一個提供精確行車時間之公車運輸系統---以屏東客運路線為例

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一個提供精確行車時間之公車運輸系統

---以屏東客運路線為例

陳俊麟張慈君屏東商業技術學院資訊管理所 E-mail: clchen@mail.npic.edu.tw

摘要

現有的大眾運輸系統仍然存在許多問題，例如使用預定的路線和時間表，沒有考慮到尖峰時間、乘客人數和途中遇到紅燈次數等不確定因素，因此抵達時間不易掌控。本研究為屏東客運客製化一種資訊系統，並計算可能的延遲時間，這套系統證實了提供可靠的運輸時間表可以改善乘客的等待時間。關鍵字：大眾運輸、行車時間、客製化

英文摘要

A Bus Transportation System Providing On Schedule

Arrival:

The Study of the Pingtung Public Bus Route

Chin-Ling Chen Tzu-Chun Chang

Department of Information Management, National Pingtung Institute of Commerce

E-mail: clchen@mail.npic.edu.tw

Abstract

Existing public transportation systems that use predefined routes and timetables do not consider the uncertain factors, such as rush hour, number of riders and number of traffic lights, thus leading to unpredictable arrival time. The paper has proposed an information system for Pingtung public transportation that personally customizes and computes the possible delays. This system is demonstrated to offer the reliable transport schedule and improve the waiting time.

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壹、前言

一、研究動機 公車是都會區使用人數最多，也是最方便的交通工具之一，透過公車可以很容易並迅速到達目的地。21 世紀起歐美亞各國政府陸續致力於智慧型公車的開發與應用，台灣也不例外。除了都會區大眾運輸系統之外，嘉義縣公車處於 2008 年導入國內第一套應用在非都會區的智慧交控系統與智慧型公車系統，改善了長期的財務窘況。與嘉義縣相同，屏東縣亦屬於非都會地區的農業社會，搭公車的族群集中在老人、小孩及學生，屏東縣公車為解決長期虧損問題，進行組織重整，增加了客製化旅遊巴士及校車租借業務。本研究認為除了參考嘉義縣公車處成功經驗之外，結合智慧型行動裝置的客製化導航系統，可以作為屏東縣公車發展相關系統的參考借鏡。 二、研究目的

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3 段『不知汽車下一個移動位置為何』所增加的判斷。所以本研究單就 Sun (2006) 中「若遇到紅燈停止所花費時間」的觀念進行系統設計。Sun (2006) 觀察都會區的重要十字路口及地鐵出口旁的公車站牌上下車的乘客，主要以年輕人與上班族為研究對象。在 Shalaby（2004）研究中，考慮乘客上車帄均一人 2.5 秒且直接忽略等待乘客下車所花時間（公式(3)）。但是本研究的實驗公車行駛在非都會區路段，而且乘客以老人與學生居多，所以我們認為單單只考慮乘客上車的時間是不夠的，必須同時考慮乘客下車的時間。因此將公式(3)修改為第 3 章實驗運算時間的公式(7)。 w r V  + w V 3 2 + ) ( ) 1 ( w r C V x     + w V y (1)+             ) ( ) 1 )( 1 ( ) 1 ( w r C V w V z     (1) V 節點的帄均速度 C 從綠燈轉成紅燈的時間間隔 r 每個節點等同於一個短距離的無線裝置且有一個相同的通訊範圍 w 網格的大小 x,y, z 不同種訊號燈的個數  在 C 中遇到綠燈所佔的比率 θ 遇到十字路口會直走而不會轉彎的機率 ) n(i DT 1 =ATn(i1)＋DWTn(i1) (2)

= (DTn(i)＋RTn(i,i1)) + [(i1)



ATn(i1) AT(n1)(i1)



avg(i1)] (3)

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7 ＝ _                V | b D|b V | b D|b V | b D|b_x ₁ _x _x ₂ _x ₁ y y-1 ... 3600  WR‧



 1 y-x j j R Wc‧ C(t) y x i i



 (7) Case2：末班公車已經走掉，乘客無下一班公車可以乘坐時；或者是乘客欲搭乘的時間早於第一班公車的發車時間時。因為公車停開或未開，所以無時刻表可查詢。 三、系統設計流程 本研究系統設計流程如圖 4 所示。進入公車資訊系統目錄之後，乘客可以任意選擇以下六種查詢選項： (1)本機查詢公車時刻表、(2)上網查詢公車時刻表、 (3)本機查詢公車站的地理位置圖、(4)本機查詢經緯度再上網查詢地理位置圖、 (5)本機查詢或新增常坐公車的時間、(6)即時視訊查詢公車所在位置。

