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GEBIET DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Klassifizieren
des Insassen eines Kraftfahrzeugs auf der Basis gemessener Parameter,
einschließlich
der vertikalen (z-Achsen-)Beschleunigung und des Gewichts des Insassen,
und spezieller ein Verfahren zum Unterscheiden eines verankerten Autositzes
von einem normal sitzenden Insassen von ähnlichem wahrnehmbarem Gewicht.
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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Der
Insasse eines Fahrzeugs, das mit pyrotechnisch angewendeten Rückhaltemitteln
ausgestattet ist, muss zuverlässig
klassifiziert werden, um zu bestimmen, ob (und wie stark) die Rückhaltemittel angewendet
werden sollten, wenn eine Kollision auftritt. Es ist zum Beispiel
allgemein erwünscht,
die Anwendung für
einen normal sitzenden erwachsenen Insassen zu ermöglichen
und die Anwendung im Fall eines Kleinkinder- oder Kindersitzes zu
sperren, der auf dem Fahrzeugsitz angeordnet und mit einem Sitzgurt
verankert ist. In Systemen, bei denen der Insasse auf der Basis
eines Maßes
der Kraft klassifiziert wird, die auf den Sitz aufgebracht wird,
kann es schwierig sein, zuverlässig
zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem fest verankerten Autositz
zu unterscheiden, da beide eine ähnliche Sitzkraft
aufbringen.
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Eine
Möglichkeit,
zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem verankerten
Autositz zu unterscheiden, besteht in der Analyse der Dynamikkennwerte
der Sitzkraft und anderer entsprechender dynamischer Korrelationsparameter,
wie zum Beispiel die z-Achsen- Fahrzeugbeschleunigung.
Siehe zum Beispiel das
US-Patent
Nr. 6,246,936 für
Murphy et al. und das
US-Patent
Nr. 6,542,802 für
Gray et al., die beide dem Beauftragten der vorliegenden Erfindung
zugeordnet sind.
US-B-6542802 ,
das als der am nächsten
kommende Stand der Technik angesehen wird, zeigt ein Verfahren zum
Unterscheiden zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem
verankerten Kindersitz in einem Insassenklassifizierungssystem für einen
Sitz eines Fahrzeugs, das die Schritte des Messens von Parametern
während
einer Bewegung des Fahrzeugs und einer z-Achsenbeschleunigung des
Fahrzeugs umfasst. Es kann jedoch schwierig sein, einen einzelnen
Kennwert oder einen Satz von Kennwerten zum zuverlässigen Unterscheiden
zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem verankerten
Autositz unter den verschiedenen Betriebsbedingungen, die bei einem
Fahrzeug auftreten können,
festzustellen. In der Praxis gibt es normalerweise mehrere mögliche Dynamikkennwerte, die
einer gegebenen Insassenklassifizierung entsprechen, und der Grad
der Korrelation für
einen gegebenen Kennwert wird oft in Abhängigkeit von insassen- und
fahrzeugbezogenen Bedingungen variieren. Dementsprechend wird eine
leicht zu implementierende Unterscheidung zwischen einem normal
sitzenden Erwachsenen und einem verankerten Autositz von ähnlichem
Gewicht benötigt,
die auf einer Reihe von korrelierenden Dynamikkennwerten für die zwei
Klassifikationen beruht.
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ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung ist auf ein verbessertes Verfahren zum Klassifizieren
eines Fahrzeuginsassen gerichtet, das zuverlässig zwischen einem normal
sitzenden Erwachsenen und einem fest verankerten Autositz unterscheidet,
was auf der statischen Sitzkraft und ersten und zweiten Sätzen von identifizierten
Dynamikkennwerten beruht, die einem normal sitzenden Erwachsenen
bzw. einem verankerten Autositz entsprechen.
