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翻越自動駕駛:無人車所為何來?——《2016 泛知識節》

這一系列文章為 2016 泛 · 知識節「翻牆吧!知識」的活動紀實,我們將當下求知求真地感動盡力留下,想與世界某個角落正在努力翻牆的你分享。

知識不只在學校的黑板、不只在安靜的圖書館,當然 更不只在名為「學校」那棟被牆包圍的建築。2016 泛 · 知識節「翻牆吧!知識」承襲著泛科學年會的精神與架構,變的是讓更多的知識在這裏碰撞,不變的是那渴求知識的靈魂。如果知識是一道牆,現在就讓我們用求知慾翻牆吧!

關於本場次【 伙計伙計,我們終於能做出你了?- 談自動駕駛 】的活動介紹,請參考這裡

文/施靜沂

2010 年,Google 成立 X Lab 專注研發自動駕駛、無人機、Google glasses 等計畫,自動駕駛汽車並於去年(2015)進入一般道路測試;中國百度集團的自動駕駛事業部也在今年九月宣布,獲得美國加州頒發無人駕駛道路測試牌照。其他如 Tesla、Volvo、HONDA、Uber 等品牌也紛紛投入自動駕駛汽車的研究。

你是否也好奇在這樣的趨勢下,自動駕駛技術會如何影響人們的生活?以及許多人十分關注的,台灣到底能不能發展自動駕駛?

2016 泛 · 知識節 —「翻牆吧!知識!」於 11/19 邀請到裕隆集團華創車電前瞻工程部的影像辨識組科長張志翰,分享他所看見自動駕駛的未來。張志翰曾任中學教師,雖熱愛教書,但教師職位無法滿足他想買一部 BMW 的虛榮夢想(笑),故後來力爭上游、拿到淡江電機博士的學位後,擔任大學教授,也在裕隆的團隊中負責無人車的研發。

本場分享,他從「感測技術」的角度帶我們切入自動駕駛的精密與人性世界,在揭開無人車的神秘面紗後,或將對於自動駕駛如何開車、安全與否,及台灣何時才有無人車上路等關鍵時事有更全盤、詳盡的掌握。

台灣適合發展自動駕駛汽車嗎?(圖片截自 Google 無人車影片)
越來越多公司投入自動駕駛技術的研究(圖片截自 Google 無人車影片

開車會分心嗎?開啟自動駕駛,讓 sensor 代替你的眼吧

開車時有分心過的舉手!「無人車第一個要解決的,就是駕駛人開車疲勞的問題。」

張志翰說,曾有工程師朋友與自己分享:最重要的不是技術本身,而是能符合人的需求、找到貼近人的使用方式。「目前自動駕駛能夠做到:當前方有行人時,讓行人先過;並適應天候路況、交通號誌等日常需求。但車子究竟怎麼可能『看』得見呢?」

這要回歸到自動駕駛的基本運作原理:無須人工調整或輸入、直接利用可回應周遭環境的感測、控制與導航設備,操控車子的前進方向。也就是說,一部無人車除了有負責處理資訊、傳達指令給方向盤的主電腦(Main Computer)、引擎、處理器、全球定位系統外,還有與人為駕駛最不同的 ─ 以遍布車身的感應器(sensor)代替人類的「眼睛」

(「聽過蕭煌奇《你是我的眼》嗎?」說著,張志翰天外飛來一筆。)

這些感應器的種類,包括短、中、長、距、超音波雷達、鏡頭、夜視鏡頭,及定位系統等,因應不同路況、天候、交通號誌,不同類型的感測器也會發揮各自的效能。舉例來說:雷射雷達與短、中距雷達均可追蹤物體的位置與運動,用在距離警示(Collision Warning)與距離控制(Curies Control)上;計算出 TTC(Time To Collision,碰撞時間)後,車子就會在必要時減速、停下,免於因速度太快而撞上前車。

