Разработка методики обоснования технического и телематического обеспечения динамических информационных табло как комплексного средства организации дорожного движения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.01, кандидат наук Тур, Антон Александрович

• Тур, Антон Александрович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Тур, Антон Александрович

Оглавление

Введение

1 Глава 1. Анализ состояния разработанных требований к техническим параметрам ДИТ

1.1 Постановка системы знаний

1.2 Анализ проблематики

1.3 Анализ накопленного опыта аналогичных задач

1.4 Заключение о проанализированном накопленном опыте

1.5 Общая методика исследований

1.6 Выводы по главе 1

2 Глава 2. Построение математической модели определения оптимальных параметров ДИТ

2.1 Методика теоретического исследования

2.2 Формирование научной гипотезы

2.3 Разработка классификатора водителей с учетом психофизиологических особенностей

2.4 Построение классификатора дорожных и транспортных условий с учетом их влияния на восприятие информации ДИТ

2.5 Формирование целевой функции

2.6 Формирование математической модели определения оптимального технического решения ДИТ

2.7 Задание требований к массиву исходных данных

2.8 Методика обоснования технического и телематического обеспечения динамических информационных табло как комплексного средства организации дорожного движения

2.9 Выводы по главе 2

3 Глава 3. Проведение экспериментальных исследований по

определению оптимальных параметров ДИТ

3.1 Методика экспериментального исследования

3.2 Обоснование объекта исследования

3.3 Сбор исходных данных

3.4 Требования к исследовательскому оборудованию

3.5 Описание исследовательского комплекса

3.6 Выполнение экспериментов на исследовательском комплексе

3.7 Выводы по главе 3

4 Глава 4. Результаты исследования

4.1 Требования к программной среде обработки данных

4.2 Описание создаваемого программного обеспечения обработки данных

4.3 Графические результаты исследования

4.4 Анализ рисков

4.5 Выводы по главе 4

Основные выводы и результаты диссертационной работы

Список используемых источников

Приложение А

Приложение Б

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики обоснования технического и телематического обеспечения динамических информационных табло как комплексного средства организации дорожного движения»

Введение

Актуальность исследований. Анализ существующих зарубежных решений ИТС показывает возможность достижения улучшения транспортной обстановки. Адаптивное и прогнозное управление безопасностью и организацией дорожного движения в транспортно-дорожной системе регионов, приведёт в данных регионах к улучшению качества транспортных услуг и повысит экономическую конкурентоспособность региона.

ИТС сегодня представляет многоуровневую структуру, в основе которой всегда стоит одна из трёх базовых подсистем: директивного управления дорожным движением (АСУДД), косвенного управления транспортными потоками (КУТП) и управления маршрутным транспортом.

Система КУТП и включенная в неё динамическая система маршрутного ориентирования, за счет не директивных методов воздействия на транспортный поток обеспечивает сокращение времени в пути, рационально распределяя нагрузку улично-дорожной сети, повышая фактическую пропускную способность транспортной сети.

В основе технического комплекса КУТП в комплексе задач управления информацией для транспортного потока лежит использование динамических информационных табло (ДИТ). В связи с этим важным моментом для эффективного функционирования ДИТ является формирование оптимальной технической и функциональной структуры.

Следует отметить, что в настоящий момент в РФ отсутствуют какие-либо нормативные требования, предъявляемые к ДИТ.

Можно сделать вывод, что оптимизация технического и телематического обеспечения динамических информационных табло является актуальной задачей.

Объектом исследования является техническое и телематическое обеспечение ДИТ как комплексного средства организации дорожного движения.

Предметом исследования являются параметры динамических информационных табло, в зависимости от места установки табло, а именно скоростных показателях участка, загруженности транспортом, дисперсии скоростей и т.д.

Целью исследования является оптимизация технических параметров ДИТ, повышение качества информирования участников, оптимизация материальных затрат на покупку и установку табло.

Направление исследования; исследование реагирования водителей на установленные табло в различных дорожных и транспортных условиях, исследование психофизиологии водителей. Имитационное моделирование результатов исследований.

Основные задачи исследования:

1. Построение классификатора водителей с учётом психофизиологических особенностей.

2. Построение развернутого классификатора дорожных и транспортных условий с учетом их влияние на физиологическое состояние водителя и возможность прочитать сообщение КУТП.

3. Разработка математической модели определения оптимального технического решения ДИТ.

4. Проведение моделирования результатов исследования.

5. Разработка методики выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.

Научная новизна заключается:

1. В разработанной математической модели определения оптимального технического решения табло.

2. В разработанном классификаторе водителей с учётом психофизиологических особенностей.

3. В разработанном развернутом классификаторе дорожных и транспортных условий.

4. В разработанной методике выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.

Достоверность результатов достигается за счёт применения оборудования, сертифицированного как средство измерения, обладающего высокой точностью фиксирования психофизиологических параметров водителя, а также трехмерным симулятором дорожного движения типа БтТТ, эмулирующем реальные дорожные условия с заданной точностью, аппаратно-программным комплексом имитационного моделирования А1М81Ш N0. На защиту выносятся:

1. Математическая модель определения оптимальных технических параметров динамического информационного табло в зависимости от дорожных и транспортных условий.

2. Классификатор водителей с учетом психофизиологических особенностей.

3. Методика выбора оптимальных технических и телематических параметров ДИТ.

Практическая ценность: Разработка методики определения оптимального технического решения ДИТ.

Внедрение и реализация результатов работы

Основные результаты исследований применены при разработке национальных стандартов Российской Федерации (акт внедрения 018/13 от 17.10.2013):

-«Интеллектуальные транспортные системы. Системы организации дорожного движения. Косвенное управление транспортными потоками. Требования к техническим средствам информирования участников дорожного движения»;

-«Интеллектуальные транспортные системы. Системы организации дорожного движения. Косвенное управление транспортными потоками. Требования к технологии информирования участников дорожного движения»;

Полученные теоретические результаты приняты к использованию в учебном процессе МАДИ кафедрой «Транспортная телематика» по дисциплинам специальностей направления 190600 «Эксплуатация наземного транспорта и транспортного оборудования» и кафедрой «Организация и безопасность движения» по дисциплинам специальностей направления 190700 «Технология транспортных процессов».

