专利名称：用于驾驶员的基于性能的分类方法和算法的制作方法
技术领域：
本发明总体上涉及通过将驾驶员身体尺寸与最佳可能碰撞安全性能相关联来分 类驾驶员的系统和方法，所述最佳可能碰撞安全性能可以由一组选定的驾驶员保护设计来 提供，且本发明更具体地涉及通过将身体高度和质量信息与最佳可能碰撞安全性能相关联 来分类驾驶员的系统和方法。也提出使用该方法的控制算法，以允许车辆来针对各个驾驶 员自动选择最好驾驶员保护设计。
背景技术：
现代车辆通常包括针对特定车辆驾驶员和/或乘客来自动设置车辆中的各个部 件和特征的系统，所述系统中的许多系统是基于驾驶员的尺寸和驾驶员的个人偏好。具体 地，现代车辆通常设计成允许具有各种尺寸和偏好的个人针对每个人的舒适性、便利性和 操作需求来调节车辆系统的特征。这些车辆特征可以包括车辆座椅、脚踏板、后视镜、转向 柱等。为了减少再次调节车辆选定特征的负担，一些车辆采用存储系统，所述存储系统存储 一个或多个使用者的优选设置且配置成基于请求来将车辆系统自动调节至优选设置。现代车辆也包括多个安全装置，例如气囊系统和安全带系统，所述安全装置在碰 撞事件期间保护车辆占用者。车辆气囊系统是设计成保护车辆占用者的复杂系统。例如， 气囊系统需要设计成使得它们除非碰撞事件足够重大才被致动，且它们除非碰撞事件来自 于适当方向才被致动，气囊在碰撞事件期间足够快地展开，气囊用足够多的气体填充以在 碰撞事件期间保护车辆占用者，且气囊被适当地通气，以便在车辆占用者被压靠气囊时气 体能够以适当的流率从气囊逸出，从而耗散占用者的动能而不会引起高的反弹速度。车辆安全带系统也可以配备有负载限制器，所述负载限制器限制安全带上的负 载，使得它在碰撞事件时提供适当的约束力来保护系安全带的占用者。具体地，在碰撞事件 期间，其中，安全带系带者可用高的惯性力被推入安全带中，负载限制器允许安全带延伸或 者弹出一定量，使得在该事件期间安全带的力足够高，以提供所需的约束，但不会引致系带 者受伤。通常，车辆中的气囊填充和通气速率、安全带负载限制器张力和其它安全特征针 对“一般”个人来设置，且对于具有较低重量和尺寸的个人和具有较高重量和尺寸的个人来 说可能不是最优的。因而，理想的是提供针对不同的个人来定制车辆上的驾驶员安全特征 的系统和方法，所述驾驶员安全特征可以与其它车辆特征相同的方式设置和存储。实践中，可能期望提供针对个人的不同聚类的仅一组有限类别来定制车辆上的驾 驶员安全特征的分类系统和方法，所述驾驶员安全特征可以与上文提到的其它车辆特征相同的方式设置和存储。
发明内容
根据本发明的教导，公开了用于基于驾驶员高度和质量针对车辆驾驶员来分类优 化车辆安全特征的系统和方法。所述方法包括基于驾驶员高度和质量来确定多个基本驾驶 员尺寸和确定每个基本驾驶员高度的驾驶员座椅位置。所述方法还辨识用于调节车辆安全 特征的一组可调节设计变量，和针对基本驾驶员尺寸中的每个进行设计优化分析以辨识车 辆安全特征的最佳设计。所述方法还产生预定数量的随机选择参考驾驶员，和针对随机选 择参考驾驶员进行设计优化分析以辨识车辆安全特征的最佳设计变量。所述方法然后从最 佳设计辨识出对每个随机选择参考驾驶员提供最好性能的设计，且将所有驾驶员分类到预 定数量的类别中，其中，每个类别代表特定最佳设计。所述方法然后使用所述类别和最佳设 计来基于驾驶员高度和质量来设置特定车辆驾驶员的车辆安全特征。本发明的附加特征从以下说明和所附权利要求并结合附图显而易见。
图1是车辆驾驶员座椅中的车辆驾驶员的侧视正视图；图2是示出了不同尺寸个人的分类过程的曲线图，其中，水平轴线为质量，竖直轴 线为高度；图3是示出了车辆气囊的不同通气口尺寸和时间延迟时段的曲线的曲线图，其 中，水平轴线为时间，竖直轴线为气囊压力；图4是示出了安全带负载限制器的响应的曲线图，其中，水平轴线为安全带伸长， 竖直轴线为安全带负载；图5是示出了 5 %女性、50 %女性、50 %男性和95 %男性的最佳设计类别的位置的 曲线图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴线为占用者高度；图6是示出了 50个随机选择个人的曲线图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴 线为占用者高度；图7示出了图6的曲线图中的50个随机选择个人被图5所示的类别分类的曲线 图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴线为占用者高度；图8示出了将个人的数据点分类成四类的阈值线的曲线图，其中，水平轴线为占 用者质量，竖直轴线为占用者高度；图9是示出了针对车辆特定驾驶员来选择适当安全特征设计的过程的流程图；图10示出了不同个人的多个数据点和它们落入与5%女性、50%女性、50%男性 和95%男性的类别有关的设计群的曲线图，其中，水平轴线为身体质量，竖直轴线为站立高 度；图11是示出了落入车辆的乘客座椅的特定就坐位置的不同设计类别内的个人的 数据点的曲线图，其中，水平轴线为质量，竖直轴线为高度；图12是示出了车辆的乘客座椅的其它就坐位置的不同个人的类别的曲线图，其 中，水平轴线为质量，竖直轴线为高度；图13示出了基于身体质量指数和座椅位置的不同个人的相对于阈值线的7个设
5计类别的曲线图，其中，水平轴线为身体质量指数，竖直轴线为座椅位置；和图14是示出了针对特定乘客来选择设计类别的过程的流程图。
具体实施例方式涉及用于基于驾驶员重量和高度来分类和优化车辆安全特征的系统和方法的本 发明的实施例的以下讨论本质上仅仅是示例性的，且不意在以任何方式限制本发明或其应 用或使用。图1是车辆的驾驶员座椅区域10的侧视平面图，示出了就坐在驾驶员座椅14中 的驾驶员12。车辆包括通常安装在车辆方向盘18内的驾驶员气囊系统16。驾驶员座椅14 包括具有上述类型的负载限制器22的安全带20。车辆座椅14也包括座椅定位器24，座椅 定位器24在座椅区域10中将座椅14向前和向后定位。本发明提出用于将车辆驾驶员和/或乘客分类的过程，使得车辆安全系统(例如， 气囊展开感测时间延迟和通气口尺寸以及安全带负载限制器力水平)针对特定个人进行 优化。在一个实施例中，所述过程首先辨识车辆占用者(在该情况下是驾驶员)的身体测 量值，所述身体测量值对碰撞事件的结果很重要。在下文的讨论中，这些身体测量值是能够 以任何适当方式获得的占用者高度和质量。接下来，所述过程使用身体测量值从群体尺寸 的分布确定基本占用者尺寸η的数量。可以通过国家健康和营养调查(NHANES)收集的统 计数据提供每种性别的驾驶员群体分布。在一个非限制性实施例中，所述方法基于身体高 度和质量来选择四个基本占用者尺寸η，具体地，5%女性(F5)、50%女性(F50)、50%男性 (M50)、95%男性(M95)。图2是示出了基于高度和质量的这些基本尺寸个人分布的曲线图， 其中，水平轴线为质量，竖直轴线为高度。所述过程然后针对每个选择基本占用者尺寸η来产生占用者碰撞模型。所述过程然后通过假设驾驶员就坐位置与他/她的高度大约成比例来基于他或 她的站立高度和车辆设计数据来确定每个基本占用者尺寸η的就坐位置。所述过程然后针对每个特定占用者保护系统(例如，气囊通气口尺寸、驾驶员侧 气囊的第一和第二阶段之间的时间延迟时段以及安全带负载限制器力水平)来选择一组 动态可调节设计变量。图3是示出了不同时间延迟的气囊系统16的展开情况的曲线图，其 中，水平轴线为时间，竖直轴线为气囊压力。图4是示出了负载限制器22提供的对于不同 安全带负载的安全带伸长的曲线图，其中，水平轴线为长度，竖直轴线为安全带负载。所述过程然后针对每个基本占用者尺寸η来进行设计优化分析并辨识基本最佳 设计。下述表I示出了分别表示类别F5、F50、M50和M95的基本最佳设计1_4的结果数据， 且图5是示出了每个设计类别F5、F50、M50和M95的相对位置的曲线图，其中，水平轴线为 占用者质量，竖直轴线为占用者高度。 所述算法然后选择代表占用者群体的M个随机参考占用者。在一个非限制性实施 例中，所选择的参考占用者的数量是50。对每个参考占用者尺寸产生碰撞模型并使用η个 最佳设计进行性能分析。图6是示出了 50个随机占用者尺寸相对于设计类别F5、F50、M50 和M95的曲线图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴线为占用者高度。所述过程然后辨识所述四个最佳设计中的哪个设计最好地适合所述M个参考占 用者尺寸中的每个。