(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行に伴って変位する前記車両の走行距離に関する変位量、前記車両の速度、前記車両の加速度の何れかの値を走行値として計測する走行値計測手段と、前記走行値計測手段により計測された走行値データにフィルタ処理を施して前記走行値データに含まれるノイズ成分を除去するローパスフィルタと、前記車両の走行時における人力駆動力を計測する人力駆動力計測手段と、前記人力駆動力に補助駆動力を付与する電動駆動部と、前記電動駆動部から前記人力駆動力に付与される補助駆動力を計測する補助駆動力計測手段と、フィルタ処理後の走行値データ、人力駆動力計測手段により計測された人力駆動力データ、および補助駆動力計測手段により計測された補助駆動力データに基づいて、走行中の前記車両に作用する走行抵抗を算出する走行抵抗算出手段と、前記走行抵抗算出手段により算出した走行抵抗に対応する抵抗分補助駆動力を算出する抵抗分補助駆動力算出手段と、前記抵抗分補助駆動力に基づいて前記人力駆動力に付与する補助駆動力を算出する補助駆動力算出手段とを有し、ローパスフィルタのカットオフ周波数が０．０５Ｈｚ以上２Ｈｚ以下であることを特徴とする補助動力装置付き車両。
【請求項２】
車両の走行に伴って変位する前記車両の走行距離に関する変位量、前記車両の速度、前記車両の加速度の何れかの値を走行値として計測する走行値計測手段と、前記走行値計測手段により計測された走行値データにフィルタ処理を施して前記走行値データに含まれるノイズ成分を除去するローパスフィルタと、前記車両の走行時における人力駆動力を計測する人力駆動力計測手段と、前記人力駆動力に補助駆動力を付与する電動駆動部と、前記電動駆動部から前記人力駆動力に付与される補助駆動力を計測する補助駆動力計測手段と、フィルタ処理後の走行値データ、人力駆動力計測手段により計測された人力駆動力データ、および補助駆動力計測手段により計測された補助駆動力データに基づいて、走行中の前記車両に作用する走行抵抗を算出する走行抵抗算出手段と、前記走行抵抗算出手段により算出した走行抵抗に対応する抵抗分補助駆動力を算出する抵抗分補助駆動力算出手段と、前記抵抗分補助駆動力に基づいて前記人力駆動力に付与する補助駆動力を算出する補助駆動力算出手段とを有し、走行抵抗の値が減少するときには、走行抵抗の値が０または増加する場合のカットオフ周波数よりも高いカットオフ周波数となるローパスフィルタを用いたことを特徴とする補助動力装置付き車両。
【請求項３】
車両の走行に伴って変位する前記車両の走行距離に関する変位量、前記車両の速度、前記車両の加速度の何れかの値を走行値として計測する走行値計測手段と、前記走行値計測手段により計測された走行値データにフィルタ処理を施して前記走行値データに含まれるノイズ成分を除去するローパスフィルタと、前記車両の走行時における人力駆動力を計測する人力駆動力計測手段と、前記人力駆動力に補助駆動力を付与する電動駆動部と、前記電動駆動部から前記人力駆動力に付与される補助駆動力を計測する補助駆動力計測手段と、フィルタ処理後の走行値データ、人力駆動力計測手段により計測された人力駆動力データ、および補助駆動力計測手段により計測された補助駆動力データに基づいて、走行中の前記車両に作用する走行抵抗を算出する走行抵抗算出手段と、前記走行抵抗算出手段により算出した走行抵抗に対応する抵抗分補助駆動力を算出する抵抗分補助駆動力算出手段と、前記抵抗分補助駆動力に基づいて前記人力駆動力に付与する補助駆動力を算出する補助駆動力算出手段とを有し、ローパスフィルタを、カットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタにより構成し、各ローパスフィルタを通して出力したデータを用いてそれぞれ走行抵抗を算出し、最も小さい値の走行抵抗の算出値を用いて補助駆動力を算出するように構成したことを特徴とする補助動力装置付き車両。
【請求項４】
走行値計測手段がＤＣブラシレスモータ制御用の回転位置センサであり、電動駆動部がモータであり、走行値が前記モータの回転変位量であり、前記回転位置センサにより計測した前記モータの回転変位量のデータに微分処理を施して、車両の加速度データを算出する演算手段を有することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の補助動力装置付き車両。
