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細說車聯網的未來：自動駕駛系統
發布時間：2017-09-09 分類：交通百科
先進駕駛輔助系統的設計目的是為了幫助駕駛人在行駛過程提高行車安全，更甚者可泛指道路安全。而輔助系統搭配的半自動駕駛功能包括車道偏移警示、主動車距巡航系統、緩解撞擊剎車系統、智慧停車、盲點偵測、夜視系統、適路性車燈以及碰撞警示等，讓車輛與周遭環境皆在駕駛人的掌控之中，并可以自行斟酌讓車輛協助的范圍。
根據Frost & Sullivan研究機構所提出的資訊顯示，在歐美汽車市場中，先進自動駕駛系統是成長最快速的部分。最主要原因是來自歐洲、美國、日本以及中國等地的新車安全協會將消費者安全等級提高;此外，產險公司以及法律不約而同要求將自動緊急輔助機制納入新車規格。
Frost & Sullivan研究機構報告也預估，到2028年時，約有620萬輛汽車配備自動駕駛功能，其中半自動駕駛將占大多數，其他少部分則采全自動或者是八成以上自動駕駛。雖然這些功能都強調能增加安全性，但現今技術仍藏有許多潛在風險。
從自動車代工廠以及零件制造商來看，有鑒于市場需求已逐漸過渡到無人駕駛汽車環境，因此ADAS的功能復雜度也越來越高。所談及的功能包括輔助或自動停車、緩解沖擊、以環景影像預防盲點產生、以及藉由微型攝影機透過乙太網路傳送影像至行控電腦以取代傳統后視鏡，或評估車輛空氣動力關系的流線性進行輕量化設計。
新一代的先進駕駛輔助系統將會出現許多革新技術引發變革風潮。在未來三到五年內，汽車能夠由物聯網中的種種重要訊息例如前方路況、交通狀況、道路走勢、跨地區氣象預測以及周邊汽車意向等超乎今日的先進技術，進而預測并避免掉許多危險。這些新技術連同云端及邊緣嵌入分析，在三到五年后將使汽車更為智慧化，既能降低駕駛人技術的要求，又能增加安全性。
汽車感測器仍存在瓶頸
先進駕駛輔助系統所搭配的感測器皆需要與程式串接使用，才能讓汽車做出正確反應。為了讓自動駕駛汽車在道路行駛過程中，能夠同時處理復雜狀況并采取正確動作，演算法開發是其最大挑戰。駕駛人要在非常短的時間內，評估現場狀況、綜合不同因素，并做出正確下一步，但由于人類的反應時間有限，往往因涉及范圍不只一臺汽車，或是行人不專心因此導致發生意外;而自動駕駛的其中一個目標就是要將人為因素排除，讓電腦能夠立即依現場狀況反應處理，以減少碰撞產生。
只是，即便自動駕駛汽車有能力去偵測周邊的車輛、行人或其他物體狀態，但是這樣的技術并不像一般人類駕駛具備數以千計的常識以及社會符號，從而能預測其他人的駕駛行為。手勢、眼神交會或看到有人低頭看手機過馬路就知道對方不專心等種種社會行為，已經超出目前電腦能處理的能力范圍;然而，我們并未放棄開發目標。事實上，很多企業例如Google已經投入大量的時間與心力，來教育他們的系統如何定義這樣的行為，并做出正確的判斷。
目前技術發展集中在影像處理模組或演算法上，由結合物體辨識資訊(從攝影機端)以及障礙物偵測資訊(來自雷達)，以呈現環境狀況來支援不同應用。未來這些演算法會將高畫質3D地圖等更多資料以客制化方式納入自動駕駛系統，這其中包括計算陸地幾何關系以及道路屬性資料，搭配雷射雷達與攝影機資料，以正確預測環境并能協助車輛計劃下一路的行程。
自動駕駛 汽車的未來
隨著車載軟體的進步，軟體定義車輛將能提供乘客與駕駛人一連串豐富、強烈而個人化的經驗。不論乘客或駕駛皆能依據個人需求制訂汽車駕駛模式以匹配一個范圍更廣的操作模式，并享受如身歷其境般的高畫質視訊會議或4K影像般的車載娛樂形式。中國已有無人機新創公司推出可載人的全自動飛行器，毫無疑問，這又是一個對駕駛愛好者的終極挑戰與戰爭。
