虛擬探針車的決策仰賴於其所面臨的交通狀態。給定虛擬探針車起點及速度 後，虛擬探針車需根據前一路口的等候車輛數及前一路口號誌方能做出決策。前 一路口的等候車輛數資料可由前一路口偵測器蒐集獲得。如圖3.3所示。虛擬探 針車在時間𝜏時剛離開i-1路口並進入下一個路口i，而虛擬探針車抵達路口時速度 為𝑢𝑝(𝜏)，在時間𝜏時虛擬探針車前面排隊之車輛數為𝑛𝑞𝑝(𝜏)，等候車輛長度為 𝐿𝑝𝑞(𝜏)。
圖3.3中虛擬探針車在時間𝜏時的位置為𝑥𝑝(𝜏)，而𝑥𝑞𝑝(𝜏)代表在時間𝜏時虛擬探 針車前面最後排隊車輛的尾端位置，𝑢𝑞𝑝(𝜏)表示在時間 𝜏時虛擬探針車前面最後排 隊車輛速度，而虛擬探針車即將進入的路口i停止線之位置以𝑋𝑠𝑖表示。由以上這 些相對位置即可利用路口停止線的位置減去前方排隊的車輛長度計算出虛擬探 針車在時間𝜏與前面障礙物的距離𝐿𝑝(𝜏)，其距離可能為虛擬探針車與前方排隊車 輛之距離，若前方無排隊車輛也可能為虛擬探針車與路口停止線之距離。
所有需要的資料中，虛擬探針車抵達路口時速度𝑢𝑝(𝜏)、虛擬探針車在時間
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𝜏時的位置為𝑥𝑝(𝜏)，以及虛擬探針車即將進入的路口i停止線位置𝑋𝑠𝑖為已知；時 間𝜏 時虛擬探針車前面排隊之車輛數𝑛𝑞𝑝(𝜏)、時間𝜏時虛擬探針車前面最後排隊車 輛的尾端位置𝑥𝑞𝑝(𝜏)、時間𝜏時虛擬探針車前面最後排隊車輛速度𝑢𝑞𝑝(𝜏)、等候車 輛長度𝐿𝑝𝑞(𝜏)，以及虛擬探針車在時間𝜏與前面障礙物的距離𝐿𝑝(𝜏)則需要透過計 算而得。
圖 3.3 虛擬探針車狀態圖
茲就以上整理虛擬探針車狀態圖中所有使用之變數並說明如表3.1：
表 3.1 虛擬探針車狀態變數整理表
𝑢𝑝(𝜏) 虛擬探針車𝑝於時間𝜏抵達路口的速度。
𝐿𝑝𝑞(𝜏) 在虛擬探針車𝑝前面，於時間𝜏最後排隊車輛𝑞距離停止線的 長度。
x𝑝(𝜏) 虛擬探針車𝑝於𝜏時間的位置。
𝑋𝑞𝑝(𝜏) 在虛擬探針車𝑝前面，於時間𝜏時最後排隊車輛𝑞的位置。
𝑋𝑠𝑖 路口𝑖停止線𝑠所在的位置。
𝐿𝑝(𝜏)
虛擬探針車𝑝在時間𝜏與前面障礙物的距離(如前方有排隊車 輛則為與排隊車輛之距離，如前方沒有排隊車輛則為與停止 線之距離)。
𝐿𝑝𝑠(𝜏) 虛擬探針車𝑝在時間𝜏的安全距離。
𝑢𝑞𝑝(𝜏) 於時間𝜏在虛擬探針車𝑝前面排隊車輛𝑞的速度。
𝑛𝑞𝑝(𝜏) 在時間𝜏虛擬探針車𝑝前的排隊車輛𝑞數輛。
首先先定義何謂上下游以及前後路口，如圖3.4所示，虛擬探針車行駛的方 向為由左至右，因此路段的上游定義為虛擬探針車一開始經過的左邊，而路段的 (m)
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下游則定義為虛擬探針車即將抵達的路段右邊；而虛擬探針車即將通過的路口則 稱為前一路口。
圖 3.4 號誌化道路上下游及路口定義
以下則介紹如何依照步驟計算時間𝜏時虛擬探針車前面排隊之車輛數𝑛𝑞𝑝(𝜏)、
虛擬探針車前等候車輛長度𝐿𝑝𝑞(𝜏)、虛擬探針車在時間𝜏與前面障礙物的距離 𝐿𝑝(𝜏)，以及虛擬探針車前面排隊車輛的速度𝑢𝑞𝑝(𝜏)。計算完所有資料後，本節會 額外說明虛擬探針車如何判斷前一路口之號誌。
