感測/運算/聯網技術日益精進　自動駕駛車上路有譜

根據自動機工程學會(SAE國際)，道路車輛自動化可分為六個階段。雖然德國自動機產業協會(VDA)已定義類似的分類，但還有其他車輛自動化階段的分類並實際廣為使用。例如，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)採用五個子類別而非六個。

從完全由駕駛人操作的汽車發展至完全自動駕駛系統，將以不同的自動化階段逐步實現(圖1)。根據SAE，第零階段是完全由駕駛人控制；第一階段的特性是採用駕駛輔助功能，目前第一階段已透過駕駛輔助系統執行特定駕駛模式的功能而達成，適應性巡航控制(ACC)與自動煞車是第一階段的典型範例。這類系統利用駕駛環境相關資訊以執行方向盤或加減速操作，但駕駛人仍需執行所有其他動態駕駛的操作項目。

圖1 依據自動化等級分類的自駕等級

第二階段(部分自動化)可看到方向盤及加減速兩者的特定駕駛模式執行。包括停車輔助系統、ACC及車道保持控制等功能，第二階段已實施於現代汽車上。從第零至第二階段，駕駛人仍需監控駕駛環境，而且(必要時)可以完全控制汽車。

到第二階段以上，自動駕駛系統會監控駕駛環境；它會介入駕駛的動作，甚至針對特定操作或動作接管車輛的控制權。達到第三階段(有條件自動化)時，自動駕駛系統將控制動態駕駛操作的所有面向，並預期駕駛人會適當地回應介入的要求。在此高度自動化的階段，仍可恢復由駕駛人掌控。儘管如此，包括交通阻塞控制、公路駕駛、自動停車及道路訓練等應用，要達到第三階段仍有許多必須克服的困難。

在第四階段(高度自動化)將使用高度自動化的汽車系統，無需駕駛人對各種狀況做出立即的回應。到了第五階段(完全自動化)將由全自動駕駛系統(自駕車)負責在所有道路與環境狀況中，掌控動態駕駛操作的所有面向，而這些面向目前仍由駕駛人處理。

自駕車市場前景

根據市場研究機構IHS Automotive的最新報告「自動駕駛：問題在於何時，而非是否」(為2014年初報告的更新內容)指出，許多汽車製造商皆增加其朝向自駕車目標發展的活動與投資。

隨著自動駕駛技術的發展，原始設備製造商(OEM)仍持續提升駕駛人並新增更多的自動化功能。這些發現進一步支持IHS Automotive所做的全球預測，亦即自駕車在2035年的年銷售量將接近1,200萬輛。他們還描繪了長期的機會，在2050年之後的某一天，目前行駛於街道上的車輛都將成為某階段的自駕車或自駕商用車。

為協助開發作業，2014年已建立多個自駕車測試區域。車輛製造商正與產業組織、供應商及大學研究團體進行這方面的合作項目。IHS Automotive預期2025年低速第五階段自駕車將開始大量部署，然後再過五年將可全面部署任何速度的第五階段自駕車。

強化技術/法規鬆綁　滿足自駕車需求

為了在自駕車的發展道路上達到更高階段，需要大量的研發工作。整體而言，相較於現有的電子控制單元(ECU)方式，這些汽車需要全新的電子結構與區域架構，此種新結構需獲得高速內部資料匯流排系統的支援，換句話說，為了確保安全運作，其技術與系統必須具備高度的備援能力。

此外，為處理持續增加的資料量，需要更高的運算效能，自駕車需要多種現有及新型的感測器。

另外，還需要透過安全閘道，以安全的車對車通訊取得道路狀況、交通情況等最新資訊，此外部連線亦可供汽車隨時進行功能更新。最後還需要創新的技術以觀察駕駛人，同時還需要大量的學習。

但是只有技術研發仍然是不足的。法規鬆綁及捨棄現有的法規是另一項挑戰。一項潛在的法規障礙是1968年的維也納公約。根據第八條「凡行駛的車輛或車輛組合必須有一名駕駛人」及第十三條「車輛駕駛人必須在任何情況下均能夠控制所駕駛的車輛⋯」，實際上並沒有法律基礎允許實施高度自動化駕駛以載運人類與貨物，只有輔助或部分自動化駕駛符合此公約，這是在幾乎所有歐盟國家實施的道路法規。

汽車科技的快速發展使得維也納公約第八條在2014年3月被提出。根據新的修正內容，一方面仍必須有駕駛人，而駕駛人仍必須能隨時接管方向盤。另一方面，此修正內容允許汽車自動駕駛，只要此系統「能夠被駕駛人取代或關閉」。雖然這表示自動車朝向實際應用邁出一大步，但仍有法規障礙必須調整，才能將車輛自動化應用在公路上。

