Способ определения степени индивидуальной зависимости водителя транспортного средства от геофизического воздействия внешней среды

Способ относится к области автотранспорта, а именно к способам определения соответствия психофизиологического состояния водителя транспортного средства требованиям безопасности дорожного движения. Ежедневно, на протяжении трех месяцев для определения месячного прогноза индивидуальной зависимости водителя транспортного средства от геофизического воздействия внешней среды, проводят тестирование параметров внимания и реакции водителя. Строят гистограммы зависимости вероятности распределения ошибок, совершенных тестируемым, от известного уровня геофизического воздействия в дни, когда проводилось тестирование. Определяют закон распределения количества ошибок, совершенных тестируемым, аппроксимируют результаты тестирования прямой и определяют тангенс угла наклона прямой относительно интегрального показателя геофизического воздействия. Выявляют корреляцию между числом совершенных ошибок и уровнем геофизического воздействия. Делают вывод о зависимости либо независимости числа совершенных водителем ошибок от уровня геофизического воздействия. Способ позволяет выявить зависимость показателей внимания от уровня геофизического фона внешней среды для принятия решения об ограничении или полном исключении управления транспортным средством. 1 табл., 19 ил.

 

Способ относится к области автомобильного транспорта, а именно к способам определения соответствия психофизиологического состояния водителя транспортного средства требованиям безопасности дорожного движения.

Известно, что основной причиной дорожно-транспортных происшествий примерно на 80% являются ошибки, совершаемые водителем при приеме и переработке дорожной информации, принятии решения и в управляющих действиях [1].

Известно, что при таких неблагоприятных условиях внешней физической среды, как повышенный или пониженный уровень электромагнитного фона, вызванный геофизическими факторами (ГФВ) или факторами космического характера (например, повышенной солнечной активностью или «магнитными бурями»), наблюдается рост числа дорожно-транспортных происшествий [2].

Известен способ проведения предрейсового медицинского осмотра водителя, когда врач (фельдшер) по результатам измерения артериального давления, частоты сердечных сокращений, температуры тела и внешнего осмотра водителя дает заключение о возможности безопасного управления транспортным средством.

Недостатком медицинского осмотра является субъективность заключения о возможности безопасного управления транспортным средством при неблагоприятных гелиогеофизических условиях внешней физической среды, поскольку состояние параметров внимания внешне не выражено.

Известны способы тестирования параметров внимания водителя как основного психофизиологического свойства человека, обеспечивающего безопасное управление транспортным средством. Например, способ тестирования внимания человека с помощью таблицы Шульте - Платонова и приборного тестирования реакции водителя [3, 4].

Недостатком указанных способов является невозможность заключения о зависимости показателей внимания водителя от геофизических условий внешней физической среды.

Известна методика определения зависимости артериального давления человека от геомагнитной активности и метеорологических факторов [5]. Однако зависимости параметров внимания от ГФВ она не дает.

Целью изобретения является выявление зависимости показателей внимания водителя от уровня гелиофизического фона внешней среды для принятия решения об ограничении или полном исключении управления транспортным средством.

Сущность способа заключается в следующем.

1. Тестируются параметры внимания и реакции водителя. В основу первого теста на параметры внимания положена методика исследования психофизиологических свойств человека Шульте - Платонова. Содержание теста представлено в таблице 1.

Таблица 1
Содержание теста на параметры внимания водителя (используется специальный прибор «Внимание» [4] или компьютер с соответствующим программным обеспечением)
Этап Тест Содержание
I На объем внимания Последовательно нажимать на клавиши с цифрами красного цвета от 1 до 25 в восходящем порядке.
II На объем внимания Последовательно нажимать на клавиши с цифрами зеленого цвета в нисходящем порядке от 24 до 1.
III На скорость переключения внимания Нажимать на клавиши с цифрами красного и зеленого цветов попеременно, причем красного цвета в восходящем порядке с 1 до 24, а зеленого цвета в нисходящем порядке с 24 до 1.

