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塞車:看不見的時間小偷

活躍星系核_96
・2015/02/04 ・2641字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

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文 / Louis(畢業於台大土木所交通組 高考交通技術及格)

生活中的塞車體驗

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連假出遊,卻因為塞車所以大半時間只能在車上打盹?跟人約好幾點碰面,在路上卻不巧遇上塞車所以遲到?塞車是都市生活中常有的不愉快經驗,究竟惱人的塞車是如何形成的呢?有辦法直接評估它帶給人們的負面影響有多少嗎?

我們最常遇到的塞車情形可以分為在高速公路上,與在有紅綠燈的平面道路,這兩者造成塞車的原因大相逕庭,這篇文章中,我們要討論的是在高速公路上的塞車情形。

在《公路容量手冊》中,將交通設施的服務能力分為A~F六個等級,稱為「服務水準」。通常塞車發生時,是表示道路狀況達到E級或F級,當處於E級或F級的服務水準時,車輛只能以低速行駛,甚至停滯不前,或是發生走走停停的情況,並以衝擊波的方式運作,什麼是衝擊波?又為什麼會有走走停停的現象?

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認識一些基本參數

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要說明塞車的成因與如何預防,我們要先認識一些參數與名詞:

  1. 車間距(h, headway):前後2車的車頭經過觀測點的時間差。舉例來說,如果平均車間距為2秒,表示每2秒會有1台車通過觀測點。
  2. 流量(q, flow):單位時間內,通過觀測點的車輛總數。如果車間距為2秒,表示1小時(3600秒)會有1800台車通過觀測點,則流量為1800車/小時。
  3. 車間程(s, spacing):車道上,前後兩車車頭的距離。舉例來說,若平均車間程為40公尺,表示車道上平均每40公尺會有1台車。
  4. 密度(k, density):單位道路長度上的車輛總數。若平均車間程為40公尺,表示一公里(1000公尺)車道上會有25台車,密度為25車/公里。
  5. 速率(u, speed):車輛的在單位時間內行駛的距離,也就是車輛前進的速率。

從以上各個名詞的介紹,我們可以統整出一條同時表達流量、密度、速率的關係式:q(流量)=k(密度)×u(速率)

巨觀車流理論

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Greenshields於1933年,在美國的俄亥俄州公路上觀察車流行為,當時他所使用的設備為單眼電影攝影機,利用照相來量測剛剛提到的流量、密度和速率。最後他繪製出了兩幅曲線圖:

一、u-k圖(速率-密度曲線):

表示速率和密度的關係。描繪出來為一條負斜率的斜直線,表示密度越大時,速率會越小。

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二、u-q圖(速率-流量曲線)

表示速率和流量的關係。此曲線為一開口向左的曲線,表示流量小時,可能有車少而速率快,或速率慢卻車多兩種截然不同的情況。2

綜合以上兩張圖,可以得到q-k圖(流量-密度圖)(下圖),由這張圖我們就可以分析為什麼會有走走停停的情況產生。

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曲線頂點表示車道的最大流量,又可以稱為容量,意思是每小時可以通過車道的最大交通量。而頂點對應到的密度為臨界密度,當密度小於臨界密度時,也就是圖中的左半部,這時為穩定車流;當密度超過臨界密度時,也就是圖中的右半部虛線部分,這時就是強迫性車流,當車流為強迫性車流,就會產生走走停停的現象,除此之外,只要將曲線上的點和原點做連線,並算出連線的斜率,就是速率的大小了,因此這是一張可以同時提供三種資訊的曲線圖,又稱為基本圖。

為什麼會自然塞車?

