中華大學碩士論文

(1)

中華大學碩士論文

題目：應用頭部臉部即時追蹤系統於高速公路大客車車外視覺影響事件之模擬研究

Application of faceLAB System to the Driving Simulation Study of Outside Visual Effects for Bus Driving on Freeways

系所別：運輸科技與物流管理學系碩士班學號姓名：M 0 9 5 1 4 0 1 8 林天信

指導教授：張建彥博士

中華民國九十七年八月

(2)

應用頭部臉部即時追蹤系統於高速公路大客車車外視覺影響事件之模擬研究

學生：林天信指導教授：張建彥博士

摘要

在目前的駕駛環境中，駕駛者受到許多不同來源之訊息影響，一旦相關周圍的訊息量增多時，可能使駕駛者產生視覺分心，並增加視覺訊息處理的負荷。近年來國內大客車事故頻傳，大客車由於其高乘載量之特性，在發生事故後，所造成傷亡人數非常的嚴重。根據內政部警政署民國 91 年至 95 年之 A1 類大客車的交通事故發生原因統計資料顯示，以未保持行車距離間隔及未注意路況所佔總件數百分比為最高，可以發現大客車事故大部分為駕駛者分心所導致。

駕駛者視覺訊息處理中，序列處理主要確認前方車輛實際狀況，以進行適時的反應；平行處理則是屬於視覺周遭的部分，主要為維持車子在車道上的穩定度。至於主要分心來源包括車內分心和車外分心兩種，車內分心事件包括使用行動電話、車內導航資訊系統，當駕駛者操作時，

視線必須暫時離開前方道路狀況，存在潛在碰撞的危機；車外分心包括前方車流間之變化、高速公路設置大型廣告物、鄰車道發生事故等因素。

國內廣告物以大型化、燈光、醒目的內容呈現，根據交通部臺灣區國道高速公路局辦理高速公路兩側違規樹立廣告查報統計，至民國 97 年 5 月底，全台有 169 支兩側違規大型廣告物尚未拆除，顯示大型廣告物設置違法氾濫嚴重，影響到駕駛者行車安全；至於鄰車道事故則屬於臨時突發性事件，當駕駛者身心狀況較差的情況下，導致交通衝擊影響相當大，而此兩者皆屬於國內高速公路常見的視覺分心事件。因此，如何針對此兩者之視覺分心影響程度進行研究，並提出相關的交通管理規範，或發展相關的安全防護系統，乃成為大客車安全改善的重要課題。因此本研究整合駕駛模擬器與頭部臉部即時追蹤系統，針對大型廣告物不同橫向位置及鄰車道有無事故對於駕駛者視覺及駕駛行為之影響進行分析，以作為未來對於車外分心對駕駛者行車安全改善之參考。

實驗分析結果顯示，大型廣告物之橫向距離設置越近，造成視覺分心的程度提高，進一步分析，大型廣告物三種橫向距離對瞥視時間、兩車間距之標準差與感知反應時間並無顯著差異，而出現大型廣告物影響受測者跟車穩定度有顯著影響，此乃因大型廣告物屬於瞥視時間短、瞥視頻率多的事件，一旦瞥視頻率變多，反而對於前車感知反應時間造成增加之狀況，此一研究結果可作為國內高速公路大型廣告物設置法規修訂之參考；鄰車道出現事故對受測者兩車間距之變化與感知反應時間有一定性影響，進一步分析，鄰車道事故對受測者兩車間距之標準差無顯

(3)

著差異，出現鄰車道事故對受測者感知反應時間有顯著影響，此乃因鄰車道事故屬於瞥視時間長的事件且事故出現在受測者視野很近的地方，直到受測者很接近事故，導致對前車感知反應時間增加，此一研究結果作為未來大客車防撞警示系統人因參數之參考。

關鍵詞︰大客車、視覺分心、大型廣告物、鄰車道事故、駕駛模擬器、 頭部臉部即時追蹤系統

(4)

致謝

從小學一路升學到碩士階段，非常感謝父母、外婆及外公的教養，讓我無後顧之憂的培養自我的知識及人際關係。這兩年的碩士生活，只能用”非常忙碌 ”四個字來形容，研一剛進來就一連串舉辦三次演討會，

而且加上又接系上的案子，從當中真的讓我學到的不再是大學課本知識，學到的是實務上各個環節，從確立目標、資料蒐集、分析結果，結論提出等等細節，讓我獲得不少關於處理事情的經驗。

碩士論文能夠完成，真的要感謝張建彥老師的不吝惜的指導，從老師那邊可以學習到邏輯的思考與講話的訓練讓我受益良多，還有就是老師講的一個教訓就是「農夫種田的故事」，讓我的自省了許久，可能這真的是我的毛病，才會常抱怨覺得都是別人的錯，謝謝老師糾正我的態度。

校內口試能夠完成，謝謝陳武正老師、林祥生老師、陳菀蕙老師與蘇昭銘老師，對於我的論文問題能夠幫助我發現我所發現不到的問題，還有謝謝蘇老師這兩年來的書報課，讓我能夠跟著老師計畫腳步，才能趕上每次規定的時間；校外口試能夠完成，感謝曾平毅老師及張靖老師撥空的指導，提供許多寶貴的意見，使得本論文能夠更加完善。

另外也要謝謝羅仕京老師，在我對於一些論文撰寫上與課外資料尚，老師提供我很多幫助，非常感謝。

碩士生活中有許多貴人與朋友，首先是智浩學長，感謝學長教導我關於駕駛模擬器操作與 EON 軟體上面的撰寫。感謝歐世明學長，自從演討會認識學長，就受到學長很多關於待人態度的教導，平常相處還會不斷聽我們發牢騷，真是謝謝學長的教誨。再來就是鬍子哥，每次只要有什麼問題，鬍子就是我紓發情緒的管道，不耐煩的傾聽我的聲音，謝謝思余、阿良、玫君、小春不耐煩聽我的報怨，提供許多課業上的寶貴意見。嘉峻、潔馨謝謝你們常常安排活動帶我出遊，讓我快走遍台灣每個角落，還有對於我的課業與生活中，不斷提供意見與分享，讓我看到有話直說的優點，再來就是至穩、志勳、阿德、秋廷、秉融、奕彣、哲丞、億玫、妮妮與你們相處非常開心，有時候光看你們一搭一唱的，互相說別人的不是，但是其實你們相處的都很好，看不出什麼有利益的關係，讓我有時候也跟著開懷大笑，相處非常融洽。

最後要感謝主給我的生命，讓我能夠享受這人生的過程，聖經中有句話:「還有，我們曉得萬有都互相效力，叫愛神的人得益處，就是按祂旨意被召的人。」，感謝主凡事都有你的美意，把我的論文成果榮耀歸給我主。

林天信謹識於中華運管系碩士班中華民國 97 年 7 月 27 日

(5)

圖目錄

圖 1-1 研究流程圖 ... ... ... 6

圖 2-1 膠頸行為之訊息處理流程圖 ... ... 16

圖 2-2 駕駛者視覺行為圖 ... ... ... 19

圖 2-3 駕駛視覺目標區域停留時間及變換新目標轉移時間圖 ... 19

圖 2-4 視覺變換不同定點的轉移時間圖 ... ... 19

圖 2-5 視覺分心的時間圖 ... ... ... 20

圖 2-6 瞥視角度量測圖 ... ... ... 20

圖 3-1 大客車駕駛模擬器設備位置示意圖 ... ... 23

圖 3-2 大客車駕駛模擬器硬體設備實際狀況圖 ... ... 24

圖 3-3 faceLAB 應用程式視窗圖 ... ... 27

圖 3-4 建立 Stereo-Head 模型步驟之一圖 ... ... 28

圖 3-5 建立 Stereo-Head 模型步驟之二圖 ... ... 28

圖 3-6 建立 Stereo-Head 模型步驟之三圖 ... ... 29

圖 3-7 建立 Stereo-Head 模型步驟之四圖 ... ... 29

圖 3-8 建立頭部模型步驟之一圖 ... ... 30

圖 3-9 建立頭部模型步驟之二圖 ... ... 30

圖 3-10 建立頭部模型步驟之三圖 ... ... 30

圖 3-11 建立頭部模型步驟之四圖 ... ... 31

圖 3-12 建立頭部模型步驟之五圖 ... ... 31

圖 3-13 駕駛模擬器與 faceLAB 之整合流程圖 ... ... 32

圖 4-1 場景規劃流程圖 ... ... ... 33

圖 4-2 大型廣告物實際拍攝圖 ... ... 33

圖 4-3 3D Studio Max 建構的 T 霸模型圖 ... ... 34

圖 4-4 3DS Max 匯出.3ds 檔案圖 ... ... 34

圖 4-5 從 EON Studio 中匯入 T bar.3DS 檔案圖 ... ... 35

圖 4-6 3D Studio 匯入幾何設定圖 ... ... 35

圖 4-7 T-Bar 調整圖 ... ... ... 35

圖 4-8 大客車駕駛座模擬場景圖 ... ... 37

(8)

