機紀錄實驗中受測者眼球活動，後續再由研究人員分析攝影資料，紀錄每位受測 者每分鐘眨眼次數，如此便可利用此資料統
4.2.2 疲勞警示系統成效分析實驗
本項實驗主要在整合大客車駕駛模擬器、FaceLAB 眼球追蹤系統及黃振彝(民 94) 之研究結果，分析受測者在不同睡眠條件及交通環境下所產生疲勞現象之差異程度，
同時在受測者發生疲勞現象時透過警示系統加以警示。由於疲勞警示系統對駕駛者駕 駛績效之成效分析已規劃在「疲勞對駕駛績效之影響分析實驗」中，因此本實驗之另 外一項目的即在疲勞警示系統對駕駛者之成效持續程度。
該實驗由於需限制受測者在進行設測前需有 6 小時以上之睡眠時間，並在規定時 間進行受測，因此無法以在職之大客車駕駛員進行實驗。在考量本項實驗並不須衡量 駕駛操控績效前提下，因此本實驗之受測者係以擁有汽車駕照之大學生為主，總計受 測人數為 10 名。
實驗情境包括：
1. 睡眠條件：
(1) 白天睡眠充足情境：受測者在白天起床後兩小時內進行測試。
(2) 夜間長時間無睡眠情境：受測者在夜間且無睡眠時間超過 12 小時情境下進行 測試。
2. 交通環境：
(1) 簡單情境：道路服務水準為 A 至 B 級之車流情境。
(2) 複雜情境：道路服務水準為 E 至 F 級之車流情境。
實驗進行方式為受測者利用大客車駕駛模擬器進行各交通環境之實驗，並利用 FaceLAB 系統偵測受測者之眼球狀態(如圖 14 所示)，當發現受測者雙眼閉闔時間超過 2 秒或 8 秒內眨眼超過 4 次時，系統即判定發生疲勞現象並記錄該時間點，同時利用 嗶嗶聲予以警示，後續再重複該步驟，只要受測者發生疲勞現象及同時進行時間之記 錄與警示，直至測試時間結束為主，每次測試時間為 2,400 秒。
圖 14 FaceLAB 系統偵測眼球狀態畫面
4.3.1 疲勞對駕駛績效之影響實驗疲勞對駕駛績效之影響實驗疲勞對駕駛績效之影響實驗疲勞對駕駛績效之影響實驗
根據本研究蒐集之文獻發現多數研究以探討實驗時間與各項駕駛疲勞特徵之關係 為主，因此本研究擬針對受測者其實驗時間與各項指標之關係進行分析；基於一般文 獻所採用受測者多為學生，本研究乃以大客車駕駛員為研究對象，在考量其執勤安全 性前提下，並無法如其他研究 (Philip 等人,2005;Otmani 等人,2003,2005;Li 等人,2004) 限制受測者睡眠時間，故無法控制受測者於實驗前之疲勞狀態，鑑於此本研究配合問 卷內容，分析受測者疲勞程度後，再檢視未疲勞與疲勞狀態下各指標數據變化程度，
期能瞭解受測者於出現駕駛疲勞時對駕駛績效或生理指標之影響程度。
(一一一一)受測者基本資料分析受測者基本資料分析受測者基本資料分析 受測者基本資料分析
本研究問卷共分為六大部分，第一部分為受訪者基本資料，第二部分為平時睡眠 狀態，第三部分為昨晚睡眠狀態，第四部分為昨日值勤狀況，第五部分為疲勞與駕駛 問題，第六部分為疲勞狀態，其中第六部分除於模擬器實驗前進行詢問外，也將在模 擬器實驗中(每 20 分鐘一次)進行詢問，以瞭解受測者疲勞狀態是否將隨實驗時間而有 所變化，此部份將於下一節中配合模擬器實驗所得之各項數據進行分析；以下將先針 對問卷前五大部分內容進行說明。
1.基本資料：
本研究所招募受測者均為男性，年齡以 40-49 歲(60%)居多，其次分別是 30-39 歲 (20%)與 50-59 歲(20%)。其中共有 40%的受測者曾於其他國道客運業者服務過，其平 均服務年資為 7.5 年；其他公路客運公司則有 10%的受測者曾服務過，其年資為 2 年；
有 10％的受測者曾於遊覽車公司服務過，其年資為 0.5 年；另有 40%的受測者表示，
之前並未於其他公司服務過。在目前公司服務年資部份，本研究受測者最短服務年資 為 2 年，最長之服務年資為 28 年，平均為 12.1 年，可知本研究所招募受測者均有豐 富的大客車駕駛經驗，對於車輛操作已相當純熟。