一、密度增加,速率下降

當車道上的車輛密度增加時,表示車與車之間的距離拉近了,這時人類心理的正常現象,會為了安全而減速行駛,但這似乎不符合我們的日常經驗,例如將水管捏緊時,水流反而會變快。

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《壅塞學─人、車、螞蟻、網路、細胞一路暢通的祕密》一書中,說明水是屬於「牛頓粒子」,因此具有「慣性定律」「加速度定律」「反作用力定律」三項定律,因此將水管捏緊時,水流速度才會增加。那為什麼車道上的車流不能比喻成水流呢?這是因為行駛中的車輛屬於「自我驅動粒子」,車輛可以自行加減速,甚至煞車停止,因此慣性定律在車流上並不適用。而車輛之間的作用力主要受人類心理影響,因此反作用力定律也不成立。最後一點,因為作用力的大小無法計算,所以加速度定律也無法套用。

二、走走停停的現象

當車道上的密度超過臨界密度時,就如同前面文章所說,這時的車流為強迫性車流,因此會開始有走走停停的情況產生,但這是為什麼呢?

當車道上密度增加時,代表平均車間程縮小,在車間程小於某一臨界值時,前車踩剎車的動作會向後車傳遞、累積,造成越後面的車輛煞車動作越大,透過這種連鎖反應,車隊最後面的車輛可能就需要停下來。反之,如果兩台車間距離夠大,其實前車的行為幾乎不會對後車造成影響,就像兩台車若間距200公尺,則前車的任何動作幾乎不會對後車造成影響。

對於這樣的現象,《壅塞學》一書中舉了一個例子:車子開到平緩的上坡時,駕駛不會注意到有上坡,所以踩油門的力道保持一定,車速會慢慢減低。當車速降低到一個程度時,後方來車在上坡前若以較快的速度追來,此時車間程縮小,後方來車輛就會踩剎車減緩速度,更後面的車輛受到波及,踩剎車踩得更猛。

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這種前方交通狀況改變,透過累積傳遞的方式同化後方車流的現象,我們稱為衝擊波。當兩種穩定車流互相衝擊時,會出現不連續的現象,在不連續交界面的時-空作用,就是衝擊波。

 

如何改善塞車

為了避免高速公路塞車,應該控制高速公路上的密度小於臨界密度,因此交通單位會進行匝道管制,如同連續假期台灣會進行國道高乘載管制。除此之外,減少讓車輛減速的情況也很重要,例如高速公路改以電子收費等等,不過最簡單兼顧環保的方法仍是多多搭乘大眾交通工具。

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結論

本篇文章主要說明高速公路上「重現性壅塞」的現象,意思是常發生在特定時段,或可以預知的路段或地點,例如路段於尖峰時段的塞車,而「非重現性壅塞」是表示可能如交通事故、路中掉落物等不可預知的事件造成的塞車,重現性壅塞可以透過管理手段改善,但非重現性壅塞僅能透過迅速的應對措施,來降低事件的不良影響。

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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從號誌開始還路於民:增設行人專用時相真的能保護行人嗎?
PanSci_96
・2023/09/02 ・3577字 ・閱讀時間約 7 分鐘

「好不容易綠燈了,怎麼又有路人擋在斑馬線上?現在汽機車要停讓行人,不是只會讓路口更塞嗎?」

「怎麼一綠燈,腳才剛踏出去,就差點被撞到,台灣真的是行人地獄啊!」

話說道路設計的最高原則,就跟XX製藥一樣,是先研究不傷身體,再講求效果。包括行人、駕駛者等用路人的安全要確保,再來才是讓所有用路人都能在安全的條件下,快速地到達目的地。

那麼駕駛轉彎時須等候行人的規定,你怎麼看呢?身為行人的我覺得,這只是遲來的行人正義,本該如此啊!以前每次過馬路都要急急忙忙,還擔心被司機怒瞪,感覺真的很差。不過握上方向盤的我卻又覺得,哇靠,現在每次汽車轉彎遇到行人就要停下來,結果根本如入行車地獄,一整排車子在路上塞爆,綠燈都結束了,車子還卡在路中間!

