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【智能交通专辑】台湾自驾车产业年末点兵 待2020年再攀高峰

【自驾车专辑】自驾车模拟训练 真实还原车辆物理参数成门槛(之四)

自驾车真正上路前,须于模拟场域完成大量练习。图为虎头山自驾园区。李逸涵

2020年无人载具实证运行计画,给予自驾车业者直面公众的机会,让业者在接受使用者挑战与质疑的同时,身体力行服务公众以提高其对交通转型的接受度。上路对自驾车来说,不仅是验证整体通讯、智能号志、交通控制等妥善率的试纸,更重要的是车辆整体性能、对车流适应程度的最终验证。

在最终验证之前,自驾车必须先在模拟平台上经过大量的测试,不论是对台湾多机车、混合车流的应变能力,在复杂天候下车辆传感器的灵敏度,不同驾驶决策下车辆的物理变化等,皆须通过模拟平台上的验证过程后,才能接受更严苛的上路实证挑战。

上述模拟验证的效用要最大化,必须建立在一个逼近真实车辆变化的数码分身上,然而据业者透露,现阶段对自驾车产业发展,对车辆物理参数的掌握程度仍有进步的空间,若放任有误差的车辆参数进入模拟平台,出来的结果不可信赖,所费不赀的模拟平台亦无法发挥最大价值。

对此模拟软件业者指出,由于台湾车厂数量与经验不比欧美、日韩,对车辆动态控制掌握度相对较低。自驾车营运业者坦言,现车辆的动态数据主要是由电动车厂、整车厂提供,数据皆是人为输入,再行滚动式修正,并非真正为车辆建立了1套「数码分身」;因此现阶段的自驾车模拟主要是着重在车辆对外界车流变化、路况变化的反应能力,而非车辆在接收不同的决策之后,车体在移动、行驶、转弯时会有的动态变化。

鼎汉:道路环境分级

在电动车厂、整车厂,机械等研究单位逐步还原车辆真实参数之前,业者并不枯坐以待,交通顾问公司、软件模拟业者等将目光先聚焦在道路环境的模拟上。鼎汉以多年的道路模型分析,先将道路环境进行分级,并将组成道路事件的元素一一拆解,针对不同情境个别击破。

在道路环境分级上,便分成封闭道路如园区、半封闭道路如公车专用道、郊区道路、高快速道路、市区道路共5种,五者的交通量、号志数、常见速限、车道数、机车干扰、停车干扰等皆不同;在将道路情境分级之后,将组成道路事件的元素一一拆解,如环境、物件行为、物件、道路等参数,综合分析这些变量在不同情境中,所构成的不同交通事件会对道路会造成哪里些冲击。

鼎汉多年交通顾问经验,在自驾车的虚拟场域模拟环节逐渐受到重视。来日随著车辆数码分身的应用更加贴近真实,将可让模拟情境的价值得到更大的发挥。

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