Второй тест предназначен для исследования сложных реакций человека. Он представляет собой ситуацию, когда на попеременно загорающиеся в случайном порядке световые сигналы, имитирующие сигналы светофора, необходимо отреагировать нажатием на одну из трех клавиш соответственно красного, желтого или зеленого цвета.

На основании законов теории вероятностей и математической статистики для заданной достоверности результатов теста определяется объем выборки (число повторов теста). Например, при использовании месячного прогноза геофизического воздействия внешней среды с достоверностью 0,85 число повторов составит 87 опытов. То есть водитель тестируется в течение 87 дней. Данные по уровню интегрального показателя геофизического воздействия (ИП ГФВ) на день тестирования, совершенным ошибкам и времени реакции фиксируются.

2. По результатам тестирования строятся гистограммы зависимости вероятности распределения ошибок PERR, совершенных испытуемыми (при приеме информации, ее переработке и во время моторного периода реакции) от интегрального показателя геофизического воздействия (ИП ГФВ). Для чего диапазон значений интегрального показателя геофизического воздействия разбивается на 7 интервалов, от минимального значения 0,42 до максимального значения 12 (фиг.1).

Прогноз ГФВ по данным Центра прогнозов геофизической обстановки Института земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова Российской Академии наук ежедневно размещается на официальном сайте forecast.izmiran.ru. Прогноз неблагоприятных геофизических воздействий с достоверностью 0,85 может разрабатываться на месяц [6]. Он учитывает следующие факторы (фиг 2):

1. Солнечную активность. Числа Вольфа.

2. Интенсивность солнечных вспышек.

3. Возмущения геомагнитного поля Земли, магнитные бури.

4. Состояние ионосферы.

5. Планетарные, солнечные и лунные воздействия.

6. Метеорные потоки и их интенсивность.

7. Вариации скорости вращения Земли.

8. Возмущения полей давления и теплового (вариации погоды).

Перечисленные выше факторы зависимы, в основном, от солнечной активности, но для оценки их воздействия учитываются независимо с присвоением им весовых коэффициентов ki, определяемых эмпирическим путем.

Интегральный показатель в общем виде описывается выражением:

где Vоб - интегральное воздействие;

vi - воздействие i-го фактора;

ki - весовой коэффициент i-го фактора.

3. Определяется закон распределения количества совершенных ошибок в одном из семи интервалов ИП ГФВ (фиг.3).

4. Производится аппроксимация результатов тестирования и в зависимости от коэффициента интенсивности совершения ошибок определяется тангенс угла наклона прямой относительно ИП ГФВ (фиг.4).

5. Выявляется корреляция между уровнем ИП ГФВ и числом совершенных ошибок и делается вывод о зависимости либо независимости числа совершенных водителем ошибок от уровня ГФВ. Вывод о зависимости от ГФВ проверяется по критерию Стьюдента и тангенсу угла наклона аппроксимирующих прямых (фиг.4):

а - для водителей, зависимых от ГФВ; б - для водителей, не зависимых от ГФВ.

Сущность изобретения поясняется чертежами, где на:

- фиг.1 изображена гистограмма зависимости вероятности распределения ошибок (PERR), совершенных водителем при тестировании от ИП ГФВ;

- фиг.2 - месячный прогноз неблагоприятных геофизических воздействий;

- фиг.3 - диаграмма зависимости вероятности распределения ошибок, совершенных водителем при тестировании, от уровня ИП ГФВ;

- фиг.4 - диаграммы интенсивности совершения ошибок водителем;

- фиг.5 - общая блок-схема компьютерной программы тестирования водителя;

- фиг.6 - блок-схема компьютерной программы 1-го этапа теста на внимание «Числа»;

- фиг.7 - блок-схема компьютерной программы 2-го этапа теста на внимание «Числа»;

- фиг.8 - блок-схема компьютерной программы 3-го этапа теста на внимание «Числа»;