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Vertrauenspegel
werden der statischen Sitzkraft und jedem der identifizierten Dynamikkennwerte zugeordnet,
und Gesamtvertrauenspegel für
die zwei Klassifikationen werden auf der Basis der zugeordneten
Vertrauenspegel bestimmt. Der Gesamtvertrauenspegel für die Klassifikation
des erwachsenen Insassen wird mit dem Gesamtvertrauenspegel für die Klassifikation
des verankerten Autositzes verglichen, und der Insasse wird auf
der Grundlage des höchsten
Gesamtvertrauenspegels klassifiziert.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
werden die Vertrauenspegel durch Berechnen von Mahalanobis-Distanzen
für die
statische Sitzkraft und die identifizierten Dynamikkennwerte zugeordnet.
In einer ersten alternativen Ausführungsform werden die Vertrauenspegel
durch Berechnen einer Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion zugeordnet, und
in einer zweiten alternativen Ausführungsform werden die Vertrauenspegel
durch Berechnen einer Qualitätsverlustfunktion
zugeordnet.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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1 ist
eine schematische Darstellung eines Fahrzeugsitzes und eines Insassenklassifizierungssystems,
das einen Sitzkraftsensor, einen z-Achsenbeschleunigungssensor und
eine passive Insassendetektionssystem-Elektroniksteuereinheit (PODS ECU) auf
Mikroprozessorbasis umfasst, welche zum Ausführen des Verfahrens dieser
Erfindung programmiert ist.
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2 ist
ein Flussdiagramm, das repräsentativ
für eine
Softwareroutine ist, die von der PODS ECU von 1 zum
Klassifizieren des Insassen auf der Basis der statischen Sitzkraft
ausgeführt
wird.
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3 ist
ein Flussdiagramm, das repräsentativ
für eine
Softwareroutine ist, die von der PODS ECU von 1 gemäß der bevorzugten
Ausfüh rungsform
dieser Erfindung ausgeführt
wird, wenn der Insasse nicht allein auf der Basis der statischen Sitzkraft
klassifiziert werden kann.
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4 ist
eine grafische Darstellung, die eine Zuordnung von Vertrauenspegeln
gemäß dem Flussdiagramm
von 3 darstellt.
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5 ist
ein Flussdiagramm, das repräsentativ
für eine
Softwareroutine ist, die von der PODS ECU von 1 gemäß einer
ersten alternativen Ausführungsform
dieser Erfindung ausgeführt
wird, wenn der Insasse nicht allein auf der Basis der statischen Sitzkraft
klassifiziert werden kann.
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6 ist
ein Flussdiagramm, das repräsentativ
für eine
Softwareroutine ist, die von der PODS ECU von 1 gemäß einer
zweiten alternativen Ausführungsform
dieser Erfindung ausgeführt
wird, wenn der Insasse nicht allein auf der Basis der statischen
Sitzkraft klassifiziert werden kann.
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BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN
AUSFÜHRUNGSFORMEN
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Die
vorliegende Erfindung wird im Zusammenhang mit einem Rückhaltesystem
für einen
Insassen eines Fahrzeugsitzes
10 offenbart, wobei die Kraft,
die durch einen Insassen auf den Sitz
10 ausgeübt wird,
durch Messen des Drucks in einer fluidgefüllten Blase
12 bestimmt
wird, welche unter dem Sitzkissen
16 angeordnet ist. Ein
repräsentatives System
dieser Art wird zum Beispiel im vorher erwähnten
US-Patent Nr. 6,542,802 für Gray et
al., ausgegeben am 1. April 2003, gezeigt und beschrieben. Das Verfahren
der vorliegenden Erfindung wird jedoch im Allgemeinen auf Systeme
angewendet, die verschiedene Arten von Sitzkraftsensoren nut zen, wie
zum Beispiel Widerstands- oder kapazitive Sensoren oder zum Beispiel
Sitzgestelldehnungssensoren.
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Mit
Bezug auf 1 wird der Sitz 10 von
einem Gestell 14 gestützt
und umfasst Schaumkissen 16 und 18 an dem Sitzboden
und -rücken.
