[发明专利]用于事故提前识别的方法和装置

权利要求书

1.一种用于提前识别事故发生的方法，包括如下步骤：

借助被安装在不同位置处的加速度传感器(21)获取在车辆(1)中的不同分布的位置处的局部加速度；

借助测得的加速度确定对于所述不同位置而言的局部冲击信息；

一起评估对于所述不同位置而言的冲击信息且推导出事故信息

且输出事故信息,

其中，为了确定所述局部冲击信息在确定时间段上分别积分在相应的加速度传感器(21)处测得的加速度，以便于确定对于相应位置而言的速度变化值，且对于一位置而言的冲击信息借助一个或多个对于所述位置获得的速度变化值来推导出，并且

其中，所述冲击信息对于被安装在不同位置处的加速度传感器(21)中的每个而言是二进制信息且相应的信息内容“实现冲击”和“未实现冲击”相应地通过1(一)和0(零)或相反地来代表，

其中，为了相对评估时刻迭代地推导出事故信息以如下方式确定总事故侵入量，即，在获取间隔中所述加速度传感器(21)的冲击信息被迭代地整合且所有加速度传感器(21)的代表所述冲击信息的值的总和在当前冲击事件的所有过去的获取间隔上形成，其中，对于每个其冲击信息在当前冲击事件的获取间隔中一次设定为值“实现冲击”1的加速度传感器(21)而言，对于该获取间隔和所有紧接着的获取间隔而言使用值“实现冲击”1作为该传感器的冲击信息，且作为事故信息输出干预信息，一旦所述总事故侵入量超过或低于在一评估时刻的干预阈值，

和/或，为了在评估时刻迭代地推导出所述事故信息对于所述加速度传感器(21)中的每个而言以如下方式确定局部事故侵入量，即，对于相应的加速度传感器(21)而言代表其冲击信息的值对于当前冲击事件的所有先前的获取间隔而言被汇总，其中，对于当前冲击事件的所有跟随在其中所述冲击信息首次在当前冲击事件中设定为值“实现冲击”1的获取间隔的获取间隔而言作为冲击信息使用值“实现冲击”1，且为了推导出所述事故信息所述局部事故侵入量被理解为变量，其代表当前的冲击事件且所述当前的冲击事件经由归类步骤关联于一种冲击场景或一类冲击场景，且作为事故信息输出干预信息，如果经由所述局部事故侵入量代表的当前冲击事件关联于一种或一类要求自动干预措施的触发的冲击场景。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助于所述总事故侵入量所代表的当前冲击事件或经由所述局部事故侵入量所代表的当前冲击事件相对事件场景的关联借助于多变量聚类分析实现。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，借助于所述总事故侵入量所代表的当前冲击事件或经由所述局部事故侵入量所代表的当前冲击事件相对事件场景的关联必要时额外借助于人工神经元网络实现，由该人工神经元网络学习要求干预的冲击场景和不要求干预的冲击场景。

4.根据前述权利要求1或2所述的方法，其特征在于，至少由所述加速度传感器(21)的一部分无线地读出或调用所述冲击信息。

5.根据前述权利要求1或2所述的方法，其特征在于，迭代地在获取间隔中调用至少所有其所传输的冲击信息未在先前的获取间隔中已设定为信息内容“实现冲击”的加速度传感器(21)的冲击信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动干预措施的触发是约束器件的触发。