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        城市道路應(yīng)激交通事件分析*

        2016-12-12 13:45:40吳付威王暢馬勇徐云杰
        公路與汽運(yùn) 2016年6期
        關(guān)鍵詞:發(fā)生沖突城市道路交通事故

        吳付威,王暢,馬勇,徐云杰

        (1.長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院,陜西西安 710064;2.長(zhǎng)安大學(xué)汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710064)

        城市道路應(yīng)激交通事件分析*

        吳付威1,2,王暢1,2,馬勇1,徐云杰1

        (1.長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院,陜西西安 710064;2.長(zhǎng)安大學(xué)汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710064)

        通過(guò)對(duì)城市道路環(huán)境中典型交通事故案例的分析,結(jié)合實(shí)際道路應(yīng)激事件實(shí)地調(diào)研,分析了城市道路環(huán)境中典型應(yīng)激事件的特征;在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用FORUM 8軟件開(kāi)發(fā)了城市道路環(huán)境中典型應(yīng)激事件三維場(chǎng)景,并基于典型應(yīng)激事件三維場(chǎng)景設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查,確定了各類典型事件的危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率;利用Visual C++和Access建立了城市道路典型應(yīng)激事件數(shù)據(jù)庫(kù),用于城市道路環(huán)境駕駛?cè)藨?yīng)激操作行為分析,指導(dǎo)駕駛?cè)瞬扇『侠淼膽?yīng)對(duì)措施,預(yù)防交通事故的發(fā)生。

        城市交通;應(yīng)激事件;危險(xiǎn)程度;發(fā)生頻率;數(shù)據(jù)庫(kù)

        中國(guó)城市道路交通事故一直居高不下。據(jù)統(tǒng)計(jì),2013年全國(guó)共發(fā)生城市道路交通事故84 107起,占事故總數(shù)的42.39%,其中城市快速路和一般城市道路發(fā)生的事故占36.93%。由于城市道路交通組成復(fù)雜,在駕駛過(guò)程中駕駛?cè)诵杼幚砼c其他車輛、公交車、電動(dòng)車、自行車、行人等不同交通參與者之間的沖突,經(jīng)常會(huì)遭遇一些猝不及防的緊急情況,即交通應(yīng)激事件。

        1 應(yīng)激交通事件研究現(xiàn)狀

        國(guó)外學(xué)者對(duì)城市道路環(huán)境中的應(yīng)激事件開(kāi)展了一系列研究:英國(guó)把道路訓(xùn)練和課堂培訓(xùn)作為道路險(xiǎn)情處理方法,通過(guò)專門設(shè)計(jì)的視頻資料培訓(xùn)駕駛?cè)巳绾伟l(fā)現(xiàn)交通場(chǎng)景中的潛在危險(xiǎn),提高其預(yù)測(cè)危險(xiǎn)的能力;Gitelman V.等研究發(fā)現(xiàn)以色列約有75%死亡事故和95%受傷事故發(fā)生在城市地區(qū),其中約80%事故是行人在穿過(guò)沒(méi)有人行橫道的地點(diǎn)或沒(méi)有信號(hào)燈的人行橫道時(shí)發(fā)生的;Jurecki R.S.等利用AutoPW駕駛模擬器研究了駕駛?cè)嗽谠庥銮胺酵蝗怀霈F(xiàn)障礙物這種應(yīng)激事件時(shí)的緊急制動(dòng)操作行為;Maestracci M.等對(duì)巴黎城市道路中機(jī)動(dòng)車與電動(dòng)車事故開(kāi)展研究,發(fā)現(xiàn)當(dāng)汽車向左或向右變換車道及掉頭時(shí)與電動(dòng)車發(fā)生事故的可能性大大增加;Mark A.等研究表明通過(guò)實(shí)際交通視頻培訓(xùn)新手駕駛?cè)说奈kU(xiǎn)感知能力有利于提高駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)應(yīng)激交通場(chǎng)景的能力。目前,利用駕駛模擬器可以開(kāi)展城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件研究,通過(guò)駕駛模擬器建立三維交通場(chǎng)景,可以涵蓋不同類型應(yīng)激交通事件,如前車突然換道或剎車、行人突然橫穿馬路等,用于研究駕駛?cè)嗽谟龅綉?yīng)激事件時(shí)的操作反應(yīng)。

        國(guó)內(nèi)也通過(guò)駕駛模擬器開(kāi)展了初步研究,利用三維建模軟件設(shè)計(jì)典型突發(fā)應(yīng)激場(chǎng)景,并在駕駛模擬器上實(shí)現(xiàn),用于評(píng)價(jià)駕駛?cè)说膽?yīng)激反應(yīng)能力及進(jìn)行緊急避險(xiǎn)訓(xùn)練。由于中國(guó)城市道路交通的復(fù)雜性及國(guó)內(nèi)外交通法規(guī)的差異,國(guó)外研究成果不能直接應(yīng)用。為此,該文對(duì)中國(guó)城市道路環(huán)境應(yīng)激交通事件進(jìn)行分析,建立相應(yīng)場(chǎng)景信息庫(kù),為提高駕駛?cè)藨?yīng)對(duì)應(yīng)激交通事件的能力提供理論支持。

        2 應(yīng)激交通事件影響因素分析

        城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件場(chǎng)景建立中的關(guān)鍵是如何提取應(yīng)激事件的特征。調(diào)查發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)交通事故的發(fā)生是由人-車-路(環(huán)境)等因素相互作用導(dǎo)致的。鑒于城市道路交通的特點(diǎn)及各類交通參與者的動(dòng)態(tài)行為特性,分別對(duì)人、車、道路環(huán)境因素進(jìn)行分析。

        2.1 人的因素

        駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力的差異是由駕駛?cè)藗€(gè)體之間的心理素質(zhì)、注意品質(zhì)、決策能力和駕駛技能的不同導(dǎo)致的。心理學(xué)家認(rèn)為優(yōu)秀的駕駛?cè)藨?yīng)具備特有

        的、復(fù)雜的注意力,能持續(xù)地接收和分析道路環(huán)境中行人和車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),并且善于預(yù)見(jiàn)各種交通變化,能在一瞬間作出迅速、準(zhǔn)確的判斷。城市道路環(huán)境交通參與者包括機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)?、騎自行車人、行人等,約有80%的城市交通事故和人的因素有關(guān)。不同的交通參與者有各自的動(dòng)態(tài)特征,有些特征是導(dǎo)致應(yīng)激交通事件的主要因素。

        (1)心理素質(zhì)。駕駛?cè)诵睦硭刭|(zhì)的好壞直接影響行車安全,受性別、駕駛經(jīng)驗(yàn)等影響,心理素質(zhì)差的人在遇到緊急情況時(shí)容易驚慌失措,導(dǎo)致駕駛決策和操作失誤。

        (2)注意品質(zhì)。與駕駛?cè)讼嚓P(guān)的主要指駕駛?cè)双@取交通信息的能力。駕駛時(shí)注意力高度集中的駕駛?cè)四塬@取全面的交通信息,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。而注意品質(zhì)低的駕駛?cè)巳菀追中?,從而?dǎo)致事故。

        (3)決策能力。在應(yīng)激情況下,駕駛?cè)嗽诙虝r(shí)間內(nèi)作出正確決策的能力受年齡、性別、駕駛經(jīng)驗(yàn)、駕駛疲勞、飲酒和藥物等因素的影響。

        (4)駕駛技能。是指在應(yīng)激情況下駕駛?cè)俗鞒稣_駕駛操作的能力。熟練的駕駛技能是安全行車的重要保障。

        2.2 車的因素

        車輛是交通事故的載體,在引發(fā)交通事故的諸多因素中車輛因素約占10%。容易引發(fā)應(yīng)激交通事件的最主要車輛因素包括:1)制動(dòng)不良或失效。在遇到緊急情況時(shí),車輛無(wú)法及時(shí)減速或停車,容易發(fā)生碰撞。2)轉(zhuǎn)向失靈。在遇到緊急情況時(shí),駕駛?cè)藷o(wú)法通過(guò)方向盤(pán)控制車輛的行駛方向,容易出現(xiàn)避讓不及現(xiàn)象。多種因素的共同作用則會(huì)導(dǎo)致更加危險(xiǎn)的狀況。

