一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法

1.本发明属于工业设计技术领域，具体涉及一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法。


背景技术：

2.人体尺寸是重要的人体基本特征之一，它直接决定了人体所能够占据的几何空间以及活动范围，是人机系统以及人机界面或产品设计的基本资料。人体尺寸包括人体静态尺寸和人体动态尺寸，均可通过人体测量来获得数据。其中人体静态尺寸为结构尺寸，往往通过直接测量或从群体中抽取一定数量的个体作为样本进行测量和统计分析来得到；人体动态尺寸为功能尺寸，包括产品使用者在工作姿势或某种操作活动状态下测量的尺寸。从人机工程学及工业设计的角度出发，为了保证产品能够满足使用者的最基本使用需求，工业设计产品必须以人体尺寸作为设计依据。
3.在智能化下，以用户为中心的智能定制化功能设计越来越重要，产品设计中所需要的人体尺寸不再满足于某一百分数范围的人体尺寸统计数据，而需要获得使用者的人体尺寸。在汽车产品中，无论是总布置还是驾乘空间与环境，如果能在汽车行驶前针对乘员进行定制化的适时及合理调整，都能大大提高产品的智能化以及使用者的驾乘体验。实现这个过程就需要能够获得使用者的人体尺寸，数据输入后经过处理再控制输出。因此人体尺寸是否获取准确最终影响了控制输出，直接影响了产品使用体验，能够准确获取人体尺寸十分重要。
4.现有获取人体尺寸的方法主要有两种：应用最广泛的一种是基于先期的传统测量，然后再将测量结果输入有记忆存储功能的控制器，当用户使用时则直接调取先前存储的人体尺寸数据进行相应的控制动作，而无需手动操作；另一种是基于传感和识别的实时测量，在驾乘人员进入车辆前或汽车行驶前，通过传感器对驾乘人员的人体尺寸提前实时获取，获取时先采用视觉传感器摄像头识别人体轮廓和骨架，然后再以此获取人体尺寸。
5.基于先期传统测量的方法获得的人体尺寸往往是准确的，但是由于需要提前输入因此在特殊使用情况下如：临时改变使用者或原使用者的人体尺寸发生了很大的变化时，就无法实现自动控制的功能。从本质上来看，这种方法只是记忆了需要重复实现的控制变量，当需要进行控制是时直接输入固定的控制变量调用控制动作，智能化和定制化都十分有限。
6.基于传感和识别的实时测量不受使用者的限制，可以针对每一位使用者进行人体尺寸测量，较大限度的实现了智能化和定制化。但是由于产品自身以及使用条件的限制，仍有很大的局限性：一是传感技术自身的局限性，有一定的识别误差且视觉传感技术受光线影响很大，在光线条件较差如夜间或雨雪天气时的使用效果都不理想；二是受成本限制，针对驾乘人员的传感技术难以排布大量高精度的传感器，导致人体尺寸的获取误差较大；三是受结构限制，驾驶舱空间有限，难以在优良的位置排布传感器以实现人体尺寸的准确获取。
7.综上所述，目前获取汽车驾乘人员人体尺寸的技术主要有以下不足：一是无法实时获取，智能化和定制化都十分有限；二是单一传感技术受技术自身、成本、产品结构的限制，人体尺寸难以可靠地获取。


技术实现要素：

8.针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明提供了一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法，在保证智能化和定制化实时获取人体尺寸的前提下，避免视觉传感技术的局限性；在合理满足产品结构即汽车总布置要求的前提下，合理利用传感技术，以尽可能低的成本规避各技术局限性，实现人体尺寸相对准确的获取和预测。
9.本发明通过如下技术方案实现：
10.一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法，具体包括如下步骤：
11.步骤一：汽车座椅坐垫和靠背分区；
12.步骤二：驾驶姿势落座；
13.步骤三：测量并获取预测变量；
14.步骤四：根据预测目标选取预测变量；
15.步骤五：根据预测目标查取预测系数；
16.步骤六：计算得到预测的人体尺寸。
17.进一步地，所述步骤一中的汽车座椅坐垫分区具体如下：以座椅h点在坐垫的投影为尺寸基准点，将坐垫分为a、b、c、d、e及f六个区，其中，a区、e区和f区的上边界在同一条直线上，并距尺寸基准点80mm，b区位于a区下方，b区、e区和f区的下边界在同一条直线上；c区的下边界与e区的上边界及右边界均在同一条直线上，d区的下边界及左边界均与f区在同一条直线上，c区和d区的上边界距尺寸基准点100mm；所有区域总长450mm；a区和b区的宽为220mm；所有区域总宽为450mm。
