2 車輛研測資訊 108期 2015-10

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LiDAR應用的崛起因車輛自動化提升

根據美國國家公路交通安全管理局(National

Highway Traffic Safety Administration, NTHSA)調

查指出，因駕駛者操作不當或不專心所造成的事

故高達76%以上，若有適當的輔助駕駛系統介入控

制，可以有效降低事故的發生，以自動緊急煞車系

統(Autonomous Emergency Braking System, AEB)為

例，若車輛裝有該輔助系統，估計將可再減少27%

事故的發生。華盛頓非營利智囊機構伊諾交通中心

(Eno Center for Transportation)調查報告顯示，如果

Level 4(參考表1說明)車輛占路上車輛的1/10，則每

年可減少至少1,000件交通事故，若占比達90％時，

則可減少近420萬件事故，守護21,700人的寶貴生

命，節省4,470億美元的損害，意即車輛自動化層級

的提升有助於降低交通事故發生比率，進而減少生

命財產損失。

未來車輛自動化層級的提升將面臨諸多技術的

統整，以拓墣產業研究所的分析，未來自動駕駛車

輛發展之關鍵主要分成感測技術（駕駛生理偵測及

車外環境感測）、通訊技術以及駕駛決策分析系統

三大主軸技術，三者環環相扣，其中，以車外感測

技術為車輛自動化層級提升的最基礎技術。

隨著車輛系統智慧化的提升，車外環境感測器

性能的要求也愈來愈嚴格，舉例來說，為滿足Level

1自動化層級系統(自動緊急煞車系統、車道維持系

統等)的感測器，僅需對單點一面向的障礙物進行

偵測，但提昇到Level 3自動化層級的智慧系統(高

度自動輔助駕駛系統)則需車輛全周偵測資訊，除

了感測系統的偵測範圍要更廣泛，偵測誤差更是要

求到公分等級，此外，還需克服自然環境所帶來的

影響，才可提供更多資訊給車輛智慧系統進行動態

決策的判斷。

在現有公開的高度自動輔助駕駛系統中，

Google無人車是最具代表性的整合系統，最重要

的車外感測元件是裝置在車頂上的3D LiDAR，

運用雷射雷達（LiDAR）感測功能提升智慧汽車效能

車輛研究測試中心 陳舜鴻

▼ 表1、美國NHTSA自動駕駛車層級劃分表

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專 題 報 導

Google倚重3D LiDAR的原因有下：

1. LiDAR可不分晝夜進行偵測，不受外在電磁波

干擾其性能；

2. 360度分層掃描(64層)可描繪出車輛周圍物體的

輪廓，有利於物體識別與分類；

3. 因紅外線反射原理的關係，可掃描出路面特

徵，除了可維持車輛行駛路徑，並益於車輛定

位(需搭配電子圖資)；

4. 紅外線激光雷射測距精確度高，量測誤差為公

分等級；

5. 全周掃描的半徑達100公尺，足夠提供車速提升

時車輛動態判斷的處理時間。

一般來說，LiDAR採用單束窄帶激光二極體

產生一波長為905 nm的脈衝波，此波段屬於紅外線

波，對於物體並無穿透性，絕大部分物體均可反射

此脈衝波，換言之，LiDAR可掃描出物體的輪廓；

其次，脈衝光束是以光速傳播，接收器在下一個光

束發射出去之前收到前一筆被反射回的脈衝光束，

因為光速已知，計算脈衝光束從發射到接收的飛行

時間（Time of Flight, ToF）便可換算出物體的相對

距離，及相對速度，目前市售LiDAR偵測障礙物的

相對速度普遍可高達到200公里/小時，高量測精確

度就是LiDAR最大的特點。

不同類型之LiDAR對車輛智慧系統的應用

