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如何確定 ADAS 主動安全系統真安全?用模擬驗證技術先測試!

車輛中心ARTC_96
・2019/03/13 ・1986字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

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越來越多人的駕照是雞腿換的?(誤)這樣我們要如何確定行車的安全呢?圖/pixabay

模擬驗證技術主要是為了預測、分析系統開發的特性及響應關係,透過模擬提供多種複雜條件下系統作動之響應行為,預先分析其環境條件、控制模組與系統物理特性關係是否符合預期。中心先進駕駛輔助系統開發之模擬驗證技術,依據環境感測模擬軟體建置 ISO 國際標準以及廠規測試驗證情境 (PreScan),提供 ADAS 主動安全系統演算法開發模擬驗證 (MATLAB/Simulink),並結合 CarSim 環境建置車輛動態,模擬車輛於實際道路路況之表現,確保 ADAS 控制系統演算法開發符合實際需求與安全規範。

ADAS 這樣守護你:車道維持、巡航控制、自動煞車

ARTC 開發一套自動輔助駕駛系統,主要由三項 ADAS 主動安全系統整合而成,包括車道維持輔助系統 (Lane Keeping Assistant Systems,LKAS)、自適應巡航控制系統 (Adaptive Cruise Control Systems,ACCS)、自動緊急煞車系統 (Autonomous Emergency Braking Systems,AEBS),下列將介紹各次系統控制原理及流程。

車道維持輔助系統 (LKAS)

為了預防駕駛因疲勞而偏離車道,LKAS 系統利用車輛前方攝影機、車身訊號、方向盤轉角訊號,計算本車與車道中心線之偏移量,當駕駛有不當偏離車道時,系統將介入修正方向盤,使得車輛可維持於車道上而不偏離。

LKAS 架構示意圖。圖/ARTC 提供

自適應巡航控制系統 (ACCS)

ACCS 是一種行車跟隨系統,藉由雷達偵測前車資訊,進而控制本車之行進車速,以確保行車的安全距離,而駕駛可透過安全距離之調整改變跟隨距離之遠近。

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ACCS 架構示意圖。圖/ARTC 提供

自動緊急煞車系統 (AEBS)

AEBS 透過影像與雷達感知融合技術,增強前方障礙物偵測之穩定度與精準度,並搭配車身訊號計算本車與障礙物之間的相對關係,最後透過系統的防撞決策來降低與前方撞擊之危險。

AEBS架構示意圖。圖/ARTC 提供

上路前,先進場模擬:ADAS 的模擬驗證技術

系統模擬驗證主要區分成三部分「測試情境」、「ADAS 主動安全系統演算法」、「目標車輛之物理模型」並透過相對應之軟體進行模擬,系統開發流程如下圖所示。

系統開發流程圖。圖/ARTC 提供
  1. 測試情境:透過 PreScan 對外部環境及感測器的高度仿真,作為測試演算法前端之輸入資訊。
  2.  ADAS 主動安全系統演算法:利用 MATLAB/Simulink 強健的開發工具,可制訂模塊對於各種時變系統,如控制、通訊、信號處理、影像處理和圖像處理系統等進行模擬、測試,也可以進行基於模型的設計。
  3. 目標車輛之物理模型:利用 CarSim 對於實車車身姿態、行為、響應具有高精度之相似度,提供開發人員修改車輛參數、模型以達到符合模擬之層面。

Model in the Loop (MiL)

MiL 定義為「測試案例 @PreScan」、「演算法 @MATLAB/Simulink」、「物理模型 @CarSim」皆在純模擬環境下執行驗證,其優點為可快速測試演算法邏輯,並簡化過於複雜之測試流程,如下圖。

MiL示意圖。圖/ARTC 提供

Hardware in the Loop (HiL)

藉由 HiL 來執行測試,主要是在演算法開發階段尚未完成前,先建置控制器的驗證迴路,並在模擬驗證環境中導入失效驗證情境,能實際測試車用控制器在不同的失效階段下,以了解控制器存在危險性及風險的情況,控制器是否實施緊急保護措施。HiL 模擬可幫助開發工程師在虛擬環境中有效地測試嵌入式控制器。

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HiL 示意圖。圖/ARTC 提供

Vehicle in the Loop (ViL)

定義為將實車運動資訊回傳至虛擬環境中之驗證車輛,確保虛擬驗證車輛可與實際車輛之運動姿態相同,並透過虛擬感測模組偵測虛擬場景中之驗證車輛與對手車輛或相關物件之互動關係,再將此互動資訊傳輸至系統控制器 (ECU),控制器依感測資訊下達控制命令控制實際車輛之轉向、煞車或油門等底盤模組。

ViL 示意圖。圖/ARTC 提供

考駕照就考駕照,為何需要模擬驗證系統?

