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用于优化交通工具座椅的定位的系统的制作方法

1.本发明涉及一种用于优化交通工具座椅的定位的系统，其包括：
[0002]-模块，其用于获得和保存代表占用座椅的当前乘客的至少一个形态学参数；
[0003]-座椅定位调整模块，该调整模块包括位于交通工具内并被配置为监测座椅的定位的至少一个传感器；
[0004]-确定模块，其被配置为至少根据代表当前乘客的所述至少一个形态学参数来确定要应用的座椅定位调整。
[0005]
本发明还涉及一种包括这种优化系统的交通工具。
[0006]
本发明还涉及一种交通工具座椅定位的优化方法。
[0007]
本发明还涉及一种计算机程序，其包括软件指令，该软件指令在由计算机执行时实现这种交通工具座椅定位的优化方法。

背景技术：

[0008]
在交通工具中交通工具座椅必须足够舒适来容纳乘客。
[0009]
为此目的，已知使用代表占用座椅的当前乘客的至少一个形态学参数来实现对所述座椅的定位的第一自动调整。
[0010]
然而，根据当前现有技术自动获得的这种第一调整并不总是满足乘客对舒适度的个体需求，尤其是在乘客正在经历特定的局部疼痛时。在存在这种疼痛的情况下，目前乘客只能尝试自己调整座椅的位置，这并不是最佳的，也不能总是实现预期的疼痛缓解。此外，从安全的角度来看，当由驾驶的乘客执行时，这种试错法通常需要将交通工具停下，以免在驾驶交通工具时干扰他们的注意力。

技术实现要素：

[0011]
本发明的一个目的是通过提供一种用于优化交通工具座椅的定位的系统来克服这些缺点，该系统对于乘客来说实施起来快速且简单，以便有效地优化他们的舒适度并缓解或避免局部身体疼痛。
[0012]
为此，本发明涉及一种交通工具座椅定位的优化系统，该系统包括：
[0013]-模块，其用于获得和保存代表占用座椅的当前乘客的至少一个形态学参数；
[0014]-座椅定位调整模块，该调整模块包括位于交通工具内并被配置为监测座椅的定位的至少一个传感器；
[0015]-确定模块，其被配置为至少根据代表当前乘客的所述至少一个形态学参数来确定要应用的座椅定位调整；
[0016]
优化系统被配置为：
[0017]-使用优化系统的确定模块确定在交通工具正在运行时要应用的至少一种座椅定位调整改变，该座椅定位调整改变优化当前乘客的舒适度，
[0018]-通过调整模块自动修改座椅的定位以实现要应用的调整改变，或者
[0019]-通过与当前乘客交互的系统的模块向当前乘客发信号通知要应用的座椅定位调整改变，并通过代表实现调整改变的预定的声音或光信号引导乘客手动改变座椅定位以实现调整改变。
[0020]
因此，根据本发明的座椅定位优化系统便于并加速乘客对优化其舒适度的最佳座椅定位的获得，例如通过局部最小化所识别的身体区域的疼痛。根据本发明，优化乘客舒适度的定位调整改变通过调整模块自动地实现，或者手动地但以引导的方式实现，这避免了任何试错并且在必要时避免了停止交通工具来实现座椅定位的改变以缓解乘客在驾驶过程中的不舒适。
[0021]
根据单独地或以任何技术上可行的组合考虑的本发明的其他可选特征：
[0022]-定位调整改变是根据交通工具启动之前的座椅的初始定位调整和/或根据交通工具启动之前当前乘客通过交互模块最初选择的定位调整确定的；
[0023]-确定模块被配置为还根据当前乘客对交通工具的不间断驾驶时间来确定座椅定位调整改变；
[0024]-确定模块被配置为通过机器学习根据至少一个输入要素确定要应用的座椅定位调整改变，所述至少一个输入要素属于包括以下至少一项的组：
[0025]-代表当前乘客的所述至少一个形态学参数；
[0026]-交通工具的型号；
[0027]-代表交通工具占用率的至少一条信息；
[0028]-机器学习使用先前由至少一个构建块构建的数据库，该至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：
[0029]-多种实体模型形态，
