JP5960566B2 - 電動補助自転車の補助力制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、人がペダルを漕ぐことで生じる踏力に対して、踏力による駆動力を補助するためのモータを備えた電動補助自転車に関し、特に、電動自転車を使用する場合の予定走行距離を考慮して効率良くモータによる補助を行う電動補助自転車の補助力制御装置に関する。

電動補助自転車は、ペダルに生じる踏力を検出する踏力センサと、前記踏力センサの出力に応じて駆動力の補助を行うモータと、ペダルが連結されるクランク軸の角度を検出するクランク角センサと、クランク軸の回転数を検出するクランク回転数センサを備えて構成されている。

疲労度が小さい運転者が乗る場合に、モータ補助力が過大にならないよう踏力だけでなく疲労度合いを考慮して駆動力の補助を行う電動自転車としては、特許文献１に示されるように、運転者の心拍数や呼吸数の走行中の変化を測定して人体指標として出力し、踏力に対するモータのアシストトルクを設定する構成が提案されている。

特許第３２７６４２０号公報

上述の構成によれば、心拍数や呼吸回数から算出する人体指標で駆動力の補助率を変化させているので、人体指標が同じであれば駆動力の補助率も同じになりアシスト量も同じになる。
しかしながら、例えば、人体指標が心拍数のみで決まる場合、同じ心拍数により人的指標が同じ値であっても、運転継続時間等の運転状況の相違により運転者が感じる疲労度合いは異なるので、アシスト量が運転者の感覚にそぐわない場合が発生するという課題があった。

本発明は上記実情に鑑みて提案されたもので、運転者が感じる疲労度合いを推定しながら実際に測定される疲労情報に基づくアシスト量を設定して効率良くモータによる補助を行う電動補助自転車の補助力制御装置を提供することを目的としている。

上記目的を達成するため本発明は、従来の電動補助自転車が、踏力及び車速を検出することで通常（基本）アシスト量を設定し、それに応じた出力指令を行ってモータによる駆動力を発生させるのに対して、運転持続時間や、その際の踏力及び車速等の人間の出力を検出し、過去の走行履歴を学習することで人間の疲労度の推定を行って通常（基本）アシスト量に対するモータ出力の増減補正するものである（図１）。

すなわち請求項１は、ペダルに生じる踏力を検出する踏力センサ（２）と、人体の疲労推定を行うアシスト量補正手段を有して前記踏力センサ（２）の出力に応じたアシスト力を決定するアシスト量制御部（１０）と、前記アシスト力を発生させて駆動力の補助を行うモータ（５）とを備えた電動補助自転車の補助力制御装置において、
車両の速度を検知する車速センサ（１）を備えるとともに、
前記アシスト量制御部（１０）は、前記踏力と前記車速から基本アシスト量を演算設定する基本アシスト量設定部（１１）と、運転者の疲労強度を推定し前記基本アシスト量を増減補正する疲労強度推定部（１２）と、前記運転者の走行履歴を学習する履歴学習手段（１３）とを備え、前記疲労強度推定部（１２）は、前記履歴学習手段（１３）に基づきアシスト増減量を算出することを特徴としている。

請求項２は、請求項１の電動補助自転車の補助力制御装置において、前記履歴学習手段（１３）は、運転者の走行履歴における平均出力値付近に対するペダル回転数の分布率を使用してアシスト増減量を算出することを特徴としている。

請求項３は、請求項１の電動補助自転車の補助力制御装置において、前記履歴学習手段（１３）は、前記分布率による最頻値と最少値との差分（分布率差分）を基に前記アシスト増量を算出することを特徴としている。

請求項４は、請求項３の電動補助自転車の補助力制御装置において、前記履歴学習手段（１３）で算出するアシスト増量は、
アシスト係数＝係数×（閾値−分布率差）
で求めることを特徴としている。

請求項５は、請求項４の電動補助自転車の補助力制御装置において、前記閾値は、電動補助自転車の連続運転時間が長くなるに従って単調に増加する値であることを特徴としている。

本発明の電動補助自転車の補助力制御装置によれば、アシスト量制御部（１０）が基本アシスト量設定部（１１）と疲労強度推定部（１２）と履歴学習手段（１３）を備えることで、演算設定する基本アシスト量に対して、走行履歴を考慮した疲労度合いを推定してアシスト量を増減補正するので、運転者に違和感のないアシスト量をモータへ効率良く与えることができる。
その結果、モータを効率的に駆動できるので、１回の充電において安定した走行距離の確保を可能とすることができる。

また、運転者の走行履歴における平均出力値付近に対するペダル回転数の分布率による最頻値と最少値との差分（分布率差分）を基にアシスト増減量を算出するので、分布率差分が小さいときはバラツキが大きく、疲労度合いが高いことを検知することができる。
ことを特徴としている。