- фиг.9 - блок-схема компьютерной программы тестирования сложной реакции водителя «Светофор»;

- фиг.10 - интерфейс программы тестирования с окном для регистрации испытуемого;

- фиг.11 - таблица для хранения результатов тестирования;

- фиг.12 - матрица с общими результатами тестирования;

- фиг.13 - матрица с отсортированными по ИП ГФВ результатами тестирования;

- фиг.14 - диаграмма попадания ошибок в один из интервалов ГФВ;

- фиг.15 - матрица коэффициентов распределения ошибок по закону Пуассона в зависимости от порядкового номера испытуемого и интервала ГФВ;

- фиг.16 - диаграмма коэффициентов распределения ошибок по закону Пуассона в зависимости от порядкового номера испытуемого и интервала ГФВ;

- фиг.17 - диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ улучшаются;

- фиг.18 - диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ ухудшаются;

- фиг.19 - диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ не изменяются.

Способ осуществляется с помощью персонального (бортового автомобильного) компьютера со специальным программным обеспечением либо устройства обеспечения безопасности движения транспортного средства [7].

В качестве примера реализации способа приводится тестирование группы водителей при помощи персонального компьютера с разработанным программным обеспечением и известного пакета прикладных программ MathCAD.

Разработанное программное обеспечение представляет собой программу, общая блок-схема которой представлена на фиг.5. Блок-схемы каждого из этапов первого теста представлены на фиг.6, 7 и 8 соответственно, а блок-схема теста на реакцию - на фиг.9.

1. Каждый из водителей группы испытуемых регистрируется и выполняет тесты на внимание «Числа» и реакцию «Светофор», используя мышь компьютера и его монитор (фиг.10).

2. Результаты теста сохраняются в специальной таблице для их последующей обработки программой (фиг.11).

3. Данные с результатами тестирования - по ошибкам (ЕRR), совершенным в тестах, из таблицы (фиг.11) импортируются в MathCAD, где они преобразуются в матрицу, в строках которой отображается порядковый номер испытуемого, а в столбцах - выбранные интервалы ИП ГФВ. Элементами матрицы являются: в нулевом столбце - порядковый номер тестируемого водителя, в нулевой строке - уровень ИП ГФВ на день, когда проводится тест (фиг.12).

4. Производится сортировка (Sort) данных по уровню ГФВ (фиг.13), где Dep

- водители, параметры внимания которых ухудшаются при увеличении ГФВ; Indep

- водители, параметры внимания которых не ухудшаются при увеличении ГФВ;

EMR - уровень ИП ГФВ.

5. Матрица данных преобразуется в вектор значений с удалением дополнительных данных (уровень ИП ГФВ и номер тестируемого водителя).

Число диапазонов ГФВ

Количество экспериментов

В каждом интервале ИП ГФВ производится одинаковое количество измерений

Находятся векторы координат начала и конца каждого из интервалов ИП ГФВ

Определяется среднее значение ИП ГФВ в интервалах.

Строится диаграмма попадания ошибок в один из интервалов ИП ГФВ (фиг.14).

6. Строятся матрицы гистограммы распределения, в первом столбце которых значения, а во втором - относительные частоты попаданий в интервал.

Входные данные разделяются на диапазоны

Матрицы преобразуются в векторы

Строятся матрицы гистограмм

7. Данные аппроксимируются законом распределения Пуассона. Находятся коэффициенты для данных соответствующего водителя и диапазона ИП ГФВ

8. По закону Пуассона определяются коэффициенты распределения ошибок в зависимости от порядкового номера испытуемого и интервала ГФВ.

№ колонки - № испытуемого; № столбца - № интервала ГФВ (фиг.14).

Строится диаграмма коэффициентов распределения ошибок по закону Пуассона в зависимости от порядкового номера испытуемого и интервала ИП ГФВ (фиг.16).

9. Полученные коэффициенты аппроксимируются прямой.

