領袖觀點｜推動「自駕車次系統關鍵技術研發專案」經驗分享

前言
自動駕駛技術係各國近年致力推動智慧運輸的重點發展項目之一，而自動駕駛的實現必須仰賴具備感知、決策及控制等功能之智慧載具。伴隨著自動駕駛的成功運行，未來我們預期將可藉此降低交通意外事故、達到智慧交通，並創造新的商業營運模式。

在產業方面，Intel 於2017 年6 月公布的分析報告「Accelerating the Future: The Economic Impactof the Emerging Passenger Economy」指出，2050年全自動駕駛車輛可創造7 兆美元的乘客經濟，其中3.73兆美元來自於乘客運輸服務，2.97兆美元是企業對企業運輸服務（例如自駕車貨運），2,031 億美元是針對消費者提供無人車配送服務。麥肯錫則預測，到2025 年預計可達2,000 億美元以上産值。IHS Market 預測，自駕車在全球三大地區（北美、歐洲、亞洲）的年銷售總量，於2040 年將超越3,300 萬輛。工研院IEK 產業情報網預測，至2030 年因自駕車、車聯網與共享時代來臨，將有8,000 億美元市場規模。因應此自動駕駛之趨勢，各國紛紛制定產業政策以加速產業發展，各大車廠（例如Audi、Chrysler、Tesla、Ford、GM、BMW、Mercedes-Benz、TOYOTA等） 及科技業（例如Google-Waymo、Apple、NVIDIA、INTEL、Uber、Delphi-nuTonomy、DeNA、百度、阿里巴巴、騰訊等）無不積極投入自駕車相關技術的研發。

國內發展現況
有鑑於自動駕駛技術於國際產業快速發展之趨勢，我國在自駕車產業發展方面亦制定有相關政策的支持，例如：
（一）數位國家• 創新經濟發展方案：主軸六「研發先進數位科技行動計畫」，推動架構第3 項提及：「推動無人載具創新技術研發、創新應用系統平台研發及航遙監測圖資獲取技術」。

（二）智慧機械推動方案：建立智慧車輛關鍵技術自主（路況檢測、預防碰撞系統、自動駕駛、智慧型引擎控制、智慧型懸吊系統）與相關載具試驗場域，及完整供應鏈體系。

（三）亞洲• 矽谷推動方案：於聯網、工業4.0、大數據科技應用上，優先發展智慧物流、未來汽車、健康照護、智慧機器人應用、智慧城市之研發中心與試驗場域。

（四）測試場域建置：如沙崙綠能科學城2.2 公頃封閉式場域，以及北投士林科技園區10 公頃封閉式場域，可提供學術界及業界進行自駕技術發展之測試需求。

（五）無人載具科技創新實驗條例：為使我國無人載具科技發展得與世界各國齊頭並進，立法院於2018 年11 月30 日三讀通過《無人載具科技創新實驗條例》，參酌金融科技發展與創新實驗條例的監理沙盒精神，透過法規鬆綁，鼓勵產學研投入無人載具的研發與應用，期能促進產業技術與創新服務升級。

除政策支持外，在國內已有相關廠商，例如華創、中華汽車、車王電子、宏碁等投入自駕車相關技術的研發。依經濟部盤點國內產業發展現況，除感測系統供應鏈較為完備外，尚有智慧感知、智慧決策、整合控制及測試驗證等技術缺口；此外臺灣相對於其他國家而言，有高度複雜的交通環境（例如人、摩托車、汽車高度混流的行車型態），與正在發展自駕車技術之各國（例如美國、歐洲、日本等）相比，我國特有的交通環境更為複雜，因此若我國自駕車產業能發展出適合如臺灣高度複雜交通環境下可使用之相關技術，未來必然有機會能將相關技術推廣到其他亞洲國家，甚或歐、美、日等國家。

計畫推動目標
因應此一技術發展需求，國科會工程處（原科技部工程司）遂於2018 年責成控制學門規劃並推動第一期「自駕車次系統關鍵技術研發專案計畫」，期能發揮國內公私立大專校院之優勢研發能量，針對自駕車產業之技術缺口，如導航定位、環境感知、決策規劃、自主控制等具產業應用價值之次系統進行創新研發，以健全我國自駕車技術供應鏈，同時培育產業所需之科研人才。自駕車次系統關鍵技術研發專案計畫（以下稱本計畫）在推動之初，我們即為此計畫設定了以下的兩項目標：

（一）發展前瞻研究之核心技術、開發具產業價值之顛覆式創新應用次系統：
藉由國內學術界與車輛製造、車輛零組件業者或相關領域產業共同攜手合作，針對適合臺灣道路駕駛環境與在地產業需求之關鍵核心技術，進行研發與實車驗證，期能藉由所衍生之技術成果帶動我國「無人駕駛核心技術」的創新與突破，打入自駕車技術供應鏈。

（二）提升我國自駕車產業的核心技術量能與國際競爭力：
針對目前業界尚無法克服之技術瓶頸，藉由學術界的創新研發量能與優質研發人力，協助產業突破技術瓶頸，有效帶動自駕車次系統之自主研發量能。

