【i车安全】汽车路况判断机制更犀利,自动化驾驶发展大跃进

发布时间:2016-07-14

智能汽车迈向自动化无人驾驶。着眼于自动驾驶汽车所带来的便利性,以及未来市场潜藏之巨大商机,各国车厂竞相着力于融合雷达、影像、GPS等多种系统,为汽车建构更具智能的判断机制,并已纷纷进入道路测试级段,可望加快无人汽车愿景实现的脚步。

 

今日汽车已不再是稀奇的机器;它甚至可比人类更聪明、更敏捷。汽车可说是在工业革命中,人类重要的产物。十九世纪工业革命时,KarlFriedrichBenz成功地应用内燃机制造出第一辆四轮汽车,解决了古代「伯乐觅寻千里马」的问题。随着1913年,HenryFord建立世界第一条汽车流水产线后,对于一般老百姓来说,拥有汽车已不再是遥不可及的梦想。

 

回顾过去,在1950-1970年代,全球汽车总量已达到约两亿五千万辆,1980年代约成长到五亿辆,而到今年,全球汽车数量已突破十亿辆,以全球约为六十九亿人口来说,不到七人即有一人拥有汽车。汽车大量地生产制造,也改变了人类的生活环境与习惯,愈来愈多的问题日渐浮现,例如车辆碰撞、行人安全、交通阻塞及环境污染等。

 

为了解决上述接踵而至的行车问题,车辆工程师一步步着手设计安全、节能等系统,逐步降低因车辆文明所带来的灾害。拜电子工程之赐,车辆安全系统的发展与新技术之应用也产生了日新月异的进展(图1)。从早期1970年代车辆开始安装安全气囊(SupplementaryRestraintSystem,SRS)、防死锁煞车系统(Anti-lockBrakingSystem,ABS)等电子系统,到了1990年代发展出更全面的车身稳定系统(ElectronicStabilityProgram,ESP)、电子制动力分配系统(ElectricBrakeforceDistribution,EBD)、循迹防滑控制系统(TractionControlSystem,TCS)等,不难看出这些智能化系统的开发是用来直接辅助人类驾驭汽车的能力,目的是减少车辆失控机率。

 

 

然而,进入二十一世纪,半导体业快速、成熟地成长,运用半导体组件发展出来的辅助驾驶系统也日趋成熟,许多用来减少车辆与外部环境发生意外的智能化系统如雨后春笋般快速涌现,例如前方碰撞警示系统(ForwardCollisionWarningSystems,FCWS)、车道偏移警示系统(LaneDepartureWarningSystem,LDWS)、车侧盲点警示系统(BlindSpotWarningSystem,BSW)等。这些车辆警示技术的快速发展,加上电子式转向系统的问世,2005年后陆续出现可协助人类避免碰撞的主动式安全系统,例如自动紧急煞车系统(AutonomousEmergencyBraking,AEB),以及车道维持系统(LaneKeepingSystem,LKS)。

 

降低人为操作失当车辆安全系统需求兴起

 

目前世界各大车厂无不用尽现代最新科技,精进车辆安全技术的研发。也因此,更高性能、更具人工智能之车辆安全系统陆续成为标准配备,使原本帮人代步的车辆更安全、更趋人性化。回顾这段40多年的发展史,不难看出人类对汽车的期待,不仅要它更「方便」,还要更「安全」。以便利性来说,人类最终的期待是可以完全当一名乘客,最好是车辆移动的同时还可兼顾其他的事情,不论是办公、娱乐或是休息。

 

目前先进车辆系统已可为驾驶者带来短暂的方便,但控制权仍在人的手中;以安全性来说,美国国家高速公路交通安全管理局(NationalHighwayTrafficSafetyAdministration,NHTSA)于2012年的一分统计资料中指出,通过采用车辆安全系统,美国人在每行驶十亿公里后发生致命车祸之事件正在逐年减少中,但每年仍有超过三十万件的致命车祸发生。

 

究竟车祸事故是人为还是车辆设计技术不成熟?此问题在ATZWorldwide事故调查分析中提供一个参考答案,其结果显示95%的交通事故皆与人有关,仅5%之肇事因素是源于车辆机件,此现象显示出今日的造车工艺与技术已有相当水平,车辆的可靠度已十分地高。因此,车辆制造商开始思考的问题是,若将已发展成熟的主动或被动安全系统整合起来,自动驾驶车辆是否会更方便、更安全?

