Surrogate Safety Assessment Model: Штучна модель оцінки безпеки (SSAM)


FHWA Publication No.: FHWA-HRT-08-049

FHWA Contact: Joe Bared, HRDS-05, (202) 493-3314,
joe.bared@fhwa.dot.gov

This document is a technical summary of the Federal Highway Administration report, Surrogate Safety Assessment Model and Validation: Final Report, FHWA-HRT-08-051.

0

Безпека на перетинах, транспортних розв’язках та інших об’єктах дорожнього руху найчастіше оцінюється шляхом обробки та аналізу поліцією дорожньо — транспортних пригод протягом певного часу. З огляду на нечастий і випадковий характер аварій, цей процес йде повільно, для того щоб виявити необхідність проведення робіт по санації або реконструкції проїзної частини чи стратегії управління потоком. Цей метод не застосуєш для оцінки безпеки дорожнього полотна конструкцій, які ще повинні побудувати або стратегії управління потоком, які ще повинні застосовуватися на стадії проектування. Ця стаття узагальнює дослідження і розробку Штучної Моделі Оцінки Безпеки (SSAM), технологію комбінування мікромоделювання та автоматизованого аналізу конфліктів, який аналізує частоту і характер вузьких місць для зіткнення транспортних засобів в русі, щоб оцінити безпеку дорожнього руху об’єктів, не чекаючи доки з’явиться статистика аварійності та травмування.

Вступ

Конфліктом являється сценарій в якому два користувачі дороги, швидше за все, зіткнуться якщо не приймуть заходів по усуненню даної ситуації. На Рис.1 показано приклад конфлікту де автомобіль перелаштовується через дві смуги для того щоб повернути ліворуч і різко підрізав інший автомобіль, який повинен пригальмувати, щоб уникнути зіткнення.

1 Рис 1. Сценарій конфлікту в результаті зміни смуги руху

Дорожні конфлікти вивчаються з кінця 1960-х років як метод оцінки безпеки, з розумінням того, що частота конфліктів корелює з ризиком фактичного зіткнення.

Для вивчення конфліктів традиційно використовують персонал, який пройшов підготовку по виявленню та обліку конфліктів, які спостерігаються на перехресті. У цьому дослідженні було розроблено програмне забезпечення SSAM для автоматизації аналізу конфліктів шляхом безпосередньої обробки даних траєкторії транспортного засобу. Дослідники створили відкритий стандартизований «універсальний» формат даних траєкторії транспортного засобу щоб забезпечити розташування та розміри кожного транспортного засобу , приблизно через кожну десяту секунди. Хотілося б сподіватися, що в найближчі роки з’явиться технологія обробки відео, котра буде здатна автоматично отримувати адекватні дані траєкторії автомобіля для обробки в SSAM. Проте, формат файлу з траєкторіями в даний час підтримується в якості опції експорту чотирма програмними комплексами для мікромоделювання руху трафіку: VISSIM, AIMSUN, PARAMICS та TEXAS.

Метод оцінки

Для того, щоб оцінити об’єкт трафіку в SSAM, об’єкт спочатку потрібно змоделювати в одній із зазначених вище імітаційній моделі, а вже потім моделюється з заданими умовами руху (як правило моделюють декілька варіантів з генерацією випадкових чисел). Кожен запуск моделювання відображає результати у відповідному файлі траєкторії, що називається TRJ файл, відповідно .trj розширення файлу. Потім SSAM використовується в якості постпроцесора для аналізу TRJ файлів.

SSAM аналізує взаємодію транспортних засобів для виявлення конфліктних подій та фіксує все в архів. Для кожної такої події SSAM зазвичай обчислює кілька варіантів заходів безпеки в тому числі такі:

  • мінімальний час до зіткнення (TTC);
  • мінімальна відстань до зіткнення (PET);
  • початкова швидкість гальмування (DR);
  • максимальна швидкість гальмування (MaxD);
  • максимальна швидкість (MaxS);
  • максимальна різниця швидкостей (DeltaS);
  • класифікація зміни смуги руху, траекторії перетину та габариту по типах;
  • зміна швидкості транспорного засобу, що привела до зіткнення (DeltaV).

SSAM надає наступні можливості:

  • Таблиця всіх конфліктів, виявлені в партії аналізованих TRJ файлів, включаючи файл, час, місце, ідентифікацію транспортних засобів, а також ступінь тяжкості конфлікту.
  • Спрощена інформація по типах конфліктів з середніми значеннями штучних заходів по всіх конфліктах.
  • Фільтр котрий дозволяє ізолювати підмножини конфліктів по: діапазону моделювання, заходах безпеки, типу конфліктів, мережі звязку або прямокутної області мережі.
  • Об’єкт для статистичних порівнянь, множини конфліктів і важливості змодельованих заходів безпеки для двох альтернативних випадків використовуючи для перевірки гіпотез.
  • Модель показує розташування конфліктів на карті мережі за допомогою значків різної форми і кольору, привласнюються конфліктам по типах важливості.

2Рис 2. Інтерфейс користувача SSAM з відображенням конфліктів на карті

На Рис. 2 показано скріншот карти з SSAM зі значками конфліктів, колір яких вказує на їх значення часу до зіткнення.

