Розробка моделей оцінки безвідмовності водія в транспортної системи з урахуванням заторів руху

Автор(и)

  • Nizami Gyulyev Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0002-5665-2978
  • Vitalii Voronko Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-1140-3983
  • Sergij Ostashevskiy Національна академія Державної прикордонної служби України імені Б. Хмельницького вул. Шевченка, 46, м. Хмельницький, Україна, 28001, Україна https://orcid.org/0000-0003-1328-2476
  • Denys Ponkratov Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0002-3777-040X
  • Sergij Psol Національна академія Державної прикордонної служби України імені Б. Хмельницького вул. Шевченка, 46, м. Хмельницький, Україна, 28001, Україна https://orcid.org/0000-0002-6631-7727
  • Igor Bugayov Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0002-9091-0248

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.194449

Ключові слова:

безвідмовність водія, дорожньо-транспортна пригода, транспортна система, дорожній затор, час реакції

Анотація

Розглядається задача визначення безвідмовності водія в транспортній системі міста з урахуванням заторів. Перебування водія в заторах призводить до зростання його психоемоційної напруженості, підвищенню рівня втоми і, як наслідок, до зниження безвідмовності. Рівень безвідмовності водія безпосередньо впливає на безпеку дорожнього руху. Безвідмовність водія на елементах транспортної системи визначена ймовірністю скоєння дорожньо-транспортної пригоди, яка залежить не тільки від параметрів мережі і транспортних потоків, а насамперед й від часу реакції водія.

Розроблено моделі оцінки безвідмовності водія на ділянках транспортної мережі і в транспортних вузлах з урахуванням заторів руху, які дозволяють оцінити ймовірність скоєння дорожньо-транспортної пригоди для середньостатистичного водія. У цих моделях вплив затору враховується зміною часу реакції водія, яка є функцією зміни рівня його стомлення.

Для визначення у скільки разів ймовірність скоєння дорожньо-транспортної пригоди середньостатистичного водія на ділянках транспортної мережі і в транспортних вузлах з затором вище, ніж ця ж ймовірність на тих же елементах транспортної системи без затору, було розглянуто співвідношення цих ймовірностей.

Визначено адекватність моделей шляхом співставлення відношення ймовірностей скоєння дорожньо-транспортної пригоди з затором на ділянках транспортної мережі і без нього до відповідного відношення кількості дорожньо-транспортних пригод на цих же ділянках транспортної мережі та на перехрестях.

Розроблені моделі оцінки безвідмовності водія на елементах транспортної мережі з урахуванням транспортних заторів дозволяють порівняти і оцінити різні варіанти проектних рішень з підвищення безпеки дорожнього руху

Біографії авторів

Nizami Gyulyev, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра транспортних систем і логістики

Vitalii Voronko, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002

Доктор технічних наук, професор

Кафедра транспортних систем і логістики

Sergij Ostashevskiy, Національна академія Державної прикордонної служби України імені Б. Хмельницького вул. Шевченка, 46, м. Хмельницький, Україна, 28001

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра транспортних засобів та спеціальної техніки

Denys Ponkratov, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних систем і логістики

Sergij Psol, Національна академія Державної прикордонної служби України імені Б. Хмельницького вул. Шевченка, 46, м. Хмельницький, Україна, 28001

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортних засобів та спеціальної техніки

Igor Bugayov, Харківський національний університет міського господарства ім. О. М. Бекетова вул. Маршала Бажанова, 17, м. Харків, Україна, 61002

