１〜Ｓ）を示す。これらの図から理解されるように、例えば図３１の「大人（前傾姿勢）／シート位置：０」の場合の増減パターンの絞り込み結果は“９”（この数字の意味は後述する）であるが、同じく増減パターンが“９”を示すケースとして、図３３の「チャイルドシート（負方向）／シート位置：０」や、図３４の「スタンディングチャイルド／シート位置：０」の場合があり、判別部１０６の“ライン間増減判別”だけでは、この３つのケースを区別できないことが分かる。そこで次に、３つのケースのそれぞれについて、判別部１０５の“凹凸性判別”の絞り込み結果に着目すると、図３１の「大人（前傾姿勢）／シート位置：０」の場合では、“凹凸性判別”の絞り込み結果は“０１００”であるのに対し、図３３の「チャイルドシート（負方向）／シート位置：０」や、図３４の「スタンディングチャイルド／シート位置：０」の場合の絞り込み結果は、それぞれ“０１２０”と“０１０２”であり、これら３つの場合を明確に区別できることが分かる。なお、図２９の「無人／シート位置：＋７５ｍｍ」と、図３２の「チャイルドシート（正方向）／シート位置：＋７５ｍｍ」とは、出力Ｄの“ライン間増減判別”，出力Ｃの“凹凸性判別”，出力Ｂの“ライン間相関性判別”，出力Ａの“距離分布の左右対称性判別”のいずれも同じ結果であり、４つの判別アルゴリズムでは両者を識別できないが、このような場合は極めて限られており、両者を区別する必要がある場合には、直線状視野距離Ｒ３の距離値で両者を区別すればよい。
【００２７】
なお、上記の実施例では、比較器１０８による処理を、出力Ｄの“ライン間増減判別”，出力Ｃの“凹凸性判別”，出力Ｂの“ライン間相関性判別”，出力Ａの“距離分布の左右対称性判別”の順で行なっているが、必ずしもこの順に限られるものではなく、また２つの出力で十分識別できる場合が多い。ただ、重要なことは、出力Ｄの“ライン間増減判別”を必ず最初に行ない、この“ライン間増減判別”と他の３つの判別アルゴリズムの少なくともいずれか１つとを組み合わせることである。発明者によるこれまでの実験によれば、判別部１０６の“ライン間増減判別”が乗員の姿勢や物体の形状を判断する上で最も対象を絞り込みやすく、判別の処理時間を縮める効果が高いことが確認されている。
なお、この実施例では、乗員センサ１を自動車の天井に取り付け、座席に対して水平方向に視野を設定した場合について説明したが、この発明はこれに限られるものではなく、乗員センサを例えば、運転手の前方上部にあるルームミラーや前方のダッシュボードに取り付けてもよい。
【００２８】
次に、各判別部１０３〜１０６における判別処理の更に具体的な処理内容を、判別部１０３による“距離分布の左右対称性判別（第１の実施形態）”，判別部１０４による“ライン間相関性判別（第２の実施形態）”，判別部１０５による“凹凸性判別（第３の実施形態）”，判別部１０６による“ライン間増減判別（第３の実施形態）”の順に以下に詳細に説明する。
すなわち、図２５にも見られるように、同（ｂ）の正常姿勢，同（ｃ）の前傾姿勢，図２６（ａ）の前向きチャイルドシート，同（ｂ）の後向きチャイルドシートの如くエアバッグの展開軸（本例の場合視野範囲の中心位置）に対して左右略対称になるものと、図２７（ａ）に示す多くの横座り姿勢に代表されるように非対称なものとに大別することができる。そこで、判別部１０３では視野毎の距離分布データの対称性に着目して、姿勢判別を行なうこととする。
【００２９】
距離分布データの対称性に着目するために、例えば、図８（ａ）の如き視野毎の距離分布データに対し、これを視野内で反転した（ｂ）のような分布を求め、さらに、これらの差を（ｃ）のように求める。同様にして、図９（ａ）の如き視野毎の距離分布データに対し、その反転分布（ｂ）と、これらの差（ｃ）を求める。
【００３０】
こうして求めた差について、所定のしきい値ＴＨと比較するか、または、差の正側または負側の積算値をＳとして、これを所定のしきい値ＴＨＳと比較することにより、対称性を判別する。この処理を行なうのが判別部１０３である。
図８は左右対称の場合であり、各視野位置毎の差および差の積算値はともに所定値以下となっている。図９は図２４に示したような横座りで左右非対称の場合であり、各視野位置毎の差および差の積算値はともに所定しきい値以上となっている。このようにして判別器１０３１で対称性を判断することができ、これをもとにパターンマッチングのための対象を絞り込むことができるため、処理時間を大幅に短縮することが可能となる。この絞り込みをするのが比較器１０３２であり、判別器１０３１の出力をメモリ１０３３に記憶されている標準の距離分布のグループと比較し、結果をＡとして出力する。