Die Blase 12 ist im oder unter dem Schaumkissen 16 im
Wesentlichen parallel zur Sitzfläche
von Sitz 10 angeordnet und enthält vorzugsweise ein Fluid,
wie zum Beispiel Silikon, das nicht korrosiv ist und bei extremen
Umgebungstemperaturen nicht gefriert. Die Blase 12 ist
mit einem Drucksensor 20 verbunden, der ein elektrisches
Ausgangssignal auf Leitung 22 bereitstellt, das den Fluiddruck
in der Blase 12 anzeigt. Ein Beschleunigungsmesser 24,
der auf dem Sitzgestell 14 befestigt ist, ist so ausgerichtet,
dass er auf eine vertikale (d. h. z-Achsen-)Beschleunigung des Fahrzeugs
reagiert, in dem der Sitz 10 installiert ist, und stellt
ein elektrisches Ausgangssignal auf Leitung 26 bereit,
das die erfasste Beschleunigung anzeigt. Alternativ kann der Beschleunigungsmesser 24 auf
einem Rahmenelement des Fahrzeugs befestigt sein, falls gewünscht, solange
seine vertikale oder z-Achsenerfassungsausrichtung beibehalten wird.
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Die
elektrischen Druck- und Beschleunigungssignale auf den Leitungen 22 und 26 werden als
Eingaben in eine passive Insassendetektionssystem-Elektroniksteuereinheit
(PODS ECU) 30 bereitgestellt, die wiederum über Leitung 34 mit
einem Airbag-Steuermodul (ACM) 32 verbunden ist. Das ACM 32 kann
konventioneller Art sein und arbeitet so, dass ein oder mehrere
Airbags oder andere Rückhaltevorrichtungen
(nicht dargestellt) für
den Insassenschutz auf der Basis verschiedene Kollisionssensoreingaben 36 und
Insassenkennzeichnungsdaten, die vom PODS ECU 30 erhalten
wurden, eingesetzt werden. Im Allgemeinen setzt das ACM 32 die
Rückhaltevorrichtungen
ein, wenn die Kollisionssensoreingaben 36 das Auftreten
einer schweren Kollision anzeigen, sofern die PODS ECU 30 nicht
anzeigt, dass die Anwendung gesperrt werden sollte. Natürlich sind
auch andere, technisch ausgereiftere Steuerungen möglich, wie
zum Beispiel die Steuerung der Anwendungskraft der Rückhaltevorrichtungen
auf der Basis der Insassenkennzeichnungsdaten, welche von der PODS
ECU 30 bereitgestellt werden.
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In
der illustrierten Ausführungsform
besteht die Hauptfunktion der PODS ECU 30 darin, den Sitzbenutzer
auf der Basis der Druck- und Beschleunigungssignale zu klassifizieren,
die von den Sensoren 20 und 24 bereitgestellt
werden, und zuverlässig
zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem Autositz zu
unterscheiden, der auf den Sitz 10 gestellt und mit einem
Sitzgurt (nicht dargestellt) verankert ist. Obwohl eine geringe
Sitzkraft zur Identifizierung eines normal sitzenden Kindes als
Insasse verwendet werden kann, ist die statische Sitzkraft allein
ungeeignet, um zuverlässig
zwischen einem normal sitzenden Insassen mit dem Gewicht eines Erwachsenen
und einem verankerten Autositz zu unterscheiden, da beide eine ähnliche
statische Sitzkraft erzeugen können.
