【臺灣自駕車推手：工研院機械所】發展自駕車產業第一步，先打造國產自駕AI大腦

8月7日這天高溫炎熱，即使過了下午3點，新竹仍飆34度高溫，頂著毒辣的太陽，在工研院裡，有群人卻甘願待在一臺改造廂型車上，即使車內悶熱難耐，讓人汗如雨下，他們的臉上卻還是不減熱情， 待王傑智一聲令下，主駕駛座操作員，隨即按下他右側換檔處旁一顆紅色按鈕，這臺自動駕駛車，就自己緩緩從機械所58館停靠區駛出並開進對向馬路，沿著全院區繞了3分之1圈，才回到原地。

整段路都沒有人為介入，前座操作員僅只是將手腳擱在方向盤和剎車上方，並沒有對它有任何操作行為，任由這臺車自己在馬路上控制車輛前進、轉彎、爬坡和避開前方障礙物。

這輛車時速並不快，頂多維持在20公里的速度，但是一趟下來，將近7分鐘左右路程， 沿途不論是遇到不平穩的道路、直角轉彎、S型彎道、濃密樹蔭覆蓋的道路、上下坡路段的路況，都難不倒它，甚至遇到前方右側突然出現一輛貨車停靠路邊而擋住車道時，這輛車還會自動改靠車道左側行駛，從大約離路面邊線僅有一個車身的寬度，繞過這輛車再往前開。

不靠GPS，僅靠光達就能精準定位

而且有別一般自駕車，機械所這臺車上沒有安裝GPS，僅靠光達地圖來定位和規畫路線，也能分毫不差的行駛在要它走的路線上。他們利用3D光達感測器繪製出高精度環境地圖。車輛在路上行駛時，會利用光達先取得環境資訊後，再比對光達地圖，找出車輛目前移動位置，以此來實現高精度定位。

車上前後座皆設置一臺平板螢幕，上面顯示正是光達地圖，地圖上還會出現現在這輛自駕車正在移動行駛路線，以及周邊環境景物，當車輛移動時，地圖上的物件旁還會有數值不斷跳動，並會根據跟車距離而有不同變化，這麼做的目的，是在利用光達隨時偵測分析物體移動軌跡及方向，來輔助安全偵測，以避免離車輛太近被撞到。

另外，當車輛在路面上行駛時，總共會有5條路線可供選擇，正常情況下，會先沿著地圖上的紫色路線來開，這是原先規畫的行駛路線，在紫線左右還會各有兩條綠色線，當作備用路線，一旦遇到前方有障礙物擋住時，就會重新從這5條路線中找出最佳路徑來開。而且整個路線規畫決定過程相當快速，甚至根據操作員表示，平均每0.01秒，這臺車就能做出反應，更改路線行駛。意味著，遇到緊急突發狀況時，也能馬上反應避障或立即停車。

這輛自駕車的感測器主要以光達和攝影鏡頭為主，光達部分，除了車頂兩顆光學3D雷達，車頭和車尾也分別安裝了1顆及2顆。至於攝影鏡頭則有車頭安裝4顆、左右門2顆，以及車尾1顆，可用於協助車輛辨識周圍環境物體，以提供自駕車做為路線規畫和行車策略的依據。

攝影／洪政偉

工研院機械所自駕車團隊利用3D光達感測器繪製出高精度環境地圖。車輛在路上行駛時，會利用光達先取得環境資訊後，再比對光達地圖，找出車輛目前移動位置，以此來實現高精度定位。

連自駕測試階段，車箱機器擺放也都十分講究

另外，這臺車的自駕系統，主要放置在後車箱，但是不像一般自駕車測試期間，機器擺放動線凌亂， 機械所自駕車就連機器擺放位置也都十分講究，不僅電路接線盤、電纜都整齊放置在理線槽中，所有設備也都整齊擺放，並將後車箱分三層，其中最下層是電力系統，而主要自駕系統被放置在一、二層，包括一臺Drive PX2運算主機，與兩臺工業電腦主機，其他還包括了一個GPS主機接收器（但車頂並未裝上GPS天線）、一臺4G無線AP（車聯網用途），以及HD視訊分配盒。 整個後車箱，看起來就像是一個迷你小機房。

