108年度自駕車用地圖標準及移動測繪技術發展工作案

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108 年度自駕車用地圖標準及移動測繪技術發展工作案

期末報告書

（修正本）

計畫主持人：江凱偉教授協同主持人：曾義星教授洪榮宏教授郭重言教授王驥魁教授

呂學展副教授

委託單位：內政部

執行單位：國立成功大學

中華民國 1 0 8 年 1 2 月 2 3 日

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中文摘要

傳統測量以及屬性調查作業從開始收集資料到系統建置階段皆相當耗時，已不符合科技發展的趨勢與成本效益。近年來測量與空間資訊技術正在逐漸革新，所帶來的效益仰賴系統空間及屬性資料的時效性以及正確性，並藉此發揮它的功能以表示真實世界的現象。攝影測量製圖技術與整合式定位定向系統的結合，搭配多種感測器來蒐集空間資料，能夠實現快速且精確的移動式測量及製圖技術。透過使用移動載台製圖技術建置空間資料，可更快速及有效地規劃國土發展，進而產製自駕車用高精地圖。另一方面，目前備受矚目的行動裝置，發展低成本的室內定位技術，能夠與其他載台構築聯合作業模式，應用在防災與不同的適地性服務。結合現有移動載台製圖技術、

室內圖資建置技術、物聯網與移動裝置組成綿密的空間資訊應用網格，預期能針對物聯網技術與智慧城市之願景，發展適地性服務（含災害防救）急速擴張的需求，這對深化空間資訊領域產業的發展有正面的助益。

本團隊在內政部支持下，探討自駕車用高精地圖之相關議題並持續自主研發適用不同移動載台之製圖技術，冀望於本案能夠在既有成果上持續更進一步往應用面推廣，包含下列與移動載台製圖系統相關之議題。建立自駕車用地圖標準及指引項目中，發展高精地圖標準與相關指引，並且進一步提送成為產業標準，以利自駕車產業的發展。自駕車用地圖應用評估項目中，完成即時動態地圖與室內外無縫自駕車用高精地圖應用之先期評估，以及協助引進國外產製高精地圖之多平台製圖技術，並於適地性服務案例試辦中，驗證高精地圖之作業流程與圖資精度。國際自駕車相關組織參與評估項目中，

透過參加相關的組織與活動，蒐集國際自駕車資訊並鏈結臺灣目前的發展狀況。自駕車用地圖與移動載台感測器驗證服務項目中，提供高精地圖驗證與多平台製圖技術率定的服務，並且完成測試與率定設施之維護作業。發展移動裝置通用之室內定位技術項目中，研發人工智慧技術之室內影像匹配輔助與室內地圖輔助之行人慣導定位技術，並運用在故宮南院實踐適地性服務案例試辦。評估室內定位技術於室內防救災應用項目中，完成室內定位技術於人員受災分流機制之評估，並進行相關模擬測試與分析。發展地籍測量移動製圖技術項目中，透過可攜式全景影像測繪系統的輔助作業，於適地性服務案例試辦中，證實本系統在實務場景下，可達到合乎地籍測量市地之規範。

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II

Abstracts

It is time consuming for traditional survey to collect attribute information and construct the system. This drawback causes it to not be in line with the rapid development of technology and cost benefit. However, survey and geomatics technologies have been revolutionized in recent years. It represents the real-world and their benefits rely on the timeliness and accuracy of spatial and attribute information. With the combination of photogrammetry, precise integrated Positioning and Orientation System (POS), and multiple sensors, mobile mapping system is able to collect spatial data shortly and reach real-time requirement. The collected spatial data from the mobile mapping system assist the government for national land development and autonomous vehicle application in a quicker and more effective way. In addition, the indoor mobile mapping and navigation technologies can make a teamwork with vehicle-based systems for the applications based on the development of mobile devices. The mobile mapping technologies, indoor map, network and mobile devices construct the stable basis of spatial information application to support the fast-growing requirement of location-based service (including disaster prevention) for the development of Internet of Things (IoT) and smart city which also bring the advantages for the development of geomatics and spatial information industries.

With the support from Ministry of the Interior, our research team have developed plenty of mobile mapping systems constantly and have obtained good achievements. The self-development of High Definition (HD) maps and mobile mapping technologies can be considered as the ultimate objective of geomatics communities around the globe. This project aims in developing several core technologies concerning multi-platform mobile mapping systems for applications of autonomous vehicle, indoor navigation and cadastral survey. In short, this project is beneficial to not only develop the national spatial planning program but also provide proper and professional training to young scholars and engineers thus enhance the competitiveness and academic achievement around the world.