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與其讓每個人都陷入行人與駕駛的無間道,也許我們該思考的是最根本的燈號設計問題,調整號誌設置加上增設行人專用時相(Pedestrian Scramble),被認為是擺脫行人地獄惡名的關鍵一招,但這招真的有用嗎?該怎麼用才真的好棒棒呢?

紅綠燈秒數該如何設計?

最近交通改革的呼聲很高,820「還路於民大遊行」也即將登場。台灣交通雖然不會因為一次的遊行,在一夕之間改變,但能讓更多人在乎交通的癥結,願意理性討論,我認為都是很好的發展。

因為多起令人傷心的事故,「道路設計」如今備受重視,然而設計道路不是看心情或靠直覺,不論是車道寬度、人行道寬度或是標線位置,都是集合交通學、數學和心理學分析的綜合結果。其中,紅綠燈的設計相對來說比較簡單,因為那就是解數學題嘛。

喔?這數學題該怎麼解呢?我們先以最簡單的雙時相號誌來舉例。這裡所謂的時相,就是指號誌的狀態。例如一個最一般的十字路口,會由一個南北向綠燈、東西向紅燈的時相,加東西向綠燈、南北向紅燈的另一個時相,組成雙時相系統。如果又加上禁止直行、僅允許轉彎的情況,那就是又多了一個時相。而由三個以上組成的系統,就是我們常聽到的「多時相交通號誌」。

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雙時相號誌例圖。圖/轉動高雄青春夢-高雄市政府交通局

現在我們眼前有一個雙時相號誌路口,我們的目標,是設計一個在固定時間內,能讓更多車通過,駕駛可以花更少時間抵達目的地的路口。唯一的條件,是它的紅燈與綠燈時間必須一樣長,那麼你會希望紅燈長一點還是短一點呢?蛤,短一點比較好?真的是這樣嗎?

當我們在設計號誌週期 (signal timing) 時,通常會將號誌畫成類似於 PM 常用的甘特圖,更加一目了然。現在我們有第一種設計:紅燈、綠燈各一分鐘,一個號誌週期是兩分鐘。以及第二種設計:紅燈、綠燈各 30 秒,一個週期是一分鐘。實際畫成甘特圖,雖然一次的紅燈等待時間變短了。但長時間來看,你遇到綠燈跟等紅燈的時間,是一樣多的,也就是在相同時間內,前進的距離是一樣的。

設計號誌週期不同,實際有效時間也會不同。圖/PanSci YouTube

當然啦,相信你也看出來了,現實情況不是這樣,就算是藤原豆腐店的送貨員,從零加速到一百,喔不對,一般道路速限是 50 公里。從零加速到 50,也是需要起步時間的,如果遇到紅燈也需要煞車時間。再加上黃燈的轉換時間,這些時間加起來會產生不少的時間損耗。如果遇到一次紅燈,就會損失 5 秒。那麼在週期為兩分鐘的道路上行駛兩分鐘,實際上的有效時間,只有 60-5 秒,也就是 55 秒的時間。在週期為一分鐘的路口呢?雖然行駛兩分鐘的綠燈時間總計也是一分鐘,卻因為會多遇到一次紅綠燈。所以有效時間會損失 2 次 5 秒,也就是有效時間只剩下 50 秒,比週期是兩分鐘的道路還少了五秒。

結論就是,雖然綠燈長一點,紅燈也需要等久一點,但比起不斷地走走停停,能將速度維持在速限的時間更久,就能節省更多時間。

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號誌連鎖,幹道更順暢

當然,以上假設是紅燈與綠燈一樣長的情形,大部分的道路規劃都存在幹道、支道的區分。幹道是交通的命脈,也是車流量最大的地方,因此綠燈時間就會設計的比紅燈還要長,在號誌設計上也會有其他的考量。

例如,大家在路上看到一整排綠燈,一路大順暢,心情一定也十分舒暢,這被稱為號誌同步 (Signal Synchronization)。剛才討論的是單一紅綠燈的時間長短,現在我們同時考慮整條路上的紅綠燈,依照經驗也知道,沒有號誌同步的幹道,遇到的紅燈次數自然也會比較多,那麼因為頻繁減速、加速而出現的時間損失又多起來了。

