Використання великих даних для актуалізації підходів до аналізу аварійності на автомобільних дорогах

Автор(и)

  • Andrii Vozniuk Державне агентство автомобільних доріг України (Укравтодор), вул. Фізкультури, 9, м. Київ, Україна, 03150, Україна https://orcid.org/0000-0002-7611-9652
  • Volodymyr Kaskiv Державне підприємство «Державний дорожній науково-дослідний інститут імені М. П. Шульгiна», пр. Перемоги, 57, м. Київ, Україна, 03113, Україна https://orcid.org/0000-0002-8074-6798

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.205354

Ключові слова:

автомобільна дорога, аудит безпеки, безпека руху, метод оцінки впливу дорожніх умов, швидкість руху.

Анотація

Загибель та травмування учасників дорожнього руху є однією з найбільших проблем, яка негативно впливає на розвиток суспільства та соціально-економічний прогрес. Ціна людського життя занадто велика, щоб нехтувати найменшою можливістю його зберегти. Тому об'єктом дослідження обрано величезні масиви інформації, які генерує сучасне суспільство та які відомі під загальним поняттям Великі дані (Big data). Стосовно автомобільних доріг та вулиць, Великі дані означають масиви інформації про мережу автомобільних доріг та вулиць, застосовані на них проектні рішення, експлуатаційний стан, умови руху, взаємодію пішохідних та транспортних потоків тощо.

В ході дослідження використовувались Великі дані від власників автомобільних доріг, постачальників картографічних та навігаційних систем, інтелектуальних транспортних систем та правоохоронних органів. Для кожного з джерел Великих даних було оцінено способи збирання та обробляння, сферу охоплення, ступені вибірковості та точності вимірювань.

Отримані результати підтверджують той факт, що основним показником, який характеризує вплив дорожніх умов, технічного стану автомобіля та психо-фізіологічних факторів на водія, є швидкість руху як окремих транспортних засобів, так і транспортних потоків за певний період часу та на вибраній ділянці автомобільної дороги. Запропонований підхід ґрунтується на тому, що швидкості руху з високим ступенем достовірності можуть бути встановлені за допомогою Великих даних у вигляді, придатному для машинної обробки. Великі дані не просто є джерелом інформації, вони дозволяють відслідковувати тренди, оцінювати ризики та робити прогнози.

Отримані результати свідчать, що Великі дані можуть і повинні бути використані для опису умов руху та аналізу поведінки учасників дорожнього руху, в тому числі і для того, щоб краще зрозуміти взаємодію факторів виникнення дорожньо-транспортних пригод (ДТП). А також, наскільки це можливо, попередити виникнення аварійних ситуацій та/або зменшити тяжкість наслідків ДТП. Таким чином, Великі дані можуть бути використані для актуалізації чинних підходів до визначення місць концентрації ДТП та чинних методів оцінки впливу дорожніх умов на безпеку дорожнього руху.

Біографії авторів

Andrii Vozniuk, Державне агентство автомобільних доріг України (Укравтодор), вул. Фізкультури, 9, м. Київ, Україна, 03150

Начальник відділу

Відділ інтелектуальних транспортних систем

Volodymyr Kaskiv, Державне підприємство «Державний дорожній науково-дослідний інститут імені М. П. Шульгiна», пр. Перемоги, 57, м. Київ, Україна, 03113

Кандидат технічних наук, доцент

Посилання

  1. Save LIVES – A road safety technical package (2017). World Health Organization. Available at: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/255199/9789241511704-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  2. Road safety annual report 2019 (2019). OECD/ITF. Available at: https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/irtad-road-safety-annual-report-2019.pdf
  3. Road traffic injuries: the facts (2019). ASIRT, World Health Organization. Available at: https://www.asirt.org/wp-content/uploads/2020/03/road-traffic-injuries-the-facts-infographicen.pdf
  4. Monitorynh dorozhno-transportnykh pryhod na avtomobilnykh dorohakh zahalnoho korystuvannia derzhavnoho znachennia Ukrainy za 2019 rik (2020). DP «DerzhdorNDI», 73.
  5. Annual safety report 2018 (2018). Available at: https://ec.europa.eu/transport/road_safety/sites/roadsafety/files/pdf/statistics/dacota/asr2018.pdf
  6. Iarmolinskii, A. I., Pugachev, I. N., Sheshera, N. G. (2016). Sovershenstvovanie metodiki ocenki avariinosti avtomobilnykh dorog po stepeni obespecheniia bezopasnosti dvizheniia v gorodskikh usloviiakh. Vestnik TOGU, 3 (42), 33–42.
  7. Drew, D. R. (1968). Traffic Flow Theory and Control. McGraw Hill, 467.
  8. Lanovyi, O. T. (2016). Teoretychni osnovy ta praktychni metody zabezpechennia umov bezperervnoho, bezpechnoho ta zruchnoho rukhu transportnykh potokiv merezheiu avtomobilnykh dorih. Kyiv, 399. Available at: http://diser.ntu.edu.ua/Lanovuy_dis.pdf
  9. Eboli, L., Guido, G., Mazzulla, G., Pungillo, G., Pungillo, R. (2017). Investigating Car Users’ Driving Behaviour through Speed Analysis. PROMET – Traffic&Transportation, 29 (2), 193–202. doi: http://doi.org/10.7307/ptt.v29i2.2117
  10. Tay, R., Champness, P., Watson, B. (2003). Personality and speeding. IATSS Research, 27 (1), 68–74. doi: http://doi.org/10.1016/s0386-1112(14)60060-1
  11. Road safety audit guidelines for safety checks on new road projects (2011). PIARC Technical committee C3.1 Road safety, 385.
  12. Kaskiv, V., Vozniuk, A., Nahrebelna, L. (2020). Towards road safety audit on road network of ukraine. Avtoshliakhovyk Ukrayiny, 1 (261), 32–39. doi: http://doi.org/10.33868/0365-8392-2020-1-261-32-39
  13. Why do road traffic accidents happen? Danish road traffic accident investigation board (AIB) (2014). Available at: http://www.hvu.dk/SiteCollectionDocuments/HVUdec14_UK_HvorforSkerUlykkerne.pdf
  14. Dingus, T. A., Guo, F., Lee, S., Antin, J. F., Perez, M., Buchanan-King, M., Hankey, J. (2016). Driver crash risk factors and prevalence evaluation using naturalistic driving data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113 (10), 2636–2641. doi: http://doi.org/10.1073/pnas.1513271113
  15. Fisher D. L., Rizzo, M., Caird, J., Lee, J. D. (Eds.) (2011). Handbook of Driving Simulation for Engineering, Medicine, and Psychology. CRC Press, 752. doi: http://doi.org/10.1201/b10836
  16. Wachnicka, J. (2018). Mathematical models as practical tool for road fatalities forecasts on road network in regions. MATEC Web of Conferences, 231, 01018. doi: http://doi.org/10.1051/matecconf/201823101018

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-06-30

Як цитувати

Vozniuk, A., & Kaskiv, V. (2020). Використання великих даних для актуалізації підходів до аналізу аварійності на автомобільних дорогах. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(53), 23–37. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2020.205354

Номер

Том 3 № 2(53) (2020): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Системи та процеси керування: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Andrii Vozniuk, Volodymyr Kaskiv

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.