台灣自主研發 L4 智慧自駕系統:AI 雲端結合視覺辨識,打造無人自動代客泊車系統

JiJi.H 2020-06-12 855


歐特明電子與國網中心合作,開發「自動代客泊車系統(AVP)」,以 AI 影像辨識技術為基礎,利用汽車的 3D 環景攝影機所收錄的影像,搭配超音波雷達,並透過 AI 深度學習技術,在進入停車場到記憶好的停車格約 100 公尺範圍內,不須駕駛在旁,即可在車內無人的情況下精準的把車子駛入停車格。

根據波士頓顧問公司(Boston Consulting Group, BCG)針對亞洲城市居民所做調查發現,每位駕駛人一年約花費 9,360 分鐘在停車上;而世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)針對全球 27 個國家的問卷調查中,有 43.5% 回答者認為自動駕駛的需求是來自停車問題。

同時「智慧自動駕駛」更是近年來人工智慧中熱門和廣受討論的關鍵科技,包含如何讓 AI 判讀道路上各種突發行車狀況、進行相對應的零缺失操作駕駛、確保乘坐者與用路人的安全等,皆是研發「自動駕駛」的終極目標,但是想要完成這樣的目標,技術人員與科學家們就需要高效能超級電腦的幫助。

為此,歐特明電子與國網中心合作,開發「自動代客泊車系統 (AVP)」,以 AI 影像辨識技術為基礎,利用汽車的 3D 環景攝影機所收錄的影像,搭配超音波雷達,並透過AI深度學習技術,在進入停車場到記憶好的停車格約 100 公尺範圍內,不須駕駛在旁,即可進行停車位和障礙物的辨識,再利用路徑規劃與車輛控制等運算,可以自動避開障礙物,在車內無人的情況下精準的把車子駛入停車格。

「自動駕駛 AI」需要預先學習判讀道路上可能會發生的狀況,還有障礙物的識別。歐特明電子提供 AI 超過 140 萬張的資料量進行深度訓練模型學習,而國網中心的 TWCC 臺灣 AI 雲則配備一部專為 AI 人工智慧運算學習而打造的超級電腦「台灣杉二號」,兼具巨量計算與開發人工智慧所需的運算能力,讓自駕車技術可順利整合電腦視覺影像辨識、物聯網感測等科技,發揮最佳效益。

透過 TWCC 臺灣 AI 雲的協助,可將 AI 訓練學習的時間減少一半,並可同時增加一倍影像訓練數量,讓產品能以 4 倍的速度飛快發展。如此一來,可大幅提升對距離掌握的精確度,達到比肉眼還精細的地步,並可透過搭載在汽車上的車格辨識及車格號碼辨識功能,以車位資訊共享的方式,讓路邊的停車格狀態,能夠被行駛過的車輛更新,節省民眾找車位的時間,或是與智慧停車場結合,即可以落實無人代客停車。

 

> 消息來源:國網中心、歐特明

 


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