ARTC 嚴選推薦 戰, 最後由美國卡內基美隆大學 史丹佛大學與維吉尼亞理工學院分別與 GM Volkswagen 與 Ford 合作的作品奪得前三名成績, 同時在 11 支參賽隊伍中也有 6 隊順利完賽, 顯示車廠與學界所具備的研發技術已達相當水準 自此,DARPA 自動駕駛挑戰賽愈來愈受到各界重

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1 夢想正在成形... 自動駕駛車發展現況與展望 車輛研究測試中心陳柏豪 根據國道公路警察局統計 2013 年交通事故肇事的原因, 平均 66 起事故中, 僅有 1 起可歸究為車輛機件故障 ; 換言之, 因駕駛者分心或其他不良習慣等人為因素造成車禍意外的比例佔 98.5% 以上 事實上, 世界各國也一直都在尋求更安全的駕駛方 式, 所以, 能夠降低因為駕駛疲勞 情緒 誤判等 影響的各類主動安全系統, 如車道偏移 盲點偵測 圖 1 自動駕駛車廠商發展地圖資料來源 :ARTC (2014/1) 系統等才會愈來愈受各方重視 緊接著, 整合多項 安全系統而逐步發展成的 自動駕駛車, 則成為產業最新風潮 純粹以電腦演算法 加上各種感知技術 模組等所組成 人工智慧駕駛, 可能比 人類駕駛 更為安全, 因此各界也期待可以透過科技的力量創造一個更安全的駕駛環境, 連帶改善道路擁塞 甚至減少汙染排放等 然而, 最特別的是, 帶動此一風潮者, 並非傳統車廠,2010 年全球知名的 ICT 龍頭 Google 大方宣布投入自動駕駛技術開發, 其積極的態度, 不僅引起全球民眾的話題及關注, 也帶動國際各大車廠卯足全力相繼投入研發, 唯恐步伐落後, 於是自動駕駛車成為各家競逐重要項目 目前投入的整車廠, 包括 Audi BMW GM M-Benz Nissan Toyota 與 Volkswagen 等, 如圖 1 所示, 零組件廠則有 Bosch Continental 與 Mobileye, 當然還包括跨界而來的 Google DARPA 賽事開啟自動駕駛車發展契機 點燃自動駕駛車發展風潮的關鍵應該是美國國防部所發起的 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 自動駕駛挑戰賽 2004 年 3 月, 首場 DARPA 賽事於美國 Las Vegas 沙漠舉行,100 多支參賽隊伍最終無人完成賽事, 僅卡內基美隆大學行駛近 12 公里為最長距離, 比賽成果不甚理想 2005 年 10 月美國國防部再接再厲, 於同地 15 號州際公路舉辦,240 公里賽事中新增 3 個隧道與近百個彎道, 藉此增加難度, 但這次在近 200 支隊伍中, 卻有 4 隊於規定時間內完成, 顯見自動駕駛技術已明顯提升 在此激勵下, 美國國防部決定 2007 年 11 月舉辦第三場競賽, 場地更從荒瘠無人的沙漠移師加州 George 空軍基地舊址, 賽道上還設有交叉路口 交通標識 號誌燈等, 並且同步搭配行駛中的車輛, 用以營造出一般公路的駕駛環境 這項高難度的挑 16 車輛研測資訊 098 期

