(57)【要約】【課題】ユーザビリティに貢献できる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する第１情報を入力するように構成される入力部と、前記入力部から入力される前記第１情報に応じて、前記人力駆動車の推奨走行条件に関する第２情報を作成するように構成される人工知能処理部と、を含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する第１情報を入力するように構成される入力部と、
前記入力部から入力される前記第１情報に応じて、前記人力駆動車の推奨走行条件に関する第２情報を作成するように構成される人工知能処理部と、を含む、情報処理装置。
【請求項２】
前記推奨走行条件は、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記人工知能処理部によって作成された前記第２情報を出力する出力部をさらに含む、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、表示装置およびスピーカの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する情報は、前記人力駆動車の走行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つに関する情報を含み、
前記入力部には、前記人力駆動車の走行状態および前記人力駆動車の前記搭乗者の状態の少なくとも１つを検出する検出部が電気的に接続される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記人力駆動車の走行状態は、走行時間、走行速度、走行距離、走行ケイデンス、および、走行ルートの少なくとも１つを含む、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記人力駆動車の搭乗者の状態は、人力駆動力、疲労の状態、および、消費エネルギの少なくとも１つを含む、請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記人工知能処理部は、前記第１情報の履歴に応じて前記第２情報を作成する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１情報の履歴を記憶する第１記憶部をさらに含む、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記入力部に入力された前記第１情報の履歴を通信によって取得し、取得した前記第１情報の履歴を前記人工知能処理部に送信する第１通信部をさらに含む、請求項８または９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
地図情報を記憶する第２記憶部をさらに含み、
前記人工知能処理部は、前記第２記憶部に記憶される地図情報に応じて、前記推奨走行ルートを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１情報は、前記人力駆動車の環境に関する情報を含み、
前記人力駆動車の環境に関する情報は、天候情報、地図情報、および、交通情報の少なくとも１つを含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記入力部は、前記人力駆動車の環境に関する情報を通信によって外部の装置から取得し、取得した前記人力駆動車の環境に関する情報を前記人工知能処理部に送信する第２通信部をさらに含む、請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記地図情報は、道路に関する情報を含む、請求項１２または１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記第１情報は、前記人力駆動車の搭乗者に関する情報を含み、
前記人力駆動車の搭乗者に関する情報は、前記搭乗者の運動の目標に関する情報を含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する情報は、前記人力駆動車の位置情報、前記搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、前記搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つを含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記入力部は、外部の装置から予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成され、
前記人工知能処理部は、前記外部の装置から取得した前記予め定める走行ルートに関する情報に応じて、前記推奨走行ルートを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記入力部は、外部の装置から複数の予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成され、
前記人工知能処理部は、前記外部の装置から取得した前記複数の予め定める走行ルートに関する情報から１つの予め定める走行ルートを選択することによって、前記推奨走行ルートを作成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記人工知能処理部は、前記人力駆動車に設けられるように構成される、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記人工知能処理部は、パーソナルコンピュータまたはインターネットに接続されているサーバに含まれる、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１に記載されている情報処理装置では、人力駆動車の最高速度を記憶する。ユーザは、記憶した最高速度のうちの１つを目標速度として設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−１７４５９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に記載されている情報処理装置では、ユーザが選択した条件がそのまま人力駆動車の走行条件になるだけであり、ユーザビリティに向上の余地がある。
