台灣智慧駕駛執行長沈大維(攝影/洪政偉)

今年3月下旬,正值乍暖還寒時節,太陽也鮮少露臉。凌晨5點,桃園農業博覽會綠色方舟館園區,有一群人已經上工了,開著一臺似高爾夫球車的電動小巴,車上沒有方向盤,只有司機操作著平版上的搖桿,一邊蒐集行車數據。這天,研發團隊們正在連忙訓練這臺小巧的巴士認路、學會自己開車。因為再過不久,小巴就正式上路,4月時於桃園農博展覽期間,一連跑了40天,660趟,4千多位民眾搭著這臺小巴,穿過人來人往,還有小孩、寵物穿梭的道路上。這是臺灣第一臺國產自動駕駛無人小巴,也是臺灣自駕車產業發展的關鍵一步。

台灣智慧駕駛執行長沈大維是催生臺灣第一臺國產無人小巴的關鍵人物。他莞爾一笑表示,自己和無人電動車會有所關聯,都是因緣際會。

過去求學時,沈大維專攻交通管理和土木工程管理,出社會後進入一家運輸管理與行銷的顧問公司,恰好有家臺灣電池製造公司想轉型發展電動巴士,需要顧問來輔導產品和市場策略,沈大維也參與了這項電動車專案,專案結束後,他更被這家公司挖角,展開了他在電動車的職涯之路。

憑著過去對電動巴士的經驗,在2013年時,沈大維還成立了一家交通規畫管理的顧問公司,擅長車輛產品規畫和定位市場策略等。他表示:「現在臺灣300多輛電動巴士,大概8成都與我們公司有關。」

正因有這段經歷,在2017年時,桃園市政府經發局提出要在2018年農博時提供無人小巴服務的計畫時,沈大維與當時的策略夥伴也組隊參與提案,計畫從國外引進無人車的AI軟體,來結合臺灣製造的車體硬體部。獲選後,去年10月與桃園市政府簽約開始執行。但沈大維苦笑說,執行過程困難重重。

國產無人小巴誕生的秘辛

無人小巴專案啟動不久,隨即出現了第一個挑戰,沈大維開始評選要採用的國外AI技術業者後,發現技術授權方式不夠開放、導入門檻也很高,雙方合作因此不順。即使臺灣團隊已經順利完成了車體,但遲遲無法整合軟體。這個問題困擾著沈大維團隊,隨著農博開幕時間越來越近,後來,他們決定自己來,不只車輛硬體,連無人車AI控制系統都自己打造。

去年12月時,沈大維團隊直接採用Nvidia的自駕車開發平臺Drive PX2當作無人小巴的AI控制系統。儘管這套系統要價不斐,但可以提供一套基本的無人車控制軟體。而恰好,Nvidia也想要在亞洲市場,發展在地的自駕車應用,尤其臺灣這種機車穿梭的場景,是歐美自駕車場景無法訓練的環境,需要在當地發展和訓練自駕車,AI模型才能學得會。Nvidia看好沈大維團隊打造國產無人小巴的潛力,決定派出自家AI團隊技術人員,來協助設計一套無人車操控系統,甚至凌晨在現場訓練AI模型都參與,提供技術協助。

包含Nvidia技術人員在內,整個農博專案團隊才20人。雖然每人來自不同專業,也各有所長,但大家齊心,為農博無人小巴這個目標努力。「短短2個月組隊,然後4個月完成農博任務」沈大維驕傲地說。

不過,順利打造出無人小巴、在3月進駐園區要開始上路測試訓練時,另一個挑戰也隨之而來。由於無人車AI控制系統在正式上路前,需要就地蒐集資料和訓練,比如遇到障礙物該如何避開、如何跟著標線走等等,因此訓練環境十分關鍵。但沈大維表示,當時場地正在興建、工程車頻繁進出,而每到假日,園區也湧現許多人潮,這也讓無人小巴的AI訓練斷斷續續,進度遠遠落後。