2 ARTC 嚴選推薦 戰, 最後由美國卡內基美隆大學 史丹佛大學與維吉尼亞理工學院分別與 GM Volkswagen 與 Ford 合作的作品奪得前三名成績, 同時在 11 支參賽隊伍中也有 6 隊順利完賽, 顯示車廠與學界所具備的研發技術已達相當水準 自此,DARPA 自動駕駛挑戰賽愈來愈受到各界重視, 也吸引各大廠商的興趣 ; 更值得一提的是, 透過這項賽事, 也促成後續許多大車廠與學界成為密切合作 共同發展的夥伴關係 如 Nissan 在發展自動駕駛車的歷程中, 就分別與麻省理工學院 史丹佛大學 卡內基美隆大學等進行合作, 以互相吸取技術經驗, 並且加速累積研發能量 反應, 如圖 2 鐳射雷達持續 360 度旋轉, 掃描周遭 200 公尺環境並繪成 3D 地圖 定位感測器裝於左後輪, 測量汽車的移動, 監控車輛是否偏移 GPS 地圖中位置 電腦資料庫透過感應器蒐集資訊, 決定車輛行進動線 慣性動作感應器因應 GPS 訊號微弱時, 提供航位推算功能 GPS 接收器辨識車輛於地圖中位置攝影機負責判讀交通號誌, 辨別紅綠燈號, 並偵測移動障礙物 4 個雷達感應器前面 3 個, 後面 1 個, 協助判斷車輛遠距離物體位置與距離 圖 2 Google 自動駕駛車設備裝置資料來源 :Google;ARTC 整理 (2013/10) 在各方較勁下, 自動駕駛車的技術可謂一日千 里, 尤其是面對 Google 破壞式創新的作法, 使得一 向較為保守封閉的車輛產業, 無不上緊發條, 甚至 主動出擊, 紛紛發表了許多劃時代的科技創舉, 以 求鞏固其在車輛產業中的主導權 ( 如圖 3 圖 4) 自動駕駛車的構成元件環環相扣 針對近年廠商所發展的自動駕駛車技術來看, 其主要配備包含 攝影機 雷達 360 鐳射雷達 導航系統 圖資系統 與 車間溝通 等 以 Google 自動駕駛車為例, 攝影機負責遠距離障礙物偵測 車輛位置定位 道路環境辨識 ; 前後方雷達負責近距離障礙物偵測與周遭車輛確認, 以確保與其他車輛保持一定安全距離 ;360 鐳射雷達用以掃描周遭 200 公尺環境 並繪成 3D 地圖 ; 導航系統與圖資系統則是用來確認車輛行進是否偏離 GPS 地圖位置 ; 最後, 車間溝通是將所偵測到的資訊, 透過傳輸系統連結中央控制台, 以即時更新路況, 再經過多輛運行資訊彙整, 成為完整的資訊, 也才能提供自動駕駛車作為下達命令 判斷的依據, 使車輛能對所面臨的交通狀況做出正確 GM / 商品化時間 : 2017 年 Benz / 商品化時間 : 2017 年 Volvo / 商品化時間 : 2017 年 Nissan / 商品化時間 : 與卡內基美隆大學合作開發 宣稱成功在封閉場地測試自動駕駛輔助系統 參與 DARPA 獲頒挑戰獎 完成 SARTRE 自動駕駛實驗 12 月進行 Drive Me 的自動駕駛計畫 以 LEAF 為打造 NSC-2015, 演示自動停車功能 研發切換半自動與全自動駕駛系統 於德國漢堡以及法蘭克福展展示配有自動駕駛技術的 S 級旗艦車型 塞車助手 可設定低速自動導航駕駛 與美國 英國和日本知名大學合作, 並於日本建造特殊測試工廠 圖 3 傳統整車廠發布自動駕駛車上市時程 (1) 資料來源 :GM Benz Nissan Volvo,ARTC 整理 (2014/1) 參予 HAVEit 智慧型自動駕駛車款半自動駕駛模式車速可達計畫, 發展 Temporary Auto 130km/h Pilot 系統 與史丹福大學合作打造 TTS Pikes Peak, 取得美國內華達州上路許可, 並於參加美國 Pikes Peak 20 公里爬山賽,27 CES 展示 Piloted Driving 系統, 適分鐘內完成 156 個彎道比賽用 40 英哩時速 宣佈與史丹佛大學 於 CES 展示以 Lexus LS Hybrid 美國密西根州的普通道 合作研究自動駕駛 為基礎打造 Safety Research 路等公路上進行試驗 技術 Vehicle 自動駕駛車 以 5 系列為基礎發展 ConnectedDrive 2013 年 3 月測試實驗 Connect (CDC) 自動駕駛系統, 可以以行駛約 1 萬 km 最高 130km/h 的車速 圖 4 傳統整車廠發布自動駕駛車上市時程 (2) 資料來源 :Audi VW BMW Toyota,ARTC 整理 (2014/1) 車輛研測資訊 098 期

