容量センサーを用いて自動車シートに着座した乗員の形態を識別する改良方法
【課題】自動車シートに着座している乗員の形態を識別する方法を提供する。
【解決手段】（ｉ）シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー一式を内蔵する工程、（ｉｉ）前記シートに内蔵された複数の前記容量センサーから発せられる出力を収集する工程、（ｉｉｉ）前記シートに対向する標的物の形態を、前記出力から測定される、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離、並びに、前記標的物によって覆われた前記センサーの表面量に基づいて、決定する工程、及び、（ｉｖ）決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程を含む。
【解決手段】（ｉ）シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー一式を内蔵する工程、（ｉｉ）前記シートに内蔵された複数の前記容量センサーから発せられる出力を収集する工程、（ｉｉｉ）前記シートに対向する標的物の形態を、前記出力から測定される、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離、並びに、前記標的物によって覆われた前記センサーの表面量に基づいて、決定する工程、及び、（ｉｖ）決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程を含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、センサーの技術分野に関する。
【０００２】
より正確には、この発明は、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態（モルファラジー）を識別する改善されたシステム及び方法に関する。
【０００３】
この発明における非限定的な実施態様は、自動車におけるエアバッグの起動を制御することに関する。
【背景技術及び発明の開示】
【０００４】
ここ１年、自動車分野におけるエアバッグは、衝突した場合に、加速度計を用いて、起動されていた。この基本的な起動システムは、乗員の形態（子供、小柄な大人、中肉中背の大人及び大柄な大人）を考慮していなかった。
【０００５】
一般的に知られているエアバッグは、空席であっても、又は、乗員が「ＣＲＳ」（チャイルドシート）に固定されていない乳幼児であっても、起動していた。乳幼児の場合は、特に深刻であり、多数の死因となる。
【０００６】
これらの理由のために、これ以降、いくつかの車両には、シートにＣＲＳが取り付けられている場合に、エアバッグの起動を規制するスイッチが備えられている。このスイッチは、エアバッグ装置の起動可能状態、すなわち、「起動可能」状態又は「起動規制」状態を表す、ダッシュボード上の光指示器に接続されている。
【０００７】
２００３年以来、米国（ＦＭＶＳＳ ２０８ 規則）では、世界的生産量の少なくとも１／３の自動車に「ＯＣＳ」（乗員分類装置）と称される乗員検出装置を装着することを自動車製造会社に課すほとんどの規制規則が実施された。
【０００８】
エアバッグが次の状態には起動されてならないことに注目される。
・シートが空席であるとき
・シートに取り付けられたＣＲＳに乳幼児が固定されているとき
・６歳未満の子供（体重２６ｋｇ未満）がシートに着座しているとき
【０００９】
世界中での事業制限を課すことになるであろう規則は、自主的に、エアバッグの高性能な起動を規定している。エアバッグの高性能な起動は、すなわち、空席のシート、乳幼児が固定されたＣＲＳが取り付けられているシート、６歳未満の子供（体重２６ｋｇ未満）が着座したシートに対しては、エアバッグを起動させないことであり、一方、次の場合には、着座した人の形態に応じてエアバッグの膨張力を監視することである。
・小柄な大人に関係する５パーセンタイルクラス（４６−５３ｋｇ、１．４−１．６５ｍ）
・５０パーセンタイルクラス（６８−７３ｋｇ、１．７０−１．８ｍ）
・９５パーセンタイルクラス（９４−９８ｋｇ、１．８３−１．９３ｍ）
【００１０】
しかし、現在のところ、これを完全に満足できる解決策を提供するシステムも方法もない。
【００１１】
出願人は、２００５年７月２８日に、フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）をした。この出願には、標的物（ターゲット）によって覆われているか否かにかかわらず検出可能な容量センサーの技術的構造（ストラクチャ）が開示されている。
【００１２】
また、出願人は、２００６年５月１７日に、欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号）をした。この出願には、標的物によって覆われた容量センサーの表面量と、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離とを決定する工程を含む方法が開示されている。さらに、出願人は、２００６年５月１７日に、欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０７．４号）をした。この出願には、容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を決定する工程を含む方法が開示されている。これらの方法は、温度及び湿度が通常の範囲にある場合には、その結果には非常に満足できる。
【００１３】
しかし、実際には、いくつかの制約があり、乗員を識別する際に、支障を来たすことがある。
【００１４】
制限的ではないが、このような制約はシート上の湿った障害物が原因である。このような制約は、例えば、湿ったレインコートを纏ってシートに着座した乗員（大人又は子供）、ビーチから戻ってきてシートに湿ったタオルを置いて着座した乗員、飲料をこぼしてシートの一部が湿った場合、又は、窓ガラスを完全に閉めなかったためにシートが雨で濡れた場合が原因となる。
【００１５】
その他の制約は、シートに着座した乗員が原因となるのではなく、例えば、シートに置かれた、金属物、スーツケース、水ボトル一箱等が原因となる。
【００１６】
この発明の目的は、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態をより信頼性高く識別することを可能にする手段を提案することに、ある。
【００１７】
この発明の目的は、次の工程を含む方法であるこの発明によって、達成される。次の工程は、シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー一式を内蔵する工程と、シートに内蔵された複数の前記容量センサーから発せられる出力を収集する工程と、前記シートに対向する標的物の形態を、前記出力から測定される、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離、並びに、前記標的物によって覆われた前記センサーの表面量に基づいて、決定する工程と、決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程である。
【００１８】
この発明における別の優先的な特徴によれば、この発明に係る方法における前記比較工程は、レファレンス形態を示す数学関数を有している。
【００１９】
この発明における別の優先的な特徴によれば、この発明に係る方法における前記比較工程は、レファレンス形態を示す三次元レファレンスイメージを有している。
【００２０】
この発明は、また、前記方法を実行するシステム、及び、このようなシステムを含有する自動車用シートに関連する。
【００２１】
この発明におけるその他の技術的特徴、目的及び利点は、添付の図面を参照して、以下の説明によって、理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
前述したように、この発明によれば、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態をより信頼性高く識別する方法が、提案される。この発明によれば、このような形態識別機能でエアバッグの起動を制御することができる。
【００２３】
より詳細には、前述したように、この発明によれば、シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー１００一式を内蔵する工程と、シートに内蔵された複数の容量センサー１００から発せられる出力を収集する工程と、シートに対向する標的物１０の形態を、前記出力から測定される、標的物１０及び容量センサー１００が離れている距離、並びに、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面量に基づいて、決定する工程と、決定された形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程とを含む方法が、提案される。
【００２４】
この発明における容量センサー１００の一例、及び、シートに内蔵されたこのような容量センサー１００一式の一例が、図１及び図２に示されている。図１に示されるような容量センサー１００、及び、図２に示される、シートへのセンサー１００の内蔵は、以下の明細書において、より詳細に説明されている。
【００２５】
より詳細には、この発明によれば、シートに内蔵された複数の容量センサー１００からの出力を収集する工程と、各容量センサー１００に対して、前記センサー１００から標的物１０が離れている距離を示す第１の値ｄｉ、及び、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を示す第２の値Ｓｄｉを決定する工程と、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を示す第２の値Ｓｄｉに、センサー１００から標的物１０が離れている距離を示しかつ対応する第１の値ｄｉに基づいた各重み付けを、適用する工程と、重み付けされた第２の値Ｓｄｉ×Ｗｉを収集して標的物１０の形態を決定する工程を優先的に含む方法が、提案される。
【００２６】
各センサー１００と標的物１０との距離ｄｉ及び各センサー１００を覆っている標的物１０の表面Ｓｄｉは、有効な手段であればいかなる手段によっても得ることができる。
【００２７】
この発明によれば、各センサー１００が覆っている標的物１０の表面Ｓｄｉと共に、各センサー１００と標的物１０との距離ｄｉは、優先的に、温度及び湿度環境によって生じるドリフトを補償する手段を含む方法で、得ることができる。実際には、発明者は、一般に、容量測定は温度及び湿度環境に非常に敏感であることを、見出した。
【００２８】
以下に、Ａ）シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を識別する、この発明に係る方法をまず説明し、次いで、ｂ）距離ｄｉと表面Ｓｄｉとを得るための、優先的かつ非限定的な方法を説明し、最後に、Ｃ）この距離ｄｉと表面Ｓｄｉとに基づいて乗員の形態を決定する、優先的かつ非限定的な方法を説明する。
【００２９】
Ａ．シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態識別
【００３０】
この発明に係る方法によれば、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を、直接的に、識別することができる。
【００３１】
この方法によれば、例えば、「シートに置かれた湿った障害物の上に子供が着座した場合」の問題点を解決することができる。換言すれば、この発明に係る方法によれば、湿ったタオルがシート上に存在していても、このシートに着座した乗員の分類を正確に認識することができる。
【００３２】
前記欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号及び出願番号ＥＰ０６２９０８０７．４号）に開示された表面−距離決定方法を実施する際に未解決であった問題の一つは、湿った障害物による問題である。実際には、シート上に湿った障害物があると、前記表面−距離決定方法によって得られる結果は間違ったものとなる。この問題を解決するため、表面−距離決定方法を実行する新たな方法を開拓した。この方法を以下に説明する。
【００３３】
次の３点を考慮すると、横方向における乗員の臀部プロファイルの測定結果が得られる。
・図２及び図３に示されるように、シートの横断面に実質的に及ぶプローブ１００の位置（このプローブの位置については、以下により詳細に説明する。）
・２つの画素１１０Ｓ１及び１２０Ｓ１、１１０Ｓ２及び１２０Ｓ２、１１０Ｓ３及び１２０Ｓ３、１１０Ｓ４及び１２０Ｓ４、１１０Ｓ５及び１２０Ｓ５、並びに、１１０Ｓ６及び１２０Ｓ６をそれぞれ含む各プローブ１００（前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）に非限定的な例として開示されている。）
・図２０に示される直流電位をかけ、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）及び前記欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号）に記載の処理によって、得られる各センサー１００における種々の応答（これらについては、以下により詳細に説明する。）
【００３４】
乗員はいかなる体形にもなることができないので、距離又は湿った障害物で臀部プロファイルの測定が混乱しても、正確な乗員の臀部プロファイルを認識することができる。さらに、臀部プロファイルは乗員の形態に関連するので、臀部プロファイルから乗員の形態を予測することができるであろう。
【００３５】
まず初めに、プロファイルの非現実的な測定結果が拒否される。図４には、引き続き処理が続行されるプロファイルの現実的な測定結果の一例、及び、拒否されるべきプロファイルの非現実的な測定結果の一例が示されている。もちろん、ホールが含まれているプロファイルの測定結果は非現実的であり、拒否される必要がある。
【００３６】
ここで、プロファイルの現実的な測定結果はレファレンスに対応する所定の体形（ｓｈａｐｅ）に一致すると、仮定することができる。
【００３７】
また、測定された形態に対応する決定されたプロファイル測定結果と、このようなレファレンスとを比較すると、決定された形態を分類することができる。
【００３８】
レファレンスは、この発明に従って膨大な態様に対応している。
【００３９】
この発明に係る非限定的な例によれば、レファレンスは数学関数Ｓ（ｐ）（ここに、ｐはピクセルインデックスである。）である。
【００４０】
レファレンスの形状がこのような数学関数によって選択されると、レファレンスの形状（ｓｈａｐｅ）をプロファイルの測定結果に一致させることによって、プロファイルの測定結果がこのレファレンスの形状に一致する可能性があるか否かを評価することができる。この評価は、例えば、プロファイルの測定結果がこのレファレンスの形状に一致する可能性があるかないかを識別する誤差（間違い）基準（通常は平均二乗基準）を算出することによって、達成される。
【００４１】
このような可能性試験（ライクリネス テスト）に加えて、変数値を考慮することによって、測定された形状又はプロファイルを数値化することができる。換言すると、乗員の形態に相関関係を有するプロファイルの測定結果を得ることができる。
【００４２】
この発明において、１つの特別な数学関数が考慮される。この数学関数は、乗員の臀部プロファイルに一致する可能性のある形状と共にその特性に基づいて、選択される。
【００４３】
考慮される数学関数は、２次又はそれ以上の次数を持つ「つり鐘型関数（ベルライク関数）」（式（１））である。
【００４４】
ｎ次のつり鐘型関数として、２次のつり鐘型関数及び４次のつり鐘型関数が図５に示されている。このつり鐘型関数は、下記式（１）で示される。
【００４５】
【数１】
【００４６】
式（１）において、ａはベル関数の変曲に依存し、ｂはＳの最大値であり、ｍはＳ（ｐ）が最大となるときのインデックス値ｐである。
【００４７】
もちろん、前記つり鐘型関数Ｓ（ｐ）の他に、非限定的な例としてガウス関数等の、その他の、前記つり鐘型関数に等価な関数が用いられてもよい。
【００４８】
このつり鐘型関数は、図５に示されるように、その両端部がシャープになっている。つり鐘型関数の両端部がシャープであることは興味深い。その理由は、形態識別に使用される変曲（変数「ａ」）が両端部のシャープさに依存するからである。加えて、次数が高くなると、つり鐘型関数には、その最大値近傍に興味深い平坦な部分が現れる（図５参照。）。
【００４９】
式（１）を考慮すると、変数「ｍ」が前記関数の中心を決定するので、変数「ｍ」は平均値をとることで決定される。
【００５０】
変数「ｂ」は、同様に、測定されたプロファイルから容易に推定される。
【００５１】
変数ｂは関数がとりうる最大値であるから、例えば、ｂとして、ｂ＝ｍａｘ（Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）−１），Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）），Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）＋１）を使用することができる。その目的は、プロファイルの最大値が必ずしも中間画素（例えば、０〜８で参照される高さ画素を埋め込んで測定する場合における画素番号４の画素）と一致する必要がないことを考慮に入れるためである。
【００５２】
変数「ａ」は、測定されたプロファイルからそう簡単に推定されることはない。
【００５３】
変数が一致するものは１つしかないから、それは誤差最小化アルゴリズムによって、算出することができる。
【００５４】
この算出を実施するために、変数「ａ」を推定するための次の処理を行うことができる。
【００５５】
測定されたプロファイルにおける表面Ｓは、式（２）で表される量である。
【００５６】
【数２】
【００５７】
つり鐘型関数における表面Ｓｂは、式（３）で表される量である。
【００５８】
【数３】
【００５９】
式（２）と式（３）とを等しくすること、すなわち、Ｓ＝Ｓｂによって、変数「ａ」が得られる。Ｓｂ用の参照表を用いれば、これらの式を容易に等しくすることができる。この方法には、集束するという問題がない。
【００６０】
つり鐘型関数（２次）は、記録されたシートデータベースから選択された測定結果に適用される。ここで再び、選択された測定結果は標準的な体格をした子供のプロファイル（図６参照）、標準的な体格をした大人のプロファイル（図７参照）及び大柄な大人のプロファイル（図８参照）に一致する。
【００６１】
図６〜８の３図によれば、これらが正確に一致していることがわかる。すべての場合において、平均二乗誤差は４％未満である。さらに、図９に示された表に記載された変数「ａ」によって、距離にかかわらず、乗員の形態が分類されることができる。
【００６２】
実際には、子供用の変数「ａ」は３以下であり、大柄な大人用の変数「ａ」は２０を超える。標準的な体格をした大人用の変数「ａ」は３〜２０の間にある（約５）。
【００６３】
ロバスト性、すなわち、この発明にかかる前記方法における、「不適当なプロファイル」に対する抵抗力は、図１０に示されるように、プロファイル中に間違いポイントを入れることによって、検証されている。より詳細には、図１０には、手をボルスタにおいた状態をシミュレートした間違いを有する、標準的な体格をした子供のプロファイルが示されている。
【００６４】
この状態において分類は誤りである。この子供は大人として分類される可能性がある。この例によれば、可能性試験における間違いをよく吟味することが重要であることがわかる。実際には、プロファイルの測定結果は現実的ではないから、この場合における間違いは、前述の適当なプロファイルに比して非常に大きな３０％以上となる。この間違いによって、分類されない、間違いであるプロファイルの測定結果が拒否される。
【００６５】
先に述べたつり鐘型関数を用いる方法を、その性能を評価するために、シートに記録されたデータベースに適用した。その結果を図１１に、また、対応するエラー分布を図１２に示す。大部分のエラーは６％以下に集中していることが理解できる。これが水準であり、この水準は、図１１において、点（ポイント）を拒否するのに使用される。この図において、拒否された点を円で囲んだ。したがって、拒否されたプロファイルを考慮することのみによって、正確な分類を実施することができる。この分類は、子供を小柄な大人ともまた大柄な大人とも分類することができるので、正確である。すべての乗員は、同様に、７０ｋｇ以上に分類される。
【００６６】
この発明の実施には、前述したように、形態レファレンスを表す数学関数を必要とする比較工程が行われる。
【００６７】
この発明における優先的な他の実施には、比較工程は、形態レファレンスを表す三次元レファレンスイメージを必要とする。
【００６８】
実際には、改善された結果を得る目的で、発明者らは、イメージテンプレートを実行することをさらに提案する。このイメージテンプレート実行は、シートプローブ１００をすべて用いた迫真性構想又は可能性構想に適用される。
【００６９】
プローブ１００すべてを使用することによって、測定結果から得られる情報が失われることはない。
【００７０】
三次元（上下左右）で機能する迫真性関数を見出すことは、２次元（プロファイル）で機能する関数を見出すことよりもはるかに困難であるから、発明者らは、次の処理を実行することを提案する。
【００７１】
ｘ．ｙ（例えば、１０×１１）にメッシュ（分割）する方法は、プロファイルを作成するのに使用される。メッシュ工程は、選択的に、図１３に示されるプローブの実際の配置に従って選択される。
【００７２】
乗員プロファイルのイメージは、センサーから発せられる出力を次のように内挿することによって、認識される。
【００７３】
プローブが存在しない場合のメッシュ工程においては、画素値は最も近いプローブから挿入される。例えば、図１３におけるピクセル｛２，１０｝（地平座標，鉛直座標）は、調整（測定）されたピクセル１１０Ｓ４と１２０Ｓ１との平均値を算出することによって、得られる。例えば、ピクセル｛３，３｝、｛３，４｝及び｛３，５｝等のように、１つ以上のピクセルを実際のピクセル間に挿入する場合には、中間ピクセル値が、調整されたピクセル１１０Ｓ２及び１１０Ｓ３間に、図１４に示されるように、それらピクセルが離れている距離全体にわたって、直線的に挿入される。
【００７４】
場合によっては、ピクセル｛５，８｝に関しては、調整されたピクセル（ここでは、ピクセル１１０Ｓ４）と挿入されたピクセル（ここでは、ピクセル｛５，７｝）との間に、このピクセル｛５，８｝が挿入される。これによって、挿入はより一層現実的となる。
【００７５】
最後に、イメージは、プローブが存在し、測定されたピクセル値に調整され、また、残りのピクセル（図１３において灰色に塗りつぶされている。）はゼロに設定される。
【００７６】
イメージは考慮可能な３部分を有している。
【００７７】
まず、イメージは、前記のようにデータが挿入されて、容易に得られる。この方法から標準的なイメージが得られる。
【００７８】
第２に、調整された最小のピクセル値を引くことによって、測定力を強調する動態イメージを創造することもまた可能である。この方法から、その動態部分に限定されたイメージが得られる。
【００７９】
最後に、プロファイルを０〜１００％に標準化することによって、相対的な動態イメージを算出することができる。
【００８０】
これらの３イメージのいずれか又は３イメージすべては、簡単な測定によって、算出することができる。必要に応じて、３種類のイメージのうち１種を使用することができる。例えば、動態プロファイルは、乗員のシートに対する距離にほとんど影響されることはないが、出力強度は低下する。３種類のイメージのうち２種又はそれ以上を同様に使用することができる。標準的なプロファイルの例が図１５に示されている。
【００８１】
図１５に示されるような形状が容易に得られる簡単な数学関数はないので、発明者らは、その他の解決方法を提案する。すなわち、他の解決方法は、以下に詳述する、「テンプレート方法」及び「基準面方法」である。
