JP7627615B2 - 人力駆動車用の制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、人力駆動車用の制御装置に関する。

例えば、特許文献１の人力駆動車用の制御装置は、走行状態を検出するセンサの出力に応じて電動装置を制御する。

特許第６００５１１０号公報

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た制御は実行できるが、周辺環境等については考慮されない。
本開示の目的は、電動装置を好適に制御できる人力駆動車用の制御装置を提供することである。

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、前記人力駆動車の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、撮像装置から取得する前方画像に基づいて走行路を推定し、推定した前記走行路に応じたライダの将来におけるペダリング状態を推定し、推定した前記ペダリング状態と予め対応付けられる前記電動装置の制御状態に応じて前記電動装置を制御するように構成される。
第１側面の制御装置によれば、推定した走行路に応じたライダの将来におけるペダリング状態と予め対応付けられる制御状態に応じて電動装置を制御する。このため、人力駆動車が推定した走行路を通過する場合、電動装置が推定した走行路に応じたペダリング状態に予め対応付けられた制御状態によって制御されるため、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第１側面に従う第２側面の制御装置において、前記制御部は、前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車がこの先走行する前記走行路を推定し、推定した前記走行路に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成されるペダリング状態推定部を備える。
第２側面の制御装置によれば、ペダリング状態推定部によって、人力駆動車がこの先走行する走行路、および、ライダの将来におけるペダリング状態を好適に推定できる。

本開示の第２側面に従う第３側面の制御装置において、前記ペダリング状態推定部は、人工知能処理部を備える。
第３側面の制御装置によれば、人工知能処理部によって、人力駆動車がこの先走行する走行路、および、ライダの将来におけるペダリング状態を好適に推定できる。

本開示の第３側面に従う第４側面の制御装置において、前記人工知能処理部は、前記前方画像に基づいて前記走行路を推定するように構成され、前記ペダリング状態推定部は、前記人工知能処理部によって推定された前記走行路に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成される。
第４側面の制御装置によれば、人工知能処理部によって前方画像に基づいて走行路を好適に推定できる。このため、ペダリング状態推定部は、人工知能処理部によって推定された走行路からペダリング状態を好適に推定できる。

本開示の第４側面に従う第５側面の制御装置において、前記人工知能処理部は、前記前方画像に基づいて前記走行路上の対象物を特定し、前記特定した前記対象物に基づいて前記走行路を推定するように構成される。
第５側面の制御装置によれば、走行路上の対象物に基づいて、好適に走行路を推定できる。

本開示の第５側面に従う第６側面の制御装置において、前記人工知能処理部は、前記特定した前記対象物に基づいて前記前方画像における前記走行路である領域と前記走行路ではない領域との境界を特定し、前記特定した前記境界に基づいて前記走行路を推定するように構成される。
第６側面の制御装置によれば、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することによって、走行路を好適に推定できる。

本開示の第５または６側面に従う第７側面の制御装置において、前記人工知能処理部は、前記前方画像に基づいて前記対象物と前記人力駆動車との距離を検出するように構成され、前記ペダリング状態推定部は、前記人工知能処理部によって特定された前記対象物と、前記人工知能処理部によって推定された前記距離と、に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成される。
第７側面の制御装置によれば、ライダの将来におけるペダリング状態を対象物と人力駆動車との距離に応じて推定できる。

本開示の第１から７側面のいずれか１つに従う第８側面の制御装置において、前記ペダリング状態は、第１ペダリング状態および第２ペダリング状態を含み、前記第１ペダリング状態は、前記第２ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第１ペダリング状態および前記第２ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される。
第８側面の制御装置によれば、ライダがペダリングすることの難しさの推定に応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第８側面に従う第９側面の制御装置において、前記第２ペダリング状態は、第３ペダリング状態および第４ペダリング状態を含み、前記第３ペダリング状態は、前記第４ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第１ペダリング状態、前記第３ペダリング状態、および、前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される。
第９側面の制御装置によれば、ライダがペダリングすることが難しいと推定される場合に、さらに第３ペダリング状態および第４ペダリング状態応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第８または９側面に従う第１０側面の制御装置において、前記制御部が前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車をペダリングしている前記ライダにとって前記走行路を走行するのが難しいと推定した場合、前記ペダリング状態を前記第１ペダリング状態と推定するように構成される。
第１０側面の制御装置によれば、前方画像から第１ペダリング状態を好適に推定できる。

本開示の第１から７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、前記ペダリング状態は、第３ペダリング状態および第４ペダリング状態を含み、前記第３ペダリング状態は、前記第４ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第３ペダリング状態および前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される。
第１１側面の制御装置によれば、ライダがペダリングすることの難しさの推定に応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第９または１１側面に従う第１２側面の制御装置において、前記第３ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が第１負荷以上の状態であり、前記第４ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が前記第１負荷未満の状態である。
第１２側面の制御装置によれば、ライダがペダリングに要する負荷の推定に応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第９、１１、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、前記第３ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に増加する状態であり、前記第４ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が前記第２負荷未満に減少する状態である。
第１３側面の制御装置によれば、ライダが将来におけるペダリングに要する負荷の推定に応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第９、１１から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、前記制御部が前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車をペダリングしている前記ライダにとって前記走行路を走行するのが容易と推定した場合、前記走行路に応じて、前記ペダリング状態が、前記第３ペダリング状態および前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される。
第１４側面の制御装置によれば、前方画像からライダがペダリングすることの容易さの推定に応じて、電動装置を好適に制御できる。

本開示の第１０または１４側面に従う第１５側面の制御装置において、前記制御部は、前記走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあると推定される場合、前記走行路に前記カーブ、前記段差、前記路面勾配、および、前記障害物の少なくとも１つがあるという推定に応じて、前記ペダリング状態を推定する。
第１５側面の制御装置によれば、推定した走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあるとの推定に応じて電動装置を好適に制御できる。

本開示の第１から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む。
第１６側面の制御装置によれば、推定した走行路に応じたペダリング状態に予め対応付けられた制御状態によって、変速装置を好適に制御できる。

本開示の第１６側面に従う第１７側面の制御装置において、前記制御部は、変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成される。
第１７側面の制御装置によれば、推定した走行路に応じたペダリング状態に応じて変速条件を好適に変更できる。

本開示の第８から１０側面のいずれか１つに従う第１８側面の制御装置において、前記電動装置は、変速比を変更する変速装置を含み、前記制御部は、変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成され、前記ペダリング状態が前記第１ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第２ペダリング状態の場合よりも、前記変速比の変更の頻度が少なくなるように、前記変速条件を変更するように構成される。
第１８側面の制御装置によれば、ライダのペダリングの難しさの推定に応じて変速条件を好適に変更できる。第１８側面の制御装置によれば、ライダのペダリングが難しいと推定される場合に、変速比の変更の頻度を少なくできる。

本開示の第９、１１から１３側面のいずれか１つに従う第１９側面の制御装置において、前記電動装置は、変速比を変更する変速装置を含み、前記制御部は、変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成される。
第１９側面の制御装置によれば、ライダのペダリングの難しさの推定に応じて変速条件を好適に変更できる。

本開示の第１９側面に従う第２０側面の制御装置において、前記制御部は、前記ペダリング状態が前記第３ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第４ペダリング状態の場合よりも、前記変速比を大きくする変更の頻度が少なくなるように、前記変速条件を変更するように構成される。
第２０側面の制御装置によれば、ライダのペダリングの難しさの推定に応じて変速条件を好適に変更できる。第２０側面の制御装置によれば、ライダのペダリングが難しいと推定される場合に、変速比を大きくする変更の頻度を少なくできる。

本開示の第１９または２０側面に従う第２１側面の制御装置において、前記制御部は、前記ペダリング状態が前記第３ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第４ペダリング状態の場合よりも、前記変速比を小さくする変更の頻度が多くなるように、前記変速条件を変更するように構成される。
第２１側面の制御装置によれば、ライダのペダリングの難しさの推定に応じて変速条件を好適に変更できる。第２１側面の制御装置によれば、ライダのペダリングが難しいと推定される場合に、変速比が小さくなりやすい。このため、人力駆動車がライダのペダリングが難しい走行路を走行する場合に、ライダの負荷を低減できる。