圖 4-9 高速公路路線規劃示意圖 ... ... 37

圖 4-10 EON 場景建構圖 ... ... ... 37

圖 4-11 大型廣告物之橫向距離水準圖 20、80、200 公尺(左上至右下 ). 39 圖 4-12 大型廣告物之橫向距離計算示意圖 ... ... 40

圖 4-13 大型廣告物之內容設定圖 ... ... 41

圖 4-14 排氣煞車桿子圖 ... ... ... 41

圖 4-15 大型廣告物之實驗場景流程圖 ... ... 42

圖 4-16 鄰車道事故實驗之事件圖 ... ... 44

圖 4-17 鄰車道事故之實驗場景流程圖 ... ... 45

圖 4-18 實驗流程圖 ... ... ... 47

圖 4-19 指標擷取範圍說明圖 ... ... .. 49

圖 5-1 硬體真實度敘述統計圖 ... ... 50

圖 5-2 軟體真實度敘述統計圖 ... ... 51

圖 5-3 大型廣告物之瞥視時間計算圖例 ... ... 55

圖 5-4 大型廣告物三橫向距離之平均瞥視時間資料盒鬚圖 ... 55

圖 5-5 有無車外事件兩車間距之標準差資料盒鬚圖 ... 57

圖 5-6 感知反應時間擷取圖 ... ... .... 58

圖 5-7 提前放鬆油門狀況圖 ... ... .... 58

圖 5-8 有無車外事件之感知反應時間資料盒鬚圖 ... ... 59

圖 5-9 鄰車道事故之平均瞥視時間資料盒鬚圖 ... ... 60

圖 5-10 有無車外事件之兩車間距之標準差資料盒鬚圖 ... 61

圖 5-11 有無車外事件之感知反應時間資料盒鬚圖 ... . 62

附圖 1 是否使用過駕駛模擬器之硬體真實度平均值比較圖 ... 75

附圖 2 是否使用過駕駛模擬器之軟體真實度平均值比較圖 ... 76

(9)

表目錄

表 1.1 大客車 A1 類交通事故發生原因總整理表 ... ... 1

表 1.2 導致駕駛者分心之項目表 ... ... 3

表 1.3 實車測試與駕駛模擬器之特性比較表 ... ... 3

表 2.1 車外事件對駕駛者視覺之影響彙整表 ... ... 8

表 2.2 國內外大型廣告物之相關研究方法整理表 ... ... 12

表 2.3 國內外大型廣告物之特性相關研究整理表 ... ... 13

表 2.4 大型廣告物之駕駛者分心文獻彙整表 ... ... 14

表 2.4 大型廣告物之駕駛者分心文獻彙整表 (續) ... .... 15

表 2.5 鄰車道事故之文獻內容彙整表 ... ... 17

表 2.5 鄰車道事故之文獻內容彙整表 (續) ... ... 18

表 2.6 駕駛者視覺量測指標表 ... ... . 21

表 3.1 大客車駕駛模擬器之軟體和硬體設備表 ... ... 24

表 3.2 faceLAB 優點及特性表 ... ... .. 25

表 3.3 faceLAB 硬體設備說明表 ... ... 26

表 3.3 faceLAB 硬體設備說明表 (續) ... ... 27

表 4.1 場景之元件項目說明表 ... ... . 36

表 4.2 依變數項目與定義表 ... ... .... 38

表 4.3 大型廣告物實驗之情境條件設計表 ... ... 38

表 4.4 大型廣告物之實驗因子與水準一覽表 ... ... 38

表 4.5 大型廣告物之橫向距離數據表 ... ... 40

表 4.6 大型廣告物之實驗因子設計說明表 ... ... 42

表 4.7 鄰車道事故之實驗因子設計說明表 ... ... 44

表 4.8 駕駛行為績效量測項目與資料處理邏輯表 ... ... 47

表 4.8 駕駛行為績效量測項目與資料處理邏輯表 (續)... 48

表 4.9 視覺績效量測項目與資料處理邏輯表 ... ... 48

表 4.9 視覺績效量測項目與資料處理邏輯表 (續) ... .... 49

表 5.1 硬體真實度敘述統計表 ... ... . 50

(10)

表 5.2 軟體真實度敘述統計表 ... ... . 51

表 5.3 生理感受敘述統計表 ... ... .... 51

表 5.3 生理感受敘述統計表 (續) ... ... 52

表 5.4 受測者基本資料表 ... ... ... 52

表 5.4 受測者基本資料表 (續) ... ... .. 53

表 5.5 大型廣告物三橫向距離之瞥視樣本比例表 ... ... 54

表 5.6 大型廣告物三橫向距離之瞥視頻率表 ... ... 54

表 5.7 大型廣告物三橫向距離之平均瞥視時間敘述統計表 ... 55

表 5.8 兩車間距之標準差變化較大狀況表 ... ... 56

表 5.9 有無車外事件之兩車間距標準差樣本比例表 ... 56

表 5.10 有無車外事件之兩車間距標準差敘述統計表 ... 56

表 5.11 有無車外事件之感知反應時間樣本比例表 ... . 59

表 5.12 有無車外事件之感知反應時間敘述統計表 ... . 59

表 5.13 鄰車道事故之瞥視樣本比例表 ... ... 60

表 5.14 鄰車道事故之瞥視頻率表 ... ... 60

表 5.15 鄰車道事故之平均瞥視時間敘述統計表 ... ... 60

表 5.16 有無車外事件之兩車間距標準差樣本比例表 ... 61

表 5.17 有無車外事件之兩車間距標準差敘述統計表 ... 61

表 5.18 有無車外事件之感知反應時間樣本比例表 ... . 62

表 5.19 有無車外事件之感知反應時間敘述統計表 ... . 62

表 5.20 大型廣告物三種橫向距離之瞥視時間 ANOVA 表 ... 63

表 5.21 四類別兩車間距之標準差 ANOVA 表 ... ... 63

表 5.22 三種橫向距離兩車間距之標準差 ANOVA 表 ... 64

表 5.23 有無車外事件兩車間距之標準差 t 檢定表 ... .. 64

表 5.24 四類別感知反應時間之 ANOVA 表 ... ... 64

表 5.25 三種橫向距離感知反應時間之 ANOVA 表 ... . 64

表 5.26 有無車外事件感知反應時間之 t 檢定表 ... ... 65

表 5.27 大型廣告物實驗各量測指標統計推論之比較結果整理表 ... 65

表 5.28 鄰車道事故實驗兩車間距之標準差之 t 檢定表 ... 65

(11)

表 5.29 鄰車道事故實驗感知反應時間之 t 檢定表 ... .. 66

表 5.30 鄰車道事故實驗各量測指標統計推論之比較結果整理表 ... 66

附表 1 是否使用過駕駛模擬器之硬體真實度平均值比較表 ... 75

附表 2 是否使用過駕駛模擬器之硬體真實度之 t 檢定表 ... 76

附表 3 是否使用過駕駛模擬器之軟體真實度平均值比較表 ... 76

附表 4 是否使用過駕駛模擬器之軟體真實度之 t 檢定表 ... 77

附表 5 瞥視時間表 ... ... ... 78

附表 5 瞥視時間表 (續) ... ... ... 79

附表 5 瞥視時間表 (續) ... ... ... 80

附表 6 瞥視頻率表 ... ... ... 81

附表 7 兩車間距之標準差表 ... ... ... 82

附表 7 兩車間距之標準差表 (續) ... ... 83

附表 8 感知反應時間表 ... ... ... 85

附表 8 感知反應時間表 (續)... ... ... 86

附表 8 感知反應時間表 (續)... ... ... 87

附表 9 瞥視時間表 ... ... ... 88

附表 9 瞥視時間表 (續) ... ... ... 89

附表 9 瞥視時間表 (續) ... ... ... 90

附表 10 瞥視頻率表 ... ... ... 91

附表 11 兩車間距之標準差表 ... ... .. 92

附表 12 感知反應時間表 ... ... ... 95

附表 12 感知反應時間表 (續) ... ... ... 96

附表 12 感知反應時間表 (續) ... ... ... 97

(12)

第一章緒論

1.1 研究動機

近年來大客車事故頻傳，造成乘客生命安全嚴重威脅及社會成本增加。由於大客車高乘載量之特性，往往在發生事故後造成傷亡非常嚴重。事故主要原因可分為兩方面【18】，車輛本身因素例如對於高齡車沒有適時管制淘汰、車輛零件偷工減料、未做好定期保養等，駕駛者行經險峻道路可能會造成車輛故障、

爆胎等狀況發生；另外駕駛者人為因素，例如行駛車速過快、行駛里程長與時間較長、超時工作、精神狀況不集中造成注意力不足，或駕駛者視覺受到周遭環境之影響，導致反應不及而使車禍發生之機率大為提高。

根據近五年來國內大客車 A1 類之交通事故發生原因，整理如表 1 所示，

其中主要以未保持行車距離間隔及未注意路況，而這些大客車交通事故發生原因，大部分是駕駛者分心所導致。

表 1.1 大客車 A1 類交通事故發生原因總整理表年期(民國)

交通事故發生原因

91 年 92 年 93 年 94 年 95 年

91－95 年總件數

91－95 年事故件數佔總件數百分比 (%) 未保持行車距離間隔 19 9 15 6 9 58 22.39 未注意路況 17 8 13 9 10 57 22.01 違反號誌、標誌管制 2 3 9 7 5 26 10.04

其他 9 7 4 3 2 25 9.65

搶越行人穿越道 4 4 3 8 3 22 8.49

未依規定轉彎、倒車 1 1 4 3 5 14 5.41

超速失控 4 5 1 3 0 13 5.02

酒後駕駛、疲勞失控 1 1 4 2 3 11 4.25 未靠右行駛、讓車 1 0 5 1 3 10 3.86 違規超車爭(搶)道行駛 2 1 0 3 1 7 2.70

未依規定減速 1 1 2 2 1 7 2.70

機件故障 3 3 0 1 0 7 2.70

蛇行逆向行駛 0 1 0 0 1 2 0.77

總計 64 44 60 48 43 259 100.00

資料來源：本研究整理自【6，7，8，9，10】。

(13)

在駕駛視覺訊息處理過程中，90%的訊息都是藉由視覺來接收，故視覺狀況為影響駕駛注意力，甚至左右駕駛者安全的重要因素。駕駛者視覺訊息處理包含序列處理(Serial Processing)與平行處理(Parallel Processing)兩種方式【32】，

駕駛者接收所需的訊息經由序列處理對前方狀況初步的掃視，接收的影像清晰精確地落在駕駛者中央視網膜處，主要確認前方車輛實際狀況以進行適時的反應，大部分駕駛視覺訊息處理都是屬於序列處理。平行處理則是屬於視覺周圍的部分，駕駛者為了維持在車道上的穩定度，視覺會不斷地接受來自周圍物體動作，一旦相關周圍的資訊量增多時，會增加平行處理訊息時間，進而影響序列處理的績效。在目前的駕駛環境中，駕駛者受到許多不同來源之訊息影響，

則會使得駕駛者產生視覺分心的現象。

現今駕駛者面臨的行車干擾比過去更為多樣複雜，嚴重影響駕駛者專心的程度。普遍的分心來源主要包括車內分心和車外分心兩種，車內分心包括使用行動電話、車內導航資訊系統，駕駛者操作時必須讓視線暫時離開前方道路狀況，存在潛在碰撞的危機；車外分心包括前方車流間之變化、高速公路設置大型廣告物、鄰車道上發生事故，天氣狀況、道路幾何等因素。其中大型廣告物事件設置在高速公路兩旁屬於重現性分心事件，車輛經過時可能會不斷誘使駕駛者產生視覺分心；鄰車道事故屬於臨時突發性事件，造成交通衝擊影響較大，

可能會產生所謂的膠頸行為(Rubbernecking Behavior)【1】，鄰車道事故不僅影響整體車流速率，也可能造成駕駛者分心的情況發生，當駕駛者處於身心狀況較差的情況下，也會增加二次事故發生之可能性。

隨著國內經濟的快速成長，各行各業大量興起，廣告物逐漸成為普遍使用的宣傳媒介，廣告物最近幾年的趨勢，呈現方式以大型化、燈光及醒目的內容方式來獲取駕駛者的注意，設置地點常以市區人潮多和高速公路車潮多的地方以增加廣告的曝光率，根據交通部臺灣區國道高速公路局高速公路年報資料顯示【12】，民國 96 年通過收費站客貨車約五千四百多萬輛，顯示不包含乘客在內，一年當中至少有五千四百多萬的駕駛者會接觸到單一或多個大型廣告物。由於大型廣告物具備的利益與優勢，造成現在許多租賃業者競相爭取此塊市場，設置在最醒目但違法的地段以獲得更多利潤，根據交通部臺灣區國道高速公路局辦理高速公路兩側違規樹立廣告查報統計【11】，至民國 97 年 5 月底全台有 169 支兩側違規大型廣告物尚未拆除，顯示大型廣告物違法氾濫嚴重，因此，大型廣告物對於駕駛者行車安全影響是一值得探討的課題。

至於在鄰車道事故影響部分，根據國外統計資料顯示(如表 1.2 所示)，過去許多事故發生情況大部分為駕駛者打手機而未注意前車狀況，然而，從 2002 年 6 月到 12 月底，美國州警察在各區域的執法報告中發現導致車禍發生的原因，大部分為注視車禍、車子與道路旁事故，佔總意外事故件數的 16%，由數據可得知注視鄰車道事故為另外一種分心的來源。

(14)

表 1.2 導致駕駛者分心之項目表

分心項目導致車禍之百分比(%)

注視車禍、車子與道路旁事故 16

駕駛疲勞 12

注視周邊環境或地標 10

行人或小孩子之分心 9

調整廣播或換 CD、錄音帶 7

打手機 5

眼睛不在道路上 4.5

未保持注意、做白日夢 4

吃或喝東西 4

調整車子的控制 4

天氣狀況 2

未知狀況 2

蟲子、動物或物體進入撞到車子 2

檔案、書、地圖、使用說明書或報紙 2

藥物上或情緒上之損傷 2

資料來源：【22】。

過去對於駕駛者分心之研究中，有利用實車測試或駕駛模擬器方式進行實驗，實車測試進行實驗可獲得較真實之駕駛行為數據，駕駛模擬器模擬真實的駕駛環境，則可避免實車測試與真實車流碰撞的危險，也可控制事件情況的重複出現，駕駛模擬器與實車測試之特性比較如表 1.3 所示。

表 1.3 實車測試與駕駛模擬器之特性比較表

特性駕駛模擬器實車測試

安全性高低

真實度可模擬類似真實開車模擬場景真實度最高事件情境各種簡單、危險的重現性情境單一區域或路段的非

重現性情景

不可控制變因少多

至於在視覺分析部分，過去研究大都使用頭戴式眼球追蹤器來進行視覺研究，近幾年來，國外的 Seeing Machines 公司發展出頭部臉部即時追蹤系統 (faceLAB)，此系統不須配戴頭盔或纜線，可提供頭部姿勢、凝視方向、眼瞼閉合追蹤等相關資訊。國內、外有許多研究開始利用駕駛模擬器與 faceLAB 互相整合來進行駕駛者視覺與駕駛安全影響之相關研究。因此，整合駕駛模擬器與 faceLAB 進行實驗，已成為目前可行的技術。

綜合上述，本研究針對高速公路大型廣告物與鄰車道事故事件，以整合駕駛模擬器與 faceLAB 系統，客觀量化大客車駕駛者受到車外事件對視覺與駕駛績效之影響程度，以作為未來大型廣告物設置法規修訂之參考，以及大客車防撞警示系統人因參數之應用。

(15)

1.2 研究目的

本研究主要目的係藉由大客車駕駛模擬器與 faceLAB 之整合，探討在大型廣告物不同橫向位置及鄰車道事故對於駕駛者視覺及駕駛行為之影響，來作為未來國內對於車外分心對駕駛者行車安全改善之參考。具體研究目的如下：

1. 彙整國內外大型廣告物及鄰車道事故對駕駛者視覺及駕駛行為影響之相關文獻。

2. 建立高速公路大型廣告物及鄰車道事故事件場景。

3. 探討有無大型廣告物與大型廣告物不同橫向距離位置對於駕駛者視覺及駕駛行為之影響，提供作為國內高速公路大型廣告物設置法規修訂之參考。 4. 探討鄰車道有無事故對於駕駛者視覺及駕駛行為之影響，提供作為未來大

客車防撞警示系統人因參數之參考。

1.3 研究範圍與對象

本研究範圍與對象包括實驗對象、道路類型與儀器設備，分別說明如下：

1. 實驗對象：持有大客車職業駕駛執照之國道客運大客車駕駛者。 2. 道路類型：雙向六車道高速公路直線路段。

3. 儀器設備：

(1) 中華大學之大客車固定基底式駕駛模擬器。

(2) 頭部臉部即時追蹤系統 (faceLAB 4.5)。

1.4 研究方法

有關本研究的實驗設計與統計分析方法，說明如下：

1. 實驗設計

藉由文獻回顧來作為實驗因子設計之依據，並利用 3D Studio Max 軟體進行建模與 EON Studio 虛擬實境的功能節點配合，以 Visual Basic Script 程式撰寫事件觸發程式，互相結合模擬出真實的高速公路狀況場景，在中華大學之固定基底式大客車駕駛模擬器進行實驗，並整合駕駛模擬器與 faceLAB 系統之實驗結果，得出視覺及駕駛行為資料進行分析。

