特開 2023-48911 人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデル

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023048911

(43)【公開日】2023-04-07

(54)【発明の名称】人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデル

(51)【国際特許分類】

   B62M 25/08 20060101AFI20230331BHJP

   B62M 6/45 20100101ALI20230331BHJP

   B62J 45/41 20200101ALI20230331BHJP

【ＦＩ】

B62M25/08

B62M6/45

B62J45/41

【審査請求】未請求

【請求項の数】17

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021158493

(22)【出願日】2021-09-28

(71)【出願人】

【識別番号】000002439

【氏名又は名称】株式会社シマノ

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(72)【発明者】

【氏名】謝花 聡

(57)【要約】

【課題】電動装置を好適に制御できる人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデルを提供する。
【解決手段】人力駆動車用の制御装置は、前記人力駆動車は、ライダが操作可能な操作部と、前記操作部の操作に応じて動作する電動装置と、を含み、前記電動装置を制御するように構成される制御部を備え、前記制御部は、第１検出部によって取得される前記人力駆動車の走行路の前方情報と、前記ライダによる前記操作部の操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて前記電動装置を制御可能に構成される第１制御部を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人力駆動車用の制御装置であって、
前記人力駆動車は、ライダが操作可能な操作部と、前記操作部の操作に応じて動作する電動装置と、を含み、
前記電動装置を制御するように構成される制御部を備え、
前記制御部は、第１検出部によって取得される前記人力駆動車の走行路の前方情報と、前記ライダによる前記操作部の操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて前記電動装置を制御可能に構成される第１制御部を含む、制御装置。

【請求項2】

前記第１制御部は、前記第１情報に基づいて作成される第１学習モデルに応じて前記電動装置を制御するための第２情報を出力する第１人工知能処理部を含む、請求項１に記載の制御装置。

【請求項3】

前記第１学習モデルを記憶する記憶部をさらに備える、請求項２に記載の制御装置。

【請求項4】

前記制御部は、
前記操作部の操作に応じて前記電動装置を制御する第１制御モードと、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つに応じて前記電動装置を制御する第２制御モードとのいずれかにおいて前記電動装置を制御可能に構成され、
前記第１人工知能処理部は、前記第１制御モードにおける前記前方情報と、前記第１制御モードにおける前記操作履歴とに応じて、前記第１学習モデルを更新するように構成される、請求項２または３に記載の制御装置。

【請求項5】

前記制御部は、前記第２制御モードにおいて、前記操作部の操作に応じて前記電動装置を制御可能に構成され、
前記第１人工知能処理部は、前記第２制御モードにおける前記前方情報と、前記第２制御モードにおける前記操作履歴とに応じて、前記第１学習モデルを更新するように構成される、請求項４に記載の制御装置。

【請求項6】

前記制御部は、前記前方情報から前記走行路の状態を決定する第２制御部をさらに含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項7】

前記第２制御部は、第２学習モデルに応じて前記前方情報から前記走行路の状態を決定する第２人工知能処理部を含む、請求項６に記載の制御装置。

【請求項8】

前記第２制御部は、前記前方情報から前記走行路の状態が複数の所定状態のうちのいずれであるかを決定するように構成され、
前記第１情報は、前記走行路の状態の決定結果と、前記操作履歴とを関連付けた情報である、請求項６または７に記載の制御装置。

【請求項9】

前記走行路の状態は、前記走行路の土地情報および障害物情報の少なくとも１つを含み、前記土地情報は、前記人力駆動車の走行方向と交差する第１平面に関する情報であり、前記障害物情報は、前記第１平面に関する情報である、請求項６から８のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項10】

前記制御部は、前記第１情報と、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つと、に応じて前記電動装置を制御するように構成される、請求項１から９のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項11】

前記第１情報は、前記前方情報と、前記操作履歴とを、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つに関連付けた情報である、請求項１から９のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項12】

前記電動装置は、前記人力駆動車の変速比を変更する変速装置を含み、
前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記変速装置を制御するように構成される、請求項１から１１のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項13】

前記電動装置は、前記人力駆動車に推進力を付与するモータを含み、
前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記モータを制御するように構成される、請求項１から１２のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項14】

前記電動装置はサスペンション装置を含み、
前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記サスペンション装置を制御するように構成される、請求項１から１３のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項15】

前記電動装置はアジャスタブルシートポストを含み、
前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記アジャスタブルシートポストを制御できるように構成される、請求項１から１４のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項16】

前記第１検出部は、撮像装置を含み、
前記前方情報は、前記撮像装置によって取得される前方画像を含む、請求項１から１５のいずれか一項に記載の制御装置。

【請求項17】

人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデルであって、
請求項２から５のいずれか一項に記載の第１学習モデルを含む、学習モデル。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデルに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１の人力駆動車用の制御装置は、人力駆動車の走行状態に応じて電動装置を制御する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－１１０４０２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の人力駆動車用の制御装置においては、周辺環境については考慮されていない。
本開示の目的の１つは、電動装置を好適に制御できる人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデル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側面に従う制御装置は、人力駆動車用の制御装置であって、前記人力駆動車は、ライダが操作可能な操作部と、前記操作部の操作に応じて動作する電動装置と、を含み、前記電動装置を制御するように構成される制御部を備え、前記制御部は、第１検出部によって取得される前記人力駆動車の走行路の前方情報と、前記ライダによる前記操作部の操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて前記電動装置を制御可能に構成される第１制御部を含む。
第１側面の制御装置によれば、前方情報と、操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて電動装置を好適に制御できる。

【0006】

本開示の第１側面に従う第２側面の制御装置において、前記第１制御部は、前記第１情報に基づいて作成される第１学習モデルに応じて前記電動装置を制御するための第２情報を出力する第１人工知能処理部を含む。
第２側面の制御装置によれば、第１人工知能処理部によって出力される第２情報に基づいて、電動装置を好適に制御できる。

【0007】

本開示の第２側面に従う第３側面の制御装置において、前記第１学習モデルを記憶する記憶部をさらに備える。
第３側面の制御装置によれば、第１学習モデルを記憶する記憶部をさらに備えるため、好適に電動装置を制御できる。

【0008】

本開示の第２または第３側面に従う第４側面の制御装置において、前記制御部は、前記操作部の操作に応じて前記電動装置を制御する第１制御モードと、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つに応じて前記電動装置を制御する第２制御モードとのいずれかにおいて前記電動装置を制御可能に構成され、前記第１人工知能処理部は、前記第１制御モードにおける前記前方情報と、前記第１制御モードにおける前記操作履歴とに応じて、前記第１学習モデルを更新するように構成される。
第４側面の制御装置によれば、第１制御モードにおける前方情報と、第１制御モードにおける操作履歴とに応じて更新された第１学習モデルによって、電動装置を好適に制御できる。

【0009】

本開示の第４側面に従う第５側面の制御装置において、前記制御部は、前記第２制御モードにおいて、前記操作部の操作に応じて前記電動装置を制御可能に構成され、前記第１人工知能処理部は、前記第２制御モードにおける前記前方情報と、前記第２制御モードにおける前記操作履歴とに応じて、前記第１学習モデルを更新するように構成される。
第５側面の制御装置によれば、前方情報と、第２制御モードにおける操作履歴とに応じて更新された第１学習モデルによって、電動装置を好適に制御できる。

【0010】

本開示の第１から５側面のいずれか１つに従う第６側面の制御装置において、前記制御部は、前記前方情報から前記走行路の状態を決定する第２制御部をさらに含む。
第６側面の制御装置によれば、第２制御部によって決定した走行路の状態に応じて電動装置を好適に制御できる。

【0011】

本開示の第６側面に従う第７側面の制御装置において、前記第２制御部は、第２学習モデルに応じて前記前方情報から前記走行路の状態を決定する第２人工知能処理部を含む。
第７側面の制御装置によれば、人工知能処理部によって走行路の状態を好適に決定できる。

【0012】

本開示の第６または第７側面に従う第８側面の制御装置において、前記第２制御部は、前記前方情報から前記走行路の状態が複数の所定状態のうちのいずれであるかを決定するように構成され、前記第１情報は、前記走行路の状態の決定結果と、前記操作履歴とを関連付けた情報である。
第８側面の制御装置によれば、走行路の状態の決定結果と、操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて、電動装置を好適に制御できる。