【００８２】
両方法について、目的は、まず第１に、プロファイルの測定結果に一致するイメージが適当であるか否かを決定することにあり、そして、第２に、このイメージから乗員形態の測定結果が適当に得られるかどうかを決定することにある。
【００８３】
プロファイルの測定結果に一致するイメージが適切であるかどうかを決定するために、測定されたイメージは、一連のレファレンスイメージと比較される。このレファレンスイメージは、種々の形態についての公知の標準的な姿勢における測定結果から得られる。この比較結果が成績不良である場合には、イメージは適切ではなく、拒否される。この比較結果が適正である場合には、比較結果は、レファレンスイメージを作成するのに使用した形態に対応する形態クラスに、測定されたイメージを分類するのに使用される。
【００８４】
前記「テンプレート方法」は、各体重クラス（例えば、０〜３６Ｋｇ、３６〜６０Ｋｇ、６０〜８０Ｋｇ、８０〜１２０Ｋｇ、）用に構成され、テンプレートにおける最大境界値及び最小境界値が詳細に規定される。測定されたイメージは、図１６に示されるように、テンプレートに含まれるピクセルの合計数（すなわち、テンプレートにおける最大境界値と最小境界値との間に存在するピクセルの合計数）を計算することによって、テンプレートと比較される。テンプレートに含まれるピクセルの合計数は、全ピクセル数に対する百分率として表される。各イメージにおいて、ピクセルの合計数ｘ．ｙ（例えば、１０×１１）を考慮すると、１つのピクセルは、全テンプレートの約０．９％になる。
【００８５】
他の方法は、「基準面」までの距離を算出することにある。この「基準面」は、測定結果が比較される形態についての平均的なイメージである。
【００８６】
例えば、「基準面」までの距離は、下記式（４）で、算出される。
【００８７】
【数４】
【００８８】
式（４）において、ＰＲＰ（ｉ）は基準面を構成するピクセルであり、ＰＩ（ｉ）は測定されたイメージを構成するピクセルであり、Ｄは基準面までのイメージの距離である。ここに、この距離は、距離の最大値に対する百分率で表される。これによれば、種々の基準面における比較が容易に行われる。この距離が０％である場合には、測定されたイメージを構成するすべてのピクセルが基準面上にあることを意味し、この距離が１００％である場合には、測定されたイメージを構成するすべてのピクセルはゼロか最大の測定値となることを意味する。下記式（５）で表される距離Ｄについて、古典的な標準化バージョン（クラシカル ノルマライズド バージョン）を使用することができることに着目するべきである。
【００８９】
【数５】
【００９０】
この方法によれば、前述したテンプレート方法よりもより一層速やかに比較工程を行うことができる。
【００９１】
イメージ「テンプレート実行」は、「テンプレート方法」又は「基準面方法」をシートに記録されたデータベースに適用することに、ある。
【００９２】
図１８には、テンプレート方法を０〜３６Ｋｇテンプレートに適用して得られた結果が示されている。この結果から子供は０〜３６Ｋｇテンプレートに適合していることがわかる。最終実行において、測定結果は、それよりも重いテンプレートから始まるテンプレートと比較される。
【００９３】
テンプレートに一致した測定結果は、そのテンプレートに対応する体重クラスに分類される。テンプレートに一致しない測定結果は分類されない。
【００９４】
この発明における前記方法に従って得られた結果が図１９に示されている。
【００９５】
Ｂ． 各センサーから標的物が離れている距離ｄｉ、及び、センサーを覆う標的物の表面Ｓｄｉの決定
【００９６】
この発明は、容量センサー構造１００を使用する。
【００９７】
この容量センサー１００は、複数の実施形態に基づいていてもよい。
【００９８】
選択的に、この発明に係る容量センサー１００は、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）に開示された内容と同様に、少なくとも２つの電極１１０及び１２０とを有し、これらの電極は、検知区域の相補的な各領域をカバーし、２つの安定した画素センサーを形成している。これらの２つの電極１１０及び１２０並びに対応する安定した画素センサーの機能は、以下に、より詳細に説明する。
【００９９】
選択的に、この発明の容量センサー１００は、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）の一般的な開示と同様に、図１に示されるように、３つの電極１１０、１２０及び１３０を備えている。もちろん、この発明において、容量センサー１００は、図１に示される具体的な態様及び形状に限定されることはない。
【０１００】
２つの電極１１０及び１２０は主電極に相当する。これらの電極は検出区域又は検知区域の相補的な各領域をカバーする。より詳細には、２つの電極１１０及び１２０は優先的に直線路に形成されている。２つの主電極１１０及び１２０は優先的に整列されている。優先的に、２つの電極１１０及び１２０は同じ表面を有している。なお、検出するにあたって、２つの主電極１１０及び１２０の各表面における比率を考慮すれば、この発明は、同じ表面を有しない主電極１１０及び１２０を用いて、実施されることもできる。
【０１０１】
第３の補助電極は、前記２つの主電極１１０及び１２０がカバーする２つの相補的な各領域の両方を少なくとも実質的にカバーする。より正確には、図１に示されるように、選択的に、第３の補助電極は、前記２つの主電極１１０及び１２０を包囲している。
【０１０２】
この第３の電極は、その中間部で横断接続路１３２に連結されている。同様に、前記２つの主電極１１０及び１２０は、それらの隣接する各端部で、各横断接続路１１２及び１２２に連結されている。
【０１０３】
たった３つの出力端子１１２、１２２及び１３２を有するこのようなセンサー１００は、前記電極１１０、１２０及び１３０の接続に依存する容量（キャパシタ バリュー）に対応する、３よりも多数の出力情報を送信することができる。例えば、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）には、同様の電極１１０、１２０及び１３０から８の出力情報が送信されることが開示されている。
【０１０４】
これらの容量は、いくつかの電極１１０、１２０、１３０の間に電気制御された直流磁界を的確にかけ、次いで、直流磁界を遮断した後に、専用の電極１１０、１２０、１３０に蓄積された電気量を測定し、計算することによって、測定される。
【０１０５】
これらの電気量は、例えばしかし非限定的に、特許文献（国際公開番号ＷＯ−Ａ−００／２５０９８号）に規定された処理手段に従って、電圧に変換されることができる。
【０１０６】
換言すると、この発明に係る方法は、制御されたエレクトリカルボルテージ（直流電界）を選択された電極に好適にかける電界印加手段と、容量切替えシステムを備えた積算手段と、選択された周波数において下記２工程の順序を周期的にかつ好適に決定する制御手段とを有し、選択された電極１１０又は１２０に蓄積された前記電気量を、優先的に、電気出力シグナルに変換する。
・前記電界印加手段は少なくとも１つの電極に接続され、そして、この電極に電界をかけると共にこの電極に電気量を蓄積させる第１の工程、及び、
・前記電界印加手段は選択された電極に接続されず、この選択された電極は前記積算手段の出力端子に接続されて、前記電気量を前記積算手段に送信する第２の工程
【０１０７】
より正確には、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）では、同様のセンサーから測定の組み合せ８種を使用することが提言されているが、この発明は、優先的に、前記センサーからの測定の組み合せたった４種で実施することができる。実際に、発明者は、センサーの標的物を正確に位置測定するのに、このような４種の組み合せで十分であることを、明らかにした。図２に概略的に示されたこれらの４種の組み合せを以下に記載する。図２０において、「Ｖｆ」は直流電位に相当し、「Ｇ」は地電位に相当する。
【０１０８】
（１）フェイズＣ１は次の工程で得られる。
・電極１１０及び１２０に「Ｖｆ」をかけ、電極１３０に「Ｇ」をかける。
・電極１１０及び１２０から「Ｖｆ」を除去し、電極１３０から「Ｇ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１１０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「Ｃ１」という。
【０１０９】
（２）フェイズＣＵ１は次の工程で得られる。
・電極１１０、１２０及び１３０に「Ｖｆ」をかける。
・電極１１０、１２０及び１３０から「Ｖｆ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１１０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「ＣＵ１」という。
【０１１０】
（３）フェイズＣ２は次の工程で得られる。
・電極１１０及び１２０に「Ｖｆ」をかけ、電極１３０に「Ｇ」をかける。
・電極１１０及び１２０から「Ｖｆ」を除去し、電極１３０から「Ｇ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１２０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「Ｃ２」という。
【０１１１】
（４）フェイズＣＵ２は次の工程で得られる。
・電極１１０、１２０及び１３０に「Ｖｆ」をかける。
・電極１１０、１２０及び１３０から「Ｖｆ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１２０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「ＣＵ２」という。
【０１１２】
図２０において、太文字は電気量が測定される電極を示す。
【０１１３】
完全なセンサーシステムは、各容量分の電気的等価な構成の形式で、図２１に示されている。図２１において、「ＣＢＧ」はグラウンド（例えば、車体）と標的物１０（例えば、車の座席に着座した乗員）との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｂ」、「Ｃ２Ｂ」及び「ＣＵＢ」はそれぞれ、標的物１０と、電極１１０、１２０及び１３０との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｇ」、「Ｃ２Ｇ」及び「ＣＵＧ」はそれぞれ、グラウンドと、電極１１０、１２０及び１３０との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｕ」、「Ｃ１２」及び「Ｃ２Ｕ」はそれぞれ、電極１１０と１３０との間、電極１１０と１２０との間及び電極１２０と１３０との間における容量分に相当する。
【０１１４】
前記４種の組み合せそれぞれは、図２１に示されたセンサーシステムを構成する容量分の下記総和として表現されることができる。
（１）Ｃ１＝Ｃ１Ｕ＋Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ
（２）ＣＵ１＝Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ
（３）Ｃ２＝Ｃ２Ｕ＋Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ
（４）ＣＵ２＝Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ
【０１１５】
莫大な研究及び実験によって、発明者は、前記４種の組み合せから発せられるいくつかの関連ある情報を使用し、これらを組み合わせることによって、連続して、
・１ 温度及び湿度によって生じるドリフトに関する情報が得られること、
・２ この情報から、データ上のドリフトを補償することができること、及び、
・３ 補償されたデータから、信頼性のある基準に基づいて、センサーを覆う標的物の表面と共に、標的物からセンサーが離れている距離を測定することができることを、明らかにした。
【０１１６】
より正確には、発明者は、表面被覆量、距離、温度及び湿度変化に対するこれら４種の組み合せの挙動を認識するために、それらを特徴付けるための測定を実行する必要があることを、明らかにした。
【０１１７】
このため、発明者は、センサー１００の長さに等しい（すなわち、図２２に示されるように、電極１３０の長さと等しく、２つの電極１１０及び１２０の合計長さの等しい）長さを有する導電性参照標的物１０を選択した。
【０１１８】
発明者は、前記参照標的物１０をセンサーに対して引き続き段階的にセンサー１００の長手方向に平行に移動する。発明者は、この移動用及び表面変化用として、センサー長さの１／４の解像度、及び、ｍ段階、非限定的な例においてｍ＝７を任意に選択した。しかし、もちろん、その他の解像度及び／又は段階数ｍが選択されてもよい。
【０１１９】
この移動は、左側から任意に始まり、表面の長さの１／４ずつ追加していく方法によって、連続ｍ段階で、センサー１００を覆う。
【０１２０】
図２２において、
・１／４Ｌは、センサーの長さの１／４が左側で覆われたことを意味する。
・１／２Ｌは、センサーの長さの１／２が左側で覆われたことを意味する。
・３／４Ｌは、センサーの長さの３／４が左側で覆われたことを意味する。
・Ｃ（「中心」）は、標的物がセンサー１００を完全に覆うことを意味する。
・３／４Ｒは、センサーの長さの３／４が右側で覆われたことを意味する。
・１／２Ｒは、センサーの長さの１／２が右側で覆われたことを意味する。
・１／４Ｒは、センサーの長さの１／４が右側で覆われたことを意味する。
【０１２１】
さらに、この関連する移動におけるｍ段階の各段階において、発明者は、参照標的物１０をセンサー１００から次第に、距離Ｚが０ｍｍ（接触状態）から１００ｍｍ（無限距離に相当）まで、段階的に遠ざける。非限定的な例において任意に、発明者は、センサー１００から標的物１０を０ｍｍから１００ｍｍまでｎ＝３８段階で動かした。
【０１２２】
そして、相対的な表面被覆（ｍ段階）及び距離（ｎ段階）の各段階に対して、発明者は、温度及び湿度を変化させる。発明者は、任意に、温度に関するｏ＝４の種々の値（２５℃、４０℃、５５℃及び７０℃）と、湿度に関するｐ＝３の種々の値（ＲＨ＝５０％、７０％及び９５％）とを組み合わせ、温度と湿度との組み合わせをｏ．ｐ＝４×３＝１２の組み合わせにした。
【０１２３】
前記４種の識別されたフェイズ（Ｃ１、ＣＵ１、Ｃ２及びＣＵ２）に対応するすべての応答は、図４に示されたｍ＝７の相対的な位置のそれぞれに対して記録され、ｎ＝３８の各距離Ｚのそれぞれに対して記録され、かつ、ｏ×ｐ＝１２通りの温度と湿度との組み合わせのそれぞれに対して記録される。
【０１２４】
発明者は、前記４フェイズＣ１、ＣＵ１、Ｃ２及びＣＵ２から３通りの代表的な組み合わせが導かれることを、究明した。
・その第１は、ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）である。
・その第２は、ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）である。
・その第３は、ＣＵ１＝ｆ（ＣＵ２）である。
【０１２５】
ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）（ピクセル１）とＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）（ピクセル２）とを考慮して（図２３参照）、発明者は、センサー表面被覆量、距離、温度及び湿度にかかわらず、傾きα１＝ΔＣＵ１／ΔＣ１及びα２＝ΔＣＵ２／ΔＣ２は実質的に一定であることに気がついた。
【０１２６】
しかし、無限大に近づく距離に対する各曲線ＣＵ０の始点は、温度と湿度に追随し、すなわち、これらに依存する。
【０１２７】
前記４種のフェイズから温度（Ｔ℃）と湿度（ＲＨ％）との組：（Ｔ℃、ＲＨ％）＝ｆ（ＣＵ０）に関する情報が得られるので、発明者らのこの観察結果によって際立った特徴が導かれる。
【０１２８】
この特徴は、フェイズレシオＣＵ１／Ｃ１＝（Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）／（Ｃ１Ｕ＋Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）によって説明することができる可能性がある。
【０１２９】
電極１１０と電極１３０との間に配置された、温度と湿度とに敏感な特定のコンデンサーを表している項Ｃ１Ｕ（電極支持体の誘電率の温度及び湿度への影響）が分母にさらに含まれている以外は、同じ項が分子と分母とに含まれている。
【０１３０】
ＣＵ２／Ｃ２＝（Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）／（Ｃ２Ｕ＋Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）であるから、前記特徴と同じ特徴がピクセル２にも当てはまる。
【０１３１】
ところで、ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）（図２４参照）を考慮して、発明者らは、以下の点に注目した。
・ＣＵ２とＣＵ１とが成す角度αは、距離、温度及び湿度にかかわらず、参照標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を表す関数（ここで、解像度の段階はセンサー長さの１／４である。）である。
・曲線ＣＵ２及びＣＵ１の始点Ｏは、わずかに温度と湿度とに影響されるが、発明者らはこのようなオフセットがＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）から得られる情報を用いることによって相殺される可能性があることを、究明した。
・図面ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）における点Ｐの位置は、標的物１０からセンサー１００までの距離Ｚの関数である。
【０１３２】
ＣＵ２／ＣＵ１＝（Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）／（Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）であるから、この特徴は、フェイズレシオＣＵ２／ＣＵ１によって説明することができる可能性がある。
【０１３３】
標的物１０がセンサー１００の正面にない場合（距離＝ほぼ無限大）には、同じ項がＣＵ２／ＣＵ１の分子と分母とに含まれる。すなわち、Ｃ２Ｇ＃Ｃ１Ｇ、Ｃ１Ｂ＝Ｃ２Ｂ＝０である。
【０１３４】
標的物１０がセンサー１００を部分的にカバーしている場合には、これらのコンデンサーは各画素電極１１０又は１２０をカバーする標的物１０の表面に依存するから、Ｃ１ＢはＣ２Ｂと異なる。これらの２つのコンデンサーはピクセル１１０及びピクセル１２０を覆う不均衡な表面を測定する。
【０１３５】
発明者らは、これらの３つの顕著な特徴によって、
・温度及び湿度によるセンサードリフトを補償することができ、
・センサー１００に対面している標的物によって覆われた表面を計算することができ、そして、
・センサー１００と標的物との距離を算出することができる
ことを、見出した。
【０１３６】
より正確には、前記の確立された事実に基づいて、発明者らによって、２つの部分すなわち「準備」部分と「検出」部分とに分割された方法が提案される。これらの２つの部分を以下に詳細に説明する。
【０１３７】
１．準備部分
この準備部分は、３つの主要工程に分割され、これらの主要工程は、１）温度及び湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の創出工程、２）角度（「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」）及び曲線Ｃｕ＝ｆ（Ｃ）における始点（ＯＣＵ１、ＯＣＵ２）（「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」）に対応する３つの参照表の創出工程、及び、３）距離参照表（「Ｌｏｏｋａｂｓ」）の創出工程である。
【０１３８】
１１−工程１：温度及び湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の創出工程
この参照表の目的は、温度及び湿度によるドリフトを補償するために、実際の容量測定と温度変数及び湿度変数とを一致させることにある。
【０１３９】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２５における工程１として説明される。
【０１４０】
２つの曲線：ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）から、傾き：α１＝ΔＣ１／ΔＣＵ１、及び、α２＝ΔＣ２／ΔＣＵ２が算出される。
【０１４１】
その後、これらの２つの曲線における横座標との切片Ｂ１及びＢ２が計算される。
【０１４２】
・式 ＣＵ１＝α１Ｃ１＋β１ 横座標 Ｂ１＝β１／α１
・式 ＣＵ２＝α２Ｃ２＋β２ 横座標 Ｂ２＝β２／α２
【０１４３】
算出された２つの横座標の平均Ｂ＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２を求める。
【０１４４】
次いで、温度と湿度との各ｏ×ｐ組に対して、Ｂ＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２の参照表を図２５に示されるように作成する。温度と湿度との組み合わせｏ×ｐによって、参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」はもちろんｏ×ｐの入力（インプット）を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＴＲＨ」参照表の形態は、ｏ×ｐに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ入力それぞれに対する出力（アウトプット）Ｂになっている。
【０１４５】
もちろん、図２５に示される特定の表は、単なる例であり、限定的に考えられるべきではない。
【０１４６】
１２−工程２：角度及びＯＣＵ１、ＯＣＵ２の参照表の創出工程（図８参照）
角度参照表の目的は、複数の温度変数及び湿度変数に対して、実際の容量測定又は実際の容量測定の組み合わせとセンサーを覆う標的物の表面量とを一致させることにある。
【０１４７】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２６について説明する。
【０１４８】
角度参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」を構築するためには、温度湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の温度と湿度との各組に対して、かつ、参照標的物１０と図２６ｂに示されたセンサー１００との相対的な各ｍ位置に対して、角度Δｍ＝ΔＣＵ２／ΔＣＵ１が図２６ａに示された曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）から算出される。図２６ｂには、参照標的物１０の長さに対して１／４の長さずつ変化させたｍ＝７の相対的な位置が示されている。温度と湿度との組み合わせｏ×ｐ及び相対的な位置ｍによって、角度参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」は、ｏ×ｐ×ｍの入力を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」参照表の形態は、ｏ×ｐ×ｍに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ×ｍ入力それぞれに対する出力Δｍになっている。実際には、このような参照表は、例えば、各ｍ入力を有する、単純なｏ×ｐ参照表に分割されていてもよい。
【０１４９】
もちろん、この発明においては、この特定の態様に限定されない。
【０１５０】
次いで、複数の温度変数及び湿度変数に対して、曲線ＣＵ１及びＣＵ２における横座標の始点と縦座標の始点とを一致させることを目的として、発明者らは、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」の２つの参照表を作成することを計画する。
【０１５１】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２７について説明される。
【０１５２】
より正確には、発明者らは、ａ）ｍ＝Ｃ（Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点）に対して直線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）を計算し追跡すること、ｂ）Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点に対する各ｍに対して直線を計算し追跡すること、及び、ｃ）傾きＣと、Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点に対する他の全ての直線ｍとの交差点を算出することを、計画する。
【０１５３】
次いで、各Ｔ／ＲＨインデックスに対して、曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）（図２７参照）の横座標始点ＯＣＵ１及び縦座標始点ＯＣＵ２における点位置平均を、図２７ｂに示されているように、いわゆる「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」の２つの参照表に記録する。
【０１５４】
温度と湿度との組み合わせｏ×ｐによって、参照表「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」はｏ×ｐの入力を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」参照表の形態は、ｏ×ｐに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ入力それぞれに対する「始点ＯＣＵ１又はＯＣＵ２の平均値」になっている。
【０１５５】
１３−工程３：距離参照表「Ｌｏｏｋａｂｓ」の創出工程
この参照表の目的は、実際の容量測定又は実際の容量測定の組み合わせと容量センサーから標的物が離れている距離とを一致させることにある。
【０１５６】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２８における工程３として説明される。
【０１５７】
この工程は、ピタゴラスの定理として知られる定理に基づく計算工程を必要とする。
【０１５８】
発明者らは、センサー１００から標的物１０が離れている距離を、特定の横座標始点ＯＣＵ１（ＴＲＨ）及び縦座標始点ＯＣＵ２（ＴＲＨ）で補正されたＣＵ１値及びＣＵ２値に関与する三角関数に基づいて、計算することを計画する。
【０１５９】
ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）並びに前記参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」を考慮して、各表面位置ｍ（図示された特定の場合にはｍ＝１〜７）、始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２を決定するＴ／ＲＨの各組み合わせ（前記の場合には１２組）、かつ、各距離（特定のかつ非限定的な場合には３８通り）それぞれに対して、下記ＡＢＳ値が算出される。
【０１６０】
【数６】
【０１６１】
このＡＢＳ値は、標的物１０とセンサー１００との距離に一致する。
【０１６２】
ＡＢＳとして算出された値は、いわゆる「ＬｏｏｋＡｂｓ」と称される参照表に記録される。
【０１６３】
温度と湿度との組み合わせｏ×ｐ、相対的な移動におけるｍ工程、及び、距離におけるｎ工程によって、参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」はｏ×ｐ×ｍ×ｎの入力を有している。換言すると、この参照表の形態は、ｏ×ｐ×ｍ×ｎに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ×ｍ×ｎ入力それぞれに対する出力ＡＢＳになっている。実際には、このような参照表は、例えば、各ｍ×ｎ入力を有する、単純なｏ×ｐ参照表に分割されていてもよい。
【０１６４】
要約すると、準備部分によって、５つの参照表、すなわち、「ＬｏｏｋＴＲＨ」、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」、「ＬｏｏｋＯＣＵ２」及び「ＬｏｏｋＡｂｓ」、並びに、２つの特徴的な変数、すなわち、α１及びα２（曲線ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及び曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）の傾き）が、得られる。
【０１６５】
これらの５つの参照表及び２つの特徴的な変数α１及びα２によって、センサー１００を覆う標的物１０の表面、及び、センサー１００と標的物１０とを離間する距離が、「検出部分」において「リアルタイム」で算出されることができる。
【０１６６】
２．検出部分
この検出部分は、４つの主要工程に分割され、これらの主要工程は、１）「ＬｏｏｋＴＲＨ」用のインデックスポインターの算出工程、２）始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２の算出工程、３）位置ｍの算出工程、及び、表面被覆に関する情報が得られる角度の算出工程、並びに、４）標的物１０とセンサー１００との距離の算出工程である。
【０１６７】
２１−工程１：「ＬｏｏｋＴＲＨ」用のインデックスポインターの算出工程
シグナルＣＵ１、Ｃ１、ＣＵ２及びＣ２はリアルタイムでセンサー１００に捕捉される。
【０１６８】
次いで、２つの関係式ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）、α１、α２、並びに、横座標の切片から、対応するインデックスポインター（Ｂ１＋Ｂ２）／２が算出される。このインデックスを用いて（直接又は内挿法によって）、Ｔ／ＲＨ組み合せの情報が参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」から選択される。
【０１６９】
２２−工程２：始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２の算出工程
前記Ｔ／ＲＨ組み合せの情報を用いて、曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）における始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２がそれぞれ参照表「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」から（直接又は内挿法によって）選択される。
【０１７０】
２３−工程３：位置ｍの算出工程、及び、表面被覆が得られる角度の算出工程
傾きａ＝（ＣＵ２−ＯＣＵ２）／（ＣＵ１−ＯＣＵ１）が計算され、算出された傾き及び前記工程１で得られたＴ／ＲＨ組み合せの情報から、位置を表す値が参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」から選択される。この値は、センサー１００の正面に位置する標的物１０、例えば、乗員によって被覆された表面を表す値である。
【０１７１】
換言すると、各容量センサー１００に対して、参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」から選択された値は、センサー１００を覆う乗員等の標的物１０における表面Ｓｄｉを示す。
【０１７２】
２４−工程４：標的物１０とセンサー１００との距離の算出工程
値Ｄは、下記式から算出される。
【０１７３】
【数７】
【０１７４】
次いで、この値Ｄ、並びに、前記工程１で得られたＴ／ＲＨ組み合せの情報、及び、前記工程３で得られた角度値に基づいて、推定距離が参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」から（直接又は内挿法によって）選択される。
【０１７５】
換言すると、各容量センサー１００に対して、参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」から選択された値は、センサー１００から標的物１０が離れている距離ｄｉを示す。
【０１７６】
要するに、ＣＵ１、Ｃ１、ＣＵ２及びＣ２のデータ収集から、説明したこの方法によれば、センサー１００の正面に位置する標的物１０によって被覆された表面Ｓｄｉ及び前記センサー１００からの距離ｄｉをそれぞれ計算し、決定することができる。
【０１７７】
この完全な検出方法が図２９に示されている。
【０１７８】
また、この方法は図３３に示された方法における第１工程２００でもある。
【０１７９】
すべての温度及び湿度範囲において表面を変化させて、発明者らがこの方法を実行することによって得られた結果が図３０に示されている。図３０において、Ｘ軸又は横軸は実際の表面に対応し、Ｙ軸は推定表面（算出表面）Ｓｄｉに対応している。
【０１８０】
これらの結果に基づいて、１インチまで算出された距離ｄｉが図３１に示されている。
【０１８１】
図３０及び図３１には、この方法によれば、センサー１００から標的物１０が離れている距離ｄｉとセンサー１００を被覆している標的物１０の表面Ｓｄｉとの確実な決定法が提供されることが、示されている。
【０１８２】
特に、この方法によれば、温度及び湿度によって生じるドリフトを補償することができる。
【０１８３】
Ｃ． この発明における、自動車シートに着座した人の形態決定
【０１８４】
乗員を区別するためには、シートにいくつかのセンサー１００を的確に設置する必要がある。工業的制限及び価格問題によって、センサーの数は抑えられる。
【０１８５】
図２及び図３２には、この発明における、シート内へのセンサー１００の優先的かつ非限定的な埋設状態が示されている。
【０１８６】
図２及び図３２に示されたセンサー１００は、シートにおける、水平方向の座席支持部に備え付けられている。もちろん、必要であれば、追加のセンサー１００を、シートにおける、背もたれ部分に備え付けてもよい。
【０１８７】
図２及び図３２に示された優先的かつ非限定的な実施形態においては、６個のセンサー１００が備え付けられている。優先的に、各センサー１００は、前記したように、３個の電極１００、１２０及び１３０を有し、その結果、各センサー１００は、各主電極１１０及び１２０から２個の画素を決定する。
【０１８８】
図２及び図３２において、４個の短い（通常約９ｃｍの長さを有する）センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６と、２個の長い（通常約２９ｃｍの長さを有する）センサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４とは区別されている。
【０１８９】
センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ６は、ボルスタと称される、シートの外側側部に備え付けられている。
【０１９０】
センサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５は、前記ボルスタに近接したシートの座部に備え付けられている。
【０１９１】
優先的に、４個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ３及び１００Ｓ４はすべて、シートの奥行き方向の略中央部、すなわち、シートの前部及び後部からほぼ同距離の位置に、シートの左側から右側に向かって配列されている。
【０１９２】
センサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４は、シートの座面においてセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５の両側それぞれに備え付けられ、センサー１００Ｓ３はシートの前方に位置し、センサー１００Ｓ４はシートの後方に位置している。
【０１９３】
６個の各センサー（１００Ｓ１〜１００Ｓ６）に対して、図３３に概念的に示される工程２００の通り、表面被覆Ｓｄｉ及び関連する距離ｄｉが決定される。
【０１９４】
図１に示される特別な実施態様のように、各センサー１００が主電極１１０及び１２０に対応する２個の画素を有しているときは、６個のセンサー１００を使用することによって、１２個の情報画素（ピクセル）それぞれが得られる。
【０１９５】
優先的に、この発明に係る方法は、「無反応（エンプティ）」のセンサー、すなわち、その正面に検出すべき標的物がないセンサーに対応する値Ｓｄｉ及びｄｉを決定する選別工程を有している。
【０１９６】
距離閾値は、センサーが無反応であるか否かを判定するのに用いられる。このような距離閾値は、図１７において、「ｄｉｎｆ」と称される。
【０１９７】
ｄｉ＞ｄｉｎｆである場合にはセンサー「ｉ」は無反応とされ、ｄｉ≦ｄｉｎｆである場合には、センサー「ｉ」は被覆されているとされる。
【０１９８】
例えば、ｄｉｎｆとして、２０ｍｍを選択することができる。
【０１９９】
このような選別工程は、無反応のセンサーに対応する値Ｓｄｉ及びｄｉを無視するために、図３３に示される重み付け工程２１０に先立って実施してもよく、又は、形態に一致しないプロファイル（分析結果）をすべて排斥するために、一致分析に対応する図３３の工程２２０に参照される工程に進むように、実施してもよい。
【０２００】
すべてのセンサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６は、左側から右側まで任意に特徴付けられる。各「被覆」センサー１００に対して決定されるＳｄｉ値に応じて、対応するＳｉ値が決定される。このＳｉ値は、任意に、０．２５刻みで０．２５〜１．７５の範囲にある。Ｓｉ＝０．２５は、図２２の最下段に示された状態（センサーの左側１／４が被覆）に対応する。Ｓｉ＝１は、図２２の中央に示された状態、すなわち、標的物がセンサーの中心にある状態に対応する。Ｓｉ＝１．７５は、図２２の最上段に示された状態（センサーの右側１／４が被覆）に対応する。
【０２０１】
シートにおいて、この特徴を用いるためには、センサー配置は対称で、もちろん左側と右側との変化量は逆であるから、センサーの検出方向を変える必要がある。
【０２０２】
換言すると、左側の表面検出方向（センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２）である場合は、保持されたＳｉは０．２５〜１．７５まで変化する。
【０２０３】
右側の表面検出方向（センサー１００Ｓ５及び１００Ｓ６）である場合は、検出される面方向は逆方向である。その結果、保持されたＳｉは２−Ｓ検出になる。
【０２０４】
乗員を区別する、すなわち、シート上で検出された乗員の形態を決定する非常に簡単な方法は、標的物に被覆されたセンサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６の画素数を算出することによって直接的に計算を行うことであろう。
【０２０５】
しかし、このような単純な方法によると、真実が曲げられ、いくつかの間違いが生じる。
【０２０６】
実際には、センサー１００上の表面予測は距離ｄｉにかかわらず常に同じ方法で確認される。換言すると、このような単純な計算方法を使用すると、乗員の輪郭は考慮されないことがあり、ときに間違いが生じる可能性がある。
【０２０７】
この障害を避けるため、この発明に従って、発明者は、対応する各距離ｄｉ基づく重み付け変数Ｗｉによって算出された表面Ｓｉのバランスをとることを、提案する。
【０２０８】
このため、センサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６（少なくとも４個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）の中で最小距離ｄｉが検出される。次いで、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６について、「Ｗｉ」と称されるバランス係数が算出される。
【０２０９】
係数Ｗｉは、複数の関数によって算出されてもよい。
【０２１０】
優先的に、係数Ｗｉは、Ｗｉ＝（ｄｉ−ｄｉｎｆ）／［ｍｉｎ（ｄ１ ｔｏ ｄｐ）−ｄｉｎｆ］である。式中、ｄｉはセンサーｉについて算出された距離である。ｄｉｎｆは無限距離（例えば、２０ｍｍ）、すなわち、シートが空席であると推定されるときを意味する。ｍｉｎ（ｄ１ ｔｏ ｄｐ）は、ｐ個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６すべてについて、算出された最小距離である。
【０２１１】
係数Ｗｉの算出後に、工程２１０において、各センサーについて算出された各表面Ｓｉと、対応するＷｉ係数、及び、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６についてのＷｉ係数とを、掛ける。このような重み付け工程２１０によれば、乗員の輪郭が考慮され、乗員の一貫した形態表面が得られる。
【０２１２】
例えば、このような重み付け工程２１０によれば、図３５に示されるように、シートに標準的中央位置に着座している乗員の２つのプロファイルを区別することができる。２つのプロファイルは、一方は狭いプロファイルであり、他方は広いプロファイルである。このような重み付け工程２１０を実行しなければ、２つの乗員プロファイルについて得られたＳｉ値は、形態を決定する際に、同様の問題点が生じることになるであろう。
【０２１３】
Ｗｉ値は図３３の左側に示されている。Ｗｉは最小距離ｄｉで最大になる。測定されたｄｉがｄｉｎｆよりも大きいときには、ｄｉ＝ｄｉｎｆとすることに注意を要する。
【０２１４】
この重み付け工程２１０の後であって、工程２４０で単純な表面全てを計測する前に、発明者は、一致しないプロファイルを無視する工程２２０を実施することを提案する。確かに、発明者は、一致しないプロファイルがいくつかの特別な状態によって生じる可能性があることを見出した。
【０２１５】
一致しない特別なプロファイルとしては、例えば、シートの中央にきちんと着座し、ボルスタに手を置いた子供の場合が挙げられる。もちろん、この場合には、センサー１００が子供の幅よりも広い幅を検出し、その結果、誤判別（子供が大人として検出される）を引き起こす可能性があるから、間違いが生じることがある。
【０２１６】
優先的に、工程２２０は、第１に「中心検出」工程を含んでいる。この中心検出工程の目的は、全体的に被覆されたと思われるセンサー１００に対応する情報のみを保持することにある。確かに、実際のところ、多くの乗員は適性ではない位置に着座するから、これはほとんど達成さることはない。
【０２１７】
例えばα＝０．２５であるときに、表面Ｓｉが１−α＝＜Ｓｉ＝＜１＋αとして定義される範囲内にある場合に、中心検出工程によれば、優先的に、センサー１００が全体的に被覆されている（中心位置にある）と、判断することができる。閾値αは、必要に応じて、修正されてもよい。
【０２１８】
その結果、センサーから発せられる情報は、Ｓｉ＜１−α又はＳｉ＞１＋αの場合には、保持されない。
【０２１９】
第２に、一致分析工程２２０は、１つのセンサーから他のセンサーまでの傾きの連続性を理解するために第２の変数βを考慮して、優先的に、２つの隣接するセンサーの表面ＳｉとＳｉ＋１とを区別（大きいか小さいか）する工程を含んでいる。このことは、かりに、表面ＳｉがＳｉ＜Ｓ（ｉ＋１）＋β又はＳｉ＞Ｓ（ｉ＋１）−βに従って変動すると、変化が生じ、その変化の傾きが算出され、その傾きが一致分析用の各閾値と比較されることを、意味している。例えば、β＝０．１２５である。
【０２２０】
バランス係数Ｗｉをすべての表面Ｓｉにかけること（Ｓｉ＊Ｗｉ）、及び、前述の表面許容誤差を管理することによれば、異常性を検知し、誤判別を避けるために、プロファイルの整合性を確認することができる。
【０２２１】
これらの処理の後、Ｗｉ、α及びβによる単純な表面Ｓｉすべてについて、いくつかの非典型的な場合は、工程２２０によって、無視されてもよい。
【０２２２】
例えば、図３６には、センサー１００Ｓ４とセンサー１００Ｓ５との間に下向きの傾きを生じさせる、ボルスタに手を置いている子供の非典型的な状態が示されている。
【０２２３】
このようなプロファイルは、図３５の様に、連続的ではない。このプロファイルは、左手をボルスタに置いてシートの中心に着座した子供の典型的なものであり、工程２２０で無視されるべきである。
【０２２４】
その他の不一致状態は、図３７に示されている。この図３７には、「ホール」（ｄｉｎｆ（例えば、非限定的な、２０ｍｍよりも大きな距離）よりも大きい検出距離を意味する。）の検出が示されている。ホールをこのように検出する場合には、次に隣接するセンサー又は画素は分類用として使用されない。例えば、ホールがセンサー１００Ｓ２とセンサー１００Ｓ６との間で検出された場合には、センサー１００Ｓ１と１００Ｓ２のみが分類に使用される。このような操作はセンサー１００Ｓ６についてＳｉを強引に０にするのに等しい。したがって、反対の例として、ホールがセンサー１００Ｓ１とセンサー１００Ｓ５との間で検出された場合には、センサー１００Ｓ５と１００Ｓ６のみが分類に使用される。このような操作はセンサー１００Ｓ１についてＳｉを強引に０にするのに等しい。
【０２２５】
センサーが被覆されているか否か、その結果、ホールが存在しているか否かを決定するための基準αは、あるシステムから他のシステムに変更することができる。
【０２２６】
図３７における最初の２行は、完全に被覆されていないセンサーにホールが対応している状態を示している。
【０２２７】
図３７における最後の２行は、ホールがたった１／２画素、すなわち、１／４が被覆されていないセンサーに対応している状態を示している。この最後の状態は、符号２３０、２３２、２３４及び２３６で参照される、図３３に示された工程によって実行されてもよい。図１６において、センサー１００Ｓ２が３／４以下の被覆量として測定された場合に、センサー１００Ｓ１のＳｉは強引に０にされ、また、センサー１００Ｓ５が３／４以下の被覆量として測定された場合に、センサー１００Ｓ６のＳｉは強引に０にされる。
【０２２８】
一致しないプロファイルの分析中、システムは、優先的に、中心センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６について、隣接する２つの画素間の傾き変化のサインを検討する。一致しないプロファイルの例として、図２１及び図２２が挙げられる。図３８及び図３９には、隣接する２つの画素間の傾きが変化している例外的なサインが示されている。
【０２２９】
Ｗｉ係数による単純な表面Ｓｉすべての正常化が終了した後に、「ホール」検出が可能な場合及びそれらの処理のすべて、つまり、隣接する２つのセンサー間における、すべての異常な傾きの変化が（前述した変数α及びβの処理と併せて）、考慮される。
【０２３０】
このような処理用の「真偽表」の一例は、図４０に示されている。
【０２３１】
この表には３２通りの状態が示されている。「左側」の表は左側のセンサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２に関する。「右側」の表は右側のセンサー１００Ｓ６及び１００Ｓ５に関する。図４０において、各センサーの状態は、「無反応」状態をＥ、左側被覆状態をＬ、中心（完全な被覆）状態をＣ、及び、右側被覆状態をＲとして、表されている。
【０２３２】
図４０において、