本開示の第１７から２１側面のいずれか１つに従う第２２側面の制御装置において、前記変速条件は、変速閾値を含み、前記制御部は、前記人力駆動車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前記変速閾値との比較に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速閾値を変更するように構成される。
第２２側面の制御装置によれば、人力駆動車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に応じて変速閾値を変更することによって、変速比を好適に変更できる。

本開示の第２２側面に従う第２３側面の制御装置において、前記パラメータは、前記人力駆動車に入力される人力駆動力、前記人力駆動車のクランクの回転速度、前記人力駆動車の車速、および、前記人力駆動車の傾斜の少なくとも１つを含む。
第２３側面の制御装置によれば、人力駆動車に入力される人力駆動力、人力駆動車のクランクの回転速度、人力駆動車の車速、および、人力駆動車の傾斜の少なくとも１つに応じて変速比を好適に変更できる。

本開示の第２２または２３側面に従う第２４側面の制御装置において、前記変速閾値は、上限値および下限値を含み、前記制御部は、推定する前記ペダリング状態に応じて、前記上限値および前記下限値の少なくとも１つを変更することによって前記変速条件を変更するように構成される。
第２４側面の制御装置によれば、上限値および下限値の少なくとも１つを変更することによって、推定するペダリング状態に応じて変速条件を好適に変更できる。

本開示の第１７から２４側面のいずれか１つに従う第２５側面の制御装置において、前記制御部は、変速状態を切り替え可能に構成され、前記変速状態は、前記変速条件に応じて前記変速比を変更する第１変速状態と、前記変速条件に応じて前記変速比を変更しない第２変速状態と、を備え、前記制御部は、推定する前記ペダリング状態に応じて、前記変速状態を前記第１変速状態と前記第２変速状態との間において切り替えるように構成される。
第２５側面の制御装置によれば、推定するペダリング状態に応じて変速状態を好適に切り替えできる。

本開示の人力駆動車用の制御装置によれば、推定した走行路に応じて電動装置を好適に制御できる。

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。 図１の人力駆動車用の制御装置の電気的な構成を示すブロック図。 図２の人工知能処理部の学習モデルの実装例を示す模式図。 図２の人工知能処理部によって処理される前方画像の第１例を模式的に示す模式図。 図２の人工知能処理部によって処理される前方画像の第２例を模式的に示す模式図。 図２の制御部によって実行され、ペダリング状態を推定する処理のフローチャート。 図２の制御部によって実行され、変速条件に応じて変速装置を制御する処理のフローチャート。 図２の制御部によって実行され、変速状態に応じて変速装置を制御する処理のフローチャート。 変形例の制御部によって実行され、電動装置を制御する処理のフローチャート。

＜実施形態＞
図１から図８を参照して、実施形態の人力駆動車用の制御装置６０が説明される。人力駆動車１０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３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、マウンテンバイクとして説明する。

人力駆動車１０は、少なくとも１つの車輪１４と、車体１６と、を備える。少なくとも１つの車輪１４は、後輪１４Ａと、前輪１４Ｂと、を含む。車体１６は、フレーム１８を含む。車体１６には、フレーム１８に対して回転可能な入力回転軸１２Ａが設けられる。本実施形態では、入力回転軸１２Ａは、クランク１２に含まれるクランク軸である。クランク１２は、入力回転軸１２Ａと、入力回転軸１２Ａの軸方向の一端部に設けられる第１クランクアーム１２Ｂと、入力回転軸１２Ａの軸方向の他端部に設けられる第２クランクアーム１２Ｃとを含む。第１クランクアーム１２Ｂには、第１ペダル２０Ａが連結される。第２クランクアーム１２Ｃには、第２ペダル２０Ｂが連結される。後輪１４Ａは、クランク１２が回転することによって駆動される。後輪１４Ａは、フレーム１８に支持される。クランク１２は、駆動機構２２によって、後輪１４Ａに連結される。

駆動機構２２は、入力回転軸１２Ａに連結される第１回転体２４を含む。入力回転軸１２Ａは、第１回転体２４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を介して連結されていてもよい。第１ワンウェイクラッチは、クランク１２が前転した場合に、第１回転体２４を前転させ、クランク１２が後転した場合に、クランク１２と第１回転体２４との相対回転を許容するように構成される。第１回転体２４は、フロントスプロケットを含む。第１回転体２４は、プーリ、または、ベベルギアを含んでいてもよい。駆動機構２２は、第２回転体２６と、連結部材２８とをさらに含む。連結部材２８は、第１回転体２４の回転力を第２回転体２６に伝達する。連結部材２８は、例えば、チェーン、ベルト、または、シャフトを含む。

第２回転体２６は、後輪１４Ａに連結される。第２回転体２６は、リアスプロケットを含む。第２回転体２６は、プーリ、または、ベベルギアを含んでいてもよい。第２回転体２６と後輪１４Ａとの間には、好ましくは、第２ワンウェイクラッチが設けられている。第２ワンウェイクラッチは、第２回転体２６が前転した場合に、後輪１４Ａを前転させ、第２回転体２６が後転した場合に、第２回転体２６と後輪１４Ａとの相対回転を許容するように構成される。

フレーム１８には、フロントフォーク３０を介して前輪１４Ｂが取り付けられる。フロントフォーク３０には、ハンドルバー３４がステム３２を介して連結される。本実施形態では、後輪１４Ａが駆動機構２２によってクランク１２に連結されるが、後輪１４Ａおよび前輪１４Ｂの少なくとも１つが、駆動機構２２によってクランク１２に連結されてもよい。

例えば、人力駆動車１０は、バッテリ３８をさらに含む。バッテリ３８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。バッテリ３８は、制御装置６０に電力を供給するように構成される。バッテリ３８は、好ましくは、制御装置６０の制御部６２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３８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６２と通信可能である。

人力駆動車１０は、電動装置４０をさらに含む。例えば、電動装置４０は、人力駆動車１０の変速比Ｒを変更する変速装置４２を含む。変速装置４２は、人力駆動力の伝達経路に設けられる。変速比Ｒは、変速装置４２の入力部の回転速度Ａ１に対する、変速装置４２の出力部の回転速度Ａ２の比率によって表される。変速比Ｒを式によって表すと、“Ｒ＝Ａ２／Ａ１”である。変速比Ｒが大きくなるほど、クランク１２の回転速度が増速されて車輪１４に伝達される。

本実施形態では、変速装置４２は、ディレーラ４２Ａと、回転軸心を有し、回転軸心の延びる方向に並ぶ複数のスプロケット４２Ｂと、を有する。ディレーラ４２Ａがリアディレーラを含む場合、複数のスプロケット４２Ｂは、第２回転体２６を含む。ディレーラ４２Ａがフロントディレーラを含む場合、複数のスプロケット４２Ｂは、第１回転体２４を含む。変速装置４２がディレーラ４２Ａである場合、変速装置４２の出力部の回転速度Ａ２は、第２回転体２６の回転速度と対応する。変速装置４２がディレーラ４２Ａである場合、変速装置４２の入力部の回転速度Ａ１は、第１回転体２４の回転速度と対応する。変速装置４２は、内装変速機を含んでいてもよい。

例えば、変速装置４２は、電動アクチュエータを備える。変速装置４２がディレーラ４２Ａを有する場合、電動アクチュエータは、ディレーラ４２Ａに設けられて、ディレーラ４２Ａを動作させる。電動アクチュエータは、ディレーラ４２Ａおよび内装変速機から離れて、例えば、フレーム１８に設けられてもよい。電動アクチュエータは、電気モータおよび減速機を含む。電動アクチュエータがフレーム１８に設けられる場合、電気アクチュエータは、例えばボーデンケーブルによって、ディレーラ４２Ａまたは内装変速機に接続される。

例えば、人力駆動車１０には、人力駆動車１０の前方画像Ｆを撮影できる撮像装置４４が設けられる。撮像装置４４が人力駆動車１０に設けられる場合、例えば、撮像装置４４は、フレーム１８またはハンドルバー３４に設けられる。撮像装置４４は、ライダに設けられてもよい。撮像装置４４がライダに設けられる場合、撮像装置４４は、ライダが着用するヘルメットに設けられてもよい。撮像装置４４は、例えばカメラを含む。撮像装置４４は、前方画像Ｆのみを撮影可能なものであってもよく、前方画像Ｆ以外の周辺画像を撮影可能なものであってもよい。撮像装置４４は、撮像装置４４周りの全周を撮影可能なものであってもよい。例えば、撮像装置４４は、無線通信および有線通信の少なくとも１つによって制御装置６０と通信可能に構成される。撮像装置４４は、撮影した前方画像Ｆを、制御装置６０に送信する。