本発明の目的の１つは、ユーザビリティに貢献できる情報処理装置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側面に従う情報処理装置は、人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する第１情報を入力するように構成される入力部と、前記入力部から入力される前記第１情報に応じて、前記人力駆動車の推奨走行条件に関する第２情報を作成するように構成される人工知能処理部と、を含む。
第１側面の情報処理装置によれば、人力駆動車の状態、人力駆動車の搭乗者、および、人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する第１情報から、人力駆動車の推奨走行条件に関する第２情報を人工知能処理部によって好適に作成できる。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側面の情報処理装置において、前記推奨走行条件は、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードの少なくとも１つを含む。
第２側面の情報処理装置によれば、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードの少なくとも１つに関する第２情報を人工知能処理部によって好適に作成できる。
【０００７】
本開示の第１または第２側面に従う第３側面の情報処理装置において、前記人工知能処理部によって作成された前記第２情報を出力する出力部をさらに含む。
第３側面の情報処理装置によれば、第２情報を出力部から出力できる。
【０００８】
本開示の第３側面に従う第４側面の情報処理装置において、前記出力部は、表示装置およびスピーカの少なくとも１つを含む。
第４側面の情報処理装置によれば、第２情報を画像として表示装置に表示させたり、第２情報を音声としてスピーカから出力させたりできる。
【０００９】
本開示の第１〜第４側面のいずれか１つに従う第５側面の情報処理装置において、前記人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する情報は、前記人力駆動車の走行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つに関する情報を含み、前記入力部には、前記人力駆動車の走行状態および前記人力駆動車の前記搭乗者の状態の少なくとも１つを検出する検出部が電気的に接続される。
第５側面の情報処理装置によれば、検出部によって検出された人力駆動車の走行状態および人力駆動車の搭乗者の状態の少なくとも１つに応じた第２情報を作成できる。
【００１０】
本開示の第５側面に従う第６側面の情報処理装置において、前記人力駆動車の走行状態は、走行時間、走行速度、走行距離、走行ケイデンス、および、走行ルートの少なくとも１つを含む。
第６側面の情報処理装置によれば、人力駆動車の走行時間、走行速度、走行距離、走行ケイデンス、および、走行ルートの少なくとも１つに応じた第２情報を作成できる。
【００１１】
本開示の第５または第６側面に従う第７側面の情報処理装置において、前記人力駆動車の搭乗者の状態は、人力駆動力、疲労の状態、および、消費エネルギの少なくとも１つを含む。
第７側面の情報処理装置によれば、人力駆動車の搭乗者の人力駆動力、疲労の状態、および、消費エネルギの少なくとも１つに応じた第２情報を作成できる。
【００１２】
本開示の第１〜第７側面のいずれか１つに従う第８側面の情報処理装置において、前記人工知能処理部は、前記第１情報の履歴に応じて前記第２情報を作成する。
第８側面の情報処理装置によれば、第１情報の履歴に応じた第２情報を作成できる。
【００１３】
本開示の第８側面に従う第９側面の情報処理装置において、前記第１情報の履歴を記憶する第１記憶部をさらに含む。
第９側面の情報処理装置によれば、第１記憶部によって記憶された第１情報の履歴に応じた第２情報を作成できる。
【００１４】
本開示の第８または第９側面に従う第１０側面の情報処理装置において、前記入力部に入力された前記第１情報の履歴を通信によって取得し、取得した前記第１情報の履歴を前記人工知能処理部に送信する第１通信部をさらに含む。
第１０側面の情報処理装置によれば、第１通信部によって取得した第１情報の履歴に応じて、第２情報を作成できる。
【００１５】
本開示の第２側面に従う第１１側面の情報処理装置において、地図情報を記憶する第２記憶部をさらに含み、前記人工知能処理部は、前記第２記憶部に記憶される地図情報に応じて、前記推奨走行ルートを作成する。
第１１側面の情報処理装置によれば、第２記憶部に記憶される地図情報に応じて、好適に推奨走行ルートを作成できる。
【００１６】
本開示の第１〜第１１側面のいずれか１つに従う第１２側面の情報処理装置において、前記第１情報は、前記人力駆動車の環境に関する情報を含み、前記人力駆動車の環境に関する情報は、天候情報、地図情報、および、交通情報の少なくとも１つを含む。
第１２側面の情報処理装置によれば、天候情報、地図情報、および、交通情報の少なくとも１つに応じて、第２情報を作成できる。
【００１７】