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圖目錄

圖1.1 移動測繪系統可拓展之應用領域 ... 3

圖1.2 團隊歷年執行內政部工作案完成之工作項目及關聯性 ... 4

圖1.3 本案研擬之執行主軸 ... 6

圖1.4 直接地理定位技術之演進 ... 8

圖1.5 本團隊自主研發之影像級車載移動測繪系統─鷹眼系統 ... 9

圖1.6 汽車駕駛系統分類 ... 9

圖1.7 既有導航地圖與高精地圖之差異 ... 11

圖1.8 高精地圖之產製示意圖 ... 11

圖1.9 行人慣導之定位技術概念 ... 13

圖1.10 藍牙無線網絡連結星狀架構 ... 14

圖1.11 最短路徑樹 ... 16

圖1.12 最短路徑演算法流程 ... 16

圖1.13 AR 汽車導航 APP 使用介面 ... 17

圖1.14 工作執行進度管制圖 ... 23

圖2.1 高精地圖製圖作業之車載行動測繪系統流程 ... 25

圖2.2 Local Dynamic Map ... 28

圖2.3 高精地圖圖資內容標準之定位 ... 30

圖2.4 路徑建構模組之圖徵架構圖 ... 31

圖2.5 車道建構模組之圖徵架構圖 ... 32

圖2.6 OpenDRIVE 之核心架構組成部分 ... 33

圖2.7 慣性坐標系統與軌跡坐標系統 ... 34

圖2.8 軌跡坐標系統 ... 34

圖2.9 OpenDRIVE 之參考線與車道 ... 35

圖2.10 OpenDRIVE 之參考線與線形 ... 36

圖2.11 OpenDRIVE 之範例資料展示畫面 ... 36

圖2.12 OpenDRIVE 之 ODR Viewer 展示畫面 ... 37

圖2.13 SENSORIS 標準之概念示意圖 ... 37

圖2.14 ADAS Horizon 之概念示意圖 ... 38

圖2.15 ADASIS 3.0 架構圖 ... 39

圖2.16 高精地圖圖資內容標準之應用綱要主要架構 ... 43

圖2.17 link 類別 ... 44

圖2.18 type 類別 ... 44

圖2.19 planView 類別 ... 45

圖2.20 elevationProfile 類別 ... 46

圖2.21 lateralProfile 類別 ... 46

圖2.22 laneSection 示意圖 ... 47

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VI

圖2.23 laneSection 類別 ... 47

圖2.24 lane 類別 ... 48

圖2.25 object 類別 ... 49

圖2.26 tunnel 類別 ... 50

圖2.27 bridge 類別 ... 50

圖2.28 signal 類別 ... 51

圖2.29 junction 類別及 controller 類別 ... 52

圖2.30 junction 示意圖 ... 53

圖2.31 controller 示意圖 ... 53

圖2.32 userdata 類別 ... 54

圖2.33 MarkLine 及相關類別 ... 54

圖2.34 LaneCenterLine 相關類別 ... 55

圖2.35 擴充類別 XML 綱要 ... 56

圖3.1 臺灣資通產業標準協會(TAICS)審查程序 ... 58

圖3.2 智慧型運輸系統(ITS)概述 ... 60

圖3.3 車聯網系統架構 ... 61

圖3.4 LDM Data Objects (LDM-DO)組成 ... 62

圖3.5 LDM 與 ITS 站的資訊關係 ... 64

圖3.6 LDM 架構 ... 65

圖3.7 IEEE 802 之組成 ... 66

圖3.8 LDM 標準化邏輯資料模型 ... 68

圖3.9 LDM 數位基礎設施 ... 69

圖3.10 無縫式定位技術架構圖 ... 71

圖3.11 室內外整合三維地圖：（左）未作任何處理之成果；（右）加入 GNSS 資訊輔助之成果 ... 73

圖3.12 自駕車室內外無縫銜接定位設備 ... 74

圖3.13 局部 MLS 地圖... 75

圖3.14 多樓層室內停車場：（左）自駕車行駛之起終點位置；（右）實驗中所使用之MLS 地圖，藍線為經由 SLAM 演算法處理後之行駛軌跡 ... 75

圖3.15 利用 Velodyne 光達進行障礙物規避：（左）紅色物件為障礙物；（右）黃線代表其光束方向上並無障礙物 ... 75

圖 3.16 自駕車在多樓層室內停車場的軌跡圖：（左）由第一層至第四層停車場的軌跡；（右）最後自駕車行駛至紅色目標障礙物後方的路徑 ... 76

圖 3.17 利用魚眼相機偵測障礙物：（左）原始拍攝影像；（中）深度影像；（右）萃取之障礙物，紅色為障礙物位置，藍色為不確定區域 ... 77

圖 3.18 語意地圖：（左）路線圖，藍色為車道線、綠色為停車格、紅色為交叉口，粉紅色為充電站；（右）速率地圖 ... 77

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圖3.19 路線圖 ... 77

圖3.20 透過分類器標記的停車格 ... 77

圖3.21 協作製圖與自動停車系統架構圖 ... 79

圖3.22 語意地圖與路徑模擬 ... 79

圖3.23 高精地圖適地性服務之試辦區 ... 81

圖3.24 試辦區之點雲成果 ... 81

圖3.25 ZENRIN 與 AISAN 沙崙試驗場域之參訪花絮 ... 83

圖4.1 OADF 網站 ... 86

圖4.2 dSPACE 網站 ... 87

圖4.3 NDS 之定位 ... 88

圖4.4 SENSORIS 之定位 ... 89

圖4.5 OpenDRIVE 之定位 ... 89

圖4.6 ADAS Horizon 概念 ... 90

圖4.7 ADASIS v3.0 架構... 90

圖4.8 SIP-adus 第一階段架構 ... 91

圖4.9 SIP-adus 第二階段測試架構 ... 92

圖4.10 韓國計畫架構 ... 93

圖5.1 沙崙試驗場域之點雲成果 ... 94

圖5.2 沙崙試驗場域之向量圖層成果 ... 95

圖5.3 沙崙試驗場域之向量圖層檢核示意圖 ... 96

圖6.1 多平台製圖系統測試與率定服務架構 ... 98

圖6.2 多平台製圖系統測試與率定設施 ... 99

圖6.3 高精度雙軸轉台之定平作業：（上）校正前；（下）校正後 ... 102

圖6.4 慣性感測系統規格率定程序 ... 102

圖6.5 慣性感測系統之實測情形與資料 ... 103

圖6.6 相機率定圓盤之維護作業：（左）油漆前；（右）油漆後 ... 104

圖7.1 PDR 流程圖 ... 107

圖7.2 分別使用磁力計及陀螺儀的測試軌跡 ... 108

圖7.3 空間後方交會示意圖 ... 109

圖7.4 影像輔助 PDR 技術之實驗軌跡成果 ... 110

圖7.5 尤拉角之旋轉表示 ... 111

圖7.6 正常狀態和萬向鎖 ... 111

圖7.7 四元數之旋轉表示 ... 112

圖7.8 Inception Modules 架構圖 ... 112

圖7.9 作業流程架構圖 ... 114

圖7.10 不同的輸入值對於類神經網路最終之中值誤差 ... 115

圖7.11 室內定位 APP ... 116

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VIII

圖7.12 電腦上運行類神經網路執行之結果 ... 116

圖7.13 三邊定位示意圖 ... 117

圖7.14 圖資輔助方位示意圖 ... 119

圖7.15 地圖輔助技術概念流程圖 ... 119

圖7.16 期中測試場域 ... 120

圖7.17 期中測試手機（分別為 HTC M7、SONY Z2 及 SONY Z3） ... 120

圖7.18 期中測試成果 ... 121

圖7.19 期中檢核點之誤差統計 ... 122

圖7.20 期末測試場域 ... 123

圖7.21 期末測試手機（MI 8） ... 123

圖7.22 期末測試成果 ... 124

圖7.23 期末檢核點之誤差統計 ... 125

圖7.24 故宮南院之 APP 介面畫面 ... 126

圖7.25 展物之文字 AR 效果 ... 126

圖7.26 107 年度研發之 APP 介面外觀 ... 127

圖7.27 108 年度優化之 APP 介面外觀 ... 127

圖7.28 字體大小按鈕 ... 128

圖7.29 文字底色按鈕 ... 128

圖7.30 故宮南院實測 ... 129

圖8.1 逃生衝突示意圖 ... 131

圖8.2 無法逃生示意圖 ... 131

圖8.3 M_WDF 演算法之虛擬碼 ... 133

圖8.4 Bipartite 演算法 ... 134

圖8.5 遊客分布情形：（左）隨機分布；（右）集中分布 ... 135

圖8.6 基本方法之逃生時間：（左）隨機分布；（右）集中分布 ... 135

圖8.7 匹配方法之逃生時間：（左）隨機分布；（右）集中分布 ... 136

圖8.8 隨機分布之逃生時間：（左）匹配方法；（右）基本方法 ... 136

圖8.9 隨機分布之平均移動距離：（左）匹配方法；（右）基本方法 ... 137

圖8.10 集中分布之逃生時間：（左）匹配方法；（右）基本方法 ... 137

圖8.11 集中分布之平均移動距離：（左）匹配方法；（右）基本方法 ... 138

圖8.12 總成果發表會之活動花絮 ... 139

圖8.13 本團隊相關技術與應用之參展海報 ... 139

圖9.1 (a)PPIMS 之平台硬體設計；(b)PPIMS 整體外觀 ... 142

圖9.2 MAPS 使用介面：量測頁籤操作展示畫面 ... 143

圖9.3 移動製圖技術輔助於地籍測量之作業流程 ... 143

圖9.4 (a)105 年光達成果；(b)107 年光達成果 ... 144

圖9.5 量測輔助標：(a)標面外觀；(b)布設於界址點上 ... 145

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圖9.6 新竹市政府地政處光達輔助地籍測量：(a)稜鏡；(b)反射標貼紙；(c)反