本発明の電動補助自転車の補助力制御装置の概要を説明するためのモデル図である。 電動補助自転車の側面説明図である。 クランク軸の位相を説明するためのモデル図である。 電動補助自転車のアシスト駆動力制御装置のブロック図である。 本発明の電動補助自転車の補助力制御装置による効果を説明するためのグラフ図であり、使用時間とアシスト量との関係を示す。 アシスト駆動力制御装置を構成する駆動力アシスト量設定手段のブロック図である。 駆動力アシスト量設定手段におけるアシスト量の設定手順を説明するためのフローチャート図である。 駆動力アシスト量設定手段におけるアシスト量の設定手順の他の例を説明するためのフローチャート図である。 疲労度合いを推定する手順を説明するためのフローチャート図である。 図９のフローチャートにおける「前回運転の履歴補正」の手順を説明するためのフローチャート図である。 図１１のフローチャートにおける「今回アシスト係数の決定」の手順を説明するためのフローチャート図である。 図１１のフローチャートにおける「分布率比較によるアシスト量増減決定」の手順を説明するためのフローチャート図である。 図１２のフローチャートにおける「推定出力値周辺での最頻値と割合を計算」の手順を説明するためのフローチャート図である。 図１２のフローチャートにおける「推定出力値周辺での最頻値と割合を計算」の手順を説明するためのフローチャート図である。 体力回復の確認を行う手順を説明するためのフローチャート図である。 停止・再発進履歴の確認を行う手順を説明するためのフローチャート図である。 疲労度合いを推定する手順の他の例を説明するためのフローチャート図である。 運転者による出力経過時間に対する持久系比率と瞬発系比率の一般的な関係を示すグラフであり、判定閾値を示す。 運転者による出力経過時間に対する持久系比率と瞬発系比率の一般的な関係を示すグラフであり、バイアス閾値を示す。 １日走行当たりのペダル回転数に対する出力分布を基に作成した平均出力値に対する分布特性グラフを説明するための図である。 アシスト係数を算出する場合の閾値について、連続運転時間に対して設定される閾値を示すグラフである。

本発明の電動補助自転車の実施形態の一例について、図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の特徴的な構成であるアシスト駆動力制御装置を備えた電動補助自転車の側面図である。アシスト駆動力制御装置は、運転者の疲労度の度合いを推定してアシスト量を決めることで、モータによる駆動力のアシストを効率良く行うものである。

電動補助自転車５０は、車体前方に位置するヘッドパイプ５１と、該ヘッドパイプ５１から後方かつ下方に延びるダウンフレーム５２と、ダウンフレーム５２の後端から上方に立ち上がるシートパイプ５３とを備える。ヘッドパイプ５１には、下方に延びるフロントフォーク５４が操舵可能に接続され、このフロントフォーク５４の下端には前輪ＷＦが軸支されている。前輪ＷＦには、電動補助自転車５０の車速を検出するための車速センサ１が配設されている。ヘッドパイプ５１の上方にはハンドル５５が設けられている。

ダウンフレーム５２の後端には、後方に延びるリヤフォーク５６が配設され、このリヤフォーク５６の後端に後輪ＷＲが軸支されている。また、シートパイプ５３の上部とリヤフォーク５６の後部との間には、左右一対のステー５７が配設されている。

ダウンフレーム５２及びリヤフォーク５６には、アシスト駆動ユニット６１が支持されている。シートパイプ５３には、上端にシート５８を有するシートポスト５９がシート５８の上下位置を調整可能に装着されている。シートパイプ５３の後方には、アシスト駆動ユニット６０に電力を供給するためのバッテリ６２が着脱可能にシートパイプ５３のステー６３に取り付けられている。

クランク軸７１は、アシスト駆動ユニット６０及びスプロケット（出力部）６４に貫通して車体の幅方向に延びるように設けられ、クランク軸７１の両側には、ペダル７２Ｌを有するクランク７３Ｌ、ペダル７２Ｒを有するクランク７３Ｒが接続されている。運転者がペダル７２Ｌ，７２Ｒを漕ぐことにより、クランク軸７１に回転トルク（動力）が与えられる。クランク軸７１に与えられた回転トルクに起因してスプロケット６４が回転し、スプロケット６４の回転は、チェーン６５を介して後輪ＷＲ側のスプロケット６６に伝達されて後輪ＷＲが回転する。

