Дослідження впливу дорожніх заторів на рівень втоми водія-сангвініка
DOI:
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.191275Ключові слова:
дорожній затор, рівень втоми, темперамент, водій-сангвінік, безпека дорожнього руху.Анотація
Об’єктом дослідження є процес трудової діяльності водія на міських дорогах в транспортній системі міста під час перевезення вантажів і пасажирів. Досліджено вплив дорожніх заторів на функціональний стан водія-сангвініка, що є одним з найпоширеніших типів темпераменту. Основна гіпотеза дослідження полягає в тому, що рівень втоми водія в дорожньому заторі, який впливає на час реакції водія і на безпеку дорожнього руху, залежить від стану водія і параметрів затору. Рівень втоми водія визначається, виходячи з концепції про серцево-судинну систему, як індикатора адаптаційно-пристосувальної діяльності організму шляхом вимірювання електрокардіограми. При цьому аналізується нерівномірність кардіоінтервалів, що є універсальною реакцією на будь-які види навантаження. Рівень втоми обчислюється в умовних одиницях за спеціальним алгоритмом, що враховує статистичні показники, показники гістограми та дані спектрального аналізу кардіоінтервалів. За допомогою нелінійної моделі зміни функціонального стану водія-сангвініка отримані закономірності зміни рівня його стомлення при різних умовах перебування в транспортному заторі. Виявлено, що найбільш значущим чинником, який впливає на кінцевий рівень втоми водія в заторі, є його початкове значення перед затором. Другим за важливістю параметром, що впливає на зміну рівня втоми водія-сангвініка, є тривалість транспортного затору, яка впливає на вихідну функцію тільки спільно з початковим рівнем втоми. Вплив віку водія-сангвініка на рівень втоми в заторі проявилося в меншій мірі. Однак умови перебування в дорожньому заторі найбільш відчутно впливають на водіїв більш старшого віку (шістдесят і більше років) в порівнянні з молодими водіями двадцяти років. Аналіз результатів досліджень показав, що затори тривалістю понад дванадцять хвилин призводять до значного зростання рівня втоми водія-сангвініка. Це може привести до підвищення ймовірності скоєння дорожньо-транспортної пригоди. Тенденції змінювання рівня втоми водія-сангвініка в заторі, виявлені в ході дослідження, дозволяють прогнозувати поведінку водія після виходу з дорожнього затору і оцінити можливі схеми розвитку дорожньо-транспортної ситуації, які безпосередньо впливають на безпеку дорожнього руху.
Посилання
- Lobanov, E. M. (1980). Proektirovanie dorog i organizaciia dvizheniia s uchetom psikhofiziologii voditelia. Moscow: Transport, 311.
- Hiuliev, N. U. (2016). Liudskyi faktor i dorozhni zatory. Kharkiv: KhNUMH im. O. M. Beketova, 235.
- Kundelekov, A. G. (2012). Vliianie transportnykh zatorov na psikhovegetativnii status voditelei obschestvennogo transporta s uchetom vozrasta i stazha raboty. Fundamentalnye issledovaniia, 12 (1), 82–85.
- Zhang, L., Jia, Y., Niu, Z., Liao, C. (2014). Widespread Traffic Congestion Prediction for Urban Road Network Based on Synergetic Theory. Journal of Systems Science and Information, 2 (4), 366–371. doi: http://doi.org/10.1515/jssi-2014-0366
- Yang, S. (2013). On feature selection for traffic congestion prediction. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 26, 160–169. doi: http://doi.org/10.1016/j.trc.2012.08.005
- 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, 6, 1–11. doi: http://doi.org/10.1155/2013/853845
- Son, S., Baek, Y. (2015). Design and Implementation of Real-Time Vehicular Camera for Driver Assistance and Traffic Congestion Estimation. Sensors, 15 (8), 20204–20231. doi: http://doi.org/10.3390/s150820204
- Drum, D. K. (2014). Counteracting traffic congestion using intelligent driver feedback. doi: http://doi.org/10.32469/10355/44263
- Lizbetin, J., Bartuska, L. (2017). The Influence of Human Factor on Congestion Formation on Urban Roads. Procedia Engineering, 187, 206–211. doi: http://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.04.366
- Ito, T., Kaneyasu, R. (2017). Predicting traffic congestion using driver behavior. Procedia Computer Science, 112, 1288–1297. doi: http://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.090
- Baevskii, P. M. (1979). Prognozirovanie sostoianii na grani normy i patologii. Moscow: Medicina, 298.
- Giulev, N. U., Dolia, V. K. (2012). Nonlinear model of changes in functional state in driver sangvinnika traffic congestion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (4 (57)), 17–19. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/4008
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Nizami Gyulyev, Oleksii Prasolenko, Eugene Litomin, Daria Zinchenko
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.