2. 統計分析方法：

利用變異數分析(Analysis of Variance,ANOVA) 來進行檢定，檢定實驗各指標在不同大型廣告物之橫向距離之平均值是否相等，有無車外事件則利用獨立樣本 t 檢定（Independent-Samples t Test）進行平均值比較是否相等；鄰車道事故檢定各指標在有無車外事件之平均值是否相等，來看出各因子對受測者之是否有顯著影響。

(16)

1.5 研究項目與內容

本研究主要項目與內容，包括如下：

一、文獻回顧及探討

回顧國內、國外相關研究期刊、論文、書籍與網站資料。內容包含車外事件對駕駛者視覺之影響、大型廣告物之定義與規範、大型廣告物之相關研究、鄰車道事故造成膠頸行為之發生原因及現象、鄰車道事故之相關研究、視覺分心量測指標、駕駛模擬器與 faceLAB 系統之整合等。

二、駕駛模擬器與 faceLAB 之整合

整合 faceLAB 並結合大客車駕駛模擬器，建立大客車駕駛者實驗場景之情境。利用 faceLAB 追蹤紀錄眼球各種行為資料，真實客觀方式量化駕駛者受分心因子之影響。

三、場景情境規劃、場景元件拍攝與場景元件設計

針對研究問題與目的規劃出實驗場景程序與需要的元件，實地拍攝真實車輛、路況環境，經由繪圖軟體修改以達到與真實相符，並利用虛擬實境設計功能節點物件動作，規劃本研究所欲探討之因子，模擬出真實的高速公路交通狀況。

四、大型廣告物與鄰車道事故之實驗設計

按照實驗場景規劃與探討之自變數因子進行設計，以 EON Studio 虛擬實境規劃事件之功能節點，並用 Visual Basic Script 程式進行事件的程式設計。

五、駕駛模擬器場景影像校正

駕駛模擬器中影像效果的好壞，將會影響受測者的實驗數據誤差，因此針對場景的真實性進行校正，按照實際拍攝真實現況物件大小與位置進行校正。

六、大型廣告物與鄰車道事故之駕駛模擬實驗

以持有大客車駕駛執照的職業大客車駕駛者進行實驗，包括講解實驗內容與注意事項講解、受測者進行學習性場景練習、faceLAB 個人設定與正式實驗，最後請受測者填寫駕駛模擬器真實度問卷。

七、大型廣告物與鄰車道事故之實驗資料分析

將駕駛模擬器與 faceLAB 所擷取出的對事件之感知反應時間、眼睛之瞥視時間數據，經由 SPSS 10.0 版統計軟體進行數據分析，最後分析解釋統計之結果。

(17)

1.6 研究流程

有關本研究流程，如圖 1-1 所示。

圖 1-1 研究流程圖

(18)

第二章文獻回顧

本章節主要針對國內外車外事件相關研究進行回顧，內容包含回顧車外事件對駕駛者視覺之影響、大型廣告物、鄰車道事故、駕駛者視覺分心量測指標、駕駛模擬器與 faceLAB 之整合，最後提出相關結論。

2.1 車外事件對駕駛者視覺之影響

駕駛者在開車會受到車內事件與車外事件的影響，車內事件產生視覺分心往往是駕駛者操作才會導致，而車外事件則是週遭環境事物對於駕駛者視覺干擾，進而增加視覺負荷。以下針對有關車外事件對駕駛者視覺之影響進行整理與說明。

蔡中志等人【19】文獻探討中指出在道路及駕駛者狀況都良好的情況下，路旁分心物對駕駛行為並不會造成嚴重的威脅，甚至有研究認為在單調環境下，分心物會適當刺激駕駛者，使其保持警覺性。然而並非所有駕駛者之駕駛狀況均保持在最佳狀態，且駕駛者處理資訊的能力有限，若道路旁干擾物增加，

則會影響駕駛者視覺搜尋的動作，也會增加駕駛者尋找目標的時間，增加駕駛者的風險。從安全的考量，交通控制設施和導引標誌必須獲得駕駛者的注意， Holahan 等人【23】研究指出廣告看板會危及到駕駛安全性，主要原因有兩項，其一為廣告看板相似於正式的標誌，另一個為廣告看板的密度和間隔使其難以找出正式的標誌。

Horberry 等人【30】文獻探討中指出不僅是車內發生的事件會影響使駕駛者分心，在先進國家中高速公路視覺訊息刺激增加，例如像是高速公路旁建築物、廣告看板，街道旁攤販與增加的車流量都會影響駕駛者分心。該研究並發現駕駛者在面對與駕駛不相關的視覺雜亂 (Visual Clutter)事物，例如廣告物與刻在牆上的畫，通常在一趟平均駕駛時間中有超過 14%的比例會注視該事物。

Beijer 等人【24】實車測試結果發現，動態形式廣告物造成瞥視次數比靜態的還多，所以動態形式廣告物為增加對駕駛者注意力。

Akagi 等人【33】研究提出視覺干擾比率指標來表示駕駛環境中視覺干擾的程度，視覺干擾比率定義為在駕駛者視野範圍內所包含雜亂招牌之區域，視覺干擾的目標物為會干擾駕駛者視覺的物體，例如路上看板和建築物。研究指出增加視覺干擾與駕駛者需要較長時間搜尋目標有關。在性別方面，女性駕駛者比較不容易受到視覺干擾影響，但在偵測距離比男性駕駛者還要短。在年齡方面，年輕駕駛者比較不容易受到視覺干擾影響，相對的老年人比較容易受影響。

此外，回顧過去研究，鄰車道事故會使駕駛者產生膠頸行為，方志文等人

【1】認為膠頸行為發生於駕駛者經過事故地點（無論事故是在同一行車方向或對向車道），因好奇心驅使而減低行車速度並轉頭觀看交通事故，這種重複地轉頭看交通事故及前方車道的現象，稱為膠頸行為。

(19)

其實，膠頸行為之發生並不僅止於事故發生時才有之現象，一般在高速公路兩旁之廣告物甚至行車資訊顯示板行車資訊之提供，由於駕駛者好奇想要了解其內容，而容易產生膠頸行為。這種行為也有可能會因為駕駛者的視覺分心，

其視線由正前方移轉至事故地點，使得駕駛者無法即時反應前方道路狀況及周圍車輛的動態，甚至因視線之移轉而使行車方向無法保持穩定，而造成二次事故的發生。

綜上所述，車外事件對駕駛者視覺之影響，彙整如表 2.1 所示。

表 2.1 車外事件對駕駛者視覺之影響彙整表

分類作者(年期) 影響安全性之因素影響結果

蔡中志等人 (2003)

道路旁干擾物增加視覺搜尋目標物的時間增加 Holahan 等人

(1978)

廣告看板的密度、間隔阻礙視覺找到正式標誌

Horberry 等人 (2006)

視覺訊息刺激來源增加視覺分心時間增加

Beijer 等人 (2004)

動態形式廣告視覺分心次數增

加大

型廣告物

Akagi 等人 (1996)

道路旁干擾物增加視覺搜尋目標物的時間增加鄰

車道事故

方志文等人 (2004)

鄰車道事故訊息刺激膠頸行為產生

(20)

2.2 大型廣告物

一、大型廣告物之定義

國內的大型廣告物俗稱 T 霸，大型廣告物是一種戶外的廣告建築，通常設置在車流量密度高的區域如高速公路兩旁來吸引路上之駕駛者與乘客，通常顯示具有吸引力的圖案或文字以滿足承租人之需求行銷。根據內政部營建署「招牌廣告及樹立廣告管理辦法」【14】第二條規定，廣告物的種類中樹立廣告是指樹立或設置於地面或屋頂之廣告牌 (塔)、綵坊、牌樓等廣告稱之。

二、大型廣告物之管理辦法及禁建限建辦法

李永然【14】針對國內廣告物之管理進行探討，早期民國 56 年內政部發布

「廣告物管理辦法」即已實施管理，但因時代背景不同，早期廣告物管理之重點在於廣告物的內容，目的在維護社會秩序，因此其主管機關劃歸為警察單位。

隨著國內經濟成長快速，各行各業為了招攬顧客，均以耀眼的廣告吸引駕駛者注意，造成廣告日漸大型化與複雜化。長期姑息的結果，造成民眾任意設置的情形日益普遍，嚴重影響道路景觀與交通安全。內政部並於民國 85 年 12 月 30 日完成廣告物管理辦法的修正並發布實施。近幾年來，內政部於民國 93 年 7 月 23 日廢止「廣告物管理辦法」，並在民國 93 年 6 月 17 日完成「招牌廣告及樹立廣告管理辦法」發佈實施。