Апробация работы. Результаты исследований доложены, обсуждены и одобрены на научно-методических и научно-исследовательских конференциях МАДИ, г.Москва 2010,2011, 2012 гг.

Публикации идеи диссертации изложены в следующих публикациях:

1. Интеллектуальные дороги - современный взгляд/ С.В.Жанказиев, A.A. Тур, Р.Ф. Халилев// Наука и техника в дорожной отрасли. № 2,2010, стр. 1-7.

2. Практика применения дорожных информационных табло в мире/А.А. Тур, C.B. Жанказиев//Вестник МАДИ, № 2(25), 2011, стр. 64-68.

3. Математические подходы к обоснованию проектов информирования участников дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах// A.A. Тур//Вестник МАДИ, № 1 (28), 2012, стр. 109-113.

Структура и объём диссертации:

Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, библиографического списка из 130 наименований. Объем работы: 199 стр. печатного текста, 117 рисунков, 32 таблицы.

1 Глава 1. Анализ состояния разработанных требований к техническим параметрам ДИТ

1.1 Постановка системы знаний

В последние годы продолжается массовая автомобилизация населения, особенно это заметна в городах, где это приводит -к многокилометровым пробкам на дорогах. Такое положение дел обуславливается возрастающим благосостоянием граждан, что приводит к нежеланию пользоваться общественным транспортом. Проблема транспортных заторов вызывается малой плотностью дорог, отсутствием альтернативных маршрутов проезда, возникновением ДТП, уборкой или ремонтом дорожного полотна, пересечением насыщенных потоков в одном уровне. Следует отметить, что многие проблемы могут быть решены введением интеллектуальных транспортных систем. Ниже представлены возможные варианты применения стационарных табло (Таблица 1.1) ,,, ,

1 ( I « • ' 1 1

Таблица 1.1 - Возможные варианты применения стационарных табло

Решение Условия применения Инструменты ИТС для решения

Перенаправление автомобилей по альтернативным маршрутам Наличие альтернативных маршрутов с удовлетворительным перепробегом и достаточной для перенаправления пропускной способностью, знание матрицы корреспонденции транспортного потока. Детекторы транспорта для мониторинга текущей транспортной ситуации и построения матрицы корреспонденции потоков, вычислительные центры для мониторинга в реальном времени транспортной ситуации, средства информирования потока (дорожные информационные табло)

Маршрутное ориентирование транспортных средств Знание матрицы корреспонденции потока Средства информирования потока (дорожные информационные табло)

Предупреждение о плохом состоянии дороги из-за погодных условий Наличие данных о погодных условиях ДИТ, метеостанции, Управляемые дорожные знаки

Информирование о ДТП в пределах полосы Наличие данных о ДТП Детекторы ДТП, ДИТ, Управляемые дорожные знаки

Информирование о дорожных работах на Наличие данных о месте проведения дорожных работ ДИТ, Управляемые дорожные знаки

Решение Условия применения Инструменты ИТС для решения

маршруте

События, например, выставки, футбольные матчи Наличие данных о местах проведения событий ДИТ

Направление на перехватывающие парковки Наличие данных о свободных парковочных местах ДИТ, детекторы занятости парковок.

Пример табло, информирующего о наличии мест на парковке (Рисунок 1.1) представляет собой своего рода гибрид статического знака и динамического поля, что позволяет сэкономить на его приобретении и эксплуатации [80, 81, 82].

Рисунок 1.1- ДИТ информирующий о наполненности парковок

Классификация ДИТ представлена (Рисунок 1.2), притом выбор конкретного

типа зависит от назначения табло.

Классификация ДИТ

По принципу действия По мобильности По типу матрицы По структуре сообщения

-Механически«, -Оптические (световоды) -Электронные (с&етодиоды) •Мобильные, -Стационарные -Алфавитно-цифровые Полномагтричиы е -текстовые -текстово-графические -со сложной графикой

По сменяемости информации

-полностью сменяемые -со сменным участком сообщения

По типу опоры

-Т-образные -П-образные Г-об разные

По об плети применения

-С широкой

областью примениения -С одной областью примениения

€

Рисунок 1.2 - Классификация ДИТ.

Следует отметить, что в последнее время табло на основе светодиодов получили наиболее широкое распространение (Рисунок 1.3), что связано со снижением стоимости светодиодов, повышением их яркости и долговечности, а также с высокой степенью замечаемое™ водителями таких табло, поэтому в диссертационной работе основное внимание будет уделено именно таким табло.

ВНИМАНИЕ!!! види«*»

обнищайте скоростной

РЕЖИМ И»

Рисунок 1.3 - Табло на основе светодиодов.

Использование мобильных табло (Рисунок 1.4) вызывается необходимостью информирования водителей о внезапно возникнувшей ситуации, например, ДТП или проведением работ по ремонту дорог. Также следует отметить, что мобильные табло обладают более низкой стоимостью, что связано с отсутствием дорогостоящей массивной опоры, отсутствием необходимости в прокладке проводных коммуникаций.

Рисунок 1.4 - Вариант мобильного табло.

Выбор типа матрицы ( Рисунок 1.5) продиктован в основном стоимостью табло. Стоимость алфавитно-цифрового табло составляет на момент написания диссертационной работы составляет 1 миллион рублей, а стоимость полноматричного табло составляет 4 миллиона рублей. Отдавать предпочтение полноматричным табло стоит на участках, где необходимо выводить большой объем информации, с частыми сменами сообщений и на участках с необходимо выводить графическую информацию.

