(57)【要約】【課題】モータ付車輌で、車輌の加速度を用いて踏力を推定する場合、分解能が有限なエンコーダの位置パルス情報（階段状波形）を２度微分して加速度を求めるので、検出ノイズが大きく、周波数の高いフィルタではノイズが除去できない。一方、低いフィルタでは、極小値の尖った波形が鈍ってしまい、極小値を精度良く検出できず、さらに位相遅れによる違和感が発生する。【解決手段】本発明は、フィルタ処理した加速度から電流指令を引いた信号の極小値のタイミングを検出し、その時点の速度を検出する。その速度と極小値の時間間隔、および加速度の極大値を用いて踏力の平均値を推定し、次周期で平均的直流量としてアシストすることにより、トルクセンサレスを実現する。そして踏力推定においてエンコーダ分解能に起因する検出ノイズの影響を少なくすると共に、検出位相遅れによる違和感を減じた制御装置を安価に実現する。【選択図】　図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人力による駆動力を車輪に与える人力駆動部、前記人力による駆動力に基づいた補助動力を算出する演算手段および前記算出された補助動力を前記車輪に与えるモータを備えた補助動力付き車両であって、
前記演算手段は、前記車両の加速度の変化を検出し、当該加速度の変化を示す加速度曲線と、当該加速度曲線上の少なくとも２点とにより決定される面積から、前記補助動力を算出することを特徴とする補助動力付き車両。
【請求項２】
前記演算手段は、前記加速度曲線と、前記加速度曲線の少なくとも２つの極小値を結ぶ直線とに囲まれた面積から、前記補助動力を算出することを特徴とする請求項１に記載の補助動力付き車両。
【請求項３】
前記演算手段は、前記面積を、前記２つの極小値における車両の速度、前記２つの極小値間の時間間隔および前記２つの極小値間に表れる、前記加速度曲線の極大値から算出することを特徴とする請求項２に記載の補助動力付き車両。
【請求項４】
前記車両の速度および加速度は、前記車輪又は前記モータの回転角度から算出される前記車輪又は前記モータの速度および加速度に、ノイズを除去するフィルタをかけたものであることを特徴とする請求項１から３いずれかに記載の補助動力付き車両。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は電気動力を駆動源の一つとする、補助動力装置付き車輌の制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、高齢化対策や環境対策の要求が高まりや利便性から、電動アシスト自転車等のモータ（電動機）を駆動源の一つとする電気動力装置を装備している車輌が盛んに開発されている。
【０００３】
具体的に言えば、例えば操作者がペダルを踏むことにより生じるペダル踏力に、モータを駆動することにより生じる補助動力を加えて、車輪を回転し走行するモータ付き自転車等がある。このような補助動力装置付き車輌では、人力駆動力を検出して、検出した人力駆動力に基づきモータを制御することが一般的である。この補助力により、登坂時や向かい風等でも人間に過大な負荷を与えることなく、走行が可能となった。
【０００４】
しかしながら、このような補助動力装置付き車輌では、人力駆動力の検出にトルクセンサが必要である。このトルクセンサは、機械的ねじれ現象を使ってトルク測定する場合が多く、踏力のような大きな力に対する耐久性や、ねじれ現象の線形性、ヒステリシス等の機械的問題がある。
また、ねじれを機械的に検出する場合は、接触抵抗（摩擦）により、効率を下げるばかりでなく、電池切れで補助動力得られないような時には、ペダリングの重い自転車になってしまう。
また、最近では、非接触の磁歪式トルクセンサ等が実用化されてきた。これは、ねじれによるインピーダンス変化を用いてトルクを測定するものである。しかし、磁歪センサには励磁信号が必要である等、信号処理電気回路が高コストになる。また、機械強度、線形性等の問題は共通であり、コストと共に課題として残る。
【０００５】
そこで、直接踏力を測定するトルクセンサを用いずに、踏力を推定する方式が提案されている。従来の電気動力装置付き車輌でトルクセンサを用いずにトルクを推定する例としては、補助動力源であるモータの回転位置を検出し、そこから速度や加速度を求めることで、トルクを推定する方法（特許第３０８１５２３号）がある。