图7是示出了不同参考占用者尺寸如何分类到特定最佳设计中的曲线 图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴线为占用者高度。所述过程然后将参考占用者尺寸分类到η个身体类别中。图8示出了图6所示的 参考占用者类别的曲线图，其中，水平轴线为占用者质量，竖直轴线为占用者高度。在所述 类别中，类别1用于基本最佳设计1，类别2用于基本最佳设计2，类别3用于基本最佳设计 3，类别4用于设计4。在图8中，阈值线34将类别1和类别2分开，阈值线36将类别2和类别3分开， 阈值线38将类别3和类别4分开。为了确定新的驾驶员适合于哪一类别，阈值线34、36和 38 可以由以下等式确定 A1 = -Hi1Wy (l)b2 = -m2x+y (2)b3 = -m3x+y (3)其中， χ和y分别是驾驶员身体质量和高度，且H^m2和m3分别是阈值线34、36和38的斜率。对 于该非限制性示例，Id1 = 211，b2 = 226，b3 = 257，且1111 = m2 = m3 = -1。图9是示出了使用上述类别的带有个人安全系统的车辆基于性能的驾驶员分类 算法的流程图40。所述算法首先在框42通过任何适当的技术来确定驾驶员是否进入车辆。 当驾驶员进入车辆时，所述算法在框44通过任何适当的技术(例如使得车辆驾驶员具体地 输入信息)来获得驾驶员高度和身体质量信息。所述算法然后在框46使用等式(1)来计算类别1的类别参量(classification qUantity)Cl，其中Cl = -mlX+y。所述算法然后在决策菱形48确定类别参量Cl是否小于 阈值b1;如果是，意味着类别参量Cl小于或等于值Id1，那么所述算法在框50确定驾驶员是 类别1的驾驶员。所述算法然后在框52使用基本最佳设计1来重新配置车辆安全系统。如果在决策菱形48中类别参量Cl不小于阈值b1;那么算法在框54使用等式(2) 来计算类别参量C2，其中C2 = -m2x+y0所述算法然后在决策菱形56确定类别参量C2是否小于阈值b2，如果是，意味着类别参量C2在值Id1和b2之间，那么所述算法在框58确定驾 驶员是类别2的驾驶员。所述算法然后在框60使用基本最佳设计2来重新配置车辆安全 系统。如果算法在决策菱形56中确定类别参量C2不小于阈值b2，那么算法在框52使用 等式(3)来计算类别参量C3，其中C3 = -m3x+y。所述算法然后在决策菱形64确定类别参 量C3是否小于阈值b3，如果是，意味着类别参量C3在值b2和b3之间，那么所述算法在框66 确定驾驶员是类别3的驾驶员。所述算法然后在框68使用基本最佳设计3来重新配置车 辆安全系统。如果算法在决策菱形54中确定类别参量C3不小于阈值b3，那么算法在框70确定 驾驶员是类别4的驾驶员且在框72使用基本最佳设计4来设置车辆安全系统。上文所述的用于确定车辆驾驶员的安全系统设置的技术假设驾驶员将基于他/ 她的高度来设置座椅14的位置，因而安全系统的类别设计将相应地设置。对于车辆乘客座 椅中的车辆占用者，由于各种原因(例如坐在他们后面的后座椅中的高的人)，乘客座椅可 能不根据乘客高度来设置。因而，确定乘客座椅中的车辆占用者的最佳安全特征设置需要 与针对驾驶员在上文所述不同的分析。在一个实施例中，乘客尺寸由座椅位置和乘客身体 质量指数(BMI)来确定，身体质量指数是身体质量除以身体高度的平方。确定安全特征设 置的类别且然后确定乘客落入哪一类别的过程如下。所述过程首先辨识乘客的期望身体测量值，即身体高度和身体质量。所述过程然 后通过考虑使用身体测量值的群体尺寸分布来选择基本占用者尺寸η的总数，这与针对驾 驶员在上文讨论的相同。所述过程然后确定选择座椅位置L的数量，例如三个前部、中间 和后部。所述过程然后针对处于每个选择座椅位置L的每个基本占用者尺寸η产生占用者 碰撞模型。在一个非限制性实施例中，基于四个基本占用者尺寸η和三个座椅位置L提供12 个设计。12个设计包括5%女性的前部座椅位置(F5前部)、5%女性的中间座椅位置(F5 中间)、5%女性的后部座椅位置(F5后部)、50%女性的前部座椅位置(F50前部)、50%女 性的中间座椅位置(F50中间)、50%女性的后部座椅位置(F50后部)、50%男性的前部座 椅位置(Μ50前部)、50%男性的中间座椅位置(Μ50中间)、50%男性的后部座椅位置(Μ50 后部)、95%男性的前部座椅位置(Μ95前部)、95%男性的中间座椅位置(Μ95中间)、95% 男性的后部位置(Μ95后部)。