汽车行驶记录仪文献翻译.docx
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汽车行驶记录仪文献翻译.docx
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汽车行驶记录仪文献翻译
2012届本科毕业设计(论文)外文
文献翻译
学院:
常熟理工学院
专业:
测控技术和仪器
姓名:
xxx
学号:
xxxxxxxx
(用外文写)
外文出处:
fall2007/C3/803/Galit_WCTR%202.doc
附件:
1.外文资料翻译译文;2.外文原文。
驾驶行为和交通事故数据记录仪以及驾驶监测记录仪之间的关系
MasaruUeyama
SumioOgawa
NationalResearchInstituteofPoliceScience
HideoChikasue
KizukiMuramatu
YazakiMeterCo.,LTD
Japan
PaperNumber9%S2-O-06
摘要
野外试验中已开始使用一套自动记录系统,将监控记录器(DMR)和事故数据记录器(ADR)安装在在东京地区的一个20辆车的车队的车上,以便评估驾驶行为和事故间牵连的关系在38个实验对象中,驾驶20辆车的驾驶过程将被监控记录器记录一年。
同时,该数据每次事故发生前后都会被记录。
此外,这些司机的驾驶能力都要被测试。
监控记录仪记录的数据聚焦于流畅运行时发生紧急制动的情况和/或以快速启动性能为代表做试验的驾驶行为。
这23个事故案例包括交叉事故,追尾事故,弯道事故,事故数据记录仪的收集期为一年。
本事故数据分析的重点在于事故发生前阶段的环境条件下的驾驶行为。
驾驶行为和事故之间的关系被提出来作为数据分析的结果。
特别的,具体事故的发生机制,其中粗心的司机可以排名解释的驾驶行为,这是取决于他的认知和/或判断当他面对的是具体的环境情况。
一套自动记录系统提供了非常明确有效的研究特别是在事故机制方式的驱动之前事故,他们将在道路安全领域提供迄今无法使用的信息。
1.引言
为了预防交通事故,重要的是澄清在发生交通事故前突发交通状况的情况和个别司机的特别情况之间的关系。
这之间是相互关联的,然而,它是如此复杂以至于基于传统的调查技术和大量的检查以及对驾驶员特性确认的研究的事故调查几乎没有成功地澄清它。
驾驶培训要求包括关键因素的信息能使交通事故在具体的以具体的方式通知司机。
在驾驶员的培训中,只提供少量的关于交通事故是如何发生在交通状况和司机特性的复杂关系的信息。
更加实用的驾驶培训技术需要进一步发展。
之前的报告描述了用自动记录有效收集司机在交通事故发生之前行为的数据的技术。
在本文中,事故数据记录仪和驾驶监测记录仪都被安装在商用车并且用于收集和分析数据。
具体来说,事故数据记录仪用来收集交通事故发生时的物理数据,即:
速度的变化,冲击加速度,制动和照明状况等等。
收集这些在交通事故和驾驶监测记录仪被用来收集司机每天的驾驶数据,即,道路速度,快速启动以及突然制动的频率之前。
在本报告中,将详细分析某司机发生交通事故的情况,重点分析交通情况和这个司机驾驶的行为之间的关系。
分析结果表明,这些可以被用来作为驾驶培训实用的数据。
这一分析的要点将在以下章节阐述。
2.自动记录系统
2.1事故数据记录仪
事故数据记录器(ADR:
uds2156)是车载型记录仪记录并将速度,纵向和横向加速度,偏航角记录在内存,制动激活(打开/关闭),左、右方向指标(上/下),加上六个左右的开/关渠道。
(3),(4),(5)当车辆被发动,数据采样频率为500Hz,存储在临时内存内,临时内存不断分析的事件检测算法。
当算法系统识别到事故的某些特性时,前30秒和15秒钟后的数据将以编码形式转换成永久性记忆。