クランク軸７１に与えられた回転トルク値ｆを検出する踏力センサ（磁歪式トルクセンサ）２は、クランク軸３８上に配置される。なお、踏力センサ２は、所定の周期でクランク軸７１の回転トルク値ｆを検出する。
運転者によりクランク軸７１に与えられるペダル踏力（回転トルク値ｆ）は、図３に示すように、運転者がペダル７２を漕いだときに発生する踏力Ｆの回転方向の分力であり、実際に運転者がペダルに与えた踏力（踏力実効値）Ｆとは異なる。回転トルク値ｆと踏力Ｆとは、回転トルク値ｆ＝踏力Ｆ×ｃｏｓθの関係式で表すことができる。運転者は、ペダル７２Ｌ，７２Ｒを漕ぐときには、ペダル７２Ｌ，７２Ｒを鉛直方向に踏むので、踏力Ｆの方向は鉛直方向となる。
また、クランク軸７１の近傍位置には、クランク軸７１に連結されるクランク７３のクランク角度を検出するクランク角センサ３が装着されている。

アシスト駆動ユニット６０は、モータ５と、モータ５を駆動させるモータ駆動回路（駆動ドライバ）と、踏力センサ２によって検出された回転トルク値ｆに基づいてモータ駆動回路のＰＷＭ制御を行うアシスト量制御部１０と、モータ５のモータ駆動軸６７から駆動力が伝達されて回転するアシストスプロケット６１とをケース内に一体的に保持して構成される。アシストスプロケット６１にはチェーン６５が取り付けられることで、アシスト駆動ユニット６０は、モータ５の駆動力を前記駆動系機構に伝達する。

アシスト制御部１０は、踏力センサ２によって検出された回転トルク値ｆを基に算出したアシストトルク（アシスト力）をモータ５が発生するように、モータ駆動回路をＰＷＭ制御する（アシスト制御を行う）。
アシストトルク（アシスト力）は、踏力センサ２の出力に応じて決定される。その際、踏力と車速から運転者の運転状況に応じた基本アシスト量を演算設定するとともに、運転者の疲労強度を推定し基本アシスト量を増減補正するように制御する。基本アシスト量の演算及び疲労強度の推定によるアシストトルクの算出手順の詳細については後述する。

モータ５が発生したアシストトルクは、アシストスプロケット６１を介してチェーン６５に伝達される。したがって、運転者がペダル７２Ｌ，７２Ｒを漕ぐことによって、クランク軸７１に与えられた回転トルクｆ（駆動力）とモータ５が発生したアシストトルクとが、チェーン６５を介して後輪側のスプロケット６６に伝達され、後輪ＷＲが回転する。なお、アシストスプロケット６１の後方には、チェーン６５の巻き付け角を大きく取るためのアイドラ６８が設けられている。

また、アシスト駆動ユニット６０は、電動補助自転車５０が前に進む方向（正方向）に、ペダル７２Ｌ，７２Ｒを漕いだ場合にスプロケット６４を回転させ、正方向とは反対の方向にペダル７２Ｌ，７２Ｒを漕いだ場合にスプロケット６４を回転させない機構を有している。

次に、電動補助自転車のアシスト駆動力制御装置について、図４〜図６を参照して説明する。
アシスト駆動力制御装置は、図３に示すように、車両の速度を検知する車速センサを有する停止履歴・疲労回復検出手段１と、踏力センサを備えてペダルに生じる踏力（回転トルク値）を検出する踏力検出手段２と、前記ペダルが連結されるクランク軸の角度を検出するクランク角センサを備えるクランク角検出手段３と、運転者の疲労を検出する疲労検出手段７と、駆動力の補助を行うモータ５と、駆動力のアシスト量を制御するアシスト量制御部１０と、アシスト量制御部１０からの駆動信号に基づいてモータ５の駆動を行うモータ駆動回路６を備えて構成されている。
アシスト駆動力制御装置は、電動補助自転車の使用に際して予定走行距離等のユーザが申告する情報を入力するユーザ入力手段８を備えている。
また、アシスト駆動力制御装置は、疲労度合いを考慮するアシスト機会を少なくするパワーモード、ノーマルモード、疲労度合いを考慮するアシスト機会を多くして節電を図るエコモードを選択するハンドルスイッチであるモード切換手段４を備えている。

停止履歴・疲労回復検出手段１は、車速センサからの信号を一定期間毎に入力して車速を計算するとともに、一定時間毎に車速変化を算出する。そして、車速及び車速変化量から停止履歴を算出して記憶することで疲労回復のための情報を取得し、アシスト量制御部１０へ出力する。疲労回復のための情報とは、例えば、停止履歴の回数や時間から演算される運転継続時間や運転停止時間等、予め設定した演算式に入力して求められる値を疲労回復度と設定する。

踏力検出手段２は、踏力センサで検出された走行中のペダル踏力（クランク軸に対して直角方向に作用する回転トルク値ｆ）から、鉛直方向下方に働く力である踏力実効値（実際に運転者がペダル７２に与えた踏力）Ｆを推定して検出し、アシスト量制御部１０へ出力する。

