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        基于UBI與AHP的貨車安全性評(píng)分機(jī)制

        2021-08-05 08:01:58肖澧曾娟
        科技與創(chuàng)新 2021年14期
        關(guān)鍵詞:駕駛員安全性評(píng)價(jià)

        肖澧,曾娟

        (武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院,湖北 武漢430000)

        1 前言

        1.1 貨車交通事故統(tǒng)計(jì)

        據(jù)公安部交管局的數(shù)據(jù)顯示,2016年,全國(guó)的貨車保有量總計(jì)達(dá)到1 351.77萬(wàn)輛,全國(guó)的道路交通事故總計(jì)212 846起,共造成63 093人死亡,這其中由貨車所造成的交通事故為5.04萬(wàn)起,占汽車交通事故總數(shù)的30.5%,造成死亡人數(shù)達(dá)2.5萬(wàn)人。2017年全國(guó)的貨車保有量總計(jì)達(dá)到1 368.62萬(wàn)輛,全國(guó)所發(fā)生的道路交通事故總計(jì)有203 049起,所造成的人員傷亡達(dá)到了18 599人,而由貨車所造成的交通事故約占交通事故總數(shù)的20%,造成了大量的人員傷亡。2018年中國(guó)的貨車保有量總計(jì)達(dá)到2 567.82萬(wàn)輛,由載運(yùn)貨車所導(dǎo)致的交通事故約占全國(guó)道路交通事故總數(shù)的20%,造成的死亡人數(shù)則占到了總數(shù)的30%,由此可見(jiàn)中國(guó)交通事故的總量依然巨大,尤其是由貨車所造成的交通事故形勢(shì)依然嚴(yán)峻,而且由貨車所造成的事故往往都是重大事故,帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失巨大。

        1.2 貨車相關(guān)特征

        絕大多數(shù)轎車軸距在3 000 mm以下,車身的質(zhì)量一般在2 t以內(nèi),其車體小,操縱靈巧,在轉(zhuǎn)彎、變道、加減速等方面與大貨車相比更靈活,而大貨車軸距大,車身長(zhǎng)而寬且高,從而使司機(jī)在駕駛過(guò)程中的側(cè)、后方視野盲區(qū)加大,影響行車安全,其自重大,再加上載貨質(zhì)量,重型貨車可重達(dá)幾十噸,在操作駕駛方面顯得比較笨重,它的便捷性、靈敏度并不高,駕駛操作的難度大;貨車在載貨后質(zhì)心位置會(huì)變高,且質(zhì)心可能會(huì)偏離貨車縱向中心軸線,所以在急轉(zhuǎn)彎或變道時(shí)容易引起側(cè)翻;貨車駕駛明顯對(duì)駕駛員的技術(shù)要求較高,需要時(shí)刻預(yù)算車輛體積、長(zhǎng)度和剎車距離。另一個(gè)很普遍的問(wèn)題是貨車司機(jī)在“多拉快跑多賺錢”的思維影響下,往往會(huì)既超載又超速,并且常常疲勞駕駛,這對(duì)貨車的安全性影響極大。

        貨車的大質(zhì)量使車輛行駛時(shí)慣性力更大,剎車距離更長(zhǎng),其制動(dòng)器抗熱衰退性減弱,貨車若是長(zhǎng)時(shí)間采取制動(dòng),比如在一些山區(qū)道路有著很長(zhǎng)的下坡路,由于司機(jī)駕駛經(jīng)驗(yàn)不足,制動(dòng)器在長(zhǎng)時(shí)間工作或連續(xù)緊急制動(dòng)情況下就會(huì)因?yàn)槟Σ吝^(guò)熱,導(dǎo)致摩擦系數(shù)降低,這樣就會(huì)影響剎車效果,甚至使制動(dòng)失效,這對(duì)很少或沒(méi)有跑過(guò)山路的貨車司機(jī)而言,是極度危險(xiǎn)的,并且目前國(guó)內(nèi)貨車大多數(shù)都是平頭駕駛室,因此,在發(fā)生正面碰撞或追尾時(shí)對(duì)駕駛員的威脅非常大,前方障礙物會(huì)直接撞擊駕駛室。

