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未來城市 – 無人駕駛美夢如何成真?

李柏昱
・2015/12/02 ・2487字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 561 ・九年級

Google-Self Driving Cars
眾多汽車與科技大廠相繼投入無人駕駛技術的發展,未來道路或許將會更加安全。圖為Google研發的無人駕駛車輛。Source: flickr

自動駕駛,減少交通事故的福星?

從客觀的統計數據來看,人們實在稱不上是好駕駛。美國每年平均有三萬人死於車禍事件,而台灣每年則約有三千多人死於交通事故。與人類相比,機器至少不會酒駕、不會邊開車邊講電話,也能在短時間內處理更多的訊息並作出反應。Google 在 2008 年提出發展無人駕駛車輛的構想,以過去 6 年實際上路測試的統計數據來看,一共發生過 11 起事故,不過全部都是人類駕駛開車去撞無人駕駛車,諸如追撞或闖紅燈撞上等。

「自主學習」的車輛,從經驗中學習如何應變

車輛的中央運算系統必須即時處理各項觀測儀器回傳的資料,並分析周遭各種移動物體,例如其他汽車、行人等等。在程式撰寫上,有些程式指令是寫死在軟體中,例如看到紅燈就一定要停車。不過道路上情況瞬息萬變,光靠程式設計師要把所有的情形都納入並不實際,因此程式設計師賦予車輛「自主學習」的能力,從之前的駕駛經驗中學習該如何反應。舉例而言,Google的車輛已經學會辨認以及回應下列幾種情況:

  • 右線道有台烏龜車,它後方的車輛有高度可能性會超車。
  • 路上的坑洞或障礙物代表其他汽車駕駛有高度可能性會繞過它。
  • 左線道壅塞時,駕駛有高度可能性會切換到右側車道。

隨著駕駛里程累計,車輛會試著在面對各種情形中,測試可行的解決方案,此外所有車輛的資訊與經驗也會交流,最終車輛會學會遇到特定狀況最佳的反應方式,甚至學習在偵測特定狀況發生的徵兆時,進一步去避免它。

Google 無人駕駛車,用到了哪些技術?

實際上,Google 無人駕駛車輛使用的技術大部分都在既有的車輛、或其他的應用領域中十分常見,這些技術我們多半並不陌生,且已通過實際測試,讓 Google 的無人駕駛車顯得更為可行。Google 無人駕駛所使用到的技術包括了以下幾種:

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  1. 光達(LIDAR)判逼近物體:光達(Laser Illuminating Detection and Ranging, LIDAR)主要用於建構3D的立體地圖,讓車輛探測周遭環境並能趁早發現潛在的威脅。光達會發射雷射光束,並藉由量測光束反射回來的時間,判斷車輛本體和周遭物體的遠近。
  2. 雷達加強判定逼近物體的「速度」:縱使光達已經能偵測周遭物體距離,然而光達卻無法即時準確衡量周圍物體的移動速度與方向,在道路上車輛皆為高速移動的情形下十分危險。因此 Google 在汽車的前後保險桿上各安裝了兩台雷達,讓車輛得以避開可能的撞擊。
  3. 高畫質攝影機提供立體視覺:目前市面上許多車輛都已經裝配有攝影機且功能各異,在 Google 車上,攝影機則是用來提供周圍影像,透過多台攝影機稍微不同的拍攝角度差異,能提供諸如景深以及物體的各種角度等影像,此功能就像人類左眼右眼的視差所造成的立體視覺。
  4. 聲納創造更多交叉比對資料:聲納與前述幾項技術目的相同,都是用於偵測周遭環境以防止碰撞,不過聲納限制較多,像是較窄的探測範圍與較短的有效距離。然而聲納與其他系統合作,能提供更完整的資料交叉比對。
  5. 定位系統:不過即便有各種防撞的安全機制,如果無人駕駛車不知道自己在哪裡也是徒然。Google 使用自己的地圖系統、GPS 衛星、慣性感測器等設備來監測車輛的實際移動速度,同時結合前述的攝影機,車輛能透過拍攝周圍的環境與 GPS 資料作比對。藉由上述技術的合作,Google 車輛定位系統的誤差能縮小到幾公分之內。

未來挑戰:如何讓無人駕駛真正安全?

