CN111741878B - 通过触觉反馈用于自行车上骑行者的自适应制动辅助系统 - Google Patents

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Abstract

一种通过触觉反馈进行的用于自行车(100)上的骑行者的自适应制动辅助系统(1)，包括：‑第一传感器(2)，用于测量自行车的第一车轮(101)的角速度(ω1)，适于生成代表第一车轮(101)的角速度的信号；‑致动器(4)，可安装到自行车的一部分，适于生成振动；‑控制模块(5)，被配置为至少基于代表第一车轮的角速度(ω1)的所述信号并基于一个或多个参考量值(ηref)生成致动器(4)的命令信号，使得致动器以振动频率(f)振动；‑学习模块(50)，被配置为至少基于代表第一车轮(101)的角速度(ω1)的信号来确定、更新所述一个或多个参考量值(ηref)并将所述一个或多个参考量值(ηref)递送给控制模块(5)。

Description

通过触觉反馈用于自行车上骑行者的自适应制动辅助系统
技术领域
本发明涉及一种用于通过触觉反馈进行的用于自行车上的骑行者的制动辅助系统，尤其是适于帮助骑行者防止由于减速度太高而导致的制动车轮过度滑动(slip)(从而防止失去侧向稳定性)或可能在自行车上翻转(flip over)的系统。根据本发明的系统被配置为适应骑行者的能力。
背景技术
制动自行车(尤其是制动自行车的前轮)是要求骑行者具有确定的敏感度的动作，并且如果他/她没有正确制动，则风险和问题会增加。例如，参考设有窄的车轮和轮胎的竞赛用自行车，不适当地调制的制动(尤其是过于强烈的制动)会造成危险的滑动，这会造成跌倒。相反，设有大的车轮和轮胎的自行车，诸如山地自行车，滑动的风险较小，但是，另一方面，如果前轮制动过于强烈，那么该大的车轮会造成自行车本身绕这个车轮翻转。
为了克服这个问题，申请人提交了国际专利申请WO 2016/203331，该专利涉及一种通过触觉反馈进行的用于自行车上的骑行者的制动辅助系统，其中，如果确定了滑动状况和/或在前轮翻转的风险，那么致动器以确定的频率振动。这种系统的操作基于由自行车传感器检测到的实际运动状况与预设参考状况之间的比较，该预设参考状况可由骑行者在多个预定义选项中手动选择。根据这种比较来管理致动器的振动。
但是，这种系统的不便之处在于，因为其基于预设参考状况，该参考状况不一定与骑行者的实际行车技巧性(skillfulness)对应，所以该系统不是充分地可适应的。
发明内容
因此，本发明的目的在于，提供一种通过能够适应每个具体骑行者的行车技巧性的触觉反馈来为自行车上的骑行者提供制动辅助系统。
这个目的和其它目的根据通过触觉反馈进行的用于自行车上的骑行者的自适应制动辅助系统来实现。一种通过触觉反馈进行的用于自行车(100)上的骑行者的自适应制动辅助系统(1)，包括：第一传感器(2)，用于测量自行车的第一车轮(101)的角速度(ω1)，适于生成代表第一车轮(101)的角速度的信号；致动器(4)，可安装到自行车的一部分，适于生成振动以向骑行者提供触觉反馈；控制模块(5)，被配置为至少基于代表第一车轮的角速度(ω1)的所述信号并基于一个或多个参考量值(ηref)，生成致动器(4)的命令信号，使得致动器以振动频率(f)振动；其特征在于，所述自适应制动辅助系统(1)还包括：学习模块(50)，被配置为至少基于代表第一车轮(101)的角速度(ω1)的信号来确定、更新所述一个或多个参考量值(ηref)并将所述一个或多个参考量值(ηref)递送给控制模块(5)，其中，学习模块(50)包括：制动检测模块(51)，被配置为感测骑行者何时制动，并且输出代表制动存在的信号，以及制动分类模块(52)，被配置为至少基于代表第一车轮的角速度(ω1)的信号对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类，并且递送代表制动的这种分类的一个或多个参数。