оввооаао 10086110 оооооооо

Рисунок 1.5 - Типы матриц ДИТ

- — - ■

1

Рисунок 1.6 - Типы опор ДИТ.

Табло могут устанавливаться на различных типах опор ( Рисунок 1.6), что также существенно влияет на стоимость установки и обслуживания табло.

Структура сообщения также зависит от назначения табло, в целом, сообщения с пиктограммами являются более понятными водителю, на пиктограмму он обращает внимание в первую очередь. Следует отметить, что российский водитель обращает большее внимание на правый кластер табло, следовательно необходимо, чтобы пиктограмма не повторяла смысл текстового сообщения, а несла дополнительную смысловую нагрузку.

Сменяемость сообщения зависит от назначения табло и экономически эффективна при применении табло в качестве элемента маршрутного ориентирования в случае монообъектного ориентирования [78, 79, 80].

Дорожные информационные табло является важной подсистемой ИТС, они позволяют управлять дорожным движение без остановки транспортного потока, в отличие от директивных средств управления потока. Директивными средствами управления транспортного потока являются знаки приоритета, светофоры на перекрестках, светофоры реверсивного движения. Существует несколько фундаментальных задач, требующих решения при развертывании ИТС. Среди них к ДИТ применимы следующие [35,36, 37]:

1. Зонирование ИТС применяется для выявления проблемных участков и определения зоны действия подсистем ИТС

2. Лоцирование ДИТ применяется для определения мест оптимальной установки табло, с учетом психофизиологии восприятия водителями информации и назначения табло.

3. Определение оптимальных технических параметров табло, что делается для обеспечения оптимальных показателей замечаемости и восприятия дорожной информации. Параметры назначаются в результате анализа входящих параметров, таких как количество полос для движения, интенсивность движения, категория и тип дороги, тип выводимой информации, преобладающая модель поведения водителей на участке, скоростные условия движения на участке.

ДИТ применяются для косвенного управления движением ( Рисунок 1.7) и способны решать широкий спектр задач, таких как маршрутное ориентирование, перераспределение транспортных потоков, формирование спроса на маршруты, ориентирование по парковкам, информирование об условиях движения.

> * г

Директивные Косвенные

Светофорное управление на перекрёстках

Маршрутное ориентирование

Светофорное управление реверсивными полосами

Перераспределение потоков

Знаки приоритета

Знахм ограничения скорости и «Лома

Информирование а дорожных работах и погодных условиях __движения_

Ориентирование та паркингам

Рисунок 1.7- Виды управления движением.

1.2 Анализ проблематики

Для актуализации проблемы разработки технических требований к ДИТ следует проанализировать ситуацию на дорогах России [46]. Такой анализ показывает очень большое число ДТП и количество погибших пропорционально населению (Таблица 1.2).

Таблица 1.2 - Данные ООН по аварийности в различных странах

Страна Погибших в ДТП (2009 г.) Погибших в ДТП (на млн. чел., 2008 г.)

Бельгия 944 * 88

Чешская Республика 901 104

Страна Погибших в ДТП (2009 Погибших в ДТП (на

г.) млн. чел., 2008 г.)

Дания 303 74

Германия 4152 54

Эстония 98 98

Ирландия 280 * 64

Греция 1456 138

Испания 2714 68

Франция 4275 * 67

Италия 4731 * 79

Кипр И7 ** -

Латвия 316* 139

Люксембург 35 * 72

Румыния 822 142

Мальта 15 22

Нидерланды 644 41

Австрия 633 81

Польша 4572 143

Португалия 885 * 83

Румыния 2796 142

Словения 171 106

Словакия 384 112

Финляндия 279 65

Швеция 397* 43

Великобритания 2337 43

Россия 26084 184

США 33808 109

Китай 81649***

* Данные относятся к 2008 г.

** Данные относятся к 2004 г.

*** 2007 г. Поданным полиции. По данным Министерства здравоохранения -221,135 (167 погибших на 1 млн. чел).

Россия выделяется наибольшим количеством ДТП пропорционально населению, что может быть вызвано следующими факторами:

1. Низкая культура вождения.

2. Низкое качество дорог и дорожной инфраструктуры

3. Непринятие во внимание человеческого фактора при проектировании как дороги, так и установленных вдоль дороги знаков.

4. Малая плотность дорог при сравнительно большом количестве автомобилей.

Все перечисленные выше факторы должны приниматься при проектировании новых и оценке существующих дорожных табло. Специфика российских водителей такова, что взгляд водителя опущен по сравнению с европейским уровнем на 30 градусов, а также у российских водителей иная схема прочтения табло согласно исследованиям Жанказиева C.B. ( Рисунок 1.8) [45].

Направление чтения европейского водителя

Направление чтения российского водителя

Рисунок 1.8 - Схема прочтения сообщения в Европе и России

Также российские водители способны воспринять меньшее количество строк информации, что вызвано тем, что наши водители больше смотрят на дорогу в поисках дефектов дорожного покрытия, которые могут повредить автомобиль.

Проектирование ДИТ и дорожных знаков с учетом психофизиологии водителя является уникальным, каждая развитая страна проводит изыскания в области нахождения оптимальных параметров табло [24, 81, 82, 83]. При этом заимствование стандартов не приемлемо, т.к. закономерности восприятия информации в различных странах индивидуальны и как минимум перенимаемые решения должны быть апробированы в лабораторных условиях, примером учета менталитета водителей является фон знаков в США и Европе (Рисунок 1.9).

Рисунок 1.9- Различие требований к дорожным знакам для Европы и США

[125]

В зависимости от страны различаются пиктограммы, фон сообщения, допустимая длина сообщения, допустимое количество смен сообщений, рекомендуемый шрифт сообщения. Применение существующих стандартов, предъявляющих требования к статическим дорожным знакам не оправдано по отношению к ДИТ, что связано с другими углами обзора, другими параметрами яркости, контрастности, возможностью динамически изменять содержание экрана.

