工研院在2016年9月與NVIDIA簽署合作備忘錄，近期已在自動(dòng)駕駛的深度學(xué)習(xí)上，有了初步成果,。為使臺(tái)灣落實(shí)技術(shù)自主化,，該自動(dòng)駕駛車的關(guān)鍵技術(shù)皆是由工研院所自行開發(fā)，芯片組方案則采用NVIDIADRIVEPX2，融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，使車輛具備多種感知能力，因此得以充分應(yīng)付復(fù)雜的行車環(huán)境及角落下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧,。

　　工研院機(jī)械所正研究員/自駕車復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)計(jì)劃主持人連豊力指出，由于工研院所開發(fā)的自駕車,，是從零開始打造,，其采用的車用計(jì)算機(jī),、通訊協(xié)議，都是掌握在工研院手中,，因此要做任何的操控,、控制都不會(huì)有問題。現(xiàn)階段我們進(jìn)行開車場景的錄制,，完成后將數(shù)據(jù)丟到NVIDIADRIVEPX2超級(jí)計(jì)算機(jī)開發(fā)平臺(tái)中,，去對(duì)應(yīng)車用數(shù)據(jù)庫，以進(jìn)一步推論出所拍攝到的場景是汽車,、巴士車,，還是行人等。然而,，當(dāng)比對(duì)程度達(dá)到水平后,，就能進(jìn)一步將車外場景的主要目標(biāo)對(duì)象框出來。

　　當(dāng)系統(tǒng)須一邊開車一邊進(jìn)行學(xué)習(xí),，其處理耗能會(huì)相當(dāng)高,，但當(dāng)學(xué)習(xí)完成后，單純進(jìn)行辨識(shí)的耗能則會(huì)降低很多,。因此一般在自駕車的學(xué)習(xí)階段,，會(huì)是用脫機(jī)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，而學(xué)習(xí)完后的辨識(shí),，則就可用在線的方式來進(jìn)行,。但若辨識(shí)不成功，則又會(huì)再送回?cái)?shù)據(jù)庫去做學(xué)習(xí),。連豊力表示,，未來自駕車的發(fā)展，很可能會(huì)是讓車上使用車上處理器,，并直接做現(xiàn)場的處理與篩選,，但在一段時(shí)間后,，仍會(huì)上傳到數(shù)據(jù)庫,，以便做比對(duì)。

　　連豊力進(jìn)一步表示,，目前自駕車的開發(fā)單位在運(yùn)用傳感器去感測外界訊息上,，主要有兩個(gè)做法，第一種方式是比較傳統(tǒng)的,，運(yùn)用傳感器所能感測的模擬訊號(hào),，例如根據(jù)車道線是白色還是黃色，去做計(jì)算機(jī)視覺分析,，也就是從色彩,、幾何去累積對(duì)象的特征,，其可靠度較高，目前所看到的行車紀(jì)錄器或辨識(shí)系統(tǒng),，大多是運(yùn)用這樣的方式在做,。

　　連豊力進(jìn)一步表示，另外一種做法,，則是目前NVIDIA主要在采用的方式,，由于每一次開車左右兩邊的場景，會(huì)有所差異,，尤其是當(dāng)?shù)缆凡⒎歉咚俟钒愎P直,，而是彎曲的時(shí)后，若要讓一臺(tái)車學(xué)會(huì)如何開車,，便必須透過錄像機(jī)與計(jì)算機(jī),，將開車的場景、指令(左轉(zhuǎn),、右轉(zhuǎn),、不動(dòng)、煞車,、加速等)錄下來,，紀(jì)錄完成后，計(jì)算機(jī)就會(huì)開始推論,，當(dāng)影像場景右邊比較亂,、左邊比較清楚時(shí)，代表方向盤正在左轉(zhuǎn),，而影像如果很平均,，則代表方向盤沒有在動(dòng)等，進(jìn)而去找出中間的關(guān)聯(lián)性,。

　　連豊力分析,，當(dāng)這樣的關(guān)系被找出，計(jì)算機(jī)就可以進(jìn)而去判斷,，主人的開車狀況,，甚至車子該如何進(jìn)一步自動(dòng)進(jìn)行左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn),。因此當(dāng)計(jì)算機(jī)的影像紀(jì)錄越多,，自動(dòng)駕駛能使用的數(shù)據(jù)庫也就更為豐富。不過相較于傳統(tǒng)方式,，其可靠度是比較低的,，因其并沒有辦法做到1對(duì)1對(duì)應(yīng)，當(dāng)學(xué)習(xí)中的攝影機(jī)沒有拍到某些信息,，這些信息就學(xué)習(xí)不到了,，也就無從判斷,，因此如何讓機(jī)器的感測能力全面提升，將會(huì)是自駕車須跨越的一大門坎,。

　　有鑒于此,，目前工研院在發(fā)展自動(dòng)駕駛時(shí)，是兩種方式同步進(jìn)行,。由于圖形,、影片的數(shù)據(jù)量相當(dāng)大，而NVIDIA最大的強(qiáng)項(xiàng)即是在前端的GPU圖像處理,，這也是工研院與NVIDIA連手合作的原因,。

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