但是,號誌同步真的是最優的作法嗎?其實不見得。當我們將號誌再次畫成圖,把號誌的時間和空間擺在一起,形成時空圖(Time-Space Diagram),並且加入行駛速限的考量。

號誌時空圖(Time-Space Diagram)。圖/Traffic Signal Timing Manual

我們會發現,放入合適的時差,能讓號誌如波浪般傳遞下去,每次你剛好到下一個路口,就會剛好遇到綠燈,達到真正的一路大順暢。這種安排方式被稱為號誌連鎖 (Signal Coordination)。而要讓雙向的道路都能受益於號誌連鎖的好處,就需要透過嚴密的車流量與數學計算。

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在這些基礎之上,還需要加入時間、車流、轉彎道等資訊,才能做出最有效的號誌設計,實在不簡單。在這個基礎之上,若要解決行人屢屢遭遇事故的困境,該怎麼設計紅綠燈呢?

行人專用時相是什麼?

前陣子,關於駕駛轉彎時須等候行人的議題又再度浮上水面,有人提出既然每次汽車轉彎遇到行人就要停下來,不如增設「行人專用時相」(Pedestrian Scramble)來解決問題。在這個時相內,只有行人可以移動,反過來說,在汽車移動的時候,行人是不能移動的。

這有什麼好處呢?首先,因為行人穿越馬路時所有汽車都得靜止,因此行人可以穿越對角線,穿越馬路的次數從兩次變為一次。對於駕駛來說也有好處,因為駕駛行駛時已經沒有行人會穿越斑馬線,因此右轉車輛可以不受影響,降低等待時間。而最重要的是,行人移動時沒有任何交通工具正在移動,直接降低了車禍的風險。倫敦交通局在 2010 年的報告中,便說明行人專用時相可以降低 38% 的行人傷亡。

行人專用時相可以降低 行人傷亡。圖/Giphy

既然這麼立竿見影,那把所有路口都加設「行人專用時相」就解決問題了嗎?其實也不是。增加一個時相,就意味整個週期拉長了。因此不論是行人還是車輛,要等的紅燈時間也會拉長。在少部分城市,就觀察到駕駛更容易因為等得不耐煩而搶跑、闖紅燈,例如加拿大的多倫多,就因此在 2015 年取消了行人專用時相。

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一般認為,適合設置行人專用時相的地方,僅在行人人流量高的路口,例如鬧區、車站前、幹道交叉口等等。在行人數量不多的路口,增加時相可能反而會使塞車問題更加嚴重。

還有什麼方法能讓行人更安全的過馬路?

事實上,台灣交通安全協會理事長陳宏益也表示,行人專用時相只是短期應急作法,更好的做法是搭配不同路口採用不同的措施。例如設置「行人早開時相」(Leading Pedestrian Interval),讓行人比車輛早 3~7 秒綠燈,增加行人被駕駛看到的機會、減少人車爭道。

或是呢,設置行人庇護島或將行穿線退縮,除了庇護島能多一分保障外,重要的是行穿線退縮能增加汽車的等候空間,並且因為車輛在轉入時已經轉直,比較不容易因為 A 柱死角而看不見行人。

行穿線退縮也能保護行人安全。圖/PanSci YouTube

這樣聽起來,只要根據每個路口車流、人流,調整燈號設計,台灣的「行人地獄」應該有解囉?你覺得呢?有可能改變嗎?

  1. 當然有解,那麼多國家都提出了交通零死亡願景,事在人為啊!
  2. 教育才是最佳解,從幼兒園開始重新學習行人路權觀念,保守估計下一代……大概就會成功了。
  3. 我不入地獄,誰入地獄,這個肉身臭皮囊,還是靠自己長眼顧好吧!

