臺灣博碩士論文加值系統

在台灣地區，由於小客車數量與駕駛人數不斷增加，使道路狀況變得十分擁擠且不穩定，交通意外事故已成為國人十大死因之一。根據民國94年至今之肇事成因統計資料，酒後駕車每年皆高居我國交通事故成因第一位，然而我國對於酒精濃度的限制與英國、美國等先進國家相比，已經算是非常嚴格的標準，但酒駕肇事卻依然經常登上新聞版面，顯示酒後駕車問題之嚴重性與複雜性，值得深入探討與研究。
一般而言，酒後駕車多發生於深夜時段的交岔路口附近或是快車道，最常發生之事故類型與型態為車與車追撞，本研究擬以此類事故作為實驗設計之參考依據。
本研究係藉由駕駛模擬系統以虛擬實境技術建構出市區道路的場景，共招募十六位小客車駕駛者為實驗對象，探討在不同的呼氣酒精濃度(未飲酒與0.15mg/l、0.25mg/l、0.55mg/l)下，酒後駕車對駕駛者造成之影響。實驗過程詳細紀錄駕駛者對於道路突發狀況的感知反應時間、行駛路徑、碰撞次數、加減速度等數值，以供分析探討酒後駕車之駕駛能力與駕駛人特性之變化，進一步推論酒後駕車對交通安全的危害與影響。根據本實驗分析成果，可得知當駕駛者酒後開車上路時，不但反應較慢、控制較差，而且還會有暴衝、急停、左右蛇行等危險駕駛行為。雖然我們無法證明酒後駕車百分之百會發生肇事，但根據所分析之實驗數據可以說明，酒後駕車將提高肇事率，且當駕駛者之酒精濃度越高時，其肇事率也就會越高，故建議相關單位，加強宣導酒後駕車之危險性並訂定更嚴格的執法標準。

In Taiwan, traffic accidents have become one of the top ten leading causes of death. Due to the increasing number of automobiles, road has become much and much crowded. According to the statisics on cause of traffic accidents, drunk driving has been ranked the top cause since 2005. Even though the laws against drunk driving are much more strict than other developed countries such as England and America. But drunk driving accidents never vanish in our society. It really deserves to do further research which might give us a chance to avoid it happening again and again. We use the traffic accidents data base of Tainan city for our research and example. Drunk driving accidents frequently happened in the intersection area or fast lane in midnight.
This research uses Driving Simulation System to construct city road scene by Virtual Reality Technology. To investigate the effect upon drivers with different BrAC (no drinking, 0.15 mg/l, 0.25 mg/l and 0.55 mg/l), we recruited 16 drivers for our experiment. Drivers’ perception reaction time, route, collisions, and values of acceleration and deceleration with unexpected accidents were all recorded.
After this research was done, we can’t prove drunk driving will certainly lead to traffic accidents, but according to experimental statistics, drunk driving will raise the accident rate. The higher the alcohol consistency is, the more possibility the accident will happen. Thus, it’s better to set stricter standard.

目錄
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 IX

第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究範圍與對象 4
1.4 研究流程 5

第二章 文獻回顧 6
2.1 交通事故與各國法規之現況概述 6
2.1.1我國交通事故資料統計分析 6
2.1.2我國對於酒後駕車之相關法規 9
2.1.3 世界各國酒後駕車相關規範 11
2.2 酒精濃度的定義與影響 13
2.2.1 酒精濃度之不同定義 13
2.2.2 飲酒量與酒測值之計算 13
2.2.3 酒精對駕駛人之影響 16
2.3 駕駛績效與駕駛人特性 20
2.4 酒後駕駛相關研究 22
2.5 駕駛模擬器應用於酒後駕駛之相關研究 25
2.6 小結 27

第三章 研究方法 29
3.1 研究內容與方法論之架構 29
3.2實驗設備 31
3.2.1 駕駛模擬器與虛擬實境 31
3.2.2 駕駛模擬系統架構與運作流程 32
3.2.3 呼氣式酒精濃度測定器 34
3.3實驗設計 35
3.3.1 實驗設計之原理 35
3.3.2 因子設計 37

第四章 交通情境規劃與實驗設計 38
4.1 實驗目的 38
4.2 實驗流程 39
4.3 實驗因子 40
4.4 評估指標 41
4.5 實驗場景與情境 45
4.5.1 場景規劃 45
4.5.2 情境設定 47
4.5.3 事件車(系統車)啟動條件 49
4.5.4 模擬實驗場景 51
4.6 實驗人員招募與訓練 53
4.7 實驗程序 54

第五章 實驗數據分析 56
5.1 受測者背景資料分析 56
5.2 前測結果與受測者實際飲酒量 58
5.3 酒精濃度與碰撞次數的關係 60
5.4 主觀負荷量表 65
5.5 不同酒精濃度與車輛加減速度變化之關係 67
5.6 飲酒量對感知反應時間的影響 72
5.7 小結 75

第六章 結論與建議 77
6.1 結論 77
6.2 建議 80

參考文獻 82
附錄一 公路等級與設計速率 86
附錄二 實驗同意書 87
附錄三 受測者資料表與主觀負荷量表 89
附錄四 十六位受測者油門與煞車運用歷程 94



表目錄
表1.1 酒精含量與人體生理能關係 3
表2.1 肇事成因統計表(僅包含A1類) 7
表2.2 歷年警察機關取締酒後駕車案件概況 8
表2.3 常見之交通事故類型與型態 9
表2.4 近年我國對於酒後駕車之重要措施 10
表2.5 世界各國對酒後駕車法定標準及處罰方式 12
表2.6 酒精濃度對照表 14
表2.7 男女性在不同BAC值下的駕駛能力變化 18
表2.8 酒後駕車之行為癥狀 19
表2.9 量測項目與駕駛績效指標之關係 21
表2.10 酒精濃度與肇事率之關係 25
表2.11 國內外應用駕駛模擬器於酒後駕車之相關研究 28
表4.1 實驗設計步驟 38
表4.2 實驗因子與水準 40
表4.3 實驗情境組合 41
表4.4 駕駛人對不同狀況之反應時間 44
表4.5 設計速率與每車道寬 46
表4.6 公路等級與路肩寬最小寬度 46
表4.7 市區道路規劃單元設置尺寸表 46
表4.8 實驗情境組合順序 48
表4.9 平面交叉視界距離表 51
表5.1 模擬器蒐集數據與項目之定義 56
表5.2 受測者背景資料整理結果 57
表5.3 受測者飲酒量前測 58
表5.4 受測者在不同呼氣酒精濃度下之飲酒量 59
表5.5 呼氣酒精濃度與碰撞次數表 61
表5.6 呼氣酒精濃度0 mg/l與0.15 mg/l碰撞次數之比較 62
表5.7 呼氣酒精濃度0.15 mg/l與0.25 mg/l碰撞次數之比較 63
表5.8 呼氣酒精濃度0.25 mg/l與0.55 mg/l之比較 63
表5.9 不同呼氣酒精濃度下第一次發生碰撞時間表 64
表5.10 不同呼氣酒精濃度下之主觀量表平均結果 66
表5.11 呼氣酒精濃度0 mg/l與0.15 mg/l下主觀負荷量表統計結果 66
表5.12 呼氣酒精濃度0.15 mg/l與0.25 mg/l下主觀負荷量表統計結果 67
表5.13 呼氣酒精濃度0.25 mg/l與0.55 mg/l下主觀負荷量表統計結果 67
表5.14 受測者01在不同呼氣酒精濃度下的車輛控制變化 68
表5.15 受測者02在不同呼氣酒精濃度下的車輛控制變化 68
表5.16 油門與煞車的相關係數 69
表5.17 未飲酒及酒精濃度0.15 mg/l駕駛感知反應時間比較 73
表5.18 酒精濃度0.15 mg/l與0.25 mg/l駕駛感知反應時間比較73
表5.19 酒精濃度0.15 mg/l與0.25 mg/l駕駛感知反應時間比較73
表5.20 感知反應時間比較表 74

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