射標貼紙於光達點雲之顯示 ... 145

圖9.7 交會幾何分析之定位誤差說明 ... 147

圖9.8 臺南市 107 年度及 108 年度重測區域 ... 148

圖9.9 永康區 107 年度重測區域 ... 148

圖9.10 永康區試辦區域：以 ArcMap 軟體套疊展示 ... 149

圖9.11 透空較佳之測試區域：(a)現地環境；(b)控制點；(c)界址點 ... 149

圖9.12 透空較佳之測試區域之相關外業操作... 149

圖9.13 透空較佳之測試區域：測站、控制點與連結點分布圖 ... 150

圖9.14 地形傾斜以致量測輔助標面偏移地面中心 ... 153

圖9.15 透空較佳之測試區域：解算之界址點套疊地籍圖 ... 153

圖9.16 透空較差之區域：以 ArcMap 軟體套疊展示 ... 154

圖9.17 永康區 108 年重測區域：(a)現地環境；(b)控制點與界址點 ... 154

圖9.18 透空較差之測試區域之相關外業操作... 155

圖9.19 內業解算之 PPIMS 測站位置分布圖 ... 155

圖9.20 透空較差之測試區域：測站、控制點與連結點分布圖 ... 155

圖10.1「自駕車上路高精圖資如何營運新創產業座談會」議程 ... 158

圖10.2 自駕車上路高精圖資如何營運新創產業座談會」花絮 ... 159

圖10.3「高精地圖介接國內自駕車系統座談會」議程 ... 160

圖10.4「高精地圖介接國內自駕車系統座談會」花絮 ... 161

圖10.5「高精地圖研究發展中心開幕儀式」議程... 162

圖10.6「高精地圖研究發展中心開幕儀式」花絮... 163

圖10.7 工商時報報導 ... 164

圖10.8 成功大學新聞中心報導 ... 164

圖10.9「2019 自駕車用高精地圖國際研討會」議程 ... 166

圖10.10「2019 自駕車用高精地圖國際研討會」花絮 ... 167

圖10.11 臺灣智駕測試實驗室之參訪花絮 ... 169

圖10.12 高精地圖研究發展中心之參訪花絮 ... 170

圖12.1「第一屆臺灣印尼測繪高峰論壇」花絮... 174

圖12.2「Geomatics International Conference 2019」花絮 ... 176

圖13.1「臺灣智駕測試實驗室」開幕活動之場布作業 ... 177

圖13.2 高精地圖研究發展中心之設立位置─成功大學資訊大樓 ... 178

圖13.3 高精地圖研究發展中心：（左）辦公室；（右）會議室 ... 178

圖13.4 各單位參訪高精地圖研究發展中心之花絮 ... 179

圖13.5「高精地圖研究發展中心」Facebook 粉絲頁 ... 181

圖13.6「高精地圖產學研資訊交流平台」網站... 182

圖13.7「高精地圖產學研資訊交流平台」主架構... 182

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X

表目錄

表1.1 各年度工作案完成之工作項目 ... 4

表1.2 室內定位技術整理表 ... 14

表1.3 室內定位技術特性比較表 ... 15

表1.4 工作執行進度管制表 ... 22

表2.1 高精地圖製圖作業指引之項目與說明 ... 25

表2.2 高精地圖驗證指引之項目與說明 ... 26

表2.3 國際相關標準之比較 ... 40

表2.4 junction 內 connection 之範例 ... 52

表3.1 高精地圖標準與相關指引提送至 TAICS 之審查時程 ... 59

表3.2 DSRC 及 LTE V2X 在汽車應用中技術路徑權衡 ... 67

表3.3 室內外定位技術之比較 ... 72

表3.4 三種不同停車路徑 ... 78

表3.5 自駕車用之室內圖層對應高精地圖圖層之分析 ... 80

表3.6 共同研究自駕車圖資格式之相關議題 ... 82

表3.7 與 ZENRIN 之合作效益 ... 83

表4.1 OADF 提供會員之相關資料 ... 86

表4.2 12^th Open Auto Drive Forum Meeting and 1^st NDS Public Conference 之議程 ... 87

表5.1 點雲密度計算成果 ... 95

表5.2 諮詢服務之討論會議內容 ... 97

表6.1 測試與率定實驗室之說明 ... 100

表6.2 多平台製圖系統測試與率定實驗室使用單位之年份統計表 ... 101

表6.3 慣性感測系統測試及率定實驗室之檢測項目與規格 ... 103

表6.4 感測器測試與率定之紀錄表 ... 105

表7.1 室內導航技術之特色 ... 118

表7.2 期中測試手機之規格 ... 120

表7.3 期中測試成果閉合百分比 ... 122

表7.4 期末測試手機之規格 ... 123

表7.5 期末測試成果閉合百分比 ... 124

表9.1 PPIMS 系統方位率定成果：軸角 ... 144

表9.2 PPIMS 系統方位率定成果：固定臂 ... 144

表9.3 可攜式移動製圖技術之誤差來源與大小... 146

表9.4 控制點已知坐標值與 e-GNSS 量測坐標值差異 ... 150

表9.5 透空較佳之測試區域：測站之球形全景影像 ... 151

表9.6 透空較佳之測試區域：界址點精度與檢核成果 ... 152

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表 9.7 透空較佳之測試區域：界址點精度與檢核成果（移除編號 999、1000

之界址點） ... 152

表9.8 透空較差之測試區域：測站之球形全景影像 ... 156

表9.9 透空較差之測試區域：界址點精度與檢核成果 ... 156

表10.1 國際與會人員列表 ... 165

表10.2 參訪行程表 ... 169

表11.1 已提送之國際期刊資訊 ... 171

表11.2 已投稿之論文資訊 ... 171

表12.1「第一屆臺灣印尼測繪高峰論壇」議程... 175

表12.2 印尼與會人員列表 ... 176

表13.1 專案人員之逐月工作情形 ... 180

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第一章、前言

配合國家科技發展重點政策，且落實測繪及空間資訊科技自主化，內政部地政司自民國 105 年開始推動「空間測繪的相關應用發展計畫」，在國內既有測繪技術基礎上，擴大各項測繪相關技術之本土研發面向，並深化自主性研究能量，厚植測繪軟硬體實力，最終目的乃在輔助國家經濟建設與社會貢獻產出。爰此，本團隊擬延續 105 年、106 年與 107 年度之研究成果，持續研發通用於移動裝置之公尺級量測精度室內定位技術、評估於室內防救災應用，及發展適用於地籍測量之移動製圖技術，以精進地籍測量作業流程，

並持續維護多平台製圖技術測試與率定設施，提供儀器率定服務，同時配合內政部（地政司）整體政策需求辦理相關成果發表會議並協助推動國際測繪合作事務，以擴大空間測繪技術流通應用，並以科學外交形式輔助國際事務媒合，以期於本案研究推動下培養國內科技專業人力累積移動測繪之技術能量，同時協助我國產業轉型技術服務輸出營利模式，帶動整體空間資訊產業之創新與發展。

另一方面，隨著智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System , ITS)的發展，自駕車將成為未來全新的交通方式。根據 Intel 2017 年 6 月分析報告預測，2050 年全自動駕駛車輛可創造 7 兆美元的乘客經濟；IHS Markit 預測 2040 年自駕車在全球三大地區（北美、歐洲、亞洲）的年銷售總量將超越 3,300 萬輛；我國工研院 IEK 預測，因自駕車、車聯網與共享時代來臨，將有8,000 億美元市場規模。同時，我國因具備車電產業基礎且感測系統供應鏈完備，極具發展自動駕駛技術車輛潛力，因應世界發展自駕車潮流，於民國107 年經立法院通過「無人載具科技創新實驗條例」，行政院也將其列為 5+2 新興重點政策，積極推動自駕車實證上路計畫，透過研發自駕車相關「感知」、「決策」、「控制」關鍵技術，期盼能逐步實現自駕系統國產化願景，

促使臺灣成為全球自動駕駛次系統關鍵產業鏈及服務技術輸出國，其中在自駕車運行具有不可或缺之地位的高精地圖(High Definition Map, HD Map)，其提供自駕車決策系統輔助，降低技術門檻及所需經費，並且提升安全性。然而，上述關鍵包含高精地圖建置技術及地圖內容標準的關鍵技術則尚在起步階段。高精地圖之製作方式主要依賴車載移動製圖測量方法獲取直接地理定位點雲與影像並透過特徵萃取與人工輔助方式製作，國內已累積多年發展與應用車載移動製圖技術之經驗，並具備成熟的資料處理技術，並據此製作全台通用版電子地圖，惟對於產製自駕車用高精地圖並無統一標準製作程序、

精度規範與地圖格式，恐會造成廠商格式不相符無法流通，導致重複資源投入並衍生行車安全與國安議題。

本團隊於民國107 年期間在內政部地政司與經濟部工業局共同支持下，

透過台灣資通產業標準協會 (Taiwan Association of Information and

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Communication Standards, TAICS)制定「高精地圖製圖作業指引」，透過場域實證以及產業專家意見回饋，業經該協會標準審議程序通過後對外發布，以利產業於自駕車測試場域環境建置高精地圖時有所依循；同時，涉及自駕車用之地圖應備內容之「高精地圖內容標準」，本團隊亦在地政司與工業局共同支持下已研擬高精地圖內容標準草案文件，經該協會技術管理委員會提案通過，完成專家會議審查並處於執行草案內容修訂之程序。

同時本團隊亦於107 年在內政部地政司與經濟部工業局共同支持下參與國內目前臺中水湳與臺南沙崙二個官方設置的自駕車場域之高精地圖內容與規格制訂、製圖作業指引與成果檢核等工作項目。值得一提的是，地政司與成功大學於101 年起共同設立的多平台製圖系統測試及率定設施在此次摸索臺灣首次自主研製高精地圖內容與規格制訂、製圖作業指引與成果檢核等課題扮演重要的角色，本團隊利用這些設施無償協助施作廠商以地政司建議的測試程序確認硬體規格與感測器率定，同時並設計了自駕車地圖之精度驗證程序，據此完成這二個官方場域高精地圖成果檢核並交付地政司與工業局驗收通過。本團隊與地政司及工業局聯合研提的高精地圖規格制訂、製作程序與成果檢核程序經與日本及美國的高精地圖大廠交流並皆獲得認可。除此之外，在地政司的建議下，本團隊針對上述實驗場域製作符合規格的高精地圖並提供給成功大學電機系莊智清老師的自駕車研究團隊進行持續的測試，

