Derek Chen.
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路側單元(RSU)路口警示系統

邊緣運算 + 雲端整合 · 台灣智慧駕駛 TURING DRIVE · 2021 – 2023

  • Nvidia NX
  • YOLO
  • AWS KVS
  • Lambda
  • S3
  • MQTT
  • V2X
路側單元(RSU)路口警示系統

針對無號誌路口的自駕車安全方案。路側單元(RSU)架設於路口,在 Nvidia NX 邊緣平台上以 YOLO 即時偵測來車與行人,標定偵測區域並判斷碰撞風險,透過 MQTT(V2X) 將警示即時傳給自駕車,實現提前防撞。

雲端側以 AWS KVS / Lambda / S3 構成影像串流、儲存與警示管理服務,設計兼顧低延遲與高可靠。 我擔任技術負責人,協調演算法、嵌入式與雲端團隊穩定交付。

部署規模與成果:應用於 桃園市青埔自駕巴士創新實驗計畫(全國首條捷運接駁、深入社區的自駕巴士路線):

  • 路側系統涵蓋 7 個路口、共 11 台監視器,即時守護混合車流的複雜路口。
  • 2021 年試運行(平日 10:00–15:40、每 20 分一班),累計 載客破千人次逾 9 成試乘滿意度
  • 估算營運約 1,000 趟次;以每趟於路口觸發 1–2 次示警估計,累積對自駕巴士提前示警約 1,000–2,000 次
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各路口 RSU 即時偵測,綠色為偵測區域,闖入的車輛/行人以紅框即時標出(青埔 7 路口、11 監視器中的數個路口實景)
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實機 telemetry 佐證(2022 測試數據,5Hz 記錄),RSU 一發出警示,自駕巴士即時煞車減速。左:單趟細節(車速 16.8→8 km/h、煞車指令同步觸發);右:全部 23 次警示(自駕模式)對齊疊圖,平均車速由 ~14 降到 ~7 km/h,證明每次警示都確實觸發減速
部署場域:桃園青埔自駕巴士路線,自駕巴士車上視角行經實驗路段

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