車輛中心 研究發展處 李朝陽

2016年車輛中心(ARTC)與密西根大學(UM)雙方簽訂「智慧車輛與聯網車輛」相關技術發展國際合作案，進行為期兩個月實地教育訓練課程，學習車輛定位技術、車載通訊技術與自動駕駛系統等相關技術項目，有助於ARTC實現自動輔助駕駛車輛動態軌跡控制和車輛通訊技術，促進智慧車輛相關技術研究發展。

一、車輛定位技術
車輛定位技術可區分為四個部分，分別為感測技術與校正方法、Pro-processing方法、Prediction/Filtering Algorithm和圖資匹配等四個部分，針對車輛定位技術之國際合作案成果說明如下(參照圖1)：
（一）感測技術與校正方法：提供使用Particle Filter感測演算法進行資料融合技術和感測器設備本身的校正方法。
（二）Pro-processing方法：技術目的在於GPS的Bias誤差消除方法，UM提供協同式地圖匹配演算法用以消除Bias，優點在於可使用一般Low-Cost GPS即可達到DGPS(Differential GPS )的效果。
（三）Prediction/Filtering Algorithm：技術目的在於GPS的Noise誤差消除方法，UM使用Particle Filter 演算法，並提供PF模型與Normal Distribution的誤差趨近方法。
（四）圖資匹配：技術目的在於利用地圖資訊(如Google Map)，比對道路資訊，進行GPS誤差的修正，UM將圖資應用於Pro-processing方法和PF演算法之中，增強Bias和Noise誤差消除的效果。

圖1 ARTC定位技術發展與UM合作項目關係圖

二、車載通訊技術
根據研究顯示，車載資通訊系統(Telematics)是使用車用環境無線存取(Wireless Access in Vehicular Environments, WAVE)/專用短距通訊(Dedicated Short-Range Communications, DSRC)技術，車輛在道路上移動時，透過車上所安裝的車載機(On Board Unit, OBU)作為通訊界面，藉由5.9G Hz行車系統專用頻段傳輸資料進行通訊，透過車輛主動交換訊息，以達到主動安全防撞警示功能。
UM在安娜堡市區的實體道路上建置了一個DSRC測試場域，總計有2,800輛車以上裝置OBU和19個路側裝置(RSE)，由車輛透過OBU傳送BSM封包給RSE，RSE負責收集各種車輛的狀態，並存放於後台，其相關結果如下方影片所示。Ann Arbor在各交叉路口均擺設RSE，將其蒐集到的資料顯示於Google Map中，每個紅點表示為車輛，可以清楚的看到各台車輛的駕駛行為，如綠燈通行、紅燈停等和紅燈右轉等行為，能夠分析駕駛在道路中的真實行為。

三、自動駕駛系統
UM在北校區處建置一個可提供給自動駕駛車與車載通訊技術的測試場域Mcity，其面積約32英畝，內容具備多重情境的測試，主要用於自動駕駛車在都市中的模擬測試，如隧道、十字路口、彎道和快速道路等情境，可以快速測試自動駕駛車在都市內各道路狀況的各種反應，目前Ford等國際車廠已經進入Mcity進行自動駕駛車的測試，Mcity也在近期引進法國NAVYA自動駕駛車作為對手車使用，使其測試場域更為豐富。而在車載通訊技術部分，Mcity在四個十字路口亦分別建置一個RSE用以收集DSRC的訊號，且其RSE已可發送多種封包訊息，並進行交通號誌的資訊傳播與燈號時間的控制，具備完整的車載通訊實驗設備。

圖2 密西根大學自動駕駛車與車載通訊技術測試場域 – Mcity

圖片來源：http://mtc.umich.edu/media

小結
美國政府目前首推15項無人車安全評估準則，密西根州並於2016年12月通過全美第一份完整的自動駕駛車法令，ARTC藉由與UM的國際合作案，在車輛定位技術、車載通訊技術和自動駕駛系統等方面，學習到非常豐碩的成果及寶貴經驗：在車輛定位技術部分，得到許多車輛定位架構與方法的建議，改進ARTC對於車輛定位相關技術；在車載通訊技術部分，UM提供DSRC測試場域技術指導並交流DSRC封包格式分析技術，對於未來車載通訊技術研發有很大的幫助；最後在自動駕駛系統部分，Mcity自動駕駛系統測試場域的建置規格與架構，對於ARTC未來建置自動駕駛系統測試能量具有重要參考價值。