 

汽车大厂竞相布局主动安全系统加速发展

 

各大车厂着手评估将多个系统整合后对于车辆发展所带来的效益;然而,因车厂对于未来车辆发展的规划有些不同,车辆自动化程度也有所差异。不论是NHTSA将车辆自动化驾驶规划为五个层级,抑或是德国汽车工业组织(VerbandderAutomobilindustrie,VDA)与美国自动机械工程学会(SAEInternational,SAE)所定义之Level0到Level5共六个级段,车辆自动化都是以主动安全系统为基础进行画分。

 

若依据NHTSA在2013年6月所发布的自动驾驶车发展策略以及相关准则,车辆自动化驾驶的五个层级分别由Level0到Level4(图2)。其中Level0是指车辆完全没有任何安全系统辅助设备,驾驶者拥有百分之百的控制权,此类车辆搭载安全警示系统,但无任何辅助控制单元,目前车辆绝大部分属此层级;Level1是指车辆拥有单个或多个独立功能之电子控制系统,例如自动紧急煞车系统、主动车距控制巡航系统(AdaptiveCruiseControl,ACC)等,由于欧盟新车安全评鉴协会(EuropeanNewCarAssessmentProgramme,EuroNCAP)对于新车评价的要求,未来新车会有较高比率属于此层级。

 

 

至于Level2车款则拥有更具自动化的主动控制系统,例如结合主动车距控制巡航系统与车道维持系统;也因仅结合两个自动化系统,整合系统开发的门坎还不算太高,目前市面上已有此层级的产品推出,例如宝马(BMW)的主动式定速控制系统含车距控制功能等。此层级的系统可以短暂分担驾驶者的驾驶负担,但车辆的主控权仍然在于驾驶者身上。

 

到了Level3的层级,车辆智慧化层度可比拟人类,可具有自动闪避障碍、自我导引、主动控制等功能,并可在有人监督的情况下,运行自动驾驶功能,例如Google于2012年在内华达州领牌的自动驾驶车(GoogleDriverlessCar)。但须强调的是,驾驶者仍拥有百分之百操控权,甚至当自动驾驶系统判断无法操控时,车辆主控权会自动还给驾驶。

 

Level4层级属于全自动驾驶车辆。在这层级中,使用者仅须给定相关信息,例如目的地、路径等,其他事情全权交由车辆本身来处理,车辆无法任意改为手动驾驶;换句话说,没有驾驶,车上的人全是乘客。最近Google展示一款无方向盘的自动驾驶车即属于此层级之概念。

 

虽然没有车厂挑明在短时间内要挑战Level4层级的自动驾驶车辆发展,但提升车辆自动化层级的计划方向相当明确,像是丰田(Toyota)提出新一代驾驶辅助系统AHDA(AutomatedHighwayDrivingAssist)、雷诺(Renault)最新发表的车辆市区进一步控制平台(PlateformeAvanceedeMobiliteUrbaine,PAMU)、富豪(Volvo)推出的「DriveMe」计划、奔驰(Mercedes-Benz)名为「Mercedes-BenzIntelligentDrive」的自动化驾驶系统等,可看得出来各大车厂无不看好未来自动驾驶系统的发展,也期望自动驾驶车辆可在「行」方面为人类带来更高的方便与安全性。

 

克服多系统整合汽车决策命令层设计成关键

 

然而,一部具自动驾驶功能的车辆是否容易开发?关键技术在哪?为何在汽车问世后的一百多年仍未有成熟的产品?这些疑问将在这几年科技发展中逐一被解开。

 

一般来说,自动驾驶系统架构大致可分成三个层次来实现(图3),即信号感测层(PerceptionLayer)、决策命令层(DecisionMakerLayer)及动态控制层(MotionControlLayer)。其中,动态控制层在各大车厂发展Level0或Level1层级的车辆时,已掌握相当成熟的技术;因此,发展重点会放在信号感测与决策控制层。

 

 

信号感测层的瓶颈主要有两方面:一是传感器本身的精确度。约80年代,电子感测产品逐步成熟,自动驾驶技术才有较快速的发展;但当时的电子传感器不但昂贵,而且可靠度不高,直到后来微机电系统(MEMS)兴起,许多传感器的结构、效能、甚至价格才得以改善。今日,不论测距传感器、视觉传感器、重力传感器等组件,均已具备相当的可靠度。

 

