機車專用車道車流模式建立之研究

機車專用車道車流模式建立之研究

學生姓名：王郁凱 指導教授：吳水威 國立交通大學運輸科技與管理學系碩士班

摘要

國內一般道路上常常會見到汽機車於車流中產生相互干擾及衝突的情形，因而影響 到整體道路容量、車流順暢與行車安全性。為了解決長期汽機車混流所帶來的交通問 題，陸續已有相關研究投入於設置機車專用道以將汽機車進行分流之研究，提出透過交 通工程的設計與方法，能有效提昇車流行車秩序與安全性。然而，由於設置機車專用道 將會形成單純機車車流的出現，故針對機車專用車道之機車流的駕駛行為特性分析與模 式構建有其必要性。國外對於機車車流研究相當缺乏，反觀國內雖有不少關於機車車流 的相關研究，然其多以混合車流中汽機車為研究對象，針對單純機車車流之微觀機車駕 駛行為等基礎研究尚不夠完整，因此有必要加以探究，以建立更完整的微觀機車車流模 式。

本研究目的為構建與驗證機車專用車道之機車車流模式，針對機車專用車道之直線 路段為研究範圍，並以跟車理論、變換車道理論與模糊理論為理論基礎，採用文獻評析 法、統計迴歸分析、攝影調查法及人工智慧演算法等作為本研究方法。本研究所構建之 車流模式包括跟車模式及超車模式，其中跟車模式主要係以實際行駛於機車專用車道之 駕駛者跟車行為的車流資料進行調查，並分析其主要影響因素，再透過模糊推論結合類 神經與遺傳演算法等二種人工智慧方式應用於機車跟車模式構建，且進一步比較兩者之 優劣；而超車模式則透過超車偏向角之特性分析，進而構建超車偏向角模式，其後再建 立超車行為決策流程及準則，以完整描述機車專用車道之機車車流，作為機車專用車道 機車車流研究之基礎。因此，本研究結果將可供改善交通工程與設計的參考依據，以及 控制與管理所需之機車車流模式。

關鍵字： 機車專用車道、微觀車流、跟車模式、超車模式

A Study on Traffic Flow Model of Motorcycle Exclusive Lane

Student：Yu Kai Wang Advisor：Shoei Uei Wu Department of Transportation Technology & Management

National Chiao Tung University

ABSTRACT

In Taiwan, most traffic flow is mixed automobiles and motorcycles flow. This situation influences the road capacity, traffic flow order and safety. To solve this problem, some reviewed literature emphasizes setting up the motorcycle exclusive lane by traffic engineering method, could improve traffic order and safety effectively. However, motorcycle traffic flow study is quite scarce abroad. In Taiwan, though there are a lot of studies of motorcycle traffic flow, they are aimed to mixed traffic flow rather than motorcycles exclusively. As a result, the microscopic motorcycle traffic flow study is incomplete.

This study is attempted to structure and verify microscopic motorcycle traffic flow models on motorcycle exclusive lane by carrying on the investigation and analysis with the real traffic flow materials on the section road. This study is based on car-following theory, lane-changing theory and fuzzy theory. Motorcycle car following and overtaking model were built with literature review, statistics analytic approach, video investigation method and artificial intelligence algorithms etc. Car following model was built by the fuzzy inference approach, combining artificial neural network and genetic algorithm, and further compare the quality of them. Overtaking model was built by analyzing the characteristics of the angle of overtaking, and then setting up overtaking decision procedure and criterions for describing the motorcycle traffic flow of the motorcycle exclusive lane completely. As a result, this study results could serve as the basis of improving the motorcycle traffic planning and design, and control.

Keywords: Motorcycle exclusive lane, microscopic traffic flow, car following model, overtaking model

誌 謝

二年研究所的打拼總算值得，今日我的論文終究得以完成，回想起寫論文的那段日 子，真是不堪回首呀！研二上剛開始摸索論文方向的那一天，整天在國圖裡頭打轉，拼 了命地狂印參考文獻，堆得我整個書桌都是，之後再慢慢地摸索，直到研二下還沒能明 確地訂出一個方向來，心裡頭的不安與焦躁，真是壓的我喘不過氣來，經過最後三個月 的不眠不休、不吃不喝，終於還是將本論文給生了出來，心中除了感動，也充滿著感激，

這一路走來要感謝的人還真是不少。

首先，必須慎重地感謝學生的指導教授 吳水威博士，一路從大學時代的畢業專題 開始，一直到研究所二年來大大小小的研究計畫案，以及學生的碩士論文，從恩師 水 威伯身上學到的東西實在是太多太多了；在學術研究這條路上，可以說是，沒有老師就 沒有今天的我，永遠都記得『文不如表，表不如圖』這句吳Lab 成員都能啷啷上口的經 典名言，老師總是告訴我們在專業領域要深，學識範圍要廣，語言能力要強，電腦技術 要好，這些都是學生時時刻刻告訴自己要不斷學習的指標；在待人處事方面，老師的處 事態度圓融及學術圈內德高望重的地位，皆是學生學習的好榜樣，相信對於學生日後在 做事及與人相處上更是受益良多。

感謝論文口試委員台大土木所羅永光教授及本系卓訓榮教授，兩位教授專業的指教 與建議，使得本論文之謬誤與疏漏得以修正，致使論文成果更趨嚴謹與完整。此外，學 生就學期間，承蒙系上許巧鶯主任、吳宗修教授、卓訓榮教授、謝尚行教授、韓復華教 授、黃寬丞教授、王晋元教授、張隆憲教授、林貴壐老師與李明山老師等各位老師的指 導與教誨，令學生在交大運管六年來學到相當紮實的運輸專業知識，得以順利於交大這 所好學校學有所成。

在論文研究期間，感謝與我一起奮戰的隊友維翰與彥宏，這段時間沒有你們彼此相 互扶持，在論文研究討論時的傾囊相授，在心情低落無助時的加油打氣，在在令我有感 激不已。維翰與我從吃飯到睡覺彼此形影不離，還慷慨的讓我與他共擠一張小床，同床 共枕，一起從早吐到晚，還一起去國泰看醫生；彥宏適時地給予我中肯的建議及精神鼓 舞，讓我能不猶豫地堅持下去，兩位對我的論文研究有著功不可沒的貢獻。另外，感謝 朝陽科大洪明松學長百忙之中，能撥空給予我論文上的指導。還有必須感謝 LAB 的學 長們大中、立新、俊彬與乃哥，感謝學長們對於我在研究上的指導及論文上的協助，你 們都讓身為學弟的我學到不少。以及謝謝LAB 裡的學弟妹們政諺、志榮、彥仲、協政、

銘娟與雅蘭，大家不論是在一起討論功課或從事研究計劃，彼此教學相長切磋精進，或

是吃飯打球，甚至集資樂透，都是相處地那麼愉快與融洽，並且在學長寫論文期間每天 發神經的行為甚是包容，令學長真的難以忘懷與感動，尤其政諺，從最先一起合作發表 警大論文開始，一直幫了學長不少忙，也教了學長不少東西，謝謝你啦！

此外，感謝許許多多從大學一路念書到研究所的同窗好友，在交大做同學一做就是 六年，大家一起生活、打球唱歌、傾訴苦悶、討論課業等，點點滴滴都記在我的腦海之 中，謝謝我的好室友們承軒、裕智、新隆、柏廷、威豪、貞諭、聖淵，跟你們住在一起 真的是樂趣無窮，每天總有搞不玩的笑點，晚上更是大家一起歡樂的好時光。承軒，是 在交大宿舍跟我住過最久的室友，熊寶貝亦是我最愛的樂團；裕智，一直是我課業上的 好伙伴，許多不會的問題每每都是向他請教；新隆，每每抓東西都是要靠他，對於我的 娛樂生活伴演著極度重要的角色；柏廷，每次打球和他一組，總是令他擔心我隨時會爆 炸；威豪，總覺得他很有自己的想法，有時後真的會被你鬧到很不爽，有時卻也覺得很 有趣；貞諭與聖淵，雖然沒有機會和你們一起念研究所，但大學第一次住宿與你們為室 友，相處的日子實在太開心了。其他好友建元、阿平、邱毛與姵青、Piece、Guava 學長、