本開示の第１２側面に従う第１３側面の情報処理装置において、前記入力部は、前記人力駆動車の環境に関する情報を通信によって外部の装置から取得し、取得した前記人力駆動車の環境に関する情報を前記人工知能処理部に送信する第２通信部をさらに含む。
第１３側面の情報処理装置によれば、第２通信部によって取得した人力駆動車の走行環境に関する情報に応じて、第２情報を作成できる。
【００１８】
本開示の第１２または第１３側面に従う第１４側面の情報処理装置において、前記地図情報は、道路に関する情報を含む。
第１４側面の情報処理装置によれば、道路に関する情報を含む地図情報に応じて、第２情報を作成できる。
【００１９】
本開示の第１〜第１４側面のいずれか１つに従う第１５側面の情報処理装置において、前記第１情報は、前記人力駆動車の搭乗者に関する情報を含み、前記人力駆動車の搭乗者に関する情報は、前記搭乗者の運動の目標に関する情報を含む。
第１５側面の情報処理装置によれば、搭乗者の運動の目標に関する情報に応じて、第２情報を作成できる。
【００２０】
本開示の第１〜第１５側面のいずれか１つに従う第１６側面の情報処理装置において、前記人力駆動車の状態、前記人力駆動車の搭乗者、および、前記人力駆動車の環境の少なくとも１つに関する情報は、前記人力駆動車の位置情報、前記搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、前記搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つを含む。
第１６側面の情報処理装置によれば、人力駆動車の位置情報、搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つに応じて、第２情報を作成できる。
【００２１】
本開示の第２側面に従う第１７側面の情報処理装置において、前記入力部は、外部の装置から予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成され、前記人工知能処理部は、前記外部の装置から取得した前記予め定める走行ルートに関する情報に応じて、前記推奨走行ルートを作成する。
第１７側面の情報処理装置によれば、外部の装置から取得した予め定める走行ルートに関する情報に応じて、推奨走行ルートを作成できる。
【００２２】
本開示の第２側面に従う第１８側面の情報処理装置において、前記入力部は、外部の装置から複数の予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成され、前記人工知能処理部は、前記外部の装置から取得した前記複数の予め定める走行ルートに関する情報から１つの予め定める走行ルートを選択することによって、前記推奨走行ルートを作成する。
第１８側面の情報処理装置によれば、外部の装置から取得した複数の予め定める走行ルートに関する情報から１つの予め定める走行ルートを選択することによって、推奨走行ルートを作成できる。
【００２３】
本開示の第１〜第１８側面のいずれか１つに従う第１９側面の情報処理装置において、前記人工知能処理部は、前記人力駆動車に設けられるように構成される。
第１９側面の情報処理装置によれば、ユーザが簡便に第２情報を把握できる。
【００２４】
本開示の第１〜第１８側面のいずれか１つに従う第２０側面の情報処理装置において、前記人工知能処理部は、パーソナルコンピュータまたはインターネットに接続されているサーバに含まれる。
第２０側面の情報処理装置によれば、第２情報の作成に関する処理速度を高速化させやすい。
【発明の効果】
【００２５】
本開示の情報処理装置は、ユーザビリティに貢献できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第１実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの電気的な構成を示すブロック図。
【図２】図１の検出部を模式的に示すブロック図。
【図３】図１の人工知能処理部によって実行される学習モデルを作成する処理のフローチャート。
【図４】図３とは異なる処理によって学習モデルを作成する処理のフローチャート。
【図５】図１の人工知能処理部によって実行される第１情報に応じて第２情報を作成する処理のフローチャート。
【図６】第２実施形態の情報処理装置を含む情報処理システムの電気的な構成を示すブロック図。
【図７】第１変形例の情報処理装置を含む情報処理システムの電気的な構成を示すブロック図。
【図８】第２変形例の情報処理装置を含む情報処理システムの電気的な構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
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。
（第１実施形態）
図１から図５を参照して、第１実施形態の情報処理装置２０について説明する。情報処理装置２０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。
【００２８】
情報処理装置２０は、入力部２２と、人工知能処理部２４と、を含む。入力部２２は、人力駆動車１０の状態、人力駆動車１０の搭乗者、および、人力駆動車１０の環境の少なくとも１つに関する第１情報を入力するように構成される。人工知能処理部２４は、入力部２２から入力される第１情報に応じて、人力駆動車１０の推奨走行条件に関する第２情報を作成するように構成される。
【００２９】
人工知能処理部２４は、人力駆動車１０に設けられるように構成される。この場合、情報処理装置２０は、情報処理装置２０は、スマートフォンを含む。情報処理装置２０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つを含んでいてもよい。この場合、人工知能処理部２４は、情報処理装置２０が含むスマートフォン、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。情報処理装置２０および人力駆動車１０の少なくとも１つは、情報処理装置２０を人力駆動車１０に取り付けるための取付部を含む。取付部は、情報処理装置２０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２４は、人力駆動車１０に着脱不能に設けられていてもよい。
【００３０】
人工知能処理部２４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２４Ａを含む。演算処理装置２４Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含む。演算処理装置２４Ａ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２４Ａは、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含んでいてもよい。人工知能処理部２４は、１または複数の演算処理装置を含んでいてもよい。人工知能処理部２４は、複数の場所に離れて配置される複数の演算処理装置２４Ａを含んでいてもよい。
【００３１】
人工知能処理部２４は、記憶部２４Ｂをさらに含む。記憶部２４Ｂ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。記憶部２４Ｂには、各種の処理に用いられる情報が記憶される。記憶部２４Ｂ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２４は、学習プログラムＰ２に基づき、入力された第１情報に応じて第２情報を作成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（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。
【００３２】
人工知能処理部２４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２４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を作成し、更新する作成部として機能する。人工知能処理部２４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、入力部２２によって取得した入力情報を、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出力情報を出力させる制御部として機能する。
【００３３】
一例では、人力駆動車１０の状態、人力駆動車１０の搭乗者、および、人力駆動車１０の環境の少なくとも１つに関する情報は、人力駆動車１０の走行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つに関する情報を含む。入力部２２には、人力駆動車１０の走行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つを検出する検出部１２が電気的に接続される。
【００３４】
検出部１２は、人力駆動車１０に設けられてもよい。人力駆動車１０には、好ましくは、検出部１２と電気的に接続される制御部１４および通信部１６がさらに設けられる。制御部１４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を含む。演算処理装置は、例えばＣＰＵまたはＭＰＵを含む。制御部１４は、１または複数のマイクロコンピュータを含んでいてもよい。制御部１４は、複数の場所に離れて配置される複数の演算処理装置を含んでいてもよい。制御部１４は、検出部１２の出力を通信部１６によって入力部２２に送信させる。検出部１２は、検出部１２の出力が直接に入力部２２に入力されるように、入力部２２に電気的に接続されてもよい。この場合、例えば、入力部２２は、検出部１２に接続される電気ケーブルが接続可能なポートを含む。検出部１２は、情報処理装置２０に設けられてもよく、人力駆動車１０の搭乗者に設けられてもよい。
【００３５】
入力部２２は、好ましくは、人力駆動車１０の通信部１６と通信可能な通信部２６を含む。人力駆動車１０の通信部１６と、入力部２２の通信部２６とは、無線通信および有線通信の少なくとも１つによって電気的に接続される。入力部２２の通信部２６は、例えば、人力駆動車１０の通信部１６を介して、検出部１２の検出した情報を取得する。人力駆動車１０の通信部１６と、入力部２２の通信部２６とが行う無線通信の規格の一例は、ＡＮＴ＋（登録商標）またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）である。
【００３６】
一例では、人力駆動車１０の走行状態は、走行時間、走行速度、走行距離、走行ケイデンス、および、走行ルートの少なくとも１つを含む。走行時間は、例えば、１回のトリップにおける走行時間の累積値、および、１日における走行時間の累積値の少なくとも１つを含む。走行速度は、例えば、所定周期ごとに検出される走行速度、および、所定期間における走行速度の平均値の少なくとも１つを含む。走行距離は、例えば、１回のトリップにおける走行距離の累積値、および、１日における総走行距離の累積値の少なくとも１つを含む。走行ケイデンスは、例えば、所定周期ごとに検出される走行ケイデンス、および、所定期間における走行ケイデンスの平均値の少なくとも１つを含む。走行ルートは、１回のトリップにおける走行ルート、および、１日における走行ルートの少なくとも１つを含む。走行ルートは、走行路の道路勾配、カーブ、および、人力駆動車１０の走行可能なレーンの少なくとも１つに関する情報を含んでいてもよい。
【００３７】