Строятся диаграммы зависимости коэффициентов распределения ошибок, совершенных водителями при тестировании, от уровня ИП ГФВ (фиг.17, 18, 19).

Man=2

10. В зависимости от полученных результатов (фиг.17, 18, 19) делается вывод о зависимости либо независимости числа совершенных водителем ошибок от уровня ИП ГФВ. Вывод о зависимости от ГФВ проверяется известными методами по критерию Стьюдента и тангенсу угла наклона аппроксимирующих прямых (расчеты не приводятся). Ошибка составляет для водителей, зависящих от ГФВ, - 0,06, для водителей, не зависящих от ГФВ, - 0,005:

- на фиг.17 диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ улучшаются (отнесены к «не зависимым»);

- на фиг.18 - диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ ухудшаются (отнесены к «зависимым»);

- на фиг.19 - диаграмма зависимости коэффициентов распределения ошибок от уровня ГФВ для водителей, у которых показатели внимания с ростом ИП ГФВ не изменяются (отнесены к « не зависимым»).

Предлагаемый способ определения зависимости параметров внимания водителей транспортных средств от уровня геофизического воздействия внешней физической среды, в которой осуществляется дорожное движение, позволяет руководителям автотранспортных предприятий и лицам, отвечающим за безопасность движения, правильно организовывать работу водителей в неблагоприятные дни (ограничивать или запрещать выезд в рейс водителям, безопасность управления транспортным средством которых зависит от геофизического воздействия среды).

Список использованной литературы

1. Ротенберг Р.В. Основы надежности системы "водитель - автомобиль - дорога - среда". - М.: Машиностроение, 1996. - 216 с.

2. Рагульская М.В. Влияние солнечных возмущений на человеческий организм / М.В.Рагульская, О.В.Хабарова // Биомедицинская радиоэлектроника. - М.: Наука, - 2001. - №2. С.5-15.

3. Романов А.Н. Автотранспортная психология: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / А.Н.Романов. - М.: Издательский центр «Академия», 2002. - 224 с.

4. Илларионов В.А. Правила дорожного движения и основы безопасного управления автомобилем. - 5-е изд., перераб. - М.: Транспорт, 1998. - 448 с.

5. Мерзлый A.M., Зенченко Т.А., Поскотинова Л.В. Методика оценки индивидуальной метео- и магниточувствительности организма и ее применение в условиях высоких широт // Экология человека». 2009, №5.

6. Полушковский Ю.А. Прогноз неблагоприятных геофизических воздействий, ухудшающих работоспособность, реакции и самочувствие человека, вызывающих сбои и аварии механизмов и технических систем. - М.: ФГУП «Центр космических наблюдений», sonm@cpi.space.ru

7. Пат.РФ №84795 МПК B60R 25/00. Устройство обеспечения безопасности движения транспортного средства/ Анистратенко В.Е., Матвеев О.А. (РФ). - №2008146102/22; Заявл. 20.11.2008; Опубл. 20.04.2009, Бюл. №20; Приоритет 20.11.2008. - КПИ ФСБ РФ - Заявка №2008146102, опубл. 20.07.2009.

Способ определения степени индивидуальной зависимости водителя транспортного средства от геофизического воздействия внешней среды, заключающийся в ежедневном, на протяжении трех месяцев для определения месячного прогноза, тестировании параметров внимания и реакции водителя, построении гистограммы зависимости вероятности распределения ошибок, совершенных тестируемым, от известного уровня геофизического воздействия в дни, когда проводилось тестирование, определении закона распределения количества ошибок, совершенных тестируемым, аппроксимации результатов тестирования прямой и определении тангенса угла наклона прямой относительно интегрального показателя геофизического воздействия, выявлении корреляции между числом совершенных ошибок и уровнем геофизического воздействия, выводе о зависимости либо независимости числа совершенных водителем ошибок от уровня геофизического воздействия.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к психофизиологической медицине, медицинской и измерительной технике и может быть применено для определения профессиональной пригодности водителя к управлению транспортными средствами путем измерения в стационарных условиях времени зрительно-моторной реакции водителя на опасные дорожные ситуации.

Изобретение относится к системам контроля и испытания тормозных систем и предназначено для определения способности прогноза торможения. .

Изобретение относится к медицине и предназначено для тестирования реакции экстренного торможения водителя. .

Изобретение относится к электронным устройствам диагностики состояния человека, в частности к средствам предотвращения снижения тонуса человека и своевременной подачи сигнала на приведение человека в бодрствующее состояние.
Изобретение относится к области психофизиологических исследований и может быть применено при плановых профосмотрах операторов различных транспортных средств. .

Изобретение относится к контролю состояния человека. .

Изобретение относится к области диагностики психофизиологического состояния и может быть использовано для контроля уровня бодрствования и предупреждения засыпания водителей транспортного средства, летчиков и т.п.

Изобретение относится к медицине, а именно к психофизиологии, и может быть применено для определения профессиональной пригодности лиц к управлению движущимся транспортом.

Изобретение относится к медицинской и измерительной технике и может быть применено для определения профессиональной пригодности водителя к управлению транспортными средствами. Устройство включает в себя самодельный «светофор», состоящий из светодиодов красного, желтого и зеленого цветов с рассеивающими линзами для создания опасной дорожной ситуации включением красного сигнала, устанавливаемый или на переднем капоте, или лобовом стекле транспортного средства в удобном месте водителю для наблюдения. Центральный процессорный блок для измерения и математической статистической обработки экспериментальных данных и выдачи минимальной и максимальной величин зрительно-моторной реакции водителя транспортного средства на опасную дорожную ситуацию установлен или на панели приборов в кабине транспортного средства, или расположен в руках экспериментатора, сидящего или рядом с водителем, или на заднем сидении кабины. Датчик нажатия на педаль тормоза выполнен в виде насадки и прикреплен к педали тормоза скобой. Красный сигнал «светофора» и датчик нажатия на педаль тормоза подсоединены к центральному процессорному блоку. В результате повышается точность измерений. 4 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к медицинской технике, относящейся к устройствам, диагностирующим и профилактирующим засыпание у операторов, связанных с повышенным риском. Изобретение позволяет осуществлять выявление засыпания на ранней стадии и его профилактику. Сущность технического решения основана на следующей неизвестной ранее закономерности: при возникновении засыпания у человека возникает снижение микроциркуляции капилляров тканей в головном мозге, оптическая плотность тканей увеличивается по сравнению с исходной плотностью и величина поглощения излучаемой волны тканью организма возрастает в сравнении с исходной. Устройство содержит изолирующую от внешних воздействий измерительную камеру, содержащую излучатель, имеющий два светодиода, один из которых излучает волны видимого спектра излучения, а другой в инфракрасном спектре излучения; фотоприемник, соединенный с регистрирующим и усиливающим поступающие сигналы вычислительным блоком; усилитель принятого сигнала; компаратор сигналов; блок регистрации, сигнализации и управления, вырабатывающий сигналы управления; блок активации бодрого состояния оператора, управляющий исполнительными элементами и пробуждающий оператора звуковыми, световыми, тактильными и другими видами бодрящего воздействия, а также блок беспроводной передачи данных на расстояние в центр регистрации движения. 1 ил.

