[发明专利]一种用于监控儿童安全的汽车智能座椅及控制方法有效

专利信息
申请号: 201910149466.0 申请日: 2019-02-28
公开(公告)号: CN109733257B 公开(公告)日: 2023-09-26
发明(设计)人: 张加宏;谢丽君;陈虎;孟辉;李敏 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: B60N2/28 分类号: B60N2/28;A61B5/0205;B32B27/30;B32B27/06;B32B9/04;B32B33/00;B32B25/04;B32B3/28
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 李想
地址: 210032 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 监控 儿童 安全 汽车 智能 座椅 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,该智能座椅包括座椅本体,座椅本体上设有头枕、头部防护套及安全带;所述的座椅本体上椅背部内及坐垫部内分别设有智能背垫及智能坐垫;座椅本体内设有可调节安全带松紧度的驱动电机装置;所述的智能背垫及智能坐垫分别与电路控制模块相连; 电路控制模块用于接收智能背垫及智能坐垫所监测的数据,并反馈至驱动电机装置,驱动电机装置对安全带的松紧度进行调节;智能背垫及智能坐垫分别由压电电缆传感器,及包裹在外部的椅垫面料组成;压电电缆传感器呈盘绕状;压电电缆传感器与导线相连;压电电缆传感器通过导线与电路控制模块相连;坐垫部内还设有电容式压力传感器,电容式压力传感器分布在坐垫部的坐面且位于坐面的边缘处;其特征在于:

1)、当座椅检测到有人乘坐在座椅上时,智能背垫及智能坐垫分别对人体坐姿及人体心率呼吸的信号进行采集;并通过滤波处理;基于波形处理及频率进行计算;智能背垫及智能坐垫通过压电电缆传感器获得的信号通过低通滤波后,经过AD转换传输给微处理器,得到原始的BCG信号;采用差分阈值法检测信号的峰值,并根据BCG信号的特点进行心率值的计算;利用sym8小波基函数对信号进行10尺度的信号分解与重构,实现对呼吸波的提取,并计算得到呼吸率;

2)、智能背垫检测人体心率呼吸信号,确定人体背部是否倚靠在座椅椅背上,如未检测到人体心率呼吸信号向终端发出警报信号,如果有心率呼吸信号则进一步的判断智能背垫是否有心率和呼吸信号;判定智能背垫检测到人体心率呼吸信号是否符合正常值,如符合正常值则判定人体坐姿处于安全状态,检测结束;

3)、如步骤2)中智能背垫检测人体心率呼吸信号未符合正常值;智能坐垫则检测坐垫边缘是否受力面积与受力大小增大;如坐垫边缘受力面积与受力大小增大而未检测监测到心率呼吸信号则判定人体坐姿向前倾斜;

4)、当判定人体坐姿向前倾斜后,则向驱动电机发出作动信号,驱动电机驱动收紧安全带,让人体坐姿回归至安全状态。

2.根据权利要求1所述的用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,其特征在于:所述的压电电缆传感器包括第一绝缘层,第一电极层,第二电极层,第二绝缘层;所述的第一电极层的上端面覆盖第一绝缘层;第二电极层的下端面覆盖第二绝缘层;第一电极层与第二电极层分别连接导线;第一电极层与第二电极层之间设有压电薄膜层;第一绝缘层与第二绝缘层由柔性绝缘胶材质制成。

3.根据权利要求2所述的用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,其特征在于:所述的压电薄膜层由第一黑磷层,PVDF压电薄膜层,第二黑磷层组成;所述的第一黑磷层与第二黑磷层之间设有PVDF压电薄膜层;压电薄膜层成圆形状;圆形状成矩阵状排列在压电电缆传感器内。

4.根据权利要求1所述的用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,其特征在于:所述的压力传感器阵列由若干个电容式压力传感器组成,若干个所述电容式压力传感器成方形矩阵状排列;每个电容式压力传感器分别引出电极连接到第三电极层与第四电极层;第三电极层与第四电极层通过引出导线与电路控制模块相连;所述的第三电极层及第四电极层之间设有压力传感器阵列;第三电极层的上端面及第四电极层的下端面分别包裹第三绝缘层及第四绝缘层;

所述的第三电极层及第四电极层分别通过导线与电路控制模块相连。

5.根据权利要求1所述的用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,其特征在于:所述的步骤2)中终端为电路控制模块、蓝牙模块及显示模块;智能背垫及智能坐垫将信号传输至电路控制模块进行计算并得到心率值、呼吸率并通过蓝牙模块传输至显示模块进行显示;所述的电路控制模块还通过无线模块向用户手机端实时发送信息。

6.根据权利要求5所述的用于监控儿童安全的汽车智能座椅的控制方法,其特征在于:所述的智能背垫及智能坐垫通过压电电缆传感器获得的信号采用二阶差分阈值检测算法;该算法为原始BCG信号通过低通滤波后, 其BCG信号中的IJK波形特征通过设定幅度阈值来定位J波的位置;通过计算J波的间隔得到心率值;将计算出的心率以及呼吸率与正常值进行比较,若结果与正常值相差较大,则判定为心率与呼吸不正常,启动报警功能。

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