根据本发明的可能的有利实施例，系统(1)还包括用于确定自行车的坡度角(θ)的模块，所述模块适于递送代表所述坡度角(θ)的信号，其中，学习模块(50)被配置为还基于自行车的坡度(θ)确定、更新所述一个或多个参考量值(ηref)并将所述一个或多个参考量值(ηref)递送给控制模块(5)。
根据本发明的可能的有利实施例，系统(1)包括惯性测量单元(18)，所述惯性测量单元(18)适于测量自行车的纵向加速度(ax)和/或横向加速度(ay)和/或垂直加速度(az)和/或侧倾角速度(ωx)和/或俯仰角速度(ωy)和/或偏航角速度(ωz)并生成代表自行车的纵向加速度(ax)和/或横向加速度(ay)和/或垂直加速度(az)和/或侧倾角速度(ωx)和/或俯仰角速度(ωy)和/或偏航角速度(ωz)的信号。
根据本发明的可能的有利实施例，用于确定坡度(θ)的所述模块包括适于递送代表坡度(θ)的信号的坡度传感器。
根据本发明的可能的有利实施例，用于确定坡度(θ)的所述模块被配置为根据惯性测量单元(18)的信号确定代表坡度(θ)的所述信号。
根据本发明的可能的有利实施例，所述制动检测模块(51)包括用于感测用户的制动动作的传感器，所述传感器适于递送代表所述制动动作的信号。
根据本发明的可能的有利实施例，所述制动检测模块(51)被配置为基于代表第一车轮的角速度(ω1)的所述信号来感测骑行者何时制动。
根据本发明的可能的有利实施例，所述制动分类模块(52)被配置为还基于代表坡度(θ)的信号对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
根据本发明的可能的有利实施例，所述制动分类模块(52)被配置为还基于从代表在制动之前感测到的侧倾角速度(ωx)的信号确定的自行车的侧倾角来对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
根据本发明的可能的有利实施例，系统(1)包括用于检测来自骑行者的踏板推力输入的模块，所述模块适于递送代表来自骑行者的踏板推力输入的信号，其中，所述制动分类模块(52)被配置为还基于代表在制动之前感测到的来自骑行者的踏板推力输入的信号来对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
根据本发明的可能的有利实施例，学习模块(50)还包括用于优化参考量值的模块(53)，所述模块(53)被配置为：基于代表制动的分类的一个或多个参数，通过逐步更新骑行者简档来生成骑行者简档；基于骑行者简档，确定所述一个或多个参考量值(ηref)。
根据本发明的可能的有利实施例，所述参考量值优化模块(53)被配置为还基于骑行者的性别和/或骑行者的年龄和/或自行车的类型和/或制动器的类型和/或基于位置来生成骑行者简档。
根据本发明的可能的有利实施例，所述第一车轮(101)是自行车(100)的前轮。
还提供了一种自行车(100)，包括第一车轮(101)和第二车轮(102)、用于制动所述第一车轮(101)和所述第二车轮(102)之一的制动杆(33)以及如前述的自适应制动辅助系统。
附图说明
为了获得对发明的更好的理解并领会其优点，下面将参考附图描述一些说明性的非限制性的实施例，其中：
图1是根据本发明的可能实施例的设有制动辅助系统的自行车的示意图；
图2a和图2b是系统的致动器分别在自行车、山地自行车和竞赛用自行车的制动杆(lever)中的可能位置的两个示意图；
图3是根据本发明的可能实施例的制动辅助系统的框图；
图4是示出自行车的第一车轮的振动频率相对于减速度误差的两条可能曲线的图；
图5是根据本发明的另一个可能实施例的制动辅助系统的框图；
图6是根据可能实施例的制动辅助系统的学习模块的框图；