На основании приведенных выше доводов можно говорить о том, что проведение исследования в области психофизиологии восприятия водителями информации ДИТ является необходимым.

1.3 Анализ накопленного опыта аналогичных задач

Существует несколько подходов к созданию новых дорожных табло в публикации CEDR [125] указывается четырехступенчатый метод решения данной задачи. Такой метод содержит цепочку операций, которая позволяет определить пригодные к применению пиктограммы, текстовые сообщения и комбинации текст + пиктограмма

1. Оценка понимания [98, 100]. Метод схожий с тем, что Крапмен назвал методом ранжирования, данный метод соответствует процедуре 2001 ИСО. Обычно водителям показывают группу пиктограмм одновременно. Эти пиктограммы расположены вокруг текста, который описывает потенциальное значение. Далее респондентов просят написать долю водителей, которым было бы понятно значение данной пиктограммы для каждой пиктограммы. Практика показывает, что данный метод позволяет выделить самые плохие и самые хорошие варианты табло с высокой достоверностью. Исследования показывают, что результаты оценки понимания могут предсказать результаты теста на понимание с 20% погрешностью. ДИТ, оцененные ниже 45% на первом тесте не могут удостоиться 65% величины на втором этапе и должны быть исключены из дальнейшего рассмотрения. Вместе с тем, в соответствии с требованиями стандарта ISO ТС 145 технического комитета по графическим символам, проходная оценка будет дифференцирована между информационными сообщениями и сообщениями касающихся безопасности. Для информационных сообщений, для которых неправильная трактовка не является столь критичной допустимый порог 66%. К сообщениям безопасности, для которых последствия неправильной трактовки являются катастрофическими, предъявляются куда более жесткие требования, требующие уровня в 95% на первом этапе. 45% барьер существует для допуска вариантов табло ко второму этапу

17

тестирования. Стандарт ИСО рекомендует испытания на как минимум трех психотипах водителей и не менее 50 водителей на один вариант табло.

2. Тест на восприятие [98, 107]. Водителям должен быть известен только контекст, в котором употребим данный знак, но не более того. Водители должны объяснить значение данного табло. Для признания ДИТ удачным 65% ответов должны быть корректными. Для табло с результатом 50%-65% должны быть отправлены на доработку. Европейская инициатива Mare Nostrum VMS проводила несколько таких исследование используя интернет. И снова ИСО рекомендует испытания как минимум на трёх психотипах водителей и не менее 50 человек на один ДИТ.

3. Лабораторные тесты [89, 93]. Третья ступень включает с себя различные виды тестирования, зависящие от национальных стандартов. Обычно эти тесты состоят из лабораторных испытаний, т.е. проводятся в условиях с контролируемыми параметрами. Основными примерами являются Т-скоп, симулятор и замкнутый полигон. Из-за высокой стоимости и трудоемкости проведения данных процедур выборки обычно сравнительно небольшие, около 30-50 человек на ДИТ.

- Т-скоп. Данный метод в основном используется во Франции. После предоставления соответствующего контекста (автомобили, дороги, ДИТ), водителям показывают табло на очень короткий промежуток времени (например, 150 мс). Затем водителей просят обозначить, что они поняли из увиденного и какие действия они бы предприняли. Время экспозиции постепенно увеличивается и водителям задаются все те же вопросы. В конце ограничение по времени снимается и картинка может быть экспонирована сколь угодно долго.

- Симулятор (Рисунок 1.10, Рисунок 1.11). Такой метод применяется в Италии и Испании. Водители проезжают мимо ДИТ в трехмерном симуляторе. При этом водителей интервьюируют о значении представленных табло, и записывают ответы. В данном методе время экспонирования наиболее приближено к реальному, а также водители могут выбирать удобную для них скорость движения.

-Замкнутый полигон. Этот метод используется в Нидерландах. Испытуемые ездят по замкнутому полигону на скоростях равных скоростям на реальных магистралях. Они не ведут машину, а находятся в качестве пассажиров. При приближении к ДИТ у них спрашивают относительно дистанции чтения, значении знака и т.д.

4. Испытания в реальных условиях [125, 98]. Это финальная стадия, которая обычно применяется во Франции. Обычно для этих целей выбирается участок дороги не сильно загруженный транспортом, и на ДИТ данного участка отображается информация. Водителей останавливают и задают вопросы относительно увиденной информации.

Преимущества и недостатки различных методов определения эффективности

ДИТ приведены (Таблица 1.3).

Таблица 1.3 - Виды экспериментальных исследований

Название метода Преимущества Недостатки

Т-скоп Низкая стоимость и трудоемкость исследования, следовательно возможность проведения большого количества экспериментов. Исследование проводится в далеких от реальных условиях (не принимается во внимание скорость, освещенность, плотность движения)

Симулятор Значительная стоимость симулятора, сравнительно большая трудоемкость, возможность гибко Имитация продольных и поперечных ускорений, имитирующих

Название метода Преимущества Недостатки

изменять условия движения (скорость, плотность потока, освещенность, тип дороги) нагрузку на вестибулярный аппарат доступна только в самых дорогих моделях. Быстрая утомляемость водителя. Необходимость четко отслеживать начало активной фазы эксперимента (вхождение в легенду)

Замкнутый полигон Условия обзора табло наиболее близки к реальным. Полное соответствие нагрузок на организм водителя Сложность имитации транспортного потока, значительная стоимость как самого полигона, так и стоимость проведения таких исследований.

Рисунок 1.10 - З.Б симулятор вождения.

