數位時代之智慧交通安全精進途徑(上)

編輯部 2018-05-21

在數位時代,交通安全需要導入「智慧」,透過物聯網、車聯網、先進駕駛安全輔助系統、大數據分析、機器學習與人工智慧的工具,支援提早偵知、預先防範、主動防禦與持續提升等功能,讓交通安全防治的成效能夠大幅躍升。
在智慧運輸系統方面有:「建立由數據驅動的道路交通安全體系」、「發展主動防禦」以及「發展被動干預」等三個途徑可以來協助達到事故傷亡減量的目標。

 

壹、建立由數據驅動的道路交通安全體系
主要是利用資料科學中資料採礦、機器學習、人工智慧、類神經網絡、數據視覺化、假說試驗、數據模化、大數據解決方案、統計、數學、探索性數據分析等箇中方法,掌握道路交通安全的領域知識(domain know-how),並以數據取代直覺或個人經驗,從過去事件驅動與慣性導向的安全改善方法,轉為以「問題導向」,對於複雜又經常性重現的問題,建立連動性訊息架構與回應處理機制,反覆操作,檢核與修正,讓成效持續精進。
 
圖 1 交通安全防治體系
資料來源:中華顧問
交通部道安委員會於106年6月已完成「道路交通安全資料整合與分析平台規劃」,後續應研議逐年收納警政署事故資料、監理資料、衛福部、教育部、金管會(保險)等資料,並建置資料整合與分析平台,進行不同面向的道路安全分析,並開放數據供各界分析、研究。
因此,在智慧交安方面應儘速與全國道安體系合作,完備交通安全大數據開發與建置,其重點計畫包括:

一、建置交通安全資料庫
由於交通安全體系龐大,其中牽涉包括:人口資料、所得資料、醫療服務資料、駕駛人資料、車輛資料、違規裁罰等在內的各種資料,因此與安全有關的資料庫還包括:社經資料庫、監理資料庫、保險資料庫、道路資料庫等,才能針對事故特性、易肇事地點、安全監測指標、運輸業風險管理、車輛及駕駛人風險指標、事故嚴重度、醫療及社會成本等進行分析,藉以規劃各種管理機制、執法重點與勤務規劃。
 
圖2交通安全數據資料庫
資料來源:中華顧問

二、完備事故資料庫
事故資料庫應開放數據供各界分析、研究。應協調各單位通力合作,共同整合出具備GIS且定義、可與國際接軌之資料庫。

A1A2數據分析類型可分為:事故案件之分析、事故數據間之關聯分析、事故數據之比較分析、事故數據與改善對策間之關聯分析、人工智慧與機器學習等五種處理層次。

其中事故案件分析是分析鑑定事故的原因,由事件通報、現場調查、事實資料收集、紀錄確認及發布、分析報告等建立因果關係;事故數據關聯分析則是針對事故關聯對象之特徵進行分類並加標籤的動作,例如;分析事故的車輛廠牌,比對其安全配備,可以找出具ABS或安全氣囊車輛,其死亡減少的百分比。

三、建立行車肇事鑑定與覆議資料庫
將行車肇事鑑定會與覆議會的相關檔案資料數位化,除進行篩選具代表性的個案進行深度研析之外,並透人工智慧與機器學習中之語意分析,進行因果關聯與特徵值之分析,進而篩選出潛在問題成因與對象,提供安全防治機關參考。

四、建立交通安全相關數據融合平台
與交通安全相關資料庫分由不同的主管機關建置與管理,相互間無法整合運用,且有個資顧慮,因此需要一個公用的介接與融合平台,透過中繼伺服器進行資料的整合、串接、融合後,再抹去個資供各交通安全權責機關或研究單位使用,以避免各自籌建所造成的重複投資浪費,也可加速相關業務的推動。

五、建立全國交通事故損失帳
在建立完備事故資料庫後,將各年度的事故損失,依行政區、人、車、路等拆解分帳。透過單一尺度的簡單的方式來凸顯重點喚起國人與主管機關之注意。