以持續修正高精地圖之實用性。

地政司及本團隊於 107 年度與故宮南院合作，完成建置一個具備擴增導覽的室內定位APP 並提供測試，包含了使用藍牙 Beacon 結合行人慣性導航室內定位技術，將遊客導引至館中各個展物、顯示平面圖記錄遊客目前行走軌跡、以及擴增實境功能，可將對應的說明文字擴增至畫面所拍攝的文物中。

但因為展覽場域限制了藍牙 Beacon 的設置的彈性，影響了定位的效能(江凱偉等人，2018)，故本團隊擬於本計畫中加入影像室內定位輔助與地圖輔助行人慣性導航技術，期提供更穩定的定位效能後，將此 APP 供館方運用。

地政司及本團隊107 年度與臺南市政府地政局合作探討地籍測量移動製圖技術之可行性，經實地場勘與評估實際環境後決定合適之測試區域。在連結點幾何分布理想之情況下，解算成果相當精準，與重測成果之界址點坐標比較，其平面坐標兩方向之均方根誤差可達 2 公分以下。三方同意將參考 107 年與108 年臺南市相關之重測區域，為東南、臺南、安南與永康地政所之負責四個區域，選定同一場域涵蓋一個都市與一個鄉村區域做為實驗測試場，

並依據服務案例成果，探究移動測繪系統輔助應用於地籍測量之相關精度分析與綜合效益。此外亦可探討相關技術於地籍重測作業之輔助效益，例如以圖解區之農地區域作為測試區域，因圖解區之精度要求不高，以此套影像移動製圖系統或可增加其便利性。

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地政司、工業局與本團隊合作，於107 年 10 月 30 日假臺北行政院人事行政總處公務人力發展中心福華國際文教會館的前瞻廳辦理「2018 自駕車高精地圖國際論壇」方面，活動本旨在於整合國內外相關圖資與空間資訊產業之技術和資訊，作為推動高精地圖建置流程和評估標準的參考，並促成產官學界的合作意向與共識，以及未來共同發展自駕車的技術與應用，本論壇一共觸及了上百個不同領域的單位一同參與討論，包含政府部門、各大學校、

測繪產業，以及電信業、汽車工業、車輛研究產業、電子業亦為發展我國高精地圖而群起響應(江凱偉等人，2018)。

易言之，本案除了「107 年度移動載台測量製圖技術發展工作案」既有延續研究的工作項目外，並進一步基於上述本團隊先期並已具備相關成果之研究能量，探討高精地圖及即時動態地圖之製圖規格與產製流程，後續擴充建立滿足真實場域環境下高精地圖之製圖作業指引、驗證指引及標準，以提升高精地圖產製的效率及正確性，同時及早制定標準有助於我國高精地圖產業的規格統一，達到資源共享的願景，更藉由本案評估參與世界自駕車的相關國際組織，進一步確保本案所建立之高精地圖標準符合實際需求並與國際接軌，以利我國產業及早進行自駕車測試及前瞻技術布局，對於未來政府單位評估組建國家級圖資產業聯盟具有正面助益。

綜觀而言，測繪與空間資訊相關應用領域，由於移動測繪系統的機動性、

多元感測資訊以及對數位影像處理與蒐集的能力，可以明顯節省過去傳統測量所需要的人力及時間。故除了傳統的空間資訊與測繪應用以外，隨著移動裝置的普及、無人載具的發展與自駕車技術的研究，預期結合現有移動測繪技術、室內圖資建置技術、物聯網空間資訊應用將有效支撐適地性服務急速擴張的需求，這對深化空間資訊領域產業的發展有正面的助益。有關移動測繪系統之應用面請參考圖 1.1，至於本案之重點發展領域：高精地圖、室內定位、防救災以及地籍測量移動製圖，於下圖以紅框標示。

圖1.1 移動測繪系統可拓展之應用領域

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總結回顧，內政部於民國 100 年起開始推動自主研發之多平台製圖技術，基於先期工作案針對發展與應用多平台遙測製圖技術進行關鍵技術研發、民國101 年至 104 年研究多平台製圖技術和民國 105 年至 107 年發展移動載台測量製圖技術，多年以來持續自主發展各項核心技術並致力將此類技術推廣至相關的空間資訊領域。本團隊於民國100 年至 108 年間如期如實如質妥善執行內政部所辦理的各年度工作案，除順利發表相關的研究成果、參與年度計畫成果發表辦理教育訓練與活動推廣外，也完成技術與應用的研發，民國107 年至 108 年開始研究高精地圖與自駕車相關發展及應用，各工作項目請參考表 1.1，同時圖 1.2 說明各工作項目之目的及延續關係。

圖1.2 團隊歷年執行內政部工作案完成之工作項目及關聯性表1.1 各年度工作案完成之工作項目

工作案年度工作項目

發展與應用多平台遙測製圖技術工作案

100

 多平台定位技術資料彙整

 規劃整合慣性導航系統

 評估引進及建立國內慣性測量儀之標準率定程序

 設計新解算模式之定位定向演算法

 評估發展多元空載傾斜攝影定位系統技術及其應用

 建置空間資訊整合展示平台

 評估建置個人攜帶式定位系統之可行性多平台製圖

技術工作案 101 至104

 建立多平台製圖系統測試及率定實驗室

 研製抗GNSS 訊號脫落及干擾之定位定向系統演算法

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 結合內政部E-GPS 系統，發展新式定位定向演算架構於應用領域

 評估戰術等級定位定向系統之應用

 多平台製圖系統聯合作業模式之研究

 國內多平台製圖系統作業能量調查與推展教育

 評估GNSS 系統對多平台製圖應用之效益

 發展直升機載直接定位之災害資訊蒐集模組

 發展直接定位高酬載無人機於大面積製圖與災害影像資訊蒐集平台

 應用空載攝影系統於災區之偵測與簡易災損評估

 多平台製圖系統測試及率定實驗室應用與推廣

 利用行動通訊裝置發展低成本的移動製圖技術

 持續評估北斗系統對多平台製圖應用之效益

 研析無人機製圖資料處理程序

 多平台製圖系統測試及率定實驗室之持續辦理事項

 發展穿戴或手持裝置室內外通用定位與災情獲取技術

 發展室內移動製圖技術

 發展特殊應用場景之移動測繪技術

移動載台測量製圖技術發展工作案

105 至 107

 發展移動裝置通用之室內外定位技術

 發展地籍測量移動製圖技術

 發展災後快速製圖技術

 發展多平台製圖系統測試及率定服務

 協助推動國際測量事務交流合作

 探討高精地圖及即時動態地圖規格、作業方法及精度評估

隨著測量與空間資訊技術的革新，結合傳統製圖技術與整合式定位定向系統，搭配多種感測器發展多平台移動測繪技術並逐步實現快速、即時、移動式測量及空間資訊之收集作業。透過使用多平台移動測繪技術建置三維空間資訊，可更快速及有效規劃國土發展，進而推動空間資訊產業之成長、促進適地性加值應用之拓展。尤其目前移動裝置之發展備受矚目，基於硬體元件的逐年精進，移動裝置搭載的感測器越來越多樣化，同時體積越來越小、

成本越來越低而精度卻漸漸提升，這使得移動裝置具有相當大的潛力成為新一代的移動測繪系統，並具備將移動測繪應用延伸至室內環境的可能性。因此，全球多平台移動測繪系統相關之空間資訊與非空間資訊產業應用未來還將持續成長(江凱偉等人，2018)，故本案將持續提升室外多平台移動測繪技術的效能，以推廣至更多的應用領域，像是快速防救災、傳統測繪業務、高

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精地圖需求等面向，同時延伸發展室內定位技術與移動測繪技術，共同開發對應的室內外市場潛力。

另外，工業化時代的發展造就每年均會有上千萬的車輛出廠與買賣，雖然帶來許多民生便利，但也無可避免衍生交通方面的負面影響，尤其以駕駛及乘客的安全問題最為嚴重。根據聯合國統計，每年有五千多萬人在車禍中受傷，其中大多是人為所致，有鑑於此，眾多廠牌的汽車系統開始導入先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)，提供駕駛者有關車輛的工作情形與外部環境變化等資訊，進而輔助駕駛者本身判斷周遭情況，同時藉由預先發出危險狀況的警告智能，讓駕駛者及早反應，從而採取相對的因應措施。基於智慧型無人載具的興起，發展自駕車技術的同時須具備高精地圖，以此作為圖資基底才能夠確保自駕車運行於正確的路徑上。