根據問卷分析結果可發現在平常日平均駕駛時間為 9.05 小時，而假日平均駕駛時 間為 10.85 小時，根據成對樣本 T 檢定分析後發現其 p=0.011，表示假日平均駕駛時間 顯著大於一般日，顯示國道客運駕駛員其假日工作時間較平常日工作時間長，推測此 乃受國道客運於假日期間需輸運大量的旅遊、返鄉乘客有關。至於目前值勤路線其連 續開車時間平均值為 5.65 小時，顯示國道客運駕駛員需長時間進行駕駛工作且缺乏休 息時間。每個月休假天數所有受測者均表示在 4-5 天之間。
上班時間是否經常變動方面，有 60%受測者表示上班時間經常變動，30%受測者 表示上班時間偶爾變動，僅 10%受測者表示上班時間從不變動，顯示國道客運駕駛員 其 上 班 時間 變 動 性很 大， 根 據相 關 文 獻 (McCarrt 等 人,2000;Brown,1997;Stytts 等 人,2003;Eriksson 等人,2001;Morrow 等人,2004;Nilsson 等人,1997)指出工作時間變動性 大乃是產生駕駛疲勞的主因之一，需配合足夠休息與良好的班表排定才能夠有效減少 國道客運駕駛員的駕駛疲勞現象，故此部份值得有關單位特別注意。而將車輛駛回場 站結束勤務後，通常還需進行清理車廂(39.1%)、統計票數(26.1)與檢查車輛(34.8%)等 工作，顯示國道客運駕駛員其實際工作時間較駕駛時間更長，如此也壓縮駕駛員的休
息時間，導致駕駛員無法進行充分休息。
開車時是否感到疲勞，有 80%受測者表示偶爾感到疲勞，20%受測者表示從來不 感到疲勞，至於經常感到疲勞則沒有任何受測者選擇；從此可瞭解駕駛疲勞應為一普 遍出現在國道客運駕駛員之現象。至於造成駕駛疲勞的原因，以睡眠不足為最主要原 因(31.8%)，路況不佳(22.7%)與工作間太長(22.7%)次之，另工作時段變動亦是造成駕 駛疲勞的重要原因之一(13.6%)。由此可知國道客運駕駛員其睡眠時間管理觀念必須再 行加強，且班表排定亦應考慮駕駛員是否具有充裕休息時間而加以調整，避免駕駛員 過於疲勞影響行車安全。
2.平常睡眠狀態
第二部份是針對受測者平時睡眠狀況進行分析，其中總睡眠時間部份最短者為 6 小時(40%)，最長者為 9 小時(10%)，平均睡眠時間為 6.8 小時。睡覺時醒來次數平均 為 3.9 次。至於睡眠品質部份，有 30%受測者表示睡眠品質「很好」，另外 30%表示睡 眠品質屬於「好」的狀態，而有 40%受測者表示睡眠品質為「差不多」的狀態，至於
「不好」與「很不好」二種選項並無受測者選擇，顯示多數受測者的睡眠品質均不錯，
然睡眠時間有稍短現象。
3.昨晚睡眠狀態
實驗前一晚睡眠時間，最短者為 4 小時，最長者為 9 小時，其平均睡眠時間為 6.7 小時，與平常睡眠時間差異不大，將實驗前一晚睡眠時間與平時睡眠時間進行統計檢 定後發現，其 p=0.801，顯示實驗前一晚睡眠時間與平時睡眠時間並無顯著差異，代 表無特別異常現象，而睡覺時醒來次數平均為 1 次。至於睡眠品質部份，有 50%受測 者表示睡眠品質「很好」，另外 40%表示睡眠品質屬於「好」的狀態，而有 10%的受 測者表示睡眠品質為「差不多」的狀態，至於「不好」與「很不好」二種選項，並無 受測者選擇。顯示多數受測者睡眠品質均不錯，然睡眠時間與平時之睡眠時間同樣有 稍短的現象。
4.昨日值勤狀況
實驗前一天值勤次數(出發到目的地算一次)，最少者為 2 次，最多者為 8 次，平 均值為 5 次。總駕駛時數最少為 5 小時，最多為 11 小時，其平均值為 8.8 小時，由此 可知開車總時數高於多數文獻(McCarrt 等人,2000; Morrow 等人,2004;Nilsson 等人,1997) 所建議之 8 小時，此現象值得相關單位注意。
實驗前精神狀態，有 70%受測者表示非常清醒(10 分)，而得分為 9 與 8 分者占 20%，只有 10%受測者表示其得分為 5 分，代表其精神狀態稍差。
5.疲勞與駕駛問題
第五部份問題主要係針對受測者對於駕駛疲勞造成車輛操作與行車安全等問題進 行提問，其中駕駛途中感覺疲勞時，對車輛操作影響程度有 50%受測者表示非常嚴重，
有 10%受測者表示嚴重，10%受測者表示中等，20%受測者表示輕微，另有 10%受測 者表示駕駛疲勞對於車輛操作並不會有任何影響。