【０００６】
上記の従来の電気動力装置付き車輌のトルク推定システムのブロック図を図１に示す。　図１において、ペダルを踏むことによって発生する人力トルク値τｈと、電動モータが発生するモータ出力トルク値τｍの合計値、即ち駆動トルク値から、負荷トルクτａを減算したトルク値（τｈ＋τｍ−τａ）が、自転車機構（１）へ入力され、自転車機構（１）の車輪が駆動される。ここで、負荷トルクτａは、空気抵抗による負荷トルク成分τｅ、路面の傾斜による負荷トルク成分τｓ及び外乱ランダムノイズによる負荷トルク成分τｄの合計値（τｅ＋τｓ＋τｄ）として与えられる。そして、車輪の回転角度θが、回転角度センサ（３）によって検出され、車輪回転角度θの検出信号はパワーアシストコントローラー（４）に入力される。
【０００７】
パワーアシストコントローラー（４）においては、回転角度センサ（３）から得られる車輪回転角度θの検出信号が微分演算器（１０）に入力され、車輪回転角速度ωが算出される。算出された車輪回転角速度ωは逆関数演算器（１４）に入力される。ここで、逆関数演算器（１４）は、後述の自転車機構（１）のモデルにおいて、前記入力トルク値（τｈ＋τｍ−τａ）を入力信号として、車輪回転角速度ωの導出に至るまでの自転車機構伝達関数Ｒｎ（ｓ）の逆関数Ｒｎ（ｓ）−１を有している。逆関数Ｒｎ（ｓ）−１は、自転車機構伝達関数Ｒｎ（ｓ）とは入出力関係が逆となっており、該逆関数Ｒｎ（ｓ）−１に車輪回転角速度ωが入力されることによって、前記入力トルク値（τｈ＋τｍ−τａ）が導出されることになる。
【０００８】
導出されたトルク値（τｈ＋τｍ−τａ）は減算器（１１）に入力され、モータ出力トルク値τｍが減算されることによって、観測トルク値（τｈ−τａ）が導出される。導出された観測トルク値（τｈ−τａ）は、人力トルク値算出回路（１５）に入力される。
【０００９】
ここで、人力トルク値算出回路（１５）の動作原理について具体的に説明する。図３に矢印Ａで示す如く、一方のペダル（９ａ）に対し、垂直下方に踏力を与えると、クランクアーム（９０）は、矢印Ｂで示す如く時計方向に回転する。ここで、クランクアーム（９０）の傾斜角（クランク角）を、該一方のペダル（９ａ）が上死点に達したときに０度として時計方向にとることとする。このとき、自転車のペダルを漕ぐ過程において、自転車機構（１）に与えられる人力トルクτｈの大きさは、図４に示す如く、一方のペダル（９ａ）が上死点或いは下死点に達したとき、即ちクランク角が０度或いは１８０度のときに零となり、クランク角が９０度或いは２７０度のときに最大値となる。このため、人力トルクτｈの変動には、ペダル回転周期の１／２周期で零となる極小値が現われる。
【００１０】
一方、前記負荷トルクτａは、前述の如く、空気抵抗による負荷トルク成分τｅ、路面の傾斜による負荷トルク成分τｓ及び外乱ランダムノイズによる負荷トルク成分τｄの合計値（τｅ＋τｓ＋τｄ）であるが、空気抵抗による負荷トルク成分τｅ及び路面の傾斜による負荷トルク成分τｓが支配的である。従って、負荷トルクτａの大きさは、ペダルの回転周期よりも充分に長い周期で変動する。
【００１１】
例えば図２（ａ）の如く路面の傾斜が変化したとき、平坦な路面では、負荷トルクは略零であるが、上り斜面では、その傾斜に応じた正の負荷トルクが発生し、下り斜面では、その傾斜に応じた負の負荷トルクが発生する。即ち、負荷トルクτａは、路面の傾斜の変化に応じた周期で変動することになり、この周期は一般にペダル回転周期よりも充分に長い（図２（ｃ）参照）。
【００１２】
この結果、人力トルク値τｈから負荷トルク値τａを減算した値である観測トルク値（τｈ−τａ）の変動においても、図２（ｂ）に示す如く、ペダルの回転周期の１／２周期で極小値ｍが現われることになる。そして、その極小値ｍの発生時点で、人力トルク値τｈは零であるから、観測トルク値の極小値ｍは、負荷トルク値τａの符号を反転した値（−τａ）と一致する。
【００１３】
そこで、人力トルク値算出回路（１５）により、図２（ｂ）に示す如く周期的に得られる観測トルク値の極小値ｍに基づいて、同図（ｃ）に示す負荷トルク値τａを推定し、この推定負荷トルク値τａを観測トルク値（τｈ−τａ）に加算することによって、同図（ｄ）に示す人力トルク値τｈを導出することが出来る。以上が従来の電気動力装置付き車輌のトルク推定方式である。
