JP2020097338A - Rider discrimination device of man-power drive vehicle and control system of man-power drive vehicle - Google Patents

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Abstract

To provide a rider discrimination device of a man-power drive vehicle and a control system of a man-power drive vehicle which can contribute to usability.SOLUTION: A rider discrimination device of a man-power drive vehicle includes a detection part that detects state information related to at least one of a state of the man-power drive vehicle during travelling of the man-power drive vehicle and a state of a rider in the man-power drive vehicle, and an artificial intelligence processing part that discriminates the rider according to the state information detected by the detection part.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、人力駆動車の搭乗者判別装置および人力駆動車の制御システムに関する。 The present invention relates to an occupant discrimination device for a human-powered vehicle and a control system for the human-powered vehicle.

例えば、特許文献1の人力駆動車は、搭乗者に応じて人力駆動車の設定を変更している。 For example, in the human-powered vehicle of Patent Document 1, the setting of the human-powered vehicle is changed according to the passenger.

特開2012−148580号公報JP 2012-148580 A

特許文献1に記載される人力駆動車は、搭乗者の持つ送信機からの情報に応じて搭乗者を判別している。このため、搭乗者が送信機を持ち運ぶ必要があり、ユーザビリティに改善の余地がある。
本発明の目的の1つは、ユーザビリティに貢献できる人力駆動車の搭乗者判別装置および人力駆動車の制御システムを提供することである。
The human-powered vehicle described in Patent Document 1 discriminates an occupant according to information from a transmitter held by the occupant. Therefore, it is necessary for the passenger to carry the transmitter around, and there is room for improvement in usability.
One of the objects of the present invention is to provide an occupant determination device for a human-powered vehicle and a control system for the human-powered vehicle that can contribute to usability.

本開示の第1側面に従う人力駆動車の搭乗者判別装置は、人力駆動車の走行中における前記人力駆動車の状態および前記人力駆動車の搭乗者の状態の少なくとも1つに関連する状態情報を検出する検出部と、前記検出部が検出した前記状態情報に応じて、前記搭乗者を判別する人工知能処理部と、を含む。
第1側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、人工知能処理部が状態情報に応じて搭乗者を判別する。このため、ユーザビリティに貢献できる。
The occupant determination device for a human-powered vehicle according to the first aspect of the present disclosure provides status information relating to at least one of a state of the human-powered vehicle during traveling of the human-powered vehicle and a state of an occupant of the human-powered vehicle. A detection unit that detects the occupant and an artificial intelligence processing unit that determines the occupant according to the state information detected by the detection unit are included.
According to the passenger determination device for a human-powered vehicle of the first aspect, the artificial intelligence processing unit determines the passenger according to the state information. Therefore, it can contribute to usability.

本開示の第1側面に従う第2側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記搭乗者に関する個人情報を入力する入力部をさらに含み、前記人工知能処理部は、前記入力部から入力された前記個人情報と、前記検出部が検出した前記状態情報とに応じて、前記搭乗者を判別するための処理を構築する。
第2側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、個人情報と状態情報とに応じて構築された処理によって、搭乗者を好適に判別できる。
The occupant determination device for a human-powered vehicle of the second aspect according to the first aspect of the present disclosure further includes an input unit for inputting personal information regarding the occupant, and the artificial intelligence processing unit is input from the input unit. A process for identifying the passenger is constructed according to the personal information and the state information detected by the detection unit.
According to the occupant discrimination device for a human-powered vehicle of the second aspect, the occupant can be suitably discriminated by the processing constructed according to the personal information and the state information.

本開示の第1または第2側面に従う第3側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人工知能処理部は、前記検出部が検出した前記状態情報の変化の特徴を学習する。
第3側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、状態情報の変化の特徴を学習することによって好適に搭乗者を判別できる。
In the occupant discrimination device for a human powered vehicle according to the third aspect according to the first or second aspect of the present disclosure, the artificial intelligence processing unit learns a characteristic of a change in the state information detected by the detection unit.
According to the occupant discrimination device for a human-powered vehicle of the third aspect, the occupant can be preferably discriminated by learning the characteristics of the change in the state information.

本開示の第3側面に従う第4側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人工知能処理部は、学習した情報を記憶する第1記憶部をさらに含む。
第4側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、第1記憶部に記憶される学習した情報によって搭乗者を判別できる。
In the occupant discrimination device for a human-powered vehicle of the fourth aspect according to the third aspect of the present disclosure, the artificial intelligence processing unit further includes a first storage unit that stores learned information.
According to the occupant discrimination device for the human-powered vehicle of the fourth aspect, the occupant can be discriminated from the learned information stored in the first storage unit.

本開示の第2側面に従う第5側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人工知能処理部は、前記検出部が検出した前記状態情報の変化の特徴を、前記個人情報に対応付けて学習する。
第5側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、状態情報の変化の特徴を学習することによって好適に搭乗者を判別できる。
In the occupant determination device for a human-powered vehicle of the fifth aspect according to the second aspect of the present disclosure, the artificial intelligence processing unit associates the characteristic of the change in the state information detected by the detection unit with the personal information. learn.
According to the occupant discrimination device for a human-powered vehicle of the fifth aspect, the occupant can be suitably discriminated by learning the characteristics of the change in the state information.

本開示の第5側面に従う第6側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人工知能処理部は、学習した情報を記憶する第2記憶部をさらに含む。
第6側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、第2記憶部に記憶される学習した情報によって搭乗者を判別できる。
In the occupant determination device for a human-powered vehicle of the sixth aspect according to the fifth aspect of the present disclosure, the artificial intelligence processing unit further includes a second storage unit that stores learned information.
According to the passenger determination device for a human-powered vehicle of the sixth aspect, the passenger can be determined based on the learned information stored in the second storage unit.

本開示の第1〜第6側面のいずれか1つに従う第7側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人工知能処理部は、前記搭乗者を判別できない場合、新規の搭乗者が前記人力駆動車に搭乗していると判定する。
第7側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、搭乗者の判別をより好適に行える。
In the occupant determination device for a human-powered vehicle of the seventh aspect according to any one of the first to sixth aspects of the present disclosure, the artificial intelligence processing unit determines that the new occupant is the occupant if the occupant cannot be determined. It is determined that you are in a human-powered vehicle.
According to the passenger determination device for a human-powered vehicle of the seventh aspect, it is possible to more appropriately determine the passenger.

本開示の第1〜第7側面のいずれか1つに従う第8側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記人力駆動車の状態は、前記人力駆動車のクランクの回転速度、前記クランクに入力される人力駆動力、および、前記人力駆動車の車速の少なくとも1つを含む。
第8側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、搭乗者ごとに特徴が異なりやすい人力駆動車のクランクの回転速度、クランクに入力される人力駆動力、および、人力駆動車の車速の少なくとも1つに応じて、搭乗者を好適に判別できる。
In the occupant determination device for a human-powered vehicle of the eighth aspect according to any one of the first to seventh aspects of the present disclosure, the state of the human-powered vehicle is the rotation speed of a crank of the human-powered vehicle, the crank. At least one of the input human-powered driving force and the vehicle speed of the human-powered vehicle is included.
According to the occupant determination device for the human-powered vehicle of the eighth aspect, the characteristics of the occupant of the human-powered vehicle are likely to differ depending on the occupant. An occupant can be suitably discriminated according to at least one.

本開示の第1〜第8側面のいずれか1つに従う第9側面の人力駆動車の搭乗者判別装置において、前記搭乗者の状態は、前記搭乗者の姿勢および前記搭乗者の体重の少なくとも1つを含む。
第9側面の人力駆動車の搭乗者判別装置によれば、搭乗者ごとに異なる搭乗者の姿勢および搭乗者の体重の少なくとも1つに応じて、搭乗者を好適に判別できる。
In the occupant discrimination device for a human-powered vehicle of the ninth aspect according to any one of the first to eighth aspects of the present disclosure, the occupant's state is at least one of the occupant's posture and the occupant's weight. Including one.
According to the passenger determination device for a human-powered vehicle of the ninth aspect, it is possible to preferably determine the passenger according to at least one of the posture of the passenger and the weight of the passenger that are different for each passenger.

本開示の第10側面に従う人力駆動車の制御システムは、第1〜第9側面のいずれか1つの人力駆動車の搭乗者判別装置と、前記人力駆動車に設けられる電気コンポーネントと、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に応じて、前記電気コンポーネントを制御する制御部と、を含む。
第10側面の人力駆動車の制御システムによれば、搭乗者に応じて電気コンポーネントを制御できる。このため、ユーザビリティに貢献できる。
A control system for a human-powered vehicle according to a tenth aspect of the present disclosure is an occupant determination device for a human-powered vehicle according to any one of the first to ninth aspects, an electric component provided in the human-driven vehicle, and the artificial intelligence. A control unit that controls the electric component according to the occupant determined by the processing unit.
According to the control system for the human-powered vehicle of the tenth aspect, the electric component can be controlled according to the occupant. Therefore, it can contribute to usability.

本開示の第10側面に従う第11側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記搭乗者に対応する設定情報を記憶する第3記憶部をさらに含み、前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に対応する前記設定情報に応じて前記電気コンポーネントを制御する。
第11側面の人力駆動車の制御システムによれば、搭乗者に対応する設定情報に応じて電気コンポーネントを制御できる。
The control system for a human-powered vehicle according to the eleventh aspect according to the tenth aspect of the present disclosure further includes a third storage section that stores setting information corresponding to the occupant, and the control section is determined by the artificial intelligence processing section. The electric component is controlled according to the set information corresponding to the passenger.
According to the control system for the human-powered vehicle of the eleventh aspect, the electric component can be controlled according to the setting information corresponding to the passenger.

本開示の第11側面に従う第12側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の推進をアシストするモータ、変速機、電動シートポスト、および、電動サスペンションの少なくとも1つを含む。
第12側面の人力駆動車の制御システムによれば、搭乗者に応じてモータ、変速機、電動シートポスト、および、電動サスペンションの少なくとも1つを制御できる。
In the control system for a human-powered vehicle according to the twelfth aspect according to the eleventh aspect of the present disclosure, the electric component is at least one of a motor, a transmission, an electric seatpost, and an electric suspension that assists in propulsion of the human-driven vehicle. including.
According to the human-powered vehicle control system of the twelfth aspect, at least one of the motor, the transmission, the electric seat post, and the electric suspension can be controlled according to the occupant.

本開示の第11または第12側面に従う第13側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記電気コンポーネントは、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、前記少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成され、前記制御部は、前記人工知能処理部によって前記搭乗者を判別できない場合、前記電気コンポーネントを前記第1状態で動作させる。
第13側面の人力駆動車の制御システムによれば、搭乗者を判別できない場合には、電気コンポーネントの少なくとも1つの機能を制限できる。
In the control system for a human-powered vehicle according to the thirteenth aspect according to the eleventh or twelfth aspect of the present disclosure, the electrical component has a first state in which at least one function is restricted, and a second state in which the at least one function is not restricted. When the artificial intelligence processing unit cannot determine the occupant, the control unit operates the electric component in the first state.
According to the control system for the human-powered vehicle of the thirteenth aspect, at least one function of the electric component can be limited when the occupant cannot be discriminated.

本開示の第11〜第13側面のいずれか1つに従う第14側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の走行を規制する規制状態と前記人力駆動車の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部を含み、前記制御部は、前記人工知能処理部によって前記搭乗者を判別できない場合、前記切替部を規制状態で動作させる。
第14側面の人力駆動車の制御システムによれば、搭乗者を判別できない場合、人力駆動車の走行を規制できる。
In the control system for a human-powered vehicle of the fourteenth aspect according to any one of the eleventh to thirteenth aspects of the present disclosure, the electric component is in a regulation state for restricting traveling of the human-driven vehicle and traveling of the human-driven vehicle. When the artificial intelligence processing unit cannot determine the occupant, the control unit operates the switching unit in a restricted state.
According to the control system for the human-powered vehicle of the fourteenth aspect, the traveling of the human-powered vehicle can be restricted when the occupant cannot be discriminated.

本開示の第11または第12側面に従う第15側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記搭乗者に関する個人情報を記憶する第4記憶部をさらに含み、前記電気コンポーネントは、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、前記少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成され、前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に関する前記個人情報が前記第4記憶部に記憶されていない場合、前記電気コンポーネントを前記第1状態で動作させる。
第15側面の人力駆動車の制御システムによれば、判別された搭乗者に関する個人情報が記憶されていない場合、電気コンポーネントの少なくとも1つの機能を制限できる。
The control system for a human-powered vehicle according to the fifteenth aspect according to the eleventh or twelfth aspect of the present disclosure, further comprising a fourth storage unit that stores personal information regarding the occupant, wherein the electrical component has at least one function limited. And a second state in which the at least one function is not restricted, and the control unit is configured to operate the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit. When not stored in the fourth storage unit, the electric component is operated in the first state.
According to the control system for a human-powered vehicle of the fifteenth aspect, at least one function of the electric component can be limited when the personal information regarding the determined passenger is not stored.

