台灣首例兩輛自駕巴士隊列於開放場域運行

作者：

梁禎

刊登日期：2021/03/31

摘要：在臺灣進行開放場域自駕驗證是自駕車技術開發以及整個自駕車相關產業發展重要的挑戰及里程碑，更是對自駕系統成熟度的肯定，回顧去年度下半年，團隊承接臺中市交通局水湳智慧城自駕巴士虛實場域整合運行計畫，與鼎漢國際工程顧問公司、豐榮客運、台數科集團、緯創資通共同合作推廣，本團隊負責其中巴士線控改裝、自駕系統建置及虛擬模擬工項，並於期末展開為期16天的試運行，本文將分享GBus自駕系統、臺中水湳場域規劃與開放場域實證運行經驗。
Abstract：Verification public roads is a major challenge for developing self-driving vehicle technology by ITRI MMSL. It is also a milestone and an affirmation of our self-driving vehicle system. Looking back on the second half of last year, our team undertook the self-driving bus project “水湳智慧城自駕巴士虛實場域整合運行計畫” from Transportation Bureau of Taichung City Government in cooperation with Thi consultants Inc., Green Transit Co., Ltd, Taiwan Optical Platform, and Wistron Corporation. We were responsible for the drive-by-wire system, self-driving vehicle system, and virtual testing and conducted a 16-day trial operation in the end of this project. This article will introduce the self-driving bus system of GBus, infrastructure planning of Shuinan field and our experience of the empirical operation on public road.

關鍵詞：自駕巴士、開放場域、交通狀況
Keywords：Self-driving bus, Public road, Traffic situations

前言
工研院機械所自駕車團隊，是由機械、車輛工程及自駕車軟體與資通訊技術等專業人才所組成，整合全方位的智慧移動科技研發能量，一同探索自駕車技術的極限，提供自駕車產業發展的技術動能。團隊在近兩年，先是率先全國完成臺南沙崙臺灣智駕測試實驗室封閉場域68項自駕情境測試，接著於新竹市南寮漁港開放場域展開零交管的自駕運行驗證，透過一年多來在真實道路上反覆的測試，不斷修正決策模組、解鎖複雜的交通狀況，逐漸強化自駕系統的可靠度及安全性。
有鑑於團隊已有相當技術能量及在開放場域運行經驗的累積，為加速自駕車落地及推動商業營運服務，在臺中市政府的支持下，本團隊與鼎漢國際工程顧問、豐榮客運、緯創資通、台數科集團等產官研單位，攜手組成「臺中MIT自駕巴士團隊」，合作執行「水湳智慧城自駕巴士虛實場域整合運行計畫」，將自動駕駛技術應用於公共運輸服務，面對傳統車輛產業轉型升級挑戰與駕駛高齡化、招募不易等公共運輸營運問題，計畫以打造國內第一個大型自駕車測試場域，首創真實道路虛實整合與驗證為目標，推動自駕巴士於開放場域試運行，為下一階段自駕巴士商轉服務做準備。在計畫中鼎漢負責虛擬場域平台建置與交通規劃；豐榮負責自駕車輛營運；緯創負責車路雲整合平台與智慧安全路口系統；台數科負責場域無線通訊網路、光纖佈建與路側設備等基礎設施建置；工研院機械所則負責巴士線控改裝、自動駕駛定位、感知、決策與控制系統與虛擬場域模擬驗證。本文將介紹本團隊建置之自駕巴士系統、整體場域規劃與在台中水湳智慧城開放場域自駕實證運行的經驗。
GBus自駕巴士
本案自駕系統驗證應用載具為二輛GBus自駕巴士，是由豐榮客運提供之9米柴油甲類大客車進行改裝而成，自駕巴士整體所搭載之系統及設備，除了包含＜線控技術於自駕巴士之應用＞文中所介紹的車輛線控底盤系統(Drive-by-wire System)，與其線控轉向、線控油門、線控煞車、線控檔位以及線控燈系等主要功能之外，亦包含自動駕駛定位、感知、決策與控制系統，自駕感測元件及相關設備配置如圖1 所示。

圖1 GBus自駕設備配置圖

安裝於車體四個角落的光達將對巴士環周障礙物進行偵測；車頂光達負責車輛位置定位；對於前方較遠的物體則由車前光達及雷達進行物件偵測與追蹤；車載相機將辨識紅綠燈燈號及物件種類並偵測其與本車之距離。融合上述感測設備所蒐集的環境感知資訊於核心運算平台進行資料交換，再透過經AI、機器學習與深度學習之各系統模組進行資訊融合與運算，並結合高精度3D動態地圖、精準定位與地圖建構技術，使自駕巴士能因應不同交通情境作出適當的決策。
臺中水湳智慧城場域與運行說明
臺中市近年致力於智慧交通發展規劃，打造安全、人本及綠色的智慧運輸系統，以落實智慧城市願景，交通局特別選定以智慧、低碳、創新為發展目標的水湳經貿園區作為大型自駕車測試示範場域。
本案於水湳智慧城自駕實證運行範圍包含大鵬路(橫向)及中科路(縱向)兩路段，為模擬自駕巴士未來營運將行駛於公車專用道的情境，故將雙向單線的大鵬路封閉形成自駕巴士專用道，中科路則為開放場域路段，讓自駕巴士與其他用路人進行最真實的互動，以高度人車混流情境驗證自駕系統模組的成熟度。兩輛GBus運行路線依班次分配及行駛時間分別行駛A、B路線如圖2所示，路線說明如下：
‧A 路線：總路線長度約4.33 公里(自駕行駛里程3.7 公里、手駕行駛里程0.63 公里)，沿線依序停靠逢甲大學站、大鵬中科路口、中央公園北站及中央公園南站，共4 個站點，每30 分鐘一班，每日共13 班次。