攝影／洪政偉

機械所自駕車的自駕系統主要放置在後車箱，並將後車箱分三層，其中最下層是電力系統，而主要自駕系統被放置在一、二層，包括一臺Drive PX2運算主機，與兩臺工業電腦主機，其他還包括了一個GPS主機接收器（但車頂並未裝上GPS天線）、一臺4G無線AP（車聯網用途），以及HD視訊分配盒。

這輛自駕車僅是機械所自駕車隊裡的其中一輛。現在每天同時有3臺跟它同款自駕車，都在園區內試開好幾趟，現在不需要交管，也不分白天晚上都可以行駛，也能應付各種道路和交通環境，甚至於在一般道路測試時，最高時速達60公里。從小區域，到逐漸擴大測試場域，現在這些車輛更能夠在全院區繞行，而且不受雨天影響。工研院機械所數位長王傑智，正是一手打造機械所自駕車隊背後關鍵人物。

早在3年前，工研院機械所就開始投入自駕車研究，更找來Nvidia共同合作，但一開始並不順利，純靠電腦視覺偵測，結合深度學習來訓練時，時常遇到很多難處理的狀況，像晚上、雨天不行，太陽直射引起眩光也都受影響，再加上，院區路段有不少樹蔭覆蓋的道路，容易干擾GPS訊號而影響定位準度。如果只是純粹展示技術成果也許還行，但是他們的目標，是要能夠讓自駕車正式上路，這是一大挑戰。

於是去年7月，工研院機械所決定找來曾在蘋果特別產品部門（SPG）任職主管，在自駕車領域鑽研20年的王傑智來領軍，他一上任不到半年就將原有自駕團隊重新整頓，並依自駕系統核心幾個重要元件來分工，主要分成感知、決策、地圖跟定位、雲端地圖，以及軟體工程組。

除此之外，王傑智還將原先用的自駕系統打掉全部重練，改用他認為對的方式執行，從頭打造全新自動駕駛系統。以這輛車的自駕系統來說，他透露，目前車上有兩臺工業電腦和一臺Drive PX2運算主機，其中PX2因為在深度學習訓練上有加速作用，因此有用到深度學習的應用，就會放在這上面執行，例如物件偵測等，其他還有需要平行運算的工作也會用到它；至於車控、決策、定位與建構光達地圖等相關作業，則都是放在另外兩臺工業電腦上來進行，並在上面開發自己的決策和控制系統。

不過，王傑智坦言，雖然目前自駕車隊已能在院區道路繞行，不須人為介入，但如果純就技術層面來講，「我不覺得我們自駕能力已完全達到等級4。但以長期目標來看，我們目標是要做到等級5。」他信心滿滿地說。

目標是要打造國產自駕AI大腦

王傑智表示，之所以建立自駕車隊，重點不是在做展示，而是要朝向可以量產的自駕車AI系統來發展，因此必須先對核心大腦和身體（車體）都徹底了解，才能對每個車款都能做到客製化，不然就只能跟著別人規格走，他說：「我們真正的目的是，以後不論是大到貨櫃車，小到一般小客車，都能利用這套自駕系統，來協助廠商完成量產。」

王傑智也透露，目前所內正與日本一家國際車廠談合作，要將他們這套自駕系統，安裝在自駕貨櫃車上。而且不只國外廠商， 他說，未來更要協助臺灣自駕車硬體廠商，都可以利用這套自駕AI系統，來發展屬於自己的自駕車產品。

除了目前3輛研發測試用自駕車，王傑智也預告，接下來還會陸續加入更多不同車型改裝的自駕車，他說，這些車輛除了用於研發和功能展示外，未來也要開始試營運，來提供院區定點或通勤員工交通接駁之用。

王傑智接下來更計畫建置雲端地圖。他提到，目前光達地圖是裝在車上，但隨著自駕車擴大行駛範圍，以後不太可能將全部地圖都存放車內，儲存空間會不夠用，勢必得要有個雲端地圖，將來可以透過結合5G技術，即時更新地圖圖資，到每一輛自駕車上，「這也是自駕車未來朝向量產化、規模化不可缺少的必備條件。」他說。

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