        1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

        1.3.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

        自21世紀(jì)以來(lái)中國(guó)的汽車保有量不斷增長(zhǎng),由于車輛客觀狀態(tài)參數(shù)、駕駛員主觀原因、行車環(huán)境等各方面因素的影響,中國(guó)的交通事故發(fā)生的概率也不斷增大。而目前中國(guó)對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)UBI以及相應(yīng)評(píng)分機(jī)制的運(yùn)用仍處于起步階段,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上還沒(méi)有成熟的UBI產(chǎn)品及統(tǒng)一的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。彭江琴在文獻(xiàn)[1]中根據(jù)文獻(xiàn)[2]中的因子選擇原則,選取了四急(急加速、急減速、急剎車、急轉(zhuǎn)彎)和連續(xù)行駛時(shí)間這五項(xiàng)為駕駛行為分析的影響因子,針對(duì)駕駛行為評(píng)分中確定指標(biāo)和分值下的若干備選選項(xiàng),對(duì)不同車型、職業(yè)等做不同的分析,同時(shí)結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)行業(yè)專家的建議,確定駕駛行為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的備選選項(xiàng)和對(duì)應(yīng)分值。朱爽在文獻(xiàn)[2]中基于車險(xiǎn)費(fèi)率厘定方法,先分析了影響駕駛安全的因素,在四大原則基礎(chǔ)下,選取了月總行駛里程、工作日早晚高峰行車時(shí)間、急加急減急轉(zhuǎn)彎次數(shù)等因素作為指標(biāo),利用熵權(quán)——層次分析集成賦權(quán)法來(lái)確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,對(duì)所采集到的各個(gè)因素的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類并結(jié)合保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)專家的意見(jiàn),確定了駕駛行為評(píng)分模型的備選答案及其分值。

        1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀

        早在20世紀(jì)初,國(guó)外就有研究學(xué)者提出了基于駕駛員駕駛行為習(xí)慣的車險(xiǎn)定價(jià)理論,稱之為UBI。1989年BUTLER提出了只考慮駕駛里程的單一保費(fèi)模式,除行駛里程因素外,他認(rèn)為駕駛行為也是非常重要的因素[3]。RONALD利用交通事故數(shù)據(jù)分析得出不同年齡、性別和地區(qū)的事故發(fā)生率存在差異,這說(shuō)明了非車輛因素對(duì)道路交通事故發(fā)生存在著影響[4]。Allstate公司的車險(xiǎn)產(chǎn)品服務(wù)項(xiàng)目DriveWise調(diào)整保險(xiǎn)費(fèi)率的依據(jù)是駕駛員的歷史駕駛行為習(xí)慣數(shù)據(jù)[5]。該項(xiàng)目以駕駛員的車輛行駛里程、出險(xiǎn)記錄、駕駛行為習(xí)慣為主要影響因子計(jì)算出駕駛員的安全駕駛行為評(píng)分,車險(xiǎn)保費(fèi)優(yōu)惠率隨評(píng)分分值不同進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。而且公司還會(huì)將車主詳細(xì)的行車數(shù)據(jù)信息上傳到公司官網(wǎng)上以供車主查看,鼓勵(lì)其養(yǎng)成良好的行車行為習(xí)慣。

        1.4 小結(jié)

        綜上所述,在交通事故中,貨車類交通事故占了很大比例,而貨車交通事故往往是重大事故,這和貨車的車輛特征關(guān)系密切,而國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者或機(jī)構(gòu)在對(duì)汽車安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),選取的指標(biāo)因素雖然都是極具代表性的,但總歸是在探討汽車安全性這一大類,缺少對(duì)大型貨車的研究分析,因此,在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討貨車的安全性是很有必要的。

        2 層次分析模型的建立

        2.1 技術(shù)理論支持

        車聯(lián)網(wǎng)(IOV,Internet of Vehicles)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通領(lǐng)域的典型應(yīng)用,是“人車路”協(xié)同的系統(tǒng),車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一般有“端管云”三個(gè)層次[6]。大數(shù)據(jù)(Big Data)是巨量數(shù)據(jù)集合,大數(shù)據(jù)不僅是大量的數(shù)據(jù),更是有別于常規(guī)軟件工具收集、管理和處理數(shù)據(jù)的技術(shù)集合,大數(shù)據(jù)具有“大雜低快”4V的特性,即大量(Volume)、多樣(Variety)、低價(jià)值密度(Value)和高速(Velocity)車聯(lián)網(wǎng)的“端管云”是UBI車險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。從車載智能終端所獲取的車輛動(dòng)態(tài)、位置、交換文字、語(yǔ)音等信息,到利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫说膶?shí)時(shí)分析、清洗、存儲(chǔ)和運(yùn)用,處理結(jié)果又實(shí)時(shí)傳遞回行車中的人和車,構(gòu)成“人車路”的實(shí)時(shí)協(xié)同系統(tǒng),不僅可以改善駕乘舒適性、提高安全性,也能為保險(xiǎn)公司所用,UBI車險(xiǎn)產(chǎn)品就是這些數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用[7]。

