TWI802859B - 自行車適配方法、設備和非暫時性電腦可讀取儲存媒體 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種自行車適配方法，包含：基於一或多個情境參數來接收評估因子；當使用者踩踏板時，將座墊和把手其中的至少一者定位到一或多個位置；根據從座墊或把手的一或多個位置之處的一或多個感測器接收到的資料來決定評估因子的數值；以及處理數值以識別座墊或把手的一或多個推薦位置。

Description

自行車適配方法、設備和非暫時性電腦可讀取儲存媒體
本揭示內容係關於自行車騎行或運動，且具體係關於一種自行車適配方法、設備和非暫時性電腦可讀取儲存媒體。
騎行自行車為人類使用機器作功的實例之一。對於人類與機器無縫地協同作功，兩者之間的適配可能是一個重要的考慮因子。每個人在身高、體重、性別、體格、體重指數、肌肉力量、肌肉密度、身體不同部位的長度和強度、姿勢、效率、速度以及許多其它考慮因子或測量值方面彼此不同。將這些因子其中的一或多個與機器、機器的幾何形狀、地形、道路狀況以及其它變數適配可能是重要的。其還可能涉及安全性、健康、騎行表現以及其它指標。無論是出於休閒、出於鍛煉、出於競技體育還是出於其它原因而騎自行車，適當或更好的適配可能會使得前述一或多個指標的獲得改善或變化，從而使騎自行車活動更愉快、有益、有效和/或安全。
在騎自行車比賽或其它騎自行車事件中，已開發出所謂的“自行車適配”技術以提高運動員的耐力且實現騎士與自行車之間的適當“適配”。通過將自行車與騎士進行適配，可根據騎士的身材尺寸、體格、能力、騎車方式、騎車習慣和/或其它方面來調整自行車的各個方面、變數和/或幾何形狀，以改善騎士的騎車效能、效率和/或安全性。隨著騎自行車的普及性持續增加且某些事件和活動變得越來越有競爭力，可能需要具有準確、有效和/或高效的自行車適配。還可能需要提供適配方法或系統，且將所述適配方法或系統提供給專業、業餘以及休閒騎行自行車的不同人士。
本揭示內容於部分實施例中提供一種自行車適配方法。一種自行車適配方法包含：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當使用者踩踏板時，將座墊和把手其中的至少一者定位至一或多個位置；根據座墊或把手定位至一或多個位置時，從一或多個位置之處的一或多個感測器接收到的資料，決定該些評估因子的數值；以及處理數值以識別座墊或把手的一或多個推薦位置。
本揭示內容於部分實施例中提供一種設備。設備包含：一或多個感測器；座墊和把手；儲存裝置，用以儲存一組指令；以及一或多個處理器，用以執行一組指令以使得設備進行以下操作：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當使用者踩踏板時，將座墊和把手其中的至少一者定位至一或多個位置；根據座墊或把手定位至一或多個位置時，從一或多個位置之處的一或多個感測器接收到的資料，決定該些評估因子的數值；以及處理數值以識別座墊或把手的一或多個推薦位置。
本揭示內容於部分實施例中提供一種非暫時性電腦可讀儲存媒體。非暫時性電腦可讀儲存媒體存儲能夠由設備的一或多個處理器執行以發起自行車適配方法的一組指令。執行由儲存媒體存儲的一組指令而使設備相應進行以下操作：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當使用者踩踏板時，將座墊和把手其中的至少一者定位至一或多個位置；根據座墊或把手定位至一或多個位置時，從一或多個位置之處的一或多個感測器接收到的資料，決定該些評估因子的數值；以及處理數值以識別座墊或把手的一或多個推薦位置。
應理解，上述描述和以下詳細描述僅是例示性和解釋性的，並非用於限制本揭示內容。
現在將詳細參考示範性實施例，所述示範性實施例的實例在附圖中示出且在本文中公開。在方便的情況下，將貫穿各圖使用附圖標號來指示或代表相同或相似部分。在示範性實施例的以下描述中闡述的實施方案是與所附申請專利範圍中所敘述的與本揭示內容相關的方面一致的裝置和方法的實例，且非意圖用以限制本揭示內容的範圍。
圖1A是示出與本揭示內容的一些實施例一致的自行車適配的示範性系統100的方塊圖。在一些實施例中，系統100提供用於決定騎自行車的人的優選或合適的座墊和把手的位置的適配平臺(即自行車適配用的可調整平臺)。自行車適配系統100可説明並用來評估或確定騎士合適的自行車幾何形狀，包含車架尺寸、輪胎尺寸、把手尺寸、座墊配件等；以及騎士的合適騎車位置、騎車行為、騎車或踩踏功率效率以及把手和座墊（或坐桿）位置和調整。可考慮或評估的額外幾何因子可包含一或多個以下因子：如座管長度、座管角度、上管長度、頭管長度、頭管角度、前叉傾角（fork rake）、前叉拖曳距（trial）、前後輪軸心距離（wheelbase）、後下叉長度（chain stay length）、五通下降量（bottom bracket drop）、疊高量（stack）、前伸量（reach）、跨高等。自行車適配系統也可説明評估、確定、微調、訓練或適配包含專業自行車手或山地自行車手等騎士，用於比賽、競賽、鐵人三項賽、休閒騎車、長距離騎車以及各種騎車環境或挑戰。
在一些實施例中，系統100包含一或多個感測器110、控制模組120、記憶體儲存裝置130、處理器140以及適配平台150。在一些實施例中，記憶體儲存裝置 130和處理器140可被整合在適配平台150中。在一些實施例中，記憶體儲存裝置 130和處理器140可被包含於以通信方式連接到感測器110、控制模組120以及適配平台150的手持型電腦、平板電腦、個人電腦、網路PC或雲伺服器中。