Step1：虛擬探針車前方路口等候車輛數 ( )及長度 ( )
𝐿𝑝𝑞(𝜏)之算法需透過VD之流量資料進行，計算方式如式(1)。如果虛擬探針車 抵達路口時，路口號誌為綠燈，則需找到該路口上一個週期紅燈開始到紅燈結束 時通過上下游VD之車輛數加上綠燈開始到時間𝜏通過上下游VD之車輛數，由於 固定式偵測器每一分鐘能回傳一筆流量，因此將每一分鐘車流量等分成60份後再 累加成紅燈始亮至紅燈結束的車輛數，並依此概念累加綠燈開始至時間𝜏所通過 的車輛數即能求得排隊車輛數；若虛擬探針車抵達路口時，路口號誌為紅燈，則 則需找到該路口上一個週期綠燈開始到綠燈結束時通過上下游VD之車輛數加上 紅燈開始到時間𝜏進來此路段之車輛數，如圖3.5所示。
圖中的小長方形代表路段中行進的車輛，其中深色的長方形代表研究方法中 派出的虛擬探針車，Tg表示路口綠燈開始時間、Tr表示路口紅燈開始時間、圖中 淺色的曲折線為虛擬探針車前排隊車輛長度𝐿𝑝𝑞(𝜏)。圖3.5說明號誌化道路車輛之 排隊行為，本研究方法只需考慮位於灰色虛擬探針車前的排隊車輛數𝑛𝑞𝑝(𝜏)及虛 擬探針車前排隊車輛長度𝐿𝑝𝑞(𝜏)。
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圖 3.5 號誌化道路車輛排隊行為
𝑛𝑞𝑝(𝜏) { ( ) ( ) ∑ (𝜏) ∑ (𝜏) 如果 𝜏 為綠燈 ( ) ( ) ∑ (𝜏) 如果 𝜏 為紅燈 (1) 𝑛𝑞𝑝(𝜏)：於時間𝜏虛擬探針車𝑝前的排隊車輛之數量。
( )：從紅燈Tr開始至紅燈結束進來虛擬探針車所在路段的車輛數。
( )：從紅燈Tr開始至紅燈結束離開虛擬探針車所在路段的車輛數。
( )：從綠燈Tg開始至綠燈結束進來虛擬探針車所在路段的車輛數。
( )：從綠燈Tg開始至綠燈結束離開虛擬探針車所在路段的車輛數。
舉例如果𝜏為綠燈，在路口的排隊車輛則為上一個週期紅燈開始時抵達此路 段的車輛加上綠燈至𝜏時進入此路段的車輛，則計算𝑛𝑞𝑝(𝜏)時必須先找出位於𝜏前 的上一個紅燈開始至紅燈結束時進入此路段的車輛數，減去紅燈開始至紅燈結束 時離開此路段的車輛數，加上綠燈開始至𝜏進入減離開的車輛數。
𝐿𝑝𝑞(𝜏) 𝑛𝑞𝑝(𝜏) (2) 𝐿𝑝𝑞(𝜏)：在虛擬探針車前面，最後排隊車輛距離停止線的長度。
：排隊時的車間距。
𝑛𝑞𝑝(𝜏)：在虛擬探針車前的排隊車輛數。
透過上述式(1)之計算可求出虛擬探針車前一路口排隊之車輛數，以排隊之車 輛數乘上固定車間距即能計算出虛擬探針車前一路口等候車輛之長度，如式(2)
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所示。
Step2：虛擬探針車於時間 與障礙物的距離 ( )
虛擬探針車於時間𝜏與障礙物的距離為路口停止線位置減去虛擬探針車位置 再減去前面排隊車輛之長度如式(3)，概念圖如圖3.6所示。
𝐿𝑝(𝜏) 𝑋𝑠𝑖 𝑥𝑝(𝜏) 𝐿𝑝𝑞(𝜏) (3)
圖 3.6 虛擬探針車與障礙物距離示意圖 Step3：計算虛擬探針車前面排隊車輛的速度 ( )
