Что означает надежность водителя
Обновлено: 17.05.2024
Надежность водителя и психофизиология вождения
Под надежностью водителя понимается способность своевременно и безошибочно принимать и обрабатывать информацию о состоянии транспортных средств (ТС), дорожных условиях, а также принимать и реализовывать адекватные решения по управлению ТС в течение заданного промежутка времени с допустимыми уровнями напряженности труда и рисками возникновения конфликтной ситуации, ДТП и ЧС (Шашина Е. В., МАДИ).
Пассажирский автобус из Краснодара перевернулся из-за спящего водителя, пострадали 10 человек (02.00 10 июля 2015 года, 894 километр трассы М4 Дон в Ростовской области)
Можно выделить четыре основные составляющие надежности водителя:
— медицинская – отсутствие заболеваний, проявления которых могут привести к потере контроля над автомобилем в процессе движения;
— психофизиологическая – комплекс личностных качеств водителя (свойства нервной системы, память, время реакции, качества внимания и т. п.), недостатки которых могут вызвать потерю времени в условиях его дефицита, например в опасной ситуации, или привести к ошибкам в принятии решений либо к их исполнению;
— профессиональная – наличие опыта, совокупность навыков управления автомобилем, позволяющих реализовать наиболее рациональные приемы обеспечения безопасности в любых условиях движения, в том числе опасные и критические ситуации;
— социально-психологическая – совокупность личностных качеств человека (уровень общей культуры, качество ответственности, дисциплинированности и т. п.), определяющих характер поведения на дороге, представляющей собой своеобразную социальную среду.
Причины, влияющие на снижение надежности водителей, так или иначе, связаны с ее составляющими. Например, неумение водителя безопасно управлять автомобилем чаще всего обусловливается его низкими психофизиологическими качествами, болезнью, чрезмерным утомлением, стрессовым состоянием и т. п. Причинами нежелания водителя безопасно управлять автомобилем является низкий уровень культуры и правосознания, агрессивность, безответственность, склонность к употреблению алкоголя.
Безопасное вождение требует от водителя не только хороших рефлекторных реакций, но и ненапряженной умственной деятельности с хорошей концентрацией внимания. Недопустимые уровни стресса, усталости и отвлечение внимания на дороге ухудшают производительность водителя и могут привести к временной потери концентрации, способности оценить риск и потери управления автомобилем, часто приводящим к ДТП. Исследователи определили, что вопрос, влияющий на уровень смертности и экономических потерь от ДТП, может быть решен по средствам разработки и внедрения контекстно-зависимых систем поддержки водителей. Такие системы способны прогнозировать наступление ДТП и заблаговременно предупреждать водителя об этом.
Многие системы поддержки процесса вождения основываются на измерении биосигналов, регистрируемых с водителя с помощью различных датчиков. На основании информации, извлекаемой из биосигналов, исследователи оценивают эмоции, уровень стресса, усталость, аффективное состояние и засыпание водителя.
Научные лабораторные исследования мировых вузов
В работах исследователей Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology) описываются методы сбора и анализа физиологических данных в режиме реального времени в процессе вождения для определения уровня стресса водителя. В качестве биосигналов используются электрокардиограмма, электромиограмма, кожная проводимость, и дыхательная активность. Экспериментальная база включала 24 испытуемых, с каждого из которых в течение 50 минут регистрировались перечисленные выше сигналы. Использовались три вида деятельности: отдых от вождения, движение по шоссе и движение по городу. Исследователями удалось достигнуть 97% точности в распознавании уровней стресса, произведенного с помощью линейного дискриминантного анализа. По величине стресс был разделен на высокий, средний и низкий уровни. Было показано, что вариабельность сердечного ритма и кожная проводимость в наибольшей степени коррелируют с уровнем стресса.
Все датчики подключаются к компьютеру. Это разработка считается одной из ведущих в мире в области психофизиологии вождения
Кривые измеряемых биосигналов и уровня стресса
Непрерывный мониторинг аффективного состояния водителя в реальном времени в процессе вождения является сложной задачей, включающей сбор, предварительную обработку, выделение информативных признаков и классификацию информации, свидетельствующей о состоянии усталости/стресса водителя.
В университете Янины (University of Ioannina, Греция) разработали телеметрическую систему для контроля эмоционального состояния водителей гоночных автомобилей. В основе построения системы лежит сбор физиологических данных (ЭКГ, ЭМГ, КГР, дыхательная активность, видеоизображение лица), которые передаются по беспроводному каналу в централизованную систему, осуществляющую классификацию и оценку эмоционального состояния водителя. Для реализации классификатора использовались сразу несколько методов: наивный байесовский классификатор, машина опорных векторов(SVM), адаптивная сеть нечеткого вывода(ANFIS), дерево принятия решений и другие. В результате авторами было предложено разбиение уровней эмоционального состояния по возбуждению – высокий стресс и низкий стресс, и по валентности – эйфория и дисфория.