控制模組120可包含一或多個驅動器122a到驅動器122g以及一或多個對應馬達124a到馬達124g。適配平台150可包含具有座墊152、把手154、傾斜調整單元156（包括156a、156b）以及阻力調整單元158的自行車車架。座墊152和把手154各自可用於沿著x軸（例如，縱向方向）、y軸（例如，垂直方向）或兩者方向移動。不以前述移動方向為限，取決於不同的配置，每一移動的一或多個軸還可以在任何其它方向上達成，例如對角線或與水平線具有傾斜角度的方向。傾斜調整單元156a、傾斜調整單元156b可用於調整傾斜程度或上升/下降角度，以模擬相應於不同坡度的道路條件。阻力調整單元158可用於調整適配平台150的騎車阻力，以模擬不同的騎車條件。
控制模組120可用於透過馬達124a到馬達124d調整座墊152或把手154沿著一或多個軸的位置。在一些實施例中，控制模組120進一步用於致動或動態地致動適配平台150，以模擬不同的自行車騎行情境，如道路條件、適配平台150的傾斜角度以及騎車阻力、比賽或競賽情境、轉彎、風(順/逆風)、空氣阻力等。控制模組120可使用對應馬達124e到馬達124g的適當命令來控制或實施這些各種配置。
在一些實施例中，感測器110可包含一或多個功率感測器111、一或多個位置感測器112、一或多個動作感測器113、一或多個速度感測器114、一或多個肌電圖（electromyography；EMG）感測器115、一或多個心率（heart rate；HR）感測器116、一或多個踏頻感測器117、一或多個壓力感測器118、一或多個呼吸感測器119以及一些其它感測器。圖1B和圖1C為與本揭示內容的一些實施例一致的示範性適配平台150的透視圖和側視圖。感測器110可被安裝在適配平台150上的相應位置上，或在適當時將感測器110裝設或穿戴於騎在適配平台150的使用者上。
如圖1B和圖1C中所繪示，功率感測器111a或111b、速度感測器114a或114b以及踏頻感測器117a或117b可被安裝在阻力調整單元158的輪上或可被安裝在適配平台150上的大齒盤/大盤的表面上。功率感測器111a或111b可從如功率計或其它功率感測器中選擇。壓力感測器118a到壓力感測器118c可被安裝在座墊152或把手154上。位置感測器112a到位置感測器112e以及動作感測器113a到動作感測器113e（如電荷耦合裝置（charge-coupled device；CCD）或紅外線相機裝置）可被安裝在平臺基座上的表面、管件或任何適當位置上。在一些實施例中，位置感測器112a到位置感測器112e以及動作感測器113a到動作感測器113e也可透過獨立於示範性適配平台150的一或多個外部攝影機/照相機來實現。
圖1D和圖1E示出與本揭示內容的一些實施例一致的在圖1B和圖1C的示範性適配平台150上踩踏板的騎士。如圖1D和圖1E中所繪示，EMG感測器115a到EMG感測器115d可附著於騎士的腿部肌肉或手臂肌肉，且HR感測器116可附著於騎士的胸部和手腕。呼吸感測器119可被用於騎士的臉部或臉部的周圍合併包括的呼吸管、套管（cannula）、面罩或其它設備。對應於位置感測器112a到位置感測器112e以及動作感測器113a到動作感測器113e的感測標籤Ta、感測標籤Tb、感測標籤Tc、感測標籤Td、感測標籤Te、感測標籤Tf可附著於騎士的身體關節（例如，踝部、膝部、髖部、肩部、肘部以及手腕等部位）。感測標籤Ta、感測標籤Tb、感測標籤Tc、感測標籤Td、感測標籤Te、感測標籤Tf可傳輸光學或電磁信號或反射來自位置感測器112a到位置感測器112e以及動作感測器113a到動作感測器113e的信號，以用於識別在踩踏期間身體關節的位置和踩踏運動動作。
再次參考圖1A，一或多個感測器110可被配置且用於測量資料。所測量的資料可存儲在記憶體儲存裝置 130中的資料庫中。另外，記憶體儲存裝置 130可存儲由處理器140執行的軟體指令以進行與本揭示內容實施例一致的操作。舉例來說，處理器140可用於執行存儲在記憶體儲存裝置 130中的一組指令，當使用者在系統100的適配平台150上踩踏板時使得系統100執行自行車適配方法，這在下文詳細論述。應瞭解，本文中所描述的實例為示範性的且可被使用於感測器110、控制模組120、記憶體儲存裝置 130、處理器140以及適配平台150之間建立通信的其它方式。舉例來說，在聯網環境中，可程式設計代碼、應用程式、軟體指令以及資料庫也可存儲在遠端電腦或雲伺服器中。通過執行指令，處理器140可基於來自感測器110的資料進行各種處理或計算，以獲得用於適配評估的各種因子。舉例來說，這些因子可包含一或多個機械效率因子、一或多個生物力學效率因子以及一或多個使用者舒適度因子，這將在以下段落中詳細論述。應瞭解，本文中所確認的評估因子僅為實例且非意圖限制本揭示內容。
在一些實施例中，系統100也可基於由一或多個踩踏動作或身體位置或姿勢感測器113捕獲的圖像而獲得評估因子。在一些實施例中，一或多個動作或身體位置或姿勢感測器113可包含相機，所述相機用於在使用者或騎士於騎車時識別她或他的身體部位的各個部分。舉例來說，感測器113可識別在各種關節（例如髖部、膝部以及踝部等部位）處或附近的角度（例如，圖1E中所繪示的髖部角度Ang1、膝部角度Ang2以及踝部角度Ang3）或運動範圍、與理想或當前角度和範圍的偏差（如果存在）、異常等。
處理器140可進一步處理透過感測器113獲得的各種參數。舉例來說，處理器140可將這些參數與不同閾值進行比較，以查看這些參數是否落在對應的期望範圍內，且因此基於比較結果來決定因子。應瞭解，這些因子也可基於來自感測器110的資料和來自感測器113的資料來獲得。為了易於理解，評估因子的處理或計算將詳細地描述於以下段落中。應注意，下文所描述的計算僅為實例且非意圖限制本揭示內容。
