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EP2552752A1 - Method and device for determining at least one triggering parameter of a person protection means of a vehicle - Google Patents

Method and device for determining at least one triggering parameter of a person protection means of a vehicle

Info

Publication number
EP2552752A1
EP2552752A1 EP11708222A EP11708222A EP2552752A1 EP 2552752 A1 EP2552752 A1 EP 2552752A1 EP 11708222 A EP11708222 A EP 11708222A EP 11708222 A EP11708222 A EP 11708222A EP 2552752 A1 EP2552752 A1 EP 2552752A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
pattern
vehicle
signal
waveform
triggering
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP11708222A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Marcus Lehmann
Jasmin Szymanski
Steffen Berndt
Axel Settele
Bastian Reckziegel
Werner Nitschke
Josef Kolatschek
Gunther Lang
Marcel Maur
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP2552752A1 publication Critical patent/EP2552752A1/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
    • B60R21/01332—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value by frequency or waveform analysis
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value

Definitions

  • the present invention relates to a method and a device for determining at least one tripping parameter of a personal protection device of a vehicle according to the independent patent claims.
  • the present invention provides a method, furthermore a device and finally a corresponding computer program product according to the independent patent claims. Advantageous embodiments emerge from the respective subclaims and the following description.
  • the present invention provides a method for determining at least one deployment parameter of a personal protection device of a vehicle, the method comprising the following steps:
  • each of the pattern waveforms representing a time course of physical magnitude upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon collision of the object under a different one Represents angle to the vehicle, wherein each of the pattern signal waveforms at least one triggering parameter for an algorithm for
  • the present invention also provides a device for determining at least one deployment parameter of a personal protection device of a vehicle, the method having the following features:
  • each of the pattern waveforms showing a time course of the physical quantity upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon impact of the object is represented at a different angle to the vehicle, wherein each of the pattern waveforms is associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection means;
  • a unit for reading in a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor a unit for comparing values of a time profile of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein the unit for comparing is designed to select the pattern waveform which in at least one time segment of the sample signal waveform or a scaled form of the sample signal waveform has a smaller deviation from the temporal pattern History of the sensor signal has; and a unit for determining the at least one trigger parameter of the selected pattern waveform for the algorithm for triggering the personal protection means.
  • the present invention further provides a control device which is designed to carry out or implement the steps of the method according to the invention.
  • the controller may include means configured to execute each step of the method.
  • this embodiment of the invention in the form of a control device, the object underlying the invention can be achieved quickly and efficiently.
  • a control device or a device can be understood as meaning an electrical device which processes sensor signals and outputs control signals in dependence thereon.
  • the control unit may have an interface, which may be formed in hardware and / or software.
  • the interfaces can be part of a so-called system ASIC, for example, which contains various functions of the control unit.
  • the interfaces are their own integrated circuits or at least partially consist of discrete components.
  • the interfaces may be software modules that are present, for example, on a microcontroller in addition to other software modules.
  • a computer program product with program code for carrying out the method according to one of the embodiments described above, when the program is executed on a control unit.
  • the program code can be stored on a machine-readable carrier such as a semiconductor memory, a hard disk memory or an optical memory.
  • the present invention is based on the finding that, especially in time-critical evaluation situations, a trigger parameter can be carried out very quickly on the basis of a simple comparison of a measured time profile of the sensor signal with a previously determined pattern signal waveform.
  • This pattern signal profile can be, for example, a signal profile of a sensor signal via an acceleration, a pressure, a force and / or a path, this sensor signal being recorded under an impact of an object on the vehicle under laboratory conditions or calculated from the known vehicle body rigidity.
  • the pattern signal profile represents an impact of an object on the vehicle at a certain speed at a certain point of the vehicle and / or at a certain angle to the vehicle.
  • Each of the pattern signal curves represents a different accident scenario, which is characterized by a specific impact angle, a specific object type, or a specific angle of impact of the object on the vehicle.
  • the triggering parameter which is assigned to the respective pattern signal course, can be, for example, a triggering time for triggering the personal protection device or a strength of the triggering of this personal protection device.
  • the triggering parameter can also be determined in such a way that after the detection of an accident scenario (or impact type) a certain delay time is waited for before the personal protection device is triggered or activated.
  • pattern signal curves already depict information about the body stability, so that, for example, in the event of a frontal impact of the object on the vehicle, a certain signal progression first occurs as a result of the bumper pushing in and then a certain signal progression the impressions of a longitudinal member can be expected.
  • this pattern signal profile can then be used and compared with the actual signal profile.
  • the pattern signal course that has the greatest match with the actually measured signal course in at least one (first) time segment will then most likely also correspond to the accident scenario actually occurring. This means that then an impact of the object at a certain speed at a certain point of the vehicle and / or at a certain angle to the vehicle is to be assumed, which corresponds to the selected muscle.
  • a corresponding triggering parameter for triggering the personal protection device can then be determined which is assigned to this accident scenario or the selected pattern signal course and which enables the optimum protection strategy for an occupant.
  • the recognized accident scenario can also be very well plausibilized if the actual time profile of the detected sensor signal is further adjusted to the selected pattern signal profile and a deviation between the temporal signal pattern and the selected pattern signal profile with respect to further pattern signal profiles remains minimal.
  • the present invention offers the advantage that it is possible to determine a crash scenario that has occurred very quickly and with low-computational power. For this purpose, it is possible to fall back on predetermined pattern signal profiles, which were recorded, for example, under laboratory conditions or determined from the knowledge of the vehicle body rigidity and which represent the predetermined accident types.
  • Speed of the vehicle is estimated using the pattern waveform associated speed and a ratio between a value of the pattern waveform and a corresponding value of the time course of the sensor signal.
  • Such an embodiment of the present invention offers the advantage that, for example, for an impact angle of the object on the vehicle, only a single pattern signal profile needs to be provided, in which the speed of the object impact is also known. If the object now impinges on the vehicle at this impact angle, but at a different speed than the one used for the pattern signal course, the pattern formation in question can be used for a multiplicity of impact speeds by said ratio formation. Thus, only a small number of sample signal waveforms needs to be recorded or calculated and evaluated for the evaluation of the current accident scenario, which represents a significant relief for a corresponding evaluation unit.
  • the speed of the vehicle may be estimated from a height and / or width of the first maximum of the time course of the sensor signal in comparison with the maximum of the pattern waveform.
  • a body stiffness information that contains the pattern signal curve is optimally determined for quickly determining the speed of the vehicle with respect to the impacting object can be.
  • a triggering time and / or a delay time for a triggering of the personal protection means are determined in the step of the determination as a triggering parameter.
  • Such an embodiment of the present invention offers the advantage that already a concrete accident scenario can be detected in advance by the evaluation of the pattern signal profile before the optimum activation time for the personal protection device has occurred.
  • the use of the present invention may possibly replace predictive sensors, which would be economically distinguished by a corresponding cost reduction.
  • pattern signal curves can be provided in the step of providing in which a pattern signal profile has at least segment-first polynomials, in particular in which the pattern signal profiles are composed of straight line sections.
  • information relating to at least one of a gradient, a width, a maximum value, a minimum value, an inflection point and / or an amplitude height of the time course can be compared with one of the sample waveforms or a scaled form of the sample waveform to calculate a deviation of the temporal waveform with the pattern waveform or the scaled shape of the pattern waveform.
  • Such an embodiment of the present invention offers the advantage that using one or more of the mentioned th the temporal sensor signal course or one of the pattern waveforms provides a more precise evaluation of the actual accident events by mathematically mature method is possible.
  • sensor signals can be read in the step of reading and used to form the time profile of the sensor signal, which are obtained after a window integral formation on the measured physical quantity.
  • the determined triggering parameter can be verified by executing a further step of comparing a time profile of the sensor signal with the at least two pattern waveforms, triggering parameter being verified in the further step of comparing, if the selected pattern waveform in at least one further Time portion of the pattern signal waveform or a scaled shape of the pattern waveform has a smaller deviation from the time course of the sensor signal than at least one other pattern waveform.
  • Such an embodiment of the present invention offers the advantage of continuous control as to whether the selected pattern waveform and thus the detected accident scenario are still the best choice for the present accident situation. It may also be possible to recognize that the originally made prediction of the accident scenario on the basis of the corresponding pattern signal course is no longer conclusive, so that a different trigger strategy and / or a different trigger parameter for the personal protection device should be selected.
  • 1 is a block diagram showing components used to execute a first
  • FIG. 2 is a schematic representation of a pattern signal course
  • FIG. 3a-c are plots of patterns of pattern waveforms in relation to actually measured and window-integral averaged waveforms of a signal from a sensor
  • FIG. 4 shows a flow chart of an embodiment of the present invention as a method.
