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自驾车异质信息融合发展 预测道路物件是下一步

台大信息工程学系教授施吉升表示,透过异质信息融合,有望预测道路物件下一步。李逸涵

自驾车为带给乘客更舒适的乘车体验,投注了许多心力提升车辆对外在环境的感知能力,以遇到障碍物减速、停止为例,若车辆控制中心能充分体解道路前的物体为何,如同人类以常理推测物体的运动习性与速度,便能在更恰当的时机点下达指令给车辆,带来更舒适的乘车环境。是故自驾车业者一直致力提升车辆对外在环境的感知能力,透过配备光达、摄影机、雷达等多样传感器,藉由异质信息融合克服单一传感器的限制。

台大信息工程学系教授施吉升表示,单一传感器有其限制,如光达能够计算物体与车辆的距离、然而无法得知物体为何,影像辨识能够了解物体的属性如行人长幼、脚踏车或机车,然而无法精确得知物体与车辆的距离。(或可藉由视觉辅助系统克服这个问题)是以业者皆积极投入信息融合算法的开发,望透过多元资料的融合,协助车辆更明确地掌握车前物体为何?位于何处?距离多远?

建立在正确的影像判读上,经过座标系统的转换,并频繁地校正资料,让计算机对于物体属性、位置有更明确的概念。如控制中心根据多元资料集成的结果,得知某个方位是一台脚踏车,即可以根据常理,推测脚踏车的驾驶速度较慢,不会突然出现在车道上或是阻碍行车,进一步下达减速,而非急煞的指令。随著推测越来越精确,越来越接近人类驾驶,便有望带来更好的乘车体验。

台湾现有的几家自驾车业者中,唯一一家由客运业者转型的丰荣客运,即是由星瑞林、理立系统、纬创资通与施吉升的研究团队共同建置,施吉升表示,在建立大型巴士的视觉辨识模型时,必须考量到公车行与一般小客车不同的驾驶习惯。

根据台湾现有的道路规画,除了少数路线建置了公车专用车道,大多数公车为了靠站会频繁切换车道,且因为公车行驶速度较慢,常会被小客车、或是其它运具超车;上述几点公车独有的交通行为,都会成为建立、训练车辆控制中心时的重要考量。因为车辆常常低速在路边行驶,在车道切换时就必须强化对车身周围的观察,举凡机车、脚踏车、甚至是即将上车的行人等都不能忽略。

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