【００１４】
この方式では、回転角度センサ（３）からの出力θを、前述のように、微分演算器（１０）に入力し、さらにその出力ωを逆関数演算器（１４）に入力して、入力トルク値（τｈ＋τｍ−τａ）を推定している。
【００１５】
この逆関数演算器Ｒｎ（ｓ）−１（１４）は、自転車機構（５）の逆関数であるので、以下の式で表すことが出来る。
【００１６】
Ｒｎ（ｓ）−１　　＝　Ｊｓ＋Ｄ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１）
よって、回転角度センサ（３）の出力θから、入力トルク推定値（τｈ＋τｍ−τａ）への伝達関数をＯ（ｓ）とすると、Ｏ（ｓ）は以下の様になる。
【００１７】
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ここで、Ｄは粘性係数であり、自転車ではごく小さい値であるので、（２）式では、第１項の慣性Ｊの項が支配的となる。
【００１８】
結局、入力トルク推定値を求めるためには、回転角度センサ（３）の出力θを２度微分し、つまりは加速度αを求めて、イナーシャＪと乗算することになる。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
以上の様に検出信号の微分演算を行う場合、検出信号にノイズが無い場合は問題ない。しかしながら、現実には回転角度センサ（３）には分解能が有限なエンコーダを用いることが多い。分解能が有限であるので、図５に示すように検出パルスは階段状波形になる。
【００２０】
この波形を２度微分して加速度を求めるのことになるが、階段状（ステップ状）の波形を微分すると、理論的にはステップのエッジの部分が振幅無限大のインパルスとなり、多大なノイズが発生する場合がある。
このような波形を加速度αを求めるために、もう１度微分すると、さらにノイズが増大し、信号としては使い物にならなくなる場合がある。
そこで、微分動作で発生する高周波ノイズを除去し、本来必要な信号を取り出すためには、高周波をカットするローパスフィルタをかけることが好ましい。
【００２１】
しかしながら、実際の加速度は、図２（ｂ）に示す様に、極小値ｍの部分が尖った波形であるが、ローパスフィルタをかけると、この尖った部分が鈍ってしまい、負荷トルク値τａの推定に大きな誤差が出る。
以上の内容を説明したものが図６である。図６（ａ）はエンコーダ分解能が無限大の場合のフィルタをかけない加速度波形である。図６（ｂ）はこの時の踏力と加速度から求めた踏力推定値の位相差を示すもので、フィルタをかけていないので位相差が無い。
【００２２】
これに対し、エンコーダ分解能が有限の場合の場合を示したものが図６の（ｃ）〜（ｅ）である。ここでは、一般に市販されている分解能のエンコーダ（１周１００００パルス）を用いている。このエンコーダの分解能を上げれば、確かに微分によるノイズは少なくなる。しかし、分解能を上げるためには、エンコーダの機械的＆光学的精度及び信号処理の応答周波数を高くする必要がある。このようにすれば、エンコーダのコストは従来のトルクセンサを遙かに上回ることとなり、トルクセンサレスにする意味が喪失してしまう
微分動作で発生する高周波ノイズを取り除くためにローパスフィルタをかけるが、極小値ｍの尖った部分を鈍らせないように、フィルタのカットオフ周波数を高くすると、波形全体にノイズが多くなり、ピーク検出が難しくなる。このことを示したものが図６（ｃ）である。また、このような波形をトルク検出値とし、それを元にモータに電流を流すと振動が発生する。
また、ノイズをより少なくするために、フィルタのカットオフ周波数を低くした場合の波形が図６（ｄ）である。図６（ｄ）では、確かにノイズは減少するが、極小値ｍの尖った部分が鈍ってしまい、極小値の誤差が大きくなる。
【００２３】
また、フィルタをかけることにより、図６の（ｅ）に示すように踏力推定値の位相が遅れるので、実際の踏力より遅れた形でモータがアシストすることになり、搭乗者に違和感を与えることになる。