图7是图示自行车车轮的速度相对于用于确定对其的制动动作的时间的可能趋势的图；
图8是图示基于自行车车轮的角速度和坡度的制动的可能分类的图；
图9是根据本发明的可能实施例的系统的致动器的电流控制模块的框图；
图10是图示根据本发明的可能实施例的用于系统的致动器的电流控制的参考频率与参考电流之间的可能关系的图。
具体实施方式
参考图1，附图标记100大致地指示自行车。自行车100包括第一车轮101和第二车轮102，例如对应于前轮和后轮。制动器至少与第一车轮101相关联，例如，制动器可由位于车把上的把手(knob)致动。制动系统可以是由机械系统(例如，线缆或液压系统)命令的任何已知的类型的，例如垫式制动器或盘式制动器。
自行车100包括用于自行车本身的骑行者的制动辅助系统1。如将解释的那样，系统1不主动地控制制动，相反，它通过振动触觉反馈将可能危险的事件(尤其是第一车轮101的滑动或可能的滑动，或由于制动而导致的自行车绕第一车轮101的初始翻转)的发生传达给骑行者。滑动事件对于具有窄的车轮和轮胎的自行车(例如竞赛用自行车)是典型的，而翻转对于具有大的车轮和轮胎的自行车(例如山地自行车)是典型的。但是，系统的基本原理是相同的，并且包括根据所考虑的自行车的类型来校正滑动，以防止翻转，换句话说，提供向骑行者告知危险状况的振动触觉反馈。
出于该目的，系统1包括适于生成振动的致动器4。例如，致动器4可以包括偏心质块，从而在其旋转时生成振动。致动器4可以安装到自行车的一部分上，使得当致动器振动时，振动可以由骑行者感知到。优选地，致动器4安装到第一车轮101的制动杆，该第一车轮101是经受滑动的车轮，或者是由过于强烈的制动造成的绕其翻转可能发生的车轮。因此，振动反馈被传递到骑行者必须作用以调节制动的杆。
参考分别图示山地自行车或竞赛用自行车的车把的细节的图2a和图2b，致动器4可以例如被容纳在通常存在于制动杆33的后部中的凹槽32内。致动器4可以例如通过壳体(图中未示出)放置在凹槽32中，该壳体被配置为封闭凹槽32，以保护致动器4免受天气影响，此外防止骑行者的手接触致动器4本身。致动器4通过壳体与制动杆33一体化形成。致动器由电线37供给和控制。
优选地，致动器4是DC刷式的，并且可以是电压控制的或电流控制的。
电池23优选地与致动器4相关联，以供给和移动该致动器4。
系统1包括用于测量第一车轮101(尤其是前轮)的角速度ω1的第一传感器2。第一传感器2适于生成代表第一车轮的该角速度的信号。该第一传感器2可以或者无线地或者有线地传输表示第一车轮101的角速度ω1的信号。
根据可能的实施例，系统1还可以包括用于测量第二车轮102(尤其是后轮)的角速度ω2的第二传感器3。第二传感器3适于生成表示第二车轮的该角速度的信号。根据表示第二车轮102的角速度ω2的信号，可能的是根据关系式v＝ω2R2确定在假设第二车轮不滑动的情况下的自行车速度v，其中R2是第二车轮102的半径。可选地，根据本发明，自行车速度v可以由系统1使用，如将在下面解释的。而且，如果必要，自行车速度可以可替代地从其它传感器(例如惯性传感器)得出，从而可以省略用于测量第二车轮102的角速度ω2的第二传感器3。
根据可能的实施例，该系统还包括用于确定自行车的坡度角θ(换句话说，道路坡度)并适于供应表示该坡度角θ的信号的模块。这可以以不同的方式来计算。
根据可能的实施例，用于确定坡度θ的模块包括专用的坡度传感器，其适于供应表示该坡度θ的信号。可替代地，例如可以根据以下描述的内容，从表示自行车的惯性量值的信号获得坡度θ：M.Corno、P.Spagnol、S.M.Savaresi S的“Road Slope Estimation inBicycles without Torque Measurements”。出于该目的，系统1可以包括惯性测量单元18，该惯性测量单元18适于测量自行车的纵向加速度ax、横向加速度ay和垂直加速度az中的一个或多个和/或侧倾(roll)角速度ωx、偏航(yaw)角速度ωy和俯仰(pitch)角速度ωz中的一个或多个，并适于生成表示其的信号。如将要解释的那样，惯性测量单元18还可以有利地用于根据本发明的系统1的进一步操作。尤其是，例如，自行车的速度v可以通过在时间有限的时间间隔内对由惯性测量单元18供应的纵向加速度ax进行积分来计算。
