JP4336587B2 - 車両座席の使用を確認するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両座席上の人物とその他の対象物とを、それらにより座席上にもたらされた圧力分布を記録及び評価することにより区別するための方法に関する。この発明は、特に、人物による座席使用（人物により座席が覆われていること）とチャイルドシートによる座席使用（チャイルドシートにより座席が覆われていること）とを区別するために用いられ、それにより、人物による使用に対し、チャイルドシートによる使用の場合には例えばエアバックの活動化が防止される。

自動車（モータビークル）の乗客は、通常、拘束システム、中でも例えば１つ又は複数のエアバックにより車両の衝突の影響前に保護される。この際、座席がチャイルドシートで覆われているのか又は人物により覆われているのかが区別されなくてはならない。チャイルドシートの場合、エアバックの作動は成されず、その理由は、特にチャイルドシートが走行方向に指向されている場合、エアバックの作動がチャイルドシートに着座している子供にとって致死的なものとなり得るためである。人物の場合にはこの人物を保護するためにエアバックが作動されるべきである。

それに加え、望ましいこととして、関与するセンサ機構から座席使用の種類に関する他の情報を取得するということがあり、これは柔軟性をもって座席使用の種類に反応し得るためである。つまり、例えば、エアバックを事故形式又はクラッシュ強度に応じて変化する強さをもって膨張させる試み、必要に応じて追加的にサイドエアバックを引き寄せる試み、必要に応じてシートベルトテンショナを異なる強さで操作する試みなどがある。成人による使用が確認されると、追加的に望ましいこととして、その座席ポジションを正確に知り、それに対して柔軟性をもって反応するということがある。エアバックの膨張が事情によっては勧められないという座席ポジションが成人に対しても存在し、その理由は、乗客に対する困難な健康障害の恐れがあるためである。

この問題点を解決するための全ての試みは、使用される方法を大量生産において使用可能とするために、経済的な理由から追加的にコスト有効性を得るために努力されるべきである。使用されるセンサ機構は低コストで製造され、車両内に組み込まれるべきであり、是認可能な手間で整備されなくてはならない。

センサ機構としては、中でも、カメラシステム、光学センサ、超音波センサ、並びに、車両座席内の圧力センサが使用される。カメラシステムは確かに車室内の経過に関して極めて幅広い情報を提供し得るが、他方では量産において高価であり、場合によっては整備の割合が多いものでもある。光又は超音波で作動する全てのセンサでは追加的にシェーディングも考慮しなくてはならない。車両座席内の圧力センサは、低コストで製造され得て、堅固であり整備をさほど必要とせずシェーディングの問題がふりかかることはない。

最初の試みは圧力センサに基づく全重量の決定に限定される。この解決策は、成人の場合において、明らかにその重量の一部分が背もたれにより並びに通常は車両フロア上に置かれる足により取り去られるという点で満足のいくものではない。従って車両座席内に組み込まれているセンサに基づく測定は常に全重量の下限だけを提供することになる。この際、憂慮すべきこととして、チャイルドシートがベルトプリロードを用いて車両内に組み入れられるということもあり、即ちチャイルドシートが場合によってその自重に対応するよりも明らかに大きな力で座席を負荷するということがある。従って軽い成人と重いチャイルドシートとの間の境界は、全重量だけが基準として援用される場合には容易に不明なものとなってしまう。

例えば特許文献１及び特許文献２では、座席面が複数のセクタに分割され、これらのセクタ上への重量分配が検出されて評価されるという形式により、着座している人物の圧力パターン（圧力サンプル）が解析される。それから人物の大きさ又は重量、又はその両方が推測される。双方の実施形態は人物をその他の対象物から区別する基準を含んでいない。

特許文献３では全座席内にセンサが設けられ、つまり重量と重心とポジションの改善された決定を達成するために背もたれ内にもセンサが設けられている。それにより、最適でない座席ポジションを認識することに関して改善が成され、例えば人物が前かがみになっているかどうかである。しかしながらここでは人物とその他の対象物との区別に関するものでなく、そのために基準も提示されていない。

