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1、文章编号:1009-6094(2001)03-0007-04中国职业汽车驾驶员适宜性检测标准制订研究X李百川孙建宏肖利军(长安大学汽车学院,西安 710064)摘要:本文利用先进的心理、生理仪器,巡回 14 个省(市),检测了 3 000 余名汽车运输驾驶员的心理、生理素质状况,并调查了被检测驾驶员连续 5 年的事故记录。经相关性分析和聚类数据处理,建立了适合我国国情的驾驶员适宜性检测体系,并制订出检测标准。关键词:职业驾驶员;驾驶适宜性;检测标准中图分类号:U491.2+54文献标识码:A1前言在各类道路交通事故中,由驾驶员负全责或主要责任的事故占 70%80%以上 1,可见驾驶员是交通安全
2、的主导因素。大量研究发现,一部分驾驶员较其他驾驶员更容易发生事故,而且重复发生事故的概率很高。习惯上把这些驾驶员叫做“事故多发者”,或者说他们具有事故倾向性。这些驾驶员之所以容易发生事故,主要与他们的心理、生理素质有关。由此引出了所谓的驾驶适宜性理论。驾驶适宜性检测的目的,在于通过科学的仪器诊断,区别出事故多发驾驶员,并对他们实施针对性再教育与训练:严重不适宜者,则劝其离开职业驾驶员队伍。这样可以有效地提高驾驶员群体素质,以便从根本上起到事故预防的作用,从而使交通事故大幅度降低。国外的作法,尤其是日本的经验 1,充分证实了这一点。日本在全国普及对职业驾驶员的适宜性检测,经过 20 多年的努力,
3、使日本连续多年成为世界上交通事故最少的国家。本课题研究的目的是,通过对我国大量汽车运输生产驾驶员心理、生理素质的随机抽样检测和事故状况调查,进而经过科学的数据处理和分析,建立适合我国国情的中国职业驾驶员适宜性检测体系,并制订出检测标准,为今后职业驾驶员的选拔、上岗培训、轮训以及对肇事驾驶员的再教育做好准备。本研究成果己被交通部列为部颁行业标准。2检测与调查2.1检测设备初选由于仪器式检测数据客观,重复操作性强,而且在国外应用广泛,因此本课题采用仪器方式进行适宜性检测实验。所用仪器,主要考虑了对驾驶员适宜性影响较大的心理、生理指标,并参考国外经验,进行了初选。初选的设备有:速度估计检测仪、选择反
4、应检测仪、动体视力检测仪、夜间视力检测仪、处置判断检测仪、深度知觉检测仪、色谱图册、主体视觉图册等。2.2事故调查为了分析驾驶员心理、生理素质参数与事故之间的关系,在检测的同时调查了被检测驾驶员 5 年间的事故记录。其中包括发生事故的次数、事故级别和事故责任等。2.3样本选取要制订富有成效的检测标准,必须采集到典型的数据样本,故对检测地域和检测对象的初选作了充分考虑。既考虑南方与北方,也兼顾东南沿海与内地高原山区,抽样检测了江苏、甘肃、吉林等 14 个省(市)、自治区。检测对象要求 3年以上驾龄,并连续从事职业驾驶员工作,排除驾龄短、事故情况不稳定的干扰,使不同事故记录的驾驶员群体具有可比性。
5、另外要求各仪器由经过培训的专人负责操作,消除由检测人员因素引起的误差。3样本筛选为使数据具有良好的代表性和可靠性,对其进行科学筛选,去除异常数据,为数据分析处理奠定基础。第 1 卷第 3 期2001年 6月安全与环境学报Journal of Safety and EnvironmentVol.1,No.3Jun,2001X收稿日期:2001-01-08作者简介:李百川(1940-),男,教授,博士生导师,从事交通安全与事故预防研究。(1)剔除非稳定数据 2只有反复进行同一项指标测试所得的数据始终围绕一个数值在一定范围内波动,这个检测数据才能代表其对应项的素质。若重复检测的数据不稳定,离散度很大
6、,则此项数据不可采用,所以不稳定数据必须剔除。剔除的方法如下Px-uR A(1)式中x 为重复检测数据的方差;u 为第 x 项重复检测数据方差的均值;R为第 x 项重复检测数据方差的标准差;A为概率。(2)剔除异常检测数据 指为了保证样本数据能代表绝大多数驾驶员的素质水平,必须剔除数据中极少数过大和过小的数据。(3)剔除调查项目中不完整的数据为了保证调查项目统计数据的完整性,剔除调查项目填写不完整的人。4检测设备的有效性分析检验初选设备的有效性,即论证每项设备是否可以鉴别驾驶员的适宜性程度,也就是讨论各项检测数据与事故之间的相关性。4.1数学分析方法 3在理论上,要检测几个母体的平均数是否相等
7、,需要加正态母体条件。所以第一步采用 V2“检验法”对两组(有事故组和无事故组)子样进行正态分布假设检验;第二步进行方差分析,检验各因素对试验结果有无显著影响。以上样本分为两组,无事故组为在调查的 5 年中没有发生任何交通事故的驾驶员样本群体;有事故组指在 5年中至少发生过一次交通事故的样本群体,而无论其事故级别和事故责任如何。表 1 为事故情况统计表。表 114 省(市)在职驾驶员抽样调查事故统计表Table 1Statistics about sampling survey of accidents of professionalautomobile drivers in l4 provi
8、nces(cities)in China事故次数驾驶员事故人数百分比/%总次数百分比/%01 05750.0200176035.9776051.63221810.3243629.623783.6927618.754.2数据处理结果与分析(1)由正态分布假设检验得知,9 项指标的有事故组和无事故组均服从正态分布;方差相等假设检验结果,9 项指标的两组间没有显著差异,可见方差分析的结果有意义。(2)由方差分析可知,两组驾驶员的速度估计项、动体视力项、选择反应时间项、选择反应错误次数项、夜间视力项、深度知觉项及处置判断项的检测数据均值存在显著差异。立体视觉和色觉两项由于检测只有“正常”与“异常”两类
