感知次系統開啟自駕新紀元

全台首輛自駕中巴上路

自駕車感知次系統旗艦隊成軍

自駕技術一旦成真，將為汽車產業帶來翻天覆地的影響，但在技術發展的過程中，仍然有許多的挑戰需要克服。簡單來說，自駕車猶如在路上跑的超級電腦，為了保護自己以及周圍的車輛、行人，達到安全性與可靠性等終極目標，必須掌握環境感知、行為決策、運動控制三大核心邏輯。

三大核心猶如人的感官、大腦與手腳／神經，其中環境感知仰賴攝影機、光達、雷達、車聯網、GPS所組成的「融合多重感應器的軟硬體系統」，讓自駕車擁有人類的視覺、聽覺、觸覺與方向感，對周遭環境物件進行正確判讀，並且預測未來行進軌跡，作為方向決策與速度控制依據。

資通訊技術是感知次系統發展優勢

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克分析，目前自駕車的行為決策與運動控制，大多掌握在汽車大廠與科技巨擘手上，因此環境感知是台灣廠商切入汽車電子產業的最佳選項。在經濟部技術處支持下，工研院的「自動駕駛感知次系統產業合作夥伴計畫」，一方面帶動台灣汽車電子廠商技術升級，另一方面則協助想跨進車電領域的台灣半導體、資通訊業者，打進國際自駕車供應鏈。

合作夥伴計畫推行一年多來，已吸引包括亞勳科技、鼎天國際、朋程科技、光寶科技、新鈳電子、英業達、車王電子、華電聯網、明泰科技及遠傳電信等10家資通訊廠商加入，儼然是台灣自駕車產業的「旗艦隊」。

闕志克進一步表示，隨著國內廠商踴躍加入，「自動駕駛感知次系統」供應鏈逐步成形，尤其攝影機、光達等感測器元件廠商，藉由取得工研院開發的演算法軟體技術轉移，可望順利跟國際自駕車大廠對接，擠進第一線供應鏈（Tier1），再運用台灣的資通訊實力，替目前的車輛、電動車乃至於未來的自駕車，打造更安全、更智慧的行車體驗。

計畫合作夥伴之一，車王電子暨華德動能董事長蔡裕慶表示，台灣的交通運輸獨特又複雜，是很好的驗證場域。這套技術在台灣如果可行，在全世界的場域都可行。此外，自駕車若能搭配捷運，解決從捷運到家門最後一哩路的問題，將是全世界重大的突破。

自駕巴士是成為台灣最佳切入機會

2018年底，結合工研院、資策會所研發的自動駕駛感知次系統，以及車王電子、電動巴士廠華德動能、車輛整合運動控制系統新創公司iAuto，合作打造的17人座自駕中型巴士，已於台中花博期間，在水湳智慧城場域試運行，並提供民眾搭乘。

該自駕中巴，除了具備行駛時感測周遭物件相對位置、相對速度與軌跡推理的能力，還擁有定速巡航、車道維持、緊急煞車、號誌停等、停點定點停靠、迴轉道迴轉六大功能，不僅是國產自駕車關鍵技術落地的重要指標，未來還能吸引更多合作夥伴加入，將自駕車這塊餅做大。

闕志克表示，國外發展自駕技術多以房車為主，競爭相當激烈，反而是固定路線行駛的自駕巴士，研發者較少，台灣更有值得一搏的機會；而感知次系統與模組一直都是台灣資通訊產業的強項，若能將雷達、光達、衛星定位、慣性導航衛星等技術，整合運用在自駕巴士上；將針對亞洲道路環境設計的「S3自動駕駛感知次系統」軟硬體平台與交通號誌連線，設定應用軟體白名單（Whitelisting），拒絕不明程式登入，強化資安管理，對台灣廠商進軍全球高達6.7兆美元的自駕車市場，將會是極佳利基。

自駕車驅動關鍵力

感知次系統技術面面觀

工研院「自動駕駛感知次系統攻堅計畫」，研發與合作領域涵蓋核心技術、整車展示、資訊安全等三大分項，其中，CPU、GPU、RACam、天線、射頻模組等，都屬於感測分析硬體元件。

善用台廠優勢媒合感測分析硬體

有鑑於當今國外自駕車廠商大多採用「單一集中式運算平台」，研發成本與整合門檻都較高，而台灣廠商在個別硬體與模組製造方面一向擁有優勢，作為產業協作的領頭羊，工研院期望能找出利基市場，以「分散式運算平台」作為研發方向，透過合作、技轉等方式，協助對自駕車、AI有興趣的台灣廠商提升相關生產技術。

若是有廠商已著手研發自駕車感測分析相關硬體，工研院也樂意提供演算法軟體，進行開發評估及驗證環境，加快商業化進程，並且搭橋媒合，協助台廠及早打入國際自駕車供應鏈之列，目前預估到了計畫時程第三年就能陸續看見合作成果。

深度學習影像辨識幫助自駕車識別路況

同樣屬於核心技術項目，攝影機、雷達、光達等感測分析硬體必須透過深度學習技術建立影像辨識模型與軌跡預測模組，進而讓自駕車在不同天候情況下，可以即時偵測行車路徑上的周遭環境，包括車輛、行人、號誌等各種動靜態物件，減少發生碰撞可能性。

計畫在第一年已經進行影像部分的數據累積與辨識分類，第二年起將在這一架構基礎之上，進一步建構三維光達點雲數據，提供合作廠商更全面、精準、高效能的影像辨識自動化標示服務。

而這項影像辨識技術不只能運用在自駕車行駛過程上，還可以用來辨識公車站牌等候人數、車廂內的搭乘人數等，所以能夠協助台灣廠商推出不同類型產品，開拓自駕車應用商機。

多重感測融合平台進軍亞洲市場

所謂多重感測融合平台，是將光達、雷達、攝影機等異質感測器，整合於自動駕駛輔助系統的解決方案，希望進一步提升影像辨識能力，就算在夜晚、大霧等天候環境裡，也可以針對各種狀況做出立即又正確的反應，確保安全性與穩定度。

台灣天候狀況、道路環境多變複雜，情境分析難度自然較高，因此工研院期望這套應用在自駕中巴的多重感測融合平台，能發展更符合亞洲國情的運輸輔助系統，一旦在台灣道路成功運行，將可順利協助台灣廠商進軍東南亞，實現大眾運輸智慧化最後一哩路。

此外，不同於房車型自駕車，自駕中巴安裝的感測分析硬體，由於高度較高、視角較廣泛，所建構的多重感測融合平台成為工研院的技術優勢，台灣廠商更可延伸相關利基型商品，成為全球自駕車產業的領先群與供應商。

即時事件推理大幅提升AI決策力

與深度學習影像辨識相輔相成的即時事件推理能力，透過深度學習完成路徑周圍物件影像辨識，再交由自駕車推理系統估算行進路徑與危險程度，做出下一步要開、要停、要快、要慢等重要決策。

攸關乘客與行車安全，工研院除了強化相關軟硬體整合與預測準確度，還延伸之前的專案成果，與iRoadSafe智慧路側系統結合，讓自駕中巴上的OBU透過V2X（Vehicle-to-Everything）通訊系統，可以與交通號誌直接且快速地溝通，例如知道紅綠燈還剩幾秒變換，就能及早決定行駛速度快慢，不會有急煞及突然開動等狀況；若是路上有闖紅燈的人，也能透過智慧路側系統立刻獲得偵測訊號及早反應。

有了通訊系統與推理機制，工研院未來將與智慧電子看板廠商以及各縣市政府攜手合作，共同打造智慧路口，運用自駕車相關技術進一步提升道路安全。

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