特許 7792372出願番号 特願 2023-80256
制御装置、学習モデルの学習方法、学習モデル、コンピュータプログラム、および記憶媒体
公報発行日 2025年12月25
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7792372 ログイン済みの方はこのURLへ
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技術分野
人力駆動車のコンポーネントの制御に関する制御装置、学習モデルの学習方法、学習モデル、コンピュータプログラム、および記憶媒体
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
複数のコンポーネントの内、伸縮機構を含むシートポスト、サスペンションは、人力駆動車の乗り心地に大きく関連する振動に関わる。シートポストおよびサスペンションにて、振動の抑制、またはバネ係数を適切な係数とする制御によって、人力駆動車の乗り心地を向上させ、少ない力で効率的な運転を可能とする。乗り手が運転中にシートポストおよびサスペンションを適切に手動で制御するためには技量が必要である。人力駆動車の走行状況、または路面状況、目的に応じた最適な自動制御の実現が期待される。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
（１）本発明の第１側面に従う制御装置は、人力駆動車の走行に関する入力情報に応じて学習モデルによって出力される伸縮機構の制御に関する出力情報に基づいて前記伸縮機構を制御する制御部を備える。
このため、人力駆動車の走行に関する多様な入力情報に基づく様々なシチュエーションまたは走行環境に合わせた伸縮機構の自動制御が実現される。
発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明に関する人力駆動車の制御に関するデータの制御装置によれば、人力駆動車の走行に関する多様な入力情報に基づく様々なシチュエーションまたは走行環境に合わせた伸縮機構の自動制御を実現できる。
この特許の権利範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】
制御装置が適用される人力駆動車の側面図。
【図2】
制御ユニットの内部構成を示すブロック図である。
【図3】
学習モデルの生成方法の一例を示すフローチャートである。
【図4】
第１例の学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。
【図5】
第１例の学習モデルの概要を示す図である。
【図6】
第２例の学習モデルの生成方法を示すフローチャートである。
【図7】
第２例の学習モデルの概要を示す図である。
【図8】
制御ユニットによる学習モデルを用いた制御手順の一例を示すフローチャートである。
【図9】
第２実施形態の制御システムの構成を示すブロック図である。
【図10】
アプリプログラムに基づいて表示される画面例を示す図である。
【図11】
アプリプログラムに基づいて表示される画面例を示す図である。
【図12】
第２実施形態における制御部の再学習の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図13】
第３実施形態の制御システムの構成を示すブロック図である。
【図14】
第３実施形態における端末装置２による学習モデルを用いた制御手順の一例を示すフローチャートである。
【図15】
選択画面の内容例を示す図である。
代表図 図1本件の代表的な図
１００…制御ユニット（制御装置）、１０…制御部、１２…記憶部、１Ｍ…学習モデル、１Ｐ…学習プログラム、２Ｐ…制御プログラム、２…端末装置（制御装置）、２０１…制御部、２０３…記憶部、２Ｍ，２１Ｍ，２２Ｍ…学習モデル、１０Ｐ…学習プログラム、２０Ｐ…アプリプログラム、Ａ１２…フレーム、Ａ２…ハンドルバー、Ａ５…フロントフォーク、Ａ６…シート、Ａ６１…座面、Ｆ…シートポスト、Ｆ１…ポスト本体、Ｆ２…ヤグラ、Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５…アクチュエータ、Ｇ…サスペンション、Ｇ１…第１部材、Ｇ２…第２部材、Ｇ３…アクチュエータ、Ｓ１…速度センサ、Ｓ２…ケイデンスセンサ、Ｓ３…トルクセンサ、Ｓ４…角度センサ、Ｓ５…加速度センサ、Ｓ５１…第１加速度センサ、Ｓ５２…第２加速度センサ、Ｓ６…空気圧センサ、Ｓ７…画像センサ。
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