[0030]-多个预定的定位调整规则，
[0031]-多个交通工具占用率，
[0032]-多种交通工具类型，
[0033]-多个不同的身体区域。
[0034]-交互模块被配置为显示要通过座椅定位调整改变来缓解的不同的多个身体区域，每个身体区域能由当前乘客选择，并且确定模块被配置为还根据当前乘客先前选择的要缓解的至少一个身体区域确定要应用的座椅定位调整改变；
[0035]-确定模块还被配置为：
[0036]-将局部舒适度得分与由可选择的身体区域和座椅位置形成的每个对相关联，并将整体舒适度得分与每个座椅位置相关联，
[0037]-选择与最大整体舒适度得分相关联的定位，并且对于每个可选择的身体区域，选择与最大局部舒适度得分相关联的定位，
[0038]
并且交互模块被配置为显示由确定模块选择的代表每个位置的可选信息。
[0039]
根据另一方面，本发明还涉及一种包括如上所述的座椅定位优化系统的交通工具。
[0040]
本发明还涉及一种用于优化交通工具座椅的定位的方法，该方法适合由前述座椅定位优化系统来实施，确定模块被配置为至少根据代表当前乘客的至少一个形态学参数来确定要应用的最佳座椅定位调整，该方法至少包括：
[0041]-使用先前由至少一个构建块构建的数据库的机器学习的步骤，所述至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：
[0042]-多种实体模型形态，
[0043]-多个预定的定位调整规则，
[0044]-多个交通工具占用率，
[0045]-多种交通工具类型，
[0046]-多个不同的身体区域，
[0047]
机器学习的第一阶段提供了预测模型，该预测模型结合了：
[0048]-至少由以下各项构成的每个第一不同集合的整体舒适度得分：
[0049]-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，
[0050]-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，
[0051]-座椅位置，
[0052]
和/或
[0053]-由以下各项构成的每个第二不同集合的局部舒适度得分：
[0054]-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，
[0055]-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，
[0056]-座椅位置，
[0057]-所述多个身体区域中的一个身体区域，
[0058]-用于优化考虑中的交通工具的座椅的定位的步骤，该步骤被配置为在所述考虑中的交通工具正在运行时，根据代表当前乘客的每个身体区域的至少一个形态学参数给所述当前乘客提供与最大局部舒适度得分相关联的定位和/或与最大整体舒适度得分相关联的定位，
[0059]
优化步骤被配置为在所述考虑中的交通工具处于不间断服务中时和/或在所述交通工具的乘客和/或占用率发生变化的情况下和/或在停止/启动所述交通工具的情况下进行重复。
[0060]
本发明的另一个目的是一种计算机程序，其包括软件指令，该软件指令在由计算机执行时实现这种座椅定位优化方法。
附图说明
[0061]
通过阅读以下仅作为非限制性例子给出并参照附图进行的描述，本发明的这些特征和优点将更清楚地呈现，在附图中：
[0062]-图1是根据本发明一个实施方式的交通工具座椅定位的优化系统的示意图；
[0063]-图2是由图1的交通工具座椅定位的优化系统实施的示例交通工具座椅定位的优化方法的流程图；
[0064]-图3是优化整体舒适度或特定身体区域舒适度的单个实体模型的位置示意图；
[0065]-图4是对于每个定位的整体舒适度得分和分别与不同的身体区域相关联的局部舒适度得分的直方图表示，每个定位使这些得分中的一个得分最大化。
具体实施方式
[0066]
在图1中示出运输用交通工具10，以下简称为交通工具10。
[0067]
