如何確定 ADAS 主動安全系統真安全？用模擬驗證技術先測試！

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

• 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。

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。

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)

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)

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)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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；原文於此，如需轉載，歡迎與車輛中心聯繫。