9、定性描述,故只能用百分比法进行分析。分析的结果两组几乎没有差异。可见以上速度估计等 6 项设备的7 项指标,可以用来作为衡量我国职业驾驶员适宜性的指标。5单项检测标准制订5.1检测指标与事故级别、责任及次数的关系分析在探讨各项检测数据与事故级别、事故责任间的关系时,采用了一元方差分析法,先后进行正态分布假设检验(V2)、两子样方差相等假设检验(F 检验)及方差分析(F 检验)。然后再用方差分析法检验不同事故次数间的指标均值有无差异性,为制订单项标准提供依据。方差分析的结论是各子样均服从正态分布,绝大多数子样间方差无显著差异,可见方差分析结果有意义。检测各项事故级别组间的分析结果,除动体视力的轻
10、微事故组与特大/重大事故组均值间有显著差异外,各检测项三组(轻微、一般、特大/重大事故组)两两间都没有显著差异。各检测项事故责任组(全责、主责、同责、次责)间方差分析的结果表明,事故责任的差异仅对极个别检测指标有较显著的影响,就整体而言仅占分析结果的8.3%。故此,可以认为事故级别和事故责任对各指标的检测数据没有显著影响。各检测项事故次数间方差分析的结果表明,各事故次数组(无事故组、一次事故组、两次事故组及事故多发组)间除无事故与一次事故组间大多没有显著差异外,其他各组间均存在显著差异,也就是说各项检测数据与事故次数间存在着有序的对应关系。说明事故次数是驾驶适宜性一个较好的外在特性,可以作为制
11、订检测标准的依据。5.2单项标准的制订8安全与环境学报第 1卷第 3期单项标准的形成采用 Q-型逐步聚类法 4。即先选取若干个或一批样本为凝聚点,计算样本和凝聚点重心的距离,进行初始分类。然后根据初始分类再计算其重心,进行第二次分类。依次类推,一直到所有样本类别不再变动为止。聚类的结果,各检测项形成 4 个等级,标识为 A(优良)、B(一般)、C(要注意)和 D(很差)。四类标准主要是在聚类结果的基础上参考类内各事故次数对应的人数和百分比以及事故多发次数在本类事故总次数中所占百分比制订的(见表 2)。表 2驾驶适宜性单项检测标准Table2Single detection standard o
12、f drive suitability标准类型速度估计/s动体视力选择反应时间/s选择反应错误次数/次夜视力/s处置判断/次深视力/mm优良1.982.180.91.50.6200207602.0一般1.361.972.192.470.40.90.630.981436771202.110要注意1.151.350.20.40.991.345671612114010.115很差2.481.150.21.3571714115.16综合判定标准制订各单项检测指标仅反映驾驶员某一方面素质的优或劣。为了全面地评价驾驶员的适宜性状况,需要综合各方面的适宜性指标,制订出综合判定标准。6.1检测数据标准化处理由
13、于各项检测指标的数值单位及大小各异,因此必须对其进行如下标准化处理 4Y(i)=x(i)-XminXmax-x(i)(2)式中Y(i)为标准化后数据;X(i)为待标准化数据;Xmin为样本内最小值;Xmax为样本内最大值。在标准化处理之前,还应对数据进行趋同化处理,使各检测指标的数据均在较大(或较小),反映驾驶员素质较好(或较差)。6.2求标准化后各指标间的相关系数矩阵两两间的相关系数用下式计算Y(ij)=6ni=1(xi1-Xi)(Xj1-Xj)6nj=1(Xi1-Xi)2126nj=1(Xj1-Xj)212(3)所得系数矩阵为对称矩阵,各指标间相关性不直观。为进一步探讨各指标间的深层关系,
14、运用R-型系统聚类法对各项指标进行分类。6.3用主成分分析法构造新指标由各指标对应的相关系数矩阵及系统聚类的结果可知,各项检测指标间有一定的相关性,说明两个变量(或多个变量)在反映同一信息中有一定的重叠,所以必须构造新指标。对新指标不但要求两两独立,而且要求在尽可能多地反映原有信息的原则下,指标数量要小于原有指标数。这里运用主成分分析法构造新指标。6.4建立综合判定数学模型首失求出各项新指标与事故次数间相关系数的绝对值与各相关系数绝对值之和的比,即为独立化后各指标反映驾驶适宜性的权系数。然后用各权系数乘以对应项新指标的值,最后将这些值累加,得到综合判定模型Y=f(x1,x2,x3,x4,x5,
15、x6,x7)(4)式中x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7分别为速度估计、动体视力、选择反应错误次数、选择反应时间、夜视力、深度知觉、处置判断等各项的原始检测数据。6.5确定各级检测标准采用Q-型聚类法对综合评定值进行分类,即可确定出较全面、客观的各级判定标准(见表 3)。92001年 6月李百川,等:中国职业汽车驾驶员适宜性检测标准制订研究7结论表 3驾驶适宜性综合判定标准Table3Integrate determinant standard of drive suitability标准类型A(优良)B(一般)C(要注意)D(很差)标准0.40.54.519.00 9.0110.501
16、0.51(1)本文大规模地检测了全国职业汽车驾驶员的心理、生理素质状况,并调查了被检测驾驶员连续 5年的事故记录;(2)在调查检测和数据处理的基础上,提出了我国职业汽车驾驶员驾驶适宜性检测体系;(3)在聚类结果的基础上,参考类内事故次数对应人数和百分比以及事故多发次数在本类事故总次数中所占百分比,提出了我国职业汽车驾驶员驾驶适宜性的 4 个评价等级,并制订了各检测项的单项标准;(4)根据各检测项指标与事故次数间相关性的大小,计算出加权系数,并在此基础上,建立了驾驶适宜性综合评价数学模型,同时制订了综合判定标准。References1Li Baichuan.Prevention Psycholo
