CN107416116A - 电动助力自行车系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电动助力自行车系统，该系统包括：生命体征监测装置，用于监测骑行者骑行时的生命体征数据；控制装置，与生命体征监测装置连接，用于根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。本发明提供的技术方案可以根据骑行者骑行时的实时生命体征数据，自动调节电动助力自行车电机的输出功率为匹配骑行者的实时生理状态的输出功率，提高了骑行者的骑行体验和人体舒适度，以及安全性。

Description

电动助力自行车系统

技术领域

本发明涉及电动助力技术领域，特别涉及一种电动助力自行车系统。

背景技术

PAS(Power Assist System动力辅助系统)，即“电动助力自行车系统”，欧洲称作“Pedelec”，也就是拥有踏板的带有“Power Assist System动力辅助系统”的自行车。PAS(Power Assist System动力辅助系统)一般包括电机、控制器、传感器、电池和人机界面(仪表)这五部分。真正意义上的电动助力自行车(Pedelec)，它是只允许以助力模式运行的，即必须是“人力+电力”的混合动力输出方式，而没有纯电动模式的。因为助力驱动模式有效地保证了骑行的安全性和可靠性，在符合交通安全法规的同时，既大幅增加了一次充电的续航里程，也有效避免了整车重量的增加，还起到代步和健身的双重效果，让人们可以在保留骑行体验的同时骑得轻松，并骑得更远。“自行车的电动助力化”在欧洲及日本已经普及，电动助力自行车可以在不改变传统骑行方式的基础上，让骑行变得更为轻松，解决了骑自行车费力的问题，又保留了骑自行车的乐趣，让普通人可以轻松地骑得更远，让体能不佳的人同样可以体验骑行的快乐。

目前最典型的自行车的电动助力化技术为基于“力矩传感器”检测并采集骑行者在蹬踏骑行过程中的力量大小，依据路况不同(如平坦路面骑行和爬坡路面的区别)以及骑行人期望车速快慢的主观意愿，再通过单片机智能调节电动车驱动电机的输出功率，使之达到与骑行者输出的蹬踏功率成一定比例，从而提供堪称完美的骑行体验。下面对基于“力矩传感器”的电动助力自行车系统进行介绍。

在电动助力自行车(Pedelec)领域，“力矩传感器”(Torque sensor)是最为核心的技术，因为研发门槛高，德国BOSCH及日本YAMAHA等少数国际公司形成了明显的技术壁垒，这是使用“力矩传感器”的电动助力自行车售价昂贵的主要原因。

“力矩传感器”技术实现的原理是：探测的是人眼所不可见的金属表面微观形变，所以“力矩传感器”的测量精度非常高，同时它也会非常敏感，可以测量极小的受力。因为力矩传感器敏感且精度高，因此使用力矩传感的电动助力自行车在踩脚踏的同时，几乎瞬时就会有助力输出，而其它类型会有明显的助力迟滞感。“力矩传感器”的测量是每时每刻都在进行的，因此非常线性，所以输出的助力总是可以恰到好处的满足骑行需求。

基于“力矩传感器”的电动助力自行车的控制器，是车辆的核心电控装置，基于控制器中的主控单片机，搭建直流无刷电机驱动的控制器硬件平台，通过采用汇编和C语言混合编程方式的系统控制软件，由“力矩传感器”实时采集骑行者在骑行过程中双脚蹬踏力量，将采集到的数据信号传输到控制器，随后由控制器运行高频数字信号和模拟信号的处理，匹配相应的电控软件算法，来实现对直流无刷电机的电流调节和控制，从而控制电机输出功率、转速和扭矩。

随着日本及欧美对于自行车作为个人交通工具的推崇，“力矩传感器”最终被应用到了电助力自行车上。“双边力矩传感器”可以测量两只脚踏的力量，双边力矩传感器主要被安装在曲柄和牙盘之间，也就是五通的外侧，有些则直接安装在中轴上。世界上没有绝对的刚体，因此中轴在受力时就会产生极为细微的扭力形变，通过测量中轴表面的细微形变信号即可得出当前踩踏的力矩的大小，力矩传感器的精度理论上要求很高，因为是由扭力测量力矩，所以力矩传感器也被称为“扭矩传感器”。

现有技术的实现原理是基于通过“力矩传感器”装置，实时测量和采集骑行者的骑行过程中的双脚蹬踏的力量，采用力量信号数据作为电动助力自行车控制器的原始数据，实现自行车的电动助力化，并不能贴合人体生理与运动机能状态，导致骑行者骑行舒适度和骑行体验低，也存在一定的安全隐患。

发明内容

本发明实施例提供了一种电动助力自行车系统，用以提高骑行者的骑行体验和，该系统包括：

生命体征监测装置，用于监测骑行者骑行时的生命体征数据；

控制装置，与生命体征监测装置连接，用于根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，控制装置具体用于当骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全骑行生命体征数据时，根据骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全生命体征数据的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征数据包括：心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合；

控制装置具体用于根据心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征监测装置包括：心率监测装置，用于监测骑行者骑行时的心率；

控制装置具体用于当骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率后，根据骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征监测装置包括：呼吸频率监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的呼吸频率；

控制装置还用于当骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率后，根据骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征监测装置包括：血压监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的血压；

控制装置还用于当骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压后，根据骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，上述电动助力自行车系统还包括：压感称重传感器，设置在自行车座下方，与控制装置连接，用于检测骑行者的体重数据；

控制装置还用于根据检测到的骑行者的体重数据，将电动助力自行车电机的起步输出功率调节为匹配骑行者的体重的起步输出功率。

在一个实施例中，控制装置具体用于根据检测到的骑行者的体重数据，以及体重数据与电机的起步输出功率的关系，将电动助力自行车电机的起步输出功率调节为匹配骑行者的体重的起步输出功率。

在一个实施例中，上述电动助力自行车系统还包括：力矩传感器，与控制装置连接，用于实时监测骑行者骑行时的蹬踏力量数据；

控制装置还用于根据蹬踏力量数据和生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，控制装置具体用于将蹬踏力量数据作为主导的控制命令数据，将生命体征数据作为参考数据，调节电动助力自行车电机的输出功率，当生命体征数据中的其中一项数据超出了设定的正常值范围，将根据生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，控制装置具体用于根据生命体征数据计算电动助力自行车电机的实时输出功率，根据生命体征数据计算匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率，根据蹬踏力量数据，对计算出的匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率进行调整，根据调整后的匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征监测装置为运动手环。

本发明实施例提出的技术方案，通过生命体征监测装置监测骑行者骑行时的生命体征数据；控制装置根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率，实现了可以根据骑行者骑行时的实时生命体征数据，自动调节电动助力自行车电机的输出功率为匹配骑行者的实时生理状态的输出功率，提高了骑行者的骑行体验和人体舒适度，同时提高了安全性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1是本发明实施例中电动助力自行车系统的结构示意图；

图2是本发明又一实施例中电动助力自行车系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

本发明的目的在于通过具备对包括心率、血氧、血压、呼吸频率、体重、情绪、疲劳程度等多重人体生命体征数据实时监测功能的“智能手环”在内的各种类型的人体生命体征采集的传感器，实时采集人体各种生命体征数据，然后传输至电助力自行车的“控制器”，由基于智能人机交互算法的控制软件，对所采集到的多元人体生理信号进行智能化运算，从而匹配对应的电控软件算法指令，控制电机输出功率大小，达到匹配人体实时生理状态下，最佳舒适度的骑行效果和体验，实现深度“人机交互”的智能化电控技术。下面对该电动助力自行车系统进行详细介绍。

图1是本发明实施例中电动助力自行车系统的结构示意图，如图1所示，该系统包括：

生命体征监测装置10，用于监测骑行者骑行时的生命体征数据；

控制装置20，与生命体征监测装置连接，用于根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

本发明实施例提出的技术方案，通过生命体征监测装置监测骑行者骑行时的生命体征数据；控制装置根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率，实现了可以根据骑行者骑行时的实时生命体征数据，自动调节电动助力自行车电机的输出功率为匹配骑行者的实时生理状态的输出功率，提高了骑行者的骑行体验和人体舒适度，同时提高了安全性。

在一个实施例中，控制装置具体可以用于当骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全骑行生命体征数据时，根据骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全生命体征数据的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

在一个实施例中，生命体征数据可以包括：心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合；

控制装置具体可以用于根据心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，本发明实施例的主要是根据人体“四大生命体征”中的心率、呼吸频率和血压这三项的正常值，作为参照标准之一，结合监测、统计和计算出的人体的三项指标的正常值，作为本发明实施例电控系统算法的标准计算诸元。具体实施时，生命体征数据还可以包括：体重、情绪、疲劳程度等。

本发明实施例提供的技术方案是利用现有的“智能手环”及其它相关人体生命体征监测装置所采集到的人体生理信息数据，进行融合和导入到机电控制的实际应用用途，从而实现传感数据的深度融合与应用，达到更符合人体舒适度的智能人机交互效果。“深度融合”实质是本发明理念和思路的核心，客观来看目前市面上的各类智能手环、医疗检测传感器仪器等等硬件设备，此类产品最大的本职功能是“检测”。通俗的说，也就是目前市面上绝大部分人体机能信号检测产品，它们的数据是“用来看”的；而本发明思路，是把检测到的人体机能数据“拿来用”的。这也是本申请发明人所认为的“深度融合”的特别之处，结合到本发明定向应用的“电助力自行车”领域，就可以实现一个人机交互程度更高，更“懂”骑行者的电助力自行车系统。

在一个实施例中，生命体征监测装置可以包括：心率监测装置，用于监测骑行者骑行时的心率；

控制装置具体可以用于当骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率后，根据骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，心率监测装置可以为心率表。通过判断骑行者心率是否在正常值范围内，例如运动量是否适宜，心率表等生命体征监测装置会发出提示。安全骑行心率的范围的具体设定方法可以包括：安全骑行心率的范围的下限的确定方法可以为：运动量的大小可通过心率衡量的，比如：有氧运动达到有效而安全时人的心率是170减去年龄数，或掌握在108～144之间。安全骑行心率的范围的上限的确定方法可以为：根据运动医学研究，心率和有氧运动的脂肪消耗之间有很直接的联系，一个简单的公式算出你的最大心率：220减去年龄。在骑自行车进行有氧运动时，戴上心率表，控制运动量，达到骑行运动的最佳效果。

具体实施时，以一年龄35岁的骑行者为例，假设一般正常的安全有效地运动心率在135，那么，骑行过程中，通过智能手环的人体机能数据监测和采集功能，当该骑行者的运动(骑行时)心率超过该骑行者正常的安全有效运动心率135(安全骑行心率)后，控制装置将启动大功率电机助力模式，根据异常心率超出范围，对应的控制电机功率输出，达到减少骑行者运动量，实现将骑行者运动心率控制在其安全有效的状态数值范围内。此过程中，根据生命体征监测装置(可以为智能手环)实时监测到的骑行者的心率高低变化，与电机功率输出的大小形成一个密切的人机交互互动，实现电机功率输出大小，即控制将电动助力自行车电机的输出功率实时调节为匹配骑行者的实时生理状态的输出功率，适时跟随骑行者心率数值高低的变化而调整，达到“随心所控”的智能效果。

具体实施时，骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率的范围与电机的输出功率范围的关系可以为函数关系式，也可以为如下表1所示示的图表，下表1为心率与电机输出功率对照表：

心率范围	电机输出功率范围(以250W功率电机为例)
		超出骑行者个体正常运动心率10％	70W
超出骑行者个体正常运动心率20％	100W
		超出骑行者个体正常运动心率30％	150W
超出骑行者个体正常运动心率50％	250W

表1

在一个实施例中，生命体征监测装置可以包括：呼吸频率监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的呼吸频率；