18.进一步地，所述步骤一中的靠背分区具体如下：定义靠背分区为矩形g区，以座椅h点在靠背的投影为尺寸基准点，所述矩形g区的下边界距尺寸基准点30mm，矩形g区的上边界距尺寸基准点180mm，矩形g区的宽为220mm。
19.进一步地，所述步骤二的驾驶姿势落座具体如下：
20.按正常的预备驾驶姿势落座，调节座椅直至达到舒适并习惯的状态；座椅位置调节好后左脚自然放置于前方舒适并习惯的位置，右脚脚跟踏于地板且脚掌自然搭在加速踏板上，全身自然放松并手握方向盘，此时的姿势即为驾驶姿势。
21.进一步地，所述步骤三的测量并获取预测变量，包括获取座椅各分区体压参数及获取坐姿定义参数；所述体压参数是驾驶姿势下人体与座椅各分区之间的接触压强，单位取n/cm2；所述体压参数包括a至g各个分区的最大体压和a至g各个分区的平均体压，分别记为max a至max g、ave a至ave g；所述坐姿参数包括大腿角、膝角及胯点高度，大腿角和膝角的单位用角度制，胯点高度的单位取mm；
22.所述大腿角为大腿线与过胯点的水平面间夹角，所述膝角为大腿线与小腿线间夹角，所述胯点高度为胯点到踵点间竖直距离。
23.进一步地，所述步骤四的根据预测目标选取预测变量，具体如下：
24.所述预测目标包括腿长(l
leg
)、大腿长(l
thigh
)及驾驶姿势坐高(h
sitting
)；不同预测
目标所需的预测变量xi不同，预测腿长所需的预测变量有6个(x
leg
，i＝1～6)，预测大腿长所需的预测变量有7个(x
thigh
，i＝1～7)，预测驾驶姿势坐高所需的预测变量有7个(x
sitting
，i＝1～7)，根据预测目标选取相应所需的预测变量；具体各预测目标所需的预测变量取值含义见表1：
25.表1各预测目标所需的预测变量
[0026][0027]
进一步地，所述步骤五的根据预测目标查取预测系数，具体如下：
[0028]
预测目标不同时不同预测变量的预测系数βi各不相同，且与不同预测目标时的不同预测变量一一对应，不同预测目标还各有一个互不相同的预测常系数β0；因此预测腿长所需的预测系数有7个(β
leg
，i＝0～6)，预测大腿长所需的预测系数有8个(β
thigh
，i＝0～7)，预测驾驶姿势坐高所需的系数变量有8个(β
sitting
，i＝0～7)，根据预测目标选取相应所需的预测系数；具体各预测目标所需的预测系数取值含义见表2；
[0029]
表2各预测目标所需的预测系数
[0030][0031]
进一步地，步骤六的计算得到预测的人体尺寸，具体如下：
[0032]
根据不同的预测目标，将确定好的预测变量数值以及所查得的预测系数代入相应的预测公式，即可计算得到预测的人体尺寸，其中，腿长l
leg
、大腿长l
thigh
和驾驶姿势坐高h
sitting
预测结果的单位皆为mm。预测公式如下：
[0033][0034][0035][0036]
与现有技术相比，本发明的优点如下：
[0037]
本发明的一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法，能够实现人体尺寸的实时预测，保证了针对不同使用者的智能化和定制化；另一方面，本方法利用了相对更准确且低廉、简便、易行的压力传感技术，从另一个角度弥补了视觉传感技术受技术自身、成本、产品结构限制的不足；
[0038]
此外，多种传感技术的联合使用可以实现多种测量技术的多次测量减小误差，使所获得的人体尺寸更加准确。对三种预测目标——腿长、大腿长、驾驶姿势坐高的回归预测模型拟合优度可决系数均在0.8左右，统计学显著性水平均小于0.001。经过对26名有驾驶经验的成年人的实测检验后，预测模型对腿长的预测误差仅为8.866mm，预测模型对大腿长
的预测误差仅为7.284mm，预测模型对驾驶姿势坐高的预测误差仅为8.126mm，通过本方法获得的预测结果与实验实测结果十分相近且准确可信。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0040]
图1为本发明的一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法的流程示意图；
[0041]
图2为座椅坐垫体压分区与尺寸示意图；
[0042]
图3为座椅靠背体压分区与尺寸示意图；
[0043]
图4为坐姿定义关键点和坐姿参数示意图；
[0044]
图中：胯点1、踝关节点2、踵点3、膝关节点4。
具体实施方式
[0045]
为清楚、完整地描述本发明所述技术方案及其具体工作过程，结合说明书附图，本发明的具体实施方式如下：