Перевірка точності

Для того щоб оцінити можливості SSAM, розробниками проведено теоретичне обґрунтування, перевірка ділянки та аналіз чутливості.

Теоретичне обґрунтування складається з 11 пар перетинів різної конструкції (наприклад, наявність правого повороту в порівнянні з його відсутністю; ромбовидний в порівнянні з кільцевим перетином і т.д). Оцінки відносної безпеки SSAM були зіставлені з оцінками традиційних теоретичних рівнянь аварійності. Експерименти дали цікаві результати, як це часто буває, коли випадок А мав більше конфліктів, ніж випадок В, в той час як у випадку В мав більш серйозніший ступінь аварійності ніж випадок А, що вказує на необхідність в подальших дослідженнях варіантів та порівнюючи штучні заходи безпеки.

Перевірка ділянки була пов’язана з абсолютно точною оцінкою штучної моделлю безпеки, на відміну від відносної оцінки безпеки в теоретичному обґрунтуванні. Було взято набір з 83 об’єктів, всі були чотири рукавні, міські перетини зі світлофорним регулюванням та були промодельовані в VISSIM та оброблені та оцінені в SSAM. Результати аналізу конфліктів на цих перетинах були порівняні з фактичною статистикою аварійності (на основі історії страхових випадків) з використанням п’яти статистичних тестів. Ці результати також надали можливість орієнтуватись в штучних оцінках безпеки в порівнянні з з традиційними прогнозами аварійності які базуються на середньодобових обсягах трафіку (ADT).

Аналіз конфліктів на базі симуляції проводиться та корелюються в SSAM по наявних даних аварійності на ділянці та з виключенням конфліктів перетину смуги. (наприклад лівий поворот через зустрічний напрямок) які були обраховані в моделі. Пріорітетність перетину смуги заснована на загальній частоті конфліктів та скорельована по пріорітетності перетинів та базується на загальній частоті аварій по коефіцієнту Spearman 0.463 (також для дистанцій та перестроювань). Співвідношення між загальною кількістю конфліктів та аварійністю в цьому досліді (показано на Рис.3) демонструє кореляцію (R-квадрат) значення 0.41.

3Рис 3. Взаємозв’язок між конфліктами і дорожно-транспортними пригодами

Кореляція конфліктів до аварійності співвідноситься з діапазоном кореляції як публікується в декількох дослідженнях ADT та аваріях на міських регульованих перетинах. Результат отримано лише для ранкових годин пік. Модель аварійності базується на середньорічному 24 годинному підрахунку АDT. Значення корелюються по (R – квадрат) 0.68з реальною аварійністю. Це дослідження також показало співвідношення конфлікту до аварії приблизно 20 000 до 1, хоча це співвідношення залежить від типу конфлікту.

Аналіз чутливості в порівнянні з оцінкою п’яти перетинів (вище згадано 83), проведено окремо з використанням чотирьох програмних комплексів для мікромоделювання: VISSIM, AIMSUNG, Paramics і Texac. Збої в моделюванні (транспортні засоби проїжджають один по одному) були виявлені у всіх моделях і за допомогою SSAM було здійснено особливо корисні відкриття сумнівної поведінки ТЗ під час моделювання. Це спонукало до певних змін (особливо Техас та VISSIM) для поліпшення поведінки основних імітаційних моделей.

Рекомендації

SSAM надає нові переконливі можливості для оцінки безпеки дорожнього руху з можливістю використання доступного мікросимуляційного програмного забезпечення. Такий підхід дозволяє обійти необхідність чекати «аномально довго» аварії котрі насправді відбуваються дозволяє оцінити гіпотетичні схеми і альтернативи управління які можна застосувати для об’єктів де не були встановлені традиційні моделі прогнозування аварійності на основі обсягу (і норм). Дослідження в цій області, а також поліпшуються імітаційні моделі та відео технології, ця техніка, як очікується зросте у використанні.

Додаткова інформація

SSAM документація доступна в двох доповідях FHWA: Штучна модель оцінки безпеки та Перевірки: Фінальний звіт, FHWA-HRT-08-051 і Штучна Модель Оцінки Безпеки (SSAM): Програмне забезпечення Керівництво користувача, FHWA-HRT-08-050 (http://www.tfhrc.gov/safety/intersect.htm). Програмне забезпечення SSAM доступне тут: http://www.fhwa.dot.gov/downloads/research/safety/ssam/ssam_setup_2.1.6.zip

Research, Development, and Technology
Turner-Fairbank Highway Research Center
6300 Georgetown Pike
McLean, VA 22101-2296

www.tfhrc.gov

Джерело: http://www.fhwa.dot.gov/publications/research/safety/08049/

2 thoughts on “Surrogate Safety Assessment Model: Штучна модель оцінки безпеки (SSAM)

  1. Вся проблема з порушеннями дорожного руху зводиться до впровадження одного базового принципу : відієві надається вільний вибір порушувати ПДР чи дотримуватися їх.
    Матеріал дуже обширний,друкувати його українські сайти пов’язані з ДАЇ (владою) відмовляються,бо там представлена реформа,яка руйнує корупцію та стару систему.
    Можу надіслати для ознайомлення.

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s