ES2250712T3

ES2250712T3 - Metodo para la determinacion de los parametros de un asiento de pasajeros.

Info

Publication number: ES2250712T3
Application number: ES02774538T
Authority: ES
Inventors: Christian Theiss; Marc Schifflers; Patrick Di Mario Cola
Original assignee: IEE International Electronics and Engineering SA
Current assignee: IEE International Electronics and Engineering SA
Priority date: 2001-09-06
Filing date: 2002-08-28
Publication date: 2006-04-16
Anticipated expiration: 2022-08-28
Also published as: US7269533B2; WO2003023335A1; JP2005502532A; DE60206786T2; DE60206786D1; ATE307329T1; US20050001411A1; EP1430277A1; LU90825B1; EP1430277B1; EP1430277B9

Abstract

Método para la determinación de un parámetro de peso (PE) de un asiento de pasajeros, que comprende las etapas siguientes: a)obtener una lectura de por lo menos dos parámetros (IW, razón DPV) de un detector de ocupación, b) trazar un vector de probabilidad que muestre, para cada gama de peso, la probabilidad de que un asiento de pasajeros correspondiente a dicha gama de peso de origine dichas lecturas de dichos por lo menos dos parámetros (IW, razón DPV), c) correlacionar dicho parámetro de peso (PE) con la gama de valores de dicho vector de probabilidad con las mayores probabilidades.

Description

Método para la determinación de los parámetros de un asiento de pasajeros.

La presente invención se refiere a un método para la determinación de varios parámetros con respecto a una situación de ocupación de un asiento de un vehículo, tales como el peso y/o la estatura o la constitución de un pasajero sentado en el asiento del vehículo.

Con el fin de proteger las vidas de los pasajeros durante un accidente de tráfico, los vehículos modernos generalmente están equipados con un sistema de protección que comprende varios airbags y pretensores de cinturones de seguridad, que se utilizan para absorber la energía de un pasajero, que se liberan durante la colisión debida a un accidente. Resulta obvio que dichos sistemas son más efectivos cuando están bien adaptados a los requisitos específicos de cada pasajero, es decir, a su peso y/o a su tamaño. Este es el motivo por el que se han diseñado sistemas de protección controlados por microprocesador, que proporcionan distintos modos de funcionamiento, por ejemplo, permitiendo una adaptación del instante en que se despliegan los airbags y de su volumen, del instante en que se liberan los cinturones de seguridad después de la colisión, etc., como una función de la constitución del pasajero y de la posición del mismo en el asiento.

Por lo tanto, con el fin de permitir que el microprocesador de control seleccione el modo de funcionamiento óptimo para un pasajero determinado, resulta necesario disponer de un método y de un dispositivo para detectar la constitución o la forma corporal del pasajero, que determine el tamaño y/o el peso y/o la posición del mismo y que además lo indique al circuito de control del sistema de protección.

Con este objetivo, la patente US-A-5.232.243 describe un dispositivo para detectar el peso de un pasajero, que comprende varios detectores de fuerza individuales provistos en una disposición de matriz en el cojín del asiento del vehículo. Los detectores de fuerza están provistos de una resistencia eléctrica que varia con la fuerza aplicada y se conocen por la abreviatura FSR (resistencia de detección de fuerza). La resistencia de cada sensor se mide individualmente y, añadiendo las fuerzas correspondientes a los valores de dichas resistencias, se obtiene una indicación del total de la fuerza que se ejerce, es decir, del peso del pasajero. Dicho de otro modo, el método utilizado en la patente US-A-5.232.243 consiste en asociar directamente un peso específico a una lectura específica del detec-
tor.

La patente US-5.890.085 describe un método para la determinación de un parámetro de propiedades físicas de un asiento de pasajeros por medio de vectores de procesado de probabilidad.

Sin embargo, el peso total de un pasajero no es lo único que actúa sobre la superficie del asiento, dado que parte del peso se soporta en las piernas del pasajero, que descansan en la parte inferior del vehículo, y otra parte descansa en la parte posterior del asiento. Asimismo, las razones entre las distintas partes varían considerablemente con la posición del pasajero en el asiento, lo cual provoca que la fuerza total medida por los detectores de fuerza individuales no se corresponda con el peso real del pasajero, sino que sufra variaciones considerables dependiendo de la postura de éste sobre el asiento. Por otra parte, esto significa que se puede obtener la misma lectura del detector, es decir, la misma distribución de fuerzas medidas individualmente en el caso de un detector que comprenda detectores de fuerza individuales, debido a la presencia de pasajeros que presenten propiedades físicas muy diferentes. Así, existe un riesgo de clasificación errónea de un pasajero específico, lo que provocará que el sistema de restricción se despliegue de un modo no adaptado.

