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自駕車異質資訊融合發展 預測道路物件是下一步

台大資訊工程學系教授施吉昇表示,透過異質信息融合,有望預測道路物件下一步。李逸涵

自駕車為帶給乘客更舒適的乘車體驗,投注了許多心力提升車輛對外在環境的感知能力,以遇到障礙物減速、停止為例,若車輛控制中心能充分體解道路前的物體為何,如同人類以常理推測物體的運動習性與速度,便能在更恰當的時機點下達指令給車輛,帶來更舒適的乘車環境。是故自駕車業者一直致力提升車輛對外在環境的感知能力,透過配備光達、攝影機、雷達等多樣感測器,藉由異質資訊融合克服單一感測器的限制。

台大資訊工程學系教授施吉昇表示,單一感測器有其限制,如光達能夠計算物體與車輛的距離、然而無法得知物體為何,影像辨識能夠瞭解物體的屬性如行人長幼、腳踏車或機車,然而無法精確得知物體與車輛的距離。(或可藉由視覺輔助系統克服這個問題)是以業者皆積極投入信息融合演算法的開發,望透過多元資料的融合,協助車輛更明確地掌握車前物體為何?位於何處?距離多遠?

建立在正確的影像判讀上,經過座標系統的轉換,並頻繁地校正資料,讓電腦對於物體屬性、位置有更明確的概念。如控制中心根據多元資料整合的結果,得知某個方位是一台腳踏車,即可以根據常理,推測腳踏車的駕駛速度較慢,不會突然出現在車道上或是阻礙行車,進一步下達減速,而非急煞的指令。隨著推測越來越精確,越來越接近人類駕駛,便有望帶來更好的乘車體驗。

台灣現有的幾家自駕車業者中,唯一一家由客運業者轉型的豐榮客運,即是由星瑞林、理立系統、緯創資通與施吉昇的研究團隊共同建置,施吉昇表示,在建立大型巴士的視覺辨識模型時,必須考量到公車行與一般小客車不同的駕駛習慣。

根據台灣現有的道路規畫,除了少數路線建置了公車專用車道,大多數公車為了靠站會頻繁切換車道,且因為公車行駛速度較慢,常會被小客車、或是其他運具超車;上述幾點公車獨有的交通行為,都會成為建立、訓練車輛控制中心時的重要考量。因為車輛常常低速在路邊行駛,在車道切換時就必須強化對車身周圍的觀察,舉凡機車、腳踏車、甚至是即將上車的行人等都不能忽略。

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