計算虛擬探針車前方最後一輛排隊車輛的速度首先必須知道虛擬探針車於 時間𝜏的號誌週期、綠燈始亮的時間 Tg、停止線後第一輛排隊車輛開始移動的時 間 T1、虛擬探針車前方最後一輛排隊車輛開始移動的時間 T2、虛擬探針車前方 最後一輛排隊車輛通過停止線的時間 T3，以及虛擬探針車前方最後一輛排隊車 輛加速直到渴望速度的時間 T4，其計算方式如式(4)、式(5)、式(6)，以及式(7)，
相對的位置如圖3.7所示：
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圖 3.7 號誌化道路車輛排隊符號對應圖
1 (4)
1：停止線後第一輛排隊車輛開始移動的時間。
：表示前一路口綠燈開始時間。
：第一輛排隊車輛駕駛人反應時間，一秒。
2 1 𝑠(𝑛𝑞𝑝(𝜏) ) (5)
2：虛擬探針車前方最後一輛排隊車輛開始移動的時間。
𝑠：兩兩排隊車輛間啟動時間差，一秒。
𝑛𝑞𝑝(𝜏)：在虛擬探針車前的排隊車輛數。
由於在 Tr至 T2間，虛擬探針車前方的排隊車輛會漸漸增加，直到 T2時，前 方排隊車輛才會減少，故若測量的時間𝜏介於 Tr及 T2間，則可透過式(1)求出虛擬 探針車前方的排隊車輛數𝑛𝑞𝑝(𝜏)；而若測量的時間𝜏不在此範圍間，則虛擬探針車 前方的排隊車輛數則以 T2取代𝜏求得在 T2時停止線後排隊的輛數𝑛𝑞𝑝( 2)。
虛擬探針車前方最後一輛排隊車輛加速直到渴望速度的時間 T4會影響虛擬 探針車前方最後一輛排隊車輛通過停止線的時間 T3，如果虛擬探針車前一輛排 隊車子速度尚未到渴望速度就通過停止線，則代表 ∗ 𝑛𝑞𝑝( 2) ≤ 𝑢𝑓2⁄2𝛾𝑎，因此 𝐿𝑝𝑞(𝜏)、𝑢𝑞𝑝(𝜏)的算法分別如式(8)及式(9)：
4 2 (6)
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此時虛擬探針車前方排隊車輛速度𝑢𝑞𝑝(𝜏)的計算方式則如式(12)所示：
𝑢𝑞𝑝(𝜏) {
≤ 𝜏 ≤ 2 𝛾𝑎(𝜏 2) 2 𝜏 ≤ 4
𝑢𝑓 4 𝜏 ≤ 3 (12) Step4：判斷虛擬探針車於時間 時前一路口號誌
計算出虛擬探針車在時間𝜏 與障礙物的距離𝐿𝑝(𝜏)及虛擬探針車前面排隊車 輛的速度𝑢𝑞𝑝(𝜏)後，虛擬探針車需判斷前一路口的號誌狀態，才能做出加速減速 等決策行為，因此根據虛擬探針車之研究範圍，取得路段上所有號誌化路口的號 誌時制，如圖3.8為虛擬探針車前一路口之號誌時制示意圖。圖中Tg表示前一路 口綠燈開始時間，Ta表示路口黃燈啟動時間，而Tr表示路口紅燈起始時間。
圖 3.8 路口號誌時制示意圖
先將路口綠燈、黃燈，以及紅燈時間長加總得到週期𝐶，並將𝜏 除以𝐶取餘數，
如式子(13)所示：
𝐶 (13)
𝐶：該號誌化路口號誌週期。
：該號誌化路口綠燈時間長。
：該號誌化路口黃燈時間長。
：該號誌化路口紅燈時間長。
透過𝜏除以𝐶取餘數後，利用餘數所在位置即能判斷虛擬探針車前一路口號誌 狀態，如式(14)。
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