【００３１】
これにより、対称性が認められる場合には、対称性を有するグループとして例えば無人時（図２２（ａ））や乗員の正常姿勢時（図２２（ｂ））、乗員の前傾姿勢時（図２２（ｃ））、前向きチャイルドシート（図２３（ａ））、後向きチャイルドシート（図２３（ｂ））に、距離分布のパターンを絞ることができる。一方、対称性が認められない場合には、乗員の横座り姿勢（図２４）における様々のパターンに絞ることができる。
【００３２】
次に、パターンマッチングのための対象を絞り込む第２の方法として、視野内距離分布の変化分についての各視野間の相関度に着目する方法がある。その処理を行なうのが図７の判別部１０４である。
図１０，図１１はこのことを具体的に説明するための説明図で、図２５，図２６より距離が変化する部分を抽出した結果を示す。図１０からも明らかなように、距離が変化する部分について各視野毎に見ると、例えば図１０（ａ）の無人座席の視野Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３、図１０（ｂ）の正常姿勢の視野Ｒ１，Ｒ２、図１１（ａ）の前向きチャイルドシートの視野Ｒ２，Ｒ３、および図１１（ｃ）のスタンディングチャイルドの視野Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３については、互いに高い相関があることが分かる。その相関を検出するのが、演算器１０４１である。
【００３３】
そこで、図１０，図１１の視野Ｒ１の距離分布と視野Ｒ２の距離分布との差（Ｒ１−Ｒ２），視野Ｒ２の距離分布と視野Ｒ３の距離分布との差（Ｒ２−Ｒ３）および視野Ｒ３の距離分布と視野Ｒ４の距離分布との差（Ｒ３−Ｒ４）をそれぞれ図１２，図１３のように求め、各差をそれぞれ所定しきい値ＴＨ１〜６と比較するか、または各差の絶対値としての積算値Ｓをそれぞれ所定しきい値ＴＨＳ１〜３と比較することで、相関度の高さを知ることができる。したがって、この結果を利用して比較器１０４２およびメモリ１０４３により、パターンマッチングのための対象群を絞り込むことにすれば、処理時間を短縮できることになる。
【００３４】
図１４はこの発明の第３の実施の形態を説明するための第１説明図、図１５は同じくその第２説明図である。
これは、視野内距離分布が種々の姿勢に応じ、各視野Ｒ１〜Ｒ４において特有の凸形状，凹形状を持つことに着目するものである。例えば、
１）無人座席のＲ１，Ｒ２，Ｒ３：上凸、Ｒ４：単調（平坦）
２）正常姿勢のＲ１，Ｒ２：下凹
３）前傾姿勢のＲ１，Ｒ２：下凹
４）前向きチャイルドシートのＲ１，Ｒ２，Ｒ３：下凸、Ｒ４：単調（平坦）
５）後ろ向きチャイルドシートのＲ１：上凸、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４：下凹
６）スタンディングチャイルドのＲ１，Ｒ２，Ｒ３：上凸、Ｒ４：下凹
である。したがって、視野の距離分布状態を判別器１０５１で調べ、これを比較器１０５２でメモリ１０５３からの基準値と比較することにより、対象を絞り込むことが可能となる。
【００３５】
図１４，図１５はこれらのことを具体的に説明するためのもので、ここでは視野Ｒ１についてのみ示している。
すなわち、視野Ｒ１の第１の視野内位置ＰＦ１における距離値と、視野内位置ＰＦ２における距離値との平均値ＬＡを求める。これを、ＰＦ１とＰＦ２の中間位置ＰＦＣにおける距離値ＬＣと比較し、
ＬＣ＞ＬＡ：上凸
ＬＣ＝ＬＡ：平坦
ＬＣ＜ＬＡ：下凸
の如く判断するものである。なお、視野をＲ１に限らず他の視野についても行なえば、さらに対象を絞り込むことが可能となる。
【００３６】
対象を絞り込むための他の方法（第４の実施の形態）として、少なくとも１つ、望ましくは複数視野の特定の視野内位置の距離情報から、乗員の概略姿勢を判別する方法が考えられる。
このことを説明するのが図１６である。これは、視野Ｒ１〜Ｒ４の特定の視野内位置、例えばその中央位置（通常姿勢乗員の左右方向の中心位置）の距離値を示すもので、図１６（ａ）無人座席，（ｂ）の正常姿勢，（ｃ）の前傾姿勢，（ｄ）の前向きチャイルドシート等のように視野Ｒ１〜Ｒ４に向けて増大する傾向にある例、（ｅ）の後向きチャイルドシートのように視野Ｒ１〜Ｒ４に向けて減少する傾向にある例、（ｆ）のスタンディングチャイルドのように極大値を有する例に分類することができる。