模擬驗證主要是幫助減少演算法開發時程以及改變 try and error 開發流程,以及利用工具可以提早進行複雜場景測試及場景重現,利用 PreScan 建置各種測試環境,且提高測試情境之複雜度,將測試情境導入 MiL 測試可提高演算法功能上的確定性;HiL 測試可驗證單純在模擬環境下結合 ECU 後兩者輸出結果是否一致;ViL 測試則為了提高實車測試驗證安全性,因此利用 PreScan 模擬環境條件提供真實車輛進行 ADAS 系統演算法開發驗證,最後再進行實車道路情境測試確保系統功能之完整性、可控性以及系統穩定性、強健性。

本文出自財團法人車輛研究測試中心;原文於,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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機車先進駕駛輔助系統(ARAS)如何守護騎士的安全?
車輛中心ARTC_96
・2019/01/31 ・1583字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

  • 文/車輛中心 技術服務處

先別急著騎車,你聽過機車專用的駕駛系統嗎?

因消費者安全意識的抬頭,許多國家皆有專責機構推行新車評價計畫 (New Car Assessment Program,NCAP),加上近年自駕車技術的快速發展,故現今汽車界最熱門的話題就是先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS);ADAS 領域(下圖)涵蓋範圍相當廣闊,只要是利用車上的感測器收集到的資訊,經由各系統處理器分析運算後讓車輛完成動作執行,都可算是 ADAS 系統;而其中多項功能原本車廠僅配備在高階或旗艦級車種,近年來在中階甚至一般車款也可看到,對於一般民眾而言已不再陌生而是購車時的基本需求。

汽車ADAS系統概略。
圖/ARTC 提供

當汽車的 ADAS 正被熱烈討論的時候,其實機車也有先進駕駛輔助系統,雖然中文看起來沒什麼分別,不過從原文 Advanced “Rider” Assistance Systems 中可以了解,這是 Rider(騎士)專屬的系統,因此其先進駕駛輔助系統就簡稱為 ARAS。

ARAS 早在 2008 年開始於歐洲有了雛型,但就像許多的汽車系統(Fuel Injection 燃油噴射、ABS 防鎖死煞車系統、TCS 牽引力控制系統等),將其裝載在機車上的技術門檻較高,感測器及系統處理器要更精緻更小型化甚至統合化,這一切都需要更長時間的研發與測試,才能將系統安裝在機車上並普及,而目前也已經看到許多廠家陸續發表 ARAS 系統,最快可以在 2020 年可看到實車配備。

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ARAS 駕駛輔助系統有三種

那未來會運用在機車上的 ARAS 系統有哪些呢?其實就上述所提到利用車上的感測器資訊,經由系統處理器分析運算後讓車輛完成動作,都可算是 ADAS/ARAS 系統,而歐洲 SAFERIDER-EU 聯盟針對 PTW(Power Two-Wheeler 兩輪動力車)的安全以及駕駛意識,優先列出數種較為重要的 ARAS 系統並說明如下:

車速警報功能 (Speed Alert Functionality)

車速警報功能示意圖。source:continental-automotive

當騎乘者行駛在路道上的車速超過最大允許速度時,提供警示訊息或警報聲響告知駕駛者適時進行減速動作,以車道允許的車速行駛可降低意外事故發生的機率,同時也降低發生意外事故發生時的死亡率(註:由國外研究得知 50km/h 發生碰撞之致死率為 30km/h 的 8 倍)。

前方碰撞警示 (Frontal Collision Warning)

前方碰撞警示示意圖。source:bosch-presse

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在機車行駛時,系統會不斷的透過車上的感測器獲得資訊,以車輛的行駛方向及當時車速為基準,搭配系統設定進行煞車時所需要的安全距離,若在此行駛方向的安全距離內有其他車輛、用路人或者是障礙物,有一定機率會發生碰撞時,系統會發出警報告知駕駛者需進行煞車或閃避動作,除了預防事故發生,也有效避免騎乘者僅以目測或當下騎乘感的誤判發生意外事故。

車道變換輔助 (Lane Change Support)

車道變換輔助示意圖。source:amcn.com.au

除了前方碰撞警示系統的預警,機車在道路上行駛時變換行駛路徑的頻度相對高於汽車,特別是在交通繁忙的壅塞市區,騎士必須注意保持前方車輛間距,同時還須注意側邊及後方的車輛,並不時查看後視鏡或轉頭,在行車過程中反而不易專心,因此車道變換輔助系統基本上是藉由車輛後方/側邊的感測器,偵測一定範圍內的車輛及車速,適度提醒騎乘者在視野盲區或特定區塊有其他車輛,降低潛在的風險避免意外事故發生。

騎車除了 ARAS,也別忘了防禦駕駛精神

ARAS 就功能看來是非常先進的駕駛輔助系統,不過可以發現許多系統還是以輔助騎乘者行車安全為主,如果騎乘者對於系統的提醒或報警置之不理,持續相同騎乘行為還是無法降低發生事故的風險,建議騎士應發揮防禦駕駛的精神:認知危險、預測危險、避開危險,未來再輔以 ARAS 系統的協助,騎乘機車更有安全保障。

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本文出自財團法人車輛研究測試中心;原文標題《騎士安全的守護者 機車先進駕駛輔助系統(ARAS)》,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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