在無人駕駛車真正「大行其道」前,仍然有許多障礙有待跨越。

在技術上,感測元件在豪大雨、下雪等天候不佳時,可能會運作失常,例如光學元件無法正確判讀紅綠燈等狀況,就必須在天候異常時避免開車上路。另外,由於車輛會將偵測到的物體像素化,車輛雖然會避開一個過馬路的小孩,但一團飛過道路的報紙也會有同樣的結果。因此無人駕駛車接下來的首要瓶頸,會是如何提升其各種觀測儀器的運轉穩定性與偵測準確性。

在系統上,各種不同的觀測系統的整合會是一大挑戰。正如 Google 試著讓車輛能夠自主學習,車商必須克服系統間相互干擾的問題,車輛之間的通訊是否真能如上述所說能順暢交流各自的道路經驗也備受考驗。

在環境上,目前的圖資精確度還無法滿足無人駕駛車的需求。Google 無人駕駛車輛使用的地圖相當精細-細到連路肩的高度、車道的寬度都必須仔細記錄,才能讓車輛辨識自己的位置而不至於開到人行道上。為了進行測試,Google 已經繪製約 3200 公里的詳細道路地圖,測試期間優良的安全紀錄絕大部分歸功於這份過於精細的圖資。不過,要繪製如此精細的國家尺度道路地圖實際上並不容易,美國全國公路長達六百萬公里,即便是台灣公路長度也有四萬公里,皆遠超過現有的圖資規模。

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在市場上,「價格」也就是最根本和最現實的問題。以 Google 自動駕駛車為例,各項額外設備總價達 7 萬美元(約新台幣 210 萬),如此天價無法使無人駕駛車輛普及大眾化,反將淪為少規模生產的炫耀性財貨。話雖如此,無人駕駛車仍然是值得期待的科技,一旦各項觀測元件與整合技術發展成熟,隨著生產成本降低,無人駕駛車有朝一日仍可能走向商品化,讓原本只存在於科幻電影中的夢幻車輛實際駛入生活當中。

(本文由科技部補助「新媒體科普傳播實作計畫-智慧生活與前沿科技科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所
審校:陳妤寧

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

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延伸學習:
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李柏昱
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成大都市計劃所研究生,現為防災科普小組編輯。喜歡的領域為地球科學、交通運輸與都市規劃,對於都市面臨的災害以及如何進行防災十分感興趣。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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讓你一看就懂的無人機原理!——《世界第一簡單無人機》
世茂出版_96
・2022/03/23 ・2311字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼無人機飛得起來?

不管是載人的直升機,還是無人機,飛起來的原因都相同。轉子可帶動螺旋槳旋轉,使螺旋槳上下的氣壓產生差異。當螺旋槳上方的氣壓比下方的氣壓低,就會有一股拉力將螺旋槳往上拉(升力,將物體垂直向上拉升的力量),如此一來便能讓機體上升。

再來,同時使用多個螺旋槳,並分別調整各螺旋槳的轉速,就可以讓無人機自由上升 / 下降、前進 / 後退、左 / 右移動。事實上,仔細觀察飛行中的無人機螺旋槳,會發現相鄰的螺旋槳旋轉方向剛好相反。

想讓無人機前進時,會讓機體前方下傾。左右移動時也一樣,會讓前進方向的機體部份下傾。只要讓其中一側的螺旋槳轉速下降,就可以讓那一側的機體下傾,往那個方向移動。如果要讓四軸無人機旋轉,則需讓其中一條對角線上的螺旋槳轉速降低。

無人機的運動機制

無人機需靠轉子(馬達)轉動螺旋槳才能移動。大疆 Phantom 系列的多軸無人機所搭載的馬達,是所謂的無刷馬達(brushless motor)。

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大疆「精靈4」民用無人機。圖/維基百科

無刷馬達顧名思義,就是沒有電刷的馬達。相對的,學校自然科課程中提到的電刷馬達則是需要讓電刷與整流子持續摩擦旋轉,使用時會逐漸磨損。無刷馬達則是透過特殊電路驅動其旋轉,可以減輕維護的負擔。而且,無刷馬達可以透過名為 Hall IC 的磁場感應器持續監測馬達狀態,故可穩定控制其速度,當發生馬達負荷過重、線路接觸不良、斷線等異常狀況,可以馬上停止馬達運作,並發出警告訊號,以提高無人機的安全性。其他還有速度可控範圍廣、均勻扭矩(flat torque)、高功率等優點。

另外,將訊號送至轉子的零件叫做 ESC(Electric Speed Controller)。也可以說,ESC 就是控制轉子旋轉速度的零件。原則上,無人機搭載的 ESC 數量會與轉子數量相同。

ESC 的輸出端有三條電線,電流可控制轉子的旋轉。隨著轉子位置的不同,ESC 會輸出不同方向、不同大小的電流,使轉子能夠持續旋轉。也就是說,無刷馬達中的 ESC,扮演著一般馬達中整流子及電刷的角色。

相對的,ESC 的輸入端也有三條電線,分別是連接到電源正負極的電源線,以及從 FC(Flight Controller)接收訊號的訊號線。其中,FC 會蒐集來自陀螺儀感應器、加速度感應器、氣壓感應器、超音波感應器、磁場方位感應器、GPS 等裝置的資訊,以控制機體的行動。

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A generic ESC module rated at 35 amperes with an integrated eliminator circuit。圖/維基百科

無人機的感應器

  • 陀螺儀感應器與加速度感應器

陀螺儀感應器可以計算機體傾斜的角度,是穩定機體時不可或缺的感應器。相對的,與陀螺儀感應器十分相似的加速度感應器,則用於檢測速度。陀螺儀感應器與加速度感應器的組合,可以同時計算「傾斜狀況」與「速度」兩者的變化量,並控制機體往傾斜方向的反方向拉回,保持機體平衡,懸停於空中。簡單來說,陀螺儀感應器與加速度感應器就是能夠保持無人機姿態平衡的重點感應器。

  • 氣壓感應器與超音波感應器

高度越高時,氣壓感應器會測到越低的氣壓,故無人機可參考氣壓數字,以維持在特定高度。不過畢竟這只能用來偵測氣壓,要是遇到陣風或其他原因造成的氣壓變化,就有可能會失去功能。

超音波感應器可以利用超音波的回聲來感應自身高度。在無人機起飛或降落時,如果位於地表附近的無人機沒辦法透過氣壓感應器蒐集到足夠的高度資訊,就會用到超音波感應器。在高空使用氣壓感應器,在地表附近使用超音波感應器,兩種感應器的組合搭配,便可讓無人機在每個高度區間都能維持一定高度。

  • 磁場方位感應器與 IMU

磁場方位感應器有時也直接稱做羅盤,可感應地球的磁場(地磁),藉此瞭解無人機目前朝向東西南北哪個方向。不過,地磁的北邊(磁北)與地圖的北邊有一定差異,即磁偏角。而且隨著時間與地點的不同,磁偏角也不大一樣。舉例來說,札幌的磁北比地圖北邊往西偏了 9°,那霸卻只偏了 5°(參考自日本國土地理院網站)。因此,若換一個地方飛無人機,就需進行「羅盤校正」,重新確認磁場感應器所指示的北方,與實際北方間的差異。

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  • IMU

GPS 是全球衛星導航系統(GNSS:Global Navigation Satellite System)的一種,是美國的衛星系統。就像汽車的導航系統與智慧型手機的位置資訊服務一樣,無人機可接收 GPS 的電波,藉此判斷自身所在位置,並設定好飛行路線的經緯度自動飛行,或是可以懸停在某個固定位置。這就是所謂的「衛星定位系統」,用於戶外飛行的無人機多會裝設相關的電波收訊器。不過,就像汽車在進入隧道後,導航系統會失效一樣,無人機使用 GPS 時也有可能會突然收不到訊號。因此,為了維持無人機的安全飛航,操控者需隨時注意 GPS 電波的接收狀況。

另外,包括 Phantom 在內的某些多軸無人機,不僅會接收 GPS 訊號,也會同時接收俄羅斯衛星系統 GLONASS 的訊號,偵測機體本身的位置。

這些控制機體姿態的感應器通稱為 IMU(慣性測量單元:Inertial Measurement Unit)。

當出現「IMU 錯誤訊息」「機體不穩定」「羅盤方向不對」「穩定器傾斜」等狀況,就需進行「IMU 校正」。請養成攝影前以及在他處飛行前,一定要進行 IMU 校正的習慣。

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——本文摘自《世界第一簡單無人機》,2021 年 9 月,世茂出版
世茂出版_96
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旗下有三家出版公司,分別是世茂出版有限公司、世潮出版有限公司及智富出版有限公司。出版品以養生保健、銷售管理、親子幼教、簡易圖解科學、芳香精油、寵物教養、心理勵志、NLP等類為主。

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我已經鎖定你了!多頻譜影像處理演算法於軍事監測系統的應用
科技大觀園_96
・2021/11/04 ・2878字 ・閱讀時間約 5 分鐘

戰場上,分秒之差就能是決定勝敗生死的關鍵。因此如何更迅速捕捉敵軍的動向蹤跡,便成為國防軍備的一大研發重點。多頻譜影像技術能確切捕捉到物體反射的光譜資訊,並已在衛星、醫學、動植物辨識領域取得可行的成果。來自中正大學的研究團隊,便致力於建立多頻譜影響處理演算法的資料庫,期望能應用在軍事目標物的偵測追蹤上,為前線戰士助一臂之力!

掌握物體的「本色」:多頻譜影像技術

色差,是日常生活中會碰到的困擾:不管是印刷品的呈色與預想不符,或是網購的衣服顔色與想象中有所落差。這與傳統的色彩影像量測技術,如電腦電視使用的 RGB 三原色光模式及彩色印刷的 CMYK 四分色模式,在不同裝置上檢測及重現時出現的差異有關。但是,只要回歸到視覺與色彩形成的根本——光線,我們可以解決這些問題。

兩種模式最大的差異在於,三原色光模式的原理是紅、藍、綠的光線同時照射在視網膜上,我們眼睛會辨識成白光。四分色模式則是青色、洋紅、黃色顏料疊色後會變成黑色。RGB模式常用在螢幕等發光產品上,而CMYK模式則使用在印刷上。

大家都知道,光源照射物體後,會根據物體特性產生反射、吸收和透射等現象,人眼接收了物體反射的光線,會經由大腦分析視網膜收到的電子訊號,產生視覺色彩的感知。光線是一種電磁波,不同顔色的光有不同的頻率。而所謂的頻譜,就是物體的反射頻譜、投射頻譜或發光頻譜。頻譜影像,顧名思義即是每個畫素都帶有頻譜資訊的影像。

號稱可以捕捉物體本色的多頻譜影像技術(Multi-spectral imaging),厲害之處在於它可以直接擷取畫面頻譜的反射值。這個反射值是唯一值,不會受到不同廠牌的擷取技術或光源影響,因此是十分準確的影像資訊。一般頻譜影像的波段範圍落在可見光範圍(380 – 780nm),在定義上高光譜影像(hyper-spectrum)泛指使用儀器設備所拍攝到的多頻譜影像資料;超頻譜影像,則是以演算法將影像進行計算所得。其所具備的豐富影像資訊,也成為近年來醫學影像判識(如早期癌症病變的診斷)及衛星遙測的一大福音。