На базовой станции распознаются эмоциональные состояния и строится 3D-модель мимики лица
ЭМГ- датчики закрепляются на лице, дыхательные датчики с помощью пояса на груди, ЭКГ- на груди, КГР – на руке
Для исследования состояния усталости водителей греческие ученые применяли динамические и статические байесовские сети. В качестве анализируемых факторов использовались качество сна, условия труда, условия окружающей среды, биологические ритмы, а также физиологические сигналы — движение глаз, движение головы и выражения лица.
Индийские ученые (Birla Institute of Technology and Science) произвели измерение уровня стресса водителя, на основе фотоплетизмографического сигнала и КГР. На основе амплитудно-временных параметров исходных сигналов и пульсограммы авторы выделили множество критериев, по которым производится определение уровня стресса. Основой в работе является статистический метод определения стресс-тренда, связанный с прогнозированием значений сигнала, на основе изучения тренда сигнала. Так например, в данном методе анализируется показатель, рассчитанный как разница между фактическим значением функции и значением, предсказанным с помощью экспоненциально взвешенного скользящего среднего (EWMA) предыдущих значений.
Создается впечатление что управлять автомобилем в такой обвязке датчиков просто невозможно!
В качестве программной среды исследователи используют Biotrace+
Австралийские ученые из Технологического университета Сиднея (University of Technology Sydney) произвели оценку электрокардиограммы и вариабельности ритма сердца во время проведения лабораторного теста симуляции вождения. Измеряемым интегральным показателем стало состояние тревоги и усталости.
Исследовались 12 участников. Для каждого отмечались значения тревоги(fatigue) и усталости(alert). В качестве классификатора применялась нейронная сеть прямого распространения и с обратной связью
Рассчитываемый на основе спектра ритма сердца индекс вагосимпатического взаимодействия(балансовый показатель LF/HF) послужил идентификатором перехода от сонного/утомленного состояния к состоянию тревоги. В результате оказалось, что балансовый показатель уменьшается с увеличением усталости, в то время как его увеличение показывает повышенную умственную нагрузку и состояние тревожности.
Все вышеперечисленные системы являются лабораторными разработками и пока не было их явного внедрения в исходном виде в производство и продажу. Конечно, в первую очередь это объясняется сложностью технической реализации систем, многопараметричностью измеряемых показателей, недостаточностью экспериментальной базы и видимо отсутствием необходимых стартап-площадок для вывода продукта на рынок.
Однако некоторые упрощенные системы подобного класса уже появились в продаже.
Стоит отметить, что данное устройство мы недавно закупили для своих лабораторных исследований. К сожалению спящих водителей протестировать пока не удалось, а вот на спящих инженерах система работает отлично!) При засыпании в бытовых условия, как и положено, возникают все указанные пробуждающие сигналы.
Компания Anti-Sleep Pilot предложила устройство, которое определяет, когда водителю пора остановиться и передохнуть. Anti-Sleep Pilot работает путем сравнения хранимых данных (времени суток, кто управляет автомобилем, сколько времени автомобиль был в пути без остановок). Время от времени гаджет издает звуки и светится оранжевым светом, чтобы разбудить заснувшего водителя. Сразу после звукового или светового сигнала водитель обязан коснуться корпуса системы. В зависимости от времени реакции, устройство определяет, бодрствует ли водитель или ему необходимо сделать перерыв.
Anti Sleep Pilot включает в себя:
-акселерометр, который регистрирует ускорение автомобиля, необходимое для анализа вождения;
-высокоточные часы, которые определяют время вождения и реакции, используемые для расчёта уровня утомления водителя;
-датчик света, который автоматически адаптирует подсветку дисплея, чтобы удовлетворять уровню окружающего освещения в автомобиле;
-звуковой датчик, также автоматически адаптирующий звуковые сигналы под уровень шума в автомобиле;
-сенсорный датчик, обеспечивающий простоту взаимодействия во время вождения;
-интеллектуальную кнопку включения/выключения для экономии заряда батареек, когда система не используется.
Компания хорошо зарекомендовала себя в железнодорожном транспорте, где ее телемеханическая система контроля бодрствования машиниста (ТСКБМ) помогает предотвращать засыпание водителей. Для автомобильного транспорта создана система поддержания работоспособности водителя Vigiton. Однако, засыпание — это довольно узкоспециализированная задача в оценке состояния всего организма. Сейчас в связи с нарастающими в геометрической прогрессии условиями повышенного стресса, агрессивности трафика, крайне необходимы системы, позволяющие фиксировать интегральные показатели состояния организма. Своевременная их индикации помогла бы значительно снизить количество конфликтных ситуаций, дорожно-транспортных происшествий и как следствий чрезвычайных ситуаций. Всем желаю доброго пути!
Читайте также: