111 專技高考高等考試 交通工程技師 交通控制 考古題詳解

核心觀念

本題評量號誌化路口服務水準評估中「延滯」（Delay）的現場調查原理與現代智慧型運輸系統（ITS / AI）應用技術。

1. 延滯之定義與分類（依據公路容量手冊 HCM）：

• 控制延滯（Control Delay）：評估號誌化路口服務水準（LOS）的核心指標。包含車輛因號誌管制所產生之減速延滯（Deceleration Delay）、停止延滯（Stopped Delay）、停等隊列起步移動時間（Queue Move-up Time）及加速延滯（Acceleration Delay）。
• 停止延滯（Stopped Delay）：車輛完全靜止停等紅燈或停等前車之時間。
• 引道延滯（Approach Delay）：車輛通過引道減速影響區至通過停等線之總時間，扣除若無號誌阻抗時所需之自由車流旅行時間。

2. 調查原理：

• 時間累積原理（Time-Slice / Point Sample Method）：以微積分積分概念，將離散的「等時距停等車輛數」轉換為「總停等時間-車輛數」（Veh-sec），再除以總通過流量求得平均停止延滯。
• 時間差法（Travel Time Difference）：測定個別車輛進出管制影響區間之「實際通過時間」，扣除「理想自由車流時間（Free-Flow Travel Time）」。
• 時空軌跡法（Trajectory-based Analysis）：利用連續二維時空坐標推導速度剖面（Speed Profile），直接精確分離加減速與停等時間。

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解題方法

本題應分為「人工調查方式」與「人工智慧（AI）調查方式」兩大主軸，各別說明調查布設、資料收集程序、延滯計算公式，並針對號誌化路口的實務特性進行系統化比較。

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一、人工調查方式

傳統人工調查主要有「點樣本抽樣法」（測量停止延滯）與「車牌對位法」（測量控制／引道延滯），亦常輔以現場錄影後人工回放分析。

1. 點樣本調查法（Point Sample / Interval Sampling Method，HCM 典型方法）

• 現場布設與觀測：
• 調查員配備計時碼錶與計數器，站立於可清楚俯瞰目標引道隊列之位置。
• 設定固定觀察間距 $I$（HCM 通常建議 $I = 15\text{ s}$，且避免與號誌週期長度成整倍數關係，以防週期性抽樣偏差）。
• 另設一名調查員於停等線處，連續記錄調查週期內通過該引道之總車流量 $V$。
• 觀測內容：
• 每隔 $I$ 秒的時間點，立即點數並記錄當下「處於完全停止狀態」的車輛數 $V_{stop, i}$。
• 統計進入隊列但未停下的車輛數或停等次數，用以評估停等比率。
• 計算公式：
• 調查時段內總停止車輛-時間（Total Stopped Time）： $T_s = I \sum_{i=1}^{n} V_{stop, i}$
• 平均每車停止延滯（Average Stopped Delay, $d_s$）： $d_s = \frac{T_s}{V} = \frac{I \sum_{i=1}^{n} V_{stop, i}}{V}$
• 轉換為控制延滯（Average Control Delay, $d$）： HCM 建議使用經驗校正係數（$CF \approx 1.3$）補足加減速延滯： $d = d_s \times CF$

2. 車牌對位法（License Plate Matching Method）

• 現場布設與觀測：
• 於路口上游未受隊列回堵影響處設「進入觀測點 $A$」，於路口停等線下游設「離開觀測點 $B$」。
• 兩點調查員校對標準時間（以秒為單位），分別同步記錄通過車輛之車牌號碼後 3 至 4 碼及時間戳記 $t_{in}$ 與 $t_{out}$。
• 計算公式：
• 車輛 $k$ 之實際通過時間：$TT_k = t_{out, k} - t_{in, k}$。
• 測量非停等時段的自由車流旅行時間 $TT_{free}$。
• 車輛 $k$ 之個別延滯：$d_k = TT_k - TT_{free}$。
• 引道平均延滯： $d = \frac{1}{m} \sum_{k=1}^{m} (TT_k - TT_{free})$ （$m$ 為成功配對之車輛數）

3. 現場錄影人工重播觀測法

• 於置高點架設攝影機完整拍攝引道停等區，事後由調查員於螢幕前使用慢速重播，利用碼錶精確記錄抽樣車輛通過特定標記線之時間差。

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二、人工智慧（AI）調查方式

AI 調查方式係藉由高角度攝影機（CCTV）或無人機（UAV）空拍取得影像，整合**電腦視覺（Computer Vision）與深度學習（Deep Learning）**演算法，以自動化方式推導車輛連續軌跡與延滯指標。