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塞車好心煩!自動駕駛能解嗎?——台大資工林忠緯專訪
科技大觀園_96
・2021/02/08 ・4673字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

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每到年節時期,不管返鄉或是出遊,用路人最討厭遇到的就是塞車,漫長的等待、讓人踩剎車踩到腳痛的行車速度,抑或是被汽車廢煙包圍的感覺,本是愉悅心情恐怕都大打折扣。你也是恨不得讓「塞車」這個詞消失在這世界上的人嗎?自動駕駛或許能幫你達成心願喔~感到好奇的話,那就繼續看下去吧!

造成塞車的幕後黑手是誰?

試想,人類與機器人在駕駛汽車時,要維持車與車之間等速前進,誰會 hold 得最好呢?答案很明顯是……機器人!為什麼呢?關鍵就在於「人類的反應速度」,反應速度因人而異:當老(手)司機在開車時,他們能夠對於哪時候該踩剎車、油門的反應速度快,因此不會因誤判與前車之間的距離,而落下一大段「空白車距」;然而菜鳥司機就不一樣了,他們反應速度沒有老(手)司機快,所以在看到前方車輛時,因無法正確判斷哪時候踩剎車最恰當,加上基於安全意識都會先減慢避免 A 到前車為第一反應,「空白車距」自然就出現了~而後方的車輛們會因為這位菜鳥司機(老鼠屎)的行車速度減慢而開始擠成一團,造成塞車。

相信駕駛人們遇到塞車的反應都跟圖片中的人一樣煩悶不堪。圖/GIPHY

相反地,當機器人在行車時,因為他們的動作程序一致,因此能穩穩地維持等速行駛。這也就是為何現今車廠想推出自動駕駛車(以下簡稱「自駕車」)的原因之一。自動駕駛真有那麼神嗎?讓我們來一一剖析它吧!

延伸閱讀:連假無法逃離宿命!為什麼會塞車呢?

自駕車大小事

自動駕駛,顧名思義就是讓車子在無人為操作的情況下,將行車速度與控制車間距離等原本需要手動操控車子行進的動作轉為自動化,以減輕駕駛人的行車負擔。

  • 自動駕駛分級:

自動駕駛可是也有分級制度的!國際汽車工程師協會 (Society of Automotive Engineers, SAE) 依據汽車的自動化程度分為以下級別:

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參考資料:SAE International

時至 2020 年末,汽車業的自動駕駛即將發展至第四級,第五級則是各企業競相達成的最終目標。

  • 自駕車的配備主要有哪些?
    • 感測器:相當於人類的眼睛,能辨識障礙物的種類及位置。而感測器又可分為攝影機(Camera)、光達(LiDAR)、雷達(Radar)、超音波這四種,不同種的感測器對於環境辨識及障礙物解析力也會有差異。
    • 動態定位:相當於 Google 地圖功能,當接收來自感測器的環境資訊後,自駕車能協同 GPS、IMU 與高精準地圖資訊等定位工具自動辨識車輛所在位置及設定目的地。
    • 智慧決策:相當於人腦的決斷力,透過整合電子地圖 (RNDF/OpenStreetMap)、感知融合(Perception)、靜態軌跡規劃(Mission Planning)、行為規劃(Behavior Planning)以決定自駕車整體需執行哪些動作及規劃。
    • 電控底盤:負責車子的轉向、剎車及油門。

參考資料:自駕車發展趨勢與關鍵技術

自駕車能透過感測器偵測車距以維持車與車之間最佳距離。圖/GIPHY

自動駕駛真的能解決塞車嗎?

自駕車本身雖能達到自動辨識路口標誌及安全煞停系統,但它就像一個好的食材,需要透過精湛的廚藝及調料的輔助才能發揮它最完美的風味,而輔助自駕車的便是「車聯網」。究竟什麼是「車聯網」?自駕車與車聯網的搭配真的能解決塞車嗎?就讓台大資工系的林忠緯教授來幫大家解惑吧!