衛星遙測也可以使用多頻譜影像技術來提升影像資訊品質。圖/國家太空中心

從依靠人力,到交給演算法裝置代勞的自動目標識別演算法

自動辨識技術(Automatic target recognition,ATR)的源起,可以追溯至二戰前的雷達(註1)。雷達的操作原理,便是將電磁能量以定向方式發射至空間中,藉由接收空間中的物體所反射回來的電波,計算出物體的方向、高度及速度,並探測物體的形狀。過去的雷達偵測技術,仰賴訓練有素的操作員去解讀雷達訊號,如辨識戰機的大小、型號,以幫助戰場上的同胞第一時間掌握敵營的部署。

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不過,人的經驗能力終究有限,因此軍方目標偵測系統也逐漸從人力辨識,逐步發展至交由演算法或裝置來代勞,即自動辨識技術 ATR。準確率更高、速度更快的 ATR,除了可辨識海陸空的軍武,也能偵測生物性目標如動物、人類和植被。目前軍事上通常僅利用一個波段,如近或遠紅外光的資訊來判別目標物,但利用多頻譜影像或超頻譜影像豐富的資訊來進行目標物識別,卻有待發展。

雷達能夠計算出物體的方向、高度及速度,並探測物體的形狀。圖/pixabay

利用多頻譜影像技術,打造鎖定目標的軍事鷹眼!

如果能將多頻譜影響處理演算法帶來的豐富影像資訊,與 ATR 結合,將有望能提升偵測目標的準確率,在戰場上占盡先機。但這不是一件簡單的事:首先,軍武裝載空間有限,因此需以極精簡的光學裝置,來擷取到光路相同的不同波段影像;再來,多頻譜影像資料龐大,因此需整合不同波段的影像特性,以精確辨識俊基、船艦、坦克和建築等目標物;而如何將複雜的演算法轉化成運算夠快的晶片,應用在真實的武器上,也考驗科學家的能耐。

作為影像辨識技術領域的專業,來自國立中正大學的王祥辰教授研究團隊,就志在建立一套適於分析不同目標物特性的超頻譜影像資料庫、開發目標物偵測的多頻譜演算法程式庫,並打造一個方便高效的模擬及演算平台,讓軍方研究者可以進一步建立合適的 ATR 偵測法則。

這項計劃包含三個子系統,子系統 1 是建立多光譜及高光譜拍攝影像的資料庫。就像過去的雷達系統,是依賴熟練的操作員調度腦中記憶的資訊,去與雷達訊號進行比對辨識。要訓練機器裝置去指認出目標物,首先就得提供它一個可靠的影像資料庫作為基礎。為此,研究團隊在不同的天候條件下,拍攝不同波段下的各種目標物如電塔、水泥建築、海面船艦及空中飛行物,來建立一個涵蓋陸、海、空特性的多頻譜與高光譜影像資料庫。

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接著,上述涵蓋不同波段的影像,可以經過子系統 2,進行超頻譜展開運算。在子系統 2 時,為了減少計算量,使用者可設定挑選效果最好的數個頻帶,讓目標與其背景的差異達至最大化。這個過程如同指導電腦來玩「大家來找碴」的游戲,讓電腦可以學會如何在不同的場景、天氣條件下,快速辨識出指定的目標物。

子系統 2 將原本有限頻段的多頻譜影像,轉換為特定目標物適用的超頻譜影像,作為子系統 3 的輸入。在這個友善而直覺的圖形化人機介面,軍事研究人員可以在複雜的影像資料庫及法法則程式庫中不斷進行模擬,找出不同目標物的最佳化演算法則,縮短軍事研發所需的時間,提高所開發武器的效能。

如今,王教授的研究團隊已完成三個子系統的建設。此項研究成果,預計可以應用在各式對地、對空及對海飛彈,以及各式影像偵蒐系統的 ATR 設計開發上,成為新一代的鷹眼。而該研究的系統,也能幫助縮減開發測試的時間,對演算法和超頻譜頻帶最佳化都將有所助益。

【注解】

1.雷達(Radio Detection and Ranging,縮寫為 RADAR),是始於二戰前的偵測技術,其原理是利用將電磁能量以定向方式發射至空間中,藉由接收存在於空間中的物體所反射回來的電波,就可以計算出該物體的方向、高度及速度,並探測物體的形狀。

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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。