在一些實施例中，可基於來自功率感測器111、踏頻感測器117、速度感測器114以及動作感測器113的資料來計算機械效率因子。功率感測器111用於獲得使用者的踩踏功率。動作感測器113用於測量和獲得運動參數，如在踩踏期間身體關節角度的變化（如踝部角度、膝部角度、髖部角度、肩部角度、肘部角度以及手腕角度等部位），以及在不同踏頻數值下這些身體關節的水平和垂直位移。踏頻感測器117用於感測踏頻，即每分鐘的迴轉數（revolutions per minute；rpm）。速度感測器114用於感測自行車的速度，所述速度可基於踩踏之踏頻和齒輪比來計算。
基於這些資料，處理器140可計算有效力與合力的比，且計算速度如何與功率相關，這可指示使用者的騎車效率。在一些實施例中，有效力是指垂直於曲柄臂作用的力，且合力是指施加於踏板的總力。
處理器140還可決定運動參數是否落在機械效率的對應優選範圍內。在一些實施例中，基於實驗結果，身體關節角度的最大值和最小值的優選範圍可存儲在記憶體儲存裝置 130中的資料庫中。舉例來說，下表1指示用於機械效率的身體關節角度的最大值和最小值的示範性優選範圍。
  優選最大度數(Preferred Max. Degree) 優選最小度數(Preferred Min. Degree)
髖部角度 84.6~91.2 39.1~47.2
膝部角度 110.9~115.8 35.5~45.7
踝部角度 113.4~115.0 90.2~93.4
表1
因此，處理器140可透過計算所述範圍內的運動參數的數目與所評估的運動參數的總數的比值來獲得騎車姿勢指標。接著，處理器140可基於所獲得的資料、計算結果、騎車姿勢指標或其組合來決定機械效率因子。在一些實施例中，機械效率因子也可為基於在適配過程期間來自附著於騎士身上的一或多個IMU感測器的慣性測量單元（inertial measurement unit；IMU）資料來決定的踩踏效率。舉例來說，在適配過程期間，可將一或多個IMU感測器裝設或穿戴在一或多個騎士人身用具的適當位置上。騎士人身用具可包含但不限於如安全帽、風鏡、車衣、車褲、手套、車鞋/靴或騎士身上的任何其它配件。
在一些實施例中，可基於來自功率感測器111、EMG感測器115、心率感測器116、呼吸感測器119以及動作感測器113的資料來計算生物力學效率因子。EMG感測器115和心率感測器116用於檢測使用者在踩踏期間的EMG振幅和心率。呼吸感測器119用於檢測使用者的攝氧量/耗氧量或呼吸速率。另外，在一些實施例中，呼吸感測器119可進一步用於識別使用者在踩踏期間的訓練狀態。舉例來說，呼吸感測器119可用於指示使用者的呼吸是處於有氧的還是無氧的運動狀態。
基於這些資料，處理器140可計算有效力除以EMG振幅，計算功率輸出除以心率，計算功率輸出除以耗氧量，且計算耗氧量除以心率。接著，處理器140可基於所獲得的資料、計算結果、騎車姿勢指標、所應用的能量系統或其組合來確定生物力學效率因子。舉例來說，在一些實施例中，生物力學效率因子可定義為有效力除以EMG振幅的踩踏效率。在一些實施例中，生物力學效率因子也可為在適配過程期間基於來自附著於騎士身上或安裝在一或多個騎士人身用具上的一或多個IMU感測器的IMU資料來確定的踩踏效率。
處理器140也可決定運動參數是否落在生物力學效率的對應優選範圍內。舉例來說，以下表2和表3分別指示用於肌電圖振幅和用於生物力學效率的身體關節角度的最大值和最小值的示範性優選範圍。
  優選最大度數 優選最小度數
髖部角度 82.3~84.7 35.8~40.3
膝部角度 105.5~115.8 25.9~45.7
踝部角度 113.3~115.0 82.2~93.4
表2
  優選最大度數 優選最小度數
髖部角度 84.6~89.8 39.1~44.8
膝部角度 110.9~115.8 35.5~45.7
踝部角度 113.3~115.0 90.2~93.4
表3
在一些實施例中，可基於來自EMG感測器115、心率感測器116、壓力感測器118以及基於使用者回饋的舒適度問卷的資料來計算使用者舒適度因子。
壓力感測器118用於檢測座墊上或把手上的壓力。舉例來說，壓力感測器118可提供包含峰值壓力值、座墊上或把手上的壓力的分佈和面積、座墊上或把手上的特定位置的壓力值等的資訊。基於這些資料，處理器140可計算每單位面積的壓力值。接著，處理器140可基於所獲得的資料來決定使用者舒適度因子，所述資料包含座墊壓力或把手壓力、心率、EMG振幅、計算結果、騎車姿勢指標、舒適度問卷或其任何組合。
處理器140也可確定運動參數是否落在舒適度的對應優選範圍內。舉例來說，下表4指示用於舒適度的身體關節角度的最大值和最小值的示範性優選範圍。
  優選最大度數 優選最小度數
髖部角度 82.3~87.0 35.8~40.2
膝部角度 105.5~110.9 25.9~35.5
踝部角度 112.8~113.4 82.2~90.2
表4
在一些實施例中，處理器140可在計算這些評估因子時套用標準化過程。接著，處理器140可基於標準化評估因子來計算整體分數。在一些實施例中，將標準化評估因子乘以相應權重以計算整體分數。評估因子的權重可基於由使用者或訓練者選擇或識別的一或多個情境參數而變化。舉例來說，情境參數可包含騎行期間參數、騎車效能參數、受傷參數、環境參數、體適能參數或其任意組合相關聯的資訊等。
在一些實施例中，騎行期間參數可包含騎車時間或騎車距離。騎車效能參數可包含估計的騎車速度或功率。受傷參數可包含傷害類型和受傷的身體部位，如騎士過往曾經因運動傷害而扭傷腳踝。環境參數可包含天氣條件，如估計的風阻、溫度或濕度，以及騎行路線條件，如上坡和下坡或道路表面品質（例如，有鋪面道路、無鋪面小徑、礫石、草或其混合組合路面）。體適能參數可包含騎士的個人身體健康評估，如肌耐力或柔軟度等項目。