後來,沈大維和團隊與政府不斷協調,請政府每天至少安排3個小時,像是從中午11點至下午2點,讓團隊來訓練無人車的AI系統。此外,團隊也利用一大清早、工程車尚未開進園區前,來訓練無人小巴。團隊訓練時分為兩組,一組人馬在車內、負責駕駛和錄製資料,另一組則負責駕駛前導、清空路線障礙,以及上傳資料的工作。沈大維表示,當時他們一天至少6個人在現場,每天輪兩班、以兩倍人力進行訓練,而自己也下去開車、錄製資料。

經過短短不到3周、275趟(220公里)的訓練以及5T的資料量,AI系統就已大致訓練好,無人小巴已能在規定的800公尺園區路線行駛,完成全線4左彎、1右彎和S型彎道的運行。而這臺4.6M的無人小巴,也順利在4月4日農博會綠色方舟館開幕時載客,一直到5月13日農博展期落幕,總共完成40天660趟的運行,載客量達到4千多人次。

攝影/洪政偉

無人車技術解密

要剖析無人車,可從硬體和軟體兩方面來談。沈大維說,在硬體方面,一般車子的方向盤系統為機械式控制,以方向機為縱軸、推動前輪橫軸來轉向,頂多由油壓輔助推動,主要還是人為操控。但無人車的前提,是要將一切動作改為訊號控制,而非機械控制,也因此方向機必須改成非油壓的線性馬達。這也是無人車與傳統車輛的差別。除此之外,無人車也需要不同感測器來辨識行駛環境,像是攝影鏡頭、光達和聲波雷達,以及定位用的GPS系統。

這臺號稱7成國產的4.6M無人小巴,哪7成是國產呢?沈大維說,車子硬體部分如底盤、馬達電池等,皆由臺灣廠商製造組裝,而線性馬達、光達和AI處理器PX2則屬於外購。他表示,當時因找不到臺灣生產無人車用的線性馬達,所以向美國一家廠商購買,但馬達到手後,由於方向盤端和輪軸端接頭不一致,團隊還自己開模改造。此外,無人小巴配置的感測器如12顆聲波雷達和8顆攝影鏡頭,也都是臺灣製造。最重要的是,無人小巴的組裝和AI訓練,都是由臺灣團隊親手完成。

在軟體方面,沈大維則比喻,無人小巴學開車,靠的是背後的AI大腦,也就是AI控制系統,以及核心技術深度學習(Deep Learning)。而AI的使用,與構成自駕車行駛的兩大步驟有關,也就是Global Planning與Local Planning。

在第一步驟Global Planning部分,沈大維表示,無人車行駛就像人在開車一樣,一上車必須知道自己在哪,因此需要精準的GPS導航系統,以及高清地圖。而知道自己的方位後,接下來就是要知道去哪裡,並由導航系統規畫路線。「這是自駕車的第一步,大方向規畫,告訴車子如何從A走到B。」

而第二步驟Local Planning,指的是細微、即時的路線調整。因為車輛行駛時不可能完全照導航路線走,有時遇到一些如塞車或道路封閉的狀況,就必須改道,或是當前方有公車,就得切換到快車道超車等,這些路線變換的決策就屬於Local Planning。

而「Local Planning就是AI上場的地方,」沈大維說道。在這部分,自駕車必須仰賴許多感測器的資料,比如攝影鏡頭取得的畫面、光達測得的物體輪廓與距離,以及聲波雷達的感測資料等,來判斷車子行駛的環境,以便進行更細微的操控。而深度學習,就是用來分析影像、計算和規畫行車路線。

他以無人小巴為例,在訓練AI系統時,「Input就是場景,Output就是我的操作模式,不斷訓練、讓AI學會應對不同場景。」舉例來說,彎道就是一個場景,也就是輸入值,如何轉彎、要以什麼速度過彎等就是操作模式,也是輸出值,透過車輛參數記錄和影像資料標記來訓練類神經網路模型,目標是讓AI輸出的操作模式接近人當時的操作模式。

此外,無人小巴另一個技術關鍵是3D高清地圖(HD Map),沈大維表示,這類地圖才能讓車子更了解環境,比如某路段該走哪個車道、前方有幾個紅綠燈等,或是路中是否有分隔島。