Es gibt jedoch Unterschiede in den Dynamikkennwerten eines normal
sitzenden Insassen mit dem Gewicht eines Erwachsenen und einem verankerten
Autositz. Spezieller gesagt, konnten wir einen Satz von Dynamikkennwerten
identifizieren, die einem normal sitzenden Insassen vom Gewicht eines
Erwachsenen entsprechen, und einen anderen Satz von Dynamikkennwerten,
die einem verankerten Autositz entsprechen. Einige dieser Dynamikkennwerte
beinhalten nur die Sitzkrafteingabe, während andere sowohl die Sitzkraft-
wie auch die z-Achsenbeschleunigungseingabe beinhalten. Als Beispiel und
ohne jede Einschränkung
wurde festgestellt, dass die folgenden vier Dynamikkennwerte einem normal
sitzenden erwachsenen Insassen stark entsprechen: (1) ein Verhältnis der
Häufigkeit,
wie oft die Sitzkraft eine Standardabweichung in einem gegebenen
Intervall übersteigt,
zur Häufigkeit,
wie oft die z-Achsenbeschleu nigung eine Standardabweichung in einem
gegebenen Intervall übersteigt;
(2) eine Sitzkraftleistungsspektrumsenergie über 10 Hz; (3) ein Sitzkraftleistungsspektrumsenergie
im Bereich von 10 Hz bis 50 Hz; und (4) ein Verhältnis der Häufigkeit, wie oft die Sitzkraft
zwei Standardabweichungen in einem gegebenen Intervall übersteigt,
zur Häufigkeit, wie
oft die z-Achsenbeschleunigung
zwei Standardabweichungen in dem Intervall übersteigt. Andererseits und
ohne jede Einschränkung
wurde festgestellt, dass die folgenden vier Dynamikkennwerte einem
verankerten Autositz stark entsprechen: (1) ein Integral über das
Verhältnis
der dynamischen Sitzkraft zur z-Achsenbeschleunigung über ein
festgelegtes Intervall; (2) der Durchschnittswert des Verhältnisses
der dynamischen Sitzkraft zur z-Achsenbeschleunigung;
(3) ein Verhältnis
der dynamischen Sitzkraft zur z-Achsenbeschleunigung in einem kalibrierten
Bereich; und (4) eine dynamische Sitzkraft innerhalb eines kalibrierten
Bereichs.
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Da
der Grad der Korrelation jedes Parameters mit der jeweiligen Insassenklassifikation
die Neigung besitzt, mit den Betriebsbedingungen des Fahrzeugs und
dem Zustand der Straßenoberfläche zu variieren,
auf der es betrieben wird, löst
das Verfahren der vorliegenden Erfindung jede Vieldeutigkeit durch
Bestimmen eines Gesamtvertrauenspegels für jede der zwei möglichen
Insassenklassifikationen auf. Die Vertrauenspegel werden auf der
Basis eines Vergleichs der gemessenen Kennwerte mit gespeicherten
statistischen Werten bestimmt, und der Insassenstatus wird auf der
Basis der Insassenklassifikation bestimmt, die den höchsten Gesamtvertrauenswert
hat. Die PODS ECU 30 versucht im Allgemeinen, zu Anfang,
wenn sich das Fahrzeug in Ruhe befindet, einen Insassen von Sitz 10 auf
der Grundlage der statischen Sitzkraft zu klassifizieren. Mit Bezug
auf das Flussdiagramm von 2, bestimmt
der Block 40, ob die gemessene statische Sitzkraft kleiner
als ein kalibrierter Sperrschwellkennwert eines normal sitzenden
Kindes oder eines sehr leichten Erwachsenen ist. Wenn die statische
Sitzkraft kleiner als der Sperrschwellwert (aber größer als
der Schwellwert für
einen leeren Sitz) ist, kann der Sitzbenutzer zuverlässig als
Kind klassifiziert werden, und Block 42 wird ausgeführt, um
den Anwendungsstatus auf INHIBIT (SPERREN) zu setzen und so die Anwendung
des Airbags zu verhindern. Anderenfalls kann die Insassenklassifikation
nicht zuverlässig
auf der Basis der statischen Sitzkraft allein festgelegt werden,
und Block 44 wird ausgeführt, um anzuzeigen, dass der
Anwendungsstatus unbestimmt ist. Wenn der Status unbestimmt ist,
versucht die PODS ECU 30, den Insassen durch eine zusätzliche
Bestimmung der Dynamikkennwerte zu klassifizieren, die normal sitzenden
Erwachsenen und verankerten Autositzen entsprechen, wenn sich das
Fahrzeug in Bewegung befindet.
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Das
Flussdiagramm von 3 stellt ein Verfahren zur Unterscheidung
zwischen einem normal sitzenden Erwachsenen und einem verankerten
Autositz gemäß der bevorzugten
Ausführungsform
dieser Erfindung dar. Die Flussdiagramme der 5 und 6 stellen
das erste bzw. zweite alternative Verfahren gemäß dieser Erfindung dar.