  • FIG. 1 shows a block diagram of the arrangement of components with which the inventive approach according to a first embodiment can be performed.
  • 1 shows a vehicle 100 which has a sensor 120, for example an acceleration sensor, in a front area 110.
  • the sensor 120 can also have a different physical size, for example a pressure, a deformation distance during the deformation of a vehicle Body element or a similar physical size measure n.
  • the senor 120 is connected to an evaluation unit 130 (which may be, for example, the central airbag control unit), which in turn is connected to a memory 140 in which a number of pattern signal waveforms are stored.
  • an evaluation unit 130 which may be, for example, the central airbag control unit
  • a memory 140 in which a number of pattern signal waveforms are stored.
  • these pattern waveforms were analyzed under laboratory conditions in the event of an impact of an object of different size, difference in speed and / or different angles at different locations on the vehicle, the measurement or on the basis of the known body structure of the vehicle 100 calculated or recorded under laboratory conditions.
  • an impact of the object 150 for example of a tree or an oncoming vehicle
  • this leads to a characteristic chronological progression of the signal of the sensor 120 caused by the deformation of the individual body elements of the vehicle Vehicle 100 is caused.
  • the bumper 152 in the front portion 110 of the vehicle 100 is deformed and absorbs a portion of the impact energy. If the impact energy is not completely absorbed by the deformation of the bumper 152, a further absorption of impact energy occurs due to a deformation of an impact damper element 154, which is installed between the bumper 152 and a longitudinal member 156 of the vehicle 100.
  • Pattern waveform to be selected that best matches the timing of the signal from the sensor 120, which thus has, for example, pointwise the least deviation from the time course of the signal of the sensor 120. Having known for each pattern waveform what accident scenario it is imaging (i.e., what kind of object 150 with which
  • a trigger parameter for the release of a personal protection means 160 (for example, an airbag or a belt tensioner) can be selected.
  • the triggering parameter for triggering the personal protection device is usually assigned to the pattern signal course since it is known from the already extensively available accident research data which personal protection in which accident scenario should be activated at what time to protect a vehicle occupant 170 as well as possible.
  • the approach presented in the present description which is also referred to below as the "Basic Line Algorithm" uses the course of the energy reduction, which depends on the vehicle (body) structure, as explained above
  • the velocity profile ie, the waveform of a pattern waveform acquired under laboratory conditions or theoretically calculated
  • the velocity profile carries important crash information (accident) by comparing the real velocity plot with the theoretical plot (ie, the pattern waveform) for a vehicle type, the crash type can be determined and the necessary restraining means (eg, airbag) and outputs (eg, hazard warning lights, ...) activated
  • the vehicle structure described by a few parameters is in the "Basic Line Algorithm" directly involved.
  • the acceleration or speed signals directly the signature of the vehicle structure is detected by the time course and based on this knowledge, the right or optimal retention means (eg airbag) in strength and release time, and corresponding outputs (eg hazard warning lights,
  • the vehicle-specific structural blocks such as the front cross member, a deformation element (eg a crash box or an impact silencer element) and longitudinal members bring different resistance forces / deformation forces when an object strikes the vehicle If these vehicle or body elements occur, the known acceleration signal is determined for a known mass (ie the vehicle mass) This acceleration signal is simulated (either theoretically calculated or recorded under laboratory conditions) and stored as a pattern signal curve In the case of simple evaluability, simple pattern signal curves should be selected which, for example, can be described segment-wise as simply as possible (but sufficiently) by a first-order polynomial.
  • FIG. 2 shows a diagram of an example of a pattern signal curve 200 for a theoretical acceleration signal with first-order polynomials.
  • the pattern waveform 200 has a rectangular shape 210. This corresponds to a simplified course of an acceleration signal when an object upon impact with the vehicle 100, the bumper 152 of the vehicle 100 deformed. Subsequently, the pattern signal course 200 has a ramp shape 220, which corresponds to a profile of the acceleration signal in the vehicle 100 when a deformation or impact damper element 154 is deformed, which is installed between the bumper 152 and the longitudinal member 156 of the vehicle 100.
  • the pattern signal course 200 again has a rectangular shape 230, which represents a time profile of the acceleration signal in the vehicle 100 when a deformation of the longitudinal member 156 takes place.
  • a sloping ramp shape 240 which adjoins the rectangular shape 230 in time. This area is also referred to as "rebounce" in the vehicle 100.
  • different pattern signal curves 200 can be stored in the memory 140, which are then attracted to the time profile of the signal of the sensor 120 for comparison .
  • the relative speeds between impact object 150 and vehicle 100 can also be estimated by forming a ratio between the amplitudes of the pattern signal profile and the amplitudes of the time profile of the sensor signal. For this reason, it is not absolutely necessary to store individual pattern signal curves for accident scenarios, which differ apart from the relative speed between the impact object and the vehicle.
  • Such a comparison can be carried out on the basis of a pattern waveform, the pattern waveform representing a velocity, an acceleration, an average acceleration (eg averaged over 10 ms), a force curve, a pressure curve, a path or other physical quantities that are increasing over time of the crash changed.
  • a pattern waveform representing a velocity, an acceleration, an average acceleration (eg averaged over 10 ms), a force curve, a pressure curve, a path or other physical quantities that are increasing over time of the crash changed.
  • AZT Alliance Centertechnik, where a crash for insurance assessment was given
  • the evaluation is simpler, i. during processing, a few parameters are sufficient (the relevant parameters can also be measured directly on the vehicle).
  • the acceleration signals ie, for example, the signals of the sensor 120
  • the acceleration signals are analyzed during the crash in real-time mode.
  • the values are used, for example, from the window integral of the acceleration signals (for example, a window integral with 8 ms running time is formed in the evaluation unit 130, whereby the value per vehicle type is set in the application). If a noise threshold is exceeded, then the "Basic Line Algorithm" starts with the calculation.
  • Maximum / minimum value, inflection points and / or amplitude height are compared in terms of time with the theoretical progressions of the pattern signal course 200.
  • the height of the first maximum compared to the height of the first maximum of the pattern signal curve correlates per crash type with a theoretically calculated speed. If the signal course drops again, the crash type which has occurred (that is to say the accident scenario occurring during the journey) can be determined over the width of the first maximum over time compared with the width of the first maximum of the pattern signal curve. This information is available at an early stage about a possible crash type or the accident scenario, which is verified in the further course of the signal (compared to the course of the pattern signal waveform).
  • the comparison takes place, for example, as follows: For each measured value as soon as the noise threshold is exceeded, at least one comparison is carried out per type of crash (that is, per pattern signal profile). The deviations between the theoretical signal course of the pattern signal course and the real signal course (ie the course of the signal from the sensor) are offset per crash type (ie with the corresponding individual pattern signal curves), for example summed up in terms of amount, and a probability per crash type is determined that this crash type actually occurred.
  • the crash type whose associated pattern waveform has the least deviation from the time profile of the sensor signal, receives the highest probability and is thus selected.
  • a speed can be estimated (for example, as described above from the height and width of the first maximum) that suggests a clear triggering time as the triggering parameter.
  • the triggering time associated with the most likely crash type as a trigger parameter for triggering the necessary personal protection or restraint means (eg airbag or belt tensioner) and / or the outputs (eg Hazard indicators, ...) selected and forwarded to the appropriate ignition level for this personal protection.
  • the necessary personal protection or restraint means eg airbag or belt tensioner
  • the outputs eg Hazard indicators, (7) selected and forwarded to the appropriate ignition level for this personal protection.
  • the remaining time is used to verify the crash type.
  • first predetermined value e.g. 25g
  • second personal protection means or a second restraint means threshold is activated (e.g., first stage airbag).
  • the Basic Line algorithm can be used for all types of crash signals. It can e.g. Acceleration signals, pressure signals, travel signals, force signals, ... are always processed with the same procedure to activate the correct restraining means (e.g., airbag) and outputs (e.g., hazard lights, ).
  • the correct restraining means e.g., airbag
  • outputs e.g., hazard lights, .
  • FIGS. 3 a to 3 c show representations of real and theoretical signal profiles, where time profiles 300 of the sensor signal are shown in dashed lines and the pattern signal profiles 200 are shown by a solid line.
  • dashed line 300 shows the time profile of the mean values of the acceleration signals over 5 ms (that is to say when using a window integral of 5 ms in length).
  • the time t in ms and on the ordinate the acceleration a filtered in the unit g is plotted on the abscissa (the window integral deep-pass).
  • the temporal waveforms of a collision of a pile on a VW Polo are shown schematically with a relative speed of 35.28 km / h.
  • FIG. 3 b the temporal signal profiles of an impact of a pile at an angle on a VW Polo with a relative velocity of.
  • FIGS. 3 a to 3 c show representations of real and theoretical signal profiles, where time profiles 300 of the sensor signal are shown in dashed lines and the pattern signal profiles 200
  • FIG. 3c the temporal signal History of a frontal impact on a VW Polo at a relative speed of 49.32 km / h is shown.
  • the method 400 comprises a step of providing 410 at least two pattern waveforms of a possible signal of a physical quantity sensor, each of the pattern waveforms representing a time history of the physical quantity upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle or at an impact of the object at a different angle to the vehicle maps, each of the pattern waveforms is associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection device.
  • method 400 includes a step of reading 420 a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor.
  • the method 400 also comprises a step of comparing 430 values of a time profile of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein in the step of the comparison the pattern waveform is selected which has a smaller deviation in at least one time segment of the sample waveform or a scaled form of the sample waveform from the time course of the sensor signal has. Finally, the method 400 includes a step of determining 440 the at least one triggering parameter of the selected pattern waveform for the personal protection triggering algorithm.