一例では、人力駆動車１０の搭乗者の状態は、人力駆動力、疲労の状態、および、消費エネルギの少なくとも１つを含む。人力駆動力は、例えば、所定周期ごとに検出される人力駆動力、所定期間における人力駆動力の平均値、１回のトリップにおける人力駆動力の累積値、および、１日における人力駆動力の累積値の少なくとも１つを含む。疲労の状態は、例えば、心拍数を含む。消費エネルギは、例えば、所定周期ごとに検出される人力駆動力の仕事率、所定期間における人力駆動力の仕事率の平均値、１回のトリップにおける人力駆動力の仕事率の累積値、および、１日における人力駆動力の仕事率の累積値の少なくとも１つを含む。
【００３８】
一例では、第１情報は、人力駆動車１０の搭乗者に関する情報を含む。人力駆動車１０の搭乗者に関する情報は、搭乗者の運動の目標に関する情報を含む。搭乗者の運動の目標に関する情報は、例えば、一日または所定日数における目標体重、一日または所定日数における目標消費エネルギ、および、人力駆動車１０での目標走行時間の少なくとも１つを含む。
【００３９】
第１情報が搭乗者の運動の目標に関する情報を含む場合、好ましくは、入力部２２にはユーザの操作によって情報が入力される。入力部２２は、好ましくは、ユーザが操作可能な操作部２８を含む。操作部２８は、タッチパネル、ボタン、および、キーボードの少なくとも１つを含む。ユーザは、情報処理装置２０に第１情報を入力するためのアプリケーションが実行された状態で、操作部２８を介して自身の設定した運動の搭乗者の目標に関する情報を入力する。第１情報が搭乗者の運動の目標に関する情報を含む場合、入力部２２には運動の目標に関する情報を設定する演算部からの情報が入力されるようにしてもよい。この場合、演算部は、予めインターフェース部等を介してユーザによって入力された搭乗者に関する情報、例えば、体重、年齢、および、希望するトレーニング強度等に関する情報から、搭乗者の運動の目標に関する情報を設定し、入力部２２に出力する。演算部は、情報処理装置２０に含まれてもよく、外部の装置Ｐに含まれてもよい。
【００４０】
一例では、人力駆動車１０の状態、人力駆動車１０の搭乗者、および、人力駆動車１０の環境の少なくとも１つに関する情報は、人力駆動車１０の位置情報、搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つを含む。人力駆動車１０の位置情報は、例えば、人力駆動車１０の現在地点、および、人力駆動車１０の走行を開始する地点、および、人力駆動車１０の走行が開始された地点の少なくとも１つを含む。
【００４１】
第１情報が人力駆動車１０の位置情報、搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つを含む場合、好ましくは、入力部２２にはユーザが操作可能なインターフェース部からの情報が入力される。ユーザは、情報処理装置２０に第１情報を入力するためのアプリケーションが実行された状態で、操作部２８を介して人力駆動車１０の位置情報、搭乗者が走行を開始する時刻の情報、および、搭乗者が走行したい距離の情報の少なくとも１つを入力する。
【００４２】
表１は、第１情報の例を示す。第１情報は、表１に示す複数の情報を含んでいてもよい。
【００４３】
【表１】
2020098161.tif 000003
【００４４】
検出部１２は、人力駆動車１０または搭乗者に設けられる。表２は、人力駆動車１０の走行状態および人力駆動車１０の搭乗者の少なくとも１つに関する情報と、検出部１２との組み合わせの例を示す。検出部１２は、時計１２Ａ、車速センサ１２Ｂ、クランク回転センサ１２Ｃ、ＧＰＳ（global positioning system）装置１２Ｄ、トルクセンサ１２Ｅ、および、心拍センサ１２Ｆの少なくとも１つを含む。時計１２ＡおよびＧＰＳ装置１２Ｄの少なくとも１つは、情報処理装置２０に設けられてもよい。この場合、時計１２ＡおよびＧＰＳ装置１２Ｄは、入力部２２に接続される。
【００４５】
【表２】
2020098161.tif 000004
【００４６】
時計１２Ａは時刻を検出する。
車速センサ１２Ｂ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１２Ｂ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１２Ｂ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、フロントフォークに設けられ、前輪に取り付けられる磁石を検出する構成としてもよい。
【００４７】
クランク回転センサ１２Ｃは、クランク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１２Ｃ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１２Ｃ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、クランク軸に連動して回転する部材、または、クランク軸からフロントスプロケットまでの間の動力伝達経路に設けられる。クランク回転センサ１２Ｃは、クランクの回転速度に応じた信号を出力する。磁石は、クランク軸からフロントスプロケットまでの人力駆動力の動力伝達経路において、クランク軸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、クランク軸とフロントスプロケットとの間に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に設けられてもよい。クランク回転センサは、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。
【００４８】
ＧＰＳ装置１２Ｄは、ＧＰＳ情報を取得する。ＧＰＳ装置１２Ｄは、ＧＰＳ受信部によって取得したＧＰＳ情報と、予め記録されている地図情報とに応じて、人力駆動車１０の地図上の位置を検出してもよい。
【００４９】