控制装置还可以用于当骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率后，根据骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，骑行者的安全骑行呼吸频率的范围确定方法可以包括：呼吸频率正常值：正常呼吸运动两侧基本对称，节律均匀，深浅度适中，正常人呼吸运动的频率和节律：呼吸频率12～20次/分，与脉搏之比约为1：4，节律均匀而整齐。成人呼吸超过24次/分钟，称为呼吸过速。成人呼吸少于10次/分钟，称为呼吸过缓。

具体实施时，骑行者在骑行运动过程中的呼吸频率超过正常值，形成呼吸过速，俗称“大喘气”的状态时候，智能手环将该数据发送至控制装置，控制装置将相应的输出功率提供给电机，控制将电机的输出功率实时调节为匹配骑行者的实时生理状态的输出功率，降低人体运动量，调整呼吸频率回归正常。

本发明实施例将骑行者血压值和血氧值，作为同步人体机能状态监测数据，可以用作辅助参考应用数据源。

在一个实施例中，生命体征监测装置可以包括：血压监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的血压；

控制装置还可以用于当骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压后，根据骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，确定骑行者的安全骑行血压的范围的方法可以包括：血压正常值：正常人在安静时，收缩压为90～140mmHg，舒张压为60～90mmHg，脉压为30～40mmHg。收缩压达到160mmHg或以上，和舒张压≥95mmHg称高血压；当收缩压在141～159mmHg之间，或舒张压在91～94mmHg之间，称临界高血压；收缩压低于90mmHg，舒张压低于60mmHg，称低血压。

在一个实施例中，如图2所示，上述电动助力自行车系统还可以包括：压感称重传感器，设置在自行车座下方，与控制装置连接，用于检测骑行者的体重数据；

控制装置还可以用于根据检测到的骑行者的体重数据，将电动助力自行车电机的起步输出功率调节为匹配骑行者的体重的起步输出功率。

在一个实施例中，控制装置具体可以用于根据检测到的骑行者的体重数据，以及体重数据与电机的起步输出功率的关系，将电动助力自行车电机的起步输出功率调节为匹配骑行者的体重的起步输出功率。

本发明实施例中设置“压感称重传感器”的发明目的，主要是针对骑行起步阶段的电机输出功率进行传感控制。骑行者的体重是各不相同的，不同的胖、瘦体重，就关系到骑行者起步时的力量消耗程度。通俗的举例说明，体重较重的骑行者，骑行起步相对较为费劲，起步阶段的力量消耗较大，骑行舒适度也就交差；而体重较轻的骑行者，骑行起步负重相对要小一些，起步相对较为省力一些。结合到“电助力自行车”系统，即可采取本发明的“压感称重传感器”，在骑行者坐上自行车的座垫之后，由“压感称重传感器”测出骑行者的体重数值，将这一数据导入至控制器的软件算法中，由控制软件的算法根据传感器采集到的骑行者体重数值的大小，相应的控制电机输出功率的大小，从而实现“胖者”和“瘦者”不同的体重差异下，更为符合实际骑行重量的“量身定制”的轻松舒适的骑行体验效果。

例如：骑行者甲：体重45公斤→压感称重传感器采集体重数据→传输至控制器运算→控制电机输出(起步)70W功率；

骑行者乙：体重65公斤→压感称重传感器采集体重数据→传输至控制器运算→控制电机输出(起步)100W功率；

骑行者丙：体重100公斤→压感称重传感器采集体重数据→传输至控制器运算→控制电机输出(起步)250W功率。

具体实施时，体重数据与电机输出起步功率的关系可以为函数关系式，也可以为如下表2所示示例出的图表，下表2为体重数据与电机输出起步功率的关系：

体重范围	电机输出功率范围
		45-55KG	70W
56-69KG	100W
		70-85KG	150W
86-100KG	250W

表2

在一个实施例中，如图2所示，上述电动助力自行车系统还可以包括：力矩传感器，与控制装置连接，用于实时监测骑行者骑行时的蹬踏力量数据；

控制装置还可以用于根据蹬踏力量数据和生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

一般情况下，智能手环监测多元数据和压力称重传感器数据，应用于无“力矩传感器”的情况下使用。同时，力矩传感器也可以同时使用在本发明实施例提供的电动助力自行车系统中。

