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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鍾炳煌
研究生(外文):Ping-Huang Chung
論文名稱:應用汽車駕駛模擬系統從事高速公路加速車道併入行為之研究---以類神經網路為分析工具
指導教授:魏健宏魏健宏引用關係
指導教授(外文):Chien-Hung Wei
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:交通管理學系碩博士班
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:併入類神經網路汽車駕駛模擬系統智慧型運輸系統
外文關鍵詞:MergingArtificial Neural NetworkDriving Simulation SystemsIntelligent Transportation Systems
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政府為因應日益惡化的交通擁擠狀況,積極推動多項重大交通建設。為聯絡多條高快速道路,因此必須有交流道之設置,但在交通運輸行為上,只要有「介面」(interface)的存在,就會有安全和效率之顧慮。若能加強交流道之安全性並增進其效率,當各重大交通建設完成後,將可發揮其最佳之服務水準。
本研究以汽車駕駛模擬系統為收集資料工具,構建擬真之道路與交通環境,進行駕駛實驗。並藉由類神經網路處理非線性問題的能力,彙整進口匝道區域車流特性及車輛併入行為,構建智慧型併入決策支援模式。
在智慧型運輸系統的應用上,本研究之實作可歸屬於先進車輛控制及安全系統上,即結合感測器、電腦、通訊及控制技術,應用於車輛及道路設施上,協助駕駛者或取代駕駛者的決策,彌補人類感官之不足,使行車更安全、更有效率。
To improve congestion of transportation, government is building some great transportation facilities. Interchanges connect a lot of highways and freeways, they are interface on transportation systems, it would worry about safety and efficiency. If we enhance the safety and efficiency on interchange, the transportation facilities would provide better service to people.
This study collect data by Driving Simulation Systems, we will construct a virtual reality and make experiments. Artificial neural network is a good method for studying on merging behavior, and it is more suitable for non-line information to build an intelligent decision and assisting model for merging.
This study is a subject about Advanced Vehicle Control and Safety Systems, one of Intelligent Transportation Systems. By using the technology of detector, computer, communication and controlling, we give some suggestions to help driver to make decision easier and drive more safe and efficiently.
目 錄
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究範圍 2
1.3 研究方法 2
1.4 預期成果 3
1.5 研究流程圖 4
第二章 文獻回顧 5
2.1 交通特性文獻回顧 5
2.1.1 變換車道 5
2.1.2 文獻回顧 7
2.2 駕駛模擬器文獻回顧 12
2.2.1 收集車流行為資料之方法 12
2.2.2 國外汽車駕駛模擬系統回顧 14
2.2.3 國內駕駛模擬系統之發展 18
2.3 類神經網路文獻回顧 21
2.3.1 類神經網路之概念 21
2.3.2 類神經網路應用於交通運輸領域 23
第三章 資料收集方法與變數探討 26
3.1 固定基底型駕駛模擬系統之硬體架構 26
3.1.1 固定基底式運動平台座艙 26
3.1.2 虛擬場景之影像顯示 27
3.1.3 資料的擷取 27
3.1.4 資料擷取及監控執行電腦 28
3.2 固定基底型駕駛模擬系統之軟體架構 29
3.2.1 場景製作軟體 29
3.2.2 監控程式 31
3.3 輸入與輸出變數之探討 34
3.3.1 輸入變數之選擇 34
3.3.2 輸出變數之型式 36
第四章 駕駛模擬系統之設定 38
4.1 實驗場景 38
4.1.1 進口匝道幾何設計 38
4.1.2 實作路段 40
4.2 監控程式 43
4.2.1 資料擷取 43
4.2.2 後視鏡的效果 43
4.3 實驗情境設計與實驗規劃 44
4.4 樣本資料之整理 46