Objetivo de la invención

El objetivo de la presente invención es proporcionar un método mejorado para la determinación de uno o más parámetros de un asiento de pasajeros, que reduzca el riesgo descrito anteriormente.

Descripción general de la invención

Con el fin de superar los problemas mencionados anteriormente, la presente invención propone un método para la determinación de un parámetro de propiedad física de un pasajero sentado, que comprende las siguientes etapas:

a): obtener una lectura de un primer parámetro de un detector de ocupación;

b): trazar un vector de probabilidad, mostrando dicho vector de probabilidad, para cada valor de la propiedad física, la probabilidad de originar dicha lectura de dicho primer parámetro;

c): correlacionar dicho parámetro de propiedad física con la gama de valores de dicho vector de probabilidad con las mayores probabilidades.

A diferencia de los métodos conocidos para determinar una propiedad física de un pasajero, el presente método no asocia directamente una propiedad física específica a una lectura específica del detector, sino que correlaciona dicha lectura con la totalidad de la gama de valores de propiedades física, lo que puede provocar una lectura de detector específica. De ello se infiere que, el presente método no sólo considera un pasajero sentado correctamente, sino también un pasajero con una propiedad física diferente, pero sentado en una posición no adecuada. De este modo, se reduce el riesgo de error en la clasificación del estado de ocupación.

Se deberá observar que la presente invención no está limitada a la determinación del peso de un pasajero, sino que también se puede utilizar para determinar el tamaño o la constitución de un pasajero sentado en el asiento.

Con el fin de mejorar la veracidad de la determinación de la propiedad física, es decir la clasificación real del estado de ocupación, el método se basa preferentemente en la evaluación de varios parámetros del detector de ocupación. En este caso, el método para la determinación de un parámetro de propiedad física de un asiento de pasajeros comprende las etapas siguientes:

a): obtener una lectura de por lo menos dos parámetros de un detector de ocupación;

b): trazar un vector de probabilidad, mostrando dicho vector de probabilidad, para cada valor de la propiedad física, la probabilidad de originar dichas lecturas de dichos por lo menos dos parámetros;

El vector de probabilidad trazado en la etapa b) muestra las probabilidades combinadas de cada valor de propiedad física para originar las lecturas reales de los distintos parámetros. Dicho de otro modo, el presente método superpone las gamas de probabilidad de todos los diferentes parámetros para obtener una curva de probabilidad final. Se deberá observar que los distintos parámetros que se evalúan mediante el método se pueden seleccionar entre los grupos siguientes:

\bullet: parámetros antropométricos, como la distancia entre los centros de fuerza en dos partes del asiento adyacentes (IW) o el gradiente de la fuerza entre el centro del asiento y un límite exterior (razón DPV);

\bullet: parámetros basados en una fuerza absoluta, por ejemplo la suma de todas las fuerzas individuales medidas (Suma TDPV) o el número de celdas activadas (Celdas activadas);

\bullet: parámetros de reconocimiento de forma, como la forma y el tamaño de la superficie ocupada (Reconocimiento de perfil).

En una forma de realización preferida del método, la etapa de trazar un vector de probabilidad comprende las etapas siguientes:

a) inicializar el vector de probabilidad estableciendo la probabilidad para la totalidad de la gama de valores de dicha propiedad física a un valor específico; y

b) para cada uno de los parámetros, reducir la probabilidad para cada valor de propiedad física para la que el parámetro respectivo esté fuera de las curvas de calibración, mostrando dichas curvas de calibración los valores de parámetro máximo y mínimo para cada valor de propiedad física.