根据实施例，系统1包括用于检测用户的制动动作的传感器，该传感器适于供应表示该制动动作的信号。例如，这种传感器可以包括与制动杆33耦合的开关(图中未示出)，能够检测骑行者何时致动该制动杆33。可替代地，如将要描述的，也可以在没有这种传感器的情况下(尤其是通过来自第一车轮101的速度传感器2的信号)检测制动。
根据可能的实施例，系统1包括用于检测骑行者的踏板推力输入的模块(图中未示出)。例如，这种模块可以包括安装到自行车踏板的踏板推力转矩传感器，或者安装到踏板的踏板推力速度传感器，或者优选地放置在后轮处的飞轮机构，其中链条卸载由骑行者施加到车轮的驱动转矩。可替代地，踏板推力输入可以根据已知的估计算法从由第一车轮101的角速度传感器2和/或由惯性测量单元18供应的信号获得。例如，踏板推力速率有可能从由申请人提交的专利申请WO 2017/089904中公开的内容中获得，其内容通过引用并入本文。
系统1包括控制模块5，该控制模块5适于生成至致动器4的命令信号，使得致动器4以确定的振动频率f振动。可以基于来自系统1的传感器中的一个或多个传感器的信号以及基于一个或多个参考量值来确定至致动器的命令信号。
有利地，该系统还包括学习模块50，该学习模块50被配置为确定所述一个或多个参考量值，并将所述一个或多个参考量值供应给控制模块5。由学习模块50确定的一个或多个参考量值表示骑行者的技巧性，并根据下面将要描述的内容基于来自系统1传感器中的一个或多个的信号来确定。
参考附图，现在将描述本发明的可能实施例。
例如，图3示出了表示骑行者的方框6，该骑行者以确定的力Fc作用在制动杆上以致动第一车轮制动器。因此，由方框7表示的自行车制动系统将这种力Fc变换成第一车轮上的制动转矩T。方框8表示自行车，并且考虑由轮胎和道路建立的动力学特性(dynamics)，该动力学特性可以确定第一车轮相对于道路的滑动。这是由于几个因素造成的，其中包括道路状况、轮胎状况、道路坡度、自行车侧倾角。
控制模块5包括用于估计第一车轮的(线性)减速度η的模块24。具体而言，估计模块24被配置为根据第一车轮的角速度ω1确定第一车轮的减速度，通过推导可以因此获得第一车轮的角减速度
Figure GDA0003546429120000081
并且所以可以基于以下公式获得第一车轮的线性减速度：
Figure GDA0003546429120000082
其中R1为第一车轮101的半径。
控制模块5基于存储在控制模块自身的存储器模块25中的静态映射(map)来确定致动器4必须具有的振动频率f。这样的存储器模块25尤其可以在输入处接收参考减速度ηref与如前所述的第一车轮的减速度η之间的误差eη：
eη＝ηref-η
图4示出了建立振动频率和减速度误差eη之间的关系的两条可能的曲线。
根据第一曲线26，当减速度误差eη为零时，提供不连续性。根据第二曲线27，在零减速度误差eη处，导数等于零。因此，频率f保持大约恒定，并且在这种状况附近经受最小的变化。
根据图5中所图示的另一个可能的变体，致动器的振动频率f也受到自行车的实际速度v的影响。尤其是，基于存储器模块25的静态映射确定的频率被放大了系数kv，其中k是常数，并且v是自行车速度。后者可以根据由惯性测量单元18供应的表示纵向加速度ax的信号或根据表示第二车轮的角速度ω2的信号(如果存在的话)来确定。因此，频率f取决于自行车速度v，尤其是随着自行车速度v增加而被放大。