【００２４】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、踏力推定においてエンコーダ分解能に起因する検出ノイズの影響を少なくすると共に、検出位相遅れによる違和感を減じた補助動力つき車両の提供を目的とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、人力による駆動力を車輪に与える人力駆動部、前記人力による駆動力に基づいた補助動力を算出する演算手段および前記算出された補助動力を前記車輪に与えるモータを備えた補助動力付き車両であって、
前記演算手段は、前記車両の加速度の変化を検出し、当該加速度の変化を示す加速度曲線と、当該加速度曲線上の少なくとも２点とにより決定される面積から、前記補助動力を算出することを特徴とする補助動力付き車両である。
【００２６】
前記演算手段は、前記加速度曲線と、前記加速度曲線の少なくとも２つの極小値を結ぶ直線とに囲まれた面積から、前記補助動力を算出してもよい。また、前記演算手段は、前記面積を、前記２つの極小値における車両の速度、前記２つの極小値間の時間間隔および前記２つの極小値間に表れる、前記加速度曲線の極大値から算出してもよい。
【００２７】
前記車両の速度および加速度は、前記車輪又は前記モータの回転角度から算出される前記車輪又は前記モータの速度および加速度に、ノイズを除去するフィルタをかけたものでもよい。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
図７は、本発明の実施の形態１に係る補助動力付き自転車における、制御ブロック図である。はじめに、この制御ブロック図を用いて、トルクセンサを用いずに自転車を踏力比例でアシストする構成について説明する。
【００２９】
図７において、踏力τｈ（２０）とモータトルクτｍ（２１）及び外乱トルクτｄ（２２）のトルク和が自転車のモデル（２３）に入力され、モータの回転角度θ（２４）として出力される。この回転角度θ（２４）をエンコーダ等の角度センサ（２５）で、角度パルス信号θｐ（２６）として検出する。この角度パルス信号θｐ（２６）と、現周期電流指令Ｉｃ（ｎ）（３０）を用いて、踏力推定器（２７）で踏力を推定し、次周期電流指令Ｉｃ（ｎ＋１）（２８）として出力し、１周期ディレイ（２９）を通して〜次周期にモータドライバ（３１）に電流指令を与える。モータドライバ（３１）はこの電流指令に従って、モータ（３３）に電流（３２）を流す。モータはこの電流（３２）に比例したトルクτｍ（２１）を発生する。以上の構成で、トルクセンサを用いずに、自転車を踏力比例でアシストできる。
【００３０】
次に、図７における踏力推定器（２７）について、図８を用いて詳細に説明する。
【００３１】
図７における自転車のモデルにおける伝達関数（２３）について、以下の式が成り立つ。
【００３２】
Ｊｓ２θ＋Ｄｓθ　＝　τｈ＋τｍ−τａ　　　　　　　　　　　　　　　　　　（３）
（３）式において、自転車においては、粘性項Ｄはイナーシャ項Ｊに比べれば殆ど無視できるので、（３）式を変形すると以下の様になる。
【００３３】
τｈ−τａ　＝　Ｊα−τｍ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（４）
ただし、（４）式において
α＝ｓ２θ、τｍ＝ｋｔ×Ｉｃ（ｎ）、ｋｔ：モータトルク定数
である。
【００３４】
（４）式でτｈ−τａを求めることが出来る。それをブロック線図に表したものが、図８の（５２）の点線で囲む部分である。図８でＪα−τｍ（４８）を求め、それをローパスフィルタ（４９）に通す。ローパスフィルタを用いるのは前述した通り、微分演算が計測ノイズを増強するためである。この後、後述の式で必要な値を計測する。（５０）では極小値のタイミングと周期（Δｔ）、（５１）では図１１に示す極大値の振幅Ａ（６６）を求める。
【００３５】
ここで、図９に、図８でＪα−τｍ（４８）をローパスフィルタ（４９）に通した後の波形の一例を示す。図９で極小値の変動がτａを表す。従って、τａを基準に考えれば、極小値間隔Δｔ内の踏力τｈの平均値は、τｈ−τｍを示す加速度曲線と、この加速度曲線上の２点である２つの極小値を結んだ線とに囲まれた面積Ｓ０（６０）を、Δｔで割った値として求めることが出来る。そして、Ｓ０／Δｔを元に次周期の電流指令（２８）を算出する。