【請求項５】
補助駆動力算出手段が、抵抗分補助駆動力算出手段により算出した抵抗分補助駆動力に基づいて人力駆動力に付与する補助駆動力を算出するに際し、前記算出した抵抗分補助駆動力よりも小さい値を用いて補助駆動力を算出することを特徴とする請求項１から４の何れか１項記載の補助動力装置付き車両。
【請求項６】
補助駆動力が、人力駆動力よりも大きい値をとることが可能とされていることを特徴とする請求項１から５の何れか１項記載の補助動力装置付き車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、補助動力装置付き車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、補助動力装置付き車両として、補助駆動力を発生させるモータと、このモータに電気供給をするバッテリと、モータの出力を制御するモータ出力制御部とを有し、モータから出力された補助駆動力を人力駆動力に加えて走行する電動自転車があることは知られている。
【０００３】
この電動自転車のモータ出力の制御方法として、例えば、運転者がペダルを踏むことで発生する人力駆動力をトルクセンサ等で計測し、この人力駆動力の大きさに比例した補助駆動力を出力するものがある。
【０００４】
このような場合、運転者は、一定の人力駆動力で走行していれば、安定した補助駆動力を得ることができ、快適に走行することができる。
しかしながら、上記のようなモータ出力の制御方法では、平坦な道から上り坂に移ったり、走行中に風が強くなったりして、走行中の電動自転車に作用する抵抗（以下、走行抵抗と記す）が大きく変化しても、モータ出力制御部は、走行抵抗の変化に関係なく、その時の人力駆動力の大きさに比例した補助駆動力を出力させている。このように、モータ出力がこの走行抵抗の変化に追従して変化しないと、例えば、平坦な道と同様の人力駆動力で上り坂を上ろうとする場合、坂を上り始めた電動自転車の速度は自然と落ちてしまう。このとき、電動自転車の速度を、平坦な道を走行していたときと同様に保つためには、運転者がペダルを踏み込む力を強くして、モータから出力される補助駆動力を大きくする必要がある。このような場合、運転者にとってペダルの踏み込みが重く感じられるので、乗り心地が悪くなってしまうおそれがある。
【０００５】
これに対して、例えば、特許文献１には、電動自転車の走行時における走行抵抗を考慮し、走行中の電動自転車の加速度の大きさに基づいてモータ出力が変化するように制御を行う補助動力装置付き車両が記載されている。
【０００６】
詳細には、この補助動力装置付き車両は、図６に示すように、人力駆動力を検知する人力駆動力検出手段１と、車両の速度を検出する速度検出手段２と、運転者が電動自転車を快適に運転することができるときの環境を基準環境としてその条件を設定する基準環境設定手段３と、設定した基準環境の条件、検出した車両の速度の値および検出した人力駆動力の値から基準環境における加速度を算出する基準環境における加速度算出手段４と、検出した車両の速度の値から現在の加速度を算出する現在の加速度算出手段５と、電動駆動で人力駆動力を補助する電動駆動部と、この電動駆動部の補助比率を決定する補助比率決定手段６とを有する。
【０００７】
このような構成によると、補助比率決定手段６により、算出した基準環境における加速度の大きさと、計測して得た現在の加速度の大きさとを比較し、例えば、現在の加速度が、基準環境における加速度よりも小さい場合には、上り坂などで走行抵抗が大きくなっていると判断して、補助比率を変化させて電動駆動部の出力を適度に大きくすることで、走行中に走行抵抗が大きくなっても、運転者がペダルの踏み込みを重く感じることを少なくすることができる。
