基于压力传感器的乘员体征识别

基于压力传感器的乘员体征识别Occupant Type Identification Basedon Presssure Sensors摘要车辆乘员类型等体征信息的准确识别是智能安全气囊系统实现的前提条件之一，其识别算法的实时性和准确性关于在碰撞发生时安全气囊的起爆时刻和充气强度的操纵起着决定性作用。

目前国内外研究大多是采纳布置在坐椅上的压力传感器检测乘员体重，并以此进行不同体型的乘员类型分类；利用超声波雷达或运算机视觉技术检测乘员与外表板之间的距离，并以此进行正常或危险坐姿的分类。

本文通过对不同类型乘员在不同坐姿下的体压分布信息的精确分析，提出了单纯依靠压力分布传感器，基于乘员类型及坐姿导致的体压动态变化信息进行乘员类型识别的乘员体征识别算法.第一针对乘员体压分布的特点，建立了依据体压敏锐点分析的识别特点；其次，依据体压敏锐点特点分析，提取了基于体压分布信息的不同类型及坐姿下乘员的主特点描述；最后，利用支持向量机的自学习功能，通过对试验采集到的大量的不同体征乘员特点样本的学习，建立了基于支持向量机的乘员类型模式分类器，实现了对不同类型乘员的有效识别，从而为后续的智能安全气囊的开发探究了一条现实可行且成本低廉的乘员类型的识别方法。

关键词：乘员体征信息;智能安全气囊;体压分布;乘员类型;支持向量机ABSTRACTBoth at home and abroad, mostly in research by arrangement of pre ssure sensor detection chair, and based on which the crew weight of diffe rent type crew type classification; Using ultrasonic detecting radar or com puter vision technology with the distance between the crew dashboard, an d based on which the normal or dangerous posture classification.目录1 绪论11.1 乘员体征识别技术的背景11.2 乘员体征识别技术的研究现状和以后的进展 1 1.2.1 乘员体征识别技术的研究现状11.2.2 乘员体征识别技术的进展31.3 乘员体征识别技术的研究目的 41.4 本文的要紧研究内容52 乘员体征识别技术的理论基础和支持向量机方法6 2.1 乘员体征检测技术的理论基础-模式识别方法6 2.1.1 模式识别方法概述62.1.2 模式识别的要紧方法82.2 习惯于小样本的支持向量机方法82.2.1 采纳支持向量机方法的技术优势82.2.2 支持向量机算法简述92.2.3 最优分类超平面102.2.4 核函数的概念及支持向量机模型133 基于体压分布的乘员体征识别算法153.1 总体技术路线153.2 乘员测量空间的生成173.3 乘员特点空间的提取183.4 乘员类型空间的划分214 乘员体征识别系统的验证264.1 测试样本的生成 264.1.1 试验乘员样本选择274.1.2 体压分布数据采集试验方法284.2 体压分布数据的处理284.3 乘员体征主特点的提取 29 4.4 乘员类型识别结果30结论32参考文献35致谢错误!未定义书签。

1 绪论1.1 乘员体征识别技术的背景相伴着中国经济的飞速进展，汽车在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，相伴而来的交通事故和各种驾驶职业病也在逐年增加，侵害着我们的健康和生命，造成这种现象的要紧缘故是智能安全气囊对车辆乘员类型等体征信息是否能够准确的识别，找到解决此咨询题的方法不仅能够减少交通事故，也能对驾驶员进行爱护并尽量幸免职业病的发生[1]。

车辆乘员类型等体征信息的准确识别是智能安全气囊系统实现的前提条件之一，其识别算法的实时性和准确性关于在碰撞发生时安全气囊的起爆时刻和充气强度的操纵起着决定性作用[2]。

就机动车辆而言，车辆驾驶是一种将人与机械、环境结合在一起的人机环境系统，如果乘员信息识别不够准确，容易让驾驶员感到不舒服与产生疲劳，在生理上容易造成腰椎的负荷、四肢酸痛与不舒服，更严峻的还会阻碍到驾驶员的驾驶操纵性。

因此本文要紧基于压力传感器的基础上，构建了对汽车乘员体征的动态监测系统，对各个座位测试点应力进行实时动态监测。

1.2 乘员体征识别技术的研究现状和以后的进展1.2.1 乘员体征识别技术的研究现状目前国内绝大多数体征识别系统研究差不多上以识别乘员类型和坐姿为目标。

要紧运用电场感应﹑压力及重量测量﹑超声波﹑红外光束﹑雷达以及视觉测量等技术手段[3]。

丰田汽车公司使用安装在座椅四个角的压力传感器测量乘员的重量，然后按照重量对乘员进行阈值分类,因此这也是使用最广泛的一种方法。

图1.1为丰田公司座椅重量传感器安装示意图。

西门子VDOAutomotive公司采纳摄像机判定乘员坐姿以及通过座椅中的重量传感器识别坐在车内各座椅上的乘员的类型。

在汽车发生碰撞事故时，如果乘员既重又高大，那么气囊将以全力迅速展开，如果乘员相对比较轻，气囊将以比较小的力度弹开，如果乘员坐在座椅上的坐姿不正确，气囊将适当的延迟触发，以免损害乘员[4]。

图1.2 西门子VDO公司乘员体征识别系统。

英国捷豹公司2001年在XK系列各车型上采纳了自习惯约束系统（A RTS）。

该系统利用超声波感测技术监视前排乘员的坐姿,同时还采纳一系列其它传感器探测乘员的重量、驾驶员相对转向盘的位置，安全带是否系好以及发生碰撞时的强度等。

把握了这些探测到的信息，ARTS就能够按照每个前排乘员的具体需要，利用操纵算法的灵活性，确定安全气囊的触发时刻和展开强度，实现最佳的乘员爱护[4]。

图1.3为捷豹公司在XK车内的自动习惯约束系统。

德尔福公司开发出一种能够检测重量的液囊袋，利用测量不同液囊袋的压力值，分析乘员类型信息，同时也开发出基于视觉检测的坐姿识别系统，当乘员被识别为头部处于危险区域时，系统将会发出安全气囊弹开抑制指令，从而防止安全气囊导致的损害。

图1.4左侧为德尔福公司液囊袋式座椅传感器图，右侧为基于图像检测的乘员坐姿识别系统图。

图1.1为丰田公司座椅重量传感器图1.2 西门子VDO公司乘员体征识别系统图1.3 捷豹公司在XK车内的自动习惯约束系统图1.4 德尔福公司液囊袋式座椅传感器图及基于图像的乘员体征识别系统我国国内的汽车整车及零部件厂商要紧从事传统安全气囊系统的生产，智能安全气囊系统的研发和生产几乎为空白。

近年来，国内高校及科研院校初步开展了一些汽车智能安全气囊系统及其乘员体征识别算法的研究。

清华大学尹武良等提出了基于电容传感器的乘员感应装置，那个装置能够探测乘员是否存在，而且能够区分座椅上是人体依旧物品[6]。

江苏大学毛务本等开展了基于座椅传感器的乘员识别系统研究。

提出的基于形状分析的座椅乘员识别系统，该系统具有实时识别功能，能识别出座椅上的占有物是成人依旧儿童，或是一样物体。

系统还能给出乘员的重心位置。

利用该系统的输出信息即可操纵安全气囊的安全开释，防止乘员的意外伤亡[7]。

本文所做的课题提出了基于膜片式压力传感器的基础上，通过对不同体征特点的乘员体压分布信息的精确分析，探究一条新的依靠体压信息识别技术的乘员类型的模式识别方法，实现对不同乘员类型的有效识别，从而为后续的智能安全气囊系统的开发提供一种现实可行且成本低廉的乘员体征识别算法。

1.2.2 乘员体征识别技术的进展包括乘员类型识别和乘员坐姿识别的乘员体征识别是智能安全气囊开发中的重点。

乘员体征识别是一个比较复杂的过程，传感器需要探测车内特定范畴内的三维空间状态、座椅承载乘员的类型、其头部和四肢在什么位置。

目前绝大多数体征识别系统研究差不多上以识别乘员类型和坐姿为目标。

要紧运用电场感应﹑压力及重量测量﹑超声波﹑红外光束﹑雷达以及视觉测量等技术手段[3]。

目前差不多开发出并已上市的智能安全气囊系统要紧有体重分类法、视觉识别法、电场感应法、超声波探测法四种乘员体征识别方法。

其中被广泛应用的是体重分类法[7,8]。

体重分类法的重量分类系统由模数转换电路，微型处理器，及有关的接口电路组成。

模数转换电路将压力传感器输出的模拟信号转化为数字量，输入微型处理器中。

在微型处理其中将运算乘员重量，并对重量进行阈值判定，将判定结果输出。

三菱汽车公司开发了一套乘员类型识别系统，其传感器具体布置图见图1.5。

该系统将乘员类型分为3类，见表1.1。

第一系统检测重量传感器压力值，如果压力值等于座椅为空时的重量时，系统将乘员类型判定为类型0，发生碰撞时气囊可不能弹开。

如果不相等，然后运算乘员体重，当体重小于25.6kg时，系统将乘员类型判定为类型1即为儿童，发生碰撞时气囊可不能弹开。

如果体重属于25.6~46.7kg范畴内，系统将乘员类型判定为类型2即为10至18 岁的未成年人，发生碰撞时气囊可不能弹开。

如果体重大于46.7kg时，系统将乘员类型判定为类型3，发生碰撞时气囊才承诺弹开。

图1.5 重量传感器安装结构示意图。

座椅支撑力座椅支撑梁传感器支架支撑盘输出信号线弹性体螺栓应变片隔离板表1.1 三菱汽车公司重量检测系统乘员分类表类型乘员重量（Kg）安全气囊状态0 空座 5 禁止弹开8.0~25.6 禁止弹开1 儿童座椅或婴儿或1、3、6岁大的儿童2 10至18岁的未成年人25.6~46.7 禁止弹开3 成人>46.7 承诺弹开1.3 乘员体征识别技术的研究目的本文旨在通过座椅上的压力传感器，对不同体征特点的乘员体压分布信息的精确分析，探究一条新的依靠体压信息识别技术的乘员类型的模式识别方法，实现对不同乘员类型的有效识别，从而为后续的智能安全气囊系统的开发提供一种现实可行且成本低廉的乘员体征识别算法[2]。

1.4 本文的要紧研究内容本文的要紧研究内容基于体压分布的乘员体征信息检测。

所谓的乘员体压分布是指人体的质量在靠背和坐垫上的压力分布。

按照人机工程学的研究，最舒服的坐姿分布应保证:人体的大部分质量应以较大的支承面积，较小的单位压力合理地分布到坐垫和靠背上，压力分布应从小到大平滑地过渡，幸免突然变化。

为保证座椅乘坐的舒服性，测量乘员的体压分布并分析座椅乘坐的舒服性成为座椅设计及检验的重要内容[9, 10]。

整个算法的试验验证是基于差不多开发的LabView软件的乘员体压信息的识别软件上进行的。

需要专门指出的是：本文在进行试验测试样本采集时，差不多上直截了当采纳了Tekscan公司的高密度体压分布测量系统来猎取不同体征高维体压分布的样本数据库，并通过分析这些样本，找到体压分布敏锐点位置，将这些压力敏锐点位置处的压力值作为模式识别特点。