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智慧車輛的挑戰:如何共存於都市混流交通中

車輛因為與生活息息相關,我們對它好像很熟悉,但又似乎有許多不確定的地方,詹魁元教授認為,所有的東西都要回歸到歷史的演進,透過歷史的發展讓我們知道工程是循著什麼的腳步往前走。
 
 
詹魁元 國立臺灣大學機械工程學系教授/國立臺灣大學副教務長/國立臺灣大學創新設計學院副執行長
▲詹魁元 國立臺灣大學機械工程學系教授/國立臺灣大學副教務長/國立臺灣大學創新設計學院副執行長
 
車輛因為與生活息息相關,我們對它好像很熟悉,但又似乎有許多不確定的地方,詹魁元教授認為,所有的東西都要回歸到歷史的演進,透過歷史的發展讓我們知道工程是循著什麼的腳步往前走。
 
超越高鐵速度的汽車科技
 
歷史上第一台汽車是蒸汽車,當時的時速大概只有4公里,和走路的速度差不多,到了1890年車子的時速就可以到達64公里、1894年出現第一起死亡車禍的報導、1903年福特汽車成立,建立車輛生產線,是車輛普及化的象徵,時至今日,車子的時速已經可以達到400公里,下一階段,就是自駕車的發展。
 
自駕車不只合法更要合理
 
車輛的運行和安全一直都是必須要共同並行的問題,科技不斷的進步,除了車輛的速度不斷突破,安全性也持續升級,但是為什麼車禍事故還是持續發生呢?根據美國調查94%的事故是跟駕駛者相關,像是分心、接手機、操控錯誤、開太快或太慢等,相對之下因為車子本身的故障而產生錯誤的事故非常少,如果可以移除人為因素,就可以消除車禍事故,這是自駕車積極發展的原因之一。
 
不過詹魁元教授說明,這可能只對了一半,因為把人為事故消除了,其他的事故就出現了。從2016年起,有5起正在調查的死亡車禍,自駕車現在就像是一個很怪的三寶駕駛,因為它奇怪、不合理的駕駛習慣,以及過度保守的駕駛策略,有57%在加州的自駕車事故都是被追撞,自駕車的駕駛策略不僅要合法,更要合理,要能夠模擬大部分人的駕駛習慣,才能維持行進安全。
 
感測裝置和深度學習為關鍵技術
 
自駕車共分為5個等級,從人為操控到完全自駕,目前各大車廠以第4級為目標,電腦可以自動駕駛,但仍保留方向盤提供人為介入操控的彈性。自駕車科技是利用各種感測裝置來取代人的視覺和腦,裝在車子四面八方,大部分與光學相關,例如影像分析或是點資訊,目前業界仰賴的光達,就是利用點資訊。此外,要如何讓電腦能夠正確了解和處理收集到的資訊,就是深度學習的技術門檻。
 
目前研發與應用門檻
 
都會混流交通普遍存在世界新興經濟體,意指道路上同時具有機車、汽車、公車、腳踏車還有行人,自駕車測試與評估須包含場地考與路考,現在測試場域的共通性問題是不夠真實,混流檢核是未來發展的重要目標。
 
自駕車將會改變用路行為,原以為自駕車可以降低交通壅塞,但有研究調查指出,因為原本很多不能上路的人都可以上路了,車流量反而會成長14%;再加上電腦為了避免停車費用而採取低速在市區道路徘徊,估算舊金山市區只要有2,000台自駕車,就會癱瘓整體交通。
 
價格也是影響自駕車普及的重要因素,根據2017年報導,美國人平均願意花15萬台幣取得完全自駕功能、10萬台幣取得輔助駕駛的功能,當價格大幅下降,規格的改變和系統計算能力將會直接影響自駕車性能。
 
發展自駕車科技是為了改善生活,雖然目前好像不是這麼樂觀,但是自駕車相關的科技勢必會為開車帶來很多的幫助,自駕車與人類的互動模式,會是未來的關鍵之一。
 
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