クランク角検出手段３は、クランク角センサからクランク角度を検出するとともに、クランク回転数及びクランク回転数変化量を算出し、アシスト量制御部１０へ出力する。

ハンドルスイッチ４は、スイッチによりパワーモード、ノーマルモード、エコモードを選択するものであり、選択されたモードによりモータ５による疲労度合いを考慮したアシストを行うか否かのペダル踏力値に関する閾値が変化する。すなわち、パワーモードでは、疲労度合いを考慮するアシスト機会が少なくなるように、ペダル踏力値の閾値が低く設定されている。また、エコモードでは、疲労度合いを考慮するアシスト機会を多くして効率良いアシスト量を設定して電力消費が少なくなるように、ペダル踏力値の閾値が高く設定されている。ノーマルモードは、パワーモードの閾値とエコモードの閾値の略中間のペダル踏力値の閾値が設定されている。

疲労検出手段７は、筋肉状態を電気信号で検出する筋電センサ７ａ、心拍数を検出する心拍センサ７ｂ、呼吸成分検出器７ｃ等、運転者の疲労状態を検出可能とする疲労検知センサにより構成されている。これらの疲労検知センサは、運転者の手や足等に巻付可能なバンド等により構成され、運転者に装着することで疲労状態を検出できるようになっている。

ユーザ入力手段８は、電動補助自転車の使用に際して、走行中の希望平均速度や希望負荷を入力する平均車速入力手段８ａと、ユーザの運動状態や生理状態を入力する運動状態／生理状態入力手段８ｂを有している。
平均車速入力手段８ａは、電動補助自転車の走行時に希望する平均速度（停止時間を除いた平均速度）や、何ワットの負荷で走行する等の走行負荷に関する情報を入力する。

運動状態／生理状態入力手段８ｂは、ユーザの過去の運動状態（運動履歴）や、生理周期等の個人情報を入力する。これらの入力には、スマートフォン等の端末を運動状態／生理状態入力手段８ｂに接続可能とし、所望のアプリ起動時のスマートフォンを介して運動状態／生理状態に関するデータが入力されるようにしてもよい。また、電動補助自転車に装着されたインターフェスに対して手動で入力を行うものであっても良い。

アシスト量制御部１０は、停止履歴・疲労回復検出手段１からの車速及び車速変化量，踏力検出手段２からの回転トルク値及び踏力実効値，クランク角検出手段３からのクランク角度から駆動力アシスト量を設定する駆動力アシスト量設定手段２０と、駆動力アシスト量を演算する際に基準となる基本アシスト量を算出する基本アシスト量設定部１１と、停止履歴・疲労回復検出手段（車速センサ）１及び踏力検出手段２から検出された情報（踏力や疲労回復度）から疲労度を推定して基本アシスト量を増減補正する疲労強度推定部１２と、運転者の走行履歴を学習して疲労強度推定部１２におけるアシスト増減量を算出する履歴学習手段（１３）を備えて構成されている。
また、疲労度を推定するに際して、疲労検出手段７の各種センサから検出された情報を考慮してもよい。

基本アシスト量設定部１１では、駆動力アシスト量を設定するための基準値となる基本アシスト量について、踏力検出手段２からの踏力（実効値）と、停止履歴・疲労回復検出手段（車速センサ）１からの車速とから設定する。例えば、予め、踏力と車速を変数とする基本アシスト量の演算式が記憶され、踏力及び車速を代入することで基本アシスト量が求められるようになっている。基本アシスト量の演算式は、基本的に、車速が低い状態で踏力が大きいときほど大きな値が得られるようになっている。
また、基本アシスト量は、後述する疲労強度推定部１２により推定される疲労強度により補正されるようになっている。

疲労強度推定部１２で推定される疲労強度は、例えば、踏力又は車速の計時時間、運転者に装着された筋電センサ７ａ、心拍センサ７ｂ、呼気成分検出器７ｃで得られたデータ、踏力及び車速により推定する。筋電センサ７ａは運転者の筋肉の疲労状態を、心拍センサ７ｂは運転者の心拍数を、呼気成分検出器７ｃは運転者の呼吸におけるＣＯ₂の割合（呼気成分）をそれぞれ検知するものであり、得られたデータにより瞬発系又は持続系の疲労時状態を検知することができる。