交通工具10例如是机动交通工具，或替代地是航空器，或任何其他类型的载客交通工具，例如小汽车、公共汽车、火车、飞机或卡车。
[0068]
交通工具10能够在环境中移动。
[0069]
应当注意，在本说明书中，术语“能”是指“能够”、“适合”、“适于”或“被配置用于”。
[0070]
交通工具包括在其乘坐室内的至少一个座椅(未在图1中示出)，以及用于优化交通工具10的所述至少一个座椅的定位的系统12，该系统包括：
[0071]-模块14，其用于获得和保存代表占用座椅的当前乘客的至少一个形态学参数；
[0072]-座椅定位调整模块16，该调整模块包括位于交通工具内并被配置为监测座椅的定位的至少一个传感器；
[0073]-确定模块18，其被配置为至少根据代表当前乘客的所述至少一个形态学参数来确定要应用的座椅定位调整。
[0074]
根据本发明，优化系统12具体被配置为：
[0075]-使用优化系统12的确定模块18确定在交通工具10正在运行时要应用的至少一种座椅定位调整改变，该座椅定位调整改变优化当前乘客的舒适度，
[0076]-通过调整模块16自动修改座椅的定位以实现要应用的调整改变，或者
[0077]-通过与当前乘客交互的系统12的模块20向当前乘客发信号通知要应用的座椅定位调整改变，并通过代表实现调整改变的预定的声音或光信号引导乘客手动改变座椅定位来实现调整改变。
[0078]
根据本发明，这样的座椅与驾驶乘客的座椅或随行乘客的座椅相对应。
[0079]
特别地，根据第一变型，用于获得和保存至少一个形态学参数的模块14耦合至交互模块20并且能够通过一个或多个请求经由所述交互模块20向乘客询问它们的测量值。
[0080]
根据第二变型，用于获得和保存至少一个形态学参数的模块14连接至一组传感器，包括例如位于交通工具10的乘坐室内的至少一个或多个图像传感器，并且用于获得和保存的模块14适合特别是通过图像处理来处理由该组传感器提供的数据，以确定当前乘客的至少一个形态学参数，例如他们的身高、体重、胸高、臂长、腿长、肘部与手腕之间的距离、肩部与肘部之间的距离、膝盖与脚踝之间的距离等。
[0081]
根据第一变型，座椅定位调整模块16包括一个或多个手动座椅定位调整装置，用于修改座椅相对于交通工具的纵向轴线的定位、修改座椅高度、靠背和座椅坐垫之间的角度等
[0082]
附加地或替代地，座椅定位调整模块16包括一个或多个电动座椅定位调整装置，特别是根据本发明，该电动座椅定位调整装置可以由确定模块18控制，以便自动修改座椅定位来实现要应用的调整改变，该调整改变适用于增加乘客个体舒适度。
[0083]
调整模块16包括位于交通工具内并被配置为在任何给定的时间监测座椅的定位的至少一个传感器。
[0084]
确定模块18使得特别是在所讨论的当前乘客第一次就座时能够至少根据代表当前乘客的至少一个形态学参数确定要应用的座椅的初始定位调整，然后根据本发明能够确定定位调整改变，从而单独优化当前乘客的舒适度。
[0085]
特别地，确定模块18被配置为根据交通工具启动之前的座椅的初始定位调整和/或根据交通工具启动之前当前乘客通过交互模块20最初选择的定位调整，确定为优化乘客舒适度而要应用的定位调整改变。
[0086]
作为可选的补充，确定模块18被配置为根据当前乘客对交通工具的不间断驾驶时间来确定为优化乘客舒适度而要应用的定位调整改变。这种讨论特别是能够考虑与在所述不间断时间期间保持相同姿势相关联的疲劳。
[0087]
作为可选的补充，确定模块18被配置为通过机器学习根据至少一个输入要素确定要应用的座椅定位调整改变，所述至少一个输入要素属于至少包括以下各项的组：
[0088]-代表当前乘客的所述至少一个形态学参数；
[0089]-交通工具的型号；
[0090]-代表交通工具占用率的至少一条信息。
[0091]
考虑到交通工具的占用率使确定模块18能确定既适应占用所讨论的座椅的乘客的期望舒适度又适应交通工具的所有乘员的整体舒适度的位置变化，例如，以优化驾驶乘客和坐在驾驶乘客后面的乘客的舒适度。
[0092]
