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(chē)的關(guān)鍵技術(shù)皆是由工研院所自行開(kāi)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(chē)輛具備多種感知能力，因此得以充分應(yīng)付復(fù)雜的行車(chē)環(huán)境及角落下面就隨汽車(chē)電子小編一起來(lái)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(chē)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(kāi)發(fā)的自駕車(chē)，是從零開(kāi)始打造，其采用的車(chē)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(wèn)題?，F(xiàn)階段我們進(jìn)行開(kāi)車(chē)場(chǎng)景的錄制，完成后將數(shù)據(jù)丟到NVIDIADRIVEPX2超級(jí)計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)平臺(tái)中，去對(duì)應(yīng)車(chē)用數(shù)據(jù)庫(kù)，以進(jìn)一步推論出所拍攝到的場(chǎng)景是汽車(chē)、巴士車(chē)，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(chē)外場(chǎng)景的主要目標(biāo)對(duì)象框出來(lái)。

　　當(dāng)系統(tǒng)須一邊開(kāi)車(chē)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(chē)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(lái)進(jìn)行。但若辨識(shí)不成功，則又會(huì)再送回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)去做學(xué)習(xí)。連豊力表示，未來(lái)自駕車(chē)的發(fā)展，很可能會(huì)是讓車(chē)上使用車(chē)上處理器，并直接做現(xiàn)場(chǎng)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(kù)，以便做比對(duì)。

　　連豊力進(jìn)一步表示，目前自駕車(chē)的開(kāi)發(fā)單位在運(yùn)用傳感器去感測(cè)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(cè)的模擬訊號(hào)，例如根據(jù)車(chē)道線是白色還是黃色，去做計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(chē)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(kāi)車(chē)左右兩邊的場(chǎng)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(chē)學(xué)會(huì)如何開(kāi)車(chē)，便必須透過(guò)錄像機(jī)與計(jì)算機(jī)，將開(kāi)車(chē)的場(chǎng)景、指令(左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、不動(dòng)、煞車(chē)、加速等)錄下來(lái)，紀(jì)錄完成后，計(jì)算機(jī)就會(huì)開(kāi)始推論，當(dāng)影像場(chǎng)景右邊比較亂、左邊比較清楚時(shí)，代表方向盤(pán)正在左轉(zhuǎn)，而影像如果很平均，則代表方向盤(pán)沒(méi)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(kāi)車(chē)狀況，甚至車(chē)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(kù)也就更為豐富。不過(guò)相較于傳統(tǒng)方式，其可靠度是比較低的，因其并沒(méi)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(méi)有拍到某些信息，這些信息就學(xué)習(xí)不到了，也就無(wú)從判斷，因此如何讓機(jī)器的感測(cè)能力全面提升，將會(huì)是自駕車(chē)須跨越的一大門(mén)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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