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Mit
Bezug auf das Flussdiagramm von
3 wird zuerst
der Block
50 zum Messen und/oder Berechnen der verschiedenen
Dynamikkennwerte ausgeführt,
die normal sitzenden Erwachsenen und verankerten Autositzen entsprechen.
Die Blöcke
52 und
54 werden
dann zum Zuordnen von Vertrauenspegeln zur durchschnittlichen Sitzkraft
und zu jedem der Dynamikkennwerte ausgeführt. In der bevorzugten Ausführungsform
wird dies durch Berechnen der Mahalanobis-Distanzen für die gemessene
durchschnittliche Sitzkraft und die bestimmten Dynamikkennwerte
erreicht, wobei zuerst ein erwachsener Insasse als die normale Klassifikation
betrachtet wird und dann ein verankerter Autositz als die normale Klassifikation
betrachtet wird. Die Mahalanobis-Distanz wird im allgemei nen durch
Normalisieren des bestimmten Wertes eines Kennwertes, das auf gespeicherten
durchschnittlichen und Standardabweichungswerten für diesen
Kennwert basiert, und Berechnen der Mahalanobis-Distanz bestimmt,
die auf dem normalisierten Wert und einem gespeicherten inversen
Korrelationskoeffizienten beruht. Eine ausführliche Diskussion der Berechnung
der Mahalanobis-Distanz wird zum Beispiel in der
US-Patentanmeldungsveröffentlichung Nr. 2003/0233198
A1 angeführt.
Der Block
54 ordnet der gemessenen durchschnittlichen Sitzkraft
und jedem der gemessenen Dynamikkennwerte auf der Basis der Mahalanobis-Distanz-Werte (MD-Werte)
und der jeweiligen gespeicherten durchschnittlichen und Sechs-Sigma-Werte
Vertrauenswerte zu, wie in
4 grafisch dargestellt
ist. Wenn der MD-Wert größer als
der gespeicherte Durchschnittswert (AVG) ist, wird der Vertrauenspegel
CL auf seinen höchsten
Wert, nämlich eins,
gesetzt. Wenn der MD-Wert kleiner als der gespeicherte Sechs-Sigma-Wert
(6σ) ist,
wird der Vertrauenspegel CL auf seinen niedrigsten Wert, nämlich Null,
gesetzt. Wenn der MD-Wert zwischen AVG und 6σ liegt, wird der Vertrauenspegel
CL auf einen Zwischenwert gesetzt, wie in
4 gezeigt
ist. Dies kann durch einen Tabellenverweis oder mathematisch durch
die folgende Gleichung erreicht werden:
CL =
1 – [(AVG – MD)/(AVG – 6σ)] -
Mit
Bezug wieder auf das Flussdiagramm von 3, bestimmt
der Block 56 einen durchschnittlichen dynamischen Vertrauenspegel (AVG_DYN_CL_NSA)
für den
Dynamikkennwert, der einem normal sitzenden Erwachsenen (NSA) entspricht,
und einen durchschnittlichen dynamischen Vertrauenswert (AVG_DYN_CL_CCS)
für den
Dynamikkennwert, der einem verankerten Autositz (CCS) entspricht.
