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塞車好心煩!自動駕駛能解嗎?——台大資工林忠緯專訪

科技大觀園_96
・2021/02/08 ・4673字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

每到年節時期,不管返鄉或是出遊,用路人最討厭遇到的就是塞車,漫長的等待、讓人踩剎車踩到腳痛的行車速度,抑或是被汽車廢煙包圍的感覺,本是愉悅心情恐怕都大打折扣。你也是恨不得讓「塞車」這個詞消失在這世界上的人嗎?自動駕駛或許能幫你達成心願喔~感到好奇的話,那就繼續看下去吧!

造成塞車的幕後黑手是誰?

試想,人類與機器人在駕駛汽車時,要維持車與車之間等速前進,誰會 hold 得最好呢?答案很明顯是……機器人!為什麼呢?關鍵就在於「人類的反應速度」,反應速度因人而異:當老(手)司機在開車時,他們能夠對於哪時候該踩剎車、油門的反應速度快,因此不會因誤判與前車之間的距離,而落下一大段「空白車距」;然而菜鳥司機就不一樣了,他們反應速度沒有老(手)司機快,所以在看到前方車輛時,因無法正確判斷哪時候踩剎車最恰當,加上基於安全意識都會先減慢避免 A 到前車為第一反應,「空白車距」自然就出現了~而後方的車輛們會因為這位菜鳥司機(老鼠屎)的行車速度減慢而開始擠成一團,造成塞車。

相信駕駛人們遇到塞車的反應都跟圖片中的人一樣煩悶不堪。圖/GIPHY

相反地,當機器人在行車時,因為他們的動作程序一致,因此能穩穩地維持等速行駛。這也就是為何現今車廠想推出自動駕駛車(以下簡稱「自駕車」)的原因之一。自動駕駛真有那麼神嗎?讓我們來一一剖析它吧!

延伸閱讀:連假無法逃離宿命!為什麼會塞車呢?

自駕車大小事

自動駕駛,顧名思義就是讓車子在無人為操作的情況下,將行車速度與控制車間距離等原本需要手動操控車子行進的動作轉為自動化,以減輕駕駛人的行車負擔。

  • 自動駕駛分級:

自動駕駛可是也有分級制度的!國際汽車工程師協會 (Society of Automotive Engineers, SAE) 依據汽車的自動化程度分為以下級別:

參考資料:SAE International

時至 2020 年末,汽車業的自動駕駛即將發展至第四級,第五級則是各企業競相達成的最終目標。

  • 自駕車的配備主要有哪些?
    • 感測器:相當於人類的眼睛,能辨識障礙物的種類及位置。而感測器又可分為攝影機(Camera)、光達(LiDAR)、雷達(Radar)、超音波這四種,不同種的感測器對於環境辨識及障礙物解析力也會有差異。
    • 動態定位:相當於 Google 地圖功能,當接收來自感測器的環境資訊後,自駕車能協同 GPS、IMU 與高精準地圖資訊等定位工具自動辨識車輛所在位置及設定目的地。
    • 智慧決策:相當於人腦的決斷力,透過整合電子地圖 (RNDF/OpenStreetMap)、感知融合(Perception)、靜態軌跡規劃(Mission Planning)、行為規劃(Behavior Planning)以決定自駕車整體需執行哪些動作及規劃。
    • 電控底盤:負責車子的轉向、剎車及油門。

參考資料:自駕車發展趨勢與關鍵技術

自駕車能透過感測器偵測車距以維持車與車之間最佳距離。圖/GIPHY

自動駕駛真的能解決塞車嗎?

自駕車本身雖能達到自動辨識路口標誌及安全煞停系統,但它就像一個好的食材,需要透過精湛的廚藝及調料的輔助才能發揮它最完美的風味,而輔助自駕車的便是「車聯網」。究竟什麼是「車聯網」?自駕車與車聯網的搭配真的能解決塞車嗎?就讓台大資工系的林忠緯教授來幫大家解惑吧!