特許文献４及び特許文献５は、タイトルにおいてチャイルドシート内の子供の保護を明白に謳っている。これらの両方の文献では、詳細には記載されていないセンサシステムの存在が前提とされ、このシステムがチャイルドシートを認識する状態にある。レスポンスとしては、運転者に情報提供するために信号を放出するか、又は、車両座席が自動的に後方に移動される。この際、圧力パターンの解析は行われない。

特許文献６では、子供又は成人又はチャイルドシートによる車両座席の使用が区別される。その基準は、一方では重量であり、他方では英語で「living body proximity sensor」と記載されるセンサの信号、即ち生きている対象物の近接性を表示するセンサの信号である。

特許文献７では、座席使用のステータスに関してできるだけ完全な情報を取得するために複数のセンサの信号が組み合わされる。座席が空いているか又は使用されているか、また座席が使用されている場合にはどのようにかが確認される。この発明の本質的なアクセントは動的情報の評価にあり、即ちセンサ信号が時間依存式で検知され、他の情報を時間特性から引き出すために周期的にデータベースと調整される。これらの情報に基づき、エアバックの使用又は未使用に関して決定が成されるだけではなく、膨張の強さの制御、サイドエアバックの強さの制御などに関しても決定が成される。

特許文献８は、複数のセンサ、中でも、ポジションに敏感な光学センサと、重量センサと、速度センサとの組み合わせに関するものである。所定の場面のための確率が計算され、エアバックが最も確率の高い場面に応じて制御される。この際、人物とその他の対象物とを区別するために圧力パターンを解析することは援用されない。

ルクセンブルク特許第90106号明細書 米国特許第6348663号明細書 米国特許第6243634号明細書 米国特許第5941560号明細書 米国特許第6170866号明細書 米国特許第6366200号明細書 米国特許第6272411号明細書 米国特許第6252240号明細書

本発明の課題は、人物をその他の対象物、特にチャイルドシートから確実に区別する、車両座席におけるパターン認識のための方法を提供することである。更にこれらの方法は、構成上簡単なものであり、以前の従来技術の前記短所を回避すべきものである。

前記の課題は、本発明に従い、独立請求項に記載した特徴により解決される。

請求項１に記載された本発明の第１実施形態（ローカル・フラットネス（局所的な平坦性）の基準）は、１つのポジションにおける圧力信号がいかに強くその近隣（Nachbarschaft 近隣領域）から区別されるかを統計的に評価する。

本発明を用いて達成可能な本質的な長所は、僅かな基準だけが必要とされ、これらの基準が特殊なセンサ構造（行列類似（センサが行列に似た構造で設けられている）、離散的（センサが非連続的な構造で設けられている）など）と結び付けられていないということにある。更に、必要である限りは、個々の基準の一重の論理結合が行われるだけでよい。従来技術による他の方法は個々の基準を手間のかかるアルゴリズムと組み合わせなくてはならない。

本発明の意味における「近隣」としては、近隣のポジションが共通の関連エリアに属するということとして理解される。エリアの２つの任意の点が接続経路により接続され、この接続経路が完全にエリア内で延びていて、エリアを離れることがない場合、数学ではエリアが関連しているものとする。

この更なる構成の長所は、実質的に、座席上に位置する対象物の形状或いは座席上に位置する人物の形状に依存しない統計的な方法に係るものであるということにある。

請求項６に記載された実施形態は、人物よりもむしろ技術対象物に特徴付けられている所定のコンステレーション（位置関係、布置のこと）の領域が発生する場合に人物を排除する。特に、行列形状のセンサ配置の場合、技術対象物、即ち例えばチャイルドシートは、１つの列全てのセンサが信号を提供しないという圧力パターンを容易に生成し得る。アンダボディにて走行方向に延在するブレードを有するチャイルドシートがある。その際、その圧力パターンは、１つのセンサも信号を提供しない１つ又は複数の列を有し得る。そのような配置は人物において実際には発生しない。

請求項１４に記載された実施形態は、所定のエリア内に信号が存在しない又は極めて小さな信号だけが存在する場合に人物を除外する。例えば、行列形状のセンサ配置の場合、チャイルドシートは往々にして座席パターンの内部の領域内で小さなセンサ信号を有し、多くの場合はむしろセンサ信号を伴わない。

