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就耄尤
5 years ago
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1 財團法人車輛研究測試中心陳建次一前言目前車輛上的安全配備, 多屬被動式系統如空氣囊防鎖死煞車系統安全帶或高剛性車體設計, 其功能的發揮均在碰撞事故發生後或駕駛判斷危急下的操作, 然而分析意外的起因, 駕駛分心佔了很大的成分, 因此專家一直朝向如何降低駕駛負荷協助駕駛判斷危險與提前做好碰撞防護準備的系統研發, 就以最常發生的追撞意外來看, 駕駛人如能多 0.5 秒之反應時間, 則車輛追撞之機率可減少 60%; 而如能再多 0.5 秒, 則追撞機率可減少剩下 10 % [1] 因此結合可偵測前方車輛的感測器, 所發展的碰撞減緩系統與智慧巡航系統, 為近幾年車廠安全系統之研發重點智慧巡航系統採用雷達或影像辨識技術, 即時精確的計算前方車輛位置與車速, 並透過電子控制單元 (ECU) 下達動力或煞車之命令, 使車輛平穩舒適的保持一安全距離巡航, 若前方無任何低速之車輛, 系統會切換至傳統定速巡航狀態, 依照駕駛所設定之車速行駛前方車輛相對位置與速度的資訊, 也提供是否與前車發生追撞之預判, 作為碰撞警示與碰撞減緩系統觸發之判斷本文將介紹國外車廠針對類似此功能系統的發展概況, 並進一步說明發展該系統重要關鍵技術之一的前方車輛偵測技術二國外系統發展情況使用於高速公路環境 ( 車速從 40 至 140 kph 以上 ) 之適應性定速巡航 (Adaptive Cruise Control, ACC), 係為智慧巡航理念最早使用於市場之系統, 目前已配備有 ACC 系統之車輛有,Audio(2004 A8), BMW( seriess and series) General Motors( Cadillac XLR) Infinite( Q45 and FX) Jaguar( XKR) Lexus( LS430) Mercedes- Benz( S-Class and CL-Class E- Class and SL-Class) 等, 本章說明之內容將包含市場已使用以及研發中之系統 [2] ( 一 ) TOYOTA 先進巡航系統 TOYOTA 是先進車輛功能發展較快的車廠之一, 諸多功能已具備商業化的能力, 其利用毫米波 8 車輛研測資訊

專題報導雷達雷射雷達超音波雷達及 C C D ( C h a rg e Coupled Device) 為車輛環境監控之感測器, 達可適用於高速公路環境之 ACC(Adaptive Cruise

3), 前者已達商業化水平並配備於其高階車款上, 後者為研發中之下一代產品, 其使用速度範圍擴及 0~40 kph 除巡航與自動跟車功能外, 並透過前方車輛之監控, 即時判斷危險發出警告,

4 TOYOTA 碰撞減緩系統 ( 二 ) SUBARU Legancy ADA 先進巡航系統 car to car speed & distance (laser radar sensor) road

5) 達成, 較特別的是其利用雙攝影機所捕捉的影像, 來模擬人的立體視覺影像, 可獲得車道 road lane deviation warning 圖 2.

2 專題報導雷達雷射雷達超音波雷達及 C C D ( C h a rg e Coupled Device) 為車輛環境監控之感測器, 達可適用於高速公路環境之 ACC(Adaptive Cruise Control ) 系統 ( 如圖 2.1 圖 2.2), 及市區壅塞走走停停之 Stop/Go 系統 ( 如圖 2.3), 前者已達商業化水平並配備於其高階車款上, 後者為研發中之下一代產品, 其使用速度範圍擴及 0~40 kph 除巡航與自動跟車功能外, 並透過前方車輛之監控, 即時判斷危險發出警告, 並可適時啟動安全帶緊縮與煞車總泵預建油壓之碰撞減緩系統 ( 如圖 2.4) 圖 2.4 TOYOTA 碰撞減緩系統 ( 二 ) SUBARU Legancy ADA 先進巡航系統 car to car speed & distance (laser radar sensor) road lane recognition (CCD camera) 日本速霸陸所發展的 ASV 車輛, 對前方的路況資訊蒐集, 是透過毫米波雷達與影像辨識系統 2 種方式 ( 圖 2.5) 達成, 較特別的是其利用雙攝影機所捕捉的影像, 來模擬人的立體視覺影像, 可獲得車道 road lane deviation warning 圖 2.1 TOYOTA 結合雷達與影像辨識之 ACC 系統線車輛及行人的偵測目前速霸陸正進行廣角立體影像擷取及雷達的結合偵測 ( 圖 2.6), 利用電子控制節氣閥與電子控制煞車, 發展運用於低速跟車 Stop&Go 制御系統, 預測可能存在危險之突入車輛與行人, 提供主動式縱向控制, 並融合雷達與影像的科技, 增強前方辨識的能力 ( 圖 2.7) 圖 2.2 TOYOTA 之 ACC 功能示意圖圖 2.3 TOYOTA Stop/Go 系統圖 2.5 SUBARU 前方車況偵測系統車輛研測資訊