在数据存储完后,记录仪将停止等待下一次的碰撞。
它可以记录第一、二次碰撞数据。
2.2驱动监测记录仪
驾驶监测记录仪(DMA:
YAZAC-5064)(6)是内置的安全驾驶记录器,它是YAZAKIMETER股份有限公司研发的。
它旨在发明一个可监控日常生活行车的记录仪。
所有其他的行车情况像驾驶速度,行驶距离等,都将一数字数据的形式记录下来。
这些数据也许可以提供一个重要的信息,用以确定并从安全驾驶的角度上感谢驾驶员的驾车行为。
3.方法
3.1数据采集
事故数据记录仪及驾驶监测记录仪被安装在20辆商务用车上。
事故数据记录仪使车辆按预设的轨道行驶。
另一方面,驾驶监测记录仪使这些车的驾驶员按预设的轨道行驶。
20个普通驾驶员组成一组被选定并且观察6个月,6个月后的另一组的20名驾驶员被选定为观察对象。
实际观察对象的数目就用这种方法选择,然而,由于种种相关的理由使得组合的车辆和驾驶员只有36对。
每个观察对象都有自己的识别卡;每一次驾车他都要将卡插入到驾驶监测记录仪中,下班时取出。
每个卡有65KB的容量而且每两周清除一次。
卡上的内容将被收到实际记录采集器里。
所有事故的数据都是这20辆车的在过去的一年时间内采集的。
事故数据记录仪(ADR)可以记录先后发生的两起交通事故的数据。
验证这些连续发生的交通事故是否被被当做两个连续的事件记录在事故数据记录仪,是必要的检查这台记录仪的操作条件。
在这个实验当中,一个通信线路在之前建立,这样事故发生的数据就能被尽快收集。
所有数据收集之后,事故数据记录器将自动设置在服务之后,自动准备好处理下一个交通事故。
3.2驾驶行为
图1是一个显示监控记录仪收集的数据的例子(这个数据是从图2所描述的事故得到的)。
速度以及所有其他的条件的变化都将被记录。
它可以分析和/或计算可以超过速度限制的倍数,快速启动的次数以及根据定义的突然刹车率。
图1:
DMR数据的一个例子
根据DMR收集的数据,对突然刹车(超过3.75m/s2)的次数,快速加速启动(超过3.00m/s2)的次数,以及它们每100公里发生的频率进行了分析。
作为一种客观评估每个观察对象驾驶能力的尝试,我们对如下显示的安全诊断指标(雷达图)进行了研究。
具体来说,紧急制动,快速启动和紧急加速的频率,速度分布,负载的情况和卸下负载的情况的行程比例(负载的情况是指载着一个乘客行驶,卸下负载的情况是指没有乘客),经济效率,等等。
对这些进行选择,作为评估驾驶特性的因素。
为观察对象记录的这些因素的值也都计算得出了平均值。
这些平均值被定义为100,记录值被策划制作成雷达图;换句话说,每个观察对象的数据将以一种可被代表特定的基础并且可当做指标来绘制的方法来制作如图2所示的图。
该雷达图第一眼就可以从总体平均水平识别出每个观察对象不同的驾驶特性。
存在安全隐患的驾驶行为需要特别注意的是,一个更大频率的急刹车,例如,每个观察对象整体的驾驶特性可以通过简单地观看这个形状的图来识别。
现如今真在考虑的是详细的数据分析。
图2:
雷达图显示的驾驶行为特性
3.3事故数据
ADR获得的20组数据,尤其对其中的13个不同的案例进行了详细的分析。
此外,为了确定一个基于数据分析结果的交通事故过程,我们去发生交通意外的实际地点验证道路条件并进行各种现场调查。
我们使用的获得数据的这种方法关系到交通事故发生前的驾驶行为(速度,加速和减速情况,制动,操作方向指标等)。
4.结果
4.1评价驾驶员的行为
驾驶监测记录仪收集司机驾驶行为的数据。
在为期一年的评估中,集中注意力于紧急制动和快速启动的次数以及行车距离。
表1显示了结果。
图3显示的雷达图代表驾驶员A的驾驶行为。
他是一个粗心的司机,因为他驾驶时高频率地紧急刹车,启动和加速。
表1:
DMR记录的驾驶行为结果的例子图3:
雷达图表示驾驶员A的驾驶特性
4.2图4显示了ADR收集交通事故数据的例子。
这些数据是记录仪记录的原始数据它显示了在交通事故发生前后45秒的一段时间里速度的变化制动状态的变化。
正如图4所显示的那样,速度的变化可以通过以下几点来查证:
第
(1)步,使要造成交通事故的车辆加速约四秒钟,从大约10公里/小时,增加到40公里/小时。
在这段时间里,正确的方向指标仍然还在。
当它达到40公里/小时的时候,稍微减速大约2秒钟并以减少后的速度持续行驶。
第
(2)步减速达到约17公里/小时,然后
第(3)步加速到23公里/小时后立刻减速制动。
重复这个三个减速和加速的步骤两次,达到该发生交通事故的状态。
图4:
驾驶员A发生的事故数据
这种驾驶情况可以作如下解释:
在前面提到的步骤(3)后,第(4)步在车速达到约30公里/小时的时候,立即减速
第(5)步当它再次达到30公里/小时的时候保持这个速度行驶约为3秒。
图5:
围绕图4所发生的碰撞的事故数据
在图5中,数据以触发点(0)为中心得扩张而扩大了。
那是因为在车速保持在30公里/小时后约2秒时立即刹车。
在刹车后约0.8秒这一点时,碰撞发生。
当这碰撞发生时,车速约12公里/小时。
就在这次碰撞后,车轮被锁死,读取的速度也是0。
同时它也指示司机在碰撞发生后继续踩刹车5秒。
据估计,刹车踩得有一点晚了,为什么?
它是简单的由于该司机反应有点迟钝吗?
难道是和这一特定交通情况有关?
在图6和图7显示的是事故现场的交通情况。
事故现场在具有代表性的东京城区狭窄的单行道交汇的地方。
在图6中,在事故发生之前车辆沿行的路线这个单行道作为一个绕行之路,允许司机进入主干道(A),通过八个小十字路口并且进入主干道(B)。
而东京市中心离单行道和主干道(B)交汇处只有230米远。
在图7是一张显示了有交通灯的十字路口的照片以及一张事故发生地点的照片。
事故发生的十字路口是第三个十字路口。
图6:
事故发生地点的交通规划图7:
事故发生地的周边环境
这是唯一一个单程路通向主干道(B)的交叉路口。
考虑到这条单行道和其他的单行道的所有其他交叉口,这个特殊的路口就值得特别注意。
图4和图5显示了关于交通事故数据的参考,车辆造成交通事故的行为可以根据图6分析如下:
(1)有问题的车辆在行驶速度约10公里/小时时增加速度只是缺少十字路口和交通信号灯的主干道(A)。
在正确方向指示器的指引下,车辆接近了有交通信号灯路口。
同时,它增加速度到40公里/小时。
(2)在有交通灯地十字路口,通过制动它的速度下降到17公里/小时并且转向右边的交叉路口进入单行道(限速:
20公里/小时)。
(3)在距离约50米的远的第一个十字路口,车略微增加了速度。
因为它已经接近十字路口,
所以通过制动速度下降到约9公里/小时。
(4)在距第二个十字路口约30米远的距离,它加速到30公里/小时。
在十字路口,它通过制动降速到约15公里/小时。
(5)在距离第三路口约30米的地方(事故发生地点),它增加了速度以同样方式的驾驶行为接近路口。
它似乎在接近第(4)点上提到的十字路口时降低了速度,但实际上速度并没有减少;它一直在以约30公里/小时的速度行驶了约2秒。
基于每个特定的距离行驶过每各路口描述中也有相似的行为。
如图5表述的,它达到约30公里/小时的速度后,当接近第三路口(事故发生地点)时该制动器比接近第一第二路口时延迟启用1.5到2秒。
图8显示了以碰撞发生点为基点的距离和在每距离得速度之间的关系。
从图8中可以发现,速度增加在10米那一点少于碰撞发生点。
图8:
碰撞发生的速度路程图
5.讨论
5.1事故和情况
虽然事故发生前的数据可被事故数据记录仪记录下来,但还是很难解释交通事故的发生机制除非调查可以达到鉴定驾驶员的行为心理方面的水平。
