時至今日，行車安全的重要性已經全然凌駕速度、舒適、媒體服務等項目，成為用路人最為重視的功能。近年來關於行車安全的技術推陳出新，由內而外，結合各式感測裝置與車載機設備、自動化偵測威脅與適時警示的系統應運而生，且隨著科技的發展不停的進步，追求無微不至的行車安全。
前言
依據交通部警政署的統計，光是民國101年度，全國發生了將近25萬件的各式交通事故，死亡兩千餘人，受傷三十餘萬人。在這些事故之中，因行車視線死角、駕駛人分心疏忽等佔了大多數的起因，以台灣機動車輛年增率以平均2.33%正成長的情況下，行車安全的重要性，加速了各式科技實際應用在車輛上，用以防範事故的發生。
在諸多車輛應用技術如雨後春筍的出現之中，大致上可以分為駕駛狀態分析、車輛行車死角的消除，以及車身狀態監控幾個技術部份。科技的進步帶來了多樣化的媒體服務，卻同時帶給了駕駛者在行車時容易分心疏忽的後遺症；而軟硬體的成本大幅降低，則讓各式感測器可以廣泛的應用在市售車上。如何讓科技這把兩面刃成為行車上的助力，是眾家廠商持續努力的目標。
根據市場研究機構IC Insights的研究報告表示，在眾多車輛電子的領域之中（如車輛傳動系統、底盤懸吊系統等），車輛安全系統的年複合成長率高達11.9%，居所有項目之冠。本文將就行車安全的現在與未來，以及技術的走向進行深入的探討與分析。
車機服務多樣化 影響駕駛安全
2012年，Frost & Sullivan發表研究報告「歐洲與北美車用顯示器/儀表板市場策略分析」，其中預估到2017年歐洲市場將具備將近一億台車用顯示器，以及在北美市場規模將達到約一千萬台的規模。其中，分析師Krishna Jayaraman對於這樣的現象表示：「車內資訊的管理將是一個巨大的挑戰，而此挑戰與駕駛人的分心問題密切相關。」
然而，不只是車內的資訊會造成駕駛人分心的情況，現今許多國家都在道路上設置電子看板，藉此顯示各種即時道路資訊，但是卻同樣造成了用路人分心的狀況，瑞典交通管理局在Traffic Injury Prevention期刊中便發表了研究報告，明確指出具備閃光顏色與跑馬燈功能的電子看板，確實造成了用路人視線的過多停留，對於交通安全有很大的威脅。
除了接收資訊的分心狀況發生，疲勞、酒駕都是常見造成行車安全威脅的主要原因。為了抑制由駕駛者所導致的行車危險狀況發生，駕駛狀態監控遂成為行車系統的開發重點。
資料來源：道路交通安全年報
圖 1 100年度道路交通安全事故概況，其中可見因專注度而造成的事故佔大多數的比例
防範駕駛分心 衍生駕駛狀態監控
如何對於行車時的駕駛者狀態進行監控，以求在駕駛者產生分心、疲憊，可能會造成行車危險的情況時，適時提出警示，避免事故的發生。當前的研究包括了駕駛影像資訊、以及分析車身感測器資訊，並且整合各類資訊來進行駕駛者狀態的判斷，對駕駛者目前的行車狀態進行預測。
資料來源：自行繪製
圖 2 駕駛監控資訊整合
判斷駕駛者狀態，最為直接的是透過架設一台監視駕駛者的攝影機，並經由觀察駕駛者的臉部表情辨識，作為駕駛狀態分析的有力參考。人類的臉部特徵是非常明確的辨識標的，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴這些五官，以現今的影像辨識技術已可以達到非常高的辨識率，也藉由這些特徵點的設定與辨識，模擬出駕駛者當下的表情扭曲（warp）情況。而近年來對於臉部表情辨識的準確性，最重要的影響，莫過於建立臉部資料庫的技術大幅進步，事先建立符合監控環境的臉部表情資料庫（training data），可以讓所拍攝下來的駕駛者五官表情，與資料庫進行相似度的比對，瞭解駕駛者的狀態。更進一步，可以藉由頭部的位置、視線的移動、眨眼的頻率，來判斷駕駛者是否注意力分散，或陷入疲憊的狀況。