トルクセンサ１２Ｅは、クランク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１２Ｅは、例えば、動力伝達経路にワンウェイクラッチが設けられる場合、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１２Ｅ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、例えば歪ゲージを含む。トルクセンサ１２Ｅ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、クランクアーム、または、ペダルである。トルクセンサ１２Ｅは、無線または有線の通信部を含んでいてもよい。
【００５０】
心拍センサ１２Ｆは、搭乗者の心拍に関する情報を検出する。搭乗者の心拍に関する情報は、搭乗者の心拍数に関する情報を含む。心拍センサ１２Ｆは、例えば、搭乗者の身体または人力駆動車１０のハンドルバーに装着可能に構成される。心拍センサ１２Ｆは、無線または有線の通信部を含んでいてもよい。心拍センサ１２Ｆの通信部は、例えば人力駆動車１０に設けられるサイクルコンピュータと通信可能に構成されてもよい。心拍センサ１２Ｆによって検出される心拍に関する情報は、サイクルコンピュータに表示されるようにしてもよい。
【００５１】
好ましくは、人工知能処理部２４は、第１情報の履歴に応じて第２情報を作成する。情報処理装置２０は、第１情報の履歴を記憶する第１記憶部３０をさらに含む。第１記憶部３０は、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。第１記憶部３０は、人工知能処理部２４に含まれていてもよい。この場合、第１記憶部３０は、記憶部２４Ｂに含まれていてもよい。
【００５２】
一例では、第１情報は、人力駆動車１０の環境に関する情報を含む。人力駆動車１０の環境に関する情報は、天候情報、地図情報、および、交通情報の少なくとも１つを含む。この場合、入力部２２は、好ましくは、人力駆動車１０の環境に関する情報を通信によって外部の装置Ｐから取得し、取得した人力駆動車１０の環境に関する情報を人工知能処理部２４に送信する第２通信部３２をさらに含む。
【００５３】
外部の装置Ｐは、例えば、所定のサーバを含む。この場合、第２通信部３２は、インターネットと接続可能に構成され、インターネットを介して外部の装置Ｐから人力駆動車１０の環境に関する情報を取得する。第２通信部３２は、インターネットと接続するための無線通信部を含んでいてもよい。
【００５４】
天候情報は、気温、湿度、風向き、風速、および、雨雲の少なくとも１つに関する情報を含む。地図情報は、道路に関する情報を含む。道路に関する情報は、道路地図、路面勾配、および、道路の種類の少なくとも１つに関する情報を含む。交通情報は、道路の渋滞に関する情報、および、通行止めに関する情報の少なくとも１を含む。第２通信部３２は、インターネット等を通じて、適切なサーバから天候情報、地図情報、および、交通情報の少なくとも１つを取得する。
【００５５】
第１情報が人力駆動車１０の環境に関する情報を含む場合、人工知能処理部２４は、人力駆動車１０が過去に走行した時点の人力駆動車１０の環境に関する情報および人力駆動車１０が走行予定の時点の人力駆動車１０の環境に関する情報の少なくとも１つに応じて第２情報を作成する。
【００５６】
情報処理装置２０は、人工知能処理部２４によって作成された第２情報を出力する出力部３４をさらに含む。一例では、出力部３４は、表示装置３６およびスピーカ３８の少なくとも１つを含む。操作部２８がタッチパネルを含む場合、表示装置３６は、タッチパネルと一体であってもよい。
【００５７】
推奨走行条件は、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードの少なくとも１つを含む。
【００５８】
推奨走行ルートは、例えば、表示装置３６に地図によって表示される。推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードに関する情報は、例えば、表示装置３６に文字によって表示される。アシストモードは、予め定める条件において、人力駆動力に対するアシスト力の比率が異なる複数のアシストモードを含む。推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードに関する情報は、例えば、スピーカ３８から音声によって出力される。推奨走行ルートに関する情報として、走行ルートの名称等が表示装置３６に文字によって表示されてもよく、スピーカ３８から音声によって出力されてもよい。走行ルートの一般名称等は、道路の名称およびコース名等を含む。
【００５９】
表３は、第２情報の例と、出力部３４を介したユーザへの提示方法との組み合わせを示す。第２情報は、表３に示す複数の情報を含んでいてもよい。この場合、出力部３４に出力される第２情報は、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードに関する情報の少なくとも２つが組み合わせられていてもよい。例えば、第２情報は、推奨走行ルートの区間ごとに、推奨される推奨走行速度、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードが組み合わせられる。組み合わせられた情報は、例えば、表示装置３６に組み合わせられて表示される。
【００６０】
【表３】
2020098161.tif 000005
【００６１】
人工知能処理部２４は、推奨走行ルート、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードに関する情報のうちの少なくとも１つの情報に応じて、他の情報を作成することもできる。例えば、人工知能処理部２４は、推奨走行距離、推奨走行速度、推奨走行時間、推奨ケイデンス、推奨人力駆動力、および、推奨アシストモードによる走行に適した推奨走行ルートを作成する。