林忠緯教授熟知自駕車與車聯網的研究。圖/轉自科技大觀園。

林忠緯教授小檔案:
林忠緯教授在博班時期的研究題目即是關於 Cyber-Physical System(CPS)的研究,而 CPS 簡單來說是指能夠執行物理層面上動作的電子產品,例如車子(能在路上行走)、心律調節器(能放電控制心律)都屬於 CPS。林教授在博班的研究即是關於車子的 CPS,也曾在美國通用汽車(General Motors)實習,畢業後持續拓展自己所長,進入加州矽谷的豐田汽車(Toyota InfoTechnology Center)擔任研究員。林教授熟知自駕車與車聯網的研究,自身也致力於自駕車、車聯網與資安問題的研究,並開心表示對於未來 28 年後自駕車的展望懷抱深深的期許。

  1. 車聯網是什麼?
    車聯網(Internet of Vehicles,IoV)是指車與車之間(vehicle-to-vehicle,V2V),或車與道路狀況(Vehicle-to-everything, V2X)之間利用網路互相交換、接收感測器所會彙整出的訊息,以達到更完善、迅速的交通網絡資訊交流,讓用路人能即時獲得路況的整體資訊。
車聯網就是車子版本的物聯網。圖/Pixabay
  1. 自駕車結合車聯網真能解決塞車嗎?
    若要剖析塞車問題,其實可以分成以下幾種狀況,自駕車必須面對各種塞車情況作出相對應的解決方案。
    1. 選擇路徑:假如過年走春行程是去宜蘭玩,大家通常會想到要走雪隧,然而當大家都走雪隧的話,勢必會造成大塞車。而車聯網能即時追蹤到已經開始塞車的道路,並通知自駕車可以改走較為不塞車的路段(例如北宜),這時候就達到了疏散車流量的效果。
    2. 路口與路口間的交通號誌:假如今天車子走在路上,一路都是綠燈當然令人心情愉悅,反之,則會導致後面開始塞車,因此在車聯網當中也可以整合總體交通號誌的順暢運行。
    3. 單一路口的車輛運行:通常遇到駕駛人遇到路口,都需先放慢行駛速度,觀察轉角方向是否有來車,再行通過;當一個路口車多時,塞車肯定逃不掉~而車聯網能達成上述第二點的升級版——便是不用交通號誌!車聯網就像是開上帝視角,可以同時獲得路口的各道路資訊,而這些資訊是單一自駕車無法自行偵測的,自駕車針對這些資訊做出相對應的動作,而自駕車對於這些動作的控制能比駕駛人更加精準,因此車聯網與自駕車能夠相輔相成增加路口的運行效率。
    4. 單一車輛的運行:車聯網與自駕車亦能互相搭配在安全的前提下縮短跟車距離並減少過度保守的煞車,如此道路的使用率能夠提升,也能減少塞車的機率。
自駕車結合車聯網能達成無須紅綠燈,路口間也能順暢行駛。圖/GIPHY

林教授認為自駕車結合車聯網勢必能解決部分層面的塞車問題,也能避免酒駕、恍神、視線死角等人為意外肇事的發生比率,但在現實生活要自駕車能實際放在道路上跑,現階段仍面臨重重難關。