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

A method (400) for determining at least one triggering parameter of a person protection means (160) of a vehicle (100) is proposed. The method (400) has a step of providing (410) at least two pattern signal profiles (200) of a possible signal of a sensor (120) for a physical variable, wherein each of the pattern signal profiles depicts a temporal profile of the physical variable upon impact of an object (150) on the vehicle at a different point of the vehicle and/or upon impact of the object on the vehicle at a different angle, wherein each of the pattern signal profiles is assigned at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the person protection means. Furthermore, the method (400) comprises a step of reading in (420) a sensor signal which represents the physical variable measured by a sensor. The method (400) also comprises a step of comparing (430) values of a temporal profile (300) of the sensor signal with values of the at least two pattern signal profiles, wherein, in the comparing step, the pattern signal profile (200) is selected which, in at least one time section of the pattern signal profile or in a scaled form of the pattern signal profile, has a smaller deviation from the temporal profile of the sensor signal. Finally, the method (400) comprises a step of ascertaining (440) the at least one triggering parameter of the selected pattern signal profile for the algorithm for triggering the person protection means.

Description

Beschreibung Titel  Description title
Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels eines Fahrzeugs  Method and device for determining at least one triggering parameter of a personal protection device of a vehicle
Stand der Technik State of the art
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels eines Fahrzeugs gemäß den unabhängigen Patentansprüchen. The present invention relates to a method and a device for determining at least one tripping parameter of a personal protection device of a vehicle according to the independent patent claims.
Bei Airbagsystemen wird im Stand der Technik ein sehr komplexer Algorithmus verwendet, um die Airbagauslösung zu steuern. Es müssen die Sensordaten ausgewertet werden und schlussendlich entschieden werden, ob eine Zündung der Rückhaltemittel (z.B. Airbag) erfolgen soll oder nicht und ob zusätzliche Ausgänge wie z.B. Warnblinkanlage aktiviert werden. Diese Unterscheidung erfordert das Zusammenwirken einer Vielzahl von Funktionen, die aus den Crashsignalen durch mathematische Funktionen wie Integration, Vergleich, etc. gebildet werden. Durch das Zusammenschalten von vielen komplexen Funktionen ist der Algorithmus unübersichtlich und wird physikalisch schwer erklärbar. In airbag systems, a very complex algorithm is used in the prior art to control the airbag deployment. The sensor data must be evaluated and finally decided whether ignition of the restraining means (e.g., air bag) should or should not occur and whether additional outputs such as e.g. Hazard warning lights are activated. This distinction requires the interaction of a plurality of functions, which are formed from the crash signals by mathematical functions such as integration, comparison, etc. By combining many complex functions, the algorithm is confusing and physically difficult to explain.
Offenbarung der Erfindung Disclosure of the invention
Vor diesem Hintergrund wird mit der vorliegenden Erfindung ein Verfahren, weiterhin eine Vorrichtung sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogrammprodukt gemäß den unabhängigen Patentansprüchen vorgestellt. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den jeweiligen Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung. Die vorliegende Erfindung schafft ein Verfahren zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels eines Fahrzeugs, wobei das Verfahren die folgenden Schritte aufweist: Against this background, the present invention provides a method, furthermore a device and finally a corresponding computer program product according to the independent patent claims. Advantageous embodiments emerge from the respective subclaims and the following description. The present invention provides a method for determining at least one deployment parameter of a personal protection device of a vehicle, the method comprising the following steps:
Bereitstellen von mindestsens zwei Mustersignalverläufen eines möglichen Signals eines Sensors für eine physikalische Größe, wobei jeder der Mustersignalverläufe einen zeitlichen Verlauf der physikalischen Größe bei einem Aufprall eines Objektes auf das Fahrzeug an einer unterschiedlichen Stelle des Fahrzeugs und/oder bei einem Aufprall des Objektes unter einem unterschiedlichen Winkel auf das Fahrzeug repräsentiert, wobei jedem der Mus- tersignalverläufe zumindest ein Auslöseparameter für einen Algorithmus zur Providing at least two pattern waveforms of a possible signal from a physical quantity sensor, each of the pattern waveforms representing a time course of physical magnitude upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon collision of the object under a different one Represents angle to the vehicle, wherein each of the pattern signal waveforms at least one triggering parameter for an algorithm for
Auslösung des Personenschutzmittels zugeordnet ist; Triggering the personal protection device is assigned;
Einlesen eines Sensorsignals, das die von einem Sensor gemessene physikalische Größe repräsentiert;  Reading a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor;
Vergleichen von Werten eines zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit Werten der zumindest zwei Mustersignalverläufe, wobei im Schritt des Vergleichens derjenige Mustersignalverlauf ausgewählt wird, der in zumindest einem Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist; und  Comparing values of a time profile of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein in the step of comparing the pattern waveform is selected which has a smaller deviation from the time profile of the sensor signal in at least one time segment of the sample waveform or a scaled form of the sample waveform; and
- Ermitteln des zumindest einen Auslöseparameters des ausgewählten Mustersignalverlaufs für den Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels. - Determining the at least one triggering parameter of the selected pattern waveform for the algorithm for triggering the personal protection means.
Auch schafft die vorliegende Erfindung eine Vorrichtung zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels eines Fahrzeugs, wobei das Verfahren die folgenden Merkmale aufweist: The present invention also provides a device for determining at least one deployment parameter of a personal protection device of a vehicle, the method having the following features:
eine Einheit zum Bereitstellen von mindestsens zwei Mustersignalverläufen eines möglichen Signals eines Sensors für eine physikalische Größe, wobei jeder der Mustersignalverläufe einen zeitlichen Verlauf der physikalischen Größe bei einem Aufprall eines Objektes auf das Fahrzeug an einer unterschiedlichen Stelle des Fahrzeugs und/oder bei einem Aufprall des Objektes unter einem unterschiedlichen Winkel auf das Fahrzeug repräsentiert, wobei jedem der Mustersignalverläufe zumindest ein Auslöseparameter für einen Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels zugeordnet ist;  a unit for providing at least two pattern waveforms of a possible signal of a physical quantity sensor, each of the pattern waveforms showing a time course of the physical quantity upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon impact of the object is represented at a different angle to the vehicle, wherein each of the pattern waveforms is associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection means;
- eine Einheit zum Einlesen eines Sensorsignals, das die von einem Sensor gemessene physikalische Größe repräsentiert; eine Einheit zum Vergleichen von Werten eines zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit Werten der zumindest zwei Mustersignalverläufe, wobei die Einheit zum Vergleichen ausgebildet ist, um derjenigen Mustersignalverlauf auszuwählen, der in zumindest einem Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist; und eine Einheit zum Ermitteln des zumindest einen Auslöseparameters des ausgewählten Mustersignalverlaufs für den Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels. a unit for reading in a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor; a unit for comparing values of a time profile of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein the unit for comparing is designed to select the pattern waveform which in at least one time segment of the sample signal waveform or a scaled form of the sample signal waveform has a smaller deviation from the temporal pattern History of the sensor signal has; and a unit for determining the at least one trigger parameter of the selected pattern waveform for the algorithm for triggering the personal protection means.
Die vorliegende Erfindung schafft ferner ein Steuergerät, das ausgebildet ist, um die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen bzw. umzusetzen. Insbesondere kann das Steuergerät Einrichtungen aufweisen, die ausgebildet sind, um je einen Schritt des Verfahrens auszuführen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form eines Steuergeräts kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden. The present invention further provides a control device which is designed to carry out or implement the steps of the method according to the invention. In particular, the controller may include means configured to execute each step of the method. Also by this embodiment of the invention in the form of a control device, the object underlying the invention can be achieved quickly and efficiently.
Unter einem Steuergerät oder einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuersignale ausgibt. Das Steuergerät kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen des Steuergeräts beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind. In the present case, a control device or a device can be understood as meaning an electrical device which processes sensor signals and outputs control signals in dependence thereon. The control unit may have an interface, which may be formed in hardware and / or software. In the case of a hardware-based design, the interfaces can be part of a so-called system ASIC, for example, which contains various functions of the control unit. However, it is also possible that the interfaces are their own integrated circuits or at least partially consist of discrete components. In a software training, the interfaces may be software modules that are present, for example, on a microcontroller in addition to other software modules.
Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, wenn das Programm auf einem Steuergerät ausgeführt wird. Dabei kann der Programmcode auf einem maschinenlesbaren Träger wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein. Die vorliegende Erfindung basiert auf der Erkenntnis, dass gerade in zeitkritischen Auswertesituationen ein Auslöseparameter sehr schnell auf der Basis eines einfachen Vergleichs eines gemessenen zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit einem vorab bestimmten Mustersignalverlauf erfolgen kann. Dieser Mus- tersignalverlauf kann beispielsweise ein Signalverlauf eines Sensorsignals über eine Beschleunigung, einen Druck, eine Kraft und/oder einen Weg sein, wobei dieses Sensorsignal bei einem Aufprall eines Objektes auf das Fahrzeug unter Laborbedingungen aufgezeichnet oder aus der bekannten Fahrzeugkarosserie- steifigkeit berechnet wird. Der Mustersignalverlauf repräsentiert dabei einen Auf- prall eines Objektes auf das Fahrzeug unter einer bestimmten Geschwindigkeit an einer bestimmten Stelle des Fahrzeugs und/oder unter einem bestimmten Winkel auf das Fahrzeug. Jeder der Mustersignalverläufe repräsentiert dabei ein anderes Unfallszenario, das sich durch einen bestimmten Aufprallwinkel, einen bestimmten Objekttyp, oder einen bestimmten Einschlagwinkel des Objektes auf das Fahrzeug auszeichnet. Der Auslöseparameter, der dem jeweiligen Mustersignalverlauf zugordnet ist, kann beispielsweise ein Auslösezeitpunkt zu Auslösung des Personenschutzmittels oder eine Stärke der Auslösung dieses Personenschutzmittels sein. Auch kann der Auslöseparameter derart bestimmt werden, dass nach der Erkennung eines Unfallszenarios (oder Aufpralltyps) eine be- stimmte Verzögerungszeit abgewartet wird, bevor das Personenschutzmittel ausgelöst oder aktiviert wird. It is also advantageous to use a computer program product with program code for carrying out the method according to one of the embodiments described above, when the program is executed on a control unit. In this case, the program code can be stored on a machine-readable carrier such as a semiconductor memory, a hard disk memory or an optical memory. The present invention is based on the finding that, especially in time-critical evaluation situations, a trigger parameter can be carried out very quickly on the basis of a simple comparison of a measured time profile of the sensor signal with a previously determined pattern signal waveform. This pattern signal profile can be, for example, a signal profile of a sensor signal via an acceleration, a pressure, a force and / or a path, this sensor signal being recorded under an impact of an object on the vehicle under laboratory conditions or calculated from the known vehicle body rigidity. The pattern signal profile represents an impact of an object on the vehicle at a certain speed at a certain point of the vehicle and / or at a certain angle to the vehicle. Each of the pattern signal curves represents a different accident scenario, which is characterized by a specific impact angle, a specific object type, or a specific angle of impact of the object on the vehicle. The triggering parameter, which is assigned to the respective pattern signal course, can be, for example, a triggering time for triggering the personal protection device or a strength of the triggering of this personal protection device. The triggering parameter can also be determined in such a way that after the detection of an accident scenario (or impact type) a certain delay time is waited for before the personal protection device is triggered or activated.