参考控制模块5的上述实施例，学习模块50可以被配置为将参考减速度ηref供应给控制模块。尤其是，学习模块50在他/她使用自行车时确定并更新骑行者的简档，并且确定该参考减速度ηref，还逐步更新参考减速度ηref。
图6示出了根据本发明的可能实施例的学习模块50的示意表示。
根据这种实施例，学习模块50包括制动检测模块51，该制动检测模块51被配置为检测骑行者何时制动。
如果模块51在输入处接收到来自前述的制动传感器(如果存在)的信号，那么模块51可以确定制动发生。
如果省略了制动传感器，那么可能的是通过表示第一车轮的角速度ω1的信号来确定制动发生。例如，图7示出了这种速度在时间t期间的可能趋势，其中示出了该速度的两个突然的减小，具有对应于制动的开始(“开始制动”)和停止(“停止制动”)。模块51因为其在时间t期间对第一车轮的角速度ω1执行分析来找到制动。尤其是，例如通过分析第一车轮的角加速度(可通过对第一车轮的角速度ω1进行时间推导获得)和加加速度(可通过对第一车轮的角加速度进行时间推导获得)来通过分析检测制动。第一车轮的角加速度将发生跳跃，而在制动期间，第一车轮的角加加速度将出现峰值。
再次参考图6，在制动期间，模块51生成指示存在制动的信号(“制动”)。
有利地，学习模块50包括制动分类模块52，该制动分类模块52被配置为至少基于表示第一车轮速度ω1的信号(优选地还基于表示坡度θ的信号)对每个制动事件进行分类，并在由制动检测模块51检测到的每个制动事件输出表示这种分类的一个或多个参数。参考图8，其示出了可能的制动分类的图。横坐标表示第一车轮的速度ω1，并且纵坐标表示坡度θ。该图示出了三个象限：
-低速
-高速–下坡
-高速–平地
根据这个示例，提供了将低速与高速分开的阈值速度ω1 *。在阈值速度ω1 *以上，基于阈值坡度(优选地等于0°(最终±常数))将制动确定为下坡制动或平地制动。例如，一般而言，常常以低速制动的骑行者具有谨慎的行为，而频繁以高速(可能主要是沿着下坡)制动的骑行者具有较激进的行为。表示制动的参数例如可以基于骑行者沿着下坡或在平地上以高速或低速制动的倾向而包括或高或低的分数。
当然，有可能通过与上述模式不同的模式来对制动进行分类。例如，在没有表示坡度的信号的情况下，可以仅基于第一车轮的角速度执行分类。
根据可能的实施例，制动分类模块52被配置为基于在制动之前检测到的自行车的侧倾角和/或踏板推力输入来进一步对制动进行分类。自行车侧倾角可以根据由惯性测量单元18供应的表示侧倾角速度ωx的信号获得，而踏板推力输入可以由用于检测踏板推力输入(转矩或速度/踏板推力速率)的前述的模块检测。
再次参考图6，有利地，学习模块50还包括用于优化参考量值的模块53，该模块被配置为在输入处接收由模块52供应的表示制动分类的参数，并通过逐步更新生成骑行者简档。而且，用于基于逐步更新的简档优化参考量值的模块53确定供应给控制模块5的参考量值。参考图3和图5中所示的实施例，用于优化参考量值的模块53可以例如在骑行者骑行期间确定和更新参考减速度ηref。因此，如果骑行者被归类为谨慎，那么参考减速度ηref可以取低值(以绝对值)，而如果骑行者更激进，那么参考减速度可以取较高值(以绝对值)。
根据可能的实施例，用于优化参考量值的模块53还可以在输入处接收以下信息中的一个或多个，以便确定参考量值：
-骑行者的性别；
-骑行者的年龄；
-自行车的类型；
-制动器的类型；
-定位。
例如，对于年长的骑行者，有可能预见较低的参考减速度ηref。此外，有可能从定位获得信息，诸如，例如：天气状况、路面状况等。参考定位，系统1可以例如包括用于在自行车的运动期间对自行车进行地理定位的GPS模块。
观察到的是，所述信息可以本地保存在系统1的存储器模块中。可替代地，信息可以被存储在远程系统54中，例如在云系统中。出于该目的，系统1可以包括用于向远程系统供应数据/从远程系统接收数据的传输模块。根据变体，系统1可以连接到骑行者的移动设备，例如智能电话，其存储专用应用程序。还可以提供混合系统，其中一些信息被本地保存，而其它信息被远程保存。