牛又禎、輝鵬哥、泰億、黃恆學長與婉萍、懷民、政儒、于家與昱翰等，都是我相當要 好的朋友們，族繁不及備載，若是仍有缺漏沒有感謝到的，在此，再跟大家說聲「謝謝 你們！」

最後要感謝的是我的家人，家人往往是我精神上的最大支柱，感謝爸媽從小對我的 栽培到今日碩士畢業，一直給予我相當大的學習空間，也從不給我任何壓力，非常謝謝 你們；謝謝大哥郁盛在課業上指導我不少，經常麻煩請他教導我；二哥郁傑則是經常講 述人生道理給我聽，讓我學到很多，並且時時謹記必須更加努力。對我最重要的人，我 的女友佳蓉，一路陪了我四年多，不論在我遇到什麼不如意的事或著是煩人的壓力，她 總是不厭其煩地陪我聊天，聽我抱怨訴苦，總是給予我最大的力量與勇氣，鼓勵我去面 對人生的任何挑戰，永遠忘不了在寫論文的那幾個月，你無時無刻地替我加油並給我信 心，尤其在公館咖啡店陪我一起討論論文，深深地令我感動不已，謝謝你給我的一切。

王郁凱 謹致 2006 年 6 月 新竹 交大

目 錄

中文摘要...i

英文摘要...ii

誌謝...iii

目錄...v

表目錄...vii

圖目錄...ix

第一章 緒論 ...1

1.1 研究動機...1

1.2 研究目的...2

1.3 研究對象及範圍...2

1.4 研究內容及項目...3

1.5 研究流程...3

第二章 文獻回顧 ...6

2.1 車流理論方面...6

2.1.1 跟車理論...6

2.1.2 模糊跟車模式...10

2.1.3 變換車道...12

2.2 機車專用道與機車基本特性...14

2.2.1 機車專用道...14

2.2.2 機車基本特性...15

2.3 綜合評析...24

第三章 理論基礎與研究方法 ...25

3.1 理論基礎...25

3.1.1 跟車理論...25

3.1.2 變換車道理論...25

3.1.3 模糊理論...26

3.2 研究方法...31

3.2.1 文獻評析法...31

3.2.2 統計迴歸分析...31

3.2.3 攝影調查法...32

3.2.4 適應性類神經模糊推論系統...32

3.2.5 遺傳式模糊推論系統...37

第四章 車流資料調查蒐集與特性分析 ...43

4.1 車流調查...43

4.2 資料蒐集...45

4.3 車流特性分析...46

第五章 機車車流模式構建與驗證 ...67

5.1 機車跟車模式...67

5.1.1 傳統GM跟車模式建立與跟車影響因素分析 ...67

5.1.1.1 傳統GM跟車模式建立 ...67

5.1.1.2 跟車影響因素分析...69

5.1.2 以適應性類神經模糊推論系統構建機車跟車模式...71

5.1.2.1 模式構建...71

5.1.2.2 ANFIS模式訓練結果 ...73

5.1.3 以遺傳式模糊推論系統構建機車跟車模式...75

5.1.3.1 模式構建...75

5.1.3.2 模式參數分析...78

5.1.3.3 GFIS模式訓練結果 ...79

5.1.4 機車跟車模式比較分析與驗證...80

5.2 機車超車模式...92

5.2.1 超車偏向角模式構建與驗證...92

5.2.2 超車準則之建立...105

第六章 結論與建議 ...112

6.1 結論...112

6.2 建議...113

參考文獻...114

表 目 錄

表2.1 機車之加減速率迴歸式 ...16

表2.2 機車減速率與速率關係表 ...16

表2.3 各車種與減速率關係表 ...17

表4.1 本車速度(單一機車) ...46

表4.2 本車加速度(單一機車) ...47

表4.3 橫向偏移量(單一機車) ...48

表4.4 橫向位置(單一機車) ...49

表4.5 本車速度(正前方一機車) ...50

表4.6 本車加速度(正前方一機車) ...51

表4.7 本車橫向偏移量(正前方一機車) ...52

表4.8 本車橫向位置(正前方一機車) ...53

表4.9 本車速度(左前方一機車) ...54

表4.10 本車加速度(左前方一機車) ...55

表4.11 本車橫向偏移量(左前方一機車) ...56

表4.12 本車橫向位置(左前方一機車) ...57

表4.13 本車速度(右前方一機車) ...58

表4.14 本車加速度(右前方一機車) ...59

表4.15 本車橫向偏移量(右前方一機車) ...60

表4.16 本車橫向位置(右前方一機車) ...61

表4.17 本車速度(前方二機車) ...62

表4.18 本車加速度(前方二機車) ...63

表4.19 本車橫向偏移量(前方二機車) ...64

表4.20 本車橫向位置(前方二機車) ...65

表4.21 五種情形之各種車流特性整理表 ...66

表5.1 GM模式參數校估結果(正前方一機車) ...68

表5.2 GM模式參數校估結果(左前方一機車) ...68

表5.3 GM模式參數校估結果(右前方一機車) ...68

表5.4 機車跟車加速度影響因素分析表 ...69

表5.5 機車跟車加速度影響因素之相關係數表(前方一機車) ...70

表5.6 機車跟車加速度影響因素之相關係數表(前方二機車) ...70

表5.7 適應性類神經模糊推論系統模式訓練結果表 ...74

表5.8 交配率與突變率之參數組合表 ...78

表5.9 族群數之參數組合表 ...78

表5.10 遺傳式模糊推論系統模式訓練結果表 ...79

表5.11 兩模式訓練結果比較表 ...80

表5.12 正前方一機車之跟車模式隷屬函數參數值 ...81

表5.13 斜前方一機車之跟車模式隷屬函數參數值 ...83

表5.14 前方二機車之跟車模式之跟車模式隷屬函數參數值 ...84

表5.15 正前方一機車之跟車模式驗證資料 ...87

表5.16 斜前方一機車之跟車模式驗證資料 ...89

表5.17 前方二機車之跟車模式驗證資料 ...91

表5.18 超車方向前後無鄰車之超車偏向角相關係數表 ...94

表5.19 超車方向只有鄰前車之超車偏向角相關係數表 ...95

表5.20 超車方向只有鄰後車之超車偏向角相關係數表 ...96

表5.21 超車方向前後均有鄰車之超車偏向角相關係數表 ...97

表5.22 超車方向前後無鄰車之超車偏向角模式驗證資料 ...100

表5.23 超車方向只有鄰前車之超車偏向角模式驗證資料 ...101

表5.24 超車方向只有鄰後車之超車偏向角模式驗證資料 ...103

表5.25 超車方向前後均有鄰車之超車偏向角模式驗證資料 ...104

表5.26 前後兩車之相對速度統計表(超車行為下) ...107

表5.27 前後兩車之縱向間距統計表(超車行為下) ...108

表5.28 前後兩車之橫向間距統計表(超車行為下) ...109

表5.29 前車距車道緣距離統計表(超車行為下) ...110

圖 目 錄

圖1.1 研究流程圖 ...5

圖2.1 行為門檻關係圖 ...10

圖2.2 虛擬車法 ...12

圖2.3 實體車變換車道法 ...13