本開示の第11〜第13側面のいずれか1つに従う第16側面の人力駆動車の制御システムにおいて、前記搭乗者に関する個人情報を記憶する第4記憶部をさらに含み、前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の走行を規制する規制状態と前記人力駆動車の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部を含み、前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に関する前記個人情報が前記第4記憶部に記憶されていない場合、前記切替部を規制状態で動作させる。
第16側面の人力駆動車の制御システムによれば、判別された搭乗者に関する個人情報が第4記憶部に記憶されていない場合、人力駆動車の走行を規制できる。
The control system for a human-powered vehicle of the sixteenth aspect according to any one of the eleventh to thirteenth aspects of the present disclosure, further including a fourth storage section that stores personal information regarding the occupant, wherein the electrical component is the The control unit includes a switching unit that switches between a regulation state in which the traveling of the human-powered vehicle is restricted and a permissive state in which the traveling of the human-powered vehicle is permitted, and the control unit is the individual regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit. When the information is not stored in the fourth storage unit, the switching unit is operated in the restricted state.
According to the control system of the human-powered vehicle of the sixteenth aspect, the travel of the human-powered vehicle can be restricted when the personal information regarding the determined passenger is not stored in the fourth storage unit.

本開示の人力駆動車の搭乗者判別装置および人力駆動車の制御システムは、ユーザビリティに貢献できる。 The occupant determination device for a human-powered vehicle and the control system for a human-powered vehicle according to the present disclosure can contribute to usability.

第1実施形態の人力駆動車の制御システムを含む人力駆動車の側面図。1 is a side view of a human-powered vehicle including a control system for a human-powered vehicle according to a first embodiment. 第1実施形態の人力駆動車の制御システムの電気的な構成を示すブロック図。The block diagram which shows the electric constitution of the control system of the manual drive vehicle of 1st Embodiment. 図3の人工知能処理部によって実行される状態情報の変化の特徴を抽出する処理のフローチャート。4 is a flowchart of processing executed by the artificial intelligence processing unit of FIG. 3 for extracting characteristics of change in state information. 図3の人工知能処理部によって実行される搭乗者を判別する処理のフローチャート。4 is a flowchart of a process of determining an occupant, which is executed by the artificial intelligence processing unit of FIG. 3. 図3の制御部によって実行される搭乗者に応じて電気コンポーネントを制御する処理のフローチャート。4 is a flowchart of processing executed by the control unit of FIG. 3 to control electric components according to passengers. 図3の制御部によって実行される電気コンポーネントの制御状態を切り替える処理のフローチャート。4 is a flowchart of a process of switching a control state of an electric component, which is executed by the control unit of FIG. 第2実施形態の人力駆動車の制御システムの電気的な構成を示すブロック図。The block diagram which shows the electric constitution of the control system of the human powered vehicle of 2nd Embodiment. 図7の人工知能処理部によって実行される特定情報を作成する処理のフローチャート。The flowchart of the process which produces the specific information performed by the artificial intelligence process part of FIG. 図7の人工知能処理部によって実行される搭乗者を判別する処理のフローチャート。8 is a flowchart of processing executed by the artificial intelligence processing unit shown in FIG. 7 to determine a passenger. 第3実施形態の人力駆動車の制御システムの電気的な構成を示すブロック図。The block diagram which shows the electric constitution of the control system of the human powered vehicle of 3rd Embodiment. 図10の制御部によって実行される搭乗者に応じて電気コンポーネントを制御する処理のフローチャート。11 is a flowchart of a process executed by the control unit of FIG. 10 to control an electric component according to a passenger. 第4実施形態の人力駆動車の制御システムの電気的な構成を示すブロック図。The block diagram which shows the electric constitution of the control system of the human powered vehicle of 4th Embodiment. 図12の制御部によって実行される電気コンポーネントの制御状態を切り替える処理のフローチャート。13 is a flowchart of a process of switching the control state of the electric component, which is executed by the control unit of FIG. 12. 第1変形例の制御部によって実行される電気コンポーネントの制御状態を切り替える処理のフローチャート。The flowchart of the process which switches the control state of the electrical component performed by the control part of a 1st modification.

本明細書において使用される「少なくとも1つ」という表現は、所望の選択肢の「1つ以上」を意味する。一例として、本明細書において使用される「少なくとも1つ」という表現は、その選択肢の数が2つであれば「1つの選択肢のみ」または「2つの選択肢の双方」を意味する。他の例として、本明細書において使用される「少なくとも1つ」という表現は、その選択肢の数が3つ以上であれば「1つの選択肢のみ」または「2つ以上の任意の選択肢の組み合わせ」を意味する。 As used herein, the expression "at least one" means "one or more" of the desired options. As an example, the expression "at least one" as used herein means "only one option" or "both two options" if the number of options is two. As another example, the expression "at least one" as used herein means "only one option" or "a combination of any two or more options" if the number of options is three or more. Means

(第1実施形態)
図1〜図6を参照して、第1実施形態の人力駆動車10の搭乗者判別装置30を含む人力駆動車10の制御システム20について説明する。搭乗者判別装置30は、人力駆動車10に関する情報処理を行う。人力駆動車10は、少なくとも人力駆動力によって駆動することができる車である。人力駆動車10は、車輪の数が限定されず、例えば1輪車および3輪以上の車輪を有する車も含む。人力駆動車10は、例えばマウンテンバイク、ロードバイク、シティバイク、カーゴバイク、および、リカンベントなど種々の種類の自転車、ならびに、電動自転車(E−bike)を含む。電動自転車は、電気モータによって車両の推進を補助する電動アシスト自転車を含む。以下、実施形態において、人力駆動車10を、自転車として説明する。
(First embodiment)
With reference to FIGS. 1 to 6, a control system 20 of the human-powered vehicle 10 including a passenger determination device 30 of the human-powered vehicle 10 according to the first embodiment will be described. The passenger determination device 30 performs information processing regarding the human-powered vehicle 10. The human-powered vehicle 10 is a vehicle that can be driven by at least a human-powered driving force. The human-powered vehicle 10 is not limited in the number of wheels, and includes, for example, a vehicle having one wheel and three or more wheels. The human-powered vehicle 10 includes various types of bicycles such as a mountain bike, a road bike, a city bike, a cargo bike, and a recumbent, and an electric bicycle (E-bike). The electric bicycle includes an electric assist bicycle that assists propulsion of the vehicle with an electric motor. Hereinafter, in the embodiment, the human-powered vehicle 10 will be described as a bicycle.

人力駆動車10の制御システム20は、搭乗者判別装置30と、人力駆動車10に設けられる電気コンポーネント22と、搭乗者判別装置30の人工知能処理部32によって判別された搭乗者に応じて、電気コンポーネント22を制御する制御部24と、を含む。制御システム20は、好ましくは、バッテリ26をさらに含む。 The control system 20 of the human-powered vehicle 10 responds to the occupant determination device 30, the electrical component 22 provided in the human-powered vehicle 10, and the occupant determined by the artificial intelligence processing unit 32 of the occupant determination device 30. A control unit 24 for controlling the electrical component 22. Control system 20 preferably further includes a battery 26.

バッテリ26は、1または複数のバッテリセルを含む。バッテリセルは、充電池を含む。バッテリ26は、人力駆動車10に設けられ、バッテリ26と有線で電気的に接続されている他の電気部品、例えば、電気コンポーネント22、制御部24、および、搭乗者判別装置30に電力を供給する。バッテリ26は、制御部24と有線または無線によって通信可能に接続されている。バッテリ26は、例えば電力線通信(PLC;power line communication)によって制御部24と通信可能である。バッテリ26は、人力駆動車10のフレーム12の外部に取り付けられてもよく、少なくとも一部がフレーム12の内部に収容されてもよい。 The battery 26 includes one or more battery cells. The battery cell includes a rechargeable battery. The battery 26 supplies electric power to other electric components provided in the human-powered vehicle 10 and electrically connected to the battery 26 by wire, for example, the electric component 22, the control unit 24, and the occupant determination device 30. To do. The battery 26 is connected to the control unit 24 so as to be able to communicate by wire or wirelessly. The battery 26 can communicate with the control unit 24 by, for example, power line communication (PLC). The battery 26 may be attached to the outside of the frame 12 of the human-powered vehicle 10, or at least a part thereof may be housed inside the frame 12.

電気コンポーネント22は、人力駆動車10の推進をアシストするモータ22A、変速機22B、電動シートポスト22C、および、電動サスペンション22Dの少なくとも1つを含む。 The electric component 22 includes at least one of a motor 22A, a transmission 22B, an electric seat post 22C, and an electric suspension 22D that assist the propulsion of the human-powered vehicle 10.

モータ22Aは、好ましくは、モータ22Aの駆動回路と同一のハウジングに設けられる。駆動回路は、バッテリ26からモータ22Aに供給される電力を制御する。駆動回路は、制御部24と有線または無線によって通信可能に接続されている。駆動回路は、例えばシリアル通信によって制御部24と通信可能である。駆動回路は、制御部24からの制御信号に応じてモータ22Aを駆動させる。モータ22Aは、人力駆動車10の推進をアシストする。モータ22Aは、電気モータを含む。モータ22Aは、ペダルから後輪14までの人力駆動力の動力伝達経路、または、前輪16に回転を伝達するように設けられる。モータ22Aは、人力駆動車10のフレーム12、後輪14、および、前輪16の少なくとも1つに設けられる。一例では、モータ22Aは、クランク軸13Aから第1回転体までの動力伝達経路に結合される。モータ22Aとクランク軸13Aとの間の動力伝達経路には、クランク軸13Aを人力駆動車10が前進する方向に回転させた場合にクランク13の回転力によってモータ22Aが回転しないように第1ワンウェイクラッチが設けられるのが好ましい。モータ22Aおよび駆動回路が設けられるハウジングには、モータ22Aおよび駆動回路以外の構成が設けられてもよく、例えばモータ22Aの回転を減速して出力する減速機が設けられてもよい。モータ22Aは、ドライブユニットの一部を構成する。 The motor 22A is preferably provided in the same housing as the drive circuit of the motor 22A. The drive circuit controls the electric power supplied from the battery 26 to the motor 22A. The drive circuit is communicatively connected to the control unit 24 by wire or wirelessly. The drive circuit can communicate with the control unit 24 by serial communication, for example. The drive circuit drives the motor 22A according to the control signal from the control unit 24. The motor 22A assists the propulsion of the human-powered vehicle 10. The motor 22A includes an electric motor. The motor 22A is provided so as to transmit the rotation to the power transmission path of the human driving force from the pedal to the rear wheel 14 or to the front wheel 16. The motor 22A is provided on at least one of the frame 12, the rear wheels 14, and the front wheels 16 of the human-powered vehicle 10. In one example, the motor 22A is coupled to the power transmission path from the crankshaft 13A to the first rotating body. The power transmission path between the motor 22A and the crankshaft 13A has a first one-way path so that the motor 22A does not rotate due to the rotational force of the crank 13 when the crankshaft 13A is rotated in the direction in which the human-powered vehicle 10 moves forward. A clutch is preferably provided. A configuration other than the motor 22A and the drive circuit may be provided in the housing in which the motor 22A and the drive circuit are provided. For example, a speed reducer that decelerates and outputs the rotation of the motor 22A may be provided. The motor 22A constitutes a part of the drive unit.

変速機22Bは、人力駆動力が入力される回転体の回転速度に対する駆動輪の回転速度の比率を段階的に変更するように構成される。人力駆動力が入力される回転体は、クランク13を含む。変速機22Bは、電動アクチュエータによって駆動されるように構成される。制御部24は、電動アクチュエータを制御する。変速機22Bは、電動アクチュエータとともに変速装置を構成する。電動アクチュエータは、電気モータを含む。変速機22Bは、クランク13の回転速度に対する駆動輪の回転速度の比率を変更するために用いられる。本実施形態では、変速機22Bは、比率を段階的に変更するように構成される。電動アクチュエータは、変速機22Bに変速動作を実行させる。変速機22Bは、制御部24によって制御される。電動アクチュエータは、制御部24と有線または無線によって通信可能に接続されている。電動アクチュエータは、例えば電力線通信(PLC)によって制御部24と通信可能である。電動アクチュエータは、制御部24からの制御信号に応じて変速機22Bに変速動作を実行させる。変速機22Bは、内装変速機および外装変速機(ディレイラ)の少なくとも1つを含む。外装変速機は、フロントディレーラおよびリアディレーラの少なくとも1つを含む。 The transmission 22B is configured to stepwise change the ratio of the rotational speed of the driving wheels to the rotational speed of the rotating body to which the human-powered driving force is input. The rotating body to which the human-powered driving force is input includes the crank 13. The transmission 22B is configured to be driven by an electric actuator. The control unit 24 controls the electric actuator. The transmission 22B constitutes a transmission together with the electric actuator. The electric actuator includes an electric motor. The transmission 22B is used to change the ratio of the rotational speed of the drive wheels to the rotational speed of the crank 13. In the present embodiment, the transmission 22B is configured to change the ratio stepwise. The electric actuator causes the transmission 22B to perform a shifting operation. The transmission 22B is controlled by the control unit 24. The electric actuator is communicably connected to the control unit 24 by wire or wirelessly. The electric actuator can communicate with the control unit 24 by, for example, power line communication (PLC). The electric actuator causes the transmission 22B to perform a shift operation in response to a control signal from the control unit 24. The transmission 22B includes at least one of an internal transmission and an external transmission (derailleur). The external transmission includes at least one of a front derailleur and a rear derailleur.

