去年7月,工研院機械所決定找來曾在蘋果特別產品部門任職主管,在自駕車領域鑽研20年的王傑智(前排右二)來領軍,他一上任不到半年就將原有自駕團隊重新整頓,並依自駕系統核心重要組成來分工,主要分成感知、決策、地圖跟定位、雲端地圖,以及軟體工程組。(攝影/洪政偉)

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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