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作者:張欣宏、解潘祥、吳至強碳化矽驅控器平台測試與實車驗證

本文主要測試與驗證碳化矽功率模組於電動車驅控器的應用，由於碳化矽驅控器具有高效率、高功率密度及小體積的特性，透過本次驗證，以呈現碳化矽驅控器於平台測試與實車上真實的結果，可有效提升電動車空間利用率及續航里程。本文依美國能源部頒佈逐年電動車動力驅控器的效能指標，驗證發展之高功率碳化矽驅控器於測試平台上，已達成驅控器最高效率>98% 及功率密度50kW/L。另以碳化矽驅控器整合式動力馬達匹配至電動商用車，進行之車輛組立與實車整合驗證。實車驗證內容包括一般功能測試與底盤動力計之車輛性能及能耗測試。車輛在底盤動力計測試結果顯示，車輛最大爬坡≧ 30%@1850 kg測試車重、最高車速≧ 110 km/h，符合車輛設定性能規格。與採用一般IGBT 驅控器的電動商用車相比，定速80 km/h 能耗改善率約6.4% 及歐洲駕駛週期測試規範（New European Driving Cycle - NEDC）行車型態能耗改善率約3.7%。

作者:徐銘懋稀土磁石與電動車動力系統的探討

電動汽車的發展目前受到各國的矚目，預計於2030年將會達到一個大幅度的成長，甚至會高於燃油車的銷售總量；而驅動馬達是整車關鍵的零組件之一，特別受到矚目，美國能源署DOE2025也針對驅動馬達有功率密度上的指標和重視。目前在發展上遇到重要的課題，因馬達轉子所使用磁鐵材料，通常為高磁能積的稀土材料，但其取得和成本控制非常不容易，導致各大指標性廠商陸續設計開發低稀土或無稀土馬達；為了達到相同的轉矩表現，馬達的功率密度將會有所降低；技術上為了提高或修補體積被放大的問題，以DOE現階段的5.7kW/L指標，投入衝黏矽鋼片、平角漆包線、高壓高速控制等技術研發是必要的，以降低稀土的依賴性，但卻不失驅動馬達因有的功率密度表現。

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。

作者:李芳明、沈文哲、陳柏全、李宜哲電動車兩速傳動系統之換檔發展

由於環保意識抬頭，車輛環保法規日漸嚴苛，各車廠為滿足法規需求，勢必提高新能源車輛的占比，其中電動車（EV）具零排汙與系統簡單之優點成為各方關注之焦點。本文介紹一應用於電動車之兩速變速箱，相較於單速齒輪箱可延伸極速表現、增加起步扭矩並提高整體效率。替換Nissan Leaf EV的動力系統進行實車換檔測試，觀察換檔致動器轉速與入檔位置對換檔時間的影響，並進一步據此發展整車換檔模型討論退/回扭速率（slew rate）與允許轉速差對換檔時間及急跳度（jerk）之關係，可作為後續調校之參考。

作者:陳鵬宇、吳佩珊、曹嘉、吳孟儒大型運具傳動電動化之國際趨勢與國內定位

2030年公務車輛及公車全面電動化，將是國內大型車輛相關產業發展之機會。然而國內大型車輛之零組件長期仰賴進口，造成產業價值無法提升；本文將研究國際車輛電動化之進程與必要性，再依政策需求找出大型車輛產業升級的突破口，並分析國內大型車輛所需之傳動技術。最後介紹本部門實際輔導國內業者的過程，分享促進產業轉型的實際案例。

作者:王俊勝、駱聖文基於深度Q-學習網路演算法之無人搬運車交通管理系統介紹

現階段有軌式無人搬運車系統於派車運載與交通管理兩大功能上，多半使用邏輯導向架構進行設計。在多站點、多樣料或高隨機之物料運載過程中容易發生交通堵塞的情況；且當環境有所變動時，邏輯程式也需要隨著更動的路徑進行重建。本文將介紹基於深度Q學習網路（Deep Q Network）演算法建置之無人搬運車交通管理系統，透過學習方式生成初始最佳多車派車路徑，並於行進中因應環境狀態自動調整車速或變更路徑以減少整體會車機率，除減少塞車情況外，也達到無人搬運車系統推廣泛用的目的。

作者:彭毓瑩、姜曉峰技術之外，如何讓自駕車安全上路實驗

近年全球自駕車技術快速發展，美國聯邦政府和各州分別以政策導引和推動立法讓自駕車上路測試，並已產生一定的助力。我國政府於2018 年及時推出監理沙盒與自駕車試車牌相關法規，可預見自駕車技術在台灣發展的蓬勃遠景。本文整理美國法令和指標企業Waymo的發展資料，以及，工研院最近在自駕車測試驗證的作法供讀者參考，希望對大家有所啟發。