自動輔助駕駛系統仍須搭配其他不同類型的

LiDAR獲得更多環境資訊，以下就針對LiDAR於自

動輔助駕駛系統上的功能進行說明。

單點式LiDAR已廣泛應用於車輛輔助駕駛系

統(Level 1)上，最廣為人知的是自動緊急煞車系

統，以福特Kuga車款為例，前擋風玻璃裝設單點式

LiDAR，如圖1，只要車輛前方危險碰撞條件範圍

內有一反光條，自動煞車系統立即啟動。就單一偵

測點的LiDAR來說，精確量測出物體相對距離就是

協助車輛智慧系統進行正確控制判斷的重要依據。

單點式LiDAR通常波束極窄，於空間中偵測或

搜索目標物的範圍相對狹窄，無法直接應用於較大

範圍的空間偵測，感測器的組成通常是將幾個發射

模組封裝起來，達到不同角度偵測的功能。因感測

模組結構設計上的限制，單點式LiDAR所能帶給車

輛智慧系統的訊息有限，僅輔助車輛於單一功能，

並執行簡單的動態控制，對於功能更複雜的車輛智

慧系統而言，需要更多的LiDAR偵測訊號。

將單一脈衝波束加上旋轉機構便可掃描出一

範圍內的環境，也就是二維雷射掃描儀(2D LiDAR

Scanner)的基本架構。因脈衝光束是以光速傳播，接

▲ 圖1、福特Kuga使用單點LiDAR進行自動緊急煞

車功能實現 (圖片來源：Ford)

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收器在下一個光束發射出去之前收到前一筆被反射回

的脈衝光束，所以掃描接收時差並不會因機構的旋轉

而有所延遲，再者，因掃描方式進行偵測，周圍物體

可因機構旋轉的角速度產生不同精密程度的掃描解析

度，以現有市售2D LiDAR Scanner的掃描頻率來說，

通常可達100 Hz，角解析度可精確到0.16度。

由於角度解析度高，可精確描繪出障礙物的

輪廓，如圖2，此特性有益於物體的辨識與分類，

多年前車輛中心(ARTC)與美國卡內基美隆大學

(Carnegie Mellon University)曾運用此特性共同探討

車輛自動追隨系統，如圖3；此系統的基本原理即

使用2D LiDAR Scanner掃描障礙物輪廓的特性，判

別前方物體是否為車輛，並運算出車輛的邊緣以及

物體中心，進行車輛追隨控制。

除此之外，美國卡內基美隆大學於2007年參加

DARPA Urban Challenge競賽時，曾運用2D LiDAR

Scanner掃描地面，再根據脈衝光束從地面與車道線

反射回來的強度(Reflection Intensity)差異，可判別

出車輛是否位於行駛車道內，如圖4，此特點有助

車輛智慧系統中，車道維持功能的應用。

有關2D LiDAR Scanner的應用還有很多，而

應用到車輛智慧系統上的功能大致如上述，從這

些系統的應用中不難發現2D LiDAR Scanner雖有探

測物體輪廓的功能，但實屬平面式的輪廓描繪，在

實際障礙物辨識的應用上仍有其障礙，例如： 2D

LiDAR Scanner掃瞄前方一部車輛之輪廓，並根據

其長寬維度可估算出一比值，但相同維度比值的物

體有可能是數塊紐澤西護欄，也有可能只是巨型保

麗龍磚，換言之，2D LiDAR Scanner無法精確得知

障礙物的類型。

近年來ARTC曾試圖利用雙2D LiDAR Scanner

對同一障礙物進行輪廓描繪，以兩層次的掃描資訊

提高障礙物體的辨識能力，根據實車測試的結果可

發現雙層輪廓的描繪確對障礙物的辨識有所提升，

▲ 圖2、2D LiDAR掃描結果與影像疊合

▲ 圖3、車輛自動追隨系統

▲ 圖4、利用2D LiDAR Scanner偵測車道線

(圖片來源：http://trid.trb.org/view.aspx?id=1320781)

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專 題 報 導

只是雙層輪廓的描繪對於非固定外型物體(例如：

人、動物、樹葉等)，亦或是外型線條複雜的物體

(例如：高底盤車輛、特種工程車輛、腳踏車等)，

均無法有效分辨，也因此更多層次的障礙物掃瞄，

或是立體空間掃描的技術便逐漸成為自動輔助駕駛

系統的感測器功能需求，3D LiDAR Scanner的問世

帶來立體空間偵測的一大突破。

2005年Velodyne公司將64組單束窄帶激光二極

體整合在一可旋轉360度的基座上，產生具有64層

即時二維掃描資訊的3D LiDAR Scanner。藉由64個

類似「斷層掃描」的方式建立即時全周三維環境，

如圖5，而此64層二維平面分布在26.8度的縱向掃描

範圍內，產生極細緻的全周環境輪廓繪製效果，現

今發展自動駕駛車輛的廠商，例如：Google、福特

等，均採用此模組作為環境偵測的主要感測器。

3D LiDAR Scanner能雀屏中選原因除了可即時

且精確地描繪出感測器周圍360度的環境，對於自

動駕駛系統來說，下述幾項理由足以證明其功能的

獨特性：

1. 解析度高：測距精確度小於2公分、角度分辨

率約0.09度，如此高的解析度可完整描繪出物

體輪廓，外加垂直偵測角度中，平均每0.4度即

有一個掃描層、全周資料更新率15 Hz，車輛

周圍的環境將無所遁形。對車輛安全來說，獲

得愈精確的環境資訊將更有助於系統決策的判

斷，減少錯誤決策發生的機率，一般來說，若

能感測到且分辨出並排行走的兩個行人，對於

決策系統就有顯著的助益。

2. 抗干擾能力強：3D LiDAR Scanner的脈衝光束

發射器之口徑非常小，即接收器可接收脈衝光

束的區域亦非常狹窄，因此，受到其他紅外線

雷射光束干擾的機會就非常小，此外，脈衝光

束實質上屬紅外線波，不會受電磁波影響，在

無線通訊普及的環境中並不受干擾，因此，在

一般應用環境中能干擾3D LiDAR Scanner的信

號源不多，非常適於用於自動輔助駕駛系統的

應用。

3. 探測性能好：對於3D LiDAR Scanner來說，僅

有被脈衝光束照射的目標才會產生反射，且紅

外線波並不像電磁波會受回波干擾等問題，對

於環境的幾何形狀、障礙物體材質等，均不影

響3D LiDAR Scanner的偵測結果，就以系統設

計角度而言，3D LiDAR Scanner的訊號可性度

十分高，且因訊號具高穩定性與強健性，無須

針對訊號額外設計雜訊濾波器。

▲ 圖5、裝設於福特無人概念車之車頂上的3D LiDAR (32掃描層)及其掃描結果(圖片來源：http://www.mem.com.tw/article_content.asp?sn=1504300006)

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4. 不受光線影響：3D LiDAR Scanner可全天候進

