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睡眠呼吸中止症對職業駕駛安全衛生影響評估研究 ILOSH108-A315

為了解決車道維持車道偏移的問題，作者潘致弘,莊校奇 這樣論述：

　　睡眠呼吸中止症為目前急需研究與探討的呼吸道相關疾病，睡眠呼吸中止症患者 會增加心血管疾病、代謝疾病、神經認知疾病及汽機車交通傷害事故的風險，本研究目 的為針對職業駕駛之睡眠呼吸中止症患者與職業災害評估分析及健康管理提出相關策 略。 本研究以某醫學中心職業駕駛健康檢查資料，總共完成1284 位職業計程車駕駛 的匹茲堡睡眠品質量表調查，匹茲堡睡眠品質評量指數( Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI)大於5 者有687 位(53.5%)，本研究並發現職計程車職業駕駛對於睡眠障礙或睡 眠呼吸中止症的認知尚嫌不足，計程車職業駕駛對於自我睡眠障礙

或睡眠呼吸中止症 的健康管理為亟需面對與規範的職業安全衛生議題。 本研究顯示美國與加拿大的之法規雖然未專門針對睡眠呼吸中止症進行立法，但 各州/地區仍有訂定自己的駕駛執照發放標準。日本與韓國亦無任何特別針對睡眠呼吸 中止症駕駛的法律規範，日本僅針對公司與企業進行要求；而韓國的夜班作業者則需 要接受特殊健康檢查，包括與睡眠障礙有關評估工具(如：ISI、PSQI 和ESS)，但尚無 明確的法規或建議。歐洲並沒有關於駕駛執照和睡眠呼吸中止症的統一接受的法規， 許多歐洲國家的駕照頒發機構沒有具體提及睡眠呼吸中止症，但多數國家都依賴經過 認可的醫療中心或全科/專科醫生之證明來簽發在駕駛執照發放時需要檢附

之證明。本 研究果顯示睡眠障礙或睡眠呼吸中止症對計程車駕駛的睏倦會對公眾造成風險，爰此 應該對職業駕駛員實行更嚴格的規定。計程車職業駕駛對於自我睡眠障礙或睡眠呼吸 中止症的健康管理為亟需面對與規範的職業安全衛生議題。 本研究提出對我國相關法規與預防政策之建議包括： 　　1.各國家及相關專業團體(組 織)對於防治駕駛人睡眠呼吸中止症之政策及措施主張未盡一致，考量衡平駕駛人權益 及公共安全利益，建議交通主管部門應參據其他國家之作法，制定我國之交通政策主 張與預防措施。 　　2.建議雇主或職業工會有提供駕駛員定期進行睡眠健康檢查之診斷，並 每年進行追蹤以重新評估駕駛員狀態。 　　3.在工程介入

方面，建議針對職業駕駛使用之駕 駛交通工具加入輔助系統，如疲勞警示、車道偏移警示、車距維持、碰撞警示系統等， 藉由後端工程介入方式以降低職業災害風險。

車道維持車道偏移進入發燒排行的影片

基於模型預測控制之自駕車車道維持系統之研究

為了解決車道維持車道偏移的問題，作者江建霖 這樣論述：

近幾年由於人工智慧技術快速發展，引發了一股科技浪潮。自駕車的實現在這股科技浪潮中扮演重要的角色，各大車廠無不投注大量成本研發自動駕駛技術，希望有朝一日能讓全自動駕駛汽車普及。在自動駕駛技術中，讓汽車辨識車道並置中行駛，是諸多核心技術中最重要的一環。方法上，有基於深度卷積神經網路的行為複製法、有基於強化學習的自我學習法、也有基於影像處理技術直接辨識出車道位置的方法。其中，基於影像處理的方法，具有強健性及處理速度快等優點，但是需要搭配一套好的控制器。傳統上，利用Proportion Integration Differentiation控制，對於單目標的控制系統是快速有效的；但是像自駕車這種同時

考慮縱向控制(車速保持)及橫向控制(車道維持)的系統，就不容易用Proportion Integration Differentiation控制器實現。本論文研究了基於模型預測控制之自駕車置中行駛方法。先利用影像處理技術偵測出車道線之後，就可得出車輛與目標位置與目標方向的偏移量，進一步可用模型預測控制方式達成控制目標。由於模型預測控制的機制實際上是考慮了所有限制條件之後所求出的最佳解，因此可以同時考慮橫向目標、縱向目標、以及控制變數的要求(如方向盤及油門操控之平順度)。為了實現本論文提出之方法的有效性，我們用機器人作業系統(Robot Operating System)進行實作。在Robot

Operating System的模擬器(Gazebo)中，我們製作了一輛與實車相仿、具有同樣運動特性的模型。車道是採用AWS Deep Racer的標準賽道。車子使用的唯一感測器，是置於車頭的RGB攝影機。實驗結果顯示，運用Model predictive control方式控制的車輛行駛行為，展現出類似駕駛高手才會呈現出的現象：不但方向盤抖動情況減少、車輛入彎道時會自動減速、出彎道時又再度加速以維持設定的巡航速度。雖然Model predictive control計算量較高，但是現在的電腦速度已經足以負荷這種計算量。從本研究結果，顯示Model predictive control是值得

自駕車研發人員關注的方法。

自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新

為了解決車道維持車道偏移的問題，作者HodLipson 這樣論述：

  從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 　　近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 　　從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務

，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 　　自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 　　作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 　　當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那

一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 　　►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的

用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） 　　►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） 　　►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人

工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） 　　►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） 　　►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來

五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） 　　►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）  

以FPGA開發板實現車道偏移警示系統

為了解決車道維持車道偏移的問題，作者廖子毅 這樣論述：

本論文使用友晶科技DE2-115開發板、D5M數位相機套件，將鏡頭所拍攝到的即時行車影像，進行灰階化、Sobel邊緣偵測、直線偵測並判斷行車路徑是否偏移，處理完的圖像資料經由VGA輸出，傳送至螢幕上顯示，用以判斷所偵測到的結果是否正確。以IC電路架構之設計，加速影像處理的速度。 此外，本論文還加入了車道偵測與偏移偵測。在駕駛未打方向燈的情況之下，若車輛偏移了車道，則對駕駛進行警示，利用這個系統來輔助駕駛對車輛進行控制，來達到增進行車安全的目的。而車道偵測是對霍夫轉換進行簡化，利用蒐集車道線資料的方式來建表，這樣可初步的將非車道線的直線排除掉，以減少尋找車道線時所需代入的斜率與截距的數量。再

利用車道線的直線方程式來判斷是否偏移。