對於高(快)速公路兩側大型樹立廣告物之禁建法規，依照交通部民國 88 年對於「公路兩側公私有建築物與廣告物禁建限建辦法」【13】部分條文所修訂之內容，其中第三條規定高速公路兩側除銜接國際機場、與地方道路銜接之交流道、省縣道立體交會及毗鄰工業區等地區以路權邊界外五十公尺以內地區外，其它一律規定於路權邊界兩百公尺以內禁止樹立廣告物。由於以路權邊界外兩百公尺以內地區為限，所衍生出面臨範圍訂定合理性質疑在業者與民代間要求提出科學驗證數據，林大煜等人【15】為了解決此一問題之過程進行分析，初步針對高速公路兩側大型樹立廣告物對行車安全之影響與公路設計進行相關資料蒐集與研析，參考美日等先進國家的「審核機制」做為廣告物設置前審依據，其中審核機制研析中說明如作實務研究，則有下列數項困難：

1. 由於實務研究須實際設定不同距離之廣告物，包括五十公尺、一百公尺、一百五十公尺、兩百公尺等，被設置之廣告物與現行規定不符，實務的進行已屬違法過程，設置上有其困難性。

2. 在經費方面，目前一支平均單價為兩百萬支 T 霸硬體成本計算，如僅設置於公路主線單側與交流道地區合計八處，總價即高達一千六百萬元經費，實驗經費過於龐大。

3. 在價值研判方面，設置前述相關硬體設備後，實驗所得尚與廣告物字體、圖案、燈光甚至個人感受有關，成果不易評估。

4. 在行車安全影響方面，由於廣告物與道路交通標誌並不相同，廣告物內容並非駕駛人行車必要之資訊，並不需要特別加以留意。同時國內外對於廣告物相關文獻探討，目前未發現廣告物與行車安全方面之相關研究數據，而其主

(21)

要研究與發規探討大都著重於對景觀方面之影響。故廣告物之設置對於景觀維護及整體環境美化之關係，應遠較於對行車安全影響來得直接且密切。三、大型廣告物之相關研究

蔡中志等人【19】透過國內外文獻資料與法規之蒐集，並進行高速公路駕駛者訪問調查分析、兩側廣告物分佈與交通事故分析，探討大型廣告物對駕駛者行車安全與道路景觀之影響。問卷結果顯示受訪者認為於高 (快)速公路駕駛途中曾受兩側廣告物影響者相較不曾受影響高出一倍之多，高達八成以上受訪者認為廣告物對駕駛者行車安全與景觀有相當程度影響；廣告物設置之密度與交通事故無法直接解讀兩者有等比例關係，但相對而言，廣告物設置高密度之路段其肇事嚴重性亦較高。該研究依理論值計算，對交通安全與景觀要求之影響在可接受之條件下，建議高速公路兩側廣告物橫向設置距離可從 200 公尺改為 80 公尺距離。

謝昀霖【21】利用人因工程及實驗設計理念來探討人為因素造成交通意外之狀況，配合使用小客車駕駛模擬器設計在高速公路上探討駕駛者對車輛、道路及環境的相互關係，建構車前防撞系統，評估是否有效降低分心帶來的風險。

以問卷方式詢問駕駛者，對其造成分心的原因作量化權重之比較，並經過因素分析，找出共同因素。問卷結果得出共同因素為車內基本設施(聆聽音樂)、車內資訊系統(操作並觀看車上電視)、路外干擾(路外大型廣告看板)、能見度影響 (霧天)。本篇分析假設分心因子對駕駛者的影響持續至本車停止時間點，擷取該時點與前車保持的靜止間距。結果顯示觀看大型樹立廣告看板橫向距離設置對車間距沒有顯著差異，但與聆聽音樂之交互作用則有顯著影響。

Holahan 等人【23】對於交通標誌的反應時間進行視覺分心影響之模擬研究，利用投影片播放的方式使受測者對停止標誌進行反應，配合自變數為商業廣告看板之數量、顏色與目標停止標誌之相對位置，研究結果顯示，當商業廣告看板靠近停止標誌時，商業廣告看板顏色很相似正式的標誌與廣告看板的密度間隔，使其難以找出正式的標誌，都會使駕駛者注意力，很難去區別正式的標誌，反而增加駕駛者之反應時間。

Horberry 等人【30】利用小客車駕駛模擬器探討三個年齡層之駕駛績效，

影響變數包括受到車內娛樂系統、免持手機對話與道路環境複雜度，環境複雜度包含簡單環境(為沒有顯示廣告，平均每公里 28 個物件)與複雜環境(每公里出現 14 次廣告，平均超過 12 次物件包括建築物、對向來車與其他高速公路設備 )，

以主觀與客觀的方式測量分心之影響，包括總駕駛績效、對於危險狀況之反應以及心理的工作負荷。研究結果顯示，比較在簡單與複雜環境下，對於駕駛者使用手機對話無顯著影響到駕駛者答題的認知，而且對於工作負荷也沒有顯著影響，顯示該分心不會造成工作負荷的增加。在駕駛績效方面，複雜環境比簡單環境，平均速度行駛較慢。在複雜的環境時，老年人對於危險狀況行駛平均速度較慢，且有較高的速度標準差，執行車內任務如調廣播或對話，會降低駕駛績效。

(22)

Beijer 等人【24】藉由高速公路小客車實車測試來蒐集駕駛者瞥視廣告看板之視覺行為資料。實驗藉由頭戴式眼球追蹤器記錄眼睛注視軌跡，經由重疊影像來進行人工分析。其中影響駕駛者瞥視因子包括駕駛者特性(性別與對測試路段熟悉度)、廣告看板特性(廣告類型與出現方向)、道路特性(起始方向與起始時間)，評估因子則包括瞥視時間、最長瞥視時間、瞥視次數與瞥視角度，研究主要結論如下：

1. 年齡、路線熟悉度與道路起始方向、起駛時間因素對於瞥視時間、最長瞥視時間、瞥視次數皆無顯著影響。

2. 動態廣告型式造成瞥視次數比靜態的還高，動態性為增加廣告看板對駕駛者注意力之因素。

3. 此研究認為視野角度內之廣告看板比廣告看板距道路橫向距離更為重要決定要素，中央視野角度造成更多瞥視，建議以中央車道視野或視角來決定廣告物設置的位置。

Crundall 等人【25】針對小客車行駛在市區道路面對車外兩種不同型式的廣告顯示方式，在不同視覺需求水準下對注意力吸引程度與造成受測者記憶之影響進行分析。使用眼球追蹤器追蹤受測者觀看影片中道路兩旁廣告看板影片之視覺分析。實驗因子分別為視覺需求 (注視危險事物與注視廣告兩組 )與廣告顯示方式(候車亭廣告與加高型廣告 )。最後，受測者再進行危險度評分與相繼記憶測試(Subsequent Memory Test)，其中相繼記憶測試包含一系列投影片(3 個分心事物與 1 個廣告看板)，當發現廣告看板用滑鼠點擊廣告，測試完後要求受測者針對反應的廣告看板來進行自我確定性評分，實驗結果所得結論如下。

1. 在注視危險事物與注視廣告需求情況相比，候車亭廣告會造成駕駛者的固視次數增加，顯示候車亭廣告為潛在視覺分心危險源。

2. 在注視危險事物需求情況，受測者對於候車亭廣告會有較長固視時間。 3. 相繼記憶測試結果顯示長時間注視候車亭廣告，並不會增加辨識的正確度。 4. 注視廣告時間增加反而會造成駕駛者意外發生危險度機率提高，也延誤駕駛

者採取緊急應變措施的時間。

綜上所述，各文獻中大型廣告物之相關研究方法、特性及研究內容分別彙整如表 2.2、表 2.3 及表 2.4 所示。

(23)

表 2.2 國內外大型廣告物之相關研究方法整理表

註：「◎」表示有使用；「–」表示無使用

方法作者(年期)

駕駛模擬器

眼球追蹤器

實車測試

問卷影片事故資料投影片播放

蔡中志等人(2003)

– – – ◎ – ◎ –

謝昀霖(2005)

◎ – – ◎ – – –

Holahan 等人(1978)

– – – – – – ◎

Horberry 等人(2006)

◎ – – ◎ – – –

Beijer 等人(2004)

– ◎ ◎ – – – –

Crundall 等人(2006)

– ◎ – – ◎ – –

(24)

表 2.3 國內外大型廣告物之特性相關研究整理表

註：「◎」表示有探討；「–」表示無探討

廣告物作者(年期) 橫向

位置

縱向密度

類型出現方向

(對向、同向)

顏色

蔡中志等人(2003)

◎ ◎ – – –

謝昀霖(2005)

◎ – – – –

Holahan 等人(1978)

– ◎ – ◎

Horberry 等人(2006)

