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      營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評價(jià)系統(tǒng)研究*

      2013-08-21 08:12:32王生昌李良敏楊立本邱兆文
      交通信息與安全 2013年1期
      關(guān)鍵詞:營運(yùn)反應(yīng)時(shí)間均值

      王生昌 李良敏 楊立本 邱兆文

      (長安大學(xué)汽車學(xué)院 西安710064)

      0 引 言

      研究表明,駕駛?cè)巳后w中存在著一部分駕駛?cè)溯^其他人更易發(fā)生交通事故,且發(fā)生過事故的駕駛?cè)酥貜?fù)發(fā)生事故的概率較高的現(xiàn)象,這一現(xiàn)象稱為事故傾向性[1],這部分駕駛?cè)朔Q為“事故多發(fā)者”。這些駕駛?cè)酥匀菀装l(fā)生交通事故,主要與他們的心理、生理素質(zhì)有關(guān)。因?yàn)槭鹿蕛A向性的存在,引出了“一些人適合于從事駕駛職業(yè),另一些人則不適宜從事駕駛職業(yè)”的所謂駕駛適宜性,特別是以駕駛作為職業(yè)的營運(yùn)車輛駕駛?cè)?,如果不適宜的人員進(jìn)入職業(yè)駕駛?cè)岁?duì)伍,將給道路交通安全埋下極大隱患。

      國內(nèi)外圍繞駕駛適宜性展開了大量研究,取得了豐碩的研究成果[2-9]。2001年交通部頒布了JT/T442-2001《營運(yùn)車輛汽車駕駛員適宜性檢測評價(jià)方法》。從近年來成果的應(yīng)用情況看,目前駕駛適宜性檢測指導(dǎo)性還不夠強(qiáng),檢測指標(biāo)體系不夠完善,評價(jià)方法有待進(jìn)一步改進(jìn)。特別是對道路運(yùn)輸駕駛員適宜性甄別、檢測指標(biāo)體系及評價(jià)方法還需進(jìn)一步研究。

      針對這一現(xiàn)象,本課題在分析營運(yùn)車輛駕駛特點(diǎn)及影響營運(yùn)車輛駕駛?cè)税踩{駛的心理、生理因素的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評價(jià)指標(biāo)體系,研究確定了適宜性評價(jià)指標(biāo)的閾值及權(quán)重,并建立了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型,同時(shí)通過863名駕駛員的示范應(yīng)用,檢驗(yàn)了所建立檢測系統(tǒng)的可靠性和有效性。

      1 營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性指標(biāo)體系建立

      對駕駛適宜性的影響因素進(jìn)行分析研究,結(jié)合營運(yùn)車輛駕駛?cè)寺殬I(yè)特點(diǎn),參照日本等國對職業(yè)駕駛?cè)诉m宜性檢測指標(biāo)的要求,綜合考慮評價(jià)指標(biāo)的實(shí)際可檢測性和檢測項(xiàng)目的可行性,篩選出相對獨(dú)立且能全面反映營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性的測評指標(biāo),包括速度估計(jì)、選擇反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)錯誤次數(shù)、動體視力、處置判斷、暗適應(yīng)、夜間視力、深度知覺、風(fēng)險(xiǎn)感知中心及周邊反應(yīng)時(shí)間和反應(yīng)錯誤次數(shù)、緊急反應(yīng)/連續(xù)緊急反應(yīng),共14項(xiàng)測評指標(biāo)。

      2 單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)制定

      2.1 樣本采集與篩選

      2.1.1 數(shù)據(jù)采集

      本項(xiàng)目利用自主研發(fā)的駕駛適宜性檢測設(shè)備,在福建、江蘇、安徽3省區(qū)4個(gè)汽車運(yùn)輸公司設(shè)立檢測點(diǎn),檢測從事3年以上營運(yùn)車輛駕駛的營運(yùn)車輛駕駛?cè)? 167人,并調(diào)查獲取了其3年內(nèi)安全行車情況及事故記錄。

      2.1.2 樣本篩選

      對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行了科學(xué)的篩選,去除調(diào)查項(xiàng)目不完整、不穩(wěn)定和異常數(shù)據(jù),使其具有良好的穩(wěn)定性和代表性,并對重復(fù)多次檢測的指標(biāo)進(jìn)行了2次處理:對于重復(fù)5次以上的檢測指標(biāo),在數(shù)據(jù)分析前剔除多次檢測數(shù)據(jù)的最大值與最小值;對于進(jìn)行3次重復(fù)檢測的深度知覺檢測指標(biāo),剔除檢測數(shù)據(jù)的最大值。

      單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)制定流程見圖1。

      圖1 單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)制定流程Fig.1 Establish process of single assessment index