肆、系統實作

本章首先介紹系統實驗環境，再依序製作「本機查詢公車時刻表」、「上網查詢公車時刻表」，最後呈現實驗結果。 一、系統實驗環境介紹

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圖 4 本研究系統流程圖

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圖 9 [往程]8231 屏東經東勢到三地門線(紅配黃線)

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圖 11 傳統式起站時刻表圖 12 傳統式終點站時刻表

圖 13 往程計算時間圖 14 返程計算時間

（三）「上網查詢公車時刻表」之系統實作

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與圖 23 分別列出往程與返程所需時間的實驗結果，Real Total Time(RTT)表示本研究使用 GPS 測量出公車實際到達各站的 Worse Case 時間，其中包含行車時間、等紅燈的時間與等乘客上下車的時間之外的許多瑣碎因素，諸如公車司機遲到或未按時發車、閃車或閃人所造成的不規則停停走走、尖峰時間塞車(未必是等紅燈)、以及不同車速等；Predict Total Time(PTT)表示利用本研究數學模式運算出的公車到站時間，只考慮行車時間以及從 Real Total Time 的 Worse Case 中抽取出帄均等紅燈的時間與等乘客上下車的帄均時間；圖 22 與圖 23 的 Schedule Total Time(STT)表示屏東客運公司公布在網站上的 5 個大站時間。根據本研究的實驗觀察結果扣除極端值後，測量出帄均每位可自行上下車的 健康老人上車所花的 Wc值約為 15 秒，下車所花的 Wc值約為 11 秒；學生若持有 乘坐屏東客運的學生月票，帄均每位學生上車的 Wc值約為 4 秒，帄均每位學生 下車的 Wc值約為 2 秒；其他人帄均上車的 Wc值約為 7.5 秒，其他人帄均下車的 Wc 值約為 4 秒。所以綜合上述觀察值算出等待每位乘客上下車的帄均時間 Wc 值約為 7.25 秒，而起站、中返站和終點站遇到乘客上下車的人數約為 5 到 20 人， 乘客在其他站上下車的人數約為 0 到 4 人。帄均每個 Link 所花在 WR值加總約為 12 秒，而每個 Link 遇到紅燈的個數約為 0 到 3 個。依據這些數值即可畫出圖 22 與圖 23 的 Predict Total Time。

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表 1 [往程]8231 號公車之三種時間對 5 個站影響的比較表

站編號 RTT(sec) PTT(sec) STT(sec) RTT-STT(sec) PTT-STT(sec) RTT-PTT(sec)

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圖 22 [往程]8231 屏東經由東勢到三地門線(紅配黃線)到達各站的時間，X 軸為所需時間(秒)，Y 軸為站編號

表 2 [返程]8232 號公車之三種時間對 5 個站影響的比較表

站編號 RTT(sec) PTT(sec) STT(sec) RTT-STT(sec) PTT-STT(sec) RTT-PTT(sec)

532 360 54.68112 60 300 -5.31888 305.31888

412 1140 969.7318 900 240 69.7318 170.2682

362 1560 1430.37132 1200 360 230.37132 129.62868

202 2040 1962.00016 1800 240 162.00016 77.99984

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圖 23 [返程]8232 屏東經由老埤到三地門線(紅配綠線)到達各站的時間，X 軸為所需時間(秒)，Y 軸為站編號

參考文獻

[1] A. Shalaby, “Prediction Model of Bus Arrival and Departure Times Using AVL and APC Data”, Journal of Public Transportation, vol.7, no. 1, 2004.

[2] W. Sun, H. Yamaguchi, K. Yukimasa, and S. Kusumoto, “GVGrid：A QoS Routing Protocol for Vehicular Ad Hoc Networks”. IWQoS 2006: IEEE

International Workshop on Quality of Service, 2006.

[3] D. Rančić, , B. Predić, and V. Mihajlović, “Online and Post-processing of AVL Data in Public Bus Transportation System”, Wseas Transactions on Information

Science and Applications, issue 3, vol. 5, pp.229-236, 2008.

[4] Visual C# Developer Center, 2010,

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