  1. 自駕車的發展現階段會遇到哪些瓶頸?
    讓我們想像一下,當自駕車、車聯網已完全取代所有的交通系統,實際上最有可能會發生以下幾種瓶頸:
    • 瓶頸一:自駕車的整合系統尚未完善
      林教授個人認為目前自駕車的整合系統會是一大問題,即便供應商提供再好的車組配件,配件與配件之間的整合系統不佳還是會造成車子載運行時效率不佳甚至還可能會釀成車禍,或是遭駭客入侵自駕車系統。所以教授認為設計一個具縝密規畫的整合系統,不僅可以讓車子運行順暢,也能保障駕駛人的安全。
    • 瓶頸二:法規訂定的難題
      當自駕車發生車禍了,那誰該跳出來負責任呢?該怪自駕車內部的機器學習沒有收納進這些意外狀況的數據嗎?還是都是工程師的錯?其實這也是自駕車衍伸出的頭疼題,而林教授針對這個問題也提出相關建議,例如在購買自駕車時,售價的一部分可以作為保險補償,當發生意外時,便能獲得補償金。
    • 瓶頸三:消費者的接受程度
      消費者在購買商品時常會考慮價格及使用感受,而自駕車雖然目前製造成本高昂,但相信未來隨著自駕車的研發技術逐漸成熟,成本也會隨之下降,但成本要降到多低才能達到量產,以及售價普遍是消費者能接受的範圍仍是個問題。另外,感受度的部分,當我們坐進自駕車裡面,由於自駕車可以精準縮小車距,因此當對向來車很近地迎面衝過來,真的不會嚇到嗎?因為自駕車有別於以往的行車感受,所以也不見得能被所有消費者接受。
      另外,有部分消費者享受自己駕馭車子的樂趣,所以他們也不會想使用自駕車,當道路上並非統一是自駕車的情形,要達成車聯網更是難上加難哪~
    • 瓶頸四:資安問題
      自駕車結合車聯網運行時極需網路,而有網路的地方,駭客便如影隨形,當駭客像電影情節一樣駭入車聯網時,不但會構成駕駛人的性命威脅,甚至還會造成全面性的交通世紀大癱瘓!水能載舟亦能覆舟,車聯網雖能讓交通運行更順暢,也可能會釀成一場可怕的災難,因此林教授強調維護資安也是設計車聯網的重點項目。

解決塞車問題的理想藍圖

當我們檢視塞車問題的視野再拉遠一點,除了自駕車及車聯網以外,教授也慷慨地分享了以下管道解決塞車問題:

  • 共享汽車:當大家都選擇搭乘共享自駕車,便能減低車流量與車子的總量(大家更傾向不買車),路上的車子少了,便能減低塞車的發生率。(傳染病盛行的時代不太適用)
  • 道路擴大:當車子的總量下降,停車需求減少,空間使用更有彈性。當道路新增了好幾條線,便能分散車流,避免全部車子堵在同一條路上。
  • 網路通訊:現在網路科技發達,人們在家也能透過網路完成視訊會議、參與活動,減少出門的必要性,也就無須駕車。

結語

雖然現階段自駕車要完全解決塞車問題仍需經時間歷練,但相信透過林忠緯教授及眾多研發單位的辛勤貢獻,大家在春節期間能夠利用自駕車與車聯網享受更加順暢、迅速的行車體驗,而不再受塞車之苦的日子指日可待!新春期間,也祝大家行車平安,旅途別塞!

塞車問題仍需大家共同努力解決,才能營造良好的交通網絡。圖/GIPHY

參考資料

  1. 「自駕車受騙上當和辨識盲點」之專家回應
  2. 為何美國交通部選用SAE的自動駕駛分級,而棄NHTSA丨汽車商業評論
  3. 自動駕駛車發展現況與未來趨勢
  4. 何謂自動駕駛?
  5. 關於自動駕駛:內行人才會懂的有話直說
  6. 對於塞車問題,智慧交通提供的四大解決方案
  7. 塞車讓駕駛踩煞車踩到抽筋,汽車新科技解決這困擾!(內有影片)
  8. 2020 最新自動駕駛技術報告出爐!以特斯拉、Volvo 為例,全面涵蓋智駕技術
  9. 網宇實體系統與製造應用- 熱門焦點- 經濟部技術處
  10. Wevolver: Knowledge for engineers
  11. 一起來用十分鐘略懂自駕車吧!GoGoGo!
  12. 無人駕駛車/自駕車技術探索
  13. SAE International
  14. 科學月刊:不需駕駛也能輕鬆上路-淺談自駕車與高精地圖

 

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科技大觀園_96
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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。


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Omicron 變種病毒從哪來?打疫苗有用嗎?Omicron相關研究彙整