【特許文献１】特許第３３９５６１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の技術においては、現在の加速度を算出する手段５として、例えば、比較的に安価で得られる低分解能の回転位置センサを使用することができる。この場合、この回転位置センサによりモータの回転変位量を計測し、計測して得た回転変位量のデータに微分処理を施せば、電動自転車の速度データを求めることができ、さらにこの速度データに微分処理を施せば、電動自転車の加速度データを求めることができる。
【０００９】
このように、現在の加速度データを求める手段５として、安価で得られる低分解能の回転位置センサを用いることは、補助動力装置付き車両のコストダウンにつながり、好適である。しかし、回転位置センサの分解能が低いことから、精度の都合上、計測した回転変位量のデータには高周波数のノイズ成分が含まれてしまう。
【００１０】
回転変位量のデータにノイズ成分が含まれてしまうと、この回転変位量のデータに微分処理を施して速度データを算出する際に、このノイズ成分が強調される。また、この速度データにさらに微分処理を施して加速度データを算出する際には、速度データを算出した時に比べて、さらにノイズ成分が強調され、微分処理により得られた加速度データの値に大きなばらつきが生じる。このため、この加速度データを有効なデータとして用いることができない。
【００１１】
これに対し、高性能の傾斜計、高感度加速度センサ、高分解能の回転位置センサなどを用いれば、上記のようなノイズ成分が極めて少ない加速度データを得ることができるが、この場合、低分解能の回転位置センサを用いる場合に比べて、精度が高い分コストが高くなってしまう。
【００１２】
そこで本発明はこのような問題を解決するもので、補助動力装置付き車両の走行に伴って変位する前記車両の走行距離に関する変位量などの走行値データから、前記車両の走行時の走行抵抗を算出する際に、ノイズ成分を含まない走行値データを安価で取得できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために本発明の請求項１から３に共通した補助動力装置付き車両の構成は、車両の走行に伴って変位する前記車両の走行距離に関する変位量、前記車両の速度、前記車両の加速度の何れかの値を走行値として計測する走行値計測手段と、前記走行値計測手段により計測された走行値データにフィルタ処理を施して前記走行値データに含まれるノイズ成分を除去するローパスフィルタと、前記車両の走行時における人力駆動力を計測する人力駆動力計測手段と、前記人力駆動力に補助駆動力を付与する電動駆動部と、前記電動駆動部から前記人力駆動力に付与される補助駆動力を計測する補助駆動力計測手段と、フィルタ処理後の走行値データ、人力駆動力計測手段により計測された人力駆動力データ、および補助駆動力計測手段により計測された補助駆動力データに基づいて、走行中の前記車両に作用する走行抵抗を算出する走行抵抗算出手段と、前記走行抵抗算出手段により算出した走行抵抗に対応する抵抗分補助駆動力を算出する抵抗分補助駆動力算出手段と、前記抵抗分補助駆動力に基づいて前記人力駆動力に付与する補助駆動力を算出する補助駆動力算出手段とを有するものである。また、本発明の請求項１に記載の補助動力装置付き車両は、前記共通構成に加えて、走行抵抗の値が減少するときには、走行抵抗の値が０または増加する場合のカットオフ周波数よりも高いカットオフ周波数となるローパスフィルタを用いたことを特徴とする。
【００１４】
このような構成によれば、例えば、安価で入手できる低分解能の走行値計測手段によって走行値を計測し、計測した走行値データに高周波数のノイズ成分が含まれる場合であっても、ローパスフィルタによって前記走行値データにフィルタ処理を施して、前記走行値データにおけるノイズ成分を除去することができる。これにより、低分解能の走行値計測手段を用いた場合でも、ノイズ成分を含まない走行値データを安価で取得することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、例えば、安価で入手できる低分解能の走行値計測手段によって走行値を計測し、計測した走行値データに高周波数のノイズ成分が含まれる場合であっても、ローパスフィルタによって前記走行値データにフィルタ処理を施して、前記走行値データにおけるノイズ成分を除去することができる。これにより、低分解能の走行値計測手段を用いた場合でも、ノイズ成分を含まない走行値データを安価で取得することができるので、補助動力装置付き車両の低コスト化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の補助動力装置付き車両の実施の形態としての電動自転車は、図１に示すように、補助駆動力を発生させる電動駆動部としてのＤＣブラシレスモータ（以下、モータと記す）１１と、このモータ１１に電気供給をする図外のバッテリと、電動自転車の走行に伴って変位する前記電動自転車の走行距離に関する変位量としてのモータ１１の回転変位量、電動自転車の速度および加速度のうち、モータ１１の回転変位量を走行値として計測する走行値計測手段としてのＤＣブラシレスモータ制御用の回転位置センサ１３と、電動自転車の走行時における人力駆動力を計測する人力駆動力計測手段としてのトルクセンサ１４と、モータ１１から出力される補助駆動力による負荷がモータ電流にほぼ比例することからこのモータ電流を測定器（図示は省略）で測定し、その測定結果から前記補助駆動力を算出する補助駆動力計測手段２０と、電動自転車を快適に運転することができるときの環境である基準環境を設定する基準環境設定手段１５と、計測されたモータ１１の回転変位量のデータに微分処理を施して電動自転車の速度データ、加速度データを算出する演算手段１６と、加速度データや人力駆動力データにフィルタ処理を施すローパスフィルタ１７と、フィルタ処理後のデータなどを用いて電動自転車の走行抵抗を算出する走行抵抗算出手段１８と、算出した走行抵抗の値に基づいて抵抗分補助駆動力Ｆｍ２（詳細は後述）を算出する抵抗分補助駆動力算出手段１９と、抵抗分補助駆動力Ｆｍ２に基づいて人力駆動力に付与する補助駆動力Ｆｍを算出する補助駆動力算出手段としてのモータ出力制御部１２とを備えている。なお、回転位置センサ１３は、モータ１１に内蔵されており、安価で入手できる低分解能のものを使用している。また、このモータ１１の出力ギアは、伝達ギアを介して、ペダルの回転を後輪に伝達するチェーンに噛み合って連動するようになっている。
【００１７】
この電動自転車におけるモータ１１から出力させる補助駆動力Ｆｍは、モータ出力制御部１２により、人力駆動力の大きさに比例する大きさの踏力分補助駆動力Ｆｍ１と、走行抵抗の値に対応する抵抗分補助駆動力Ｆｍ２との和により決定される。
【００１８】
このような構成において、電動自転車の補助駆動力（モータ出力）を決定する方法を説明する。なお、電動自転車を走行させる前に、基準環境設定手段１５により、例えば、運転者（乗員）と荷物を含む電動自転車の総重量（以下、電動自転車の総重量と記す）などの必要なデータを設定して、快適に運転することができる基準環境を設定しておく。
【００１９】
電動自転車の走行時には、トルクセンサ１４により、運転者がペダルを踏み込む力である人力駆動力を計測する。この人力駆動力は、２つのペダルの位置によって大きさが周期的に変化をするので、計測結果は、図２（ａ）に示すように、波形になる。
【００２０】
また、走行時には、回転位置センサ１３でモータ１１の回転変位量を計測する。その計測結果を図３（ａ）に示す。モータ１１の回転変位量を計測すると、この計測結果である回転変位量のデータに、演算手段１６により微分処理を施し、図３（ｂ）に示すような、電動自転車の速度データを算出する。このとき、低分解能の回転位置センサ１３を計測に使用しているので、回転変位量のデータに含まれている高周波数のノイズ成分が強調される。
【００２１】
次に、この速度データにさらに微分処理を施し、図３（ｃ）に示すような、電動自転車の加速度データを算出する。このとき、速度データを算出した時に比べて、さらにノイズ成分が強調される。したがって、このままの状態の加速度データを、走行抵抗を算出する時のデータとして用いることができない。
【００２２】
そこで、このノイズ成分を含んだ加速度データと、トルクセンサ１４により計測した人力駆動力データとに、ローパスフィルタ１７によりフィルタ処理を施す。
フィルタ処理が施されることで、人力駆動力データは、その高周波数成分が除去され、図２（ｂ）に示すような、高周波数成分のないデータになる。また、加速度データは、その高周波数のノイズ成分が除去され、図３（ｄ）に示すような、高周波数成分のないデータになる。なお、このローパスフィルタ１７のカットオフ周波数は、例えば、０．０５Ｈｚ以上２Ｈｚ以下に設定されている。