从传感信号采集原理上来说，力矩传感器所采集的是骑行者双脚踩踏自行车两只脚蹬的力量数据；而智能手环(生命体征监测装置)监测的是人体“四大生命体征”数据，其属于运动时的人体机能状态数据，因此：

①力量数据是“硬性”与“机械性”的控制计算变量，要求相对要精确、绝对；

②人体机能状态数据，属于“柔性”和“智能人机交互”的控制计算参考，要求相对模糊和范围化；

在力矩传感器与智能手环监测多元人体机能数据同时使用的情况下，本发明将通过具体控制软件算法，对两种传感器的工作协同机制设定协调。下面对根据蹬踏力量数据和生命体征数据，实时调节电动助力自行车电机的输出功率的模式进行介绍。

在一个实施例中，控制装置具体可以用于将蹬踏力量数据作为主导的控制命令数据，将生命体征数据作为参考数据，调节电动助力自行车电机的输出功率，当生命体征数据中的其中一项数据超出了设定的正常值范围时，根据生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，力矩与智能手环人机交互传感器同时应用状态下，控制装置对骑行起步阶段的电机功率输出控制，由压感传感器的数据作为控制命令数据；骑行过程中，则由力矩传感器的踩踏力量作为主导的控制命令数据，而此过程中智能手环采集的多元数据，作为控制系统对人体状态的检测参考数据，一旦人体机能数据中的其中一项数据超出了设定的正常值范围，则系统算法将相应切换为以智能手环数据为控制命令数据的模式。

在一个实施例中，控制装置具体可以用于根据生命体征数据计算匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率，根据蹬踏力量数据，对计算出的匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率进行调整，根据调整后的匹配骑行者骑行时生理状态的电动助力自行车电机的输出功率，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

具体实施时，根据智能手环数据进行计算，对根据力矩传感器数据调节的电机输出功率进行二次调整，举例而言，当人体机能数据判别为正常状态时，根据力矩传感器数据计算出的电机输出功率为70W，而根据人体机能数据判别为疲劳状态时，根据相同的力矩传感器数据计算出的电机输出功率则需调整为100W。

在一个实施例中，如图2所示，生命体征监测装置可以为运动手环。

相对于现有的智能手环仅对人体生理数据起到采集和监测的作用而言，本发明的特别之处在于，将采集到的人体生理数据，输入控制装置，实现基于实时人体生理数据为软件算法计算诸元，对采集到的人体生理数据进行融合与加工，把原本只是用于“显示”的“无机”数据，变为可以利用于电气控制的“有机”原始数据“原料”。这就显著区别于“仅起采集与观察监测”作用的使用方式，从而控制电机功率输出的人机交互系统。

通过现有技术可实现的仪器与传感器，对人体各项生理状态信号进行监测和读取。具备人体生理状态监测和生物信号采集功能的智能手环，目前的用途只是用于人体生理状态监测与读取，通俗的说，所采集的人体生理信号数据，仅仅是用来“看”的。比如，佩戴智能手环之后，其所具备的人体生理状态监测功能开始工作，实时或者周期性监测人体的心率、血压、血氧、呼吸频率、睡眠时间、疲劳程度、情绪……然后将监测和采集到的各项人体生理状态数据，在智能手环本身显示呈报出来，或者与手机互联，将数据传输到手机上，便于佩戴的用户掌握了解各项数据。

本发明技术方案可以将人体生理信号数据从现有的仅作为“监测”的功能应用，融合扩展为可以基于人体生理信号数据，作为电助力自行车控制算法的计算原始参数，将人体生理信息数据转化为可与设备互动，让设备解读、理解并响应的有价值“数据原料”。

