優化感測鏡頭布局　影像式防撞大增行車安全

以自動輔助駕駛聞名的美國電動車大廠特斯拉(Tesla)，推出的升級版自動輔助駕駛(Autopilot)配備，新增上下匝道導航功能、自動輔助轉向、智慧型召喚功能，以及原有的全自動駕駛功能和標準安全功能，其中標準安全功能包括自動緊急煞車、側撞預警、前撞預警和自動遠光燈。 

目前主要防撞輔助系統可分為影像、雷達、光達與聲納四大類。影像是以可見光與紅外線夜視影像訊號處理為主，用於偵測行人或物體；天候不佳時，影像偵測的準確度效能變差，搭配雷達、光達與聲納來偵測盲點區域及偵測前後車距離是目前普遍的解決方案。 

國內各研發單位亦積極發展車聯網服務系統，例如「聯網智慧車載服務系統與應用發展計畫」即為我國發展智慧車載系統的重要計畫之一。由於在台灣、東南亞、中國大陸以及許多中東國家，二輪車是民眾普遍使用的交通工具，交通事故統計資料顯示，四輪車對二輪車所造成的傷亡最為頻繁與嚴重，因此四輪車對二輪車的駕駛安全輔助系統是發展車間相關安全輔助服務的重點項目。 

本文是基於智慧車載服務系統與應用發展計畫，針對影像式防撞輔助系統來執行汽車與二輪車事故標準情境之規畫設計與實驗，探討四輪車的車用攝影機較佳的安裝位置，依照四輪車對二輪車的常發生的互動情境進行實際場域測試，讓車用攝影機的視角覆蓋範圍更廣同時也要維持良好的影像品質，可即時偵測到二輪車的動態，預防事故的發生，並做為發展駕駛安全輔助系統的重要依據。 

這裡先探討兩種車用攝影機的安裝模式的規畫，然後設計各個事故發生的情境並進行實際場域測試，依照測試結果調整車用攝影機的安裝位置與改善死角的方法，最後針對各個安裝模式進行攝影機位置與角度的分析，並比較其優缺點。 

架設多部攝影機  提供影像防撞警示  

以下討論多攝影機之影像防撞警示方法，先探討傳統攝影鏡頭的缺失何在，然後透過實驗設備來加以驗證。 

傳統攝影鏡頭有死角問題 

一般傳統四輪車，只有左、右及中間的照後鏡可以讓駕駛在不回頭的情況下看到後面的車況，但在車輛行駛中，人的視覺範圍會因速度越快而變窄，二輪車相對於四輪車體積較小，時常遊走在四輪車的死角範圍內，容易造成不必要的事故，藉由增加攝影機數量來彌補前述的死角問題，讓車上的影像處理系統可感知車體四周的車況，讓駕駛安全輔助系統更符合駕駛的開車習性，並進一步提升車輛的安全性。 

本文規畫設計4台與6台攝影機的安裝位置，並對攝影機視角的特性、所產生的環景影像與覆蓋效果進行深入探討，分析各個角度拍攝的問題，並提出改善方法，作為發展四輪車對二輪車間相關安全輔助系統的基礎。 

動手前準備實驗設備 

要將汽車360度環景畫面進行收錄所需的設備如表1所示，主要設備包括1輛汽車以及4至6台運動攝影機。汽車車頂的攝影機架設是採用專用吸盤配件以方便調整位置。 

攝影機安裝位置安排  鏡頭架設規畫設計  

這裡將探討在硬體設備限制條件下，運用4支與6支攝影機依不同的架設位置規畫出多個組態，並透過視角的覆蓋率計算，選出趨近零死角的拍攝組態做為目標。 

4攝影機安裝位置規畫設計 

為考量以最低成本以及能完全覆蓋汽車周圍的條件，選用4支攝影機做為最初的拍攝組態，以下為4支攝影機安裝位置規畫設計的詳細說明。 

・4攝影機組態一 

在這個組態中，攝影機的位置如圖1(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4的車頂位置上。第1攝影機架設於天窗前方，距離車頭中心點207公分(cm)，第2攝影機架設於天窗右側，第3攝影機架設於天窗後方，距離車尾中心點181公分，第4攝影機架設於天窗左側，第2與第4攝影機相距天窗前後中心線112公分。相對應之粗略視野圖如圖1(b)所示，由圖中得知遠距離影像攝影部分沒有死角，但近距離部分還是有4個死角。詳細的機拍攝角度如圖1(c)所示，每個攝影機的水平可拍攝角度為115度，圖中四個扇形區為可視範圍，四稜星形尖端為死角範圍，向外交岔延伸區塊為視線重疊範圍，第1攝影機與第4攝影機可拍攝角度交會點為311公分，第4攝影機與第3攝影機可拍攝角交會點為219公分，其餘部分因對稱安裝攝影機而類似。每一死角的大小約是一般機車停車格的面積，範圍不小必須加以解決。重疊範圍太小，也會導致二輪車偵測的影像銜接問題，易造成瞬間二輪車假性消失而誤判沒有二輪車在車身附近。單一攝影機須負責115度可拍攝角度，角度過大容易造成魚眼扭曲失真。此一組態雖有設備少可以節省硬體成本的優點，但有死角過大、影像銜接時間不足與魚眼扭曲失真等缺點，不適合二輪車的影像偵測處理。 

圖1 4攝影機組態一之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

為解決4攝影機組態一的死角問題，所以將攝影機的位置集中於車體中心線，以增加攝影機間重疊的部分。在這組態中，攝影機的位置如圖2(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4的車頂位置上。第1攝影機架設於天窗前方，距離車頭中心點207公分，第2攝影機架設於天窗右前側，第3攝影機架設於天窗後方，距離車尾中心點215公分，第4攝影機架設於天窗左前側，第2與第4攝影機相距天窗前後中心線19公分。相對應之粗略視野圖如圖2(b)所示，由圖中得知死角問題成功地解決了，已經幾乎沒有死角。詳細的機拍攝角度如圖2(c)所示，第1攝影機與第4攝影機可拍攝角度交會點為140公分，第4攝影機與第3攝影機可拍攝角交會點為233公分，其餘部分因對稱安裝攝影機有類似的結果。與圖2(b)不同，顯示後方還是有2個死角。然而每一死角的大小已縮小至一般機車停車格三分之一的面積。此一組態維持了4攝影機組態一的優點，成功地減少死角面積與數目，但影像銜接時間不足與魚眼扭曲失真等缺點還是存在，因此本組態還是不適合二輪車的影像偵測處理。 

圖2 4攝影機組態二之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

為解決前述組態的缺點，在這個組態將攝影機的位置做了較大的變動，攝影機的位置如圖3(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4的車頂位置上。第1攝影機架設於前擋風玻璃左前方，第2攝影機架設於前擋風玻璃右前方，兩者相距112公分，第3攝影機架設於天窗上後緣，並距離車頭中心點245公分，第4攝影機架設於天窗左前側，距離車尾中心點210公分，第3與第4攝影機相距天窗前後中心線11公分。相對應之粗略視野圖如圖3(b)所示，從中得知前方的可拍攝角度重疊部分大幅增加，而後方的死角問題則相對擴大。詳細的機拍攝角度如圖3(c)所示，很明顯地，第1攝影機與第4攝影機造成的死角大於一般機車停車格的面積。此一組態維持了4攝影機組態二的優點，有成功地增加影像銜接時間，但有魚眼扭曲失真與後方的死角擴大問題等缺點，因此本組態也不適合二輪車的影像偵測處理。 

圖3 4攝影機組態三之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

為了改善4攝影機組態三死角過大的問題，這裡將其後方的第3與第4攝影機向前移，攝影機的位置如圖4(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4的車頂位置上。第1攝影機架設於前擋風玻璃左前方，第2攝影機架設於前擋風玻璃右前方，兩者相距146公分，比前一組態更寬，第3攝影機架設於天窗上後緣，距離車頭中心點245公分，第4攝影機架設於天窗後方，並距離車尾中心點210公分，第3與第4攝影機相距天窗前後中心線則為11公分。 

相對應之粗略視野圖如圖4(b)所示，由圖中得知後方的死角可獲得改善，可拍攝角度重疊部分也有增加，不幸地前方則出現新的死角問題。詳細的機拍攝角度如圖4(c)所示，很明顯地，第1攝影機與第4攝影機造成的死角，除了大於一般機車停車格的面積外，遠端影像也無法重疊。此一組態維持了4攝影機組態的優點，但有前方死角與影像銜接時間不足問題，魚眼扭曲失真也同樣存在，因此本組態也不適合二輪車的影像偵測處理。 

圖4 4攝影機組態四之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

經由實際場域實驗後，4攝影機的各種組態下皆有死角的產生，顯然攝影機數量不足是其主因，接下來將嘗試6攝影機進行各種組態規畫設計。 

・6攝影機組態一 

在這新組態中，攝影機的位置如圖5(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4、5、6的車子上方位置上。第1與第2攝影機分別架設於引擎蓋的左/右前方，兩者相距120公分，第3攝影機架設於天窗前方，距離車頭中心點207公分，第4攝影機架設於天窗後方，距離車尾中心點181公分，第2與第4攝影機相距天窗前後中心線114公分，第5與第6攝影機分別架設於後車廂的左/右後方，兩者相距168公分。相對應之粗略視野圖如圖5(b)所示，由圖中得知6攝影機方案完全沒有死角，可拍攝角度重疊部分也有明顯增加，因重疊增加，每個攝影機的可拍攝角可縮小使用而不增加死角問題，因此魚眼扭曲失真也可獲得改善。詳細的機拍攝角度如圖5(c)所示，雖然圖中看起來第1與第3攝影機會有死角，實際上可用第1與第5攝影機來進行偵測，因此是沒有死角產生。因此本組態可適用二輪車的影像偵測處理，但有增加2台攝影機的硬體成本問題。除此之外，雖然將第1與第2攝影機安裝在引擎蓋上會比較容易安裝，但會有被後照鏡擋住後方視野的影像盲區問題。 

圖5 6攝影機組態一之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

為了改善6攝影機組態一的影像盲區問題，此處將第1與第2攝影機分別安裝於左右後照鏡上，其餘部分做微幅調整，攝影機的位置如圖6(a)所示，其中攝影機分別安裝於標示1、2、3、4、5、6的車子上方位置上。第1與第2攝影機分別架設於左右後照鏡上，兩者相距178公分，第3攝影機架設於天窗前方，距離車頭中心點235公分，第4攝影機架設於天窗後方，距離車尾中心點171公分，第3與第4攝影機相距天窗前後中心線60公分，第5與第6攝影機分別架設於後車廂的左/右後方，兩者相距168公分。相對應之粗略視野圖如圖6(b)所示，由圖中得知6攝影機方案也完全沒有死角，可拍攝角度重疊部分也有明顯增加，魚眼扭曲失真也有獲得改善。詳細的機拍攝角度如圖6(c)所示，雖然圖中看起來第1與第3攝影機會有死角，實際上也可用第3與第5攝影機來進行偵測，因此是沒有死角產生。本組繼承了6攝影機組態一的所有優點，但解決了被後照鏡擋住後方視野的影像盲區問題。因此是本文中最適合二輪車的影像偵測處理的攝影機組態。雖然將攝影機安裝於左右後照鏡上並不容易，由於本文所用設備為實驗性質並未將設備與汽車進行整合，建議未來可將攝影機整合於後照鏡內就不會有安裝的問題。 

圖6 6攝影機組態二之(a)攝影機架設位置、(b)粗略視野圖、(c)細部角度圖

根據上一節的規畫設計，本文以4K畫質的GoPro Hero 5做為實際的攝影機，使用4K畫質進行攝影雖然有記憶體容量、拍攝時間等限制，也有成本高與優於一般行車記錄器等問題，但可運用後製影像處理將品質下降至一般行車記錄器的方式得到一般畫質，但考量進行拍攝的人力、場地與時間成本問題，所以使用4K畫質會是一個讓拍攝影像可長久使用的實驗方案。以下為各種組態實際安裝後的完成圖，並探討場域實驗後的各種影像效果。 

・4攝影機組態一 

本組態架設於Toyota CAMRY 2000c.c.之實際安裝如圖7(a)所示。實體拍攝影像如圖7(b)所示，上圖為第1攝影機拍攝的前方影像、右圖為第2攝影機拍攝的右方影像、下圖為第3攝影機拍攝的後方影像、左圖第4攝影機拍攝的左方影像。由圖中得知前後方的影像無明顯失真，但左右方的影像則有明顯的魚眼失真。前方與右方影像中共同出現的白色斑馬線圖形可看出兩攝影機有重疊的部分，以前方腳踏車的比例看來重疊區域並不會很大。 