電動サスペンション22Dは、リアサスペンション23Aおよびフロントサスペンション23Bの少なくとも1つを含む。電動サスペンション22Dは、車輪に加えられる衝撃を吸収する。 The electric suspension 22D includes at least one of a rear suspension 23A and a front suspension 23B. The electric suspension 22D absorbs a shock applied to the wheels.

リアサスペンション23Aは、人力駆動車10のフレーム12に設けられるように構成される。より具体的には、リアサスペンション23Aは、フレーム本体12Aと後輪14を支持するスイングアーム12Bとに連結される。リアサスペンション23Aは、後輪14に加えられる衝撃を吸収する。リアサスペンション23Aは、油圧サスペンションであってもよく、エアサスペンションであってもよい。リアサスペンション23Aは、第1部分と、第1部分に嵌め込まれて第1部分と相対移動可能な第2部分とを含む。リアサスペンション23Aの動作状態は、第1部分と第2部分との相対移動が規制されるロック状態と、第1部分と第2部分との相対移動が許容されるロック解除状態とを含む。リアサスペンション23Aは、アクチュエータをさらに含む。アクチュエータは、例えば、電気モータを含む。アクチュエータは、リアサスペンション23Aの動作状態を切り替える。リアサスペンション23Aのロック状態は、リアサスペンション23Aに強い力が加えられた場合に、第1部分と第2部分とがわずかに相対移動する状態を含み得る。 The rear suspension 23A is configured to be provided on the frame 12 of the human-powered vehicle 10. More specifically, the rear suspension 23A is connected to the frame body 12A and the swing arm 12B that supports the rear wheel 14. The rear suspension 23A absorbs an impact applied to the rear wheel 14. The rear suspension 23A may be a hydraulic suspension or an air suspension. The rear suspension 23A includes a first portion and a second portion that is fitted into the first portion and is movable relative to the first portion. The operating state of the rear suspension 23A includes a locked state in which relative movement of the first portion and the second portion is restricted, and an unlocked state in which relative movement of the first portion and the second portion is allowed. The rear suspension 23A further includes an actuator. The actuator includes, for example, an electric motor. The actuator switches the operating state of the rear suspension 23A. The locked state of the rear suspension 23A may include a state in which the first portion and the second portion slightly move relative to each other when a strong force is applied to the rear suspension 23A.

フロントサスペンション23Bは、人力駆動車10のフレーム12と前輪16との間に設けられるように構成される。より具体的には、フロントサスペンション23Bは、フロントフォーク12Cに設けられる。フロントサスペンション23Bは、前輪16に加えられる衝撃を吸収する。フロントサスペンション23Bは、油圧サスペンションであってもよく、エアサスペンションであってもよい。フロントサスペンション23Bは、第1部分と、第1部分に嵌め込まれて第1部分と相対移動可能な第2部分とを含む。フロントサスペンション23Bの動作状態は、第1部分と第2部分との相対移動が規制されるロック状態と、第1部分と第2部分との相対移動が許容されるロック解除状態とを含む。フロントサスペンション23Bは、アクチュエータをさらに含む。アクチュエータは、例えば、電気モータを含む。アクチュエータは、フロントサスペンション23Bの動作状態を切り替える。なお、フロントサスペンション23Bのロック状態は、フロントサスペンション23Bに強い力が加えられた場合に、第1部分と第2部分とがわずかに相対移動する状態を含み得る。 The front suspension 23B is configured to be provided between the frame 12 and the front wheels 16 of the human-powered vehicle 10. More specifically, the front suspension 23B is provided on the front fork 12C. The front suspension 23B absorbs the impact applied to the front wheels 16. The front suspension 23B may be a hydraulic suspension or an air suspension. The front suspension 23B includes a first portion and a second portion fitted into the first portion and movable relative to the first portion. The operating state of the front suspension 23B includes a locked state in which relative movement between the first portion and the second portion is restricted and an unlocked state in which relative movement between the first portion and the second portion is allowed. The front suspension 23B further includes an actuator. The actuator includes, for example, an electric motor. The actuator switches the operating state of the front suspension 23B. The locked state of the front suspension 23B may include a state in which the first portion and the second portion slightly move when a strong force is applied to the front suspension 23B.

人力駆動車10の制御システム20は、操作装置25をさらに含む。操作装置25は、制御部24と有線または無線によって通信可能に接続されている。操作装置25は、例えば電力線通信(PLC)によって制御部24と通信可能である。操作装置25は、例えば操作部材と、操作部材の動きを検出する検出部と、検出部の出力信号に応じて、制御部24と通信を行う電気回路とを含む。ユーザによって操作部材が操作されることによって、電気回路は、制御部24に検出部の出力信号に応じた信号を送信する。操作部材および操作部材の動きを検出する検出部は、プッシュスイッチ、レバー式スイッチ、または、タッチパネルを含んで構成される。操作装置25は、例えばハンドルバーに設けられる。操作装置25は、制御部24と無線によって通信可能に接続されている場合、操作装置25は、無線通信ユニットを含む。操作装置25は、変速機22Bを操作するための第1操作装置25A、人力駆動車10の推進をアシストするモータ22Aの動作状態を変更するための第2操作装置25B、電動シートポスト22Cの動作状態を変更するための第3操作装置25C、および、電動サスペンション22Dの動作状態を変更するための第4操作装置25Dの少なくとも1つを含む。第1操作装置25Aは、例えば、変速比を変更するための操作部材を含む。第2操作装置25Bは、例えば、ドライブユニットの動作モードを変更するための操作部材を含む。第3操作装置25Cは、例えば、電動シートポスト22Cの高さを変更するための操作部材を含む。第4操作装置25Dは、例えば、電動サスペンション22Dの硬さを変更するための操作部材を含む。 The control system 20 of the human-powered vehicle 10 further includes an operating device 25. The operation device 25 is connected to the control unit 24 so as to be able to communicate by wire or wirelessly. The operation device 25 can communicate with the control unit 24 by, for example, power line communication (PLC). The operation device 25 includes, for example, an operation member, a detection unit that detects a movement of the operation member, and an electric circuit that communicates with the control unit 24 according to an output signal of the detection unit. When the operation member is operated by the user, the electric circuit transmits a signal according to the output signal of the detection unit to the control unit 24. The operation member and the detection unit that detects the movement of the operation member are configured to include a push switch, a lever switch, or a touch panel. The operating device 25 is provided, for example, on the handlebar. When the operating device 25 is communicably connected to the control unit 24 wirelessly, the operating device 25 includes a wireless communication unit. The operating device 25 includes a first operating device 25A for operating the transmission 22B, a second operating device 25B for changing the operating state of the motor 22A that assists the propulsion of the human-powered vehicle 10, and an operation of the electric seat post 22C. At least one of the third operating device 25C for changing the state and the fourth operating device 25D for changing the operating state of the electric suspension 22D is included. The first operating device 25A includes, for example, an operating member for changing the gear ratio. The second operating device 25B includes, for example, an operating member for changing the operation mode of the drive unit. The third operating device 25C includes, for example, an operating member for changing the height of the electric seat post 22C. The fourth operating device 25D includes, for example, an operating member for changing the hardness of the electric suspension 22D.

人力駆動車10の制御システム20は、表示装置27をさらに含んでもよい。表示装置27は、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、および、サイクルコンピュータの少なくとも1つに含まれてもよい。 The control system 20 of the human-powered vehicle 10 may further include a display device 27. The display device 27 may be included in at least one of a smartphone, a tablet computer, and a cycle computer.

図2に示す搭乗者判別装置30は、検出部34と、人工知能処理部32と、を含む。検出部34は、人力駆動車10の走行中における人力駆動車10の状態および人力駆動車10の搭乗者の状態の少なくとも1つに関連する状態情報を検出する。人工知能処理部32は、検出部34が検出した状態情報に応じて、搭乗者を判別する。検出部34の出力は、人工知能処理部32に入力されてもよく、他の装置を介して人工知能処理部32に入力されてもよい。他の装置は、例えば、電気コンポーネント22を制御するための制御部24である。 The passenger determination device 30 illustrated in FIG. 2 includes a detection unit 34 and an artificial intelligence processing unit 32. The detection unit 34 detects state information related to at least one of a state of the human-powered vehicle 10 during traveling of the human-powered vehicle 10 and a state of a passenger of the human-powered vehicle 10. The artificial intelligence processing unit 32 determines the occupant according to the state information detected by the detection unit 34. The output of the detection unit 34 may be input to the artificial intelligence processing unit 32, or may be input to the artificial intelligence processing unit 32 via another device. Another device is, for example, a control unit 24 for controlling the electrical component 22.

人工知能処理部32は、好ましくは、人力駆動車10に設けられるように構成される。人工知能処理部32は、フレーム12に直接取り付けられてもよく、電気コンポーネント22に含まれていてもよく、バッテリ26に含まれていてもよく、スマートフォンに含まれていてもよい。人工知能処理部32は、スマートフォンに代えてまたは加えて、タブレット型コンピュータ、および、サイクルコンピュータの少なくとも1つに含まれてもよい。人工知能処理部32は、好ましくは、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、および、サイクルコンピュータの少なくとも1つのハウジングに設けられる。人工知能処理部32および人力駆動車10の少なくとも1つには、好ましくは、人工知能処理部32を人力駆動車10に取り付けるための取付部が設けられる。取付部は、人工知能処理部32を人力駆動車10に着脱可能に取り付ける。人工知能処理部32は、人力駆動車10に着脱不能に設けられていてもよい。 The artificial intelligence processing unit 32 is preferably configured to be provided in the human-powered vehicle 10. The artificial intelligence processing unit 32 may be directly attached to the frame 12, may be included in the electric component 22, may be included in the battery 26, or may be included in the smartphone. The artificial intelligence processing unit 32 may be included in at least one of a tablet computer and a cycle computer instead of or in addition to the smartphone. The artificial intelligence processing unit 32 is preferably provided in at least one housing of a smartphone, a tablet computer, and a cycle computer. At least one of the artificial intelligence processing unit 32 and the human-powered vehicle 10 is preferably provided with a mounting portion for mounting the artificial intelligence processing unit 32 on the human-powered vehicle 10. The attachment portion detachably attaches the artificial intelligence processing unit 32 to the human-powered vehicle 10. The artificial intelligence processing unit 32 may be non-detachably provided on the human-powered vehicle 10.

人工知能処理部32は、予め定められる制御プログラムを実行する演算処理装置32Aを含む。演算処理装置32Aは、例えばCPU(Central Processing Unit)またはMPU(Micro Processing Unit)を含む。演算処理装置32Aは、好ましくは、CPUまたはMPUに加えて、GPU(Graphics Processing Unit)を含んでいる。演算処理装置32Aは、FPGA(Field-Programmable Gate Array)を含んでいてもよい。人工知能処理部32は、1または複数の演算処理装置32Aを含んでいてもよい。人工知能処理部32は、複数の場所に離れて配置される複数の演算処理装置32Aを含んでいてもよい。 The artificial intelligence processing unit 32 includes an arithmetic processing unit 32A that executes a predetermined control program. The arithmetic processing unit 32A includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). The arithmetic processing unit 32A preferably includes a GPU (Graphics Processing Unit) in addition to the CPU or MPU. The arithmetic processing unit 32A may include an FPGA (Field-Programmable Gate Array). The artificial intelligence processing unit 32 may include one or more arithmetic processing devices 32A. The artificial intelligence processing unit 32 may include a plurality of arithmetic processing devices 32A that are arranged at a plurality of locations apart from each other.

人工知能処理部32は、第1記憶部32Bをさらに含む。第1記憶部32Bは、予め定められる制御プログラムP1、学習プログラムP2、および、学習モデルM1を記憶する。第1記憶部32Bは、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。人工知能処理部32は、学習プログラムP2に基づき、入力された状態情報に応じて搭乗者を判別するための学習モデルM1を学習アルゴリズムによって更新させる。学習アルゴリズムは、機械学習、深層学習、または、深層強化学習を含む。学習アルゴリズムは、例えば、教師あり学習、教師なし学習、および、強化学習の少なくとも1つを含む。学習アルゴリズムとしては、人工知能の分野に属する手法を用いて学習モデルM1を更新させるように構成されていれば、本明細書に記載されている手法以外の手法を用いてもよい。学習モデルM1を更新させるための学習処理は、好ましくは、GPUによって行われる。学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク(以下NN:Neural Network)を用いてもよい。学習アルゴリズムは、リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)を用いてもよい。 The artificial intelligence processing unit 32 further includes a first storage unit 32B. The first storage unit 32B stores a predetermined control program P1, learning program P2, and learning model M1. The first storage unit 32B includes, for example, a non-volatile memory and a volatile memory. Based on the learning program P2, the artificial intelligence processing unit 32 updates the learning model M1 for discriminating the passenger according to the input state information by the learning algorithm. Learning algorithms include machine learning, deep learning, or deep reinforcement learning. The learning algorithm includes at least one of supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning, for example. As the learning algorithm, a method other than the method described in this specification may be used as long as it is configured to update the learning model M1 using a method belonging to the field of artificial intelligence. The learning process for updating the learning model M1 is preferably performed by the GPU. The learning algorithm may use a neural network (hereinafter referred to as NN). The learning algorithm may use a recurrent neural network.