資料來源：PSA Peugeot Citroen & EPFL
圖 3 駕駛臉部表情偵測
除了直接分析駕駛者的影像之外，為了補足影像辨識不可避免的誤判情形，分析車身感測器所產出的資訊，是最為簡易而直接的方式。感測器訊息可以產生自外掛的車身雷達（偵測鄰近車輛）、車身攝影機，或是由車內電腦、控制器區域網路（CAN）所產生的車內資訊來進行分析，進而瞭解駕駛者是否能夠安全駕駛車輛。
車身雷達已經廣泛被使用在停車前後視角盲點的輔助上，近日更有用來偵測障礙物，進而避免碰撞的功能出現。在偵測周圍障礙物的距離上，雷達（雷射測距儀）有著反應快、精準度高的特性。應用在行車動態的監控上，車身雷達則可以利用來偵測前後車輛的車頭時距（Time Headway），車頭時距可以視為前後車輛的間距，一般來說，在駕駛者狀態專注度不佳時，與前後車的安全距離非常難以保持，而太過於接近的情況則會對行車安全造成威脅。
資料來源：University of California, San Diego
圖 4 車頭時距資料分析（左）注意力專注者較能夠維持安全距離
（右）注意力分散易導致車輛間距離過短，造成事故
另一方面，車身攝影機則可利用於對行車路線的觀察，以現今技術來說，車道偏移偵測已經是投入實際系統的成熟技術。車道偏移的警示更可以結合車輛內部的訊號，諸如方向盤所控制的方向，即時油門煞車踏板的操作情況，引擎轉速資訊等，來判斷行車是否穩定，駕駛人操控車輛是否維持在正常狀態；另一方面，車身訊號更可以對前述的臉部影像監控進行校正，最大的例子是在車輛轉彎時，駕駛人多半會不自主的將視線瞄準彎中或出彎的方向，這時候臉部的偵測單元就會先由車身訊號來進行判讀，藉此排除在轉彎時判斷駕駛人視線漂移的誤判情況。
資料來源：Ford
圖 5 車道偏移偵測
改善人機介面 減少分心疏忽
除了駕駛狀態監控之外，面對車機市場越來越蓬勃發展的趨勢，車載機服務的多樣化與普及無法避免，太多的影音媒體需要使用者的操控，目前的操控方式，依舊以觸控螢幕、傳統按鍵為大宗，每一次的操控都免不了帶來每一次的風險，對於人機介面的改良，是所有車機週邊服務廠商所持續研發的方向。
在簡化車機操作的發展中，以對於使用者最為直覺的語音控制，以及不需要分心瞄準操控面板的手勢操控最為受到重視。語音系統可以提供使用者直接以聲音控制車輛上的服務，相較於現今的操作方式更為便利快速，而且對於行車的專注度影響較低，有助於行車安全。
語音控制的首要重點即為收音麥克風的設置，有鑑於車輛在行駛時會產生的噪音，使用抗噪陣列式的車用麥克風將有其必要性，避免使用者在使用語音進行車輛服務的操作時，遭遇到過多辨識不正確的情形，導致使用者需要重複執行操作，除了降低使用者體驗之外，重複的操作對於行車安全更具備著一定程度的威脅。
確保收音的正確度之後，語音指令的辨識是此系統最重要的核心單元。語音指令由於容易形成解讀之錯誤，因此現行研究均建議使用簡單句型組織來進行語音解析。如動詞+名詞，「打開收音機」、「播放CD曲目」等句型將會提高語音辨識的正確度，初步確保簡易句型應用在車載機上的正確度，待相容度到達一定水準後，再進一步進行口語化的語言解析，以及多國語言的辨識應用，建置連續語言辨識系統，對於連續口語化的語言，分析語句中的指令重點，由系統進行相對應的回應。
現今觸控螢幕的操作方式，是透過手指接觸螢幕進行滑動與點擊的動作，這樣的行為在行駛中或行駛的間距裡，對於駕駛者的操作一直是個很大的挑戰，也因此更為直覺的手勢操控，同樣受到了重視。
手勢的偵測，最簡易可靠的方式，是使用紅外線等射線來感測手勢的變化，例如揮動，點擊的手勢動作，解決觸控螢幕需要分心瞄準螢幕進行操控的缺點。在手勢的偵測中，經由紅外線所獲得的感測圖像，可用來辨識判斷手勢的方向，並在系統中制定手勢所對應的操作動作。此系統可以讓使用者不需要特別分心，就可以揮手操作車機，進行相對應的控制。
