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作者:鄭安凱、趙永晟、李夏新車載資通訊技術於自動駕駛車輛之發展與現況

自動駕駛車是一種結合車輛控制與車載資通訊技術所實現的一種智慧車輛，而無人駕駛車則是自動駕駛發展的終極目標。但在達到這個目標之前，仍有許多技術與非技術的問題有待克服，須分成數個階段來達成。本文將介紹自動駕駛車在不同階段的特色與應用，並從車載資通訊的角度說明自動駕駛發展的關鍵技術，以及美國在相關技術與法規上的進展。

作者:陳信宏、戴志言、溫蓓章智慧車的另一種選擇

以交通為主的智慧車目前廣受矚目，成為國際大廠兵家必爭之地。台灣作為後進者，若要切入這個領域，需要審慎地選擇切入的方式與應用領域，可能需要有另闢蹊徑的考量與策略作為。參考Mobileye發展經驗，提出台灣智慧車的另種選擇。

作者:石育賢臺灣在智慧車輛與車聯網發展之機會

從IEK的觀察，臺灣有2/3/4輪的車輛的生產製造與服務的能量，同時，資通訊使用設備、交通資訊與運輸服務是與國際同步或領先的情況。未來，國際間在車聯網、先進駕駛安全輔助系統將會越來越緊密。因此，臺灣資通訊、車用電子零組件與整車、整車服務應把握商機；期待台灣產業政策支持電子產業的轉型與車輛零組件升級進入智慧車輛。

作者:石育賢、吳俊德揚風啟航，臺灣自動駕駛產業脈動與推動上路發展藍圖

臺灣汽車電子零組件產業供應鏈完整，擁有少量多樣、彈性製造優勢，近年來隨著自駕車、聯網車輛、電動車輛和共享經濟發酵，未來2050年可創造7兆美元的產值。臺灣知名半導體、資通訊與電子零組件大廠的投入，已經在車電領域扮演重要的角色。行政院會通過「無人載具科技創新實驗條例」草案，並經立法院在2019年三讀通過，從行政院整合經濟部、交通部、內政部等單位致力科技完備智慧運輸與產業的發展，自動駕駛車應用在公共接駁、智慧運輸物流等服務上，將加速臺灣汽車電子成長爆發力，為臺灣車輛和零組件產業往下一個重要里程碑邁進。

作者:古昆隴、潘正明中高速自動駕駛巴士建置

隨公共運輸駕駛人力短缺與智慧城市需求增加，發展可於中高速穩定運行之自動駕駛巴士成為智慧交通之核心課題。本研究成功建置一套中高速自駕巴士系統，並於國產電動巴士完成整合驗證。建置流程涵蓋從需求分析、硬體架構設計到實車整合驗證之完整路徑，同時也對線控系統提出具體的實務性能要求。在實施層面，針對巴士底盤特性執行客製化的改裝和調整，透過閉迴路控制與感測器配置優化，達成高精度的運動執行能力與環境感知覆蓋。實測證明，本系統在高速跟車與彎道循跡情境下，展現出優異的可靠度與安全性。本研究建立之標準化建置流程，不僅有助於推動臺灣自駕產業鏈之自主化，更為未來規模化部署及進軍國際市場奠定堅實基礎。

作者:葉天文、林思妘、蔡沐雲、林惠勇基於兩階段網路架構之交通號誌燈偵測技術

作者:石育賢台灣自駕車產業規劃與發展策略

臺灣汽車電子零組件產業供應鏈完整，擁有少量多樣、彈性製造優勢，近年來隨著自駕車、聯網車輛、電動車輛和共享經濟發酵，未來2050年可創造7兆美元的產值。台灣知名半導體、資通訊與電子零組件大廠投入，例如台積電、華邦、聯發科、凌陽、光寶、鴻海、為升、台達電、國際航電等已經在車電領域扮演重要的角色。行政院亞洲矽谷產業政策希望經濟部推動無人載具科技創新實驗條例，集合產業上下游發展以自動駕駛接駁車隊、自動運輸物流旗艦隊應用規劃，將加速台灣汽車電子成長爆發力，為台灣車輛和零組件產業往下一個重要里程碑邁進。