圖2.4 二元型態模式 ...13

圖2.5 交錯格位模糊推進法 ...13

圖2.6 跟車行為示意圖 ...18

圖2.7 同向錯車行為示意圖 ...18

圖3.1 三角形隸屬函數示意圖 ...27

圖3.2 Sugeno模糊模式示意圖 ...31

圖3.3 倒傳遞類神經網路架構示意圖 ...33

圖3.4 ANFIS網路架構示意圖...35

圖3.5 遺傳演算法求解流程圖 ...38

圖3.6 交配方式示意圖 ...40

圖3.7 突變方式示意圖 ...41

圖4.1 現場觀測位置圖 ...44

圖4.2 機車五種行駛型態圖 ...46

圖4.3 本車速度(單一機車) ...47

圖4.4 本車加速度(單一機車) ...48

圖4.5 側向偏移量(單一機車) ...49

圖4.6 橫向位置(單一機車) ...50

圖4.7 本車速度(正前方一機車) ...51

圖4.8 本車加速度(正前方一機車) ...52

圖4.9 本車橫向偏移量(正前方一機車) ...53

圖4.10 本車橫向位置(正前方一機車) ...54

圖4.11 本車速度(左前方一機車) ...55

圖4.12 本車加速度(左前方一機車) ...56

圖4.13 本車橫向偏移量(左前方一機車) ...56

圖4.14 本車橫向位置(左前方一機車) ...57

圖4.15 本車速度(右前方一機車) ...58

圖4.16 本車加速度(右前方一機車) ...59

圖4.17 本車橫向偏移量(右前方一機車) ...60

圖4.18 本車橫向位置(右前方一機車) ...61

圖4.19 本車速度(前方二機車) ...62

圖4.20 本車加速度(前方二機車) ...63

圖4.21 本車橫向偏移量(前方二機車) ...64

圖4.22 本車橫向位置(前方二機車) ...65

圖5.1 ANFIS跟車模式構建流程圖...73

圖5.2 遺傳式模糊推論系統架構圖 ...75

圖5.3 遺傳式三角模糊化程度編碼示意圖 ...76

圖5.5 前車加速度之最佳隸屬函數示意圖(正前方一機車) ...82

圖5.6 相對速度之最佳隸屬函數示意圖(正前方一機車) ...82

圖5.7 縱向間距之最佳隸屬函數示意圖(正前方一機車) ...82

圖5.8 前車加速度之最佳隸屬函數示意圖(斜前方一機車) ...83

圖5.9 相對速度之最佳隸屬函數示意圖(斜前方一機車) ...84

圖5.10 縱向間距之最佳隸屬函數示意圖(斜前方一機車) ...84

圖5.11 前車速度之最佳隸屬函數示意圖(前方二機車) ...85

圖5.12 本車速度之最佳隸屬函數示意圖(前方二機車) ...85

圖5.13 正前方一機車之跟車加速度模式驗證圖 ...86

圖5.14 斜前方一機車之跟車加速度模式驗證圖 ...88

圖5.15 前方二機車之跟車加速度模式驗證圖 ...90

圖5.16 超車方向前後無鄰車之示意圖 ...93

圖5.17 超車方向只有鄰前車之示意圖 ...93

圖5.18 超車方向只有鄰後車之示意圖 ...93

圖5.19 超車方向前後均有鄰車之示意圖 ...93

圖5.20 超車方向前後無鄰車之超車偏向角模式驗證圖 ...99

圖5.21 超車方向前只有鄰前車之超車偏向角模式驗證圖 ...101

圖5.22 超車方向前只有鄰後車之超車偏向角模式驗證圖 ...102

圖5.23 超車方向前後均有鄰車之超車偏向角模式驗證圖 ...104

圖5.24 機車超車決策流程圖 ...106

圖5.25 前後兩車之相對速度累積圖(超車行為下) ...107

圖5.26 前後兩車之縱向間距統累積圖(超車行為下) ...108

圖5.27 前後兩車之橫向間距累積圖(超車行為下) ...109

圖5.28 前車距車道緣距離累積圖(超車行為下) ...110

第一章 緒論

1.1 研究動機

由於機車具有經濟、便利、機動性高及所需停車空間小之特性，從最早被視 為經濟弱勢者的代步工具，到現在幾乎已成為台灣地區一般家庭所普遍採用的一 種私人運輸工具；此外，因機車具有輕巧、易鑽行於車陣中的特性，故在國內一 般道路上常常會見到汽機車於車流中產生相互干擾及衝突的情形，因而影響到整 體道路容量、車流順暢與行車安全性，使得機車成為台灣都市最嚴重的交通問題。

然而，為了解決長期汽機車混流所帶來的交通問題，陸續已有相關研究投入 於設置機車專用道以將汽機車進行分流之研究【王義川，2003、許添本，1999、

運輸政策白皮書，1995】，提出透過交通工程的設計與方法，將汽車與機車分流 隔開，能有效降低車流亂度及衝突程度，以提昇車流行車秩序與安全性。目前國 內對於設置機車專用道尚未有一套全國適用的實施標準，不過因為設置機車專用 道將會形成單純機車車流的出現，故針對機車專用車道之機車流的駕駛行為特性 分析與模式構建仍有其必要性。

國外由於道路上機車數量所佔比例極小，故對於機車車流研究相當缺乏，大 多仍以汽車車流為發展主軸，反觀國內雖有不少關於機車車流的相關研究，然其 多以混合車流中汽機車為研究對象，針對單純機車車流之微觀機車駕駛行為等基 礎研究尚不夠完整，包括駕駛者感認分析、駕駛行為影響因素分析、車流特性分 析與車流模式構建等皆有必要加以探究，以建立更完整的微觀機車車流模式。

本研究將僅先從較基礎且單純的直線路段為研究範圍，針對實際行駛於機車 專用車道之駕駛者跟車與超車行為之車流資料進行調查，並分析其主要影響因 素，以建構機車專用道機車車流模式（包括跟車模式與超車模式）。跟車模式係 應用模糊邏輯推論結合類神經網路與遺傳演算法等二種人工智慧方式進行模式 構建，並且進一步比較兩者之優劣；超車偏向角模式則係透過超車偏向角的特性

分析，而後利用統計迴歸方程式的方式來建立模式，並進一步建立超車決策流程 與準則。因此，本研究結果將可提供改善交通工程與設計的參考依據，以作為所 需交通管理之機車專用車道機車車流研究的基礎。

1.2 研究目的

基於上述動機本研究之主要目的可歸納如下：

1. 觀察實際國內機車專用道之單純機車車流特性，並分析直線路段中機車行進 之跟車與超車行為之主要影響因素及其影響程度大小。

2. 依據直線路段中機車行進中之跟車行為特性，構建合乎現況之跟車行為模 式，以做為建立機車車流模型之基礎。

3. 依據直線路段中機車行進中之超車行為特性，構建合乎現況之超車偏向角模 式，以做為建立機車車流模型之基礎。

4. 依據直線路段中機車行進中之超車行為特性，構建合乎現況之超車行為決策 流程架構與準則，以做為建立機車車流模型之基礎。

1.3 研究對象及範圍

以往研究微觀機車車流的相關文獻，多以機慢車道混合車流中之機車為研究 對象，研究範圍部分則包括路段與路口皆有，而本研究與其他研究不同之處在於 以具有實體分隔的「機車專用車道」上之單純機車車流作為研究對象，研究範圍 界定於機車專用車道上之平坦無坡度變化之「直線路段」，本研究主要考慮以下 條件：

1. 單純考慮機車車流狀況：僅考慮機車專用車道上之機車車流特性及與鄰近機 車間駕駛行為之互動關係，研究對象為一般輕型與125 C.C.以下之重型機 車，並不包括特殊機動車輛、150C.C.以上重型機車與腳踏車等。

2. 實體分隔之機車專用車道：為避免易受到機車專用車道鄰近汽車與路邊停車 的干擾影響，將只針對具有實體分隔的機車專用車道為研究對象，在此並不 探討標線式機車專用車道的部分，以期能僅對於單純機車車流進行研究。

3. 平坦無坡度變化之直線路段：由於路段之幾何設計會影響駕駛者於正常情況 下之跟車與超車等行為，為簡化影響因素，故僅考慮無坡度之直線路段。

4. 觀測地點氣候良好、攝影角度佳：由於本研究係以現場攝影觀測的方式蒐集 資料，因此觀測地點需具備天氣狀況良好與攝影角度佳之條件，才能得到較 好的攝影效果。

1.4 研究內容及項目

本研究之內容及項目為：

1. 回顧國內外車流理論之跟車行為及變換車道等相關研究，同時蒐集國內外機 車車流及混合車流特性與模式等文獻。

2. 攝影調查國內機車專用車道之機車車流特性，研析機車專用車道之車流特性。

3. 針對機車跟車及超車行為之主要影響因素進行研析，並分別建構機車跟車加 速度模式與超車偏向角模式。

4. 透過模糊邏輯推論結合類神經網路與遺傳演算法等二種人工智慧方式應用於 機車跟車模式構建，且進一步比較兩者之優劣。

5. 藉由統計迴歸分析的方式建構機車超車偏向角模式，並建立超車決策流程架 構與準則，以作為機車專用車道上機車超車行為研究之基礎。

6. 驗證本研究之車流模式，以證實其能符合現實情形。

1.5 研究流程

本研究依列流程進行各項研究工作，而研究流程如圖1.1 所示，各階段執行 工作簡要說明如下：

1. 研究動機、目的與範圍之確認及界定。

2. 蒐集國內外車流理論及機車與混合車流特性及模式之相關文獻，並加以回 顧、整理及探討。

3. 理論基礎與研究方法之建立。

4. 調查機車專用車道之機車車流特性及駕駛行為特性。

5. 機車專用車道上之機車跟車與超車行為之影響因素研析。

6. 機車專用車道上之機車跟車與超車行為之模式構建與驗證。

7. 結論與建議。

研究動機與目的

確認研究範圍與對象

理論基礎與研究方法之建立

機車專用道機車跟車與超車 行為影響因素分析

文獻蒐集與回顧

現場攝影觀測與調查

傳統車流理論回顧 機車車流特性及模式回顧

模式驗證

結論與建議

機車專用車道車流特性調查與分析

建立超車模式 建立跟車模式

圖1.1 研究流程圖

第二章 文獻回顧

過去關於車流之研究，多以小汽車為車流研究的基礎，且因為歐美國家道路 上行駛的機車數量很少，因此關於機車車流之研究並不多見，國內以往相關研究 多以當量的方式來取代機車的部分，且多以傳統車流理論作為基礎來加以發展；

然而，汽車與機車之機械性能與駕駛者之操作特性皆有所不同，例如機車之加減 速、速率、相對安全間距、駕駛習慣等，故有其必要性來針對汽車、機車與混合 車流特性進行回顧與分析，以了解汽車、機車與混合車流之差異，進而探究微觀 機車駕駛行為，建構符合現實世界之機車車流模式。

2.1節先回顧傳統汽車車流理論相關研究，包括跟車理論、模糊跟車模式及 變換車道理論與方法；2.2節蒐集機車專用道之相關研究，以及機車流與混合車 流中之機車基本特性的相關研究，包括機車車輛特性、駕駛行為特性與車流特性 及模式等，作為本研究之參考基礎；2.3節則針對文獻回顧內容進行綜合評析。

2.1 車流理論方面

2.1.1 跟車理論

所謂跟車(Car Following) 係描述在道路上行駛車輛間的相互關係，即是在研 究後車如何跟隨前車的行為，假設前車和跟隨後車在行駛過程中，不斷地調整其 行車速率及間距，使其維持一安全距離，以便在緊急事件發生時，跟隨後車能夠 及時煞停而不致於與前車碰撞。整理一般常用於研究跟車模式的文獻，可概略分 為四大限制方程式、刺激-反應方程式、行為門檻模式及二維座標跟車模式。

一、四大限制方程式【Lewis,1963】

此模式係假設車流在推進過程中，前後車之間必須保持一最小安全間距，以 使後車能夠在前車車尾後方安全地跟隨行進或煞停，而不致於追撞前車，通常用 以模擬路段之車流行為。在車輛之推進方式上，主要考慮四種限制：

1.間隔限制 (Spacing Restriction)

係指前車因某種因素而緊急煞車停止時，而後車能安全地完成煞車而不致於追 撞前車所應保持的安全間距：

_{1 2} ^{2 2} 2

F L

F

V V

S P K V K C

D

= + + − • (2-1)

其中， S： 安全間距 (公尺)

P ：前車有效車長 (即車長加停車時車輛間之安全間距) (公尺)

K ：後車駕駛反應時間 (秒)

₁

K ：常數，當採MKS制時為1公尺/秒

₂

V ：後車車速 (公尺/秒)

_F

V ：前車車速 (公尺/秒)

_L

D ：後車之平均減速度 (公尺/秒)

C：常數，當

V

_F > , C=1

V

_L

當

V

_F ≤

V

_L, C=0 2.加速限制 (Acceleration Restriction)

係指車輛受限於本身加速性能，單位時間該車所能行進的最大距離。

3.停止限制 (Stopping Restriction)

當車輛於路口遇到紅燈或其它因素而必需減速時，單位時間內所能行進之距離。

4.轉彎限制 (Turning Restriction)

車輛於路口轉彎時，為避免受離心力作用所造成的不舒適及傾覆的危險，在開 始轉彎時會以較低的速率行駛，待通過轉彎點時，再行加速。

在考慮前述四項限制條件後之最小行駛距離，即為車輛在單位時間內所能前 進之距離，據此更新輛座標位置與車速，此即為該模式跟車處理之方式。

二、刺激-反應方程式

1. Pipes和Forbes理論【Gazis,1959、Herman,1959】

Pipes[1953]首先將運動中車輛之間的關係公式化，其以安全距離的觀念來表 示後車的車速與前車間距離的關係，如下式所示：

( )

¹

( )

1 10 1.47

n

n n n

X t

d t L L

• +

+ = + ×

×

&

(2-2) 其中，

^d

ⁿ⁺¹

( ) ^t

：後車與前車間距離 (呎)

L

_n：車長 (呎)

^X

^{• n+1}

( ) ^t

：後車在t時間之速度 (MPH)

Pipes假設每一位駕駛者與前行車輛維持的空間與後車的速度成比例再加上 一段距離。其缺點在於低速與高速情況下易出現低估的現象。

Forbes在跟車模式行為中加入反應時間(Reaction Time)，使後車用以判斷是 否該減速煞車，其認為前車之後緣與後車之前緣間的時間間隙(Time Gap)至少應 大於或等於反應時間，即表示最小時間間距(Time Headway)等於反應時間加上前 車車長距離之行駛時間，其公式如下。

h t L ( )

X t

n

n

min =Δ + _• (2-3)

其中，Δt ：反應時間(秒)

L

_n：車長(呎)

( )

X t

n

• ：前車在t時間時之速度(MPH)

Forbes的跟車理論與Pipes模式類似，Pipes主要的考量為距離間與後車的速度 係成線性遞增，而Forbes的最小安全距離間距與前車之速度則成線性遞增。

2. General Motors模式

美國通用汽車研究群(GM group)利用統計方法，由現場調查資料來建立m,l 矩陣來建立刺激-反應方程式，GM模式已由第一代開始不斷改進發展，到目前為 第五代模式。第五代模式把敏感項一般化，將跟車者速度與距離間距改為指數型 態，模式在引入m與l兩個指數後變為微觀理論通式：

( ) ( )

( ) ( )

[ ] ^{( ) ( )}

X t t

X t t X t X t

X t X t

n

l m n

m

n n

l n n

••

+

• +

+

• •

+ = +

⎡ +

⎣⎢ ⎤

⎦⎥

− •⎡ −

⎣⎢ ⎤

⎦⎥

1

1

1

Δ 1

α

_, Δ

(2-4)

其中，

^X

^••n+1

( ^t

^{+Δ ：後車在 t}

^t )

+ Δ 時之加減速度

^t

( )

X

n

t t

•

+1 +Δ ：後車在 t+ Δ 時之速度

t

( )

X t

_n ：前車在t 時之距離

( )

X

_n+1

t

：後車在t時之距離

m l

, ：駕駛人反應之敏感係數

α

_{l m,} ：跟車模式係數

GM以「敏感-刺激」方程式作為後車反應的機制，共發展五代的跟車模型，

其中一至四代模型都是五代的特例，一代及二代模型皆為m=0，l=0，三代模型 則為m=0，l=1，四代模型為m=1，l=1。

三、行為門檻模式

Wiedemann將「心理—物理間距模式」（Psycho-Physical Spacing Model）之 觀念引進微觀車流模擬裡，構建數學化模式（INTAC Model），即為「行為門檻 模式」(Behavioural Threshold Model) ，亦可說是一種跟車決策模式(Car-Following Decision Model)。模式基本假設為單一車道且不考慮變換車道情形，將車流狀況 分成三個反應區：感知反應區(Perceived Reaction)、無意識反應區(Unconscious Reaction)、無反應區(No Reaction)。經過各感知門檻界限之區分後，可再細分為 各決策行為分區，如圖2.1所示【Wiedemann,1974】。

變大 變小 兩車間隔

撞車危險區 避禍煞車區 跟車 行駛區 按期望自由行駛 區

前車車長 跟車間隔下限

跟車間隔上限 追近前車區

追近前車 之 反應門檻 DX

SDX

SDV

CLDV BX

AX OPD

V

-DV +DV

與前車總 (毛)間隔 MAXDX

圖2.1 行為門檻關係圖 四、二維座標跟車模式

二維座標之引用突破以往僅以一維直線跟車來描述車流的缺點，並有利於解 決台灣地區一般道路的普遍存在著混合車流中車輛參差不齊的現象【周義華、陳 天賜，1983】；其基本假設為當機車以正常加速率前進時，且在周圍環境及前面 車輛排列情況之許可下，會傾向於儘量往前推進。研究中由於慢車道無明顯的隨 車行為，所以捨棄間隔限制，改採用動態尺寸之概念於車輛之推進，並以最大可 能前進之範圍與方向，以及車輛前進限制作為準則【黃國平，1982】。

2.1.2 模糊跟車模式

以往跟車模式於構建時，皆以駕駛者之駕駛行為特性相同作為前提假設，然 而在現實情況中可明顯發現每個人的駕駛行為並不一定完全相同，行為上或多或 少皆存在著模糊、認知上地不明確性，故近年來陸續有不少學者結合傳統跟車模 型與模糊理論構建出更能反應真實情形之模糊跟車模式。

Kikuchi and Chrkroborty利用模糊推論發展出具平行處理能力之模糊跟車模 式，其穩定狀態可不受到後車初始狀態之影響。其模式雖能有效改善GM模式的 缺點，卻出現計算繁雜且車距會震盪不已的現象，因而在實務上的應用有限

【Kikuchi, S. and P. Chrkroborty, 1993】。

藍武王等提出以GM模型之影響變數為基礎，利用模糊控制系統模擬駕駛人 之行為，並採用Pipe模式中之安全距離定義，於影響變數中之相對距離加入最佳 距離之概念，然卻未加以探討車輛性能不同之問題【藍武王等，1994】。

劉英標亦構建一套模糊跟車模式，其以涵蓋「最佳換檔時機」及「安全跟車 間距控制指示系統」作為「先進駕駛人資訊系統」中之自動車輛控制基礎架構，

目標係追求安全跟車間距達到最小化，並經由計量化的類神經模糊推論來決定當 時之最佳安全跟車間距及換檔時機，獲得換檔時機與安全跟車間距決策之指示

【劉英標，1995】。

葉信宏以現場實驗的方式，將駕駛人依照其不同之跟車間距長短，區分為 高、中、低三種冒險度，分別建立其跟車加減速之模糊推論規則，並結合類神經 網路之學習能力來修正跟車間距及前後車相對速度之隸屬函數。研究結果顯示各 類冒險度駕駛人均能得到一趨於穩定的跟車間距，且達到穩定跟車間距的時間與 駕駛人的冒險度成反比關係【葉信宏，1998】。

詹維敏研究首度引入迫近相與遠離相的觀念，建立出國內雙相模糊跟車模 式。該研究以統計分析探索迫近相與遠離相跟車行為的差異性，且利用此差異性 配合模糊理論構建模糊雙相跟車行為模式。然而該研究之缺失，乃係對於模糊推 論規則庫中之各條邏輯規則之權重均設為相等，然而實際上各條邏輯規則可能存 在著差異性【詹維敏，2000】。

邱裕鈞與藍武王建立一套反覆演算求解的方式來修正遺傳式模糊推論系統- 以跟車為例。該研究以 GM 理論模型來驗證 GFLC 之有效性，證明利用遺傳演 算法來建構 FLC 系統能獲得不錯之績效，然其並未引用實際資料來加以驗證其 真實性【邱裕鈞與藍武王，2001】。

2.1.3 變換車道 1. 變換車道定義

凡車輛由某一行駛的車道移動變換到鄰近車道上的行為稱為變換車道，根據

【王文麟，1998】之定義，變換車道行為大致可分為以下三類：

(1) 自由性變換車道：當本車與附近車輛皆距離甚遠，本車可任意地變換車道。

(2) 選擇性變換車道：當前車車速低於本身期望速度，而欲採取變換車道行為 時，得考慮鄰車道之車流狀況，採漸行漸進的方式逐步完成變換車道行為。

(3) 強迫性變換車道：大多指鄰近上、下匝道之變換車道行為，其變換車道時間 往往較正常所需時間來得短。

2. 變換車道處理方式

對於常見的變換車道之處理方式有以下五種：

(1)虛擬車法【陳天賜，1982】

當A車欲變換車道時，在1秒之後將車輛推進至鄰車道，且在原車道可保留 一輛與原A車相同的虛擬車A’。因此，在整個變換車道過程中，兩車道後方之跟 隨車皆受到A與A’兩車的影響，直至變換車道行為完成。其車道變換方式如圖2.2。

圖2.2 虛擬車法 (2)實體車變換車道法【陳柏榮，1994】

先找出本車 A 與前車 B 在 X 軸能推進的最遠距離之偏向角為 θ1，而在鄰車 道有一輛虛擬車

B′與本車 A 在 X 軸能推進的最遠距離之偏向角為 θ

2，其中θ1與 θ2皆不能大於 A 車之最大偏向角，否則不得變換車道(如圖 2.3)。倘若鄰車道後 方C 車在 t+1 秒時會超過 t 秒時的 A 車位置，亦不得變換車道。在推進的過程中，

