工研院自駕車技術研發成果示範，採軟體區塊模組化設計、可快速移植多款現行車款

工業技術研究院(以下簡稱：工研院)於 2018 年 7 月 19 日於自家院所內部，進行了自駕車研發成果的初步展示。工研院機械所以 CMC Veryca 電動原型車為基礎，研發自駕車的模組化系統，其特點包含可適應全天候與夜間行駛、且即使在地下室等 GPS 較難以偵測之場域，依然可順利完成自動駕駛。

工研院機械所以 CMC Veryca 電動原型車為基礎，研發自駕車的模組化系統，其特點包含可適應全天候與夜間行駛、且即使在地下室等 GPS 較難以偵測之場域，依然可順利完成自動駕駛。

根據工研院表示，該輛 Veryca 電動自駕車經過 3 年半的研發時間，結合 7 個 LiDAR、6 個攝影鏡頭、以及 1 個前方的雷達安裝於車輛，在內部演算法、感測系統的互補搭配之下，經過實驗測試，面對一般降雨、夜間、起霧等狀態，自駕車依然可順利行駛，且該輛自駕車的最高車速目前可達時速 60 公里，電力續行為 3 小時。

工研院表示，該輛 Veryca 電動自駕車經過 3 年半的研發時間，結合 7 個 LiDAR、6 個攝影鏡頭、以及 1 個前方的雷達安裝於車輛，在內部演算法、感測系統的互補搭配之下，經過實驗測試，面對一般降雨、夜間、起霧等狀態，自駕車依然可順利行駛。

而工研院開發這輛自駕商用車的近程目標，是待國內法規通過、能讓自駕車到實際道路行駛測試時，將設定新竹高鐵站，或者清華大學、交通大學的接駁點，提供短途接駁服務；其次則是將科學園區的物流運輸結合自駕車，可以商用自駕車進行貨物運送等等。

為了實現這些都會區的自動駕駛車輛運行，工研院提到，如何克服 GPS 定位遇到遮蔽(如地下室、隧道等等)、或是較細小無法精準偵測的巷弄的問題，這些是一大關鍵。因此，工研院以 SLAM 技術（Simultaneous Localization and Mapping），讓車輛定位之後，進行現場建構地圖與路徑規劃，如此一來便可依照不同場域與功能，快速進行技術組合，讓車輛順利行駛。

為了實現這些都會區的自動駕駛車輛運行，如何克服 GPS 定位遇到遮蔽(如地下室、隧道等等)、或是較細小無法精準偵測的巷弄的問題，這些是一大關鍵。因此，工研院以 SLAM 技術，讓車輛定位之後，進行現場建構地圖與路徑規劃，如此一來便可依照不同場域與功能，快速進行技術組合，讓車輛順利行駛。

除此之外，工研院的自駕車還可進行自駕車車隊間的互動，即時的動態路徑規劃、無須前後車定位停車格即可自動停車等功能。

工研院最後表示，長程目標則是希望能將這些技術移轉，因此該輛自駕車的系統採軟體區塊模組化設計，只要車廠提供車款的一些資料，便可將模組移植到現行多款車上。而工研院也會持續擴充自駕車車型，建立物流車隊與後端車隊監控管理系統，期待透過接駁、物流等服務，慢慢讓國人能接受適應自動駕駛車輛。

工研院最後表示，長程目標則是希望能將這些技術移轉，因此該輛自駕車的系統採軟體區塊模組化設計，只要車廠提供車款的一些資料，便可將模組移植到現行多款車上。

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