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自駕車整合通訊、感測、定位與控制等技術已蔚為風潮，不論是傳統車廠如GM、Toyota、BMW、Ford等或新創公司 Waymo或是行動服務廠商Uber、Lyft都朝向行動服務平台/解決方案目標前進，未來車輛就只需要透過智慧手機的APP運送人、貨物等載具。此外，為了追求完全自駕，通訊(DSRC與5G C-V2X)、感知、定位等技術層面就必須要加強，如感知能力的增強需透過多重感測器的融合，如Lidar與Camera 或Camera與Radar整合成Racam，定位技術GPS加上Mapping，運算平台與自駕車軟體整合(如Intel與Mobileye)以提高運算速率與降低功率損耗等，透過各個環節的整合讓自動駕駛能力提高，達到完全自駕的願景將指日可待。

【內容大綱】

• 一、 工研院聯網自駕車關鍵技術剖析
  • (一)  自駕車整合車聯網通訊技術
  • (二)  自駕車整合感測技術
  • (三)  自駕車整合定位技術
• 二、 工研院聯網自駕車應用場域
  • (一)  自動定速巡航與自動車道維持應用
  • (二)  自動定點接駁停靠應用
  • (三)  自動迴車控制應用
  • (四)  自動緊急煞車結合機車路徑預測應用
  • (五)  路口號誌連動車速控制應用
  • (六)   自駕車優先號誌應用
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、工研院自駕車系統結合車聯網通訊技術之運作
• 圖2、DSRC與C-V2X通訊協定架構
• 圖3、深度學習演算法之點雲劃分偵測
• 表1、各種感測器之優缺點比較
• 圖4、工研院UKF定位與感測融合演算法運作流程
• 圖5、台中花博自駕車內所提供的視角
• 圖6、自動緊急煞車結合機車路徑預測應用
• 圖7、路口號誌連動車速控制應用