Сочетание неудовлетворительных значений ряда психофизиологических параметров как маркер аварийной опасности водителя

Кузнецов Ю.

doi:10.14529/jpps250309

Ю. А. Кузнецов автошкола «Мустанг» (Россия, 190013, г. Санкт-Петербург, ул. Введенского канала, д. 7, каб. 422) https://orcid.org/0000-0003-3335-1205 baiguzhinpa@susu.ru

DOI: https://doi.org/10.14529/jpps250309

Ключевые слова: водитель, надежность водителя, обучение в автошколе, безопасность дорожного движения, психофизиология, объем внимания, восприятие скорости, восприятие времени, динамический глазомер

Аннотация

Обоснование. Высокий уровень аварийности на дорогах требует поиска новых путей повышения транспортной безопасности. Одним из таких способов является диагностика психофизиологической подготовленности кандидатов в водители и улучшение тех ее параметров, которые наиболее важны для безопасного дорожного движения. Цель – определить потенциально опасного для дорожного движения с точки зрения психофизиологии кандидата в водители на этапе обучения и разработать эффективные методики тренировки его психофизиологических параметров. Материалы и методы. В период с 2022 по 2024 год проведено психофизиологическое тестирование учеников автошколы «Мустанг», а также действующих водителей, проходящих курсы реабилитации и восстановления навыков вождения, в количестве трех тысяч человек без разделения по возрасту и полу респондентов. Первичные показатели определялись с помощью аппаратно-программного комплекса для тестирования психофизиологических качеств водителя УПДК-МК «Автомобильный» (ЗАО «Нейроком»). Обработка полученных данных проводилась по собственной методике автора статьи. Результаты. Исследование показало, что сочетание неудовлетворительного состояния определенных параметров психофизиологии оказывает крайне негативное влияние на способность человека безопасно управлять автомобилем. Водители с такими параметрами или боятся садиться за руль автомобиля после окончания автошколы, или часто попадают в дорожные аварии. Заключение. Для качественной подготовки водителя и повышения безопасности дорожного движения необходима своевременная диагностика и целенаправленная тренировка психофизиологической подготовленности курсантов автошколы.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Информация об авторе

Ю. А. Кузнецов , автошкола «Мустанг» (Россия, 190013, г. Санкт-Петербург, ул. Введенского канала, д. 7, каб. 422)

Кандидат технических наук, генеральный директор

Литература

1. Алексеев Л.А., Кузнецов Ю.А. Физиология водителя и ее влияние на безопасность дорожного движения // Автотранспортное предприятие. 2014. № 1. С. 16–18.
2. Петренко Н.В. Психофизиология труда и профессиональный отбор водителей // Техносферная безопасность. 2017. № 2. С. 91–98.
3. Янучкова О.Е. Повышение безопасности дорожного движения в условиях профессионального подбора водителей с учетом психофизиологических качеств // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2022. № 6. С. 135–145. DOI: 10.25198/2077-7175-2022-6-135.
4. Маслюк В.В. Психофизиологическая экспертиза водителей – опыт Европы // Вестник Харьковского национального автомобильно-дорожного университета. 2013. Вып. 61–62. С. 131–136.
5. Николаев Р.В. Влияние человеческого фактора на безопасность дорожного движения // Техника и технология транспорта. 2018. № 2. С. 1–7.
6. Прохорова А.М. Использование психофизиологических и психологических показателей в профессиональном отборе водителей, осуществляющих грузовые и пассажирские перевозки // Современная наука. 2020. № 2. С. 53–58. DOI: 10.53039/2079-4401.2020.2.2.014.
7. Влияние психофизиологических особенностей водителей со стажем вождения до трех лет на совершение ими нарушений правил дорожного движения и дорожно-транспортных происшествий / Е.М. Мухин, А.М. Прохорова, М.Е. Спирин и др. // Вестник Кемеровского государственного университета. 2013. № 3. С. 8–12.
8. Relating emotions, psychophysiological indicators and context in public transport trips: Case study and a joint framework for data collection and analysis / C. Barría, C.A. Guevara, A. Jimenez-Molina et al. // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2023. Vol. 95. P. 413–431. DOI: 10.1016/j.trf.2023.05.002.
9. A multimodal physiological dataset for driving behaviour analysis / X. Tao, D. Gao, W. Zhang et al. // Scientific data. 2024. Vol. 11, iss 1. P. 1–21. DOI: 10.1038/s41597-024-03222-2.
10. Towards Psychophysiological Markers for Affect-Aware Vehicles / A. Jimenez-Molina, F. Diaz-Guerra, C. Retamal et al. // Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Vol. 594. P. 571–582. DOI: 10.1007/978-3-031-21333-5_58.
11. Lazarou E., Exarchos T.P. Predicting stress levels using physiological data: Realtime stress prediction models utilizing wearable devices // AIMS Neuroscience. 2024. Vol. 11, iss. 2. P. 76–102. DOI: 10.3934/Neuroscience.2024006.
12. The impacts of the traffic situation, road conditions, and driving environment on driver stress: A systematic review / J. Ni, J. Chen, W. Xie et al. // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2024. Vol. 103. P. 141–162. DOI: 10.1016/j.trf.2024.04.006.
13. Review and Perspectives on Human Emotion for Connected Automated Vehicles / W. Li, G. Li, R. Tan et al. // Automotive Innovation. 2024. Vol. 7, iss. 1. P. 4–44. DOI: 10.1007/s42154-023-00270-z.
14. Miller J.A., