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無人自駕的學習與應用

作者:林亮潔

近幾年非常火紅的人工智慧(Artificial intelligence;AI),其實早在1956年就被確立為一門學科,雖然AI並不是一項新科技,不過,如何將AI與產業界結合以提高生產力和未來性,這些都是企業和學界正在努力與嘗試的目標。本篇將介紹自駕車結合AI的實際應用。

深度學習開源專案,讓自駕車應用開始上路

AI機器學習領域中的分支-深度學習,能嘗試模擬人腦,並透過多層次的資訊處理來形成知識,以學會完成特定的工作。而目前深度學習所建構的影像辨識系統,也已經應用在機器人和無人車等領域。其中關於自駕車學習的專案就有小鴨城(DuckieTown)、驢車(Donkey Car)、亞馬遜DeepRacer和ROS TurtleBot等。

小鴨城是2016年由美國麻省理工(MIT)的學生所設計出來的開源自駕車專案,利用樹莓派、魚眼相機和馬達控制板建立出自動駕駛小鴨車,其中,每台小鴨車都可以在裡面進行各式的測試和任務驗證,包含:車道跟隨、定位、規劃和導航等。而交通大學為了培養相關自駕車人才,也在同年引進此課程。

第一輛MIT自駕電動小巴,來自平均30歲的新創公司

2016年美國麻省理工學院與新加坡國立大學、南洋理工大學合作研發出第一台自駕代步車(Scooter),這款自駕代步車由電動代步車改裝而成,重約50公斤、時速達6公里,並特別針對戶外道路、擁擠或障礙物更多的室內環境測試、調校與設計,成功成為室內外通用的通勤代步工具。

而台灣也在去(2018)年4月,於桃園農業博覽會上提供民眾試乘第一輛MIT自駕電動小巴,小巴在博覽會期間連續跑了40天,總趟數為666趟,載運4000人次,民眾搭乘這台自駕電動小巴穿梭在人來人往的園區裡,體驗智慧城市的科技感。

這款MIT自駕電動小巴由本土企業-台灣智慧駕駛所打造,因為台灣具備亞洲特殊的路況性質,包含:街道狹小、機車亂竄、左駕優勢、具備都市和偏鄉環境等,讓台灣智慧駕駛的董事長陳維隆相當看好自駕車產業在台灣的發展,而除了以上的路況優勢之外,從造車工藝、電池技術、電子零件、軟體整合等,台灣也都擁有相當豐沛的資源和技術人才,能夠打造出頂級的自駕電動小巴。

接下來,台灣智慧駕駛的短期目標即是希望可以在台灣和亞洲市場創造實戰經驗,今(2019)年9月將與麗寶樂園合作,提供無人自駕車的接駁服務,未來更期望可以將自動駕駛的技術應用在各式載具上面,讓台灣離智慧城市又更近一步。

(責任編輯:葉佳錚)

Tags 自駕車

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