・第１行目は、無反応と検出された、隣接する２つのセンサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の場合に対応する。この場合には考慮されない。
・第２行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６が無反応である場合に対応するが、隣のセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５の隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、間違いであるとみなされ、考慮されない。
・第３行目及び第４行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は無反応であるが、隣のセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５は完全に被覆されているか前記外側センサーの反対側が被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
【０２３３】
・第５行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６がその外側部分のみが被覆されているが、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第６行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６、及び、その隣の１００Ｓ２又は１００Ｓ５が共にその外側部分のみ被覆されている場合に対応する。このような場合も、間違いであるとみなされ、考慮されない。
・第７行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその外側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
・第８行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその外側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５はその反対側部分が被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
【０２３４】
・第９行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第１０行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーに隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、これらのセンサーの組（１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）から得られるシグナルの加算は、反対側の内側センサー（すなわち、各１００Ｓ５及び１００Ｓ２）が無反応である場合にのみ処理される。
・第１１行目は、センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ６、又は、１００Ｓ２及び１００Ｓ５が共に完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、シグナルは加算される。
・第１２行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーの反対側の部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、内側センサー１００Ｓ５及び／又は１００Ｓ２から発せられたシグナルは保持されるが、外側センサー１００Ｓ１及び／又は１００Ｓ６から発せられたシグナルは、Ｓ１＜Ｓ２＋β 又は、Ｓ６＞Ｓ５−βのときのみ、保持される。
【０２３５】
・第１３行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第１４行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーに隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、これらのセンサーの組（１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５又は１００Ｓ６）から得られるシグナルの加算は、反対側の内側センサー（すなわち、各１００Ｓ５及び１００Ｓ２）が無反応であるときのみ処理される。そうでなければ、シグナルは無視される。
・第１５行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、シグナルは加算される。
・第１６行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６に加えて、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５も内側部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、内側センサー１００Ｓ５及び／又は１００Ｓ２から発せられたシグナルは保持されるが、外側センサー１００Ｓ１及び／又は１００Ｓ６から発せられたシグナルは、Ｓ１＜Ｓ２＋β 又は、Ｓ６＞Ｓ５−βのときのみ、保持される。
【０２３６】
区別の特質に関する情報を得るために、優先的に、関連する「信頼性テスト」が工程２４０の前に実施される。
【０２３７】
信頼性テストは、距離検出に優先的に基づいており、次のようにして算出されることもできる。
・空席の場合の信頼率：ｃ＝１−（着座シート数／センサーの合計数）
・区別ができない場合（小さなセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ３及び１００Ｓ４がすべて無反応）の信頼率：ｃ＝０
・その他の場合（着座シート）の信頼率は距離変数に基づく：ｃ＝１−（Δｄ／ｄｉｎｆ）
・０＜ｃ＜１の信頼性を得るために：Δｄ＞ｄｉｎｆの場合には、Δｄ＝ｄｉｎｆ
・後方位置に対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２，ｄ５，ｄ６）−ｄ４｜
・前方位置に対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２，ｄ５，ｄ６）−ｄ３｜
・左側位置決めに対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２）−ｄ５（又は場合によりｄ６）｜
・右側位置決めに対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ５，ｄ６）−ｄ２（又は場合によりｄ１）｜
【０２３８】
もちろん、一致しないプロファイル、ホール、不一致傾き等の例外が検出されるとすぐに、このテストの信頼性は低下する。
【０２３９】
これらの種々の処理の後に、乗員の区別が決定されてもよい。
【０２４０】
優先的に、この区別は、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の中央鎖における表面Ｓｉ（画素数又は所望の解決策に基づく半分の画素）の数を算出することによって、実施される。
【０２４１】
換言すると、区別は下記式で表される。
【０２４２】
【数８】
【０２４３】
腰幅対形態クラスに関係する統計に基づく分布を考慮した後、種々の閾値が全クラスに対する画素数として表示される。
【０２４４】
典型的には、ＦＭＶＳＳ ２０８ 規則が図４１に示されている。
【０２４５】
乗員標本の記録に対するデータベースが図４２に示されている。
【０２４６】
このデータベースで得られた結果が図４３に示されている。
【０２４７】
これらの結果を分析すると、閾値によって、子供用のΣＳｉ＊Ｗｉ値は大人用のΣＳｉ＊Ｗｉ値から切り離されていることが実証される。図４３に示されているように、この典型的な閾値は約１．３５である。
【０２４８】
クラス分離用の閾値配置を図４４で提案した。図４４に示されたこのような閾値は、もちろん、非限定的な例である。
【０２４９】
要約すると、図３３に示された方法は、
・各センサー１００についてのｄｉ及びＳｉの算出２００と、
・各センサー１００についてのＷｉの算出２１０と、
・一致しないプロファイルの処理２２０と、
・下記式の計算及び関連する信頼性テストによる乗員の区別２４０との工程を含んでいる。
【０２５０】
【数９】
【０２５１】
もちろん、この発明は、図のみに示された前記説明に限定されるものではない。この発明は、添付の特許請求の範囲に基づくいかなる変形例をも包含する。
【０２５２】
図４５及び図４６には、センサーの埋設変形例が示されている。より詳細には、図４５及び図４６には、図２及び図３２の対応するセンサーと同様に、背もたれの近傍のシート差込物に配置された、４つのセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の配線、並びに、前部近傍であって各ボルスタ近傍の、前記シート差込物に配置された、２つの追加の短いセンサー１００Ｓ７及び１００Ｓ８が示されている。
【０２５３】
図４７は、センサーの別の埋設変形例が示されている。この変形例において、図２及び図３２に示され、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６に平行なセンサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４は、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６を横断するセンサー１００Ｓ９及び１００Ｓ１０に、置き換えられている。
【図面の簡単な説明】
【０２５４】
【図１】図１は、この発明に係る容量センサーの非限定的な態様を示す図である。
【図２】図２は、この発明に係る実施形態に一致する、６個の容量センサーのシートへの埋設形態を示す概略図である。
【図３】図３は、この発明に係る非限定的な実施形態に一致し、それぞれ２つの画素を有する、６個の容量センサーのより正確な埋設形態を示す図である。
【図４】図４は、現実的なプロファイルと非現実的なプロファイルとの一例を示す図である。
【図５】図５は、数学的参照関数としてのつり鐘型関数の一例を示す図である。
【図６】図６は、標準的な体格をした子供のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図７】図７は、標準的な体格をした大人のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図８】図８は、標準的な大柄の体格をした大人のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図９】図９は、つり鐘型関数を必要とする比較工程によって得られる変数で分類される形態分類表を示す図である。
【図１０】図１０は、この発明に係る処理の高い信頼性を示すために、選択された間違い入力を実行した標準的な体格をした子供のプロファイルを示す図である。
【図１１】図１１は、つり鐘型関数を実行するこの発明に係る形態分類の結果を示す図である。
【図１２】図１２は、対応するエラー分布を示す図である。
【図１３】図１３は、この発明に係る三次元メッシュイメージの構築を示す概略図である。
【図１４】図１４は、２つの画素センサー間における直線的な挿入を示す図である。
【図１５】図１５は、標準的な三次元イメージを示す図である。
【図１６】図１６は、測定された三次元プロファイルとテンプレートにおける最大境界値及び最小境界値とを示す図である。
【図１７】図１７は、測定された三次元プロファイルと三次元レファレンスとを示す図である。
【図１８】図１８は、０〜３６Ｋｇテンプレートに「テンプレート方法」を適用した結果を示す図である。
【図１９】図１９は、この発明に係る、測定されたプロファイルを対応する体重クラスに分類した結果を示す図である。
【０２５５】
【図２０】図２０は、この発明に係る検出実施の初期工程において、前記容量センサーの電極にかける電位の例を示す図である。
【図２１】図２１は、この発明におけるセンサーシステムにおいて作用する容量分それぞれを概略的に示す図である。
【図２２】図２２は、この発明における準備部分において、センサーに対する参照標的物の段階的な移動を示す図である。
【図２３】図２３は、この発明において、センサーから発信された電気出力の相対的な漸進的変化を概略的に示す図であって、温度及び湿度を表す変数を測定するのに使用される図である。より正確には、図２３ａは曲線ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）を示す図であり、図２３ｂは曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）を示す図である。
【図２４】図２４は、この発明において、センサーから発信された他の電気出力の相対的な漸進的変化を概略的に示す図であって、センサーから標的物が離れている距離及び／又は前記標的物によって覆われたセンサーの表面量を測定するのに使用される図である。
【図２５】図２５は、温度変数及び湿度変数を考慮した参照表の構成を示す図であり、より正確には、図２５ａは曲線ＣＵ＝ｆ（Ｃ）を示す図であり、図２５ｂは曲線の始点を定義する図であり、図２５ｃは対応する参照表を示す図である。
【図２６】図２６は、センサーから発信された電気出力の相対的な漸進的変化がセンサーにおける参照標的物の相対的な位置に依存することを示す図であり、より正確には、図２６ａは曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）を示す図であり、図２６ｂはセンサーに対する参照標的物の相対的な移動の順序を示す図である。
【図２７】図２７は、温度変数及び湿度変数に関する、曲線反応の初期オフセットを決定する参照表の構成を示す図であり、より正確には、図２７ａは曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）のいくつかの点を示す図であり、図２７ｂは対応する参照表を示す図である。
【図２８】図２８は、容量センサーから発信された出力の組み合せに基づいて、センサーから標的物が離れている距離を測定することを示す図である。
【図２９】図２９は、この発明に係る完全な検出方法を概略的に示す図である。
【図３０】図３０は、標的物によって覆われたセンサーの表面量を測定することにおける、この発明の実績を示す図である。
【図３１】図３１は、センサーから標的物が離れている距離を測定することにおける、この発明の実績を示す図である。
【図３２】図３２は、対応するセンサーの配列を示す概略図である。
【図３３】図３３は、この発明に係る方法における、主要工程を示す概略図である。
【図３４】図３４は、あるセンサーから他のセンサーまでの測定された距離の評価を示す概略図である。
【図３５】図３５は、自動車シートに着座した乗員の着座位置の変化２種を示す概略図である。
【図３６】図３６は、曲線において、不一致に基づく部分的に不適切な出力の例を示す図である。
【図３７】図３７は、不一致に対する、部分的に不適切な出力の４種の例を示す図である。
【図３８】図３８は、部分的に不適切な出力の別の例を示す概略図である。
【図３９】図３９は、部分的に不適切な出力のまた別の例を示す概略図である。
【図４０】図４０は、一致分析の例が記載された表を示す図である。
【図４１】図４１は、好適な規則を示す図である。
【図４２】図４２は、対応するサンプルベースを示す図である。
【図４３】図４３は、この発明に係る方法によって得られたデータベースを示す図である。
【図４４】図４４は、このデータベースに適用される閾値の例を示す図である。
【図４５】図４５は、この発明に一致する、第２の容量センサー埋設変形例を示す図である。
【図４６】図４６は、シートに埋設されたセンサーの同じ変形例を示す図である。
【図４７】図４７は、この発明に一致する、別の容量センサー埋設変形例を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、センサーの技術分野に関する。
【０００２】
より正確には、この発明は、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態（モルファラジー）を識別する改善されたシステム及び方法に関する。
【０００３】
この発明における非限定的な実施態様は、自動車におけるエアバッグの起動を制御することに関する。
【背景技術及び発明の開示】
【０００４】
ここ１年、自動車分野におけるエアバッグは、衝突した場合に、加速度計を用いて、起動されていた。この基本的な起動システムは、乗員の形態（子供、小柄な大人、中肉中背の大人及び大柄な大人）を考慮していなかった。
【０００５】
一般的に知られているエアバッグは、空席であっても、又は、乗員が「ＣＲＳ」（チャイルドシート）に固定されていない乳幼児であっても、起動していた。乳幼児の場合は、特に深刻であり、多数の死因となる。
【０００６】
これらの理由のために、これ以降、いくつかの車両には、シートにＣＲＳが取り付けられている場合に、エアバッグの起動を規制するスイッチが備えられている。このスイッチは、エアバッグ装置の起動可能状態、すなわち、「起動可能」状態又は「起動規制」状態を表す、ダッシュボード上の光指示器に接続されている。
【０００７】
２００３年以来、米国（ＦＭＶＳＳ ２０８ 規則）では、世界的生産量の少なくとも１／３の自動車に「ＯＣＳ」（乗員分類装置）と称される乗員検出装置を装着することを自動車製造会社に課すほとんどの規制規則が実施された。
【０００８】
エアバッグが次の状態には起動されてならないことに注目される。
・シートが空席であるとき
・シートに取り付けられたＣＲＳに乳幼児が固定されているとき
・６歳未満の子供（体重２６ｋｇ未満）がシートに着座しているとき
【０００９】
世界中での事業制限を課すことになるであろう規則は、自主的に、エアバッグの高性能な起動を規定している。エアバッグの高性能な起動は、すなわち、空席のシート、乳幼児が固定されたＣＲＳが取り付けられているシート、６歳未満の子供（体重２６ｋｇ未満）が着座したシートに対しては、エアバッグを起動させないことであり、一方、次の場合には、着座した人の形態に応じてエアバッグの膨張力を監視することである。
・小柄な大人に関係する５パーセンタイルクラス（４６−５３ｋｇ、１．４−１．６５ｍ）
・５０パーセンタイルクラス（６８−７３ｋｇ、１．７０−１．８ｍ）
・９５パーセンタイルクラス（９４−９８ｋｇ、１．８３−１．９３ｍ）
【００１０】
しかし、現在のところ、これを完全に満足できる解決策を提供するシステムも方法もない。
【００１１】
出願人は、２００５年７月２８日に、フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）をした。この出願には、標的物（ターゲット）によって覆われているか否かにかかわらず検出可能な容量センサーの技術的構造（ストラクチャ）が開示されている。
【００１２】
また、出願人は、２００６年５月１７日に、欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号）をした。この出願には、標的物によって覆われた容量センサーの表面量と、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離とを決定する工程を含む方法が開示されている。さらに、出願人は、２００６年５月１７日に、欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０７．４号）をした。この出願には、容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を決定する工程を含む方法が開示されている。これらの方法は、温度及び湿度が通常の範囲にある場合には、その結果には非常に満足できる。
【００１３】
しかし、実際には、いくつかの制約があり、乗員を識別する際に、支障を来たすことがある。
【００１４】
制限的ではないが、このような制約はシート上の湿った障害物が原因である。このような制約は、例えば、湿ったレインコートを纏ってシートに着座した乗員（大人又は子供）、ビーチから戻ってきてシートに湿ったタオルを置いて着座した乗員、飲料をこぼしてシートの一部が湿った場合、又は、窓ガラスを完全に閉めなかったためにシートが雨で濡れた場合が原因となる。
【００１５】
その他の制約は、シートに着座した乗員が原因となるのではなく、例えば、シートに置かれた、金属物、スーツケース、水ボトル一箱等が原因となる。
【００１６】
この発明の目的は、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態をより信頼性高く識別することを可能にする手段を提案することに、ある。
【００１７】
この発明の目的は、次の工程を含む方法であるこの発明によって、達成される。次の工程は、シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー一式を内蔵する工程と、シートに内蔵された複数の前記容量センサーから発せられる出力を収集する工程と、前記シートに対向する標的物の形態を、前記出力から測定される、前記標的物及び前記容量センサーが離れている距離、並びに、前記標的物によって覆われた前記センサーの表面量に基づいて、決定する工程と、決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程である。
【００１８】
この発明における別の優先的な特徴によれば、この発明に係る方法における前記比較工程は、レファレンス形態を示す数学関数を有している。
【００１９】
この発明における別の優先的な特徴によれば、この発明に係る方法における前記比較工程は、レファレンス形態を示す三次元レファレンスイメージを有している。
【００２０】
この発明は、また、前記方法を実行するシステム、及び、このようなシステムを含有する自動車用シートに関連する。
【００２１】
この発明におけるその他の技術的特徴、目的及び利点は、添付の図面を参照して、以下の説明によって、理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
前述したように、この発明によれば、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態をより信頼性高く識別する方法が、提案される。この発明によれば、このような形態識別機能でエアバッグの起動を制御することができる。
【００２３】
より詳細には、前述したように、この発明によれば、シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー１００一式を内蔵する工程と、シートに内蔵された複数の容量センサー１００から発せられる出力を収集する工程と、シートに対向する標的物１０の形態を、前記出力から測定される、標的物１０及び容量センサー１００が離れている距離、並びに、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面量に基づいて、決定する工程と、決定された形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程とを含む方法が、提案される。
【００２４】
この発明における容量センサー１００の一例、及び、シートに内蔵されたこのような容量センサー１００一式の一例が、図１及び図２に示されている。図１に示されるような容量センサー１００、及び、図２に示される、シートへのセンサー１００の内蔵は、以下の明細書において、より詳細に説明されている。
【００２５】