Рисунок 1.11— ДИТ, установленный в ЗХ) симуляторе

ВОСТОК ' ■ >

Кембридж/

Одной из первых работ, описывающих использование симулятора для оценки свойств ДИТ является диссертационная работа Килараса М.С. «Результаты исследований на симуляторе для проектирования Динамических Информационных Табло» [117]. Данная работа проводилась в Массачусетском Технологическом Институте в 2006 году. Симулятор в описываемой роботе имитировал участок дорог города Бостона в штате Массачусетс (США), имитировался участок трассы в аэропорт (Рисунок 1.12)

\ ЧарлстаунгЦг | Ж -¿А

в«ЙОП Я Шеил-аЬоШ

¡¡¡шк /

юс« #

Юг Бостон * мсбери

юееинг '',.1 £ „<

Ч'АЙЛМЬЙ: Г

Рисунок 1.12 - Имитируемый в Бостоне участок.

На данном участке автомобильных дорог используется интегрированная система контроля дорожного движения. Эта система состоит из датчиков и электронных табло. Именно этот участок по дороге в аэропорт был имитирован в симуляторе.

При разработке табло изучались следующие параметры:

1. Физический размер табло

2. Компоновка сообщения

3. Максимальное возможное количество символов

4. Размер шрифта

5. Пространственное расположение табло относительно дороги

6. Скорость движения

Изучалось влияние данных параметров на прочтение и восприятия водителями ДИТ. В качестве математического аппарата для изучения данных параметров был выбран метод анализа иерархии. Целью изучения было выявление наиболее важных параметров, а не построение точной математической модели. К преимуществам данного метода следуем отнести получение статистически точных данных при малом количестве респондентов в испытаниях.

Метод Анализа Иерархий (МАИ) — математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. МАИ не предписывает лицу, принимающему решение (ЛПР), какого-либо «правильного» решения, а позволяет ему в интерактивном режиме найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с его пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.

МАИ даёт оценки параметров, используя шкалы весового ранжирования [27,106].

Методология

Последовательно различные дисплеи представляются респондентам. Все интересующие параметры исследования заключаются в парах эскизов ДИТ, затем эти эскизы представляются экспертам по порядку. Затем группа

исследуемых сравнивает две конфигурации каждой пары и использует следующую шкалу (Рисунок 1.13) для оценки трудности (или лёгкости) прочтения одного дисплея по сравнению с другим.

И

Очевидно гораздо проще

Намного ( проще

ТТЛ

проще,

одинаково

Слегка

_______

Слегка проще

проще

ю

Очевидно « гораздо проще

Намного проще

Рисунок 1.13 - Шкала оценки сообщения

Левая часть шкалы предназначена для дисплея, который будет показан первым, и правая часть для второго дисплея. Таким образом, если дисплей номер 2 оценён как более простой по сравнению с дисплеем 1, респондент кидает свою карточку в коробку «проще» слева. В случае, когда лёгкость прочтения оценена одинаково, респондент опускает свою карточку в коробку с надписью «одинаково».

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тур, Антон Александрович, 2013 год

Список используемых источников

1. Айиберг В.Д. Герснимус Ю.В. Основы программирования для единой системы ЭВМ М. Транспорт 1985. - 352с.

2. Алексеев В.М. Галлеев Э.М. Тихомиров В.М Сборник задач по оптимизации: Теория. Примеры. Задачи.

3. Алешин A.B., Дедков Д.К., Крючков Б.И., Рудченко А.Д., Сосюрка Ю.Б., Ярополов В.И. Нештатные ситуации космических полетов. Математическое моделирование. Прикладные аспекты. Звездный городок: РГНИИЦПК, 1998. 244 с.

4. Амелькин С.А., Иванова О.С Математическая модель передачи информации в экономической маросистеме. - Программные системы: теория и приложения : электрон, научн. журн. 2010. № 3(3), с. 85-91..

5. Асанов М.О. Дискретная математика: графы, матроиды, алгоритмы. М.О. Асанов, В.А. Баранский - Ижевск НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. - 288с

6. Афанасьев М.Б., Булатов А.И. Скорость и безопасность движения на автомобильном транспорте. «Транспорт» 1971. 48 с.

7. Бабков В.Ф. Афанасьев М.Б. Дорожные условия и безопасность движения. М. «Транспорт», 224с.

8. Бабков В.Ф., Дивочкин O.A., Залуга В.П., Кашкин С.К., Лобанов Е.М. и др. Дорожные условия и организация движения. - М., Транспорт 1974. -240с.

9. Багрова Н.Д. Фактор времени в восприятии человеком. - М.: Наука, 1980. 96с.

10. Баевский P.M., Эйди У.Р. Методы исследований в космической биологии и медицине. Передача биомедицинской информации. - В кн.: Основы космической биологии и медицины. Т.2. кн 2 - М.: Наука 1975, с 268-305

11. Барабанщиков В.А. Динамика зрительного восприятия. - М., 1990

12. Барабанщиков, В.А. Окуломоторные структуры восприятия / В.А.Барабанщиков. - М.: Институт психологии Р АН, 1997

13. Бардин К.В. Проблема порогов чувствительности. - М.: Наука, 1976. 146с.

14. Бегма И.В. Гаврилов Э.В. Калужский Я.А. Учет психофизиологии водителя при проектировании автомобильных дорог, М., Транспорт 1976. 87с.

15. Береговой Г.Т., Завалова Н.Д., Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А., Экспериментально-психологические исследования в авиации и космонавтике. - М. «Наука», 1978. - 303с.

16. Береговой Г.Т., Пономаренко В.А. Психологические ос-новы обучения человека-оператора готовности к действиям в экс-тремальных условиях // Вопросы психологии, 1983, №1

17. Бороздина Л.В. Зрительная деятельность наблюдателя при обнаружении порогового сигнала. В кн. Исследования зрительной деятельности человека.

18. Брайловский Н.О. Моделирование транспортных систем

19. Брайловский Н.О. Моделирование функциональных транспортных связей крупного города.

20.В.М. Вейцман. Расчет достоверности для системы обработки информации. Алгоритмы и программы. - Ярославль ЯрГу 1982

21. Весна Е.Б. Практические аспекты познавательных процессов. - М., 2001

22. Видсон У. Коновер Д. Справочник по инженерной психологии для инженеров и конструкторов.