【００２３】
このように、高周波数成分を有するデータに、ローパスフィルタ１７によってフィルタ処理を施し、その高周波数成分を除去することで、値にばらつきのないデータを得ることができ、後述する走行抵抗の算出時に用いることができる。また、使用している回転位置センサ１３が低分解能で安価なものであっても、計測したデータにフィルタ処理を施すことで、上述のように、値にばらつきのないデータを得ることができ、高性能の傾斜計、高感度加速度センサ、高分解能の回転位置センサなどを用いる場合に比べて、電動自転車のコストダウンを図ることができる。
【００２４】
また、走行時においては、補助駆動力計測手段２０により、モータ１１から出力される補助駆動力を算出しておく。
次に、フィルタ処理が施された加速度データおよび人力駆動力データと、基準環境設定手段１５により設定した電動自転車の総重量データなどと、補助駆動力計測手段２０により算出した補助駆動力データの値とを用いて、走行抵抗算出手段１８により、走行中の電動自転車の走行抵抗を算出する。
【００２５】
詳細には、上記の加速度データ、人力駆動力データ、電動自転車の総重量データ、補助駆動力データの値を、車両の運動方程式、
Ｆ＝ｍａ＝（Ｆｈ＋Ｆｍ）−（ｍｇｓｉｎθ＋ｄ）
に代入し、走行中の電動自転車の走行抵抗として、（ｍｇｓｉｎθ＋ｄ）の値を算出する。
【００２６】
ここで、Ｆは電動自転車の駆動力、ｍは電動自転車の総重量、ａは電動自転車の加速度、Ｆｈは人力駆動力、Ｆｍはモータの補助駆動力、ｇは重力加速度、θは路面の傾斜角度、ｄは風や車輪の接地抵抗などの抵抗である。またこのとき、基準環境設定手段１５により設定した基準環境における走行抵抗を上記の式から算出する。なお、上記の式より走行中の電動自転車の走行抵抗を算出しているが、実際の走行抵抗（測定不能）の値と、走行中の電動自転車の走行抵抗の値との間には、多少の誤差がある。
【００２７】
そして、抵抗分算出手段１９により、算出した走行中の電動自転車の走行抵抗の値から基準環境における走行抵抗の値を減じてその差を算出する。このとき、この差の分だけモータ１１からの出力を余分に上げれば、運転者は、平坦な道を走行するとき、すなわち基準環境において走行するときと同様にして上り坂を走行することができる。したがって、この差の分を、抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値とする。
【００２８】
次に、モータ出力制御部１２により、トルクセンサ１４の計測結果から、人力駆動力の大きさに比例する大きさの踏力分補助駆動力Ｆｍ１を算出し、この踏力分補助駆動力Ｆｍ１と抵抗分補助駆動力Ｆｍ２との和を補助駆動力として算出し、その値をモータ１１の補助駆動力Ｆｍとして、モータ１１に出力させる。
【００２９】
なお、極めて大きな傾斜角の上り坂を上る場合のように、大きな走行抵抗がある場合でも、これに対応できる十分な補助駆動力Ｆｍを出力可能とすべく、補助駆動力Ｆｍが、人力駆動力よりも大きくてアシスト率（人力駆動力に対する補助駆動力の比率）が１以上となり得るよう、例えば、２〜３倍のアシスト率（人力駆動力に対する補助駆動力の比率）をとり得るように構成することで、前記上り坂などでも、少ない人力駆動力で、より快適に走行することができるが、これに限るものではなく、アシスト率が１以下のものにも適用可能である。
【００３０】
また、上記において算出した抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値をそのままモータ１１の出力の算出に用いてしまうと、抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値が大きい場合には、モータ１１の補助駆動力Ｆｍが急に大きくなり、危険を伴うことがあり得るので、この場合、算出した抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値よりも小さい値、例えば算出した抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の８０パーセントをモータ１１の補助駆動力Ｆｍの算出に用い、補助駆動力Ｆｍの値が小さくなるようにして、電動自転車が急な加速をしないようにする。また、上記のようにして走行中の電動自転車の走行抵抗を算出し、それに基づいてモータ１１から出力する補助駆動力Ｆｍを決定する演算処理は、所定の時間ごとに行われ、随時、補助駆動力Ｆｍの値が更新される。