舉例來說，當為第一位騎士進行適配時，協助騎士進行適配的人員（以下簡稱適配人員，即fitter）可通過如鍵盤、滑鼠、觸控式螢幕、計算裝置的按鈕等的使用者介面設置在20公里/小時的風速的情況下以20公里/小時的速度以百分之2（即，2%）的坡度騎車50公里的第一情境，且識別第一位騎士的右膝受過傷，且第一位騎士的柔軟度和身體素質條件相對較差。因此，處理器140可基於這些情境參數設置或計算用於第一情境的評估因子的權重。
舉例來說，在第一情境下，透過將適當命令發送到對應馬達124e到馬達124f，處理器140可將適配平台的傾斜程度調整為2%。另外，基於歷史資料、實驗結果、電腦模擬或基於AI的分析，處理器140可決定生物力學效率是最重要的因子，且使用者舒適度是最不重要的因子。因此，機械效率因子的權重配置為0.3，生物力學效率因子的權重可配置為0.5，且使用者舒適度因子的權重配置為0.2。
因此，處理器140可將速度與有效力的比作為機械效率因子，將每心率的功率輸出作為生物力學效率因子，且將座墊的峰值壓力值作為使用者舒適度因子。接著，在標準化處理之後，可透過標準化因子的加權和來獲得每一樣本位置的分數。
對於另一實例，當為第二位騎士進行適配時，適配人員（fitter）可通過如膝上型電腦或智慧手機的使用者介面設置在10公里/小時的風速的情況下以30公里/小時的速度在平坦道路騎行50公里的第二情境，且識別第二位騎士沒有受傷歷史，且第二位騎士的柔軟度和身體素質條件相對良好。因此，處理器140可基於這些情境參數設置或計算用於第二情境的評估因子的權重。因此，處理器140可基於不同騎士的特定條件進行個人化適配，或為同一騎士提供對應於不同的自行車路線或不同天氣條件的不同適配設定。
在第二情境下，處理器140可決定使用者舒適度是最重要的因子，而機械效率和生物力學效率相對不太重要。因此，機械效率因子的權重配置為0.2，生物力學效率因子的權重可配置為0.2，且使用者舒適度因子的權重配置為0.6。
因此，處理器140可將有效力與合力的比作為機械效率因子，將每EMG振幅的功率輸出作為生物力學效率因子，且可將由使用者輸入的主觀舒適度分數作為使用者舒適度因子應用。接著，在標準化處理之後，可透過標準化因子的加權和來獲得每一樣本位置的分數。
應注意，可將各種指標作為評估因子，基於這些評估因子將感測器安裝於系統100中。舉例來說，處理器140可初始地決定機械效率因子的權重為0.3，生物力學效率因子的權重為0.5，且使用者舒適度因子的權重為0.2。在具有功率感測器111和動作感測器113的系統100中，機械效率因子可為有效力與合力的比，且生物力學效率因子可為騎車姿勢指標。另外，如果基於系統100中的感測器無法獲得適當的指標作為使用者舒適度因子（例如，使用者舒適度因子的權重可設置為0），那麼可將機械效率因子和生物力學效率因子的權重分別按比例調整為0.375和0.625。
在各種實施例中，上文所論述的對應權重可使用各種方法決定。舉例來說，對應表（mapping table）可存儲在記憶體儲存裝置 130中，以基於由使用者提供的情境參數來決定每一評估因子的對應權重。換句話說，評估因子的不同加權組合可存儲在記憶體儲存裝置 130中的資料庫中。因此，處理器140可存取資料庫以選擇匹配情境參數的加權組合以決定對應權重。在一些其它實施例中，可整合各種人工智慧（Artificial Intelligence；AI）或機器學習（Machine Learning；ML）演算法或應用大數據資料分析的實驗結果，以決定每一評估因子的對應權重。
因此，系統100可計算使用者在特定座墊位置處騎車的整體分數。在適配過程期間，系統100可沿著x軸和y軸兩者調整座墊位置，且重複感測操作和計算，以在不同位置處依序獲得對應分數，以決定使用者的合適或優化的座墊位置。類似地，在一些實施例中，系統100可進行類似操作以決定使用者的合適或優化的把手位置。
參考圖2A，其示出與本揭示內容的一些實施例一致的自行車適配的示範性反覆迭代的運算過程。如圖2A中所繪示，在一些實施例中，系統100可通過反覆迭代的運算過程優化座墊位置。在第一次迭代的運算中，將用於調整的可能區200劃分成包含九個候選區域（例如，左上、上、右上、左中、中、右中、左下、下以及右下區域的區域210到區域290）的3×3矩陣。舉例來說，座墊152可沿著縱向方向或垂直方向在45毫米×45毫米的正方形區域內移動，且區域210到區域290中的每一個是15毫米×15毫米的正方形。在一些實施例中，座墊152可在100毫米×100毫米的正方形區域內移動。藉由在使用者踩踏期間調整座墊位置，系統100用於獲得評估因子且相應地在每一區域210到區域290的中心位置處計算加權分數。藉由對區域210到區域290的分數進行比較，系統100可將具有最高分數的右中區域260識別為所選擇區域。
接著，系統100可再次將所選擇區域（例如，區域260）劃分為九個候選子區域（例如，左上、上、右上、左中、中、右中、左下、下以及右下區域的子區域261到子區域269）。舉例來說，子區域261到子區域269中的每一個是5毫米×5毫米的正方形。類似地，系統100用於獲得評估因子，且相應地在每一子區域261到子區域269的中心位置處計算加權分數。藉由對子區域261到子區域269的分數進行比較，系統100可將具有最高分數的左上子區域261識別為所選擇區域。在一些實施例中，可多次重複上文所描述的反覆迭代的運算過程，直到發現最優選座墊位置為止。舉例來說，如果子區域261中的所有子區域2611到子區域2619的中心位置處的分數基本上相同或介於一閾值範圍內（例如，± 1%、± 5%、± 10%等），那麼系統100可終止反覆迭代的運算過程，且將子區域261的中心位置（例如，子區域2615的中心位置）配置為最優選座墊位置。在一些其它實施例中，如果當前迭代週期中的子區域的尺寸達到某一特定閾值（例如，3毫米×3毫米），那麼也可終止上文所描述的反覆迭代的運算過程。