制御装置６０は、制御部６２を備える。制御部６２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６２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６２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６２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。

例えば、制御装置６０は、記憶部６４を備える。記憶部６４には、予め定める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６４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。

制御部６２は、人力駆動車１０の電動装置４０を制御するように構成される。制御装置６０は、電動装置４０に設けられてもよく、電動装置４０とは異なる人力駆動車１０のコンポーネントに設けられてもよい。例えば、制御部６２は、電動装置制御部６６を備える。電動装置制御部６６は、電動装置４０を制御する。例えば、電動装置制御部６６は、操作部４６からの信号に応じて、電動装置４０を制御する。操作部４６は、例えば、ハンドルバー３４に設けられる。電動装置４０が変速装置４２を含む場合、操作部４６は、変速比Ｒを大きくする指示であるシフトアップ信号および変速比Ｒを小さくする指示であるシフトダウン信号を制御部６２に送信可能に構成される。電動装置制御部６６は、シフトアップ信号およびシフトダウン信号に応じて、変速装置４２を制御する。電動装置４０が変速装置４２を含む場合、制御部６２による電動装置４０の制御に関する説明において、電動装置４０を変速装置４２に読み替えることができる。

例えば、制御部６２は、変速条件に応じて変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御するように構成される。例えば、電動装置制御部６６は、変速条件に応じて変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御するように構成される。

例えば、変速条件は、変速閾値を含む。制御部６２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変速閾値との比較に応じて変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御するように構成される。例えば、制御部６２はパラメータと変速閾値の差に応じて変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御する。変速閾値は、変速比Ｒに応じて変化してもよい。例えば、変速装置４２が無段変速機を含むことによって変速比Ｒが滑らかに変化できる場合、変速閾値は変速比Ｒに応じて滑らかに変化する。例えば、変速比Ｒが段階的に変化する場合、変速閾値は変速比Ｒに応じて段階的に変化する。

例えば、変速閾値は、上限値および下限値を含む。例えば、制御部６２は、パラメータが上限値よりも大きい場合、変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御する。制御部６２は、パラメータが上限値よりも大きい場合、パラメータが上限値よりも小さくなるように、変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御する。制御部６２は、パラメータが上限値よりも大きい場合、変速比Ｒが大きくなるように変速装置４２を制御する。例えば、変速比Ｒが大きくなると、上限値が大きくなるように構成されてもよい。この場合、変速比Ｒが大きいほど、変速比Ｒを大きくする制御が実行されにくくなる。例えば、変速比Ｒが大きくなると、上限値が小さくなるように構成されてもよい。この場合、変速比Ｒが大きいほど、変速比Ｒを大きくする制御が実行されやすくなる。

例えば、制御部６２は、パラメータが下限値よりも小さい場合、変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御する。制御部６２は、パラメータが下限値よりも小さい場合、パラメータが下限値よりも大きくなるように、変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御する。制御部６２は、パラメータが下限値よりも小さい場合、変速比Ｒが小さくなるように変速装置４２を制御する。例えば、変速比Ｒが小さくなると、下限値が大きくなるように構成されてもよい。この場合、変速比Ｒが小さいほど、変速比Ｒを小さくする制御が実行されやすくなる。例えば、変速比Ｒが小さくなると、下限値が小さくなるように構成されてもよい。この場合、変速比Ｒが小さいほど、変速比Ｒを小さくする制御が実行されにくくなる。

好ましくは、パラメータは、人力駆動車１０に入力される人力駆動力、人力駆動車１０のクランク１２の回転速度、人力駆動車１０の車速、および、人力駆動車１０の傾斜の少なくとも１つを含む。例えば、制御部６２は、人力駆動車１０に入力される人力駆動力、人力駆動車１０のクランク１２の回転速度、人力駆動車１０の車速、および、人力駆動車１０の傾斜の少なくとも２つのパラメータを選択し、選択したパラメータの関係から新たなパラメータを計算してもよい。例えば、選択したパラメータのうち、最も大きいパラメータを新たなパラメータとしてもよい。例えば、選択したパラメータを組み合わせて新たなパラメータとしてもよい。

例えば、人力駆動車１０は、人力駆動力検出部４８、クランク回転センサ５０、車速センサ５２、および、傾斜センサ５４の少なくとも１つをさらに含む。

人力駆動力検出部４８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４８は、例えば、人力駆動車１０のフレーム１８、クランク１２、または、ペダル２０Ａ，２０Ｂに設けられる。人力駆動力検出部４８は、人力駆動車１０にドライブユニットが設けられる場合、ドライブユニットのハウジングに設けられてもよい。人力駆動力検出部４８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１２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。トルクセンサは、例えば、動力伝達経路に第１ワンウェイクラッチが設けられる場合、好ましくは、第１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。

クランク回転センサ５０は、入力回転軸１２Ａの回転速度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５０は、例えば、人力駆動車１０のフレーム１８に設けられる。クランク回転センサ５０は、人力駆動車１０にドライブユニットが設けられる場合、ドライブユニットに設けられてもよい。クランク回転センサ５０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５０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Ｓ極とＮ極とが隣接する環状の磁石が、入力回転軸１２Ａ、入力回転軸１２Ａに連動して回転する部材、または、入力回転軸１２Ａから第１回転体２４までの間の動力伝達経路に設けられる。入力回転軸１２Ａに連動して回転する部材は、モータの出力軸を含んでもよい。

車速センサ５２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。本実施形態では、車速センサ５２は、人力駆動車１０の少なくとも１つの車輪１４の回転速度に関する情報を検出するように構成される。車速センサ５２は、例えば、人力駆動車１０の少なくとも１つの車輪１４に設けられる磁石を検出するように構成される。車速センサ５２は、例えば、少なくとも１つの車輪１４のうちの１つの車輪１４が１回転する間に、予め定める回数の検出信号を出力するように構成される。予め定める回数は、例えば、１である。車速センサ５２は、車輪１４の回転速度に応じた信号を出力する。制御部６２は、車輪１４の回転速度に応じた信号と、車輪１４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。

車速センサ５２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５２は、人力駆動車１０のフレーム１８のチェーンステイに取り付けられ、後輪１４Ａ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３０に設けられ、前輪１４Ｂに取り付けられる磁石を検出する構成としてもよい。

車速センサ５２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。車速センサ５２は、例えば、ディスクブレーキ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。車速センサ５２は、例えば、光学センサなどを含んで構成されてもよい。車速センサ５２は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を含んで構成されてもよい。車速センサ５２がＧＰＳ受信器を含む場合、制御部６２は、時間と移動距離とに応じて車速を算出できる。車速センサ５２は、無線通信装置または電気ケーブルを介して、制御部６２に接続される。

傾斜センサ５４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。傾斜センサ５４は、例えばジャイロセンサまたは加速度センサを含む。傾斜センサ５４は、ＧＰＳ受信部を含む。制御部６２は、ＧＰＳ受信部によって取得したＧＰＳ情報と、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。

制御部６２は、撮像装置４４から取得する前方画像Ｆに基づいて走行路を推定する。制御部６２は、推定した走行路に応じたライダの将来におけるペダリング状態Ｐを推定する。制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと予め対応付けられる電動装置４０の制御状態に応じて電動装置４０を制御するように構成される。例えば、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと予め対応付けられる変速装置４２の制御状態に応じて変速装置４２を制御するように構成される。推定したペダリング状態Ｐと予め対応付けられる電動装置４０の制御状態は、例えば予め記憶部６４に記憶されている。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態推定部６８を備える。ペダリング状態推定部６８は、前方画像Ｆに基づいて、人力駆動車１０がこの先走行する走行路を推定し、推定した走行路に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。

