1.1 研究動機與目的
智慧型運輸系統(intelligent transportation system，ITS)是利用電腦、資訊、電子、通 訊與感測等科技的應用，透過即時感測資訊的溝通與整合，改善人、車、路等運輸次系 統間的互動關係，進而增進運輸系統之安全、效率與舒適，同時減少交通環境衝擊之有 效整合型運輸系統。ITS 於 1930 年代後陸續被提出來[1-3]，但是礙於當時技術面不成熟 而未受到人們重視，直到1986 年，歐洲 19 個國家聯合成立 Prometheus 計畫(program for European traffic with highest efficiency an unprecedented safety project)才改變整體趨勢，尤
其自 90 年代後，汽車成為陸地上最重要的交通工具，也由於汽車的普及率愈來愈高，
使得交通日漸壅塞，交通意外事件愈加頻繁，汽車的安全性受到了嚴苛的考驗。因此，
各先進國家都投注了相當大的心力，積極發展先進車輛控制及安全系統(advanced vehicle control and safety system，AVCSS)，結合感測器、電腦、通訊、電機及控制技術，應用 於車輛及道路設施上，提高行車安全、增進駕駛便利性、減低能源消耗、增加道路容量、
減少交通擁擠。
智慧型運輸系統的實現有兩種方式，一種是屬於基礎建設的方法，另一種是自主式 系統。基礎建設的作法是在道路與車輛上皆安裝電子元件，透過兩邊的相互輔助，進而 輔助控制車輛行駛，此種做法最著名的就是 PATH 計畫[4]，於高速公路上加裝磁性元 件，車輛上裝設磁力感測器，藉此讓高速公路的車隊能夠保持相當短的行車間距，大量 增加了高速公路的車流容量[5]。而自主式系統(autonomous systems)則是指車輛控制所需 的輸入資訊，不需要依靠外界的設備，而是使用車輛上的感測器來取得的系統，感測器 獲得的資訊可以有：車輛週遭障礙物距離、車輛前方影像、車輛目前的速度或方向等。
自主式系統的優點在於較容易架設實現，只需要對現有的車輛進行改裝或是加裝感測器 與致動器即可。由於基礎建設的方式較耗費工程，而且使用的環境條件會受到限制，因 此本論文採用自主式系統。
本研究的目的為車輛的智慧型自動駕駛，讓實驗車(高爾夫球車)能夠藉由擷取到的 雷達掃瞄器、加速度計與電子羅盤的資訊，判斷出車輛與目的地的位置與狀態，經過使 用模糊控制器的自動駕駛控制系統，將此駕駛命令傳送給實驗車，讓實驗車自行操作方 向盤、油門與煞車，行駛到目的地。藉此成果來讓實驗車在校園中自動行駛。
1.2 研究背景與發展概況
自主式系統一直以來都是 ITS 研究的重點項目，自主式車輛最大的問題就在於如何 讓實驗車在沒有人類的幫忙下，自行決定要採取的動作，以完成目標。因此，運動規劃 (motion planning)是自主式車輛最重要的研究討論，而最基本的運動規劃問題，就是如何 在起點與終點之間，規劃一條不會碰到障礙物的路徑。對於一般車輛而言，必須要多考 慮非全向性(nonholonomic)限制，一般車輛的行進方向必須與其路徑相切，而且其旋轉 半徑有上限，因此車輛的運動路徑受到了很大的限制。
因此，多數研究都著重在如何解決非全向性限制的問題。許多研究提出路徑規畫 (path planning)，讓車輛能夠以最佳化的路徑行進到目的地。例如 Scheuer [6]與 Fraichard [7]提出的連續曲率路徑規畫，可以讓路徑的曲率具有連續性，而非以多條直線連接而 成；而Martínez-Marín [8]與 Weng [9]則是在有障礙物的環境中，規劃出最佳的車輛行進 路徑。