請求項６又は１４に従う更なる構成の長所は、実質的に、これらの更なる構成には絶対圧力値が基礎とされていないということにある。従って、これらの方法は、離散的な圧力分布の場合では、圧力センサの特殊な校正曲線に敏感であるのではなく、場合によりそれらのターン・オン・ポイントの位置だけに敏感である。更にそれらの方法は、通常、簡単なコンステレーションで成果を上げる。

次に例として有利な実施形態に基づき本発明を説明する。そのために図面が用いられ、それらの図面において同じ符号は各々同じ詳細を表している。

図１には、圧力センサの備えられた座席マット２と、この座席マット２上に着座する人物３とを有する車両座席１が描かれている。図２は、選択的に座席上に固定可能なチャイルドシート（子供用座席）４を有する自動車座席１を示している。

この有利な実施形態において座席面上のセンサマットは、８ビット分解能を有する９×１２センサ（９行１２列）から圧力パターンを提供する。これらのセンサは必ずしも完全に直角／行列形状に分配される必要はないが、それに極めて近い状態にある。しかしながら配置構成は広い枠内で変更され得る。

圧力パターンは、チャイルドシートのための以下の両方の基準のうち１つが該当するかに関し、検査される（ＯＲ結合）：

次に、請求項１に従う方法の有利な実施形態を詳細に示す。（「ローカル・フラットネス」（局所的な平坦性））：

縁部のセンサを除き、各センサのためには、その隣のセンサに対する平均偏差が計算される。センサ値を用いた行列をｓ_ｉｊとする。この例では行インデックスｉは１〜９であり、列インデックスｊは１〜１２である。縁部の値、即ちｉ＝１、ｉ＝９、ｊ＝１、ｊ＝１２を有する値以外で提供された各値ｓ_ｉｊに関し、以下の３×３下位行列が形成される。即ち中央が該当要素ｓ_ｉｊである３×３下位行列である。

引き続き、各３×３下位行列から、各々、以下の平均値が形成され、

以下の標準偏差が形成され、

以下の相対標準偏差が形成される。

この相対標準偏差は、該当箇所における圧力分布がいかにフラット（平坦）であるかのための尺度である。圧力分布がフラットであるほど、より小さい程度で標準偏差は降下する。ここで平均値に対する規格化が重要であり、それは、様々なセンサ値を有する箇所を互いに比較することを可能にするためである。

これらの値のリストは、この有利な実施形態において、データセットのために閾値ｓ１を用いて２つの領域に分割される。この閾値よりも大きな値の数Ｎ_{＞Ｓｃｈｗｅｌｌｅ}は総数Ｎ_{Ｇｅｓａｍｔ}に対する比率にもたらされ、即ち以下の商が形成される。

この特徴は、いくつのセンサがそれらの近隣から強く（偏差として）外れているかを表す。より多くのセンサが外れていると、比はより小さくなる。

先に述べたように、図３及び図４には、図１（人物）及び図２（チャイルドシート）に描かれている両方のバリエーションにおいて取得された圧力パターン分布の例が示されている。この際、数値は、センサマットの圧力センサの信号を表している。圧力値に対する信号の関連づけは校正曲線により与えられる。この校正曲線は先ず初期・圧力値（ターン・オン・ポイント）に至るまでフラットに延び、即ち初期・圧力値の下方の圧力値の場合、圧力センサは信号を提供しない。初期・圧力値の上方でセンサは、圧力の単調増加関数である信号を提供する。０.２の閾値において、図３（成人）の圧力パターンにおける前記の比は２.２６の値を有し、図４（チャイルドシート）の圧力パターンでは１.０８の値を有する。

その際、チャイルドシートと人物の区別は、Ｎ_{ｒｅｌａｔｉｖ}のために第２閾値が設定されることにより行われる。検査されたデータセットでは特に１.２２の第２閾値が実証されている。より小さい値では圧力パターンがチャイルドシートとして分類され、より大きい値では人物としてである。

