(57)【要約】【課題】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。【解決手段】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。【選択図】図２
2020097338.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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。
【請求項２】
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。
【請求項３】
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。
【請求項４】
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。
【請求項５】
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。
【請求項６】
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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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。
【請求項９】
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。
【請求項１０】
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。
【請求項１１】
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。
【請求項１２】
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。
【請求項１３】
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。
【請求項１４】
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。
【請求項１５】
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。
【請求項１６】
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１４８５８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
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。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
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。
【０００６】
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。
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【発明の効果】
【００２１】
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。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】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。
【図２】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。
【図３】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。
【図４】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。
【図５】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。
【図６】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。
【図７】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。
【図８】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。
【図９】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。
【図１０】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。
【図１１】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。
【図１２】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。
【図１３】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。
【図１４】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。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
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。
【００２４】
（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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
（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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
（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。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
（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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
（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。
【００９１】
・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。
【００９２】
・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。
【符号の説明】
【００９３】
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。
【図１】
2020097338.tif 000003
【図２】
2020097338.tif 000004
【図３】
2020097338.tif 000005
【図４】
2020097338.tif 000006
【図５】
2020097338.tif 000007
【図６】
2020097338.tif 000008
【図７】
2020097338.tif 000009
【図８】
2020097338.tif 000010
【図９】
2020097338.tif 000011
【図１０】
2020097338.tif 000012
【図１１】
2020097338.tif 000013
【図１２】
2020097338.tif 000014
【図１３】
2020097338.tif 000015
【図１４】
2020097338.tif 000016