JP6780396B2 - 駆動モード選択装置および駆動モード選択方法 - Google Patents

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Description

本発明は、動力によって人をアシストする装置を制御する技術に関する。
電動機によって駆動力の補助を行う自転車（電動アシスト自転車）が広く知られている。電動アシスト自転車はモータやバッテリを装備しているため車重が重く、ひとたびバッテリ切れを起こすと駆動のために必要なトルクが著しく増大する。よって、電動アシスト自転車の利用者は、出先でバッテリ切れを起こさないよう、バッテリの充電量を適切に管理しなければならない。
電動アシスト自転車は、一般的に、補助の度合いが異なる複数の走行モードを備えている。例えば、走行距離が短いかわりに強力なアシストを行えるモードや、アシスト力を弱めるかわりに走行距離を伸ばすモードなどが搭載されていることが多い。電動アシスト自転車の利用者は、当該モードを走行中に切り替えてアシスト力を調整することで、走行可能距離を調整することができる。
特開２０１２−１２１３３８号公報 特開２０１５−２１９０７０号公報
しかし、従来技術に係る電動アシスト自転車では、搭乗者が走行モードを手動で切り替えることでアシスト強度を変更することは可能であるが、バッテリ残量や走行可能距離などを考慮して、適切なアシスト強度を決定する制御は行われていない。
すなわち、走行中にアシストが不能にならないよう考慮したうえで好ましいアシスト強度を選択するという点において改善の余地があった。
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、電力によってユーザをアシストする補助装置のアシスト強度を適切に選択する駆動モード選択装置を提供することを目的とする。
本発明に係る駆動モード選択装置は、バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する装置である。
具体的には、前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報を取得するタスク情報取得部と、前記バッテリの残量を取得する残量取得部と、前記タスク情報と前記バッテリの残量に基づいて、電力量の過不足を推定する電力推定部と、前記推定の結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択部と、を有することを特徴とする。
補助装置とは、バッテリの電力によって発生した動力によってユーザの運動をアシストする装置である。補助装置は、例えば、自転車に搭載され、漕ぐ力をアシストする装置であってもよいし、身体に装着し、筋力をアシストする装置等であってもよい。補助装置は、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な構成となっている。一般的に、高出力を得られる駆動モードにすると動作可能時間は短くなり、出力を低く抑える駆動モード
にすると動作可能時間は長くなる。
本発明に係る駆動モード選択装置は、補助装置が行う所定のタスクに関する情報（タスク情報）と、バッテリ残量の双方に基づいて電力量の過不足を推定し、複数の駆動モードの中から適切なモードを選択する。
所定のタスクとは、ユーザのアシストを行うタスクである。例えば、補助装置が電動アシスト自転車に搭載されているものである場合、「出発地から目的地までの走行をアシストする」というタスクが所定のタスクとなる。
また、例えば、補助装置が、人間の筋力をアシストする装置である場合、「荷物の運搬を１０回アシストする」というタスクを所定のタスクとしてもよい。
タスク情報は、所定のタスクに関する情報であれば、どのようなものを含んでもよい。例えば、補助装置の動作開始から動作終了までに実行すべきタスクを表す情報を含んでいてもよいし、まだ実行されていない（残存している）タスクを表す情報を含んでいてもよい。
かかる構成によると、バッテリ切れによってタスクの途中でアシストが不能にならないよう考慮したうえで、好ましいアシスト強度を提供することができる。
また、前記電力推定部は、前記補助装置が所定の駆動モードで前記所定のタスクを完了させた場合の消費電力量を推定し、前記推定した消費電力量にさらに基づいて電力量の過不足を推定することを特徴としてもよい。
電力量の過不足は、タスク情報およびバッテリ残量に加え、推定した消費電力量を用いて推定することが好ましい。かかる構成によると、より適切な駆動モードを選択することができる。
また、前記所定のタスクは、複数の単位タスクからなり、前記電力推定部は、既に完了した単位タスクにおける消費電力量の平均値と、残存している単位タスクに基づいて、前記所定のタスクが完了するまでの消費電力量を推定することを特徴としてもよい。