  • 雷射雷達:靠雷射光反射,可處理的距離更遠、範圍更廣,且抗候性佳,能適應各種氣候、偵測到所有固體,可惜安裝並不容易。
  • 短距雷達:以電磁波、金屬反射的原理運作,抗候性也佳,但非金屬物的偵測效果卻不好。
  • 長距雷達:偵測範圍可達兩百公尺,抗候性也佳,但非常昂貴。
  • 超音波感測器(Ultrasonic Sensor):傳播速度受溫度影響,溫度越高傳播就越快,僅能偵測到「短距、低速」之物,故通常裝設在車子的四個角落,常見於自動停車(Auto Parking)的應用上。

另外,他也提到定位系統雖然取得容易,但會「飄」、商用準確度低;鏡頭取得也不難,但須發展出辨識的演算法,才能進行車輛周遭環境狀態的監測。張志翰說,自動駕駛汽車的攝影機常裝設於車子的前方(Mono/Stereo)、左右側方(Side View)及前後左右(Eagle View),以進行距離警示與距離控制。但這麼多的感測器,若偵測結果不同,要怎麼知道前方有或沒有障礙物?

「以裕隆集團的做法,如果三個感測器的感測結果不同,就是把這三個 sensor 都框起來,去計算障礙物的存在機率。三個感測器中若有兩個看到,那麼可能是其中一個感測器沒看到或看不到。但若只有一個看到,或許是那個障礙物在飄移,或已經離開了。」

張志翰
裕隆集團華創車電前瞻工程部的影像辨識組科長張志翰

自動駕駛模式真的安全無虞嗎?

「2016 年 2 月 14 日,Google 無人車為閃避路上的沙包而切換車道,卻與當時車速約 15 英里的公車發生擦撞;9 月 23 日,無人車與側面行駛、闖紅燈的貨車相撞;另外今年五月,一輛開啟自動駕駛模式的 Model S 在高速公路上遇到對向的聯結車左轉,Model S 在沒減速的狀態下撞進聯結車下方,正在看電影的車主當場死亡……」

新科技的應用總是包含著衝突與風險,自動駕駛技術也不例外。今年的幾則車禍讓人們開始反思,自動駕駛雖以周遭環境偵測、車輛控制及導航系統構成,在「距離保持,速限維持」上看似無懈可擊;但為何,Google 無人車及有自動駕駛功能的乘用車,仍皆傳出嚴重車禍?或許,現階段的自動駕駛技術,還沒辦法完全代替駕駛人的眼睛。

接著,張志翰為大家播了一段影片,影片中的車輛竟被駭客完全操控了,無論駕駛多努力,車子就是停不下來。「只要一台筆電,就可以操縱全車乘客的生死。」影片末的警語或許較為誇張,但仍點出另一項許多人對自動駕駛的隱憂:定位系統讓駭客有機可乘,不僅行車定位資訊可被擷取、令使用者隱私被侵犯;連即時路況、緊急意外等資訊都可能被人惡意竄改、散布。看來現階段,我們還缺乏許多配套措施與一套完善的法規,要讓自動駕駛車能真正安全上路,大家仍有一段路要走。

真實的交通狀況複雜而瞬息萬變,自動駕駛技術能夠全部消化嗎?(photo via Minesweeper@wikipedia)
真實的交通狀況複雜而瞬息萬變,自動駕駛技術能夠全部消化嗎?(photo via Minesweeper@wikipedia)

台灣的無人車,何時才能安心上路?

「那麼台灣最快可以何時上路?」分享的最後,有參與者問道。

「首先,政府並不允許駕駛放手開車。如果我們讓自動駕駛車上路,公司會有吃不完的罰單。」張志翰笑著回答,「再來,台灣人的駕駛習慣並不像歐美國家那樣優良(例如行人的路權……),在突發狀況很多的前提下,至少要等到車子能夠克服駕駛人習慣之後才有可能。」

Cover photo via Minesweeper@wikipedia

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