人工知能処理部32は、好ましくは、学習モードと制御モードとで動作する。人工知能処理部32は、電力が供給されると、制御モードで動作する。人工知能処理部32は、例えば入力部36に予め定める情報を入力することによって学習モードで動作させることができる。予め定める情報は、例えばパスワードを含む。人工知能処理部32は、例えば操作装置25に学習モードを設定する操作を行うことによって学習モードで動作させるようにしてもよい。人工知能処理部32は、学習モードで動作する場合、学習プログラムP2に基づき、学習アルゴリズムによって学習モデルM1を作成する作成部として機能する。人工知能処理部32は、制御モードで動作する場合、制御プログラムP1に基づき、検出部34によって取得した情報を、学習モデルM1を用いて処理することによって出力される情報を出力させる制御部として機能する。 The artificial intelligence processing unit 32 preferably operates in the learning mode and the control mode. The artificial intelligence processing unit 32 operates in the control mode when power is supplied. The artificial intelligence processing unit 32 can be operated in the learning mode by inputting predetermined information to the input unit 36, for example. The predetermined information includes a password, for example. The artificial intelligence processing unit 32 may be operated in the learning mode by performing an operation of setting the learning mode on the operation device 25, for example. When operating in the learning mode, the artificial intelligence processing unit 32 functions as a creating unit that creates the learning model M1 by the learning algorithm based on the learning program P2. When operating in the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 functions as a control unit that outputs information output by processing the information acquired by the detection unit 34 using the learning model M1 based on the control program P1. To do.

人力駆動車10の状態は、人力駆動車10のクランク13の回転速度、クランク13に入力される人力駆動力、および、人力駆動車10の車速の少なくとも1つを含む。検出部34が人力駆動車10の状態を検出する場合、検出部34は、クランク回転センサ34A、トルクセンサ34B、および、車速センサ34Cの少なくとも1つを含む。 The state of the human-powered vehicle 10 includes at least one of the rotation speed of the crank 13 of the human-powered vehicle 10, the human-powered driving force input to the crank 13, and the vehicle speed of the human-powered vehicle 10. When the detection unit 34 detects the state of the human-powered vehicle 10, the detection unit 34 includes at least one of a crank rotation sensor 34A, a torque sensor 34B, and a vehicle speed sensor 34C.

人力駆動車10の状態がクランク13の回転速度を含む場合、検出部34は、好ましくは、クランク回転センサ34Aを含む。クランク回転センサ34Aは、クランク13の回転速度に関する情報を検出する。クランク回転センサ34Aは、人力駆動車10のフレームまたはモータが設けられるハウジングに取り付けられる。クランク回転センサ34Aは、磁界の強度に応じた信号を出力する磁気センサを含んで構成される。周方向に磁界の強度が変化する環状の磁石が、クランク軸13A、クランク軸13Aに連動して回転する部材、またはクランク軸13Aからフロントスプロケット17までの間の動力伝達経路に設けられる。磁石は、クランク13の回転速度に応じた信号を出力する。クランク回転センサ34Aは、クランク軸13Aからフロントスプロケット17までの人力駆動力の動力伝達経路において、クランク軸13Aと一体に回転する部材に設けられてもよい。例えば、磁石は、クランク軸13Aとフロントスプロケット17との間に第2ワンウェイクラッチが設けられない場合、フロントスプロケット17に設けられてもよい。クランク回転センサ34Aは、磁気センサに代えて光学センサ、加速度センサ、またはトルクセンサなどを含んでいてもよい。 When the state of the human-powered vehicle 10 includes the rotation speed of the crank 13, the detection unit 34 preferably includes a crank rotation sensor 34A. The crank rotation sensor 34A detects information about the rotation speed of the crank 13. The crank rotation sensor 34A is attached to the frame of the human-powered vehicle 10 or a housing provided with a motor. The crank rotation sensor 34A includes a magnetic sensor that outputs a signal according to the strength of the magnetic field. An annular magnet whose magnetic field strength changes in the circumferential direction is provided in the crankshaft 13A, a member that rotates in conjunction with the crankshaft 13A, or a power transmission path between the crankshaft 13A and the front sprocket 17. The magnet outputs a signal according to the rotation speed of the crank 13. The crank rotation sensor 34A may be provided in a member that rotates integrally with the crankshaft 13A in the power transmission path of the human-powered driving force from the crankshaft 13A to the front sprocket 17. For example, the magnet may be provided on the front sprocket 17 when the second one-way clutch is not provided between the crankshaft 13A and the front sprocket 17. The crank rotation sensor 34A may include an optical sensor, an acceleration sensor, a torque sensor, or the like instead of the magnetic sensor.

人力駆動車10の状態がクランク13に入力される人力駆動力を含む場合、検出部34は、好ましくは、トルクセンサ34Bを含む。トルクセンサ34Bは、クランク13に入力される人力駆動力のトルクに関する情報を検出する。トルクセンサ34Bは、例えば、動力伝達経路に第2ワンウェイクラッチが設けられる場合、第2ワンウェイクラッチよりも動力伝達経路の上流側に設けられる。トルクセンサ34Bは、歪センサ、磁歪センサ、または、圧力センサなどを含む。歪センサは、歪ゲージを含む。トルクセンサ34Bは、動力伝達経路に含まれる部材、または、動力伝達経路に含まれる部材の近傍に設けられる。動力伝達経路に含まれる部材は、例えば、クランク軸13A、クランクアーム、または、ペダルである。トルクセンサ34Bは、無線または有線の通信部を含んでいてもよい。人力駆動力は、人力駆動力の仕事率を含んでいてもよい。この場合、検出部34は、好ましくは、トルクセンサ34Bおよびクランク回転センサ34Aを含む。 When the state of the human-powered vehicle 10 includes the human-powered driving force input to the crank 13, the detection unit 34 preferably includes a torque sensor 34B. The torque sensor 34B detects information about the torque of the human-powered driving force input to the crank 13. For example, when the second one-way clutch is provided on the power transmission path, the torque sensor 34B is provided on the upstream side of the power transmission path with respect to the second one-way clutch. The torque sensor 34B includes a strain sensor, a magnetostrictive sensor, a pressure sensor, or the like. The strain sensor includes a strain gauge. The torque sensor 34B is provided in the member included in the power transmission path or in the vicinity of the member included in the power transmission path. The member included in the power transmission path is, for example, the crankshaft 13A, the crank arm, or the pedal. The torque sensor 34B may include a wireless or wired communication unit. The human-powered driving force may include the power of the human-powered driving force. In this case, the detection unit 34 preferably includes a torque sensor 34B and a crank rotation sensor 34A.

人力駆動車10の状態が人力駆動車10の車速を含む場合、検出部34は、好ましくは、車速センサ34Cを含む。車速センサ34Cは、人力駆動車10の車輪の回転速度に関する情報を検出する。車速センサ34Cは、車輪の回転速度に応じた信号を出力する。車輪の回転速度に基づいて人力駆動車の車速が演算できる。車速センサ34Cは、好ましくは、リードスイッチを構成する磁性体リード、または、ホール素子を含む。車速センサ34Cは、人力駆動車10のフレームのチェーンステイに取り付けられ、後輪14に取り付けられる磁石を検出する構成としてもよく、フロントフォーク12Cに設けられ、前輪16に取り付けられる磁石を検出する構成としてもよい。 When the state of the manually driven vehicle 10 includes the vehicle speed of the manually driven vehicle 10, the detection unit 34 preferably includes a vehicle speed sensor 34C. The vehicle speed sensor 34C detects information about the rotation speed of the wheels of the human-powered vehicle 10. The vehicle speed sensor 34C outputs a signal according to the rotation speed of the wheels. The vehicle speed of the human-powered vehicle can be calculated based on the rotation speed of the wheels. The vehicle speed sensor 34C preferably includes a magnetic reed that constitutes a reed switch or a hall element. The vehicle speed sensor 34C may be attached to the chain stay of the frame of the human-powered vehicle 10 to detect the magnet attached to the rear wheel 14, or may be provided to the front fork 12C and detect the magnet attached to the front wheel 16. May be

搭乗者の状態は、搭乗者の姿勢および搭乗者の体重の少なくとも1つを含む。搭乗者の状態は、所定の時点における搭乗者の姿勢、所定の時点における搭乗者の体重、搭乗者の姿勢の変化、および、搭乗者の体重移動の少なくとも1つを含む。検出部34が搭乗者の姿勢および搭乗者の体重の少なくとも1つを検出する場合、好ましくは、検出部34は、荷重センサ34Dおよび荷重センサ34Eの少なくとも1つを含む。 The state of the occupant includes at least one of the posture of the occupant and the weight of the occupant. The state of the occupant includes at least one of the posture of the occupant at a predetermined time point, the weight of the occupant at the predetermined time point, a change in the posture of the occupant, and a weight shift of the occupant. When the detection unit 34 detects at least one of the posture of the occupant and the weight of the occupant, the detection unit 34 preferably includes at least one of the load sensor 34D and the load sensor 34E.

搭乗者の状態が搭乗者の姿勢および姿勢の変化を含む場合、検出部34は、好ましくは、荷重センサ34Dを含む。荷重センサ34Dは、搭乗者の姿勢に応じた信号を出力する。荷重センサ34Dは、例えば、サドル、および、シートポストの少なくとも1つに設けられる。特に、搭乗者が立ち漕ぎしている場合と、座って漕いでいる場合とでは、荷重センサ34Dの出力が大きく変化する。搭乗者の姿勢に応じて、サドルおよびシートポストに搭乗者が与える荷重は変化する。このため、荷重センサ34Dの出力によって搭乗者の姿勢が検出される。荷重センサ34Dに代えて、カメラを用いて搭乗者の姿勢を検出してもよい。 When the occupant's state includes the occupant's posture and changes in the posture, the detection unit 34 preferably includes a load sensor 34D. The load sensor 34D outputs a signal according to the posture of the passenger. The load sensor 34D is provided on at least one of the saddle and the seat post, for example. In particular, the output of the load sensor 34D greatly changes depending on whether the passenger is rowing or sitting down. The load applied to the saddle and the seat post by the passenger varies depending on the posture of the passenger. Therefore, the posture of the occupant is detected by the output of the load sensor 34D. A camera may be used instead of the load sensor 34D to detect the posture of the occupant.

搭乗者の状態が搭乗者の体重および体重移動を含む場合、検出部34は、好ましくは、荷重センサ34Eを含む。荷重センサ34Eは、搭乗者の体重に応じた信号を出力する。荷重センサ34Eは、例えば、サドル、シートポスト、および、車軸の少なくとも1つに設けられる。荷重センサ34Eは、荷重センサ34Dとは別に構成されてもよく、荷重センサ34Dによって構成されてもよい。 When the occupant's condition includes the occupant's weight and weight shift, the detection unit 34 preferably includes a load sensor 34E. The load sensor 34E outputs a signal according to the weight of the passenger. The load sensor 34E is provided, for example, on at least one of a saddle, a seat post, and an axle. The load sensor 34E may be configured separately from the load sensor 34D or may be configured by the load sensor 34D.

搭乗者判別装置30は、搭乗者に関する個人情報を入力する入力部36をさらに含んでいてもよい。入力部36は、タッチパネル、キーボード、および、ボタンの少なくとも1つを含む。人工知能処理部32は、入力部36から入力された個人情報と、検出部34が検出した状態情報とに応じて、搭乗者を判別するための処理を構築する。個人情報は、好ましくは、識別情報を含む。識別情報は、好ましくは、数字および文字の少なくとも一方を含む。個人情報は、パスワードを含んでいてもよい。人工知能処理部32は、検出部34が検出した状態情報の変化の特徴を学習する。人工知能処理部32は、検出部34が状態情報を検出するごとに変化の特徴を学習してもよく、検出部34によって検出された状態情報の履歴を取得し、状態情報の履歴に応じて変化の特徴を学習してもよい。人工知能処理部32が状態情報の履歴に応じて変化の特徴を学習する場合、制御システム20は、好ましくは、状態情報の履歴を記憶する記憶部を含む。 The occupant determination device 30 may further include an input unit 36 for inputting personal information regarding the occupant. The input unit 36 includes at least one of a touch panel, a keyboard, and buttons. The artificial intelligence processing unit 32 constructs a process for identifying a passenger according to the personal information input from the input unit 36 and the state information detected by the detection unit 34. The personal information preferably includes identification information. The identification information preferably includes at least one of numbers and letters. The personal information may include a password. The artificial intelligence processing unit 32 learns the characteristic of the change in the state information detected by the detection unit 34. The artificial intelligence processing unit 32 may learn the feature of the change each time the detection unit 34 detects the state information, acquires the history of the state information detected by the detection unit 34, and according to the history of the state information. The characteristics of change may be learned. When the artificial intelligence processing unit 32 learns the characteristic of change according to the history of state information, the control system 20 preferably includes a storage unit that stores the history of state information.

人工知能処理部32は、学習した情報を記憶する第1記憶部32Bをさらに含む。第1記憶部32Bは、例えば不揮発性メモリを含む。第1記憶部32Bに記憶される人工知能処理部32が学習した情報は、学習モデルM1を含む。例えば、人工知能処理部32は、判別した搭乗者に関する個人情報を作成し、第1記憶部32Bに記憶する。第1記憶部32Bに記憶された搭乗者に関する個人情報は、例えば、識別情報を含む。人工知能処理部32は、搭乗者を判別した場合、表示装置27に搭乗者に関する個人情報を表示してもよい。この場合、搭乗者は、自身に関する個人情報を把握できる。 The artificial intelligence processing unit 32 further includes a first storage unit 32B that stores learned information. The first storage unit 32B includes, for example, a non-volatile memory. The information learned by the artificial intelligence processing unit 32 stored in the first storage unit 32B includes the learning model M1. For example, the artificial intelligence processing unit 32 creates personal information regarding the determined passenger and stores the personal information in the first storage unit 32B. The personal information about the passenger stored in the first storage unit 32B includes, for example, identification information. When determining the passenger, the artificial intelligence processing unit 32 may display the personal information on the passenger on the display device 27. In this case, the passenger can grasp the personal information about himself/herself.

好ましくは、人工知能処理部32は、搭乗者を判別できない場合、新規の搭乗者が人力駆動車10に搭乗していると判定する。例えば、人工知能処理部32は、学習モデルM1を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しない場合、新規の搭乗者が人力駆動車10に搭乗していると判定する。搭乗者を判別できない場合は、例えば、以下の第1例、第2例、および、第3例の場合の少なくとも1つを含む。第1例では、人工知能処理部32は、過去に判別した搭乗者と個人情報とを対応付けて第1記憶部32Bに記憶し、学習モデルM1によって判別された搭乗者と第1記憶部32Bに記憶された個人情報とを用いて個人情報を特定し、特定した個人情報を表示装置27に表示させる。搭乗者が表示装置27に表示された個人情報が誤っていると入力部36に入力した場合、人工知能処理部32は、搭乗者を判別できなかったと判定する。第2例では、人工知能処理部32は、過去に判別した搭乗者と個人情報と対応付けて第1記憶部32Bに記憶し、学習モデルM1と第1記憶部32Bに記憶された個人情報とを用いて個人情報を特定し、特定した個人情報と入力部36に入力された個人情報とが異なる場合、人工知能処理部32は、搭乗者を判別できなかったと判定する。第3例では、人工知能処理部32は、過去に判別した搭乗者に関する所定情報を第1記憶部32Bに記憶し、学習モデルM1を用いて判別した搭乗者に関する所定情報が、第1記憶部32Bに記憶されているどの搭乗者に関する所定情報とも異なる場合、人工知能処理部32は、搭乗者を判別できなかったと判定する。搭乗者に関する所定情報は、例えば、状態情報の変化の特徴の少なくとも一部を含む。 Preferably, the artificial intelligence processing unit 32 determines that a new passenger is riding in the human-powered vehicle 10 when the passenger cannot be discriminated. For example, when the output information output using the learning model M1 does not correspond to the personal information about the passenger, the artificial intelligence processing unit 32 determines that a new passenger is riding in the human-powered vehicle 10. When the passenger cannot be identified, for example, at least one of the following first, second, and third cases is included. In the first example, the artificial intelligence processing unit 32 stores, in the first storage unit 32B, the passengers and personal information determined in the past in association with each other, and the passengers and the first storage unit 32B determined by the learning model M1. The personal information is specified using the personal information stored in, and the specified personal information is displayed on the display device 27. When the passenger inputs to the input unit 36 that the personal information displayed on the display device 27 is incorrect, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the passenger cannot be identified. In the second example, the artificial intelligence processing unit 32 stores the learning model M1 and the personal information stored in the first storage unit 32B in association with the passengers and personal information determined in the past in the first storage unit 32B. When the personal information is specified using, and the specified personal information is different from the personal information input to the input unit 36, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the passenger cannot be discriminated. In the third example, the artificial intelligence processing unit 32 stores the predetermined information regarding the passenger determined in the past in the first storage unit 32B, and the predetermined information regarding the passenger determined using the learning model M1 is stored in the first storage unit. When the information is different from the predetermined information regarding any passenger stored in 32B, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the passenger cannot be determined. The predetermined information regarding the passenger includes, for example, at least a part of the characteristics of the change in the state information.

図3を参照して、状態情報の変化の特徴を学習する処理について説明する。状態情報の変化の特徴を学習する処理は、学習モデルM1を更新する処理を含む。人工知能処理部32は、人工知能処理部32に電力が供給され、学習モードが設定されると、処理を開始して図3に示すフローチャートのステップS11に移行する。 With reference to FIG. 3, the process of learning the characteristics of the change in the state information will be described. The process of learning the characteristic of the change in the state information includes the process of updating the learning model M1. When power is supplied to the artificial intelligence processing unit 32 and the learning mode is set, the artificial intelligence processing unit 32 starts the processing and proceeds to step S11 of the flowchart shown in FIG.

人工知能処理部32は、ステップS11において、個人情報が入力されたか否かを判定する。人工知能処理部32は、例えば、入力部36に個人情報が入力された場合、個人情報が入力されたと判定する。人工知能処理部32は、個人情報が入力されていない場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、個人情報が入力された場合、ステップS12に移行する。 The artificial intelligence processing unit 32 determines in step S11 whether personal information is input. For example, when the personal information is input to the input unit 36, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the personal information is input. The artificial intelligence processing unit 32 ends the process when personal information is not input. When the personal information is input, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S12.

人工知能処理部32は、ステップS12において、検出部34が検出した状態情報の変化の特徴を学習し、ステップS13に移行する。人工知能処理部32は、状態情報の変化の特徴の学習が完了したらステップS13に移行するようにしてもよく、状態情報の変化の特徴の学習を行う時間が予め定められる時間に達した場合、または、予め定められる情報の検出回数が所定の数に達した場合、ステップS13に移行するようにしてもよい。また、人工知能処理部32は、搭乗者が操作装置25に状態情報の変化の特徴の学習を終了させるための操作を行った場合、搭乗者が入力部36に状態情報の変化の特徴の学習を終了させるための操作を行った場合、または、人力駆動車10が予め定める第1時間以上停止した場合、ステップS13に移行するようにしてもよい。予め定める第1時間は、人力駆動車10が走行中に一時停止している時間よりも長い時間である。好ましくは、人工知能処理部32は、ステップS12の後に、学習モードから制御モードに移行する。 In step S12, the artificial intelligence processing unit 32 learns the characteristic of the change in the state information detected by the detection unit 34, and proceeds to step S13. The artificial intelligence processing unit 32 may move to step S13 when learning of the characteristic of change of the state information is completed, and when the time for learning the characteristic of change of the state information reaches a predetermined time, Alternatively, if the number of times of detection of predetermined information reaches a predetermined number, the process may proceed to step S13. In addition, the artificial intelligence processing unit 32, when the passenger performs an operation for ending the learning of the change characteristic of the state information on the operation device 25, the passenger learns the characteristic of the change of the state information on the input unit 36. When the operation for terminating the operation is performed, or when the human-powered vehicle 10 stops for a predetermined first time or longer, the process may proceed to step S13. The predetermined first time is longer than the time during which the human-powered vehicle 10 is temporarily stopped during traveling. Preferably, the artificial intelligence processing unit 32 shifts from the learning mode to the control mode after step S12.

人工知能処理部32は、ステップS13において、学習した情報を第1記憶部32Bに記憶し、処理を終了する。人工知能処理部32は、ステップS13において、学習済みの学習モデルM1を第1記憶部32Bに記憶する。 In step S13, the artificial intelligence processing unit 32 stores the learned information in the first storage unit 32B and ends the process. In step S13, the artificial intelligence processing unit 32 stores the learned learning model M1 in the first storage unit 32B.

人工知能処理部32は、ステップS11において、個人情報が入力されるのではなく、搭乗開始の場合、ステップS12に移行するようにしてもよい。搭乗開始の判定は、図4のステップS21の処理と同様に行われてもよい。人工知能処理部32が、個人情報の入力以外の方法で状態情報の変化の特徴の学習を開始する場合、入力部36は搭乗者判別装置30から省略されてもよい。学習済みの学習モデルM1が第1記憶部32Bに記憶されている場合、学習モードは省略されてもよい。人工知能処理部32が、個人情報の入力以外の方法で状態情報の変化の特徴の学習を開始する場合、例えば、搭乗開始の場合、人工知能処理部32が学習モードに切り替えるようにしてもよい。 The artificial intelligence processing unit 32 may move to step S12 when personal information is not input in step S11 but boarding is started. The boarding start determination may be performed in the same manner as the processing in step S21 of FIG. When the artificial intelligence processing unit 32 starts learning the characteristic of the change in the state information by a method other than the input of the personal information, the input unit 36 may be omitted from the passenger determination device 30. When the learned learning model M1 is stored in the first storage unit 32B, the learning mode may be omitted. When the artificial intelligence processing unit 32 starts learning the characteristics of the change in the state information by a method other than the input of personal information, for example, when boarding is started, the artificial intelligence processing unit 32 may switch to the learning mode. ..

人工知能処理部32は、例えば、学習モードで動作する場合において、学習モデルM1を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しない場合、例えばニューラルネットワークにおける“重み”および“バイアス”の少なくとも1つを調整して学習モデルM1を更新してもよい。この場合、人工知能処理部32は、ステップS13が終了した後に、学習モデルM1を用いて出力される出力情報を、表示装置27に表示させる。表示装置27に表示される出力情報は、好ましくは、搭乗者の識別情報を含む。搭乗者は、表示装置27に表示されている出力情報が正しいか否かを判定した結果を、例えば入力部36に入力する。例えば、人工知能処理部32は、搭乗者によって表示装置27に表示されている出力情報が正しくないとの判定結果が入力された場合、学習モデルM1を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しないと判定する。人工知能処理部32は、学習モデルM1を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しない場合、例えばニューラルネットワークにおける“重み”および“バイアス”の少なくとも1つを調整して学習モデルM1を更新する。 For example, when the artificial intelligence processing unit 32 operates in the learning mode, if the output information output using the learning model M1 does not correspond to the personal information regarding the passenger, for example, “weight” and “bias” in the neural network. The learning model M1 may be updated by adjusting at least one of "". In this case, the artificial intelligence processing unit 32 causes the display device 27 to display the output information output using the learning model M1 after step S13 ends. The output information displayed on the display device 27 preferably includes passenger identification information. The passenger inputs the result of determining whether the output information displayed on the display device 27 is correct, for example, to the input unit 36. For example, when the passenger inputs the determination result that the output information displayed on the display device 27 is not correct, the artificial intelligence processing unit 32 outputs the output information using the learning model M1 as the passenger. It is determined that it does not correspond to the personal information regarding. When the output information output using the learning model M1 does not correspond to the personal information regarding the passenger, the artificial intelligence processing unit 32 adjusts and learns at least one of “weight” and “bias” in the neural network, for example. The model M1 is updated.

図4を参照して、搭乗者の判別処理について説明する。人工知能処理部32は、人工知能処理部32に電力が供給されると、処理を開始して図4に示すフローチャートのステップS21に移行する。人工知能処理部32は、学習モードから制御モードに切り替わった場合も、処理を開始して図4に示すフローチャートのステップS21に移行してもよい。 The passenger determination process will be described with reference to FIG. When power is supplied to the artificial intelligence processing unit 32, the artificial intelligence processing unit 32 starts the processing and proceeds to step S21 of the flowchart shown in FIG. Even when the learning mode is switched to the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 may start the process and proceed to step S21 of the flowchart shown in FIG.

