Drivers will feel physical and psychological discomfort in high temperature environment. In addition, high temperature can also easily cause fatigue and inefficiency of drivers, increasing the risk of traffic crashes traffic accidents. Firstly, simulated driving experiment is used to collect physiological signals and driving behavior parameters of bus drivers, and heart rate, skin temperature, EEG and behavior parameters are used to analyze the physiology, emotion and behavior stress response under different temperatures and driving time. Based on PERCLOS-P80, the fatigue development process at different temperatures is analyzed, and a recursive model of fatigue development is established. Then, based on the time series data of bus accidents and meteorological elements, the relationship model between temperature and accidents is constructed to clarify the influence of temperature on accident. The classification method of high temperature bus accident risk is established according to the hot index. Finally, based on the law of body and mind and accidents, necessary rest time, minimum accident risk scheduling and risk grading management are proposed. The research results can provide theoretical guidance and key technical support for bus operation control and accident prevention under high temperature.
高温环境下驾驶会引起驾驶员生理与心理的应激反应,此外,高温还容易造成驾驶员疲劳和工作效率下降,增加交通事故风险。本项目首先通过模拟驾驶实验,采集不同温度下公交驾驶员生理信号和驾驶行为参数;利用心率、皮温、脑电等指标及行为参数,分析不同温度、驾驶时间下公交驾驶员的生理、情绪和行为的应激规律;以PERCLOS的P80值为基础,分析不同温度下疲劳发展规律,并建立疲劳程度发展递推模型。然后,以公交事故和气象要素的时间序列数据为基础,构建温度与事故关系模型,分析温度对事故的影响规律;选择炎热指数作为事故风险潜在影响的气象指标,建立高温公交事故风险气象等级划分方法。最后,基于公交驾驶员身心与事故的变化规律,提出必要休息时间、事故风险最小排班以及风险分级管理等高温干预措施。研究成果可为高温下公交运行管控与事故预防提供理论指导和关键技术支持。
高温作业环境不仅对公交驾驶员的健康造成巨大伤害,还会增加驾驶风险,威胁驾驶员的生命安全。首先通过模拟驾驶实验,采集了26℃,30℃,35℃,40℃下15位公交驾驶员生理指标和驾驶行为参数,分析了不同温度下驾驶员心理变化规律和行为反应能力,结果表明,不同特征的公交车司机在高温下表现出不同的情绪和反应。年轻、新手和长时间连续驾驶的驾驶员有更高的负面情绪。疲劳情绪随着连续驾驶时间的增加而增加。年长且经验丰富的驾驶员具有较高的速度估计精度。速度估计精度和反应时间随着持续驾驶时间的增加而降低。55-60岁的驾驶员表现出最差的响应时间和最多的错误数。负面情绪与速度估计准确性负相关,与选择或判断错误的数量正相关。活力情绪与速度估计准确度呈正相关,与判断错误数量呈负相关。.其次,利用哈尔滨、济南、成都3个城市的公交事故时间序列资料,结合同期气象资料,建立了气温-事故分布滞后非线性关系模型。结果表明,高温天气会增加公交事故的风险,高温滞后效应分别在第2天和第7天出现,累计滞后7天的相对风险度分别为3.405,1.187和3.461。.然后,利用炎热指数公式计算历史炎热指数,并升序排列,取96、92、87和75分位数对炎热指数进行修正,确定了3个城市炎热等级的4个分级阈值大小。在此基础上,结合高温天气的持续时间,将高温公交事故气象等级划分为4个级别,描述为可能发生事故(Ⅰ级)、较易发生事故(Ⅱ级)、易发生事故(Ⅲ级)和极易发生事故(Ⅳ级),并给出了3个城市高温公交事故气象等级标准。.最后,考虑高温对公交驾驶员行为影响,将日工作时长、休息时长与午休时长作为约束条件,建立了多车场公交调度优化模型,并利用改进的粒子群算法对模型进行求解。利用哈尔滨31、33路公交数据对调度模型和算法进行了验证,结果表明,当把公交驾驶员的午休时长满意度作为优化目标时,平均总运营成本上涨1.02%,但驾驶员的平均午休时长满意度提高了8.78%,能有效缓解驾驶员高温季节叠加疲劳,降低驾驶员致因的事故风险。
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数据更新时间:2023-05-31
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