「路面貼合技術」是新的道路施工方法嗎？可別誤會了，這是應用在車用抬頭顯示器（Head-Up Display；HUD），讓駕駛眼前的實體路況與引導的虛擬箭頭，精確貼合的技術。如同Google地圖的行人實景導航功能，路面貼合技術讓行車更直覺、安全，也開啟了新世代的駕駛體驗。
使用過導航系統的駕駛人應該都有這個經驗，行駛在複雜的大馬路口導航要你「微靠右走」，到底是多少才叫「微」？抑或是車輛行走在快速道路高架路段，但導航以為行走在平面而不斷發出轉彎的指令……在行車速度快時，駕駛的躊躇不僅會造成車流不順暢，更容易發生事故。
為了解決駕駛們的痛點，工研院成功研發出「路面貼合技術」（PathSync），將擴增實境（Augmented；AR）功能應用在抬頭顯示器，將貼合地面的行車引導箭頭直接在擋風玻璃上顯示，不再受限固定的顯示範圍，不管道路如何複雜，虛擬箭頭都會指引汽車明確要「多微」或「多彎」的行駛方向，當需要轉彎時，駕駛無須多花心神去思考後決定要轉到哪個路徑，僅需跟著「我視AI箭頭」走，駕駛體驗更為直覺，用路安全將全面提升。
貼合路面即時指引 開車不再猶豫不決
工研院電子與光電系統研究所經理林郁欣表示，這套駕駛輔助系統有3個主要功能，分別是即時車道辨識、自適應景深切換和即時物件辨識。
「即時車道辨識」會根據路況生成虛擬箭頭，箭頭會即時貼合路面並隨著車道變化調整，為駕駛者精確指引行進方向。林郁欣解釋，傳統導航駕駛還是得分心思考行駛方向，這套系統可在路口或轉彎處況提供直觀的資訊，未來接入導航圖資，可協助駕駛在變換車道前提供明確指示，「減少猶豫時間，增加行車安全。」
「自適應景深切換」則會根據車速和駕駛者視線角度切換景深，提供駕駛最佳化的追蹤用路變化感受功能。「當市區低速行駛時，虛擬指引提供較近的資訊，而高速行駛時駕駛反應範圍需要遠，虛擬指引則需提供更遠景深的指引訊息，」林郁欣說。「即時智慧物件識別」則融合影像顯示與深度學習物件識別技術，識別道路號誌、斑馬線、紅綠燈與警告標示等用路資訊， 直接將訊息顯示在擋風玻璃，讓駕駛不須額外分心掃視複雜用路環境導致遺漏重要行車號誌，能更安全且直觀地獲取路況資訊。
我視AI魚缸技術 運用至路面貼合
林郁欣透露，「路面貼合技術」其實脫胎自榮獲2023年「美國消費性電子展創新獎」的「我視AI魚缸」。我視AI魚缸結合AI人工智慧和新型顯示技術，可捕捉參觀者視線，判斷遊客的正在看魚缸中的哪種水族生物，並在透明顯示螢幕上顯示相關資訊，準確率高達98%，這項創新的互動技術運用了虛實整合與動態映射座標轉換技術，識別使用者的臉部、眼球、骨架行為等，同一團隊靈機一動，將其核心延伸至車載領域。
「將導航虛擬箭頭與實體路面貼合的技術，難度不低。」林郁欣說，由於臺灣道路複雜度極大、路小又障礙物多，光靠單一邏輯無法完成識別，比如車道線確實是重要的參考點，但車道上有緩速帶、斑馬線等會干擾判讀，必須要融合更多資訊才能準確觀察、分析路況。
工研院研究團隊利用路面特徵來為系統建立定位點，從中提取如人行道、邊坡或路邊水溝蓋邊緣等不會在短時間出現變動的物體來進行計算，協助軟體偵測並識別車輛的具體位置後，才能達到虛實融合，持續貼合路面的目標。
高效運算力 虛實精準融合關鍵
此外，虛擬箭頭要跟著路況改變，不管遇到彎路，或是駕駛人轉彎、迴轉，箭頭與路面都能精準貼合，並與車道寬度、道路框架和車道特徵相匹配，這些都需要進一步精確調校，當中涉及大量運算。
林郁欣解釋，在駕駛過程中車載攝影機所接收的影像，實際上是由多張圖片組成的連續影片，系統必須即時處理這些影像，分析每張圖片並生成出貼合路面的虛擬指引箭頭。工研院團隊透過高效運算力，實現即時運算，連轉彎角度都可精準掌握，超越絕大多數，僅仰賴固定圖資的導航系統。
研調機構Precedence Research預估，從2022年至2032年，車用抬頭顯示器市場年均複合成長率高達32%，呈現強勁成長。工研院的路面貼合技術，可搭配多種顯示科技與導航圖資，與車輛抬頭顯示系統整合，提供更智慧、便捷和安全的行車體驗，也協助產業搶攻高速成長的車用智慧顯示市場。
（本文由工業技術與資訊授權轉載）
