由國立成功大學主辦，內政部地政司、亞洲矽谷計畫執行中心指導的「2018自駕車高精地圖國際論壇」於日前剛結束，知識力(AnsForce)小編延續先前的自駕車議題，幫大家整理論壇當天的精彩內容如下：

論壇當天，邀請到日本DMP(Dynamic Maps Platform)、日本國際航業株式會社、Here地圖、TomTom、Civil Maps、Lilee Systems、中山科學院、宏碁、經緯航太、成功大學電機系等廠商與研發單位，分享他們在3D高精地圖、自駕車與自駕載具系統的研究成果，以及對未來自駕車發展趨勢的看法。

論壇的開場，由主辦單位內政部地政司扼要點出台灣目前的自駕車發展規劃。其中最具指標性的是，目前台灣已經選定台中水湳(台中水湳經貿園區)和台南沙崙(沙崙綠能科學城智慧交通公園)這兩處，作為高精地圖建置與自駕車研發的示範場域。希望未來能透過自駕車技術克服人口老齡化與偏鄉交通不便的問題，讓自駕車自動帶老人家上醫院看診，免去偏鄉居民與行動不便年長者的生活困擾。

當然，眼前的首要任務，就是要先建置出適合台灣本地的高精地圖規格，包含標準框架制定、標準作業流程、高精地圖標準自動化等。雖然內政部地政司開發的「台灣通用電子地圖」已經累積5,000萬使用人次，比Google地圖的精確度更高，在圖資發展上已取得初步好成績，但無可否認的是，距離能讓自駕車順利上路的高精地圖圖資，我們仍有好長一段路要走。

❐ 從來沒看過這幾間廠商嗎？其實他們的來頭可不小~
在這次論壇中很特別的，就是可以見到許多從未見過的廠商。有些廠商我們從未看過、聽過他們的原因，是因為他們大都從事B2B業務，即使歷史悠久，卻不是一般大眾所能接觸到的；而有些廠商雖然是近年才剛成立的，背後卻早已獲得諸多車廠和政府的投資與支持，讓他們的發展前景不可小覷。
像是「Here地圖」，它的發展歷史悠久，全球有8,000名員工，在全球56個國家設有辦公室，但卻因為主要從事B2B業務，讓他們的名聲鮮為人知。過去，他們曾是Nokia提供的地圖服務，現在為德國車廠Audi、BMW、戴姆勒所合資持有，提供如Garmin、BMW等的商業公司導航服務，以車廠為主要客戶。在圖資方面，未來他們打算要將法規也編入所提供的地圖資訊中，以提供更完整的導航圖資服務。

圖一 「Here地圖」目前的合作夥伴。
Source：Here Maps。
 

當天的與會者，還有來自日本的「DMP(Dynamic Maps Platform)」和「國際航業株式會社」。日本的DMP成立於2016年，是一間致力於提供3D底層地圖數據的廠商，除了一般道路，他們也積極探索3D地圖在防災中的應用，以實現日本政府超級智能社會（社會5.0）的願景。雖然DMP是在近年才成立的一間公司，但背後已經獲得Toyota、Honda、Mazda、Subaru、三菱、Suzuki等車廠的投資，以及日本政府的支持，是日本唯一的高精地圖公司。
 

而日本的「國際航業株式會社」是一間提供眾多航業資訊服務的公司，藉由航空攝影空間掃描、衛星影像、雷射掃描等，進行環境規劃與災難防禦。他們現在致力於結合影像與光達深度資訊，進行HD Maps的開發，目標要做到CAD與GIS數據的無縫連接。

至於理立系統(Lilee Systems)，他們是一間提供高鐵、台鐵列車PTC(Positive Train Control)系統的廠商，能在列車行進中會確認車體位置，自動決定是否改變車軌方向與列車行進路線，現在，他們也想把過去的PTC系統經驗應用於自駕車的效能改善。
 

相較於以上公司，TomTom對大家來說應該耳熟能詳得多。TomTom NV 是一間開發地圖、導航、GPS設備的荷蘭公司，是全球最大導航解決方案提供商，以導航引擎與軟體為發展核心。2017年，TomTom的營收已達到9億歐元，他們並表示，自2018年開始，公司已經將自駕車所需的軟體資訊融合與數據採集視為公司未來的發展重心。

❐ LiDAR的未來往哪裡去？中科院有答案~
隨著自駕車發展的備受重視，輔助蒐集3D高精地圖資訊的光達(LiDAR)技術發展也變成熱門討論話題。台灣的中山科學院耕耘20年LiDAR技術的林志平博士表示，LiDAR可分為Scanning和Non-scanning這兩大類，其中Scanning可再區分為採「機械式」與「非機械式」這兩種，而Non-scanning則包含Flash LiDAR、結構光(Structured Light)和Multi-camera這三種。像是最出名的LiDAR廠商Velodyne，採用的就是「機械式」的LiDAR技術，至今在LiDAR界仍維持技術領導者地位，但缺點就是太貴、太大，太重。
 

林博士也直接點出未來LiDAR的發展趨勢，那就是變得更輕、更小、更便宜，而且不傷人眼。除了基於車廠產品商業化與易裝載的考量外，目前LiDAR主要都是採用905 nm的紅外光雷射，此波長對人眼其實並非安全無虞，因此對LiDAR技術來說，想辦法利用1550 nm取代905 nm將成為未來的趨勢。
 

此外，LiDAR技術那麼多種，到底哪一種最有機會勝出呢？林博士最看好的，是Flash LiDAR技術，因為它能同時達成LiDAR理想的夠輕、夠小且夠便宜等目標，而且可以做成晶片，比起現在討論度高但是仍屬機械式架構的MENS LiDAR，在更新頻率上遠遠勝出。

❐ Civil Maps利用獨特標示法讓自駕車圖資所需Memory大幅降至KB等級
要求達到公分等級的高精地圖，要即時處理道路上的路線、建築物、路燈、障礙物等資訊，這樣需要耗費多麼大量的記憶體和運算能力啊？在大家都憂心忡忡，不斷提高自駕車記憶體容量與運算效能的同時，Civil Maps透過獨特的Fingerprint Base Map技術，就成功解決了這個大問題。

Civil Maps他們透過Base Map搭配設定為6個自由度（6DoF）的位置表示方式(他們命名此為Fingerprint Base Map技術)，將道路上的物體全部以統一的向量模式標註下來，並透過向量匹配的方式確認此物體在Base Map中的位置，進而實現Edge Mapping的目標。且透過此Fingerprint Base Map技術，能將傳統基本地圖所佔的記憶體大小縮小10,000倍，大幅縮減圖資所需的記憶體空間，讓我們距離自駕車實際上路的時點又更近了一些。

圖二 Civil Maps的街道影像處理。 
Souece：Civil Maps。

❐ 反觀台灣布局自駕車的廠商與研究單位，我們已經累積了哪些能量？

在這場論壇中，成大電機系莊智清教授也與我們分享了他們的自駕車研發成果。他們透過在汽車上裝載LiDAR、相機、智能相機、長距/短距雷達、衛星導航、轉向與換檔控制系統、前進與煞車控制系統、即時聯網通訊裝置、控制電腦、AI電腦、整合導航等裝置，來達成讓車子自動行駛的目標。在車上，他們選擇裝載的是Nvidia的Drive PX-2，並採Nvidia的DGX-1進行相關的AI模型訓練。他們認為，要達到高度的自動駕駛，高精度地圖必須要能同時輔助自駕車達到定位、感知與路徑規劃這三種能力。截至目前為止，成大自駕車研發已經展現優異成果，受到國內各界的高度關注。

此外，莊教授也提及目前自駕車發展的兩大問題，一個是LiDAR目前採用波長對人眼並不安全，另一個是自駕車發展將面臨的資安問題。在LiDAR部分，莊教授表示，若路上只有一台車，LiDAR光源在限制功率下可能還不至於傷害人眼，但若未來路上都是自駕車，則LiDAR光源會傷害人眼的問題就會被凸顯出來，甚至可能因此引發「人要告車」的事件。因此，如何將LiDAR光源轉換為符合人眼安全的波長，以及如何利用調變技術使其能夠互不干擾，都是未來非常重要的課題。另外在資安部分，預計此議題也將隨著自駕車發展而變得越來越重要，目前已有相關廠商推出token-based的資安解決方案來提升其安全性。

當日與會的宏碁，在兩年前成立自駕車團隊，開始投入無人車技術的研發。在今年9月27日，宏碁與裕隆聯手打造的第一台自主智駕電動概念車首度曝光，採用納智捷LUXGEN S3 EV，並搭載宏碁的自駕AI系統(含軟硬體)，讓車子完成自動開出、上坡、繞過髮夾彎，並順利從後台走道開進會場中央停下來，中間完全沒有任何人為介入。

為了讓車子具有足夠的感知能力，他們於車上搭載一顆32-Beam的LiDAR來建立3D高精度環境地圖，搭配公分級的GPS-RTK定位，讓車輛在行駛時可以即時比對LiDAR掃描環境與地圖位置，還結合慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）進行汽車姿態的預估，讓自駕車在爬坡時能依據車輛傾斜角度、位置調整馬力，讓這輛自駕車無論是從地下室到上坡、彎路地形都能開。

這台宏碁與裕隆聯手打造的自駕電動概念車，是台灣汽車創新技術的重要里程碑，因為它的自駕技術全由自台灣自主研發。宏碁並表示，他們真正的目的，是要提供自駕車AI大腦，而不是製造整輛自駕車，希望未來的市售車只要透過安裝他們的自駕車軟體，就能順利在台灣的路面上自動行駛。宏碁他們並預告，明年不僅要推出結合ADAS功能的全新電動車款，未來更要藉由兩間公司的合作，達成Level 4以上自駕車的量產目標。

當日同樣與會的經緯航太，是台灣最大的無人機廠商，希望延伸過去的無人機SLAM(Simultaneous localization and mapping)技術到AVG(Automated Guided Vehicle)應用，開發裝載物品的無人駕駛車。他們認為，大家對自駕車的認知不應只侷限於「載人」的應用，能「載物」的自駕車在未來也將同樣重要。除了看好未來市場有龐大的自駕載具運貨需求外，他們認為物不載人的自駕車會因為風險較低，實際上路與商用化時間更大幅縮短。