例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０を備える。人工知能処理部７０は、例えば、ソフトウェアを記憶する記憶装置７２と、記憶装置７２に記憶されているソフトウェアを実行する演算処理装置７４と、を備える。演算処理装置７４は、例えばＣＰＵまたはＭＰＵを含む。演算処理装置７４は、好ましくは、ＣＰＵまたはＭＰＵに加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含む。演算処理装置７４は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含んでいてもよい。人工知能処理部７０は、１または複数の演算処理装置７４を含んでいてもよい。人工知能処理部７０は、複数の場所に離れて配置される複数の演算処理装置７４を含んでいてもよい。記憶装置７２は、例えば不揮発性メモリおよび揮発性メモリを含む。記憶装置７２は、制御プログラム７６、学習プログラム７８、および、学習モデル８０を記憶する。学習モデル８０は、予め定める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。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。学習アルゴリズムとしては、人工知能の分野に属する手法を用いて学習モデル８０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８０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（ＲＮＮ；Recurrent Neural Network）を用いてもよい。

図３に示す人工知能処理部７０の学習モデル８０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、前方画像Ｆが入力される。学習モデル８０は、前方画像Ｆが入力されると、走行路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が出力する走行路との関係を学習する。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、走行路である領域と走行路ではない領域との境界Ｂに関する情報とを含む。中間層８４は、畳み込み層８４Ａ、プーリング層８４Ｂ、および、全結合層８４Ｃを含む。中間層８４は、複数設けられていてもよい。出力層８６は、走行路を出力する。

例えば、学習モデル８０は、外部装置９０によって更新可能に構成される。外部装置９０は、例えばスマートフォンまたはパソコンである。例えば、学習モデル８０は、外部装置９０によって、中間層８４の畳み込み層８４Ａ、プーリング層８４Ｂ、および、全結合層８４Ｃの数を、更新可能である。例えば、学習モデル８０は、外部装置９０によって、中間層８４が学習する入力層８２に入力される情報と、出力層８６が出力する走行路との間の関係を、更新可能である。

例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆに基づいて走行路を推定するように構成される。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆに基づいて人力駆動車１０が走行可能な走行路、または、ライダの意思によって走行可能性が高い走行路を推定する。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆに基づいて走行路の状態を推定する。人工知能処理部７０は、前方画像Ｆに基づいて走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあるか否かの状態を推定する。人工知能処理部７０は、撮像装置４４から送信される前方画像Ｆが入力されると、前方画像Ｆの特徴量に基づいて、推定した走行路を出力するように構成される。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆを画像処理することで、走行路を推定する。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆをエッジ検出することで走行路を推定する。

例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆに基づいて走行路上の対象物Ｘを特定する。人工知能処理部７０は、特定した対象物Ｘに基づいて走行路を推定するように構成される。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆからエッジ検出をし、検出されたエッジを対象物Ｘとして特定する。例えば、対象物Ｘは、前方画像Ｆにおける特徴的な部分である。例えば、対象物Ｘは、周囲の地表面と異なる特徴的な地表面、樹木Ｗ、岩石、および、人工物の少なくとも１つの輪郭を含む。

例えば、人工知能処理部７０は、特定した対象物Ｘに基づいて前方画像Ｆ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Ｂを特定する。人工知能処理部７０は、特定した境界Ｂに基づいて走行路を推定するように構成される。例えば、前方画像Ｆにおける走行路である領域とは、前方画像Ｆのうちの地表面であって走行に適した領域を含む。例えば、走行に適した領域は、平坦な土、および、平坦な舗装路を含む。例えば、前方画像Ｆにおける走行路ではない領域とは、前方画像Ｆのうちの地表面ではない領域、および、前方画像Ｆ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、および、崖を含む。例えば、走行に適していない領域は、平坦ではない土、および、平坦でない舗装路を含む。例えば、人工知能処理部７０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方向において幅を有する。例えば、人工知能処理部７０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。

図４および図５を参照して、人工知能処理部７０によって特定された前方画像Ｆの境界Ｂおよび走行路の例を説明する。例えば、図４は、走行路である領域と、走行路ではない領域とを含む。図４の走行路である領域は、例えば地表面が平坦な土の領域である。図４の走行路ではない領域は、例えば地表面が緑地の領域である。人工知能処理部７０は、地表面が平坦な土の領域と、地表面が緑地の領域と、を例えば色彩で判断する。図４の前方画像Ｆが入力された場合、人工知能処理部７０は、地表面が平坦な土の領域と、地表面が緑地の領域と、が隣接する部分を対象物Ｘとして特定する。人工知能処理部７０は、特定した対象物Ｘをつなぎ合わせ、境界Ｂを特定する。例えば、人工知能処理部７０は、前方画像Ｆから前方に延びる２つの境界Ｂを特定し、２つの境界Ｂの間の部分を走行路として推定する。

例えば、人工知能処理部７０は、前方に向かう境界Ｂに基づいて、走行路に変化があると推定する。例えば、人工知能処理部７０は、前方に向かう境界Ｂ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、人工知能処理部７０は、前方に向かう境界Ｂ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Ｂが前方において横方向に延び、２つの境界Ｂが重なる場合、推定走行路に段差があると判定する。例えば、人工知能処理部７０は、境界Ｂ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、人工知能処理部７０は、空と対応する部分と接する境界Ｂの前方画像Ｆ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、人工知能処理部７０は、境界Ｂ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、人工知能処理部７０は、空と対応する部分と接する境界Ｂの前方画像Ｆ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、人工知能処理部７０は、境界Ｂ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。

例えば、図５は、走行路の障害物である樹木Ｗが含まれる場合の前方画像Ｆである。この場合、図５の前方画像Ｆは、樹木Ｗと対応する部分を囲む境界Ｂに基づいて、走行路に障害物があると推定される。

例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路上の対象物Ｘに応じたペダリング状態Ｐを推定する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路上の境界Ｂに応じたペダリング状態Ｐを推定する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路の変化に応じてペダリング状態Ｐを推定する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあるか否かに応じてペダリング状態Ｐを推定する。

例えば、人工知能処理部７０によって推定される境界Ｂによって走行路が推定されると、ペダリング状態推定部６８は、推定した走行路に応じたライダの将来におけるペダリング状態Ｐを推定する。例えば、記憶部６４には、推定した走行路とペダリング状態Ｐとを対応付けた対応情報が記憶される。ペダリング状態推定部６８は、記憶部６４に記憶される対応情報を用いてペダリング状態Ｐを推定する。人工知能処理部７０は、前方画像Ｆから走行路およびペダリング状態Ｐを推定するように構成されていてもよい。制御部６２は、人工知能処理部７０が推定した走行路からペダリング状態Ｐを推定する追加人工知能処理部を、人工知能処理部７０とは各別に備えていてもよい。

制御部６２が、追加人工知能処理部を含む場合、追加人工知能処理部は、推定された走行路に関する情報の入力に応じてペダリング状態Ｐに関する情報を出力する学習モデルを含む。例えば、学習モデルは、入力層、中間層、および、出力層を含み、入力層に入力される推定された走行路に関する情報と、出力層が出力するペダリング状態Ｐに関する情報との間の関係を、人力駆動車１０のライダの特性に応じて更新可能に構成される。ペダリング状態推定部６８は、走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つに関する情報と、実際に人力駆動車１０が走行路を通過する場合にライダがペダリングに要した負荷に関する情報と、を記憶してもよい。実際に人力駆動車１０が走行路を通過する場合にライダがペダリングに要した負荷は、例えば人力駆動力によって表される。追加人工知能処理部は、走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つに関する情報と、人力駆動車１０が実際に走行路を通過する場合のライダがペダリングに要した負荷に関する情報と、を教師データとして学習してもよい。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが、第１ペダリング状態Ｐ１および第２ペダリング状態Ｐ２のいずれであるかを推定するように構成される。例えば、制御部６２は、走行路に変化があると推定される場合、走行路の変化の態様に応じて、ペダリング状態Ｐを推定する。走行路の変化の態様は、例えば、走行路のカーブの曲率の増加、カーブの曲率の減少、段差の高さの増加、段差の高さの減少、路面勾配の大きさの増加、路面勾配の大きさの減少、障害物の形状の変化、障害物の種類の変化、および、障害物の形状の変化を含む。例えば、制御部６２は、走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあると推定される場合、走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあるという推定に応じて、ペダリング状態Ｐを推定する。