台灣科技媒體中心_96
・2022/01/22 ・2931字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國內境外移入已出現變種病毒 Omicron 案例,引發國人擔憂。至去年 12 月中為止,我們僅略知 Omicron 會造成曾染疫者再次染疫的風險增加,不過,初次感染比率卻下降,而 Omicron 病毒的傳播力尚待研究證實。

另一方面,Omicron 變種病毒從去年底爆發全球疫情至今,大家最關注的就是新冠疫苗的保護力是否會因為 Omicron 病毒而失效。科學家在 2021 年底初步用施打疫苗的血清做測試,發現這些血清對 Omicron 病毒的抗體反應有下降;但台灣科技媒體中心綜整至今(2022)年陸續發布尚未同儕審核的預印本研究,發現人體由疫苗或感染病毒獲得的 T 細胞免疫反應,並沒有因為 Omicron 變種病毒而受到太大的影響,表示人體過去打疫苗或受新冠病毒感染後,仍帶有一定程度的保護力。

人們施打疫苗或受新冠病毒感染後,面對Omicron 仍帶有一定程度的保護力。圖/envato elements

「台灣科技媒體中心」彙整 Omicron 相關科學文獻,提供國人參考,增加對最新變種病毒的認識。

Omicron 從哪來?這次變種有什麼特徵?

Omicron 變種病毒在 2021 年 11 月 26 日,由 WHO 正式命名。科學家觀察 Omicron 的序列時發現,它與之前的變種病毒相較,突變位置的數量最多。造成全球大流行的 Beta 和 Delta 病毒,改變棘蛋白功能的突變分別是 10 個和 9 個,而 Omicron 有 36 個,這是引起科學家們擔憂的最主要原因。

研究發現,Omicron 病毒在南非,「再感染」的風險增加,但這並不能說明是因為 Omicron 病毒的傳播力變強。南非流行病模擬暨分析中心(SACEMA)於 12 月 2 日,發表尚未經同儕審核的研究,根據 11 月 1 日至 27 日間的數據指出,南非當地曾經感染新冠病毒者,又再感染 Omicron 病毒的風險較高。推測應是從自然感染新冠病毒獲得的免疫力,對抗 Omicron 的效果下降。該研究提醒,雖然再感染率上升,初次感染比率卻下降,研究無法回答再感染率增加的原因,也無法說明 Omicron 免疫逃脫的程度。

南非國家傳染病研究所(NICD)病毒學家潘妮.摩爾(Penny Moore)認為,南非的新冠疫苗覆蓋率較低,再感染率高,所以關鍵在於感染後的症狀與重症程度。雖然目前 Omicron 在南非案例增加快速,但在英國主要流行的變種病毒還是 Delta,因此很難從案例數字看出 Omicron 的傳播狀況。

(示意圖)圖/envato elements

Omicron 會讓疫苗失效嗎?

目前科學家是依據觀察抗體量,來判斷疫苗的作用,而其中的原理,長庚大學臨床醫學研究所教授顧正崙說明:在對抗致病性微生物的戰爭中,後天免疫系統由 B 細胞產生的抗體與 T 細胞的細胞免疫,組成兩個交叉火網。新冠疫苗可以誘發 B 細胞產生抗體,抗體主要中和病毒預防感染。

Omicron 由於在棘蛋白上有高達 30 個以上的突變,由疫苗誘發中和抗體的能力對 Omicron 的結合能力下降,這點也在大量的體外抗體中和實驗中所證實,解釋為什麼接受過疫苗的人仍會被 Omicron 感染;尤其是 AZ 疫苗這種抗體誘發抗體能力較低的疫苗,幾乎沒有辦法有效預防感染。

國立陽明交通大學微生物及免疫研究所退休教授 黃麗華 也說明,相反的,T 細胞辨識的不是棘蛋白結構,而是呈現在細胞表面上的小片段蛋白質(約 10~24 個胺基酸)。棘蛋白中,約估有數十條小片段可被呈現在細胞表面,可被輔助型及殺手型 T 細胞所辨識。