人工知能処理部32は、ステップS21において、搭乗開始か否かを判定する。例えば、人工知能処理部32は、人力駆動車10のクランク13に人力駆動力が入力された場合、クランク13の回転が開始した場合、サドルに荷重がかかった場合、および、操作装置25が操作された場合の少なくとも1つの場合に、搭乗開始と判定する。人工知能処理部32は、搭乗開始されていないと判定した場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、搭乗開始と判定した場合、ステップS22に移行する。搭乗者判別装置30または搭乗者判別装置30を含むシステムに電源のオンとオフとを切り替えるスイッチがある場合には、人工知能処理部32は、ステップS21において、電源がオンになって、人工知能処理部32に電力が供給されると搭乗開始と判定してもよい。 In step S21, the artificial intelligence processing unit 32 determines whether or not boarding has started. For example, the artificial intelligence processing unit 32 operates when the human-powered driving force is input to the crank 13 of the human-powered vehicle 10, when the crank 13 starts rotating, when a load is applied to the saddle, and when the operating device 25 operates. In at least one of the cases described above, the boarding start is determined. When the artificial intelligence processing unit 32 determines that the boarding is not started, the processing ends. When the artificial intelligence processing unit 32 determines that the boarding has started, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S22. When the occupant discrimination device 30 or the system including the occupant discrimination device 30 has a switch for switching the power on and off, the artificial intelligence processing unit 32 turns on the power in step S21 to turn on the artificial intelligence. When power is supplied to the processing unit 32, it may be determined that boarding has started.

人工知能処理部32は、ステップS22において、学習モデルM1を用いて搭乗者を判別し、ステップS23に移行する。人工知能処理部32は、ステップS23において、搭乗者が判別できたか否かを判定する。人工知能処理部32は、例えば、上述した搭乗者を判別できない場合の第1例、第2例、または、第3例が成立する場合、搭乗者が判別できないと判定する。人工知能処理部32は、搭乗者が判別できた場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、搭乗者が判別できない場合、ステップS24に移行する。人工知能処理部32は、ステップS24において、現在の搭乗者が新規の搭乗者であると判別し、処理を終了する。 In step S22, the artificial intelligence processing unit 32 determines the occupant using the learning model M1 and proceeds to step S23. The artificial intelligence processing unit 32 determines in step S23 whether or not the passenger can be identified. For example, when the first example, the second example, or the third example in the case where the passenger cannot be determined, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the passenger cannot be determined. The artificial intelligence processing unit 32 ends the process when the passenger can be identified. When the passenger cannot be identified, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S24. In step S24, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the current passenger is a new passenger, and ends the processing.

図2に示されるとおり、好ましくは、制御システム20は、搭乗者に対応する設定情報を記憶する第3記憶部40をさらに含む。制御部24は、人工知能処理部32によって判別された搭乗者に対応する設定情報に応じて電気コンポーネント22を制御する。第3記憶部40は、例えば不揮発性メモリを含む。設定情報は、例えば、人力駆動車10の走行状態および走行環境の少なくとも1つに関するパラメータと、電気コンポーネント22の制御状態との組み合わせに関連する情報を含む。 As shown in FIG. 2, preferably, the control system 20 further includes a third storage unit 40 that stores the setting information corresponding to the passenger. The control unit 24 controls the electric component 22 according to the setting information corresponding to the passenger determined by the artificial intelligence processing unit 32. The third storage unit 40 includes, for example, a non-volatile memory. The setting information includes, for example, information related to a combination of a parameter relating to at least one of the traveling state and the traveling environment of the human-powered vehicle 10 and the control state of the electric component 22.

図5を参照して、搭乗者に応じて電気コンポーネント22を制御する処理について説明する。制御部24は、制御部24に電力が供給されると、処理を開始して図5に示すフローチャートのステップS31に移行する。人工知能処理部32は、学習モードから制御モードに切り替わった場合も、処理を開始して図5に示すフローチャートのステップS31に移行してもよい。 A process of controlling the electric component 22 according to a passenger will be described with reference to FIG. When power is supplied to the control unit 24, the control unit 24 starts processing and moves to step S31 of the flowchart shown in FIG. Even when the learning mode is switched to the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 may start the process and proceed to step S31 of the flowchart shown in FIG.

制御部24は、ステップS31において、搭乗者を判別できたか否かを判定する。制御部24は、図4の判別処理によって搭乗者が判別されている場合、搭乗者を判別できたと判定する。制御部24は、搭乗者を判別できない場合、処理を終了する。制御部24は、搭乗者を判別できた場合、ステップS32に移行する。 The control unit 24 determines in step S31 whether or not the passenger has been discriminated. When the passenger is determined by the determination process of FIG. 4, the control unit 24 determines that the passenger can be determined. If the passenger cannot be discriminated, the control unit 24 ends the process. When the passenger can be discriminated, the control unit 24 proceeds to step S32.

制御部24は、ステップS32において、搭乗者に応じて電気コンポーネント22を制御し、処理を終了する。具体的には、制御部24は、搭乗者に応じた設定情報を第3記憶部40から取得し、設定情報に応じて電気コンポーネント22を制御する。人工知能処理部32は、搭乗者が判別されていない場合、および、図4の判別処理によって搭乗者が新規の搭乗者と判別した場合には、予め記憶されるデフォルトの設定情報に応じて電気コンポーネント22を制御してもよい。 In step S32, the control unit 24 controls the electric component 22 according to the passenger, and ends the process. Specifically, the control unit 24 acquires the setting information corresponding to the passenger from the third storage unit 40, and controls the electric component 22 according to the setting information. When the passenger is not discriminated and when the passenger is discriminated as a new passenger by the discrimination processing of FIG. 4, the artificial intelligence processing unit 32 operates on the basis of the default setting information stored in advance. The component 22 may be controlled.

電気コンポーネント22は、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成され、制御部24は、人工知能処理部32によって搭乗者を判別できない場合、電気コンポーネント22を第1状態で動作させるようにしてもよい。電気コンポーネント22がモータ22Aを含む場合、制御部24は、例えば、第1状態においてモータ22Aを駆動させないようにする。電気コンポーネント22が変速機22Bを含む場合、制御部24は、例えば、第1状態において変速機22Bによる変速比の変更を行わない。電気コンポーネント22が電動シートポスト22Cを含む場合、制御部24は、例えば、第1状態においてシートポストの高さを変更しない。電気コンポーネント22が電動サスペンション22Dを含む場合、制御部24は、例えば、第1状態においてロック状態を維持する。 The electrical component 22 is configured to operate in a first state in which at least one function is restricted and a second state in which at least one function is not restricted, and the control unit 24 controls the artificial intelligence processing unit 32 to operate the occupant. If it is not possible to determine, the electric component 22 may be operated in the first state. When the electric component 22 includes the motor 22A, the control unit 24 prevents the motor 22A from being driven in the first state, for example. When the electric component 22 includes the transmission 22B, the control unit 24 does not change the gear ratio by the transmission 22B in the first state, for example. When the electric component 22 includes the electric seat post 22C, the control unit 24 does not change the height of the seat post in the first state, for example. When the electric component 22 includes the electric suspension 22D, the control unit 24 maintains the locked state in the first state, for example.

図6を参照して、電気コンポーネント22の動作状態を変更する処理について説明する。制御部24は、制御部24に電力が供給されると、処理を開始して図6に示すフローチャートのステップS41に移行する。人工知能処理部32は、学習モードから制御モードに切り替わった場合も、処理を開始して図6に示すフローチャートのステップS41に移行してもよい。 The process of changing the operating state of the electrical component 22 will be described with reference to FIG. When power is supplied to the control unit 24, the control unit 24 starts the process and proceeds to step S41 of the flowchart shown in FIG. Even when the learning mode is switched to the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 may start the process and proceed to step S41 of the flowchart shown in FIG.

制御部24は、ステップS41において、搭乗者を判別できたか否かを判定する。制御部24は、図4の判別処理によって搭乗者が判別されている場合、搭乗者を判別できたと判定する。制御部24は、搭乗者を判別できない場合、処理を終了する。制御部24は、搭乗者を判別できた場合、ステップS42に移行する。制御部24は、ステップS42において、第2状態で電気コンポーネント22を動作させる。 The control unit 24 determines in step S41 whether or not the passenger has been identified. When the passenger is determined by the determination process of FIG. 4, the control unit 24 determines that the passenger can be determined. If the passenger cannot be discriminated, the control unit 24 ends the process. When the passenger can be discriminated, the control unit 24 proceeds to step S42. The control part 24 operates the electric component 22 in a 2nd state in step S42.

制御部24は、ステップS41において搭乗者を判別していない場合、ステップS43に移行する。制御部24は、ステップS43において第1状態で電気コンポーネント22を動作させる。制御部24は、図4の判別処理によって搭乗者が新規の搭乗者と判別した場合も、ステップS43に移行するようにしてもよい。 When the passenger is not determined in step S41, the control unit 24 proceeds to step S43. The control unit 24 operates the electric component 22 in the first state in step S43. The control unit 24 may also proceed to step S43 when the passenger is determined to be a new passenger by the determination processing of FIG.

(第2実施形態)
図7〜図9を参照して、第2実施形態の制御システム20について説明する。第2実施形態の制御システム20は、人工知能処理部32が状態情報の変化の特徴を、個人情報に対応付けて学習する点が異なる点以外は、第1実施形態の制御システム20と同様であるので、第1実施形態と共通する構成については、第1実施形態と同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
(Second embodiment)
The control system 20 of the second embodiment will be described with reference to FIGS. 7 to 9. The control system 20 of the second embodiment is the same as the control system 20 of the first embodiment except that the artificial intelligence processing unit 32 learns the characteristics of the change in the state information in association with the personal information. Therefore, the same components as those in the first embodiment will be denoted by the same reference numerals as those in the first embodiment, and redundant description will be omitted.

図7に示される人工知能処理部32は、検出部34が検出した状態情報の変化の特徴を、個人情報に対応付けて学習する。人工知能処理部32は、学習した情報を記憶する第2記憶部44をさらに含む。第2記憶部44は、例えば不揮発性メモリを含む。第2記憶部44に記憶される人工知能処理部32が学習した情報は、複数の搭乗者を区別するための学習モデルM2を含む。 The artificial intelligence processing unit 32 shown in FIG. 7 learns the characteristics of the change in the state information detected by the detection unit 34 in association with the personal information. The artificial intelligence processing unit 32 further includes a second storage unit 44 that stores the learned information. The second storage unit 44 includes, for example, a non-volatile memory. The information learned by the artificial intelligence processing unit 32 stored in the second storage unit 44 includes the learning model M2 for distinguishing a plurality of passengers.

図8を参照して、搭乗者毎に状態情報の変化の特徴を学習する処理について説明する。搭乗者毎に状態情報の変化の特徴を学習する処理は、学習モデルM2を更新する処理を含む。人工知能処理部32は、人工知能処理部32に電力が供給され、学習モードが設定されると、処理を開始して図8に示すフローチャートのステップS51に移行する。 With reference to FIG. 8, a process of learning the characteristics of the change in the state information for each passenger will be described. The process of learning the characteristics of the change in the state information for each passenger includes the process of updating the learning model M2. When power is supplied to the artificial intelligence processing unit 32 and the learning mode is set, the artificial intelligence processing unit 32 starts the process and proceeds to step S51 of the flowchart shown in FIG.

人工知能処理部32は、ステップS51において個人情報が入力されたか否かを判定する。人工知能処理部32は、個人情報が入力されていない場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、個人情報が入力された場合、ステップS52に移行する。 The artificial intelligence processing unit 32 determines whether or not the personal information is input in step S51. The artificial intelligence processing unit 32 ends the process when personal information is not input. If the personal information is input, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S52.

人工知能処理部32は、ステップS52において、検出部34が検出した状態情報の変化の特徴を学習し、ステップS53に移行する。人工知能処理部32は、状態情報の変化の特徴の学習が完了したらステップS53に移行するようにしてもよく、状態情報の変化の特徴の学習を行う時間が予め定められる時間に達した場合、または、予め定められる情報の検出回数が所定の数に達した場合、ステップS53に移行するようにしてもよい。また、人工知能処理部32は、搭乗者が操作装置25に状態情報の変化の特徴の学習を終了させるための操作、および、人力駆動車10が予め定める第1時間以上停止した場合、ステップS53に移行するようにしてもよい。 In step S52, the artificial intelligence processing unit 32 learns the characteristic of the change in the state information detected by the detection unit 34, and proceeds to step S53. The artificial intelligence processing unit 32 may move to step S53 when learning of the characteristic of the change of the state information is completed, and when the time for learning the characteristic of the change of the state information reaches a predetermined time, Alternatively, when the number of times of detection of predetermined information reaches a predetermined number, the process may move to step S53. In addition, the artificial intelligence processing unit 32 performs step S53 when the occupant operates the operation device 25 to end the learning of the characteristics of the change in the state information and when the human-powered vehicle 10 stops for a predetermined time or more. You may make it shift to.

人工知能処理部32は、ステップS53において、学習した情報を第2記憶部44に記憶し、処理を終了する。人工知能処理部32は、ステップS53において、学習済みの学習モデルM2を第2記憶部44に記憶する。 In step S53, the artificial intelligence processing unit 32 stores the learned information in the second storage unit 44 and ends the process. The artificial intelligence processing unit 32 stores the learned learning model M2 in the second storage unit 44 in step S53.