より詳細には、この発明によれば、シートに内蔵された複数の容量センサー１００からの出力を収集する工程と、各容量センサー１００に対して、前記センサー１００から標的物１０が離れている距離を示す第１の値ｄｉ、及び、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を示す第２の値Ｓｄｉを決定する工程と、標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を示す第２の値Ｓｄｉに、センサー１００から標的物１０が離れている距離を示しかつ対応する第１の値ｄｉに基づいた各重み付けを、適用する工程と、重み付けされた第２の値Ｓｄｉ×Ｗｉを収集して標的物１０の形態を決定する工程を優先的に含む方法が、提案される。
【００２６】
各センサー１００と標的物１０との距離ｄｉ及び各センサー１００を覆っている標的物１０の表面Ｓｄｉは、有効な手段であればいかなる手段によっても得ることができる。
【００２７】
この発明によれば、各センサー１００が覆っている標的物１０の表面Ｓｄｉと共に、各センサー１００と標的物１０との距離ｄｉは、優先的に、温度及び湿度環境によって生じるドリフトを補償する手段を含む方法で、得ることができる。実際には、発明者は、一般に、容量測定は温度及び湿度環境に非常に敏感であることを、見出した。
【００２８】
以下に、Ａ）シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を識別する、この発明に係る方法をまず説明し、次いで、ｂ）距離ｄｉと表面Ｓｄｉとを得るための、優先的かつ非限定的な方法を説明し、最後に、Ｃ）この距離ｄｉと表面Ｓｄｉとに基づいて乗員の形態を決定する、優先的かつ非限定的な方法を説明する。
【００２９】
Ａ．シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態識別
【００３０】
この発明に係る方法によれば、シート上に湿った障害物が存在する場合等の厳しい制約があっても、いくつかの容量センサーを内蔵した自動車シートに着座した乗員の形態を、直接的に、識別することができる。
【００３１】
この方法によれば、例えば、「シートに置かれた湿った障害物の上に子供が着座した場合」の問題点を解決することができる。換言すれば、この発明に係る方法によれば、湿ったタオルがシート上に存在していても、このシートに着座した乗員の分類を正確に認識することができる。
【００３２】
前記欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号及び出願番号ＥＰ０６２９０８０７．４号）に開示された表面−距離決定方法を実施する際に未解決であった問題の一つは、湿った障害物による問題である。実際には、シート上に湿った障害物があると、前記表面−距離決定方法によって得られる結果は間違ったものとなる。この問題を解決するため、表面−距離決定方法を実行する新たな方法を開拓した。この方法を以下に説明する。
【００３３】
次の３点を考慮すると、横方向における乗員の臀部プロファイルの測定結果が得られる。
・図２及び図３に示されるように、シートの横断面に実質的に及ぶプローブ１００の位置（このプローブの位置については、以下により詳細に説明する。）
・２つの画素１１０Ｓ１及び１２０Ｓ１、１１０Ｓ２及び１２０Ｓ２、１１０Ｓ３及び１２０Ｓ３、１１０Ｓ４及び１２０Ｓ４、１１０Ｓ５及び１２０Ｓ５、並びに、１１０Ｓ６及び１２０Ｓ６をそれぞれ含む各プローブ１００（前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）に非限定的な例として開示されている。）
・図２０に示される直流電位をかけ、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）及び前記欧州特許出願（出願番号ＥＰ０６２９０８０６．６号）に記載の処理によって、得られる各センサー１００における種々の応答（これらについては、以下により詳細に説明する。）
【００３４】
乗員はいかなる体形にもなることができないので、距離又は湿った障害物で臀部プロファイルの測定が混乱しても、正確な乗員の臀部プロファイルを認識することができる。さらに、臀部プロファイルは乗員の形態に関連するので、臀部プロファイルから乗員の形態を予測することができるであろう。
【００３５】
まず初めに、プロファイルの非現実的な測定結果が拒否される。図４には、引き続き処理が続行されるプロファイルの現実的な測定結果の一例、及び、拒否されるべきプロファイルの非現実的な測定結果の一例が示されている。もちろん、ホールが含まれているプロファイルの測定結果は非現実的であり、拒否される必要がある。
【００３６】
ここで、プロファイルの現実的な測定結果はレファレンスに対応する所定の体形（ｓｈａｐｅ）に一致すると、仮定することができる。
【００３７】
また、測定された形態に対応する決定されたプロファイル測定結果と、このようなレファレンスとを比較すると、決定された形態を分類することができる。
【００３８】
レファレンスは、この発明に従って膨大な態様に対応している。
【００３９】
この発明に係る非限定的な例によれば、レファレンスは数学関数Ｓ（ｐ）（ここに、ｐはピクセルインデックスである。）である。
【００４０】
レファレンスの形状がこのような数学関数によって選択されると、レファレンスの形状（ｓｈａｐｅ）をプロファイルの測定結果に一致させることによって、プロファイルの測定結果がこのレファレンスの形状に一致する可能性があるか否かを評価することができる。この評価は、例えば、プロファイルの測定結果がこのレファレンスの形状に一致する可能性があるかないかを識別する誤差（間違い）基準（通常は平均二乗基準）を算出することによって、達成される。
【００４１】
このような可能性試験（ライクリネス テスト）に加えて、変数値を考慮することによって、測定された形状又はプロファイルを数値化することができる。換言すると、乗員の形態に相関関係を有するプロファイルの測定結果を得ることができる。
【００４２】
この発明において、１つの特別な数学関数が考慮される。この数学関数は、乗員の臀部プロファイルに一致する可能性のある形状と共にその特性に基づいて、選択される。
【００４３】
考慮される数学関数は、２次又はそれ以上の次数を持つ「つり鐘型関数（ベルライク関数）」（式（１））である。
【００４４】
ｎ次のつり鐘型関数として、２次のつり鐘型関数及び４次のつり鐘型関数が図５に示されている。このつり鐘型関数は、下記式（１）で示される。
【００４５】
【数１】
【００４６】
式（１）において、ａはベル関数の変曲に依存し、ｂはＳの最大値であり、ｍはＳ（ｐ）が最大となるときのインデックス値ｐである。
【００４７】
もちろん、前記つり鐘型関数Ｓ（ｐ）の他に、非限定的な例としてガウス関数等の、その他の、前記つり鐘型関数に等価な関数が用いられてもよい。
【００４８】
このつり鐘型関数は、図５に示されるように、その両端部がシャープになっている。つり鐘型関数の両端部がシャープであることは興味深い。その理由は、形態識別に使用される変曲（変数「ａ」）が両端部のシャープさに依存するからである。加えて、次数が高くなると、つり鐘型関数には、その最大値近傍に興味深い平坦な部分が現れる（図５参照。）。
【００４９】
式（１）を考慮すると、変数「ｍ」が前記関数の中心を決定するので、変数「ｍ」は平均値をとることで決定される。
【００５０】
変数「ｂ」は、同様に、測定されたプロファイルから容易に推定される。
【００５１】
変数ｂは関数がとりうる最大値であるから、例えば、ｂとして、ｂ＝ｍａｘ（Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）−１），Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）），Ｐ（ｒｏｕｎｄ（ｍ）＋１）を使用することができる。その目的は、プロファイルの最大値が必ずしも中間画素（例えば、０〜８で参照される高さ画素を埋め込んで測定する場合における画素番号４の画素）と一致する必要がないことを考慮に入れるためである。
【００５２】
変数「ａ」は、測定されたプロファイルからそう簡単に推定されることはない。
【００５３】
変数が一致するものは１つしかないから、それは誤差最小化アルゴリズムによって、算出することができる。
【００５４】
この算出を実施するために、変数「ａ」を推定するための次の処理を行うことができる。
【００５５】
測定されたプロファイルにおける表面Ｓは、式（２）で表される量である。
【００５６】
【数２】
【００５７】
つり鐘型関数における表面Ｓｂは、式（３）で表される量である。
【００５８】
【数３】
【００５９】
式（２）と式（３）とを等しくすること、すなわち、Ｓ＝Ｓｂによって、変数「ａ」が得られる。Ｓｂ用の参照表を用いれば、これらの式を容易に等しくすることができる。この方法には、集束するという問題がない。
【００６０】
つり鐘型関数（２次）は、記録されたシートデータベースから選択された測定結果に適用される。ここで再び、選択された測定結果は標準的な体格をした子供のプロファイル（図６参照）、標準的な体格をした大人のプロファイル（図７参照）及び大柄な大人のプロファイル（図８参照）に一致する。
【００６１】
図６〜８の３図によれば、これらが正確に一致していることがわかる。すべての場合において、平均二乗誤差は４％未満である。さらに、図９に示された表に記載された変数「ａ」によって、距離にかかわらず、乗員の形態が分類されることができる。
【００６２】
実際には、子供用の変数「ａ」は３以下であり、大柄な大人用の変数「ａ」は２０を超える。標準的な体格をした大人用の変数「ａ」は３〜２０の間にある（約５）。
【００６３】
ロバスト性、すなわち、この発明にかかる前記方法における、「不適当なプロファイル」に対する抵抗力は、図１０に示されるように、プロファイル中に間違いポイントを入れることによって、検証されている。より詳細には、図１０には、手をボルスタにおいた状態をシミュレートした間違いを有する、標準的な体格をした子供のプロファイルが示されている。
【００６４】
この状態において分類は誤りである。この子供は大人として分類される可能性がある。この例によれば、可能性試験における間違いをよく吟味することが重要であることがわかる。実際には、プロファイルの測定結果は現実的ではないから、この場合における間違いは、前述の適当なプロファイルに比して非常に大きな３０％以上となる。この間違いによって、分類されない、間違いであるプロファイルの測定結果が拒否される。
【００６５】
先に述べたつり鐘型関数を用いる方法を、その性能を評価するために、シートに記録されたデータベースに適用した。その結果を図１１に、また、対応するエラー分布を図１２に示す。大部分のエラーは６％以下に集中していることが理解できる。これが水準であり、この水準は、図１１において、点（ポイント）を拒否するのに使用される。この図において、拒否された点を円で囲んだ。したがって、拒否されたプロファイルを考慮することのみによって、正確な分類を実施することができる。この分類は、子供を小柄な大人ともまた大柄な大人とも分類することができるので、正確である。すべての乗員は、同様に、７０ｋｇ以上に分類される。
【００６６】
この発明の実施には、前述したように、形態レファレンスを表す数学関数を必要とする比較工程が行われる。
【００６７】
この発明における優先的な他の実施には、比較工程は、形態レファレンスを表す三次元レファレンスイメージを必要とする。
【００６８】
実際には、改善された結果を得る目的で、発明者らは、イメージテンプレートを実行することをさらに提案する。このイメージテンプレート実行は、シートプローブ１００をすべて用いた迫真性構想又は可能性構想に適用される。
【００６９】
プローブ１００すべてを使用することによって、測定結果から得られる情報が失われることはない。
【００７０】
三次元（上下左右）で機能する迫真性関数を見出すことは、２次元（プロファイル）で機能する関数を見出すことよりもはるかに困難であるから、発明者らは、次の処理を実行することを提案する。
【００７１】
ｘ．ｙ（例えば、１０×１１）にメッシュ（分割）する方法は、プロファイルを作成するのに使用される。メッシュ工程は、選択的に、図１３に示されるプローブの実際の配置に従って選択される。
【００７２】
乗員プロファイルのイメージは、センサーから発せられる出力を次のように内挿することによって、認識される。
【００７３】
プローブが存在しない場合のメッシュ工程においては、画素値は最も近いプローブから挿入される。例えば、図１３におけるピクセル｛２，１０｝（地平座標，鉛直座標）は、調整（測定）されたピクセル１１０Ｓ４と１２０Ｓ１との平均値を算出することによって、得られる。例えば、ピクセル｛３，３｝、｛３，４｝及び｛３，５｝等のように、１つ以上のピクセルを実際のピクセル間に挿入する場合には、中間ピクセル値が、調整されたピクセル１１０Ｓ２及び１１０Ｓ３間に、図１４に示されるように、それらピクセルが離れている距離全体にわたって、直線的に挿入される。
【００７４】
場合によっては、ピクセル｛５，８｝に関しては、調整されたピクセル（ここでは、ピクセル１１０Ｓ４）と挿入されたピクセル（ここでは、ピクセル｛５，７｝）との間に、このピクセル｛５，８｝が挿入される。これによって、挿入はより一層現実的となる。
【００７５】
最後に、イメージは、プローブが存在し、測定されたピクセル値に調整され、また、残りのピクセル（図１３において灰色に塗りつぶされている。）はゼロに設定される。
【００７６】
イメージは考慮可能な３部分を有している。
【００７７】
まず、イメージは、前記のようにデータが挿入されて、容易に得られる。この方法から標準的なイメージが得られる。
【００７８】
第２に、調整された最小のピクセル値を引くことによって、測定力を強調する動態イメージを創造することもまた可能である。この方法から、その動態部分に限定されたイメージが得られる。
【００７９】
最後に、プロファイルを０〜１００％に標準化することによって、相対的な動態イメージを算出することができる。
【００８０】
これらの３イメージのいずれか又は３イメージすべては、簡単な測定によって、算出することができる。必要に応じて、３種類のイメージのうち１種を使用することができる。例えば、動態プロファイルは、乗員のシートに対する距離にほとんど影響されることはないが、出力強度は低下する。３種類のイメージのうち２種又はそれ以上を同様に使用することができる。標準的なプロファイルの例が図１５に示されている。
【００８１】
図１５に示されるような形状が容易に得られる簡単な数学関数はないので、発明者らは、その他の解決方法を提案する。すなわち、他の解決方法は、以下に詳述する、「テンプレート方法」及び「基準面方法」である。
【００８２】
両方法について、目的は、まず第１に、プロファイルの測定結果に一致するイメージが適当であるか否かを決定することにあり、そして、第２に、このイメージから乗員形態の測定結果が適当に得られるかどうかを決定することにある。
【００８３】
プロファイルの測定結果に一致するイメージが適切であるかどうかを決定するために、測定されたイメージは、一連のレファレンスイメージと比較される。このレファレンスイメージは、種々の形態についての公知の標準的な姿勢における測定結果から得られる。この比較結果が成績不良である場合には、イメージは適切ではなく、拒否される。この比較結果が適正である場合には、比較結果は、レファレンスイメージを作成するのに使用した形態に対応する形態クラスに、測定されたイメージを分類するのに使用される。
【００８４】
前記「テンプレート方法」は、各体重クラス（例えば、０〜３６Ｋｇ、３６〜６０Ｋｇ、６０〜８０Ｋｇ、８０〜１２０Ｋｇ、）用に構成され、テンプレートにおける最大境界値及び最小境界値が詳細に規定される。測定されたイメージは、図１６に示されるように、テンプレートに含まれるピクセルの合計数（すなわち、テンプレートにおける最大境界値と最小境界値との間に存在するピクセルの合計数）を計算することによって、テンプレートと比較される。テンプレートに含まれるピクセルの合計数は、全ピクセル数に対する百分率として表される。各イメージにおいて、ピクセルの合計数ｘ．ｙ（例えば、１０×１１）を考慮すると、１つのピクセルは、全テンプレートの約０．９％になる。
【００８５】
他の方法は、「基準面」までの距離を算出することにある。この「基準面」は、測定結果が比較される形態についての平均的なイメージである。
【００８６】
例えば、「基準面」までの距離は、下記式（４）で、算出される。
【００８７】
【数４】
【００８８】
式（４）において、ＰＲＰ（ｉ）は基準面を構成するピクセルであり、ＰＩ（ｉ）は測定されたイメージを構成するピクセルであり、Ｄは基準面までのイメージの距離である。ここに、この距離は、距離の最大値に対する百分率で表される。これによれば、種々の基準面における比較が容易に行われる。この距離が０％である場合には、測定されたイメージを構成するすべてのピクセルが基準面上にあることを意味し、この距離が１００％である場合には、測定されたイメージを構成するすべてのピクセルはゼロか最大の測定値となることを意味する。下記式（５）で表される距離Ｄについて、古典的な標準化バージョン（クラシカル ノルマライズド バージョン）を使用することができることに着目するべきである。
【００８９】
【数５】
【００９０】
この方法によれば、前述したテンプレート方法よりもより一層速やかに比較工程を行うことができる。
【００９１】
イメージ「テンプレート実行」は、「テンプレート方法」又は「基準面方法」をシートに記録されたデータベースに適用することに、ある。
【００９２】
図１８には、テンプレート方法を０〜３６Ｋｇテンプレートに適用して得られた結果が示されている。この結果から子供は０〜３６Ｋｇテンプレートに適合していることがわかる。最終実行において、測定結果は、それよりも重いテンプレートから始まるテンプレートと比較される。
【００９３】
テンプレートに一致した測定結果は、そのテンプレートに対応する体重クラスに分類される。テンプレートに一致しない測定結果は分類されない。
【００９４】
この発明における前記方法に従って得られた結果が図１９に示されている。
【００９５】
Ｂ． 各センサーから標的物が離れている距離ｄｉ、及び、センサーを覆う標的物の表面Ｓｄｉの決定
【００９６】
この発明は、容量センサー構造１００を使用する。
【００９７】
この容量センサー１００は、複数の実施形態に基づいていてもよい。
【００９８】
選択的に、この発明に係る容量センサー１００は、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）に開示された内容と同様に、少なくとも２つの電極１１０及び１２０とを有し、これらの電極は、検知区域の相補的な各領域をカバーし、２つの安定した画素センサーを形成している。これらの２つの電極１１０及び１２０並びに対応する安定した画素センサーの機能は、以下に、より詳細に説明する。
【００９９】
選択的に、この発明の容量センサー１００は、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）の一般的な開示と同様に、図１に示されるように、３つの電極１１０、１２０及び１３０を備えている。もちろん、この発明において、容量センサー１００は、図１に示される具体的な態様及び形状に限定されることはない。
【０１００】
２つの電極１１０及び１２０は主電極に相当する。これらの電極は検出区域又は検知区域の相補的な各領域をカバーする。より詳細には、２つの電極１１０及び１２０は優先的に直線路に形成されている。２つの主電極１１０及び１２０は優先的に整列されている。優先的に、２つの電極１１０及び１２０は同じ表面を有している。なお、検出するにあたって、２つの主電極１１０及び１２０の各表面における比率を考慮すれば、この発明は、同じ表面を有しない主電極１１０及び１２０を用いて、実施されることもできる。
【０１０１】
第３の補助電極は、前記２つの主電極１１０及び１２０がカバーする２つの相補的な各領域の両方を少なくとも実質的にカバーする。より正確には、図１に示されるように、選択的に、第３の補助電極は、前記２つの主電極１１０及び１２０を包囲している。
【０１０２】
この第３の電極は、その中間部で横断接続路１３２に連結されている。同様に、前記２つの主電極１１０及び１２０は、それらの隣接する各端部で、各横断接続路１１２及び１２２に連結されている。
【０１０３】
たった３つの出力端子１１２、１２２及び１３２を有するこのようなセンサー１００は、前記電極１１０、１２０及び１３０の接続に依存する容量（キャパシタ バリュー）に対応する、３よりも多数の出力情報を送信することができる。例えば、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）には、同様の電極１１０、１２０及び１３０から８の出力情報が送信されることが開示されている。
【０１０４】
これらの容量は、いくつかの電極１１０、１２０、１３０の間に電気制御された直流磁界を的確にかけ、次いで、直流磁界を遮断した後に、専用の電極１１０、１２０、１３０に蓄積された電気量を測定し、計算することによって、測定される。
【０１０５】
これらの電気量は、例えばしかし非限定的に、特許文献（国際公開番号ＷＯ−Ａ−００／２５０９８号）に規定された処理手段に従って、電圧に変換されることができる。
【０１０６】
換言すると、この発明に係る方法は、制御されたエレクトリカルボルテージ（直流電界）を選択された電極に好適にかける電界印加手段と、容量切替えシステムを備えた積算手段と、選択された周波数において下記２工程の順序を周期的にかつ好適に決定する制御手段とを有し、選択された電極１１０又は１２０に蓄積された前記電気量を、優先的に、電気出力シグナルに変換する。
・前記電界印加手段は少なくとも１つの電極に接続され、そして、この電極に電界をかけると共にこの電極に電気量を蓄積させる第１の工程、及び、
・前記電界印加手段は選択された電極に接続されず、この選択された電極は前記積算手段の出力端子に接続されて、前記電気量を前記積算手段に送信する第２の工程
【０１０７】
より正確には、前記フランス特許出願（出願番号ＦＲ−０５０８０７２号）では、同様のセンサーから測定の組み合せ８種を使用することが提言されているが、この発明は、優先的に、前記センサーからの測定の組み合せたった４種で実施することができる。実際に、発明者は、センサーの標的物を正確に位置測定するのに、このような４種の組み合せで十分であることを、明らかにした。図２に概略的に示されたこれらの４種の組み合せを以下に記載する。図２０において、「Ｖｆ」は直流電位に相当し、「Ｇ」は地電位に相当する。
【０１０８】
（１）フェイズＣ１は次の工程で得られる。
・電極１１０及び１２０に「Ｖｆ」をかけ、電極１３０に「Ｇ」をかける。
・電極１１０及び１２０から「Ｖｆ」を除去し、電極１３０から「Ｇ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１１０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「Ｃ１」という。
【０１０９】
（２）フェイズＣＵ１は次の工程で得られる。
・電極１１０、１２０及び１３０に「Ｖｆ」をかける。
・電極１１０、１２０及び１３０から「Ｖｆ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１１０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「ＣＵ１」という。
【０１１０】
（３）フェイズＣ２は次の工程で得られる。
・電極１１０及び１２０に「Ｖｆ」をかけ、電極１３０に「Ｇ」をかける。
・電極１１０及び１２０から「Ｖｆ」を除去し、電極１３０から「Ｇ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１２０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「Ｃ２」という。
【０１１１】
（４）フェイズＣＵ２は次の工程で得られる。
・電極１１０、１２０及び１３０に「Ｖｆ」をかける。
・電極１１０、１２０及び１３０から「Ｖｆ」を除去する。
・電極に捕獲されたすべての電気量を保持するために、電極１１０、１２０及び１３０を高インピーダンス状態におく（全体的に開放しておく）。
・電極１２０に捕獲された電気量を計算する。この結果を「ＣＵ２」という。
【０１１２】
