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落实交通智能化愿景 成大高精地图中心打造台湾自驾公路

落实交通智能化愿景 成大高精地图中心打造台湾自驾公路

自驾车是目前全球汽车与科技两大产业的重点发展技术,透过各项传感、运算与自动化技术,实现无人驾驶愿景。不过自驾车要安全且顺利的上路,不能只靠车辆本身,还需搭配完整的基础建设,因此行政院近期推动了「智能自驾公路计划」,并希望透过高精地图与AI识别技术的应用,加速台湾自驾车发展。

成大测量及空间信息学系教授王骥魁先介绍何为高精地图。他指出,目前汽车导航系统所使用的地图,其信息与界面设计都是为人类驾驶而设计,高精地图则是专为机器设计,为了避免碰撞,其精度必须达到厘米等级,信息内容则包括车辆位置与道路的边界、坡度、曲率、车道线、交通标志等,借此让车内的运算平台建构起空间认知,作为行车时应对的依据,落实自驾愿景。

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成大测量及空间信息学系教授王骥魁(左三)与高精地图中心团队所设计的AI演算法,可快速识别道路图资的变异。成大高精地图中心提供

致力推动高精地图 为智能交通打下发展基础

成大高精地图中心这两年在地政司相关政策的支持下,陆续完成了通过台湾资通产业标准协会审议的「高精地图制图作业指引v2」与「高精地图图资内容及格式标准」,这两项工作可以协助台湾产业在发展高精地图时有所依循,尤其前者,将可成为业者参加检测时的参考检查项目、检核方式与建议以通过标准,确保测绘产出的地图图资属性与精度。

成大测量及空间信息学系副教授吕学展则表示,高精地图要能满足自驾车需求,还需整合公路设施数据库,以提供实时动态信息,对此高精地图中心透过AI结合影像识别技术,开发出公路设施适地性自动化识别、变异侦测技术及信号告警机制,以利於後续养护维修的进行,借此提高公路巡检效能。

并且要针对高精地图与相关公路设施项目,就图资属性或栏位进行分析确认,与高精地图中心研拟的「高精地图图资内容及格式标准」进行差异分析,再依据分析结果评估数据萃取应用的可行性,进行汇整与回馈。

成大高精地图中心所完成的高精地图标准与AI影像识别技术,成为行政院推动「智能自驾公路计划」的重要技术,此计划预计将原先地端运算的公路设施自动化识别与属性分析模块工具,部署国网中心的云端平台,透过国网中心的丰富资源,整合多领域工具,未来还可链结政府其他单位的信息平台,深具弹性与延伸性。

王骥魁进一步表示,「智能自驾公路计划」有三大建置重点,首先是验证建立公路设施变异侦测暨告警机制,此作为是比对不同时间点拍摄的道路影像,再找出其差异性,并在「自动驾驶信息整合平台」架构下建置系统,提供信号告警服务。

第二是开发公路设施人工智能识别工具,并依据公路基本数据库格式及栏位,逐步训练不同种类公路设施识别与属性。

第三是建置新北淡海轻轨崁顶站周边道路、嘉义高铁周边道路、省道台61线彰化鹿港至台中大安路段自驾车用高精地图验证场域,开发出可让自驾车识别的高精地图及相关图资,提升与强化公路路面与交通设施的维护与管理能量,了解未来自驾车行驶公路所需的智能公路环境等,提供更优质行车安全环境。

智能巡检系统上路 用路人安全更有保障

至於在实证目标部分也有三个,目标一是验证建立公路设施识别、变异侦测与属性分析机制,其内容是让公路总局的巡检设备,运行在高精地图测试场域道路系统,借此蒐集车道标线、路面状态等道路环境空间特徵值数据,再将数据呈现在道路巡检变异侦测系统中,建立起高精地图与自驾车系统介接机制。

第二个实证目标,是为了验证高精地图测试场域进行车联网地图信息(V2X Map Data)的产制试办,将「智能自驾公路计划」的高精地图成果转制为车联网地图信息,配合已经布建的多种传感器与内政部建议的载具使用,未来还可进一步与交通号志控制相关的号志相位时间点搭配,落实智能交通中的车联网愿景。

实证目标三是在平台端配合公总巡检车与机关所提供的既有高精地图变异侦测工具,进行高精地图的变异物件识别,识别结果包含物件三维坐标及其对应影像、点云等,以利於後续进行成果检核,如果识别成果精度在相关指引规范下通过验证,就可用於图资更新,验证没通过,则会针对变异处通知测绘业者进行场域图资测制及更新,以符合目前高精地图测制标准。

上述的三个实证目标,主要是解决台湾道路维护的困境。台湾省道相当长,紧邻海岸线和穿越山林者均有,其中还有多数码於繁忙的城市之间,位於自然环境中的道路易受环境侵袭,城市中的道路则因使用频繁,路面结构经常损坏。过去这些道路都是透过人力巡检,再以纸本方式记录,因此难免出现疏漏,作业流程也被拉长。透过先进科技巡检则可快速反应状况,并将数据汇整为数据库,作为後续分析与其他用途。

就智能交通的整体面向来看,自驾车要能顺利上路,除了车内的自动驾驶外,车辆外部的信息也是关键,而相对於车体系统,车外环境需要识别的人、事、物种类与数量更为庞杂,透过这些数据的不断修正,现在的用路人将可享有优质乘车体验,未来的自驾车则可以精准识别周边环境,从而协助政府推动智能交通,同时造福民众与相关产业。

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