所述过程然后针对处于每个座椅位置L的每个基本占用者尺寸η来进行设计优化 分析并辨识最佳设计(在此称为基本最佳设计)。所述过程选择占用者保护系统的一组动 态设计变量，例如气囊通气口尺寸、乘客侧气囊的第一和第二阶段之间的时间延迟时段以 及安全带负载限制器力水平。下述表II示出了气囊通气口尺寸、第2阶段气囊延迟以及安 全带负载限制器力水平的12个最佳设计的优化分析的一组结果。表II 所述过程然后查看基本最佳设计及其碰撞性能结果，以将基本最佳设计的数量合 并或缩减为较少的组(如果可能的话)。表III示出了 12个设计可以容易地缩减为7个基 本最佳设计，即设计4-6、8_10和12。表III 所述过程然后确定期望数量的参考占用者尺寸M并基于实际群体根据合理的分 布随机选择参考占用者。在一个非限制性实施例中，所选择的参考占用者的数量是65。所 述过程随机分布每个参考占用者的就坐位置。图10示出了七个设计和四个占用者尺寸F5、 F50、M50和M95的随机选择占用者的分布的曲线图，其中，水平轴线为身体质量，竖直轴线 为站立高度。对处于特定就坐位置的每个参考占用者产生碰撞模型并使用基本最佳设计进 行性能分析。所述过程然后辨识所述七个基本最佳设计中对处于选择就坐位置的每个参考占用 者产生最好性能的设计。图11和12分别是示出了就坐区域1和就坐区域2的七个基本最佳 设计的占用者聚类的曲线图，其中水平轴线为身体质量，竖直轴线为高度。就坐区域1是在整 个就坐位置的中段之前的就坐区域，就坐区域2是在整个就坐位置的中段之后的就坐区域。所述过程然后将处于不同就坐位置的参考占用者用相同的最好最佳设计聚类。图 13示出了七个基本最佳设计的参考占用者和四个占用者尺寸的聚类的曲线图，其中，水平 轴线为身体质量指数，竖直轴线为座椅位置。该曲线图用于提供将设置乘客的最佳安全特 征位置的类别Cl、C2、C3、C4、C5、C6和C7。如上所述，阈值线80将类别Cl和类别C2分 开，阈值线82将类别C2和类别C3分开，阈值线84将类别C3和类别C4分开，阈值线86将 类别C4和类别C5分开，阈值线88将类别C5和类别C6分开，阈值线90将类别C6和类别 C7分开。根据以下等式确定每个类别C1-C7的阈值等式屯=-mlX+y (4)b2 = -m2x+y (5)b3 = -m3x+y (6)b4 = -m4x+y (7)b5 = -m5x+y (8)b6 = -m6x+y (9)其中， X和y分别是乘客的身体质量指数和就坐位置，且Hii是阈值线80-90的斜率。在该实施例 中，ID1 = 1. 833，b2 = 2. 067，b3 = 2. 347，b4 = 2. 427，b5 = 2. 713，b6 = 2. 833，且 Hi1 = m2=m3 = m4 = m5 = m6 = -0. 067。一旦限定类别C1-C7，就可以以与上文针对驾驶员讨论相同的方式提供设置乘客 的安全特征的算法。图14是示出了这种算法的流程图100。在框102，所述算法确定乘客 是否进入车辆。如果在框102乘客进入车辆，那么所述算法在框104获得乘客高度和身体 质量并确定乘客座椅位置。所述算法然后在框106计算乘客身体质量指数并使用等式(4)来计算类别参量 Cl，其中Cl = -mlX+y，并在决策菱形108确定类别参量Cl是否小于阈值b1;如果在决策菱 形108中类别参量Cl小于阈值1^，那么所述算法在框110确定乘客是类别1的乘客且在框 112使用基本最佳设计1来设置车辆安全系统。如果在决策菱形108中类别参量Cl不小于阈值b1;那么算法在框114使用等式
(5)来计算类别参量C2，其中C2= -m2x+y，并在决策菱形116确定类别参量C2是否小于阈 值b2。如果在决策菱形116中类别参量C2小于阈值b2，意味着类别参量C2在阈值Id1和b2 之间，那么所述算法在框118确定乘客是类别2的乘客，并在框120使用基本最佳设计2来 重新配置车辆安全系统。如果在决策菱形116中类别参量C2不小于阈值b2，那么算法在框122使用等式