行偵測任務，且其偵測效果不因白天或黑夜而

有所影響，這點是目前車用電子大量採用的視

覺式感測器所達不到的功能。視覺式感測器常

因光線不足、曝光量過大、光差過大等問題而

降低其偵測環境的能力，但這些環境條件則完

全不影響3D LiDAR Scanner的偵測效能。

5. 測速範圍大：雷射掃描儀可成功掃瞄出一障礙

物的相對速度高達200公里/小時之輪廓，換言

之，對於車用系統來說，雷射掃描儀並不侷限

在市區或低速應用情境，高速移動下的情境亦

可被應用，此對車輛增加移動速度後之安全系

統設計有顯著的助益，在系統應用上也更具彈

性。

基於上述幾項優點，3D LiDAR Scanner可將

周遭物體非常細緻地描繪出來，並且物體位置誤差

維持在公分級，若搭配適當的演算法進行物體辨識

與分類，感測器所在的環境將不分晝夜地被偵測出

來，此對車輛主動控制系統來說，提供了十分珍貴

的環境偵測資訊，這也是現今許多車廠在設計自動

駕駛車輛時都會考慮3D LiDAR Scanner的原因。

LiDAR技術應用上需克服的限制與議題

然而3D LiDAR Scanner並非萬能，還是有使用

上的缺陷，首先，雖然3D LiDAR Scanner可不分日

夜進行環境偵測，但其所發射的紅外線波脈衝光束

易受天候和大氣的影響，特別是在大雨、下雪、濃

煙、濃霧等非晴朗氣候條件下，紅外線波的偵測能

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專 題 報 導

力會大幅衰減，感測性能亦受影響。這也是目前現

有之自動駕駛系統仍在氣候條件較佳的地區進行道

路實測的主要原因之一。

其次，3D LiDAR Scanner的造價所費不貲，

以64層掃描的3D LiDAR Scanner來說，售價逼近10

萬美金，此與一般車用電子感測器的售價相比，無

疑是天價，若要智慧系統普遍裝設此裝置，或是在

一般車輛AM市場中進行銷售，售價無疑是最大障

礙。

此外，龐大資料流雖帶來豐富的感測訊息，

但硬體處理與運算性能須相對提升。以32層掃描的

3D LiDAR Scanner為例，每秒可收集70萬筆點雲資

料，如此龐大的資料是嵌入式系統難以即時處理與

分析，勢必倚賴專屬電腦才能完整資料處理。然

而，一般市售車輛目前不太可能也無須專屬配備一

台工業級電腦來專責處理此部分的資料。最後，3D

LiDAR Scanner的硬體尺寸比現有車用感測器大上

許多。目前市售64層3D LiDAR Scanner的直徑與高

度分別為8吋與10吋，在車用感測模組的尺寸來說

已屬巨無霸級，不易隱藏於車體中，不僅視覺觀感

不佳，也因感測器暴露於車體外易受外力碰撞而損

壞。

因此，3D LiDAR Scanner雖然可為車輛智慧

系統帶來許多重要的環境偵測資訊，但實際應用上

仍需克服資料處理、資料儲存、資料分析等關鍵的

技術，在資料處理方面，以2007年美國卡內基大

學參與DARPA Urban Challenge競賽車BOSS的架構

來說，3D LiDAR Scanner一秒鐘環境偵測資料是由

130萬個點雲所組成，需要2.16GHz雙核心運算處

理器才有足夠運算能力進行資料的接收與處理，依

目前嵌入式系統來說，可滿足該效能的模組並不

多，所以現行系統仍採PC-based的架構。其次，因

掃描資料十分精細，掃描資料量也就相對龐大，需

有足夠硬體空間進行存取，以BOSS為例，需要2顆

500GBs的硬碟進行上述資料的儲存，以目前車輛

系統而言，資料儲存尚未有如此大容量的需求。再

者，分析巨量點雲資料需特殊的演算法才能有效擷

取資料特徵，獲得所需的環境訊息。因此，在應用

3D LiDAR Scanner所帶來的重要環境偵測前，相對

應的軟硬體與演算法技術勢必提升到相對的水準。

ARTC近幾年積極與國外知名大學技術合作，

學習LiDAR感測與訊號融合處理方面的技術，改善

車輛環境即時偵測與監控的能力，提升車輛安全系

統的性能。。車輛自動化層度愈高，倚賴LiDAR

Scanner的訊息也愈多，現有二維掃描資訊已不敷使

用，特別是自動駕駛系統將成為未來的熱門商品，

ARTC近年積極布局自動駕駛技術的研發，除購入

3D LiDAR Scanner，也培訓相關專業人才，在自動

輔助駕駛系統設計亦或是車輛智慧化的研發技術提

升都有顯著的成果。