若A 車屬於自由變換車道時，為使 A 車能推進最遠，則可選擇 θ1與θ2兩者中較

小者作為其偏向角；若 A 車屬於強迫變換車道時，則選擇該車之最大偏向角行 進，以盡快進入期望車道內。

圖2.3 實體車變換車道法 (3)二元型態模式【許添本，1998】

其方法乃係將車道劃分成格子狀，若每一單位格子中有車輛存在，則為1，

否則為0，如圖2.4。當格子單位面積愈小時，相同的區間內的格子單元數即越多，

則越能夠表現出較精確的車輛推進情形。

圖2.4 二元型態模式 (4)交錯格位模糊推進法【黃泰林，1994】

其與二元型態模式相類似，主要特點係將車道劃分為許多具有大小相同之 1M×2M之矩形且相互交錯的格位(如圖2.5)，當車輛或障礙物在方格內時，只要 有部分於方格中，即使沒有佔滿整個方格，仍將此方格視為被佔滿。主要特點為 不僅能表現機車在汽車空隙間交錯行駛推進行為，又可再加入道路環境因素，更 能反映出真實車流受彼此干擾現象。

圖2.5 交錯格位模糊推進法

(5)可接受車間距決策法則【張鈞華，2001】

當本車發現鄰近車道之車輛速率維持在一定速率時，且其車輛間距大於本 車可接受之跟車距離，則可進行變換車道。若本車發現與鄰近車道之車輛速率有 一定之落差，則行駛車輛於變換車道後將調整至鄰近車道之車輛平均行駛速率。

2.2 機車專用道與機車基本特性

2.2.1 機車專用道

國內針對機車專用車道之研究多從巨觀的角度來針對機車專用道的特性進 行探討，多利用飽和流量、車道寬、密度與速率等觀點來從事研究；此外，亦有 從事機車專用道之交通工程設計、路口紓解型態及使用績效評估等方面納入研 究，相關研究內容如下所述：

交通部運輸研究所之「研擬台灣地區公路容量手冊技術報告(市區街道部 分)」曾將國內有關機車專用道飽和流量研究結果，包括郭敏能(民國65年)、許添 本(民國71年)與張學孔(民國72與75年) 共四份，以迴歸分析方法，建立出機車專 用道飽和流量與車道寬間之關係式，如下式：

m W

m

R W S

5 . 6 5

. 2

847 . 0 1475

1318 ²

≤

≤

= +

= (2-5)

其中， S：機車專用道之推估飽和流量，(veh./hr) W：機車專用道寬度，公尺(m)

交通部運輸研究所研究利用流量-密度-速率關係曲線配適法與極值法，並結 合過去機車車間距之相關研究成果，探討機車專用道之車道容量，結果顯示機車 專用道之飽和流量與車道寬度呈正比，但卻不為線性之關係，且機車車流具有車 道化之潛力【交通部運輸研究所，2002】。

湯儒彥主要探討機車專用車道上之巨觀車流特性，透過調查全國四個不同地 點之機車專用車道的流量、速率與密度，進行車流特性研析，提出機車專用道容 量，與車道寬成正比例，但並非成線性關係，此外，亦認為機車車流具有車道化 之潛力，未來機車專用車道應朝向車道化方向進行設計【湯儒彥，2003】。

湯儒彥以台北縣機車專用道進行機車流路口紓解調查，其研究結果顯示機車 車流之路口紓解型態與汽車車流完全相同，機車車流從停等開始起動，至綠燈始 亮後8~12秒後，機車流開始呈現穩定飽和紓解狀態【湯儒彥，2001】。

許添本研究指出台北市試辦機車專用道實施後，機車車流的亂度值有明顯的 下降；而在混合車流的情況下，尖峰時段會使得車流越接近純機車流，即機車混 合比越大，則機車車流亂度有降低趨勢。因此，將混合車流予以分流，將有助於 提昇車流順暢【許添本，1999】。

蘇昭銘等針對從機車使用等性來探討機車專用道之車道設置，透過機車特性 調查顯示機車平均行駛速率約50公里/小時，但速率分佈型態屬於低闊峰，表示 其離散程度大，且發現約50%機車駕駛者有行駛在車道中央位置，顯示機車駕駛 行為有往車道中央行駛的趨勢，並建議應劃設車道分隔標線已解決機車行駛於車 道中央，而無法讓其他車輛進行超車之問題【蘇昭銘等，2000】。

許添本與王義川以台北市北平東路實施經驗來建立機車專用車道設計標 準，研擬出機車專用道設計時各種設計單元相關尺寸與幾何配置，以及建立客觀 的績效評估方法。該研究將指出設置機車專用道應考量路邊活動與停車需求，並 應分為路口及路段兩部分分別設計，實例分析發現機車專用道設置之後，對於安 全與效率都有顯著提昇【許添本、王義川，2000】。

2.2.2 機車基本特性

由於本研究主要在探討路段中之機車駕駛行為，故以下主要將機車車流與混 合車流兩類文獻進行回顧整理，包括車輛基本特性、路段駕駛行為特性、車流特 性及駕駛行為模式等。

一、車輛基本特性

靜態尺寸通常單純指機車實體的尺寸大小，蔣靜宜整理歷年各文獻所探討之 機車實體尺寸，依車種不同造成尺寸數值範圍較大，長度為133~220㎝，寬度為 40~81㎝，高度為48~123㎝，該研究取其平均值採用長180㎝×寬60㎝為模擬車輛 尺寸【蔣靜宜，2003】。

李樑堅透過實際調查資料整理出機車實體車長1.8~2.0公尺，車寬0.7~0.75公 尺，機車期望速率平均值為46.8公里/小時，正常減速率為3.79公尺/秒²，最大減 速率為4.00公尺/秒²，並建立

自由行進狀態與干擾流狀況下之加減速公式，分 別就速率、速率差、距離差與加減速率值之組合關係，建構不同迴歸方程 式，整理如表2.1

【李樑堅，1993】

。

表2.1 機車之加減速率迴歸式

車流型態\速率 廻歸式 R²值

加速率 ACCm=3.7318-0.00257V 0.38 自由流 減速率 DCCm=0.01823-0.00384V 0.64

加速率 ACCm=6.1343-0.00577V+0.00253DELVEL 0.58 干擾流 減速率 DCCm=3.7812-0.0043V+0.0021DELVEL 0.34 其中，ACCm：機車加速率(公尺/秒²)

DCCm：機車減速率(公尺/秒²) V：速率(公尺/秒)

DELVEL：速率差(公尺/秒)

根據美國運輸及交通工程手冊所述，車輛加速率一段分為最大加速率及正常 加速率，最大加速率為駕駛者於靜止而起動時，瞬間所能獲得最大加速之能力，

而正常加速率為路口停止線前測量車隊於綠燈亮起後，在車輛交互影響下通過路 口之加速能力。

黃國平利用實際車流調查資料，建立機車與小汽車之正常加 速率迴歸方程式如下，減速率部分則整理如表2.2【黃國平

，1982

】。

A

m

=3.3312-0.18608×V

m

,R=-0.99850 (2-6) Ac =1.95303-0.07228×Vc ,R=-0.99417 (2-7) 其中，A

m

,A

C

：機車、小汽車加速率(單位：公尺/秒

²

)

V

m

,V

C

：機車、小汽車速率(單位：公尺/秒)

表2.2 機車減速率與速率關係表 (單位：公尺/秒²)

車種\速率 0-15 10-30 30-60 最大減速率

機車 2.44 4

小汽車 2.35 2.04 1.47 8.05

黃泰林分析調查之車流資料中，篩選出較大的減速率值，再取其平均 值後，整理如表2.3【黃泰林

，1994

】。

表2.3 各車種與減速率關係表 (減速率單位：公尺/秒²)

減速率/車種 機車 小型車 大型車 正常減速率 3.82 2.15 1.57 最大減速率 4.21 7.91 7.68

傅耀南研究提出車速與偏向角之關係式，乃利用美國交通工程手冊之資料，

帶入Lotus套裝程式得出速度與最大偏向角之迴歸式，並非由實際資料所驗證得 到，故未必符合真實世界的情形，其公式如下，但若速率太高則會造成負值，故 設一最小偏向角為10⁰（弳度為0.174）【傅耀南，1988】。

