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【智慧交通專輯】台灣自駕車產業年末點兵 待2020年再攀高峰

【自駕車專輯】自駕車模擬訓練 真實還原車輛物理參數成門檻(之四)

自駕車真正上路前,須於模擬場域完成大量練習。圖為虎頭山自駕園區。李逸涵

2020年無人載具實證運行計畫,給予自駕車業者直面公眾的機會,讓業者在接受使用者挑戰與質疑的同時,身體力行服務公眾以提高其對交通轉型的接受度。上路對自駕車來說,不僅是驗證整體通訊、智慧號誌、交通控制等妥善率的試紙,更重要的是車輛整體性能、對車流適應程度的最終驗證。

在最終驗證之前,自駕車必須先在模擬平台上經過大量的測試,不論是對台灣多機車、混合車流的應變能力,在複雜天候下車輛感測器的靈敏度,不同駕駛決策下車輛的物理變化等,皆須通過模擬平台上的驗證過程後,才能接受更嚴苛的上路實證挑戰。

上述模擬驗證的效用要最大化,必須建立在一個逼近真實車輛變化的數位分身上,然而據業者透露,現階段對自駕車產業發展,對車輛物理參數的掌握程度仍有進步的空間,若放任有誤差的車輛參數進入模擬平台,出來的結果不可信賴,所費不貲的模擬平台亦無法發揮最大價值。

對此模擬軟體業者指出,由於台灣車廠數量與經驗不比歐美、日韓,對車輛動態控制掌握度相對較低。自駕車營運業者坦言,現車輛的動態數據主要是由電動車廠、整車廠提供,數據皆是人為輸入,再行滾動式修正,並非真正為車輛建立了1套「數位分身」;因此現階段的自駕車模擬主要是著重在車輛對外界車流變化、路況變化的反應能力,而非車輛在接收不同的決策之後,車體在移動、行駛、轉彎時會有的動態變化。

鼎漢:道路環境分級

在電動車廠、整車廠,機械等研究單位逐步還原車輛真實參數之前,業者並不枯坐以待,交通顧問公司、軟體模擬業者等將目光先聚焦在道路環境的模擬上。鼎漢以多年的道路模型分析,先將道路環境進行分級,並將組成道路事件的元素一一拆解,針對不同情境個別擊破。

在道路環境分級上,便分成封閉道路如園區、半封閉道路如公車專用道、郊區道路、高快速道路、市區道路共5種,五者的交通量、號誌數、常見速限、車道數、機車干擾、停車干擾等皆不同;在將道路情境分級之後,將組成道路事件的元素一一拆解,如環境、物件行為、物件、道路等參數,綜合分析這些變數在不同情境中,所構成的不同交通事件會對道路會造成哪些衝擊。

鼎漢多年交通顧問經驗,在自駕車的虛擬場域模擬環節逐漸受到重視。來日隨著車輛數位分身的應用更加貼近真實,將可讓模擬情境的價值得到更大的發揮。

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