圖 6 語音手勢操控示意（左）BMW（右）Harman
分別建置語音、手勢的操控系統之後，在未來，這兩者將可更進一步的進行整合。例如，藉由手勢切換不同的車機服務軟體，再由語音進行指令的操作，或由語音喚醒車機服務（例如播放音樂），利用語音操控播放的頻道與音樂類別，而手勢則是可以很快速的切換上下曲目。這樣的結合，讓手勢與語音服務可以相輔相成，充分的利用手勢切換的快速，以及語音關鍵字的無限組合特性，能夠在未來建置更為快速、簡單、正確率高的操控介面。
行車視線死角眾多 環景影像應運而生
有效監控駕駛狀態的方法正值推陳出新之際，我們能夠發現，固然駕駛者保持良好的精神狀態能夠避免眾多事故的發生，然而行車時所存在的視線死角，往往是另一個造成重大事故的主要原因。為了改善這個情形，小從專注視線盲點的影像裝置，大到車輛的環景影像系統，成為了車輛駕駛輔助的重要利器。
隨著攝影設備的進步，體積小、廣角、解析度高、泛用性強的攝影鏡頭開始廣泛架設在車輛之上，現今已有許多市售車款配備倒車影像輔助、車側盲點影像等系統。而將各種角度的影像進行融合，組合出360度環景影像，能夠帶給駕駛人更為整體的資訊，完整避免視線死角的問題。
環景影像是基於架設於車輛上的多影像擷取系統，獲得在不同角度的多張影像。這些影像要能夠拼貼成全景影像，需要兩兩之間具備重疊的部份，以車用環場影像而論，一般影像重疊的部份應在四分之一左右，藉此保持影像貼合時的品質。而相鄰的影像對於重疊的部份需進行相似度的計算，由影像重疊部份計算出平方差和（summed square difference），找出兩張影像欲對齊所需的位移量。這個過程中，為了加速影像處理的進行，普遍利用了高斯金字塔（Gaussian pyramid）來進行影像定位與縫合的處理。高斯金字塔是將影像分為數個階層的解析度，一般來說，上層影像都會是下面一層影像的四分之一大小，由金字塔的最上層來決定影像的位移量，若上層發生錯誤，也同樣會影響每一層的比對結果。接著影像定位之後，縫合的過程中為了使畫面看起來自然一致，影像調和（Image Blending）會將相鄰影像進行加權化平均（weighted averaging），消除影像因為曝光明暗不同所造成的不連續現象。最終，依照車邊的環境結構，將影像反投影到預先設定的幾何座標上，即可讓駕駛人獲得車輛的環景輔助影像。
資料來源：Fujitsu
圖 7 富士通環景影像系統
2013年5月，富士通（Fujitsu）發表了第三代車用繪圖元件MB86R24，其中便提供了車輛全景環視系統，讓駕駛在3D環境中，可以從任何角度查看周圍環境，並整合物體偵測功能，即時的對駕駛者提供警示提醒。在國內，工研院（ITRI）的側方盲點影像與雷達偵測系統，車輛研究測試中心（ARTC）的影像式障礙物偵測系統、盲點警示系統，也提供了國內車廠提昇安全配備的發展與協助，進一步保障了國人在行車上的安全。
科技結合人性 期待一個更安全的行車未來
隨著各式硬體成本降低，影像、雷達等感測器資訊的技術越來越發達，近年來產學界提出了為數眾多的行車安全系統，不停的提昇感測器的種類用途以及數量，希望能夠帶給使用者，或是駕駛人更多的輔助資訊。駕駛者的狀態監控能夠提醒駕駛者對於專注力的掌握，人機介面的進化讓駕駛人能夠更快速簡易的操作車機服務，車身感測影像則避免了因視線死角而引發的事故。在未來將會有更多的輔助資訊出現在車輛上，然而，未來也將不可避免的，需要探討如何處理這些資訊的優先順序，在人類的專注力反應力有其極限的情況下，是否需要將更多的行車控制交由科技來做處理，哪些行車控制能夠交由行車電腦來做判斷，判斷是否能夠到達完全的精確？相信在科技不斷地進步，駕駛人獲得更多科技輔助的未來，科技與人性將取得平衡，而行車安全也將永遠是技術發展不變的初衷。