単位タスクとは、所定のタスクを構成する複数のタスクである。例えば、所定のタスクが「目的地までの走行をアシストする」というものであった場合、「所定の単位距離（例えば１０ｍ）の走行をアシストする」というタスクが単位タスクとなる。また、例えば、所定のタスクが、「複数の荷物を運搬する作業をアシストする」というタスクであった場合、「荷物ひとつを運搬する作業をアシストする」というタスクが単位タスクとなる。
このように、既に完了した単位タスクにおける消費電力量の平均を取得することで、全てのタスクが完了するまでに必要な消費電力量をより正確に算出することができる。
また、前記補助装置が第一の駆動モードで駆動した場合に、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くなると前記電力推定部が判定した場合に、前記モード選択部が、前記第一の駆動モードよりも消費電力量が少ない駆動モードである第二の駆動モードを選択することを特徴としてもよい。
バッテリ残量の不足が予測される場合に、消費電力量が少ない駆動モードに変更することで、所定のタスクが完了するまでアシストを継続できるようになる。
また、前記補助装置が第一の駆動モードよりも出力が高い駆動モードである第三の駆動モードで駆動した場合であっても、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くならないと前記電力推定部が判定した場合に、前記モード選択部が、前記第三の駆動モードを選択することを特徴としてもよい。
逆に、所定のタスクが完了するまでに十分なバッテリ残量がある場合、出力の高い駆動モードに切り替えることで、ユーザの負担を軽減することができる。
また、前記モード選択部は、前記第三の駆動モードとして、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くならず、かつ、最大の出力が得られる駆動モードを選択することを特徴としてもよい。
かかる構成によると、バッテリ残量に基づいて提供可能な最大のアシスト力を提供することができるため、ユーザビリティを向上させることができる。
また、前記モード選択部は、前記所定のタスクを実行中に、周期的に前記駆動モードの再選択を行うことを特徴としてもよい。
補助装置にかかる負荷が一定ではない場合、推定結果に誤差が生じ、予定していたアシストができなくなるおそれがある。そこで、周期的に駆動モードを再選択する処理を行うようにしてもよい。これにより、変動する負荷に追従して適切な駆動モードを提供することができる。
また、前記補助装置は、モータの動力によって自転車の走行をアシストする装置であり、前記タスク情報は、目的地までの残り距離に関する情報を含むことを特徴としてもよい。
このように、本発明に係る駆動モード選択装置は、電動アシスト自転車に搭載された補助装置を制御する装置として好適に実施することができる。
また、前記タスク情報取得部は、搭乗者が所持するコンピュータと通信することで前記目的地までの残り距離に関する情報を取得することを特徴としてもよい。
このように、搭乗者が所持するコンピュータ（例えば、携帯電話やスマートフォン等）を介して目的地に関する情報を取得してもよい。かかる構成によると、装置にユーザインタフェースを持たせる必要がなくなる。
また、前記補助装置は、モータの動力によって人間が行う一連の作業をアシストする装置であり、前記タスク情報は、前記一連の作業のうち、残存している作業に関する情報を含むことを特徴としてもよい。
このような装置は、運動機能改善装置や、ロボットスーツ（登録商標）、パワードスーツ（登録商標）等と呼ばれている。この場合、荷物を持ち上げる、荷物を移動させる等の一連の作業の集合を所定のタスクとしてもよい。
また、前記タスク情報取得部は、前記補助装置を管理するコンピュータと通信することで前記残存している作業に関する情報を取得することを特徴としてもよい。
かかる構成によると、アシスト対象となる複数の作業のうち、どの作業が残存しているかを正確に把握することができる。
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む駆動モード選択装置として特定することができる。また、上記駆動モード選択装置が行う駆動モード選択方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合
わせて実施することができる。
本発明によれば、電力によってユーザをアシストする補助装置のアシスト強度を適切に選択することができる。
第一の実施形態に係る制御装置１００の構成を示したブロック図である。 第一の実施形態における走行ログテーブルの例である。 第一の実施形態におけるアシストモードテーブルの例である。 第一の実施形態における処理フローチャート図である。 第三の実施形態に係る制御装置３００の構成を示したブロック図である。 第三の実施形態におけるアシストモードテーブルの例である。 第三の実施形態における処理フローチャート図である。
本発明は、モータによって得られる駆動力を用いてユーザのアシストを行う補助装置に関し、特に、アシストの強度を決定する制御に関するものである。
（第一の実施形態）
<装置の概要>
第一の実施形態に係る制御装置１００（本発明における駆動モード選択装置）は、電動アシスト自転車を構成するアシストユニット２００（補助装置）に対して制御コマンドを発行することで、アシストの強度を指定する装置である。図１は、第一の実施形態に係る制御装置１００の機能構成を示すブロック図である。
まず、アシストユニット２００について説明する。
アシストユニット２００は、電動アシスト自転車において駆動力を提供するユニットであって、バッテリおよびモータ、制御回路、速度センサ、トルクセンサ等を含んでいる。
アシストユニット２００は、速度センサおよびトルクセンサから取得した入力（車速およびペダルに掛かっているトルク）に基づいてモータの出力を決定し、バッテリから得た電力によって当該モータを駆動することで搭乗者のアシストを行う。
また、アシストユニット２００は、アシストの強度が異なる複数のアシストモードを切り替えることが可能な構成となっている。本実施形態では、「強」「標準」「エコ」の三段階のアシストモードが定義されている。アシストモードを強くすると、より強力な駆動力を得ることができるが、消費電力が増大するため、走行可能距離は短くなる。また、アシストモードを弱くすると、駆動力は弱くなるが、消費電力が減少するため、走行可能距離は長くなる。
アシストモードは、搭乗者が直接指定することができるほか、「自動」に設定することができる。本実施形態では、アシストモードが「自動」である場合、制御装置１００が、バッテリ残量を考慮して最適なアシストモードを決定し、アシストユニット２００に対して、当該アシストモードに切り替える指示を行う。これにより、バッテリ残量を考慮した最適なアシスト力を得ることができる。
次に、制御装置１００の構成について説明する。制御装置１００は、バッテリ残量取得部１０１、走行距離取得部１０２、走行ログ記録部１０３、現在位置取得部１０４、目的地取得部１０５、電力算出部１０６、モード決定部１０７を有している。
制御装置１００は、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構
成することができる。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで、図１に図示した各手段が機能する。なお、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。
バッテリ残量取得部１０１（本発明における残量取得部）は、アシストユニット２００が有しているバッテリから、当該バッテリの残量を示すデータ（残量データ）を取得する手段である。残量データは、絶対容量（例えばワット時）で表してもよいし、相対容量（例えばパーセンテージ）で表してもよい。相対容量で表す場合、バッテリ残量取得部１０１が、バッテリの満充電容量に関する情報を保持していることが好ましい。
バッテリ残量取得部１０１が取得したデータは、後述する走行ログ記録部１０３へ送信される。
走行距離取得部１０２は、電動アシスト自転車の走行距離を取得する手段である。走行距離取得部１０２は、自転車に備えられている距離センサ２０１から取得した信号に基づいて、走行距離を取得し出力する。距離センサ２０１は、例えば、車軸に取り付けられたセンサから車輪の回転数を取得し、車輪径を用いて距離を算出するものであってもよいし、ＧＰＳ受信機から位置情報を取得し、位置の変化に基づいて距離を算出するものであってもよい。
走行距離取得部１０２が出力する走行距離データは、相対距離であってもよいし、絶対距離であってもよい。例えば、所定の単位距離を走行するごとに信号を出力するものであってもよいし、積算距離を出力するものであってもよい。
走行距離取得部１０２が取得した走行距離データは、後述する走行ログ記録部１０３へ送信される。
走行ログ記録部１０３は、バッテリ残量取得部１０１から送信された残量データと、走行距離取得部１０２から送信された走行距離データを、例えばテーブル形式で記録する手段である。図２は、走行ログ記録部１０３に記録されるテーブル（走行ログテーブル）の例である。走行ログテーブルには、走行開始（電源投入）からの経過時間、バッテリ残量、タイムステップごとの移動距離が記録される。本実施形態では、１０分を１タイムステップとする。すなわち、走行開始から１０分経過するごとにレコードが１つずつ追加される。なお、記録される「バッテリ残量」は絶対容量であり、「移動距離」は１０分ごとの移動距離である。
本実施形態では、走行ログ記録部１０３、自転車の電源が投入されてから目的地に到着するまでの間において、走行ログテーブルの更新を行う。なお、行程の途中で、途中立ち寄りなどによって電源が切られ、再度投入された場合、行程が連続しているものとして扱ってもよい。