Der Vorteil der Verwendung der genannten Mustersignalverläufe besteht darin, dass diese Mustersignalverläufe bereits Informationen über die Karosseriestabili- tät mit abbilden, so dass beispielsweise bei einem frontalen Aufprall des Objekts auf das Fahrzeug zunächst ein gewisser Signalverlauf durch das Eindrücken der Stoßstange und anschließend ein bestimmter Signalverlauf durch das Eindrücken eines Längsträgers erwartet werden kann. Im realen Unfallszenario kann dann dieser Mustersignalverlauf herangezogen werden und mit dem tatsächli- chen Signalverlauf verglichen werden. Derjenige Mustersignalverlauf, der in zumindest einem (ersten) Zeitabschnitt mit dem tatsächlich gemessenen Signalverlauf die größte Übereinstimmung aufweist wird dann mit der größten Wahrscheinlichkeit auch dem tatsächlich aufgetretenen Unfallszenario entsprechen. Dies bedeutet, dass dann ein Aufprall des Objekts unter einer bestimmten Geschwin- digkeit an einer bestimmten Stelle des Fahrzeugs und/oder unter einem bestimmten Winkel auf das Fahrzeug anzunehmen ist, der dem ausgewählten Mus- tersignalverlauf zu Grunde liegt. Für dieses Unfallszenario kann dann ein entsprechender Auslöseparameter für die Auslösung des Personenschutzmittels bestimmt werden, der diesem Unfallszenario bzw. dem ausgewählten Mustersignalverlauf zugeordnet ist und der die optimale Schutzstrategie für einen Insassen ermöglicht. Weiterhin lässt sich auch das erkannte Unfallszenario sehr gut plau- sibilisieren, wenn der tatsächliche zeitliche Verlauf des erfassten Sensorsignals weiterhin mit dem ausgewählten Mustersignalverlauf abgeglichen wird und eine Abweichung zwischen dem zeitlichen Signalverlauf und dem ausgewählten Mustersignalverlauf in Bezug auf weitere Mustersignalverläufe minimal bleibt. The advantage of using the aforementioned pattern signal curves is that these pattern signal curves already depict information about the body stability, so that, for example, in the event of a frontal impact of the object on the vehicle, a certain signal progression first occurs as a result of the bumper pushing in and then a certain signal progression the impressions of a longitudinal member can be expected. In the real accident scenario, this pattern signal profile can then be used and compared with the actual signal profile. The pattern signal course that has the greatest match with the actually measured signal course in at least one (first) time segment will then most likely also correspond to the accident scenario actually occurring. This means that then an impact of the object at a certain speed at a certain point of the vehicle and / or at a certain angle to the vehicle is to be assumed, which corresponds to the selected muscle. underlying signal waveform. For this accident scenario, a corresponding triggering parameter for triggering the personal protection device can then be determined which is assigned to this accident scenario or the selected pattern signal course and which enables the optimum protection strategy for an occupant. Furthermore, the recognized accident scenario can also be very well plausibilized if the actual time profile of the detected sensor signal is further adjusted to the selected pattern signal profile and a deviation between the temporal signal pattern and the selected pattern signal profile with respect to further pattern signal profiles remains minimal.
Die vorliegende Erfindung bietet den Vorteil, dass eine sehr schnelle und rechen- leistungsarme Bestimmung eines aufgetretenen Unfallszenarios möglich wird. Hierzu kann auf vorbestimmte Mustersignalverläufe zurückgegriffen werden, die beispielsweise unter Laborbedingungen aufgenommen oder aus der Kenntnis der Fahrzeugkarosseriesteifigkeit ermittelt wurden und die vorbestimmten Unfalltypen repräsentieren. The present invention offers the advantage that it is possible to determine a crash scenario that has occurred very quickly and with low-computational power. For this purpose, it is possible to fall back on predetermined pattern signal profiles, which were recorded, for example, under laboratory conditions or determined from the knowledge of the vehicle body rigidity and which represent the predetermined accident types.
Günstig ist es, wenn im Schritt des Bereitstellens den beiden bereitgestellten Mustersignalverläufen je eine Geschwindigkeit des Aufpralls des Objektes auf das Fahrzeugs zugeordnet ist, wobei im Schritt des Vergleichens eine aktuelleIt is favorable if, in the step of providing the two provided pattern signal curves, a velocity of the impact of the object on the vehicle is assigned to each, wherein in the step of comparing a current
Geschwindigkeit des Fahrzeugs unter Verwendung der dem Mustersignalverlauf zugeordneten Geschwindigkeit und einem Verhältnis zwischen einem Wert des Mustersignalverlaufs und einem entsprechenden Wert des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals geschätzt wird. Eine derartige Ausführungsform der vorlie- genden Erfindung bietet den Vorteil, dass beispielsweise für einen Aufprallwinkel des Objekts auf das Fahrzeug lediglich ein einziger Mustersignalverlauf bereitgestellt werden braucht, bei dem auch die Geschwindigkeit des Objektaufpralls bekannt ist. Trifft nun das Objekt unter diesem Aufprallwinkel auf das Fahrzeug auf, jedoch mit einer anderen Geschwindigkeit als denjenigen, die dem Mustersignal- verlauf zu Grunde gelegt ist, kann durch die genannte Verhältnisbildung der betreffende Mustersignalverlauf für eine Vielzahl von Aufprallgeschwindigkeiten weiterverwendet werden. Somit braucht lediglich eine geringe Anzahl von Mustersignalverläufen aufgenommen bzw. berechnet und für die Auswertung des aktuellen Unfallszenarios ausgewertet werden, was eine deutliche Entlastung für eine entsprechende Auswerteeinheit darstellt. Auch kann im Schritt des Vergleichens die Geschwindigkeit des Fahrzeugs aus einer Höhe und/oder Breite des ersten Maximums des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals im Vergleich mit dem Maximum des Mustersignalverlaufs geschätzt werden. Eine derartige Ausführungsform der vorliegenden Erfindung bie- tet den Vorteil, dass durch diese technisch sehr einfache Auswertung einer Breite und/oder Höhe des ersten Maximums eine Karosseriesteifigkeitsinformationen, die Mustersignalverlauf enthalten ist, optimal zur schnellen Bestimmung der Geschwindigkeit des Fahrzeugs in Bezug zum aufprallenden Objekt bestimmt werden kann. Speed of the vehicle is estimated using the pattern waveform associated speed and a ratio between a value of the pattern waveform and a corresponding value of the time course of the sensor signal. Such an embodiment of the present invention offers the advantage that, for example, for an impact angle of the object on the vehicle, only a single pattern signal profile needs to be provided, in which the speed of the object impact is also known. If the object now impinges on the vehicle at this impact angle, but at a different speed than the one used for the pattern signal course, the pattern formation in question can be used for a multiplicity of impact speeds by said ratio formation. Thus, only a small number of sample signal waveforms needs to be recorded or calculated and evaluated for the evaluation of the current accident scenario, which represents a significant relief for a corresponding evaluation unit. Also, in the step of comparing, the speed of the vehicle may be estimated from a height and / or width of the first maximum of the time course of the sensor signal in comparison with the maximum of the pattern waveform. Such an embodiment of the present invention offers the advantage that due to this technically very simple evaluation of a width and / or height of the first maximum, a body stiffness information that contains the pattern signal curve is optimally determined for quickly determining the speed of the vehicle with respect to the impacting object can be.
Vorteilhaft ist es, wenn im Schritt des Ermitteins als Auslöseparameter eine Auslösezeit und/oder eine Verzögerungszeit für eine Auslösung des Personenschutzmittels ermittelt werden. Eine derartige Ausführungsform der vorliegenden Erfindung bietet den Vorteil, dass bereits ein konkretes Unfallszenario durch die Auswertung des Mustersignalverlaufs vorab erkannt werden kann, bevor der optimale Aktivierungszeitpunkt für das Personenschutzmittel eingetreten ist. Hierdurch kann die Verwendung der vorliegenden Erfindung möglicherweise vorausschauende Sensoren ersetzen, was sich durch eine entsprechende Kostenreduktion wirtschaftlich auszeichnen würde. It is advantageous if a triggering time and / or a delay time for a triggering of the personal protection means are determined in the step of the determination as a triggering parameter. Such an embodiment of the present invention offers the advantage that already a concrete accident scenario can be detected in advance by the evaluation of the pattern signal profile before the optimum activation time for the personal protection device has occurred. As a result, the use of the present invention may possibly replace predictive sensors, which would be economically distinguished by a corresponding cost reduction.
Um einen möglichst einfachen Vergleich zwischen den zeitlichen Verlauf des Sensorsignals mit einem der Mustersignalverläufe zu ermöglichen, können im Schritt des Bereitstellens Mustersignalverläufe bereitgestellt werden, bei denen ein Mustersignalverlauf zumindest segmentweise Polynome erster Ordnung auf- weist, insbesondere bei denen die Mustersignalverläufe aus Geradenabschnitten zusammengesetzt sind. In order to enable the simplest possible comparison between the time profile of the sensor signal and one of the pattern signal curves, pattern signal curves can be provided in the step of providing in which a pattern signal profile has at least segment-first polynomials, in particular in which the pattern signal profiles are composed of straight line sections.
Gemäß einer besonderen Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann im Schritt des Vergleichens eine Information bezüglich zumindest eines Gradienten, einer Breite, eines Maximalwertes, eines Minimalwertes, eines Wendepunktes und/oder einer Amplitudenhöhe des zeitlichen Verlaufes mit einem der Mustersignalverläufe oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes verglichen werden, um eine Abweichung des zeitlichen Signalverlaufes mit dem Mustersignalverlauf oder der skalierten Form des Mustersignalverlaufes zu berechnen. Ei- ne derartige Ausführungsform der vorliegenden Erfindung bietet den Vorteil, dass unter Verwendung von einem oder mehreren der genannten auszeichnen Punk- ten des zeitlichen Sensorsignal-Verlaufs oder eines der Mustersignalverläufe bietet eine präzisere Auswertungsmöglichkeit des tatsächlichen Unfallgeschehens durch mathematisch ausgereifte Verfahren möglich ist. Um eine Sensorsignalstörung möglichst weitgehend auszublenden und eine möglichst robuste Auswertung des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals zu ermöglichen, können im Schritt des Einlesens Sensorsignale eingelesen und zur Bildung des zeitlichen Verlaufes des Sensorsignals verwendet werden, die nach einer Fensterintegralbildung über die gemessene physikalische Größe erhalten werden. According to a particular embodiment of the present invention, in the step of comparing, information relating to at least one of a gradient, a width, a maximum value, a minimum value, an inflection point and / or an amplitude height of the time course can be compared with one of the sample waveforms or a scaled form of the sample waveform to calculate a deviation of the temporal waveform with the pattern waveform or the scaled shape of the pattern waveform. Such an embodiment of the present invention offers the advantage that using one or more of the mentioned th the temporal sensor signal course or one of the pattern waveforms provides a more precise evaluation of the actual accident events by mathematically mature method is possible. In order to suppress as far as possible a sensor signal disturbance and to enable the most robust possible evaluation of the time course of the sensor signal, sensor signals can be read in the step of reading and used to form the time profile of the sensor signal, which are obtained after a window integral formation on the measured physical quantity.
Weiterhin kann nach dem Schritt des Ermitteins der ermittelte Auslöseparameter verifiziert werden, indem ein weiterer Schritt des Vergleichens eines zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit den zumindest zwei Mustersignalverläufen ausgeführt wird, wobei im weiteren Schritt des Vergleichens Auslöseparameter verifiziert wird, wenn der ausgewählte Mustersignalverlauf in zumindest einem weiteren Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist, als zumindest ein anderer Mustersignalverlauf. Eine derartige Ausführungsform der vorliegenden Erfindung bietet den Vorteil einer kontinuierlichen Kontrolle, ob der ausgewählte Mustersignalverlauf und damit das erkannte Unfallszenario noch die beste Wahl für die vorliegende Unfallsituation darstellen. Möglicherweise kann auch erkannt werden, dass die ursprünglich getroffene Vorhersage des Unfallszenarios auf der Basis des entsprechenden Mustersignalverlaufs nicht mehr schlüssig ist, so dass eine andere Auslösestrategie und/oder ein anderer Auslöseparameter für das Personenschutzmittel gewählt werden sollte. Furthermore, after the determining step, the determined triggering parameter can be verified by executing a further step of comparing a time profile of the sensor signal with the at least two pattern waveforms, triggering parameter being verified in the further step of comparing, if the selected pattern waveform in at least one further Time portion of the pattern signal waveform or a scaled shape of the pattern waveform has a smaller deviation from the time course of the sensor signal than at least one other pattern waveform. Such an embodiment of the present invention offers the advantage of continuous control as to whether the selected pattern waveform and thus the detected accident scenario are still the best choice for the present accident situation. It may also be possible to recognize that the originally made prediction of the accident scenario on the basis of the corresponding pattern signal course is no longer conclusive, so that a different trigger strategy and / or a different trigger parameter for the personal protection device should be selected.
Die Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen beispielhaft näher er- läutert. Es zeigen: The invention will be explained in more detail by way of example with reference to the accompanying drawings. Show it:
Fig. 1 ein Blockschaltbild mit Komponenten, die zur Ausführung eines ersten 1 is a block diagram showing components used to execute a first
Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung verwendbar sind; Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Mustersignalverlaufes; Fig. 3a-c Darstellungen von Diagrammen von Mustersignalverläufen in Bezug zu tatsächlich gemessenen und durch ein Fensterintegral gemittelten zeitlichen Verläufen eines Signals von einem Sensor; und Embodiment of the present invention are usable; FIG. 2 is a schematic representation of a pattern signal course; FIG. 3a-c are plots of patterns of pattern waveforms in relation to actually measured and window-integral averaged waveforms of a signal from a sensor; and
Fig. 4 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels der vorliegenden Er- findung als Verfahren.  4 shows a flow chart of an embodiment of the present invention as a method.
Gleiche oder ähnliche Elemente können in den Figuren durch gleiche oder ähnliche Bezugszeichen versehen sein, wobei auf eine wiederholte Beschreibung verzichtet wird. Ferner enthalten die Figuren der Zeichnungen, deren Beschrei- bung sowie die Ansprüche zahlreiche Merkmale in Kombination. Einem Fachmann ist dabei klar, dass diese Merkmale auch einzeln betrachtet werden oder sie zu weiteren, hier nicht explizit beschriebenen Kombinationen zusammenge- fasst werden können. Weiterhin ist die Erfindung in der nachfolgenden Beschreibung unter Verwendung von unterschiedlichen Maßen und Dimensionen erläu- tert, wobei die Erfindung nicht auf diese Maße und Dimensionen eingeschränkt zu verstehen ist. Ferner können erfindungsgemäße Verfahrensschritte wiederholt sowie in einer anderen als in der beschriebenen Reihenfolge ausgeführt werden. Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine„und/oder" Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal/Schritt und einem zweiten Merkmal/Schritt, so kann dies so gele- sen werden, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal / den ersten Schritt als auch das zweite Merkmal /den zweiten Schritt und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal /Schritt oder nur das zweite Merkmal /Schritt aufweist. Fig. 1 zeigt ein Blockschaltbild der Anordnung von Komponenten, mit denen der erfindungsgemäße Ansatz gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel ausgeführt werden kann. Dabei ist in Fig. 1 ein Fahrzeug 100 dargestellt, das in einem Frontbereich 1 10 einen Sensor 120, beispielsweise einen Beschleunigungssensor, aufweist. Der Sensor 120 kann jedoch auch eine andere physikalische Grö- ße wie beispielsweise einen Druck, eine Deformationswegstrecke bei der Verformung eines Karosserieelements oder eine ähnliche physikalische Größe messen. Weiterhin ist der Sensor 120 mit einer Auswerteeinheit 130 (die beispielsweise das zentrale Airbag-Steuergerät sein kann) verbunden, welche wiederum mit einem Speicher 140 verbunden ist, in dem mehrere Mustersignalverläufe hin- terlegt sind. Dieser Mustersignalverläufe wurden beispielsweise unter Laborbedingungen bei einem Aufprall eines Objektes mit unterschiedlicher Größe, Unter- schied liege Geschwindigkeit und/oder unterschiedlichen Winkeln an unterschiedlichen Stellen auf das Fahrzeug die Messung oder auf der Basis der bekannten Karosseriestruktur des Fahrzeugs 100 rechnerisch bestimmt oder unter Laborbedingungen aufgezeichnet. The same or similar elements may be indicated in the figures by the same or similar reference numerals, wherein a repeated description is omitted. Furthermore, the figures of the drawings, their description and the claims contain numerous features in combination. It is clear to a person skilled in the art that these features are also considered individually or that they can be combined to form further combinations not explicitly described here. Furthermore, the invention is explained in the following description using different dimensions and dimensions, wherein the invention is not limited to these dimensions and dimensions to understand. Furthermore, method steps according to the invention can be repeated as well as carried out in a sequence other than that described. If an exemplary embodiment comprises a "and / or" link between a first feature / step and a second feature / step, then this can be read so that the embodiment according to an embodiment, both the first feature / the first step and the second Feature / the second step and according to another embodiment, either only the first feature / step or only the second feature / step Fig. 1 shows a block diagram of the arrangement of components with which the inventive approach according to a first embodiment can be performed. 1 shows a vehicle 100 which has a sensor 120, for example an acceleration sensor, in a front area 110. However, the sensor 120 can also have a different physical size, for example a pressure, a deformation distance during the deformation of a vehicle Body element or a similar physical size measure n. Furthermore, the sensor 120 is connected to an evaluation unit 130 (which may be, for example, the central airbag control unit), which in turn is connected to a memory 140 in which a number of pattern signal waveforms are stored. For example, these pattern waveforms were analyzed under laboratory conditions in the event of an impact of an object of different size, difference in speed and / or different angles at different locations on the vehicle, the measurement or on the basis of the known body structure of the vehicle 100 calculated or recorded under laboratory conditions.
Wird nun bei der Fahrt des Fahrzeugs 100 ein Aufprall des Objekts 150 (beispielsweise eines Baumes oder eines entgegenkommenden Fahrzeugs) auf das eigene Fahrzeug 100 erkannt, führt dies zu einem charakteristischen zeitlichen Verlauf des Signals des Sensors 120, der durch die Deformation der einzelnen Karosserieelemente des Fahrzeugs 100 verursacht ist. Beispielsweise wird zuerst die Stoßstange 152 im Frontbereich 1 10 des Fahrzeugs 100 deformiert und nimmt einen Teil der Aufprallenergie auf. Wird die Aufprallenergie durch die Deformation der Stoßstange 152 nicht vollständig aufgenommen, erfolgt eine weitere Absorption von Aufprallenergie durch eine Deformation eines Pralldämpfer- elementes 154, das zwischen die Stoßstange 152 und einen Längsträger 156 des Fahrzeugs 100 verbaut ist. Kann auch durch die Deformation des Pralldämpferelementes 154 die Aufprallenergie nicht vollständig absorbiert worden, kann durch eine Deformation des Längsträgers 156 weitere Energie aufgenommen werden, wie dies nachfolgend noch näher erläutert wird. Durch die Deformation der entsprechenden Karosserieelemente wird während des Aufpralls daher ein bestimmter zeitlicher Verlauf der (negativen) Beschleunigung des Fahrzeugs 100 durch den Sensor 120 erfasst (wenn der Sensor 120 ein Sensor zur Erfassung einer Beschleunigung darstellt), der in der Auswerteeinheit 130 mit mehreren Mustersignalverläufen verglichen wird, die hierzu aus dem Speicher 140 in die Auswerteeinheit 130 geladen werden. In der Auswerteeinheit 130 kann derjenigeIf an impact of the object 150 (for example of a tree or an oncoming vehicle) on the own vehicle 100 is detected during the drive of the vehicle 100, this leads to a characteristic chronological progression of the signal of the sensor 120 caused by the deformation of the individual body elements of the vehicle Vehicle 100 is caused. For example, first the bumper 152 in the front portion 110 of the vehicle 100 is deformed and absorbs a portion of the impact energy. If the impact energy is not completely absorbed by the deformation of the bumper 152, a further absorption of impact energy occurs due to a deformation of an impact damper element 154, which is installed between the bumper 152 and a longitudinal member 156 of the vehicle 100. If the impact energy has not been completely absorbed by the deformation of the impact damper element 154, further energy can be absorbed by a deformation of the longitudinal support 156, as will be explained in more detail below. Due to the deformation of the corresponding body elements, therefore, a specific time profile of the (negative) acceleration of the vehicle 100 is detected by the sensor 120 during the impact (when the sensor 120 represents a sensor for detecting an acceleration), which runs in the evaluation unit 130 with a plurality of pattern signals is compared, which are loaded for this purpose from the memory 140 in the evaluation unit 130. In the evaluation unit 130, the one
Mustersignalverlauf ausgewählt werden, der am besten mit dem zeitlichen Verlauf des Signals von den Sensor 120 übereinstimmt, der also zum Beispiel punktweise die geringste Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Signals des Sensors 120 aufweist. Nachdem für jeden Mustersignalverlauf bekannt ist, welches Unfallszenario er abbildet (d.h. welche Art von Objekt 150 mit welcherPattern waveform to be selected that best matches the timing of the signal from the sensor 120, which thus has, for example, pointwise the least deviation from the time course of the signal of the sensor 120. Having known for each pattern waveform what accident scenario it is imaging (i.e., what kind of object 150 with which