1. 系統架構與關鍵技術

1. 影像獲取與透視校正（Homography Transformation）：

• 透過攝影機取得路口視訊流，利用單應性矩陣（Homography Matrix）將傾斜視角之影像像素坐標 $(u, v)$ 轉換為路面世界實際坐標 $(X, Y)$。

2. 車輛偵測（Vehicle Detection）：

• 採用深度卷積神經網路或 Transformer 架構模型（如 YOLO 系列、Faster R-CNN 等），即時辨識影像中車輛之外接框（Bounding Box），並精準分類車種（小客車、機車、大客車、大貨車等）。

3. 多物件追蹤（Multi-Object Tracking, MOT）：

核心觀念

本題評量**適應性與感應式號誌控制（Adaptive / Actuated Signal Control）**之微觀車流決策機制作業原理，屬於交通工程技師《交通控制》科目的高頻核心考點。

1. 基本定義與控制目標： 適應性號誌控制核心理念為「供給隨需求動態調整」，避免固定時制（Pre-timed Control）在車流離散或隨機波動時產生之「綠燈浪費（Green Waste）」或「綠燈不足」。其本質為利用偵測器即時蒐集路口各進道之車流特性，於綠燈運行期間動態評估是否具備「持續服務價值」，進而作出**「延長綠燈（Extend Green）」或「終止綠燈（Terminate Green）」**之決策。
2. 關鍵參數與指標：

• 車頭時距與車輛空隙（Headway / Gap）：相鄰兩車通過偵測器之時間間隔。
• 時間佔有率（Time Occupancy, $Occ$）：車輛涵蓋偵測器之時間比例，反映車流密集程度。
• 最小綠燈時間（Minimum Green, $G_{\min}$）：滿足駕駛人反應、車隊起動損失及安全清空之最短秒數。
• 單位延伸時距（Unit Extension / Passage Time, $U$）：每偵測到一輛車時，准予延長之綠燈秒數。
• 最大綠燈時間（Maximum Green, $G_{\max}$）：防止次要時相或衝突車流無限期延滯之綠燈上限。
• 飽和度（Degree of Saturation, $X$ 或 $DS$）：進道交通需求與容量之比值（$X = v/c$）。

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解題方法

本題題幹包含三大子題：「常用參數與特性」、「偵測量測方式」以及「控制邏輯」。回答時須條理分明，由物理量採集、硬體量測技術，層層推進至微控制器演算法。

一、延長綠燈時間決策常採用之交通參數與交通特性

適應性號誌系統在單路口微調綠燈或次週期調整時，主要依據以下四項參數：

1. 車輛時距與空隙（Vehicle Time Headway / Gap）：

• 定義為同車道前後兩車通過同一偵測點之時間間隔。
• 當前車通過後，若後續車輛之到達時距小於特定臨界值，代表車流仍處於緊密到達狀態，具有延長綠燈之效益。

2. 時間佔有率（Time Occupancy, $Occ$）：

• 偵測器在取樣週期 $T$ 內被車輛感應遮蔽之總時間百分比： $Occ = \frac{\sum_{i=1}^{n} t_i}{T} \times 100\%$ （其中 $t_i$ 為第 $i$ 輛車遮蔽偵測器之時間，$n$ 為通過車輛數）
• 佔有率高代表進道處於高密度或持續有車隊通過；若佔有率突降，代表車隊已通過完畢。

3. 即時抵達流量／車流率（Arrival Flow Rate, $q$）：

• 單位時間內通過進道特定斷面之車輛數。若車流率高於預設之放行飽和門檻，則觸發延長綠燈。

4. 停等隊列長度與飽和度（Queue Length & Degree of Saturation, $DS$）：

• 上游隊列尚未消散之程度，或各時相飽和度比值。適應性系統藉此判斷延長綠燈是否能有效清空關鍵隊列，或是否應將綠燈權讓渡給排隊更嚴重的衝突時相。

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二、交通參數與特性之偵測與量測方式

要獲取上述參數，主要透過路口設置之車輛偵測器（Vehicle Detectors），依硬體型式與運作模式區分：

1. 環形磁感應線圈偵測器（Inductive Loop Detector, ILD）：

• 量測原理：於車道瀝青路面下埋設線圈並通以高頻交流電，形成電磁場。金屬車體經過時因渦電流效應使電感量降低，諧振頻率改變而觸發訊號。
• 量測方式：
• 存在模式（Presence Mode）：車輛停留在線圈上方期間持續輸出訊號，直接測得「佔有時間」，進而計算時間佔有率 $Occ$。
• 脈衝模式（Pulse Mode）：車輛剛切入線圈時輸出單一脈衝訊號，藉由脈衝計數求得流量（Volume），並藉由連續兩脈衝的時間差直接計算「車頭時距（Headway）」。
• 雙線圈（Speed Trap）：於同車道縱向間距 3～5 公尺設置雙線圈，由兩線圈觸發之時差計算個別車速與車身長度。