なお、目的地に到着した場合、走行ログ記録部１０３は、走行ログテーブルを消去してもよいし、アーカイブしてもよい。また、記録されているデータを過去データとして別領域に格納しなおしてもよい。
現在位置取得部１０４は、制御装置１００が搭載されている電動アシスト自転車の位置情報を取得する手段である。また、目的地取得部１０５は、搭乗者によって指定された目的地を取得する手段である。本実施形態では、現在位置取得部１０４および目的地取得部１０５は、搭乗者が所持する携帯型コンピュータ（例えばスマートフォン２０２）から、現在位置および目的地を取得する。
なお、スマートフォン２０２は、ＧＰＳモジュールなどを用いて現在位置を取得してもよいし、ユーザインタフェースを通して現在位置の指定を受け付けるようにしてもよい。また、経路探索アプリケーションなどを用いて目的地を取得してもよいし、ユーザインタ
フェースを通して目的地の指定を受け付けるようにしてもよい。この他にも、目的地は、スマートフォン２０２の移動履歴に基づいて自動的に推定されたものであってもよい。
走行距離取得部１０２、走行ログ記録部１０３、現在位置取得部１０４、目的地取得部１０５が、本発明におけるタスク情報取得部に相当する。
電力算出部１０６（本発明における電力推定部）は、電動アシスト自転車が目的地に到着するまでに必要な電力量（以下、必要電力量）を算出する手段である。具体的には、（１）走行ログ記録部１０３に記録されている走行ログテーブルに基づいて、単位距離あたりの平均消費電力量を算出する処理と、（２）現在位置取得部１０４および目的地取得部１０５から取得した情報に基づいて、目的地までの残り距離を算出する処理、および、（３）これらの情報に基づいて必要電力量を算出する処理を実行する。具体的な処理については後述する。
モード決定部１０７（本発明におけるモード選択部）は、電力算出部１０６が算出した電力量と、バッテリ残量取得部１０１が取得したバッテリ残量に基づいて、アシストモードを決定する手段である。モード決定部１０７は、アシストモードごとの消費電力に関する情報を保持しており、当該情報を用いてアシストモードを決定する。図３は、アシストモードごとの消費電力を表したテーブル（アシストモードテーブル）の例である。当該テーブルについては後ほど説明する。
決定されたアシストモードは、アシストユニット２００に伝送され、モードが変更される。具体的な決定方法については後述する。
<処理フローチャート>
次に、制御装置１００が行う処理について、処理フローチャートである図４を参照しながら説明する。本実施形態では、図４に示した処理は、所定の間隔（例えば１０分間隔）で実行される。
なお、図４に示した処理とは別に、走行ログ記録部１０３が、前述したように、走行中においてバッテリ残量および走行距離を取得し、走行ログテーブルを更新する処理を行う。以下、走行ログテーブルにレコードが記録されている前提で説明を行う。
まず、ステップＳ１１で、電力算出部１０６が、単位距離あたりの平均消費電力量を算出する。例えば、図２の例で、走行開始から４０分後に処理を行ったものとする。このとき、走行開始からの移動距離は１２００ｍであり、消費した電力消費量は３０Ｗｈである。すなわち、「１ｍあたり０．０２５Ｗｈ」を平均消費電力量として算出する。
次に、ステップＳ１２で、電力算出部１０６が、目的地までの残り距離を算出する。具体的には、現在位置取得部１０４が取得した現在位置に関する情報と、目的地取得部１０５が取得した目的地に関する情報に基づいて、二点間の距離を算出する。距離は、直線距離であってもよいし、直線距離に係数を乗じたものであってもよい。また、装置が地図情報を有している場合は、道路に沿った経路長を算出してもよい。この他にも、外部のコンピュータと通信することで目的地までの距離を取得してもよい。例えば、距離計測サービスを提供するサーバに対して、現在位置および目的地の座標を送信し、距離情報を取得してもよい。
次に、ステップＳ１３で、電力算出部１０６が、目的地に到達するために必要な電力量を算出する。本ステップでは、ステップＳ１１で算出した、単位距離あたりの平均消費電力量に、ステップＳ１２で取得した距離を乗じることで必要電力量を算出する。例えば、目的地までの残り距離が１０ｋｍであって、単位距離（１ｍ）あたりの平均消費電力量が０．０２５Ｗｈであった場合、必要電力量は、１００００×０．０２５＝２５０Ｗｈとなる。
次に、ステップＳ１４で、モード決定部１０７が、アシストモードを決定する。本実施形態では、以下のルールに従ってアシストモードを決定する。なお、以下の式において、ｒはバッテリ残量、ｎは必要電力量、Ｃはバッテリの満充電容量とする。
（１）ｒ＜ｎである場合
現在のバッテリ残量が、ステップＳ１３で算出した電力量を下回る場合、電力不足が予測されるため、消費電力量を減らすためにアシストモードを変更する。
（２）ｒ＞ｎ＋０．１Ｃである場合