我们可以肯定地说,我们必须通过努力收集和分析数据进一步发展研究驾驶员的行为。
有一件事可以清楚地在这里指出:
驾驶员对交通情况的认识意识和交通事故的发生是密切相关的。
在这个特殊情况下,司机知道一切十字路口前的地方在T型路口容易有事故发生,所以他需在距离约100米时以稳定平缓的方式行驶。
此外,据推定,还有其他具体因素影响着司机的行为,即,他在距主干道还有一段距离时可以看到交通信号灯,因此,他可能会调整自己的速度使他的车平滑地进入主干道。
总之,目前的研究表明,一个事故数据记录仪收集的数据可以用来有效地进行研究交通事故及不同角度交通情况之间的相关性。
5.2ADR数据和DMR数据之间的关系
根据驾驶监测记录仪收集的数据,这个造成交通事故的驾驶员指定为运用加速和快速启动频率比其他驾驶员更大的驾驶员“A”(见表1)。
我们需要甚至更大数量的数据来研究在正常驾驶现状下的驾驶行为和交通事故之间的关系,在同一时间,需要进行各种研究确定如何使这大量的数据可以被分析。
尤其是普通驾驶员的恰当测试现在已经被提出作为一个课题来研究了。
最近的研究结果表明,高频率的突然制动和其他类型的驾驶行为通常被看做是一个因素来作为一个指标以确定驾驶员的特点。
5.3,DMR数据在安全教育方面的使用
驾驶监控记录仪记录的数据显示了详细的日常驾驶的信息并有可能被用来客观地指示危险的驾驶路线并加以调整。
四个例子和基于他们的个人驾驶数据的分析结果都已向他们说明。
建议他们提高驾驶行为以弥补两到三个驾驶方面的不足,比如急刹车次数较多。
驾驶监测记录仪是如何时刻监测驾驶行为已经解释了。
司机必须意识到自己的缺陷并且有积极的态度提高自己。
一些驾驶的缺陷指出每个驾驶员在同一时间仅限于两到三个可能限制他设法提高的缺陷。
这样的驾驶缺陷也被指出的明显是行为类型的限制。
比如考虑急刹车这样一个不安全的驾驶模式。
每个司机的注意力被称为驾驶数据和其他的观察对象有多少的不同,这样每个作为观察对象的驾驶员可以对他的驾驶行为特征有一个很好的了解。
如果获得的数据证明通过一些简单的指令可以提高驾驶员水平的可能性,那么这种基于驾驶监测记录仪收集数据的教育将值得注意并成为新的安全性教育的示范方法。
6.结论
目前的研究表明发生在交通事故之前和之后的数据可以被事故数据记录仪记录下来一个交通事故的全部细节都能详细说明,包括交通事故发生之前的驾驶行为。
如果交通事故真的和驾驶员的日常驾驶特性的结果密切相关的话,那么这种新方法对驾驶员预防交通事故的教育来说真可以成为一个重要的突破。
预计这种基于有效使用所收集的资料的驾驶培训的方法,这些自动记录系统将是实际驾驶培训的一个强有力的手段并且可以为交通事故的发生为什么和驾驶员复杂的总体特征等具体的因素有关提供令人信服的解释。
感谢信
作者想利用这个机会对分析ADR数据的Mr.A.Kast表示感谢。
作者也感谢Mr.T.OginoandMr.K..Konishi收集数据,并感谢Mr.K.Ohba提供一些设备。
参考文献
1)M.Ueyama,M.Koura,H.TikasueandA.Kast,“StudyofTrafficAccidentMechanismwithUDSandTAAMS”.JSA&9539941,37-40,1995.
2)M.Ueyama“StudyofTrafficAccidentMechanismwithTAAMS”.15’mESVConferenceProceeding,-,1996.
3)WilliamF.Fincham,A.KastandR.F.Lamboun,“TheUseofaHighResolutionAccidentDataRecorderintheField”.SAE950351,1995.
