李松齡 王佳琪 安 永 馮樹民
(哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院1) 哈爾濱 150090) (中國民航大學(xué)機場學(xué)院2) 天津 300300)
隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展及國內(nèi)汽車的普及,人們的道路交通安全意識越來越高.交通法規(guī)的不斷完善以及各種防治措施的提出,使得交通事故的數(shù)量有明顯下降.雖然最近幾年我國道路交通事故數(shù)量降幅明顯,但依然高發(fā).目前,我國交通事故年死亡人數(shù)仍高居世界第二位,遏制交通事故發(fā)生任重道遠[1].
為降低交通事故的數(shù)量,改善道路交通環(huán)境,針對駕駛員的駕駛行為,國內(nèi)外已經(jīng)開展了大量的研究.Liourta等[2]研究了道路線形與駕駛行為之間的關(guān)系,提出了彎道路段的駕駛行為辨識模型;Lamm等[3]研究了道路設(shè)計、駕駛員行為、駕駛動力特性和交通安全的內(nèi)在關(guān)系,提出了交通安全標(biāo)準(zhǔn)和道路設(shè)計目標(biāo);Smith等[4]事故的影響;Abdel等[5]通過研究得出駕駛?cè)说鸟{駛差錯是導(dǎo)致道路交通事故的重要因素之一;Lucas[6]研究了駕駛?cè)笋{駛差錯導(dǎo)致交通事故的產(chǎn)生原因,分析了導(dǎo)致駕駛差錯交通事故的具體因素,并針對該類交通事故提出了預(yù)防對策;黃榮貴[7]研究汽車駕駛員的差錯特性,提出預(yù)防駕駛行為差錯,應(yīng)從車輛設(shè)計、道路交通的改善上提供最優(yōu)條件,并遵循人機工程的原則,提高人的可靠性;李顯生等[8]建立了駕駛行為運動系統(tǒng),并依據(jù)人的行為差錯理論分析了駕駛行為過程中駕駛員的各種生理狀態(tài),以及生理狀態(tài)導(dǎo)致的各種駕駛行為差錯;王全[9]對串聯(lián)式駕駛行為可靠性評估模型加以完善,使其更準(zhǔn)確的描述駕駛行為實質(zhì),反映駕駛員個體的事故傾向性;王武宏[10]提出了駕駛員操作可靠性的評定方法,并得出駕駛員安全駕駛的量度值;胡立偉等[11]提出駕駛差錯的糾正度和差錯度的概念,提出了駕駛失誤率的簡化算法.
目前,國內(nèi)外對交通事故的研究大多單獨從駕駛員、車輛、道路三方面入手,對人車交互失衡的研究很少,文中通過對交通事故原因的深入分析,提出人車交互失衡的概念,探究其與交通事故的關(guān)聯(lián)性.
駕駛員行為差錯是指駕駛員未能實現(xiàn)規(guī)定的操作(或?qū)嵤┝私沟牟僮?,可能導(dǎo)致中斷任務(wù)執(zhí)行或引起人員傷亡和車物損失[12].駕駛行為差錯是客觀存在的,只要車輛在道路上行駛,就必然伴隨駕駛行為差錯的發(fā)生[13].駕駛行為差錯體現(xiàn)在很多方面,例如感知差錯、判斷差錯、操作差錯、技術(shù)差錯、著裝差錯等,每一種差錯都有可能導(dǎo)致車輛的不正常行駛,從而引發(fā)交通事故.
車輛是使人或貨物發(fā)生位移的交通運輸工具,車輛的行駛過程,是人車共同參與完成的,其本質(zhì)是信息傳遞、信息處理、機械操作以及信息反饋的過程.人車交互過程見圖1.如果車輛處于在行駛過程中出現(xiàn)故障,勢必會造成人車交互失衡.如果車輛的各個系統(tǒng)完好不存在機械故障,機械設(shè)備本身的誤差在安全范圍內(nèi)可忽略不計,那么車輛行駛過程中的差錯就是由駕駛員的行為差錯引起的.但是,駕駛行為差錯有一定的誤差范圍,當(dāng)超過誤差允許的范圍時,駕駛行為差錯就會導(dǎo)致人車交互失衡.
圖1 人車交互過程
經(jīng)調(diào)查統(tǒng)計,造成交通事故的原因有超速行駛、酒后駕駛、不按規(guī)定讓行、違法超車以及無證駕駛等約35種.其中超速行駛、酒后駕車、逆行、疲勞駕駛、違法超車以及違法上道路行駛等22種屬于交通違法行為;未設(shè)置道路安全設(shè)施、安全設(shè)施損壞滅失、道路缺陷、其他道路原因以及自然災(zāi)害5項屬于道路環(huán)境問題;機件故障、爆胎、制動不當(dāng)、轉(zhuǎn)向不當(dāng)、油門控制不當(dāng)以及其他控制不當(dāng)?shù)?項屬于人和車相互作用中產(chǎn)生的問題.
駕駛員對車輛的操縱就是駕駛員在行車過程中對油門踏板、制動踏板、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)向的角度以及車輛其他模塊的控制,這是一個人車交互的過程.駕駛員對車輛的操控不當(dāng),例如,轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)動角度不足或者過大導(dǎo)致車輛不能按正常的軌跡行駛;駕駛員踩制動踏板過輕導(dǎo)致制動不足從而使車輛未能在危險前及時停車;駕駛員誤把油門當(dāng)剎車導(dǎo)致車輛失控等.這些行為都屬于駕駛員操作不當(dāng).這些錯誤的操縱均導(dǎo)致了人車交互過程的紊亂,即人車交互失衡.同樣駕駛時有妨礙安全行車的行為也會導(dǎo)致人車交互失衡,引發(fā)交通事故.
跟車行駛時,兩車之間的車距是一個動態(tài)調(diào)整的過程.也是駕駛員與前車交互的同時與自己駕駛的車輛交互的過程.車距感知不當(dāng)是由于駕駛員在人車交互過程中對前方車輛的距離、以及兩方車輛的行駛速度感知判斷錯誤導(dǎo)致的,即駕駛員的感知判斷失誤導(dǎo)致人車交互失衡.
綜上所述,35種交通事故原因中,操縱不當(dāng)、駕駛時有妨礙安全行車的行為、跟車過近、這些原因與人車交互失衡具有相關(guān)性.
從哈爾濱市交管局事故處獲得的交通事故統(tǒng)計報表,采用分層法對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,得出哈爾濱市近6年的交通事故發(fā)生情況.見表1.
表1 2016年哈爾濱交通事故四項指數(shù)統(tǒng)計
由表1可知,駕車時有妨礙安全行車的行為、操作不當(dāng)、與前車保持距離不當(dāng)符合人車交互失衡的概念,這三種原因造成的交通事故數(shù)占交通事故總數(shù)的57.76%,即由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故數(shù)占事故總數(shù)的57.76%.由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故死亡人數(shù)為147人,是所有事故原因中造成死亡人數(shù)最多的,占總死亡人數(shù)的45.8%.由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故受傷人數(shù)為838人,占總受傷人數(shù)的56.54%.由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故財產(chǎn)損失為17 611 870元,占總財產(chǎn)損失的66.67%.
調(diào)查統(tǒng)計2011—2016年哈爾濱市近6年的交通事故四項指數(shù),見圖2.
圖2 2011—2016年哈爾濱交通事故四項指數(shù)對比
由圖2可知,近6年哈爾濱市由人車交互失衡引發(fā)的交通事故在四項指數(shù)中的占比均大于30%,且大多接近或超過半數(shù),造成的經(jīng)濟損失尤為嚴(yán)重,均超過50%.
根據(jù)對廣西省南寧市交通事故原因調(diào)查統(tǒng)計,2017年南寧市城市道路共發(fā)生重點責(zé)任交通事故21 824起,造成153人死亡、2 387人受傷.通過對這些事故原因分析,駕駛時有妨礙安全行車的行為、與前車距離保持不當(dāng)、不按規(guī)定倒車、占道通行和不按規(guī)定讓行是交通事故發(fā)生的主要原因,表2為2017年廣西南寧市城市道路交通事故統(tǒng)計表.
表2 2017年南寧市交通事故統(tǒng)計
根據(jù)表2可知,駕車時有妨礙安全行車的行為、與前車距離保持不當(dāng)、操作不當(dāng),未按規(guī)定讓行,占道通行以及不按規(guī)定倒車五項因素是造成2017年南寧市21 824起交通事故的主要原因.其中駕車時有其他妨礙安全行車的行為、與前車距離保持不當(dāng)、操作不當(dāng)屬于人車交互失衡,共造成26人死亡,726人受傷,占當(dāng)年事故總死亡人數(shù)和總受傷人數(shù)的比例分別為16.99%,30.41%.由人車交互失衡引發(fā)的交通事故次數(shù)為8 500次,占總交通事故數(shù)的38.95%.
以吉林省高速公路為例,調(diào)查統(tǒng)計吉林省近三年10月份高速公路交通事故發(fā)生情況,統(tǒng)計造成交通事故的主要因素見表3.
2014—2016年的每年10月份,吉林省高速公路共發(fā)生51起交通事故,造成40人死亡,其中由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故36起,占比高達總事故數(shù)的70.58%,造成24人死亡,占事故總死亡人數(shù)的60%.由此可以看出,由人車交互失衡引起的事故在總事故次數(shù)和死亡人數(shù)兩項指標(biāo)中均占比最高.
表3 吉林2014-2016年10月高速公路交通事故成因統(tǒng)計
1) 根據(jù)哈爾濱、南寧兩市以及吉林省高速公路的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故數(shù)占總交通事故數(shù)的比例分別為57.76%,38.95%,70.58%,其中吉林省和哈爾濱市占比都超過50%.
2) 在歷年的交通事故中,由人車交互失衡導(dǎo)致的事故次數(shù)占總次數(shù)的比例在40%~60%,曲線有平穩(wěn)增長趨勢.由人車交互失衡導(dǎo)致的交通事故死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的比例分別為36.04%,33.43%,42.27%,45.08%,48.39%,45.80%,有緩慢增長的趨勢.由人車交互失衡造成的事故受傷人數(shù)占總受傷人數(shù)的比例為30.72%,36.85%,49.52%,42.52%,56.05%,56.55%,增長比較迅速.由人車交互造成的財產(chǎn)損失所占比例最大,均超出了50%,2013年更是達到了73.15%.由此說明人車交互失衡與交通事故發(fā)生有很大的相關(guān)性.同時,隨著年份增長,交通智能化的發(fā)展,由人車交互失衡造成的交通事故在四項指數(shù)中占比總體均有所增長.