本发明有关一种电动自行车，尤指一种利用人工智能(ai)大数据及互联网侦测道路状况，以自动调整避震器以配合前面地形或道路状况的控制系统。
背景技术：
1、有关于电动自行车(e-bike)，很多人都会觉得，既然要运动，又何必需要助力。当然，骑自行车肯定要比骑电动自行车对健康更有益。若是拿电动自行车和步行相比，骑车又更有训练的效果。
2、根据一项的研究报告指出，电动自行车能提供至少中等强度的体能活动，比骑乘一般自行车的强度低，但比单纯的走路高。尤其对于过去不常骑自行车的人来说，电动自行车是一个比较容易的开始，并且能改善缺乏运动者的身体健康(例如心肺功能)。
3、目前电动自行车在骑乘过程中，该电动自行车上的避震器软硬度都是出厂前就已设定好，无法再进行调整。因此大多数的电动自行车的避震器软硬度都仅适合在平滑路面或红砖路面上骑乘。一旦，经过碎石路面或颠簸路面时，前述电动自行车的避震器的避震效果就会显现出过硬，不但导致该电动自行车不易骑乘，更会造成该电动自行车发生打滑或翻车现象。
4、因此，一些骑乘者更换可调式避震器来因应各种路面。但是，这种避震器是人工调整。在调整后，该避震器若适合在碎石或颠簸路面骑乘时，一旦骑到平滑路面或红砖路面时，该避震器的避震效果就会显现出太软，导致骑乘者的车架易上下晃动。
5、所以，如何可以因应各种不同的路面状况，自动调整避震器的软硬度，以达舒适及安全骑乘，乃是本发明的主要解决的课题。
技术实现思路
1、因此，本发明的主要目的，在于提供一种通过影像路况识别模块连接网际网路，以连通道路上的监视器，并下载即时影像资料，再以人工智能进行影像资料分析，以判断前面将经过的路况，系统将依路况进行避震器软硬度调整。
2、本发明的另一目的，在于利用一环境感应模块即时感应路面震动，再以人工智能进行分析，以判断即时路面状况，系统将依路面状况进行避震器软硬度调整。
3、本发明的再一目的，在于利用一加速度感应器，在骑乘者紧急刹车时感测加速度信号经该人工智能算法分析后，以执行预先判断，在避震器触底前会先自动调整避震器至预定的软硬度，以避免打滑翻车，提高骑乘的安全性。
4、本发明的又一目的，在于利用一加速度感应器，感测电动自行车腾空时，该人工智能判断后以进行避震器调整，使该避震器自动调整至预定软度，使电动自行车在落地时能有效减震。
5、为达上述的目的，本发明的一种电动自行车的可调式避震器的控制系统，以电性连接避震器的活塞杆的阻尼调整器，该控制系统包括：一人工智能处理器、一环境感应模块、一影像路况识别模块及一驱动模块。该人工智能处理器内部载有人工智能算法，以进行影像资料、车速及道路路面分析。该环境感应模块是与该人工智能处理器电性连接，用以感应路面震动。该影像路况识别模块是与该人工智能处理器电性连接，以通过网际网路连接道路上的监视器，以下载即时道路路况的影像资料。该驱动模块是与该人工智能处理器电性连接。其中，以该影像路况识别模块下载即时路况影像资料，由该人工智能处理器由该影像资料分析前面即时路况，或者以该环境感应模块即时感应路面震动，由该人工智能处理器输出信号驱动该驱动模块转动该阻尼调整器，以调整该活塞杆动作行程及速度，以达调整该避震器的软硬度。
6、在本发明的一实施例中，该环境感应模块包含有一环境感应器、一信号放大电路及一信号转换电路，以该信号放大电路电性连接该环境感应器及该信号转换电路，该信号转换电路与该人工智能处理器电性连接。
7、在本发明的一实施例中，该环境感应器为应变规，并可利用惠斯通电桥测得电阻值的变化。
8、在本发明的一实施例中，该信号转换电路为模拟信号转成数字信号。
9、在本发明的一实施例中，该驱动模块为伺服马达。
10、在本发明的一实施例中，还包含有一加速度感应器，该加速度感应器是与该人工智能处理器电性连接。
11、在本发明的一实施例中，该加速度感应器在紧急刹车时，感测加速度信号经该人工智能处理器的算法分析后，以执行预先判断，在该避震器触底前会驱动该驱动模块转动该阻尼调整器，使该避震器调至预定的软硬度。
12、在本发明的一实施例中，该加速度感应器以感测该电动自行车腾空时，该人工智能处理器驱动该驱动模块转动该阻尼调整器，使该避震器自动调整至预定的软硬度，使该电动自行车在落地时能有效减震。
13、在本发明的一实施例中，该加速度感应器为三轴加速度感应器。
14、在本发明的一实施例中，还包含有一电源供应单元，该电源供应单元是与该人工智能处理器电性连接，以提供该控制系统所需要的电力。