Debido a que hay una dispersión del valor del parámetro entre diferentes personas con la misma propiedad física y entre distintas posiciones de una misma persona, las curvas de calibración determinan la lectura máxima y mínima de un parámetro específico para cada valor de propiedad física. Dichas curvas de calibración se pueden obtener consiguiendo las diferentes lecturas de cada parámetro específico para personas diferentes que presenten la misma propiedad física y para posiciones distintas en el asiento. Esta etapa se puede repetir por lo menos en dos valores de propiedad física diferentes. Después de la recopilación de la información, se pueden trazar las curvas de calibración (máxima o mínima), por ejemplo, mediante la interpolación entre los valores de parámetro máximos o los valores de parámetro mínimos respectivamente. Las dos curvas obtenidas constituyen un contorno para cada parámetro dado, que corresponde a la distribución mín.- máx. de la gama de la propiedad física que se va a determinar. Un valor de parámetro determinado puede estar originado por una persona que presente, por ejemplo, un peso específico, si el parámetro se encuentra entre la curva de calibración máxima y mínima para su peso, es decir, si el parámetro se encuentra dentro del contorno.

Sin embargo, si el valor de parámetro se encuentra fuera del contorno para este peso específico, la probabilidad de que este valor de parámetro lo origine una persona que presente el peso específico es pequeña. Esto significa que la probabilidad en el vector de probabilidad de este valor de peso se tiene que reducir con respecto a los valores de peso para los cuales los valores de parámetro actuales se encuentran dentro del contorno. Esta reducción de la probabilidad se puede llevar a cabo multiplicando la probabilidad (valor del vector) del peso o del tamaño, en la que el parámetro actual se encuentra fuera del contorno correspondiente por un límite dado (<1). De forma alternativa, el método de reducción de la probabilidad podría consistir en una sustracción. Sin embargo, en este caso se debe asegurar que la probabilidad no caerá por debajo del 0% o por debajo de la resolución, de modo que todavía se puedan distinguir las distintas etapas siguientes probabilidad.

En una forma de realización de la invención muy sencilla, el presente método alimenta una gama determinada de valores de propiedad física con la mayor probabilidad al circuito de control de un sistema de contención secundario. A continuación, este sistema de control conmuta el sistema de contención en un modo de despliegue, que se considera adecuado para la totalidad de la gama determinada de la propiedad física. En una forma de realización de la invención, la correlación de dicho parámetro de propiedad física con respecto a dicha gama de valores con las mayores probabilidades comprende las etapas siguientes:

a): calcular un valor medio de propiedad física entre la gama de valores de dicho vector de probabilidad con la mayor probabilidad;

b): establecer dicho parámetro de propiedad física a determinar para igualar dicho valor medio de propiedad física.

El resultado de dicho método consiste en un valor medio de propiedad física que provocará que el circuito de control del sistema de restricción secundario se conmute en un modo de despliegue específico.

En un método en el que se considera una pluralidad de parámetros, las gamas de los valores de propiedad física adyacentes a la gama con la mayor probabilidad, es decir, las gamas con la segunda mayor probabilidad también podrían tener una probabilidad relativamente elevada de provocar las lecturas reales de los distintos parámetros. Esto significa que la probabilidad de la propiedad física real que recaerá dentro de estas gamas sigue siendo bastante elevada. Con el fin de discriminar estas probabilidades, dicha etapa de correlacionar dicho parámetro de propiedad física con respecto a dichos valores de gama con las mayores probabilidades en una forma de realización preferida del método comprende las etapas siguientes:

a): calcular un primer valor medio de propiedad física entre la gama de valores de dicho vector de probabilidad con la mayor probabilidad;

b): calcular un segundo valor medio de propiedad física entre la gama de valores de dicho vector de probabilidad para el que la probabilidad sea igual o mayor que una segunda mayor probabilidad;

c): establecer dicho parámetro de propiedad física a determinar para igualar un medio redondeado de dichos primer y segundo valor medio de propiedad física.

Se deberá observar que el tipo de detector del que se obtienen los distintos parámetros no resulta relevante para la presente invención. De hecho, se puede utilizar el método con cualquier tipo de detectores de ocupación del asiento, como detectores de asiento sensibles a la presión y/o detectores capacitivos.

Asimismo, se apreciará que el presente método se puede combinar con un método de compensación de temperatura que elimina la influencia de la temperatura en las lecturas de los parámetros específicos. De hecho, debido a variaciones con la temperatura de las características del sistema, las lecturas individuales de los distintos detectores dependen de la temperatura ambiente del vehículo. Si el método se combina con una compensación de temperatura adecuada, se puede reducir de forma ventajosa dicha influencia de la temperatura sobre las lecturas del parámetro y debido a ello, sobre la determinación de la propiedad física real.