作者:古昆隴南寮開放場域實踐安全的車道變換

車道變換是一種具有潛在風險的駕駛行為之一，必須能根據周遭的車輛判斷車道變換的時機並且規劃能執行且平順的車道變換路徑，如果車道變換的判斷或操作不恰當，就會引起本車和目標車道上的後車之間的碰撞。因此如何進行安全且平順的車道變換為一個重要課題。本文以南寮開放場域中以自主駕駛車進行車道變換的實踐經驗介紹車道變換的決策和控制。

作者:沈怡如端到端自動駕駛的機會與挑戰

端到端自動駕駛（End-to-End Autonomous Driving）正在成為智慧車輛產業的重要發展方向，相較於傳統的模組化架構，端到端技術以單一深度神經網路串聯感知、決策與控制流程，可透過大數據訓練實現自我學習、降低軟體開發複雜度並提升整體運行效率，使車輛能以人類駕駛邏輯學習行為決策。目前採用此架構開發的車廠或技術供應商如Tesla、小鵬汽車、Wayve 等。在算力與多模態數據快速增長的驅動下，該模式展現出更高的泛化能力與可擴展性，也為自動駕駛演算法的研發帶來新契機。

作者:詹巧同基於影像定位之ADAS於駕訓班場域的創新應用

自動駕駛輔助系統（advanced driver assistance systems, ADAS）不僅改善現行駕駛環境更是自駕車的前哨站。本篇介紹以影像定位為基礎的自動駕駛輔助系統應用於駕訓班，尤其針對日本的高齡駕照認知測試。這個系統能減少人力成本，自動化教學指導，並創建客觀的考試環境，未來還可提供更詳細的雲端駕駛行為分析。ADAS 主要依賴影像處理以及定位技術，包括車道線、路面標記辨識、紅綠燈和號誌辨識，以及物件偵測等。它結合深度學習和電腦視覺技術，提高偵測精確度和穩定性。透過七大模組進行車輛定位和環境辨識，進而評分駕駛行為，如紅綠燈行為對應、道路標記及停止線停等、過彎軌跡評測、段差跨越和定速操駕等。除了這些評分功能，ADAS 還提供路線偏離和環境車輛距離告警，增加駕駛安全。此外，這項技術對為未來自駕車提供更豐富的感知輸入和先行探索極端情況並開發應對方案。總的來說，這種基於影像的 ADAS 技術是駕訓班應用的重要創新，提高了駕駛安全性，提升自駕車技術和為車廠開拓嶄新的服務思路。

作者:莊智清、連豊力、涂嘉恒、許志明、王紹華、王嬡芳無人載具人才培育

無人載具是現階段相當受到重視且有重大產業效益之議題，但此一領域之永續發展必須要有足夠之即戰能力人才之投入。本文說明目前以無人載具中控系統為主軸之教學模組發展以介接實體車輛平臺並於實際場域進行驗證。透過教學模組之推廣，期望可以培養學生跨域學習及研發創新能力，深化在職專業人士之知識內涵，有效鏈結國內外業界以及發展出具永續性之無人載具虛實並進教學與實作環境。

作者:林敬智、李則霖、張峻豪、連豊力自動停車路徑規劃與決策系統開發

隨著當前汽車無人駕駛技術日新月異的發展，國內外車廠紛紛由停車輔助系統，轉往開發全自動駕駛技術的研發，其中，自動停車技術更是當前重要發展焦點之一。至目前為止，市場上的自動停車系統，多採用距離感測器偵測停車空間，或是需要目標停車車格兩旁需有鄰車以定位停車空間，使用上的諸多限制反而造成停車不易的現象。自動停車系統同時也是發展全自動駕駛系統的重要指標之一。本文將介紹團隊發展全自動駕駛停車系統，從過去的完善的視覺輔助偵測以及多階段停車系統為基礎，在面對停車空間受到限制的情況下，透過發展Exploration-improved Bidirectional RRT*停車路徑規劃演算法，可搜索停車空間中的有效區域，考量車輛動態，產生一條安全且符合駕駛習慣的停車路線。同時開發基於多階段停車系統經驗，開發出停車決策系統，引領自駕車於停車場內找尋空閒車位，控制車輛的制動器，使自動駕駛車能在空間受限的環境下，安全、有效的完成停車任務。

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