我國目前針對高精地圖及其相關建置規範尚未明確訂定，為了開拓測繪及自駕車市場的發展，同時也因應行政院科技會報指定內政部地政司為高精之主管機關，本團隊協助地政司規劃高精地圖規格制訂、製作程序與成果檢核等相關項目，並持續與高精地圖相關之國外產學研機構保持密切聯繫與引入相關技術。期望建立國家層級之高精地圖標準與指引，提升圖資產製效率及正確性，確保自駕車產業可以安全無虞的使用合法製作與內容合格的高精地圖。

綜合以上之目的，本案研擬之執行主軸如圖1.3 所示。

圖1.3 本案研擬之執行主軸

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此外，本案的執行主軸在未來將繼續擴充研究，隨著技術的逐步開發與研究，進一步加強各項應用的深度與可靠度。尤其針對室內定位、防救災與自駕車技術的相關需求，未來隨著實際應用的案例增加，預期將可觸發各種新穎的需求，因此應用的廣度也將隨之提升，並提供內政部調整未來技術發展之方向與內容。例如在完成多模式與多情境之室內與室外定位技術之後，

不同情境間的使用者位置掌握便可無縫接軌，緊接而來的便是適地性服務與應用的開發。今年度以適地性服務案例試辦移動裝置通用之室內定位技術，

並評估室內定位技術於人員受災分流機制。透過室內與室外圖資，能夠準確且高效率地掌控室內外的空間資訊以及連通路網向量圖資，因此今年度於自駕車地圖應用評估中，特別針對室內外無縫高精地圖應用進行先期評估作業，未來將依循拓展更多元化的應用層面。

1.1 背景分析

移動測繪系統(Mobile Mapping System, MMS)的原理可追溯到 20 世紀初的航空攝影測量，以飛機為平台搭載相機，利用地面控制點及影像重疊共軛點量測影像方位，此種定位方式稱為間接式地理定位 (Indirect Georeferencing)，此技術為移動遙測製圖系統的原始形式。移動測繪系統的載台可以是衛星、飛機、直昇機、船舶、汽車、人或各種新興的移動裝置，

所搭載的定位定向感測器可能包括全球導航衛星系統(Globla Navigation Sstellite System, GNSS)接收儀、慣性導航系統(Inertial Navigation System, INS)、磁力計及里程計數器等，觀測感測器系統則可以是相機、攝影機、多光譜掃描儀或光達(Light Detection and Ranging, LiDAR)等。配合不斷進步之軟硬體，多平台移動測繪系統能在相應的領域上發揮相應價值，更能拓展至更高精度、更多元化的應用範疇。本案除了發展移動測繪系統之核心技術外，

更將著重於探討未來多平台移動測繪技術之作業模式與資料聯合處理架構。

近年尤針對室內測繪與高精地圖之應用多加著墨，對於多平台移動測繪技術的未來願景，將能夠達成室內外的無縫式定位與測繪，以及產製適用於自駕車用的高精地圖，以下針對相關的沿革歷程擇要提供精簡的回顧。

1.1.1 車載移動製圖技術回顧與現況

隨著衛星定位技術的發展與慣性感測器的演進，透過整合 GNSS 和 INS 可以克服單一系統之缺點，具有互補之特性，能夠提供更穩定的定位定向成果。車載移動測繪技術的濫觴可追溯至 1980 年代初期，部分加拿大的省政府及美國州政府提出的移動式高速公路設施維護系統(Mobile Highway Inventory System, MHIS)之需求。從 1980 年代迄今，目前初估至少 1000 台車載移動測繪系統（包含街景車）正遍布世界各地提供快速的空間資訊擷取方案，其中重要的里程碑可分為三個階段；第一階段為前 INS 時期，約自

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1983 年自 1993 年；第二階段為後 INS 時期，約自 1993 年起至 2000 年；而最後一個階段為車載光達時期，約自 2000 年起至迄今。

約於1995 年前後，利用 INS/GNSS 整合式系統發展直接地理定位(Direct Georeferencing)技術實現，此技術開始應用於飛機及汽車移動測繪系統，1996 年加拿大 Applanix 公司發展了第一套商用的直接地理定位產品，圖 1.4 為直接地理定位技術的發展演進。

圖1.4 直接地理定位技術之演進

與傳統測量技術相較，車載移動測繪系統具備低侵入性與較佳空間資訊擷取效率，同時因為待測目標與影像系統距離遠小於空載系統，故車載系統可以提供較完整的涵蓋面，並且能夠在較差的天氣條件下運作。然而車載系統之缺點為其定位精度隨待測目標與影像系統之距離增加而變差，整合式定位定向系統精度受GNSS 訊號遮蔽狀況遠較空載系統嚴重，而其作業環境亦受既有路網的限制。

本團隊於2008 年開始國內關於車載移動測繪系統的完整相關研發工作，

自主研發影像級車載移動測繪技術（包含軟硬體），稱為鷹眼系統，如圖1.5 所示。該系統實測成果顯示無控制點之直接地理定位平面定位精度為 15 公分（均方根誤差）、三維定位精度為30 公分（均方根誤差）(Li, 2010)，而部份成果亦於美國導航學會GNSS 2010 年會發表，並獲得最佳論文獎。

本團隊自行研發了多元感測器系統整合與觀測量同步、機電設計、精密定位定向演算法、感測器率定與直接地理定位模組等移動測繪之關鍵技術，

也成功驗證移動測繪技術確實能夠滿足空間資訊相關領域，成為快速採集資料的解決方案。

2013 年起國內公路管理單位在公路設施清查與水利單位諸多大型相關應用計畫中亦陸續導入多平台移動測繪技術，如此可見多平台移動製圖技術已逐漸被不同領域的使用者接受，並逐漸深化此類技術在空間資訊相關領域的應用範疇。而內政部國土測繪中心為公務機關之翹楚，率先於 2012 年執

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通用版電子地圖實作之效益，並於 2015 年著手開發自有的車載移動測繪系統。

圖1.5 本團隊自主研發之影像級車載移動測繪系統─鷹眼系統 1.1.2 輔助駕駛技術與高精地圖之回顧與現況

近年來發展智慧型無人載具快速興起，其中更以自駕車之發展日益進步，根據國際自動機工程師學會(Society of Automotive Engineers, SAE)提出的分類方法，汽車駕駛系統可以分成六個層級(Level 0~5)，其分類核心概念如圖1.6 所示，而各層級的簡述說明如下：

圖1.6 汽車駕駛系統分類（摘錄自 https://www.sae.org）

 Level 0：汽車駕駛系統中第一個層級即為最原始的操作系統，由駕駛者自行掌控車輛的所有機械以及物理功能，並無任何自動駕駛功能介入。

Ladybug 3 全景相機

GPS / IMU 工業級數位相機

輪速計

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 Level 1：為了提升整體駕駛感與行車安全性而增添個別功能或裝置幫助行車安全，例如電子穩定程式(Electronic Stability Program, ESP) 或防鎖死煞車系統(Anti-lock Braking System, ABS)。

 Level 2：現今市面上部分的中高階車款，主要由駕駛者自行控制車輛，但額外增加自動化功能以期減輕使用者操作負擔，如主動式定速巡航(Adaptive Cruise Control, ACC)系統結合自動跟車和車道偏離警示，而自動緊急煞停系統(Autonomous Emergency Braking System, AEB System)透過盲點偵測和汽車防撞系統的部分技術結合，降低因碰撞造成的車輛行駛意外。

 Level 3：此層級屬於有條件之自動駕駛範疇，即遭遇緊急狀況時駕駛仍須隨時介入操作。

 Level 4：在特定條件下可完全執行自動駕駛功能。

 Level 5：在所有條件下可完全執行自動駕駛功能，具備完善汽車通訊系統以進行車輛之間的溝通。

然而，為了達成 Level 4 以上的完全自動駕駛範疇，目前自駕車尚面臨以下三大挑戰：

 自駕車須確切得知其位置及導航資訊。

 克服自駕車上的車載感測器因遮蔽或距離太遠而無法感知的問題。

 自駕車和其他交通工具進行連結溝通，使車輛能安全行駛。

為達成 Level 4 以上級別的安全功能(Functional Safety)，獲取車輛在道路上的精確位置資訊是自駕車在已知道路環境中能夠行駛在正確車道上的最基本要求。此外，依先進駕駛車輛安全研究指出，若要將導航設備提升至自動駕駛層級，勢必要將車輛導航精度提升至次公尺級以上。由於衛星定位技術於都市地區受限遮蔽或者反射訊號影響，無法準確將自駕車定位於車道內，基於安全及硬體成本考量，除整合包含相機、光達、GNSS、INS 等感知元件在內，使用具備車輛導航資訊之高精地圖，提供可靠穩健之環境先驗資訊已是自動駕駛技術運行的重要關鍵。