Descripción detallada con respecto a las figuras

La presente invención se pondrá más claramente de manifiesto a partir de la descripción siguiente de una forma de realización no limitativa haciendo referencia a los dibujos adjuntos, en los que

la Figura 1: muestra un diagrama de bloques de un módulo de estimación de peso;

la Figura 2: muestra un diagrama de los contornos de un parámetro con respecto al peso (propiedad física);

la Figura 3: ilustra el principio del vector de probabilidad;

la Figura 4: muestra un vector de probabilidad que incluye varios parámetros.

La Figura 1 muestra un diagrama de bloques de un módulo de estimación de peso que utiliza el método de la presente invención. Mientras que el módulo que se muestra se utiliza para determinar el peso del pasajero, resulta evidente para una persona experta en la técnica que se puede utilizar un método análogo para determinar el tamaño o la constitución del pasajero. El método para determinar el peso de un pasajero sentado se puede basar en uno o más de los tipos de parámetros siguientes de un detector de ocupación de asiento (Perfiles OA):

\bullet: parámetros antropométricos, como la distancia entre los centros de fuerza en dos partes adyacentes (IW) o el gradiente de la fuerza entre el centro del asiento y un límite exterior (razón CPV);

\bullet: parámetros basados en la fuerza absoluta, por ejemplo, la suma de la totalidad de fuerzas individuales medidas (Suma TDPV) o el número de celdas activadas (Celdas activadas);

\bullet: parámetros de reconocimiento de formas, como la forma y el tamaño de la superficie ocupada (Reconocimiento de perfil).

El objetivo del módulo de estimación del peso es combinar los valores de todos los parámetros para computar un peso estimado final.

Cada uno de los parámetros tiene un valor de salida que se debería correlacionar con el peso. Dado que existe una dispersión del valor del parámetro entre distintas personas con el mismo peso y entre posiciones diferentes de una misma persona, se puede asignar, no un valor de peso discreto, sino una gama de peso de probabilidad elevada a un valor de parámetro de salida. De acuerdo con esto, se computa una gama de peso de una mayor probabilidad para cada valor de parámetro utilizando curvas de calibración (contornos). El resultado de la totalidad de los cálculos de probabilidad es una curva de probabilidad de la que se deduce el peso estimado final (PE).

Esto se consigue gracias a los denominados "contornos de estimación de peso". Para cada parámetro, se necesitan dos curvas en función de peso: una curva de valor de parámetro máximo y una de valor de parámetro mínimo, tal como se muestra en la Figura 2. La definición del contorno para un parámetro dado es la distribución del valor total máx.-mín. para la gama de peso de 0 a 150 Kg. Esta distribución se define ajustando la información recogida durante el calibrado en ocupación. La configuración del asiento: dureza de espuma nominal, el tipo de acabado más normal, inclinación de asiento y respaldo dispuesta según el valor nominal definido por el fabricante.

Después de la recopilación de información, se deben encontrar los valores de parámetro mínimo y máximo. Esta operación tendrá como resultado la definición de los contornos. Todos los valores de parámetro de puntos de peso (mín., máx.) se deben representar en el mismo gráfico, junto con las líneas de tendencia o el ajuste de interpolación que definirán los contornos.

Después de determinar estas curvas de calibración, se puede aplicar el método de estimación de peso. Cuando el módulo de estimación de peso recibe los valores de parámetro computados reales, superpone las gamas de probabilidad de la totalidad de dichos parámetros para obtener una curva final de probabilidad con tantas etapas siguientes probabilidad diferentes como parámetros. Utilizando las gamas de peso con las primeras y las segundas mayores probabilidades, se calcula el peso final estimado.

El cálculo del vector de probabilidad puede comprender por ejemplo las siguientes etapas:

1. Inicialización de un vector de probabilidad cuyo índice es el peso, por ejemplo en etapas siguientes 1 Kg. (ejemplo: un valor de probabilidad para cada gama de peso de 1Kg. entre 1 y 150 Kg.) hasta un valor 100%.

