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天氣、路線及性別對駕駛主客觀心智負荷之影響

為了解決開車模擬器pc的問題，作者林芸平 這樣論述：

　　全球十大死亡原因之一為道路交通傷害，在2012年全球因此死亡高達130萬人。而人們每天接觸的所有系統當中，道路交通體系是最為複雜和危險的，而世界衛生組織之全球道路安全現狀報告（2015）提到每年約有125萬人死於道路交通事故，並發現汽車造成之事故死亡率相較於其他交通工具之比例較高；而台灣從2011至2015年來因交通事故死亡人數平均約2000人。　　本研究為探討駕駛於不同天氣下，了解有無道路狀況時之生理反應、心智負荷及駕駛績效的影響，其情境內容是利用多重資源理論之輸入模態(input modalities)、視覺頻道（Visual Channels）及情境知覺之區域場景知覺，藉由兩個理論

來了解有無道路狀況來是否對於駕駛分心有影響。實驗共招募44名受測者， 自變數為天氣（晴天白天、晴天晚上、雨天白天、雨天晚上）、路線（簡單路線、複雜路線）及性別（男性、女性），來量測駕駛績效（完成時間）、心搏率（Heart Rate，HR）、心率變異性（Heart Rate Variability，HRV）與主觀評量（NASA-TLX）。　　實驗結果發現在天氣狀況不佳（晚上、雨天），能見度低，容易造成視覺分心，需比平常駕駛時更加集中注意力，故交感神經（SDNN、LF）活性較大，副交感神經（R-MSSD、PNN50、HF）活性較小活性較小，駕駛績效時間較差，主觀評量（NASA-TLX）之心智需求與

時間需求較為顯著；在路線複雜時，由於突發狀況（路障、行人穿越等）較多，使駕駛開車同時須注意突發狀況，使得注意力分散，負荷壓力增加，故交感神經活性（LF）較大，駕駛績效時間較差，且主觀評量各項分數皆為顯著；在性別方面男性與女性之心律變異性與駕駛績效並無差異，而女性在主觀評量之心智需求與精力耗費較為顯著。經由上述結果可發現，駕駛在能見度低及道路狀況較多時，使視覺頻道需同時處理處兩項作業，分別為駕駛將車輛維持在道路中央（周邊視覺），並同時注意突發狀況（中央視覺），容易造成駕駛分心，並且績效時間拉長、心智負荷的增加。

駕駛模擬平台的實作與開發

為了解決開車模擬器pc的問題，作者洪家楠 這樣論述：

目前隨著世界各地的交通運輸系統逐漸邁向智慧化，為了降低實車測試所需要耗費的成本以及負擔的風險還可減少環境汙染和油耗，駕駛模擬器是一個很好的解決方法。本論文開發一個模擬真實的開車練習情境，使用Nuvoton以ARM Cortex-M0為核心的晶片開發板與Arduino Mega 2560開發板，整合開車的座椅、排檔、方向盤、油門與煞車踏板、儀表板以及一個顯示路況環境的介面，分別針對硬體的設計並整合PWM、GPIO、ADC及規劃、組裝，並且將行車模擬器讀取到的數值，依照自行定義的封包格式再將資料傳輸至主機端，並以Unity Pro開發的駕駛模擬系統，以接收的數值進行分析及動作規劃，讓駕駛者可以藉

由駕駛模擬平台進行開車的模擬，並透過不同道路模擬以及路上特殊狀況的模擬，讓駕駛者能夠達到真實駕駛的感受。除外，本論文透過整合Cortex-M0開發板上的控制區域網路(CAN) ，將行車模擬器的車速、引擎轉速等，開發可以真實產生OBD-II訊號的模擬機，並可直接透過OBD-II解碼器查詢使用者駕駛本系統時的引擎轉速、車速。