若是駕駛途中感到疲勞時，對於駕駛安全影響程度，則有 60%受測者認為非常嚴 重，30%受測者表示嚴重，10%受測者表示中等；由此可發現，雖然部份受測者認為 駕駛疲勞對於車輛操作影響程度並不大，但對於行車安全影響卻是十分明顯，認為駕 駛疲勞將危害行車安全。
(二二二二)受測時間之駕駛績受測時間之駕駛績受測時間之駕駛績效分析受測時間之駕駛績效分析效分析效分析
本節當中將各指標與實驗時間關係進行分析，其中共探討了車道入侵事件反應時 間、標誌牌辨識正確率、車輛橫向位置、眨眼次數與心跳頻率共五項，茲將分別說明 如下列各小節。
1.車道入侵事件反應時間
車道入侵事件反應時間，指的是事件物(狗)觸發後至受測者鬆開油門踏板的時 間，該指標可分析受測者對於緊急事件的反應速度是否將隨實驗時間增加而有所變 化。根據表 39 可發現各實驗階段車道入侵事件反應時間有隨實驗時間增加而遞加之趨 勢。
表 39 各實驗階段車道入侵事件反應時間 階段 反應時間(秒) 標準差(秒)
1 2.26 1.14 2 2.92 1.02 3 2.73 0.83 4 2.96 0.81 5 3.27 0.67
為瞭解各受測者在第一階段與各受測者其最後實驗階段之車道入侵事件反應時間 是否具有差異或特定趨勢，本研究針對每位受測者其第一階段與最後實驗階段進行 Wilcoxon 檢定，其 p=0.006 可得知受測者在第一階段與最後實驗階段下，其車道入侵 事件反應時間具有顯著增加；若利用最小平方法進行曲線配適，其 R2=0.7661，趨勢 線如圖 15 所示，代表當實驗時間增加時，受測者對於緊急事件的反應能力將隨之下降。
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
1 2 3 4 5
實驗階段 秒
圖 15 各實驗階段車道入侵事件反應時間 2.標誌牌辨識正確率
本研究規定在「正確率/錯誤率」事件中受測者於看到路旁出現「80」的速限標誌
時需往復撥動排氣煞車桿一次，其反應正確與否如圖 16 所示，由該圖可以看出第一階 段與最後實驗階段的標誌牌辨識正確率，在第一階段下受測者對於標誌牌反應的正確 率可達 81.25%；而在最後實驗階段下受測者對於標誌牌辨識正確率僅 56.25%下降了 25%，可發現其正確率具有明顯降低現象，表示隨著實驗時間增加標誌牌辨識正確率 將下降，代表受測者對於如標誌牌的路旁物體注意力將減少，並影響行車安全。
56.25 81.25
0 20 40 60 80 100
第一階段 最後實驗階段
實驗階段
%
圖 16 各實驗階段標誌牌辨識正確率 3.車輛橫向位置車輛橫向位置車輛橫向位置車輛橫向位置
根據 Otmani 等人(2005)表示駕駛人疲勞時，其車道偏移的方向以右邊居多且明顯 多於左邊，在其研究中亦以實驗車輛偏移超過行駛車道的右側車道線次數作為駕駛績 效指標。有鑑於此，本研究亦將實驗車超出車道右側邊線的時間進行分析，藉由此指 標，本研究可分析受測者對於方向盤操作穩定度是否將隨駕駛時間的增加而有所變 化。根據表 40 所示，整體而言，實驗車超出右側車道邊線的時間，將隨實驗時間增加 而略微增加。
表 40 實驗車超出車道右側邊線時間 階段 分鐘 車道偏移比例(%) 標準差(分鐘)
1 1.36 14.82 0.39 2 1.54 14.22 0.35 3 1.53 16.77 0.27 4 1.41 18.99 0.38 5 1.39 17.98 0.40
為瞭解受測者在第一階段與最後實驗階段之車道偏移比例是否具有差異或特定趨 勢，本研究使用 Wilcoxon 檢定進行分析，經檢定後(p=0.600)可發現不同階段間實驗車 跨越右側車道邊線之時間並無顯著差異，但由圖 17 則可看出實驗車跨越右側車道線情 況雖然在統計檢定上無顯著差異，但其有隨實驗時間增加而遞增的趨勢，若利用小平 方法進行曲線配適其 R2=0.7468 可說明此現象。由上面的描述可以得知隨著實驗時間 的增加，車道偏移的時間也將增加，然由統計分析觀之並無顯著差異，顯見方向盤操 作穩定度受實驗時間影響不大。