本発明のこの実施形態がこの有利な実施形態で説明されているものとは異なる方式で実施され得ることは明らかである。特に、行列形状のセンサ配置を有する選択的な実施形態では、より大きな下位行列、例えば４×４又は５×５も近隣を評価するために援用され得る。離散的なセンサ配置は、行列類似の構造を有する必要はなく、自由に分配されて設けられ得る。図５には行列類似のセンサ配置のための例が示され、図６には行列類似でないセンサ配置のための例が示されている。

他の実施形態では近隣が例えば幾何学的間隔を介して定義され得て、即ち、１つのセンサのまわりで所定の半径を有する円内に位置する全てのセンサが隣のセンサとして有効である。特に図５において個別センサ１０の近隣（近隣領域）１１は行列類似のセンサ配置を表す。図６は、個別センサ１０のまわりで所定の幾何学的間隔にある円１２による、個別センサ１０の近隣１１の定義のための例を示している。近隣の他の定義を有する他の実施形態も想定可能である。

例えば、各センサに対し、残りのセンサに対する全ての間隔を決定し、これらの間隔を増加するように配置し、その後、常に、所定数のセンサを、このリストの始めから数え、センサの近隣として見ることもできる。

近隣の他の可能な定義は、数学で知られているように、ユークリッドノルムに代わり、他のノルム、例えば最大値ノルムを選択すると得られる。１つのセンサのまわりで所定の半径を有する円（ユークリッドノルム）には、最大値ノルムでは例えば長方形の提示が対応する。

これらの例は、関連エリアの全ての点が常に観察されると理解されるべきではない。確かに、近隣として見受けられる全ての点が位置する関連エリアを提示することができるが、このエリアには近隣点が属さなくてもよいのである。

例えば近隣を上記のようにユークリッドノルムを介して定義することができるが、その際、円中心は明白に除外される。又は例えば行列類似のセンサ配置において近隣を上記のように最大値ノルムを介して定義することができるが、その際、行列の対角要素は明白に除外される。

また関連エリアは圧力分布の全ての点において等しいものである必要はない。例えばユークリッドノルムを介して近隣を定義する場合、円半径が全圧力分布に渡って等しいものである必要はない。その円半径は例えば任意の数学関数を用いて場所に依存して変更され得る。

離散的な圧力分布においては近隣がむしろ次のように決定され得る。即ち、どのセンサが所定のセンサに対して近隣として当てはまるかが明白に示されるようにである。

他の実施形態において圧力分布は連続的でもあり得る。その際、前述の方法は、意味に即して例えば１つの実施形態において、連続的な圧力分布が格子において支持箇所により評価され、その上にその方法が適用されることにより転用される。

次に請求項６に従う方法の有利な実施形態を詳細に説明する（「技術器具・基準」）：

この方法は、行列形状に配置されている離散的なセンサを例とした実施形態に基づき、最も簡単に明らかになる。このような配置では人物の座席パターンにとって、例えば、他の全ての列が信号を提供するのに１つの列全てのセンサが信号を提供しないということは極めてあり得ない。しかしながらこのことは、例えばチャイルドシートのような技術器具にとって、例えばこの器具が真直ぐのエッジや角のある構造や硬質の構造を有する場合には極めて容易にあり得ることである。

この実施形態は容易に拡張され、アクティブな及びノンアクティブな列の他のコンステレーション（位置関係、布置のこと）を名付けることができ、これらのコンステレーションは人物では極めてまれにしか発生しないものであるが、技術器具では容易にあり得るものである。

この有利な実施形態において、例えば、列４〜９に対し、111110、111100、001111、111111、011101、111101、101110、001111、101111、111010、111011、110110、110111、010111が人物のために実証された、即ち、これらのコンステレーションの各々は人物として評価される。この際、１はアクティブな列、即ちゼロよりも大きな信号を有するセンサを含んでいる列のためにある。それに対応して０はノンアクティブな列、即ち全てのセンサ値がゼロである列のためにある。

また、当然のことであるが、この有利な実施形態で述べられた、行列形状のセンサ配置への制限は必要不可欠ではない。圧力分布が存在する全エリアの他の分割を用いる他の実施形態では離れた部分エリアで作業が成される。

特に、センサのＵ字形状のコンステレーション１３が、図７では行列類似のセンサ配置として、図８では行列類似でないセンサ配置として示されている。これらの両方の図は、コンステレーションの決定のために行列類似のセンサ配置が必要不可欠ではないということを示している。