また、疲労強度推定部１２は、踏力や車速の履歴から運転継続時間を算出し、この運転継続時間が所定時間以下であれば、運動量が少ないと判断して疲労強度を無と推定することが行われる。
疲労強度推定部１２は、踏力や車速の履歴から車両停止及び再発進の回数を検出し、検出されたデータを疲労強度に反映させる。すなわち、再発進の回数が多くなるに従って疲労強度の値を増加させる。
疲労強度推定部１２は、踏力や車速の履歴から検出された車両停止時間から疲労回復を推定して疲労強度に反映させる。例えば、連続した車両停止時間が所定値以上になった場合に、疲労回復したと判断し、疲労強度の値を減少させる制御を行う。

履歴学習手段１３は、ユーザによる過去の運転履歴を考慮することで、個別ユーザの特性に応じて疲労強度推定部１２におけるアシスト増減の補正を行うものである。履歴学習手段１３では、ユーザによる運転履歴から１日当たりの出力分布が記憶されるように構成されている。
すなわち、図２０に示すように、ペダル回転数に対する出力点をプロットし、ユーザの出力平均値（又は後述する申告出力値や指定出力値）付近のプロットによる分布グラフ（横軸がペダル回転数、縦軸が分布率）が作成されている。このグラフから一定出力範囲に対する分布が求められる。自転車走行においては、平坦な道であれば一定出力で走行する状況が多いので、出力分布のバラツキが多い場合は「疲労している」と判断することができる。
分布グラフから最頻値と最小値との差分（分布率差分）を算出し、分布率差分よりアシスト係数が決定される。アシスト係数は、係数×（閾値−分布率差分）で与えられる。係数は、予め定められた値である。閾値は予め設定された値であるが、図２１に示すように、運転持続時間が長くなると増加するように設定されている。これは、運転持続時間の増加に伴ってアシスト量を多くするためである。
履歴学習手段（１３）は、運転者の走行履歴における平均出力値付近に対するペダル回転数の分布率（図２０）を使用し、分布率による最頻値と最少値との差分（分布率差分）を基に前記アシスト増量を算出する。もっとも、最頻値に代えて、平均値や中央値と最小値との差分（分布率差分）に基づいて算出を行ってもよい。

疲労強度推定部１２により疲労度を考慮したアシスト率による補助を行うことで、走行抵抗分のみアシスト量を増加し、負荷に対してアシスト率を一定にして補助する（従来アシスト）のではなく、図５に示すように、走行当初の疲労度が少ない時にはアシスト率を低く設定し、走行距離が長くなって疲労度が大きくなった時にアシスト率を増加させることができる（本発明アシスト）。

駆動力アシスト量設定手段２０は、基本アシスト量設定部１１により設定された基本アシスト量と疲労強度推定部１２が推定した疲労強度が入力されることで駆動アシスト量を計算するアシスト量計算手段２２と、計算した駆動力アシスト量に対応する電流値のデューティ比を算出するデューティ比計算手段２４とを備えている（図６）。駆動力アシスト量設定手段２０は、例えばＣＰＵから構成され、予め設定されたプログラム又はハード回路により、前記した各手段が実行される。
アシスト量計算手段２２は、基本アシスト量設定部１１により設定された基本アシスト量に対して、疲労強度推定部１２が推定した疲労強度（アシスト係数）を乗じた値がアシスト量として算出される。

デューティ計算手段２４は、駆動パルスのデューティ比が算出され、ＰＷＭ出力としてモータ駆動回路６に出力される。

モータ駆動回路６では、ＰＷＭ出力に応じてトルク制御が行われてモータ５が駆動される。モータ駆動回路６は、複数相（ＵＶＷの３相）の各スイッチング素子を有し、アシスト制御部１０は、決められたデューティ比でＵＶＷ相の各スイッチング素子をオン・オフ制御することで、モータ駆動回路６をＰＷＭ制御する。このＰＷＭ制御により、モータ駆動回路６は、バッテリ６２の直流電力を３相交流電力に変換して、３相の交流電流をモータ５のＵ相のステータコイル、Ｖ相のステータコイル、Ｗ相のステータコイルに通電し、モータ５のモータ駆動軸６７が回転する。

続いて、駆動力アシスト量設定手段２０での駆動力アシスト量を設定する手順について、図７を参照しながら説明する。
電動補助自転車の走行時において、アシスト走行のモードが選択されている場合（ステップ１００）、先ず、ハンドルスイッチ４のモードがパワーモード、ノーマルモード、エコモードのいずれかであるかについて判定し、選択されたモードに応じた閾値（ペダル踏力値）と踏力検出手段２で算出された踏力値（ペダル踏力値）との比較を行う（ステップ１０１）。このステップは、疲労度合いを考慮したアシストを行うか否かを判断するものであり、ペダル踏力値に関する閾値は、パワーモード、ノーマルモード、エコモードの順に高くなるように設定されている。閾値が高くなるほど、疲労度合いを考慮する機会を多くして効率良いアシスト量を設定して電力消費が少なくなるように設定されている。
踏力値（ペダル踏力値）が閾値以上である場合には、アシスト量を演算するに際して疲労度合いを考慮する必要がないと判断し、通常のアシスト制御（通常アシスト制御）が行われる。