例えば、ペダリング状態Ｐは、第１ペダリング状態Ｐ１および第２ペダリング状態Ｐ２を含む。第１ペダリング状態Ｐ１は、第２ペダリング状態Ｐ２よりも、ライダがペダリングすることが難しい状態である。例えば、推定したペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１である場合、将来においてライダがペダリングできない状態になることが推定される。ライダがペダリングできない状態は、人力駆動車１０の進行方向に障害物がある状態を含む。例えば、推定したペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１である場合、ライダがペダリングをしない方が望ましい状態になることが推定される。ライダがペダリングしない方が望ましい状態は、人力駆動車１０がカーブを通過する状態、段差を通過する状態、および、障害物を通過する状態の少なくとも１つを含む。例えば、制御部６２は、走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあると推定した場合、第１ペダリング状態Ｐ１と推定してもよい。

例えば、制御部６２は、制御部６２が前方画像Ｆに基づいて、人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが難しいと推定した場合、ペダリング状態Ｐを第１ペダリング状態Ｐ１と推定するように構成される。例えば、人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが難しい状態は、人力駆動車１０のライダがペダリングすることが難しい状態である。例えば、人力駆動車１０のライダがペダリングすることが難しい状態は、ライダがペダリングできない状態、および、ライダがペダリングをしない方が望ましい状態を含む。制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１と推定しない場合、第２ペダリング状態Ｐ２であると推定してもよい。

例えば、制御部６２は、走行路に存在する障害物の数、大きさ、および、位置の少なくとも１つに応じて、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１および第２ペダリング状態Ｐ２のいずれであるかを推定する。制御部６２は、走行路に人力駆動車１０の通過が難しい障害物が存在する場合、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１であると推定する。例えば、制御部６２は、推定された走行路に含まれるカーブの曲率、および、カーブの数の少なくとも１つに応じて、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１および第２ペダリング状態Ｐ２のいずれであるかを推定する。例えば、制御部６２は、推定された走行路に含まれるカーブの曲率が大きい場合、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１であると推定する。例えば、制御部６２は、推定された走行路に含まれる段差の大きさ、および、段差の数の少なくとも１つに応じて、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１および第２ペダリング状態Ｐ２のいずれであるかを推定する。例えば、制御部６２は、推定された走行路に含まれる段差が大きい場合、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１であると推定する。

例えば、ペダリング状態Ｐは、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４を含む。例えば、第２ペダリング状態Ｐ２は、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４を含む。例えば、推定したペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、ライダがペダリングできる状態になることが推定される。例えば、推定したペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、ライダがペダリングした方が望ましい状態になることが推定される。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３は、第４ペダリング状態Ｐ４よりも、ライダがペダリングすることが難しい状態である。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが、第１ペダリング状態Ｐ１、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定するように構成される。例えば制御部６２は、ペダリング状態Ｐが、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定するように構成される。例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２と推定した場合、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定する。制御部６２は、推定された走行路から、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定してもよい。

例えば、制御部６２は、走行路にあると推定されたカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の特性に応じて、ペダリング状態Ｐが、第１ペダリング状態Ｐ１、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定するように構成される。例えば、制御部６２は、走行路にあると推定されたカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の特性に基づいてライダのペダリングの難しさを判定する。カーブの特性は、例えば曲率を含む。制御部６２は、走行路にカーブが含まれると推定した場合、カーブの曲率に応じてペダリング状態Ｐを推定する。制御部６２は、カーブの曲率が大きいほど、ライダがペダリングに要する負荷が大きいと判定する。段差の特性は、例えば高さを含む。制御部６２は、走行路に段差が含まれると推定した場合、段差の高さに応じてペダリング状態Ｐを推定する。制御部６２は、段差の高さが大きいほど、ライダがペダリングに要する負荷が大きいと判定する。路面勾配の特性は、例えば勾配の大きさを含む。制御部６２は、走行路に路面勾配が含まれると推定した場合、路面勾配に応じてペダリング状態Ｐを推定する。制御部６２は、路面勾配が大きいほど、ライダがペダリングに要する負荷が大きいと判定する。例えば、路面勾配の特性は、路面勾配の大きさの増加である。例えば、路面勾配の大きさの増加は、路面勾配の大きさの増加率を含む。例えば、制御部６２は、路面勾配の大きさの増加率が大きいほど、ライダがペダリングに要する負荷が大きくなると判定する。障害物の特性は、例えば障害物の種類を含む。障害物の種類は、人力駆動車１０が通過不可能な障害物と、人力駆動車１０が通過可能な障害物と、を含む。制御部６２は、走行路に障害物が含まれると推定した場合、障害物の種類に応じてペダリング状態Ｐを推定する。制御部６２は、障害物が通過難易度の高い種類であると、ライダがペダリングに要する負荷が大きいと判定する。

ペダリングの難しさは、カーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと対応する。ペダリングの難しさは、走行路の種類および走行路の環境の少なくとも１つを含んでいてもよい。走行路の種類および走行路の環境の少なくとも１つは、例えば、トンネル、および、ジャンプ台等を含む。ペダリングの難しさは、走行路の通過困難度、および、ライダの負荷の少なくとも１つと対応する。走行路の通過困難度は、例えば、ライダの人力駆動車１０の操作技術と対応する。ライダの負荷は、例えば、走行路を通過するために必要な人力駆動力と対応する。

ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、例えば、図４に示す走行路の場合、制御部６２は将来のペダリング状態Ｐを第２ペダリング状態Ｐ２と推定し、図５に示す走行路の場合、制御部６２は将来のペダリング状態Ｐを第１ペダリング状態Ｐ１と推定する。ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、制御部６２は、例えば、図５よりも樹木Ｗの数が少ない場合、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３と推定し、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３と推定する場合よりもさらに樹木Ｗの数が少ない場合、および、樹木Ｗが存在しない場合、ペダリング状態Ｐを第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。

ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、制御部６２は、例えば、走行路の上方に障害物があり、かつ、地表面から上方の障害物までの高さが第１高さ未満の場合、ペダリング状態Ｐを第１ペダリング状態Ｐ１と推定する。ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、制御部６２は、例えば、走行路の上方に障害物があり、かつ、地表面から上方の障害物までの高さが第１高さ以上の場合、ペダリング状態Ｐを第２ペダリング状態Ｐ２と推定する。ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、制御部６２は、例えば、走行路の上方に障害物があり、かつ、地表面から上方の障害物までの高さが第１高さ以上かつ第２高さ未満の場合、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３と推定する。ペダリングの難しさが走行路の通過困難度と対応する場合、制御部６２は、例えば、走行路の上方に障害物があり、かつ、地表面から上方の障害物までの高さが第２高さ以上の場合、ペダリング状態Ｐを第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第２ペダリング状態Ｐ２と推定した場合、ペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態Ｐ３であるか第４ペダリング状態Ｐ４であるかを推定してもよい。例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが、第１ペダリング状態Ｐ１、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定するように構成される場合、ペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２であると推定されないように構成されてもよい。

ペダリングの難しさがライダの負荷と対応する場合、例えば、第３ペダリング状態Ｐ３は、ライダがペダリングに要する負荷が第１負荷以上の状態であり、第４ペダリング状態Ｐ４は、ライダがペダリングに要する負荷が第１負荷未満の状態である。例えば、ライダがペダリングに要する負荷は、ライダがペダル２０を漕ぐために必要な負荷である。例えば、ライダがペダリングに要する負荷は、将来においてライダがペダリングに要する負荷である。例えば、ライダがペダリングに要する負荷は、走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと関連付けられる。カーブの曲率に応じて、ライダがペダリングに要する負荷は変化する。ライダがペダリングに要する負荷がカーブの曲率に関連して決定される場合において、走行路のカーブの曲率が所定曲率以上の場合、制御部６２は、負荷が第１負荷以上であると推定する。段差の高さに応じて、ライダがペダリングに要する負荷は変化する。ライダがペダリングに要する負荷が段差の高さに関連して決定される場合において、走行路の段差の高さが所定高さ以上の場合、制御部６２は、負荷が第１負荷以上であると推定する。路面勾配に応じて、ライダがペダリングに要する負荷は変化する。ライダがペダリングに要する負荷が路面勾配に関連して決定される場合において、走行路の路面勾配が所定勾配以上の場合、制御部６２は、負荷が第１負荷以上であると推定する。障害物の種類に応じて、ライダがペダリングに要する負荷は変化する。ライダがペダリングに要する負荷が障害物の種類に関連して決定される場合において、走行路の障害物の種類が所定種類の場合、制御部６２は、負荷が第１負荷以上であると推定する。制御部６２は、例えば、走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物のそれぞれごとにスコアを算出し、スコアの合計値によってライダがペダリングに要する負荷を推定してもよい。