        2.3 道路(環(huán)境)因素

        道路(環(huán)境)作為引發(fā)交通事故的重要因素,對(duì)交通安全有著重要作用,甚至在有些特殊條件下起決定性的作用。道路(環(huán)境)因素一般分為道路環(huán)境和自然環(huán)境。城市道路環(huán)境具有以下特點(diǎn):1)交通組成復(fù)雜,混合交通現(xiàn)象嚴(yán)重。2)平面交叉路口多,交通沖突嚴(yán)重。3)建筑物、廣告牌等障礙物多,容易遮擋人的視野,增加了交通事故發(fā)生的可能性。4)違章行為多,安全風(fēng)險(xiǎn)大。機(jī)動(dòng)車常見(jiàn)違章行為有搶道、逆行、違章轉(zhuǎn)彎及隨意變更車道等;行人、騎自行車人常見(jiàn)違章行為有闖紅燈、占用機(jī)動(dòng)車道等。這些特點(diǎn)往往造成很多交通沖突,使駕駛?cè)伺c其他交通參與者出現(xiàn)緊急事件的情況增加。

        3 應(yīng)激交通事件調(diào)查

        3.1 應(yīng)激交通事件分類及構(gòu)建

        在西安市的主要城市道路進(jìn)行實(shí)車錄像采集應(yīng)激交通事件數(shù)據(jù),結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研,對(duì)典型應(yīng)激交通事件場(chǎng)景進(jìn)行分類,共得出10個(gè)類別、130多個(gè)應(yīng)激交通事件(見(jiàn)圖1)。

        圖1 典型應(yīng)激交通事件發(fā)生概率

        利用FORUM 8三維虛擬軟件構(gòu)建應(yīng)激交通事件場(chǎng)景,考慮到應(yīng)激交通事件場(chǎng)景的典型性和完整性,共構(gòu)建25個(gè)典型應(yīng)激交通事件場(chǎng)景進(jìn)行研究(見(jiàn)圖2、圖3)。

        圖2 車輛與自行車的沖突

        圖3 車輛與公交車的沖突

        3.2 應(yīng)激交通事件問(wèn)卷調(diào)查

        應(yīng)激交通事件用發(fā)生頻率和危險(xiǎn)程度兩個(gè)指標(biāo)

        進(jìn)行評(píng)價(jià),發(fā)生頻率等級(jí)為高=3分、中=2分、低= 1分,危險(xiǎn)程度等級(jí)為高=3分、中=2分、低=1分。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查對(duì)不同應(yīng)激交通事件進(jìn)行評(píng)價(jià),共發(fā)放問(wèn)卷270份,實(shí)際回收256份,剔除信息缺失量較多、明顯胡亂作答的問(wèn)卷,得到有效問(wèn)卷234份,有效回收率為86.7%。

        對(duì)所回收有效問(wèn)卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在被調(diào)查對(duì)象中,熟練駕駛?cè)?00人,占總調(diào)查表的42.7%;非熟練駕駛?cè)?34人,占57.3%。從年齡、性別、駕齡、駕駛里程、是否為職業(yè)駕駛員等方面對(duì)被調(diào)查對(duì)象進(jìn)行分析,結(jié)果見(jiàn)表1。

        表1 被調(diào)查對(duì)象的背景信息

        3.3 應(yīng)激交通事件分析

        應(yīng)激事件的危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率對(duì)應(yīng)激事件的評(píng)估相當(dāng)關(guān)鍵,其數(shù)值大小可直觀發(fā)映應(yīng)激事件對(duì)道路交通安全的影響。主要通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查確定危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率。

        3.3.1 權(quán)重的確定

        一般而言,熟練駕駛?cè)说鸟{駛經(jīng)驗(yàn)較豐富,遇到的危險(xiǎn)場(chǎng)景較多,且具有較成熟的應(yīng)對(duì)技巧。與非熟練駕駛?cè)讼啾?,熟練駕駛?cè)藢?duì)應(yīng)激場(chǎng)景的認(rèn)識(shí)更具有可參考性,所占的權(quán)重值較大。權(quán)重一般采用專家調(diào)查法或主層次分析法確定,記熟練駕駛?cè)撕头鞘炀汃{駛?cè)说臋?quán)重分別為α1和α2,通過(guò)專家打分,得α1和α2分別為0.6、0.4。

        3.3.2 危險(xiǎn)程度分析

        危險(xiǎn)程度集中反映該應(yīng)激事件場(chǎng)景的應(yīng)激性。記熟練駕駛?cè)撕头鞘炀汃{駛?cè)藢?duì)應(yīng)激交通事件危險(xiǎn)程度的評(píng)價(jià)值分別為D1、D2,則應(yīng)激交通事件危險(xiǎn)程度的加權(quán)值D3=α1D1+α2D2,計(jì)算得各應(yīng)激事件場(chǎng)景的危險(xiǎn)程度見(jiàn)表2。