θM = 0.355038－0.01807 × V , 0≦V≦10.018

(2-8)

θS = 0.361748－0.02925 × V , 0≦V≦10.018

(2-9)

θM, θS =0.174 , V≧10.018

(2-10)

其中，V：速率(公尺/秒)

θM：機車最大偏向角(弳度) θS：汽車最大偏向角(弳度)

羅苑綾探討在不同環境條件下之機車路側淨空（roadside lateral clearance）

容忍度。該研究首先定義各影響因素量測之方法，並調查機車靜態尺寸以作為校 正側向淨空之用，利用實地調查的方式發現，機車本身車種、本身車速、路側障 礙物以及道路線型對機車路側淨空皆有顯著之影響【羅苑綾，2004】。

二、路段駕駛行為特性

經由文獻【王義川，2003、陳世泉，1993、許添本等，1994、陳柏君，1998、

張瓊文與藍武王，2001】整理，將機車與前車及鄰車之互動駕駛行為，分為跟車 行為(包含正前方跟車與同向錯車跟車行為二種)、變換車道與超車行為等三類。

1. 跟車行為

本研究所謂之跟車行為比傳統汽車跟車較為廣義，因為國內機車主要的行駛 空間多在混合車道或機慢車道上，缺乏道路上的車道標線加以規範，而使得機車

駕駛者相較於汽車駕駛者較無車道的觀念，所以機車駕駛行為除了會出現如同汽 車在同一車道上之前後循序漸進的跟車行為外(如圖2.6所示)，亦可能出現以左右 偏移之方式進行所期望之推進行為，此即為同向錯置跟車行為。

許添本提出在車速稍快及各種情況允許下，機車為佔有獨立之車道空間，通 常會傾向於保持錯車行為【許添本等，1994】。錯車駕駛行為可衍生出兩種間距，

一為側向間距，為本車車寬邊緣到鄰車車寬邊緣之距離；二為同向錯車間距，為 左側間距、本車靜態車寬與右側間距之總和，參考【陳世泉，1993】繪製如圖2.7。

圖2.6 跟車行為示意圖

圖2.7 同向錯車行為示意圖

何佳娟修正以往車輛跟車時假設汽車跟車對於相鄰其他車種之感受皆為相 同，故嘗試將前車分為不同車種，以表現其跟車時行為判斷會有所不同，提出機 車跟車時會因前方車種不同而產生不同之動態側向間距，使得汽、機車跟車行 為、變換車道等自然產生差異【何佳娟，2001】。

2. 變換車道

黃月貞提出機車當遇到有前車時，採取變換車道行為(即本研究之側向偏移) 優先於傳統跟車行為，通常會往左或右偏移一動態車寬間距【黃月貞，2003】。

陳柏君研究提出機車直接左轉併入內側車道的可接受間距小於汽車，其臨界間距 為3.43秒【陳柏君，1998】。

陳世泉提出以「變換車道空間」來取代一般汽車之變換車道的觀念，即將機 車在汽車車道空間偏移現象特徵化之方式，把機車偏移過程乃依據自己專屬空間 來找尋有利變換位置視為跟車行為與錯車行為之連結過程【陳世泉，1993】。

黃月貞提出計算該車當時速率下之動態車寬，並往左右兩方各延伸一動態車 寬作為鄰車道之方式，當有其他車輛進入鄰車道區域內，且服從變換車道之判定 準則時，機車可進行變換車道，若與鄰車間距小於最小安全間距時，必須調整其 空間，適時往另一側方向偏移【黃月貞，2003】。

3. 超車行為

當機車駕駛行駛速率低於其本身期望速率，或前方車輛排放廢氣，或者欲脫 離周圍具有較密集車輛所引起空間壓迫之車隊時，機車駕駛會判斷是否有足夠之 空間先進行橫向位移，隨即加速超越前方車輛。王義川調查結果為機車在路段之 行駛速率高於汽車，即可推知當混合車道上行駛越多汽車時，機車越容易出現超 車行為【王義川，2003】。

陳天賜引入車輛可能進前範圍與最大偏向角來描述混合車流之駕駛行為，以 動態車長取代傳統跟車限制中的間隔限制，並利用動態車寬模擬汽機車之超車行 為【陳天賜，1982】。

黃月貞認為機車若與鄰車之間距若介於動態間距及靜態間距範圍內，能以最 大減速率停止者，則採用迫近旁車行為，否則會採行超車，以避免因間距過小出 現危險的行駛狀況【黃月貞，2003】。

台北市交通管制工程處之研究發現機車超車之最好寬度為0.7公尺，而行駛 之側向安全間距為0.5公尺【李克聰與陳忠平，1996】。

蘇昭銘研究指出該研究調查所得之超車比例為0.34，亦即在94.5公尺的研究 路段中，平均每3輛機車即產生1次超車行為，而所謂超車比例係指機車超車次數 與總車次間比值，由此可見機車確實具有高的超車比例【蘇昭銘等，2000】。

邱德紋研究以右方有車(一輛)為例，假設在近距離的各種情境下，其結果顯 示分別在相對速度為10與20公里/小時下，其可安全超車之最小縱向距離為5公 尺、橫向距離為0.6公尺，相當於相對距離為5.04公尺且偏向角度為-0.8275度，以 及最小縱向距離為3公尺、橫向距離為0.4公尺，相當於相對距離為3.03公尺且偏 向角度為-0.9862度【邱德紋，2004】。

三、機車流及混合車流模式

國外由於機車並不多見，因此相關研究也相當少，然而腳踏車的數目卻不 少，因此，Faghri於1999年發展出一套用於模擬腳踏車與汽車間混流的微觀模擬 軟體BICSIM，其能夠模擬出腳踏車與汽車間，不論腳踏車跟腳踏車、汽車跟腳 踏車或腳踏車跟汽車等情形【Faghri, 1999】。

國內則有以下數篇在探討機車與混合車流等的相關車流模式研究：

劉子剛以固定軌跡方式處理路口及路段之車流模擬，計算速限下之機車動態 車寬，每隔N等份動態車寬距離即劃設一條機車行進軌跡，藉以描述機車推進行 為【劉子剛，1989】。

黃月貞採用二維座標法及行為門檻模式建立車流推進模式，機車行為則以動 態車間距、改良式行為門檻模式模擬汽機車於道路上之實際行為，以系統內車輛 總旅行時間最小延滯，與幹道方向最大續進量兩目標作為系統號誌時制之績效值

【黃月貞，2003】。

何佳娟與林育瑞皆提到同一觀點，當機車低速行駛時，機車駕駛者僅需保持 靜態側向間距即可滿足安全需求；若當速率較高時，則所需保持之側向間距愈 大，其以車輛間靜態車寬和作為門檻值，其利用統計迴歸式求出汽機車間與機車 間之最小側向間距【何佳娟，2001、林育瑞，2002】。

張瓊文與藍武王透過實地錄影觀察台北市敦化南路慢車道之車流狀況，就機 車所處之四種情況予以分析機車橫向分布、側向位移及速率等三項行為特性，包 括前面無車、正前面有車(左右無車)、正前面無車(左右有車)及正前面有車(左右 有車)等四種情況。經統計檢定分析得知，機車與其鄰車之側向間距、接近時間、

鄰車速率、橫向位置等變數為影響機車行為之顯著因素，並利用逐步迴歸建立機 車行駛速率及其影響因素之關係式，以描述快慢分隔道路段上機車行進行為【張 瓊文與藍武王，2001】。

張瓊文解析顯著影響機車行進行為之相關變數，如機車本身之速率、加速 率、機車與鄰車的側向間距、鄰車之速率、機車所在之橫向位置等因素，根據其 特性構建混合車流中機車GM及模糊推論之跟車模式，並藉由適當的細胞自動機 (CA)法則來描述車輛在離散的時空環境中之車輛（含機車與小客車）間互動行 為，提出非均質顆粒跳動模式來描述機車在混合車流中的行進行為【張瓊文，