第五章 實驗分析 48
5.1 後視鏡驗證 48
5.2 併入行為之探討 53
5.3 類神經網路模式之構建 56
5.3.1 資料排序、分類與初始值之設定 56
5.3.2 單層隱藏層之類神經網路 57
5.3.3 雙層隱藏層之類神經網路 59
5.3.4 網路績效改善 61
第六章 結論與建議 64
6.1 結論 64
6.2 建議 65
參考文獻 66

表 目 錄
表2.1 歷年變換車道相關文獻 7
表2.2 目前最代表性、實用性的11種網路模式 22
表3.1 資料擷取及監控電腦之硬體設備規格 29
表3.2 Superscape VRT與VRML97之特性比較 30
表3.3 變換車道影響變數 35
表4.1 中壢北上進口匝道速率-流率 45
表4.2 實驗情境組合 46
表5.1 後視鏡t-test 51
表5.2 修正後視鏡t-test 53
表5.3 不同情境設計之平均併入速率 54
表5.4 不同情境設計之平均併入空間點(距匝道起點之距離) 55
表5.5 單層隱藏層網路績效比較 57

圖 目 錄
圖1.1 研究流程圖 4
圖2.1 角速度示意圖 8
圖2.2 IDS實體照片 16
圖2.3 賓士汽車駕駛模擬系統 18
圖2.4 油壓式六軸動態汽車駕駛模擬器架構圖 19
圖2.5 人車路互動功能之ITS策略預覽與評估模擬系統 20
圖2.6 類神經網路分析問題之流程 25
圖3.1 固定基底型駕駛模擬系統硬體架構圖 26
圖3.2 駕駛模擬系統軟硬體架構圖 33
圖3.3 加速車道併入行為之類神經網路圖 36
圖4.1 進口匝道區域示意圖 39
圖4.2 永康交流道全景 41
圖4.3 永康交流道匯流區段 41
圖4.4 台南系統交流道全景 42
圖4.5 台南系統交流道匯流區段 42
圖4.6 監控程式擷取車輛資料 43
圖4.7 車輛併入行為示意圖 47
圖5.1 後視鏡訓練場景 49
圖5.2 後視鏡測試場景 50
圖5.3 修正後視鏡 52
圖5.4 本車併入時與主線前後車之相對距離 55
圖5.5 單層隱藏層網路訓練圖 58
圖5.6 單層隱藏層網路測試圖 58
圖5.7 輸入變數之貢獻值 59
圖5.8 雙層隱藏層(9-10)網路訓練圖 60
圖5.9 雙層隱藏層(9-10)網路測試圖 60
圖5.10 以相對速率為輸入變數訓練圖 61
圖5.11 以相對速率為輸入變數測試圖 62
圖5.12 改變衡量距離網路訓練圖 62
圖5.13 改變衡量距離網路測試圖 63
參考文獻
1.交通部運輸研究所,台灣地區公路容量手冊,民國79年。
2.交通部運輸研究所,都市快速道路與高速公路進口匝道車流特性之研究,民國88年3月。
3.交通部運輸研究所,駕駛模擬器建置與應用之規劃研究,民國89年7月。
4.林鴻基,高速公路最適匝道交通控制策略之研究,碩士論文,成功大學交通管理科學研究所,民國79年6月。
5.張宇欽,高速公路進口匝道車流特性模式建立之研究,逢甲大學建築及都市計畫研究所碩士論文,民國87年6月。
6.張劭卿,固定基底型小汽車駕駛模擬系統開發之驗證研究,博士論文,成功大學交通管理研究所,民國88年10月。
7.張家祝、柯松澤,「台灣地區高速公路進口匝到加速車道設計標準之研究」,運輸計劃季刊,第十八卷弟一期, 1-36頁,民國78年3月。
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11.陳精微,高速公路設計,科技圖書股份有限公司,民國85年7月。
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13.廖晉德,微觀車流模擬模式之確認和驗證方法研究,碩士論文,成功大學交通管理研究所,民國81年6月。
14.賴淑芳,高速公路交流道區段匝道併入車流行為之探討,碩士論文,淡江大學土木工程學研究所,民國82年6月。
15.魏健宏,「人工神經網路應用於國內交通運輸研究之可行性探討」,運輸學會第八屆研討會,145-152頁,民國82年12月。
16.羅俊煌,應用駕駛模擬系統從事易肇事路段地點之交通工程改善方案評估研究-以中山高速公路高雄終端為例,碩士論文,國立成功大學交通管理研究所,民國89年7月。
17.蘇昭彰,利用汽車駕駛模擬系統從事駕車行為研究中有關受測駕車者行為之驗證分析,碩士論文,成功大學交通管理研究所,民國88年6年。
18.Drew D. R. et al., “Gap Acceptance in the Freeway Merging Process,” Hrr 208, pp.1-36, 1967.
19.Drew D. R., Traffic Flow Theory & Control, 1971.
20.Hunt, J. and Lyons, G. (1994), “Modelling Dual Carriageway Lane Changing using Neural Networks,” Transportation Research, Part C, Vol. 2, No. 4, pp. 231-245.
21.Michaels R. M. and J. Fazio, “Driver Behavior Model of Merging, “ TRR. 1213, pp.4-10, 1989.
22.Ran B. et al., ”A microscopic simulation model for merging control on a dedicated-lane automated highway system.” Transportation Research, Part C, pp 369-388, 1999.
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