23. Водлозеров В.М. К вопросу о зрительном различении ускорения. - В сб: Проблемы общей и индустриальной психологии. - Л.: Изд. с. 48-57.

24. Вудвортс Р. Экспериментальная психология. Пер. с англ./Под ред. Г.К. Гуртовского и М.Г.Ярошевского. - М.: Мир, 1968. 518с.

25. Гальперин С.И Татарский Н.Э. Методика исследования высшей нервной деятельности человека и животных.

26. Гасников A.B., Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. Пособие / Кленов C.JL, Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б.; - М.: МФТИ, 2010. - 362 с.

27. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. - М. Высш. шк., 1997.-479с.

28. Грегори Р. Глаз и мозг. Психология зрительного восприятия. - М., 1988

29. Грегори Р. Разумный глаз. - М., 1972.

30. Грэхем Ч.Х. Зрительное восприятие / Экспериментальная психология. Т.2.-М., 1963

31. Гудман С, Хидетниеми С, Введение в разработку и анализ алгоритмов, М.:"Мир", 1981.-576с.

32.Дрю Д. М., Теория транспортных потоков и управление ими. «Транспорт» 1972, 424 с.

33.Душков Б.А, Ломов Б.Ф., Рубахин В.Ф. и др. Основы инженерной психологии / Под. Ред. Б.Ф. Ломова. - 2.е изд., доп. И перераб. - М.: Высшая школа, 1986.

34.Душков Б.А., Королев А.В, Смирнов Б.А. Основы инженерной психологии. - М.: Академический Проект; Екатеренбург: Деловая книга, 2002.

35. Жанказиев C.B., Практика применения дорожных информационных табло в мире/А.А. Тур, //Вестник МАДИ, № 2(25), 2011, стр. 64-68.

36. Жанказиев, C.B. Зелёная волна. Система автоматизированного управления дорожным движением - АСУ-ДД / В.М. Власов // Журнал Столичное качество строительства. - М., 2008. - № 01. - с. 56-60.

37. Жанказиев, C.B. Научные подходы к формированию государственной стратегии развития Интеллектуальных транспортных систем / В.М.Власов // Отраслевой ежемесячный научно-производственный журнал для работников автотранспорта Автотранспортное предприятие. -М.,-2010.-№7.-с. 2.11.

38. Жанказиев, C.B. Определение оптимального расстояния от разветвления улично-дорожной сети до установки информационных объектов телематической системы маршрутного ориентирования / А.И.Воробьев // Вестник МАДИ. - М., - 2010. - № 2 (21). - с. 107-114.

39. Жанказиев, C.B. Опыт применения телематических систем, направленных на повышение безопасности дорожного движения в РФ / Д.Б. Ефименко // Научные аспекты развития транспортно-телематических систем, (сборник научных трудов) - М.: МАДИ, 2010. -с. 126-138.

40. Жанказиев, C.B. Телематика на автомобильном транспорте / В.М. Власов, А.Б.Николаев, В.М.Приходько // Книга для специалистов, работающих в транспортной области. -М.: МАДИ, 2003. - 174 с.

41.3алуга В.П. Знаки и указатели на автомобильных дорогах. М., «Транспорт» 1974. 128 с.

42. Залуга В.П. Учет инженерно-психологических рекомендаций при проектировании и расстановке дорожных знаков 1973

43. Залуга В.П., Буйленко В.Я. Пассивная безопасность автомобильной дороги. -М.: Транспорт 1987.

44. Залуга В.П., Кашкин С.К. Знаки и указатели на автомобильных дорогах. - М., Транспорт, 1987.

45. Зараковский Г.М., Медведьев В.Н. Психофизиологические аспект исследований и оценки эффективности систем «человек-машина» Доклад на 3 Всесоюзном симпозиуме по надежности и эффективности комплексных систем «человек-техника». — JL, 1971.

46. Зильбербрандт A.M. Некоторые закономерности возникновения дорожно-транспортных происшествий на автомобильных дорогах Украины Сборник научн. Трудов СоюздорНИИ. - М., 1973.

47. Зинченко В.А. Теоретические проблемы психологии восприятия /Инженерная психология. - М., 1964

48. Иванов К., Тютчев А., Холодкова С. Надписи на дорожных знаках. -«Автомобильные дороги» 1971,

49. Инженерно-психологические требования к системам управления. Под ред. В.П Зинченко. М., 1967,220с.

50. Интеллектуальные дороги - современный взгляд/ С.В.Жанказиев, A.A. Тур, Р.Ф. Халилев// Наука и техника в дорожной отрасли. № 2,2010, стр. 1.7.

51. Клинковштейн Г.И., Афанасьев М.Б. Организация дорожного движения. - М., Транспорт 2001. - 247с.

52. Клинковштейн, Г.И. Органицзация дорожного движения/ Г.И.. Клинковштейн, М.Б. Афанасьев. - М.: Транспорт, 2001.-247с.

53. Коноплянко В.И. Повышение эффективности и безопасности дорожного движения средствами управления и организации. Дис. ... д-ра техн. наук. М., 1987.

54. Коноплянко, В.И. Организация и безопасность дорожного движения/В .И. Коноплянко.- М.: Транспорт, 1991.-183с.

55.-Кочерга В.Г., Зырянов В.В. Оценка и прогнозирование параметров дорожного движение в интеллектуальных транспортных системах:. -Ростов н/Д: Рост. гос. строит, ун-т, 2001. - 130с.

56.Кочерга В.Г., Зырянов В.В., Коноплянко В.И. Интеллектуальные транспортные системы в дорожном движении. — Ростов н/Д., Рост. Гос. Строит. Ун-т, 2001. - 108с.

57.Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. Леоненков. - СПб: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

58. Липский В. Комбинаторика для программистов. - М.: Мир, 1988. - 345с.

59. Лобанов, Е.М. Проектирование дорог и организация движения с учетом психофизиологии водителя/ Е.М.Лобанов. - М.: Транспорт, 1980. - 311с.

60. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. М.: Экономика, 2000

61. Новизинцев В.В. Исследование влияния дорожных условий на эмоциональную напряженность и надежность работы водителя: Дисс. ... канд. техн. наук. - М.: МАДИ, 1974.

62. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999.

63. Сигел Э.Ф. Практическая бизнес- статистика. М. «Вильяме»

64. Сильянов В.В. Теоретические основы повышения пропускной способности автомобильных дорог. Дис. ... д-ра техн. наук. М., 1978.

65. Сильянов В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации дорожного движения. - М., Транспорт 1977. - 303с.

66. Сильянов В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения. М., «Транспорт» 1977, 303 с.

67. Сильянов, В.В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения/ В.В. Сильянов. - М.: Транспорт, 1977. - 303с.

68. Тур A.A., Математические подходы к обоснованию проектов информирования участников дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах //Вестник МАДИ, № 1(28), 2012, стр. 109-113.

69. Уткин A.B. Моделирование поведения водителя и оценка качества смешанного транспортного потока/ A.B. Уткин// «Организация и безопасность движения в крупных городах»: сборник докладов 7-ой Международной конференции.- С.-Петербург, 2006. - С. 84-86.

70. Харман Г., Современный факторный анализ. - М. «Статистика» 1972 -477с.

71.Чванов В.В. Метод оценки качественных состояний безопасности дорожного движения и область его применения // Наука и техника в дорожной отрасли. — 2010. — № 1.

72. Чванов В.В. Опыт оценки трассы горных дорог с учетом надежности работы водителей. -М.: Транспорт, 1986.

73. Чванов В.В. Оценка влияния дорожных условий на работоспособность водителя / Дороги и мосты: Сборник ст. ГП РосдорНИИ. Вып. 11. — М.: Верстка, 2003.

74.Чванов В.В. Оценка и проектирование плана трассы долинных участков горных дорог с учетом условий работы водителя: Дис. ... канд. техн. наук. - М.: МАДИ, 1984.

75. Шелков, Ю.Д. Информационное обеспечение водителей о направлениях движения/Ю.Д. Шелков, В.Е.Верейкин; ВНИЦБД. -М., 1990. - 52с.

76.Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Штовба. - М: Горячая линия-Телеком, 2007. - 288 с.

77. А. В. Ахо, Д. Э. Хопкрофт, Д. Д. Ульман, Структуры данных и алгоритмы, М.,СПб.,Киев: «Вильяме», 2001. - 274с.

78.Dudek, C.L. Changeable Message Sign Messages for Work Zones: Time of Day, Days of Week, and Month Dates In Highway Research Board Record 1692, TRB, National Research

79. Dudek, C.L. Variable Message Sign Operations Manual. Report No. FHWA-NJ-2001.10, New Jersey Department of Transportation, November 2001.

80. Heathington, K.W., R.D. Worrall, and G.C. Hoff. An Analysis of Driver Preferences for Alternative Visual Information Displays. Highway Research Record 303, 1970.

81. Dudek, C.L., C.J. Messer, H.B. Jones. A Study of Design Considerations for Real-Time Freeway Information Systems. Highway Research Record 363, 1971.

82.Bester C.J. Explaining national road fatalities. Accident Analysis and Prevention. Vol. 33, 2001.

83.Brannolte U. et al. Sicherhehsbowertung von Querchnitten ausserortlischer Strassen. BAST, Veroh-tstechnikheft.

84.Cheng, J.J. Perception of VMS effectiveness: a British and Canadian

ti»

perspective /J.J. Cheng//12 IEE International Conference on Road Transport and Road Transportation Information & Control London, 2004. - P. 175-185.

85.Conrad L. Dudec Variable message sign operations manual., FHWA-NJ-2001.10

86. Council, 1999, pp. 1.8.

87.D. Solomon. Accidents of Main Rural Highways Related to Speed, Driver, and Vehicle. «Federal Highway Administration», DC, July 1964 (Reprinted 1974).

88.Department of Transportation, February 1978.

Diversion and Guidance Variables. Report No. FHWA-RD-78-15. FHWA,

U.S.

89.Dudek, C.L. and R.D. Huchingson. Manual on Real-Time Motorist Information Displays.

90.Dudek, C.L. and R.D. Huchingson. Results of Human Factors Studies in New Jersey: Delay. Technical Memorandum 7296-5-7, submitted to New Jersey Department of Transportation, January 1998. 5-42

91. Dudek, C.L., N. Trout, S. Booth, and G. Ullman. Improved Dynamic Message Sign Messages and Operations. Report No. FHWA/TX/-01/1882.2, Texas Department of Transportation, October 2000.

92. Dudek, C.L., R.D. Huchingson. R.D., R.J. Koppa, and M.L. Edwards. Human Factors Requirements for Real-Time Motorist Information Displays, Vol. 10-Evaluation of Traffic State Descriptor Variables. Report No. FHWA-RD-78-14. FHWA, U.S. Department of Transportation, February 1978.

93. Durkop, B.R. and C.L. Dudek. Texas Driver Understanding of Abbreviations for Changeable Message Signs. In Highway Research Board Record 1748, TRB, National Research Council, 2001, pp. 87-95.

94.Farshadnia, R. (1991). CACSD using Multi-Objective Optimization. PhD thesis, University of Wales, Bangor, UK.

95. Fonseca C.M., Fleming P.J. Genetic algorithms for multiobjective optimization: formulation, discussion and generalization // Proc. of the 5th Intern. Conf. on Genetic Algirithms. 1993. P. 416-423.

96.Gibson J.J., Brooks L.E. A theoretical field-analysis of automobile-driving. "The American Journal of Psychology", Vol. 11, № 3, July 1938.

97. Goldberg D.E., Richardson J.J. Genetic algorithms with sharing for multimodal function optimization // Proc. of the 2nd ICGA. NJ. 1987. P. 4149.

