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自駕車完全自動化…終極目標

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王宣智、STPI科技政策研究組 發表於 2019年5月27日

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自駕車完全自動化…終極目標
 
自駕車的終極目標是完全自動化,目前已經許多自駕車公司在進行道路測試,技術進展快速。美國加州政府為了掌握自駕車的發展概況,美國加州車輛管理局要求在加州道路測試的車輛,每年需回報自駕車在加州測試的相關資料,以評估自動駕駛技術發展概況,測試結果由加州車輛管理局整理為自動駕駛脫離報告(Disengagement Reports)。其中,脫離指自駕車行駛途中因偵測到系統異常或基於安全考量,駕駛員解除自駕模式,改由人工介入操控。依測加州道路測試結果,2018年自駕車技術最領先的公司為Waymo和Gruise。Waymo是Alphabet集團(即 Google)的子公司,在2018年道路測試的脫離率較2017年大幅地降低,由每千英哩0.179次減少至0.09次;Cruise為通用(GM)集團旗下的公司,脫離率也由2017年每千英哩0.80次減少至2018年的0.19次。

2019年新上市的新款車輛,許多大改款的汽車已具有依車距執行定速巡航調節、車道維持系統、前方撞擊防護等主動防護系統。依據自動車工程學會(SAE)自駕車分級的定義,具上述功能的先進駕駛輔助系統(ADAS),自駕技術已達到了等級二的水準,車輛的電腦系統能夠依據駕駛環境的資訊,控制車輛行進方向或速度等多項動作。其中, Audi 更宣稱其新款的汽車已擁有等級三的可商用自動駕駛技術,雖然僅適用於高速公路的環境。

車輛先進駕駛輔助系統的普及化帶動了感測與通訊元件需求的成長,大量的影像感測器、雷達元件、車輛娛樂模組、智慧裝置串聯應用、藍芽、WiFi模組、疲勞提醒模組等。一直以來,台灣ICT產業在消費市場代工強項,隨著車輛應用的需求,也將引發另一波新的商機。然而,即使是現今最好的無人駕駛汽車也存在許多嚴峻的挑戰,例如:識別不平坦的地形或惡劣的天氣等,在不良的環境下,如何保障自動駕駛系統仍能識別出路況並安全的行駛,需仰賴影像感測、景物偵測雷達、光達等以外的輔助應用校準車輛的位置並協助移動的方式,可運用的技術包括車路通訊(Vehicle to Roadside,V2R)、車外通訊(Vehicle to Infrastructure,V2I)、新概念位置校準等,車路通訊與車外通訊乃仰賴智慧基礎設施協助定位與掌握外部的狀況,讓車輛能行駛在正確的路徑;新校準技術則是透過精密地圖資料與車輛底盤下方的路面資訊,讓車輛得知自己的位置。美國Wave Sense公司即發展地面穿透雷達技術,透過路面資訊讓車輛系統可以掌握位置資訊。

在邁向全自動化移動的時代,除了車輛技術的突破外,車隊控制系統、自駕車與交通管理系統的互動介面、智慧加油站/充電站、故障與異常通報與排除機制等,仍是技術應用的空白區域。從近期美國專利局自動駕駛技術的專利申請可發現,已經有廠商開始佈局除了車輛控制技術以外的自駕車專利,包含交通工具數位運算或資料處理的設備或方法、道路車輛之交通運輸控制的系統、車輛次系統或次單元之間的聯合控制、能夠控制或調整非電子設備的系統等。

馬車與汽車交替讓社會產生具大變化,汽車透過高移動速度與承載力的提升,改變了社會與經濟的流動,同時也改變人類的消費市場。具先進駕駛輔助裝置的車輛,將逐步解放過去拘束移動過程的限制,移動過程將成為人類注意力的閒置期,自動駕駛技術將讓車內的空間更具有彈性。消費者在移動過程的閒適時間與注意力,將成為教育、美容、保健、娛樂等相關服務競逐的新商機可能性。

(作者是國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心研究員)
 
(本文刊登於經濟日報2019/05/26)

 
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