[0046]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0047]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0048]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0049]
实施例1
[0050]
人体尺寸与静态体压有显著的相关性，而保持驾驶姿势下的动态体压还额外受到了驾驶姿势的影响，因此理论上驾驶姿势联合驾驶姿势下的动态体压能够反推预测出此时驾乘人员的人体尺寸。在进行了大量的人机工程学实验实测和统计学分析后，发现腿长、大腿长、驾驶姿势坐高与座椅各区域体压、部分驾驶坐姿关键尺寸间有显著的相关性。因此可以在驾驶姿势下联合使用压力传感器和位置传感器(或视觉传感器等)获得座椅体压和坐
姿参数，以此来对腿长、大腿长、驾驶姿势坐高进行预测。
[0051]
基于此，将预测目标和预测变量进行了相关分析和回归分析，基于大量实测试验数据以及统计学方法进行数学建模，获得了一系列的预测系数，建立了一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸的计算模型，以及基于座椅体压和坐姿来预测人体尺寸的方法。
[0052]
如图1所示，本实施例提供了一种基于座椅体压和坐姿的人体尺寸计算方法，具体包括如下步骤：
[0053]
步骤1：汽车座椅坐垫和靠背分区：
[0054]
将所乘的座椅坐垫按图2所示的尺寸进行分区。以座椅h点在坐垫的投影为尺寸基准点(即图中1.胯点)，将坐垫分为a、b、c、d、e及f六个区，其中，a区、e区和f区的上边界在同一条直线上，并距尺寸基准点80mm，b区位于a区下方，b区、e区和f区的下边界在同一条直线上；c区的下边界与e区的上边界及右边界均在同一条直线上，d区的下边界及左边界均与f区在同一条直线上，c区和d区的上边界距尺寸基准点100mm；所有区域总长450mm；a区和b区的宽为220mm；所有区域总宽为450mm。
[0055]
将所乘的座椅靠背按图3所示的尺寸进行分区。定义靠背分区为矩形g区，以座椅h点在靠背的投影为尺寸基准点(即图中1.胯点)，所述矩形g区的下边界距尺寸基准点30mm，矩形g区的上边界距尺寸基准点180mm，矩形g区的宽为220mm。
[0056]
步骤2：驾驶姿势落座：
[0057]
按正常的预备驾驶姿势落座，调节座椅(包括但不限于前后位置、高度、靠背角度等)直至达到舒适并习惯的状态。座椅位置调节好后左脚自然放置于前方舒适并习惯的位置，右脚脚跟踏于地板且脚掌自然搭在加速踏板上，全身自然放松并手握方向盘，此时的姿势即为驾驶姿势。
[0058]
步骤3：测量并获取预测变量：
[0059]
在乘员处于驾驶姿势时测量并获取预测变量。预测变量分为两类：体压参数和坐姿参数；其中，体压指的是驾驶姿势下人体与座椅各分区之间的接触压强，单位取n/cm2。体压参数包括a至g各个分区的最大体压(记为max a至max g)和a至g各个分区的平均体压(记为ave a至ave g)。坐姿参数包括三个，分别是大腿角(图4中a57)、膝角(图4中a44)和胯点高度(图4中h30)，大腿角和膝角的单位用角度制，胯点高度的单位取mm。坐姿定义关键点和坐姿参数如附图4所示，定义如表3所示。
[0060]
表3坐姿定义关键点和坐姿参数的定义
[0061][0062]
*预测变量中所需的的坐姿参数
[0063]
步骤4：根据预测目标选取预测变量：
[0064]
本方法可预测三种人体尺寸，分别是：腿长(l
leg
)、大腿长(l
thigh
)和驾驶姿势坐高(h
sitting
)。不同的预测目标所需的预测变量xi不同，预测腿长所需的预测变量有6个(x
leg
，i＝1～6)，预测大腿长所需的预测变量有7个(x
thigh
，i＝1～7)，预测驾驶姿势坐高所需的预测变量有7个(x
sitting
，i＝1～7)，根据预测目标选取相应所需的预测变量。具体各预测目标所需的预测变量取值含义见表1。
[0065]
表1各预测目标所需的预测变量
[0066][0067]
步骤5：根据预测目标查取预测系数：
[0068]
预测目标不同时不同预测变量的预测系数βi各不相同，且与不同预测目标时的不同预测变量一一对应，此外不同预测目标还各有一个互不相同的预测常系数β0；因此预测腿长所需的预测系数有7个(β
leg
，i＝0～6)，预测大腿长所需的预测系数有8个(β
thigh
，i＝0～7)，预测驾驶姿势坐高所需的系数变量有8个(β
sitting
，i＝0～7)，根据预测目标选取相应所需的预测系数。具体各预测目标所需的预测系数取值含义见表2。