現在のバッテリ残量が、ステップＳ１３で算出した電力量にマージン（ここでは満充電容量の１０％）を加えた値よりも多い場合、十分な電力があるため、アシスト力を強化するためにアシストモードを変更する。なお、マージンは一例であり、これ以外の値を用いてもよい。例えば、機械学習によって係数を決定してもよい。
いずれにも該当しない場合は、アシストモードの変更は行わない。
アシストモードを変更する場合、バッテリ残量が無くならない範囲で、最大のアシスト力を得られるモードを選択する。
具体的には、バッテリ残量を残り距離で除し、使用可能な平均消費電力量を得る。例えば、バッテリ残量が２００Ｗｈであって、残り距離が１０ｋｍであった場合、１ｍあたり０．０２Ｗｈが利用可能であることがわかる。
ここで、図３に例示したアシストモードテーブルを参照すると、１ｍあたり０．０２Ｗｈを消費できるモードは「エコ」のみであることがわかる。よって、モードを「エコ」に切り替える命令を生成し、アシストユニット２００に送信する。
以上説明したように、第一の実施形態では、バッテリ残量と残り距離に基づいて、動的にアシストモードを変更する。これにより、バッテリ切れを起こすことなく、最大のアシスト力を得ることができる。
なお、第一の実施形態では、スマートフォン２０２を介して現在位置を取得したが、現在位置取得部１０４が、現在位置を直接取得してもよい。例えば、ＧＰＳモジュールや、その他の位置情報取得手段が電動アシスト自転車に備えられており、当該ＧＰＳモジュールや、その他の位置情報取得手段から位置情報を取得するようにしてもよい。
また、目的地取得部１０５が、搭乗者から目的地を直接取得するようにしてもよい。例えば、目的地取得部１０５にインタフェース（例えばタッチパネルディスプレイ等）を持たせ、直接入力を受け付けるようにしてもよい。
また、第一の実施形態では、走行距離取得部１０２が距離センサ２０１を用いて走行距離を取得したが、スマートフォン２０２などの外部のコンピュータから位置情報を取得することで走行距離を算出してもよい。
また、第一の実施形態では、所定の時間が経過するごとに図４に示した処理を行ったが、これ以外のタイミングで図４に示した処理を実行してもよい。例えば、所定の距離を走行するごとに当該処理を実行してもよいし、バッテリ残量に応じたタイミングで当該処理を実行してもよい。
（第二の実施形態）
第一の実施形態では、設計値に基づいて作成されたアシストモードテーブルを用いた。これに対し、第二の実施形態は、実測値に基づいてアシストモードテーブルを動的に生成する実施形態である。なお、第一の実施形態と同様の機能を有する機能ブロックには、同一の符号を付し説明は省略する。
第二の実施形態では、電力算出部１０６が、算出した平均消費電力量をモード決定部１０７に周期的に送信する。そして、モード決定部１０７が、送信された平均消費電力量を
収集し、アシストモードテーブルのうち、現在のアシストモードに対応するレコードを更新する。
例えば、アシストモードが「標準」である場合の平均消費電力量の実測値を収集し、実測値が０．０３５Ｗｈ／ｍと算出された場合、標準モードに対応する「０．０３以上」という値を「０．０３５以上」に更新する。なお、平均消費電力量の収集タイミング、収集期間、集計タイミング、アシストモードテーブルの更新タイミング等は任意に設計することができる。
第二の実施形態によると、実測値を用いて切り替え先のアシストモードを決定することができるため、より精度よくアシストモードを決定することができる。
なお、制御装置１００が、搭乗者を識別する手段を有している場合、搭乗者ごとにアシストモードテーブルを生成および更新してもよい。当該形態は、搭乗者によって消費電力量の実測値が変わるような場合に特に役立つ。
（第三の実施形態）
第三の実施形態に係る補助装置は、体に着用し、モータの動力によって人の作業をアシストする装置である。図５は、第三の実施形態に係る制御装置３００の機能構成を示すブロック図である。
第三の実施形態におけるアシストユニット４００は、体に着用し、筋力をアシストするユニットである。このような装置は、運動機能改善装置等とも呼ばれる。アシストユニット４００は、バッテリおよびモータ、制御回路、トルクセンサ等を含んでいる。アシストユニット４００は、アシストの対象が異なるのみで、アシストモード等は第一の実施形態と同様である。
また、作業管理装置４０１は、作業を管理するコンピュータである。作業管理装置４０１は、アシストユニット４００と通信することによって、アシストすべき作業がどの程度残っているかを管理する。なお、作業管理装置４０１は、アシストユニット４００に対して任意の制御を行ってもよい。
次に、制御装置３００の構成について説明する。制御装置３００は、バッテリ残量取得部３０１、タスク管理部３０２、電力算出部３０３、モード決定部３０４を有している。
制御装置３００も、制御装置１００と同様に、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構成することができる。