【００３７】
これを更に詳しく説明すれば、乗員センサ１の直線状視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を乗員に対して略水平に設定して検出された視野内距離情報は図３５（ａ）のようになる。これを判別部１０６の視野中央距離値抽出器１０６１で受けて、各視野の中央位置における距離値を検出すると、図３５（ｂ）のように視野領域間の増減傾向が求められる。そこで、各視野領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における増減傾向の結果を、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４の順にパターン化（＋：増，−：減）して求めると、図３５（ｂ）の場合は“＋，＋，＋，＋”のようにパターン化される。一方、基準値メモリ１０６３には、予め図３６〜図３８に示す２７通りの標準増減パターンが乗員の姿勢や物体の形状と関連（分類）付けられて記憶されている。そこで、中央距離値／基準値比較器１０６２で視野中央距離値抽出器１０６１の出力パターン“＋，＋，＋，＋”を、基準値メモリ１０６３に記憶された２７通りの標準増減パターンと比較すると、この出力パターン“＋，＋，＋，＋”は標準増減パターン１の“単増”と判断され、その結果を出力Ｄとして比較器１０８に出力する。
【００３８】
ここで視野中央距離値抽出器１０６１におけるパターン化は、視野領域間の増減傾向だけに基づいており、各視野の距離値の絶対値は比較の対象になっていない点に注意されたい。このことが、先の説明で、図３１の「大人（前傾姿勢）／シート位置：０」の場合の増減パターンが、図３３の「チャイルドシート（負方向）／シート位置：０」や、図３４の「スタンディングチャイルド／シート位置：０」の場合と各視野の距離値の絶対値が異なるにもかかわらず、同じく結果“９”となり、判別部１０６の“ライン間増減判別”だけでは、この３つのケースを区別できない理由である。
このように、判別部１０３による“距離分布の左右対称性判別（第１の実施形態）”，判別部１０４による“ライン間相関性判別（第２の実施形態）”，判別部１０５による“凹凸性判別（第３の実施形態）”，判別部１０６による“ライン間増減判別（第４の実施形態）”を行なって対象の絞り込みを行なうことにより、少ない情報で姿勢判別ができるため、迅速な判別が可能となる。なお、判別部１０５による“凹凸性判別”は上記の実施例に限らず、例えば直線状視野領域の中間位置における距離値と、直線状視野領域の他のすべての測定点の距離値との差を各々求め、この差の平均値をしきい値と比較して、この平均値がしきい値より大きい場合には上凸で、逆に小さい場合には下凸（凹）と判断し、平均値がしきい値の所定の幅にある場合は平坦と判断するようにしてもよい。
【００３９】
なお、衝突が発生したとき、上記の実施例４に記載の“ライン間増減判別”結果でエアバッグ展開の方法を決定できる場合は、その方法で展開すれば良い。ところで、中央処理装置２０１（ＥＣＵ）は他の自動車制御等にも使用されることがあるため、特定の視野内位置以外の多くの位置の距離情報を用いて詳細な姿勢情報を得、この情報にもとづきエアバッグ展開方法を決定する必要がある場合には、姿勢判別処理が間に合わなくなる場合が生じるおそれがあるが、衝突発生時の姿勢判別処理を他の緊急を要しない処理に対して優先的に行なうようにしておけば、短時間に処理が行なわれ、間に合わなくなるというおそれを回避することができる。
【００４０】
図１７はこの発明の第５の実施の形態を説明するための説明図、図１８はその場合の座席，乗員等と監視視野との関係を説明するための第１説明図、図１９は同じくその第２説明図、図２０は図１８，図１９の各場合の距離分布例をそれぞれ示している。
図１８（ａ）は無人時の座席斜視図で（ａ）’はその側面図、（ｂ）は自動車乗員の正常姿勢斜視図で（ｂ）’はその側面図、図１９（ａ）は自動車乗員の前傾姿勢斜視図で（ａ）’はその側面図、（ｂ）は横座り姿勢斜視図で（ｂ）’はその側面図をそれぞれ示す。すなわち、第１〜第４の実施例では、視野を座席，乗員に対してほぼ水平に設定して測距するようにしていたが、この例では視野を座席，乗員に対してほぼ垂直に設定した点が特徴である。