六、發展A1、A2改善目標儀表板
以A1、A2數量為關鍵績效指標,以分年或分月作為比較基礎,清楚說明改善對象、地點、A1、A2事故數量歷史資料、改善時間範圍、負責機關與人員、減少A1、A2傷亡的數量。依道路交通管理體系,高速公路由高公局負責,省道由公路總局負責,縣道以下的道路由各是縣政府負責,再由各負責機關依行政與業務體制,進一步分配至下級機關。

針對所有負責有A1、A2改善目標之機關,設置改善績效儀表版,以長期追蹤。所有改善機關均應將A1、A2改善績效與機關之施政績效做連結,並設定有負責執行與督導人員。

 

貳、發展主動防護
人不可能長時間集中注意力,因此對於偶爾的失神或疏忽,應該有提醒的機制,即時拉回駕駛人的注意力,甚至主動代為操作如減速等一些趨避的動作,以化解危機。
對於車輛的主動安全防護,目前已有包括:自適應巡航,車道保持功能,防碰撞預警、自動緊急剎車、全景及自動泊車、夜視輔助等功能的先進駕駛輔助系統 (ADAS),可以提供防護,另對於機車、行人等亦可透過車聯網、大數據等分析技術,來發展相關的主動防護設備或設施。
在106~109年智慧運輸發展計畫中,有許多屬於此類型的計畫,概述整理如下:

  1. 臺北市市區公車駕車安全試辦計畫:
    藉由先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems;ADAS) 為駕駛人提供車輛的工作情形與車外環境變化等相關資訊進行分析,且預先警告可能發生的危險狀況,讓駕駛人提早採取因應措施,避免交通意外發生,擇選 50 輛公車試辦加裝先進駕駛輔助系統設備,觀察成效,據以評估後續擴大辦理可行性。
  2. 桃園市客運車輛安全系統建置計畫:
    將ADAS駕駛輔助系統偵測蒐集資料回傳後端分析平台,進行駕駛人員行為分析以管控提升駕駛安全,降低大眾運輸工具肇事發生率。
  3. 大型車輛裝設車輛安全設備推動計畫:
    順應車輛安全技術演進,規劃綜整車輛安全設備及運用現行車輛監視錄影設備之功能,除要求新出廠大型車輛應設置相關設備外,與地方政府合作,督促使用中大型車輛設置相關設備,提升大型車輛行車安全。

 

區分短期與中長期措施,從法規修訂與安全設備補助兩個面向,而兩個面向則再區分新出廠或新進口車輛與使用中大型車輛兩種對象。法規面向主要將安全設備納入車輛安全檢測基準與稽核規定,補助面向則擬定或調整車輛安全設備補助運作規則,例如優先補助對象等。

車輛安全設備包含「行車視野輔助系統」、「轉彎及倒車警報裝置」、「外部近側視鏡」以及「雷達偵測系統」及運用現行車輛監視錄影設備之功能

  1. 智慧路口安全警示系統建置計畫:
    利用偵測器偵測行人與公車車速,若車速過快且有行人時,以CMS以及路面閃爍紅燈對行人進行警示,同時通報公車,以車機語音與畫面警示駕駛,以達到人與車防護之綜效。
  2. 車路協同設計與實作—以輕軌一階段沿線及中山路易肇事路口為例計畫:
    輕軌第一階段沿線路口因實施輕軌優先號誌控制,路口號誌順序與一般駕駛習慣不同,造成駕駛容易依照習慣而非依照燈號駕駛造成違規案件與危險狀況。
    此外,市區許多路口或因車輛速度較快、駕駛違規闖越紅燈、路口障礙物遮蔽視線等因素,容易發生事故。計畫透過車路協同運作,建立實作系統,期望降低肇事機率。
  3. 車聯網技術應用於機車安全改善之研究與場域試驗計畫:
    統計資料亦顯示,過去機車安全管理研究及實施方法,無法完善落實產生績效,以致傷亡數量持續升高。
    因此透過機車安全智慧化管理與安全車路互動設備,一方面降低事故發生,一方面帶領國內機車與相關產業轉型升級,以確保智慧機車安全研發技術精進,並有助於提高機車外銷之競爭力,使未來我國機車相關產業立於不敗之地。

    -待續-
 

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