【0013】

本開示の第６から第８側面のいずれか１つに従う第９側面の制御装置において、前記走行路の状態は、前記走行路の土地情報および障害物情報の少なくとも１つを含み、前記土地情報は、前記人力駆動車の走行方向と交差する第１平面に関する情報であり、前記障害物情報は、前記第１平面に関する情報である。
第９側面の制御装置によれば、走行路の土地情報および障害物情報の少なくとも１つの決定結果と、操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて、電動装置を好適に制御できる。

【0014】

本開示の第１から第９側面のいずれか１つに従う第１０側面の制御装置において、前記制御部は、前記第１情報と、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つと、に応じて前記電動装置を制御するように構成される、請求項１から９のいずれか一項に記載の制御装置。
第１０側面の制御装置によれば、第１情報と、人力駆動車の走行環境および人力駆動車の走行状態の少なくとも１つと、に応じて電動装置を好適に制御できる。

【0015】

本開示の第１から第９側面のいずれか１つに従う第１１側面の制御装置において、前記第１情報は、前記前方情報と、前記操作履歴とを、前記人力駆動車の走行環境および前記人力駆動車の走行状態の少なくとも１つに関連付けた情報である。
第１１側面の制御装置によれば、前方情報と、操作履歴とを、人力駆動車の走行環境および人力駆動車の走行状態の少なくとも１つに関連付けた第１情報に応じて、電動装置を好適に制御できる。

【0016】

本開示の第１から第１１側面のいずれか１つに従う第１２側面の制御装置において、前記電動装置は、前記人力駆動車の変速比を変更する変速装置を含み、前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記変速装置を制御するように構成される。
第１２側面の制御装置によれば、第１情報に基づいて、変速装置を好適に制御できる。

【0017】

本開示の第１から第１２側面のいずれか１つに従う第１３側面の制御装置において、前記電動装置は、前記人力駆動車に推進力を付与するモータを含み、前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記モータを制御するように構成される。
第１３側面の制御装置によれば、第１情報に基づいて、モータを好適に制御できる。

【0018】

本開示の第１から第１３側面のいずれか１つに従う第１４側面の制御装置において、前記電動装置はサスペンション装置を含み、前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記サスペンション装置を制御するように構成される。
第１４側面の制御装置によれば、第１情報に基づいて、サスペンション装置を好適に制御できる。

【0019】

本開示の第１から第１４側面のいずれか１つに従う第１５側面の制御装置において、前記電動装置はアジャスタブルシートポストを含み、前記制御部は、前記第１情報に基づいて、前記アジャスタブルシートポストを制御できるように構成される。
第１５側面の制御装置によれば、第１情報に基づいて、アジャスタブルシートポストを好適に制御できる。

【0020】

本開示の第１から第１５側面のいずれか１つに従う第１６側面の制御装置において、前記第１検出部は、撮像装置を含み、前記前方情報は、前記撮像装置によって取得される前方画像を含む。
第１６側面の制御装置によれば、撮像装置によって取得される前方画像に基づいて、電動装置を好適に制御できる。

【0021】

本開示の第１７側面に従う学習モデルは、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデルであって、第２から第５側面のいずれか１つに記載の第１学習モデルを含む。
第１７側面の学習モデルによれば、電動装置を好適に制御できる。

【発明の効果】

【0022】

本開示の人力駆動車用の制御装置、および、人力駆動車用の制御装置に用いられる学習モデルによれば、電動装置を好適に制御できる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】実施形態の人力駆動車用の制御装置を含む人力駆動車の側面図である。

【図2】図１の人力駆動車用の制御装置を含む人力駆動車の電気的な構成を示すブロック図である。

【図3】図２の人工知能処理部に含まれる第１学習モデルの模式図である。

【図4】第１平面を模式的に示す模式図である。

【図5】図２の第２人工知能処理部によって特定される第１平面の形状に関する複数の画像情報を模式的に示す模式図である。

【図6】図２の制御部によって実行される電動装置を制御する処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0024】

＜実施形態＞
図１から図６を参照して、人力駆動車用の制御装置７０、および、人力駆動車用の制御装置７０に用いられる学習モデルが説明される。人力駆動車は、少なくとも１つの車輪を有し、少なくとも人力駆動力によって駆動できる乗り物である。人力駆動車は、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、ハンドバイク、および、リカンベントなど種々の種類の自転車を含む。人力駆動車が有する車輪の数は限定されない。人力駆動車は、例えば１輪車および２輪以上の車輪を有する乗り物も含む。人力駆動車は、人力駆動力のみによって駆動できる乗り物に限定されない。人力駆動車は、人力駆動力だけではなく、電気モータの駆動力を推進に利用するイーバイク（Ｅ－ｂｉｋｅ）を含む。イーバイクは、電気モータによって推進が補助される電動アシスト自転車を含む。以下、実施形態において、人力駆動車を自転車として説明する。

【0025】

本明細書において、以下の方向を示す用語「前（フロント）」、「後ろ（リア）」、「前方」、「後方」、「左」、「右」、「横」、「上方」、および、「下方」、並びに任意の他の類似の方向を示す用語は、人力駆動車の基準位置（例えば、サドルまたはシート上）においてハンドルバーを向いたライダを基準に決定されるそれらの方向を指す。

【0026】

人力駆動車１０は、車体１２、クランク１４、および、少なくとも１つの車輪１６を備える。車体１２は、フレーム１８を含む。クランク１４は、クランク軸２０、クランクアーム２２、および、ペダル２４を含む。クランク軸２０は、フレーム１８に対して回転可能にフレーム１８に設けられる。クランク軸２０の両端には、クランクアーム２２がそれぞれ設けられる。クランクアーム２２の一方の端部は、クランク軸２０のそれぞれの端部に連結する。ペダル２４は、クランクアーム２２の他方の端部に連結する。ペダル２４に人力駆動力が入力されると、クランク１４が回転する。

【0027】

少なくとも１つの車輪１６は、前輪１６Ｆ、および、後輪１６Ｒを含む。前輪１６Ｆ、および、後輪１６Ｒは、フレーム１８にそれぞれ支持される。本実施形態では、後輪１６Ｒは、駆動機構２６によって、クランク１４に連結される。例えば、後輪１６Ｒは、クランク１４が回転することによって駆動される。

【0028】

駆動機構２６は、第１回転体２８、第２回転体３０、および、連結部材３２を含む。例えば、第１回転体２８は、フロントスプロケットを含む。例えば、第１回転体２８は、プーリ、または、ベベルギアを含んでいてもよい。第１回転体２８は、クランク軸２０と一体回転するように連結されてもよく、第１ワンウェイクラッチに仲介されて連結されてもよい。第１ワンウェイクラッチは、クランク１４を人力駆動車１０が前進する方向に回転させた場合に、第１回転体２８を前転させる。第１ワンウェイクラッチは、クランク１４を人力駆動車１０が前進する方向と反対に回転させた場合に、クランク１４と第１回転体２８との相対回転を許容するように構成される。第１ワンウェイクラッチは、例えば、ローラクラッチ、スプラグ式クラッチ、および、爪式クラッチの少なくとも１つを含む。

【0029】

第２回転体３０は、後輪１６Ｒに連結される。例えば、第２回転体３０は、リアスプロケットを含む。第２回転体３０は、プーリ、または、ベベルギアを含んでいてもよい。例えば、第２回転体３０と後輪１６Ｒとの間には、第２ワンウェイクラッチが設けられる。第２ワンウェイクラッチは、第２回転体３０を人力駆動車１０が前進する方向に回転させた場合に、後輪１６Ｒを前転させる。第２ワンウェイクラッチは、第２回転体３０を人力駆動車１０が前進する方向と反対に回転させた場合に、第２回転体３０と後輪１６Ｒとの相対回転を許容するように構成される。連結部材３２は、第１回転体２８、および、第２回転体３０に係合し、第１回転体２８の回転力を第２回転体３０に伝達する。第２ワンウェイクラッチは、例えば、ローラクラッチ、スプラグ式クラッチ、および、爪式クラッチの少なくとも１つを含む。連結部材３２は、例えば、チェーン、ベルト、または、シャフトを含む。

【0030】

本実施形態では、第１回転体２８と、クランク軸２０とは、同軸に配置される。第１回転体２８と、クランク軸２０とは、同軸に配置されなくてもよい。第１回転体２８と、クランク軸２０とが同軸に配置されない場合、第１回転体２８と、クランク軸２０とは、第１伝達機構に仲介されて、接続される。第１伝達機構は、ギア、プーリ、チェーン、シャフト、および、ベルトの少なくとも１つを含む。本実施形態では、第２回転体３０と、後輪１６Ｒとは、同軸に配置される。第２回転体３０と、後輪１６Ｒとは、同軸に配置されなくてもよい。第２回転体３０と、後輪１６Ｒとが同軸に配置されない場合、第２回転体３０と、後輪１６Ｒとは、第２伝達機構に仲介されて、接続される。第２伝達機構は、ギア、プーリ、チェーン、シャフト、および、ベルトの少なくとも１つを含む。

【0031】

フレーム１８には、フロントフォーク３４が取り付けられる。フロントフォーク３４には、前輪１６Ｆが取り付けられる。フロントフォーク３４には、ステム３６が取り付けられる。ステム３６には、ハンドルバー３８が連結される。フレーム１８には、シートポスト４０が取り付けられる。シートポスト４０には、サドルが設けられる。本実施形態では、後輪１６Ｒが駆動機構２６によってクランク１４に連結されるが、後輪１６Ｒおよび前輪１６Ｆの少なくとも１つが、駆動機構２６によってクランク１４に連結されてもよい。

【0032】

人力駆動車１０は、ライダが操作可能な操作部４２と、操作部４２の操作に応じて動作する電動装置４４と、を含む。操作部４２は、例えば、ハンドルバー３８に設けられる。操作部４２は、サイクルコンピュータに設けられてもよい。操作部４２は、例えば、操作部材と、操作部材の動きを検出する操作検出部とを含む。操作検出部は、スイッチであってもよい。

【0033】

例えば、電動装置４４は、人力駆動車１０の変速比Ｒを変更する変速装置４６を含む。変速装置４６は、ディレーラ４６Ａと、複数のスプロケット４６Ｂと、を有する。複数のスプロケット４６Ｂは、回転軸心を有し、回転軸心の延びる方向に並ぶ。ディレーラ４６Ａは、人力駆動車１０のクランク１４の回転速度Ｃに対する人力駆動車１０の車輪１６の回転速度Ｗの比率である変速比Ｒを変更するように構成される。変速比Ｒと、回転速度Ｗと、回転速度Ｃとの関係は、式（１）によって表される。
式（１）：変速比Ｒ＝回転速度Ｗ／回転速度Ｃ

【0034】

例えば、ディレーラ４６Ａ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。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、第１回転体２８は、複数のスプロケット４６Ｂを含む。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、第２回転体３０は、複数のスプロケット４６Ｂを含む。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、連結部材３２は、チェーンを含む。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、ディレーラは、第２回転体３０に含まれる複数のスプロケット４６Ｂのうちの１つに係合するチェーンを、複数のスプロケット４６Ｂのうちの他の１つに移動させる。ディレーラ４６Ａは、連結部材３２を操作して、第１回転体２８および第２回転体３０の少なくとも１つと、連結部材３２との係合状態を変更することによって変速比Ｒを変更させる。

【0035】

例えば、変速装置４６は、変速比Ｒを段階的に変更可能である。例えば、変速装置４６は変速比Ｒを変更するために連結部材３２を操作するように構成される。複数のスプロケット４６Ｂのそれぞれのスプロケットには、異なる変速比Ｒが設定される。例えば、変速段数は、複数のスプロケット４６Ｂの数と等しい。

【0036】

本実施形態では、ディレーラ４６Ａは、リアディレーラを含む。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、複数のスプロケット４６Ｂのうち歯数が最小のスプロケットは、変速比Ｒが最大の変速段と対応する。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、複数のスプロケット４６Ｂのうち歯数が最大のスプロケットは、変速比Ｒが最小の変速段と対応する。ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、変速段が大きくなるほど、変速比Ｒは大きくなる。例えば、ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、複数のスプロケット４６Ｂのうち歯数の大きいスプロケットは、複数のスプロケット４６Ｂのうち歯数の小さいスプロケットよりも軸心中心面に近い位置に配置される。人力駆動車１０の軸心中心面は、人力駆動車１０の前後方向に沿う中心軸に沿う面である。人力駆動車１０の軸心中心面は、複数のスプロケット４６Ｂの回転軸心と直交する。

【0037】

例えば、人力駆動車１０は、電動アクチュエータ４６Ｃをさらに含む。電動アクチュエータ４６Ｃはディレーラ４６Ａを操作するように構成される。例えば、変速装置４６は、電動アクチュエータ４６Ｃによって動作する。電動アクチュエータ４６Ｃは、例えば、電気モータを含む。

【0038】

電動アクチュエータ４６Ｃは、例えば、電気モータの出力軸に連結される減速機をさらに含んでいてもよい。電動アクチュエータ４６Ｃは、ディレーラ４６Ａに設けられてもよく、人力駆動車１０のうちのディレーラ４６Ａから離れた位置に設けられてもよい。電動アクチュエータ４６Ｃが駆動することによってディレーラ４６Ａが連結部材３２を操作し、変速動作が行われる。

【0039】

ディレーラ４６Ａがリアディレーラを含む場合、ディレーラ４６Ａは、例えば、ベース部材と、可動部材と、可動部材をベース部材に対して移動可能に連結するリンク機構と、を含む。可動部材は、連結部材３２をガイドするガイド部材を含む。ガイド部材は、例えば、ガイドプレートと、プーリと、を含む。電動アクチュエータ４６Ｃは、例えば、リンク機構を直接駆動してもよい。電動アクチュエータ４６Ｃは、ケーブルを経由して、リンク機構を駆動してもよい。

【0040】

例えば、電動装置４４は、人力駆動車１０に推進力を付与するモータ４８を含む。モータ４８は、１または複数の電気モータを含む。モータ４８に含まれる電気モータは、例えば、ブラシレスモータである。モータ４８は、人力駆動車１０のフレーム１８に設けられる。モータ４８は、連結部材３２を駆動するように構成される。例えば、モータ４８は、第１回転体２８に仲介されて連結部材３２を駆動する。例えば、モータ４８は、クランク１４に入力される人力駆動力に応じて、人力駆動車１０に推進力を付与するように構成される。例えば、モータ４８は、ペダル２４から後輪１６Ｒまでの人力駆動力の動力伝達経路にアシスト力を伝達するように構成される。例えば、モータ４８は、第１回転体２８に回転力を伝達するように構成される。

【0041】

人力駆動車１０は、モータ４８が収容されるハウジングをさらに含む。ハウジングは、フレーム１８に取り付けられる。モータ４８およびハウジングを含んで、ドライブユニットが構成される。ハウジングは、クランク軸２０を回転可能に支持する。例えば、モータ４８は、連結部材３２に直接回転力を伝達するように構成されてもよい。例えば、この場合、モータ４８の出力軸、または、モータ４８の出力軸の力が伝達される伝達部材に連結部材３２と係合するスプロケットが設けられる。

【0042】

モータ４８と人力駆動力の動力伝達経路との間には、減速機が設けられてもよい。減速機は、例えば、複数の歯車を含んで構成される。例えば、モータ４８と人力駆動力の動力伝達経路との間には、第３ワンウェイクラッチが設けられてもよい。例えば、第３ワンウェイクラッチは、クランク１４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１４の回転力がモータ４８に伝達することを抑制するように構成される。第３ワンウェイクラッチは、例えば、ローラクラッチ、スプラグ式クラッチ、および、爪式クラッチの少なくとも１つを含む。

【0043】

ドライブユニットは、出力部を含む。出力部は、例えば、クランク軸２０と、減速機とに連結される。出力部には、クランク１４に入力される人力駆動力とモータ４８の回転力とが入力される。第１回転体２８は、出力部と一体回転するように出力部に連結される。

【0044】

例えば、電動装置４４はサスペンション装置５０を含む。例えば、サスペンション装置５０は、フロントサスペンション、および、リアサスペンションの少なくとも１つを含む。例えば、フロントサスペンションは、フロントフォーク３４に設けられて前輪１６Ｆに加えられた衝撃を減衰する。例えば、リアサスペンションは、フレーム１８に設けられて後輪１６Ｒに加えられた衝撃を減衰する。サスペンション装置５０は、第１部分５０Ａと、第２部分５０Ｂとを備える。第２部分５０Ｂは、第１部分５０Ａに嵌め込まれる。第２部分５０Ｂは、第１部分５０Ａに対して相対移動可能である。

【0045】

サスペンション装置５０は、油圧式、空気圧式、および、油圧を含むハイブリッド式のサスペンションのいずれであってもよい。サスペンション装置５０は、電動アクチュエータまたは電動モータを含む。サスペンション装置５０は、油または空気の流路を開閉するバルブを含む。