バッテリ残量取得部３０１（本発明における残量取得部）は、アシストユニット４００が有しているバッテリから、当該バッテリの残量を示すデータ（残量データ）を取得する手段である。その機能は、バッテリ残量取得部１０１と同様である。
タスク管理部３０２（本発明におけるタスク情報取得部）は、アシストユニット４００が行うアシスト動作を管理する手段である。以降、アシストユニット４００が行うアシスト動作をタスクと称する。アシストユニット４００が行うタスクは、複数の単位タスクから構成される。本実施形態では、例として、「１０ｋｇの荷物を持ち上げて運搬する作業をアシストする」という単位タスクを２０回繰り返す場合を考える。
タスク管理部３０２は、作業管理装置４０１から、実行すべきタスクに関する情報（タスク情報）を取得し、当該タスク情報に基づいて完了したタスクを把握し、全タスクおよび完了したタスクについての情報を電力算出部３０３に送信する。
これにより、電力算出部３０３は、２０個の単位タスクのうち、何個が終了したかを把握することができる。
電力算出部３０３（本発明における電力推定部）は、全てのタスクを完了するまでに必要な電力量を算出する手段である。具体的には、（１）バッテリ残量取得部３０１から取得したバッテリ残量と、タスク管理部３０２から取得した情報（完了したタスクについての情報）に基づいて、単位タスクあたりの平均消費電力量を算出する処理と、（２）タスク管理部３０２から取得した情報（残存しているタスクについての情報）に基づいて、残りのタスクを完了するまでに必要な電力量を算出する処理を実行する。
モード決定部３０４（本発明におけるモード選択部）は、電力算出部３０３が算出した必要電力量と、バッテリ残量取得部１０１が取得したバッテリ残量に基づいて、アシストモードを決定する手段である。図６は、第三の実施形態におけるアシストモードテーブルの例である。本実施形態では、扱う荷物の重さに応じた平均消費電力量が定義されている。
次に、制御装置１００が行う処理について、処理フローチャートである図７を参照しながら説明する。本実施形態では、図７に示した処理は、荷物の運搬をひとつ終えるごとに実行される。
まず、ステップＳ３１で、電力算出部３０３が、荷物ひとつあたりの平均消費電力量を算出する。例えば、１０ｋｇの荷物ひとつを運搬するのに消費した電力消費量が１５．０Ｗｈであることを算出する。なお、ここで算出する値は、直近の値であってもよいし、複数の荷物を運搬した結果得られる平均値であってもよい。ここでは、作業開始からの累計データを用いて、平均消費電力量を算出するものとする。
次に、ステップＳ３２で、電力算出部３０３が、タスク管理部３０２から取得した情報に基づいて荷物の残り個数を算出する。
次に、ステップＳ３３で、電力算出部３０３が、タスクを完了するまでに必要な電力量を算出する。本ステップでは、ステップＳ３１で算出した、荷物ひとつあたりの平均消費電力量に、ステップＳ３２で取得した個数を乗じることで必要電力量を算出する。例えば、運搬すべき荷物が残り１６個であって、荷物ひとつあたりの平均消費電力量が１５．０Ｗｈであった場合、必要電力量は、１６×１５．０＝２４０Ｗｈとなる。
次に、ステップＳ３４で、モード決定部３０４が、アシストモードを決定する。アシストモードを決定する方法は第一の実施形態と同様であるが、第三の実施形態は、荷物の重さを用いてアシストモードを決定するという点において第一の実施形態と相違する。例えば、運搬対象の荷物が１０ｋｇである場合、図６に示したアシストモードテーブルから、１０ｋｇの荷物に対応するカラムを抽出して使用する。
具体的には、バッテリ残量を残り個数で除し、使用可能な平均消費電力量を得る。例えば、バッテリ残量が２００Ｗｈであって、残り個数が１６個であった場合、１個あたり１２．５Ｗｈが利用可能であることがわかる。
ここで、図６に例示したアシストモードテーブルを参照すると、１０ｋｇの荷物ひとつあたり１２．５Ｗｈを消費できるモードは「エコ」のみであることがわかる。よって、モードを「エコ」に切り替える命令を生成し、アシストユニット４００に送信する。
なお、第三の実施形態では、運搬対象の荷物を一種類としたが、複数種類（重量）の荷物を組み合わせてもよい。また、荷物の運搬以外のタスクを組み合わせてもよい。この場合、タスクに応じた電力量を算出するようにすればよい。
また、完了した単位タスクは、作業管理装置以外から取得してもよい。例えば、タスク
管理部３０２が、所定の場所（例えば、荷物の集積場所）に到達したことを検知し、単位タスクが完了したことを判定してもよい。所定の場所に到達したことは、例えば、近距離無線通信などによって判定してもよい。
また、第三の実施形態では、荷物の運搬を終えるごとに図７に示した処理を行うようにしたが、これ以外のタイミングで図７に示した処理を実行してもよい。例えば、所定の時間が経過するごとに実行してもよいし、バッテリ残量に応じたタイミングで実行してもよい。