Изобретение относится к средствам оптического контроля состояния глаз человека-оператора. Способ состоит в том, что посредством группы одинаковых точечных источников света осуществляют подсветку оператора и посредством фокусируемой на оператора видеокамеры формируют последовательность кадров изображения в цифровой форме. В каждом N-м кадре изображения выделяют область поиска глаз оператора в форме имеющего геометрический центр удлиненного в горизонтальном направлении прямоугольника, осуществляют однопороговое сканирование области поиска, при этом выделяют участки изображения с интенсивностью, превышающей пороговое значение, характеризуемые как блики, и определяют их координаты, определяют соответствующее каждому N+1 кадру изображения положение адаптированного центра области поиска путем вычисления усредненных координат выявленных в упомянутой области поиска бликов, осуществляют распознавание бликов, обусловленных отражением излучения точечных источников света от глаз, путем проведения операций выделения одинакового для всех бликов фрагмента изображения, полностью перекрывающего каждый из бликов и имеющего форму плоской поверхностно-односвязанной области, определения суммарной интенсивности излучения в каждом упомянутом фрагменте изображения, определения значения максимальной интенсивности излучения в пределах каждого упомянутого фрагмента изображения, а также усредненного, по меньшей мере, по двум предпочтительно ортогональным направлениям параметра, характеризующего убывание интенсивности излучения в направлении к границе этого фрагмента изображения. В каждом фрагменте изображения измеряют распределение интенсивности, суммарную интенсивность, максимальное значение интенсивности излучения и ее среднеквадратическое отклонение в пределах контура, образованного по границе упомянутого фрагмента изображения и имеющего одинаковую ширину, в интервале 1Δ÷3Δ, где Δ - размер одного пикселя твердотельного формирователя видеосигнала видеокамеры. После чего определяют принадлежность рассматриваемого блика к блику от глаз, если значения каждого из перечисленных выше параметров для рассматриваемого блика не выходят за пределы установленного для каждого из них порогового значения, при этом состояние открытия одного глаза определяют при наличии в упомянутой области поиска единственного блика или бликов, расположенных относительно друг друга приблизительно на одинаковом расстоянии, состояние открытия обоих глаз - при наличии в упомянутой области поиска двух групп скоплений бликов, расположенных на расстоянии относительно друг друга, большем максимального расстояния между упомянутыми бликами в каждой группе, состояние закрытия обоих глаз - при отсутствии в упомянутой области поиска бликов от глаз оператора. Изобретение обеспечивает повышение достоверности определения состояния глаз оператора при одновременном обеспечении уменьшения поисковых временных затрат. 2 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к приспособлениям, используемым для оценки состояния человека с помощью снятия биологических сигналов с верхней части тела человека. Приспособление включает в себя элемент подушки для поддержания спины и элемент базовой подушки объединенные в одно целое при помощи мешкообразного элемента; элемент сенсорного приспособления, снимающего биологические сигналы со спины сидящего человека; элемент для поддержания таза/поясничной области, который амортизирует движения таза и уменьшает нагрузку на элемент подушки для поддержания спины. Приспособление позволяет получить точную информацию о состоянии человека, за счет расположения сенсорного приспособления позади элемента подушки для поддержания спины и исключения влияния дыхания и движений тела на снимаемые биологические сигналы. 9 з.п. ф-лы, 25 ил., 7 пр.

Изобретения относятся к медицинской технике, а именно к средствам отслеживания перемещения и ориентации. Устройство для отслеживания перемещения и ориентации субъекта содержит блок формирования изображений, удерживающее средство для удерживания блока формирования изображений, причем удерживающее средство содержит держатель для размещения блока формирования изображений на субъекте таким образом, что блок формирования изображений обращен от субъекта, устройство также содержит блок обработки для обнаружения перемещения и ориентации субъекта. Способ отслеживания перемещения и ориентации субъекта содержит этапы, на которых получают изображения с течением времени посредством блока формирования изображений, обнаруживают перемещение и ориентацию субъекта. Процессор для использования в устройстве выполнен с возможностью обнаружения перемещения и ориентации субъекта. Способ обработки для использования в устройстве содержит этап, на котором обнаруживают перемещение и ориентацию субъекта. Машиночитаемый носитель, на котором сохранена компьютерная программа для выполнения этапов способа. Изобретения позволяют наблюдать за дыханием субъекта, обеспечивая при этом высокую чувствительность. 5 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.
Наверх