通過調整把手位置和計算對應分數，上文所論述操作也可應用於決定優化的把手位置。換句話說，系統100可首先決定優化的座墊位置，且隨後進行類似的迭代運算過程以決定優化的把手位置。在一些其它實施例中，系統100也可首先決定優化的把手位置，且隨後進行類似的迭代運算過程以確定優化的座墊位置。
應注意，圖2A中的實施例僅為實例且非意圖限制本揭示內容。對本領域的技術人員而言顯而易見的是，可以對反覆迭代的運算過程作出各種修改和變化。舉例來說，在一些實施例中，候選區域的數目和其形狀可基於不同配置來修改。舉例來說，用於任何迭代週期的候選感興趣區域可劃分為M×N矩陣，其中M和N為任意整數，或劃分為不同類型的多邊形形狀，如三角形子區域或六邊形子區域等。
參考圖2B到圖2E，其分別示出與本揭示內容的一些其它實施例一致的當座墊152或把手154定位於候選區域處時運動參數是否落在機械效率、肌電圖振幅、生物力學效率以及舒適度的對應優選範圍內。如圖2B中所繪示，區域260、區域270、區域280以及區域290為滿足機械效率的優選範圍的區域。如圖2C中所繪示，區域230、區域260以及區域290為滿足肌電圖振幅的優選範圍的區域。如圖2D中所繪示，區域260、區域280以及區域290為滿足生物力學效率的優選範圍的區域。如圖2E中所繪示，區域230、區域250以及區域260為滿足使用者舒適度的優選範圍的區域。因此，藉由考慮這些因子，系統100也可透過評估由位置感測器112和動作感測器113測量的資料將右中區域260識別為所選擇區域。通過重複上文所描述的反覆迭代的運算過程，系統100可優化座墊位置或把手位置。
參考圖3，其為與本揭示內容的一些實施例一致的自行車適配的示範性方法300的流程圖。方法300可透過自行車適配系統（例如圖1A中的系統100）進行，但本揭示內容不限於此。在一些實施例中，處理器140可用於執行存儲在記憶體儲存裝置 130中的指令，以使得系統100進行自行車適配方法300的步驟。
在步驟S310中，處理器140接收情境參數，所述情境參數可包含與由騎士或適配人員經由使用者介面提供的使用者的騎行期間、騎車效能、受傷參數、騎車環境、健康體適能資訊或其任意組合相關聯的資訊。
在步驟S320中，處理器140根據接收到的情境參數決定評估因子的對應權重。在一些實施例中，評估因子包含與踩踏的機械效率相關聯的因子、與踩踏的生物力學效率相關聯的因子，或與使用者在踩踏期間的舒適度相關聯的使用者舒適度因子。
在一些實施例中，用於評估因子的複數個加權組合可存儲在資料庫中。處理器140可存取資料庫以選擇匹配一或多個情境參數的加權組合以決定對應權重。
在步驟S330中，處理器140在感興趣區域中選擇多個位置。舉例來說，處理器140可將感興趣區域劃分為子區域，且選擇子區域內的對應樣本點作為所選擇位置。在一些實施例中，處理器140可將感興趣區域劃分為一M×N矩陣，M和N為任意整數。M×N矩陣的每一單元（例如，圖2A中的第一次迭代運算中的區域210到區域290、第二次迭代運算中的子區域261到子區域269或第三次迭代運算中的子區域2611到子區域2619）包含樣本點中的一個。
在步驟S331中，在使用者踩踏板時，處理器140控制對應馬達124a到馬達124d以將座墊或把手移動到目標位置。在步驟S332中，當將座墊或把手定位於目標位置處時，感測器110感測資料且將資料提供到處理器140。在一些實施例中，感測器110包含功率感測器111、踏頻感測器117、位置感測器112、動作感測器113、速度感測器114、肌電圖感測器115、心率感測器116、壓力感測器118、呼吸感測器119、IMU感測器（圖1A中未繪示）或其任何組合。在步驟S333中，處理器140根據接收到的資料決定評估因子的數值。在步驟S334中，處理器140基於所決定的數值計算目標位置的分數。
在步驟S335中，處理器140確定是否計算了所有位置的分數。如果為否（步驟S335-否），那麼重複地進行步驟S331到步驟S334，直到計算出所有所選擇位置的分數為止。接著，如果計算了所有所選擇位置（步驟S335-是），那麼在步驟S340到步驟S360中，處理器140根據分數識別優化的子區域或位置。
舉例來說，在步驟S340中，處理器140確定所有位置的分數是否基本上相同或介於一閾值範圍內（例如，± 1%、± 5%、± 10%等）。如果為否（步驟S340-否），那麼在步驟S350中，處理器140識別與具有最高分數的樣本點相關聯的子區域為新的感興趣區域。可在多個迭代週期中進行步驟S330到步驟350，直到當前迭代週期中的樣本點的分數基本上相同或介於一閾值範圍內。
因此，如果所有位置的分數基本上相同（步驟S340-是）或介於一閾值範圍內，那麼在步驟S360中，處理器140識別當前迭代週期中的感興趣區域的中心點作為優化位置。通過上文所描述的反覆迭代的運算過程，處理器140可根據計算出的分數從多個位置識別優化位置。
藉由將方法300應用於自行車適配，可實現自動適配過程。自行車適配系統可從感測器接收準確的資料且相應地進行計算以獲得合適的參數以用於適配評估。與很大程度上依賴於適配人員的經驗和個人判斷的傳統自行車適配程序進行比較，本揭示內容中所公開的自行車適配系統提供標準操作程序。因此，可減少適配人員的訓練時間，且可保證由不同適配人員進行的適配結果的一致性。另外，簡化和自動化的適配過程也可減少所需的適配時間，降低由人工過程導致的誤差，且提高精確性。因此，可實現更有效且高效率的自行車適配。