此外，作为该变型的可选补充，机器学习使用先前由至少一个构建块构建的数据库，所述至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：
[0093]-多种实体模型形态，
[0094]-多个预定的定位调整规则，
[0095]-多个交通工具占用率，
[0096]-多种交通工具类型，
[0097]-多个不同的身体区域。
[0098]
特别地，预定的定位调整规则与行业的工业规则相对应，该工业规则特别是由与优化交通工具10的乘员舒适度的交通工具10内的座椅定位的优化相关联的专业知识产生的。
[0099]
根据一个特定方面，可以根据需要和在(多个)乘客需要时更新数据库，以改进所实施的机器学习，以便最佳地预防(多个)乘客的与其在所述交通工具10内的姿势相关联的疾病。
[0100]
根据本发明的特定的实施方式，交互模块20被配置为显示要通过确定模块18确定的座椅定位调整改变来缓解的不同的多个身体区域，即n个不同的身体区域，其中n为整数，每个身体区域可以由当前乘客经由交互模块20选择。根据该相同的特定的实施方式，确定模块18然后被进一步配置为还根据当前乘客先前选择的要缓解的至少一个身体区域确定要应用的座椅定位调整改变。
[0101]
例如，要缓解和选择的不同的身体区域是头部并且特别是颈部疼痛或视觉疲劳、躯干(即胸部)并且特别是背部、腰部疼痛或坐骨神经痛、可能因连续握住方向盘而疲劳的手臂、腿部等。
[0102]
根据该特定的实施方式的特定方面，确定模块18还被配置为：
[0103]-将局部舒适度得分与由可选择的身体区域和座椅位置形成的每个对相关联，并将整体舒适度得分与每个座椅位置相关联，
[0104]-选择与最大整体舒适度得分相关联的定位，并且对于每个可选择的身体区域，选
择与最大局部舒适度得分相关联的定位，
[0105]
交互模块20然后被配置为显示由确定模块选择的代表每个位置的可选信息，如下文关于图2所示。
[0106]
根据特定的方面，交互模块20通过放置在交通工具10的乘坐室内的一个或多个扬声器(未被示出)和通过专用于座椅定位调整的诸如发光二极管(led)的发光指示器发出这样的听觉或发光信号，所述发光指示器放置在手动调整所述座椅的定位的装置附近和/或位于所述交通工具的仪表板上。
[0107]
特别地，调整改变的实现被配置为通过光信号的颜从红(代表要应用的定位改变尚未实现)到它已经完成的绿的改变向乘客发出信号。
[0108]
另外，交互模块20被配置为通过仪表板上的屏幕显示引导指令或通过一个或多个扬声器口头广播引导指令，以引导和帮助乘客实现要应用的定位改变以优化其舒适度。
[0109]
在图1所示的例子中，用于优化交通工具10的所述至少一个座椅的定位的系统12包括例如由与处理器26相关联的存储器24形成的信息处理单元22。
[0110]
在图1的例子中，获得模块14和确定模块18各自采用可由处理器26执行的软件或软件砖的形式。然后存储器24能够存储获得软件，该获得软件被配置为特别是通过经由交互模块20生成和传输(多个)请求来获得代表占用座椅的当前乘客的至少一个形态学参数。存储器24还被配置为存储确定软件，该确定软件被配置用于在交通工具正在运行时要应用的座椅定位调整改变，该座椅定位调整改变优化当前乘客的舒适度。然后信息处理单元22的处理器26能够执行获得软件、确定软件。
[0111]
在未被示出的变型中，获得模块14和确定模块18各自采用可编程逻辑组件的形式，例如fpga(现场可编程门阵列)，或者作为专门的集成电路，例如asic(专用集成电路)。
[0112]
当根据本发明的用于优化交通工具10的所述至少一个座椅的定位的系统12是软件形式(即计算机程序形式)时，它也能够被存储在计算机可读介质(未被示出)上。例如，计算机可读介质是可以存储电子指令并与来自计算机系统的总线耦合的介质。例如，可读介质是光盘、磁光盘、rom存储器、ram存储器、任何类型的非易失性存储器(例如eprom、eeprom、flash、nvram)、磁卡或光卡。在这种情况下，可读介质存储包括软件指令的计算机程序。