      2.2 單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)的確定

      2.2.1 評價(jià)指標(biāo)的選擇

      在所確定的檢測指標(biāo)體系中,單次檢測指標(biāo)直接采用檢測值作為評價(jià)指標(biāo);對于多次重復(fù)檢測的指標(biāo),分析了檢測數(shù)據(jù)不同統(tǒng)計(jì)量(均值、變動率、極差值)與事故特性之間的相關(guān)性,選擇相關(guān)性最為顯著的統(tǒng)計(jì)量作為該項(xiàng)檢測評價(jià)指標(biāo),避免了JT/T 442-2001《職業(yè)汽車駕駛員適應(yīng)性檢測評價(jià)方法》采用單一統(tǒng)計(jì)量均值作為評價(jià)指標(biāo)的弊端。

      經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),深度知覺、動體視力、風(fēng)險(xiǎn)感知中心反應(yīng)時(shí)間、周邊反應(yīng)時(shí)間等4項(xiàng)檢測指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著,采用均值作為評價(jià)指標(biāo)值;選擇反應(yīng)時(shí)間、緊急反應(yīng)時(shí)間的變動率與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著,采用變動率作為評價(jià)指標(biāo)值;速度估計(jì)的誤差均值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著,采用誤差均值作為該項(xiàng)檢測指標(biāo)的評價(jià)指標(biāo)值;連續(xù)緊急反應(yīng)檢測數(shù)值的極差值與事故次數(shù)關(guān)系最為顯著,采用極差值作為該項(xiàng)檢測指標(biāo)的評價(jià)指標(biāo)值。

      2.2.2 檢測指標(biāo)與年齡的相關(guān)性分析

      研究結(jié)果表明,年齡對與駕駛適宜性相關(guān)的生理、心理指標(biāo)有很大影響[10]。本項(xiàng)目采用典型兩變量之間的相關(guān)性分析法,對檢測項(xiàng)目的評價(jià)指標(biāo)與駕駛員年齡進(jìn)行了相關(guān)性分析,將與年齡相關(guān)系數(shù)較大的暗適應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)感知周邊反應(yīng)時(shí)間的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了年齡段的劃分,以40歲為界,分為41歲以上和40歲以下(包括40歲)2個(gè)年齡段。

      2.2.3 檢測設(shè)備有效性分析

      通過獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)判斷事故組與非事故組的檢測指標(biāo)值是否存在顯著性差異,繼而評價(jià)檢測設(shè)備的有效性。

      獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)要求樣本總體服從或近似服從正態(tài)分布。采用P-P圖法檢測樣本總體是否服從正態(tài)分布。經(jīng)分析,14項(xiàng)檢測指標(biāo)中,P-P圖各點(diǎn)均近似呈1條直線,表明所有指標(biāo)均服從正態(tài)分布,滿足T檢驗(yàn)使用前提條件。

      獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)結(jié)果表明,事故組和非事故組駕駛員的各項(xiàng)檢測指標(biāo)數(shù)值均存在顯著性差異,驗(yàn)證了所選擇檢測設(shè)備對駕駛適宜性檢測的有效性。

      2.2.4 單一事故特征相關(guān)性分析

      評價(jià)駕駛?cè)说氖鹿是闆r可采用3個(gè)特征因素:事故級別、事故責(zé)任、事故次數(shù)。制定各單項(xiàng)檢測指標(biāo)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí),采用單因素方差分析評價(jià)檢測數(shù)據(jù)與單一事故特征在不同水平下的相關(guān)程度,選擇相關(guān)性最強(qiáng)的事故特征作為制定單項(xiàng)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考。

      經(jīng)分析,事故次數(shù)與檢測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性最強(qiáng),可作為建立評價(jià)指標(biāo)時(shí)的參考。

      2.2.5 單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)閾值確定

      對各檢測指標(biāo)樣本進(jìn)行 K-均值聚類[11]分析。以聚類結(jié)果為基礎(chǔ),參考類內(nèi)各事故次數(shù)對應(yīng)人數(shù)及其百分比以及事故多發(fā)次數(shù)在本類次數(shù)中的百分比,將聚類結(jié)果合并為4類(優(yōu)良、一般、要注意、較差),其中,“優(yōu)良”和“要注意”所占比率比較小,“一般”所占比率最大,“較差”是在檢測工作中要進(jìn)行淘汰的對象,所占比率控制在5%左右。各評價(jià)指標(biāo)閾值見表1。

      3 綜合評價(jià)指標(biāo)制定

      由于各單項(xiàng)指標(biāo)僅能反映駕駛?cè)四骋环矫嫔?、心理素質(zhì)的優(yōu)或劣。為了全面評價(jià)駕駛?cè)说鸟{駛適宜性,需要綜合各方面的適宜性指標(biāo),制定出綜合評價(jià)指標(biāo),其制定流程見圖2。

      表1 駕駛適宜性單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)閾值Tab.1 Thresholds of single assessment index

      圖2 綜合評價(jià)指標(biāo)制定流程Fig.2 Establish process of integrated assessment index

      3.1 檢測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

      由于各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)的數(shù)值大小差異較大,單位也不統(tǒng)一,需按下式對各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