また、第三の実施形態では、荷物の運搬というタスクを例示したが、タスクは荷物の運搬以外であってもよい。例えば、日常生活における動作全般をタスクとしてもよい。この場合、利用者の属性や環境についての情報を、スマートフォン２０２等を介して入力し、入力された情報に基づいてタスク情報を生成してもよい。また、単位タスクは、個々の作業でなく、時間で区切ったものであってもよい。例えば、単位タスクを、「５分間の作業」としてもよい。
また、第三の実施形態においても、第二の実施形態のように、実績値に基づいてアシストモードテーブルを動的に生成してもよい。
（変形例）
なお、実施形態の説明は本発明を説明する上での例示であり、本発明は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更または組み合わせて実施することができる。
例えば、本発明に係る駆動モード選択装置が制御を行う対象は、動力によって人をアシストする装置であれば、例示した種類以外の補助装置であってもよい。
また、実施形態の説明では、バッテリ残量が無くならない範囲で、最大のアシスト力を得られるモードを選択したが、アシスト力を増加させる処理は行わなくてもよい。例えば、現在のアシストモードでタスクが完了できると判定した場合、アシストモードを変更せず、動作を継続させるようにしてもよい。
また、実施形態の説明では、アシストモードテーブルを用いてアシストモードを決定したが、これ以外の方法によってアシストモードを決定してもよい。例えば、消費電力量が所望の値に収まるように、出力を減じたアシストモデルを生成し、使用するようにしてもよい。
（付記）
本発明は、以下のように特定することもできる。すなわち、
バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する駆動モード選択装置であって 、
ハードウェアプロセッサとメモリを有し、
前記メモリは、
前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報と、前記バッテリの残量に基づいて電力量の過不足を推定する推定方法を記憶した電力推定方法記憶部を有し、
前記ハードウェアプロセッサは、
前記タスク情報を取得するタスク情報取得部 と、
前記バッテリの残量を取得する残量取得部と、
前記電力推定方法記憶部に記憶された推定方法に基づいて、前記タスク情報と前記バッテリの残量から電力量の過不足を推定する電力推定部と、
前記電力推定部の推定結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択部と、
を有する、駆動モード選択装置である。
１００・・・制御装置
１０１・・・バッテリ残量取得部
１０２・・・走行距離取得部
１０３・・・走行ログ記録部
１０４・・・現在位置取得部
１０５・・・目的地取得部
１０６・・・電力算出部
１０７・・・モード決定部
２００・・・アシストユニット
２０１・・・距離センサ
２０２・・・スマートフォン

Claims (13)

  1. バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する駆動モード選択装置であって、
    前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報を取得するタスク情報取得部と、
    前記バッテリの残量を取得する残量取得部と、
    前記タスク情報と前記バッテリの残量に基づいて、電力量の過不足を推定する電力推定部と、
    前記推定の結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択部と、
    を有し、
    前記所定のタスクは、複数の単位タスクからなり、
    前記電力推定部は、既に完了した単位タスクにおける消費電力量の平均値と、残存している単位タスクに基づいて、前記所定のタスクが完了するまでの消費電力量を推定することを特徴とする、駆動モード選択装置。
  2. 前記補助装置は、モータの動力によって人間が行う一連の作業をアシストする装置であり、
    前記タスク情報は、前記一連の作業のうち、残存している作業に関する情報を含む
    ことを特徴とする、請求項１に記載の駆動モード選択装置。
  3. バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する駆動モード選択装置であって、
    前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報を取得するタスク情報取得部と、
    前記バッテリの残量を取得する残量取得部と、
    前記タスク情報と前記バッテリの残量に基づいて、電力量の過不足を推定する電力推定部と、