【００３１】
上記のようにして補助駆動力Ｆｍが決定される電動自転車を、図４（ａ）に示すような、ＢＤ区間に上り坂を有するＡＥ区間で走行させた場合の説明をする。なお、図４（ａ）における太線部は、電動自転車が走行する道、図４（ｂ）は、走行時の電動自転車における加速度データ（フィルタ処理後）、図４（ｃ）は、走行時の電動自転車における踏力分補助駆動力Ｆｍ１、図４（ｄ）は、走行時の電動自転車における抵抗分補助駆動力Ｆｍ２および実際の走行抵抗Ｒ、図４（ｅ）は、走行時の電動自転車における補助駆動力Ｆｍを示している。
【００３２】
図４に示すように、まず、ＡＢ区間を走行中の電動自転車においては、この区間は道が平坦であるため、実際の走行抵抗Ｒの値および加速度データの値はほぼ一定であり、運転者は快適に走行することができる。
【００３３】
次に、電動自転車がＢＤ区間にさしかかると、Ｂ地点から上り坂が始まるので、実際の走行抵抗Ｒが上昇し、電動自転車の加速度が落ちる。このとき、走行抵抗算出手段１８によって算出される走行中の電動自転車の走行抵抗の値が、基準環境における走行抵抗の値よりも大きくなるので、既に説明したように、抵抗分補助駆動力算出手段１９により、走行中の電動自転車の走行抵抗の値から基準環境における走行抵抗の値を減ずることで抵抗分補助駆動力Ｆｍ２が算出される。上述したように、抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値が、随時更新されることで、抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値が徐々に上昇し、Ｃ地点より少し手前の地点において、実際の走行抵抗Ｒと抵抗分補助駆動力Ｆｍ２との差Ｌがほとんどなくなる。このとき、運転者には、上り坂であることによる走行抵抗の負荷が作用していないことと同様になり、運転者は平坦な道と同様に快適に走行することができる。
【００３４】
このように、上り坂走行時において、走行中の電動自転車の走行抵抗の値に応じて抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値を決定することで、運転者がペダルを強く踏み込まなくても楽に坂を上ることができ、運転者にとって乗り心地が悪くなることがない。なお、ＡＢ区間からＢＤ区間にさしかかったときに、電動自転車には平坦な道を走行していたときの勢いがついているので、ＢＤ区間に入ってから、運転者が負荷を感じ始めるのに数秒経過する。したがって、坂を上り始めてＣ地点に至る程度まで、実際の走行抵抗Ｒの値に抵抗分補助駆動力Ｆｍ２の値が追いついていない状況にあるが、ＢＣ区間において、運転者にとって乗り心地が悪くなることは少ない。
【００３５】
次に、Ｄ地点で上り坂が終了し、再び平坦な道ＤＥ区間の走行が開始されると、平坦な道において過剰となる抵抗分補助駆動力Ｆｍ２は下がり始め、電動自転車のスピードが必要以上に上昇することを防止できるとともに、電力の浪費を抑制し、走行可能距離を伸ばすことができる。
【００３６】
以上のように、低分解能の回転位置センサ１３によって計測したモータ１１の回転位置のデータから電動自転車の速度データ、加速度データを算出し、この加速度データに、ローパスフィルタによりフィルタ処理を施して、この加速度データにおけるノイズ成分を除去し、結果として、ノイズ成分を含まない加速度データを安価で取得することができる。
【００３７】
なお、上記においては、回転位置センサ１３により計測したモータ１１の回転位置のデータから、演算手段１６により電動自転車の加速度データを算出し、この加速度データに、ローパスフィルタ１７によりフィルタ処理を施している場合を説明したが、これに限らず、例えば、回転位置センサ１３により計測したモータ１１の回転位置のデータから、演算手段１６により電動自転車の速度データを算出し、この速度データに、ローパスフィルタ１７によりフィルタ処理を施し、その後、電動自転車の加速度データを算出しても良い。
