搶進自駕車商轉 4大難題待克服

自駕車結合高精度3D動態地圖、先進同步定位與地圖建構技術、使用機器深度學習感知系統,克服嚴苛的氣候環境感測挑戰。即使在大雨、容易訊號中斷地下室,也能暢行無阻。(取自CES官網

在歷經多年的努力下,工研院機械所去年拿到「Taiwan No.0001」全臺首張自駕車牌,開發出全國首輛能在開放場域上路的自駕車。去年10月底讓自駕車從新竹南寮漁港完成試駕路線,秀研發實力。但工研院指出,自駕車要商轉,仍有4大挑戰必須克服,並在真實道路持續驗證技術。

環境感測 保證準確

工研院機械與機電系統研究所數位王傑智觀察,自駕車技術發展有4大挑戰須克服,第一個是「環境感測」,由於都市裡需要偵測的物件多,駕駛策略也較複雜,目前感知系統還無法完全保證在市區環境中的感測準確度。因此自駕車感知系統不該只依賴單一感測器,需搭配雷達、相機與光達等,確保系統運作與安全。

不畏氣候 確保安全

第二個要克服的是「氣候挑戰」。王傑智表示,當自駕車遇到下雨或下雪時,感測器容易失靈。所以開發自駕車時須設法在惡劣的天氣環境,融合不同的感測器技術,相互確保行駛安全。

道路環境 適應習慣

第三個挑戰是「動態環境」,自駕車不僅要思考各種道路環境變化,還需適應各國的用路習慣,譬如美國路寬、交通順暢,自駕車較好開,但臺灣地狹人稠、交通擁擠,就相對難行。

第四個挑戰來自大家忽略的「大規模量產」,很多人以爲只要完成1輛自駕車,接下來要做10輛自駕車就很容易,王傑智強調,兩者難度不同。1輛自駕車變成10輛時,會使車上感測器位置偏差影響自駕決策結果,所以自駕車在大規模量產時,需花更多時間功夫來重新調校參數

大批量產 調校參數

有鑑於上述挑戰,工研院團隊在開發自駕車前,就先思考清楚自己要做的是能商品化、量產化的自駕車。面對臺灣多變的氣候爲自駕車發展帶來諸多挑戰,工研院機械與機電系統研究所所長鬍竹生指出:「天氣越糟,越要出去開!」

他說工研院自駕車結合高精度3D動態地圖、先進同步定位與地圖建構技術、使用機器與深度學習感知系統、以及光達雷達相機之數據融合,去克服嚴苛的氣候與環境感測挑戰,即使在大雨、容易訊號中斷的地下室,也能暢行無阻。

另外,在針對自駕車量產的難題上,工研院研發的「自駕車整合系統」,可以快速安裝至各型車款,適用於小貨卡轎車、休旅車巴士以及大卡車等,有助滿足未來的自駕車量產需求。

胡竹生強調,自駕車要商用關鍵,是必須要能在開放的真實道路試驗,纔可以驗證及增進自駕車功能、加速商轉。

因此,與新竹市政府合作,在無交通管制的南寮漁港試運行,就是要透過行駛於汽機車、腳踏車行人混流的道路進行測試,蒐集自駕車在真實道路的資訊,提升我國自駕車技術。