Der Block 58 berechnet dann einen Gesamtvertrauenspegel
(CL_NSA) für
einen normal sitzenden Erwachsenen und einen Gesamtvertrauenspegel
(CL_CCS) für
einen ver ankerten Autositz. Dies kann zum Beispiel erfolgen, indem
die Quadratwurzel des Produktes aus den Vertrauenspegeln für die statischen
und die durchschnittlichen Dynamikkennwerte berechnet wird, wie
in den folgenden zwei Gleichungen angegeben: CL_NSA
= (STATIC_CL_NSA·AVG_DYN_CL_NSA)1/2 and CL_CCS = (STATIC_CL_CCS·AVG_DYN_CL_CCS)1/2 wobei STATIC_CL_NSA der Vertrauenspegel
für einen
normal sitzenden Erwachsenen ist, der auf der statischen oder durchschnittlichen
Sitzkraft basiert, und STATIC_CL_CCS der Vertrauenspegel für einen verankerten
Autositz ist, der auf der statischen oder durchschnittlichen Sitzkraft
basiert. Block 60 vergleicht die Gesamtvertrauenspegel
CL_NSA und CL_CCS. Wenn CL_NSA CL_CCS übersteigt, wird der Insasse
als normal sitzender Erwachsener klassifiziert, und der Block 62 wird
ausgeführt,
um den Anwendungsstatus auf ALLOW (ZULASSEN) zu setzen. Anderenfalls
wird der Insasse als verankerter Autositz angesehen, und der Block 64 wird
ausgeführt,
um den Anwendungsstatus auf INHIBIT (SPERREN) zu setzen. Das Flussdiagramm
von 5 stellt eine erste alternative Ausführungsform dar,
bei der den statischen und dynamischen Kennwerten unter Verwendung
einer Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion Vertrauenspegel zugeordnet
werden. In diesem Fall ersetzen die Blöcke 70 und 72 die Blöcke 52 und 54 von 3.
Block 70 berechnet einen Z-Punktwert für die statische (durchschnittliche) Sitzkraft
und jeden bestimmten Dynamikkennwert und in jedem Fall einen entsprechenden
Wahrscheinlichkeitsverteilungswert PDV. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungswerte
können
zum Beispiel durch Tabellenverweis bestimmt werden. Block 72 bestimmt Vertrauenspegel,
die den Wahrscheinlichkeitsverteilungswerten entsprechen, gemäß: CL = 1 – [(0,5 – PDV)/0,5]
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Alternativ
kann der Vertrauenspegel CL direkt aus dem z-Punktwert durch Tabellenverweis
bestimmt werden.
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Das
Flussdiagramm von 6 stellt eine zweite alternative
Ausführungsform
dar, bei der den statischen und dynamischen Kennwerten unter Verwendung
einer Qualitätsverlustfunktion,
die einen quadratischen Kennwert der Abweichung von einem gespeicherten
mittleren Wert definiert, Vertrauenspegel zugeordnet werden. In
diesem Fall ersetzen die Blöcke 80 und 82 die
Blöcke 52 und 54 von 3. Block 80 bestimmt
einen Qualitätsverlustwert
QLV für die
statische Sitzkraft und jeden bestimmten Dynamikkennwert auf der
Basis des gespeicherten Nennwerts und der gespeicherten Variation,
und Block 82 bestimmt Vertrauenspegel, die den Qualitätsverlustwerten
entsprechen, gemäß: CL = 1 – [(OUT – AVG)/(3·SD)]2 wobei AVG und SD gespeicherte Durchschnitts-
bzw. Standardabweichungswerte sind, und der Vertrauenspegel CL auf
Null gesetzt wird, wenn die Berechnung ein negatives Ergebnis erzeugt.
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Zusammengefasst,
stellt das Verfahren der vorliegenden Erfindung eine Möglichkeit
bereit, zuverlässig
zwischen erwachsenen Insassen und Benutzern von verankerten Autositzen
mit ähnlichem wahrnehmbarem
Gewicht durch Verwendung mehrerer dynamischer Sitzkraft- und z-Achsenbeschleunigungskennwerte,
die den zwei Klassifikationen entsprechen, zu unterscheiden und
Gesamtvertrauenspegel für
jede Klassifikation zu bestimmen. Obwohl die vorliegende Erfindung
mit Bezug auf die illustrierten Ausführungsformen beschrieben wurde, ist
zu erkennen, dass für Fachleute
auf diesem Gebiet zahlreiche Modifizierungen und Variationen zusätzlich zu
den hierin erwähnten
ersichtlich sind. Es ist dementsprechend beabsichtigt, dass die
Erfindung nicht auf die beschriebene Ausführungsform beschränkt ist,
sondern den vollen Geltungsbereich hat, der durch den Text der nachfolgenden
Ansprüche
definiert wird.
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Die
Erfindung wird nur durch die beigefügten Ansprüche definiert.