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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:Denis XynkinReal-time Camera Image Processing for Autonomous Vehicles 自駕車即時影像處理

自動駕駛車處理大量數據且必須實時處理。在典型的轎車或廂式休旅車中，計算量存在尺寸、能量和熱量方面的限制。出於這一矛盾，各種設計折衷方案因應而生。本文介紹其中的一些方案：揭示具體的挑戰和特性；探討一些重要的設計選擇以及它們如何定義整體系統架構；討論攝影機介面的重要性；談論使用視訊壓縮的好處和風險；試圖定義一些有用的與視訊相關的影像摘要；指出硬體時戳的質變角色；描述HDR攝影機帶來的優勢，並展示了相關的計算負擔。

作者:胡振煇、吳柏富交通情境模擬對自駕車發展的助力和挑戰

自駕車的開發目前正如火如荼地進行，已有許多公司大量開發測試 Level 4 以上的自駕車功能。自駕車必須針對各種不同的交通路況自行決策並且安全行駛，如何驗證日益複雜的自駕車功能是一大難題。決策控制模組是其中確保安全的關鍵。交通情境模擬可以在自駕車正式路測前針對各種可能的交通狀況驗證自駕車的決策控制。如何建立一個平台能夠彈性且貼近真實地模擬多樣多變的交通情境是一大挑戰。針對台灣汽機車、自行車及行人高度混流的型態加上許多狹窄巷弄的複雜路況，我們提出情境模擬測試框架，是一種省時、經濟且安全的方法，可以進一步保障自駕車和其它用路人。

作者:蔡昇宏周遭有什麼：物件追蹤系統於自駕車的應用

自駕車的三大模組分別為定位（我在哪），感測（周遭有什麼）以及車控（車子要如何開）。在這篇文章中，我們將探討感測模組中的一個重要系統：物件追蹤系統。為了能讓自駕車能在環境中行駛，車控模組必須要了解週遭的物件位置以及其動向，而這也正是物件追蹤系統的主要目的。在追蹤系統中，我們使用到了光達，雷達與相機等感測器，個感測器的特性及應用將會在文章中討論。

作者:胡振煇、許修瑋自駕車虛實整合安全驗證

工研院機械所提出虛實整合框架量化驗證自駕車安全性，並提高虛擬交通情境測試的精確性。我們採用Responsibility-Sensitive Safety（RSS）模型在情境測試的每個取樣時間量化驗證自駕車狀態和控制命令的安全性。高精地圖建置的虛擬場域、混合實境車輛在迴路測試以及具有真實交通數據的模擬交通流分別降低環境、自駕車和其他用路車輛在虛擬和真實測試的差異。虛實整合框架結合具有工程可行性的技術，提供一個實用的方法進一步提昇自駕車安全驗證。

作者:薛毓弘、胡振煇C-V2X技術於自動駕駛車輛隊列應用

車輛隊列運行情境常見於跨國或跨州長途卡車運輸中，其具有節能、安全、效率等優點，在台灣除了南北長途物流運輸需求外亦可運用於都市大運量多車接駁。而自駕隊列行駛則更進一步具有節省人力成本、強化安全等優點。隨著5G網路世代來臨，自駕車結合高速車聯網的自駕隊列應用將成為未來自駕車的新商機。本文將介紹整合應用車聯網技術之自駕隊列控制技術以及如何運用於市區避障情境，此外，本文亦將介紹團隊目前於工研院內的半開放道路與新竹南寮漁港運行驗證之成果。

作者:薛毓弘自動駕駛車輛車聯網技術應用

車輛通訊在自駕車發展中扮演著相當關鍵的角色。透過車對車通訊、車對網路通訊、車對基礎設施通訊，能讓自駕車對周圍交通環境掌握更多資訊、更即時更新環境資訊、行控中心也更能掌握自駕車狀態，更甚者，行控中心可遠端遙控自駕車脫離突發狀況。本文將介紹機械所自駕車應用C-V2X技術之使用情境。

作者:詹聖瑋自駕車之相機系統

近年來全球都致力於研發自駕車，除了各家車廠外科技公司也紛紛投入自駕車產業鏈，希望能在此未開發之藍海佔有一席之地，為了達到Level 4 甚至 Level 5 的能力，當中的感知模組需要能即時且準確的反應周遭環境中的變化，本文將針對當中的相機系統進行介紹。

作者:吳明軒市區內自動駕駛策略開發

若說從DARPA （Defense Advanced Research Projects Agency） 2004年所舉辦的Grand challenge是開始，現代自動駕駛車發展可以說是邁入第二個十年的一半了，在這段期間自駕車新創公司不斷地成立並且以指數形式的成長持續突破累積里程數，以自駕車目前的龍頭Waymo為例，其從2017十一月的400萬英里至2018的十月已經達到了1000萬英里，而在此之前他們從2009年還是google car的時候開始花了將近八年的時間才有400萬這個數字。儘管如此，其系統發生例外或程式無法處理的比率卻是緩慢的下降，表示他們多花了好幾倍的經驗才能夠讓系統更加完善一點點。當一個新的市區交通情境需要被加入考慮時，可能會牽涉到之前已經設計好的解決方法，導致需要重新花費力氣去設計9加1個情境。所以在開發時如何去設計策略所讓其能夠有效率的處理新的交通狀況就變成這方面很重要的問題。