圖4A是示出與本揭示內容的一些實施例一致的自行車適配的示範性系統400的方塊圖。與圖1A中的系統100進行比較，在系統400中，感測器110進一步包含一或多個慣性測量單元（IMU）感測器415，所述慣性測量單元感測器415可被裝設或配戴於騎在適配平台150的使用者上。
圖4B和圖4C示出與本揭示內容的一些實施例一致的在圖1B和圖1C的示範性適配平台150上踩踏板的騎士。如圖4B和圖4C中所繪示，在一些實施例中，一或多個IMU感測器415a到IMU感測器415d可附著於騎士的頭部、背部、手部（在鄰近於把手154的位置處）和/或肩部，以用於測量騎士在踩踏期間的運動。如上文所解釋，IMU感測器415a到IMU感測器415d可裝設或穿戴在一或多個騎士人身用具的一或多個適當位置上，所述騎士用具如安全帽、風鏡、車衣、車褲、手套、車鞋/靴或騎士身上的任何其它配件。舉例來說，IMU感測器415a可安裝在騎士的安全帽上以檢測頭部移動。IMU感測器415b可裝設在騎士的車衣上以檢測身體移動。IMU感測器415c和IMU感測器415d可裝設在騎士的手套上以檢測手部移動。
因此，IMU感測器415a到IMU感測器415d可用於檢測騎士於騎行時的身體偏擺或橫向移動或搖晃，並且獲得對應資料。在一些實施例中，所獲得的資料可經由無線通訊傳輸，且存儲在圖4A中所繪示的系統400的記憶體儲存裝置 130中的資料庫中。在一些實施例中，IMU感測器415a到IMU感測器415d為在圖3中的自行車適配方法300中使用的感測器。舉例來說，在方法300的步驟S332中，IMU感測器415a到IMU感測器415d可感測IMU資料且將IMU資料提供到處理器140，使得處理器140可在S333步驟中根據接收到的IMU資料決定評估因子的數值。如上文所提及，評估因子中的一或多個（如生物力學效率因子或機械效率因子）可基於在適配過程期間所獲得的資料來確定或決定。
圖5A、圖5B以及圖5C分別示出與本揭示內容的一些實施例一致的由IMU感測器415a到IMU感測器415d獲得的示範性參數。圖5A、圖5B以及圖5C中所繪示的參數可用於評估騎士的騎車效率。舉例來說，如圖5A中所繪示，騎士的瞬時位移值
Figure 02_image001
和最大位移值
Figure 02_image003
可通過由IMU感測器415a到IMU感測器415d檢測到的測量資料（例如，指示相對於參考軸510的偏差量/移動的曲線520）來計算和獲得。如圖5B中所繪示，騎士的運動的累積位移值
Figure 02_image005
也可通過由IMU感測器415a到IMU感測器415d檢測到的測量資料來計算和獲得。如圖5C中所繪示，騎士運動時的速度值
Figure 02_image007
、加速度值
Figure 02_image009
、速度變化值
Figure 02_image011
和/或加速度變化值
Figure 02_image013
也可通過由IMU感測器415a到IMU感測器415d檢測到的測量資料來計算和獲得。
藉由這些參數，可相應地評估騎士的踩踏效率。在一些實施例中，可基於來自IMU感測器415a到IMU感測器415d的資料來計算生物力學效率因子和/或機械效率因子。舉例來說，當騎士於騎行時身體的較小偏差則指示在踩踏期間有較少的功率損耗以及相對提升的生物力學效率因子和/或機械效率因子。
通過接收由IMU感測器415a到IMU感測器415d檢測且存儲在記憶體儲存裝置 130中的測量資料，處理器140可基於所獲得的資料確定生物力學效率因子和/或機械效率因子，且隨後進行上文所論述的反覆迭代運算過程以優化座墊位置或把手位置。
在方法步驟或過程的一般上下文中描述了本文中所描述的各種實例實施例，其可在一個方面中由暫時性或非暫時性電腦可讀取儲存媒體中包含的電腦程式產品實施，包含由聯網環境中的電腦執行的如程式碼的電腦可執行指令。非暫時性儲存媒體的常見形式包含例如軟碟、軟碟、硬碟、固態驅動器、磁帶，或任何其它磁性資料存儲介質、CD-ROM、任何其它光學資料存儲介質、具有孔洞圖案的任何其它物理介質、RAM、PROM和EPROM、快閃-EPROM或任何其它快閃記憶體、NVRAM、高速緩衝記憶體、暫存器、任何其它記憶體晶片或盒式磁帶以及其聯網版本。通常，程式模組可包含進行特定任務或實施特定抽象資料類型的常式、程式、物件、元件、資料結構等。電腦可執行指令、相關資料結構以及程式模組表示用於執行本文中所公開的方法的步驟的程式碼的實例。這種可執行指令或相關資料結構的特定序列表示用於實施在這些步驟或過程中描述的功能的對應動作的實例。
如本文中所使用，除非另外特定陳述，否則術語“或”應涵蓋所有可能組合，惟應排除前述所有可能組合其中不可行的部分。舉例來說，如果陳述資料庫可包含A或B，那麼，除非另外特定陳述或不可行，否則資料庫可包含A，或B，或A和B。作為第二實例，如果陳述資料庫可包含A、B或C，那麼除非另外特定陳述或不可行，否則資料庫可包含A或B或C，或A和B，或A和C，或B和C、或A和B以及C。
雖然本揭示內容已以實施方式揭露如上，以使得本領域的技術人員可以更好地理解本揭示內容的各種態樣。本領域技術人員應該理解本揭示內容可用以作為基礎來設計或修飾其他步驟和結構以達到與本揭示內容所介紹實施例相同的目的和／或實現相同優點。本領域技術人員亦當理解，等效的結構並不脫離本揭示內容的精神和範圍，任何熟習此技藝者，在不脫離本揭示內容之精神和範圍內，當可作各種更動與潤飾，因此本揭示內容之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