(6)来计算类别参量C3，其中C3= -m3x+y，并在决策菱形124确定类别参量C3是否小于阈 值b3。如果在决策菱形124中类别参量C3小于值b3，意味着类别参量C3在阈值b2和b3之 间，那么所述算法在框126确定乘客是类别3的乘客，并在框128使用基本最佳设计3来重 新配置车辆安全系统。如果算法在决策菱形124中确定类别参量C3不小于阈值b3，那么算法在框130使 用等式(7)来计算类别参量C4，其中C4 = -m4x+y，并在决策菱形132确定类别参量C4是 否小于阈值b4。如果在决策菱形132中类别参量C4小于阈值b4，意味着类别参量C4在阈 值b3和b4之间，那么所述算法在框134确定乘客是类别4的乘客，并在框136使用基本最 佳设计4来重新配置车辆安全系统。如果算法在决策菱形132中确定类别参量C4不小于阈值b4，那么算法在框138使 用等式(8)来计算类别参量C5，其中C5 = -m5x+y，并在决策菱形140确定类别参量C5是 否小于阈值b5。如果在决策菱形140中类别参量C5小于阈值b5，意味着类别参量C4在阈 值、和b4之间，那么所述算法在框142确定乘客是类别5的乘客，并在框144使用基本最 佳设计5来重新配置车辆安全系统。如果算法在决策菱形140中确定类别参量C5不小于阈值b5，那么算法在框146使 用等式(9)来计算类别参量C6，其中C6 = -m6x+y，并在决策菱形148确定类别参量C6是 否小于阈值b6。如果在决策菱形148中类别参量C6小于阈值b6，意味着类别参量C6在阈 值b5和b6之间，那么所述算法在框150确定乘客是类别6的乘客，并在框152使用基本最 佳设计6来重新配置车辆安全系统。如果在决策菱形148中类别参量C6不小于阈值b6，那么算法在框154确定乘客是 类别7的乘客且在框156使用设计7来设置车辆安全系统。前述讨论仅仅公开和描述了本发明的示例性实施例。本领域技术人员根据这种讨 论和附图以及权利要求将容易理解，在不偏离由所附权利要求限定的本发明的精神和范围 的情况下可以作出各种改变、修改和变型。
权利要求
一种用于分类车辆驾驶员的方法，以便针对驾驶员优化车辆安全系统和装置，所述方法包括基于每种性别的群体分布来确定多个基本驾驶员尺寸；针对每个基本驾驶员高度来确定驾驶员座椅位置；辨识用于调节车辆安全系统和装置的一组可调节设计变量；针对每个基本驾驶员尺寸进行设计优化分析以辨识车辆安全系统和装置的最佳设计；产生预定数量的随机选择参考驾驶员；对每个随机选择参考驾驶员的每个最佳设计进行碰撞模拟；从最佳设计辨识出对每个随机选择参考驾驶员提供最好性能的设计；将所有驾驶员分类到预定数量的类别中，其中，每个类别代表针对每个基本驾驶员尺寸辨识出的特定最佳设计；和使用所述类别和最佳设计来基于驾驶员高度和质量而针对特定车辆驾驶员设置车辆系统和装置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，每个驾驶员尺寸由身体质量和高度来确定。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，每种性别的驾驶员群体分布表示由国家健康和 营养调查(NHANES)收集的统计数据。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括提供每个基本驾驶员尺寸的占用者碰撞模型， 从所述占用者碰撞模型进行设计优化分析。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括提供参考驾驶员的占用者碰撞模型，从所述占 用者碰撞模型进行碰撞模拟。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆安全系统的一个是气囊系统，且气囊系 统的设计变量包括通气口尺寸和气囊启动的第一和第二阶段之间的时间延迟时段。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆安全装置中的一个是安全带负载限制 器，其中，所述负载限制器的设计变量设置负载限制器张力。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基本占用者尺寸的数量是四个尺寸，且类别和设 计的数量是四个。