ACC（Adaptive Cruise Control）
自適應巡航控制功能，並導入深度學習以取得最佳化的控制效果，並得以依據外在環境變化更即時進行車輛動態調整，達到更加舒適安全的駕駛體驗。
About i-CAR Lab
我們的實驗室專注於先進駕駛輔助系統（ADAS）的研發，致力推動自動駕駛技術的進步。實驗室與業界緊密合作，承擔多項計畫，涵蓋車用感知融合、自駕車決策與控制、自主移動機器人（AMR）及影像辨識等領域。我們聚焦於前瞻技術的開發，並積累了豐富的實戰經驗，為提升自動駕駛的安全性和運輸效率，減少交通風險不斷努力。
AEB（Automatic Emergency Braking）
是一種先進駕駛輔助系統，能在偵測到碰撞風險時自動啟動煞車，以減少碰撞或降低事故嚴重性。它通過雷達、攝像頭等傳感器持續監測車輛周圍環境，並在駕駛者未能及時反應時自動介入。
ESF (Emergency Steering Function)
透過感知器偵測前方物件和車道線，利用車道中心與障礙物的距離、車速進行危險性評估，並以位能圖呈現危險性。透過位能圖的梯度高度與方向進行路徑規劃，確保避開障礙物時不壓車道線，且在無法避免碰撞時保持在車道內。
盲點BSIS (Blind Spot Information System)
內輪差盲區警示系統，能偵測大型車轉彎時內輪差的盲區範圍，若偵測到與障礙物、行人且存在碰撞風險，系統立即發出警示或進行制動，保障行車安全
DRL passenger car: LKA & ACC
利用深度強化學習（DRL）開發自適應巡航控制（ACC）與車道保持輔助（LKA），採用雙Actor架構協同控制車速與轉向。透過模擬訓練，學習在複雜交通中靈活調整車速與方向，提升系統穩定性與適應性。
DRL BUS: LKA & ACC
本研究針對公車轉向與速度控制，採用深度強化學習（DRL）並設計two-branch架構，分別輸出速度與轉向控制。不僅能分類駕駛模式，還可輸出連續控制量，提升行車平順性與安全性，適用於智慧駕駛輔助與自動駕駛公車應用。
感知融合技術（Sensor Fusion）
藉由時間同步、空間對齊、特徵提取、匹配策略及融合算法等步驟，將LiDAR(點雲)、Camera(影像資訊)等感測器資訊進行感知融合，以利於多種惡劣環境下相互映證，提升算法強健性。
AMR 自動校準技術
利用LiDAR與里程計的定位軌跡進行兩階段自動校準，使用ICP演算法校正LiDAR位置，接著比對LiDAR與里程計的軌跡進行里程計校正，實現全自動校準，確保高精度定位與操作效率。
自動生成資料集
透過特徵提取與卷積層處理，從原始 LiDAR 點雲中自動生成候選框，並透過區域候選網路(RPN)，可以精準識別和標註車輛、行人、自行車等多種目標物。
AMR 車隊管理技術
AMR車隊管理系統具備多重功能，能為多台AMR智能規劃最佳路徑，協同組成列隊行進，並進行即時監控，確保車隊運行的效率與安全性。
AMR 實例應用
高精度的定位與導航技術，使用相機與LiDAR進行環境與物件偵測，並能夠透過路徑規劃技術智能地避開障礙物，確保安全與高效的運行。
集電弓控制系統
開發國產第一支集電弓升降控制系統，使用多感測器偵測與設計安全系統，並結合PID控制與集電弓的穩定度模擬，維持升降弓的穩定運行，確保在不同的運行條件下具備高度的可靠性和安全性。