15、在本发明的一实施例中，该电源供应单元为充电电池。
16、在本发明的一实施例中，该避震器的结构至少包括：一筒身，该筒身内配有一阻尼油及该活塞杆，该活塞杆延伸于该筒身内部的杆体一端上配置有一活塞，该活塞杆延伸于该筒身外部的杆体一端上具有该阻尼调整器。
17、在本发明的一实施例中，该活塞杆具有一可调式阀门孔。
18、在本发明的一实施例中，还包含有一速度感应单元，该速度感应单元是与该人工智能处理器电性连接，该速度感应单元以感应该电动自行车的车速，并将感应信号传至给该人工智能处理器进行判断分析，若判断该电动自行车的车速达到高速设定值时，该人工智能处理器输出信号驱动该驱动模块，将该避震器的软硬度调整为硬；若判断该电动自行车的车速达到低速设定值时，该人工智能处理器输出信号驱动该驱动模块，将该避震器的软硬度调整为软。
1.一种电动自行车的可调式避震器的控制系统，以电性连结避震器的活塞杆的阻尼调整器，其特征在于，该控制系统包括：
2.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该环境感应模块包含有一环境感应器、一信号放大电路及一信号转换电路，以该信号放大电路电性连结该环境感应器及该信号转换电路，该信号转换电路与该人工智能处理器电性连结。
3.如权利要求2所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该环境感应器为应变规，并能够利用惠斯通电桥测得电阻值的变化。
4.如权利要求2所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该信号转换电路为模拟信号转成数字信号。
5.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该驱动模块为伺服马达。
6.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，还包含有一加速度感应器，该加速度感应器是与该人工智能处理器电性连结。
7.如权利要求6所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该加速度感应器在紧急刹车时，感测加速度信号经该人工智能处理器的算法分析后，以执行预先判断，在该避震器触底前会驱动该驱动模块转动该阻尼调整器，使该避震器调至预定的软硬度。
8.如权利要求6所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该加速度感应器以感测该电动自行车腾空时，该人工智能处理器驱动该驱动模块转动该阻尼调整器，使该避震器自动调整至预定的软硬度，使该电动自行车在落地时能有效减震。
9.如权利要求6所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该加速度感应器为三轴加速度感应器。
10.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，还包含有一电源供应单元，该电源供应单元是与该人工智能处理器电性连结，以提供该控制系统所需要的电力。
11.如权利要求10所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该电源供应单元为充电电池。
12.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该避震器的结构至少包括：一筒身，该筒身内配有一阻尼油及该活塞杆，该活塞杆延伸于该筒身内部的杆体一端上配置有一活塞，该活塞杆延伸于该筒身外部的杆体一端上具有该阻尼调整器。
13.如权利要求12所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，该活塞杆具有一可调式阀门孔。
14.如权利要求1所述的电动自行车的可调式避震器的控制系统，其特征在于，还包含有一速度感应单元，该速度感应单元是与该人工智能处理器电性连结，该速度感应单元以感应该电动自行车的车速，并将感应信号传至给该人工智能处理器进行判断分析，若判断该电动自行车的车速达到高速设定值时，该人工智能处理器输出信号驱动该驱动模块，将该避震器的软硬度调整为硬；若判断该电动自行车的车速达到低速设定值时，该人工智能处理器输出信号驱动该驱动模块，将该避震器的软硬度调整为软。