相較於現今導航基於人類視覺觀點所使用的二維電子地圖，自駕車則需在行駛過程中透過地圖反饋資訊即時作出決策，讓乘客安全地抵達目的地，

故高精地圖的所有資訊皆顯示於三維空間中，且須以等比例真實呈現所有外界的環境資訊，方能輔助自駕車順利進行導航。故提供資訊的圖資精度須提升到具備平面20 公分與三維 30 公分精度成果等級才能確實滿足自動駕駛需求(Farrell et al., 2016)，讓導航系統得以準確的引導車子移動，方能處理如高架橋、地下道等非平面的情況。此外，適用於自駕車用之地圖，其效益必須

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並表示真實世界的現象，圖 1.7 所示為現有二維電子地圖與高精地圖的差異。

傳統測量以及屬性調查作業，從開始收集資料到系統建置完成往往需要半年以上的時間，已不符合科技發展的趨勢與成本效益。如前所述，近年來測量與空間資訊技術已逐漸革新，攝影測量製圖的技術與精密整合式定位定向系統結合，搭配多元影像與光達感測器來收集空間資料，逐步實現車載移動測繪系統，其整合與資料運用架構即現今自駕車之雛形前身。圖 1.8 所示即為車載移動測繪系統現地採集資料後，藉由直接地理定位之三維點雲製作成高精地圖之範例。

圖1.7 既有導航地圖與高精地圖之差異

圖1.8 高精地圖之產製示意圖

在產業趨勢方面，由於自動駕駛及其圖資技術可見未來的龐大商機，國際廠商已相繼進行先期布局競爭。除了 Google 持續發展基於街景技術的各式應用外，Apple 也於 2014 年起落實自主發展移動測繪技術，開發專屬 Apple Van 來補足相對於 Google 在空間資訊上的劣勢；原芬蘭 Nokia 旗下圖資公司 HERE 總攬包含資料蒐集、圖資處裡及使用者地圖設計等完整供應鏈，於全球擁有超過300 輛測繪車同步進行高精圖資產製，為 BMW、Benz、Audi 等傳統車廠自動駕駛技術研發的主要圖資供應商之一；另一國際圖商 TomTom，其包含地圖授權與汽車工業合作等既有業務範疇在內，於全球擁

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有超過150 國、道路總和超過 6 千萬公里的車用圖資，近年專注於生產基於自駕車導航技術需求為主的高精圖資成果，提出 RoadDNA 三維製圖技術用於高精地圖建置及更新應用；日本方面則在政府單位之國家資源支持下，偕同電子資訊業者與日本車廠合作成立動態地圖基礎平台公司(Dynamic Mapping Platfrom, DMP)，以期快速推動滿足日本汽車產業高精地圖之需求。

綜上所述，目前國際各大製圖廠及車廠皆根據其製圖技術及自動駕駛技術需求，藉由車載行動測繪系統為製圖平台產製未來高精地圖，與我國目前主流製圖平台並無二致，即言之，此一趨勢將提供我國測繪製圖產業鏈結自駕車輛產值之絕佳切入利基圖。

有鑑於我國原有的製圖規範已不能滿足未來高精地圖的製作、維護及檢核需求，故為提升我國在測繪及自駕車市場的發展，建置我國自駕車試驗場域，進行國家層級之統一版本圖資規範已刻不容緩。故本案完成建立高精地圖標準及指引，以提升高精地圖的製效率及正確性，同時評估高精地圖之應用，進一步確保本案所建立之圖資標準和服務符合實際需求與國際接軌，凝聚我國各界對高精地圖的發展共識。

1.1.3 室內定位技術之回顧與現況

根據美國 2015 年的統計調查中顯示，18 歲至 29 歲使用智慧型手機的人口中，約有 80%使用到手機中的個人導航服務，而 30 歲到 49 歲的使用者也有超過 70%使用導航功能，可見智慧型手機結合使用者位置提供關聯性資訊所擁有的潛力(Smith, 2015)。

室內定位技術也具有相當的發展歷史。過去的主流多為架設多套感應器，探測出使用者位置的外部系統，例如紅外線定位系統。然而近代在減少布設外部感測器的要求下，發展以無線電訊號為主的定位系統，例如射頻標籤(Radio Frequency Identification, RFID)與低功耗藍牙(Bluetooth Low Energy, BLE)技術最為受到關注，兩者都具有硬體體積小且輕便的優點，但定位精度與標籤布設密度和讀取距離高度相關，同時訊號頻率與能量等級也會影響定位精度。WiFi 室內定位技術亦是另一主流，因 WiFi 設備已高度普及，所以也頗受業界重視，但需要建置並訓練一套訊號強度資料庫，再應用訊號指紋辨識技術或是Time of Arrival(ToA)等技術進行定位演算，因此定位精度同樣不可避免地受限於環境穩定程度與訊號源的密度。影像定位系統則需要建置室內環境影像資料庫，透過影像的匹配與比對，求得使用者的位置，對於動態變化的環境定位可靠度較低，同時匹配效能受到拍攝當下的天氣與燈光影響。而室內定位技術中，行人慣導或行人航位推算(Pedestrian Dead-Reckoning, PDR)演算法則不需收集外部訊號，僅利用慣性感測器來偵測使用者行為模式下的一種定位技術，該技術不受外部訊號影響，但其精確度會隨著使用者行走步數增多而精度下降，且初始位置需事先給定。

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值得一提的是，PDR 是目前最常應用在行人室內定位的慣性技術，尤其是智慧型手機的相關應用。其概念是透過加速度計、陀螺與磁力計，推估使用者的步伐、步長與方位，進而得到使用者的二維位置，概念如圖 1.9 所示。

但是估計的過程中不可避免的會遇到步伐的遺漏、步長與方位估計的誤差，

這些誤差會隨著移動步數的增加而持續累積(Brajdic and Harle, 2013) (Weinberg, 2002)。要能得到準確的步伐偵測與步長，大多需事前或事後模型的調校與率定，這對於即時應用來說並不便利(Ho et al., 2016)。表 1.2 為常見的室內定位技術整理與規格比較。

本團隊於106 年度提出影像後方交會輔助之概念，因此特別針對影像定位技術作進一步的回顧。過去室內影像定位系統多是從機器或電腦視覺領域出發，像是視覺里程或同步定位與地圖構建同步定位與地圖構建 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) (Núñez et al., 2011)都需要多台相機同時拍照，或單一相機連續拍照，以取得立體像對進行定位解算，對於一般使用智慧型手機的使用者來說相當不便。另一類傳統影像定位技術則是透過建置環境影像資料庫，進行影像匹配進而獲得使用者位置(Deretey et al., 2015)。這些方法都會面臨影像匹配和特徵萃取的問題，對於硬體效能要求較高。因此影像定位系統也需要考慮整合其他絕對地理定位系統，以改善前述的不便利性與高效能的硬體需求(Grießbach et al., 2014)。總結來說，影像定位技術應用在室內行人導航會面臨以下問題：多相機的需求、連續拍攝影像的需求、影像處理的負擔以及相對坐標系統無法與室外連結等問題。

圖1.9 行人慣導之定位技術概念

本團隊於 107 年度研發低功耗藍牙(BLE)差分演算法，以提升交會定位之精準度，因此將針對 BLE 定位技術作進一步的回顧。隨著藍牙通訊技術之發展，藍牙於2010 年發展至 4.0 版本，低功耗藍牙技術具有低成本、低耗能及長時間運作等特性(Bluetooth Special Interest Group, 2010)。除此之外，大部分智慧型裝置如手機、平板、筆電等皆具備藍牙功能，無需額外增加接收端設備成本使其相對於其他無線通訊網路定位技術更具優勢，相關成果獲得美國導航學會ION GNSS 2018+學生論文獎(Kuo, 2018)。