本发明实施例提供的技术方案可以达到如下有益技术效果：

①基于具备心率、血氧、血压、呼吸频率、体温、情绪、疲劳程度等多种人体生理信号实时监测功能的“智能手环”为传感器，采集骑行者的心率、血氧和生物电信号等实时生理信号数据，传输至“电助力自行车”的控制器，通过控制器中的核心控制单片机运行的软件算法，按照相应的算法逻辑控制调节电助力自行车的驱动电机的输出功率，现实电机与骑行人输出的蹬踏功率成一定比例，从而提供更加深度结合人体生理实时状态的舒适骑行体验。目前市场上已普遍的各类“智能手环”具备实时心率、血氧、血压、呼吸频率、体温、情绪、睡眠、疲劳程度等人体生理信号的监测和采集功能，而所采集的各项人体生理信号数据，仅仅是传送到手机终端，作为监测数据的观测功能。而本发明技术方案，是利用现有的“智能手环”及其它相关人体生理监测仪器所采集到的人体生理信息数据，进行融合和导入到机电控制的实际应用用途，从而实现传感数据的深度融合与应用，达到更符合人体舒适度的智能人机交互效果。

②基于自行车车座垫的压感称重传感器，采集骑行者体重数据，传输至“电助力自行车”的控制器，作为原始信号数据，导入控制器中单片机的软件算法，根据测量到的骑行者的体重，匹配对应的软件控制逻辑算法，从而控制电机起步功率输出大小以及基本骑行电机功率模式。比如，本发明中的自行车座垫压感称重传感器，集到体重为50公斤和体重为120公斤的两位体重不同的骑行者，然后将体重数据传输并导入至电助力自行车控制器，根据设计的软件算法，对应50公斤体重以及120公斤体重，这两个重量或重量范围等级不同的数据，分别匹配骑行时电机功率相应符合人体体重的输出方案，例如，50公斤体重的骑行者，对应电机起步输出功率100W；120公斤体重的骑行者，对应电机起步输出功率250W。这样就可以通过本发明，实现智能化传感与人机交互。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电动助力自行车系统，其特征在于，包括：

生命体征监测装置，用于监测骑行者骑行时的生命体征数据；

控制装置，与所述生命体征监测装置连接，用于根据骑行者骑行时的生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

2.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述控制装置具体用于当骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全骑行生命体征数据时，根据骑行者骑行时的生命体征数据超出骑行者的安全生命体征数据的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

3.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述生命体征数据包括：心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合；

所述控制装置具体用于根据心率、呼吸频率、血压和血氧的其中之一或任意组合，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

4.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述生命体征监测装置包括：心率监测装置，用于监测骑行者骑行时的心率；

所述控制装置具体用于当骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率后，根据骑行者骑行时的心率超出骑行者的安全骑行心率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

5.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述生命体征监测装置包括：呼吸频率监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的呼吸频率；

所述控制装置还用于当骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率后，根据骑行者骑行时的呼吸频率超出骑行者的安全骑行呼吸频率的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

6.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述生命体征监测装置包括：血压监测装置，用于实时监测骑行者骑行时的血压；

所述控制装置还用于当骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压后，根据骑行者骑行时的血压超出骑行者的安全骑行血压的范围与电机的输出功率范围的关系，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

7.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，还包括：压感称重传感器，设置在自行车座下方，与所述控制装置连接，用于检测骑行者的体重数据；

所述控制装置还用于根据检测到的骑行者的体重数据，将电动助力自行车电机的起步输出功率调节为匹配骑行者的体重的起步输出功率。

8.如权利要求1所述的电动助力自行车系统，其特征在于，还包括：力矩传感器，与所述控制装置连接，用于实时监测骑行者骑行时的蹬踏力量数据；

所述控制装置还用于根据蹬踏力量数据和生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

9.如权利要求8所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述控制装置具体用于将蹬踏力量数据作为主导的控制命令数据，将生命体征数据作为参考数据，调节电动助力自行车电机的输出功率，当生命体征数据中的其中一项数据超出了设定的正常值范围时，根据生命体征数据，将电动助力自行车电机的输出功率调节为匹配骑行者骑行时生理状态的输出功率。

10.如权利要求1至9任一所述的电动助力自行车系统，其特征在于，所述生命体征监测装置为运动手环。