林忠緯教授熟知自駕車與車聯網的研究。圖/轉自科技大觀園。

林忠緯教授小檔案:
林忠緯教授在博班時期的研究題目即是關於 Cyber-Physical System(CPS)的研究,而 CPS 簡單來說是指能夠執行物理層面上動作的電子產品,例如車子(能在路上行走)、心律調節器(能放電控制心律)都屬於 CPS。林教授在博班的研究即是關於車子的 CPS,也曾在美國通用汽車(General Motors)實習,畢業後持續拓展自己所長,進入加州矽谷的豐田汽車(Toyota InfoTechnology Center)擔任研究員。林教授熟知自駕車與車聯網的研究,自身也致力於自駕車、車聯網與資安問題的研究,並開心表示對於未來 28 年後自駕車的展望懷抱深深的期許。

  1. 車聯網是什麼?
    車聯網(Internet of Vehicles,IoV)是指車與車之間(vehicle-to-vehicle,V2V),或車與道路狀況(Vehicle-to-everything, V2X)之間利用網路互相交換、接收感測器所會彙整出的訊息,以達到更完善、迅速的交通網絡資訊交流,讓用路人能即時獲得路況的整體資訊。
車聯網就是車子版本的物聯網。圖/Pixabay
  1. 自駕車結合車聯網真能解決塞車嗎?
    若要剖析塞車問題,其實可以分成以下幾種狀況,自駕車必須面對各種塞車情況作出相對應的解決方案。
    1. 選擇路徑:假如過年走春行程是去宜蘭玩,大家通常會想到要走雪隧,然而當大家都走雪隧的話,勢必會造成大塞車。而車聯網能即時追蹤到已經開始塞車的道路,並通知自駕車可以改走較為不塞車的路段(例如北宜),這時候就達到了疏散車流量的效果。
    2. 路口與路口間的交通號誌:假如今天車子走在路上,一路都是綠燈當然令人心情愉悅,反之,則會導致後面開始塞車,因此在車聯網當中也可以整合總體交通號誌的順暢運行。
    3. 單一路口的車輛運行:通常遇到駕駛人遇到路口,都需先放慢行駛速度,觀察轉角方向是否有來車,再行通過;當一個路口車多時,塞車肯定逃不掉~而車聯網能達成上述第二點的升級版——便是不用交通號誌!車聯網就像是開上帝視角,可以同時獲得路口的各道路資訊,而這些資訊是單一自駕車無法自行偵測的,自駕車針對這些資訊做出相對應的動作,而自駕車對於這些動作的控制能比駕駛人更加精準,因此車聯網與自駕車能夠相輔相成增加路口的運行效率。
    4. 單一車輛的運行:車聯網與自駕車亦能互相搭配在安全的前提下縮短跟車距離並減少過度保守的煞車,如此道路的使用率能夠提升,也能減少塞車的機率。
自駕車結合車聯網能達成無須紅綠燈,路口間也能順暢行駛。圖/GIPHY

林教授認為自駕車結合車聯網勢必能解決部分層面的塞車問題,也能避免酒駕、恍神、視線死角等人為意外肇事的發生比率,但在現實生活要自駕車能實際放在道路上跑,現階段仍面臨重重難關。