3 Google 挾 地圖資訊 與 程式語言 優勢發展, 擬 2018 上市 2010 年,Google 首度對外宣布利用 6 輛 Toyota Prius 與 1 輛 Audi TT 於加州道路上進行自動駕駛車測試 ;2011 年 5 月與擅長於 Robot OS 技術的 Willow Garage 公司合作, 加上原本專精的 Android 系統開發經驗, 不僅為自動駕駛車發展史寫下新頁, 同時更展現十足企圖心 Google 寫下許多全球第一的紀錄 2012 年 5 月, 在歷經 48 萬公里測試行駛後於取得美國內華達州牌照, 隔年亦取得加州許可證, 成為全球第一家取得自動駕駛車合法車牌的廠商 同年 8 月, 將研發 Cadillac 品牌, 推出限定高速公路行駛的自動駕駛汽車 Mercedes-Benz 則已於 2013 年在各大國際車展中陸續展示配備有自動駕駛技術的 S 級旗艦車型, 估計最快在 2017 年將有 S-Class 升級車款出現 Nissan 在去年宣布與美國 英國和日本等大專院校合作, 並開始建造特殊測試場, 以加快研發腳步, 並已獲得日本首張自動駕駛車測試上路的行駛牌照, 期能於 2020 年成功將自動駕駛車商品化 Volvo 繼 2012 年進行 SARTRE 自動駕駛實驗 後, 2013 年則進一步啟動 Drive Me 計劃, 目標是希望於 2017 年先達成 100 輛自動駕駛車輛的運行, 並於 2020 年達成 VOLVO 車輛 零事故 的願景 的自動駕駛車賣給矽谷租車服務供應商 Uber, 又寫 下全球第一筆自動駕駛車的交易紀錄 相較於傳統車廠, Google Map 是 Google 發展自動駕駛車另一大優勢, 在此基礎之上, 再透過各種合作開發模式, 逐步打造出完整的自動駕駛系統 並大膽預言 4 年內與美國車廠合作, 將自動駕駛技術商品化 Audi BMW Toyota 與 VW 迎頭追趕 Audi 與史丹福大學合作的 TTS 實驗車, 於 27 分鐘內經過 156 個彎道完成賽事, 奠定 Piloted Driving 系統 自動駕駛技術的良好基礎, 同時其也是第一家取得美國內華達州自動駕駛車上路許可證 的整車廠 ;Volkswagen 則是參與了歐洲 HAVEit 智 GM Mercedes-Benz Nissan 與 Volvo 不甘落後 為不讓 Google 專美於前, 傳統車廠也相繼對外展示自動駕駛技術與宣布商品化時間表, 包括 GM Mercedes-Benz Nissan 與 Volvo 應可說是目前最為積極挑戰自動駕駛技術商品化的 4 家車廠 GM 從 2001 年起即與卡內基美隆大學合作, 隨後在 2007 年 DARPA 挑戰賽奪冠, 奠定其自動駕駛的發展契機 其已宣布預期最快將於 2017 年以 慧型自動駕駛車款計畫, 現階段 Temporary Auto Pilot 半自動駕駛系統能以 130 km/hr 高速自動駕駛, 但必要時駕駛者仍可介入控制車輛, 朝零事故目標前進 B M W 以五系列所發展的 C o n n e c t e d D r i v e Connect (CDC) 自動駕駛系統, 目前已累積了 1 萬公里測試, 可作到自動切換車道 超越慢行車 並轉回原來行駛的車道上等高難度的模擬道路行駛動作 在 Toyota 方面,2013 年於 CES 展發表了以 Lexus 18 車輛研測資訊 098 期

4 ARTC 嚴選推薦 LS Hybrid 為基礎所打造 Safety Research Vehicle 自動駕駛車, 並開始進行 高速公路自動駕駛系統 (Automated Highway Driving Assist,AHDA) 測試, 預計在 2015 年此項系統將可量產化 以現況來看, 還需經過相當幅度的變更才能開放自動駕駛車上路 2013 年 6 月美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA,National Highway Traffic Safety Administration) 發佈自動駕駛車發展政策以及相關 準則, 內文指出其他州可遵循加州與內華達州自動 後起之秀零組件廠 Tier 1 零組件廠 Bosch 以其所擁有安全輔助駕駛系統和車載資通連接技術來切入自動駕駛領域, 甚至在美國打造了一座自動駕駛車的研發實驗室, 最新的成果則是去年 6 月透過 BMW 3 系列展示了自身研發的自動駕駛技術 另一家零組件廠 Continental, 則為首家取得美國內華達州公路測試許可的零組件供應商,2013 年同樣也與 BMW 合作開發 電子副駕駛 (electronic co-pilot) 的自動駕駛汽車技術, 預計 2016 年會將此半自動駕駛技術商品 駕駛車的法令 此一鬆綁將使更多州發放自動駕駛車牌照 ; 但另一方面, 美國政府對自動駕駛車輛商品也尚有疑慮, 因此並不建議進行測試以外的目的, 待未來自動駕駛車輛技術成熟並廣泛使用, 才考慮放寬限制 更重要的是,NHTSA 規範中已明確定義並劃分車輛自動化等級, 從 Level 0 到 Level 4 共五個層級, 如圖 5 所示, 以目前 Google 發展自動駕駛車為例, 屬於 Level 3 層級 預計三年後將可完成正式規範與準則, 以供自動駕駛車商品化使用 化, 並於 2020 年搭載於新車上 Mobileye 成立於 90 年代, 透過先進算法為攝像 鏡頭增添智慧技術, 因而成為 Audi Nissan 和 Volvo 自動駕駛技術的設備供應商 特別是其僅需花費僅 數百美元就能打造出基本款自動駕駛系統, 大幅 圖 5 美國 NHTSA 自動駕駛車層級劃分圖資料來源 :NHTSA;ARTC 整理 (2014/1) 降低自動駕駛技術的投入成本, 對於半自動駕駛的 商品化發展無疑更是一大利多 Mobileye 已公開表 示, 目標在 2016 年推出與 Google 技術相抗衡, 但售 價卻平易近人的自動駕駛技術 四大發展關鍵自動駕駛車的未來之路 影響自動駕駛車商品化推展快慢 甚至成敗的 最重要因素, 追根究底主要還是在於車輛本身技術 成熟度, 尤其涉及以下四項關鍵, 如圖 6: NHTSA 專屬規範, 自動駕駛車依法可 行 即使自動駕駛車技術發展快速, 但車輛行駛 涉及 安全 重大議題, 也與法令規範息息相關, 1. 感測元件穩定性與準確性, 因為自動駕駛車係 由攝影機 雷達 感測器等各感測元件組成, 若感測元件無法進一步提升準確性, 面對長時 車輛研測資訊 098 期