[0069]
表2各预测目标所需的预测系数
[0070][0071]
步骤6：算得所预测的人体尺寸：
[0072]
根据不同的预测目标，将确定好的预测变量数值以及所查得的预测系数代入相应的预测公式，即可计算得到预测的人体尺寸，其中腿长l
leg
、大腿长l
thigh
和驾驶姿势坐高h
sitting
预测结果的单位皆为mm。预测公式如下：
[0073][0074][0075][0076]
经过对26名有驾驶经验的成年人的实测检验后，预测模型对腿长的预测误差仅为8.866mm，预测模型对大腿长的预测误差仅为7.284mm，预测模型对驾驶姿势坐高的预测误差仅为8.126mm，通过本方法获得的预测结果与实验实测结果十分相近且准确可信。
[0077]
实施例2
[0078]
现有某项控制动作需要某驾驶员的腿长作为参数，故需要对该驾驶员的腿长进行预测,具体如下：
[0079]
步骤1：汽车座椅坐垫和靠背分区：
[0080]
将所乘的座椅坐垫按图2所示的尺寸进行分区。以座椅h点在坐垫的投影为尺寸基准点(即附图中1.胯点)，将坐垫分为a、b、c、d、e及f六个区，其中，a区、e区和f区的上边界在同一条直线上，并距尺寸基准点80mm，b区位于a区下方，b区、e区和f区的下边界在同一条直线上；c区的下边界与e区的上边界及右边界均在同一条直线上，d区的下边界及左边界均与f区在同一条直线上，c区和d区的上边界距尺寸基准点100mm；所有区域总长450mm；a区和b区的宽为220mm；所有区域总宽为450mm。
[0081]
将所乘的座椅靠背按图3所示的尺寸进行分区。定义靠背分区为矩形g区，以座椅h点在靠背的投影为尺寸基准点(即附图中1.胯点)，所述矩形g区的下边界距尺寸基准点30mm，矩形g区的上边界距尺寸基准点180mm，矩形g区的宽为220mm。
[0082]
步骤2：驾驶姿势落座：
[0083]
该驾驶员按正常的预备驾驶姿势落座，调节座椅(包括但不限于前后位置、高度、靠背角度等)直至达到舒适并习惯的状态。座椅位置调节好后左脚自然放置于前方舒适并习惯的位置，右脚脚跟踏于地板且脚掌自然搭在加速踏板上，全身自然放松并手握方向盘，此时的姿势即为驾驶姿势。
[0084]
步骤3：测量并获取预测变量：
[0085]
在该驾驶员处于驾驶姿势时测量并获取预测变量。预测变量分为两类：体压参数和坐姿参数；其中，体压指的是驾驶姿势下人体与座椅各分区之间的接触压强，单位取n/cm2。体压参数包括a至g各个分区的最大体压(记为max a至max g)和a至g各个分区的平均体压(记为ave a至ave g)。坐姿参数包括三个，分别是大腿角(图4中a57)、膝角(图4中a44)
和胯点高度(图4中h30)，大腿角和膝角的单位用角度制，胯点高度的单位取mm。
[0086]
步骤4：根据预测目标选取预测变量：
[0087]
预测目标为腿长(l
leg
)，需要6个预测变量，分别是：max b、max f、ave e、ave f、ave g、a57。提取步骤3所获取的上述预测变量值，分别为：max b＝0.24n/cm2、max f＝0.66n/cm2、ave e＝0.057n/cm2、ave f＝0.125n/cm2、ave g＝0.142n/cm2、a57＝3.783
°
。
[0088]
步骤5：根据预测目标查取预测系数：
[0089]
预测目标为腿长(l
leg
)，需要查取确定7个预测系数，分别为：β0＝789.277，β1＝115.538，β2＝55.297，β3＝315.743，β4＝-190.806，β5＝-88.015，β6＝0.590。
[0090]
步骤6：算得所预测的人体尺寸：
[0091]
将确定好的预测变量数值以及所查得的预测系数代入相应的预测公式，即可计算得到预测的人体尺寸，其中腿长l
leg
预测公式如下：
[0092]
代入预测变量和预测系数经计算得：
[0093]
l
leg
＝789.277+115.538
×
0.24+55.297
×
0.66+315.743
×
0.057-190.806
×
0.125-88.015
×
0.142+0.590
×
3.783＝837.383mm
[0094]
故该驾驶员的腿长预测值为837.383mm。
[0095]
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
[0096]
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
[0097]
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。