車輛中心 研究發展處 張耘菱

許多城市熱衷於發展地鐵以及鐵道，由於交通格局會因軌道受限制，且需要鋪設實體的軌道，而透過虛擬軌道可以在預計運行的軌道上繪製特定標示，無須建置實體軌道，因此虛擬軌道於硬體成本上可大幅下降，也容易進行軌道路線的更改，使得自駕車運行路線調整的靈活度大、成本低成為其優勢。 自駕系統研發需要有大量實驗和時間進行多重驗證，若在開發的階段長時間在實際車輛上進行，所花費成本較大且具危險性，因此在系統搭載至實車以前，模擬驗證成為自駕系統研發中不可或缺的一環，最大的優勢在於前期驗證系統開發人員可自行調整道路環境與天候情境，開發人員可依測試項次，逐步測試並調整設計參數，使系統在實際應用前具有更高的強健性。

虛擬軌道模擬設計

模擬驗證使用攝影機硬體在環的方式，即模擬天候包含晴天或雨天，以不同光線模擬環境亮暗程度以及設計不同的情境，設計加入實體攝影機與嵌入式運算平台，進行模擬場景的情境驗證，如圖1。

圖1、模擬實驗設計

虛擬軌道架構流程

攝影機在環系統是將暗箱架設完畢後，將環境場景以螢幕的方式做投影，且架設攝影機拍攝螢幕，影像輸入可透過模擬實體環境，包含攝影機架設位置、內外參數、路徑規劃以及天氣晴陰等環境設定，用以在不同場景情境下進行演算法的驗證。

偵測虛擬軌道有許多方式，包含霍夫曼搜尋法及特徵點擬合法，霍夫曼搜尋法對於直線段的偵測是很合適的，考量實際道路上的狀況有些較高曲率的彎道，因此選擇特徵點擬合作為其演算法偵測的方式，對於直線或彎道有較好的適應性。

接著以空間座標轉換計算影像坐標與世界坐標之間變換參數，是單鏡頭攝影機校準最典型的方法，將兩個空間進行參數線性的變換，基於世界坐標系中的一組已知目標點和圖像坐標系中的目標點來求解參數。另外，在測量攝影機高度與傾斜可依據消失點的資訊進行計算，得到攝影機的焦距和平移，透過此方法，使用消失點檢測相對傾斜，用以計算出世界座標的俯視圖資訊。

架設攝影機進行測試需求情境驗證，實驗前須先將模擬平台與環境進行架設，首先將攝影機搭載於箱型的機構上，利用攝影機的可視範圍與螢幕的尺寸進行距離的架設，如圖2，而後將軟體演算法與ECU整合，並輸出所判識的結果進行分析。

圖2、模擬驗證環境與流程圖

實驗偵測解析

以攝影機在環的方式，透過建置模擬場景並搭載攝影機連接平台進行模擬環境驗證，針對不同的模擬場景進行偏移量與環境的驗證，且以攝影機拍攝螢幕擷取影像作為輸入源，輸入影像與偵測結果分別呈現如表1。

表1、影像偵測結果

以二階方程式進行精度分析，包含縱向距離10m、15m以及20m進行平均值與最大值的分析比較，場景部分則以直線段與R150彎道作為分析的偏移量誤差比較，離本車於縱向距離20m處之預視點，統計其平均誤差在直線段為2.54m，於R150之同向彎道之平均誤差落在5.52m；而在直線段最大誤差為2.60m，R150同向彎道最大誤差則為7.42m。

小結

透過影像方式偵測虛擬軌道，針對不同方程式模型的精度進行分析，以確保演算法適用之場景，更能在未來於實車上縮短驗證的時間與成本。經過實驗數據分析，在二階精度分析下平均誤差小於5cm以內，最大的誤差值也小於10cm以內，可預期在直線與彎道的道路上，控制橫向偏移量小於3%以內，後續透過實車與控制系統整合，可實現於自駕車在道路上直線、轉彎與停靠站之運行，亦為自駕技術提供另一種實現方式。