17、gy in T raffic Accidents M.Xian:Xian Jiaotong University Press(in Chinese),19982Yang Weiquan,Liu Lanting and Lin Hongyuan.M ultivariate StatisticsM.Beijing:Beijing Higher Education Press(inChinese),19893Wang Rongxin.Mathematical StatisticsM.Xian:Xian Jiaotong U niversity Press(in Chinese),19864Deng
18、Jianzhong,Ge Renjie and Cheng Zhengxing.Computational M ethodM.Xian:Xian Jiaotong University Press(in Chi-nese),19855Zhou Su.FOXPRO and Program Design TechniquesM.T ianjin:Tianjin Science and Technology Press(in Chinese),1994FORMULATING STANDARDS FOR DETECTION OF SUITABILITY OFCHINESE PROFESSIONAL A
19、UTOMOBILE DRIVERSLI Bai-chuan,SUN Jian-hong&XIAO Li-jun(Automobile College,Changan University,Xian 710064,China)Abstract:It is well-known that automobile driver is the major factor of the road traffic safety.According to thetheory of the suitability of driver,the purpose of detection of the suitabil
20、ity is to distinguish those accident-multimaken automobile drivers by means of scientific diagnoses,implement reeducation and training of thedrivers.For the purpose of making standards,the present paper first uses advanced detection instruments,sampling in 14 provinces and cities,detecting the menta
21、lity and physiological conditions of more than 3 000drivers in transportation industry.The five-year records of accidents related to them are investigated and insta-ble data are deleted using eqn.(1).The statistics is then given(T able 1).T he relativity analysis between thedetection indexes and the
22、 accidents is studied by means of validity detection.Normal distribution hypothesistesting and variance analysis are used.The single detection standard for driver suitability(Table 2)consists ofseven items,i.e.the velocity estimation,kinetosome eyesight,selective response time,selective response err
23、ortimes,night eyesight,depth consciousness and management identification.T hey are obtained by the Q gradu-ally clustering method.It is suggested in the present paper that they may be used as the detection criteria fordriver suitability.In the end,a comprehensive integrate detection standard of driv
24、er suitability described by amodel(eqn.(4)is derived through the standardization of the single detection standards(eqn.(2)and majorcomponent analysis(eqn.(3).Key words:professional automobile drivers;suitability;detect standardCLC number:491.2+54Document code:AArticle ID:1009-6094(2001)03-0007-04(Journal of Saf ety and Environment2001,Vol.1,No.3)10安全与环境学报第 1卷第 3期