車輛中心 研究發展處 張哲誠

自動輔助駕駛系統是指車輛在行駛過程中所遇到的種種行車環境，可利用搭載於車輛上的控制系統做即時運算，以求得最佳的道路環境資訊與控制訊息，例如：本車位置、道路環境狀況、障礙物動向、決策控制、路徑規劃...等。

傳統車輛定位系統的設計方式，通常只利用單一GPS接收器來實現車輛定位技術，但當遇到惡劣氣候或複雜環境(山區或市區高樓)時，往往會容易造成車輛定位結果發生錯誤或誤差量變大，此刻就必須仰賴駕駛人經驗來判斷後續車輛可能的所在位置；自動輔助駕駛系統則是依靠本身的車輛定位系統，當車輛定位系統發生錯誤或誤差量變大時，就需藉由車輛定位技術來修正或預估當下的車輛位置，以提供自動輔助駕駛系統來執行駕駛任務，因此，如何設計一個既穩定又可靠的車輛定位系統來協助自動輔助駕駛車輛，就是一個相當重要的議題。

因自動輔助駕駛車輛需要系統提供穩定、精確的車輛定位資訊，單一感測器(例如：GPS)是沒辦法符合自動輔助駕駛的需求，而資料融合技術（Data Fusion）就可整合多種感測器所提供的資料，在不同的使用情境狀況下，挑選適合感測器提供的資料成為主要車輛定位資訊，動態調整感測器的信賴度權重，並藉由資料融合技術以達成車輛定位資訊最佳化。

圖. 車輛定位系統技術架構

上圖為車輛定位系統技術架構，以資料融合技術為核心而設計的車輛定位系統，該架構整合多種感測器資料來源，其中GPS receiver、MAP Matching提供絕對座標的資料，而慣性感測元件（如：accelerometer、gyroscope、magnetometer）及車輛訊號(如：輪速訊號)則是提供相對座標的資料，利用上述兩種類型的感測器進行資料融合，讓車輛定位系統不間斷地提供穩定、精確的定位資訊。簡單來說，當收到一個信賴度較高的感測器絕對座標時，系統即設定該感測器擁有較高的權重值，當外在環境因素造成無法接收到較高信賴度之感測器訊號時，系統則會利用相對位置加上最後一個有效的定位資訊來推算目前的位置座標；慣性元件在近距離範圍或短暫時間應用，可提供較高準確性之車輛定位資料，但當經過一定的時間後，系統會因慣性元件之累積誤差而降低車輛定位系統之精度，此刻會再藉由其它感測器修正及更新系統座標，以防慣性元件車輛定位訊號累積誤差過大。

根據上述說明，以資料融合技術為核心所設計的車輛定位系統會有如下圖所示之特徵。

圖. 車輛定位之資料融合技術

目前車輛中心(ARTC)正在進行該定位系統的技術開發，預期在不久的未來，以資料融合技術為核心的定位系統將能取代現有高單價的定位設備，有效率地幫助自動輔助駕駛車輛運行。