Geschwindigkeit und welchem Winkel an welcher Stelle auf das Fahrzeug 100 auf trifft) kann ein Auslöseparameter für die Auslösung eines Personenschutzmittels 160 (beispielsweise eines Airbags oder eines Gurtstrafferes) ausgewählt werden. Dabei ist der Auslöseparameter für die Auslösung des Personenschutz- mittels meist dem Mustersignalverlauf zugeordnet, da durch die bereits umfangreich vorliegenden Unfallforschungsdaten bekannt ist, welches Personenschutz- mittel in welchem Unfallszenario zu welchen Zeitpunkt aktiviert werden sollte, um einen Fahrzeuginsassen 170 möglichst gut zu schützen. Speed and angle at which point on the vehicle 100 hits) a trigger parameter for the release of a personal protection means 160 (for example, an airbag or a belt tensioner) can be selected. The triggering parameter for triggering the personal protection device is usually assigned to the pattern signal course since it is known from the already extensively available accident research data which personal protection in which accident scenario should be activated at what time to protect a vehicle occupant 170 as well as possible.
Nachfolgend wird ein Ausführungsbeispiel für das erfindungsgemäße Vorgehen näher beschrieben. Der in der vorliegenden Beschreibung vorgestellte Ansatz, der nachfolgend auch als„Basic Line Algorithmus" bezeichnet wird, nutzt wie bereits ausgeführt den Verlauf des Energieabbaus, der von der Fahr- zeug(karosserie)struktur abhängig ist. Der Energieabbau wird durch den Geschwindigkeitsabbau über der Zeit (d.h. eine Beschleunigung) im Crash dargestellt. Der Geschwindigkeitsverlauf (d.h. beispielsweise die Kurvenform eines Mustersignalverlaufes, der unter Laborbedingungen aufgenommen oder theoretisch berechnet wurde) trägt wichtige Informationen des Crashs (Unfalls) in sich. Durch den Vergleich des realen Geschwindigkeitsverlaufs mit dem theoretischen Verlauf (d. h. dem Mustersignalverlauf) für ein Fahrzeugtyp kann der Crashtyp ermittelt werden und die notwendigen Rückhaltemittel (z.B. Airbag) und Ausgänge (z.B. Warnblinker, ...) aktiviert werden. Die Fahrzeugstruktur, beschrieben durch wenige Parameter, wird in den„Basic Line Algorithmus" direkt einbezogen. An exemplary embodiment of the method according to the invention will be described in more detail below. The approach presented in the present description, which is also referred to below as the "Basic Line Algorithm", uses the course of the energy reduction, which depends on the vehicle (body) structure, as explained above The velocity profile (ie, the waveform of a pattern waveform acquired under laboratory conditions or theoretically calculated) carries important crash information (accident) by comparing the real velocity plot with the theoretical plot (ie, the pattern waveform) for a vehicle type, the crash type can be determined and the necessary restraining means (eg, airbag) and outputs (eg, hazard warning lights, ...) activated The vehicle structure described by a few parameters, is in the "Basic Line Algorithm" directly involved.
Beim„Basic Line Algorithmus" wird durch den zeitlichen Verlauf beispielsweise der Beschleunigungs- oder Geschwindigkeitssignale, direkt die Signatur der Fahrzeugstruktur erkannt und anhand dieser Kenntnis die richtigen bzw. optimalen Rückhaltemittel (z.B. Airbag) in Stärke und Auslösezeitpunkt, sowie entsprechende Ausgänge (z.B. Warnblinker, ...) aktiviert. Die fahrzeugspezifischen strukturellen Blöcke wie vorderer Querträger, ein Deformationselement (z.B. eine Crashbox oder ein Pralldämpferelement) und Längsträger bringen unterschiedliche Widerstandskräfte / Verformungskräfte auf, wenn ein Objekt auf das Fahrzeug trifft. Die Gegenkräfte, die beim Aufprall eines Objektes auf diese Fahrzeugbzw. Karosserieelemente auftreten, bestimmen bei bekannter Masse (d.h. der Fahrzeugmasse) das zu erwartende Beschleunigungssignal. Dieses Beschleunigungssignal wird nachgebildet (entweder theoretisch berechnet oder unter Laborbedingungen aufgenommen) und als Mustersignalverlauf abgespeichert. Dabei sollten zur einfachen Auswertbarkeit einfache Mustersignalverläufe gewählt werden, die beispielsweise segmentweise so einfach wie möglich (aber ausreichend) durch ein Polynom erster Ordnung beschrieben werden können. In der Fig. 2 ist ein Diagramm eines Beispiels eines Mustersignalverlaufs 200 für ein theoretisches Beschleunigungssignal mit Polynomen erster Ordnung dargestellt. Dabei hat der Mustersignalverlauf 200 eine Rechteck-Form 210. Dies entspricht einem vereinfachten Verlauf eines Beschleunigungssignals, wenn ein Objekt beim Aufprall auf das Fahrzeug 100 die Stoßstange 152 des Fahrzeugs 100 deformiert. Nachfolgend weist der Mustersignalverlauf 200 eine Rampenform 220 auf, die einem Verlauf des Beschleunigungssignals im Fahrzeug 100 entspricht, wenn ein Deformations- oder Pralldämpferelement 154 deformiert wird, das zwischen der Stoßstange 152 und dem Längsträger 156 des Fahrzeugs 100 verbaut ist. Hieran anschließend weist der Mustersignalverlauf 200 wieder eine Rechteck-Form 230 auf, die einen zeitlichen Verlauf des Beschleunigungssignals im Fahrzeug 100 repräsentiert, wenn eine Deformation des Längsträgers 156 erfolgt. Durch Reflexionen der Aufprallimpulse können Stoßwellen in der Fahrzeugstruktur auftreten, die im Mustersignalverlauf 200 durch eine abfallende Rampenform 240 repräsentiert werden, die sich an die Rechteck-Form 230 zeitlich anschließt. Dieser Bereich wird auch als„Rebounce" in dem Fahrzeug 100 bezeichnet. In the "Basic Line Algorithm" the acceleration or speed signals, directly the signature of the vehicle structure is detected by the time course and based on this knowledge, the right or optimal retention means (eg airbag) in strength and release time, and corresponding outputs (eg hazard warning lights, The vehicle-specific structural blocks such as the front cross member, a deformation element (eg a crash box or an impact silencer element) and longitudinal members bring different resistance forces / deformation forces when an object strikes the vehicle If these vehicle or body elements occur, the known acceleration signal is determined for a known mass (ie the vehicle mass) This acceleration signal is simulated (either theoretically calculated or recorded under laboratory conditions) and stored as a pattern signal curve In the case of simple evaluability, simple pattern signal curves should be selected which, for example, can be described segment-wise as simply as possible (but sufficiently) by a first-order polynomial. FIG. 2 shows a diagram of an example of a pattern signal curve 200 for a theoretical acceleration signal with first-order polynomials. In this case, the pattern waveform 200 has a rectangular shape 210. This corresponds to a simplified course of an acceleration signal when an object upon impact with the vehicle 100, the bumper 152 of the vehicle 100 deformed. Subsequently, the pattern signal course 200 has a ramp shape 220, which corresponds to a profile of the acceleration signal in the vehicle 100 when a deformation or impact damper element 154 is deformed, which is installed between the bumper 152 and the longitudinal member 156 of the vehicle 100. Following this, the pattern signal course 200 again has a rectangular shape 230, which represents a time profile of the acceleration signal in the vehicle 100 when a deformation of the longitudinal member 156 takes place. By reflections of the impact pulses shock waves in the vehicle structure may occur, which are represented in the pattern signal waveform 200 by a sloping ramp shape 240, which adjoins the rectangular shape 230 in time. This area is also referred to as "rebounce" in the vehicle 100.
Für unterschiedlich große und unterschiedlich schnelle Objekte 150 sowie für unterschiedliche Einschlagwinkel und/oder Einschlagstellen des Objekts 150 auf das Fahrzeug 100 können jeweils unterschiedliche Mustersignalverläufe 200 in dem Speicher 140 abgespeichert sein, die dann zum Vergleich mit dem zeitlichen Verlauf des Signals des Sensors 120 angezogen werden. Dabei sollten aus Gründen der Signalverarbeitungszeit nicht zu viele Mustersignalverläufe zu verarbeiten sein, wobei die Relativgeschwindigkeiten zwischen Aufprallobjekt 150 und Fahrzeug 100 auch über eine Bildung eines Verhältnisses zwischen den Amplituden des Mustersignalverlaufes und den Amplituden des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals abgeschätzt werden können. Aus diesem Grund brauchen nicht unbedingt einzelne Mustersignalverläufe für Unfallszenarien abgespeichert werden, die sich bis auf die Relativgeschwindigkeit zwischen Aufprallobjekt und Fahrzeug unterscheiden. For differently sized and differently fast objects 150 as well as for different angles of impact and / or impact points of the object 150 on the vehicle 100, respectively different pattern signal curves 200 can be stored in the memory 140, which are then attracted to the time profile of the signal of the sensor 120 for comparison , For reasons of the signal processing time, not too many pattern signal curves should be processed, wherein the relative speeds between impact object 150 and vehicle 100 can also be estimated by forming a ratio between the amplitudes of the pattern signal profile and the amplitudes of the time profile of the sensor signal. For this reason, it is not absolutely necessary to store individual pattern signal curves for accident scenarios, which differ apart from the relative speed between the impact object and the vehicle.
Auf diese Weise kann anhand von wenigen Parametern, die diese Strukturelemente des Fahrzeugs in ihrem geometrischen Ausmaß beschreiben, durch einfachen Vergleich des realen Signalverlaufs mit dem theoretischen Verlauf aus dem Mustersignalverlauf der Crashtyp und die relative Geschwindigkeitsdifferenz zwischen Hindernis und Fahrzeug ermittelt und die notwendigen Rückhaltemittel (z.B. Airbag) und Ausgänge (z.B. Warnblinker, ...) aktiviert werden. In this way, based on a few parameters that describe these structural elements of the vehicle in their geometric extent, by simply comparing the real waveform with the theoretical course of the pattern waveform of the crash type and the relative speed difference between the obstacle and the vehicle and the necessary means of restraint (eg airbag) and exits (eg hazard warning lights, ...) are activated.
Ein solcher Vergleich kann auf Basis eines Mustersignalverlaufs durchgeführt werden, wobei der Mustersignalverlauf eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, eine mittlere Beschleunigung (z.B. gemittelt über 10 ms), einen Kraftverlauf, einen Druckverlauf, einen Wegverlauf oder eine weitere physikalische Größen repräsentiert, die sich im Verlauf des Crashs verändert. Such a comparison can be carried out on the basis of a pattern waveform, the pattern waveform representing a velocity, an acceleration, an average acceleration (eg averaged over 10 ms), a force curve, a pressure curve, a path or other physical quantities that are increasing over time of the crash changed.
Durch diesen Vergleich können bei Bereitstellung von entsprechenden Mustersignalverläufen folgende Crashtypen sehr einfach unterschieden werden: By means of this comparison, the following crash types can be easily distinguished when corresponding pattern signal curves are provided:
Fiat Frontal  Fiat Frontal
Winkelcrash  angle crash
Pfahlcrash  pole crash
AZT (AZT = Alliance Zentrum Technik, bei dem ein Crash zur Versicherungseinschätzung vorgegeben wurde)  AZT (AZT = Alliance Center Technik, where a crash for insurance assessment was given)
ODB (ODB = Offset Crash mit deformierbarer Barriere)  ODB (offset crash with deformable barrier)
Fahrzeug-Fahrzeug-Crash und  Vehicle-vehicle crash and
Sonstige Unfälle.  Other accidents.
Die wichtigsten Vorteile der Verwendung des„Basic Line Algorithmus" können wie folgt zusammengefasst werden: The main advantages of using the "Basic Line Algorithm" can be summarized as follows:
Die Auswertung ist einfacher, d.h. bei der Abarbeitung reichen wenige Parameter aus (die betreffenden Parameter können auch direkt am Fahrzeug ausgemessen werden).  The evaluation is simpler, i. during processing, a few parameters are sufficient (the relevant parameters can also be measured directly on the vehicle).
Aus diesem Grund ist der vorgestellte Ansatz auch weniger fehleranfällig und  For this reason, the approach presented is also less error prone and
kostengünstiger.  cost-effective.