図２０において、太文字は電気量が測定される電極を示す。
【０１１３】
完全なセンサーシステムは、各容量分の電気的等価な構成の形式で、図２１に示されている。図２１において、「ＣＢＧ」はグラウンド（例えば、車体）と標的物１０（例えば、車の座席に着座した乗員）との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｂ」、「Ｃ２Ｂ」及び「ＣＵＢ」はそれぞれ、標的物１０と、電極１１０、１２０及び１３０との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｇ」、「Ｃ２Ｇ」及び「ＣＵＧ」はそれぞれ、グラウンドと、電極１１０、１２０及び１３０との間における容量分に相当する。「Ｃ１Ｕ」、「Ｃ１２」及び「Ｃ２Ｕ」はそれぞれ、電極１１０と１３０との間、電極１１０と１２０との間及び電極１２０と１３０との間における容量分に相当する。
【０１１４】
前記４種の組み合せそれぞれは、図２１に示されたセンサーシステムを構成する容量分の下記総和として表現されることができる。
（１）Ｃ１＝Ｃ１Ｕ＋Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ
（２）ＣＵ１＝Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ
（３）Ｃ２＝Ｃ２Ｕ＋Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ
（４）ＣＵ２＝Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ
【０１１５】
莫大な研究及び実験によって、発明者は、前記４種の組み合せから発せられるいくつかの関連ある情報を使用し、これらを組み合わせることによって、連続して、
・１ 温度及び湿度によって生じるドリフトに関する情報が得られること、
・２ この情報から、データ上のドリフトを補償することができること、及び、
・３ 補償されたデータから、信頼性のある基準に基づいて、センサーを覆う標的物の表面と共に、標的物からセンサーが離れている距離を測定することができることを、明らかにした。
【０１１６】
より正確には、発明者は、表面被覆量、距離、温度及び湿度変化に対するこれら４種の組み合せの挙動を認識するために、それらを特徴付けるための測定を実行する必要があることを、明らかにした。
【０１１７】
このため、発明者は、センサー１００の長さに等しい（すなわち、図２２に示されるように、電極１３０の長さと等しく、２つの電極１１０及び１２０の合計長さの等しい）長さを有する導電性参照標的物１０を選択した。
【０１１８】
発明者は、前記参照標的物１０をセンサーに対して引き続き段階的にセンサー１００の長手方向に平行に移動する。発明者は、この移動用及び表面変化用として、センサー長さの１／４の解像度、及び、ｍ段階、非限定的な例においてｍ＝７を任意に選択した。しかし、もちろん、その他の解像度及び／又は段階数ｍが選択されてもよい。
【０１１９】
この移動は、左側から任意に始まり、表面の長さの１／４ずつ追加していく方法によって、連続ｍ段階で、センサー１００を覆う。
【０１２０】
図２２において、
・１／４Ｌは、センサーの長さの１／４が左側で覆われたことを意味する。
・１／２Ｌは、センサーの長さの１／２が左側で覆われたことを意味する。
・３／４Ｌは、センサーの長さの３／４が左側で覆われたことを意味する。
・Ｃ（「中心」）は、標的物がセンサー１００を完全に覆うことを意味する。
・３／４Ｒは、センサーの長さの３／４が右側で覆われたことを意味する。
・１／２Ｒは、センサーの長さの１／２が右側で覆われたことを意味する。
・１／４Ｒは、センサーの長さの１／４が右側で覆われたことを意味する。
【０１２１】
さらに、この関連する移動におけるｍ段階の各段階において、発明者は、参照標的物１０をセンサー１００から次第に、距離Ｚが０ｍｍ（接触状態）から１００ｍｍ（無限距離に相当）まで、段階的に遠ざける。非限定的な例において任意に、発明者は、センサー１００から標的物１０を０ｍｍから１００ｍｍまでｎ＝３８段階で動かした。
【０１２２】
そして、相対的な表面被覆（ｍ段階）及び距離（ｎ段階）の各段階に対して、発明者は、温度及び湿度を変化させる。発明者は、任意に、温度に関するｏ＝４の種々の値（２５℃、４０℃、５５℃及び７０℃）と、湿度に関するｐ＝３の種々の値（ＲＨ＝５０％、７０％及び９５％）とを組み合わせ、温度と湿度との組み合わせをｏ．ｐ＝４×３＝１２の組み合わせにした。
【０１２３】
前記４種の識別されたフェイズ（Ｃ１、ＣＵ１、Ｃ２及びＣＵ２）に対応するすべての応答は、図４に示されたｍ＝７の相対的な位置のそれぞれに対して記録され、ｎ＝３８の各距離Ｚのそれぞれに対して記録され、かつ、ｏ×ｐ＝１２通りの温度と湿度との組み合わせのそれぞれに対して記録される。
【０１２４】
発明者は、前記４フェイズＣ１、ＣＵ１、Ｃ２及びＣＵ２から３通りの代表的な組み合わせが導かれることを、究明した。
・その第１は、ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）である。
・その第２は、ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）である。
・その第３は、ＣＵ１＝ｆ（ＣＵ２）である。
【０１２５】
ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）（ピクセル１）とＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）（ピクセル２）とを考慮して（図２３参照）、発明者は、センサー表面被覆量、距離、温度及び湿度にかかわらず、傾きα１＝ΔＣＵ１／ΔＣ１及びα２＝ΔＣＵ２／ΔＣ２は実質的に一定であることに気がついた。
【０１２６】
しかし、無限大に近づく距離に対する各曲線ＣＵ０の始点は、温度と湿度に追随し、すなわち、これらに依存する。
【０１２７】
前記４種のフェイズから温度（Ｔ℃）と湿度（ＲＨ％）との組：（Ｔ℃、ＲＨ％）＝ｆ（ＣＵ０）に関する情報が得られるので、発明者らのこの観察結果によって際立った特徴が導かれる。
【０１２８】
この特徴は、フェイズレシオＣＵ１／Ｃ１＝（Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）／（Ｃ１Ｕ＋Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）によって説明することができる可能性がある。
【０１２９】
電極１１０と電極１３０との間に配置された、温度と湿度とに敏感な特定のコンデンサーを表している項Ｃ１Ｕ（電極支持体の誘電率の温度及び湿度への影響）が分母にさらに含まれている以外は、同じ項が分子と分母とに含まれている。
【０１３０】
ＣＵ２／Ｃ２＝（Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）／（Ｃ２Ｕ＋Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）であるから、前記特徴と同じ特徴がピクセル２にも当てはまる。
【０１３１】
ところで、ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）（図２４参照）を考慮して、発明者らは、以下の点に注目した。
・ＣＵ２とＣＵ１とが成す角度αは、距離、温度及び湿度にかかわらず、参照標的物１０によって覆われたセンサー１００の表面を表す関数（ここで、解像度の段階はセンサー長さの１／４である。）である。
・曲線ＣＵ２及びＣＵ１の始点Ｏは、わずかに温度と湿度とに影響されるが、発明者らはこのようなオフセットがＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）から得られる情報を用いることによって相殺される可能性があることを、究明した。
・図面ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）における点Ｐの位置は、標的物１０からセンサー１００までの距離Ｚの関数である。
【０１３２】
ＣＵ２／ＣＵ１＝（Ｃ２Ｂ＋Ｃ２Ｇ）／（Ｃ１Ｂ＋Ｃ１Ｇ）であるから、この特徴は、フェイズレシオＣＵ２／ＣＵ１によって説明することができる可能性がある。
【０１３３】
標的物１０がセンサー１００の正面にない場合（距離＝ほぼ無限大）には、同じ項がＣＵ２／ＣＵ１の分子と分母とに含まれる。すなわち、Ｃ２Ｇ＃Ｃ１Ｇ、Ｃ１Ｂ＝Ｃ２Ｂ＝０である。
【０１３４】
標的物１０がセンサー１００を部分的にカバーしている場合には、これらのコンデンサーは各画素電極１１０又は１２０をカバーする標的物１０の表面に依存するから、Ｃ１ＢはＣ２Ｂと異なる。これらの２つのコンデンサーはピクセル１１０及びピクセル１２０を覆う不均衡な表面を測定する。
【０１３５】
発明者らは、これらの３つの顕著な特徴によって、
・温度及び湿度によるセンサードリフトを補償することができ、
・センサー１００に対面している標的物によって覆われた表面を計算することができ、そして、
・センサー１００と標的物との距離を算出することができる
ことを、見出した。
【０１３６】
より正確には、前記の確立された事実に基づいて、発明者らによって、２つの部分すなわち「準備」部分と「検出」部分とに分割された方法が提案される。これらの２つの部分を以下に詳細に説明する。
【０１３７】
１．準備部分
この準備部分は、３つの主要工程に分割され、これらの主要工程は、１）温度及び湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の創出工程、２）角度（「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」）及び曲線Ｃｕ＝ｆ（Ｃ）における始点（ＯＣＵ１、ＯＣＵ２）（「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」）に対応する３つの参照表の創出工程、及び、３）距離参照表（「Ｌｏｏｋａｂｓ」）の創出工程である。
【０１３８】
１１−工程１：温度及び湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の創出工程
この参照表の目的は、温度及び湿度によるドリフトを補償するために、実際の容量測定と温度変数及び湿度変数とを一致させることにある。
【０１３９】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２５における工程１として説明される。
【０１４０】
２つの曲線：ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）から、傾き：α１＝ΔＣ１／ΔＣＵ１、及び、α２＝ΔＣ２／ΔＣＵ２が算出される。
【０１４１】
その後、これらの２つの曲線における横座標との切片Ｂ１及びＢ２が計算される。
【０１４２】
・式 ＣＵ１＝α１Ｃ１＋β１ 横座標 Ｂ１＝β１／α１
・式 ＣＵ２＝α２Ｃ２＋β２ 横座標 Ｂ２＝β２／α２
【０１４３】
算出された２つの横座標の平均Ｂ＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２を求める。
【０１４４】
次いで、温度と湿度との各ｏ×ｐ組に対して、Ｂ＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２の参照表を図２５に示されるように作成する。温度と湿度との組み合わせｏ×ｐによって、参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」はもちろんｏ×ｐの入力（インプット）を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＴＲＨ」参照表の形態は、ｏ×ｐに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ入力それぞれに対する出力（アウトプット）Ｂになっている。
【０１４５】
もちろん、図２５に示される特定の表は、単なる例であり、限定的に考えられるべきではない。
【０１４６】
１２−工程２：角度及びＯＣＵ１、ＯＣＵ２の参照表の創出工程（図８参照）
角度参照表の目的は、複数の温度変数及び湿度変数に対して、実際の容量測定又は実際の容量測定の組み合わせとセンサーを覆う標的物の表面量とを一致させることにある。
【０１４７】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２６について説明する。
【０１４８】
角度参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」を構築するためには、温度湿度参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」の温度と湿度との各組に対して、かつ、参照標的物１０と図２６ｂに示されたセンサー１００との相対的な各ｍ位置に対して、角度Δｍ＝ΔＣＵ２／ΔＣＵ１が図２６ａに示された曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）から算出される。図２６ｂには、参照標的物１０の長さに対して１／４の長さずつ変化させたｍ＝７の相対的な位置が示されている。温度と湿度との組み合わせｏ×ｐ及び相対的な位置ｍによって、角度参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」は、ｏ×ｐ×ｍの入力を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」参照表の形態は、ｏ×ｐ×ｍに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ×ｍ入力それぞれに対する出力Δｍになっている。実際には、このような参照表は、例えば、各ｍ入力を有する、単純なｏ×ｐ参照表に分割されていてもよい。
【０１４９】
もちろん、この発明においては、この特定の態様に限定されない。
【０１５０】
次いで、複数の温度変数及び湿度変数に対して、曲線ＣＵ１及びＣＵ２における横座標の始点と縦座標の始点とを一致させることを目的として、発明者らは、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」の２つの参照表を作成することを計画する。
【０１５１】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２７について説明される。
【０１５２】
より正確には、発明者らは、ａ）ｍ＝Ｃ（Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点）に対して直線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）を計算し追跡すること、ｂ）Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点に対する各ｍに対して直線を計算し追跡すること、及び、ｃ）傾きＣと、Ｔ／ＲＨにおける全てのｏ×ｐ点に対する他の全ての直線ｍとの交差点を算出することを、計画する。
【０１５３】
次いで、各Ｔ／ＲＨインデックスに対して、曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）（図２７参照）の横座標始点ＯＣＵ１及び縦座標始点ＯＣＵ２における点位置平均を、図２７ｂに示されているように、いわゆる「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」の２つの参照表に記録する。
【０１５４】
温度と湿度との組み合わせｏ×ｐによって、参照表「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」はｏ×ｐの入力を有している。換言すると、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」参照表の形態は、ｏ×ｐに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ入力それぞれに対する「始点ＯＣＵ１又はＯＣＵ２の平均値」になっている。
【０１５５】
１３−工程３：距離参照表「Ｌｏｏｋａｂｓ」の創出工程
この参照表の目的は、実際の容量測定又は実際の容量測定の組み合わせと容量センサーから標的物が離れている距離とを一致させることにある。
【０１５６】
この参照表は種々の過程を経て構築されることができる。このような過程のうちの特定の１つは、図２８における工程３として説明される。
【０１５７】
この工程は、ピタゴラスの定理として知られる定理に基づく計算工程を必要とする。
【０１５８】
発明者らは、センサー１００から標的物１０が離れている距離を、特定の横座標始点ＯＣＵ１（ＴＲＨ）及び縦座標始点ＯＣＵ２（ＴＲＨ）で補正されたＣＵ１値及びＣＵ２値に関与する三角関数に基づいて、計算することを計画する。
【０１５９】
ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）並びに前記参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」を考慮して、各表面位置ｍ（図示された特定の場合にはｍ＝１〜７）、始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２を決定するＴ／ＲＨの各組み合わせ（前記の場合には１２組）、かつ、各距離（特定のかつ非限定的な場合には３８通り）それぞれに対して、下記ＡＢＳ値が算出される。
【０１６０】
【数６】
【０１６１】
このＡＢＳ値は、標的物１０とセンサー１００との距離に一致する。
【０１６２】
ＡＢＳとして算出された値は、いわゆる「ＬｏｏｋＡｂｓ」と称される参照表に記録される。
【０１６３】
温度と湿度との組み合わせｏ×ｐ、相対的な移動におけるｍ工程、及び、距離におけるｎ工程によって、参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」はｏ×ｐ×ｍ×ｎの入力を有している。換言すると、この参照表の形態は、ｏ×ｐ×ｍ×ｎに対して２、すなわち、各ｏ×ｐ×ｍ×ｎ入力それぞれに対する出力ＡＢＳになっている。実際には、このような参照表は、例えば、各ｍ×ｎ入力を有する、単純なｏ×ｐ参照表に分割されていてもよい。
【０１６４】
要約すると、準備部分によって、５つの参照表、すなわち、「ＬｏｏｋＴＲＨ」、「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」、「ＬｏｏｋＯＣＵ１」、「ＬｏｏｋＯＣＵ２」及び「ＬｏｏｋＡｂｓ」、並びに、２つの特徴的な変数、すなわち、α１及びα２（曲線ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及び曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）の傾き）が、得られる。
【０１６５】
これらの５つの参照表及び２つの特徴的な変数α１及びα２によって、センサー１００を覆う標的物１０の表面、及び、センサー１００と標的物１０とを離間する距離が、「検出部分」において「リアルタイム」で算出されることができる。
【０１６６】
２．検出部分
この検出部分は、４つの主要工程に分割され、これらの主要工程は、１）「ＬｏｏｋＴＲＨ」用のインデックスポインターの算出工程、２）始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２の算出工程、３）位置ｍの算出工程、及び、表面被覆に関する情報が得られる角度の算出工程、並びに、４）標的物１０とセンサー１００との距離の算出工程である。
【０１６７】
２１−工程１：「ＬｏｏｋＴＲＨ」用のインデックスポインターの算出工程
シグナルＣＵ１、Ｃ１、ＣＵ２及びＣ２はリアルタイムでセンサー１００に捕捉される。
【０１６８】
次いで、２つの関係式ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）及びＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）、α１、α２、並びに、横座標の切片から、対応するインデックスポインター（Ｂ１＋Ｂ２）／２が算出される。このインデックスを用いて（直接又は内挿法によって）、Ｔ／ＲＨ組み合せの情報が参照表「ＬｏｏｋＴＲＨ」から選択される。
【０１６９】
２２−工程２：始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２の算出工程
前記Ｔ／ＲＨ組み合せの情報を用いて、曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）における始点ＯＣＵ１及びＯＣＵ２がそれぞれ参照表「ＬｏｏｋＯＣＵ１」及び「ＬｏｏｋＯＣＵ２」から（直接又は内挿法によって）選択される。
【０１７０】
２３−工程３：位置ｍの算出工程、及び、表面被覆が得られる角度の算出工程
傾きａ＝（ＣＵ２−ＯＣＵ２）／（ＣＵ１−ＯＣＵ１）が計算され、算出された傾き及び前記工程１で得られたＴ／ＲＨ組み合せの情報から、位置を表す値が参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」から選択される。この値は、センサー１００の正面に位置する標的物１０、例えば、乗員によって被覆された表面を表す値である。
【０１７１】
換言すると、各容量センサー１００に対して、参照表「ＬｏｏｋＡｎｇｌｅ」から選択された値は、センサー１００を覆う乗員等の標的物１０における表面Ｓｄｉを示す。
【０１７２】
２４−工程４：標的物１０とセンサー１００との距離の算出工程
値Ｄは、下記式から算出される。
【０１７３】
【数７】
【０１７４】
次いで、この値Ｄ、並びに、前記工程１で得られたＴ／ＲＨ組み合せの情報、及び、前記工程３で得られた角度値に基づいて、推定距離が参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」から（直接又は内挿法によって）選択される。
【０１７５】
換言すると、各容量センサー１００に対して、参照表「ＬｏｏｋＡｂｓ」から選択された値は、センサー１００から標的物１０が離れている距離ｄｉを示す。
【０１７６】
要するに、ＣＵ１、Ｃ１、ＣＵ２及びＣ２のデータ収集から、説明したこの方法によれば、センサー１００の正面に位置する標的物１０によって被覆された表面Ｓｄｉ及び前記センサー１００からの距離ｄｉをそれぞれ計算し、決定することができる。
【０１７７】
この完全な検出方法が図２９に示されている。
【０１７８】
また、この方法は図３３に示された方法における第１工程２００でもある。
【０１７９】
すべての温度及び湿度範囲において表面を変化させて、発明者らがこの方法を実行することによって得られた結果が図３０に示されている。図３０において、Ｘ軸又は横軸は実際の表面に対応し、Ｙ軸は推定表面（算出表面）Ｓｄｉに対応している。
【０１８０】
これらの結果に基づいて、１インチまで算出された距離ｄｉが図３１に示されている。
【０１８１】
図３０及び図３１には、この方法によれば、センサー１００から標的物１０が離れている距離ｄｉとセンサー１００を被覆している標的物１０の表面Ｓｄｉとの確実な決定法が提供されることが、示されている。
【０１８２】
特に、この方法によれば、温度及び湿度によって生じるドリフトを補償することができる。
【０１８３】
Ｃ． この発明における、自動車シートに着座した人の形態決定
【０１８４】
乗員を区別するためには、シートにいくつかのセンサー１００を的確に設置する必要がある。工業的制限及び価格問題によって、センサーの数は抑えられる。
【０１８５】
図２及び図３２には、この発明における、シート内へのセンサー１００の優先的かつ非限定的な埋設状態が示されている。
【０１８６】
図２及び図３２に示されたセンサー１００は、シートにおける、水平方向の座席支持部に備え付けられている。もちろん、必要であれば、追加のセンサー１００を、シートにおける、背もたれ部分に備え付けてもよい。
【０１８７】
