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正文
第一章:介绍和方法
背景
交通研究人员早就意识到的负面影响对驾驶性能司机分心,注意力不集中。研究人员设计了巧妙的实验设计测试跟踪和模拟器来获得更大的理解各种来源的影响反应时间的司机注意力不集中,横向偏差,碰撞时间(TTC)等,在正常的和意想不到的驾驶环境。虽然这项研究是重要的和有用的理解这些行为是否影响驾驶性能,它在很大程度上是未知的司机注意力不集中是否真的减少和相对安全事故风险道路(Lesch汉考克,席梦思床品公司,2003分;新玩意儿,1995)。
事故数据库研究发现,司机注意力不集中是一个因素在大约25 - 30%的实际事故道路(王、Knipling和古德曼,1996)。不幸的是,这个数据是基于警察事故报告事故现场完成。调查警察只会标记分心或疏忽如果司机承认有罪或一位目击者说司机是漫不经心。鉴于此信息的来源和潜在的不准确的信息记录,大多数交通研究人员认为,实际的比例是比较高的。不管信仰,真正的驾驶疏忽对失事率的影响是未知的。
尽管实证和流行病学研究都有用开车注意力不集中的问题的理解方面,存在着明显的问题仍然需要解决。100 -汽车自然驾驶研究(Dingus et al., 2005)提供了危机前司机行为数据的类型,有必要采取初步措施计算等措施:
bull;增加相对即将撞车/事故风险为各种类型的司机注意力不集中
bull;频率和流行司机注意力不集中在一个正常的道路环境
bull;驱动程序的类型的环境条件选择从事驾驶疏忽
bull;眼睛扫视行为的影响即将撞车/崩溃的风险
使用从参与问卷数据驱动程序,初步尝试描述那些司机参与注意力不集中相关崩溃和司机没有参与注意力不集中相关崩溃也可以执行。
这份报告的目的是进行深入分析司机注意力不集中使用驾驶100辆车的研究中收集的数据。这些数据为交通运输研究提供独特的机会,作为数据收集在109年汽车每辆车一段12至13个月。数据代表正常,基线驾驶所有的自然压力和压力,在城市环境中发生。
在这个报告进行分析,使用了两个减少数据库:100 -汽车研究事件数据库和基线数据库。原来的100辆车的研究分析,事件数据库崩溃,近崩溃和事件,定义如下:
bull;崩溃:主题之间的任何身体接触车辆和另一辆车,固定的对象,行人、自行车、动物等,所评估的横向或纵向加速度计。
bull;即将撞车:冲突情况需要快速、严重,规避机动,以避免崩溃。
bull;事件:冲突需要规避机动,但比近崩溃较小规模的。
创建基线数据库是专门为这一分析,随机选择一个分层抽样的20000 6秒段,称为基线时期。使用的方法随机分层此示例将在下面详细讨论。这份报告将使用事件数据库,基线数据库,和调查问卷数据回答下列六个研究目标:
目标1.的患病率以及类型的司机注意力不集中在日常驾驶的司机参与?的相对风险是什么崩溃或即将撞车而从事漫不经心的任务?相对风险的不同类型的次要任务有何不同?
目标2.什么样的环境条件与司机的相关选择从事二级任务或驾驶时瞌睡吗?的相对风险是什么崩溃或即将撞车而从事开车注意力不集中而遇到这些环境条件(如。、时间、道路类型、天气条件下,乘客在车里,等)?
目标3.确定不同的人口数据,测试电池的结果,和基于绩效的措施之间的漫不经心和细心的司机吗?这些知识如何被用来减轻疏忽驾驶行为的潜在负面影响?这些信息可以被用来改善司机教育课程或交通学校吗?
目标4.之间的关系是什么措施获得预备考试(如电池。生活压力测试)和接触的频率在开车时分心的行为吗?确实似乎有意愿从事分散行为之间的相关性和生活压力得分,性格特征,或集中注意力的能力?
目标5.司机的驾驶性能有差异参与一个漫不经心的任务与那些参加的司机只前进道路?
目标6.有司机的驾驶性能的差异参与分心任务与那些参加的司机开车?更敏感的安全代理措施来驾驶而分心驾驶性能差异,当与其他安全代理措施吗?