ペダリングの難しさがライダの負荷と対応する場合、例えば、第３ペダリング状態Ｐ３は、ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に増加する状態であり、第４ペダリング状態Ｐ４は、ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷未満に減少する状態である。この場合、制御部６２は、ペダリング状態Ｐの将来の変化を推定する。例えば、現在の負荷が第２負荷未満の状態において、将来において人力駆動車１０が推定された走行路を通過する場合にライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に変化する場合、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３と推定する。例えば、現在の負荷が第２負荷以上の状態において、将来において人力駆動車１０が推定された走行路を通過する場合にライダがペダリングに要する負荷が第２負荷未満に変化する場合、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。第２負荷は、現在の負荷としてもよい。現在の負荷は、例えば、人力駆動力検出部４８によって検出される駆動力である。

ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に増加するか否かは、人力駆動車１０の走行状態、および、推定した走行路に応じて判定されてもよい。例えば、制御部６２が推定した走行路の路面勾配の大きさが、現在の人力駆動車１０の傾斜よりも大きくなる場合、制御部６２は、将来において傾斜が大きくなると推定される。この場合、ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に増加すると推定されるため、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３と推定する。例えば、制御部６２が推定した走行路のカーブの曲率が、現在の人力駆動車１０が走行する走行路のカーブの曲率よりも小さくなる場合、カーブが終了すると推定される。この場合、ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷未満に減少すると推定されるため、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。制御部６２が推定した走行路の路面勾配の大きさが、現在の人力駆動車１０のピッチ角度よりも小さくなる場合、将来において路面勾配が小さくなると推定される。この場合、ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷未満に減少すると推定されるため、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。制御部６２は、例えば、走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物のそれぞれごとにスコアを算出し、スコアの合計値によってライダがペダリングに要する負荷の変化を推定してもよい。

例えば、制御部６２は、制御部６２が前方画像Ｆに基づいて、人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが容易と推定した場合、ペダリング状態Ｐを第３ペダリング状態Ｐ３または第４ペダリング状態Ｐ４と推定する。制御部６２は、走行路に応じて、ペダリング状態Ｐが、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４のいずれであるかを推定するように構成される。人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが容易な状態は、例えば、人力駆動車１０のライダがペダリングすることが容易な状態である。人力駆動車１０のライダがペダリングすることが容易な状態は、例えば、ライダがペダリングできる状態、および、ライダがペダリングしたほうが望ましい状態の少なくとも１つを含む。例えば、人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが容易な状態は、ライダがペダリングすることが難しい状態の反対の状態である。このため、人力駆動車１０をペダリングしているライダにとって走行路を走行するのが容易な状態は、ライダがペダリングすることが難しい状態の判定手法と反対の構成によって推定される。

例えば、ペダリング状態推定部６８は、前方画像Ｆに基づいて対象物Ｘと人力駆動車１０との距離Ｄを検出するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、前方画像Ｆからカラー開口撮像技術によって対象物Ｘと人力駆動車１０との距離Ｄを検出する。ペダリング状態推定部６８は、前方画像Ｆに基づいて境界Ｂの特定の位置と人力駆動車１０との距離Ｄを推定する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと人力駆動車１０との距離Ｄを検出する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つが始まる地点と人力駆動車１０との距離Ｄを検出する。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つが終わる地点と人力駆動車１０との距離Ｄを検出する。ペダリング状態推定部６８は、対象物Ｘと人力駆動車１０との距離Ｄを、カラー開口撮像技術以外の手段によって検出してもよい。

例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって特定された対象物Ｘと、ペダリング状態推定部６８によって検出された距離Ｄと、に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって特定された境界Ｂと、ペダリング状態推定部６８によって検出された境界Ｂとの距離Ｄと、に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって特定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つまでの距離Ｄと、に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって特定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つが始まる地点までの距離Ｄと、に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０によって特定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つと、人工知能処理部７０によって推定された走行路のカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つが終わる地点までの距離Ｄと、に応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。例えば、ペダリング状態推定部６８は、走行路にカーブ、段差、路面勾配、または、障害物が含まれると推定される場合、カーブ、段差、路面勾配、または、障害物までの距離Ｄが所定範囲ＤＸ内にある場合、カーブ、段差、路面勾配、または、障害物と対応するペダリング状態Ｐを推定する。例えば、所定範囲ＤＸは、電動装置４０の制御状態を変更するタイミングに基づいて設定される。例えば、所定範囲ＤＸは、人力駆動車１０が前方に走行することによって所定範囲ＤＸに入るタイミングにおいて、予め電動装置４０の制御状態を変更するために必要な距離Ｄに応じて設定される。

制御部６２は、距離Ｄを現在の人力駆動車１０に関する情報によって変更するようにしてもよい。例えば、制御部６２は、距離Ｄを車速によって変更するようにしてもよい。制御部６２は、距離Ｄを駆動に関する情報、例えば、人力駆動力によって変更するようにしてもよい。制御部６２は、距離Ｄを制動に関する情報、例えば、制動操作によって変更するようにしてもよい。例えば、制御部６２は、車速と前方画像Ｆから推定される路面勾配が続く距離とに応じたペダリング状態Ｐを推定するように構成される。制御部６２は、ペダリング状態推定部６８が前方画像Ｆから将来のペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態Ｐ３であると推定する場合でも、将来のペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４であると判定するように構成されてもよい。この場合、例えば、制御部６２は、車速と前方画像Ｆから推定される上りの路面勾配が続く距離とに基づいて、将来のペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４であると判定する。例えば、制御部６２は、上りの路面勾配を現在の車速において惰性で上り切れると判断する場合、車速と前方画像Ｆから推定される上りの路面勾配が続く距離とに基づいて、将来のペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４であると判定する。この場合、例えば、人工知能処理部７０が、上りの路面勾配を現在の車速において惰性で上り切れるか否かを推定するように構成されてもよい。

図６のフローチャートを参照して、制御部６２がペダリング状態Ｐを推定する処理を説明する。制御部６２は、例えば、制御部６２に電力が供給されると、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６２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、予め定める周期後にステップＳ１１からの処理を繰り返す。

ステップＳ１１において、制御部６２は、前方画像Ｆが入力されたか否か判定する。制御部６２は、前方画像Ｆが入力された場合、ステップＳ１２に移行する。制御部６２は、前方画像Ｆが入力されない場合、処理を終了する。

ステップＳ１２において、制御部６２は、走行路を推定し、ステップＳ１３に移行する。制御部６２は、例えば、入力された前方画像Ｆを人工知能処理部７０に入力し、走行路を推定する。例えば、ステップＳ１２の処理は、人工知能処理部７０によって実行される。

ステップＳ１３において、制御部６２は、ペダリング状態Ｐを推定し、処理を終了する。制御部６２は、ステップＳ１３において、ステップＳ１２の処理によって推定された走行路に基づいて、ペダリング状態Ｐを推定する。例えば、ステップＳ１３の処理は、ペダリング状態推定部６８によって実行される。

電動装置４０が変速装置４２を含む場合、例えば、制御部６２は、推定するペダリング状態Ｐに応じて変速条件を変更するように構成される。変速条件に応じた変速装置４２の制御状態は、電動装置４０の制御状態と対応する。例えば、制御部６２は、変速条件を、推定するペダリング状態Ｐに好適な変速条件に変更する。例えば、記憶部６４は、第１ペダリング状態Ｐ１、第２ペダリング状態Ｐ２、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のそれぞれに対応付けられる変速条件が記憶されるように構成されてもよい。制御部６２は、ペダリング状態Ｐを推定すると、変速条件を、推定したペダリング状態Ｐと対応付けられる変速条件に変更する。

例えば、制御部６２は、推定するペダリング状態Ｐに応じて変速閾値を変更するように構成される。例えば、第１ペダリング状態Ｐ１、第２ペダリング状態Ｐ２、第３ペダリング状態Ｐ３、および、第４ペダリング状態Ｐ４のそれぞれに対応した変速閾値が記憶部６４に記憶される。例えば、制御部６２は、現在のペダリング状態Ｐに対応した変速閾値を選択し、変速閾値を変更する。好ましくは、制御部６２は、推定するペダリング状態Ｐに応じて、上限値および下限値の少なくとも１つを変更することによって変速条件を変更するように構成される。