図２及び図３２に示された優先的かつ非限定的な実施形態においては、６個のセンサー１００が備え付けられている。優先的に、各センサー１００は、前記したように、３個の電極１００、１２０及び１３０を有し、その結果、各センサー１００は、各主電極１１０及び１２０から２個の画素を決定する。
【０１８８】
図２及び図３２において、４個の短い（通常約９ｃｍの長さを有する）センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６と、２個の長い（通常約２９ｃｍの長さを有する）センサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４とは区別されている。
【０１８９】
センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ６は、ボルスタと称される、シートの外側側部に備え付けられている。
【０１９０】
センサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５は、前記ボルスタに近接したシートの座部に備え付けられている。
【０１９１】
優先的に、４個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ３及び１００Ｓ４はすべて、シートの奥行き方向の略中央部、すなわち、シートの前部及び後部からほぼ同距離の位置に、シートの左側から右側に向かって配列されている。
【０１９２】
センサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４は、シートの座面においてセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５の両側それぞれに備え付けられ、センサー１００Ｓ３はシートの前方に位置し、センサー１００Ｓ４はシートの後方に位置している。
【０１９３】
６個の各センサー（１００Ｓ１〜１００Ｓ６）に対して、図３３に概念的に示される工程２００の通り、表面被覆Ｓｄｉ及び関連する距離ｄｉが決定される。
【０１９４】
図１に示される特別な実施態様のように、各センサー１００が主電極１１０及び１２０に対応する２個の画素を有しているときは、６個のセンサー１００を使用することによって、１２個の情報画素（ピクセル）それぞれが得られる。
【０１９５】
優先的に、この発明に係る方法は、「無反応（エンプティ）」のセンサー、すなわち、その正面に検出すべき標的物がないセンサーに対応する値Ｓｄｉ及びｄｉを決定する選別工程を有している。
【０１９６】
距離閾値は、センサーが無反応であるか否かを判定するのに用いられる。このような距離閾値は、図１７において、「ｄｉｎｆ」と称される。
【０１９７】
ｄｉ＞ｄｉｎｆである場合にはセンサー「ｉ」は無反応とされ、ｄｉ≦ｄｉｎｆである場合には、センサー「ｉ」は被覆されているとされる。
【０１９８】
例えば、ｄｉｎｆとして、２０ｍｍを選択することができる。
【０１９９】
このような選別工程は、無反応のセンサーに対応する値Ｓｄｉ及びｄｉを無視するために、図３３に示される重み付け工程２１０に先立って実施してもよく、又は、形態に一致しないプロファイル（分析結果）をすべて排斥するために、一致分析に対応する図３３の工程２２０に参照される工程に進むように、実施してもよい。
【０２００】
すべてのセンサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６は、左側から右側まで任意に特徴付けられる。各「被覆」センサー１００に対して決定されるＳｄｉ値に応じて、対応するＳｉ値が決定される。このＳｉ値は、任意に、０．２５刻みで０．２５〜１．７５の範囲にある。Ｓｉ＝０．２５は、図２２の最下段に示された状態（センサーの左側１／４が被覆）に対応する。Ｓｉ＝１は、図２２の中央に示された状態、すなわち、標的物がセンサーの中心にある状態に対応する。Ｓｉ＝１．７５は、図２２の最上段に示された状態（センサーの右側１／４が被覆）に対応する。
【０２０１】
シートにおいて、この特徴を用いるためには、センサー配置は対称で、もちろん左側と右側との変化量は逆であるから、センサーの検出方向を変える必要がある。
【０２０２】
換言すると、左側の表面検出方向（センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２）である場合は、保持されたＳｉは０．２５〜１．７５まで変化する。
【０２０３】
右側の表面検出方向（センサー１００Ｓ５及び１００Ｓ６）である場合は、検出される面方向は逆方向である。その結果、保持されたＳｉは２−Ｓ検出になる。
【０２０４】
乗員を区別する、すなわち、シート上で検出された乗員の形態を決定する非常に簡単な方法は、標的物に被覆されたセンサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６の画素数を算出することによって直接的に計算を行うことであろう。
【０２０５】
しかし、このような単純な方法によると、真実が曲げられ、いくつかの間違いが生じる。
【０２０６】
実際には、センサー１００上の表面予測は距離ｄｉにかかわらず常に同じ方法で確認される。換言すると、このような単純な計算方法を使用すると、乗員の輪郭は考慮されないことがあり、ときに間違いが生じる可能性がある。
【０２０７】
この障害を避けるため、この発明に従って、発明者は、対応する各距離ｄｉ基づく重み付け変数Ｗｉによって算出された表面Ｓｉのバランスをとることを、提案する。
【０２０８】
このため、センサー１００Ｓ１〜１００Ｓ６（少なくとも４個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）の中で最小距離ｄｉが検出される。次いで、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６について、「Ｗｉ」と称されるバランス係数が算出される。
【０２０９】
係数Ｗｉは、複数の関数によって算出されてもよい。
【０２１０】
優先的に、係数Ｗｉは、Ｗｉ＝（ｄｉ−ｄｉｎｆ）／［ｍｉｎ（ｄ１ ｔｏ ｄｐ）−ｄｉｎｆ］である。式中、ｄｉはセンサーｉについて算出された距離である。ｄｉｎｆは無限距離（例えば、２０ｍｍ）、すなわち、シートが空席であると推定されるときを意味する。ｍｉｎ（ｄ１ ｔｏ ｄｐ）は、ｐ個のセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６すべてについて、算出された最小距離である。
【０２１１】
係数Ｗｉの算出後に、工程２１０において、各センサーについて算出された各表面Ｓｉと、対応するＷｉ係数、及び、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６についてのＷｉ係数とを、掛ける。このような重み付け工程２１０によれば、乗員の輪郭が考慮され、乗員の一貫した形態表面が得られる。
【０２１２】
例えば、このような重み付け工程２１０によれば、図３５に示されるように、シートに標準的中央位置に着座している乗員の２つのプロファイルを区別することができる。２つのプロファイルは、一方は狭いプロファイルであり、他方は広いプロファイルである。このような重み付け工程２１０を実行しなければ、２つの乗員プロファイルについて得られたＳｉ値は、形態を決定する際に、同様の問題点が生じることになるであろう。
【０２１３】
Ｗｉ値は図３３の左側に示されている。Ｗｉは最小距離ｄｉで最大になる。測定されたｄｉがｄｉｎｆよりも大きいときには、ｄｉ＝ｄｉｎｆとすることに注意を要する。
【０２１４】
この重み付け工程２１０の後であって、工程２４０で単純な表面全てを計測する前に、発明者は、一致しないプロファイルを無視する工程２２０を実施することを提案する。確かに、発明者は、一致しないプロファイルがいくつかの特別な状態によって生じる可能性があることを見出した。
【０２１５】
一致しない特別なプロファイルとしては、例えば、シートの中央にきちんと着座し、ボルスタに手を置いた子供の場合が挙げられる。もちろん、この場合には、センサー１００が子供の幅よりも広い幅を検出し、その結果、誤判別（子供が大人として検出される）を引き起こす可能性があるから、間違いが生じることがある。
【０２１６】
優先的に、工程２２０は、第１に「中心検出」工程を含んでいる。この中心検出工程の目的は、全体的に被覆されたと思われるセンサー１００に対応する情報のみを保持することにある。確かに、実際のところ、多くの乗員は適性ではない位置に着座するから、これはほとんど達成さることはない。
【０２１７】
例えばα＝０．２５であるときに、表面Ｓｉが１−α＝＜Ｓｉ＝＜１＋αとして定義される範囲内にある場合に、中心検出工程によれば、優先的に、センサー１００が全体的に被覆されている（中心位置にある）と、判断することができる。閾値αは、必要に応じて、修正されてもよい。
【０２１８】
その結果、センサーから発せられる情報は、Ｓｉ＜１−α又はＳｉ＞１＋αの場合には、保持されない。
【０２１９】
第２に、一致分析工程２２０は、１つのセンサーから他のセンサーまでの傾きの連続性を理解するために第２の変数βを考慮して、優先的に、２つの隣接するセンサーの表面ＳｉとＳｉ＋１とを区別（大きいか小さいか）する工程を含んでいる。このことは、かりに、表面ＳｉがＳｉ＜Ｓ（ｉ＋１）＋β又はＳｉ＞Ｓ（ｉ＋１）−βに従って変動すると、変化が生じ、その変化の傾きが算出され、その傾きが一致分析用の各閾値と比較されることを、意味している。例えば、β＝０．１２５である。
【０２２０】
バランス係数Ｗｉをすべての表面Ｓｉにかけること（Ｓｉ＊Ｗｉ）、及び、前述の表面許容誤差を管理することによれば、異常性を検知し、誤判別を避けるために、プロファイルの整合性を確認することができる。
【０２２１】
これらの処理の後、Ｗｉ、α及びβによる単純な表面Ｓｉすべてについて、いくつかの非典型的な場合は、工程２２０によって、無視されてもよい。
【０２２２】
例えば、図３６には、センサー１００Ｓ４とセンサー１００Ｓ５との間に下向きの傾きを生じさせる、ボルスタに手を置いている子供の非典型的な状態が示されている。
【０２２３】
このようなプロファイルは、図３５の様に、連続的ではない。このプロファイルは、左手をボルスタに置いてシートの中心に着座した子供の典型的なものであり、工程２２０で無視されるべきである。
【０２２４】
その他の不一致状態は、図３７に示されている。この図３７には、「ホール」（ｄｉｎｆ（例えば、非限定的な、２０ｍｍよりも大きな距離）よりも大きい検出距離を意味する。）の検出が示されている。ホールをこのように検出する場合には、次に隣接するセンサー又は画素は分類用として使用されない。例えば、ホールがセンサー１００Ｓ２とセンサー１００Ｓ６との間で検出された場合には、センサー１００Ｓ１と１００Ｓ２のみが分類に使用される。このような操作はセンサー１００Ｓ６についてＳｉを強引に０にするのに等しい。したがって、反対の例として、ホールがセンサー１００Ｓ１とセンサー１００Ｓ５との間で検出された場合には、センサー１００Ｓ５と１００Ｓ６のみが分類に使用される。このような操作はセンサー１００Ｓ１についてＳｉを強引に０にするのに等しい。
【０２２５】
センサーが被覆されているか否か、その結果、ホールが存在しているか否かを決定するための基準αは、あるシステムから他のシステムに変更することができる。
【０２２６】
図３７における最初の２行は、完全に被覆されていないセンサーにホールが対応している状態を示している。
【０２２７】
図３７における最後の２行は、ホールがたった１／２画素、すなわち、１／４が被覆されていないセンサーに対応している状態を示している。この最後の状態は、符号２３０、２３２、２３４及び２３６で参照される、図３３に示された工程によって実行されてもよい。図１６において、センサー１００Ｓ２が３／４以下の被覆量として測定された場合に、センサー１００Ｓ１のＳｉは強引に０にされ、また、センサー１００Ｓ５が３／４以下の被覆量として測定された場合に、センサー１００Ｓ６のＳｉは強引に０にされる。
【０２２８】
一致しないプロファイルの分析中、システムは、優先的に、中心センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６について、隣接する２つの画素間の傾き変化のサインを検討する。一致しないプロファイルの例として、図２１及び図２２が挙げられる。図３８及び図３９には、隣接する２つの画素間の傾きが変化している例外的なサインが示されている。
【０２２９】
Ｗｉ係数による単純な表面Ｓｉすべての正常化が終了した後に、「ホール」検出が可能な場合及びそれらの処理のすべて、つまり、隣接する２つのセンサー間における、すべての異常な傾きの変化が（前述した変数α及びβの処理と併せて）、考慮される。
【０２３０】
このような処理用の「真偽表」の一例は、図４０に示されている。
【０２３１】
この表には３２通りの状態が示されている。「左側」の表は左側のセンサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２に関する。「右側」の表は右側のセンサー１００Ｓ６及び１００Ｓ５に関する。図４０において、各センサーの状態は、「無反応」状態をＥ、左側被覆状態をＬ、中心（完全な被覆）状態をＣ、及び、右側被覆状態をＲとして、表されている。
【０２３２】
図４０において、
・第１行目は、無反応と検出された、隣接する２つのセンサー１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の場合に対応する。この場合には考慮されない。
・第２行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６が無反応である場合に対応するが、隣のセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５の隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、間違いであるとみなされ、考慮されない。
・第３行目及び第４行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は無反応であるが、隣のセンサー１００Ｓ２及び１００Ｓ５は完全に被覆されているか前記外側センサーの反対側が被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
【０２３３】
・第５行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６がその外側部分のみが被覆されているが、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第６行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６、及び、その隣の１００Ｓ２又は１００Ｓ５が共にその外側部分のみ被覆されている場合に対応する。このような場合も、間違いであるとみなされ、考慮されない。
・第７行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその外側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
・第８行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその外側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５はその反対側部分が被覆されている場合に対応する。この場合には、センサー１００Ｓ２及び／又はセンサー１００Ｓ５から得られたＳｉ値は保持される。
【０２３４】
・第９行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第１０行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーに隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、これらのセンサーの組（１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）から得られるシグナルの加算は、反対側の内側センサー（すなわち、各１００Ｓ５及び１００Ｓ２）が無反応である場合にのみ処理される。
・第１１行目は、センサー１００Ｓ１及び１００Ｓ６、又は、１００Ｓ２及び１００Ｓ５が共に完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、シグナルは加算される。
・第１２行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６は完全に被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーの反対側の部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、内側センサー１００Ｓ５及び／又は１００Ｓ２から発せられたシグナルは保持されるが、外側センサー１００Ｓ１及び／又は１００Ｓ６から発せられたシグナルは、Ｓ１＜Ｓ２＋β 又は、Ｓ６＞Ｓ５−βのときのみ、保持される。
【０２３５】
・第１３行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は無反応である場合に対応する。これは保持されないホール検出である。
・第１４行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は前記外側センサーに隣接する部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、これらのセンサーの組（１００Ｓ１及び１００Ｓ２、又は、１００Ｓ５又は１００Ｓ６）から得られるシグナルの加算は、反対側の内側センサー（すなわち、各１００Ｓ５及び１００Ｓ２）が無反応であるときのみ処理される。そうでなければ、シグナルは無視される。
・第１５行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６はその内側部分のみ被覆され、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５は完全に被覆されている場合に対応する。この場合には、シグナルは加算される。
・第１６行目は、外側センサー１００Ｓ１又は１００Ｓ６に加えて、隣のセンサー１００Ｓ２又は１００Ｓ５も内側部分のみが被覆されている場合に対応する。この場合には、内側センサー１００Ｓ５及び／又は１００Ｓ２から発せられたシグナルは保持されるが、外側センサー１００Ｓ１及び／又は１００Ｓ６から発せられたシグナルは、Ｓ１＜Ｓ２＋β 又は、Ｓ６＞Ｓ５−βのときのみ、保持される。
【０２３６】
区別の特質に関する情報を得るために、優先的に、関連する「信頼性テスト」が工程２４０の前に実施される。
【０２３７】
信頼性テストは、距離検出に優先的に基づいており、次のようにして算出されることもできる。
・空席の場合の信頼率：ｃ＝１−（着座シート数／センサーの合計数）
・区別ができない場合（小さなセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ３及び１００Ｓ４がすべて無反応）の信頼率：ｃ＝０
・その他の場合（着座シート）の信頼率は距離変数に基づく：ｃ＝１−（Δｄ／ｄｉｎｆ）
・０＜ｃ＜１の信頼性を得るために：Δｄ＞ｄｉｎｆの場合には、Δｄ＝ｄｉｎｆ
・後方位置に対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２，ｄ５，ｄ６）−ｄ４｜
・前方位置に対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２，ｄ５，ｄ６）−ｄ３｜
・左側位置決めに対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２）−ｄ５（又は場合によりｄ６）｜
・右側位置決めに対して：Δｄ＝｜ｍｉｎ（ｄ５，ｄ６）−ｄ２（又は場合によりｄ１）｜
【０２３８】
もちろん、一致しないプロファイル、ホール、不一致傾き等の例外が検出されるとすぐに、このテストの信頼性は低下する。
【０２３９】
これらの種々の処理の後に、乗員の区別が決定されてもよい。
【０２４０】
優先的に、この区別は、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の中央鎖における表面Ｓｉ（画素数又は所望の解決策に基づく半分の画素）の数を算出することによって、実施される。
【０２４１】
換言すると、区別は下記式で表される。
【０２４２】
【数８】
【０２４３】
腰幅対形態クラスに関係する統計に基づく分布を考慮した後、種々の閾値が全クラスに対する画素数として表示される。
【０２４４】
典型的には、ＦＭＶＳＳ ２０８ 規則が図４１に示されている。
【０２４５】
乗員標本の記録に対するデータベースが図４２に示されている。
【０２４６】
このデータベースで得られた結果が図４３に示されている。
【０２４７】
これらの結果を分析すると、閾値によって、子供用のΣＳｉ＊Ｗｉ値は大人用のΣＳｉ＊Ｗｉ値から切り離されていることが実証される。図４３に示されているように、この典型的な閾値は約１．３５である。
【０２４８】
クラス分離用の閾値配置を図４４で提案した。図４４に示されたこのような閾値は、もちろん、非限定的な例である。
【０２４９】
要約すると、図３３に示された方法は、
・各センサー１００についてのｄｉ及びＳｉの算出２００と、
・各センサー１００についてのＷｉの算出２１０と、
・一致しないプロファイルの処理２２０と、
・下記式の計算及び関連する信頼性テストによる乗員の区別２４０との工程を含んでいる。
【０２５０】
【数９】
【０２５１】
もちろん、この発明は、図のみに示された前記説明に限定されるものではない。この発明は、添付の特許請求の範囲に基づくいかなる変形例をも包含する。
【０２５２】
図４５及び図４６には、センサーの埋設変形例が示されている。より詳細には、図４５及び図４６には、図２及び図３２の対応するセンサーと同様に、背もたれの近傍のシート差込物に配置された、４つのセンサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６の配線、並びに、前部近傍であって各ボルスタ近傍の、前記シート差込物に配置された、２つの追加の短いセンサー１００Ｓ７及び１００Ｓ８が示されている。
【０２５３】
図４７は、センサーの別の埋設変形例が示されている。この変形例において、図２及び図３２に示され、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６に平行なセンサー１００Ｓ３及び１００Ｓ４は、センサー１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６を横断するセンサー１００Ｓ９及び１００Ｓ１０に、置き換えられている。
【図面の簡単な説明】
【０２５４】
【図１】図１は、この発明に係る容量センサーの非限定的な態様を示す図である。
【図２】図２は、この発明に係る実施形態に一致する、６個の容量センサーのシートへの埋設形態を示す概略図である。
【図３】図３は、この発明に係る非限定的な実施形態に一致し、それぞれ２つの画素を有する、６個の容量センサーのより正確な埋設形態を示す図である。
【図４】図４は、現実的なプロファイルと非現実的なプロファイルとの一例を示す図である。
【図５】図５は、数学的参照関数としてのつり鐘型関数の一例を示す図である。
【図６】図６は、標準的な体格をした子供のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図７】図７は、標準的な体格をした大人のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図８】図８は、標準的な大柄の体格をした大人のプロファイルに一致する測定結果を示す図である。
【図９】図９は、つり鐘型関数を必要とする比較工程によって得られる変数で分類される形態分類表を示す図である。
