Определение показателей безопасности движения с учетом оценки водителями взаимодействий в транспортном потоке

• Автор: Уткин, Анатолий Викторович
• Шифр специальности: 05.22.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 178 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

Г лава 1. Анализ исследований по оценке уровня безопасности дорожного движения.

1.1. Показатели уровня безопасности дорожного движения, основанные на

данных о ДТП. Транспортный и персональный риски .

I 1 м

1.2.Метод транспортных конфликтов

1.3. Существующие подходы к исследованию зрительного восприятия водителя автомобиля

1.4. Время до столкновения, как показатель безопасности движения.

Цели и задачи исследования.

Глава 2. Кинематический подход к описанию восприятия водителем дорожной среды.

2.1. Деформация образа среды в поле зрения водителя
2.2. Движение окружающей среды в поле зрения водителя
2.3. Локальный анализ деформации и скорости деформации образа среды в окрестности зрительного направления
2.4. Анализ структуры поля скоростей при управлении автомобилем. Потенциальное и соленоидальное ноля скоростей.
2.5. Влияние движения глаз водителя на структуру поля скоростей
Выводы по главе 2
Глава 3. Экспериментальное исследование поведения водителя и появления
критических ситуаций в транспортном потоке
3.1. Перцептивная основа управления автомобилем
3.2. Экспериментальное исследование догона автомобиля лидера.
3.3. Экспериментальная проверка поведения водителей на перекрестке
3.4. Экспериментальное исследование закономерностей движения транспортных потоков на двухполосной дороге.
Выводы по главе 3
Глава 4. Определение уровня безопасности дорожного движения с помощью моделей транспортных потоков.
4.1. Описание различных подходов к математическому моделированию транспортных потоков.
4.2. Математические модели транспортного потока для анализа уровня безопасности дорожного движения.
4.3. Описание алгоритма численной модели..
4.4. Программа моделирования транспортного потока и уровня безопасности дорожного движения
4.5. Калибровка модели транспортного потока
4.6. Вычисление характеристик транспортных пробок
4.7. Влияние макроскопических неоднородностей на распределение критических ситуаций в транспортном потоке. Показатели уровня безопасности дорожного движения
4.8. Влияние узких мест на автомобильной дороге на показатели опасности движения
4.9. Применение модели с предвидением для оценки уровня безопасности дорожного движения
Выводы по главе 4
Общие выводы.
Литература


На следующем уровне быстро растет автомобилизация, причем намного быстрее, чем темп усовершенствования дорог, ТС, образования участников дорожного движения, правил, применяемых мер и т. Поэтому персональный риск растет, и общество начинает реагировать на проблему. Одновременно наблюдается падение транспортного риска. На третьем уровне развития, эффект мер в области БДД становится очевидным, уровень автомобилизации увеличивается медленно, рост персонального риска приостанавливается, а транспортный риск продолжает падать. БДД, с которой столкнётся в будущем. Продолжает увеличиваться количество ТС (вовлеченность в транспортный процесс). БДД еще не получили должного развития. При переходе на второй уровень развития, на котором, видимо, находится большинство регионов России, общество начинает понимать размер и серьезность проблемы БДД. Существует сильная корреляция между экономическим ростом и увеличением объема транспорта. Обычно -процентное увеличение бюджета используется на транспортные нужды [, 2]. В настоящее время регионы стараются увеличить свою вовлеченность в транспортный процесс. Было решено представить тенденции в БДД как зависимость транспортного риска (количество погибших на 'ГС) от уровня автомобилизации. Это сделано для регионов России, основываясь на данных - гг. Анализ ограничен следующими регионами России: Белгородская, Вологодская, Воронежская, Свердловская, Нижегородская, Новосибирская, Омская, Самарская, Смоленская, Челябинская и Ярославская области, Краснодарский край, Московская область (вместе с Москвой), Приморский край, Республика Карелия, Ленинградская область (включая Санкт-Петербург), Хабаровский край. Для этих регионов имеются данные по каждому году, которые показаны на рисунках 1. Выборка из регионов страны была сделана так, чтобы в ней, по возможности, были представлены все различные округа. Кроме того, для сравнения были добавлены данные по России в целом. График на рис. В качестве оси отсчета, как и в [2], использовалась регрессионная прямая. Регионы, или точки выше прямой линии, хуже, чем среднее число, а регионы или точки ниже прямой линии - лучше. Из рис. Новосибирская, Смоленская, Ленинградская, Московская, Воронежская области) следуют за общей и ожидаемой тенденцией. Они двигаются вниз по линии регрессии, демонстрируя уменьшение транспортного риска при увеличении уровня автомобилизации. В Ярославской области наблюдается рост автомобилизации при неизменно высоком уровне транспортного риска. В некоторых регионах (Омской, Челябинской, Белгородской, Нижегородской, Свердловской, Вологодской, Самарской областях, Хабаровском крае) вместе с ростом автомобилизации происходит увеличение транспортного риска. То же самое происходит в целом по России. Существуют, однако, точки, которые вызывают вопросы: два региона (Приморский край, Республика Карелия), согласно официальной статистике, демонстрируют некоторое уменьшение уровня автомобилизации при увеличении транспортного риска. Одно из вероятных объяснений - недостаток надежных данных. Другая вероятная причина - в данных регионах ухудшилась ситуация с БДД, причем в Приморском крае в значительной степени. Согласно существующей статистике, развитие автомобилизации в Московской и Смоленской областях и особенно в Новосибирской области шло быстрыми темпами (увеличилось, соответственно, на %, % и %). Значительно улучшилась ситуация с БДД в Воронежской области. Республика Карелия - регион, который имеет уровень транспортного риска значительно ниже, чем можно было бы ожидать от его уровня автомобилизации. Низкий уровень транспортного риска при высоком уровне автомобилизации имеют также Московская, Самарская, Ленинградская и Новосибирская области. Самый высокий уровень транспортного риска из всех выбранных регионов за последние годы наблюдается в Смоленской области. Белгородская обл. Вологодская обл. Воронежская обл. Свердловская обл. Московская обл. Нижегородская обл. Новосибирская обл. Омская обл. Самарская обл. Ленинградская обл. Смоленская обл. Челябинская обл. Ярославская обл. Рис.