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BLE 以無線電波傳遞資訊，所採用的是 2.4 GHz ISM(Industrial Scientific Medical)頻段，並包含 40 個頻段，其訊號可穿透部分物理障礙並避開 Wi-Fi 的頻段，傳輸數據的同時可降低訊號的干擾。BLE 技術採星狀架構的主從式連結，如圖 1.10 所示。此架構中存在著主從關係(Master/Slave)，主動要求連線之裝置為藍牙主裝置，而被要求連線者為藍牙從屬裝置。主裝置可以控制從屬裝置間的數據傳輸，且單一個主裝置可以同時連接多個從屬裝置。換言之，一從屬裝置僅能連結一主裝置。此外，連結關係僅在當從屬裝置需要被連結時，才開啟與主裝置之連結，因此當兩者未連接時，主從裝置間將不會有任何數據傳輸，不僅降低未連結時之電力損耗，更大幅提升了系統之穩定性及精確度(Čabarkapa et al., 2015)。

表1.2 室內定位技術整理表（摘錄自 Mautz, 2012）

設備/技術 精度覆蓋距離

(公尺) 定位原理

Cameras 0.1mm-dm 1-10 Angel measurmenents from images

Infrared cm-m 1-5 Thermal imaging, active beacons

Tactile & Polar Systems μm-mm 3-2000 Mechanical, interferometry

Sound cm 2-10 Distances from time of arrival

WLAN/WiFi m 20-50 Fingerprinting

RFID dm-m 1-50 Proximity detection, fingerprinting

Ultra-Wideband cm-m 1-50 Body reflection, time of arrival

High Sensitive GNSS 10m Global Parallrl correlation, assistant GPS

Pseudolites cm-dm 10-1000 Carrier phase ranging

Other Radio Frequencies m 10-1000 Fingerprinting, proximity

Inertail Navigation 1% 10-100 Dead reckoning

Magnetic Systems mm-cm 1-20 Fingerprinting, ranging

Infrastructure Systems cm-m Building Fingerprinting, capacitance

圖 1.10 藍牙無線網絡連結星狀架構

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與BLE 定位相關的文獻中，Chiang 等人(2015)應用近似定位(Proximity) 的方式設定接收訊號強度指標(Received Signal Strength Indicator, RSSI)之門檻值作為 PDR 的位置更新，當手機接收到來自附近藍牙裝置所發送之 RSSI 大於預先設定的門檻值，將把手機已偏移的推算位置更新為該藍牙裝置之位置，大大減少 PDR 因慣性感測器累積誤差所造成的位置偏移(Chiang et al., 2015)。

綜合以上，常見的室內定位技術之差異可整理成表 1.3。常見的技術區分以 Wi-Fi 作為代表的無線訊號定位技術，而 iBeacon(Bluetooth)與 RFID 因常使用 Proximity 方法進行單點近似定位而另外表列；此外還有基於影像的定位技術，此處所指之技術不包含使用移動測繪系統產製的直接地理定位影像。而基於慣性的傳統慣性導航(INS)與行人慣導(PDR)技術也因其概念原理有明顯差異而各自表列。如表 1.3 所示，各方法都有其優缺點。故本團隊提出整合式的室內定位系統，讓各技術達成互補，期讓室內定位系統具備絕對坐標，且符合3%至 5%的定位精度需求(Kuo, 2018)。

表1.3 室內定位技術特性比較表（摘錄自江凱偉等人，2018）

現行常見之室內定位技術

額外基礎設施

建置定位資料庫

資料庫建置難易度

環境變化影響程度

定位誤差累積程度

定位解模式

室外導航坐標系統

契合

WiFi 少量大型高高低相對

位置無

iBeacon 大量小型低中低近似

位置無

RFID 大量小型低中低近似

位置無

Image-

based 無大型高中低相對

位置無

INS 無無無低高相對

位置無

PDR 無無無低中相對

位置無

1.1.4 室內空間資訊應用之回顧與現況

在室內場域的多元應用中，室內導引與人員分流都與路徑規劃有密切的關係，透過最短路徑可有效執行規劃機制。最短路徑樹是透過每一條最短路徑所組成，由一個起點到圖上各個點的最短路徑們所組合而成的一棵有向決策樹，如圖 1.11 所示。

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圖1.11 最短路徑樹（摘錄自 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Path.html）

路徑規劃中的 Dijkstra 演算法是一種單一目的地為導向的靜態路徑規劃演算法，只要選定一個起點後，就可計算出一棵最短路徑樹，也就是可以從而獲得起點到任一個終點的最短路徑。其作法簡單來說就是先找到離起點最近的節點，將它加入以後，再依序增加剩下的節點，離起點最近的節點，如此一來即可獲得最短路徑樹，圖1.12 為 Dijkstra 演算法的流程。

圖1.12 最短路徑演算法流程（摘錄自 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Path.html）

實際運作的完整流程如下：我們有一張已建立完成的室內路網向量圖，

圖中有許多節點及線段，每條線段皆有權重，代表兩點之間的距離。在室內首先經由 Beacon 藍牙定出使用者的位置，當使用者選擇目的地後再開始進行路徑規劃。在做路徑規劃計算前，第一步需先將使用者導引至路網中的節

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生一個問題，當那個節點是位在前往目的地的反方向時，會讓使用者走一段路之後掉頭，因此應該選擇導引使用者至朝向終點方向最近的節點。再來程式開始進行 Dijkstra 演算法運算，由於最短路徑的特性是，每一條最短路徑都是邊數更少、權重更小的最短路徑的延伸，因此它的運算方法是從邊數最少、權重最小的最短路徑開始建立，然後逐步拓展，最後得到一棵最短路徑樹，再從中取得使用者所輸入的終點，建立出這條最短路徑，來導引使用者到達目的地。

另一方面，本團隊在107 年度選定故宮南院作為適地性服務試辦區，根據故宮南院的需求，除了發展室內導航功能外，也結合擴增實境(Augmented Reality, AR)應用。AR 是一個在既有的物體中，額外擴增顯示其他資訊的一項技術，相較於虛擬實境(Virtual Reality, VR)，最大的差異在於 VR 的整個世界都是虛擬的，而AR 則是將虛擬物件與真實世界結合，讓我們可以更簡單的方式去獲得更多的資訊。AR 科技已經出現近五十年，第一個應用出現在 1960 至 1970 年代間，但直到 1990 年才由波音前研究者 Thomas Caudell 首先提出「AR」的名稱。AR 的技術目前主要可分為兩大類，一種是利用空間定位技術，依照使用者所在位置，在裝置如手機上擴增資料，另一類則是利用影像辨識，當裝置掃描到資料庫中的某項特徵時，將資訊顯示出來，當然可以結合二者來擁有更佳的擴增功能。

現今的AR 技術在應用方面相當的廣泛，也很貼近我們的生活，諸如行動設備、醫療、學習、導航系統以及娛樂等方面皆可使用此類技術。AR 技術搭配GNSS 定位技術亦可運用在汽車導航，利用手機中的相機及 GNSS 定位，加上以 AR 技術所設計的手機汽車導航系統，使用者可直接依照攝影畫面中所擴增的虛擬路徑導引前進，除了減少駕駛人需對應地圖與現實周圍道路的情況，當駕駛人觀看導航畫面時，也不會遺漏車況而影響行車安全。圖 1.13 所示為此 APP 使用介面。

圖1.13 AR 汽車導航 APP 使用介面（摘錄自

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.w.argps&hl=zh_TW）

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AR 可以應用的案例與場景不勝枚舉，而隨著移動裝置大幅度成長的銷售量，以及雲端應用等相關科技的進步和 4G 網路的建立，AR 技術更成為一個廣大的市場。相信隨著 AR 技術的不斷發展與成熟，其成本會越來越低，

漸漸帶動各種產業的蓬勃發展，成為生活中不可或缺的一部分。

1.1.5 地籍測量移動測繪技術之回顧與現況

地籍測量作業以地籍圖重測及土地複丈業務為主，目前多倚賴GNSS 定位測量及導線測量技術進行控制測量，再以全測站儀定位測量技術實施界址點位測定。目前作業成果僅產製界址點位坐標值、土地面積及地籍圖，觀測現場的現況及測量員所觀測的標地點，則無法記錄並保存，日後有爭議時難以追朔當時的現場觀測情況(江凱偉等人，2018)。

