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以Autoware實現自駕系統與實車驗證

為了解決TOYOTA security 燈 不 的問題，作者郭政玹 這樣論述：

隨著世界即將進入電動車時代，自駕車在蓬勃發展中，而在自駕系統中，資料來源的接收、處理及發送，各種模塊的整合更是自駕車能否成功運作的關鍵因素。除了各模塊單獨運作之外，在資訊的整合應用上也是一門學問；倘若依照傳統獨立設計各子系統的方式來建構自駕車系統，其在多感測資料的整合上將會相當複雜且困難。尤其在通道的設定上會有占用的問題，且若要額外新增或移除某些功能時，更需要重新設計整個系統的程式流程。此外，當系統某些部分遺失資訊或發生失效時，系統極有可能直接停擺，甚至使自駕車發生危險，而不是失去某一個功能這麼簡單而已。有鑑於此，本論文主要發展一套以Autoware來實現自駕系統與實車驗證，其目的在於清楚闡

述如何將各種不同的車用感知器，如光學雷達、車載影像鏡頭、差分率全球定位系統(DGPS)等設備進行整合，並實現於車載嵌入式系統。首先，本論文利用機器人操作系統(ROS)使感測元件彼此共享資料，解決通道衝突的問題，同時搭配Autoware的介面來建立自駕車整合系統的應用框架，其內容包含基於SLAM技術之高精地圖建置、車輛定位、路徑規畫、車輛控制等。此外，本論文亦整合一套車道線與道路環境物件辨識演算法於車規嵌入式系統中，其中利用LaneNet網路來實現車道線辨識，及Yolo v5網路架構來作為環境物件的辨識，最後透過Nvidia AGX嵌入式系統並搭配ROS系統實現系統整合與應用。最終本系統已實際搭

載於一輛市售實車上進行功能驗證，實現一套自主化的自駕系統。

以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決TOYOTA security 燈 不 的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。