ただし、面積Ｓ０（６０）を求めるためには、極大値から極小値間の振幅が正確に計測できる必要がある。しかし、前述したように分解能が有限なエンコーダを用いた場合、フィルタによる極小値の波形の鈍りの影響で、極大値から極小値間の振幅が正確に測定出来ない場合がある。
【００３６】
そこで、本実施の形態１においては、面積Ｓ０（６０）の代わりに、図１０に示す面積Ｓ１（６２）を算出する。例えば、垂直方向に同じ力でペダルを踏み、図３に示すようにペダルのクランク動作により、踏力波形が正弦波状に変化した場合、Ｓ０とＳ１の間には、以下の式が成り立つ。
【００３７】
Ｓ０　＝　Ｓ１×２／（π−２）　＝　１．７５２×Ｓ１　　　　　　　　（５）
つまり、Ｓ１を求めた後、定数倍することによりＳ０を求めることが出来る。Ｓ１の求め方であるが、図１１の様に考える。つまり、
Ｓ１　＝　Ａ×Δｔ−（Ｓ２−Ｓ３）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（６）
ここで、Ａ（６６）は図８の（５１）で計測した極大値の振幅、Δｔ（６５）は極小値間の時間である。　Δｔ間での速度変化をΔωとすると、以下の式が成り立つ。
【００３８】
Ｓ２−Ｓ３　＝　Δω　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（７）
（７）式を（６）式に代入すると、
Ｓ１　＝Ａ×Δｔ−Δω　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（８）
つまり、面積Ｓ１は極小値の絶対値に依存せず算出することが出来る。
【００３９】
図８のブロック図においては、位置パルスθｐを微分し（４５）、ローパスフィルタ（４１）をかけることにより速度ω（４２）を計算する。
【００４０】
極小値タイミング＆周期検出部　（５０）で加速度曲線τｈ−τｍの極小値タイミングを検出しているので、このタイミングでωをサンプリングする（４３）。そして前回のサンプリング値と今回のサンプリング値の差がΔωとなるので、極小値タイミング＆周期検出部（５０）、極大値検出部（５１）で測定したΔｔ（６５）とＡ（６６）を用いて（８）式でＳ１を計算する。そして前述したように、式（５）を用いて、Ｓ１からＳ０を求めることで、次周期の電流指令（２８）を算出することができる。以上の過程が、課程が図８における踏力推定（４４）である。
【００４１】
本発明の踏力推定においては次のような効果がある。
【００４２】
第１にフィルタによる極小値の鈍りに対する誤差を軽減することが出来る。その要因としては、（１）極大値の絶対値Ａは、尖った波形ではないので、フィルタによる鈍りの影響は少ない（２）極小値間の時間Δｔは、フィルタで極小値が鈍っても、時間間隔は変わらない（３）極小値における速度は、加速度の極小値が尖っていても、それを積分した次元の速度波形は尖っておらず（微分可能）、フィルタの影響は少なく、また元の角度パルスからの微分が一回であるので、ノイズに対しても強い、等が挙げられる。
【００４３】
第２に、次周期に電流指令を直流量で与えることで、フィルタ位相遅れによる違和感を解消することが出来る。従来の方式では、図６（ｅ）に示したように、踏力のピークより後に、フィルタによる位相遅れのため、踏力推定値の山が発生するので、この踏力推定値に基づくモータアシストも踏力が減り始めた後にトルクのピークを発生させる。このため、搭乗者はアシストの遅れを感じることとなり、違和感を覚える。これに対し、本発明の方式では、極小値間は一定値でモータトルクを発生させるため、平均化されたアシストとなり、坂の傾斜が小さくなった様に感じることが出来、違和感は覚えない。
（実施の形態２）
図１２〜図１５を用いて、本発明の実施の形態２に係る踏力の推定について説明する。実施の形態１と異なるのは、踏力推定周期を実施の形態１に比べて半分の周期とした点である。ここで、図１２〜図１５は、図８〜図１１にそれぞれ対応しており、説明においては、特に図８〜図１１と異なる点についてそれぞれ説明する。
【００４４】
図１３に示す面積Ｓ０から次期電流指令Ｉｃ（ｎ＋１）を決定する。実施の形態１における図９の場合と異なり、図１３においては、面積Ｓ０は、加速度曲線τｈ−τｍと、加速度曲線上の極大値及びこの極大値の次に表れる極小値の２点とにより決定される。
【００４５】