100、400:系統 110:感測器 111、111a、111b:功率感測器 112、112a、112b、112c、112d、112e:位置感測器 113、113a、113b、113c、113d、113e:動作感測器 114、114a、114b:速度感測器 115、115a、115b、115c、115d:肌電圖感測器 116:心率感測器 117、117a、117b:踏頻感測器 118、118a、118b、118c:壓力感測器 119:呼吸感測器 120:控制模組 122a、122b、122c、122d、122e、122f、122g:驅動器 124a、124b、124c、124d、124e、124f、124g:馬達 130:記憶體儲存裝置 140:處理器 150:適配平台 152:座墊 154:把手 156、156a、156b:傾斜調整單元 158:阻力調整單元 200:可能區 210、220、230、240、250、260、270、280、290:區域 261、262、263、264、265、266、267、268、269、2611、2612、2613、2614、2615、2616、2617、2618、2619:子區域 300:方法 S310，S320，S330，S331，S332，S333，S334，S335，S340，S350，S360:步驟 415、415a、415b、415c、415d:IMU感測器 510:參考軸 520:曲線 a:加速度值 dmax :最大位移值 dt :瞬時位移值 v:速度值 Ang1:髖部角度 Ang2:膝部角度 Ang3:踝部角度 S310、S320、S330、S331、S332、S333、S334、S335、S340、S350、S360:步驟 Ta、Tb、Tc、Td、Te、Tf:感測標籤 ∆a:加速度變化值 ∆v:速度變化值
Figure 02_image005
:累積位移值
圖1A為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的自行車適配系統之示意圖。 圖1B和圖1C為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的適配平台的透視圖和側視圖。 圖1D和圖1E為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的於圖1B和圖1C的適配平台上踩踏板的騎士之示意圖。 圖2A為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的自行車適配的示範性迭代運算過程。 圖2B到圖2E分別為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的運動參數是否落在對應的優選範圍內之示意圖。 圖3為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的自行車適配方法或過程的流程圖。 圖4A為根據本揭示內容的另一些實施例所繪示的自行車適配系統之示意圖。 圖4B和圖4C為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的在適配平台上踩踏板的騎士之示意圖。 圖5A、圖5B以及圖5C分別為根據本揭示內容的一些實施例所繪示的用於評估騎士的騎車效率的示範性參數之示意圖。
300:方法
S310，S320，S330，S331，S332，S333，S334，S335，S340，S350，S360:步驟

Claims (18)

  1. 一種自行車適配方法，包括：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當一使用者踩踏板時，將一座墊或一把手定位至一或多個目標位置；根據該座墊或該把手定位至該一或多個目標位置時，自一或多個感應器接收到的資料，決定該些評估因子的數值；基於所決定的該些評估因子的數值來計算該一或多個目標位置的分數，並藉由進行迭代運算以識別該座墊或該把手的一或多個推薦位置之一範圍；當該一或多個目標位置的分數相同或介於一閾值範圍內時，終止該迭代運算，並自該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之該範圍確定該座墊或該把手的一或多個推薦位置；以及基於該座墊或該把手的該一或多個推薦位置調整該座墊或該把手的位置。
  2. 如請求項1所述的自行車適配方法，更包括：將該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之該範圍的一感興趣區域劃分為複數個子區域；選擇該些子區域之內的複數個樣本點作為用於定位該座墊或該把手的該些位置； 將與該些樣本點中具有最高分數的該些樣本點之一相關聯的該些子區域其中的一個識別為下一迭代週期中的該感興趣區域；以及於當前迭代週期中的該些樣本點的分數相同或介於該閾值範圍之內時，將該當前迭代週期中的該感興趣區域的中心點識別為該座墊或該把手的該一或多個推薦位置。
  3. 如請求項2所述的自行車適配方法，其中劃分該感興趣區域包括：將該感興趣區域劃分為一M×N矩陣，M和N為任意整數，其中該M×N矩陣的每一單元包含該些樣本點中之一者。
  4. 如請求項1所述的自行車適配方法，其中該些評估因子包括與踩踏之機械效率相關聯的因子、與踩踏之生物力學效率相關聯的因子，或踩踏期間之使用者舒適度的因子。
  5. 如請求項1所述的自行車適配方法，其中該一或多個感測器包括一功率感測器、一踏頻感測器、一位置感測器、一速度感測器、一動作感測器、一肌電圖感測器、一心率感測器、一壓力感測器、一呼吸感測器、一慣性測量單元感測器或其任何組合。
  6. 如請求項1所述的自行車適配方法，更包括：接收該一或多個情境參數，其中該一或多個情境參數包含與該使用者的騎行期間、騎車效能、受傷參數、騎乘環境、體適能資訊或其任意組合相關聯的資訊。
