Исследование безопасности дорожного движения с позиции информационной загрузки водителя

Водитель понимает сложившиеся режимы дорожного движения и установленные правила, ориентируясь на поступающую к нему через зрительный аппарат информацию, однако психофизические возможности по анализу данных человеком ограничены. Это должны учитывать дорожные организации в своей деятельности. Необходимо установить обоснованный информационный предел, поэтому целью работы стала разработка алгоритма анализа взгляда водителя при движении на автомобильном транспорте для определения информационного перегруза. Данный показатель позволит охарактеризовать ДТП.
Оценка аварийности на автомобильном транспорте — многогранная задача, которую пытались решить ученые в мире. Предпринимались попытки и с позиции информационной загрузки водителя, но до сих пор нет обоснованных информационных пределов, после которых происходит недооценка сложившихся режимов движения, поэтому данная работа актуальна с научной и практической точек зрения.
Современные технологии расширили возможности по обработке данных, в том числе в области компьютерного зрения. Применен подход видеоокулографии. Разработан программный прототип отслеживания взгляда по изменению положения зрачков в кадре видеопотока.
Взгляд водителя регистрируется через координатные точки x, y. После подготовки алгоритма для записи данных и обустройства специальными техническими средствами автомобиля совершен тестовый заезд по местам концентрации ДТП, собрана информация. Для достоверности выводов регистрируемые координаты сопоставлены с объектами привлечения внимания водителя (дорожные знаки, обочины, светофоры и т.п.). Подтверждена точность программы.
Проведены исследования влияния информационной загруженности водителей на аварийность. Разработанный программный прототип имеет высокую точность, сведения табулируются и имеют исчерпывающую информативность. Исследования влияния информационной загрузки на аварийность требуют изменения подхода к подготовке и обработке данных. 

1. Te Brommelstroet M. Increase road safety or reduce road danger: challenging the mainstream road safety discourse // Traffic Safety Research. 2024. Т. 5. С. e000043. DOI: 10.55329/vfer7646

2. Papadimitriou E., Pooyan Afghari A., Tselentis D., van Gelder P. Road-safety-II: opportunities and barriers for an enhanced road safety vision // Accident Analysis & Prevention. 2022. Т. 174. С. 106723. DOI: 10.1016/j.aap.2022.106723

3. Yu.S., - Dr.D.Sh. Measuring the level of road safety through road safety audit– a case study from Himalayan expressway // International Journal For Multidisciplinary Research. 2023. Т. 5. № 5. DOI: 10.36948/ijfmr.2023.v05i05.6544

4. Пугачев И.Н., Шешера Н.Г., Григоров Д.Е. Определение эффективных широт интервалов влияния температурных режимов на интенсивность транспортного потока с использованием ранговой корреляции Спирмена // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Том 18. №3. С. 34-40

5. Пугачев И.Н., Евтюков С.С., Шешера Н.Г., Григоров Д.Е. Прогноз интенсивности транспортного потока. Обучение с учителем. Метод случайных деревьева // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Том 18. №4. С. 36-47

6. Пугачев И.Н., Шешера Н.Г., Щеглов В.И. Анализ геометрических элементов дорог с помощью современных геоинформационных систем при оценке их аварийности // Вестник гражданских инженеров. 2021. № 3 (86). С. 127-133. DOI: 10.23968/1999-5571-2021-18-3-127-133

7. Shi Sh., Tuo Yu., Pan M., Yin Ya., Chen Yu., Zhou X., Chen Ke. Signaling contracts design for build–operate–transfer roads under asymmetric traffic demand information // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2024. Т. 183. С. 103465. DOI: 10.1016/j.tre.2024.103465

8. Bas F.I., Bayrak O.U., Bayata H.F. A practical design guide for unbonded jointed plain concrete roads over deteriorated hma roads: realistic traffic loading // Coatings. 2022. Т. 12. № 12. С. 1817. DOI: 10.3390/coatings12121817

9. Zheng J., Ma L., Zhang W. Promotion of driver compliance with V2V information in car-following tasks via multimodal display // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2023. Т. 94. С. 243-253. DOI: 10.1016/j.trf.2023.02.009

10. Padial Ju.F., Casal A. Bifurcation in car-following models with time delays and driver and mechanic sensitivities // Revista de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Serie A, Matemáticas. 2022. Т. 116. № 4. С. 1-19. DOI: 10.1007/s13398-022-01307-4.

11. Song R.Sh., Wang W.B., Wang H.Ju., Guo N. An improved car-following model based on internal heterogeneity of the driver // Brazilian Journal of Physics. 2023. Т. 53. № 6. С. 144. DOI: 10.1007/s13538-023-01358-x.

12. Васильева В.В., Левшина К.В. Применение метода айтрекинга для оценки и контроля психофизического состояния водителей // Мир транспорта и технологических машин. 2021. № 4 (75). С. 58-66. DOI: 10.33979/2073-7432-2021-75-4-58-66.

13. Пугачев И.Н., Скрипко П.Б., Шешера Н.Г. Программный подход к комплексному сбору и подготовки данных об интенсивности движения транспортных средств, погодных условий и естественной освещенности в часовых интервалах // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Том 17. №10. С. 43-51

14. Stamos I. Transportation networks in the face of climate change adaptation: a review of centrality measures // Future Transportation. 2023. Т. 3. № 3. С. 878-900. DOI: 10.3390/futuretransp3030049

15. Лашков И.Б. Определение опасных состояний водителя транспортного средства на основе информации устройств носимой электроники // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21. № 4. С. 515-524. DOI: 10.17586/2226-1494-2021-21-4-515-524

16. Совершенствование системы безопасности дорожного движения, стремящейся к нулевой смертности на автомобильных дорогах : монография / И.Н. Пугачев, Н.Г. Шешера, Д.Е. Григоров. – Хабаровск : Изд-во ДВГУПС, 2024. – 183 с.

17. Бабков В. Ф. Дорожные условия и безопасность движения. М.: Транспорт, 1993. 271 с.