媒體報導
2020-10-23 15:09:37陳秋雲交通大學電子研究所鄭文皇教授團隊研發出—自駕車感知與AI演算法解決方案
2020 Taipei AMPA：科技部自駕車次系統關鍵技術研發，5所大學從感知到決策的成果展示
受到疫情影響，2020 Taipei AMPA展的規模縮小，同時mTARC「台灣車輛移動研發聯盟」也因此缺席了此次的展覽，不過科技部的自駕車次系統關鍵技術研發專案計畫，當中5所大學包含台北科技大學、逢甲大學、交通大學、中興大學與成功大學，仍分別帶來自家與自駕車相關技術的研發成果，各司其職當中，從路況感知、聲音輔助感知、路面感知、智慧車燈、危急情況預判乃至最後的決策，建構出更完善的自駕控制技術。
交通大學：自駕車感知與AI演算法解決方案
眾所皆知的，自駕車對於環境的感知與偵測，目前就是依靠攝影機、光達與雷達，不過大家仍然對於自駕車能否在所有環境下，準確判讀障礙物會有所疑慮。在交通大學的研發成果，首先針對攝影機與光達推出優化的解決方案。
在攝影機的部分，大多數在低能見度的環境，包括下雨、下雪或者起霧，就會因為模糊而無法判讀影像，不過交通大學的去霧化解決方案，能更加提升嚴苛環境下的攝影機影響判讀，再搭配光達的深度填補與3D偵測，運算速度較目前大部分自駕系統提升超過300%，同時能更正確的閱讀形體，讓自駕車能在各種環境下正常行駛。
有了這些基本功，也讓交大的路徑預測技術獲得世界認可，超越史丹佛大學的演算法，其平均位移預測的的距離更勝史丹佛大學，也代表車輛得以正確閱讀路上的形體移動。
最後是全球首例交通場域音訊分析技術，也就是讓車輛形同有耳朵一般，即便像是警消車輛被障礙物遮蔽，但透過鳴笛時，車輛能預先察覺，而避免發生意外；或是後方車輛的按鳴喇吧提醒前進，也能猶如提醒駕駛人一般，提醒車輛向前。
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