自駕車之新興技術
林姿伶/ 發布日期：2019/09/22/ 瀏覽次數：249
在自駕車領域中，車禍肇事的數量出現逐步攀升的態勢，因此，汽車製造商與技術開發人員正致力於研發自駕車新技術，期望能更進一步地實現自駕車的高可靠度，並改善交通運輸系統，為人們帶來更安全、便利的生活。以下將說明自駕車之新興技術。
一、應用於自駕車之AI技術
(一)使用AI技術之客製化駕駛平台
技術開發者：美國SafeMode公司。
技術概況：研發雲端運作的「SafeMode平台」，可與先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems；ADAS)、車隊管理系統、車輛感測器、攝影機相結合。該平台使用大數據分析、AI技術分析駕駛的行為模式、習慣、反應；另透過應用程式，傳達回饋資訊給駕駛，並提供駕駛獎勵，以改善駕駛行為；未來，該平台將更進一步地預測駕駛的下一步行動，提供情境分析與風險管理之功能，傳達即時訊息給車主、車隊、車商，以實現更好的自動化駕駛。
應用範圍：貨運產業。
(二)使用AI技術之生理回饋(Biofeedback)感測系統
技術開發者：美國Cobalt Industries公司。
技術概況：推出AI技術之車輛操作系統「YouX」，能夠處理從感測器收集的即時訊息，並且依據用戶喜好與需求，提供娛樂、安全、舒適的客製化服務，打造以用戶為中心的乘車互動，實踐最佳的用戶體驗。該技術已歷經2年的研發，預計於2020年展示其功能。
應用範圍：車輛產業、航空產業。
(三)結合AI技術與感測器之智慧先進駕駛輔助系統
技術開發者：德國采埃孚(ZF Friedrichshafen AG)公司。
技術概況：結合AI技術與感測器之智慧先進駕駛輔助系統「coPILOT」，可實現半自動化駕駛，提高車輛安全性與駕駛舒適性。該技術採用主動式定速巡航系統、車輛輔助轉向系統、車道保持距離輔助系統，以協助車輛在高速公路與快車道上快速行駛；另外，亦具備了車流分析功能與感測器監控功能，可分析交叉路口、行人、交通現況等車輛周圍環境，以及在駕駛精神不佳時，透過監控程式來觸發警告，防止事故發生。
應用範圍：車輛產業。
二、物體移動軌跡之學習技術
(一)提升自駕車之自我學習技術
技術開發者：美國史丹佛大學。
技術概況：建立神經網路(neural network)、整合先前的駕駛資訊，對20多萬個基礎設施之物理機制進行研究，以幫助自駕車安全地在危險道路上行駛，特別是在寒冷地區的結冰路面環境。該技術已於奧迪TTS、福斯GTI車款進行測試，亦將研究成果發表於期刊論文。
應用範圍：4級(L4)與5級(L5)自駕車、國防產業。
(二)物體追蹤技術
技術開發者：加州大學柏克萊分校BDD(Berkeley DeepDrive)中心 。
技術概況：該中心致力於汽車電腦視覺技術與機器學習領域之技術研究，協助自駕車之開發。而該技術使用GOTURN程式碼來觀察物體移動的影片，了解物體外觀與動作之間的關係，亦可即時追踪新目標，建立新的追踪框架 ，提供即時結果，作為駕駛行車指令之依據。另外，該技術使自駕車能夠隨著時間的推移而學習更多知識，對環境中的汽車、自行車、卡車、摩托車、行人、標誌等物體追蹤，藉以增進自駕車的安全性。
應用範圍：車輛產業。
三、提升感測效能之技術
(一)前方駕駛輔助系統
技術開發者：美國鏡泰(Gentex)公司 。
技術概況：開發出前方道路駕駛輔助技術「SmartBeam」。該技術整合於自動調光鏡中的單晶片相機(camera-on-a-chip) ，並依據周圍的交通狀況，自動控制車輛的遠光燈狀態，以實現最佳化的照明效果。系統藉由檢測周圍交通環境中，其他車輛的尾燈與前燈是否存在，自動地執行決策，控制車輛遠光燈的開啟狀態。預估該技術將在2019至2024年間逐漸被採用。
應用範圍：車輛產業。
(二)微機電(MEMS)固態光達感測器
技術開發者：德國Blickfeld公司。
技術概況：該公司生產三維(3D)固態光達感測器，用於車輛自動導航系統與高解析地圖的製作，為車輛提供所需資訊，以作為安全的決策依據。該公司推出首款Cube系列產品，使用厘米大小的矽基MEMS元件，具有低成本效益、高解析度之特性，可提供120度的掃描角度，從而獲得廣闊的視野，幫助車輛感測周圍環境，亦可在惡劣環境條件下使用。
應用範圍：4級(L4)與5級(L5)自駕車的先進駕駛輔助系統、精緻農業的管理、智慧城市的道路建設。
資料來源
- Frost & Sullivan