聯網智慧機車之駕駛風險評級

Abstract

相較傳統交通改善方法，車聯網（IoV）技術的應用有助於用路人提升對道路環境的感知能力，並提供即時資訊以輔助行駛的決策依據。本研究擬探討的主要議題係針對目前已投入於半開放場域的V2I（Vehicle-to-Infrastructure）機車安全警示系統，透過自陳式問卷分析駕駛者人格特質、風險感認與風險駕駛行為頻次之關聯。本研究建立一套評估在聯網智慧機車情境下，有CMS與智慧儀表板的駕駛環境時之風險駕駛行為之量表進行量表開發，並藉由風險感認SRP值計算受測者對於個別風險駕駛行為之量化分級，並藉由重要度—表現分析法（Importance-PerformanceAnalysis，IPA）與次序型羅吉特模式（Ordered Logit Model）展示風險分級之成果；最後利用Amos結構方程模型（Structural Equation Modelling，SEM）與驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）法評鑑量表之收斂與區別效度是否符合學術要求，並以測量模型與結構模型評鑑檢視分級結果，並藉由路徑分析與影響效果表中看出個因素之間之直接影響與間接影響效果，用以評估不同駕駛人的人格特質與風險感知程度，對於發生風險駕駛行為頻次的直接與間接影響。 研究結果顯示，人格特質中的〔侵略性〕顯著的正向影響風險感認中的〔騎乘注意力不足、侵略性風險感認〕；人格特質和風險感認對風險駕駛行為頻次之影響最明顯的是造成df1風險駕駛行為（侵略、違規、疏忽、錯誤）和df2未注意或視不見兩大類。