通常アシスト制御では、踏力実効値が計算され（ステップ１１０）、踏力実効値に比例したアシスト量が踏力比例制御で計算され（ステップ１１１）、踏力実効値に比例するトルクピーク値で駆動力（加工トルク値）が付与される。
また、通常アシスト制御では、踏力比例制御に代えて、車速比例制御によりアシスト量を算出しても良い。

一方、踏力値（ペダル踏力値）が閾値未満である場合、停止履歴・疲労回復検出手段（車速センサ）１で検出された運転持続時間や停止・再運転回数等の運転履歴が保存される（ステップ１０２）。
次に、運転履歴である運転持続時間と予め設定した時間である閾値との比較を行う（ステップ１０３）。閾値（時間）は、例えば、一般人が継続して平均的な速度で自転車を漕いで運動した場合に疲労を感じる時間に設定する。

運転持続時間が閾値未満である場合には、運転者が疲労していないと判断し、通常時のアシスト制御が行われる（ステップ１１０、１１１）。
運転持続時間が閾値以上である場合には、運転者が疲労していると判断し、疲労度合いの推定を行う（ステップ１０４）。ステップ１０４における疲労度合いの推定の詳細手順については後述する。

次に、基本アシスト量設定部１１で設定された基本アシスト量と疲労度合い（アシスト係数）から駆動アシスト量を計算する（ステップ１０５）。
前回周期のペダル踏力（回転トルク値）の呼び出し（ステップ１０６）、前回周期の踏力を考慮した駆動アシスト量の計算（ステップ１０７）が行われる。

駆動アシスト量でモータ駆動を行う場合には、車速に対してアシスト量が適当であるかを判断する走行状態確認を行って（ステップ１０８）、モータ駆動回路６を介してアシスト量をモータ５へ指令してモータ５の駆動が行われる。走行状態確認では、例えば、一定の車速以上である場合にはアシストを行わない等の独自の設定に該当しているか（若しくは、車速に対してアシスト量が適当であるか）等を判断する。

図８は、駆動力アシスト量設定手段２０での駆動力アシスト量を設定する場合の他の手順を示すもので、図７と同一のステップについては同一符号を付している。
この例によれば、ステップ１０５で行われるアシスト量の計算の後に、疲労検出装置７の各センサで検出した情報を考慮したアシストを行うため、回転するペダルにおいて前回周期に生じる踏力をフィードバックして補正演算処理し（ステップ１１２）、アシスト力を決定する（ステップ１０５）。

次に、ステップ１０４における疲労度合いの推定の詳細手順（疲労度合いの推定（ａ））について、図９を参照して説明する。
疲労度合いの推定（ステップ１０４）を行う場合、先ず、前回運転履歴補正を行う（ステップ２０１）。前回運転履歴補正は、疲労強度推定部１２で疲労推定を行うに際して、履歴学習手段１３でユーザによる過去の運転履歴を考慮してアシスト増減を算出するために行われる。

前回運転の履歴補正（ステップ２０１）は、図１０に示す手順で行われる。
運転履歴の有無を確認する（ステップ２０２）。
運転履歴無しの場合、計算終了する（ステップ２０５）。
運転履歴有の場合、前回アシスト係数を呼び出す（２０３）。
今回のアシスト係数を決定する（ステップ２０４）。
アシスト係数の決定は、図１１に示すように、疲労軽減効果を評価し（ステップ２０６）、分布率比較によるアシスト量の増減を決定し（ステップ２１１）、計算を終了する（ステップ２０５）。

分布率比較によるアシスト量の増減決定（ステップ２１１）は、図１２に示す手順で行われる。
走行開始からのペダル入力−ペダル回転数呼び出し（ステップ２１２）。
ユーザにより平均速度入力手段８ａに入力された平均速度（負荷情報）の有無（申告値の有無）を判断する（ステップ２１３）。
申告値が無い場合、指定出力値周辺での最頻値と割合を計算し（ステップ２１４）、指定出力値周辺での少ない頻度の割合を計算する（ステップ２１５）。

申告値が有る場合、申告出力値周辺での最頻値と割合を計算し（ステップ２１４）、申告出力値周辺での少ない頻度の割合を計算する（ステップ２１５）。

申告値が無い場合の指定出力値とは、アシスト係数を算出するため、ユーザの体格等からペダルを漕いだ場合の出力値を予想するもので、図１３のフローチャートにより計算される。
すなわち、ユーザの身長・体重等の個人情報を読み込み（ステップ２２１）、人間の最大出力を計算し（ステップ２２２）、個人情報で補正を行うことで個別ユーザの指定出力値を計算する（ステップ２２３）。
また、申告値が無い場合の指定出力値について、図１４のように、推定出力値周辺での最頻値と割合の計算時に、予め入力されている初期設定値を読み込むようにしてもよい（ステップ２２４）。