  7. 如請求項1所述的自行車適配方法，更包括：將用於該些評估因子的複數個加權組合儲存在一資料庫中；以及存取該資料庫以選擇匹配該一或多個情境參數的該些加權組合中之一者，以決定該些評估因子的一權重，其中該權重用於計算對應於該一或多個目標位置之分數。
  8. 一種自行車適配設備，包括：一或多個感測器；一座墊和一把手；一或多個儲存裝置，用以儲存一組指令；以及一或多個處理器，用以執行該組指令以使得該自行車適配設備執行以下操作：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當一使用者踩踏板時，將該座墊和該把手其中的至少一者定位至一或多個目標位置；響應於該座墊或該把手定位至該一或多個目標位置時，自該一或多個感測器接收到的資料而決定該些評估因子的數值；基於所決定的該些評估因子的數值來計算該一或多個目標位置的分數，並藉由進行迭代運算以識別該座墊或該把手的一或多個推薦位置之一範圍；當該一或多個目標位置的分數相同或介於一閾值範圍內時，終止該迭代運算，並自該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之 該範圍確定該座墊或該把手的一或多個推薦位置；以及基於該座墊或該把手的該一或多個推薦位置調整該座墊或該把手的位置。
  9. 如請求項8所述的自行車適配設備，其中該一或多個處理器用於執行該組指令以使得該設備進行以下操作：將該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之該範圍的一感興趣區域劃分為複數個子區域；選擇該些子區域之內的複數個樣本點作為用於定位該座墊或該把手的該些位置；將與該些樣本點中具有最高分數的該些樣本點之一相關聯的該些子區域其中的一個識別為下一迭代週期中的該感興趣區域；以及於當前迭代週期中的該些樣本點的分數相同或介於該閾值範圍之內時，將該當前迭代週期中的該感興趣區域的中心點識別為該座墊或該把手的該一或多個推薦位置。
  10. 如請求項9所述的自行車適配設備，其中該一或多個處理器用於執行該組指令以使得該設備藉由將該感興趣區域劃分為一M×N矩陣來劃分該感興趣區域，M和N為任意整數，其中該M×N矩陣的每一單元包含該些樣本點中之一者。
  11. 如請求項8所述的自行車適配設備，其中該些評估因子包括與踩踏之機械效率相關聯的因子、與踩踏之生物力學效率相關聯的因子，或在踩踏期間的使用者舒適度因子。
  12. 如請求項8所述的自行車適配設備，其中該一或多個感測器包括一功率感測器、一踏頻感測器、一位置感測器、一速度感測器、一動作感測器、一肌電圖感測器、一心率感測器、一壓力感測器、一呼吸感測器、一慣性測量單元感測器或其任何組合。
  13. 如請求項8所述的自行車適配設備，其中該一或多個處理器用於執行該組指令以使得該設備進行以下操作：接收該一或多個情境參數，其中該一或多個情境參數包含與該該使用者的騎行期間、騎車效能、受傷參數、騎乘環境、體適能資訊或其任意組合相關聯的資訊。
  14. 如請求項8所述的自行車適配設備，其中該一或多個處理器用於執行該組指令以使得該設備進行以下操作：將用於該些評估因子的複數個加權組合儲存在一資料庫中；以及存取該資料庫以選擇匹配該一或多個情境參數的該些加權組合中之一者，以決定該些評估因子的一權重，其中該權重用於計算對應於該一或多個目標位置之分數。
  15. 一種非暫時性電腦可讀取儲存媒體，存儲能夠由設備的一或多個處理器執行以發起自行車適配方法的一組指令，執行該組指令以進行以下操作：基於一或多個情境參數來識別複數個評估因子；當一使用者踩踏板時，將一座墊或一把手定位至一或多個目 標位置；根據該座墊或該把手定位至該一或多個目標位置時，自一或多個感測器接收到的資料，決定該些評估因子的數值；基於所決定的該些評估因子的數值來計算該一或多個目標位置的分數，並藉由進行迭代運算以識別該座墊或該把手的一或多個推薦位置之一範圍；當該一或多個目標位置的分數相同或介於一閾值範圍內時，終止該迭代運算，並自該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之該範圍確定該座墊或該把手的一或多個推薦位置；以及基於該座墊或該把手的該一或多個推薦位置調整該座墊或該把手的位置。
  16. 如請求項15所述的非暫時性電腦可讀取儲存媒體，其中該組指令能夠由該一或多個處理器執行以使得該設備更進行以下操作：將該座墊或該把手的該一或多個推薦位置之該範圍的一感興趣區域劃分為複數個子區域；選擇該些子區域之內的複數個樣本點作為用於定位該座墊或該把手的該些位置；將與該些樣本點中具有最高分數的該些樣本點之一相關聯的該些子區域其中的一個識別為下一迭代週期中的該感興趣區域；以及於當前迭代週期中的該些樣本點的分數相同或介於該閾值範 圍之內時，將該當前迭代週期中的該感興趣區域的中心點識別為該座墊或該把手的該一或多個推薦位置。
  17. 如請求項15所述的非暫時性電腦可讀取儲存媒體，其中該組指令能夠由該一或多個處理器執行以使得該設備更進行以下操作：接收該一或多個情境參數，其中該一或多個情境參數包含與該使用者的騎行期間、騎車效能、受傷參數、騎乘環境、體適能資訊或其任意組合相關聯的資訊。
  18. 如請求項15所述的非暫時性電腦可讀取儲存媒體，其中該組指令能夠由該一或多個處理器執行以使得該設備更進行以下操作：將用於該些評估因子的複數個加權組合儲存在一資料庫中；以及存取該資料庫以選擇匹配該一或多個情境參數的該些加權組合中之一者，以決定該些評估因子的一權重，其中該權重用於計算對應於該一或多個目標位置之分數。
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