    前記推定の結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択部と、
    を有し、
    前記補助装置は、モータの動力によって人間が行う一連の作業をアシストする装置であり、
    前記タスク情報は、前記一連の作業のうち、残存している作業に関する情報を含む
    ことを特徴とする、駆動モード選択装置。
  4. 前記タスク情報取得部は、前記補助装置を管理するコンピュータと通信することで前記残存している作業に関する情報を取得する
    ことを特徴とする、請求項２または３に記載の駆動モード選択装置。
  5. 前記電力推定部は、前記補助装置が所定の駆動モードで前記所定のタスクを完了させた場合の消費電力量を推定し、前記推定した消費電力量にさらに基づいて電力量の過不足を推定する
    ことを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の駆動モード選択装置。
  6. 前記補助装置が第一の駆動モードで駆動した場合に、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くなると前記電力推定部が判定した場合に、前記モード選択部が、前記第一の駆動モードよりも消費電力量が少ない駆動モードである第二の駆動モードを選択する
    ことを特徴とする、請求項１から５のいずれかに記載の駆動モード選択装置。
  7. 前記補助装置が第一の駆動モードよりも出力が高い駆動モードである第三の駆動モードで駆動した場合であっても、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くならないと前記電力推定部が判定した場合に、前記モード選択部が、前記第三の駆動モードを選択する
    ことを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の駆動モード選択装置。
  8. 前記モード選択部は、前記第三の駆動モードとして、前記所定のタスクが完了するまでに前記バッテリの残量が無くならず、かつ、最大の出力が得られる駆動モードを選択する
    ことを特徴とする、請求項７に記載の駆動モード選択装置。
  9. 前記モード選択部は、前記所定のタスクを実行中に、周期的に前記駆動モードの再選択を行う
    ことを特徴とする、請求項１から８のいずれかに記載の駆動モード選択装置。
  10. 前記補助装置は、モータの動力によって自転車の走行をアシストする装置であり、
    前記タスク情報は、目的地までの残り距離に関する情報を含む
    ことを特徴とする、請求項１に記載の駆動モード選択装置。
  11. 前記タスク情報取得部は、搭乗者が所持するコンピュータと通信することで前記目的地までの残り距離に関する情報を取得する
    ことを特徴とする、請求項１０に記載の駆動モード選択装置。
  12. バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する駆動モード選択方法であって、
    前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報を取得するタスク情報取得ステップと、
    前記バッテリの残量を取得する残量取得ステップと、
    前記タスク情報と前記バッテリの残量に基づいて、電力量の過不足を推定する電力推定
    ステップと、
    前記推定の結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択ステップと、
    を含み、
    前記所定のタスクは、複数の単位タスクからなり、
    前記電力推定ステップでは、既に完了した単位タスクにおける消費電力量の平均値と、残存している単位タスクに基づいて、前記所定のタスクが完了するまでの消費電力量を推定することを特徴とする、駆動モード選択方法。
  13. バッテリの電力を用いて動力を発生させることでユーザをアシストし、出力が異なる複数の駆動モードによって駆動可能な補助装置の、駆動モードを選択する駆動モード選択方法であって、
    前記補助装置が行う所定のタスクに関する情報であるタスク情報を取得するタスク情報取得ステップと、
    前記バッテリの残量を取得する残量取得ステップと、
    前記タスク情報と前記バッテリの残量に基づいて、電力量の過不足を推定する電力推定ステップと、
    前記推定の結果に基づいて前記駆動モードを選択するモード選択ステップと、
    を含み、
    前記補助装置は、モータの動力によって人間が行う一連の作業をアシストする装置であり、
    前記タスク情報は、前記一連の作業のうち、残存している作業に関する情報を含む
    ことを特徴とする、駆動モード選択方法。
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