第二项瓶颈是传感器间信号融合的技术。各种传感器有其特长与弱点,例如:红外线激光雷达(Lidar)可精确量测出物体的距离与轮廓,但无法判别其为何物;视觉传感器可辨识出物体类别,但无法精确估测相对距离,同时亦受光线影响降低侦测效果。因此,若能有效利用传感器的优点来补偿另一传感器的缺点,信号感测层提供的信息将更有效益。

 

目前各大车厂遇到最大的发展障碍,应是决策命令层的设计。在Level2层次的车辆,结合两个以上独立的主动控制系统,协助驾驶进行短时间的自动驾驶,少数子系统(Subsystem)间的信息转换可依车辆行驶情境进行评估;但是,因应用的子系统数量不多,行驶情境自然地被局限,决策命令的逻辑设计相对单纯与简单,开发困难度不算太高。当更多的主动控制系统被整合进来时,自动驾驶系统面临的行驶情境亦趋复杂,此时,决策命令所须判断的机制呈倍数成长。

 

自动驾驶系统的处理时间需比人类反应时间更快速,才能拥有比人更好的操控能力。一般而言,人类从遇到紧急事故到大脑思考再到动作反应,约耗时0.5-1秒;若由自动驾驶来执行,除去机械致动的延迟时间,系统需在0.2秒内收集感测数据并做出控制决定,技术门坎之高可想而知。

 

传感器/数据库建构环境信息全自动驾驶指日可待

 

解析最近展示且最接近Level4层级的Google无人驾驶原型车,全车装设了十七个感测装置,用来侦测车辆四周围的环境,其中包含了知名的3D红外线激光雷达,可以有效侦测出车辆四周围的环境;同时,通过车辆全周式影像侦测系统,搭配Google地图和数据库进行环境比对,即可推算出车辆最安全的自动驾驶路径。

 

以感测技术来说,Google有效应用了各类传感器的优点,同时克服信号融合复杂的技术,让车辆可在指定环境中自动驾驶,达到全自动驾驶的情境。目前Google无人车仍需在特定路径中行驶,要达全自动驾驶阶段尚有一段距离。

 

除了Google之外,许多车辆制造大厂已朝向Level3自动化层次的驾驶系统发展,包含日前德国两大豪华车厂奥迪(Audi)与奔驰都不约而同地表示,已获可在美国加州地区一般道路上测试自动驾驶系统。另一方面,BMW着手于中国大陆的公路测试自动驾驶系统;而Nissan准备于日本测试自动驾驶汽车,并宣称2020年前将推出相关产品。其他如丰田、美国通用汽车(GM)、富豪等车厂,在车辆自动化驾驶领域中亦推出相关产品,可见提高自动化驾驶系统的层级,已是锐不可当的趋势。

 

台湾在车辆自动化驾驶领域的发展起步较晚,以国内多属中小型企业的产业结构来说,不论在资金或是技术上,均无法投入相对能量来开发自动驾驶系统;再者,自动驾驶系统的市场需求不明、潜在客户的不确定性,也是使台湾厂商却步的问题之一。

 

然而,车辆研究中心在耗时两年,耗资超过8,000万的开发成本下,2014年首度展示结合自动停车的自动驾驶辅助系统。这套系统可运用手机无线局域网络(Wi-Fi)通讯功能,对车辆下达控制命令,配合车上搭载的高精确度Lidar测距传感器、高定位精确度全球卫星定位系统(GPS),配合电子地图可导引车辆行驶于指定的路径上,并且随时侦测环境,避免碰撞意外的发生。其中,Lidar与视觉传感器的结合可辨识出车辆前方障碍物,利于行驶决策之判断。目前此系统不仅可于特定停车场域内自动停车,亦可在特定环境内自动驾驶。

 

虽然目前自动驾驶系统只是初步雏形,但系统的精进、性能的提升,未来几年内将会显著改善。尽管开发自动驾驶系统所伴随的挑战十分艰辛,然而各大车厂仍百折不挠,戮力而为,为了就是看好其潜在的庞大市场。

 

根据NavigantResearch预估,自动驾驶汽车市场将在2025年后快速成长。从2025-2030年,全球自动驾驶汽车数量将会从五百万辆增加到超过四千五百万辆,并在2035年时达到九千五百万辆的规模。若依据麦肯锡全球研究院(McKinseyGlobalInstitute)预测,自动驾驶汽车到2025年时将可以达到2,000亿至1兆9,000亿美元的产值,对任一汽车制造商来说,这都会是一场名利双收的大挑战。

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