制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１の場合、ペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合よりも、変速比Ｒの変更の頻度が少なくなるように、変速条件を変更するように構成される。例えば、第１ペダリング状態Ｐ１に対応する上限値は、第２ペダリング状態Ｐ２に対応する上限値よりも大きい。例えば、第１ペダリング状態Ｐ１に対応する下限値は、第２ペダリング状態Ｐ２に対応する下限値よりも小さい。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態Ｐ３の場合、ペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４の場合よりも、変速比Ｒの変更の頻度が少なくなるように、変速条件を変更するように構成される。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する上限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する上限値よりも大きい。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する下限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する下限値よりも小さい。第２ペダリング状態Ｐ２に対応する変速閾値は、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する変速閾値と同じであってもよい。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態Ｐ３の場合、ペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４の場合よりも、変速比Ｒを大きくする変更の頻度が少なくなるように、変速条件を変更するように構成される。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する上限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する上限値よりも大きい。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する下限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する下限値よりも大きい。第３ペダリング状態Ｐ３に対応する下限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する下限値よりも小さくてもよく、同じでもよい。例えば、制御部６２は、現在のペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態であったとしても、前方画像Ｆに基づいた将来のペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態である場合、変速比Ｒを大きくする変更の頻度が少なくなるように、変速条件を変更するように構成される。例えば、制御部６２は、現在の人力駆動車１０が走行する走行路が下り坂や平地であったとしても、前方画像Ｆに基づいた将来の人力駆動車１０が走行する走行路が上り坂である場合、変速比Ｒを大きくする変更の頻度が少なくなるように、変速条件を変更するように構成される。

例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第３ペダリング状態Ｐ３の場合、ペダリング状態Ｐが第４ペダリング状態Ｐ４の場合よりも、変速比Ｒを小さくする変更の頻度が多くように、変速条件を変更するように構成される。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する下限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する下限値よりも大きい。例えば、第３ペダリング状態Ｐ３に対応する上限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する上限値よりも小さい。第３ペダリング状態Ｐ３に対応する上限値は、第４ペダリング状態Ｐ４に対応する上限値よりも大きくてもよく、同じでもよい。

図７のフローチャートを参照して、制御部６２が変速装置４２を制御する処理を説明する。制御部６２は、例えば、制御部６２に電力が供給されると、処理を開始して図７に示すフローチャートのステップＳ２１に移行する。制御部６２は、図７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、予め定める周期後にステップＳ２１からの処理を繰り返す。

ステップＳ２１において、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐを取得し、ステップＳ２２に移行する。制御部６２は、例えば、図６のステップＳ１３において推定したペダリング状態Ｐを取得する。

ステップＳ２２において、制御部６２は、将来におけるペダリング状態Ｐが変化するか否かを判定する。例えば、制御装置６０は、推定したペダリング状態Ｐが、現在のペダリング状態Ｐと異なる場合、将来におけるペダリング状態Ｐが変化すると判定する。現在のペダリング状態Ｐは、例えば、人力駆動力検出部４８およびクランク回転センサ５０の少なくとも１つによって取得されてもよい。現在のペダリング状態Ｐは、例えば、所定周期前において取得された推定したペダリング状態Ｐであってもよい。制御部６２は、将来におけるペダリング状態Ｐが変化しない場合、ステップＳ２４に移行する。制御部６２は、将来におけるペダリング状態Ｐが変化する場合、ステップＳ２３に移行する。

ステップＳ２３において、制御部６２は、将来におけるペダリング状態Ｐに応じて変速条件を変更し、ステップＳ２４に移行する。制御部６２は、ステップＳ２４において、変速条件に応じて変速装置４２を制御し、処理を終了する。制御部６２は、ステップＳ２３において変速条件を変更した場合、ステップＳ２４において変更された変速条件において変速装置４２を制御する。このため、ステップＳ２３において変速条件が変更されると、変速装置４２の制御状態が変更される。

例えば、制御部６２は、変速状態を切り替え可能に構成される。変速状態は、変速条件に応じて変速比Ｒを変更する第１変速状態と、変速条件に応じて変速比Ｒを変更しない第２変速状態と、を備える。制御部６２は、推定するペダリング状態Ｐに応じて、変速状態を第１変速状態と第２変速状態との間において切り替えるように構成される。変速状態は、電動装置４０の制御状態と対応する。

例えば、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐがライダがペダリングできない状態、および、将来においてライダがペダリングをしない方が望ましい状態の場合に第２変速状態を選択する。例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、変速状態を第１変速状態に切り替える。例えば、制御部６２は、ペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１の場合、変速状態を第２変速状態に切り替える。

図８のフローチャートを参照して、制御部６２が変速装置４２を制御する処理を説明する。制御部６２は、例えば、制御部６２に電力が供給されると、処理を開始して図８に示すフローチャートのステップＳ３１に移行する。制御部６２は、図８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、予め定める周期後にステップＳ３１からの処理を繰り返す。

ステップＳ３１において、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐを取得し、ステップＳ３２に移行する。制御部６２は、例えば、図６のステップＳ１３において推定したペダリング状態Ｐを取得する。

制御部６２は、ステップＳ３２において、変速状態を切り替えるか否かを判定する。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１かつ推定したペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、変速状態を切り替えると判定する。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２かつ推定したペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１の場合、変速状態を切り替えると判定する。制御部６２は、変速状態を切り替えない場合、処理を終了する。制御部６２は、変速状態を切り替える場合、ステップＳ３３に移行する。

制御部６２は、ステップＳ３３において変速状態を切り替え、処理を終了する。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１かつ推定したペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、変速状態を第１変速状態に切り替える。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２かつ推定したペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１の場合、変速状態を第２変速状態に切り替える。ステップＳ３３において変速状態が変更されると、変速装置４２の制御状態が変更される。

＜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。

・電動装置４０は、変速装置４２に代えてまたは加えて、人力駆動車１０の推進をアシストするモータ、電動サスペンション、電動アジャスタブルシートポスト、表示装置、報知装置、および、制動装置の少なくとも１つを含んでいてもよい。電動装置４０にモータが含まれる場合、制御部６２は、例えば、推定したペダリング状態Ｐと対応するライダがペダリングに要する負荷に応じて、モータによる推進力と対応する制御状態を変更するように構成されてもよい。電動装置４０に電動サスペンションが含まれる場合、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと対応するライダがペダリングに要する負荷に応じて、サスペンションの反発力と対応する制御状態を変更するように構成されてもよい。電動装置４０に電動アジャスタブルシートポストが含まれる場合、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと対応するライダがペダリングに要する負荷に応じて、シートポストの高さと対応する制御状態を変更するように構成されてもよい。電動装置４０に表示装置が含まれる場合、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと対応するライダがペダリングに要する負荷に応じて、表示に関する制御状態を変更するように構成されてもよい。電動装置４０に報知装置が含まれる場合、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐと対応するライダがペダリングに要する負荷に応じて、報知に関する制御状態を変更するように構成されてもよい。
図９のフローチャートを参照して、制御部６２が電動装置４０を制御する処理を説明する。制御部６２は、例えば、制御部６２に電力が供給されると、処理を開始して図９に示すフローチャートのステップＳ４１に移行する。制御部６２は、図９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、予め定める周期後にステップＳ４１からの処理を繰り返す。
ステップＳ４１において、制御部６２は、推定したペダリング状態Ｐを取得し、ステップＳ４２に移行する。制御部６２は、例えば、図６の処理において推定したペダリング状態Ｐを取得する。制御部６２は、ステップＳ４２において、制御状態を切り替えるか否かを判定する。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１かつ推定したペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２の場合、制御状態を切り替えると判定する。制御部６２は、例えば、現在のペダリング状態Ｐが第２ペダリング状態Ｐ２かつ推定したペダリング状態Ｐが第１ペダリング状態Ｐ１の場合、制御状態を切り替えると判定する。制御部６２は、制御状態を切り替えない場合、処理を終了する。制御部６２は、制御状態を切り替える場合、ステップＳ４３に移行する。制御部６２は、ステップＳ４３において制御状態を切り替え、処理を終了する。

