自行车的手自一体自动变速器可能吗?我看行!

一、引子
自行车电子变速器已经得到普遍认可,除了价格高高在上是个障碍,大趋势已经不可逆转。虽然还有很多机械死忠坚持不接受。但这就像10年前很多人买汽车必须手动挡一样,现在还有几个人会买手动挡呢?还有几个厂家主推手动档呢?
自行车的电子变速器基本从出世不久就全面击败机械变速,无论是换挡的速度、精度、免调教等诸多方面。但无论是有线的禧玛诺,还是无线方式的速联,都还是要人来决定变速时机的。能不能让电脑来计算和决定换挡时机呢?当然可以!
二、基本设计思想
1.硬件体系
自行车自动变速器的核心不是电变系统,电变系统只是一个换挡执行机构。计算和决定换挡时机的核心,我认为应该在码表里实现。传统码表的工作就是把来自GPS、踏频计、心率计、功率计等传感器的数据储存下来,再经过简单的计算,在屏幕上呈现出来。而将来码表将不再简单,而是成为自动变速器的控制中枢。
为了实现自动变速,关键有四方面:
a)了解车的状态——速度、齿比、档位;
b)了解环境的状态——路面坡度、环境温度、湿度、气压、海拔;
c)了解人的状态——踏频、心率、功率、
d)把上述3组数据用合理的计算逻辑融合起来,得到一个简单的决策结果:上档,保持,下档。
所以,这个可以实现自动变速的码表已经变成一个拥有众多传感器和强大计算能力的小电脑。好在对于现在的科技发展水平来讲,这些传感器和芯片都已经具备,且相当便宜。
传感器要求:GPS、6轴传感器、温度计、湿度计、气压计、踏频计、心率计、功率计
码表计算能力:具备高通手机CPU的4系列或6系列的计算能力。通讯方面支持蓝牙和ANT+即可。
与电变执行机构的连接,禧玛诺比较简单,并联在控制按钮上即可。而速联的无线控制协议是加密的,必须有相应的技术授权才能连接。
与手动变速系统并联以后,开启自动变速系统,就可以实现自动换挡。而与此同时,手动介入也没有问题。关掉自动系统,就可以实现纯手动。所以是一个手自一体的方案。

2.码表固件设计思路
获得传感器数据是比较简单的,有难度的是融合3组数据,这是计算策略的核心,也是最复杂的部分。越接近人类的思考模式,就越复杂。初期可以使用经验数据模型,之后是学习模型,最高级的是所谓人工智能。
这些复杂的计算最后其实就是落实在一个换挡策略问题,也就是要依次考虑车的状态(如:齿比)、环境的变化(如:坡度)、人体的变化(如:心率、功率),时时刻刻都在计算这些变量,并且还要有时间积累的考量,也就是不能只看某个瞬间来决定换挡。譬如:同样的坡度,骑行降低、踏频降低、心率上升,且持续了一段时间,才可以实施降档。
换挡策略有很多细节,譬如:避免频繁换档,如何应对冲刺这种突发模式,换挡前是否有声音提示等等。
3.手机APP设计思路
强计算还要靠手机,和后台数据交互也需要手机,毕竟码表的计算能力有限,还要考虑功耗。
实时性要求最高的计算放在码表端实现;
配置性、间歇性、统计性的计算可以在手机APP上实现;
最复杂的统计、机器学习等计算放在服务器端实现;
码表、APP、服务器这3者的通讯和逻辑协调也是一个很复杂的设计。
三、几个难点的解决思路
1.每个人的能力不同,不能用一样的换挡策略;
解决思路:
预设套餐——可以让用户做一组能力问答,以确定他的各项能力(巡航速度、爬坡能力、耐力),据此分配一个接近的换挡策略。
机器学习——在预设套餐基础上,再通过对用户骑行过程的追踪和学习,精细调整换挡策略。
2.同一个人,每天的身体状态不同,也需要调整换挡策略;
这个比较有难度,可能需要引入大数据和人工智能算法,对用户的各项体能数据进行综合统计和分析,从而发现体能的变化,再调整策略。
3.不同的骑行路线,换挡策略也会不同;
对于不同骑行路线的影响,可以利用已经骑过这个路线的其他用户的数据,找到体能特性最接近当前用户的策略数据,赋予当前用户。
上述技术和场景都是目前市场已经具备的,关键是要有一个懂自行车运动、懂自行车、懂智能硬件、懂机器学习的研发团队,以及运营团队,彼此配合工作,才能完成。现在早已不是简单卖硬件的时代,软件、大数据、人工智能、用户体验反馈等等,都是产品成功的基础保障。
当前一切技术准备皆已完备,需要只是一个商业契机。自动变速系统一旦启动,发展速度将会很快,而最终将变得比你都了解你自己。虽然自行车上的自动变速实现会比汽车难度大,因为了解汽车发动机的状态比了解人体要简单,但全自动的自行车变速器不会太遥远。

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