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        AI於自駕車感知應用
        AI Used in Autonomous Vehicle Perception
        • 2022/06/23
        • 2001
        • 67

        為實現自駕車上路,車廠以涵蓋遠、中、短距不同視野範圍的異種類感測器打造360度環車感測系統,取代駕駛人的眼睛,作為自駕車行駛最關鍵的輸入參數。然而為使自駕車的決策系統能從感測資訊轉換,並即時解析交通混流場景內靜態及速度不一的動態物體,且判斷其下一步行為,若以基於規則化的系統(Rule-based System),將難以因應多變的駕駛情境。透過AI人工智慧的機器學習及各類深度學習演算法,賦予傳統感測器智慧,使其不僅感測且可標記、辨識交通場景內的物體,轉身智慧感測器,提供車載決策系統可依循的「識別(cognition)」參數。進一步藉由融合異種類的感測器不同維度的資訊,以AI互補缺乏的邊緣特徵,且同步為同一空間、時間維度的感知融合,將大幅提升自駕車的感知能力。

        【內容大綱】

        • 一、自駕車感知
        • 二、自駕車載感測器及其海量數據
        • 三、AI於自駕車感知應用發展
          • (一)AI應用於單種類車載感測器發展
          • (二)車廠/自駕業者感知融合發展
        • 四、自動駕駛開放數據集
        • 五、智慧感測器與感知融合運算處理
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖1、AI於自駕車感知
        • 圖2、車載感測器配置及對應ADAS功能示意
        • 表1、各類感測器於自駕車搭載數量及平均數據生成量
        • 圖3、REM自駕地圖示意
        • 圖4、(a)基於物體層級感知融合及(b)AI為基礎感知融合概念示意圖
        • 表2、CARIAD感知融合策略轉換
        • 表3、近年釋出的自駕車開放數據集
        • 圖5、DAS到AV的感知系統變化

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