【００４１】
また、図２０（ａ）は無人座席時、同（ｂ）は自動車乗員の正常姿勢時、同（ｃ）は自動車乗員の前傾姿勢時、同（ｄ）は自動車乗員の横座り姿勢時の各距離分布データをそれぞれ示し、Ｒ１〜Ｒ５は各視野を示している。したがって、図２０の距離分布データでは縦軸は視野内位置を、横軸はセンサからの距離をそれぞれ示し、また、図２０（ｂ），（ｃ）および（ｄ）等の一点鎖線は、無人座席時の参照パターン（距離値）を示している。
【００４２】
図２０から、各姿勢には、
（１）無人座席の場合の視野Ｒ１とＲ５、Ｒ２とＲ４
（２）正常姿勢の場合の視野Ｒ１とＲ５、Ｒ２とＲ４
のように、相関の高い姿勢と、
（３）横座り姿勢の視野Ｒ１とＲ５、Ｒ２とＲ４
のように、相関の低い姿勢とがあることが分かる。なお、相関の高い姿勢には、上記の他にチャイルドシートの視野Ｒ１とＲ５、Ｒ２とＲ４などがある。
【００４３】
そこで、この発明では左右の対応する監視視野の相関度によって判別対象を絞り込み、姿勢判別時間の短縮化を図る。
その相関度判別の具体例を示すのが図１７で、図１７（ａ）に正常姿勢時の視野Ｒ１の距離分布から視野Ｒ５の距離分布を引いた差の分布〔Ｒ１−Ｒ５〕と、視野Ｒ２の距離分布から視野Ｒ４の距離分布を引いた差の分布〔Ｒ２−Ｒ４〕とを示し、横座り姿勢についても同様の処理をした例を図１７（ｂ）にそれぞれ示している。
【００４４】
図１７（ａ）では、上記の差に対し所定のしきい値ＴＨ１〜ＴＨ４を設定することで視野間の相関度を判断するようにしている。ここでは、差がいずれもしきい値以内で相関度が高い場合を示している。同様に、差の積算値についても考えることができ、図１７（ｂ）では、この積算値Ｓ１，Ｓ２（同図の斜線部参照）についてそれぞれ所定のしきい値ＴＨＳ１，ＴＨＳ２を設定することで、視野間の相関度を判断するようにしている。ここでは、積算値Ｓ１，Ｓ２がいずれもしきい値ＴＨＳ１，ＴＨＳ２を越えており、相関度が低い場合を示している。
【００４５】
すなわち、相関の高い姿勢としては図２０（ａ）の如き無人座席の場合の視野Ｒ１とＲ５，視野Ｒ２とＲ４、図２０（ｂ）の如き正常姿勢の場合の視野Ｒ１とＲ５，視野Ｒ２とＲ４等があり、相関の低い姿勢としては図２０（ｄ）の如き横座り姿勢の場合の視野Ｒ１とＲ５，視野Ｒ２とＲ４がある。したがって、測定された距離分布について、その視野Ｒ１とＲ５，視野Ｒ２とＲ４が互いに高い相関を有する場合は、予め用意されている標準パターンとしては、無人座席や正常姿勢の如く高い相関を有する標準パターンを選んでこれとの比較から姿勢判別を行ない、相関度が低い場合は横座り姿勢の如く相関の低い標準パターンとの比較から姿勢判別を行なうことで、パターンマッチングのための時間を短縮しようとするものである。
【００４６】
ところで、エアバッグの展開は衝突が発生してから、乗員の大きな移動がないうちに行なわれる必要があるため、乗員の姿勢判別は衝突が発生してからエアバッグ展開信号を発生するまでの、短い時間で行なう必要がある。ここで、多数の監視視野の距離分布について、基準姿勢の距離分布とのパターン一致判別を行なうと時間が掛かり過ぎるため、この発明では、通常はエアバッグの展開中心軸方向、つまり座席の中央を１つの視野例えばＲ３によって監視し、この視野Ｒ３での距離分布のみについて標準の距離分布パターンと一致判別をして、乗員姿勢を概略的に判別するようにする。
【００４７】
そして、衝突発生時には上記のような概略的な判別でエアバッグの展開制御が可能な場合はその結果を利用するが、さらに詳細な姿勢情報が必要な場合は、複数視野に着目した詳細な姿勢判別処理を、他の緊急を要しない処理に優先的に処理することにより、高速な処理を可能にし安全性を確保している。
【００４８】
【発明の効果】
請求項１〜１１の発明によれば、視野内距離分布データに種々の加工を施してその特徴を抽出したり採用するデータ量を最小限にして、パターンマッチングのための対象を絞り込むようにしたので、その姿勢判別のための処理時間を大幅に短縮し得るという利点が得られる。
また、請求項１２〜１５の発明によれば、視野内距離分布データの視野間の特徴（類似度）に着目して、パターンマッチングのための対象を絞り込むようにしたので、そのための処理時間を大幅に短縮し得るという利点が得られる。また、衝突時に備えて常時は必要最小限のデータによる姿勢判別を行ない、これによりエアバッグの展開制御ができる場合はその結果を利用し、そうでない場合は姿勢判別のための処理を、他の緊急を要しない処理に優先させることで、処理が迅速に行なわれ安全性を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明が適用される装置の全体構成を示す構成図である。
【図２】図１で用いる光センサアレイと視野の関係を説明するための説明図である。
【図３】測距演算処理装置の具体例を示す構成図である。
【図４】測距原理説明図である。
【図５】測距原理における相関演算説明図である。
【図６】多点の測距原理説明図である。
【図７】乗員判別処理装置の具体例を示す構成図である。
【図８】この発明の第１の実施の形態を説明するための第１説明図である。
【図９】この発明の第１の実施の形態を説明するための第２説明図である。
【図１０】この発明の第２の実施の形態を説明するための第１説明図である。
【図１１】この発明の第２の実施の形態を説明するための第２説明図である。
【図１２】この発明の第２の実施の形態を説明するための第３説明図である。
【図１３】この発明の第２の実施の形態を説明するための第４説明図である。
【図１４】この発明の第３の実施の形態を説明するための第１説明図である。
【図１５】この発明の第３の実施の形態を説明するための第２説明図である。
【図１６】この発明の第４の実施の形態を説明するための説明図である。
【図１７】この発明の第５の実施の形態を説明するための説明図である。
【図１８】座席，乗員姿勢等とその垂直監視視野との関係を示す第１説明図である。
【図１９】座席，乗員姿勢等とその垂直監視視野との関係を示す第２説明図である。
【図２０】図１８，図１９の場合の測距例を示す説明図である。
【図２１】従来例を示す概念図である。
【図２２】座席，乗員姿勢等とその水平監視視野との関係を示す第１説明図である。
【図２３】座席，乗員姿勢等とその水平監視視野との関係を示す第２説明図である。
【図２４】座席，乗員姿勢等とその水平監視視野との関係を示す第３説明図である。
【図２５】図２２に対応する測距例の説明図である。
【図２６】図２３に対応する測距例の説明図である。
【図２７】図２４に対応する測距例、および無人時の前向きチャイルドシート装着時の測距例の説明図である。
【図２８】この発明による４つの判別アルゴリズムによる判別結果を乗員の姿勢や物体の形状との関係で示す説明図である。
【図２９】図２８の関係を無人時のシート位置を変化させて示す説明図である。
【図３０】図２８の関係を大人の場合の正常姿勢時のシート位置を変化させて示す説明図である。
【図３１】図２８の関係を大人の場合の前傾姿勢時のシート位置を変化させて示す説明図である。
【図３２】図２８の関係をチャイルドシート（正方向）位置を変化させて示す説明図である。
【図３３】図２８の関係をチャイルドシート（負方向）位置を変化させて示す説明図である。
【図３４】図２８の関係をスタンディングチャイルド時のシート位置を変化させて示す説明図である。
【図３５】この発明の第４の実施例を説明するための概略図である。
【図３６】この発明の第４の実施例に関する２７通りのうちの標準増減パターン１〜１０を示す説明図である。
【図３７】この発明の第４の実施例に関する２７通りのうちの標準増減パターン１１〜２０を示す説明図である。
【図３８】この発明の第４の実施例に関する２７通りのうちの標準増減パターン２１〜２７を示す説明図である。
【符号の説明】
１，１Ａ…乗員センサ、２，２Ａ…乗員、３…自動車、４…補助光源、１０…多段受光ＩＣ、１１，１２…光センサアレイ、２１，２２…結象レンズ、１０１…測距演算処理装置、１０２…乗員判別処理装置、１０３〜１０６…判別部、１０７，１０３３，１０４３，１０５３，１０６３…メモリ、１０８，１０３２，１０４２，１０５２，１０６２…比較器、２０１…中央処理装置、２０２…衝撃検知センサ、２０３…エアバッグインフレータ、２０４…着座センサ、１０１１，１０１２…レジスタ、１０１３…部分データ抽出部、１０１４…相関検出・距離演算部、１０１５…コントローラ、１０３１，１０５１，１０６１…判別器、１０４１…演算器。
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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