圖7 4攝影機組態一之(a)實際安裝位置、(b)拍攝影像

本組態實際安裝如圖8(a)所示，實體拍攝影像則如圖8(b)所示，上圖為第1攝影機拍攝的前方影像、右圖為第2攝影機拍攝的右方影像、下圖為第3攝影機拍攝的後方影像、左圖第4攝影機拍攝的左方影像。類似4攝影機組態一，圖中前後方的影像無明顯失真，但左右方的影像則有明顯的魚眼失真。 

圖8 4攝影機組態二之(a)實際安裝位置、(b)拍攝影像

本組態實際安裝如圖9(a)所示，而實體拍攝影像如圖9(b)所示，上圖為第3攝影機拍攝的前方影像、右圖為第2攝影機拍攝的右方影像、下圖為第4攝影機拍攝的後方影像、左圖第1攝影機拍攝的左方影像。類似4攝影機組態一，圖中前後方的影像無明顯失真，但左右方的影像也有明顯的魚眼失真。右方與後方影像中共同出現的機車可看出兩攝影機有重疊的部分，有利於二輪車的影像偵測處理。 

圖9 4攝影機組態三之(a)實際安裝位置、(b)拍攝影像

本組態實際安裝如圖10(a)所示，而實體拍攝影像如圖10(b)所示，上圖為第3攝影機拍攝的前方影像、右圖為第2攝影機拍攝的右方影像、下圖為第4攝影機拍攝的後方影像、左圖第1攝影機拍攝的左方影像。類似4攝影機組態一，圖中前後方的影像無明顯失真，但左右方的影像也有明顯的魚眼失真。右方與後方影像中沒有共同出現的機車，所以兩攝影機有重疊部分不足的問題。 

圖10 4攝影機組態四之(a)實際安裝位置、(b)拍攝影像

本組態之實際安裝如圖11所示。至於實體拍攝影像，則如圖12所示，上左圖為第1攝影機拍攝的左後方影像、上中圖為第3攝影機拍攝的前方影像、上右圖為第2攝影機拍攝的右後方影像、下左圖為第5攝影機拍攝的左前方影像、下中圖為第4攝影機拍攝的後方影像、下右圖為第6攝影機拍攝的右前方影像。由圖中得知前後左右的影像皆無明顯失真且品質良好，但上左圖與上右圖分別有拍到左右後照鏡，因此有左右後擋住後方視野的影像盲區問題。 

圖11 6攝影機組態一之實際安裝位置

圖12 6攝影機組態一之拍攝影像

・6攝影機組態二 

本組態之實際安裝如圖13所示。而實體拍攝影像如圖14所示，上左圖為第1攝影機拍攝的左前方影像、上中圖為第3攝影機拍攝的前方影像、上右圖為第2攝影機拍攝的右前方影像、下左圖為第5攝影機拍攝的左後方影像、下中圖為第4攝影機拍攝的後方影像、下右圖為第6攝影機拍攝的右後方影像。由圖中得知，前後左右的影像皆無明顯失真且品質良好，且左右後擋住後方視野的影像盲區問題也被成功解決了。 

圖13 6攝影機組態二之實際安裝位置

圖14 6攝影機組態二之拍攝影像

車聯網發展如火如荼 車輛行駛安全議題受關注  

隨著車聯網的興起，安全舒適與方便的行車品質要求越來越高。國際間對於發展道路安全輔助服務而言，多以四輪車為主。在台灣的交通事故中，仍以二輪車事故最為嚴重，亟須發展四輪車對二輪車的駕駛安全輔助系統作為解決方案。本文主要進行四輪車用攝影機的位置規畫設計、架設與場域實驗，這裡設計了六種組態，藉由實際測試與計算來調整攝影機的架設位置。 

經過多次測試與驗證，確認6支攝影機可完全改善4支攝影機死角及畫面變形的問題，達到四輪車對二輪車的偵測零死角、無失真以及無變形，其擷取的影像做為發展駕駛安全輔助系統的基礎，本文所規畫設計的6支攝影機架設組態與測試資料可做為未來車輛相關安全輔助服務的重要參考。 

此外，經由「標準情境」的設計與實際場域測試實驗所建立的「標準測試資料庫」，可供作發展智慧演算法的驗證、評量以及建立系統設計的依據。由此所開發的駕駛安全輔助系統將是降低二輪車的車禍發生的解決方案。 

(本文作者郝敏忠、林壽煦皆為國立高雄第一科技大學電腦與通訊工程系教授，林啟盛為資訊工業策進會智慧網通系統研究所組長)