[0113]
现在将在图2的帮助下说明交通工具10座椅定位的优化系统12的操作，图2示出了由先前关于图1描述的交通工具座椅定位的优化系统12实施的示例性交通工具座椅定位的优化方法30的流程图。
[0114]
在初始步骤32中，交通工具座椅定位的优化系统12通过其确定模块18使用先前由至少一个构建块构建的数据库来实施机器学习步骤a，所述至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：
[0115]-多种e1实体模型形态，
[0116]-多个e2预定的定位调整规则，
[0117]-多个交通工具占用率(未被示出)，
[0118]-多个交通工具类型(未被示出)，
[0119]-多个不同的身体区域(未被示出)，
[0120]
机器学习的第一阶段a提供预测模型m，该预测模型m结合了：
[0121]-至少由以下各项构成的每个第一不同集合的整体舒适度得分：
[0122]-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，
[0123]-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，
[0124]-座椅位置，
[0125]
和/或
[0126]-由以下各项构成的每个第二不同集合的局部舒适度得分：
[0127]-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，
[0128]-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，
[0129]-座椅位置，
[0130]-所述多个身体区域中的一个身体区域，
[0131]
换言之，通过机器学习，交通工具座椅定位优化系统12针对每组(多个)输入参数学习座椅定位，该座椅定位使局部身体区域的舒适度或整个身体整体的舒适度在得分方面最大化。
[0132]
例如，为了根据座椅的定位确定与乘客躯干相关联的局部舒适度得分，确定模块18针对每个定位和所述多种实体模型形态中的每种实体模型形态确定所考虑的实体模型形态的躯干与相对于交通工具底板的垂线之间的角度a1以及大腿与躯干之间的角度a2。
[0133]
然后如下获得与躯干相关联的局部舒适度得分s
torse
：
[0134][0135]
其中f、k分别是用于将a1、a2的值(特别是度数)与预定的最小限制和最大限制进行比较的函数，预定的最小限制和最大限制可以在根据本发明的用于优化座椅的定位的系统12的输入端进行配置和输入，并且和是可以在根据本发明的用于优化座椅的定位的系统12的输入端进行配置和输入的预定权重，例如，和
[0136]
例如，对于大腿与躯干之间的角度a2，a2
min
＝90，a2
max
＝120，并且考虑到g应用了正态分布(即高斯分布)的概率密度，即影响得分的是该值在预定的最小边界和预定的最大边界内的这个值范围内的位置，如果a2＝105(即区间[90；120]的中心值)，则k(a2＝105)＝1。相同的原理适用于躯干与交通工具底板的垂线之间的角度a1。
[0137]
整体舒适度得分sg是所获得的局部舒适度得分的加权平均值。例如，如果考虑局部舒适度得分与上述的与躯干相关联的局部舒适度得分s
to
类似地获得的七个不同的身体区域，例如：与局部舒适度得分s
tib
相关联的小腿、与局部舒适度得分s
p
相关联的脚部、与局部舒适度得分sc相关联的大腿、与局部舒适度得分s
a-c
相关联的大腿支撑件、与局部舒适度得分s
te
相关联的头部、与局部舒适度得分s
to
相关联的躯干、与局部舒适度sb关联的手臂，则整体舒适度sg根据以下公式来获得：
[0138][0139]
其中，w
to
、w
tib
、w
p
、wc、w
a-c
、w
te
、wb是可以在根据本发明的用于优化座椅的定位的系统12的输入端进行配置和输入的预定权重。
[0140]