將主動煞車, 以降低碰撞的損害程度 ( 圖 2.8), 同時安全帶提前緊縮 ( 圖 2.

km/hr 間,NISSAN 前方影像辨識技術的發展, 是運用於前方車道線的辨識, 計算車輛偏移量, 當不預期的偏駛發生, 會發出聲響警示駕駛, 同時其會主動介入方向盤操控,

7 SUBARU Stereo-camera 於惡劣環境之辨識 ( 三 ) NISSAN 先進巡航系統 N I S S A N 所開發之智慧型煞車輔助系統

3 將主動煞車, 以降低碰撞的損害程度 ( 圖 2.8), 同時安全帶提前緊縮 ( 圖 2.9), 以限制駕駛者的移動空間, 讓空氣囊發揮最佳的效能 NISSAN 針對降低駕駛負荷的設計, 有使用雷射雷達輔助之 ACC 系統, 目前使用範圍設計在 40~100 km/hr 間,NISSAN 前方影像辨識技術的發展, 是運用於前方車道線的辨識, 計算車輛偏移量, 當不預期的偏駛發生, 會發出聲響警示駕駛, 同時其會主動介入方向盤操控, 修正回正確之車道圖 2.6 SUBARU Stereo-camera 系統圖 2.7 SUBARU Stereo-camera 於惡劣環境之辨識 ( 三 ) NISSAN 先進巡航系統 N I S S A N 所開發之智慧型煞車輔助系統 (Intelligent Brake Assist System), 使用雷射雷達 (Laser Radar) 偵測前車距離, 當判斷前方有危險時, 會發出聲響警告駕駛者, 此時若駕駛者未採取減速動作, 且系統判斷碰撞發生不能避免時, 系統圖 2.8 NISSAN Intelligent Brake Assist System 10 車輛研測資訊

專題報導 ( 五 ) M.Benz 先進巡航系統 M.Benz 一直都是使用先進系統的先驅, 名為 Distronic Plus 車距維持系統 [3], 目前裝置有 77 GHz 與 24 GHz 長短距雷達, 使偵測距離達 150 公尺, 於 0 至 200 kph 內之行駛情況, 均可自動與前車保持一安全距離行駛另一項名為 Brake Assist Plus 系統, 當圖 2.

10 說明, 其分成 3 階段的控制, 第 1 階段提供聽覺 (audio) 與視覺 (visual) 警示, 第 2 階段加入輕煞車與輕度安全帶收縮的觸覺 (tactile) 警示, 第 3 階段作動更強大的煞車與安全帶收縮, 以減緩衝擊力並固定乘員車輛與前車間距過小或接近速度太快時, 系統會提出警告若判斷有碰撞之危險, 系統自動計算最佳之煞車輔助力道, 補足避免碰撞所需之煞車力,