Ejemplo:

Peso	1 kg	2 kg	3 kg	...	150 kg
(Índice)
Probabilidad	100%	100%	100%	100%	100%

2. Para cada parámetro, multiplicar la probabilidad (valor de vector) del peso en el que el valor de parámetro real se encuentra fuera del contorno correspondiente (>máx. o <mín.) por un límite dado.

Ejemplo:

Peso	1 kg	2 kg	3 kg	...	150 kg
(Índice)
Probabilidad	56,25%	75%	75%	...%	56,25%

3. Encontrar y almacenar el mayor y el segundo valor de probabilidad en el vector.

4. Calcular el medio de los puntos de peso (índice del vector) en los que la probabilidad es igual que la mayor probabilidad.

5. Calcular el medio de los puntos de peso (índice del vector) en los que la probabilidad es igual o mayor que la segunda mayor probabilidad.

6. El peso final estimado es el medio redondeado de los dos últimos medios.

La Figura 4 muestra como un ejemplo un vector de probabilidad calculado sobre la base de seis parámetros diferentes. El método de reducción de probabilidad utilizado para excluir las gamas con baja probabilidad se podría variar, ya que no afecta al resultado final. La "multiplicación por un límite dado" se podría sustituir por una resta, por ejemplo, pero se deberá asegurar que la probabilidad no cae por debajo del 0% o por debajo de la resolución, de manera que se puedan seguir diferenciando las distintas etapas siguientes probabilidad.

Con el fin de eliminar la influencia de la temperatura ambiente en el vehículo sobre las lecturas de parámetros del detector, también se puede aplicar una compensación de temperatura. El objetivo del módulo de compensación temperatura-peso es corregir el peso estimado en función de la temperatura. Dicha corrección dependerá del peso estimado real y de la temperatura.

Claims

1. Método para la determinación de un parámetro de peso (PE) de un asiento de pasajeros, que comprende las etapas siguientes:

a): obtener una lectura de por lo menos dos parámetros (IW, razón DPV) de un detector de ocupación,

b): trazar un vector de probabilidad que muestre, para cada gama de peso, la probabilidad de que un asiento de pasajeros correspondiente a dicha gama de peso de origine dichas lecturas de dichos por lo menos dos parámetros (IW, razón DPV),

c): correlacionar dicho parámetro de peso (PE) con la gama de valores de dicho vector de probabilidad con las mayores probabilidades.

2. Método según la reivindicación 1, en el que dicha etapa de trazar un vector de probabilidad comprende las etapas siguientes:

a): inicializar el vector de probabilidad estableciendo la probabilidad para la totalidad de la gama de peso a un valor específico; y

b): para cada parámetro, reducir la probabilidad de cada valor de peso por el que el parámetro respectivo se encuentra fuera de las curvas de calibración, mostrando dichas curvas de calibración los valores de parámetro máximo y mínimo (mín., máx.) para cada valor de peso.

3. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores 1 ó 2, en el que dicha etapa de correlación de dicho parámetro de peso con dicha gama de valores con la mayor probabilidad comprende las etapas siguientes:

a): calcular un valor medio de peso de la gama de valores de dicho vector de probabilidad con la mayor probabilidad; y

b): establecer dicho parámetro de peso (PE) a determinar para igualar dicho valor medio de peso.

4. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores 1 ó 2, en el que dicha etapa de correlación de dicho parámetro de peso con dicha gama de valores con la mayor probabilidad comprende las etapas siguientes:

a): calcular un primer valor medio de peso de la gama de valores de dicho vector de probabilidad con la mayor probabilidad;

b): calcular un segundo valor medio de peso de la gama de valores de dicho vector de probabilidad para el que la probabilidad es igual o mayor que la segunda mayor probabilidad; y

c): establecer dicho parámetro de peso (PE) a determinar para igualar un medio redondeado de dichos primer y segundo valores medios de peso.

5. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que dicho detector de ocupación es un detector de asiento sensible a la presión y/o un detector capacitivo.

6. Método para controlar el despliegue de un sistema de contención secundario que comprende las etapas siguientes:

a): determinar un parámetro de peso (PE) de un asiento de pasajeros según el método reivindicado en cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5;

b): conmutar el sistema de contención secundario en un modo de despliegue que está adaptado a un pasajero con dicho parámetro de peso.