不良驾驶分析

不良汽车驾驶行为特征分析摘 要 对不同车型的不良汽车驾驶行为特征进行了分析 ,根据北京、 上海、 大连等城市的视频数据统计出 8种典型不良汽车驾驶行为的形态比例 ,对比分析了大型车与小型车、 客运车与货运车在发生不良汽车驾驶行为时的车速、 持续时间以及所处道路的服务水平 ,得出了发生不良汽车驾驶行为时的车速和持续时间与车辆类型有关而道路服务水平与车辆类型无关的结论 ,并且利用多因素模糊综合评价法对各种车型的不良汽车驾驶行为的危险度进行了评价 ,得知小客车的不良汽车驾驶行为对道路交通安全影响最大。关键词 不良汽车驾驶行为;车速;持续时间 ;道路服务水平 ;模糊综合评价 不良汽车驾驶行为的特性是很复杂的 ,导致驾驶员产生不良驾驶行为有许多方面的因素。Tsopanakis等对 96名具有 4 次或以上事故次数的驾驶员与 100 名年龄、 性别与之相匹配且无事故记录的驾驶员进行了对比研究 ,发现家庭背景和生活、 社会环境对事故驾驶员的交通事故肇事 存在的影响较大 ;Will s等认为驾驶行为与交流能力、 工作压力、 人际关系、 安全守则认识等有 关 ;荷兰道路交通安全委员会认为年龄、 性别、收入、 驾驶年限等因素均为影响驾驶员正常操作、引发交通事故的潜在因素 ;李凤芝等通过测试1 631 名驾驶员 ,表明驾驶员认知因素偏差、愤怒、 紧张的情绪和报复行为与攻击性驾驶行为显著相关 ;本文在对调查数据进行统计分析的基础上 ,主要研究不同车型的不良汽车驾驶行为特性差异 ,包括各种车型在不良汽车驾驶行为中所占的比例、 不同车型产生不良汽车驾驶行为所持续的时间、 不同车型产生不良汽车驾驶行为的速度和严重程度等。 数据采集与处理1. 1 数据采集1) 调查方案的实施。课题组于 2007 年 8 月在全国许多城市进行了不良汽车驾驶行为的专项交通调查 ,调查城市包括 :北京、 上海、 济南、 青岛、沈阳、 大连、 深圳、 广州、 苏州。此次调查的全部数据都采用录像观测法采集得到 ,该方法需要利用摄像机作为记录设备 ,并在道路的人行过街天桥上对所需观测路段进行观测 ,在同一观测点进行连续的 12 h观测。2) 调查内容。通过本次调查可以得到的数据包括:不良驾驶行为的类型、 发生不良驾驶行为车辆类型、发生位置(路段、 交叉口)、被影响车辆类型、交通冲突类型(发生事故、重度、 中度、 轻度、无)、持续时间、次数、 发生不良驾驶行为车辆的速度、服务水平等。1. 2 数据处理1. 2. 1 车型划分 本文是基于车型的不良汽车驾驶行为特性分析 ,所以需要对调查所得到的数据进行车型的划分 ,处理数据时将车辆分为大客车、 中客车、 小客车、 大货车、 中货车、 小货车 ,为了防止由于数据处理者对各种车型划分的随意性而导致车型划分不准确 需要根据标准严格确定各种车型的划分,车型的划分标准见表 1所列 。1. 2. 2 发生频率计算 由于不良驾驶行为的种类繁多 ,为研究方便 ,筛选出 8种典型不良驾驶行为作为研究对象。包括:压线行驶、 机非强行、 强行变道、 频繁变道、 误用转向灯、 超车道低速运行、 强制制动、 突然加速。通过对各城市视频调查数据的处理 ,得到以上 8种典型不良汽车驾驶行为的形态比例如图 1 所示 ,发生不良汽车驾驶行为车型的比例如图 2 所示。2 不同车型不良汽车驾驶行为特征分析2. 1大型车与小型车 本文将小客车、 小货车、 中客车、 中货车按小型车处理 ,大客车和大货车按大型车处理。 1) 车速。大型车与小型车发生不良汽车驾驶行为时的车速对比情况如表 2所列。从表中可以看出 ,小型车的车速明显大于大型车的车速 ,深圳市滨河路的小型车平均速度比大型车的平均速度高出 10 km/ h ,这是由于小型车较大型车来说车辆性能更好 ,所以这是符合实际情况的。2) 持续时间。不良驾驶行为持续时间是指从产生交通冲突开始直到冲突结束为止 ,在数据处理时带有一定主观因素 ,大型车与小型车发生不良汽车驾驶行为持续的时间对比情况见图 3。从图中可以看出 ,各个城市的大型车发生不良汽车驾驶行为持续的时间比小型车要长 ,这是由于大型车更加难以控制 ,车辆在发生不良汽车驾驶行为时所需要的时间更多 ,即使驾驶员发现了自己的不良驾驶行为想要改正时 ,同样也比小型车需要的时间多 ,所以这是符合常理的。3) 服务水平。根据美国 2000 年版道路通行能力手册所制定的标准 ,将道路服务水平分为 A、B、 C、 D、 E、 F 6 个等级 ,为了方便度量 ,本文将以上 6种服务水平从高到低分别给予编号 1至 6。大型车与小型车不良汽车驾驶行为所处道路服务水平对比情况见图 4。从图中可以看出 ,大型车与小型车不良驾驶行为所处道路服务水平并不相同 ,但两者所处道路服务水平高低并无规律性 ,即有的城市大型车的不良驾驶行为所处道路服务水平较高 ,而有的城市恰恰相反。