Omicron 病毒在棘蛋白上雖然有 30 多個突變點,但其中可能影響T細胞功能的分別只有 28% (輔助型 T 細胞)及 14% (毒殺型 T 細胞)而已。換言之,絕大部分因疫苗引發的 T 細胞仍可充分辨識被 Omicron 病毒感染的細胞、並且將之清除。T 細胞反應沒有因 Omicron 病毒而受到太大的影響。(但若未來突變持續增加,呈現在細胞表面上的小片段蛋白質受到更多影響時,T 細胞反應有可能也會隨之降低。)

Omicron 的突變能讓抗體結合力下降,但對T細胞的辨識功能影響不大。圖/envato elements

這樣的研究也解釋了為什麼 Omicron 病毒雖然能造成接受疫苗後的人得到突破性感染,造成感染人數大幅上升,但是由於 T 細胞免疫還是能有效對抗感染,比起未接種疫苗者,這些確診者多為輕症或無症狀。

我應該接種第三劑疫苗嗎?第三劑如何挑選?

中興大學獸醫病理生物學研究所所長吳弘毅 指出,Omicron 會快速流行有許多原因,例如南非疫苗覆蓋率低,各國的防疫措施不同也是影響的重要因素。而判斷 Omicron 影響疫苗效果的關鍵在於,疫苗是何時施打的,因為較早施打疫苗者產生的抗體會逐漸下降。國內病毒專家施信如 則表示,台灣現在的相對優勢是,大多數人最近已施打完第二劑,保護力較高。

但兩人皆認為,提高現階段的保護力,國內最早施打疫苗的第一線人員與高齡老人,可加打第三劑作好保護、提升抗體濃度。另外,較早施打 AZ 疫苗的人,也需要盡快打第三劑。

在第三劑挑選上,施信如說明,AZ 疫苗是利用「腺病毒載體」,免疫系統再次辨認腺病毒時容易消滅疫苗載體,而減低 AZ 疫苗的效果,可能不適合作為第三劑。反過來說,原先打 mRNA 疫苗的,可以第三劑再打 AZ 疫苗,也應該考慮其他種類和品牌的疫苗,包含 Medigen(高端)與 Novavax,蛋白質疫苗也可以是很好的選擇,而不是僅限 AZ、BNT 和莫德納。

國內最早施打疫苗的第一線人員與高齡老人,可加打第三劑作好保護。圖/envato elements

此外她也提醒,疫苗施打策略應該考量全球疫苗的整體覆蓋率,富國可以一直補打第三劑疫苗,但這次 Omicron 疫情來自的非洲,相對之下較沒有量能施打第三劑,應要趕緊提升其他各國(窮國)第二劑疫苗的施打率,並持續關注這些疫苗覆蓋率低的國家的病毒變異。

吳弘毅則表示,以整體來看,未來,我們可能需要如同流行性感冒疫苗一樣,每年固定的月份同時補打新冠疫苗,讓全球的抗體或免疫能力同步。

Omicron 的研究還在進行中

有關 Omicron 的突變對傳播力、各廠牌疫苗的影響,以及感染後的情況,科學證據都還在累積當中。「台灣科技媒體中心」強調,目前應有效評斷最新研究證據的可信度與推論程度,國人不宜在未有足夠證據的狀況下,急於做出對於 Omicron 病毒的評判。

施信如與吳弘毅也表示,從現在 Omicron 有限的資料來看,Omicron 是否會對台灣造成嚴重影響仍未知,必須考量台灣的疫苗覆蓋率、防疫策略以及醫療量能。同時,台灣也須嚴密監測各國 Omicron 的疫情狀況和最新研究,以協助政府進行政策判斷。至於一般民眾則需有心理準備,防疫是長期的工作,勤洗手和戴口罩仍然是最重要的防疫基本方式,如此才能盡量降低接觸病毒的量。

勤洗手和戴口罩仍然是最重要的防疫基本方式。圖/envato elements

 

台灣科技媒體中心_96
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