AI讓開車更安全?曾煜棋:電腦視覺結合5G能即時提醒駕駛

開車上路時,你是否遇過前方車輛臨時變更車道,險而發生意外的情形?要擁有一趟安全的旅程,除了必須遵守駕駛規則之外,對於四周的路況也要特別注意,因此,駕駛必須全神集中,以降低意外發生的風險。能否透過人工智慧技術,結合當今5G通訊系統提升用路安全呢?

國立陽明交通大學智慧科學院院長、科技部人工智慧普適研究中心主任曾煜棋認為,目前透過電腦視覺技術及5G中V2X進行系統架構的整合設計,並搭配多重感測器,如車載感應器(On-Board Sensors)及路側攝影機(Road-Side Cameras)的處理元件與路上車輛的無線通訊彼此配合,能即時給予駕駛人路況警示,提升道路安全。

比起廣發危險警示,精準的提示資訊更重要

雖然,附近出現危險狀況時,能即時提醒駕駛很重要,但過多的訊息對駕駛也是一種干擾,不適當的警告也會造成廣播風暴(broadcasting storm)。因此,該如何精準地將提醒訊息傳給適當的車子,就是一件很重要的事情。例如當車子急煞的時候,最重要的是通知後方兩台車;車子超車(尤其在彎道上)的時候,比起通知同側前後的車子,對向前車更是需要優先通知的對象。

這時候警告訊息的範圍與技術選擇就很重要。曾煜棋說,如果使用基地台廣播時,由於無線通訊的特質就是廣播,訊息會順著天線的方向傳送給相關的車輛,因此,使用廣播傳播訊息時,警告範圍較大。但如果使用Unicast(單點傳播),範圍就會比較小;而Geocast則是介於broadcasti跟Unicast之間,意即地理區域的廣播,範圍較廣播少一些,警告的對象也少一些。

如何利用電腦視覺與5G技術精準訊息傳輸?

由於每台車無線傳輸系統都有專屬的IP 地址與車輛編號,透過無線通訊的訊息傳輸,以及路側攝影機所觀察到的現象進行ID配對後,就能辨別車輛識別碼。藉由電腦視覺與5G進行密切的結合,除了可以辨別車輛識別碼,也能進行危險事件偵測,更能了解精準警告訊息所要傳送的對象後,才能將訊息利用適當的方式傳輸出去。

曾煜棋說,要完成這個系統架構必須包含幾個元件:路邊攝影機、車上的通訊系統、路側的Road Side Unit(路側單元,意即安裝在路側,進行車輛身份識別、電子扣分的裝置。)、以及邊緣伺服器。其運作流程主要是:1.車輛本身會即時且頻繁的與基地台溝通,傳送車輛的個別資訊,如移動軌跡。2.經由路上攝影機觀察車輛移動的行為,將這些行為傳輸給邊緣伺服器。3.當邊緣伺服器接收上述1跟2的訊息後,會進行融合,透過一些相關的線索,例如車輛移動的軌跡,最後分辨出車輛本身的識別碼,也就是通訊的位置。同時,邊緣伺服器也會檢查路上是否有潛在的風險會發生。4.當有潛在危險事件被偵測出來時,就會啟動編號,透過RSU將精準的警告訊息傳給適當位置的車輛。

曾煜棋也分享了三個較為細部的架構設計模組:

以當中第一個的架構VID為例,就是將電腦視覺以及通訊傳輸的資料進行資料融合,目的是將看到的車輛以及通訊傳輸中的物件,也就是汽車的ID進行配對。利用車上的感測器量測車輛行進的軌跡,配合電腦視覺所看到的行進軌跡,並且發現利用這樣的感測資訊進行配對,是十分有效的。

除了車輛的識別資訊外,就能進行車輛狀態的分析,也就是第二個模組。主要是為了知道車輛是否進入到危險事件風險中,因此特別定義了四種車輛的危險事件:緊急煞車、超車(尤其在彎道上)、緊急車道變更、十字路口快速超速通過。這些危險事件主要是透過電腦視覺技術,進行車輛辨識及軌跡分析而成。當然,除了上述四種危險事件外,這個模組也可以加入其他危險狀態。

最後,通訊系統的部分則進行傳輸參數的分析,主要搭配V2X中設計能夠重複訊息的功能,分析緊急情況下可以用多少次的重複傳輸,以達到更高的傳輸成功率。因此,可以保證駕駛人能精準且安全的收到這些警告的訊息。

曾煜棋說,人工智慧技術結合當今5G通訊系統,除了能運用於行車安全的警示外,也能應用於建築物室內及室外的定位,經實驗證明,也具有良好成效。

*更多精彩報導詳見:人工智慧與新世代通訊論壇 精彩分享 (整理:AIF 楊育青)

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