5 間與惡劣的運轉環境等狀況, 有可能造成回傳資訊錯誤, 因而誤判情況反而危及了行車安全 2. 安全系統與車間通訊整合, 由各感測器所組成安全系統, 彼此間是否互相干擾, 乃至車輛間通訊 (V2V) 能否有效溝通等, 現階段還是考驗車廠資通訊發展與整合能力的一大挑戰 3. 電腦資料庫分析技術, 整車廠需建置電腦資料庫系統, 將車輛所偵測回傳的資訊作有效的匯整與分析, 同時還需不斷更新 3D 地圖, 才能下達正確指令 如同人們五官所收集的資訊回傳給大腦, 透過大腦下達指令給手腳, 才免於行走時跌倒一般 所以, 自動駕駛車所需的電腦資料庫也需具備同樣的反應能力, 才能安全地行駛在道路上 4. 成本, 成本無疑是最基本 也是最關鍵議題, 以 Google 自動駕駛車為例, 光是額外裝配在測試車輛上的設備就高達 7 萬美元 ( 約新台幣 210 萬元 ), 若是商品化後的價格上無法親民, 則將使自動駕駛車持續停留在概念車階段, 或只能少規模生產而難以普及 萬眾矚目, 自動駕駛車移動新氣象 自動駕駛車可免去駕駛人情緒起伏 精神狀況以及人為不良操作等影響, 而降低事故發生率 ; 同時也可提供如老年人或原本不便或不能駕駛車輛的殘疾人士另一種方便代步的選擇 ; 同時, 因自動駕駛車具備完整的路況回傳與資料庫, 可安排行駛最佳路徑 避免塞車, 還可有效減少燃油消耗 廢氣排放等, 兼具安全 方便 效率與環保等效益 因此, 自動駕駛車的發展的確成為步入 21 世紀, 人類文明走向的一項重要的趨勢代表 ; 從 2004 年起, 美國國防部首次舉辦 DARPA 賽事以來, 短短 10 年, 在各家較勁及與時間賽跑之下, 使得自動駕駛車已不再是電影裡的特效, 而是民眾指日可待的真實生活場景 目前,Google Continental 及 Audi 於美國相繼取得了合法上路權, 歐洲與日本也允許業者於特定區域進行測試, 下一步就有賴更適切的法令規範修改, 才能促使自動駕駛車的發展更加快速蓬勃 除了法規鬆綁之外, 目前各界最關注的還是自動駕駛車技術成熟度, 如此才能早日推進商品化的腳步, 為人類移動交通帶來嶄新的一頁 圖 6 自動駕駛車技術發展 4 大關鍵資料來源 :ARTC (2013/10) 20 車輛研測資訊 098 期

ARTC 嚴選推薦 數量就達 2,600 萬套, 較前一年大幅成長 60.3%, 預估 2020 年將可達到 9,150 萬套 歐洲市場的表現同樣不容小覷,2012 至 2013 年成長超過 30%, 總數來到 1,700 萬套, 預計到 2019 年將有 8,190 萬套規模 可顯見 ADAS 市

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