4)VDOKienzelGmbH,“AContributiontoRoadSafetybyVDOKienzleGmbH.,1995.5)WilliamF.Fincham,“WatchingHowYouDrive”.IEEReview,97-100,1996.
6)YazakiMeterCo.,LTD,“ManualofDrivingMonitoringRecorder”,byYazakiMeterCo.,LTD..1995.
RELATIONSHIPBETWEENDRIVINGBEHAVIORRECORDERANDDRIVINGMONITORRECORDER
MasaruUeyama
SumioOgawa
NationalResearchInstituteofPoliceScience
HideoChikasue
KizukiMuramatu
YazakiMeterCo.,LTD
Japan
PaperNumber9%S2-O-06
ABSTRACT
Afieldtrialhasbeencarriedoutusingasetofautomaticrecordingsystem,DrivingMonitoringRecorder(DMR)andAccidentDataRecorder(ADR)installedon20vehiclesinafleetofcarsinTokyoarea,inordertoassesstheimplicationsindrivingbehaviorandaccidents.The38subjects,whodrivethe20vehiclesweremonitoredduringdrivingbytheDMRforoneyear.Simultaneously,thedatainpre-andpostaccidentwererecordedbyADRwheneveraccidentsoccurred.lnaddition,thedriverswereexaminedbyadrivingaptitudetest.
ThedatabyDMRareanalyzedfocusingonfluencyofoccurrenceofemergencybrakeoperationand/orrapidstartperformanceasrepresentingdrivingbehaviorasatrial.
The23accidentcasesincludingcrossaccident,rear-endaccident,turningaccident,arecollectedbyADRforoneyear.Theaccidentdataareanalyzedfocusingonenvironmentalconditioninpre-accidentstageanddrivingbehavior.
Relationshipsbetweendrivingbehaviorandaccidentareproposedasresultsofdataanalysis.Inparticular,theaccidentmechanismsofspecificaccidents,inwhichthesubjectrankedcarelessdriverinvolvedcanbeexplainedintermsofdrivingbehavior,whichisdeterminedbyhiscognitionand/orjudgmentwhenheisfacingspecificenvironmentalsituations.Asetoftheautomaticrecordingsystemsofferveryclearbenefitstostudytrafficaccidentmechanisminparticularonthemannerofdrivingimmediatelybeforeaccident,andtheywillprovidehithertounavailableinformationinthefieldofroadsafety.
1.INTRODUCTION
Forthepreventionoftrafficaccidents,itisimportanttoclarifytherelationshipbetweenthetrafficsituationimmediatelybeforetheoccurrenceofatrafficaccidentandthecharacteristicsofindividualdriver.Thismutualrelationship,however,issocomplicatedthataccidentinvestigationsconductedbasedonconventionalinvestigationtechniquesandmanyinspectionsandstudiesmadetoidentifythecharacteristicsofdrivershavescarcelysucceededinclarifyingit.
Drivereducationrequiresthatinformationonthesekeyfactorsleadingtoatrafficaccidentbeinformedtodriversinaconcreteandspecificmanner.Inthisdrivereducation,however,informationonhowtrafficaccidentsoccurthroughthiscomplicatedmutualrelationshipbetweenthetrafficsituationanddrivers’characteristicsisprovidedonlybrieflyandinsufficiently;morepracticaldrivereducationtechniquesneedbedeveloped.ThepreviousreportdescribedtheeffectivenessofthetechniqueofcollectingdataonthebehaviorofdriversjustbeforethetrafficaccidentsbyusingautomaticrecordingSystems.
(1),
(2),(3)
lnthepaper,theaccidentdatarecorderanddrivingmonitoringrecorderareinstalledoncommercialvehiclesandcollected,andanalyzeddata.Specifically,theaccidentdatarecorderwasusedtocollectphysicaldataattheoccurrenceoftrafficaccidents,i.e.,thechangeinspeeds,impactacceleration,thestateofbrakingandlighting,etc.,justbeforethetrafficaccidentsandth
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