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國立交通大學 資訊科學與工程研究所 李毅郎、林榮彬所指導 林昆蔚的 最小史坦納樹演算法與繞線演算法應用於在具有預測未來交通瓶頸與動態調整駕駛路徑能力的自動導航系統之研究 （2017），提出PD firmware update A關鍵因素是什麼，來自於佈局、實體設計、繞線、史坦納樹、駕駛輔助、自動駕駛車。
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最小史坦納樹演算法與繞線演算法應用於在具有預測未來交通瓶頸與動態調整駕駛路徑能力的自動導航系統之研究
為了解決PD firmware update A 的問題，作者林昆蔚 這樣論述：
繞線演算法的研究與應用由來已久，其衍伸也因應日益複雜的新興技術而被廣泛討論。然而在一些發展看似已然完備的繞線應用裡，如電子設計自動化領域的最小史坦納樹(Minimum Steiner Tree)或交通領域的自動駕駛車(Self-Driving Car)導航，本論文提出新穎的繞線資訊保存(Retention of Routing Information)概念可以為前述的繞線應用提供更好的效能。在最小史坦納樹裡，該概念可以幫助選擇適合的史坦納點(Steiner Point)以便減少繞線成本；在自動駕駛車導航裡，該概念以時刻表(Timetable)實作，用來預測未來交通瓶頸並調整駕駛路徑，進而抑制
交通阻塞。在最小史坦納樹方面，為了避開已經擺置好的矽智財、預先繞好的線路與電源/接地線，並減少繞線成本，複雜的系統單晶片設計極為仰賴考慮多層繞線與障礙物迴避之直角史坦那樹(Multilayer Obstacle-Avoiding Rectilinear Steiner Tree，ML-OARST)建構法；此外，為了考量現代半導體製程所帶來的各種繞線限制，如可繞的金屬層範圍與各層的繞線成本，受限的考慮多層繞線與障礙物迴避之直角史坦那樹(Constrained ML-OARST)建構法應運而生。對於上述的史坦納樹問題，本論文不僅提出採用繞線資訊保存的技巧以選出好的史坦納點，也提出減少運算時間與降低
繞線成本的方法。對於自動駕駛車導航，本論文首先指出當今的導航技術雖然可以動態地根據最新的路況來為每輛車找出最快/短路徑，但該技術應用在未來自動駕駛車普及的世界裡卻有不足之處。比起未採用繞線資訊保存概念的導航技術，本論文提出的方法不但可以減少不必要的繞路從而抑制交通阻塞，而且可以處理交通不確定因素，經由實際的地圖與交通流量趨勢，實驗結果證實此方法的有效性。