4 專題報導 ( 五 ) M.Benz 先進巡航系統 M.Benz 一直都是使用先進系統的先驅, 名為 Distronic Plus 車距維持系統 [3], 目前裝置有 77 GHz 與 24 GHz 長短距雷達, 使偵測距離達 150 公尺, 於 0 至 200 kph 內之行駛情況, 均可自動與前車保持一安全距離行駛另一項名為 Brake Assist Plus 系統, 當圖 2.9 Pre-crash Seatbelt System ( 四 ) HONDA 先進巡航系統 HONDA 運用毫米波雷達 (MMW), 結合自動煞車與安全帶制動器, 發展 CMS(Collision Mitigation Brake System), 其目的在預警前方碰撞的危險, 以及當碰撞無法避免時, 透過主動式煞車與安全帶作動, 將人員與車輛的傷害降至最低, 其邏輯設計如圖 2.10 說明, 其分成 3 階段的控制, 第 1 階段提供聽覺 (audio) 與視覺 (visual) 警示, 第 2 階段加入輕煞車與輕度安全帶收縮的觸覺 (tactile) 警示, 第 3 階段作動更強大的煞車與安全帶收縮, 以減緩衝擊力並固定乘員車輛與前車間距過小或接近速度太快時, 系統會提出警告若判斷有碰撞之危險, 系統自動計算最佳之煞車輔助力道, 補足避免碰撞所需之煞車力, 經實驗於車速 100kph 情況可有效縮短 5.5 公尺的煞車距離另一項名為 Pre-Safe 預警示乘員保護系統, 即涵蓋有智慧型碰撞減緩之概念設計, 當車輛判斷車輛有失控或碰撞等危險時, 啟動以下動作使安全帶與空氣囊發揮最佳之防護 : 1 自動關閉所有車窗, 2 座椅調至最佳角度, 3 頭枕主動升起, 4 座椅自動充氣增加成員包覆性, 5 安全帶預收縮, 6 碰撞警告, 7 若事故發生將自動發出求救訊號三前方車距感測技術前方車距偵測器為智慧巡航系統之重要組成元件, 其負責前方目標車的偵測, 並把車距及相對速度等參數提供給邏輯運算控制單元, 作為油門與煞車系統作動依據, 目前大多採用雷達感測, 近年來圖 2.10 HONDA CMS 系統因影像辨識技術逐漸成熟, 未來亦有可能採用來進行前方車距偵測, 目前國內學校於該領域亦有相當車輛研測資訊

之研究成果, 以下將其研究技術做概要說明 [4][5] ( 一 ) 影像辨識前車影像辨識主要是透過攝影機來擷取跟隨車前方障礙物影像, 並經過一運算處理程序後來獲得前方車距參數資訊

[6] 利用汽車尾部灰階值對稱 (Gray Level Symmetry), 以及車尾與路面對比明顯之特性, 作為辨識汽車之特徵點綜合對稱性以計算整體的對此外, 中正大學陳明揚教授 [7]

[8] 則利用汽車底部之標記圖示 (Sign Pattern), 也就是陰影 (Underneath) 作為汽車辨識之特徵所謂陰影為地面至車身底盤, 陽光無法直接照射的區域其方法為先計算

定位出汽車輪廓的底部水平線, 並根據汽車的 Aspect Ratio, 框選出適當的汽車作為汽車偵測之結果, 如圖 3.2(a) 至 3.

Bounding Box, 最後沿著對稱軸執行回溯式演算法 ( B a c k t r a c k i n g Algorithm) 排除錯誤之汽車辨識, 流程如圖 3.1(a) 至 3.

5 之研究成果, 以下將其研究技術做概要說明 [4][5] ( 一 ) 影像辨識前車影像辨識主要是透過攝影機來擷取跟隨車前方障礙物影像, 並經過一運算處理程序後來獲得前方車距參數資訊本技術關鍵在於車輛辨識, 且於成本考量下希望以單眼視覺完成文獻上 Broggi et al.[6] 利用汽車尾部灰階值對稱 (Gray Level Symmetry), 以及車尾與路面對比明顯之特性, 作為辨識汽車之特徵點綜合對稱性以計算整體的對此外, 中正大學陳明揚教授 [7] 以及 Mori et al.[8] 則利用汽車底部之標記圖示 (Sign Pattern), 也就是陰影 (Underneath) 作為汽車辨識之特徵所謂陰影為地面至車身底盤, 陽光無法直接照射的區域其方法為先計算 Vertical Edge Histogram, 所對應之的頂點 (Peak Point) 即為垂直軸, 將此垂直軸視為汽車輪廓兩邊之可能垂直線最後利用 Underneath Pattern, 定位出汽車輪廓的底部水平線, 並根據汽車的 Aspect Ratio, 框選出適當的汽車作為汽車偵測之結果, 如圖 3.2(a) 至 3.2(e) 所示稱性圖形, 稱為 Symmetry Map 從 Symmetry Map 可搜尋出對稱軸位置, 並依據汽車長寬比例 (Aspect Ratio) 關係, 可框選出汽車之 Bounding Box, 最後沿著對稱軸執行回溯式演算法 ( B a c k t r a c k i n g Algorithm) 排除錯誤之汽車辨識, 流程如圖 3.1(a) 至 3.1(d) 所示圖 3.2(a) 原始影像及垂直掃瞄情況示意圖圖 3.2(b) Vertical Edge Histogram 圖形圖 3.1(a) 對稱軸示意圖 ( 白色垂直線為對稱軸 ) 圖 3.1(b) Symmetry Map 放大圖圖 3.2(c) 邊緣示意圖 ( 圖中白線部份為汽車之左右邊緣 ) 圖 3.2(d) 陰影偵測結果示意圖圖 3.1(c) Aspect Ratio 示意圖 ( 黑色框為汽車之 Aspect Ratio) 圖 3.1(d) 最終偵測結果示意圖圖 3.2(e) 汽車偵測結果示意圖 12 車輛研測資訊