      式中:Yi為第i項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值;Xi為第i項(xiàng)指標(biāo)待標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值;Xmin為第i項(xiàng)指標(biāo)樣本內(nèi)最小值;Xmax為第i項(xiàng)指標(biāo)樣本內(nèi)最大值。

      另外,在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí),還應(yīng)考慮到綜合指標(biāo)中各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)趨勢的統(tǒng)一性,需要對數(shù)據(jù)作趨同化處理,在所有的單項(xiàng)指標(biāo)中有13項(xiàng)數(shù)據(jù)都是數(shù)值較小時(shí)表示駕駛?cè)嗽擁?xiàng)對應(yīng)素質(zhì)較好,只有動體視力不同,應(yīng)作趨同化處理。故對動體視力作趨同化處理(用1減去標(biāo)準(zhǔn)化后的值),使得各項(xiàng)檢測指標(biāo)的數(shù)據(jù)同時(shí)在較小時(shí)反映駕駛?cè)藢?yīng)項(xiàng)素質(zhì)較好。

      3.2 標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)的相關(guān)性分析

      按照式(2)計(jì)算各單項(xiàng)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)各單項(xiàng)指標(biāo)間存在一定的相關(guān)性,說明各變量在反映同一信息時(shí)存在一定的重疊,需要構(gòu)建相互獨(dú)立的新指標(biāo)。

      3.3 構(gòu)建獨(dú)立新指標(biāo)

      采用因子分析法[12]來形成獨(dú)立的新指標(biāo)。計(jì)算各指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率,發(fā)現(xiàn)前11個(gè)獨(dú)立因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到88.225%,故提取了前11個(gè)因子,得到11個(gè)相互獨(dú)立的新指標(biāo),減少了指標(biāo)數(shù)量,且能較全面的反映原始指標(biāo)的信息。

      3.4 綜合評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

      計(jì)算各項(xiàng)新指標(biāo)與事故次數(shù)之間的相關(guān)系數(shù),各相關(guān)系數(shù)的絕對值與各相關(guān)系數(shù)絕對值之和的比值即為各項(xiàng)新指標(biāo)反映適宜性的權(quán)系數(shù),將各新指標(biāo)乘以權(quán)系數(shù)并累加,即可得到駕駛適宜性的綜合評定模型:

      式中:X1~X11分別為速度估計(jì)誤差均值、選擇反應(yīng)錯誤次數(shù)、選擇反應(yīng)時(shí)間變動率、深度知覺判斷誤差均值、動體視力均值、暗適應(yīng)時(shí)間、處置判斷錯誤次數(shù)、夜間視力等級、緊急反應(yīng)時(shí)間變動率、連續(xù)緊急反應(yīng)時(shí)間極差值、中心反應(yīng)時(shí)間均值、中心反應(yīng)錯誤次數(shù)、周邊反應(yīng)時(shí)間均值、周邊反應(yīng)錯誤次數(shù)。

      3.5 綜合評價(jià)指標(biāo)閾值的確定

      對綜合評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)采用K-均值聚類方法進(jìn)行聚類,形成各個(gè)級別的判定閾值,見表2。

      表2 綜合評價(jià)指標(biāo)閾值Tab.2 Thresholds of integrated assessment index

      4 示范應(yīng)用

      本項(xiàng)目在四川、河南、江蘇、安徽4省區(qū)進(jìn)行了示范應(yīng)用,共檢測營運(yùn)車輛駕駛?cè)?53人。

      通過四川省示范應(yīng)用驗(yàn)證了標(biāo)準(zhǔn)對篩選事故多發(fā)駕駛員的作用;河南省鄭州汽運(yùn)集團(tuán)的示范應(yīng)用驗(yàn)證了標(biāo)準(zhǔn)對各組別駕駛員比例的劃分有效性;江蘇省南通汽運(yùn)集團(tuán)和安徽省合肥客運(yùn)總公司的示范應(yīng)用充分驗(yàn)證了測試設(shè)備檢測數(shù)據(jù)具有良好的可重復(fù)性。通過以上4個(gè)示范點(diǎn)不同目的示范應(yīng)用,有力地證明了設(shè)備的有效性及評價(jià)指標(biāo)的可行性。

      5 結(jié) 論

      1)選取14項(xiàng)檢測指標(biāo),構(gòu)建了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性甄別檢測評價(jià)指標(biāo)體系。

      2)選取5 167名營運(yùn)車輛駕駛?cè)藰颖具M(jìn)行檢測,調(diào)查統(tǒng)計(jì)其近3年來的駕駛行為與交通事故,綜合運(yùn)用獨(dú)立兩樣本t檢驗(yàn)、單因素方差分析、K-均值聚類和因子分析等數(shù)學(xué)方法,研究確定了適宜性評價(jià)指標(biāo)的閾值及權(quán)重,并建立了營運(yùn)車輛駕駛?cè)诉m宜性多元甄別模型。

      3)通過示范應(yīng)用檢驗(yàn)了評價(jià)指標(biāo)的可行性。

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