AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
74/100 第八週：機器學習在產業中的應用
74. 自動駕駛技術 🚗 讓汽車自己學會開車，提升行車安全！
自動駕駛技術 🚗
讓汽車自己學會開車，提升行車安全，邁向智慧交通！
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🔎 一、什麼是自動駕駛技術？
自動駕駛（Autonomous Driving / Self-Driving Car）指的是透過 AI 和感測器技術，讓車輛能夠自主感知環境、做決策並安全駕駛。
🚗 核心目標：
✅ 減少人為駕駛失誤
✅ 提升行車安全與交通效率
✅ 解決偏鄉、老人等「缺駕駛人力」問題
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🌟 二、自動駕駛的核心系統與技術架構
系統模組 功能與技術
感知系統 鏡頭、雷達（LiDAR）、毫米波雷達、超音波
定位系統 GPS + 高精度地圖（HD Map）
決策與規劃系統 AI 模型分析 + 強化學習
控制系統 控制油門、煞車、方向盤
車聯網（V2X） 與其他車輛、路邊設施通訊
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🧠 三、核心 AI 技術與模型應用
AI 技術 自動駕駛中的應用
CNN 處理影像辨識（紅綠燈、標誌、行人偵測）
RNN / LSTM 分析駕駛序列、預測前方車輛行為
強化學習（Reinforcement Learning） 學習複雜駕駛決策，如超車、換道
Sensor Fusion（感測器融合） 結合 LiDAR、雷達、相機資訊，提升環境感知準確度
路徑規劃（Path Planning） 避開障礙物，計算最安全路徑
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🚀 四、自動駕駛真實應用案例
✅ 特斯拉（Tesla）AutoPilot / FSD：高速公路輔助駕駛、自動變換車道
✅ Google Waymo：無人計程車服務上路
✅ 百度 Apollo：中國最大自駕平台，投入城市道路測試
✅ Uber / Cruise：自駕商用配送與運輸
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🛠 五、Python 實作範例 - 模擬車道線偵測（Computer Vision）
這個範例會隨機產生一張模擬道路圖像，畫上白色與黃色的「車道線」，再透過 OpenCV 進行灰階轉換、邊緣偵測與線段偵測（Hough Transform），達到模擬車道線辨識的效果。
python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ✅ 建立一張黑色背景的模擬道路影像
img = np.zeros((256, 512, 3), dtype=np.uint8)
# ✅ 畫上模擬車道線（白色 + 黃色）
cv2.line(img, (200, 256), (250, 0), (255, 255, 255), 4) # 白色右車道線
cv2.line(img, (100, 256), (70, 0), (0, 255, 255), 4) # 黃色左車道線
# ✅ 轉換為灰階
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ✅ 邊緣偵測（Canny）
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# ✅ 霍夫轉換找出直線
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=50, minLineLength=40, maxLineGap=10)
line_img = img.copy()
if lines is not None:
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(line_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# ✅ 顯示三張圖：原圖、邊緣、偵測結果
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title("Original Image")
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title("Edge Detection")
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title("Detected Lines")
plt.imshow(cv2.cvtColor(line_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
這段程式碼使用 OpenCV 和 NumPy 模擬了一張簡易的道路影像，並實作車道線偵測的基本流程，適合作為 Computer Vision 初學者的教學範例。程式先建立一張黑色背景的影像，畫上兩條分別代表左側（黃色）與右側（白色）的車道線。接著將影像轉為灰階並使用 Canny 邊緣偵測找出輪廓，再透過 Hough Line Transform 偵測線段並以紅色線條標註於影像中。最後透過 Matplotlib 顯示三張圖：原始影像、邊緣圖以及車道線偵測結果。整個流程清楚展示了車道線檢測的核心概念，無需真實圖片即可模擬出完整的視覺分析步驟。
✅ 成果： 簡單車道線辨識，模擬自駕「看懂」路線！
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📈 六、自動駕駛模型評估指標
指標 說明
物件偵測準確率（mAP） 偵測行人、車輛、標誌的準確度
碰撞率（Collision Rate） 行駛過程中是否發生碰撞
路徑跟隨誤差（Path Deviation） 車輛是否偏離預定路線
行為決策錯誤率 判斷何時煞車、變換車道的正確性
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⚠ 七、自動駕駛技術面臨的挑戰
✅ 環境變化大：光線、天氣、道路情況複雜
✅ 行人與非預期行為：行人突然衝出、車輛違規
✅ 法律與倫理問題：發生事故誰負責？AI 如何做道德決策？
✅ 資料龐大且標註成本高
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🔬 八、未來發展與前沿技術
✅ 端到端學習（End-to-End Deep Learning）：直接讓神經網路學會「從影像到控制」
✅ V2X 車聯網技術：汽車彼此對話，資訊共享
✅ 模擬訓練（Sim-to-Real）：大量在虛擬環境訓練後轉實車上路
✅ Explainable AI（可解釋 AI）：確保自駕系統決策透明可追溯
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✅ 九、總結重點金句
🚗 未來自動駕駛，是結合感知、決策與控制的 AI 大成，讓汽車成為真正的智慧移動載具！
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📣 延伸應用 / 實作挑戰
✅ YOLOv8 做物件偵測（車輛、行人）
✅ 強化學習模擬自駕決策（OpenAI Gym CarRacing-v0）
✅ Sensor Fusion 專案 - 結合 LiDAR、Radar、影像數據
✅ 商業簡報設計＋產業趨勢分析