Асистент

Кафедра транспортних систем і логістики

Посилання

  1. Lobanov, E. M. (1980). Proektirovanie dorog i organizatsiya dvizheniya s uchetom psihofiziologii voditelya. Moscow: Transport, 311.
  2. Gyulyev, N. U., Dolya, V. K., Bichev, M. S. (2013). Effect of changes in the functional state of the driver on road safety. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (3 (63)), 67–69. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/14742/12520
  3. Rotenberg, R. V. (1986). Osnovy nadezhnosti sistemy voditel' – avtomobil' – doroga – sreda. Moskva: Mashinostroenie, 216.
  4. Qi, W., Pei, Y., Song, M., Bie, Y. (2013). Pattern Analysis of Driver’s “Pressure-State-Response” in Traffic Congestion. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2013, 1–11. doi: https://doi.org/10.1155/2013/853845
  5. Li, F., Yao, X., Jiang, L., Li, Y. (2014). Driving anger in China: Psychometric properties of the Driving Anger Scale (DAS) and its relationship with aggressive driving. Personality and Individual Differences, 68, 130–135. doi: https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.04.018
  6. Stephens, A. N., Trawley, S. L., Madigan, R., Groeger, J. A. (2012). Drivers Display Anger-Congruent Attention to Potential Traffic Hazards. Applied Cognitive Psychology, 27 (2), 178–189. doi: https://doi.org/10.1002/acp.2894
  7. Arnott, R. (2013). A bathtub model of downtown traffic congestion. Journal of Urban Economics, 76, 110–121. doi: https://doi.org/10.1016/j.jue.2013.01.001
  8. Long, K., Lin, Q., Gu, J., Wu, W., Han, L. D. (2018). Exploring Traffic Congestion on Urban Expressways Considering Drivers’ Unreasonable Behavior at Merge/Diverge Sections in China. Sustainability, 10 (12), 4359. doi: https://doi.org/10.3390/su10124359
  9. Zhu, J., Dai, Q., Deng, Y., Zhang, A., Zhang, Y., Zhang, S. (2018). Indirect Damage of Urban Flooding: Investigation of Flood-Induced Traffic Congestion Using Dynamic Modeling. Water, 10 (5), 622. doi: https://doi.org/10.3390/w10050622
  10. Mfinanga, D., Fungo, E. (2013). Impact of Incidents on Traffic Congestion in Dar es Salaam City. International Journal of Transportation Science and Technology, 2 (2), 95–108. doi: https://doi.org/10.1260/2046-0430.2.2.95
  11. Gyulyev, N. U. (2011). Effect of idle time in the car traffic jam on the functional state of the driver. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (49)), 50–52. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/2465/2266
  12. Ito, T., Kaneyasu, R. (2017). Predicting traffic congestion using driver behavior. Procedia Computer Science, 112, 1288–1297. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.090
  13. Chin, S.-M., Hu, P. S., Davidson, D. (2011). Making the Traffic Operations Case for Congestion Pricing: Operational Impacts of Congestion Pricing. doi: https://doi.org/10.2172/1048704
  14. Gyulyev, N., Lobashov, O., Prasolenko, O., Burko, D. (2018). Research of Changing the Driver's Reaction Time in the Traffic Jam. International Journal of Engineering & Technology, 7 (4.3), 308. doi: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i4.3.19811
  15. Bitkina, O. V., Kim, J., Park, J., Park, J., Kim, H. K. (2019). Identifying Traffic Context Using Driving Stress: A Longitudinal Preliminary Case Study. Sensors, 19 (9), 2152. doi: https://doi.org/10.3390/s19092152
  16. Gyulyev, N., Lobashov, O., Prasolenko, O., Bugayov, I. (2019). Modeling the effect of traffic jam on driver’s level of fatigue. SHS Web of Conferences, 67, 04005. doi: https://doi.org/10.1051/shsconf/20196704005
  17. Nguyen-Phuoc, D. Q., Currie, G., De Gruyter, C., Kim, I., Young, W. (2018). Modelling the net traffic congestion impact of bus operations in Melbourne. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 117, 1–12. doi: https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.08.005
  18. Xu, Y., Zhang, D., Chowdhury, A. J. K. (2018). Urban road traffic flow control under incidental congestion as a function of accident duration. Open Physics, 16 (1), 1085–1093. doi: https://doi.org/10.1515/phys-2018-0129
  19. Prasolenko, O., Burko, D., Tolmachov, I., Gyulyev, N., Galkin, A., Lobashov, O. (2019). Creating safer routing for urban freight transportation. Transportation Research Procedia, 39, 417–427. doi: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.06.044
  20. Gao, J., Davis, G. A. (2017). Using naturalistic driving study data to investigate the impact of driver distraction on driver's brake reaction time in freeway rear-end events in car-following situation. Journal of Safety Research, 63, 195–204. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsr.2017.10.012
  21. Gyulyev, N., Dolya, C. (2017). The issue of probability of traffic road accident on the elements of the transport network. American Journal Of Social Science Research, 3 (5), 17–24. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/fcc2/e99fc6a2cc4432f18886e2b24f5c5e885c30.pdf?_ga=2.28737204.907443567.1580978969-1908018850.1550590803
  22. Olhov, V. S., Lubentsov, A. V. (2017). Choice of reaction time on danger of the driver who operates the car, moving with exceeding of the established restriction on the traverse speed. Theory and Practice of Forensic Science and Criminalistics, 17, 307–312. doi: https://doi.org/10.32353/khrife.2017.38
  23. Sheu, J.-B., Wu, H.-J. (2015). Driver perception uncertainty in perceived relative speed and reaction time in car following – A quantum optical flow perspective. Transportation Research Part B: Methodological, 80, 257–274. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.07.017
  24. Kim, T., Zhang, H. M. (2011). Interrelations of Reaction Time, Driver Sensitivity, and Time Headway in Congested Traffic. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2249 (1), 52–61. doi: https://doi.org/10.3141/2249-08
  25. Dolia, V. K., Enhlezi, I. P., Pakhno, O. S. (2011). Shchodo vyznachennia vplyvu parametriv transportnykh potokiv ta dorozhnikh umov na ymovirnist vynyknennia DTP na diliankakh dorohy. Visnik Donetskoi Akademiyi Avtomobilnoho Transportu, 3, 29–33.
  26. Gyulyev, N., Dolya, V., Ohrimenko, A. (2015). Researching of influence of driver state on its reaction time in traffic congestion. Komunalne hospodarstvo mist, 121, 60–64.
  27. Gyulyev, N. U., Dolya, V. K. (2012). O zavisimosti vremeni reaktsii voditelya ot izmeneniya ego funktsional'nogo sostoyaniya. Visnyk Natsionalnoho Tekhnichnoho Universytetu «KhPI», 26, 47–50.
  28. Mitropol'skiy, A. K. (1971). Tehnika statisticheskih vichisleniy. Moscow: Nauka, 576.
  29. Baevskiy, P. M. (1979). Prognozirovanie sostoyaniy na grani normy i patologii. Moscow: Meditsina, 298.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-02-29

Як цитувати

Gyulyev, N., Voronko, V., Ostashevskiy, S., Ponkratov, D., Psol, S., & Bugayov, I. (2020). Розробка моделей оцінки безвідмовності водія в транспортної системи з урахуванням заторів руху. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (103), 24–38. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.194449

Номер

Том 1 № 3 (103) (2020): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Nizami Gyulyev, Vitalii Voronko, Sergij Ostashevskiy, Denys Ponkratov, Sergij Psol, Igor Bugayov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.