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記憶式泊車下一步 車聯網賦能走入開放場域

歐特明執行長吳錫慶表示,未來將以記憶式泊車技術為基礎,持續往開放場域方向發展,期望可開發出用於路邊停車等地的自動泊車方案。李逸涵攝

日前歐特明電子與國網中心合作,運用台灣AI雲加速產品研發速度,開發車用AI感知與辨識系統,打造記憶式無人自動代客泊車(AVP)。所謂記憶式自動停車,車輛需先記憶位置與路徑,歐特明執行長吳錫慶回應DIGITIMES訪問表示,記憶式自動泊車技術現階段適用於較封閉的停車空間內,未來將以記憶式泊車技術為基礎,持續往開放場域方向發展,期望可開發出用於機場、港口,甚至是路邊停車等地的自動泊車方案。

記憶式泊車的限制

記憶式泊車可否解決城市中的停車問題?對此吳錫慶表示,台灣的停車問題在於車多位置少,以及分配不均,導致駕駛者必須花費許多時間尋找車位;然而現階段,記憶式泊車尚無法解決路邊停車的問題。

吳錫慶表示,適合導入記憶式泊車的場域是平均車速較慢,停車位置固定的停車場,諸如住家大樓、商業大樓等。現多數停車場皆有規定車輛時速不得超過15~20公里。該解決方案瞄準重複性高的停車行為,車輛可完成前100公尺內,重現曾經完成過的停車行為。

開放場域的關卡

自動泊車要從封閉場域走向混合車流,如同自駕車從封閉場域駛向開放道路一般;吳錫慶表示,車輛不能只解決眼前的停車需求,而是需要藉由高速傳輸的網路,取得高精地圖模型,掌握整個停車場的路徑與空間資訊。有高精地圖的資訊為輔,才能免於對「歷史紀錄」的依賴。

吳錫慶表示,車輛對高精地圖的資訊主要可以分為三者,分別為路徑、停車格資訊,與停車場定位資訊。其中又以停車場定位資訊,與車輛之間的通訊蔚為重要。

停車場定位資訊與車輛交換數據的方式有二。第一為由車輛端主動偵測停車場的特徵點,對停車場的場域基礎建設要求較低;反之,車輛須能辨識場域特徵點,並具備將特徵點資訊與接收到的高精地圖資訊比對,進而精確定位車身的運算能力。

第二為在停車場中裝設能發出定位資訊的設施,搭配車身能夠偵測到這些定位資訊的接收器,透過V2X的原理,讓車子知道自己在停車場中的哪個位置。

吳錫慶表示,在路側設備與自駕車皆快速發展的未來,應是兩種情境並行。車身多元的感測設備與強大的運算能力,以及場域端安裝的定位設備,將使自動泊車得以打破封閉場域的限制,滿足不同道路情境。

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