自駕系統構成要素

若要建立自動駕駛系統，需要一些不同的構成要素。車輛動態與控制需要創新的解決方案，包括煞車、方向盤操作、加速、懸吊及傳動系統。另外，自駕車需要備援感測器與各種感測器技術，以及數倍於目前汽車的運算能力以即時處理所有資訊。相關的車輛感測器包括雷達、超音波、攝影機、雷射、全球衛星定位系統(GPS)及地圖系統。感測器資料必須加以收集、合併及傳送以進行中央運算。此外，外部連線是與環境進行安全通訊的主要關鍵，這可透過專用短距通訊(DSRC)、Wi-Fi或蜂巢通道來實現。另外，還必須在上述功能之上部署強大的資料處理與決策功能。

為達到更高階段的自駕系統，必須完成兩個主要的步驟。目前典型的駕駛輔助系統收集來自源頭(攝影機、雷達等)的資料，並以相關的ECU及專屬演算法為專屬功能處理這些資料，運算結果將會顯示出來或用於控制特定致動器。為實現自駕系統，汽車必須隨時保有汽車周邊環境的「圖像」，以及有關駕駛人動作及汽車狀態模式的「圖像」，這需要融合感測器資料以及控制單元的備援與演算法。

在第二步驟中，必須依據雷達、攝影機、超音波及雷射感測器等，在自駕車周圍建立「安全區」(圖2)。它需要實作各項功能，例如車道偏離警示(LDW)、車道保持輔助(LKW)、前方碰撞警示(FCW)、盲點偵測(BSD)、遠光燈輔助(HBA)、交通號誌辨識(TSR)、倒車輔助(BUA) 等。

圖2 透過感測器形成的安全區

為了從目前以物件為基礎的融合系統，轉移至以網格為基礎的融合(網路)，必須達到一些頗具挑戰性的系統需求：必須以包含安全保護微控制器(MCU)的Matrix-GPU取代高階多核心CPU。以目前而言，雖然幾MB的記憶體容量已經足夠，但未來僅僅網格歷史資料就需要約200MB至500MB，而軟體演算法(矩陣運算及浮點運算)還需要額外的80MB至160MB。此外，運算效能將提升至8,000DMIPS以上。

汽車鎖定安全及防護效能

為達到自駕車的目標，必須從「失效安全」轉移至「失效操作」系統，這表示系統設計需要高階的備援能力。所有與安全相關的功能，包括電源供應及通訊網路，皆必須有備援能力。其他安全面向包括高度多樣化、快速容錯、自我監測裝置、多核心MCU、看門狗感測，以及具備ASIL D功能的作業系統與功能等。

車輛與環境間日漸提高的共生現象，將為跨車輛的提升提供大量的機會。車輛對車輛(C2C)與車輛對基礎設施(C2I)通訊等新技術，將會為自動駕駛車輛提供強力的支援。其優點顯而易見，除了提高駕駛的舒適度之外，估計這些技術將協助避免最多90%的交通死亡事故。另外，環境資訊有助於提升駕駛策略以降低油耗。

永久性的汽車無線存取將開啟全新商業模式的可能性，例如遠端軟體更新以避免成本高昂的召回。但是能夠從外部存取車輛也將大幅提高駭客攻擊風險(圖3)(例如透過行動電話、藍牙或Wi-Fi)。

圖3 聯網汽車需要車載安全與保安功能

預期C2C與C2I通訊未來將可提升道路安全與交通效率。例如，當前方發生道路損壞或車禍時，駕駛將會收到警示。這需要交換敏感資訊，例如位置與速度。此資料的完整性必須受到保護，因為未來汽車將利用它來發出警示及自動反應。另外，保護駕駛的隱私也很重要。這需要在汽車上的許多位置與介面提供高級的安全性。

車載通訊的安全解決方案必須安全且符合嚴格、即時的限制與舊有的匯流排標準，並僅需最低的資料附加費用與成本。

車載安全性與安全通訊可解決兩項威脅。其中之一是為了調校或其他詐欺目的而修改軟硬體，這些有害的硬體元件或軟體無法滿足所保證或定義的功能。另一個威脅是恐怖主義或網路戰爭，攻擊者成功佔據ECU 後，即可傳送或操縱匯流排與介面上的訊息，或干擾已定義的功能以傷害他人或單純竊取車輛。

創新的半導體解決方案可安裝汽車安全系統。這些安全系統可保護使用者以及全球市場的OEM廠商、資產、個人資料，以及很重要的是保護道路使用者的生命安全。

自動及合作的駕駛帶來全新的車輛概念以及駕駛的新任務。汽車業正朝向全自動自駕車的目標發展。雖然已經達到前幾個階段，但為了符合所有嚴格的需求，仍有許多挑戰必須克服。創新的半導體與軟體解決方案，是讓自駕車能夠從更安全可靠的移動能力中獲益的關鍵。

(本文作者為英飛凌汽車電子事業處汽車系統部門副總裁)