– ◎ – – –

Beijer 等人(2004)

– – ◎ ◎ –

Crundall 等人(2006)

– – ◎ ◎ –

(25)

表 2.4 大型廣告物之駕駛者分心文獻彙整表

作者(年期) 研究方法衡量指標研究結果

蔡中志等人(2003) 問卷次數統計、卡方同質性檢定 1. 八成以上認為對行車安全與景觀有相當程度影響。

2. 經由理論值計算，可接受之條件下橫向設置距離 200 公尺訂為 80 公尺距離。

謝昀霖(2005) 駕駛模擬器靜止車間距大型廣告看板之橫向距離對靜止車間距為沒有顯著差異

Holahan 等人(1978) 投影片播放反應時間商業廣告看板靠近停止標誌狀況，另外就是商業廣告看板顏色很相似

正式的標誌，都會使駕駛者注意力，很難去區別正式的標誌，反而增加駕駛者之反應時間。

Horberry 等人(2006) 駕駛模擬器、

NASA 工作負荷問卷

NASA 工作負荷指標、平均速度、與速度標準差、接近危險之平均最小速度

1. 廣告物複雜環境下比無廣告物簡單環境下的駕駛績效之平均速度慢。

2. 簡單和複雜的環境下，工作負荷有顯著差異。

14

(26)

表 2.4 大型廣告物之駕駛者分心文獻彙整表(續)

作者(年期) 研究方法衡量指標研究結果

Beijer 等人(2004) 實車測試、頭戴式眼球追蹤器

瞥視時間、瞥視次數與瞥視角度

1. 動態廣告形式為瞥視次數提高之因素。

2. 建議以中央車道視野或視角來決定廣告物設置的位置。

Crundall 等人(2006) 播放影片、頭戴式眼球追蹤器

注視廣告之百分比、固視廣告時間、廣告固視次數、總凝視時間及平均固視時間；相繼記憶測試之正確辨識廣告百分比

注視廣告時間增加反而會造成駕駛者意外發生危險度提高，也延誤駕駛者採取緊急應變措施的時間。

15

(27)

2.3 鄰車道事故

交通事件是指阻礙道路通行順暢或影響其他用路者安全的非週期性發生的事件包括鄰車道車禍、故障車輛阻礙與道路施工等。交通事件不僅會造成道路容量縮減，且會導致交通延滯更加嚴重。

在方志文等人【1】文獻探討指出，國外 Cragg 和 Demetsky 之研究發現有 50%交通事故與交通延滯有關，Roberts,Webb and Coe 研究指出在英國 81%交通事故是發生在路肩，Giuliano 研究指出在美國 80%的高速公路交通事故並沒有佔據車道，所以道路容量不一定是交通事故造成，其中也可能是人為因素所影響，此人為因素為膠頸行為(Rubbernecking Behavior)。膠頸行為是在描述駕駛者由於外界刺激來源如交通事故、兩旁廣告看板，加上好奇心引起轉頭重複地來回在刺激來源與前車狀況之間，如駕駛者發生這種行為會因為視線之移轉而無法保持行車穩定，甚至有可能造成二次事故的發生。

一、膠頸行為之發生原因及現象

根據訊息處理理論，膠頸行為係指人受到外來的訊息刺激，會經由感官接受，經過認知之解釋後會依據記憶經驗做出判斷，進而採取行動。當駕駛者經過事故地點時，其視覺接收到事故影像訊息，此時駕駛者對事故訊息之認知即會有壓力或好奇產生，駕駛者並會因為其以往之經驗來分類、分析及比較此影像訊息，並企圖解釋此訊息之意義。若此訊息可以被解釋，則壓力會被解除或好奇心已被滿足，駕駛者之視線回復至前方；若此事故訊息尚未被解釋，則駕駛者原有壓力未被解除，而另一行車安全壓力又再產生，導致駕駛者之視線必須回復至前方，直到行車安全壓力暫時解除後，其視線又回復至事故影像，如此駕駛者視線往復於事故影像及前方，而產生膠頸行為之訊息處理。有關膠頸行為之訊息處理流程，如圖 2-1 所示。

資料來源：【1】

圖 2-1 膠頸行為之訊息處理流程圖

(28)

二、鄰車道事故之相關研究

方志文等人【1】以微觀方式並利用駕駛模擬器與攝影機觀察來探討駕駛者在不同狀況下，經過事故區所產生膠頸行為對行車間距控制之影響。結果顯示駕駛者行車間距保持之控制與車速、事先有無事故資訊提供、事故方向有關，

沒有足夠證據顯示駕駛者的行車間距保持之控制與行駛之車道位置、所經過之事故種類有關。事故資訊的提供優點以增加間距，有較長時間來應付前車之變化；缺點讓駕駛者有預期作用，駕駛者可能會尋找並觀察事故，導致較不穩定之行車間距控制，進而干擾到後車導致潛在事故發生之危險，建議更進一步探討不同類型之事故、不同類型之事故資訊系統及前車之行為模式。

邱明鋒【16】以巨觀方式探討車輛通過事故影響區時，駕駛者感受與駕駛行為之關係，利用心理動量值描述駕駛者對週遭環境的感受，建構跟車模式包括進入事故影響區的起始刺激、未見事故時的跟車行為、可見事故時的駕駛行為，利用微觀車流模擬器 PARAMICS 進行參數校估。研究結果顯示，模式可解釋當駕駛者通過事故時，駕駛者分心對整體車流速度有明顯的影響。

Masinick 等人【28】以巨觀方式評估意外事故之膠頸行為對對向車道交通之影響，藉由資料庫中篩選出屬於意外事故形式當作分析的資料。建構三個模式以決定駕駛者膠頸行為，模式分別為膠頸行為發生之可能機率、交通延滯、

容量縮減。迴歸模式結果顯示，影響膠頸行為可能機率模式之顯著因子為尖峰時刻、天氣、護欄、平常日，影響交通延滯模式之顯著因子為事故時間、護欄、

事件發生前之 V/C 值，影響容量縮減模式之顯著因子為尖峰時刻、事故時間、

白天/晚上。資料顯示，大約有 10%事故會導致駕駛者膠頸行為，此現象平均造成每小時 107 輛車延滯，平均車道容量縮減 12.7%。研究提出護欄設施能有效降低膠頸行為產生之可能機率、交通延滯。

綜上所述，各文獻中鄰車道事故之相關研究內容，彙整如表 2.5 所示。

表 2.5 鄰車道事故之文獻內容彙整表

分類作者(年期) 研究方法衡量指標研究結果

微觀

方志文與方志中(2004) 駕駛模擬器間距差異之標準差 1. 駕駛者行車間距保持之控制與車速與事先有無事故資訊提供、事故方向有關。

2. 沒有足夠證據顯示駕駛者的行車間距保持之控制與行駛之車道位置、所經過之事故種類有關。

(29)

表 2.5 鄰車道事故之文獻內容彙整表 (續)

分類作者(年期) 研究方法衡量指標研究結果

邱明鋒(2006) 微觀車流模擬器 PARAMICS

心理動量值模式可解釋當駕駛者通過事故現場時，駕駛者分心對整體車流速度有明顯的影響。

巨觀

Masinick 等人(2004)

事故資料事故件數 1. 資料顯示大約 10%

事故會導致膠頸行為，平均容量縮減 12.7%。

2. 護欄能有效降低膠頸行為產生之可能機率與交通延滯。

2.4 駕駛者視覺分心量測指標

駕駛行為中最主要依賴視覺來進行，視覺反應也反映出駕駛者是否專心於路況，以下針對視覺量測指標之相關文獻，進行回顧與探討。

ISO【26】規範對於駕駛者視覺行為移動進行描述，如圖 2-2 所示；將視線注視的位置分成 A：道路前方、B：車內後視鏡、C：TICS(Transport Information and Control Systems)的顯示裝置、D：儀表板、E：駕駛左側後視鏡、F：駕駛左側窗戶、G：乘客側視鏡、H：乘客右側窗戶等 8 個目標區域，然後用眼球追蹤器記錄下來，再分析每一個目標區域停留的時間及變換目標時的轉移時間，如圖 2-3 所示；在每一個目標區域並可分析眼睛在定點的時間與變換不同定點的轉移時間，如圖 2-4 所示；由以上的完整視覺記錄即可知道視覺分心的時間，如圖 2-5 所示。該規範所定義的視覺指標內容如下：

1. 瞥視頻率(Glance frequency)：在一段期間內，瞥視某一目標之次數。

2. 瞥視時間(Glance duration；Transition time+Dwell time)：目標物的轉換時間加上新目標區域停留時間。詳細定義為眼睛從一目標區域位置移動到另一新目標位置所花費時間，停留在新目標物的時間直到從新目標移開總共所花之時間。

3. 瞥視角度(Angle of glance)：事件出現時駕駛者注視目標之視點與正前方視點所夾之水平視角。

(30)

