智能自行车自动变速系统及骑行云服务平台研发

发布时间：2020-07-01 01:00

【摘要】：随着骑行运动的普及,自行车已不再是一种单纯的交通工具,它更是一种休闲娱乐或运动健身的方式。自行车通过变速来适应骑行者的身体状态和骑行路况,可以达到科学骑行的目的。但是自行车变速系统复杂,操控需要技巧,而已有的电子变速是通过人工预先设置的变速模式改变档位,不能根据用户的骑行习惯进行最佳的变速。因此,研究如何获得适合用户的骑行变速模式,实现自行车自动变速势在必行。针对骑行档位复杂非线性的特点,本文选择人工神经网络进行骑行档位计算。基于此,本文研究并开发了基于神经网络的智能自行车自动变速系统及骑行云服务平台。首先,结合本文实际问题,建立自行车骑行档位控制模型。通过对常用神经网络结构和特点的分析比较,,选取BP网络进行档位控制建模。并通过比较和实验,对该控制模型的结构和关键参数进行了确定。针对其局限性提出引入遗传算法进行档位控制模型优化。其次,开展智能自行车自动变速系统设计。在自行车骑行档位控制模型的基础上,设计和构建了获取用户骑行档位、人体状态和骑行路况等数据的数据采集系统;将采集的数据作为档位控制模型的输入,根据用户的骑行习惯进行训练,计算适合该用户的骑行档位,通过变速系统实现自动变速的功能。其三,构建了一个功能较为完备的智能自行车骑行云服务平台。从用户管理模块、数据传输模块、数据库访问模块、档位控制模块四个方面完成了服务器层的开发;从用户界面和软件功能上完成了移动客户端的设计和开发。实现了数据传输、显示、分析、计算等功能,无需用户干预就能实现智能自行车自动变速。最后,针对具体的骑行实例,分别采用传统BP神经网络档位控制模型和优化后的BP神经网络档位控制模型进行档位计算,对计算结果进行分析、比较,实验结果验证了优化后的BP神经网络档位控制模型的有效性和优越性。并利用腾讯WeTest平台、科大讯飞iTest平台对骑行云服务平台的服务器和移动客户终端进行了性能测试,实验结果验证了骑行云服务平台的可靠性和稳定性。基于神经网络的智能自行车将心率结合车速、踏频、坡度来控制自行车自动变速,通过移动客户端为用户提供骑行信息服务,实时监测和反馈用户生理状态,提供更加科学的骑行体验。本文通过互联网+自行车的模式,有望为传统自行车行业带来新的发展机遇。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U484
【图文】：

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浙江大学硕士学位论文逦逡逑图１．２所示为三星、小米、百度和索罗门推出的智能自行车。逡逑■逦－ｊｒ逡逑（Ｍ）逡逑（ａ）邋Ｓａｍｓｕｎｇ邋Ｓｍａｒｔ邋Ｂｉｋｅ逦（ｂ）邋ＱｉＣＹＣＬＥ邋Ｒ１逡逑■yU逡逑（ｃ）邋ＤｕＢｉｋｅ逦（ｄ）洛克菲勒逡逑图１．２智能自行车逡逑其实，智能自行车配件开始研发的时间更早，已经有许多丰富的研究成果。智能自行逡逑车配件主要有智能码表、踏频器、心率带、充电系统等，如图１．３所示。Ｌｉｖａｌｌ智能骑行逡逑装备包括头盔、闪控、手机支架、踏频传感器［２５］。头盔自带转向指示灯，提醒行人注意避逡逑让，同时可以联网提供音乐播放等服务，闪控可以与头盔和手机进行互联，控制手机的部逡逑分功能，方便骑行。可以利用手机Ａ：ｐｐ进行社交分享和数据记录。野兽骑行的李刚将软硬逡逑件结合，开发了一款自行车智能把立和野兽骑行Ａｐｐｔ２５］，实现骑行数据收集。趣动智能开逡逑发了一款运动车头管，是一款针对运动自行车而设计的产品。它可以用于大部分自行车，逡逑可以利用云骑Ａｐｐ实现数据上传、导航、防盗等功能

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【参考文献】