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　　根據美國國家公路交通安全管理局 (National Highway Traffic Safety Administration,

NHTSA) 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。

車輛中心 研究發展處 /陳舜鴻

　　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。

▼表 1. 美國 NHTSA 自動駕駛車層級劃分表

運用雷射雷達 (LiDAR) 感測功能提升智慧汽車效能

美國 NHTSA 自動駕駛車層級劃分表

層級 定義

Level 0 完全無電子輔助設備，駕駛人擁有方向盤、油門以及動力的最大主控權的車款

Level 1 搭載一個或多個特定電子控制功能的車型，如 ESP 電子車身穩定系統。

Level 2 擁有兩個以上的自動控制，如主動式定速巡航與車道維持系統的結合。

Level 3 車輛多數時間自己行駛，但有關安全情況下駕駛者須能完全掌握車輛。

Level 4自動駕駛車輛未來的雛形，僅需要輸入目的地，車人乘客完全不需要駕駛，並不

能夠隨時改為人工駕駛。

資料來源：NHTSA;ARTC 整理 (2013/10)

LiDAR 應用的崛起因車輛自動化提升

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　　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等三大主軸技

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，Google 倚重 3D LiAR 的原

因有下：

一、LiDAR 可不分晝夜進行偵測，不受外在

電磁波干擾其性能；

二、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；

///////////////////////////////////////////

三、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 )；

四、紅外線激光雷射測距精確度高，量測誤

差為公分等級；

五、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 905nm 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。

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　　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

　　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

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。

///////////////////////////////////////////

▲圖 1. 福特 Kuga 使用單點 LiDAR 進行自動緊急煞車功能實現

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

圖片來源：Ford

不同類型之 LiDAR 對車輛智慧系統的應用

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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 100Hz，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，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 ; 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，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，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。

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▲圖 2. 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

　　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 2，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。

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　　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。

　　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。

四、不受光線影響

三、探測性能好

　　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：

　　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 15Hz，

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。

　　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。

一、解析度高

二、抗有源干擾能力強

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　　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

五、測速範圍大

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。

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　　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

///////////////////////////////////////////

　　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。

　　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。

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。

LiDAR 技術應用上需克服的限制與議題

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　　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。車輛自動化程度愈

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。

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ARTC 研 發 團

隊最新的自動

駕駛輔助系統，

利 用 GPS 定

位、 雷 達、 影

像等感測技術來進行路徑規劃

並引導車子行駛，再透過車身

四周的感測器來收集現場訊號，

偵測周遭的動態，自動抵達設

定之停車場並停入指定停車格。

ARTC 自動輔助駕駛系統（Autonomous Driving Assistant System）