【0046】

サスペンション装置５０は、複数の動作状態によって動作する。複数の動作状態は、サスペンション装置５０のストローク長、サスペンション装置５０の反発力、および、サスペンション装置５０の減衰力の少なくとも１つが異なる動作状態を含む。サスペンション装置５０は、動作指令に応じて、複数の動作状態を切り替えるように構成される。

【0047】

サスペンション装置５０のストローク長は、第２部分５０Ｂの第１部分５０Ａへの嵌め込まれ具合と対応する。サスペンション装置５０のストローク長が大きい場合、第２部分５０Ｂの第１部分５０Ａへの嵌め込まれ具合が深い。サスペンション装置５０のストローク長が小さい場合、第２部分５０Ｂの第１部分５０Ａへの嵌め込まれ具合が浅い。

【0048】

例えば、サスペンション装置５０の反発力は、サスペンション装置５０のロック状態、アンロック状態、および、半ロック状態の場合の反発力を含む。例えば、サスペンション装置５０がロック状態の場合、サスペンション装置５０の反発力は最大である。例えば、サスペンション装置５０がアンロック状態の場合、サスペンション装置５０の反発力は最小である。例えば、サスペンション装置５０が半ロック状態の場合、サスペンション装置５０の反発力は最大の反発力と、最小の反発力との中間である。

【0049】

例えば、サスペンション装置５０がロック状態の場合、第２部分５０Ｂは、第１部分５０Ａの間を相対移動しない。例えば、サスペンション装置５０がアンロック状態の場合、第２部分５０Ｂは、第１部分５０Ａの間を相対移動する。例えば、サスペンション装置５０が半ロック状態の場合、第２部分５０Ｂは、第１部分５０Ａの間をわずかに相対移動する。

【0050】

例えば、サスペンション装置５０の減衰力は、第１部分５０Ａの内径のオリフィス径を変更することによって調整される。例えば、オリフィス径は、第１部分５０Ａの内径のうち最も狭くなる部分の直径である。

【0051】

例えば、電動装置４４はアジャスタブルシートポスト５２を含む。例えば、アジャスタブルシートポスト５２は、シートポスト４０に取り付けられる。アジャスタブルシートポスト５２は、シートポスト４０をフレーム１８に対して上昇および下降させる。

【0052】

アジャスタブルシートポスト５２は、機械式シートポスト、または、電動モータの力によって伸縮する電気式シートポストを含む。機械式シートポストは、油圧式シートポスト、または、空気圧式シートポストを含む。

【0053】

アジャスタブルシートポスト５２が機械式シートポストの場合、油または空気の流路を開閉するバルブの開閉によってシートポスト４０の上昇と下降を制御する。アジャスタブルシートポスト５２が機械式シートポストの場合、バルブが開いている状態では、アジャスタブルシートポスト５２は、ばね、および、空気の少なくとも１つの力で伸びようとする。アジャスタブルシートポスト５２が機械式シートポストの場合、バルブが閉じている状態では、アジャスタブルシートポスト５２の長さは変化しない。

【0054】

アジャスタブルシートポスト５２が電気式シートポストの場合、アジャスタブルシートポスト５２は、電動アクチュエータまたは電動モータを含む。アジャスタブルシートポスト５２が電気式シートポストの場合、アジャスタブルシートポスト５２は、電動アクチュエータまたは電動モータを動作させることによって、シートポスト４０の上昇と下降を制御する。

【0055】

アジャスタブルシートポスト５２は、シートポスト４０の高さが異なる複数の動作状態によって動作する。アジャスタブルシートポスト５２は、動作指令に応じて、動作状態を切り替える。機械式シートポストの場合、アジャスタブルシートポスト５２は、動作指令を受け取ると、バルブを開く。機械式シートポストの場合、動作指令を受け取ると、所定時間の間バルブを開く構成としてもよい。機械式シートポストの場合、動作指令を受け取ると、次に動作指令を受け取るまでバルブを開く構成としてもよい。電気式シートポストの場合、アジャスタブルシートポスト５２は、動作指令を受け取ると、電動アクチュエータまたは電動モータを動作させる。

【0056】

例えば、人力駆動車１０は、第１検出部５４をさらに含む。第１検出部５４は、人力駆動車１０の走行路の前方情報を取得可能に構成される。例えば、第１検出部５４は、撮像装置５６を含む。撮像装置５６は、人力駆動車１０の前方画像を取得するように人力駆動車１０に設けられる。例えば、撮像装置５６は、フレーム１８またはハンドルバー３８に設けられる。例えば、撮像装置５６は、ライダに設けられてもよい。撮像装置５６がライダに設けられる場合、例えば、撮像装置５６は、ライダが着用するヘルメットに設けられる。

【0057】

撮像装置５６は、例えばカメラを含む。撮像装置５６は、前方画像のみを撮影可能なものであってもよい。撮像装置５６は、前方画像以外の周辺画像を同時に撮影可能なものであってもよい。撮像装置５６は、人力駆動車１０の周囲において全周を撮影可能なものであってもよい。撮像装置５６は、無線通信装置、および、電気ケーブルの少なくとも１つによって制御部７２と通信可能に構成される。撮像装置５６は、撮影した前方画像を、制御部７２に送信するように構成される。

【0058】

人力駆動車１０は、制御部７２に電力を供給するバッテリ５８をさらに含む。例えば、バッテリ５８は、フレーム１８に設けられる。バッテリ５８は、１または複数のバッテリ素子を含む。バッテリ素子は、充電池を含む。例えば、バッテリ５８は、制御部７２、および、電動装置４４に電力を供給するように構成される。バッテリ５８は、制御部７２、および、電動装置４４と電気ケーブルまたは無線通信装置を介して通信可能に接続される。バッテリ５８は、例えば電力線通信（ＰＬＣ；Power Line Communication）、ＣＡＮ（Controller Area Network）、または、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter）によって制御部７２と通信可能である。

【0059】

人力駆動車１０は、制御装置７０を含む。例えば、制御装置７０は、ドライブユニットに設けられる。制御装置７０は、フレーム１８に設けられてもよい。制御装置７０は、制御部７２を備える。制御部７２は、予め定める制御プログラムを実行する演算処理装置を含む。制御部７２に含まれる演算処理装置は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含む。制御部７２に含まれる演算処理装置は、相互に離れた複数の場所に設けられてもよい。制御部７２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。

【0060】

好ましくは、制御装置７０は、記憶部７４をさらに含む。記憶部７４には、制御プログラムおよび制御処理に用いられる情報が記憶される。記憶部７４は、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。不揮発性メモリは、例えば、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、および、フラッシュメモリの少なくとも１つを含む。揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。

【0061】

電動装置４４がモータ４８を含む場合、制御装置７０は、例えば、モータ４８の駆動回路７６をさらに備える。例えば、駆動回路７６と、制御部７２とは、ドライブユニットのハウジングに設けられる。例えば、駆動回路７６と、制御部７２とは、同一の回路基板に設けられてもよい。駆動回路７６は、インバータ回路を含む。駆動回路７６は、バッテリ５８からモータ４８に供給される電力を制御する。駆動回路７６は、制御部７２と、導電線、電気ケーブルまたは無線通信装置などを介して接続される。駆動回路７６は、制御部７２からの制御信号に応じてモータ４８を駆動させる。

【0062】

好ましくは、人力駆動車１０は、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つを検出するセンサをさらに含む。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つを検出するセンサは、車速センサ６０、クランク回転センサ６２、人力駆動力検出部６４、および、傾斜検出部６６の少なくとも１つをさらに含む。

【0063】

車速センサ６０は、人力駆動車１０の車速に関する情報を検出するように構成される。車速センサ６０は、無線通信装置、および、電気ケーブルの少なくとも１つによって制御部７２と通信可能に構成される。本実施形態では、車速センサ６０は、人力駆動車１０の少なくとも１つの車輪１６の回転速度Ｗに関する情報を検出するように構成される。車速センサ６０は、車輪１６の回転速度Ｗに応じた信号を出力する。制御部７２は、車輪１６の回転速度Ｗに応じた信号と、車輪１６の周長に関する情報とに基づいて人力駆動車１０の車速を算出できる。記憶部７４には車輪１６の周長に関する情報が記憶される。

【0064】

車速センサ６０は、例えばリードスイッチを構成する磁性リード、または、ホール素子などの磁気センサを含む。車速センサ６０は、フレーム１８のチェーンステイに取り付けられ、後輪１６Ｒに取り付けられる磁石を検出するように構成される。車速センサ６０は、フロントフォーク３４に設けられ、前輪１６Ｆに取り付けられる磁石を検出するように構成されてもよい。本実施形態において、車速センサ６０は、車輪１６が１回転した場合に、リードスイッチが磁石を１回検出するように構成される。車速センサ６０は、人力駆動車１０の車速に関する情報を取得できればどのような構成であってもよい。