虽然本描述将参考减速度ηref称为由学习模块50更新的参考量值，但是观察到的是，学习模块50也可以作用于不同类型的参考量值。
尤其是，控制模块5可以根据国际专利申请WO 2016/203331中描述的每个实施例变体来配置，其内容通过引用整体并入本文。
因此，以非限制性的说明方式，而且参考国际专利申请WO 2016/203331的内容，可以由学习模块50更新的参考量值可以包括：
-使输入量值(第一车轮的实际滑动λ、滑动误差eλ、表示翻转风险的参数R、参考减速度ηref与第一车轮的实际减速度η之间的误差eη、第一车轮的实际减速度η、第一车轮的参考减速度和滑动的混合量值εref与第一车轮的实际减速度和滑动的混合量值ε之间的误差eε等)与致动器的振动频率f相关的静态映射；
-如由静态映射限定的根据自行车速度v的致动器的振动频率的放大常数k；
-参考滑动λref，参考滑动λφ ref根据侧倾角φ、参考减速度和滑动的混合量εref而变化。
控制致动器4
一旦通过上述模式确定了振动频率f，就必须控制致动器4本身，以使其实际上以这种振动频率振动。
可替代地，致动器4可以是电压控制的或电流控制的。
如果致动器4是电压控制的，那么基于所确定的振动频率改变致动器的电源电压是足够的。因此，根据这种变体，系统1包括致动器的电压控制模块(图中未示出)，该电压控制模块在输入处接收命令信号，并因此向致动器4供应适于使致动器以确定的振动频率振动的电压。
根据另一个变体，如果致动器4是电流控制的，那么系统1包括致动器的电流控制模块34，其在图9中示意性地示出。
根据这个变体，模块34在输入处接收由前述模式确定的期望振动频率，在这种情况下，该期望振动频率被指示为参考频率fref。
模块34包括存储器模块35，其存储使参考振动频率fref与参考电流Iref相关的静态映射。图10中示出了这种映射的示例。因此，在存储器模块35的输出处获得与参考振动频率fref对应的参考电流Iref。
因此，模块34执行致动器4电流的闭环控制。出于该目的，模块34包括测量马达实际电流I的电流传感器，由此确定参考电流Iref与实际电流I之间的电流误差eI。
而且，模块34包括电压命令模块36，该电压命令模块36确定要施加在致动器4两端的DC(占空比)电压，从而使电流误差eI最小，换句话说，从而实际电流I基本上遵循参考电流Iref的趋势。由于以这种方式设置的电流I，致动器4将以遵循参考频率fref的趋势的实际频率f振动。
一般而言，这种电流控制方法使得能够具有比电压控制方法的响应时间更快的响应时间，并且还使得能够防止过高的电流流入致动器4。
观察到在本描述中和在所附权利要求中，系统1以及由术语“模块”指示的元件可以由硬件设备(例如，控制单元)、由软件或由硬件和软件组合来实现。
为了满足具体的可能需要，对于通过触觉反馈进行的自行车上的骑行者的自适应制动辅助系统的所描述的实施例，本领域技术人员可以进行若干增加、修改或将元件替换为其它可操作等效元件，而不会超出所附权利要求的范围。

Claims (14)

1.一种通过触觉反馈进行的用于自行车(100)上的骑行者的自适应制动辅助系统(1)，包括：
-第一传感器(2)，用于测量自行车的第一车轮(101)的角速度(ω1)，适于生成代表第一车轮(101)的角速度的信号；
-致动器(4)，可安装到自行车的一部分，适于生成振动以向骑行者提供触觉反馈；
-控制模块(5)，被配置为至少基于代表第一车轮的角速度(ω1)的所述信号并基于一个或多个参考量值(ηref)，生成致动器(4)的命令信号，使得致动器以振动频率(f)振动；
其特征在于，所述自适应制动辅助系统(1)还包括：
-学习模块(50)，被配置为至少基于代表第一车轮(101)的角速度(ω1)的信号来确定、更新所述一个或多个参考量值(ηref)并将所述一个或多个参考量值(ηref)递送给控制模块(5)，