【００３８】
また、上記においては、走行値計測手段としてＤＣブラシレスモータ制御用の回転位置センサ１３を用い、走行値としてモータ１１の回転変位量を計測した場合を説明したが、これに限らず、走行値計測手段として安価で入手できる適宜の速度センサや加速度センサを用い、電動自転車の速度を計測して、この速度データにフィルタ処理および微分処理を施して値にばらつきのない加速度データを得たり、電動自転車の加速度を計測して、この加速度データにフィルタ処理を施して値にばらつきのない加速度データを得たりしてもよい。
【００３９】
さらに、上り坂の途中から発進する場合などを考慮して以下の構成を加えてもよい。すなわち、上記において、図４（ａ）に示すような、区間ＢＤの途中において、停止した状態の電動自転車を発進させようとする際、上記した構成では運転者が実際にペダルを踏み込み始めてから走行抵抗算出手段１８により走行抵抗の算出を開始し、図５に示すように、走行抵抗算出手段１８により算出した走行抵抗の値が実際の走行抵抗Ｒの値に近づくまでに多少の時間（＝ｔ２）がかかってしまうとともに、この走行抵抗の大きさに基づいて出力されるモータ１１からの補助駆動力Ｆｍが、坂道の状況に適した大きさになるまでに多少の時間がかかってしまい、運転者がペダルの踏み込みを重く感じる時間が長くなってしまう。
【００４０】
そこで、例えば、上り坂発進であることを伝えるためのＯＮ−ＯＦＦの切り替えスイッチをハンドル付近に設けたり、傾斜センサを設けて傾斜角情報を出力したりする。そして、走行抵抗算出手段１８に、上り坂であることや上り坂の角度などをあらかじめ与えて、（ｍｇｓｉｎθ＋ｄ）の初期値（＝Ｒ１）を設定し、上り坂発進時にこの初期値Ｒ１を走行抵抗の算出に利用して補助駆動力Ｆｍを算出する。これにより、走行抵抗算出手段１８により算出した走行抵抗の値が実際の走行抵抗Ｒの値に近づくまでの時間ｔ３を、初期値Ｒ１を利用しない場合の時間ｔ２よりも短くすることができる。したがって、モータ１１から出力される補助駆動力Ｆｍの大きさも短時間で所望の大きさになるので、運転者がペダルの踏み込みを重く感じる時間をより短くすることができる。また、これに代えて、走行抵抗算出手段１８に上り坂であることや上り坂の角度などが与えられた際に、この情報に応じて、上り坂に応じたモータ１１の初期補助駆動力Ｆｍ１１を設定し、上り坂発進時には一時的にこの初期補助駆動力Ｆｍ１１を出力してもよく、これによれば、上り坂発進時における運転者がペダルの踏み込みを重く感じる時間をより短くすることができる。
【００４１】
また、下り坂の途中において、停止した状態の電動自転車を発進させようとする際でも、図５に示すように、運転者が実際にペダルを踏み込み始めてから走行抵抗算出手段１８により算出した走行抵抗の値が実際の走行抵抗Ｒ´の値になるまでに多少の時間ｔ２がかかってしまう。このため、発進時には、ペダルの踏み込みに応じた補助駆動力Ｆｍが出力されるので、若干ではあるが、電動自転車のスピードが上ってしまったり、場合によっては、運転者によるブレーキ操作が必要になったりしてしまう。このように、下り坂において補助駆動力Ｆｍが出力されることは電力の浪費につながる。
【００４２】
そこで、上記と同様な構成（下り坂発進であることを伝えるためのＯＮ−ＯＦＦの切り替えスイッチをハンドル付近に設けたり、傾斜センサを設けて傾斜角情報を出力したりする）を設けて、走行抵抗算出手段１８に、下り坂発進であることや下り坂の角度などをあらかじめ与え、（ｍｇｓｉｎθ＋ｄ）の初期値（＝Ｒ２）を設定しておき、下り坂発進時にこの初期値Ｒ２を走行抵抗の算出に利用する。これにより、走行抵抗算出手段１８により算出した走行抵抗の値が実際の走行抵抗Ｒ´の値になるまでの時間ｔ３を、初期値Ｒ２を利用しない時の時間ｔ２よりも短くすることができ、この結果、モータ１１からの出力が、電動自転車の発進時から抑えられて、下り坂発進時にスピードがで過ぎないようにすることができるとともに、電力の浪費を抑制することができる。また、これに代えて、下り坂に応じたモータ１１の初期補助駆動力Ｆｍ１２を設定し、下り坂発進時には一時的にこの初期補助駆動力Ｆｍ１２を出力してもよい。これにより、アシスト率が１を越える場合であっても、運転者は、より安全に電動自転車を運転することができる。