【0065】

車速センサ６０は、車輪１６に設けられる磁石を検出する構成に限定されない。例えば、車速センサ６０は、センサリングに設けられるスリットを検出するように構成されてもよい。センサリングは、車輪１６と一体となって回転する部材である。例えば、車速センサ６０は、光学センサなどを含んで構成されてもよい。例えば、車速センサ６０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を含んで構成されてもよい。車速センサ６０がＧＰＳ受信器を含む場合、制御部７２は、時間と移動距離とに応じて車速を算出できる。

【0066】

クランク回転センサ６２は、クランク１４の回転速度Ｃに関する情報を検出するように構成される。クランク回転センサ６２は、無線通信装置、および、電気ケーブルの少なくとも１つによって制御部７２と通信可能に構成される。クランク回転センサ６２は、例えば、人力駆動車１０のフレーム１８またはドライブユニットに設けられる。クランク回転センサ６２は、ドライブユニットのハウジングに設けられてもよい。クランク回転センサ６２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は、クランク軸２０、クランク軸２０に連動して回転する部材、または、クランク１４から第１回転体２８までの間の動力伝達経路に設けられる。クランク軸２０に連動して回転する部材は、モータ４８の出力軸を含んでもよい。

【0067】

クランク回転センサ６２は、クランク１４の回転速度Ｃに応じた信号を出力する。例えば、クランク１４と第１回転体２８との間に第１ワンウェイクラッチが設けられない場合、磁石は、第１回転体２８に設けられてもよい。クランク回転センサ６２は、クランク１４の回転速度Ｃに関する情報を取得できればどのような構成であってもよい。クランク回転センサ６２は、磁気センサに代えて光学センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、またはトルクセンサなどを含んでいてもよい。

【0068】

人力駆動力検出部６４は、人力駆動力に関する情報を検出するように構成される。人力駆動力検出部６４は、無線通信装置、および、電気ケーブルの少なくとも１つによって制御部７２と通信可能に構成される。例えば、人力駆動力検出部６４は、人力駆動車１０のフレーム１８、ドライブユニット、クランク１４、または、ペダル２４に設けられる。人力駆動力検出部６４は、ドライブユニットのハウジングに設けられてもよい。

【0069】

人力駆動力検出部６４は、例えば、トルクセンサを含む。トルクセンサは、人力駆動力によってクランク１４に与えられるトルクに応じた信号を出力するように構成される。例えば、トルクセンサは、クランク１４と第１回転体２８との間に第１ワンウェイクラッチが設けられる場合、クランク１４から第１回転体２８までの間の動力伝達経路の第１ワンウェイクラッチよりも上流側に設けられる。トルクセンサは、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。

【0070】

トルクセンサは、クランク１４から第１回転体２８までの間の動力伝達経路、または、クランク１４から第１回転体２８までの間の動力伝達経路に含まれる部材の近傍に設けられる。例えば、クランク１４から第１回転体２８までの間の動力伝達経路に含まれる部材は、クランク軸２０、クランクアーム２２、ペダル２４、または、クランク１４と第１回転体２８との間において人力駆動力を伝達する部材である。人力駆動力検出部６４は、人力駆動力に関する情報を取得できればどのような構成であってもよい。例えば、人力駆動力検出部６４は、ペダル２４に与えられる圧力を検出するセンサ、または、チェーンの張力を検出するセンサなどを含んでいてもよい。

【0071】

傾斜検出部６６は、人力駆動車１０の傾斜に関する情報を検出するように構成される。例えば、傾斜検出部６６は、ジャイロセンサまたは加速度センサを含む。例えば、傾斜検出部６６は、ＧＰＳ受信部を含んでいてもよい。制御部７２は、ＧＰＳ受信部によって取得したＧＰＳ情報と、記憶部７４に予め記録している地図情報に含まれる路面勾配とに応じて、人力駆動車１０の走行する路面の傾斜角度を演算してもよい。

【0072】

制御部７２は、電動装置４４を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第１制御モードと、第２制御モードとのいずれかにおいて電動装置４４を制御可能に構成される。第１制御モードにおいて、制御部７２は、操作部４２の操作に応じて電動装置４４を制御する。第２制御モードにおいて、制御部７２は、人力駆動車１０の走行環境および人力駆動車１０の走行状態の少なくとも１つに応じて電動装置４４を制御する。例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、操作部４２の操作に応じて電動装置４４を制御可能に構成される。

【0073】

例えば、人力駆動車１０は、第１制御モードおよび第２制御モードの一方から他方に切り替える切替操作部をさらに含んでいてもよい。例えば、切替操作部は、ハンドルバー３８に設けられる。切替操作部は、サイクルコンピュータに設けられてもよい。制御部７２は、人力駆動車１０の走行環境および走行状態の少なくとも１つに応じて、第１制御モードおよび第２制御モードのいずれにおいて電動装置４４を制御するかを選択可能に構成されてもよい。

【0074】

制御部７２は、第１制御部７２Ａを含む。第１制御部７２Ａは、予め定める制御プログラムを実行する演算処理装置を含む。第１制御部７２Ａに含まれる演算処理装置は、例えばＣＰＵまたはＭＰＵを含む。第１制御部７２Ａに含まれる演算処理装置は、相互に離れた複数の場所に設けられてもよい。第１制御部７２Ａ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。

【0075】

例えば、第１制御部７２Ａは、第１人工知能処理部７８を含む。例えば、第１人工知能処理部７８は、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。演算処理装置は、ＣＰＵまたはＭＰＵに加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含む。演算処理装置は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含んでいてもよい。第１人工知能処理部７８は、１または複数の演算処理装置を含んでいてもよい。第１人工知能処理部７８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。

【0076】

例えば、制御装置７０は、記憶部８０をさらに備える。記憶部８０は、第１学習モデル１００を記憶する。例えば、記憶部８０は、第１人工知能処理部７８に含まれる。記憶部８０の少なくとも一部は、記憶部７４に含まれていてもよい。例えば、記憶部８０は、ソフトウェアを記憶し、演算処理装置は、記憶部８０に記憶されているソフトウェアを実行する。例えば、記憶部８０は、制御プログラム、および、学習プログラムをさらに記憶する。第１学習モデル１００は、所定学習アルゴリズムによって学習された学習済みのモデルであってもよく、学習アルゴリズムによって更新されるよう構成されるものであってもよい。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。例えば、学習アルゴリズムは、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。

【0077】

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第１学習モデル１００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。例えば、第１学習モデル１００を更新させるための学習処理は、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（ＲＮＮ；Recurrent Neural Network）を用いてもよい。

【0078】

図３に示されるように、第１人工知能処理部７８の第１学習モデル１００の一例は、入力層８２、中間層８４、および、出力層８６を含む。入力層８２には、入力情報が入力される。第１学習モデル１００は、入力層８２に情報が入力されると、出力層８６から出力情報を出力するように予め学習される。中間層８４は、教師データを用いることによって、入力層８２に入力される情報と、出力層８６が出力する出力情報との関係を学習する。

【0079】

例えば、第１学習モデル１００は、外部装置によって更新可能に構成されてもよい。外部装置は、例えばスマートフォンまたはパソコンである。例えば、第１学習モデル１００が外部装置によって更新可能な場合、外部装置は、中間層８４の畳み込み層８８、プーリング層９０、および、全結合層９２の数を更新可能である。例えば、第１学習モデル１００が外部装置によって更新可能な場合、外部装置は、入力層８２に入力される入力情報と、出力層８６が出力する出力情報と、の間の中間層８４が学習する関係が、更新可能である。

【0080】

第１制御部７２Ａは、第１検出部５４によって取得される人力駆動車１０の走行路の前方情報と、ライダによる操作部４２の操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて電動装置４４を制御可能に構成される。例えば、第１情報は、走行路の状態の決定結果と、操作履歴とを関連付けた情報である。例えば、操作履歴は、記憶部８０に記憶される。

【0081】

例えば、制御部７２は、第１情報と、人力駆動車１０の走行環境および人力駆動車１０の走行状態の少なくとも１つと、に応じて電動装置４４を制御するように構成される。例えば、第１情報は、前方情報と、操作履歴とを、人力駆動車１０の走行環境および人力駆動車１０の走行状態の少なくとも１つに関連付けた情報である。

【0082】

例えば、第１人工知能処理部７８は、第１情報に基づいて作成される第１学習モデル１００に応じて電動装置４４を制御するための第２情報を出力する。例えば、第１学習モデル１００における入力情報は、前方画像である。例えば、第１学習モデル１００における出力情報は、第２情報である。例えば、制御部７２は、第２情報に基づいて電動装置４４を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、人力駆動車１０の走行環境および人力駆動車１０の走行状態の少なくとも１つと、第２情報との少なくとも１つに基づいて電動装置４４を制御するように構成される。

【0083】

電動装置４４が変速装置４６を含む場合、例えば、操作部４２は、変速比Ｒを増加させるための第１変速操作部と、変速比Ｒを減少させるための第２変速操作部と、を含む。例えば、制御部７２は、第１変速操作部が操作されると、変速比Ｒを大きくするように電動アクチュエータ４６Ｃを制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２変速操作部が操作されると、変速比Ｒを小さくするように電動アクチュエータ４６Ｃを制御するように構成される。

【0084】

電動装置４４が変速装置４６を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、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つに応じて電動アクチュエータ４６Ｃを制御するように構成される。例えば、制御部７２は、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対応する変速条件に応じて、変速装置４６を制御する。例えば、人力駆動車１０の走行状態は、車速、クランク１４の回転速度Ｃ、人力駆動力、および、人力駆動車１０のピッチ角度の少なくとも１つを含む。例えば、人力駆動車１０の走行環境は、人力駆動車１０の走行路の斜度を含む。例えば、変速条件は、人力駆動車１０の走行中に、パラメータが所定範囲内に維持されるように変速装置４６を制御するための条件として設定される。変速条件は、例えば、人力駆動車１０の走行開始時に、変速比Ｒを所定変速比ＲＸ以下にするための条件として設定される。

【0085】

電動装置４４が変速装置４６を含む場合、制御部７２は、第１情報に基づいて、変速装置４６を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２情報に基づいて、変速装置４６を制御するように構成される。例えば、第２情報には、変速条件を変更するための情報が含まれる。電動装置４４が変速装置４６を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、第２情報に基づいて電動アクチュエータ４６Ｃを制御するように構成される。

【0086】

例えば、制御部７２は、変速条件が成立すると、変速要求を発生させる。例えば、制御部７２は、所定閾値と、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、を比較することによって、変速条件が成立するか否かを判定する。例えば、制御部７２は、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が所定閾値よりも大きい場合、変速要求を発生させる。制御部７２は、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が所定閾値よりも小さい場合、変速要求を発生させる。

【0087】

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が所定閾値以上になると、制御部７２に変速比Ｒを増加させるための変速要求を発生させ、変速装置４６から制御部７２に変速要求が送信される。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が所定閾値以下になると、制御部７２に変速比Ｒを減少させるための変速要求を発生させる。変速要求が発生すると、制御部７２は、変速要求に応じて変速装置４６に変速動作を開始させる。

【0088】

電動装置４４がモータ４８を含む場合、例えば、制御部７２は、モータ４８によるアシストレベルが所定のアシストレベルになるようにモータ４８を制御する。例えば、アシストレベルは、人力駆動力に対するモータ４８によるアシスト力の比率、モータ４８の出力の上限値、人力駆動力が低下する場合におけるモータ４８の出力変化の規制レベル、人力駆動力が増加する場合におけるモータ４８の出力の増加速度、および、モータ４８の出力の少なくとも１つを含む。

【0089】

人力駆動力に対するモータ４８によるアシスト力の比率を、アシスト比率と記載する場合がある。制御部７２は、例えば、人力駆動力に対して、モータ４８によるアシスト力が所定比率になるように、モータ４８を制御するように構成されてもよい。人力駆動力は、ユーザがクランク１４を回転させることによって発生する人力駆動車１０の推進力に対応する。アシスト力は、モータ４８の回転によって発生する人力駆動車１０の推進力に対応する。所定比率は、一定ではなくてよい。例えば、所定比率は、人力駆動力に応じて変化してもよく、クランク１４の回転速度に応じて変化してもよく、人力駆動車１０の車速に応じて変化してもよい。例えば、所定比率は、人力駆動力、クランク１４の回転速度、および、人力駆動車１０の車速のうちのいずれか２つ、または、全てに応じて変化してもよい。

【0090】

人力駆動力およびアシスト力をトルクによって表わす場合、人力駆動力を人力トルクと記載し、アシスト力をアシストトルクと記載する。人力駆動力およびアシスト力を仕事率によって表わす場合、人力駆動力を人力仕事率と記載し、アシスト力をアシスト仕事率と記載する。人力駆動力に対するモータ４８によるアシスト力の比率は、人力駆動車１０の人力トルクに対するアシストトルクのトルク比率であってもよく、人力仕事率に対するモータ４８によるアシスト仕事率の比率であってもよい。

【0091】

例えば、ドライブユニットは、クランク１４が減速機または増速機を介さずに第１回転体２８に接続され、かつ、モータ４８の出力が第１回転体２８に入力される。本実施形態において、人力駆動力は、ユーザがクランク１４を回転させることによって第１回転体２８に入力される駆動力に対応する。本実施形態において、アシスト力は、モータ４８が回転することによって第１回転体２８に入力される駆動力に対応する。モータ４８の出力が減速機を介して第１回転体２８に入力される場合は、アシスト力は、減速機の出力に対応する。

【0092】

制御部７２は、アシスト力がモータ４８の出力の上限値以下になるようにモータ４８を制御するように構成される。モータ４８の出力が第１回転体２８に入力され、かつ、アシスト力がトルクによって表される場合、制御部７２は、アシストトルクがモータ４８の出力トルクの上限値以下になるようにモータ４８を制御するように構成される。例えば、モータ４８の出力トルクの上限値は、２０Ｎｍ以上２００Ｎｍ以下の範囲の値である。モータ４８の出力が第１回転体２８に入力され、かつ、アシスト力が仕事率によって表される場合、制御部７２は、アシスト仕事率がモータ４８の仕事率の上限値以下になるようにモータ４８を制御するように構成される。

【0093】

例えば、制御部７２は、モータ４８の出力変化の規制レベルを変更可能に構成される。モータ４８の出力変化の規制レベルが大きくなるほど、モータ４８の制御パラメータの単位時間当たりの変化量に対するモータ４８の出力の単位時間当たりの変化量が減少する。モータ４８の出力変化の規制レベルが小さくなるほど、モータ４８の制御パラメータの単位時間当たりの変化量に対するモータ４８の出力の単位時間当たりの変化量が増加する。

【0094】

本実施形態において、モータ４８の制御パラメータは、人力駆動力に対応する。モータ４８の制御パラメータは、クランク１４の回転速度に対応してもよい。例えば、モータ４８の出力変化の規制レベルは、人力駆動力またはクランク１４の回転速度が減少する場合における規制レベルに対応する。モータ４８の出力変化の規制レベルは、モータ４８の応答速度に反比例する。モータ４８の応答速度は、モータ４８の制御パラメータの単位時間当たりの変化量に対するモータ４８の出力の単位時間当たりの変化量によって表される。モータ４８の出力変化の規制レベルが増加すると、モータ４８の応答速度は減少する。

【0095】

制御部７２は、例えば、フィルタ回路によってモータ４８の出力変化の規制レベルを変更する。フィルタ回路は、例えば、時定数を有するローパスフィルタを含む。制御部７２は、フィルタの時定数を変更することによってモータ４８の出力変化の規制レベルを変更する。制御部７２は、人力駆動力からモータ４８の出力を算出するためのゲインを変更することによってモータ４８の出力変化の規制レベルを変更するようにしてもよい。フィルタ回路は、例えば、演算処理装置において所定のソフトウェアを実行することによって構成される。

【0096】

電動装置４４がモータ４８を含む場合、例えば、操作部４２は、アシストレベルを増加させるための第１アシスト操作部と、アシストレベルを減少させるための第２アシスト操作部と、を含む。例えば、制御部７２は、第１アシスト操作部が操作されると、アシストレベルを大きくするようにモータ４８を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２アシスト操作部が操作されると、アシストレベルを小さくするようにモータ４８を制御するように構成される。

【0097】

電動装置４４がモータ４８を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、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つに応じてアシストレベルを変更するように構成される。

【0098】

電動装置４４がモータ４８を含む場合、制御部７２は、第１情報に基づいて、モータ４８を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２情報に基づいて、モータ４８を制御するように構成される。例えば、第２情報には、アシストレベルを変更するための情報が含まれる。電動装置４４がモータ４８を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、第２情報に基づいてモータ４８を制御するように構成される。

【0099】

電動装置４４がサスペンション装置５０を含む場合、例えば、操作部４２は、複数の動作状態を切り替えるサスペンション操作部を含む。例えば、制御部７２は、サスペンション操作部が操作されると、動作状態を、複数の動作状態の１つから他の１つに変更する。

【0100】

電動装置４４がサスペンション装置５０を含む場合、制御部７２は、第１情報に基づいて、サスペンション装置５０を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２情報に基づいて、サスペンション装置５０を制御するように構成される。例えば、第２情報には、動作状態を変更するための情報が含まれる。電動装置４４がサスペンション装置５０を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、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つに応じて動作状態を、複数の動作状態の１つから他の１つに変更するように構成される。

【0101】

電動装置４４がサスペンション装置５０を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、第２情報に基づいてサスペンション装置５０を制御するように構成される。

【0102】

電動装置４４がアジャスタブルシートポスト５２を含む場合、例えば、操作部４２は、シートポスト４０の高さを高くするための第１シートポスト操作部と、シートポスト４０の高さを低くするための第２シートポスト操作部と、を含む。例えば、制御部７２は、第１シートポスト操作部が操作されると、シートポスト４０の高さを高くするようにアジャスタブルシートポスト５２を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第２シートポスト操作部が操作されると、シートポスト４０の高さを低くするようにアジャスタブルシートポスト５２を制御するように構成される。

【0103】

電動装置４４がアジャスタブルシートポスト５２を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、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つに応じてシートポスト４０の高さを変更するように構成される。

【0104】

電動装置４４がアジャスタブルシートポスト５２を含む場合、制御部７２は、第１情報に基づいて、アジャスタブルシートポスト５２を制御できるように構成される。例えば、制御部７２は、第２情報に基づいて、アジャスタブルシートポスト５２を制御できるように構成される。例えば、第２情報には、シートポスト４０の高さを変更するための情報が含まれる。電動装置４４がアジャスタブルシートポスト５２を含む場合、例えば、制御部７２は、第２制御モードにおいて、第２情報に基づいてアジャスタブルシートポスト５２を制御するように構成される。

【0105】

例えば、第１人工知能処理部７８は、第１制御モードにおける前方情報と、第１制御モードにおける操作履歴とに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成される。例えば、第１人工知能処理部７８は、第２制御モードにおける前方情報と、第２制御モードにおける操作履歴とに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成される。第１人工知能処理部７８は、第１制御モードにおける前方情報と、第１制御モードにおける操作履歴と、のみに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成されてもよい。第１人工知能処理部７８は、第２制御モードにおける前方情報と、第２制御モードにおける操作履歴と、のみに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成されてもよい。第１人工知能処理部７８は、第１制御モードにおける前方情報と、第１制御モードにおける操作履歴とに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成され、かつ、第２制御モードにおける前方情報と、第２制御モードにおける操作履歴とに応じて、第１学習モデル１００を更新するように構成されてもよい。

【0106】

例えば、制御部７２は、第２制御部７２Ｂをさらに含む。第２制御部７２Ｂは、前方情報から走行路の状態を決定する。前方情報は、撮像装置５６によって取得される前方画像を含む。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像から走行路の状態を決定する。

【0107】

例えば、第２制御部７２Ｂは、第２人工知能処理部９４を含む。例えば、第２人工知能処理部９４は、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。演算処理装置は、ＣＰＵまたはＭＰＵに加えて、ＧＰＵを含む。演算処理装置は、ＦＰＧＡを含んでいてもよい。第２人工知能処理部９４は、１または複数の演算処理装置を含んでいてもよい。第２人工知能処理部９４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。

【0108】

例えば、制御装置７０は、記憶部９６をさらに備える。記憶部９６は、第２学習モデル１１０を記憶する。例えば、記憶部９６は、第２人工知能処理部９４に含まれる。記憶部９６の少なくとも一部は、記憶部７４に含まれていてもよい。例えば、記憶部９６は、ソフトウェアを記憶し、演算処理装置は、記憶部９６に記憶されているソフトウェアを実行する。例えば、記憶部９６は、制御プログラム、および、学習プログラムをさらに記憶する。第２学習モデル１１０は、所定学習アルゴリズムによって学習された学習済みのモデルであってもよく、学習アルゴリズムによって更新されるよう構成されるものであってもよい。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。例えば、学習アルゴリズムは、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。

【0109】

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第２学習モデル１１０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。例えば、第２学習モデル１１０を更新させるための学習処理は、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を用いてもよい。

【0110】

第２人工知能処理部９４の第２学習モデル１１０は、例えば、第１学習モデル１００と同様に構成される入力層、中間層、および、出力層を含む。

【0111】

例えば、第２学習モデル１１０は、外部装置によって更新可能に構成されてもよい。外部装置は、例えばスマートフォンまたはパソコンである。例えば、第２学習モデル１１０が外部装置によって更新可能な場合、外部装置は、中間層の畳み込み層、プーリング層、および、全結合層の数を更新可能である。例えば、第２学習モデル１１０が外部装置によって更新可能な場合、外部装置は、入力層に入力される入力情報と、出力層が出力する出力情報と、の間の中間層が学習する関係が、更新可能である。

【0112】

例えば、第２人工知能処理部９４は、第２学習モデル１１０に応じて前方情報から走行路の状態を決定する。例えば、第２制御部７２Ｂは、前方情報から走行路の状態が複数の所定状態のうちのいずれであるかを決定するように構成される。例えば、第２学習モデル１１０における入力情報は、前方画像である。例えば、第２学習モデル１１０における出力情報は、走行路の状態である。

【0113】

例えば、第２人工知能処理部９４によって決定される走行路の状態は、走行路の土地情報および障害物情報の少なくとも１つを含み、土地情報は、人力駆動車の走行方向と交差する第１平面Ｐに関する情報であり、障害物情報は、第１平面Ｐに関する情報である。第２人工知能処理部９４によって決定される走行路の状態は、例えば、走行路の舗装状態、走行路の障害物、走行路の変化、および、走行路の路面勾配の少なくとも１つを含む。走行路の舗装状態は、舗装路および未舗装路を含む。

【0114】

図４は、第１平面Ｐの一例を示す。第２人工知能処理部９４は、第１平面Ｐにおける走行路の形状Ｓを決定する。第２人工知能処理部９４は、例えば、第１平面Ｐにおける走行路の形状Ｓが、予め記憶部９６に記憶される複数の画像情報のいずれに最も近いかを特定し、特定した結果を出力する。図５は、複数の画像情報の一例を示す。

【0115】

例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像から舗装路に関連する第１特徴物を特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、特定された第１特徴物に基づいて舗装状態を特定する。第１特徴物は、舗装状態が舗装路である場合に前方画像に含まれやすい物体である。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像から未舗装路に関連する第２特徴物を特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、特定された第２特徴物に基づいて舗装状態を特定する。第２特徴物は、舗装状態が未舗装路である場合に前方画像に含まれやすい物体である。

【0116】

例えば、第１特徴物は人工物、地形、路面状況、植生、信号、標識、移動体、および、境界物の少なくとも１つを含む。例えば、人工物は、歩道、交差点、ガードレール、縁石、および、ビルなどを含む。例えば、第１特徴物における地形は、坂道、平坦、丘、および、壁などを含む。例えば、第１特徴物における路面状況は、アスファルト、コンクリート、および、階段などを含む。例えば、第１特徴物における植生は、植木などを含む。例えば、第１特徴物における標識は、看板、道路標示、交通標識、中央線、車線境界線、および、停止線などを含む。例えば、第１特徴物における移動体は、車、自動二輪車、自転車、人、および、人に追随する動物などを含む。例えば、人に追随する動物は、犬や猫のペットを含む。例えば、第１特徴物における境界物は、路面の濃淡、および、路面の舗装材料の境界などを含む。

【0117】

例えば、第２特徴物は自然物、地形、路面状況、植生、信号、標識、移動体、および、境界物の少なくとも１つを含む。例えば、自然物は、木、草、岩、川、谷、および、池などを含む。例えば、第２特徴物における地形は、尾根、斜面トラバース、緩やかな片落ち、急な片落ち、平坦、丘、片バンク、緩やかな片斜面、急な片斜面、および、壁などを含む。例えば、第２特徴物における路面状況は、アスファルト、コンクリート、土、砂利、砂、岩、ガレ場、草、泥、および、段差などを含む。例えば、第２特徴物における標識は、看板、道路標示、地図、分岐の記号、コース名称、および、順位が記載された看板や立て札などを含む。例えば、第２特徴物における移動体は、他のライダ、動物、および、観客などを含む。例えば、第２特徴物における境界物は、路面の濃淡、および、草のはげた状態などを含む。