作者:邱昱銘、陳慶霖、陳垣圻、涂凱翔、呂百修應用模型化設計於車用電機驅動控制

有鑒於近年來新能源動力車輛的崛起，車用電機控制器的需求量大增，為對應不同車輛的需求，軟體演算法勢必得面臨重新開發與設計的窘境。為了加強系統的安全性與可靠度，本文將遵循ISO 26262的建議，針對車用電機控制器提出一套完整的軟體開發設計流程，並以Model-in-the-Loop、Software-in-the-Loop與Hardware-in-the-Loop三種軟體驗證方式，分別對各功能模塊進行驗證，搭配自主設計的控制器雛型機與現行開發之一體式啟動馬達發電機進行轉矩-轉速曲線實現，以驗證軟體模型化設計的開發設計方式能夠有效並快速達到車用電機控制器的軟體需求。

作者:林耿宏電動車用馬達測試標準概述

隨著全球節能減碳政策推動與電動車技術快速發展，電動車已成為車輛產業轉型的重要方向。電動馬達為電動車動力系統之核心元件，其性能、效率、可靠度與安全性，將直接影響整車之行駛品質與使用壽命。為因應國內電動車產業發展需求，並參考國際相關標準，我國制定 CNS 15453《道路電動車輛之旋轉電機》試驗方法，作為國內電動車馬達設計與測試之重要依循依據。本文說明CNS 15453 標準之制定背景與適用範圍，並針對電動車馬達之性能試驗、溫升試驗、換向試驗，以及機械與電氣安全相關驗證項目進行系統性整理與說明，期能提供國內產業界與研究單位於產品開發與驗證階段之參考。

作者:褚育誠、許修瑋、胡振煇、邱士懿自駕系統大規模情境測試與驗證

工研院機械所開發ITRIMMSL-VT (Verification Toolset) 自駕系統驗證工具，包含臺灣情境資料，可以驗證自駕系統在臺灣運行的安全性。基於硬體設備、成本考量與多次迭代測試經驗，ITRIMMSL-VT使用兩周的時間，完成 1000 萬筆測試案例(Test Case)，並根據測試結果構建自駕系統的操作設計域 (Operational Design Domains, ODDs)，可以識別自駕系統的安全運行條件。為提升ITRIMMSL-VT驗證工具的測試情境覆蓋範圍，我們建置臺灣情境資料庫，涵蓋高密度機車流及汽機車混合交通情境，彌補現有開源資料集的不足。此外，藉由 ISO 34502 安全評估框架，識別安全關鍵情境(Safety Critical Scenarios)，並分析臺灣駕駛行為，生成貼近臺灣道路環境的自駕系統測試情境。我們進一步識別188種 ISO 34502 未涵蓋的安全關鍵情境，提升測試結果對自駕車在臺灣道路環境下運行安全性與測試數據的可靠度。

作者:沈怡如車用半導體產業發展趨勢與供應鏈競合關係

車用半導體在智慧車輛發展中扮演著至關重要的角色，隨著電動化和智慧化趨勢的興起，車用半導體成為半導體市場中成長最為快速的應用領域；特別在自動駕駛、智慧座艙、動力系統等次系統的開發上，對於車用晶片需求持續提升，亦成為各家大廠投入資源及展開布局的重點。車輛智慧化過程中，整車電子化趨勢將持續推動車用半導體發展，而車用半導體技術也將促進整車電子化的進程，兩者相輔相成。本文將介紹車用半導體整體產業發展趨勢、市場規模及供應鏈間的競爭與合作關係。

作者:陳建良、陳子立、雲聿加、鐘咚咚、黃羽繪、蔡宗廷、鄭中強AGV/AMR中AI應用之研究調查

在工業 4.0 的浪潮下，各式自動化感測技術與控制系統漸普及，相較過去依靠人工分檢與搬運的工廠物流方式，現今出現越來越多智慧工廠，並引入具有自主感知和智慧路徑規劃能力的自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）。而人工智慧（AI）在 AGV 和 AMR 的應用中也扮演重要角色，除優化傳統的路徑規劃、任務排程等問題，也提升衝突解決、電池充電排程及預測性維護等方面的效率。本文主要探討 AI 在 AGV 和 AMR 中的七大應用，並針對啟發式演算法、深度學習與機器學習方法深入介紹，最後分析這些技術在提升生產效率、降低成本和強化產能彈性等方面的現狀以及未來趨勢。

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