【００４３】
また、上記においては、ローパスフィルタ１７のカットオフ周波数の範囲が決まっている場合の説明をしたが、これに限らず、カットオフ周波数を変更可能なローパスフィルタ１７を設け、走行抵抗算出手段１８により算出した走行抵抗の値が減少するときや走行抵抗値の減少率が大きい場合には高いカットオフ周波数となるように制御してもよい。すなわち、平坦な道から急な下り坂になったり、上り坂から下り坂となったりした際にはローパスフィルタ１７のカットオフ周波数が高めとなるようにする。
【００４４】
このようにすると、特に、走行抵抗が減少する傾向にあるときに、ローパスフィルタ１７のカットオフ周波数が高めとなるように制御することで、走行抵抗を算出したり、補助駆動力Ｆｍを変更したりする際の応答性を早めることができ、例えば、平坦な道から下り坂に移った際に、平坦な道を走行していたときと同様の補助駆動力Ｆｍが出力され続けることを迅速に抑制することができる。したがって、下り坂において、電動自転車のスピードが速くなることを防止することができて安全性を向上させることができるとともに、補助駆動力Ｆｍの出力が迅速に抑えられるので、電力の浪費を抑制することができる。
【００４５】
また、これに代えて、ローパスフィルタ１７を、カットオフ周波数が異なる複数のローパスフィルタにより構成し、各ローパスフィルタを通して出力したデータを用いてそれぞれ走行抵抗を算出し、最も小さい値の走行抵抗の算出値を用いて補助駆動力Ｆｍを算出するように構成しても好適な効果を得ることができる。
【００４６】
なお、上記においては、電動自転車が上り坂を上ろうとすることで走行抵抗が大きくなる場合を説明したが、電動自転車の走行時に風などが強く吹いたりして電動自転車の走行抵抗が大きくなる場合にも対応可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明の補助動力装置付き車両は、電動自転車、電動バイク、電動車椅子などに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態の電動自転車におけるモータ出力の制御系の概略を示す図である。
【図２】（ａ）は、フィルタ処理前の人力駆動力を示す図、（ｂ）はフィルタ処理後の人力駆動力を示す図である。
【図３】（ａ）は、回転位置センサにより計測したモータの回転変位量のデータを示す図、（ｂ）は、図３（ａ）に示したモータの回転変位量のデータから算出した電動自転車の速度データを示す図、（ｃ）は、図３（ｂ）に示した電動自転車の速度データから算出した電動自転車の加速度データを示す図、（ｄ）は、図３（ｃ）に示した電動自転車の加速度データにフィルタ処理を施したものを示す図である。
【図４】（ａ）は、電動自転車が走行する区間ＡＥを示す図、（ｂ）は、走行時の電動自転車における加速度データ（フィルタ処理後）を示す図、（ｃ）は、走行時の電動自転車における踏力分補助駆動力を示す図、（ｄ）は、走行時の電動自転車における抵抗分補助駆動力および走行時の実際の走行抵抗を示す図、（ｅ）は、走行時の電動自転車における補助駆動力を示す図である。
【図５】走行抵抗の算出時に、初期値を与えた場合と初期値を与えない場合との関係を示す図である。
【図６】特許文献１に記載されている電動自転車におけるモータ出力の制御系の概略を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１１  モータ
１３  回転位置センサ
１４  トルクセンサ
１７  ローパスフィルタ
２０  補助駆動力計測手段
【図１】
0004641740.tif 000002
【図２】
0004641740.tif 000003
【図３】
0004641740.tif 000004
【図４】
0004641740.tif 000005
【図５】
0004641740.tif 000006
【図６】
0004641740.tif 000007