張堂賢臺灣大學：土木工程學研究所曾依蘋Tseng, Yi-PingYi-PingTseng2007-11-252018-07-092007-11-252018-07-092007http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/50504交通事故發生率並未與汽車工業的蓬勃發展成比例下降，歸咎其原因多來自於人為因素，如超速、未注意路況等。ITS中的先進安全車輛(Advanced Safety Vehicle, ASV)即結合先進電子、資訊及車輛控制等技術，透過車機單元發送資訊給駕駛者，使其在事故發生前有多餘反應時間採取必要措施。而據統計資料指出，車輛側向碰撞部位在意外事故中佔全體46%，但其相關研究鮮少，故本研究目的在建立一套側向碰撞警示系統，降低事故發生。 本研究首先以創新方式實地拍攝四段不同速度差之行車影片，透過網際網路方式進行問卷調查駕駛者臨界反應時間，並以危險程度定義：輕踩煞車時間點為臨界反應時間t1；重踩煞車時間點為臨界反應時間t2。而根據問卷調查駕駛者之基本開車資料：性別、年齡、駕駛經驗和每週駕駛頻率四項因素，以及速差和本車速度等條件，以統計方式進行多元迴歸，檢定各因素對於臨界反應時間t1和 t2之影響。 不同駕駛者有不同之臨界反應時間，故本研究採用倒傳遞類神經網路，根據多元迴歸結果，學習駕駛者之臨界反應時間。側向警示系統主要分為警示模式與預估模式，警示模式考慮駕駛時之側向相對速度、臨界反應時間以及側向相對加速度，並依門檻範圍區分為三種程度：安全、警告和危險；預估模式應用卡曼濾波器預測下一時刻點相關行車資訊，以更進一步確保行車安全。本系統在行車中偵測到警告或危險時，立即以語音或閃燈方式提醒駕駛者注意。誌謝 I 摘要 II 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究動機 1 1.3 研究目的 2 1.4 研究內容與流程 3 1.5 論文架構 5 第二章 文獻回顧 6 2.1 交通事故中側向撞擊部位統計資料 6 2.2 相關警示系統回顧 8 第三章 駕駛者臨界反應時間之調查與分析 10 3.1 引言 10 3.2 調查方式 10 3.2.1影片拍攝 11 3.2.2調查方式之優缺點 12 3.3 臨界反應時間 14 3.3.1 兩車資料擷取 14 3.3.2 臨界反應時間之計算 23 3.4 調查結果分析 24 3.4.1 各因子對臨界反應時間t1之影響 29 3.4.2 各因子對臨界反應時間t2之影響 30 3.4.3 小結 32 第四章 側向警示系統之建立 33 4.1 類神經網路 33 4.1.1 倒傳遞類神經 36 4.1.2 類神經網路應用 39 4.2 警示模式 43 4.3 預測模式 49 4.3.1 卡曼濾波器 49 4.3.1 α-β-γ濾波器 50 第五章 結論與建議 53 5.1 結論 53 5.2 建議 53 參考文獻 55 英文部分 55 中文部份 55 附錄 網站問卷調查內容 57en-US側向碰撞警示駕駛反應時間倒傳遞類神經網路卡曼濾波器Lateral Collision WarningDriver Reaction TimeBack-propagation Neural NetworkKalman Filterthesis