这是因为小型车在发生不良驾驶行为时的车速更快 ,而大型车不良驾驶行为持续的时间要更长一些 ,所以大型车与小型车不良驾驶行为所处道路服务水平没有规律性是正常的。2. 2 客运车与货运车1) 车速。客运车辆与货运车辆发生不良汽车驾驶行为时的车速对比情况如表 3所列。从表中可以看出 ,客运车辆在发生不良驾驶行为时的车速明显大于货运车辆。这是由于客运车辆中小型车占的比例较大 ,而货运车辆中大型车较多 ,通过前面的分析可知小型车的车速要大于大型车 ,并且货运车辆的载重量也比客运车辆大 ,所以造成了客运车辆在发生不良驾驶行为时的速度远大于货运车辆的现象。2) 持续时间。客运车辆与货运车辆发生不良汽车驾驶行为持续的时间对比情况见图 5。从图中可以看出 ,各城市货车发生不良汽车驾驶行为所持续的时间均要比客车长 ,这是因为货车中大型车所占的比例较高 ,通过上面分析可知大型车发生不良汽车驾驶行为所持续的时间普遍较长 ,所以才会有这种现象的发生。3) 服务水平。客运车与货运车不良汽车驾驶行为所处道路服务水平对比情况见图 6。从图中可以看出 ,各城市客、 货运车辆不良驾驶行为所处道路服务水平同样没有规律性 ,即某些城市客运车不良驾驶行为所处道路服务水平高 ,而有的城市正好相反 ,但是同一城市客、 货车辆的不良驾驶行为所处道路服务水平相差并不大。3 基于车型分类的不良汽车驾驶行为危险度评价综合评价是指综合考虑受多种因素影响的事物对其进行总的评价 ,当评价因素具有模糊性时 ,这样的评价被称为模糊综合评价 ,又称模糊综合6 评判 。利用此方法对以上分析的各种车型不良汽车驾驶行为的危险度进行评价。3. 1模糊综合评价的数学模型 要进行模糊综合评价首先应该建立影响评价对象的 n个因素组成的集合 ,称为因素集。U = , (1) 然后建立由m 个评价结果组成的评价集。V = , (2) 再对各个因素分配的权值 ,建立权重集 ,即表示为权向量 :A = , a | - 2 , (3)对第 i个因素的单因素模糊评价为 V 上的模糊子集: = (,) (4) 于是单因素评价矩阵 R为 则对该评价对象的模糊综合评价 B是 V 上的模糊子集B = R (6)3. 2 危险度评价 若评价小客车、 大货车、 大客车、 大货车的不良汽车驾驶行为危险程度 ,则应取评价集 V = 小货车 ,大货车 ,小客车 ,大客车各单因素的模糊子集为:速度 =(0 . 2 ,0. 15 ,0. 4 ,0. 25)持续时间 = (0. 2 ,0. 4 ,0. 1 ,0. 3)出现频率 = (0. 1 ,0. 05 ,0. 7 ,0. 15)由上述模糊子集构成模糊矩阵为 根据调查结果的显示 ,对各因素的权重一次进行分配 ,结果为 0. 25 (速度) ,0. 15 (持续时间) ,0. 6 (出现频率) ,用模糊向量把权值表示为A =(0. 25 ,0. 15 ,0. 6)该评价对象的模糊综合评价 B写为B=AR=(0.25,0.15,0.6 模糊综合评价结果 B中各权重值之和 0. 2 +0. 15 + 0. 6 + 0. 25 = 1. 2 1 ,所以将结果归一。(,)=(0.167,0.125,0.5,0.208)这一评价结果表明 4种基于车型分类的不良汽车驾驶行为的危险程度从高到低依次是小客车、 大客车、 小货车、 大货车。 结 论 1) 在发生不良汽车驾驶行为时 ,小型车的车速普遍大于大型车的车速 ,客车的车速要大于货车的车速。 2) 大型车不良汽车驾驶行为持续的时间要大于小型车所持续的时间 ,而货车不良汽车驾驶行为持续的时间比客车要长。 3) 各种车型在发生不良汽车驾驶行为时所处的道路服务水平并没有规律性。 4) 不良汽车驾驶行为对道路交通安全的影响程度从大到小依次是 ,小客车、 大客车、 小货车、大货车。参考文献1 Tsopanakis C, Tsopanakis A. Stress hormonal factors , fatigue , and antioxidant responses to prolonged speed drivingJ . Pharmacology Biochemistry and Behavior,1998 ,60 3 :74727512 Wills A R, Watson B , Biggs H C. Comparing safety Climate factors as predictors of work related driving behavior J . Journal of Safety Research, 2006 , 37(4) :375 3833 StoopJ A , de Kroes J L , van Der Horst A R A. Accident s In depth Analysis ; towards