Außerdem ist mit den bereitgestellten Mustersignalverläufen auch eine schnellere Erkennung eines Unfallszenarios möglich, was in einem Realtime-System mit begrenzten Rechenressourcen besonders relevant ist, da oftmals einem Realtime-Zyklus für Software und Algorithmus nur eine kurze Zeitspanne von beispielsweise 500 s zur Verfügung stehen. Die Beschleunigungssignale (d. h. beispielsweise die Signale des Sensors 120) werden während des Crashs im Realtime-Modus analysiert. Zur Analyse werden die Werte beispielsweise aus dem Fensterintegral der Beschleunigungssignale verwendet (z.B. wird hierzu in der Auswerteeinheit 130 ein Fensterintegral mit 8 ms Laufzeit gebildet wobei der Wert pro Fahrzeugtyp in der Applikation eingestellt wird). Wenn eine Rauschschwelle überschritten ist, dann startet der„Basic Line Algorithmus" mit der Berechnung. Die Informationen über Gradient, Breite,In addition, with the provided pattern waveforms also a faster detection of an accident scenario is possible, which is particularly relevant in a real-time system with limited computing resources, since often a real-time cycle for software and algorithm only a short period of time, for example 500 s are available. The acceleration signals (ie, for example, the signals of the sensor 120) are analyzed during the crash in real-time mode. For analysis the values are used, for example, from the window integral of the acceleration signals (for example, a window integral with 8 ms running time is formed in the evaluation unit 130, whereby the value per vehicle type is set in the application). If a noise threshold is exceeded, then the "Basic Line Algorithm" starts with the calculation.
Maximal- / Minimalwert, Wendepunkte und/oder Amplitudenhöhe werden zeitlich mit den theoretischen Verläufen des Mustersignalverlaufs 200 verglichen. Die Höhe des ersten Maximums im Vergleich zur Höhe des ersten Maximums des Mustersignalverlaufs korreliert pro Crashtyp mit einer theoretisch berechneten Geschwindigkeit. Fällt der Signalverlauf wieder ab, lässt sich über die Breite des ersten Maximums im zeitlichen Verlauf im Vergleich zur Breite des ersten Maximums des Mustersignalverlaufs der aufgetretene Crashtyp (d.h. das während der Fahrt eingetretene Unfallszenario) bestimmen. Damit wird schon frühzeitig eine Information über einen möglichen Crashtyp oder das Unfallszenario verfügt, die im weiteren zeitlichen Verlauf des Signals (gegenüber dem Verlauf des Mustersignalverlaufs) verifiziert wird. Maximum / minimum value, inflection points and / or amplitude height are compared in terms of time with the theoretical progressions of the pattern signal course 200. The height of the first maximum compared to the height of the first maximum of the pattern signal curve correlates per crash type with a theoretically calculated speed. If the signal course drops again, the crash type which has occurred (that is to say the accident scenario occurring during the journey) can be determined over the width of the first maximum over time compared with the width of the first maximum of the pattern signal curve. This information is available at an early stage about a possible crash type or the accident scenario, which is verified in the further course of the signal (compared to the course of the pattern signal waveform).
Der Vergleich inklusive der Verifizierung erfolgt beispielsweise folgendermaßen: Für jeden Messwert ab einem Überschreiten der Rauschschwelle wird pro Crash- typ (d.h. pro Mustersignalverlauf) zumindest ein Vergleich ausgeführt. Die Abweichungen zwischen theoretischem Signalverlauf des Mustersignalverlaufs und realem Signalverlauf (d.h. dem Verlauf des Signals vom Sensor) werden pro Crashtyp (d.h. mit den entsprechenden einzelnen Mustersignalverläufen) verrechnet, beispielsweise betragsweise aufsummiert, und es wird eine Wahrschein- lichkeit pro Crashtyp bestimmt, dass dieser Crashtyp tatsächlich aufgetreten ist.The comparison, including the verification, takes place, for example, as follows: For each measured value as soon as the noise threshold is exceeded, at least one comparison is carried out per type of crash (that is, per pattern signal profile). The deviations between the theoretical signal course of the pattern signal course and the real signal course (ie the course of the signal from the sensor) are offset per crash type (ie with the corresponding individual pattern signal curves), for example summed up in terms of amount, and a probability per crash type is determined that this crash type actually occurred.
Der Crashtyp, dessen zugehöriger Mustersignalverlauf die geringste Abweichung gegenüber dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist, erhält die höchste Wahrscheinlichkeit und wird somit ausgewählt. Zu jedem Crashtyp kann (wie beispielsweise vorstehend beschrieben aus der Höhe und Breite des ersten Ma- ximums) eine Geschwindigkeit geschätzt werden, die auf eine eindeutige Auslösezeit als Auslöseparameter schließen lässt. The crash type, whose associated pattern waveform has the least deviation from the time profile of the sensor signal, receives the highest probability and is thus selected. For each type of crash, a speed can be estimated (for example, as described above from the height and width of the first maximum) that suggests a clear triggering time as the triggering parameter.
Es wird beispielsweise die zum wahrscheinlichsten Crashtyp gehörige Auslösezeit als Auslöseparameter für die Auslösung der notwendigen Personenschutz- oder Rückhaltemittel (z.B. Airbag oder Gurtstraffer) und/oder der Ausgänge (z.B. Warnblinker, ...) gewählt und an die entsprechende Zündstufe für dieses Personenschutzmittel weitergeleitet. It is, for example, the triggering time associated with the most likely crash type as a trigger parameter for triggering the necessary personal protection or restraint means (eg airbag or belt tensioner) and / or the outputs (eg Hazard indicators, ...) selected and forwarded to the appropriate ignition level for this personal protection.
Bis zum Zeitpunkt der gewünschten Auslösung des Personenschutzmittels wird die verbleibende Zeit genutzt, um den Crashtyp zu verifizieren. Until the desired activation of the personal protection device, the remaining time is used to verify the crash type.
Sollte es sich bei der Auswertung des zeitlichen Verlaufs des Signals vom Sensor allerdings herausstellen, dass die erste ansteigende Flanke dieses zeitlichen Verlaufs einen ersten vorgegebenen Wert, z.B. 25 g, bereits überschreitet, dann liegt ein so genannter Hochgeschwindigkeitscrash vor, der zur sofortigen Aktivierung eines ersten Personenschutzmittels oder der ersten Rückhaltemittelschwelle führt (z.B. Gurtstraffer), und bei Erreichen einer weiteren höheren Schwelle, z.B. 35 g, wird ein zweites Personenschutzmittels oder eine zweite Rückhaltemittelschwelle aktiviert (z.B. Airbag erste Stufe). Mögliche Alternativen ergeben sich durch den Einsatz unterschiedlicher Sensoren für die Bereitstellung des Sensorsignals an die Auswerteeinheit 130. However, should it be found in the evaluation of the time profile of the signal from the sensor that the first rising edge of this time course has a first predetermined value, e.g. 25g, then there is a so-called high speed crash which results in the immediate activation of a first personal protection means or the first restraint means threshold (e.g., pre-tensioner), and upon reaching another higher threshold, e.g. 35g, a second personal protection means or a second restraint means threshold is activated (e.g., first stage airbag). Possible alternatives result from the use of different sensors for the provision of the sensor signal to the evaluation unit 130.
Der Basic Line Algorithmus kann für alle Arten von Crashsignalen eingesetzt werden. Es können z.B. Beschleunigungssignale, Drucksignale, Wegsignale, Kraftsignale, ... mit immer derselben Vorgehensweise verarbeitet werden, um die richtigen Rückhaltemittel (z.B. Airbag) und Ausgänge (z.B. Warnblinker, ...) zu aktivieren. The Basic Line algorithm can be used for all types of crash signals. It can e.g. Acceleration signals, pressure signals, travel signals, force signals, ... are always processed with the same procedure to activate the correct restraining means (e.g., airbag) and outputs (e.g., hazard lights, ...).
Die Fig. 3a bis 3c zeigen Darstellungen von realen und theoretischen Signalver- läufen, wobei zeitlichen Verläufe 300 des Sensorsignals gestrichelt dargestellt sind und die Mustersignalverläufe 200 mit einer durchgezogen Linie dargestellt sind. Dabei ist durch die gestrichelten Linie 300 der zeitliche Verlauf der Mittelwerte der Beschleunigungssignale über 5 ms (d.h. bei Verwendung eines Fensterintegral von 5 ms Länge) abgebildet. In den Fig. 3a bis 3c ist ferner auf der Abszisse die Zeit t in ms und auf der Ordinate die (die das Fensterintegral Tief- pass-) gefilterte Beschleunigung a in der Einheit g aufgetragen. In der Fig. 3a sind schematisch die zeitlichen Signalverläufe eines Aufpralls eines Pfahls auf einen VW Polo mit einer Relativgeschwindigkeit von 35,28 km/h dargestellt. In der Fig. 3b sind schematisch die zeitlichen Signalverläufe eines Aufpralls eines Pfahls in einem Winkel auf einen VW Polo mit einer Relativgeschwindigkeit vonFIGS. 3 a to 3 c show representations of real and theoretical signal profiles, where time profiles 300 of the sensor signal are shown in dashed lines and the pattern signal profiles 200 are shown by a solid line. In this case, dashed line 300 shows the time profile of the mean values of the acceleration signals over 5 ms (that is to say when using a window integral of 5 ms in length). In FIGS. 3a to 3c, the time t in ms and on the ordinate the acceleration a filtered in the unit g is plotted on the abscissa (the window integral deep-pass). In Fig. 3a, the temporal waveforms of a collision of a pile on a VW Polo are shown schematically with a relative speed of 35.28 km / h. In FIG. 3 b, the temporal signal profiles of an impact of a pile at an angle on a VW Polo with a relative velocity of. FIG
34,4 km/h dargestellt, wogegen in der Fig. 3c schematisch die zeitlichen Signal- verlaufe eines Frontalaufpralls auf einen VW Polo bei einer Relativgeschwindigkeit von 49,32 km/h dargestellt ist. 34.4 km / h, whereas in FIG. 3c the temporal signal History of a frontal impact on a VW Polo at a relative speed of 49.32 km / h is shown.
Die Fig. 4 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels der vorliegenden Erfindung als Verfahren 400 zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels eines Fahrzeugs. Das Verfahren 400 weist dabei einen Schritt des Bereitstellens 410 von mindestsens zwei Mustersignalverläufen eines möglichen Signals eines Sensors für eine physikalische Größe auf, wobei jeder der Mustersignalverläufe einen zeitlichen Verlauf der physikalischen Größe bei einem Aufprall eines Objektes auf das Fahrzeug an einer unterschiedlichen Stelle des Fahrzeugs und/oder bei einem Aufprall des Objektes unter einem unterschiedlichen Winkel auf das Fahrzeug abbildet, wobei jedem der Mustersignalverläufe zumindest ein Auslöseparameter für einen Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels zugeordnet ist. Weiterhin weist das Verfahren 400 einen Schritt des Einlesens 420 eines Sensorsignals, das die von einem Sensor gemessene physikalische Größe repräsentiert. Auch umfasst das Verfahren 400 einen Schritt des Vergleichens 430 von Werten eines zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit Werten der zumindest zwei Mustersignalverläufen, wobei im Schritt des Vergleichens derjenige Mustersignalverlauf ausgewählt wird, der in zumindest einem Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist. Schließlich umfasst das Verfahren 400 einen Schritt des Ermitteins 440 des zumindest einen Auslöseparameters des ausgewählten Mustersignalverlaufs für den Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels. 4 shows a flowchart of an embodiment of the present invention as a method 400 for determining at least one triggering parameter of a personal protection device of a vehicle. The method 400 comprises a step of providing 410 at least two pattern waveforms of a possible signal of a physical quantity sensor, each of the pattern waveforms representing a time history of the physical quantity upon impact of an object on the vehicle at a different location of the vehicle or at an impact of the object at a different angle to the vehicle maps, each of the pattern waveforms is associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection device. Furthermore, method 400 includes a step of reading 420 a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor. The method 400 also comprises a step of comparing 430 values of a time profile of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein in the step of the comparison the pattern waveform is selected which has a smaller deviation in at least one time segment of the sample waveform or a scaled form of the sample waveform from the time course of the sensor signal has. Finally, the method 400 includes a step of determining 440 the at least one triggering parameter of the selected pattern waveform for the personal protection triggering algorithm.