人工知能処理部32は、例えば、学習モードで動作する場合において、学習モデルM2を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しない場合、例えばニューラルネットワークにおける“重み”および“バイアス”の少なくとも1つを調整して学習モデルM2を更新してもよい。この場合、人工知能処理部32は、ステップS53が終了した後に、学習モデルM2を用いて出力される出力情報を、表示装置27に表示させる。表示装置27に表示される出力情報は、好ましくは、搭乗者の識別情報を含む。搭乗者は、表示装置27に表示されている出力情報が正しいか否かを判定した結果を、例えば入力部36に入力する。例えば、人工知能処理部32は、搭乗者によって表示装置27に表示されている出力情報が正しくないとの判定結果が入力された場合、学習モデルM2を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しないと判定する。人工知能処理部32は、学習モデルM2を用いて出力される出力情報が、搭乗者に関する個人情報に対応しない場合、たとえばニューラルネットワークにおける“重み”および“バイアス”の少なくとも1つを調整して学習モデルM2を更新する。 For example, when the artificial intelligence processing unit 32 operates in the learning mode, when the output information output using the learning model M2 does not correspond to the personal information regarding the passenger, for example, “weight” and “bias” in the neural network. The learning model M2 may be updated by adjusting at least one of "". In this case, the artificial intelligence processing unit 32 causes the display device 27 to display the output information output using the learning model M2 after step S53 is completed. The output information displayed on the display device 27 preferably includes passenger identification information. The passenger inputs the result of determining whether the output information displayed on the display device 27 is correct, for example, to the input unit 36. For example, when the passenger inputs the determination result that the output information displayed on the display device 27 is not correct, the artificial intelligence processing unit 32 outputs the output information using the learning model M2 as the passenger. It is determined that it does not correspond to personal information regarding. When the output information output using the learning model M2 does not correspond to the personal information about the passenger, the artificial intelligence processing unit 32 adjusts and learns at least one of “weight” and “bias” in the neural network, for example. Update the model M2.

図9を参照して、搭乗者の判別処理について説明する。人工知能処理部32は、人工知能処理部32に電力が供給されると、処理を開始して図9に示すフローチャートのステップS61に移行する。 The passenger determination process will be described with reference to FIG. 9. When power is supplied to the artificial intelligence processing unit 32, the artificial intelligence processing unit 32 starts the process and proceeds to step S61 of the flowchart shown in FIG.

人工知能処理部32は、ステップS61において、搭乗開始か否かを判定する。例えば、人工知能処理部32は、人力駆動車10のクランク13に人力駆動力が入力された場合、クランク13の回転が開始した場合、サドルに荷重がかかった場合、および、操作装置25が操作された場合の少なくとも1つの場合に、搭乗開始と判定する。人工知能処理部32は、搭乗開始されていないと判定した場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、搭乗開始と判定した場合、ステップS62に移行する。搭乗者判別装置30または搭乗者判別装置30を含むシステムに電源のオンとオフとを切り替えるスイッチがある場合には、電源をオンして、人工知能処理部32に電力が供給されると人工知能処理部32は、ステップS61において、搭乗開始と判定してもよい。 In step S61, the artificial intelligence processing unit 32 determines whether or not boarding has started. For example, the artificial intelligence processing unit 32 operates when the human-powered driving force is input to the crank 13 of the human-powered vehicle 10, when the crank 13 starts rotating, when a load is applied to the saddle, and when the operating device 25 operates. In at least one of the cases described above, the boarding start is determined. When the artificial intelligence processing unit 32 determines that the boarding is not started, the processing ends. When the artificial intelligence processing unit 32 determines that the boarding has started, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S62. If the occupant discrimination device 30 or the system including the occupant discrimination device 30 has a switch for switching the power on and off, the artificial intelligence is activated when the power is turned on and power is supplied to the artificial intelligence processing unit 32. The processing unit 32 may determine that the boarding has started in step S61.

人工知能処理部32は、ステップS62において、学習モデルM2を用いて搭乗者を判別し、ステップS63に移行する。人工知能処理部32は、ステップS63において、搭乗者が判別できたか否かを判定する。人工知能処理部32は、例えば、上述した搭乗者を判別できない場合の第1例、第2例、または、第3例が成立する場合、搭乗者が判別できないと判定する。人工知能処理部32は、搭乗者が判別できた場合、処理を終了する。人工知能処理部32は、搭乗者が判別できない場合、ステップS64に移行する。人工知能処理部32は、ステップS64において、現在の搭乗者が新規の搭乗者であると判別し、処理を終了する。 In step S62, the artificial intelligence processing unit 32 determines the occupant using the learning model M2, and proceeds to step S63. The artificial intelligence processing unit 32 determines in step S63 whether or not the passenger has been identified. For example, when the first example, the second example, or the third example in the case where the passenger cannot be determined, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the passenger cannot be determined. The artificial intelligence processing unit 32 ends the process when the passenger can be identified. If the occupant cannot be identified, the artificial intelligence processing unit 32 proceeds to step S64. In step S64, the artificial intelligence processing unit 32 determines that the current passenger is a new passenger, and ends the processing.

制御部24は、図9の処理によって判別した搭乗者に応じて、電気コンポーネント22を制御してもよい。例えば、制御部24は、第1実施形態の図5のステップS31および図6のステップS41の処理において、図9の処理によって搭乗者が判別された場合、肯定判定する。 The control unit 24 may control the electric component 22 according to the occupant determined by the process of FIG. 9. For example, in the processing of step S31 of FIG. 5 and step S41 of FIG. 6 of the first embodiment, the control unit 24 makes an affirmative determination when the passenger is determined by the processing of FIG.

(第3実施形態)
図10および図11を参照して、第3実施形態の制御システム20について説明する。第3実施形態の制御システム20は、電気コンポーネント22が切替部46を含む電気コンポーネント22である点が異なる点以外は、第1実施形態の制御システム20と同様であるので、第1実施形態と共通する構成については、第1実施形態と同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
(Third Embodiment)
A control system 20 of the third embodiment will be described with reference to FIGS. 10 and 11. The control system 20 of the third embodiment is the same as the control system 20 of the first embodiment, except that the electric component 22 is the electric component 22 including the switching unit 46. The common configurations are given the same reference numerals as those in the first embodiment, and duplicated description will be omitted.

図10に示す電気コンポーネント22は、人力駆動車10の走行を規制する規制状態と人力駆動車10の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部46を含む。制御部24は、人工知能処理部32によって搭乗者を判別できない場合、切替部46を規制状態で動作させる。 The electric component 22 shown in FIG. 10 includes a switching unit 46 that switches between a regulation state in which the traveling of the human-powered vehicle 10 is regulated and an allowable state in which the traveling of the human-driven vehicle 10 is permitted. When the artificial intelligence processing unit 32 cannot identify the occupant, the control unit 24 operates the switching unit 46 in the restricted state.

切替部46は、例えばロック装置22Eを含んで構成される。この場合、電気コンポーネント22は、ロック装置22Eを含む。ロック装置22Eは、好ましくは、規制状態と許容状態とを切り替える電動アクチュエータを含む。ロック装置22Eは、人力駆動車10のフレーム12、および、ドライブユニットの少なくとも1つに設けられる。切替部46は、規制状態の場合、好ましくは、後輪14、前輪16、および、クランク軸13Aの少なくとも1つの回転を規制するように構成される。切替部46は、規制状態において、後輪14、前輪16、および、クランク軸13Aの少なくとも1つの回転を禁止するように構成されてもよく、回転を制動するように構成されてもよい。切替部46は、許容状態ではない場合、後輪14、前輪16、および、クランク軸13Aの回転を規制しないように構成される。 The switching unit 46 is configured to include, for example, the lock device 22E. In this case, the electrical component 22 includes a locking device 22E. The lock device 22E preferably includes an electric actuator that switches between a restricted state and a permitted state. The lock device 22E is provided on at least one of the frame 12 of the human-powered vehicle 10 and the drive unit. In the restricted state, the switching unit 46 is preferably configured to restrict the rotation of at least one of the rear wheel 14, the front wheel 16, and the crankshaft 13A. The switching unit 46 may be configured to prohibit the rotation of at least one of the rear wheel 14, the front wheel 16, and the crankshaft 13A in the restricted state, or may be configured to brake the rotation. The switching unit 46 is configured not to restrict the rotation of the rear wheel 14, the front wheel 16, and the crankshaft 13A when the switching unit 46 is not in the allowable state.

切替部46は、好ましくは、規制状態と許容状態とを切り替えるための電子キーまたは操作装置25によって規制状態と許容状態とを切り替え可能に構成される。 The switching unit 46 is preferably configured to be able to switch between the regulated state and the permitted state by an electronic key for switching between the regulated state and the permitted state or the operating device 25.

図11を参照して、切替部46の状態を切り替える処理について説明する。制御部24は、制御部24に電力が供給されると、処理を開始して図11に示すフローチャートのステップS71に移行する。 Processing for switching the state of the switching unit 46 will be described with reference to FIG. 11. When power is supplied to the control unit 24, the control unit 24 starts the process and proceeds to step S71 of the flowchart shown in FIG.

制御部24は、ステップS71において、搭乗者が判別できたか否かを判定する。制御部24は、例えば、図4の判別処理によって搭乗者が判別されている場合、搭乗者を判別できたと判定する。制御部24は、搭乗者を判別できたと判定した場合、ステップS72に移行する。制御部24は、ステップS72において、切替部46を許容状態で動作させ、処理を終了する。制御部24は、切替部46が許容状態の場合、切替部46の許容状態を維持する。 The control unit 24 determines in step S71 whether or not the passenger can be identified. The control unit 24 determines that the occupant can be discriminated, for example, when the occupant is discriminated by the discrimination processing of FIG. When the control unit 24 determines that the passenger can be identified, the control unit 24 proceeds to step S72. In step S72, the control unit 24 operates the switching unit 46 in the allowed state, and ends the process. When the switching unit 46 is in the permitting state, the control unit 24 maintains the permitting state of the switching unit 46.

制御部24は、ステップS71において、搭乗者を判別できないと判定した場合、ステップS73に移行する。制御部24は、ステップS73において、切替部46を規制状態で動作させ、処理を終了する。 When the control unit 24 determines in step S71 that the passenger cannot be determined, the control unit 24 proceeds to step S73. In step S73, the control unit 24 operates the switching unit 46 in the restricted state and ends the process.

(第4実施形態)
図12および図13を参照して、第4実施形態の制御システム20について説明する。第4実施形態の制御システム20は、第4記憶部48に記憶される個人情報に応じて電気コンポーネント22を制御する点が異なる点以外は、第1実施形態の制御システム20と同様であるので、第1実施形態と共通する構成については、第1実施形態と同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
(Fourth Embodiment)
A control system 20 of the fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 12 and 13. The control system 20 of the fourth embodiment is the same as the control system 20 of the first embodiment, except that the electrical component 22 is controlled according to the personal information stored in the fourth storage unit 48. The same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals as those in the first embodiment, and the duplicated description will be omitted.

制御システム20は、搭乗者に関する個人情報を記憶する第4記憶部48をさらに含む。第4記憶部48は、例えば不揮発性メモリを含む。第4記憶部48は、第1記憶部32Bから独立していてもよく、第1記憶部32Bと一体に形成されていてもよい。電気コンポーネント22は、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成される。制御部24は、人工知能処理部32によって判別された搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されていない場合、電気コンポーネント22を第1状態で動作させる。好ましくは、制御部24は、人工知能処理部32によって判別された搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されている場合、電気コンポーネント22を第2状態で動作させる。 The control system 20 further includes a fourth storage unit 48 that stores personal information about passengers. The fourth storage unit 48 includes, for example, a non-volatile memory. The fourth storage unit 48 may be independent of the first storage unit 32B, or may be integrally formed with the first storage unit 32B. The electrical component 22 is configured to operate in a first state in which at least one function is restricted and a second state in which at least one function is not restricted. When the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit 32 is not stored in the fourth storage unit 48, the control unit 24 operates the electric component 22 in the first state. Preferably, the control unit 24 operates the electrical component 22 in the second state when the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit 32 is stored in the fourth storage unit 48.

図13を参照して、電気コンポーネント22の状態を切り替える処理について説明する。制御部24は、制御部24に電力が供給されると、処理を開始して図13に示すフローチャートのステップS81に移行する。人工知能処理部32は、学習モードから制御モードに切り替わった場合も、処理を開始して図13に示すフローチャートのステップS81に移行してもよい。 The process of switching the state of the electrical component 22 will be described with reference to FIG. When power is supplied to the control unit 24, the control unit 24 starts the process and proceeds to step S81 in the flowchart shown in FIG. Even when the learning mode is switched to the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 may start the process and proceed to step S81 of the flowchart shown in FIG.

