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一种基于人工智能的自行车反馈学习方法 

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申请/专利权人:北京博睿创维体育发展股份有限公司

摘要:本发明属于自行车学习技术领域,具体为一种基于人工智能的自行车反馈学习方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、设置初始化程序:设置计算机云端和初始化系统,初始化系统内设置有记录模块,反馈模块,环境设定模块和个人喜好切换模块,且计算机云端与记录模块电性连接;S2、设定参数;S3、骑行记录;S4、反复骑行;S5、选择参数。本发明,通过反馈模块和记录模块的设置,将使用者常规骑行数据进行记录和反馈,避免了使用者不断地尝试骑行,消除了使用者从自行车上跌落为代价来探寻自行车的限度,避免使用者的长期摸索,实现了以最短的时间来适配自行车,避免了使用者的受伤,提高了自行车适配度,加快了使用者与自行车之间骑行的适配过程。

主权项:1.一种基于人工智能的自行车反馈学习方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、设置初始化程序:设置计算机云端和初始化系统,初始化系统内设置有记录模块,反馈模块,环境设定模块和个人喜好切换模块,且计算机云端与记录模块电性连接,所述记录模块与反馈模块电性连接,所述计算机云端与环境设定模块电性连接,所述计算机云端与个人喜好切换模块电性连接;S2、设定参数:通过个人喜好切换模块,将使用者喜欢的骑行方式录入到个人喜好切换模块中,选择的参数包括轮胎的转速V,并设定轮胎转速的最大值Vmax,轮胎的抓地力N,并设定轮胎最小抓地力Nmin,车头扭转力F,并设定车头最大扭转力Fmax;S3、骑行记录:使用者将自行车放到特定的环境中骑行,比如,晴天骑行,阴天骑行,雨天骑行,雪天骑行,大风天骑行,白天骑行和黑夜骑行,每次骑行的数据通过记录模块记性记录,并将记录的数据储存到环境设定单元中;S4、反复骑行:通过上述骑行的数据进行记录,并采用多次记录骑行数据的形式,将记录的数据进行分类和平均值求算,得到稳定数值,来适配使用者;S5、选择参数:完成以上步骤后,通过选择特定的参数,比如环境设定模块中的环境参数,个人喜好切换模块中的个人喜好参数,进而设定相应的参数,实现因人而异骑行习惯的匹配。

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