Claims

Ansprüche claims
1 . Verfahren (400) zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels (160) eines Fahrzeugs (100), wobei das Verfahren (400) die folgenden Schritte aufweist: 1 . A method (400) for determining at least one triggering parameter of a personal protection device (160) of a vehicle (100), the method (400) comprising the following steps:
- Bereitstellen (410) von mindestsens zwei Mustersignalverläufen(200) eines möglichen Signals eines Sensors (120) für eine physikalische Größe, wobei jeder der Mustersignalverläufe einen zeitlichen Verlauf der physikalischen Größe bei einem Aufprall eines Objektes (150) auf das Fahrzeug an einer unterschiedlichen Stelle des Fahrzeugs und/oder bei einem Aufprall des Objektes unter einem unterschiedlichen Winkel auf das Fahrzeug abbildet, wobei jedem der Mustersignalverläufe zumindest ein Auslöseparameter für einen Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels zugeordnet ist;  Providing (410) at least two sample waveforms (200) of a potential signal from a physical quantity sensor (120), each of the sample waveforms representing a physical quantity history upon impact of an object (150) on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon impact of the object at a different angle to the vehicle, each of the pattern signal curves being associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection device;
Einlesen (420) eines Sensorsignals, das die von einem Sensor gemes- sene physikalische Größe repräsentiert;  Reading (420) a sensor signal representing the physical quantity measured by a sensor;
Vergleichen (430) von Werten eines zeitlichen Verlaufs (300) des Sensorsignals mit Werten der zumindest zwei Mustersignalverläufen, wobei im Schritt des Vergleichens derjenige Mustersignalverlauf (200) ausgewählt wird, der in zumindest einem Zeitabschnitt des Mustersignalverlau- fes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Comparing (430) values of a time curve (300) of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms, wherein in the step of comparing the pattern waveform (200) is selected that in at least a time portion of the pattern signal waveform or a scaled form of the pattern waveform lower
Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist; und Ermitteln (440) des zumindest einen Auslöseparameters des ausgewählten Mustersignalverlaufs für den Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels. Deviation from the time course of the sensor signal has; and determining (440) the at least one triggering parameter of the selected pattern waveform for the personal protection triggering algorithm.
2. Verfahren (400) gemäß Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass im2. Method (400) according to claim 1, characterized in that in
Schritt des Bereitstellens jedem der beiden bereitgestellten Mustersignalverläufen eine Geschwindigkeit des Aufpralls des Objektes auf das Fahrzeugs zugeordnet ist, wobei im Schritt des Vergleichens eine aktuelle Geschwin- digkeit des Fahrzeugs unter Verwendung der dem Mustersignalverlauf zugeordneten Geschwindigkeit und einem Verhältnis zwischen einem Wert des Mustersignalverlaufs und einem entsprechenden Wert des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals geschätzt wird. A step of providing each of the two provided pattern waveforms with a speed of impact of the object on the vehicle, wherein in the step of comparing a current speed of the vehicle using the pattern waveform associated speed and a ratio between a value of Pattern waveform and a corresponding value of the time course of the sensor signal is estimated.
Verfahren (400) gemäß Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass imMethod (400) according to claim 2, characterized in that in
Schritt des Vergleichens die Geschwindigkeit des Fahrzeugs aus einer Höhe und Breite des ersten Maximums des zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals im Vergleich mit dem Maximum des Mustersignalverlaufs geschätzt wird. Step of comparing the speed of the vehicle is estimated from a height and width of the first maximum of the time course of the sensor signal in comparison with the maximum of the pattern waveform.
Verfahren (400) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Ermitteins als Auslöseparameter eine Auslösezeit und/oder eine Verzögerungszeit für eine Auslösung des Personenschutzmittels ermittelt wird. Method (400) according to one of the preceding claims, characterized in that a triggering time and / or a delay time for a triggering of the personal protection means is determined in the step of determining as the triggering parameter.
Verfahren (400) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Bereitstellens Mustersignalverläufe bereitgestellt werden, bei denen der Mustersignalverlauf zumindest segmentweise Polynome erster Ordnung aufweist, insbesondere bei dem der Mustersignalverlauf aus Geradenabschnitten zusammengesetzt ist. Method (400) according to one of the preceding claims, characterized in that in the step of providing pattern signal waveforms are provided in which the pattern waveform at least segmentally polynomial first order, in particular in which the pattern waveform is composed of straight line sections.
Verfahren (400) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Vergleichens eine Information bezüglich zumindest eines Gradienten, einer Breite, eines Maximalwertes, eines Minimalwertes, eines Wendepunktes und/oder einer Amplitudenhöhe des zeitlichen Verlaufes mit einem der Mustersignalverläufe oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes verglichen wird, um eine Abweichung des zeitlichen Signalverlaufes mit dem Mustersignalverlauf oder der skalierten Form des Mustersignalverlaufes zu berechnen. Method (400) according to one of the preceding claims, characterized in that in the step of comparing information with respect to at least one gradient, a width, a maximum value, a minimum value, a turning point and / or an amplitude height of the time course with one of the pattern waveforms or a scaled form of the pattern waveform is compared to calculate a deviation of the temporal waveform with the pattern waveform or the scaled shape of the pattern waveform.
Verfahren (400) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Einlesens Sensorsignale eingelesen und zur Bildung des zeitlichen Verlaufes des Sensorsignals verwendet werden, die nach einer Fensterintegralbildung für die physikalische Größe erhalten werden. Method (400) according to one of the preceding claims, characterized in that read in the step of reading sensor signals and used to form the time course of the sensor signal, which are obtained after a window integral formation for the physical quantity.
Verfahren (400) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Schritt des Ermitteins der ermittelte Aus- löseparameter verifiziert wird, in dem ein weiterer Schritt des Vergleichens eines zeitlichen Verlaufs des Sensorsignals mit den zumindest zwei Mustersignalverläufen ausgeführt wird, wobei im weiteren Schritt des Vergleichens Auslöseparameter verifiziert wird, wenn der ausgewählte Mustersignalverlauf in zumindest einem weiteren Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist, als zumindest ein anderer Mustersignalverlauf. Method (400) according to one of the preceding claims, characterized in that after the step of determining the determined solving parameter is verified in which a further step of comparing a time profile of the sensor signal is performed with the at least two Mustersignalverläufen, wherein in the further step of comparing trigger parameter is verified if the selected pattern waveform in at least another period of the pattern waveform or a scaled form of Pattern signal waveform has a smaller deviation from the time course of the sensor signal, as at least one other pattern waveform.
Vorrichtung (130) zur Bestimmung von zumindest einem Auslöseparameter eines Personenschutzmittels (160) eines Fahrzeugs (100), wobei die Vorrichtung (130) die folgenden Merkmale aufweist: Device (130) for determining at least one deployment parameter of a personal protection device (160) of a vehicle (100), the device (130) having the following features:
einen Einheit (140) zum Bereitstellen von mindestsens zwei Mustersig- nalverläufen(200) eines möglichen Signals eines Sensors (120) für eine physikalische Größe, wobei jeder der Mustersignalverläufe einen zeitlichen Verlauf der physikalischen Größe bei einem Aufprall eines Objektes (150) auf das Fahrzeug an einer unterschiedlichen Stelle des Fahrzeugs und/oder bei einem Aufprall des Objektes unter einem unterschiedlichen Winkel auf das Fahrzeug abbildet, wobei jedem der Mustersignalverläufe zumindest ein Auslöseparameter für einen Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels zugeordnet ist;  a unit (140) for providing at least two pattern waveforms (200) of a possible signal from a physical quantity sensor (120), each of the pattern waveforms representing a time course of physical magnitude upon impact of an object (150) on the vehicle at a different location of the vehicle and / or upon impact of the object at a different angle to the vehicle, each of the pattern waveforms being associated with at least one triggering parameter for an algorithm for triggering the personal protection device;
eine Einheit zum Einlesen eines Sensorsignals, das die von einem Sensor (120) gemessene physikalische Größe repräsentiert;  a sensor signal reading unit representing the physical quantity measured by a sensor (120);
eine Einheit zum Vergleichen von Werten eines zeitlichen Verlaufs (300) des Sensorsignals mit Werten der zumindest zwei Mustersignalverläufen (200), wobei im Schritt des Vergleichens derjenige Mustersignalverlauf (200) ausgewählt wird, der in zumindest einem Zeitabschnitt des Mustersignalverlaufes oder einer skalierten Form des Mustersignalverlaufes eine geringere Abweichung von dem zeitlichen Verlauf des Sensorsignals aufweist; und  a unit for comparing values of a time profile (300) of the sensor signal with values of the at least two sample waveforms (200), wherein in the step of the comparison the pattern waveform (200) selected in at least one time segment of the sample waveform or a scaled form of the sample waveform has a smaller deviation from the time profile of the sensor signal; and
eine Einheit zum Ermitteln des zumindest einen Auslöseparameters des ausgewählten Mustersignalverlaufs für den Algorithmus zur Auslösung des Personenschutzmittels.. a unit for determining the at least one triggering parameter of the selected pattern signal course for the algorithm for triggering the personal protection device.
10. Computerprogrammprodukt mit Programmcode zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wenn das Programm auf einer Vorrichtung ausgeführt wird. Computer program product with program code for carrying out the method according to one of claims 1 to 8, when the program is executed on a device.
EP11708222A 2010-03-26 2011-03-01 Method and device for determining at least one triggering parameter of a person protection means of a vehicle Withdrawn EP2552752A1 (en)

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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013003267A1 (en) * 2013-02-27 2014-08-28 Volkswagen Aktiengesellschaft Apparatus, method, computer program for providing a tripping characteristic for a tripping signal, which effects a tripping characteristic of a safety device in a motor vehicle, taking into account the tripping characteristic
DE102013208686B4 (en) * 2013-05-13 2024-02-08 Robert Bosch Gmbh Device for controlling personal protection devices in a vehicle
DE102013209660B4 (en) 2013-05-24 2024-01-25 Robert Bosch Gmbh Method and device for characterizing a collision of a vehicle
DE102013211354B4 (en) * 2013-06-18 2024-01-25 Robert Bosch Gmbh Method and device for determining a collision characteristic of a collision of a vehicle
DE102016204945B4 (en) * 2016-03-24 2025-01-30 Robert Bosch Gmbh Protective device for a trigger circuit for a personal protection device for a vehicle and trigger circuit
DE102019119093B4 (en) 2019-07-15 2023-05-04 Deutsche Post Ag Deploying at least one crash cushion of an unmanned vehicle
DE102020205580A1 (en) * 2020-05-04 2021-11-04 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Method for determining a type of collision of a vehicle
CN113223206B (en) * 2021-04-30 2023-02-28 重庆长安汽车股份有限公司 Integrated vehicle scraping automatic recording system and method based on scene triggering

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5684701A (en) * 1995-06-07 1997-11-04 Automotive Technologies International, Inc. Method and apparatus for sensing a vehicle crash
DE4239582A1 (en) 1991-11-26 1993-05-27 Delco Electronics Corp Triggering inflation of vehicle safety restraining system, e.g. air-bag - comparing vehicle speed with time-dependent speed value after acceleration threshold is exceeded
US7527288B2 (en) * 1995-06-07 2009-05-05 Automotive Technologies International, Inc. Vehicle with crash sensor coupled to data bus
US7774115B2 (en) * 1995-10-30 2010-08-10 Automotive Technologies International, Inc. Electronics-containing airbag module
US5948032A (en) * 1997-03-24 1999-09-07 Ford Global Technologies, Inc. Polynomial windowing algorithm for impact responsive activation
DE59809501D1 (en) 1997-06-19 2003-10-09 Siemens Ag DEVICE FOR CONTROLLING A PASSENGER PROTECTIVE MEANS OF A MOTOR VEHICLE
DE19957187B4 (en) 1999-11-27 2007-05-10 Volkswagen Ag Method and device for crash detection
JP3487274B2 (en) * 2000-08-23 2004-01-13 トヨタ自動車株式会社 Activation control device for airbag device
US20030120408A1 (en) * 2001-12-20 2003-06-26 Caruso Christopher Michael Vehicle occupant restraint deployment safing system
EP1827913B1 (en) * 2004-12-22 2008-04-16 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method for controlling a safety system in a vehicle
DE102005024319B3 (en) * 2005-05-27 2006-12-14 Siemens Ag Apparatus and method for controlling a personal protection system of a vehicle
DE102005035415A1 (en) * 2005-07-28 2007-02-08 Robert Bosch Gmbh Crash type detection method and apparatus for carrying out the method
DE102006042769C5 (en) * 2006-09-12 2011-07-28 Continental Automotive GmbH, 30165 Method and device for triggering a personal protection device for a vehicle
US20100059889A1 (en) 2006-12-20 2010-03-11 Nxp, B.V. Adhesion of diffusion barrier on copper-containing interconnect element
DE102007047404A1 (en) * 2007-10-04 2009-04-09 Daimler Ag Restraining medium i.e. airbag, releasing method for use during vehicle crash, involves determining whether medium is released or not, based on acceleration signal of sensor of vehicle and velocity between vehicle and object
DE102007048884A1 (en) * 2007-10-11 2009-04-16 Robert Bosch Gmbh Method and control device for controlling personal protection devices in the event of a side impact on a vehicle
US7904223B2 (en) * 2007-10-12 2011-03-08 Ford Global Technologies, Llc Post impact safety system with vehicle contact information
DE102008040590A1 (en) * 2008-07-22 2010-01-28 Robert Bosch Gmbh Method and control device for controlling personal protective equipment for a vehicle

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See references of WO2011117046A1 *

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