請求項内で選択されている表現は、一方では連続的な圧力分布の可能性に対応し、他方では離散的な圧力センサの場合にもノイズ抑制のための閾値を設定する可能性を設けている。

次に、請求項１４に従う方法の有利な実施形態を詳細に説明する（「ホール・基準」（穴・基準））：

目標を定めて全圧力パターンの所定の部分領域を考察すると、この部分領域内でセンサ応答が全く無い場合、又は、所定のノイズ・閾値の下方に位置する極めて小さな合計信号だけが在る場合に、人物を排除することが可能である。

本発明の有利な実施形態では、例えば、チャイルドシートと人物が、そのために圧力パターンの中央の領域を援用することにより区別される。この領域が充分に大きく選択されていると、人物にとっては、極めて普通でない座席ポジションにおいてのみ、ここでセンサ応答を生じさせないことが可能である。他方、そのような圧力パターン内の「ホール（穴）」は多数のチャイルドシートにおいて極めて容易に発生し、その理由は、それらのチャイルドシートが、荷重を縁部で受け入れ、中央ではないためである。

その例は図４の圧力パターンであり、この圧力パターンはチャイルドシートを表している。この圧力パターンは、行４〜６及び列６〜７の領域でセンサ値ゼロを有する。それに対し、成人を表す図３の圧力パターンは、その領域で、明らかな信号を有する複数のセンサを有する。

ノイズに対してより大きな安定性を望む場合、圧力パターンの中央における観察領域を遥かに大きく選択することも可能である。その際には確かにチャイルドシートにおいても、場合により、ゼロに等しくない信号を有する幾つかのセンサが現われるが、人物と比較すると少ない。その際、人物とチャイルドシートの分離は、この領域における合計信号のための適切な閾値により行われる。

本発明の有利な他の構成に従い、複数の基準が組み合わされて使用され得て、この際、組み合わせはそれらの個々のメッセージの論理結合にある。この際、他のパラメータを用いた同じ基準の幾度にも渡る使用も可能なバリエーションである。特に、前記の実施形態（基準）の２つ又は全ての３つが、実際に、本発明の有利な他の構成に従い、チャイルドシート（或いは「非人物」）のためにＯＲにより結合される場合、即ち、それらのうち少なくとも１つが人物を排除する場合、人物に係るものではないと言える。

他の構成は、センサ値の合計のためのある特定の閾値を超過するデータセットの制限により得られる。

前述の有利な他の構成は、決して制限として理解されるべきではない。本発明の領域を逸脱することなく、多数の修正が想定可能である。

例えば、離散的なセンサ配置を使用することは必ずしも必要不可欠ではない。連続的な圧力パターンを有する実施形態もある。請求項に挙げられている合計信号は連続的な圧力分布の場合に意味に即して圧力分布の積分により実現され、数学において通常であるような方式で積分計算の平均値セットによる平均化である。

離散的なセンサ配置が選択される場合、再び、このセンサ配置を行列形状に実施することは必要不可欠ではない。本発明の領域を逸脱することなく、センサは他の実施形態で任意の形状に分配され得て、行と列における区分が不可能である配置においても、また、例えば個々のセンサ間の幾何学的間隔を介してのみ近隣に関して定義される場合においてもである。また、例えば、任意に分配された圧力センサにより形成されている圧力パターンが、補間関数又はフィット関数が介在されることにより行又は列に指向された評価ステップと組み合わされ得る。その際、任意に分配された圧力値は、そのような補間関数又はフィット関数のための支持箇所として用いられ、その補間関数又はフィット関数の方は例えば直角に分配された箇所において再び読み出される。その後、読み出された補間値又はフィット値が初めてこの実施形態においてアルゴリズムにより評価される。

圧力パターンは、好ましくは加重関数又は校正により修正され得る。他の構成において、本発明の領域を逸脱することなく、同様に合計形成又は平均値形成に応じても他の数学的な処理が実施され得る。