・制御部６２は、図７のフローチャートの処理および図８のフローチャートの処理の一方のみを実行するように構成されていてもよい。

・ペダリング状態推定部６８は、前方画像Ｆ、に加えて、前方画像Ｆ以外の人力駆動車１０の前方に関する情報に基づいてペダリング状態Ｐを推定してもよい。例えば、人力駆動車１０は、レーザ装置が設けられる。制御部６２は、前方画像Ｆ、および、レーザ装置によって取得した人力駆動車１０の前方に関する情報から、走行路を推定する。ペダリング状態推定部６８は、人工知能処理部７０が検出した距離Ｄを、レーザ装置によって取得した対象物Ｘへの距離によって修正し、ペダリング状態Ｐを推定する。

・第２ペダリング状態Ｐ２は、第３ペダリング状態Ｐ３および第４ペダリング状態Ｐ４に加えて、第５ペダリング状態Ｐ５を含んでもよい。第５ペダリング状態Ｐ５は、第３ペダリング状態Ｐ３よりも、ライダがペダリングすることが難しい状態である。第２ペダリング状態Ｐ２は、４つ以上のペダリング状態Ｐを含んでいてもよい。

・制御部６２は、変速状態が第２変速状態の場合に、ライダによる変速操作部の操作によって変速比Ｒを変更するように変速装置４２を制御してもよい。

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。

１０…人力駆動車、４０…電動装置、４２…変速装置、４４…撮像装置、６０…制御装置、６２…制御部、６８…ペダリング状態推定部、７０…人工知能処理部。

Claims (26)

1. 人力駆動車用の制御装置であって、
   前記人力駆動車の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、撮像装置から取得する前方画像に基づいて走行路を推定し、推定した前記走行路におけるライダのペダリングの難しさに基づいて前記ライダの将来におけるペダリング状態を推定し、推定した前記ペダリング状態と予め対応付けられる前記電動装置の制御状態に応じて前記電動装置を制御するように構成され、
   前記電動装置は、変速比を変更する変速装置、前記人力駆動車に推進力をアシストするモータ、電動サスペンション、および、電動アジャスタブルシートの少なくとも１つを含む、制御装置。
2. 前記ライダのペダリングの難しさは、前記ライダがペダリングできるか否かに関する前記走行路の通過困難度、および、前記ライダがペダリングに要する負荷の少なくとも１つと対応する、請求項１に記載の制御装置。
3. 前記制御部は、前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車がこの先走行する前記走行路を推定し、推定した前記走行路に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成されるペダリング状態推定部を備える、請求項１または２に記載の制御装置。
4. 前記ペダリング状態推定部は、人工知能処理部を備える、請求項３に記載の制御装置。
5. 前記人工知能処理部は、
   前記前方画像に基づいて前記走行路を推定するように構成され、
   前記ペダリング状態推定部は、前記人工知能処理部によって推定された前記走行路に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成される、請求項４に記載の制御装置。
6. 前記人工知能処理部は、
   前記前方画像に基づいて前記走行路上の対象物を特定し、
   前記特定した前記対象物に基づいて前記走行路を推定するように構成される、請求項５に記載の制御装置。
7. 前記人工知能処理部は、
   前記特定した前記対象物に基づいて前記前方画像における前記走行路である領域と前記走行路ではない領域との境界を特定し、
   前記特定した前記境界に基づいて前記走行路を推定するように構成される、請求項６に記載の制御装置。
8. 前記ペダリング状態推定部は、
   前記前方画像に基づいて前記対象物と前記人力駆動車との距離を検出するように構成され、
   前記人工知能処理部によって特定された前記対象物と、前記人工知能処理部によって検出された前記距離と、に応じた前記ペダリング状態を推定するように構成される、請求項６または７に記載の制御装置。
9. 前記ペダリング状態は、第１ペダリング状態および第２ペダリング状態を含み、
   前記第１ペダリング状態は、前記第２ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、
   前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第１ペダリング状態および前記第２ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される、請求項１から８のいずれか一項に記載の制御装置。
10. 前記第２ペダリング状態は、第３ペダリング状態および第４ペダリング状態を含み、
    前記第３ペダリング状態は、前記第４ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、
    前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第１ペダリング状態、前記第３ペダリング状態、および、前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される、請求項９に記載の制御装置。
11. 前記制御部は、前記制御部が前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車をペダリングしている前記ライダにとって前記走行路を走行するのが難しいと推定した場合、前記ペダリング状態を前記第１ペダリング状態と推定するように構成される、請求項９または１０に記載の制御装置。
12. 前記ペダリング状態は、第３ペダリング状態および第４ペダリング状態を含み、
    前記第３ペダリング状態は、前記第４ペダリング状態よりも、前記ライダがペダリングすることが難しい状態であり、
    前記制御部は、前記ペダリング状態が、前記第３ペダリング状態および前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される、請求項１から８のいずれか一項に記載の制御装置。
13. 前記第３ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が第１負荷以上の状態であり、
    前記第４ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が前記第１負荷未満の状態である、請求項１０または１２に記載の制御装置。
14. 前記第３ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が第２負荷以上に増加する状態であり、
    前記第４ペダリング状態は、前記ライダがペダリングに要する負荷が前記第２負荷未満に減少する状態である、請求項１０、１２、１３のいずれか一項に記載の制御装置。
15. 前記制御部は、前記制御部が前記前方画像に基づいて、前記人力駆動車をペダリングしている前記ライダにとって前記走行路を走行するのが容易と推定した場合、前記走行路に応じて、前記ペダリング状態が、前記第３ペダリング状態および前記第４ペダリング状態のいずれであるかを推定するように構成される、請求項１０、１２から１４のいずれか一項に記載の制御装置。
16. 前記制御部は、前記走行路にカーブ、段差、路面勾配、および、障害物の少なくとも１つがあると推定される場合、前記走行路に前記カーブ、前記段差、前記路面勾配、および、前記障害物の少なくとも１つがあるという推定に応じて、前記ペダリング状態を推定する、請求項１１または１５に記載の制御装置。
17. 前記電動装置は、少なくとも前記変速装置を含む、請求項１から１６のいずれか一項に記載の制御装置。
18. 前記制御部は、
    変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、
    推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成される、請求項１７に記載の制御装置。
19. 前記電動装置は、少なくとも前記変速装置を含み、
    前記制御部は、
    変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、
    推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成され、
    前記ペダリング状態が前記第１ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第２ペダリング状態の場合よりも、前記変速比の変更の頻度が少なくなるように、前記変速条件を変更するように構成される、請求項９から１１のいずれか一項に記載の制御装置。
20. 前記電動装置は、少なくとも前記変速装置を含み、
    前記制御部は、
    変速条件に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、
    推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速条件を変更するように構成される、請求項１０、１２から１４のいずれか一項に記載の制御装置。
21. 前記制御部は、前記ペダリング状態が前記第３ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第４ペダリング状態の場合よりも、前記変速比を大きくする変更の頻度が少なくなるように、前記変速条件を変更するように構成される、請求項２０に記載の制御装置。
22. 前記制御部は、前記ペダリング状態が前記第３ペダリング状態の場合、前記ペダリング状態が前記第４ペダリング状態の場合よりも、前記変速比を小さくする変更の頻度が多くなるように、前記変速条件を変更するように構成される、請求項２０または２１に記載の制御装置。
23. 前記変速条件は、変速閾値を含み、
    前記制御部は、
    前記人力駆動車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前記変速閾値との比較に応じて前記変速比を変更するように前記変速装置を制御するように構成され、
    推定する前記ペダリング状態に応じて前記変速閾値を変更するように構成される、請求項１８から２２のいずれか一項に記載の制御装置。
24. 前記パラメータは、前記人力駆動車に入力される人力駆動力、前記人力駆動車のクランクの回転速度、前記人力駆動車の車速、および、前記人力駆動車の傾斜の少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の制御装置。
25. 前記変速閾値は、上限値および下限値を含み、
    前記制御部は、推定する前記ペダリング状態に応じて、前記上限値および前記下限値の少なくとも１つを変更することによって前記変速条件を変更するように構成される、請求項２３または２４に記載の制御装置。
26. 前記制御部は、変速状態を切り替え可能に構成され、
    前記変速状態は、前記変速条件に応じて前記変速比を変更する第１変速状態と、前記変速条件に応じて前記変速比を変更しない第２変速状態と、を備え、
    前記制御部は、推定する前記ペダリング状態に応じて、前記変速状態を前記第１変速状態と前記第２変速状態との間において切り替えるように構成される、請求項１８から２５のいずれか一項に記載の制御装置。