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台南老屋又被拆了 文化局:這次真的要硬起來

3大原因影響 國家公園的遊客變少

工研院資通所自駕中巴 關鍵來自這群跨域青年

2018-08-06 17:25聯合報 記者郭政芬╱即時報導

2018年是台灣公共運輸發展無人駕駛的重要一年,工研院研發的自駕車中型巴士,能載運18到20人,突破體積限制測試成功,精準辨識周遭車輛與號誌,預計今年底在台中花博上路。

工研院資通所自駕車團隊正在走一條不簡單的路,該領域過往以寫程式為主,這次團隊突破領域傳統,走往第一線,還得戶外全天候監測,成員多是跨領域背景、軟硬體兼具,成為做出台灣首部自駕中巴的關鍵因素。

這群工程師韌性很強,常跟失敗打交道,資通所車載資通訊系統設計與驗證部經理鄭安凱說,剛開始曾遇過車子內部的測試成功,一週後卻無法過彎等問題,只能重頭檢查、再度修正,「解決問題是每天都會遇到的。」

「遇到紅燈停止,終於成功了」晚間,工研院團隊測試自駕中巴,大夥一片歡呼,解決了最大困難「燈號辨識」,在複雜環境中,辨識不到五十公分的燈號。

鄭安凱解釋,台灣交通環境複雜,招牌亮燈、路樹搖晃都會影響訊號,能做到號誌判讀精準,透過感測器偵測環境及回傳,做出即時感知與事件推理來駕駛,是一項關鍵突破。

這群自駕車核心團隊近40人,大多是七、八年級的年輕工程師,他們心臟很大顆,捨棄遙控模擬,首創以「真車」實驗,「用真車才會抓到真正的問題點」,但也坦言「壓力很大,很怕一不小心,就把車毀了」。

鄭安凱說,自駕中巴切入市場,主要能應用在封閉場域如大型企業園區內,作為接駁用途,能紓解交通流量,未來面對都會區公車行駛公車專用道,遭遇路口等待燈號與其他車輛混雜時,具有優勢,應用在亞洲都會區半封閉場域有更大競爭利基。

如今自駕中巴還能做到過彎、遇到行人通過自動停止、雨天精準辨識周遭車輛等。關鍵技術來自於「感知次系統自主技術」,透過雷達、Lidar (光學雷達)、攝影機及衛星精準定位等,其中核心AI深度學習系統是自組研發,發展出國產化的自駕車系統。

今年底配合台中花博,連月來需累積到一萬筆資訊,透過實務測試,逐步累積感測資料與當下影像等資訊,實驗全天候狀態,白天、黃昏、深夜都有團隊待命,當暴雨來臨時,團隊興奮抓緊機會,「自駕車要能適應不同的氣候、環境」。

這群工程師韌性很強,常跟失敗打交道。記者郭政芬/攝影
這群工程師韌性很強,常跟失敗打交道。記者郭政芬/攝影
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工研院資通所自駕車團隊正在走一條不簡單的路。記者郭政芬/攝影
工研院資通所自駕車團隊正在走一條不簡單的路。記者郭政芬/攝影
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這次團隊突破領域傳統,走往第一線,還得戶外全天候監測,成員多是跨領域背景、軟硬體...
這次團隊突破領域傳統,走往第一線,還得戶外全天候監測,成員多是跨領域背景、軟硬體兼具。記者郭政芬/攝影
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自駕車工研院花博

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