成人による車両座席の使用の様子を示す図である。 典型的なチャイルドシートによる使用の様子を示す図である。 成人の典型的な圧力パターンを示す図である。 チャイルドシートの典型的な圧力パターンを示す図である。 行列類似のセンサ配置における個別センサの典型的な近隣（近隣領域）を示す図である。 行列類似でないセンサ配置における個別センサの典型的な近隣（近隣領域）のための可能性を示す図である。 行列類似のセンサ配置におけるコンステレーションのための可能性を示す図である。 行列類似でないセンサ配置におけるコンステレーションのための可能性を示す図である。

符号の説明

１ 車両座席
２ 座席マット
３ 人物
４ チャイルドシート
６ 座席マット
７ センサ
８ 座席・前エッジ
１０ 個別センサ
１１ 個別センサの近隣
１２ 円
１３ コンステレーション

Claims (21)

1. 車両座席上の人物とその他の対象物とを、それらにより座席上にもたらされた圧力分布を記録及び評価することにより区別するための方法において、
   上記圧力分布を検出すべく、上記座席に複数のセンサを分布させ、センサを分布したエリアを部分エリアに分割する場合、インアクティブエリアに対するアクティブエリアのコンステレーションを評価し、その際、上記アクティブエリアとしては、このエリアにおけるセンサのセンサ値の合計信号が所定の閾値の上方に位置することとして理解され、また、上記コンステレーションは分割された部分エリア全体内で圧力分布により表される形状のことである
   ことを特徴とする方法。
2. 部分エリアが隣接していることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 部分エリアが互いに重ならないことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 部分エリアを統合したものが全エリアを表すことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 少なくとも１つ信号が、合計信号の形成の前に、関数を用いて数学的に処理されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記の関数が単調増加関数又は単調減少関数であることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 合計信号が、閾値との比較の前に、関数を用いて数学的に処理されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記の関数が単調増加関数又は単調減少関数であることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
9. 車両座席上の人物とその他の対象物とを、それらにより座席上にもたらされた圧力分布を記録及び評価することにより区別するための方法において、
   圧力分布が存在するエリアの部分エリア内の、センサのセンサ値の合計信号が形成され、この合計信号及び閾値から結果値が導き出され、この結果値が人物とその他の対象物とを区別することを特徴とする方法。
10. 前記の部分エリアが中央エリアを含んでいて、ここで中央エリアとしては、縁の部分を含んでいない部分エリアとして理解されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
11. 前記の評価が部分エリア内でのみ行われることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記の評価が、時間依存の関数を用いて数学的に処理されることを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記の時間依存の関数を用いて前記の評価の時間平均が算出されることを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
14. 車両座席上の人物とその他の対象物とを、それらにより座席上にもたらされた圧力分布を記録及び評価することにより区別するための方法において、
    ‐上記圧力分布を検出すべく、上記座席に複数のセンサを分布させ、センサを分布したエリアを部分エリアに分割する場合、インアクティブエリアに対するアクティブエリアのコンステレーションを評価し、上記評価に基づいて人物とその他の対象物の区別を行うこと、
    ‐圧力分布が存在するエリアの部分エリア内の、センサのセンサ値の合計信号が形成され、この合計信号及び閾値から結果値を導き出し、上記結果値に基づいて人物とその他の対象物の区別を行うこと、そして、
    ‐これらの区別の結果を互いに論理結合すること、
    その際、上記アクティブエリアとしては、このエリアにおけるセンサのセンサ値の合計信号が所定の閾値の上方に位置することとして理解され、また、上記コンステレーションは分割された部分エリア全体内で圧力分布により表される形状のことである
    ことを特徴とする方法。
15. 前記の論理結合がＡＮＤ結合であることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
16. 前記の論理結合がＯＲ結合であることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
17. 圧力分布が検出されるエリアが、特定数の圧力センサを有するセンサマットであることを特徴とする、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
18. センサマットが少なくとも３つのセンサを含んでいることを特徴とする、請求項１７に記載の方法。
19. 圧力分布の全強度が所定の閾値の下方に位置している圧力パターンは人物として評価されないことを特徴とする、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 互いに隣接する部分エリアが、１つの共通の関連エリアに属することを特徴とする、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 関連エリアとしては、エリアの２つの任意の点が接続経路により接続され、この接続経路が完全にエリア内に在ることを特徴とする、請求項２０に記載の方法。

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