台灣人注意,首輛MIT自動駕駛車將誕生!安全嗎、會不會撞到人啊,幕後推手道出真相…

2017-12-11 12:53
不用再羨慕國外了,首輛MIT自駕小巴即將在台誕生!(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
不用再羨慕國外了,首輛MIT自駕小巴即將在台誕生!(圖/吳晴中攝,數位時代提供)

台灣原生的自動駕駛技術,真的比不上國外嗎?ARTC車輛中心認為,如果往接駁、封閉園區用自駕小巴士發展,將很有機會。他們將自明年起成立新創公司,串起台灣供應鏈,打造自製無人小巴。

2017年,台灣到處充斥自駕小巴的身影。由法商EasyMile提供的巴士,陸續在台北市仁愛路專用道、高雄駁二園區,北、中、南幾座城市裡亮相,讓民眾一睹自動駕駛的魅力。但為什麼,始終沒有台灣原生的自駕車亮相?

「其實我們的技術並不差,只是沒有機會被大家看見而言,」財團法人車輛研究測試中心(ARTC車輛中心)副總經理廖慶秋有些感慨地說。

車輛中心:台灣自駕技術不差,但缺載具

12月7日,車輛中心再次展出國人自主研發的自駕車技術,包含一般道路自駕車和定點接駁自駕車兩種模式,其中搭載了10項ADAS(Advanced Driver Assistance Systems,先進駕駛輔助系統)技術,如影像辨識、障礙物偵測、車道跟隨、自動停車取車、緊急煞車、車道變換、自動車距控制等。繼去年首次亮相後,車輛中心今年在「跟車」與「變換車道」方面,取得不錯表現。

車輛中心改裝一般的高爾夫球車,能做到Level 3程度的自動駕駛,上圖為車道跟隨功能。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
車輛中心改裝一般的高爾夫球車,能做到Level 3程度的自動駕駛,上圖為車道跟隨功能。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
此外,當有行人、物體緊急穿越馬路時,ARTC自駕車也能緊急煞車,目前的影像辨識準確率為95%。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
此外,當有行人、物體緊急穿越馬路時,ARTC自駕車也能緊急煞車,目前的影像辨識準確率為95%。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
車輛中心也設計了一套「叫車」App,只要事前掃描建立高精密圖資後,就能快速適用在封閉場域的自駕接駁上,透過App在各站叫車。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
車輛中心也設計了一套「叫車」App,只要事前掃描建立高精密圖資後,就能快速適用在封閉場域的自駕接駁上,透過App在各站叫車。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)

「最大的差異在於感知系統。」廖慶秋說,EasyMile的自駕小巴,靠著高密度地圖和光學雷達(LiDAR),因此能夠做到精準停靠和自動駕駛,但目前他們的鏡頭是用來觀察車內情況,因此沒有辦法認出紅綠燈,必須倚賴無線訊號的傳輸,才能計算車輛和交通號誌間距離。

而車輛中心的物體識別技術,是以鏡頭和LiDAR為雙核心,具有更好的實用性,可以辨識出車道線、紅綠燈和行人。「我們的感知系統更多元,可以做到車道跟隨﹑讓車子走走停停,甚至變換車道,在不需要交通基礎建設配合的情況下,產品更有競爭性。」

歷經三年研發,車輛中心自認在自駕車技術面不輸國外公司,卻為什麼,一直無法走出實驗場域,和對手一樣,實際在街頭亮相?

廖慶秋表示,車輛中心一年前就延伸出一家「慧展」新創公司,產品為影像辨識與雷達辨識,他希望未來的第二家新創公司,能好好設計自駕小巴,帶動台灣供應鏈發展。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)
廖慶秋表示,車輛中心一年前就延伸出一家「慧展」新創公司,產品為影像辨識與雷達辨識,他希望未來的第二家新創公司,能好好設計自駕小巴,帶動台灣供應鏈發展。(圖/吳晴中攝,數位時代提供)

「沒有自己的載具就差很多。」廖慶秋認為,如果台灣今天有這樣的自駕小巴可以採用,就不需要額外花時間改造其他車輛,且可以發揮更好的整合能力。「我其實很羨慕這些法國廠商,能有這些資金自己造車,」他說。

明年組新創公司,拚自製無人小巴

為了扭轉落後局面,車輛中心強調,將在明年起成立一間新創公司,整合台灣的零組件廠商加入,希望能在2019年誕生第一台自駕小巴概念車。「就像鴨子划水,速度慢不見得就是不好,如果能用一半的價格,做到相同、甚至更好的功能,就不一定會輸。」

他有些無奈地說, 不知道為什麼,好像台灣的車輛商品、技術,一定要價格比別人低,功能更多元,才比較容易被青睞。但從發展機會來看,封閉式、接駁式的自動駕駛小巴,將會是台灣未來的機會。

因為國外的汽車大廠,幾乎都在發展自己的自駕技術,未來會直接整合技術跟車輛,台灣難以跟他們競爭。若現在佈局自駕小巴,加上未來有自主車輛可以練兵,還有機會帶動配合的本土攝影機、雷達業者。 (相關報導: 15歲台灣神童,最強發明即將上架Amazon!多數大人拚不到的成就,賴睿麒:凡事先做再說 更多文章

他強調,車輛中心有其先天任務限制,身為非營利財團法人,必須同時想辦法兼顧產業發展和技術突破。因此無法像這些大廠一樣,一開始就選擇用Nvidia的車載平台當主機,透過強大的運算力快速學習,而是得從更有商機的Level 1、Level 2這些「具有商機」,能授權、轉移給業者的技術開始發展,也因為成本考量,目前都多半是以二至四台工業電腦來操控車輛。

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