其中，学习模块(50)包括：
制动检测模块(51)，被配置为感测骑行者何时制动，并且输出代表制动存在的信号，以及
制动分类模块(52)，被配置为至少基于代表第一车轮的角速度(ω1)的信号对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类，并且递送代表制动的这种分类的一个或多个参数。
2.如权利要求1所述的系统(1)，还包括用于确定自行车的坡度角(θ)的模块，所述模块适于递送代表所述坡度角(θ)的信号，其中，学习模块(50)被配置为还基于自行车的坡度(θ)确定、更新所述一个或多个参考量值(ηref)并将所述一个或多个参考量值(ηref)递送给控制模块(5)。
3.如权利要求1或2所述的系统(1)，包括惯性测量单元(18)，所述惯性测量单元(18)适于测量自行车的纵向加速度(ax)和/或横向加速度(ay)和/或垂直加速度(az)和/或侧倾角速度(ωx)和/或俯仰角速度(ωy)和/或偏航角速度(ωz)并生成代表自行车的纵向加速度(ax)和/或横向加速度(ay)和/或垂直加速度(az)和/或侧倾角速度(ωx)和/或俯仰角速度(ωy)和/或偏航角速度(ωz)的信号。
4.如权利要求2所述的系统(1)，其中，用于确定坡度(θ)的所述模块包括适于递送代表坡度(θ)的信号的坡度传感器。
5.如权利要求2所述的系统(1)，其中，用于确定坡度(θ)的所述模块被配置为根据惯性测量单元(18)的信号确定代表坡度(θ)的所述信号。
6.如权利要求1或2所述的系统(1)，其中，所述制动检测模块(51)包括用于感测用户的制动动作的传感器，所述传感器适于递送代表所述制动动作的信号。
7.如权利要求1或2所述的系统(1)，其中，所述制动检测模块(51)被配置为基于代表第一车轮的角速度(ω1)的所述信号来感测骑行者何时正在制动。
8.如权利要求2所述的系统(1)，其中，所述制动分类模块(52)被配置为还基于代表坡度(θ)的信号对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
9.如权利要求3所述的系统(1)，其中，所述制动分类模块(52)被配置为还基于从代表在制动之前感测到的侧倾角速度(ωx)的信号确定的自行车的侧倾角来对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
10.如权利要求1或2所述的系统(1)，包括用于检测来自骑行者的踏板推力输入的模块，所述模块适于递送代表来自骑行者的踏板推力输入的信号，其中，所述制动分类模块(52)被配置为还基于代表在制动之前感测到的来自骑行者的踏板推力输入的信号来对由制动检测模块(51)感测到的每个制动事件进行分类并且递送代表制动的这种分类的所述一个或多个参数。
11.如权利要求1或2所述的系统(1)，其中，学习模块(50)还包括用于优化参考量值的模块(53)，所述模块(53)被配置为：
-基于代表制动的分类的一个或多个参数，通过逐步更新骑行者简档来生成骑行者简档；
-基于骑行者简档，确定所述一个或多个参考量值(ηref)。
12.如权利要求11所述的系统(1)，其中，所述参考量值优化模块(53)被配置为还基于骑行者的性别和/或骑行者的年龄和/或自行车的类型和/或制动器的类型和/或基于位置来生成骑行者简档。
13.如权利要求1或2所述的系统(1)，其中，所述第一车轮(101)是自行车(100)的前轮。
14.一种自行车(100)，包括第一车轮(101)和第二车轮(102)、用于制动所述第一车轮(101)和所述第二车轮(102)之一的制动杆(33)以及如前述权利要求中的任一项所述的自适应制动辅助系统。
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