98.Halcrow Fox and Associates. The Effect on Safety of Marginal Design Elements. A Report for the Department of Transport, 1981.

99.Haneen Farah, Abishai Polus, Moshe A. Cohen. Multivariate analyses for infrastructure-based crash-prediction models for rural highways // R&TR. -2007. - \bl. 16. - № 4. ARRB Group Ltd.

100. Hawkins, H.G., K.N. Womack, and J.M. Mounce. Motorist Understanding of Traffic Control Devices: Study Results and Recommendations. Report No. FHWA/TX/-95/1261.4, Texas Department of Transportation, March 1995.

101. Highway Capacity Manual. TRB, National Research Council, Washington, D.C., 2000.

102. Highway Link Design. Departmental Advice Note TA 43/84, Department of Transport, London, United Kingdom, 1984.

103. Hong Huo. Effectiveness of Variable Message Signs Using Empirical Loop Detector Data. University of Minesota 2002.

104. Hoppner, Frank; Klawonn, F.; Kruse, R.; Runkler, T. (1999). Fuzzy cluster analysis: methods for classification, data analysis and image recognition. New York: John Wiley.

105. Horn J., Nafpliotis N. Multiobjective Optimization Using The Niched Pareto Genetic Algorithm. IlliGAL Report 93005. Urbana: Univ. of Illinois, 1993.

106. Hostovsky C.S. Wakefield, and F.L. Hall. Freeway Users Perceptions of Quality of Service: Comparison of Three Groups. Transportation Research Record: Journal of the transportation Research Board, № 1883, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., 2004.

107. Huchingson, R.D., C.L. Dudek, M.L. Edwards, and R.J. Koppa. Human Factors Requirements for Real-Time Motorist Information Displays, Vol. 11 — Evaluation of Route

108. Hustad, M.W. and C.L. Dudek. Driver Understanding of Abbreviations on Changeable Message Signs in New Jersey. In Highway Research Board Record 1689, TRB, National Research Council, 1999, pp. 46-52.

109. Ibrahim, Ahmad M. (1997). Introduction to Applied Fuzzy Electronics. Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall.

110. Knoblauch, R., M. Nitzburg, R. Seifert, H. McGee, and K. Daily. Uniform Traffic Control and Warning Messages for Portable Changeable Message Signs. Report No. FHWA-RD-95-171. FHWA, U.S. Department of Transportation, December 1995

111. Kosko, Bart; Isaka, Satoru (July 1993). "Fuzzy Logic". Scientific American 269(1): 76-81

112. Lipej A., Poloni C. Design of Kaplan runner using multi-objective genetic algorithm optimization // J. of Hydraulic Research. 2000. Vol. 38. P. 73-77.

113. Lohani, A.K.; Goel, N.K.; Bhatia K.K.S. (2012). "Hydrological time series modeling: A comparison between adaptive neuro-fuzzy, neural network and autoregressive techniques". Journal of Hydrology. 442.443 (6): 23-35.

114. Manual on Uniform Traffic Control Devices. U.S. Department of Transportation, Federal Highway Administration, Washington D.C., 2003.

115. Mast, T.M. and J.A. Ballas. Diversionary Content and Behavior. In Highway Research Board Record 600, TRB, National Research Council, 1976, pp. 37-52.

116. Message Signs. CD-ROM Compendium, 6th World Congress on Intelligent Transport Systems, Toronto, Ontario, November 1999.

117. Michalis S.K. Simulation Experiments on Design of Highway Variable Message Signs (VMS). MASSACHUSETS NNSTITUTE OF TECHNOLOGY 1996.

118. Osyczka A., Kundu S. A new method to solve generalized multicriteria optimization problems using the simple genetic algorithm // Structural Optimization. 1995. Vol. 10. P. 94-99.

119. Picha, D.L., H.G. Hawkins, and K.N. Womack. Motorist Understanding of Alternative Designs for Traffic Signs. Report No. FHWA/TX/-96/1261.5F, Texas Department of Transportation, November 1995.

120. Report No. FHWA-IP-86-16. FHWA, U.S. Department of Transportation, August 1986.

121. Richardson, J. T., Palmer, M. R., Liepins, G., and Hilliard, M. (1989). Some guidelines for genetic algorithms with penalty functions. In Schaer, J. D., editor, Proc. Third Int. Conf. on Genetic Algorithms, pp. 191(197. Morgan Kaufinann.

122. Sahoo, Bhabagrahi; Lohani, A.K.; Sahu, Rohit K. (2006). "Fuzzy multiobjective and linear programming based management models for optimal land-water-crop system planning". Water resources management,Springer Netherlands. 20(6) (1): 931-948.

123. Tanaka M., Watanabe H., Furukawa Y., Tanino T. GA-based decision support system for multi-criteria optimization // Proc. of the Intern. Conf. on Systems, Man and Cybernetics-2. 1995. P. 1556-1561.

124. Ullman, G.L. and C.L. Dudek. Legibility Distance of Light-Emitting Diode (LED) Variable

125. VMS harmonization in Europe. CEDR December 2009.

126. Wienke, D., Lucasius, C., and Kateman, G. (1992). Multicriteria target vector optimization of analytical procedures using a genetic algorithm. Part I.

Theory, numerical simulations and application to atomic emission spectroscopy. Analytica Chimica Acta, 265(2): p211.225.

127. Zadeh, L.A. (1965). "Fuzzy sets". Information and Control 8 (3): 338-353.

128. Zadeh, L.A. (1968). "Fuzzy algorithms". Information and Control 12 (2): 94-102.

129. Zemankova-Leech, M. (1983). Fuzzy Relational Data Bases. Ph. D. Dissertation. Florida State University.

130. Zitzler E., Deb K., Thiele L. Comparison of multiobjective evolutionary algorithms: empirical results // Evolutionary Computation. 2000. Vol. 8, N 2. P. 173-195.