我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功...我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功能领域出发,研究老年人驾驶特征,设计驾驶模拟实验风险事件,获得认知驾驶行为数据,分析青年人、中年人、老年人驾驶行为特征的差异性;采用主客观结合的方法确定指标权重,提出认知驾驶行为指数计算方法;以驾驶人属性和认知功能为自变量,以认知驾驶行为指数为因变量,建立广义线性混合模型,探究不同因素对认知驾驶能力的影响。结果表明年龄、周驾驶频率、自我调节和TMT-B(Trail Making TestB)与认知驾驶行为指数显著相关,MMSE(Mini-Mental State Examination)为边缘显著相关;老年驾驶人的认知驾驶行为指数受个体特质影响较大;相较于老年人,青年人认知驾驶行为指数更差,中年人更好;周驾驶频率低的人比周驾驶频率高的人认知驾驶行为指数更好;自我调节频率为低和中的驾驶人,比频率为高的驾驶人认知驾驶行为指数更好;TMT-B测量认知正常的驾驶人比认知障碍驾驶人的认知驾驶行为指数更好。该研究从交通事故的人因机理角度出发,探究老年驾驶人面对的认知挑战,提出老年人认知驾驶行为指数计算方法并解析影响因素,为简化老年人驾驶适宜性评价程序、制定驾驶安全干预策略提供参考。展开更多
文摘我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功能领域出发,研究老年人驾驶特征,设计驾驶模拟实验风险事件,获得认知驾驶行为数据,分析青年人、中年人、老年人驾驶行为特征的差异性;采用主客观结合的方法确定指标权重,提出认知驾驶行为指数计算方法;以驾驶人属性和认知功能为自变量,以认知驾驶行为指数为因变量,建立广义线性混合模型,探究不同因素对认知驾驶能力的影响。结果表明年龄、周驾驶频率、自我调节和TMT-B(Trail Making TestB)与认知驾驶行为指数显著相关,MMSE(Mini-Mental State Examination)为边缘显著相关;老年驾驶人的认知驾驶行为指数受个体特质影响较大;相较于老年人,青年人认知驾驶行为指数更差,中年人更好;周驾驶频率低的人比周驾驶频率高的人认知驾驶行为指数更好;自我调节频率为低和中的驾驶人,比频率为高的驾驶人认知驾驶行为指数更好;TMT-B测量认知正常的驾驶人比认知障碍驾驶人的认知驾驶行为指数更好。该研究从交通事故的人因机理角度出发,探究老年驾驶人面对的认知挑战,提出老年人认知驾驶行为指数计算方法并解析影响因素,为简化老年人驾驶适宜性评价程序、制定驾驶安全干预策略提供参考。
文摘由于交通事故是小概率随机事件,难以在全时空域上开展交通安全分析,也无法基于此制定事故发生前的交通安全风险主动防控策略。为辨识混杂因素干扰下安全风险及其诱发本质,使用激进驾驶行为数据与速度变异系数计算交通秩序指数(traffic order index,TOI),形成事故替代指标,并通过K-means聚类算法将TOI划分为3种交通安全风险等级。在此基础上,利用Catboost算法构建交通流特征、天气条件、道路条件等因素与交通安全风险等级间的关联关系,并基于基尼系数的特征重要性确定高速公路交通安全风险要素。使用部分依赖图算法解析风险要素与交通安全风险的依赖关系,获取风险要素对交通安全风险的边际效应。结果表明:(1)Catboost算法对风险等级识别的准确率、精确率、召回率依次为85.95%、88.56%、86.75%,证明交通秩序指数与外部风险要素具有较强相关性;(2)交通流量、拥堵指数对风险识别有较大影响,且与交通安全风险等级呈现非线性关系,交通流量>450 veh/h或拥堵指数>1.5时,交通安全风险均会显著增长,交通安全风险分别上升16.9%、29.5%;(3)当连续1 km道路内设有1~2个交通标志时,交通安全风险最高,路段识别为高风险的概率为38.1%;匝道出入口和隧道内部道路的交通安全风险最高;(4)侧风作用会小幅度影响高速公路交通安全风险,当风力等级由0级增至5级时,交通安全风险上升4.99%。