図１２のフローチャートに戻り、図２０で説明した（最頻値の割合−少ない頻度の割合）から分布率差分を算出する（ステップ２１８）。自転車走行においては、一定出力で走行する状況が多いので、差分が大きい場合は運転状況「良」と判断してアシスト量を少なくし、差分が少ないときには運転状況「悪」と判断してアシスト量を多くする。
分布率の閾値値を判定する（ステップ２１９）。閾値は、図２１に示すように、運転持続時間が長くなると増加するように設定されている。
アシスト量補正のためのアシスト係数（係数×（閾値−分布率差分））を決定する（ステップ２２０）。

次に、図９のフローチャートに戻り、運転継続時間に対する運転者が入力するペダル踏力の値で疲労度合いを決定する（ステップ１２１）。例えば、運転時間に対して一般人の平均的なペダル踏力の平均値の推移がグラフ化されている場合に、実際に入力されるペダル踏力と平均値との比較により疲労度合いの大きさを決定する。
そして、疲労強度推定部１２では、疲労度合いを補正して得られる疲労強度（アシスト係数）が推定される。

疲労度合いの決定後に、運転者の体力回復の確認を行う（ステップ１２２）。
この体力回復の確認は、図１５に示した手順によって行われる。
先ず、体力回復状態を判定する（ステップ１３１）。体力回復状態の判定は、疲労検出手段７の各種センサからのデータを解析することで判断する。
体力回復「有」と判定された場合、停止履歴・疲労回復検出手段１で検出されて記憶されている前回停止時間を呼び出す（ステップ１３２）。
呼び出された停止時間の長さから停止による回復分を計算し（ステップ１３３）、体力回復確認処理を終了する（ステップ１３４）。
ステップ１５１で体力回復「無」と判定された場合は、そのまま体力回復確認処理を終了する（ステップ１３４）。

体力回復の確認後に、停止・再発進履歴の確認を行う（ステップ１２３）。
この停止・再発進履歴の確認は、図１６に示した手順によって行われる。
先ず、再発進履歴の有無を確認する（ステップ１４１）。再発進履歴は、停止履歴・疲労回復検出手段１で検出されたデータで判断される。
再発進履歴があった場合、踏力検出手段２で検出されて記憶されている前回周期の踏力を呼び出す（ステップ１４２）。
停止時間の長さによる体力の回復分を計算し（ステップ１４３）、停止・再発進履歴確認処理を終了する（ステップ１４４）。
ステップ１４１で再発進履歴がなかった場合は、そのまま停止・再発進履歴確認処理を終了する（ステップ１４４）。

図１７は、図７におけるステップ１０４の疲労度合いの推定について、図９とは異なる手順（疲労度合いの推定（ｂ））を示したものであり、疲労度合いについて持久系と瞬発系を分けた場合に、瞬発系比率の割合を考慮して疲労強度を推定することが行われる。
疲労度合いの推定（ステップ１０４）を行う場合、先ず、前回運転履歴補正を行う（ステップ２０１）。前回運転履歴補正は、疲労強度推定部１２で疲労推定を行うに際して、履歴学習手段１３でユーザによる過去の運転履歴を考慮してアシスト増減を算出するために行われるものであり、既に説明した図１０の手順で行われる。

次に、持久系と瞬発系との筋肉稼働量を判定する（ステップ１５０）。この判定は、運転者による出力経過時間に対する持久系比率と瞬発系比率の一般的な関係を示す予め登録されたグラフ（図１８を参照）により推定する。筋肉稼働量の持久系比率は、出力経過時間が長いほど増加し、筋肉稼働量の瞬発系比率は出力経過時間が長くなるほど減少する。この例では、筋肉稼働量の持久系比率が６０〜７０％付近の比率を判定閾値と設定することで、この値より持久系比率が低い場合に持久系＜瞬発系とみなして、瞬発系の割合を考慮した疲労強度の推定が行われる。

出力経過時間から持久系比率が判定閾値より大きいと推定される場合は、図９のステップ１２１と同様に、運転継続時間に対する運転者が入力するペダル踏力の値で疲労度合いを決定する（ステップ１２１）。すなわち、運転時間に対する一般人の平均的なペダル踏力の平均値の推移がグラフ化されている場合に、実際に入力されるペダル踏力と平均値との比較により疲労度の大きさを決定する。
逆に、出力経過時間から持久系比率が判定閾値より小さいと推定される場合は、ステップ１２１と同様に、運転継続時間に対する運転者が入力するペダル踏力の値で疲労度合いを決定した（ステップ１５１）後、瞬発系比率分のアシスト量が補充される処理（バイアス処理）が行われる（ステップ１５２）。瞬発系比率分のアシスト量は、筋肉稼働量の持久系比率の最低比率をバイアス閾値とすることで（図１９を参照）、アシストバイアス量（＝係数×（瞬発系比率−閾値））で与えられる値が、瞬発系に必要なアシスト力として算出される。
これは、瞬発系の筋肉稼働量が大きいと推定される場合は、急坂上りや急加速を要求する等、高負荷がかかっている場合が経験的に多いため、アシスト量を増やすようなバイアス処理が行われるようにするためである。

疲労度合い決定後、図９と同様に、体力回復の確認し（ステップ１２２）、停止・再発進履歴を確認し（ステップ１２３）、疲労度合いの推定処理を終了する（ステップ１２４）。ステップ１２２及びステップ１２３で行う処理は、図１５及び図１６で説明したものと同様である。

上述した電動補助自転車のアシスト駆動力制御によれば、従来例で述べたような、心拍数や呼吸回数から算出する人体指標で単に駆動力の補助率を変化させるのではなく、アシスト量制御部１０により運転状況（踏力と車速）から基本アシスト量を演算設定し、運転者の疲労強度を疲労強度推定部１２で推定するとともに、履歴学習手段１３により過去の運転履歴を考慮して基本アシスト量を増減補正することでアシスト力を決定（運転状況を考慮して演算設定された基本アシスト量に対して疲労度合い（人体指標）及び履歴情報を考慮したアシスト力を決定）するので、運転者に違和感のないアシスト量を効率良く与えることができる。
その結果、モータを効率的に駆動できるので、１回の充電において安定した走行距離の確保を可能とすることができる。

１…停止履歴・疲労回復検出手段（車速センサ）、 ２…踏力検出手段（踏力センサ）、 ３…クランク角検出手段（クランク角センサ）、 ４…モード切換手段（ハンドルスイッチ）、 ５…モータ、 ６…モータ駆動回路、 ７…疲労検出手段、 ８…ユーザ入力手段、 ８ａ…平均車速入力手段、 ８ｂ…運動状態／生理状態入力手段、 １０…アシスト量制御部、 １１…基本アシスト量設定部、 １２…疲労強度推定部、 １３…履歴学習手段、 ２０…駆動力アシスト量設定手段、 ５０…電動補助自転車、 ６０…アシスト駆動ユニット、 ６１…アシストスプロケット、 ６７…モータ駆動軸、 ７１…クランク軸、 ７２…ペダル、 ７３…クランク、 ｆ…回転トルク値、 Ｆ…踏力実効値。

Claims (4)

1. ペダルに生じる踏力を検出する踏力センサ（２）と、人体の疲労推定を行うアシスト量補正手段を有して前記踏力センサ（２）の出力に応じたアシスト力を決定するアシスト量制御部（１０）と、前記アシスト力を発生させて駆動力の補助を行うモータ（５）とを備えた電動補助自転車の補助力制御装置において、
   車両の車速を検知する車速センサ（１）を備えるとともに、
   前記アシスト量制御部（１０）は、
   前記踏力と前記車速から基本アシスト量を演算設定する基本アシスト量設定部（１１）と、
   運転者の疲労強度を推定し前記基本アシスト量を増減補正する疲労強度推定部（１２）と、
   前記運転者の走行履歴を学習する履歴学習手段（１３）とを備え、
   前記疲労強度推定部（１２）は、前記履歴学習手段（１３）に基づきアシスト増減量を算出し、
   前記履歴学習手段（１３）は、ペダル回転数に対する出力点をプロットし、ユーザの出力平均値付近のプロットによる分布グラフから求めた、一定出力範囲に対するペダル回転数の分布率を使用してアシスト増減量を算出する電動補助自転車の補助力制御装置。
2. 前記履歴学習手段（１３）は、前記分布率による最頻値と最少値との差分としての分布率差分を基に前記アシスト増減量を算出する請求項１に記載の電動補助自転車の補助力制御装置。
3. 前記履歴学習手段（１３）で算出するアシスト増減量は、
   アシスト係数＝係数×（閾値−分布率差分）
   で求めた前記アシスト係数に前記基本アシスト量を乗じることで求められる請求項２に記載の電動補助自転車の補助力制御装置。
4. 前記閾値は、電動補助自転車の連続運転時間が長くなるに従って単調に増加する値である請求項３に記載の電動補助自転車の補助力制御装置。