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自動車行車意圖顯示模式對於行人判讀的影響

為了解決jaguar評價2020的問題，作者柯伯謙 這樣論述：

研究指出在不久的未來，自動駕駛車輛將落實於我們的生活中，並在20-30年內與一般車輛共存，形成混合車流，預期將解決空氣污染、安全性及車流穩定等問題。其中車流穩定性及安全性方面，現有研究多在探討自動車輛的偵測性能以及輔助駕駛的研究，然而車外的行人在道路上如何有效地接收自動車輛行進意圖並作出適當的決斷，以避免因行人的誤解而影響雙方行路效率或安全，是本研究的目標。本研究第一階段經由文獻的各項觀點，並針對台灣實際道路交通狀況，調查潛在的交通危險以及行人不樂意面對的交通情境。統整並釐清自動化車輛於無號誌路口傳遞車輛意圖的介面設計要素。第二階段實驗製作兩組樣本，第一組參考Lagström與Malmst

en Lundgren（2015）提出的AVIP重新設計，另一組以第一階段所彙整之設計要素製作，以「車速資訊」、「偵測行人與否」、「禮讓與否」為主要資訊內容，並搭配「圖像符號」。將此兩組樣本放置於本研究所設計的無號誌路口場景中，調查行人對於兩組樣本的評價為何。本研究經過兩階段實驗後，實驗結果經分析得出主要結論如下：（一）自動化車輛若僅利用序列燈號傳遞車輛意圖，行人將無法準確辨讀車輛資訊。行人必須利用車輛動態、相對位置、燈號顯示時機及周遭物件才能正確判斷。（二）搭配圖像符號顯示車輛意圖有助於行人理解燈號涵義，其中「禮讓與否」的顯示內容與「圖像符號搭配」的顯示模式是必要的介面設計要素。（三）「車速

資訊」與「偵測障礙物的資訊」兩項顯示內容並非車輛意圖顯示介面之必要設計要素。（四）本研究建議當車輛意圖介面以兩秒作為各單一燈號顯示週期時，在每單一燈號顯示的兩秒期間內僅傳遞一項車輛意圖資訊，以提升行人辨讀正確率。

自動駕駛汽車之購買決策分析

為了解決jaguar評價2020的問題，作者鄞暄 這樣論述：

本研究之目的在探討消費者對自動駕駛汽車之購買決策分析，以人口統計變數、資訊管道、生活型態、產品屬性、認知有用性、認知易用性、產品價值以及購買決策之間關聯性，並使用問卷調查法進行研究。本研究首先收集30份有效紙本問卷，並使用SPSS18.0統計軟體對其進行分析。本研究正式問卷之研究對象為18歲以上且有汽車駕照之受訪者，總計收回559份紙本和網路問卷。資料分析方面，依序使用敘述性分析、信度分析、因素分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、Pearson相關係數分析和迴歸分析。研究發現，自動駕駛汽車之產品屬性對產品價值有顯著影響、認知有用性對產品價值有顯著影響、認知易用性對產品價值有顯著影響、產品

屬性對購買決策有顯著影響、認知有用性對購買決策有顯著影響、認知易用性對購買決策有顯著影響、產品價值對購買決策有顯著影響、人口統計變數對各構面部分顯著影響、資訊管道對各構面部分顯著影響和生活型態對各構面部分顯著影響。