【0118】

第２人工知能処理部９４において、入力情報は走行路の前方画像である。第２人工知能処理部９４において、出力情報は走行路の舗装状態が舗装路であるか未舗装路であるかに関する情報である。中間層８４によって用いられる教師データは、走行路の画像に関する情報と、第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つに関する情報と、第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つに関する情報を特定するための情報と、を含む。

【0119】

例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像に基づいて第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つを特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像を画像処理することによって、第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つを特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、撮像装置５６から送信される前方画像が入力されると、前方画像に基づいて、走行路の舗装状態を推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像からエッジ検出をし、検出されたエッジを第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つとして特定する。

【0120】

例えば、第２人工知能処理部９４は、走行路に第１特徴物がある場合、走行路が舗装路であると特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、走行路に第２特徴物がある場合、走行路が未舗装路であると特定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、走行路に第１特徴物および第２特徴物のそれぞれがある場合、第１特徴物および第２特徴物のそれぞれの数の比率、および、第１特徴物および第２特徴物のそれぞれの面積の和の比率に応じて舗装状態を特定してもよい。

【0121】

例えば、第２人工知能処理部９４は、特定した第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つに基づいて前方画像における走行路である領域と走行路ではない領域との境界を特定してもよい。第２人工知能処理部９４は、特定した境界に基づいて走行路を推定するように構成される。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方画像からエッジ検出することで走行路を推定する。

【0122】

例えば、前方画像における走行路ではない領域とは、前方画像のうちの地表面ではない領域、および、前方画像のうちの地表面であって走行に適しない領域を含む。例えば、地表面ではない領域は、水面、空、および、空間を含む。例えば、走行に適していない領域は、緑地、走破不可能な斜面、崖などを含む。例えば、第２人工知能処理部９４によって推定された走行路は、人力駆動車１０の走行方向と直交する人力駆動車１０の左右方向において幅を有する。例えば、第２人工知能処理部９４は、人力駆動車１０によって通過できない障害物がある場合、その部分を走行路として特定しない。

【0123】

例えば、第２人工知能処理部９４は、前方に向かう境界に基づいて、走行路の変化があると推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方に向かう境界が曲がっている場合、走行路にカーブがあると判定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、前方に向かう境界が人力駆動車１０の進行方向において途切れている場合、および、境界が前方において横方向に延び、２つの境界が重なる場合、推定走行路に段差があると判定する。

【0124】

例えば、第２人工知能処理部９４は、境界が歪んでいる場合、走行路に路面勾配があると推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、空と対応する部分と接する境界の前方画像上の位置に基づいて、走行路に路面勾配があると推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、境界の歪みに応じて、走行路に路面勾配の変化があると推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、空と対応する部分と接する境界の前方画像上の位置に基づいて、走行路に路面勾配の変化があると推定する。例えば、第２人工知能処理部９４は、境界がある領域を囲んでいる場合、走行路に障害物があると推定する。

【0125】

例えば、制御部７２は、走行路の舗装状態に応じて、電動装置４４を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、走行路が未舗装路の場合、第１制御状態によって電動装置４４を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、走行路が舗装路の場合、第２制御状態によって電動装置４４を制御するように構成される。例えば、第１制御状態は、未舗装路を走行するための制御状態である。例えば、第２制御状態は、舗装路を走行するための制御状態である。

【0126】

例えば、制御部７２は、第１制御モードにおいて、走行路が未舗装路の場合、第１情報に基づいて電動装置４４を制御するように構成される。例えば、制御部７２は、第１制御モードにおいて、走行路が舗装路の場合、第１情報に基づいて電動装置４４を制御しないように構成される。制御部７２は、第１制御モードにおいて、走行路が舗装路の場合、第１情報に基づいて電動装置４４を制御するように構成されてもよい。

【0127】

制御部７２は、第１制御状態において、第２情報に基づいて電動装置４４を制御するように構成される。例えば、第１人工知能処理部７８は、第１平面Ｐにおける走行路の形状Ｓが、予め記憶部９６に記憶される複数の画像情報のいずれに最も近いかを特定する。例えば、第１人工知能処理部７８は、特定した結果と同じ形状Ｓの場合に操作部４２が操作された操作履歴がある場合、電動装置４４が操作履歴と同様に制御されるように第２情報を作成する。

【0128】

図６を参照して、制御状態に応じて、制御部７２が電動装置４４を制御する処理が説明される。例えば、制御部７２に電力が供給されると、制御部７２は処理を開始して図６に示すフローチャートのステップＳ１１に移行する。制御部７２は、図６のフローチャートが終了すると、例えば、電力の供給が停止されるまでは、所定周期後に図６のステップＳ１１からの処理を繰り返す。

【0129】

制御部７２は、ステップＳ１１において、第２制御モードか否かを判定する。制御部７２は、第２制御モードの場合、ステップＳ１２に移行する。制御部７２は、ステップＳ１２において、走行路が未舗装路か否かを判定する。例えば、制御部７２は、第２人工知能処理部９４によって決定された走行路の状態が、未舗装路である場合、走行路が未舗装路であると判定する。制御部７２は、走行路が未舗装路の場合、ステップＳ１３に移行する。制御部７２は、ステップＳ１３において、第１制御状態において電動装置４４を制御し、処理を終了する。

【0130】

制御部７２は、ステップＳ１２において、走行路が未舗装路ではない場合、ステップＳ１４に移行する。制御部７２は、ステップＳ１４において、第２制御状態において電動装置４４を制御し、処理を終了する。

【0131】

制御部７２は、ステップＳ１１において、第２制御モードではない場合、ステップＳ１５に移行する。制御部７２は、ステップＳ１５において、操作部４２の操作に応じて電動装置４４を制御し、処理を終了する。

【0132】

本実施形態の第１制御部７２Ａは、前方情報と、操作履歴とを関連付けた第１情報に応じて電動装置４４を制御可能に構成されるため、走行路の前方の状態に適した電動装置４４の制御を、予め実行できる、または、早期に開始できる。

【0133】

＜変形例＞
実施形態に関する説明は、本開示に従う人力駆動車用の制御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。本開示に従う人力駆動車用の制御装置は、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、実施形態と共通する部分については、各実施形態と同一の符号を付してその説明を省略する。

【0134】

・第１学習モデル１００を含む人力駆動車用の制御装置７０に用いられる学習モデルは、記憶部８０から取り出し、および、外部装置から記憶部８０に記憶可能に構成されてもよい。この場合、第１学習モデル１００は、学習済みモデルである。

【0135】

・記憶部８０は、外部装置に設けられてもよい。この場合、制御装置７０は、外部装置の記憶部８０と通信可能な通信部を備える。外部装置は、例えばインターネット等を介して通信可能なサーバを含む。

【0136】

・第１人工知能処理部７８と第２人工知能処理部９４とは一体に形成されてもよい。

【0137】

・第１検出部５４は、レーザ装置を含んでいてもよい。第１検出部５４がレーザ装置を含む場合、前方情報は、レーザ装置によって取得される障害物情報を含む。例えば、障害物情報は、車、自動二輪車、他の人力駆動車、人、動物、木、岩、および、家屋などを含む。

【0138】

・第１検出部５４は、位置情報検出部を含んでいてもよい。第１検出部５４が位置情報検出部を含む場合、前方情報は、位置情報検出部によって取得される走行路の地図情報を含む。

【0139】

・走行路の状態は、第２人工知能処理部９４によって特定された第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つまでの距離に関する情報を含んでいてもよい。この場合、例えば、第１人工知能処理部７８は、操作履歴に、特定された第１特徴物および第２特徴物の少なくとも１つまでの距離と同じ距離の場合に操作部４２が操作された第１履歴が含まれる場合、電動装置４４が第１履歴の場合と同様に制御されるように第２情報を作成する。

【0140】

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、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、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。

【符号の説明】

【0141】

１０…人力駆動車、４２…操作部、４４…電動装置、４６…変速装置、４８…モータ、５０…サスペンション装置、５２…アジャスタブルシートポスト、５４…第１検出部、５６…撮像装置、７０…制御装置、７２…制御部、７２Ａ…第１制御部、７２Ｂ…第２制御部、７８…第１人工知能処理部、８０…記憶部、１００…第１学習モデル。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】