2. 影像式車輛偵測器（Video Image Processing, VIP / AI 影像辨識）：

• 量測原理：於號誌桿或路側高桿架設攝影機，對進道劃設虛擬偵測區（Virtual Detection Zones），利用背景相減、光流法或深層神經網路（YOLO 等物件偵測模型）追蹤車輛輪廓。
• 量測方式：車輛進入虛擬線圈即觸發訊號，可連續追蹤多車道車輛，直接估算「空間隊列長度（Queue Length）」、「空間平均速率」及「車頭時距」。

3. 微波／雷達偵測器（Microwave Radar Detector）：

• 量測原理：利用都卜勒效應（Doppler Effect）或調頻連續波（FMCW）雷達發射微波，量測反射波之頻移與回波時間。

核心觀念

本題評量重點為智慧型運輸系統（ITS）中「先進用路人資訊系統」（ATIS）與「先進交通管理系統」（ATMS）之核心硬體介面——**資訊可變標誌（Changeable Message Sign, CMS / Variable Message Sign, VMS）**之規劃與運作原理。

涉及之核心工程觀念與法規準則包括：

1. 人因工程與認讀視距（Human Factors & Legibility Distance）：設置地點必須確保用路人以設計速率行駛時，有足夠的「看見—認讀—決策—反應—執行轉向／減速」之時間與距離（即決策視距 Decision Sight Distance）。
2. 決策點與分流導引（Decision Points & Diversion Routing）：CMS 設置於路網拓撲之關鍵分流節點上游，使資訊具備「可採取行動性（Actionability）」，方能達成交通量轉移與需求管理。
3. 交通控制手段整合：CMS 與匝道儀控（Ramp Metering）、車道管制標誌（Lane Control Signals, LCS）、可變速限（Variable Speed Limits, VSL）及停車導引系統（Parking Guidance and Information System, PGIS）之連動運作機制。
4. 規範基準：依據交通部《交通工程規範》與《道路交通標誌標線號誌設置規則》（以命題當年民國 111 年法規標準為準），CMS 屬動態管制設備，其布設與訊息發布不得干擾靜態標誌判讀，且應維持視線無遮蔽與足夠淨高。

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解題方法

本題為經典「比較式空間配置與控制功能」申論題，作答採用「矩陣切入法」：

1. 橫向軸度：依題目指定，劃分為「高速公路」與「市區道路」。
2. 縱向軸度：針對各系統分別就「適合設置地點（空間幾何／路網節點）」與「交通控制功能（主動管理／事件導引）」深入剖析。
3. 論述邏輯：

• 設置地點不可僅空泛列舉地名，須從「路網拓撲」、「幾何條件」與「用路人反應時間」切入（解釋 Why there）。
• 控制功能須結合 ATMS 手段，依「事件管理」、「路徑轉移」、「車流穩定」與「需求調控」系統化說明（解釋 How it works）。

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選項分析

本題為專技高考交通工程技師之申論題（非選擇題）。答題結構與配分分析如下：

• 子題一：高速公路之設置地點與控制功能（占 50% 配分）：重點在於封閉式路網的高速流動性，強調交流道前分流、長隧道安全防護與可變旅行時間導引。
• 子題二：市區道路之設置地點與控制功能（占 50% 配分）：重點在於開放式路網與高密度交叉路口特性，強調進入高快速道路前之入口匝道管理、重要橋梁／地下道改道，以及停車導引資訊（PGIS）之整合。

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解題技巧

1. 掌握黃金關鍵詞「決策點（Decision Point）」：考官最看重設置地點是否具備「改道可行性」。若 CMS 設在交流道減速車道起點或無替代道路之封閉斷面上，用路人讀完資訊已無法改道，該設置即屬失敗設計。
2. 區隔高快速與市區之控制頻率與層次：

• 高速公路著重於「巨觀路網分流」與「二次事故防範」；
• 市區道路著重於「微觀路口轉向」、「進城／出城廊道平衡」與「停車巡航車流抑制」。

3. 避免訊息超載（Information Overload）盲點：論述功能時，強調文字簡潔、動態圖示化及訊息交替顯示（分頁限制兩頁以內），以符合人因工程原則。

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【答案】

一、高速公路之 CMS 設置地點與交通控制功能

(一) 適合設置地點

1. 重要分流決策點之上游（系統交流道 JCT 或銜接快速公路之交流道前）

核心觀念

本題評量智慧運輸系統（Intelligent Transportation Systems, ITS）中「車路整合系統（Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems, CVIS）」與「車聯網（Vehicle-to-Everything, V2X）」之核心架構與實務應用，命題範疇涵蓋：

1. 路側單元（Roadside Unit, RSU）之功能定位：RSU 作為路側基礎設施與車載單元（On-Board Unit, OBU）之間的通訊閘道，負責車對路（Vehicle-to-Infrastructure, V2I）與路對車（Infrastructure-to-Vehicle, I2V）的雙向資訊交換，提供安全預警、交通管理及加值服務訊息。
2. 路口號誌優先與搶先控制機制：區分「號誌搶先控制（Signal Preemption，如緊急車輛）」與「號誌優先控制（Transit Signal Priority, TSP，如大眾運輸）」，說明車輛如何經由 RSU 發出請求並影響交通控制器（Traffic Controller）之運作。
3. 車聯網資通訊（ICT）技術瓶頸與現行通訊技術：評析通訊延遲、可靠度、資通安全、標準互通性等關鍵技術挑戰，並對比目前兩大主流技術架構：專用短程通訊（DSRC, IEEE 802.11p）與蜂巢式車聯網（C-V2X, 3GPP LTE-V2X / 5G-V2X）。

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解題方法

本題屬於多問式申論題，答題時應依照題目之四項子問依序展開，展現清晰之邏輯層次：

1. RSU 傳達之資訊：按「主動安全防護」、「交通管理與導引」、「路況與加值服務」三大維度進行系統化分類列舉。
2. 影響號誌之特殊車輛：依據控制策略層級，明確劃分為「搶先控制（Preemption）」與「優先控制（Priority）」，並列舉對應之車種與控制策略運作原理。
3. 建構車聯網前須克服之 ICT 技術問題：從通訊效能（延遲、可靠度）、安全防護（資安、隱私）、系統整合（頻寬負荷、標準相容性、高精度定位）等多視角切入說明。
4. 目前已可運用之技術：具體列出專用短距通訊（DSRC/WAVE）、蜂巢式通訊（C-V2X）、邊緣運算（MEC）及微型感測融合等技術規格與標準名稱，展現技術深度。

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選項分析

本題為專業技術人員高等考試之申論題型，無選擇題選項。評分重點在於專有名詞之精確度（如 V2I、SPaT、DSRC、C-V2X、MEC、Preemption vs. Priority）以及答題結構的條理性與完整性。

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解題技巧

1. 善用標準訊息名稱：在說明 RSU 傳送資訊時，若能寫出國際標準訊息集代號（如 SAE J2735 之 SPaT、MAP、BSM、TIM），能大幅提高專業度。
2. 嚴格區分「搶先（Preemption）」與「優先（Priority）」：

• 搶先控制（Preemption）：具最高權限，直接中斷常態時相切換至專屬綠燈（如消防車、救護車）。
• 優先控制（Priority）：在不破壞週期協調或以微調時相（如綠燈延長、紅燈早切）方式運作（如公車、輕軌）。

3. 技術對比具體化：在回答已可用技術時，切忌泛泛而談，務必直接點出 DSRC（IEEE 802.11p）與 C-V2X（3GPP PC5 / Uu）兩大技術路線。

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【答案】

一、路側單元（RSU）傳達給用路人之有效行車訊息

RSU 透過路對車（I2V）廣播與通訊，主要提供以下三大類訊息：

1. 即時主動安全預警訊息

• 路口碰撞預警：盲區來車警示、轉彎防撞警示。
• 弱勢用路人（VRU）防護：行人/自行車穿越路口之動態偵測預警。
• 路況危險告警：前方交通事故、路面障礙物、施工路段閉塞、天候惡劣（如強風、濃霧、路面結冰/積水）等警示。

2. 交通控制與動態行車導引訊息

• 號誌時相與殘餘秒數（Signal Phase and Timing, SPaT）：提供當前各向號誌燈態與剩餘綠/紅燈秒數。
• 綠燈最佳行車速度建議（Green Light Optimal Speed Advisory, GLOSA）：根據號誌時相與車速，計算建議巡航車速，助用路人不需停等即可連續通過綠燈。
• 動態車道管制與速限（VSL）：調撥車道開放狀態、高乘載（HOV）動態資訊、路段即時速限變更。
• 數位道路幾何圖形（MAP Data）：車道配置、停止線位置、轉向限制等精準拓撲結構。

3. 即時交通路況與行車加值訊息

• 旅程時間與導引改道：下游路段壅塞回堵長度、預估旅行時間與替代路徑建議。
• 智慧停車導引：路側空車位狀態、路外停車場剩餘格位導引。

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