相對於空載及車載移動式測繪系統，人員攜帶式移動測繪系統具有輕便攜帶、容易施測、價位低等好處，有利於現況較複雜的場景記錄與現況調查。

空載系統有大範圍涵蓋的優勢，但缺乏地物立面的資訊。車載系統可補足空載系統不足之處，但僅限於載具能夠到達的區域。對於車載系統無法進入之區域，例如道路周邊外之場景、災害現場及山區林地等，則可採用可攜式系統。傳統近景攝影測量之現場需布設控制點且觀測工時長，而現行可攜式測繪系統可配備多部相機，獲取環場全景影像，並結合定位及定方位技術，提升觀測的效率，同時也將周遭的景象保存於影像中。

移動製圖技術可整合 GNSS 即時定位測量及攝影測量於統一的觀測系統，外業觀測人員於現場操作觀測系統獲取影像及 GNSS 訊號，觀測資料的處理及測繪皆為室內作業。目前的移動製圖技術已經可達到與傳統地面測量相當的點位觀測精度，其優點是可高度自動化，同時可由影像的方式記錄觀測現場的實際現況及測量員所觀測的標地點，有助於未來釐清土地產權的爭議。以地籍測量而言，其成果雖有記錄宗地範圍，但在複丈時常會有界址點未知、指界不一致，或是圖根點遺失的情形。若使用影像進行量測，除了上述的優點之外，同時能保存當時的現地資訊，欲重新進行量測時亦非常方便 (江凱偉等人，2018)。

地政司於 105 年起嘗試推動人員攜帶式觀測系統來輔助地籍測量之應用。目前已發展出一套可攜式環景影像測繪系統，將該系統拍攝之原始多張影像拼接成一張球形全景影像，可直接於該張球形全景影像進行量測與光束法平差。並於國立成功大學校區分別設置室內與室外實驗場，驗證應用地面控制點與 e-GNSS 測得之測站位置於光束法平差之準確性，持續以臺南市地籍測量案例進行測試。

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1.2 工作項目

根據服務建議書內容，本案預期將具體完成之工作項目如下：

一、工作計畫書

於簽約日 1 個月內，就以下各項工作規劃繳交「工作計畫書」。並依工作計畫書核定方式（或更優方式）辦理相關工作。

二、建立自駕車用地圖標準及指引

(一) 建立自駕車用地圖作業流程指引 1 件 (二) 建立自駕車用地圖驗證精度流程指引 1 件 (三) 建立自駕車用地圖標準 1 件

三、自駕車用地圖應用評估

(一) 評估自駕車用地圖標準成為產業標準相關工作

(二) 即時動態地圖(Dynamic Map)標準及作業流程指引先期評估作業 (三) 室內外無縫自駕車用地圖應用先期評估作業

(四) 自駕車用地圖適地性服務案例試辦，試辦區之選定需經內政部同意 (五) 持續研提或協助引進國外產製高精地圖之多平台製圖技術

四、國際自駕車相關組織參與評估：世界自駕車相關國際組織(Navigation Data Standard, NDS 、 Advanced Driver Assistant Systems Interface Specifications, ADASIS、OpenDRIVE、SIP-adus Automated Driving for Universal Service, SIP-adus)先期評估作業，並參與自駕車相關國際組織活動 五、試驗場域自駕車用地圖圖資服務

(一) 依內政部需求維護沙崙、水湳試驗場域自駕車用地圖圖資 (二) 提供試驗場域自駕車用地圖圖資諮詢服務

六、自駕車用地圖與移動載台感測器驗證服務 (一) 自駕車用地圖精度驗證服務

(二) 維護多平台製圖技術測試與率定設施、車載及影像感測器之儀器率定服務

七、發展移動裝置通用之室內定位技術

(一) 研發應用人工智慧技術之室內影像匹配輔助行人慣導定位技術 (二) 研發室內地圖輔助之行人慣導定位技術

(三) 適地性服務案例試辦，試辦區之選定需經內政部同意

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八、評估室內定位技術於室內防救災應用

(一) 評估室內定位技術於人員受災分流機制

(二) 配合內政部辦理 108 年度行政院災害防救科技創新服務方案，協助災後快速製圖技術研發相關作業

九、發展地籍測量移動製圖技術

(一) 應用移動製圖技術精進地籍測量作業，探討移動製圖技術納入地籍測量作業相關流程之精度分析

(二) 適地性服務案例試辦，試辦區之選定需經內政部同意十、舉辦成果發表會議

(一) 召開至少 2 次自駕車用地圖推廣會議，至少須 30 人參加，時間、場地、參加人次、研習方式、議程規劃等內容與內政部討論定案後辦理 (二) 辦理自駕車用地圖技術之新南向國際研討會 1 場，至少須包含印尼、

泰國、越南等國之測繪領域學者或官員與會十一、研究成果發表

(一) 提送期刊或研討會論文文稿至少 6 篇，且其中 3 篇需提送國際期刊

（SCI/EI 等級）。

(二) 參加國內外實作或論文競賽 1 件十二、協助推動國際測繪合作事務

(一) 配合內政部需求，參加國際研討會至少 1 場

(二) 配合內政部其他專案共同在臺辦理臺印尼年度測繪技術交流會議活動，並依本案主題場次邀請印尼方產官學研人士(合計至少 5 位)；

其辦理方式、議程規劃、時間、場地、參加人次等內容，需與內政部討論定案後辦理。負擔有關辦理會議所需相關費用及印尼籍人士來臺參與所需相關費用(機票費、在臺交通費、餐費、住宿費等) (三) 配合內政部需求，參與測繪技術服務團(GEM)赴印尼技術交流十三、成果效益評估、計畫進度管考

(一) 成果效益評估及擴大科技應用：依據科技計畫績效管考平台 (http://stprogram.stpi.narl.org.tw/)提供格式，配合內政部辦理本案計畫「科技發展計畫績效評估作業」自評作業需求，參考內政部提供之相關績效作業範本，填寫本案相關成果效益報告書、績效指標、

佐證資料、政府科技發展計畫績效評估；另配合將本案各期資訊登載政府研究資訊系統(GRB, https://www.grb.gov.tw/)，且將登載結果

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(二) 配合內政部填寫行政院政府計畫管理資訊網(GPM)管考作業所需表格內容，並適時接受諮詢，每月 25 日前需繳交月報表，說明工作執行進度

十四、協助推動自駕車用地圖相關計畫

(一) 成立推動專案中心 1 處，聘請專案人員辦理本案工作，合計至少 3 名，其中至少 1 名需具備本案工作相關領域之博士學位，其餘需具備本案工作相關領域碩士以上學位，另提供專案人員辦公所需器材設備。於簽約日起一個月內檢送「專案人員名冊」

(二) 專案人員適時配合內政部作業，協助內政部推動國內自駕車用地圖事務，並接受本案計畫主持人管理、指導執行本契約事項。專案人員也將共同參與專案中心運作，且推動本契約事項及參與國際事務合作時，得使用該中心名義，並適時配合內政部作業，接受內政部督導

(三) 其中 2 名專案人員各需至內政部協助辦理自駕車用地圖相關事宜每月至少6 天

(四) 組成專案工作小組，自行定期召開工作會議，並適時接受諮詢。其中 2 次需邀請使用者（名單需先與內政部討論）參與交換意見，並作為後續應用方向或執行參考，所需費用由本案負擔

(五) 專案人員薪資、年終工作獎金、離職提撥儲金、勞健保、平安保險以及配合本案衍生之加班費、差旅費、交通費、雜費等費用，均由本案負擔

1.3 工作時程

本案執行各工作項目遵照工作計畫書所預定之時程進行，並依據科技計畫績效管考平台(http://stprogram.stpi.narl.org.tw/)之格式，配合內政部辦理「科技發展計畫績效評估作業」自評作業需求，參考內政部提供之相關績效作業範本，填寫本案相關成果效益報告書、績效指標、佐證資料、政府科技發展計畫績效評估；另配合將本案各期資訊登載政府研究資訊系統(GRB, https://www.grb.gov.tw/)，且登載結果繳附於各期工作成果，並適時接受諮詢。

本團隊如實如期於 108 年 2 月起每月 25 日繳交月報表，說明工作執行進度，

作為內政部地政司檢核進度之依據，表 1.4 為本案所有工作項目之分月進度及執行狀況，圖1.14 為工作執行進度管制圖，同時完成本案 108 年度的「科技發展計畫績效評估作業」之期中、期末自評作業需求，並完成將本案期中、

期末資訊登載政府研究資訊系統GRB。相關資訊與期中、期末報告審查意見回覆，內容詳見附錄一。

108年度自駕車用地圖標準及移動測繪技術發展工作案