制御部24は、ステップS81において、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されているか否かを判定する。制御部24は、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されている場合、ステップS82に移行する。制御部24は、ステップS82において、第2状態で電気コンポーネント22を動作させ、処理を終了する。 In step S81, the control unit 24 determines whether or not the personal information regarding the determined passenger is stored in the fourth storage unit 48. If the personal information regarding the determined passenger is stored in the fourth storage unit 48, the control unit 24 proceeds to step S82. The control part 24 operates the electric component 22 in a 2nd state in step S82, and complete|finishes a process.

制御部24は、ステップS81において、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されていない場合、ステップS83に移行する。制御部24は、ステップS83において、第1状態で電気コンポーネント22を動作させ、処理を終了する。 In step S81, the control unit 24 proceeds to step S83 when the determined personal information regarding the passenger is not stored in the fourth storage unit 48. The control part 24 operates the electric component 22 in a 1st state in step S83, and complete|finishes a process.

(変形例)
実施形態に関する説明は、本発明に従う人力駆動車の搭乗者判別装置および人力駆動車の制御システムが取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本発明に従う人力駆動車の搭乗者判別装置および人力駆動車の制御システムは、例えば以下に示される実施形態の変形例、および、相互に矛盾しない少なくとも2つの変形例が組み合わせられた形態を取り得る。以下の変形例において、実施形態の形態と共通する部分については、実施形態と同一の符号を付してその説明を省略する。
(Modification)
The description of the embodiment is an example of a form that the occupant determination device for a human-powered vehicle and the control system for a human-powered vehicle according to the present invention can take, and is not intended to limit the form. The occupant determination device for a human-powered vehicle and the control system for a human-powered vehicle according to the present invention may take, for example, a modified example of the embodiment described below and a form in which at least two modified examples that do not contradict each other are combined. .. In the following modified examples, the same parts as those of the embodiment are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.

・第3実施形態の制御システム20は、第4実施形態と同様の第4記憶部48をさらに含み、電気コンポーネント22は、人力駆動車10の走行を規制する規制状態と人力駆動車10の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部46を含み、制御部24は、人工知能処理部32によって判別された搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されていない場合、切替部46を規制状態で動作させてもよい。この場合、制御部24は、図14の電気コンポーネント22の状態を切り替える処理を実行できる。制御部24は、制御部24に電力が供給されると、処理を開始して図14に示すフローチャートのステップS91に移行する。人工知能処理部32は、学習モードから制御モードに切り替わった場合も、処理を開始して図14に示すフローチャートのステップS91に移行してもよい。
制御部24は、ステップS91において、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されているか否かを判定する。制御部24は、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されている場合、ステップS92に移行する。制御部24は、ステップS92において、切替部46を許容状態で動作させ、処理を終了する。
制御部24は、ステップS91において、判別した搭乗者に関する個人情報が第4記憶部48に記憶されていない場合、ステップS93に移行する。制御部24は、ステップS93において、切替部46を規制状態で動作させ、処理を終了する。
The control system 20 of the third embodiment further includes a fourth storage unit 48 similar to that of the fourth embodiment, and the electric component 22 controls the travel of the human-powered vehicle 10 and the travel of the human-powered vehicle 10. When the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit 32 is not stored in the fourth storage unit 48, the control unit 24 switches the switching unit 46. It may be operated in a restricted state. In this case, the control unit 24 can execute the process of switching the state of the electric component 22 of FIG. When power is supplied to the control unit 24, the control unit 24 starts the process and proceeds to step S91 in the flowchart shown in FIG. Even when the learning mode is switched to the control mode, the artificial intelligence processing unit 32 may start the process and proceed to step S91 of the flowchart shown in FIG.
In step S91, the control unit 24 determines whether or not the personal information regarding the determined passenger is stored in the fourth storage unit 48. The control unit 24 proceeds to step S92 when the personal information regarding the determined passenger is stored in the fourth storage unit 48. In step S92, the control unit 24 operates the switching unit 46 in the allowance state, and ends the process.
When the personal information regarding the determined passenger is not stored in the fourth storage unit 48 in step S91, the control unit 24 proceeds to step S93. In step S93, the control unit 24 operates the switching unit 46 in the restricted state and ends the process.

・人工知能処理部32は、学習モードと制御モードとを区別しないで動作するように構成されてもよい。この場合、人工知能処理部32は、例えば、搭乗開始の場合、または、入力部36に予め定める情報を入力することによって学習を開始する。人工知能処理部32は、人力駆動車10の走行が停止するまで学習を継続する。この場合、人工知能処理部32は、搭乗者を判別する処理、および、搭乗者の判別結果を用いて行う処理を、学習が実行されている間に行ってもよい。 The artificial intelligence processing unit 32 may be configured to operate without distinguishing between the learning mode and the control mode. In this case, the artificial intelligence processing unit 32 starts learning when boarding is started or by inputting predetermined information to the input unit 36, for example. The artificial intelligence processing unit 32 continues learning until the driving of the human-powered vehicle 10 stops. In this case, the artificial intelligence processing unit 32 may perform the process of determining the occupant and the process of using the determination result of the occupant while the learning is being performed.

10…人力駆動車、13…クランク、20…人力駆動車の制御システム、22…電気コンポーネント、22A…モータ、22B…変速機、22C…電動シートポスト、22D…電動サスペンション、24…制御部、30…人力駆動車の搭乗者判別装置、32…人工知能処理部、34…検出部、36…入力部、32B…第1記憶部、40…第3記憶部、44…第2記憶部、46…切替部、48…第4記憶部。 10... Human-powered vehicle, 13... Crank, 20... Human-powered vehicle control system, 22... Electric component, 22A... Motor, 22B... Transmission, 22C... Electric seat post, 22D... Electric suspension, 24... Control section, 30 ... Passenger discrimination device for human-powered vehicle, 32... Artificial intelligence processing unit, 34... Detection unit, 36... Input unit, 32B... First storage unit, 40... Third storage unit, 44... Second storage unit, 46... Switching unit, 48... Fourth storage unit.

Claims (16)

人力駆動車の走行中における前記人力駆動車の状態および前記人力駆動車の搭乗者の状態の少なくとも1つに関連する状態情報を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記状態情報に応じて、前記搭乗者を判別する人工知能処理部と、を含む、人力駆動車の搭乗者判別装置。
A detection unit that detects state information related to at least one of a state of the human-powered vehicle and a state of an occupant of the human-powered vehicle while the human-powered vehicle is traveling;
An occupant determination device for a human-powered vehicle that includes an artificial intelligence processing unit that determines the occupant according to the state information detected by the detection unit.
前記搭乗者に関する個人情報を入力する入力部をさらに含み、
前記人工知能処理部は、前記入力部から入力された前記個人情報と、前記検出部が検出した前記状態情報とに応じて、前記搭乗者を判別するための処理を構築する、請求項1に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。
Further comprising an input unit for inputting personal information regarding the passenger,
The artificial intelligence processing unit constructs a process for discriminating the occupant according to the personal information input from the input unit and the state information detected by the detection unit. An occupant identification device for the human-powered vehicle described.
前記人工知能処理部は、前記検出部が検出した前記状態情報の変化の特徴を学習する、請求項1または2に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The occupant determination device for a human-powered vehicle according to claim 1 or 2, wherein the artificial intelligence processing unit learns a characteristic of a change in the state information detected by the detection unit. 前記人工知能処理部は、学習した情報を記憶する第1記憶部をさらに含む、請求項3に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The occupant determination device for a human-powered vehicle according to claim 3, wherein the artificial intelligence processing unit further includes a first storage unit that stores learned information. 前記人工知能処理部は、前記検出部が検出した前記状態情報の変化の特徴を、前記個人情報に対応付けて学習する、請求項2に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The occupant determination device for a human-powered vehicle according to claim 2, wherein the artificial intelligence processing unit learns the characteristic of the change in the state information detected by the detection unit in association with the personal information. 前記人工知能処理部は、学習した情報を記憶する第2記憶部をさらに含む、請求項5に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The occupant determination device for a human-powered vehicle according to claim 5, wherein the artificial intelligence processing unit further includes a second storage unit that stores learned information. 前記人工知能処理部は、前記搭乗者を判別できない場合、新規の搭乗者が前記人力駆動車に搭乗していると判定する、請求項1〜6のいずれか一項に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The artificial intelligence processing unit determines that a new passenger is boarding the human-powered vehicle when the passenger cannot be determined, and the artificial-powered vehicle according to any one of claims 1 to 6. Passenger identification device. 前記人力駆動車の状態は、前記人力駆動車のクランクの回転速度、前記クランクに入力される人力駆動力、および、前記人力駆動車の車速の少なくとも1つを含む、請求項1〜7のいずれか一項に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 8. The state of the human-powered vehicle includes at least one of a rotational speed of a crank of the human-powered vehicle, a human-powered driving force input to the crank, and a vehicle speed of the human-powered vehicle. An occupant discrimination device for a human-powered vehicle as described in 1 above. 前記搭乗者の状態は、前記搭乗者の姿勢および前記搭乗者の体重の少なくとも1つを含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置。 The occupant determination device for a human powered vehicle according to any one of claims 1 to 8, wherein the occupant state includes at least one of the occupant's posture and the occupant's weight. 請求項1〜9のいずれか一項に記載の人力駆動車の搭乗者判別装置と、
前記人力駆動車に設けられる電気コンポーネントと、
前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に応じて、前記電気コンポーネントを制御する制御部と、を含む、人力駆動車の制御システム。
An occupant determination device for a human-powered vehicle according to any one of claims 1 to 9,
Electrical components provided on the powered vehicle,
A control system for a human-powered vehicle, comprising: a control unit that controls the electric component according to the occupant determined by the artificial intelligence processing unit.
前記搭乗者に対応する設定情報を記憶する第3記憶部をさらに含み、
前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に対応する前記設定情報に応じて前記電気コンポーネントを制御する、請求項10に記載の人力駆動車の制御システム。
A third storage unit that stores setting information corresponding to the passenger,
The control system for a human-powered vehicle according to claim 10, wherein the control unit controls the electric component according to the setting information corresponding to the passenger determined by the artificial intelligence processing unit.
前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の推進をアシストするモータ、変速機、電動シートポスト、および、電動サスペンションの少なくとも1つを含む、請求項11に記載の人力駆動車の制御システム。 The control system for a human-powered vehicle according to claim 11, wherein the electric component includes at least one of a motor, a transmission, an electric seat post, and an electric suspension that assists in propulsion of the human-powered vehicle. 前記電気コンポーネントは、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、前記少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成され、
前記制御部は、前記人工知能処理部によって前記搭乗者を判別できない場合、前記電気コンポーネントを前記第1状態で動作させる、請求項11または12に記載の人力駆動車の制御システム。
The electrical component is configured to operate in a first state in which at least one function is restricted and a second state in which the at least one function is not restricted;
The control system for a human-powered vehicle according to claim 11 or 12, wherein the control unit operates the electric component in the first state when the artificial intelligence processing unit cannot determine the occupant.
前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の走行を規制する規制状態と前記人力駆動車の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部を含み、
前記制御部は、前記人工知能処理部によって前記搭乗者を判別できない場合、前記切替部を規制状態で動作させる、請求項11〜13のいずれか一項に記載の人力駆動車の制御システム。
The electric component includes a switching unit that switches between a regulation state that regulates the traveling of the human-powered vehicle and a permission state that permits the traveling of the human-driven vehicle,
The control system for the human-powered vehicle according to any one of claims 11 to 13, wherein the control unit operates the switching unit in a restricted state when the artificial intelligence processing unit cannot identify the occupant.
前記搭乗者に関する個人情報を記憶する第4記憶部をさらに含み、
前記電気コンポーネントは、少なくとも1つの機能が制限される第1状態と、前記少なくとも1つの機能が制限されない第2状態とで動作するように構成され、
前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に関する前記個人情報が前記第4記憶部に記憶されていない場合、前記電気コンポーネントを前記第1状態で動作させる、請求項11または12に記載の人力駆動車の制御システム。
Further comprising a fourth storage unit for storing personal information regarding the passenger,
The electrical component is configured to operate in a first state in which at least one function is restricted and a second state in which the at least one function is not restricted;
The control unit operates the electric component in the first state when the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit is not stored in the fourth storage unit. 12. A control system for a human-powered vehicle according to item 12.
前記搭乗者に関する個人情報を記憶する第4記憶部をさらに含み、
前記電気コンポーネントは、前記人力駆動車の走行を規制する規制状態と前記人力駆動車の走行を許容する許容状態とを切り替える切替部を含み、
前記制御部は、前記人工知能処理部によって判別された前記搭乗者に関する前記個人情報が前記第4記憶部に記憶されていない場合、前記切替部を規制状態で動作させる、請求項11〜13のいずれか一項に記載の人力駆動車の制御システム。
Further comprising a fourth storage unit for storing personal information regarding the passenger,
The electric component includes a switching unit that switches between a regulation state that regulates the traveling of the human-powered vehicle and a permission state that permits the traveling of the human-driven vehicle,
The control unit causes the switching unit to operate in a restricted state when the personal information regarding the passenger determined by the artificial intelligence processing unit is not stored in the fourth storage unit. A control system for a human-powered vehicle according to any one of claims.
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