在机器学习步骤32结束时获得了模型m之后，根据本发明，方法30包括步骤34，在
该步骤34期间，确定模块18优化座椅的定位以便在所述交通工具正在运行时，根据代表所述当前乘客的每个身体区域的至少一个形态学参数给当前乘客提供与最大局部舒适度得分相关联的定位和/或与最大整体舒适度得分相关联的定位，优化步骤34在所述考虑中的交通工具的不间断运行期间和/或在乘客和/或所述交通工具的占用率发生变化的情况下和/或在停止/重新启动所述交通工具的情况下是可重复的。
[0141]
换言之，在该步骤34中，确定模块18确定为满足当前乘客的舒适度需求而要应用的定位调整改变。
[0142]
接下来，在步骤36中，交通工具座椅定位的优化系统12的交互模块20显示要通过座椅定位调整改变来缓解的多个不同的身体区域，每个身体区域可由当前乘客选择，例如通过触觉压力选择或通过滑块。
[0143]
在图2所示的例子中，显示了屏幕的五个区域z1、z2、z3、z4和g以供当前用户进行选择。区域z1特别是与优化(即最大化)头部舒适度的座椅位置的建议相对应，区域z2与优化躯干舒适度的座椅位置的建议相对应，区域z3与优化腿部舒适度的座椅位置的建议相对应，区域z4与优化手臂舒适度的座椅位置的建议相对应，区域g与优化整体乘客舒适度的座椅位置的建议相对应。
[0144]
在步骤38中，座椅定位的优化系统12检测乘客选择的交互模块20的显示区域，选择与该乘客选择相关联的座椅定位调整改变，并通过调整模块16自动修改座椅定位以实现要应用的调整改变，或通过当前乘客交互模块20向当前乘客发信号通知该要应用的座椅定位调整改变，并通过代表实现调整改变的预定的声音或光信号引导当前乘客手动修改座椅定位以实现期望的调整改变。
[0145]
换言之，根据图2中的例子，座椅定位优化系统12被配置为根据期望的局部或整体舒适度同时提供五个不同的座椅定位调整改变。
[0146]
图3是优化整体舒适度或特定的身体区域的舒适度的同一实体模型的位置的示意图40，其中距离交通工具10的底板的高度h(以mm为单位)在y轴上，沿着交通工具10的纵向轴线距乘坐室的前端部(在x轴上的点0mm处)的距离p(以mm为单位)在x轴上。
[0147]
在图3中，还示出了由对于每种类型的交通工具10特定的两条线42a和42b限定的区域42。该区域42定义了在确定与最大局部舒适度得分或最大整体舒适度得分相关联的座椅定位调整改变s时可选地被考虑的附加约束，该最大局部舒适度得分或最大整体舒适度得分另外必须确保每个乘客46(在此由男性实体模型表示，身高1米83(1830mm))的眼睛48在区域42内。
[0148]
可选地，根据本发明的座椅定位调整改变s的确定还考虑了对于每种类型的交通工具10特定的方向盘50的位置，以及这里由实体模型表示的乘客到乘坐室的仪表板装饰52的距离。
[0149]
如图3所示，根据要优化舒适度的身体区域，不同的乘客姿势将是优选的。
[0150]
特别地，图3示出了优化与头部相对应的区域z1、与躯干相对应的区域z2、与腿部相对应的区域z3、与手臂相对应的区域z4以及优化乘客的整体舒适度的区域g的舒适度的姿势。
[0151]
因此，由于每个乘客用户在旅途中都有特定的需求，根据本发明，如图3所示，提出了适应乘客用户的特定需要的不同姿势位置。如果乘客用户在身体的特定部位有问题，则
根据本发明的系统被配置为提供使与身体的该特定部位相关联的舒适度得分最大化的位置。
[0152]
需要注意的是，根据本发明，座椅定位调整s的每个建议的改变都是基于通过前述获得模块14获得的乘客的特定形态(该形态是根据本发明的优化系统的输入)以及交通工具的类型和占用率。
[0153]
图4是对于每个定位的整体舒适度得分和分别与不同的身体区域相关联的局部舒适度得分的直方图的组56的形式的表示，每个定位使这些得分中的一个得分最大化，每个得分的值在0到1之间。
[0154]
根据本发明的特定方面，确定模块18被配置为在每次迭代中确定n+1个得分，其包括与寻求舒适度优化的每个身体区域相关联的n个局部得分，以及一个整体得分，每次迭代根据乘客的请求而被实例化，和/或根据从交通工具10启动开始的预定时间周期地(例如每小时)而被实例化。
