小結

駕駛影響因素為：前車煞車情形、與前車之間距、相對速度，而研究結果顯 示模糊推論模式的誤差均方根較倒傳遞類神經網路模式小。

6. 葉信宏[26]將「模糊類神經網路」應用在跟車模式上，透過類神經網路之學習 演算機制來修正模糊集合之隸屬度函數。該研究以 42 位駕駛人行駛於高速公 路基本路段，並蒐集 50 秒之相關跟車數據，再利用群落分析法將駕駛人分為 高冒險度、中冒險度及低冒險度三種族群，進行不同駕駛特性之比較分析。

最後將實測所得之三種不同駕駛特性的跟車資料，透過模糊推論系統當作模 糊類神經網路的輸入項並藉由網路學習功能及測試結果得出之跟車變數的隸 屬度函數。透過學習完成後之跟車間距及相對速度之隸屬度函數，模擬不同 情境下之駕駛人跟車間距變化，結果發現各類冒險度駕駛人均能得到一趨於 穩定的跟車間距，且其跟車間距大小及達到穩定跟車間距所需時間均與駕駛 人的冒險度大小呈反比關係。

7. 線凱等人[27]以模糊理論為基礎，利用既有定時交通信號控制，建立單個道路 信號交叉口的交通控誌方法。並考慮道路交通流的變化不確定性，以減少車 輛延滯。

目前模糊理論應用於縱向防撞警示系統上有很好的發展，而環保駕駛較為少，

本研究乃應用文獻中所蒐集到的 3 個參數，即感知反應時間、煞車減速率、靜止 車間距離，運用模糊理論分別建立安全與環保隸屬度函數，最後透過模糊集合論 進行整合最適速率範圍。

規劃旅次、路況導航系統、動態路徑導引等等，皆不適用在職業駕駛者上，

而油耗、二氧化碳排放量上又直接與速率有直接關係，因此針對職業駕駛者 在行駛上保持穩定車速、平穩加速、減速與調控速率的建議行為，往往是決 定環保駕駛在國道高速公路上最主要關鍵。另外，在建置環保駕駛系統的同 時，必須確保環保駕駛之輔助建議，不能對行車安全產生任何負面的影響，

因此，本研究發展兼具環保與安全之環保駕駛輔助系統邏輯。

2. 各項研究雖已提出影響油耗之主要駕駛行為，然而在各種不同道路環境與交 通狀況之大客車駕駛者可能產生之異常駕駛行為，例如超速的比例、車速不 穩的變異程度範圍、急加減速的程度範圍、異常轉速程度等，並未具體地加 以量化並分類，因此對於速率之控制或建議，仍有進一步加強研究之必要。

3. 本研究依相關文獻整理中，在大客車油耗因子與二氧化碳排放係數方面，國 內交通部運輸研究所之合作研究計畫「車輛動態能源消耗與溫室氣體排放特 性之研究－以大客車為例(1/2)」[6]，已透過大客車實車實驗，建立各道路類 型、各坡度下之大客車速率(包括非行駛狀況之停等)與能耗、二氧化碳排放 之關係式及油耗因子與排放係數表，此為國內交通領域有關大客車行駛對油 耗因子與二氧化碳排放係數影響之最新研究，本研究將參考其研究，進一步 發展環保駕駛車速與油耗、二氧化碳排放量之關係。

4. 在大客車縱向防撞警示邏輯方面，在大客車縱向防撞警示邏輯之相關文獻部 分，張建彥與張靖[5]曾整理國外發展之小客車縱向防撞警示門檻公式、警示 系統特性及重要參數，另外 Chang and Chou[31]也利用大客車駕駛模擬器設 計相關實驗，校估出結合感知反應時間、煞車減速率、靜止車間距離(緩衝距 離)三個參數之不同安全隸屬度的 27 個大客車縱向防撞警示門檻公式，本研 究將參考 27 個參數值來分析後車速率與前車速率、前後車距離之關係。

5. 本研究依相關文獻整理中，在大客車縱向防撞層級警示方面，目前大客車縱 向防撞警示系統之警示方式大致包括聲響與圖示兩大類，聲響警示以一次警

6. 應用模糊理論為近年來跟車行為模式發展的重要趨勢，由於駕駛者在跟車狀 況下對安全駕駛的認知，事實上即是一模糊的語意概念，因此模糊理論在模 式假設上頗能契合真正駕駛行為之反應，而在解釋上亦可較為合理。目前模 糊理論應用於縱向防撞警示演算法則的研究尚屬缺乏，而基於模糊理論在跟 車行為描述的效果，本研究後續將應用於模糊理論右半梯形函數與三角形函 數，建立安全與環保隸屬度函數。