由以上所設定的兩項目標可以知悉，自駕車次系統關鍵技術研發專案計畫與國科會專題研究計畫的性質並不相同，本計畫高度重視執行團隊之研究是否貼近產業需求，同時研究成果是否可與業界接軌、可否協助產業建構具競爭力之核心技術；因此本計畫於執行期間除要求團隊須有業界之共同參與外，基於技術落地的目標，我們同時要求入選團隊必須訂定標竿技術規格，並以此標竿技術為比較依據，藉以衡量團隊研發技術之新穎性與進步性；此外為評估各團隊研發成果，計畫考評會議之審查委員近乎全數均係來自於產業界之相關主管與專家，不僅以產業角度提供團隊實務思考方向，更以此進行嚴格之審查與汰除機制，期使參與團隊真正能做到落實產學合作、接軌國際。

規劃研究項目

如前所述，本計畫期望發揮國內學術界之優勢研發能量，針對國內產業之技術缺口，推動導航定位、環境感知、決策規劃、自主控制等具產業應用價值之創新次系統研發；針對四大區塊，我們規劃如下之重點議題項目：

• 導航定位：

精確定位與自我導航係無人車在未知或已知道路環境中能夠行駛在正確車道上的最基本要求。欲實現導航功能，定位是最為關鍵的技術，兩者具有密不可分的關係。其中導航技術主要包含GPS導航、慣性導航、視覺導航、雷射導航、異質感測融合導航等方式。定位技術則包含室內定位（Wi-Fi、Beacon及光照上網Li-Fi）、室外定位（絕對定位-GPS定位、DPGS差分定位、相對定位-慣性量測單元、里程計、海拔高度計）及混合/協同式定位技術（V2V/V2I/V2X、AGPS、影像/光達混合定位技術等），最後再搭配可連網的高精度地圖以完成無人車的自主定位與導航功能。其中導航定位具體技術項目大致包含：車輛慣性量測元件自主研製、混合定位整合技術、異質感測資訊與空間資訊整合、室內外無縫連接之協同式定位技術與導航系統等。此外基於部會分工，精密圖資由內政部負責建置，故本專案計畫並未含括建置精密圖資之申請案。

• 環境感知：

環境感知（Sensing）好比無人車的眼睛，因此如何能夠快速、即時、精準並獲取車輛周遭（艙外）環境或車輛內部（艙內）資訊便至為重要。其中環境感知技術具體發展項目概以著重於：深耕前瞻深度學習影像辨識演算法（深度學習、強化學習、轉移學習、生成對抗網路等）之技術發展、車輛前瞻感知應用次系統（特定場域、特定情境、特定車種）之研製、艙內駕駛意圖或艙外行人意圖分析與預估技術、艙內駕駛行為辨識與手/眼勢操控次系統之發展。異質感測融合技術與協同式車輛自我定位技術之建立、車載應用嵌入式系統化與感測晶片設計、國產化車用感測器研製等具創新應用情境與在地產業需求之次系統關鍵核心技術建置。此外發展小型化、低功耗、高解析度之國產化車用環境感知及姿態感測元件/模組，例如車用光達、車用鏡頭、77/79GHz車用毫米波雷達、CMOS車用影像感測器、超音波感測器、MEMS磁力感測器、MEMS 慣性量測器等，朝向國產化、小型化、高可靠度、低成本、智能化之車規級傳感器研製均為研究重點。

• 決策規劃：

取得環境感知訊息與實現車輛導航定位後，接下來的主要重點便係有關於車輛決策單元的運行，亦即針對特定行為進行自主決策。例如自駕車重要的避障功能便須具備路徑規劃的能力，這就是無人車的大腦決策與規劃部份。其中決策規劃技術可著重於：自駕車自我學習與決策推論方法之建立（強化式學習、RKH空間學習、貝葉斯推斷、隱式馬爾可夫模型、粒子濾波、字典學習、混合式推論演算法等），期使自駕車具備自我學習能力，並能處理極端或未建入資料庫數據規則的行車情況。結合當前車輛的行為規劃（速度規劃、避障局部路徑規劃、全域路徑規劃等），同時考慮車輛的機械特性、動力學、運動學特性，並搭配其環境感知結果，以產生相應的決策（避障、跟車、換道、停車、節能行駛、協同式車路整合、行為意圖預估等）。

• 自主控制：

在整合導航定位、環境感知與決策規劃後，接下來就是如何確保車輛具備正確與穩定的行進模式。透過高精度且平順性的行車動態控制，使自駕車達到安全行駛、乘坐舒適性及節能行駛之目的。在自主控制技術上其具體研發項目可著重於：車輛的轉向控制、驅動控制及制動控制等技術。其中轉向控制技術包含整合馬達驅動控制、轉向感測技術、轉向機構設計技術、慣性衝擊與補償控制與嵌入式硬體電路設計等，以進行車輛轉向之控制。驅動控制技術包含驅動電機（電動機、內燃機、渦輪機）與電子控制技術等，以實現對車輛加速、減速與等速之控制。制動控制技術概分為一般制動控制與緊急制動控制，其中包含液壓制動、電磁制動、機械制動、氣壓制動、伺服制動及混合制動等方法，可根據不同的制動情境，以進行相對應的制動、整車控制器設計及車載嵌入式整合平台建置等。

團隊研究成果

本計畫執行之初共計有來自不同學校的六個團隊獲選參與，所投入次系統研發技術範圍含括有環境感知與決策控制、車遭移動物件行為預判、智能感知與情境理解、嵌入式光達模組之智慧雷射車燈、具智慧感知與自主決策之主動懸吊系統，以及高精地圖與定位技術等。惟如計畫設定目標所提及，本計畫重視與產業接軌以及技術落地之可行性，故每一年度之成果審查會議均由來自於產業界之相關主管與專家進行考評；經由嚴謹的淘汰制度，最後僅有四個團隊獲得全程補助。