圖 2-2 駕駛者視覺行為圖

圖 2-3 駕駛視覺目標區域停留時間及變換新目標轉移時間圖

圖 2-4 視覺變換不同定點的轉移時間圖

(31)

圖 2-5 視覺分心的時間圖

Beijer 等人【24】評估廣告看板特性如廣告類型 (動態、靜態)造成分心程度變化，所使用視覺指標定義如下：

1. 平均瞥視時間(Average glance duration)：廣告物從駕駛者視線出現直到消失，將每次的瞥視時間加總，除以總共的瞥視次數，此值表示廣告物影響駕駛者去注視平均為多久。

2. 最長瞥視時間(Maximum glance duration)：駕駛者瞥視次數中所瞥視時間最長的。

3. 瞥視角度：此篇研究以人工方式來分析，0 度代表駕駛者正前方視線，如圖 2-6 所示。

圖 2-6 瞥視角度量測圖

Victor 等人【31】利用駕駛模擬器與 faceLAB 系統探討駕駛者在不同道路類型與不同困難下執行視覺與聽覺任務，經由評估指標以分析駕駛者視覺活動。視覺評估指標定義如下：

1. 凝視角度之標準差(Standard deviation of gaze)：眼睛聯合角度之標準差，聯合角度計算方式為水平角度與垂直角平方和開平方根，屬於一維角度介於零度到凝視點之間。

(32)

2. 瞥視時間大於 2 秒之百分比(Percent glance durations exceeding 2 s)：所有瞥視中大於兩秒之瞥視次數所占之百分比。

3. 道路中央注視百分比(Percent road centre)：眼睛凝視的固視點在任務中落在道路中央區域所占之百分比。

綜上所述，各文獻中所使用的視覺量測指標，彙整如表 2.6 所示。

表 2.6 駕駛者視覺量測指標表

註：「◎」表示有使用；「–」表示無使用

2.5 駕駛模擬器與 faceLAB 系統之整合

Victor 等人【31】利用駕駛模擬器與 faceLAB 系統探討駕駛者在不同道路類型與不同困難的視覺與聽覺任務，經由評估指標以分析駕駛者視覺活動。結果顯示，聽覺任務造成駕駛者更多專注於道路中央區域與道路周邊區域 (如標誌)，當執行視覺任務，駕駛者會隨著任務困難度並調整眼睛來適應，注視時間也隨著增加，造成駕駛者分心機會提高，執行彎道類型有較高比例視線注視在道路前方區域。

王世杰【2】研究整合駕駛模擬器與 faceLAB 系統，探討車輛駕駛者之視野能力對駕駛行為反應之影響，該研究選取 20 位視覺能力狀況不同的受測者，包括無近視者、近視戴眼鏡者、近視戴隱形眼鏡者、老花眼者，藉以模擬分析不同視覺能力條件下，駕駛者在駕駛過程中對於不同視野範圍所出現的簡單事物，進行適當反應所需的反應時間，以及是否看到事件的狀況。該研究結果顯示，不同視覺能力受測者之反應時間有顯著差異，其中，近視戴眼鏡受測者之反應時間顯著高於其他視覺能力之受測者；至於視角範圍方面，不同視覺能力受測者之視角範圍有顯著差異，其中，老花眼受測者之視角範圍顯著高於其他受測者，而近視戴眼鏡受測者之視角範圍顯著高於近視戴隱形眼鏡受測者之視角。

鄭凱鴻【20】研究整合駕駛模擬器與 faceLAB 系統進行酒後駕駛實驗，以 8 位持有小客車駕照的駕駛者，在不同酒精濃度下，視覺反應與駕駛績效的影響進行模擬實驗，研究結果顯示，不同的呼氣酒精濃度等級下的平均眨眼頻率與平均眨眼期間有顯著差異；呼氣酒精濃度 0.40mg/l、0.55mg/l情況下的平均方

視覺量測指標作者(年期) 瞥視

時間

瞥視頻率

瞥視角度

凝視角度之標準差道路中央注視百分比

ISO(2002) ◎ ◎ ◎ – –

Beijer 等人(2004) ◎ ◎ ◎ – –

Victor 等人(2005)

◎ ◎ – ◎ ◎

(33)

向盤偏移角度明顯高於未飲酒的情況。

Charlton 等人【27】利用駕駛模擬器與 faceLAB 探討不同年齡族群的駕駛者，在高負荷情況下視覺搜尋與駕駛績效之變化。模擬場景包含複雜事件與危險事件，駕駛績效指標包含速度變化、煞車與行駛反應，faceLAB 擷取指標為對駕駛環境刺激物與事件的固視時間。研究結果顯示，年長駕駛者相較於年輕駕駛者駕駛速度慢與速度標準差大，年長駕駛者偵測危險事件較年輕駕駛者反應還慢。

由以上文獻中可知，國內外已有許多研究開始利用駕駛模擬器與 faceLAB 相互整合來進行駕駛者生理與駕駛安全影響之相關研究，所以，整合駕駛模擬器與 faceLAB 已成為可行的技術，因此本研究擬透過此一整合系統分析高速公路大型廣告物與鄰車道事件對駕駛者視覺影響與駕駛績效之影響。

2.6 小結

根據上述之文獻回顧，綜合評析如下：

一、車外分心視覺干擾物越多，導致駕駛者造成視覺搜尋與視覺分心提高，當駕駛者受到訊息刺激時則可能會產生膠頸行為。

二、國內在大型廣告物管制是以橫向距離來進行規範，進行實務研究受限於法律規定、經費過於龐大等原因，目前相關研究仍屬缺乏，目前國內雖有探討大型廣告物之橫向距離影響研究，但由於相關研究假設分心因子對受測者的影響持續到本車停止時間點，擷取該時點與前車所保持的靜止間距，

此假設得出結果比較難以說服真的是分心所造成的結果，因此本研究利用較安全且具控制特性的駕駛模擬器與頭部臉部即時追蹤系統，依據眼球瞥視來判斷視覺分心，以量化大型廣告物橫向距離之影響，提供未來評估廣告物與行車安全方面之相關數據。

三、在鄰車道事故實驗部分，本研究則參考國內文獻事件設計方式，探討鄰車道有無事故對受測者感知反應時間、兩車間距之標準差與視覺指標之影響。

四、回顧視覺指標相關文獻後，本研究的視覺績效指標則採用瞥視頻率與瞥視時間。

(34)

第三章駕駛模擬器與頭部臉部即時追蹤系統之整合

本研究整合大客車駕駛模擬器與 faceLAB 兩套系統，以作為後續場景設計與實驗分析之基礎，詳細內容說明如後。

3.1 大客車駕駛模擬器

中華大學的大客車駕駛模擬器係以固定式基底仿照真實的大客車駕駛座所建置，以背投單槍投影方式投影在無邊珠光螢幕，展現出駕駛前方視野與左右後照鏡情況。實驗場景控制是藉由主控電腦來進行操作，功能包括下達場景及事件之顯示、記錄受測者對於事件之反應資料，為了模擬真實開車狀況，增加 5.1 聲道環繞音響喇叭，以模擬大客車發動、行駛與撞車時的各種音效。此外，

亦可與 faceLAB 作整合，用來偵測受測者頭部、臉部特徵資料。大客車駕駛模擬器設備位置示意圖，如圖 3-1 所示，硬體設備實際狀況圖，如圖 3-2 所示，詳細設備整理如表 3.1 所示。

圖 3-1 大客車駕駛模擬器設備位置示意圖

(35)

圖 3-2 大客車駕駛模擬器硬體設備實際狀況圖表 3.1 大客車駕駛模擬器之軟體和硬體設備表

軟體硬體

三槍螢幕同步顯示測試軟體 1 套背投式單槍 3 台虛擬實境螢幕投影校正軟體 1 套無邊珠光螢幕 3 片三螢幕虛擬實境場景 1 套電源及訊號線配置 1 台影像擷取分析軟體 1 套資料擷取卡 3 張

3D 模型製作 3 套電腦設備 4 組

電腦螢幕切換器 2 個網路集線器 1 個

不斷電電源供應器 1 個眼球追蹤裝置 1 台場景攝影裝置 1 台 5.1 聲道喇叭 1 組

faceLAB 眼球追蹤器 1 組

固定式大客車駕駛模擬器平台 (含方向盤、儀表板和座椅)1 台

影像轉換器電視影像擷取卡

(36)

3.2 頭部臉部即時追蹤系統(faceLAB)

faceLAB 為頭部、凝視與疲勞分析工具，其由軟體與硬體所整合之一套即時自動追蹤頭部、臉部位置及特徵之系統，有關 faceLAB 之優點及特性，整理如表 3.2 所示。