  1. 自駕車的發展現階段會遇到哪些瓶頸?
    讓我們想像一下,當自駕車、車聯網已完全取代所有的交通系統,實際上最有可能會發生以下幾種瓶頸:
    • 瓶頸一:自駕車的整合系統尚未完善
      林教授個人認為目前自駕車的整合系統會是一大問題,即便供應商提供再好的車組配件,配件與配件之間的整合系統不佳還是會造成車子載運行時效率不佳甚至還可能會釀成車禍,或是遭駭客入侵自駕車系統。所以教授認為設計一個具縝密規畫的整合系統,不僅可以讓車子運行順暢,也能保障駕駛人的安全。
    • 瓶頸二:法規訂定的難題
      當自駕車發生車禍了,那誰該跳出來負責任呢?該怪自駕車內部的機器學習沒有收納進這些意外狀況的數據嗎?還是都是工程師的錯?其實這也是自駕車衍伸出的頭疼題,而林教授針對這個問題也提出相關建議,例如在購買自駕車時,售價的一部分可以作為保險補償,當發生意外時,便能獲得補償金。
    • 瓶頸三:消費者的接受程度
      消費者在購買商品時常會考慮價格及使用感受,而自駕車雖然目前製造成本高昂,但相信未來隨著自駕車的研發技術逐漸成熟,成本也會隨之下降,但成本要降到多低才能達到量產,以及售價普遍是消費者能接受的範圍仍是個問題。另外,感受度的部分,當我們坐進自駕車裡面,由於自駕車可以精準縮小車距,因此當對向來車很近地迎面衝過來,真的不會嚇到嗎?因為自駕車有別於以往的行車感受,所以也不見得能被所有消費者接受。
      另外,有部分消費者享受自己駕馭車子的樂趣,所以他們也不會想使用自駕車,當道路上並非統一是自駕車的情形,要達成車聯網更是難上加難哪~
    • 瓶頸四:資安問題
      自駕車結合車聯網運行時極需網路,而有網路的地方,駭客便如影隨形,當駭客像電影情節一樣駭入車聯網時,不但會構成駕駛人的性命威脅,甚至還會造成全面性的交通世紀大癱瘓!水能載舟亦能覆舟,車聯網雖能讓交通運行更順暢,也可能會釀成一場可怕的災難,因此林教授強調維護資安也是設計車聯網的重點項目。

解決塞車問題的理想藍圖

當我們檢視塞車問題的視野再拉遠一點,除了自駕車及車聯網以外,教授也慷慨地分享了以下管道解決塞車問題:

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  • 共享汽車:當大家都選擇搭乘共享自駕車,便能減低車流量與車子的總量(大家更傾向不買車),路上的車子少了,便能減低塞車的發生率。(傳染病盛行的時代不太適用)
  • 道路擴大:當車子的總量下降,停車需求減少,空間使用更有彈性。當道路新增了好幾條線,便能分散車流,避免全部車子堵在同一條路上。
  • 網路通訊:現在網路科技發達,人們在家也能透過網路完成視訊會議、參與活動,減少出門的必要性,也就無須駕車。

結語

雖然現階段自駕車要完全解決塞車問題仍需經時間歷練,但相信透過林忠緯教授及眾多研發單位的辛勤貢獻,大家在春節期間能夠利用自駕車與車聯網享受更加順暢、迅速的行車體驗,而不再受塞車之苦的日子指日可待!新春期間,也祝大家行車平安,旅途別塞!

塞車問題仍需大家共同努力解決,才能營造良好的交通網絡。圖/GIPHY

參考資料

  1. 「自駕車受騙上當和辨識盲點」之專家回應
  2. 為何美國交通部選用SAE的自動駕駛分級,而棄NHTSA丨汽車商業評論
  3. 自動駕駛車發展現況與未來趨勢
  4. 何謂自動駕駛?
  5. 關於自動駕駛:內行人才會懂的有話直說
  6. 對於塞車問題,智慧交通提供的四大解決方案
  7. 塞車讓駕駛踩煞車踩到抽筋,汽車新科技解決這困擾!(內有影片)
  8. 2020 最新自動駕駛技術報告出爐!以特斯拉、Volvo 為例,全面涵蓋智駕技術
  9. 網宇實體系統與製造應用- 熱門焦點- 經濟部技術處
  10. Wevolver: Knowledge for engineers
  11. 一起來用十分鐘略懂自駕車吧!GoGoGo!
  12. 無人駕駛車/自駕車技術探索
  13. SAE International
  14. 科學月刊:不需駕駛也能輕鬆上路-淺談自駕車與高精地圖
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科技大觀園_96
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