【００６２】
入力部２２は、外部の装置Ｐから予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成されてもよい。この場合、人工知能処理部２４は、外部の装置Ｐから取得した予め定める走行ルートに関する情報に応じて、推奨走行ルートを作成する。
【００６３】
予め定める走行ルートに関する情報は、例えば、他のユーザ等によって作成された走行ルートを含む。この場合、人工知能処理部２４は、例えば、他のユーザ等によって作成された予め定める走行ルートを、第１情報に応じてカスタマイズすることによって推奨走行ルートを作成する。
【００６４】
入力部２２は、外部の装置Ｐから複数の予め定める走行ルートに関する情報を取得するように構成されてもよい。この場合、人工知能処理部２４は、外部の装置Ｐから取得した複数の予め定める走行ルートに関する情報から１つの予め定める走行ルートを選択することによって、推奨走行ルートを作成する。
【００６５】
複数の予め定める走行ルートに関する情報は、例えば、他のユーザ等によって作成された走行ルートを含む。この場合、人工知能処理部２４は、例えば、他のユーザ等によって作成された予め定める複数の走行ルートから、第１情報に応じてユーザに適した走行ルートを選択することによって推奨走行ルートに関する情報を作成する。
【００６６】
図３を参照して、第１情報に応じて第２情報を作成するための学習モデルＭ１を作成する学習モードにおける処理について説明する。図３は、教師なし学習の場合における処理を示す。人工知能処理部２４は、人工知能処理部２４に電力が供給されて、図３に示すフローチャートのステップＳ１１に移行する。
【００６７】
人工知能処理部２４は、ステップＳ１１において学習モードが設定されているか否かを判定する。人工知能処理部２４は、例えば、ユーザの操作部２８の操作によって学習モードが設定されている場合、ステップＳ１２に移行する。人工知能処理部２４は、学習モードが設定されていない場合、処理を終了する。人工知能処理部２４は、ステップＳ１２において、第１情報の履歴に応じて学習プログラムＰ２を実行して学習モデルＭ１を作成し、処理を終了する。人工知能処理部２４は、作成した学習モデルＭ１を記憶部２４Ｂに記憶する。人工知能処理部２４は、既に記憶部２４Ｂに学習済みの学習モデルＭ１が記憶されている場合、記憶部２４Ｂに記憶されている学習済みの学習モデルＭ１を更新する。
【００６８】
図４を参照して、第１情報に応じて第２情報を作成するための学習モデルＭ１を作成する学習モードにおける他の処理について説明する。図４は、強化学習の場合における処理を示す。人工知能処理部２４は、人工知能処理部２４に電力が供給されて、図４に示すフローチャートのステップＳ２１に移行する。
【００６９】
人工知能処理部２４は、ステップＳ２１において学習モードが設定されているか否かを判定する。人工知能処理部２４は、例えば、ユーザの操作部２８の操作によって学習モードが設定されている場合、ステップＳ２２に移行し、学習モードが設定されていない場合、処理を終了する。
【００７０】
人工知能処理部２４は、ステップＳ２２において、第１情報の履歴に応じて学習プログラムを実行して学習モデルＭ１を作成し、ステップＳ２３に移行する。人工知能処理部２４は、ステップＳ２３において第２情報の作成要求があるか否かを判定する。人工知能処理部２４は、例えば、ユーザが操作部２８に第２情報を要求する操作を行った場合、第２情報の作成要求があると判定する。人工知能処理部２４は、第２情報の作成要求がない場合、処理を終了する。人工知能処理部２４は、第２情報の作成要求がある場合、ステップＳ２４に移行する。
【００７１】
人工知能処理部２４は、ステップＳ２４において第１情報と学習モデルＭ１とを用いて、第２情報を作成して、ステップＳ２５に移行する。人工知能処理部２４は、ステップＳ２５において、作成された第２情報を出力部３４から出力して、ステップＳ２６に移行する。
【００７２】
人工知能処理部２４は、ステップＳ２６において、ステップＳ２４において作成された第２情報が操作部２８を介して評価されたか否かを判定する。人工知能処理部２４は、ステップＳ２６において、作成された第２情報が評価された場合、ステップＳ２７に移行する。人工知能処理部２４は、作成された第２情報が評価されない場合、ステップＳ２７に移行しない。人工知能処理部２４は、予め定める時間、作成された第２情報が評価されない場合、ステップＳ２６における判定の結果をＮＯとする。人工知能処理部２４は、ステップＳ２６においてＮＯの場合、処理を終了する。
【００７３】
人工知能処理部２４は、ステップＳ２７において、第２情報の評価に応じて、学習モデルＭ１を更新して、処理を終了し、予め定める周期後にステップＳ２１から処理を開始する。
【００７４】
図５を参照して、第１情報に応じて第２情報を作成する制御モードにおける処理について説明する。人工知能処理部２４は、人工知能処理部２４に電力が供給されると、処理を開始して図２に示すフローチャートのステップＳ３１に移行する。
【００７５】
人工知能処理部２４は、ステップＳ３１において制御モードが設定されているか否かを判定する。人工知能処理部２４は、例えば、ユーザが操作部２８によって制御モードが設定されている場合、ステップＳ３２に移行し、制御モードが設定されていない場合、処理を終了する。
【００７６】
人工知能処理部２４は、ステップＳ３２において第２情報の作成要求があるか否かを判定する。人工知能処理部２４は、例えば、ユーザが操作部２８に第２情報を要求する操作を行った場合、第２情報の作成要求があると判定する。人工知能処理部２４は、第２情報の作成要求がない場合、処理を終了する。人工知能処理部２４は、第２情報の作成要求がある場合、ステップＳ３３に移行する。
【００７７】
