【司圖觀點：自駕車核心技術與圖資的重要性】#Bruce​

在Tesla市值正式超越Toyota後，自駕車的風潮再度席捲全球。根據2020 KPMG對各國自駕車成熟度排行榜（包含政府法規、技術創新、基礎建設、消費者接受度），台灣暫居世界第13名，本篇將會介紹自駕技術架構。

​​自駕車的架構從最前端蒐集感測辨識、高精圖資、車輛定位的資訊，到做出決策，本篇會著重在前端的資料蒐集。​

首先，感測辨識裝置不外乎攝影機、雷達、光達（Lidar）、超音波去做排列組合，而車廠分佈大致上以有無光達做為分界 –– 上述提到的特斯拉是採用8個攝影鏡頭、12個超音波感測器以及毫米波雷達的組合；Google 旗下自駕車公司 Waymo則是使用街景車光達的代表，關於各家廠牌所用的設備，可以參考由ARTC整理的圖表：​​高精圖資（Highly Automated Driving Map；縮寫HAD map）相對傳統的導航電子地圖，高精圖資能夠精準描繪出道路的形狀和細節，包括道路寬度、交通號誌都會精確顯示，最重要的是「公分」等級的精度，才能確保自駕車的行駛安全。​​

有了圖資之後，車輛所在位置就是決策判斷的最後一項要素。車輛定位上，GPS-RTK（GPS的應用，之後會再做介紹）輔以IMU（慣性感測器）是目前價格便宜同時能達到公分級定位的選擇，只是無法屏除GPS訊號遮蔽的隱憂；擁有光達的Waymo陣營，亦可以搭配3D點雲圖資的定位技術。

最後，如果車廠已經建立起高精地圖，車輛就能透過高精地圖提供的特徵點去辨識目前所在的位置。​​總結來說，自駕車除了需要即時蒐集道路狀況的感測器，高精度的圖資和定位技術同樣關鍵。司圖科技目前未涉足自駕車領域，但採用Waymo等級的光達繪製室內3D點雲圖，再整合場域中既有的無線訊號完成定位系統，一次補齊室內圖資與定位的需求！

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