2004】。

李佩蓉利用渾沌理論來敘述混合車流中機車車流各項車流環境及車流本身 因子，進而再以渾沌理論和高等類神經網路模式中時空網路之演算法為基礎，推 導出對應混合車流中機車車流時空變化因子之預測模式（渾沌人工類神經網 路）；再以實際資料建立經驗公式進行預測和分析【李佩蓉，2002】。

洪啟峰結合渾沌理論的相空間概念與人工類神經網路的預測能力，分別構建 混合車流參數預測模式、機車車流參數預測模式及汽車車流參數預測模式，發現 混合車流的渾沌現象較其他車流更為顯著，且混合車流參數預測模式較機車車 流、汽車車流預測模式準確，表示特別適用於描述混合車流行為，有助於車流趨 勢的預測【洪啟峰，2003】。

陳世泉構建混合車流中機車之決策分區行為門檻模式，並將其推進邏輯模式 化，但其模式參數尚未進行驗證部份【陳世泉，1993】。其主要特點在於透過模 式概念化過程，將機車在路段上行駛狀態分為跟車與錯車型態，兩者之間以當時 車輛外顯狀態變數與行為門檻模式作判斷決策比較依據，來決定下一單位時間之 駕駛行為反應。其假設機車一直在判斷是否允許變換車道空間，以與前車保持一 錯置型態，在此狀態下，本車將不受原跟車影響，在加減速率上享有更大的自由。

此外，為了考慮機車特有的偏向特性，亦將側向行為因素加入行為門檻模式中補 強，其內容如下：以相對間距、相對速度及側向間距為機車駕駛行為分析基礎，

構建並校估靜態間距（AX）、最小跟車間距（BX）、感知速差門檻（SDV）、

跟車間距上限（SDX）、間距漸減速差門檻（CLDV）、間距漸增速差門檻（OPDV）、 靜態側向間距（AW）及最小側向間距（BW）等八個行為門檻方程式。而機車 推進邏輯如下：

1.界定前方干擾車輛 2.計算相關決策參數 3.判斷所屬之決策行為區

4.判斷是否能夠變換車道或繼續跟車 5.執行決策反應

林育瑞首度引入類神經網路方法來構建機車車流模式，將機車推進模式區分 為縱向推進與橫向推進兩部分；研究結果得到機車之縱向推進模式有相當不錯之 績效；但橫向推進模式部分效果不佳，另採用統計方法來分析各項變數對其之影 響，得知變換橫向座標的機率會隨著與鄰近車輛間之距離縮小而增加，且橫向推 進模式結果與陳世泉所建構之行為門檻模式的門檻值相互比較結果近似【林育 瑞，2002】。

邱德紋首度引用魚體運動模式中參考點與重心法的概念來構建機車運動推 進模式，研究以偏向角為橫向位移產生的原因為主軸，透過單一機車調查其平均 自然偏向角為左右各1.25度。在前後車的縱向距離與橫向距離的影響關係上，研 究顯示縱向距離與橫向距離兩者會同時對後車偏向角度產生影響【邱德紋，

2004】。其偏向角模式一般化模式為

( )

( ) ( ( ) )

( ) ( )

( )

( ) ( ( ) )

( ) ( )

∑

∑

+ +

+

+ +

+

= _n

i

l f

x g y i f

x g y i i n

i

l f

x g y i f

x g y i i

D b p b p D

D a

P D

a P

D b p b p D

D a

P D

D a

P

i i i

i

i i i

i

. . .

/ . . /

. . .

. . . .

. /

. . /

. . .

2 2 1 1 2

2 2 1

1 1

2 2 2 1 1 1 2

2 2 1

1 1

2 2 1

1

2 2 1

1

θ θ

θ

φ φ

θ θ

α

(2-11)

其中，α：後車偏向角度（α≦10⁰） θ：前車偏向角度（θ≦10⁰）

φ：車道緣之偏向角度，φ在此為0度(因為本研究路段之車道緣無縮減或

漸寬之直線車道)

D

x：縱向距離(Dx最大值為10公尺)

D

y：橫向距離（Dy最大值為1.5公尺）

D

l：距車道緣之距離（Dl最大不超過1.25公尺）

P

1，P2：左右車之虛擬變數，0為無車，1為有車

n：車輛數（n最大不超過2）

a1，b1，c1，d1：左方各參數 a2，b2，c2，d2：右方各參數 f1，f2：縱向距離之次方參數 g1，g2：橫向距離之次方參數

卓訓榮與吳育婷研究提出一考量駕駛人因素、外在環境影響、及車輛間的交 互影響的微觀機車車流模式，包含縱向車流模式係描述車輛往前推進的行為，以 及側向車流模式則描述車輛側向移動的行為。其模擬測試結果顯示整合縱向及側 向車流的機車車流模式可描述某些機車錯車、超車的行為，但尚未經實際車流資 料進行驗證其可行性【卓訓榮與吳育婷，2005】。其縱向與側向車流模式及變數 如下：

( )( )

( )( ) ⎟⎟

⎟⎟

⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

−

−

−

= −

⎟⎟⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛ − −

−

⎟⎟⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛ − −

−

+ γ

β α

γ β

α

λ λ

L S x x V V t n t j

L S x x V V t n t i d

n t n

m t n t j t n

t j

m t n t i t n

t i

e y y w

e y y V w

V

, , , ,

, , , ,

) (

) (

~ 1

, ,

, , ,

1

, (2-12)

其中： ~_{, 1}

+ t

V

n ：後車在時點t+1 時的速度

V

_n,d：後車的期望速度

V

_n,t：後車在時點t 時的速度

V

_n−1,t：前車在時點t 時的速度

X

_n,t：後車在時點t 時的位置

X

_n−1,t：前車在時點t 時的位置

S ：車輛完全停止時與前車保持的距離（靜態安全間距）

_n

λ ,α ,β ,γ ,L : 模式參數

2.3 綜合評析

1.

近年來國內外車流研究領域陸續出現應用模糊理論來構建跟車模式，並且利 用類神經網路或遺傳演算法等人工智慧的方式與之結合，以進行模式中參數 的修正，然其絕大多數以汽車為研究對象，較少將模糊理論應用於機車車流 模式構建的相關研究之上。

2.

國內相關車流研究以往多以汽車為主，其後亦逐漸出現混合車流的相關研 究，然針對單純機車車流模式的研究並不多見。而在機車專用車道相關研究 上，多從巨觀角度之容量、流率與密度的方面進行探討，主要以機車專用車 道之單純機車車流來建構相關微觀車流模式的研究並不多見。

3.

傳統之車輛推進模擬模式，主要以車輛與車輛間之跟車距離以及後車跟車加 速度之變化，以描述車輛推進時之跟車行為。而就機車車流模式而言，有相 關研究乃係利用本車速度或加速度來描述機車之跟車行為。

4.

在汽車變換車道方面，部份係以訂定變換車道原則建構決策模式，或利用變 換車道時的偏向角來描述變換車道行為。而就機車車流模式而言，亦有相關 研究建立機車變換車道準則；然而，由於機車隨意性橫向偏移行為多變且難 以預測，故機車橫向推進模式大多效果不佳。

5.

其他駕駛行為方面，針對機車特有駕駛行為之相關研究，例如同向錯置跟車 與超車行為等，較缺乏詳盡且具量化方式之模式予以描述，故無法完整實際 地描述機車推進行為。因此，本研究將嘗試以模糊推論所構建之跟車模式來 適當地描述機車之同向錯置跟車行為，並利用機車超車偏向角及超車準則來 描述機車之超車行為。