人工知能処理部２４は、ステップＳ３３において、第１情報の履歴に応じて作成した学習モデルＭ１と、第１情報とを用いて第２情報を作成し、ステップＳ３４に移行する。人工知能処理部２４は、ステップＳ３４において、作成された第２情報を出力部３４から出力し、処理を終了する。
【００７８】
人工知能処理部２４は、例えば、搭乗者の目的や好みに応じたトレーニングメニューを作成する。情報処理装置２０は、人工知能処理部２４によって第１情報に応じた第２情報を作成するため、予め定めるアルゴリズムを用いる場合よりも、よりユーザに好適な第２情報を作成できる。
【００７９】
（第２実施形態）
図６を参照して、第２実施形態の情報処理装置２０Ａについて説明する。第２実施形態の情報処理装置２０Ａは、人工知能処理部２４がサーバＳに含まれる点が異なる点以外は、第１実施形態の情報処理装置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。
【００８０】
人工知能処理部２４は、パーソナルコンピュータまたはインターネットに接続されているサーバＳに含まれる。情報処理装置２０Ａは、サーバＳおよびインターフェース部Ｆを含んで構成される。インターフェース部Ｆは、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、および、サイクルコンピュータの少なくとも１つを含む。情報処理装置２０Ａは、入力部２２および人工知能処理部２４を含む。情報処理装置２０Ａは、操作部２８、第１記憶部３０、および、出力部３４をさらに含む。
【００８１】
入力部２２は、好ましくは、サーバＳに含まれる。入力部２２は、インターフェース部Ｆに含まれていてもよい。この場合、第１情報は、インターフェース部Ｆを介してサーバＳに入力される。
【００８２】
人工知能処理部２４は、サーバＳに含まれる。人工知能処理部２４は、１つのサーバＳに含まれていてもよく、複数のサーバＳに含まれていてもよい。第１記憶部３０は、サーバＳに含まれる。第１記憶部３０は、１つのサーバＳに含まれていてもよく、複数のサーバＳに含まれていてもよい。第１記憶部３０は、人工知能処理部２４とは異なるサーバＳに含まれていてもよい。
【００８３】
外部の装置Ｐは、サーバＳに含まれていてもよく、サーバＳとは異なるサーバであってもよい。外部の装置Ｐが、サーバＳに含まれる場合、第２通信部３２は省略することができる。
【００８４】
（変形例）
実施形態に関する説明は、本発明に従う情報処理装置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。本発明に従う情報処理装置は、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。
【００８５】
・図７に示されるとおり、情報処理装置２０，２０Ａは、入力部２２に入力された第１情報の履歴を通信によって取得し、取得した第１情報の履歴を人工知能処理部２４に送信する第１通信部４０をさらに含んでいてもよい。人力駆動車１０の通信部１６と、第１通信部４０とは、無線通信および有線通信の少なくとも１つによって電気的に接続される。入力部２２の通信部２６は、第１通信部４０を介して、第１情報の履歴を取得する。人力駆動車１０の通信部１６と、第１通信部４０とが行う無線通信の規格の一例は、ＡＮＴ＋またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈである。この変形例では、第１記憶部３０を省略することもできる。この変形例では、人力駆動車１０は、第１情報の履歴を記憶する記憶部１８をさらに含む。記憶部１８は、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。制御部１４は、通信部１６を介して記憶部１８に記憶される第１情報の履歴を情報処理装置２０，２０Ａの通信部２６に送信する。
【００８６】
・推奨走行条件が推奨走行ルートを含む場合、図８に示されるように情報処理装置２０，２０Ａは、地図情報を記憶する第２記憶部４２をさらに含んでもよい。第２記憶部４２は、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。この場合、人工知能処理部２４は、第２記憶部４２に記憶される地図情報に応じて、推奨走行ルートを作成する。この変形例では、第２通信部３２を省略することもできる。情報処理装置２０，２０Ａが第２記憶部４２を含む場合、第２記憶部４２に記憶される地図情報は、第２通信部３２を介して外部の装置Ｐから取得された地図情報に更新可能に第２記憶部４２記憶されるようにしてもよい。
【００８７】
・入力部２２は、検出部１２と電気的に接続されていなくてもよい。この場合も、人工知能処理部２４は、操作部２８によって入力された第１情報に応じて第２情報を作成することができる。
【００８８】
・記憶部２４Ｂに学習済みの学習モデルＭ１が記憶されている場合、学習プログラムＰ２は省略されてもよい。この場合、人工知能処理部２４は制御モードのみで動作する。
【符号の説明】
【００８９】
１０…人力駆動車、１２…検出部、２０，２０Ａ…情報処理装置、２２…入力部、２４…人工知能処理部、３０…第１記憶部、３２…第２通信部、３４…出力部、３６…表示装置、３８…スピーカ、４０…第１通信部、４２…第２記憶部、Ｐ…外部の装置、Ｓ…サーバ。
【図１】
2020098161.tif 000006
【図２】
2020098161.tif 000007
【図３】
2020098161.tif 000008
【図４】
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【図５】
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【図６】
2020098161.tif 000011
【図７】
2020098161.tif 000012
【図８】
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