但他也有感而發表示,AI開車就像人在學開車一樣,經驗不足時需要許多輔助,就像駕訓班學開車時,教練會說看到某個旗子、方向盤要右轉打到底,而自駕車的AI大腦尚未完全發育時,也需要許多感測器輔助。當人駕駛經驗越來越豐富後,甚至只需靠視覺來判斷車況。沈大維說,也許當AI越來越聰明時,就不需要太多輔助系統。「但若將安全當作最後一道防線,感測器只會越來越多,也就越燒錢。」比如先前Uber自駕車撞死一名違規穿越馬路的老太太,但有說法認為自駕車若裝有聲波雷達,也許能提早預警、煞車。這也點出了自駕車研發時,安全與成本的衡量。

最後完成的無人小巴,在自動化程度方面可以達到約Level 3至Level 4間,也就是自動駕駛,但車上仍須有駕駛人員隨行,以處理突發狀況。這臺小巴最多可承載12人,但為了提供舒適的乘坐體驗,在農博期間每次載客數以10人為限,其中8名為乘客,再加上2名隨行工作人員。

無人小巴在農博展覽期間的行駛路線全程800公尺,沿途包括了4次左彎、1次右彎和一個S型彎道。沈大維說,雖然小巴時速最高可達40公里,但由於人潮眾多,無人小巴行駛800公尺路程約10分鐘,時速在8~10公里左右 。而小巴在數十公尺以前偵測到行人時,就會減緩速度,「就算是2公尺內突然有人衝出來,也停得住」。

不過,當時無人小巴的煞車機制只有兩種:急煞與緩煞。在農博初始時,團隊開啟小巴自動停車(煞車)功能,但也由於遊客眾多,甚至曾有位阿伯,直接走進車道中揮手,想要試探無人車的反應,而這臺無人小巴也因此常需緊急煞車,影響車上乘客的體驗。為了改善這一點,在農博展覽中後段關掉自動停車功能。如果有人或寵物突然出現在車道就人為操控煞車。沈大維坦言,煞車機制還不夠細緻,是目前努力的目標。

未來展望

「打造無人車的門檻不低,但我們意外地在短時間內克服了」他微笑著說。有了打造首輛國產無人小巴的經驗與成就,沈大維表示,他和團隊成員希望能繼續延續這股氣勢,也因此在今年5月成立了台灣智慧駕駛公司,9名成員多半是當初一起為農博專案打拼的夥伴,像是負責電動車硬體的創奕能源、自駕車感知模型開發的人因移動、原型車開發的奕兆綠能,以及智慧系統整合的全徽道安等。而他們目前也在開發新款無人6M中巴,也與桃園捷運和國內大型主題遊樂園洽談無人巴士接駁應用事宜。

另外,台灣智慧駕駛未來也打算將無人車外銷至其他亞洲國家。沈大維表示,臺灣是亞洲左駕市場很好的據點,具備都市和偏鄉環境,還有機車與狹小的街廓等,而這些特點是國外自駕車AI系統難以適用的。

 

 CTO小檔案 

沈大維

台灣智慧駕駛執行長

學歷:臺大土木學系交通工程管理組研究所畢業

經歷:最初於季鈞管理顧問公司擔任規畫師。2011年時進入立凱電能,擔任新事業開發部經理,踏入電動車領域。2013年成為季維管理顧問公司的共同創辦人兼協理,負責交通管理規畫與市場行銷策略。而在完成桃園農博無人小巴專案後,今年5月成立台灣智慧駕駛公司擔任執行長。

 公司檔案 

台灣智慧駕駛

● 成立時間:2018年5月

● 業務:打造與推廣國產無人電動巴士,目前規格有4.6M小巴和6M中巴,計畫以租賃方式提供服務。應用市場為封閉園區接駁和捷運末端站接駁。

● 員工數:9人

 公司大事紀 

● 2017年10月:與桃園市政府簽訂農博無人小巴專案合約

● 2017年12月:無人小巴車輛組裝完成(尚未升級為線控)

● 2018年2月:完成車輛線性驅動工程

● 2018年3月:HD map建置完成

● 2018年4月:完成深度學習建立DNN模式,同月於桃園農博綠色方舟館正式運行

● 2018年5月:農博展覽結束,無人小巴運行40天也順利落幕


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