表 3.2 faceLAB 優點及特性表

優點特性

 即時眼睛、頭部追蹤量測及眨眼偵測

 具有高精度、高速完整之視覺化追蹤引擎

 自動化及重複之調校功能可以快速辨識出受試者

 注意力量測及眼球掃視路徑分析

 適合室外或室內實驗，可於暗室實驗，可在白天或黑夜作業

 即時自動資料擷取及記錄，可透過網路進行資料存取

 具有強大的分析工具及國際技術支援

 具有桌上型及筆記型系統

 非侵入式作業(非電磁感應器、纜線及頭盔)

 可選擇之凝視校正方式，可以提昇精確度及縮短時間

 可以允許帶眼鏡或隱形眼鏡

 可應用螢幕研究、模擬器、空間模擬器、汽車及飛機等之研究

 自動追蹤：瞬間受試者頭部姿勢、眼睛位置初始化及閉合率。

 戴太陽眼鏡而遮蔽眼睛時，系統會自動追蹤頭部位置

 可在陽光下或對比條件變化大的狀況下使用

 可以根據實驗狀況調整資料收集

 不受局部閉塞、臉部缺陷或自然晃動所影響

 高速回復率<200 ms，當受試者重新回到追蹤範圍，可快速找出受試者特徵

 18 倍數光學計算機自動控

制之縮放鏡頭，可以輕易在廣大追蹤範圍安裝實驗

 資料採集率 60 Hz

 全 3D-六自由度之頭部追蹤，2 自由度之凝視點追蹤

 瞳孔直徑量測

 眼睛邊緣長度計測

資料來源：本研究整理自【5】。

(37)

一、faceLAB 硬體說明

faceLAB 硬體包括立式 DELL 電腦、Sony FCB-EX480B 攝影機、校正盤、

角度定位器、紅外線發射器、捲尺，各設備功能，整理如表 3.3 所示。

表 3.3 faceLAB 硬體設備說明表

硬體項目說明

DELL 電腦 DELL 電腦經由連接端子與 Sony FCB-EX480B 攝影機、紅外線發射器互相連結，主要在軟體程式的啟動與運作，以軟體來啟動並調校攝影機各特性。

Sony FCB-EX480B 系列攝影機 Sony FCB-EX480B 攝影機功能針對不同使用者以進行臉部與眼部之追蹤，並藉由聚合點 (Vergence point) 來偵測受測者頭部、眼部變化位置。

校正盤 功能包括攝影機焦點微調、目標物之調

校與方向之調校，功能在於模擬受測者頭部轉動，以建立受測者之頭部模型。

角度定位器 用來精確的量測出設置各硬體設備與受測者頭部模型建立所需之角度。

聚合點

(38)

表 3.3 faceLAB 硬體設備說明表(續)

硬體項目說明

紅外線發射器 使用在精確凝視模式校正與晚上黑暗的環境下，以提高 faceLAB 系統追蹤之精確度與準確度。

捲尺用來精確量測出設置各硬體設備與受

測者模形建立所需之長度。在世界模式中編輯，以精確凝視模式校正紅外線發射器之位置。

二、faceLAB 軟體說明

本研究所使用的為 faceLAB4.5 版本軟體，操作步驟說明如下：

（一）啟動 faceLAB

啟動faceLAB應用程式後，會出現四個視窗，如圖3-3所示，說明如表 3.4。

圖 3-3 faceLAB 應用程式視窗圖

(39)

表 3.4 faceLAB 應用程式視窗功能說明表

主要視窗(The Main Window ) 視訊視窗(The Video Window )

視窗位置：左上角視窗位置：右上角

faceLAB應用程式的主要視窗，建立頭部模型，並且能夠啟動、停止faceLAB 應用程式之追蹤與紀錄功能。

顯示攝影機拍攝之追蹤影像。

控制視窗(The Control Window ) 世界模型視窗 (The World Model Window )

視窗位置：左下角視窗位置：右下角

顯示各種狀態之資訊，並且允許使用者變更目前頭部模型之控制設定、變更紀錄選項、更新攝影機設定與調校。

允許使用者編輯世界模型，並且在追蹤時顯示三維頭部模型的凝視、專注與頭部位置資訊。

（二）建立 Stereo-Head 模型

1. 執行 faceLAB4.5 進入起始畫面後，建立新的 Stereo-Head 則點選 Create New Stereo-Head，先在 Camera Type 選取 Sony FCB Series，然後在 Head Name 輸入自訂的受測者名稱或編號，按 OK 進行下一步驟，如圖 3-4 所示。

圖 3-4 建立 Stereo-Head 模型步驟之一圖

2. 等待攝影機開機讀取後，進入 Camera Configuration Wizard ，按 Next 進行下一步驟，選取攝影機組態，選擇“Classic Tracking”，攝影機 B 視窗應包含臉部的眼睛、眼角、嘴角；攝影機 A 視窗包括整個頭部的影像，調整後進入下個步驟，如圖 3-5 所示。

圖 3-5 建立 Stereo-Head 模型步驟之二圖

(40)

3. 調整攝影機 Zoom 與 Focus，攝影機焦距微調，要求受測者將頭部置於攝影機前方，按下 Auto-Focus 後直到自動對焦後則放開，攝影機 B 重複執行進行焦距微調，如圖 3-6 所示。

圖 3-6 建立 Stereo-Head 模型步驟之三圖

4. 利用調校板進行調校，進行調校時必須轉換各種不同方向，軟體會自動進行資料分析，資料分析後調校成功會顯示 The collected data is OK.

Click NEXT to continue 。如果出現其他顯示結果則回復上一步重新調校，方位調校時手持調校板於攝影機前方適當位置，當綠框出現及調校板上兩個水平儀都對準中間時，按下 Take Snapshot Now，成功後進行下一步驟，如圖 3-7 所示。

圖 3-7 建立 Stereo-Head 模型步驟之四圖

5. 取得影像後，Stereo-Head Orientation Calibration Wizard 會開始分析所擷取的畫面，並將此 Stereo-Head 儲存成資料。

（三）建立頭部模型

1. 在 faceLAB 視窗中選取 Create Auto 按 Set Model 自動產生一個模型，在 faceLAB 視窗上 Head model 選取 Edit Head model 編輯頭部模型，在 Tracking Setup Wizard 中追蹤形式選擇 Front Only，如圖 3-8 所示。

(41)

圖 3-8 建立頭部模型步驟之一圖

2. 進行受測者頭部拍照，編輯參考點時注意臉部六個參考點，應將參考點盡可能精確移到適當位置 (眼角與嘴角)，編輯時只能編輯左邊的圖片，

左鍵可以移動參考點，配置完顯示頭部追蹤資訊，如圖 3-9 所示。

圖 3-9 建立頭部模型步驟之二圖

3. 觀察 Tracking Quality(%)，數值最好達到 75 以上，若是追蹤品質一直無法達到滿意的水準，使用者可以調整右下角三個調整鈕提昇辨識品質。建立頭部 classic 模型凝視，主要是檢查在不同凝視角度攝影機追蹤績效，調整眼睛追蹤參數，可選取瞳孔或虹膜眼睛追蹤方式來進行調整，

將追蹤選項的 Automatically Adjust 選項取消，藉由人工方式來調整 Iris Visibility 與 Iris Radius 直到調整到滿意的水準，如圖 3-10 所示。

圖 3-10 建立頭部模型步驟之三圖

(42)

4. 進行一次凝視調校，主要的目的是眼睛方向的辨識，凝視調校完成，系統即可追蹤頭部與眼睛的移動狀況，如圖 3-11 所示。

圖 3-11 建立頭部模型步驟之四圖

5. 選取控制視窗中 SID 選項後，按 Show Screen Intersection Display ，如圖 3-12 所示，會彈出一個全螢幕畫面，按下 Space Bar 開始調校螢幕，此時從左上到右下依序出現 9 個白圓點，請受測者用眼睛凝視圓點出現位置，凝視的過程盡量不要眨眼睛。一旦完成調校，用眼睛環式螢幕周圍或請受測者跟著滑鼠游標所點的位置移動，看是否達到準確水準，如果效果不佳，可以重複流程再度調校。

圖 3-12 建立頭部模型步驟之五圖

（四）資料分析與儲存

在資料分析與儲存方面，分為Head資料、Gaze資料與Logging資料的使用，各項資料說明如表3.5所示。

表 3.5 各項資料說明表

資料名稱說明

Head 資料

Head中有六項資料，分別為立體座標位置 x,y,z與x,y,z之轉動量。

Translation資料中頭往右方移動為 +x左方移動則為-x，往上為+y，

一般頭是不會垂直往下方，至於z軸則是頭與攝影機之間的距離，攝影機位置為0頭在距離一公尺左右的位置。至於Rotation 中x 軸方向為α，y軸方向為β，z軸方向為γ。即表示點頭會影響α，轉頭會影響β，搖頭會影響γ。

中 華 大 學 碩 士 論 文