パナソニック サイクルテック社の電動アシスト自転車の安全性と寿命の向上
運転者の安全性と利便性を向上させるタイヤ空気圧監視ソリューション。
大手電動アシスト自転車メーカーであるパナソニック サイクルテック社は、日本市場においてさまざまな利用シーンに向けて、幅広い商品を提供しています。同社は、STM32F3マイコンとSTM32Cube.AIを組み合わせることで、電動アシスト自転車「ティモ・A」にタイヤ空気圧監視システムを実装しました。
このシステムは、モータと自転車速度センサの情報から、タイヤの空気入れタイミングお知らせ機能を実現します。このソリューションは高度なAI機能を活用して、空気圧のメンテナンスの簡略化、乗り手の安全向上、およびタイヤやその他の自転車部品の寿命延長を実現します。
このシステムは、モータと自転車速度センサの情報から、タイヤの空気入れタイミングお知らせ機能を実現します。このソリューションは高度なAI機能を活用して、空気圧のメンテナンスの簡略化、乗り手の安全向上、およびタイヤやその他の自転車部品の寿命延長を実現します。
STM32F3マイコンとSTM32Cube.AIを組み合わせることで、ハードウェアを変更せずに革新的なAI機能を実装できます。今後もSTの組込みAIソリューションを活用してAI機能搭載モデルの拡充を図りながら、ミッションを達成できるように努めていきます。
加茂 広之 氏
パナソニック サイクルテック社 開発部 ソフトウェア開発課 課長
アプローチ
ティモ・Aに採用されたArm® Cortex®-M4内蔵のSTM32F3マイコンは、128KBのFlashメモリに加えて、モータ制御に最適な各種高性能アナログ / デジタル･ペリフェラルを搭載しています。このマイコンは、新しい空気圧低下検出機能のほか、電動アシスト･レベルの決定とモータの制御も担います。
パナソニック サイクルテック社は、このAI機能の開発全体を通じてメモリ割当てを最適化するために、STM32Cube.AIを使用して、開発したニューラル･ネットワーク（NN）モデルのサイズを縮小しました。このツールにより、容量が限られたFlashメモリへの実装に合わせて、NNモデルを素早く簡単に最適化できました。
パナソニック サイクルテック社は、このAI機能の開発全体を通じてメモリ割当てを最適化するために、STM32Cube.AIを使用して、開発したニューラル･ネットワーク（NN）モデルのサイズを縮小しました。このツールにより、容量が限られたFlashメモリへの実装に合わせて、NNモデルを素早く簡単に最適化できました。
センサ
モータ回転数およびスピード･センサ（磁石とホール･センサを組み合わせた回転数センサ）
リソース
モデル作成ツール STM32Cube.AI
無償のSTM32Cube拡張パッケージX-CUBE-AIにより、ニューラル･ネットワークや機械学習モデルといった学習済みAIアルゴリズムを、STM32に最適化されたCコードへ自動変換できます。
動作環境 STM32F3シリーズ
Arm® Cortex®-Mベース32bitマイコンのSTM32ファミリは、マイコン･ユーザに高いレベルの自由を提供します。完全統合性および開発の容易さを維持しながら、高性能、リアルタイム性能、豊富な機能、デジタル信号処理、低消費電力 / 低電圧駆動、およびコネクティビティを兼ね備えた製品を提供します。