而另外一些研究則使用模糊邏輯控制器，藉由模糊規則與學習機制，模擬專業駕駛 員操作車輛。Surmann [10]、Li [11]與 Lu [12]將模糊邏輯控制運用在小型的類車輛機器 人上，藉由小型的機器人來模擬大型車輛行駛的情況；而運用在大型車輛上，Leu [13]、
Baturone [14]與 Chiu [15]則是將重點放在探討停車(parking)問題。
到目前為止，自主式系統的自動駕駛仍然在發展階段，許多研究探討問題時仍需在 一定的限制條件之下，要讓車輛能夠實際自動駕駛於各種不同的道路上，還有一大段路 需要完成。
1.3 問題定義
要完成自主式智慧型車輛自動駕駛，所需要解決的問題如下：
1. 整合感測器與控制器的系統架構於實驗車輛：
為了要讓自動駕駛系統能夠得知車輛與週遭狀況，需要使用各種不同的感測器，並 能夠取得與解析感測器的資訊；而要讓自動駕駛系統能夠操作實驗車，也必須用不同的 致動器操作車輛，並讓致動器執行需求的操作命令。要如何透過感測器的資訊，對致動 器進行適當的控制，就需要建立一套系統架構，使其能夠整合不同感測器的資訊，並控 制各個致動器的操作。
2. 控制器的準確性與穩定性不佳：
使用傳統的比例控制器的自動駕駛系統，雖然能夠達成目標，但是會有無法準確抵 達目的地與行駛路徑震盪過大的兩大缺點。如何改進這些缺點，讓實驗車的自動駕駛路 徑更加準確且平穩，如同人在駕駛一般，提高自動駕駛的安全性與舒適感，是本論文最 主要的重點。
3. 於障礙環境中的實際操作：
自動駕駛控制系統目前仍未廣泛地應用於實際生活環境中，多數只是使用在一小部 分的特定情況，如停車等，因此要如何讓實驗車在各種有障礙的環境情況中自動駕駛，
是本研究主要探討的問題之一。
1.4 研究方法
以下為本論文提出的研究方法：
1. 建立實驗車系統架構：
感測器方面，使用雷射掃瞄器偵測週遭狀況、加速度計與電子羅盤取得實驗車狀 況；致動器方面，改裝實驗車，使其能夠利用馬達或電路操作方向盤、油門與煞車。接
著分析各種不同的感測器與致動器的原理與特性，讓電腦能夠取得並解析感測器的資 訊，以及下達控制命令給致動器操作。本論文利用CAN (controller area network)整合感 測器的資訊並傳輸到電腦進行控制，然後將控制命令傳輸至DSP (digital signal processor) 進行致動器的控制。
2. 使用模糊邏輯控制器改善比例控制器的缺點：
對於車輛駕駛這種不甚精確的資訊與控制，模糊邏輯控制器具有多項優點可以克服 自動駕駛控制的困難：(1) 有較大的容忍性，(2) 對於參數的變化有很強的適應性，而 且(3) 能夠提供類似人類思考模式的控制等。因此本論文選擇使用模糊邏輯控制器，作 為自動駕駛控制系統的核心，來改善比例控制器的缺點。
3. 障礙測試於實際校園環境中：
為了驗證本研究成果於實際障礙環境中的實行性，故設計一些不同實驗，讓實驗車
於校園環境中進行自動駕駛，設計的實驗有：駕駛行為較複雜的S 形路徑以及在一廣場
行駛長方形路徑。透過完成這些實驗，來證明本論文所提之自動駕駛控制系統可以實現 於實際生活中的障礙環境。
1.5 論文架構
本論文分為五章，第一章介紹本研究的動機、目的與背景，並界定所要解決的問題 與研究的方法。第二章分析實驗車的運動特性，推導出其運動方程式，並介紹實驗車的 系統架構，包含使用的控制晶片、網路、感測器與致動器的規格、特性，以及實驗車的 改裝方式，另外也說明整體控制系統的迴路。第三章介紹本論文使用的自動駕駛控制系 統，將介紹模糊邏輯控制器與本研究的設計方式。第四章為實驗的架設與結果，並透過 結果進行分析。第五章則對本論文做一個結論，並提出未來的改進與發展方向。