每一个六个研究目标将在一个单独的一章数据分析的结果和结论。报告的最后一章将总结所有关键的结果和结论的分析和概述本研究未来的发展方向。
100 -汽车的完整描述研究方法,仪器仪表和数据收集过程,请参考 Dingus et al. (2005)。为了提供一个简短的描述,以下描述的Dingus et al.(2005)报告。
方法
仪表
研究所(VTTI)坚固,耐用,可扩展的、不引人注目的。它构成了第七代的硬件和软件开发花了15年时间,已经部署用于各种各样的目的。这个系统由一个基于奔腾计算机接收和存储数据从一个传感器网络分布式车辆。通过系统的硬盘数据存储实现,这是足够大的存储数据要求数据下载之前几个星期开车。
每个传感子系统在车里是独立的任何故障发生限制到单个传感器类型。传感器包括:车辆网络框,与车辆网络,一个加速表框,纵向和横向运动信息,获得进展检测系统提供主要信息或车辆后,障碍检测检测横向冲突,事件框允许司机国旗事件研究小组,测量车道保持视频路径跟踪系统行为,任何传感器和视频验证结果。视频子系统尤为重要,因为它提供了一个连续的窗口和周围车辆的事件。这个子系统包括五个摄像机视图监视司机的脸和司机一侧的车辆,远期来看,后视图,乘客一侧的车,和一个过肩视图司机的手和周边地区。视频系统的一个重要特性是它与软件可控数字视频压缩功能。这使得同步,同步显示,100辆车的研究和有效的归档和检索数据。视频数据压缩100辆车的研究框架如图1.1所示。
模块化方面仪器的数据采集系统允许集成并不是必不可少的数据收集,但研究小组提供了额外的和重要的信息。这些子系统包括:自动碰撞通知通知碰撞的可能性的研究团队;蜂窝通信所使用的研究小组与车辆的道路上确定系统状态和位置,系统初始化设备,自动控制系统状态;以及全球定位系统(GPS)子系统收集车辆的位置信息。GPS子系统和蜂窝通信允许车辆经常被用于音乐会定位和跟踪。
图1.1。压缩视频图像从100辆车的研究数据。司机的脸 (左上象限)是扭曲的保护司机的身份。右下象限分割与左侧(上)后(下)的观点。
系统包括几个主要安装在每辆车的组件和子系统。其中包括主数据采集系统(DAS)单元,安装包下架后面的轿车(图1.2)和越野车的后座。
多普勒雷达天线安装在特殊塑料牌照的前方和后方车辆(图1.3)。盘子背后的位置允许其他司机的车辆仪表保持不显眼的。
图1.2 主要DAS单元安装在树干的“包架”。
图1.3.多普勒雷达天线安装在车辆前,由一个塑料的模型用于研究车牌。
最后一个主要组件在100 -汽车研究硬件安装后视镜上面和前面的中心。这些组件包括一个“事件”按钮框住一个瞬时按钮,这个话题可以按驾驶环境中只要一个不寻常的事件发生。按下事件按钮将打开一个音频通道记录司机的声音解释事件的性质。还包含埃丁房地产是一种低调的微型摄像机,提供司机的脸视图。相机是看不到背后的驱动程序安装以来“熏”有机玻璃盖。
安装镜子背后的中心是前瞻相机和眩光传感器(图1.4)。这个位置被选尽可能不引人注目的和没有挡住司机的正常的视野。
图1.4 这一事件按钮盒安装在后视镜的右边部分包含驱动面/左车相机被熏有机玻璃盖。
主题
一百个司机减刑或在北弗吉尼亚/华盛顿特区大都市最初招募作为主要驱动因素有他们的车辆检测或获得租赁车辆在这项研究中。汽车司机被放置传单以及通过将公告在当地报纸的分类部分。他们的私人车辆的司机在检测(78)获得了125美元每月和年底奖金研究完成必要的文书工作。司机收到租赁车辆(22日)收到免费使用的车辆,包括标准维护,同样的奖金在研究结束时完成必要的文书工作。租赁车辆的司机在弗吉尼亚联邦保险政策。
一些司机不得不被替换由于各种原因(例如,从研究区或重复的崩溃在租赁车辆),109个主要驱动因素包括在这项研究。因为其他家庭成员和朋友偶尔也会驱动的车辆,数据收集132额外的驱动程序。
本研究的目标是最大化潜在事故记录和即将撞车事件通过主题与高于平均水平的选择崩溃或即将撞车风险。曝光是通过选择一个更大的操纵司机25岁以下的样本,通过样本的选择司机开车的平均数量多英里。年龄,性别分布的主要驱动因素表1.1所示。英里的分布由受试者在研究过程中出现如表1.2。介绍,数据有些偏见的全国平均水平相比,在每种情况下,基于TransStats,2001。然而,国家平均的分布通常代表看整个分布TransStats内的里程数据。
一个人口问题100 -汽车研究数据样本,需要理解的是,数据收集(即只有一个地区。北弗吉尼亚/华盛顿市区)。这个区域代表主要城市和郊区驾驶条件下,往往在中度到重度交通。因此,农村开车,以及不同人口在美国,并不代表。
表1.1.司机年龄和性别分布
|
性别 |
|||
|
年龄 |
女性 n% |
男性 n% |
大 总 |
|
18-20 |
9 8.3% |
7 6.4% |
16 14.7% |
|
21-24 |
11 10.1% |
10 9.2% |
21 19.3% |
|
25-34 |
7 6.4% |
12 11.0% |
9 17.4% |
|
35-44 |
4 3.7% |
16 14.7% |
20 18.3% |
|
45-54 |
7 6.4% |
13 11.9% |
20 18.3% |
|
55 |
5 4.6% |
8 7.3% |
13 11.9% |
|
Total N Total % |
43 39.4% |
66 60.6% |
109 100.0% |
表1.2.在研究实际行驶里程。
|
实际驱动英里 |
司机的数量 |
司机的百分比 |
|
0-9,000 |
29 |
26.6% |
|
9,001-12,000 |
22 |
20.2% |
|
12,001-15,000 |
26 |
23.9% |
|
15,001-18,000 |
11 |
10.1% |
|
18,001-21,000 |
8 |
7.3% |
|
超过21,000 |
13 |
11.9% |
招聘流程的目标是试图避免在两个方向(即极端的司机,非常安全或不安全)。自我报告的历史数据表明,相当不同分布的司机。
车辆
逾100辆必须检测的传感器和数据采集硬件和硬件的复杂性需要数量的定制安装支架生产,车辆类型的数量为本研究是有限的。6个汽车模型选择根据他们的患病率在弗吉尼亚州北部地区。其中包括五个轿车模型(雪佛兰马里布和骑士,丰田凯美瑞和花冠,和福特金牛座)和一个越野车模型(福特资源管理器)。模型年仅限于那些常见的身体类型和访问车辆网络(一般1995 - 2003)。这些车辆类型的分布是:
bull;丰田凯美瑞- 17%
bull;丰田花冠- 18%
bull;雪佛兰骑士- 17%
bull;雪佛兰马里布- 21%
bull;福特金牛- 12%lt;
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