        2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇

        歐美日等國(guó)家和地區(qū)的UBI車險(xiǎn)服務(wù)產(chǎn)品主要有G-Book、MeinCopilot、RateMyDrive、Snapshot、State Farm等,這些產(chǎn)品在車輛安全性評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇上大都選取了急加速、急減速、急轉(zhuǎn)彎、行駛里程、超速次數(shù)和行駛時(shí)間,綜合文獻(xiàn)[1-3]中的評(píng)價(jià)指標(biāo),并且結(jié)合貨車的固有特征,本定環(huán)境(A3)作為貨車安全性評(píng)分的1級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo),選取載重(A11)、車齡(A12)、月均行駛里程(A13)、月疲勞駕駛時(shí)長(zhǎng)(A21)、月均超速駕駛時(shí)長(zhǎng)(A22)、月均大加速度次數(shù)(A23)、路況等級(jí)(A31)、天氣(A32)、行駛地區(qū)(A33)作為2級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

        2.3 層次模型構(gòu)建

        貨車安全性評(píng)分AHP層級(jí)關(guān)系如圖1所示。

        圖1 貨車安全性評(píng)分AHP層級(jí)關(guān)系圖

        2.4 AHP計(jì)算步驟

        2.4.1 構(gòu)造判斷矩陣P=(Pij)

        如下為判斷矩陣P,Pij表示元素i相比于元素j的重要程度。

        2.4.2 一致性檢驗(yàn)

        計(jì)算過(guò)程如下。

        計(jì)算判斷矩陣特征向量:

        計(jì)算判斷矩陣最大特征根:

        計(jì)算一致性因子:

        檢驗(yàn):

        當(dāng)CR<0.1時(shí),認(rèn)為矩陣一致性可以接受;當(dāng)CR≥0.1時(shí),應(yīng)該對(duì)判斷矩陣做適當(dāng)修正,直到滿足一致性校驗(yàn)。在根據(jù)最大特征根標(biāo)準(zhǔn)化之后,判斷矩陣的特征向量可作為權(quán)重向量。

        2.5 主觀權(quán)重的求取

        2.5.1 矩陣的確立

        一級(jí)指標(biāo)層如表1所示。二級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣A1、A2、A3分別如表2、表3、表4所示。

        表1 一級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣Z

        表2 二級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣A1

        表3 二級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣A2

        表4 二級(jí)指標(biāo)層判斷矩陣A3

        2.5.2 一致性檢驗(yàn)

        對(duì)行業(yè)專家給出的貨車安全性評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性的判斷矩陣進(jìn)行合理性驗(yàn)證,當(dāng)CR<0.1時(shí),即可求出權(quán)重值。

        一級(jí)指標(biāo)層權(quán)重結(jié)果:CR=0.005 3<0.1,因此ω=[ω1,ω2,ω3]T=[0.160 3,0.690 8,0.148 8]T。

        二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo):CR1=0.051 6<0.1,因此ω1=[ω11,ω12,ω13]T=[0.412 6,0.259 9,0.327 5]T。CR2=0.008 8<0.1,因此ω2=[ω21,ω22,ω23]T=[0.457 9,0.416 1,0.126 0]T。CR3=0.051 6<0.1,因此ω3=[ω31,ω32,ω33]T=[0.493 4,0.195 8,0.310 8]T。

        通過(guò)一致性檢驗(yàn)數(shù)據(jù),各層級(jí)CR所求得的數(shù)值均小于0.1,充分說(shuō)明本文所建立的評(píng)定指標(biāo)體系的科學(xué)合理性。

        2.5.3 各安全性評(píng)價(jià)因子權(quán)重

        各安全性評(píng)價(jià)因子權(quán)重如表5所示。

        表5 各指標(biāo)因子權(quán)重分布(單位:%)

        2.5.4 權(quán)重結(jié)果分析及評(píng)分模型確立

        表5 中的結(jié)果表明,通過(guò)AHP模型計(jì)算得到的駕駛員主觀行為占到了總權(quán)重的69.08%,在一級(jí)指標(biāo)中占比最大,即駕駛員主觀行為對(duì)貨車安全性影響最大,貨車客觀狀態(tài)參數(shù)及不確定行車環(huán)境所占比例相差不大,因此本研究借鑒彭紅[8]基于模糊AHP的個(gè)人信用評(píng)分模型研究方法,并根據(jù)各個(gè)因子權(quán)重及專家建議,確立如表6所示的評(píng)分模型[8]。

        表6 評(píng)分模型表

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文在道路交通安全影響因素和駕駛行為分析的基礎(chǔ)上,利用AHP得出影響貨車安全性因素的權(quán)重值。根據(jù)權(quán)重比例給各個(gè)影響因素分配分值,在此基礎(chǔ)上便可依據(jù)駕駛員某一時(shí)間段內(nèi)的駕駛情況,計(jì)算出“貨車安全性評(píng)分”,依此動(dòng)態(tài)地調(diào)整車險(xiǎn)費(fèi)率值,保證了車險(xiǎn)的合理性和差異性,同時(shí)也有助于駕駛員培養(yǎng)良好的駕駛習(xí)慣,減少交通事故的發(fā)生。

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