[0155]
在图4中，直方图58对应于对于使优化乘客的整体舒适度的区域g的整体得分最大化的第一座椅定位所获得的五个得分，这五个得分包括区域g的整体得分和以下四个区域的局部得分：与头部相对应的区域z1、与躯干相对应的区域z2、与腿部相对应的区域z3、与手臂相对应的区域z4。
[0156]
直方图60对应于对于使与头部相对应的身体区域z1的局部得分相对于其他四个得分最大化的第二座椅定位所获得的五个得分，其他四个得分包括优化乘客整体舒适度的区域g的整体得分和与躯干相对应的区域z2、与腿部相对应的区域z3、与手臂相对应的区域z4的三个局部得分。
[0157]
直方图62对应于对于使与躯干相对应的身体区域z2的局部得分相对于其他四个得分最大化的第三座椅定位所获得的五个得分，其他四个得分包括优化乘客整体舒适度的区域g的整体得分和与头部相对应的区域z1、与腿部相对应的区域z3、与手臂相对应的区域z4的三个局部得分。
[0158]
直方图64对应于对于使与腿部相对应的身体区域z3的局部得分相对于其他四个得分最大化的第四座椅定位所获得的五个得分，其他四个得分包括优化乘客整体舒适度的区域g的整体得分和与头部相对应的区域z1、与腿部相对应的区域z2、与手臂相对应的区域z4的三个局部得分。
[0159]
直方图66对应于对于使与手臂相对应的身体区域z4的局部得分相对于其他四个得分最大化的第五座椅定位所获得的五个得分，其他四个得分包括优化乘客整体舒适度的区域g的整体得分和与头部相对应的区域z1、与躯干相对应的区域z2、与腿部相对应的区域z3的三个局部得分。
[0160]
本领域技术人员将理解本发明不限于所描述的实施方式，也不限于说明书的具体例子，上述实施方式和变型能够相互组合以产生本发明的新实施方式。
[0161]
本发明因此可以以个人化的方式提高每位乘客的就座舒适度，因为它被配置为满足每个个体的、局部的或整体的舒适度需求和/或以个人化的方式缓解特定的身体区域。
[0162]
换言之，本发明允许将放松局部集中在特定的身体部位，例如手臂、背部、视力、躯干、腿部等。
[0163]
此外，通过所实施的机器学习，本发明被配置为对于身体的特定部位有问题并且
可能在长途旅行期间经历慢性疼痛的乘客用户，在疼痛发生之前避免(即防止)该疼痛并避免相关联的肌肉紧张。
[0164]
因此，本发明避免了与长时间坐在相同位置相关联的健康风险。

技术特征：

1.一种用于优化交通工具(10)座椅的定位的系统(12)，该系统包括：-模块(14)，其用于获得和保存代表占用所述座椅的当前乘客的至少一个形态学参数；-座椅定位调整模块(16)，该调整模块包括位于所述交通工具内并被配置为监测所述座椅的定位的至少一个传感器；-确定模块(18)，其被配置为至少根据代表所述当前乘客的所述至少一个形态学参数来确定要应用的座椅定位调整；其特征在于，所述优化系统被配置为：-使用所述优化系统的所述确定模块确定在交通工具正在运行时要应用的至少一种座椅定位调整改变，所述座椅定位调整改变优化所述当前乘客的舒适度，-通过所述调整模块自动修改所述座椅的定位以实现要应用的调整改变，或者-通过与所述当前乘客交互的所述系统的模块(20)向所述当前乘客发信号通知要应用的座椅定位调整改变，并通过代表实现所述调整改变的预定的声音或光信号引导所述乘客手动改变所述座椅定位以实现所述调整改变。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述定位调整改变是根据交通工具启动之前的所述座椅的初始定位调整和/或根据交通工具启动之前所述当前乘客通过所述交互模块最初选择的定位调整确定的。3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述确定模块被配置为还根据所述当前乘客对所述交通工具的不间断驾驶时间来确定所述座椅定位调整改变。4.根据前述权利要求1至3中任一项所述的系统，其特征在于，所述确定模块被配置为通过机器学习根据至少一个输入要素确定要应用的座椅定位调整改变，所述至少一个输入要素属于至少包括以下各项的组：-代表所述当前乘客的所述至少一个形态学参数；-交通工具的型号；-代表交通工具占用率的至少一条信息。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述机器学习使用先前由至少一个构建块构建的数据库，所述至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：-多种实体模型形态，-多个预定的定位调整规则，-多个交通工具占用率，-多种交通工具类型，-多个不同的身体区域。6.根据前述权利要求1至5中任一项所述的系统，其特征在于，所述交互模块被配置为显示要通过所述座椅定位调整改变来缓解的不同的多个身体区域，每个身体区域能由所述当前乘客选择，并且所述确定模块被配置为还根据所述当前乘客先前选择的要缓解的至少一个身体区域确定要应用的所述座椅定位调整改变。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述确定模块还被配置为：-将局部舒适度得分与由可选择的身体区域和座椅位置形成的每个对相关联，并将整体舒适度得分与每个座椅位置相关联，-选择与最大整体舒适度得分相关联的定位，并且对于每个可选择的身体区域，选择与
最大局部舒适度得分相关联的定位，并且其中所述交互模块被配置为显示由所述确定模块选择的代表每个位置的可选信息。8.一种交通工具(10)，其包括根据前述权利要求1至7中任一项所述的用于优化座椅的定位的系统(12)。9.一种用于优化交通工具座椅的定位的方法(30)，该方法适合由根据前述权利要求1至7中任一项所述的用于优化交通工具座椅的定位的系统来实施，所述确定模块被配置为至少根据代表所述当前乘客的至少一个形态学参数来确定要应用的最佳座椅定位调整，该方法至少包括：-使用先前由至少一个构建块构建的数据库的机器学习的步骤，所述至少一个构建块属于至少包括以下各项的组：-多种实体模型形态，-多个预定的定位调整规则，-多个交通工具占用率，-多种交通工具类型，-多个不同的身体区域，机器学习的第一阶段提供预测模型，该预测模型结合了：-至少由以下各项构成的每个第一不同集合的整体舒适度得分：-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，-座椅位置，和/或-由以下各项构成的每个第二不同集合的局部舒适度得分：-所述多种实体模型形态中的一种实体模型形态，-所述多种交通工具类型中的一种交通工具类型，-座椅位置，-所述多个身体区域中的一个身体区域，-用于优化考虑中的交通工具的座椅的定位的步骤，该步骤被配置为在所述考虑中的交通工具正在运行时，根据代表当前乘客的每个身体区域的至少一个形态学参数给所述当前乘客提供与所述最大局部舒适度得分相关联的定位和/或与所述最大整体舒适度得分相关联的定位，所述优化步骤被配置为在所述考虑中的交通工具处于不间断服务中时和/或在所述交通工具的乘客和/或占用率发生变化的情况下和/或在停止/启动所述交通工具的情况下进行重复。10.一种计算机程序，其包括软件指令，所述软件指令在由计算机执行时至少部分地实施根据权利要求9所述的用于优化座椅的定位的方法。

技术总结

本发明涉及一种用于优化交通工具(10)座椅的定位的系统(12)，该系统包括：模块(14)，其用于获得和保存座椅上乘客的至少一个形态学参数；座椅定位调整模块(16)，其包括位于交通工具内的、用于控制所述定位的至少一个传感器；模块(18)，其用于根据所述形态学参数确定要应用的定位调整。所述系统被配置为：确定在交通工具运行期间要应用的至少一种调整改变，该调整改变优化乘客舒适度；自动改变座椅的位置以实现所述调整改变；或者通过交互模块(20)向乘客发信号通知要应用的调整改变，并通过预定的声音或光信号引导乘客手动实现该调整改变。变。变。