        表2 應(yīng)激事件場(chǎng)景危險(xiǎn)程度得分

        3.3.3 發(fā)生頻率分析

        發(fā)生頻率集中反映應(yīng)激事件場(chǎng)景的典型性和代表性。記F1、F2分別為熟練和非熟練駕駛?cè)藢?duì)場(chǎng)景發(fā)生頻率的評(píng)價(jià)值,則應(yīng)激事件場(chǎng)景的發(fā)生頻率加權(quán)值F3=α1F1+α2F2,計(jì)算得各應(yīng)激事件場(chǎng)景的發(fā)生頻率見(jiàn)表3。

        表3 應(yīng)激事件場(chǎng)景的發(fā)生頻率

        4 應(yīng)激交通事件分析及信息庫(kù)的建立

        4.1 應(yīng)激交通事件場(chǎng)景歸類與分析

        城市道路環(huán)境中的應(yīng)激事件主要包括車輛與車

        輛、車輛與自行車、車輛與行人及特殊天氣下的應(yīng)激事件。其中:車輛與車輛應(yīng)激事件包括交叉路口發(fā)生沖突(視線不良),追尾沖突,超車時(shí)發(fā)生沖突,駛?cè)?、離開(kāi)車道的車輛發(fā)生沖突,換道時(shí)發(fā)生沖突;車輛與自行車應(yīng)激事件包括與橫穿道路的騎自行車人發(fā)生沖突、在轉(zhuǎn)彎時(shí)與騎車人發(fā)生沖突;車輛與行人應(yīng)激事件包括與突然橫穿道路的行人發(fā)生沖突、與突然下車的乘員發(fā)生沖突、與行駛公交車后面的行人發(fā)生沖突、與停駛公交車前突然竄出的行人發(fā)生沖突、在交叉路口轉(zhuǎn)彎時(shí)與行人發(fā)生沖突;特殊天氣下的應(yīng)激事件包括霧天環(huán)境下的沖突、雪天環(huán)境下的沖突、雨天環(huán)境下的沖突、夜間情況下的沖突。

        針對(duì)每種應(yīng)激事件,分別從應(yīng)激事件的引發(fā)者、被影響者、形成原因、出現(xiàn)形式、可能后果及避免措施等方面進(jìn)行分析,探索應(yīng)激事件發(fā)生機(jī)理,提出相應(yīng)對(duì)策。

        4.2 應(yīng)激交通事件信息庫(kù)建立

        為了更直觀地展現(xiàn)交通應(yīng)激場(chǎng)景,使用Visual C++和Access數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)激交通事件數(shù)據(jù)庫(kù)(見(jiàn)圖4)。利用該數(shù)據(jù)庫(kù),可通過(guò)選擇天氣情況、車輛行駛狀態(tài)查看城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件的場(chǎng)景特點(diǎn)和示意圖片;通過(guò)查看數(shù)據(jù)庫(kù)操作界面,使用者可認(rèn)識(shí)到該應(yīng)激事件的引發(fā)者、引發(fā)原因、被影響者、出現(xiàn)形式、可能后果及相應(yīng)避免措施;更重要的是可使使用者對(duì)各種應(yīng)激事件的危險(xiǎn)程度有充分的認(rèn)識(shí),從而在駕駛過(guò)程中盡量減少此類事故的發(fā)生。

        5 結(jié)語(yǔ)

        該文通過(guò)分析城市道路環(huán)境中應(yīng)激交通事件的影響因素,明確了各因素對(duì)應(yīng)激交通事件的影響機(jī)理;通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查,提出以危險(xiǎn)程度和發(fā)生頻率作為應(yīng)激交通事件的評(píng)價(jià)指標(biāo);考慮到典型性和代表性,選擇25個(gè)應(yīng)激事件建立了應(yīng)激事件數(shù)據(jù)庫(kù),為開(kāi)展城市道路駕駛?cè)藨?yīng)激操作行為研究提供理論支持。

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        U491.3

        A

        1671-2668(2016)06-0041-04

        2016-06-01

        教育部“長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃”(IRT1286);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(310822151028;310822161006;310822161009)

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