【図１０】図１０は、この発明に係る処理の高い信頼性を示すために、選択された間違い入力を実行した標準的な体格をした子供のプロファイルを示す図である。
【図１１】図１１は、つり鐘型関数を実行するこの発明に係る形態分類の結果を示す図である。
【図１２】図１２は、対応するエラー分布を示す図である。
【図１３】図１３は、この発明に係る三次元メッシュイメージの構築を示す概略図である。
【図１４】図１４は、２つの画素センサー間における直線的な挿入を示す図である。
【図１５】図１５は、標準的な三次元イメージを示す図である。
【図１６】図１６は、測定された三次元プロファイルとテンプレートにおける最大境界値及び最小境界値とを示す図である。
【図１７】図１７は、測定された三次元プロファイルと三次元レファレンスとを示す図である。
【図１８】図１８は、０〜３６Ｋｇテンプレートに「テンプレート方法」を適用した結果を示す図である。
【図１９】図１９は、この発明に係る、測定されたプロファイルを対応する体重クラスに分類した結果を示す図である。
【０２５５】
【図２０】図２０は、この発明に係る検出実施の初期工程において、前記容量センサーの電極にかける電位の例を示す図である。
【図２１】図２１は、この発明におけるセンサーシステムにおいて作用する容量分それぞれを概略的に示す図である。
【図２２】図２２は、この発明における準備部分において、センサーに対する参照標的物の段階的な移動を示す図である。
【図２３】図２３は、この発明において、センサーから発信された電気出力の相対的な漸進的変化を概略的に示す図であって、温度及び湿度を表す変数を測定するのに使用される図である。より正確には、図２３ａは曲線ＣＵ１＝ｆ（Ｃ１）を示す図であり、図２３ｂは曲線ＣＵ２＝ｆ（Ｃ２）を示す図である。
【図２４】図２４は、この発明において、センサーから発信された他の電気出力の相対的な漸進的変化を概略的に示す図であって、センサーから標的物が離れている距離及び／又は前記標的物によって覆われたセンサーの表面量を測定するのに使用される図である。
【図２５】図２５は、温度変数及び湿度変数を考慮した参照表の構成を示す図であり、より正確には、図２５ａは曲線ＣＵ＝ｆ（Ｃ）を示す図であり、図２５ｂは曲線の始点を定義する図であり、図２５ｃは対応する参照表を示す図である。
【図２６】図２６は、センサーから発信された電気出力の相対的な漸進的変化がセンサーにおける参照標的物の相対的な位置に依存することを示す図であり、より正確には、図２６ａは曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）を示す図であり、図２６ｂはセンサーに対する参照標的物の相対的な移動の順序を示す図である。
【図２７】図２７は、温度変数及び湿度変数に関する、曲線反応の初期オフセットを決定する参照表の構成を示す図であり、より正確には、図２７ａは曲線ＣＵ２＝ｆ（ＣＵ１）のいくつかの点を示す図であり、図２７ｂは対応する参照表を示す図である。
【図２８】図２８は、容量センサーから発信された出力の組み合せに基づいて、センサーから標的物が離れている距離を測定することを示す図である。
【図２９】図２９は、この発明に係る完全な検出方法を概略的に示す図である。
【図３０】図３０は、標的物によって覆われたセンサーの表面量を測定することにおける、この発明の実績を示す図である。
【図３１】図３１は、センサーから標的物が離れている距離を測定することにおける、この発明の実績を示す図である。
【図３２】図３２は、対応するセンサーの配列を示す概略図である。
【図３３】図３３は、この発明に係る方法における、主要工程を示す概略図である。
【図３４】図３４は、あるセンサーから他のセンサーまでの測定された距離の評価を示す概略図である。
【図３５】図３５は、自動車シートに着座した乗員の着座位置の変化２種を示す概略図である。
【図３６】図３６は、曲線において、不一致に基づく部分的に不適切な出力の例を示す図である。
【図３７】図３７は、不一致に対する、部分的に不適切な出力の４種の例を示す図である。
【図３８】図３８は、部分的に不適切な出力の別の例を示す概略図である。
【図３９】図３９は、部分的に不適切な出力のまた別の例を示す概略図である。
【図４０】図４０は、一致分析の例が記載された表を示す図である。
【図４１】図４１は、好適な規則を示す図である。
【図４２】図４２は、対応するサンプルベースを示す図である。
【図４３】図４３は、この発明に係る方法によって得られたデータベースを示す図である。
【図４４】図４４は、このデータベースに適用される閾値の例を示す図である。
【図４５】図４５は、この発明に一致する、第２の容量センサー埋設変形例を示す図である。
【図４６】図４６は、シートに埋設されたセンサーの同じ変形例を示す図である。
【図４７】図４７は、この発明に一致する、別の容量センサー埋設変形例を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車シートに着座している乗員の形態を識別する方法であって、
（ｉ）シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー（１００）一式を内蔵する工程、
（ｉｉ）前記シートに内蔵された複数の前記容量センサー（１００）から発せられる出力を収集する工程、
（ｉｉｉ）前記シートに対向する標的物（１０）の形態を、前記出力から測定される、前記標的物（１０）及び前記容量センサー（１００）が離れている距離、並びに、前記標的物（１０）によって覆われた前記センサー（１００）の表面量に基づいて、決定する工程、及び、
（ｉｖ）決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
プロファイルの非現実的な測定結果すべてを拒否する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記比較する工程は、形態レファレンスを表す数学関数Ｓ（ｐ）を用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較する工程は、ガウスの数学関数を用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記比較する工程は、ｎ次の下記つり鐘型関数Ｓ（ｐ）を用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【数１】
関数Ｓ（ｐ）において、ａはベル関数の変曲に依存し、ｂはＳの最大値であり、ｍはＳ（ｐ）が最大となるときのインデックス値ｐである。
【請求項６】
前記比較する工程は、測定結果が数学関数の形状に一致するか否かを決定する工程を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
プロファイル測定結果が数学関数の形状に一致するか否かを決定する前記工程は、平均二乗基準等の誤差基準を算出する工程を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
下記ステップによって、各プロファイルの測定結果それぞれについての変数「ａ」を計算する工程を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
・プロファイルの前記測定結果における表面Ｓを下記式より決定するステップ、
【数２】
・前記つり鐘型関数における表面Ｓｂを下記式より決定するステップ、及び、
【数３】
・２つの前記表面を等価Ｓ＝Ｓｂにして、変数「ａ」を得るステップ
【請求項９】
前記等価ステップは、Ｓｂ用の参照表を用いて、実施されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記比較する工程は、形態レファレンスを示す三次元レファレンスイメージを用いることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果を挿入してｎ×ｍメッシュを構築し、プロファイルを創造することを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ｎ×ｍメッシュの構築は、以下の規則に基づいて、実行されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
・プローブが存在しない場合におけるメッシュの画素については、画素値は最も近いプローブから挿入される
・２つの調整された画素間に挿入される１つ以上の画素が存在する場合におけるメッシュの領域については、中間ピクセル値は、前記ピクセル間に、それらピクセルが離れている距離全体にわたって、直線的に挿入される
【請求項１３】
前記ｎ×ｍメッシュの構築は、調整された前記画素及び前記挿入された画素の間への挿入によって、前記メッシュの画素を形成するステップを含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果を、テンプレートにおける最大境界値及びその最小境界値と比較するステップを含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果における、テンプレートに含まれるピクセルの合計数を計算するステップを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果と基準面との距離を算出するステップを含むことを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記基準面までの前記距離は、下記式から算出されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【数４】
前記式において、ＰＲＰ（ｉ）は基準面を構成するピクセルであり、ＰＩ（ｉ）は測定されたイメージを構成するピクセルであり、Ｄは基準面までのイメージの距離である。
【請求項１８】
前記基準面までの前記距離は、前記距離に対する下記式で表されるノルマライズド バージョンを使用することで、算出されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【数５】
【請求項１９】
前記比較する工程は、（１）テンプレートに関するプロファイルの測定結果、及び、（２）基準面に関するプロファイルの測定結果を評価するステップと、最小誤差基準になる評価結果を選択するステップとを含むことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
２つの安定した画素センサーを形成するために、検知区域の各領域を相補的にカバーする少なくとも２つの電極（１１０、１２０）を含有する容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
検出区域の各領域を相補的にカバー２つの主電極（１１０、１２０）、及び、前記相補的な領域の両方をカバーする第３の補助電極（１３０）の３つの電極を含有する容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記第３の補助電極（１３０）が前記主電極（１１０、１２０）を包囲している容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
シートに内蔵された複数の容量センサー（１００）からの出力を収集する工程（２００）と、各容量センサー（１００）に対して、前記センサー（１００）から標的物（１０）が離れている距離を示す第１の値（ｄｉ）、及び、標的物（１０）によって覆われたセンサー（１００）の表面を示す第２の値（Ｓｄｉ）を決定する工程と、標的物（１０）によって覆われたセンサー（１００）の表面を示す第２の値（Ｓｄｉ）に、センサー（１００）から標的物（１０）が離れている距離を示しかつ対応する第１の値（ｄｉ）に基づいた各重み付け（Ｗｉ）を、適用する工程（２１０）と、重み付けされた第２の値（Ｓｄｉ×Ｗｉ）を収集して標的物（１０）の形態を決定する工程（２４０）を含むことを特徴とする請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
シートの左側から右側に向かって実質的に配列された少なくとも４つのセンサー（１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）を使用することを特徴とする請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記容量センサーから発せられた出力の組み合せを入力として使用して、前記センサー（１００）から前記標的物（１０）が離れている距離（ｄｉ）を表す値を参照表から選択する工程と、前記容量センサーから発せられた出力の組み合せを入力として使用して、前記標的物（１０）で覆われた前記センサー（１００）の表面量（Ｓｄｉ）を表す値を参照表から選択する工程とを実施することを特徴とする請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記方法は、複数の温度及び湿度に対する、前記センサー（１００）から前記標的物（１０）が離れている距離（ｄｉ）を表す値、及び／又は、前記標的物（１０）で覆われた前記センサー（１００）の表面量（Ｓｄｉ）を表す値が記載された参照表を使用し、かつ、実際の温度及び湿度を表す前記容量センサーから発せられた出力の組み合せに依存する出力値を前記参照表から選択する工程を含むことを特徴とする請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法を実行する手段を含むことを特徴とする自動車用シート。
【請求項１】
自動車シートに着座している乗員の形態を識別する方法であって、
（ｉ）シートの横断面に実質的に及んで複数の容量センサー（１００）一式を内蔵する工程、
（ｉｉ）前記シートに内蔵された複数の前記容量センサー（１００）から発せられる出力を収集する工程、
（ｉｉｉ）前記シートに対向する標的物（１０）の形態を、前記出力から測定される、前記標的物（１０）及び前記容量センサー（１００）が離れている距離、並びに、前記標的物（１０）によって覆われた前記センサー（１００）の表面量に基づいて、決定する工程、及び、
（ｉｖ）決定された前記形態を複数のレファレンス形態から分類するために、決定された前記形態と少なくとも１つのレファレンス形態とを比較する工程を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
プロファイルの非現実的な測定結果すべてを拒否する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記比較する工程は、形態レファレンスを表す数学関数Ｓ（ｐ）を用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記比較する工程は、ガウスの数学関数を用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記比較する工程は、ｎ次の下記つり鐘型関数Ｓ（ｐ）を用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【数１】
関数Ｓ（ｐ）において、ａはベル関数の変曲に依存し、ｂはＳの最大値であり、ｍはＳ（ｐ）が最大となるときのインデックス値ｐである。
【請求項６】
前記比較する工程は、測定結果が数学関数の形状に一致するか否かを決定する工程を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
プロファイル測定結果が数学関数の形状に一致するか否かを決定する前記工程は、平均二乗基準等の誤差基準を算出する工程を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
下記ステップによって、各プロファイルの測定結果それぞれについての変数「ａ」を計算する工程を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
・プロファイルの前記測定結果における表面Ｓを下記式より決定するステップ、
【数２】
・前記つり鐘型関数における表面Ｓｂを下記式より決定するステップ、及び、
【数３】
・２つの前記表面を等価Ｓ＝Ｓｂにして、変数「ａ」を得るステップ
【請求項９】
前記等価ステップは、Ｓｂ用の参照表を用いて、実施されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記比較する工程は、形態レファレンスを示す三次元レファレンスイメージを用いることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果を挿入してｎ×ｍメッシュを構築し、プロファイルを創造することを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ｎ×ｍメッシュの構築は、以下の規則に基づいて、実行されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
・プローブが存在しない場合におけるメッシュの画素については、画素値は最も近いプローブから挿入される
・２つの調整された画素間に挿入される１つ以上の画素が存在する場合におけるメッシュの領域については、中間ピクセル値は、前記ピクセル間に、それらピクセルが離れている距離全体にわたって、直線的に挿入される
【請求項１３】
前記ｎ×ｍメッシュの構築は、調整された前記画素及び前記挿入された画素の間への挿入によって、前記メッシュの画素を形成するステップを含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果を、テンプレートにおける最大境界値及びその最小境界値と比較するステップを含むことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果における、テンプレートに含まれるピクセルの合計数を計算するステップを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記比較する工程は、プロファイルの測定結果と基準面との距離を算出するステップを含むことを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記基準面までの前記距離は、下記式から算出されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【数４】
前記式において、ＰＲＰ（ｉ）は基準面を構成するピクセルであり、ＰＩ（ｉ）は測定されたイメージを構成するピクセルであり、Ｄは基準面までのイメージの距離である。
【請求項１８】
前記基準面までの前記距離は、前記距離に対する下記式で表されるノルマライズド バージョンを使用することで、算出されることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【数５】
【請求項１９】
前記比較する工程は、（１）テンプレートに関するプロファイルの測定結果、及び、（２）基準面に関するプロファイルの測定結果を評価するステップと、最小誤差基準になる評価結果を選択するステップとを含むことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
２つの安定した画素センサーを形成するために、検知区域の各領域を相補的にカバーする少なくとも２つの電極（１１０、１２０）を含有する容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
検出区域の各領域を相補的にカバー２つの主電極（１１０、１２０）、及び、前記相補的な領域の両方をカバーする第３の補助電極（１３０）の３つの電極を含有する容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記第３の補助電極（１３０）が前記主電極（１１０、１２０）を包囲している容量センサー（１００）を使用することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
シートに内蔵された複数の容量センサー（１００）からの出力を収集する工程（２００）と、各容量センサー（１００）に対して、前記センサー（１００）から標的物（１０）が離れている距離を示す第１の値（ｄｉ）、及び、標的物（１０）によって覆われたセンサー（１００）の表面を示す第２の値（Ｓｄｉ）を決定する工程と、標的物（１０）によって覆われたセンサー（１００）の表面を示す第２の値（Ｓｄｉ）に、センサー（１００）から標的物（１０）が離れている距離を示しかつ対応する第１の値（ｄｉ）に基づいた各重み付け（Ｗｉ）を、適用する工程（２１０）と、重み付けされた第２の値（Ｓｄｉ×Ｗｉ）を収集して標的物（１０）の形態を決定する工程（２４０）を含むことを特徴とする請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
シートの左側から右側に向かって実質的に配列された少なくとも４つのセンサー（１００Ｓ１、１００Ｓ２、１００Ｓ５及び１００Ｓ６）を使用することを特徴とする請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記容量センサーから発せられた出力の組み合せを入力として使用して、前記センサー（１００）から前記標的物（１０）が離れている距離（ｄｉ）を表す値を参照表から選択する工程と、前記容量センサーから発せられた出力の組み合せを入力として使用して、前記標的物（１０）で覆われた前記センサー（１００）の表面量（Ｓｄｉ）を表す値を参照表から選択する工程とを実施することを特徴とする請求項１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記方法は、複数の温度及び湿度に対する、前記センサー（１００）から前記標的物（１０）が離れている距離（ｄｉ）を表す値、及び／又は、前記標的物（１０）で覆われた前記センサー（１００）の表面量（Ｓｄｉ）を表す値が記載された参照表を使用し、かつ、実際の温度及び湿度を表す前記容量センサーから発せられた出力の組み合せに依存する出力値を前記参照表から選択する工程を含むことを特徴とする請求項１〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
請求項１〜２６のいずれか１項に記載の方法を実行する手段を含むことを特徴とする自動車用シート。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４４】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【公開番号】特開２００８−４６１１４（Ｐ２００８−４６１１４Ａ）
【公開日】平成２０年２月２８日（２００８．２．２８）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２００７−１６４５６２（Ｐ２００７−１６４５６２）
【出願日】平成１９年６月２２日（２００７．６．２２）
【出願人】（５０７１６１９２７）ヒタチ コンピューター プロダクツ（ヨーロッパ）エス．アー．エス． (3)
【氏名又は名称原語表記】ＨＩＴＡＣＨＩ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＰＲＯＤＵＣＴＳ（ＥＵＲＯＰＥ）Ｓ．Ａ．Ｓ．
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年２月２８日（２００８．２．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１６４５６２（Ｐ２００７−１６４５６２）
【出願日】平成１９年６月２２日（２００７．６．２２）
【出願人】（５０７１６１９２７）ヒタチ コンピューター プロダクツ（ヨーロッパ）エス．アー．エス． (3)
【氏名又は名称原語表記】ＨＩＴＡＣＨＩ ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＰＲＯＤＵＣＴＳ（ＥＵＲＯＰＥ）Ｓ．Ａ．Ｓ．
【Ｆターム（参考）】
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