Aberrant Driving Behavior Analysis and Driving Risk Level Assessment for Inter-city Bus Fleet

論文翻譯標題: 客運車隊駕駛員偏差駕駛行為分析及駕駛風險等級評估之研究
  • 賴 家偉

學生論文: Doctoral Thesis

摘要

客運業近年來因為擁有逐漸提升的服務品質與便宜的價格而佔有一席之地。然而,與客運車輛有關之交通事故常會伴隨著嚴重的人員傷亡與未知的經濟損失,現已成為不可忽視的安全問題,且發生事故亦會降低消費者對客運公司的聲譽與信賴。客運業者近年除了關注於車輛操作影響經濟油耗的問題外,亦逐漸重視駕駛人的駕駛行為對交通安全所造成的影響。超過九成的交通事故是由人為因素所引起,且駕駛行為亦會受到人因特性所影響,理應探討人因特性對駕駛行為之影響,進而降低發生交通事故的潛在因素。 本研究配合個案客運公司調查客運業職業駕駛員的人因特性資料,並透過智慧行車紀錄器取得偏差駕駛行為資料。首先藉由偏差駕駛行為資料建立駕駛風險分級評估機制,將駕駛員依據潛在危險程度區分為高低等級,而後探討人因特性可能導致的偏差駕駛行為及駕駛風險分級結果,透過量化駕駛員的駕駛風險以進行有效的車隊管理。本研究應用人工神經網路(Artificial neural network ANN)模型建構人因特性與個別偏差駕駛行為和整體駕駛風險分級結果之間的關聯性模型,模型表現出良好的預測準確度,接著透過斯皮爾曼相關得出駕駛疲勞、症狀疾病及高神經質是造成駕駛風險的主要因素,充足的睡眠、高和善性及高年家戶所得則是減少駕駛風險的主要因素。針對研究結果提出管理建議,期望能在事故前端的角度來防範交通事故的發生,進一步提升企業的安全誠信與聲譽。
獎項日期2019
原文English
監督員Chien-Hung Wei (Supervisor)

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