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，四个尺寸表示5%女性、50%女性、50%男性和 95%男性。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，分类所有驾驶员包括基于限定阈值的线来分类 驾驶员，其中，阈值线在身体质量和身体高度的参考系统中将每个设计类别分开。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，分类所有驾驶员包括使用b= -mX+y形式的用 于每个类别的等式，其中b是阈值，m是阈值线的斜率，χ是驾驶员身体质量，y是驾驶员身 体高度。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，针对特定车辆驾驶员设置车辆系统和装置包括 基于驾驶员高度和身体质量来确定类别参量，并确定类别参量相对于最佳设计落入哪一类 别。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，参考驾驶员的数量约为50。
14.一种用于分类车辆驾驶员的方法，以便针对驾驶员优化车辆安全系统和装置，所述方法包括按照身体高度和质量基于每种性别的群体分布来确定四个基本驾驶员尺寸； 确定每个基本驾驶员高度的驾驶员座椅位置； 辨识用于调节车辆安全系统和装置的一组可调节设计变量； 提供每个基本驾驶员尺寸的占用者碰撞模型；针对每个基本驾驶员尺寸使用占用者碰撞模型来进行设计优化分析以辨识车辆安全 系统和装置的最佳设计；产生预定数量的随机选择参考驾驶员； 提供参考驾驶员的占用者碰撞模型；使用占用者碰撞模型来针对随机选择参考驾驶员进行四个最佳设计的碰撞模拟； 从最佳设计辨识出对每个随机选择参考驾驶员提供最好性能的设计；和 将所有驾驶员分类到预定数量的类别之一，其中，每个类别代表特定最佳设计。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括使用所述类别和最佳设计基于驾驶员高度和 质量来针对特定车辆驾驶员设置车辆系统和装置。
16.根据权利要求14所述的方法，其中，所述车辆安全系统的一个是气囊系统，且气囊 系统的设计变量包括通气口尺寸和气囊启动的第一和第二阶段之间的时间延迟时段，所述 车辆安全装置中的另一个是安全带负载限制器，且所述负载限制器的设计变量设置负载限 制器张力。
17.根据权利要求14所述的方法，其中，四个基本尺寸表示5%女性、50%女性、50%男 性和95%男性。
18.根据权利要求14所述的方法，其中，分类所有驾驶员包括基于限定阈值的线来分 类驾驶员，其中，阈值线将每个设计类别分开。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，分类所有驾驶员包括使用b= -mx+y形式的用 于每个类别的等式，其中b是阈值，m是阈值线的斜率，χ是驾驶员身体质量，y是驾驶员身 体高度。
20.根据权利要求14所述的方法，其中，针对特定车辆驾驶员设置车辆系统和装置包 括基于驾驶员高度和身体质量来确定类别参量，并确定类别参量相对于最佳设计落入哪一 类别。
全文摘要
本发明涉及用于驾驶员的基于性能的分类方法和算法。公开了用于基于驾驶员高度和质量来分类优化车辆驾驶员的车辆安全特征的系统和方法。所述方法包括基于驾驶员高度和质量来确定多个基本驾驶员尺寸和确定每个基本驾驶员高度的驾驶员座椅位置。所述方法还包括辨识用于调节车辆安全特征的一组可调节设计变量，和针对每个基本驾驶员尺寸进行设计优化分析以辨识车辆安全特征的最佳设计。所述方法然后从最佳设计辨识出对随机选择参考驾驶员提供最好性能的设计，且将所有驾驶员分类到预定数量的类别中，其中，每个类别代表特定最佳设计。
文档编号G06F19/00GK101916323SQ200910206408
公开日2010年12月15日 申请日期2009年11月12日 优先权日2008年11月12日
发明者B·邓, C·-H·林, D·M·萨拉, J·-T·王, M·O·尼尔 申请人:通用汽车环球科技运作公司