本実施の形態２においても、分解能が有限なエンコーダを用いた場合は、フィルタによる極小値の波形の鈍りの影響がある。そこで、実施の形態１の場合と同様に、面積Ｓ０の変わりに、図１４に示した面積Ｓ１を求める。実施の形態における図１０の場合と異なり、Ｓ１は半周期となっている。Ｓ１を具体的に求める方法として、図１５に示すように面積Ｓ２とＳ３を使って考える。すると、Δｔ（６５）を極小値と極大値間の時間間隔とし、Δωを、極大値と極小値との間における速度変化とした場合、実施の形態１の場合と同様に、式（５）〜（８）が成り立つ。本実施の形態２においては、図１２に示すように、踏力推定器の極小値＆極大値タイミング＆周期検出部（５０）において、極小値と極大値との間の時間間隔Δｔ（６５）を求め、またこのタイミングで速度をサンプリングする（４３）ことで、Δωを求めることができる。
【００４６】
従って、式（８）からＳ１が算出され、さらに式（５）からＳ０を算出することができる。そして、このＳ０から次期電流指令Ｉｃ（ｎ＋１）を算出することができる。
【００４７】
本実施の形態２においては、極小値間を１周期とした場合に比べて、約半周期で踏力推定が可能となり、応答性をさらに改善することが出来る。
以上実施の形態１、２において、回転位置の検出はモータ回転位置から求める方法を開示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、自転車の車輪に回転角度センサを設けて回転位置を検出しても良い。
【００４８】
また、踏力推定の周期、すなわち加速度曲線上の２点を、極小値とその次に表れる極小値との２点や、極大値と次に表れる極小値との２点とするものに限定されるものではない。例えば、加速度曲線上の２点を極小値と、数周期後に表れる極小値として、数周期に渡って平均化して補助力を算出しても良い。また、半周期より短い周期で、加速度曲線上の２点を選択して補助動力を算出しても良い。
【００４９】
また、本発明の補助動力付き車輌として、電動アシスト自転車を構成した例について開示したが、これに限定されるものではない。例えば、電動自転車以外にも、電動車椅子等も考えられる。
【００５０】
【発明の効果】
以上のように、本発明の電気動力装置付き車輌の制御装置は、フィルタ処理した加速度曲線から電流指令を引いた信号の極小値のタイミングを検出し、その時点の速度を検出する。その速度と極小値の時間間隔、および加速度の極大値を用いて踏力の平均値を推定し、次周期で平均的（直流量）としてアシストすることにより、トルクセンサレスを実現するものである。
【００５１】
このように構成することにより、踏力推定においてエンコーダ分解能に起因する検出ノイズの影響を少なくすると共に、検出位相遅れによる違和感を減じた制御装置を安価に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来例の制御ブロック図
【図２】観測トルク値、負荷トルク値及び人力トルク値の変動を表す図
【図３】ペダルに対する踏力の方向とクランク角の関係を示す図
【図４】人力トルク値とクランク角の関係を示す図
【図５】回転角度センサにおける量子化誤差を示す図
【図６】量子化誤差を除去するためのフィルタの影響を示す図
【図７】本発明おける第１の実施の形態に係る制御ブロック図
【図８】同実施の形態に係る踏力推定器の詳細ブロック図
【図９】同実施の形態に係る踏力を求めるための面積Ｓ０の説明を示す図
【図１０】面積Ｓ０に代わるＳ１の説明を示す図
【図１１】面積Ｓ１の導出方法説明を示す図
【図１２】踏力推定周期を半減した場合の踏力推定器の詳細ブロック図
【図１３】踏力推定周期を半減した場合の踏力を求めるための面積Ｓ０の説明を示す図
【図１４】踏力推定周期を半減した場合の面積Ｓ０に代わるＳ１の説明を示す図
【図１５】踏力推定周期を半減した場合の面積Ｓ１の導出方法説明を示す図
【符号の説明】
２３　自転車のモデル
２５　回転角度センサ
２７　踏力推定器
２９　１周期ディレイ
３１　モータドライバ
３３　モータ
４１、４９　ローパスフィルタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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