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推動自駕車高精地圖、影像辨識資料探勘線上演講

文、圖/高精地圖研究發展中心 編輯/新聞中心

 

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影像辨識資料探勘線上演講

 

自駕車正夯,但自駕車想精準上路,高精地圖、影像辨識資料是關鍵。由智慧聯網整合推動中心主辦,國立成功大學測量及空間資訊學系與高精地圖研究發展中心共同承辦的資料探勘線上演講課程,以「自駕車影像辨識」為主軸,針對現今主流自動駕駛技術、影像及光達點雲資料融合、道路特徵萃取、人工智慧演算法及其應用、自動化高精地圖圖資更新等,提供相關技術及經驗。

 

資料探勘線上演講課程由內政部及教育部指導,成大測量系副教授呂學展主持,邀請美商寶蘊凌科網路科技有限公司(Linker Networks Inc.) 首席執行長謝源寶主講「Autonomous Driving Auto-ML AI Platform」,台灣智慧駕駛股份有限公司(Turing Drive Inc.)執行長沈大維也以「道路資訊之於自動駕駛之應用」為主題,發表專題演講。

 

近年來發展智慧型無人載具快速興起,其中更以自駕車之發展日益進步,根據國際自動機工程師學會(Society of Automotive Engineers, SAE)提出的分類方法,汽車駕駛系統可以分成六個層級:(1) Level 0:最原始操作系統,由駕駛者自行掌控車輛的機械以及物理功能;(2) Level 1:為了提升整體駕駛感與行車安全性而增添個別功能或裝置幫助行車安全,例如電子穩定程式(ESP)或防鎖死煞車系統(ABS);(3) Level 2:額外增加自動化功能以期減輕使用者操作負擔,如主動式定速巡航(ACC)系統結合自動跟車和車道偏離警示,而自動緊急煞停系統(AEB System)透過盲點偵測和汽車防撞系統的部分技術結合,降低因碰撞造成的車輛行駛意外;(4) Level 3:有條件之自動駕駛範疇,即遭遇緊急狀況時駕駛仍須隨時介入操作;(5) Level 4:該層級以上則屬完全自動駕駛範疇;(6) Level 5:則是具備完善汽車通訊系統以進行車輛之間的溝通。

 

為達成Level 4以上級別的安全功能,即時獲取車輛在道路上的精確位置資訊,讓自駕車在已知道路環境中能夠行駛在正確車道上,藉由自駕車搭載的相機、光達、GNSS、INS等取得道路環境感知資訊,運用適當的人工智慧演算法,自動化萃取特定道路元素,包含道路邊緣線、車道線、交通號誌等,可產製符合特定高精地圖格式之圖資,對車輛定位及提升車輛安全有很大的幫助。

 

謝源寶指出,公司核心技術為自動化標記、人工智慧、智慧平台等,相關技術可自動化處理大量數據資料,透過不同情境訓練所需之模型,未來可應用於即時偵測物件,減少人力處理資料時間,同時提高精確度。未來自駕車上路取得之資訊,可協助自駕車自身辨識能力,進一步推動智慧道路發展。

 

沈大維分享自動駕駛所需的技術表示,自駕車三大關鍵要素為車輛、AI、圖像分析專才。現實環境會影響自駕車運行,自駕車需整合AI模型、搭載感測器資訊、定位系統、高精地圖等,達到安全上路的目的。

 

沈大維表示,現行高精地圖達公分等級精度,蘊含資訊豐富,但更新速度緩,可作為靜態、具絕對座標的骨幹,藉由自駕車群眾外包的高頻動態環境及位置資訊,繪製自動駕駛系統使用的高精地圖圖層,可有效幫助自駕車作決策。

 

受到新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情影響,課程採用線上方式舉辦,參與人員包括:內政部地政司、國家高速網路與計算中心、詮華國土測繪有限公司、中興測量有限公司、興創知能股份有限公司等產官學界,聚集自駕車、高精地圖、影像辨識、人工智慧等專家,透過主講者及與會者意見交流,推動未來跨部會、跨產業合作,共創未來智能移動的世界。

維護單位: 新聞中心
更新日期: 2021-06-18
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