6 專題報導 ( 二 ) 影像辨識前方車距偵測系統距離估算當前車已被辨識出來, 接下來則必須計算前車距離, 單一設攝影機計算前車距離的方式各家技術不同, 以下舉例交大吳炳飛研究團隊所使用之方法做說明首先假設近距離 100 公尺內的路面接近平坦, 由於攝影機高度以及仰角固定, 因此前方車輛於影像水平位置, 代表離本車之距離遠近, 其方式設計如下於固定攝影機的高度與仰角後, 在路面上刻劃出距離的刻度 (5~60 公尺 ), 建立一個 Y 軸方向的相對刻度表由攝影機所得到的車輛位置, 映射至相對刻度表上, 即可得到前車與本車的距離圖 2.11 中, 左邊的影像是為此實驗所建立的刻度劃分表, 水平線所劃分的刻度範圍由 5 公尺至 60 公尺, 右邊的影像中顯示出有一部車被辨識出的位置, 在此圖中, 右邊實車的垂直投影點為 Q, 對應左邊刻度表可得前車距離 B ( 三 ) 雷達偵測前車目前車用雷達大致上可分為前視雷達 (forwardlooking radar) 側視雷達(sideward-looking radar) 及後視雷達 (backward-looking radar) 三類, 如圖 3.1 所示其中側視雷達主要在監測左後及右後方是否有車輛或障礙物, 以避免車道轉換時的碰撞 ; 後視雷達在監測後方, 防止後方車輛的追撞在功能要求上, 此兩類雷達只需能偵測到周圍是否有物體存在即可, 對於物體的精確位置或速度等訊息則不要求, 因此在產品規格上較寬鬆, 可用的技術也較有選擇性在前視雷達方面, 其功能在監測前方車輛或障礙物, 在產品規格的要求上, 遠較前兩類雷達為高, 不只要能偵測物體的存在, 對於距離速度加速度相對速度等參數亦需得知前方車距偵測雷達需工作於任何天候 ( 如晴天雨天起霧下雪等 ), 且對於因天候環境影響而產生之水氣薄冰凝結沙塵污泥覆蓋等狀況需有應付之能力, 不能有因環境影響而產生失效的情況, 且於惡劣環境下性能還需能維持一定的水平, 因此唯有具有對抗惡劣工作環境能力之前方車距偵測雷達才可用來擔任智圖 2.11 距離估算對應示意圖慧型巡航控制系統之前方車距偵測器車輛研測資訊

前方車距偵測雷達依訊號波產生源的不同大致上可分為, 聲波 ( 超音波 ) 雷達光波 ( 可見光雷射光紅外線 ) 雷達微波雷達與毫米波雷達四種其中超音波雷達適合用於短距離偵測, 對於長距離之偵測較不適合 ; 紅外線及雷射光雖然在某種程度上能穿透霧氣及水氣, 但當雷達表面有積塵時, 穿透能力將大受影響, 可見光受天候的影響更是明表 3.

7 前方車距偵測雷達依訊號波產生源的不同大致上可分為, 聲波 ( 超音波 ) 雷達光波 ( 可見光雷射光紅外線 ) 雷達微波雷達與毫米波雷達四種其中超音波雷達適合用於短距離偵測, 對於長距離之偵測較不適合 ; 紅外線及雷射光雖然在某種程度上能穿透霧氣及水氣, 但當雷達表面有積塵時, 穿透能力將大受影響, 可見光受天候的影響更是明表 3.1 國外典型毫米波雷達產品技術指標性能參數德國瑞典美國日本英國發射頻率 77GHz 77GHz 77GHz 76.5GHz 77GHz 方式 FMCW FMCW FMCW FMCW FMCW 作用距離 150M 120M 100M 120M 100M 相對距離精度 1M 0.3M 0.2M ±0.3M 0.5M 相對速度 km/h km/h 未提及 km/h 未提及相對速度精度 2.5km/h 未提及未提及 1% 1.5km/h 掃描速率 33Hz 10Hz 未提及未提及 20Hz 圖 3.1 車用雷達應用位置分佈顯 ; 而聲波 / 微波雷達的缺點在於無法產生窄的聲波波束, 以精確判斷前方車輛與障礙物的方位 ; 毫米波雷達則可滿足智慧型巡航控制系統之前方車距偵測需求, 一方面因其對雨滴霧氣沙塵的穿透力較紅外線雷射光及可見光強, 二方面因其頻率高 ( 約 30GHz 至 300GHz 間 ) 波長短, 以適當大小的天線 ( 約 10 公分至 20 公分直徑大小 ) 即可產生約 3 度左右的波束, 因此能精確偵測前方物體的方位, 國外毫米波雷達技術指標如表 3.1 所示四結論智慧巡航系統以及其延伸之碰撞減緩預防系統, 因能有效增加乘員的安全防護與降低駕駛負荷, 未來將成為車輛安全配備之主流, 雷達偵測的穩定性抗環境偵測距離等因素, 為目前前方偵測系統主流, 雖影像辨識技術受限於目前解析度與抗環境運算技術尚待突破, 但由於其可辨識物體型態車道線路邊護欄與警告號誌... 等複雜交通環境之優勢, 其讓車輛智慧化所扮演之角色將漸為重要 ARTC 執行經濟部科技發展專案計劃智慧巡航系統發展, 已於今年初完成雛型車改裝, 並裝置有前方偵測雷達與影像辨識系統, 以及主動式油門與煞車控制機構, 目前於試車場進行系統 ECU 控制邏輯調校工作, 預計於今年底完成國內首部具備圖 3.1 車用雷達應用位置分佈 ACC Stop&Go 及碰撞警告之智慧巡航系統雛型車 14 車輛研測資訊

8 專題報導五參考文獻 1. C.Y. Chang, and D. C. Niu, A novel CPW interdigital filter, in APMC Digest, pp , Dec H. Mori, N. Moghadam, and T. Matsushita, On- Line Vehicle and Pedestrian Detections Based on Sign Pattern, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 41, No. 4, Aug 張光仁陳建次陳忠平廖學隆, 日本第十一屆 ITS 世界年會考察報告,FB , 汽車購買指南雜誌,2005 年 8 月,P 交通大學電機與控制工程系,ARTC 委學校計劃報告前方車道與車距監控系統之影像處理分析技術, 交通大學電信工程系,ARTC 委學校計劃報告前方車距雷達偵測技術, Broggi, M. Bertozzi, A. Fascioli, C. G. L. Bianco, and A. Piazzi, Visual Perception of Obstacles and Vehicles for Platooning, IEEE Transactions on Intelligent Transportation System, vol. 1, No. 3, pp , B. Y. Shyr and M. Y. Chen, Daytime Detection of Leading and Neighboring Vehicles on Highway: A Major Capability for the Driver Assistant Vision System, Master Thesis, B. Y. Shyr and M. Y. Chen, Daytime Detection of Leading and Neighboring Vehicles on Highway: A Major Capability for the Driver Assistant Vision System, Master Thesis, 車輛研測資訊

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untitled Development of All-Speed Intelligent Cruise Control System Adaptive Cruise Control Fuzzy Control (77 GHz) (40kph )(ACC) (24GHz) (40kph ) Stop&Go This combination of advanced sensing and automatic control