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自動駕駛安全性:車輛與路況的評估與分析技術

林姿伶/ 發布日期:2020/05/20/ 瀏覽次數:92

隨著自動駕駛等級提高,車輛更需要掌握周圍環境、車身狀態、路況分析與預測,進行安全行駛,同時滿足自動駕駛之性能與安全性之要求,讓社會大眾更願意接受自動駕駛。

全球各地有愈來越多的公司、研究單位致力於開發自駕車的車輛與路況的評估與分析技術,期望能藉由車輛評估與故障預測,避免車輛碰撞,讓車輛安全行駛至目的地,以及藉由路況之分析預測,讓車輛適應各種道路環境與車流量的變化,進而提高駕駛安全,說明如下:

一、評估車輛道路狀況的虛擬觸覺感測與資料分析平台

技術開發者:以色列Tactile Mobility公司。
技術概況:該公司開發出虛擬觸覺感測與資料分析平台,以評估車輛與道路間的關係。該平台可收集車輪速度、車輪角度、車輛速度、汽油踏板位置、制動踏板扭矩等關於車輛動力的資料,並使用具AI功能的演算法,提供車輛重量、輪胎健康狀況、發動機效率、油耗,以及特定的車輛與道路間之參數資料,藉以推測影響車輛道路狀況的關鍵因素。
應用範圍:汽車產業。

二、 AI數據處理軟體平台

技術開發者:德國Teraki公司。
技術概況:該公司開發出AI數據處理軟體平台,透過數據縮減與數據重組,進行車輛的預測性維護與自動駕駛應用程式,並進一步地用於先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS),具高準確性與高效率之特點。該技術結合嵌入式邊緣運算(Edge Computing)與量子資訊理論(Quantum information theory),能更有效率地處理傳輸數據,同時保持較低的能耗,
應用範圍:汽車產業。

三、 AI智能車輛系統平台

技術開發者:印度Fish Eye Box公司。
技術概況:該公司開發出具AI功能的Drive X平台,包含車輛診斷系統(Vehicle diagnostic system, VDS)、導航系統、個人化智能助理,該平台可進行機械故障的診斷與預測性維護,並與乘客進行語音對話來提供最佳行駛路線,以及管理乘客的喜好,提供客製化的服務。
應用範圍:汽車產業。

四、 AI車輛故障預測與即時故障檢測系統平台

技術開發者:加拿大Acerta公司。
技術概況:該公司開發出AI車輛故障預測系統平台,藉由機器學習技術,預測車輛的故障問題,加速分析故障原因,進行預測性維護,並可在檢測到異常時向駕駛員發出警報,該技術之準確率已高達90%。
應用範圍:汽車產業。

五、AI車輛損壞分析技術

技術開發者:英國Tractable公司。
技術概況:該公司開發出使用AI的車輛損壞分析技術,能有效分析車輛損壞狀況,以加快理賠和解決流程。該技術透過數百萬件的歷史車禍事故與維修操作之圖像培訓,自動化進行車險定損之圖像識別,快速分析車輛損壞的成本、判斷事故損失。
應用範圍:汽車產業、交通產業。

六、高安全性之自動駕駛甩尾方法

技術開發者:美國史丹佛大學。
技術概況:該研究單位開發出自動駕駛甩尾方法,藉由控制車輛角度與座標精度,執行精確地甩尾。該技術充分利用輪胎與道路之間的摩擦力,安全地進行操縱,避免事故發生,即便失去抓地力,自駕系統仍可精準控制車輛;目前,該技術處與仍在開發中,期望在未來5至10年內被使用。
應用範圍:汽車產業、交通產業、物流產業。

七、自駕車慣性導航系統

技術開發者:美國ACEINNA公司。
技術概況:該公司開發出用於自駕車導航與指引之慣性系統OpenRTK330,能連續且即時提供車輛行駛方向、速度及空間座標位置訊息。該系統使用時,不受外界環境干擾,工作環境可包含空中、地面、水下,具高精準度、高可靠度之特點。
應用範圍:汽車產業、無人機產業、製造業的機器人、建築產業。

八、即時預測與預防事故的風險平台

技術開發者:英國Predina公司。
技術概況:該公司開發出事故風險平台,運用深度學習(Deep learning)演算法,分析天氣、交通、衛星圖像、道路分佈局,以及超過200萬筆歷史事故資訊等參數資料,並依照地點與時間,預測事故發生之風險;該平台可以透過導航系統、網頁、行動裝置來進行操作,目前,已證明可減少25%至50%事故案例。
應用範圍:汽車產業、交通產業。

九、 AI道路事故警告系統平台

技術開發者:阿拉伯聯合大公國Derq公司。
技術概況:該公司開發出AI道路事故警告系統平台,藉由AI技術來預測與分析容易發生事故的道路,提供快速、流暢、高效率的方法,消除車禍事故。其中,車輛安裝感測器與警報裝置,以蒐集道路的危險數據,並向駕駛發送危險訊號,避免碰撞,使車輛在道路上的行駛更加安全。
應用範圍:汽車產業、交通產業。

十、自動化視覺系統平台

技術開發者:加拿大Algolux公司。
技術概況:該公司開發出自動化視覺系統平台,藉由AI技術來理解與分析駕駛環境,克服車輛在惡劣天候條件日的辨識困難,進一步地提高先進駕駛輔助系統之效能,相較於現行產品,感測準確率提升30%,相較於現行產品,感測準確率提高30%。
應用範圍:汽車產業。

 

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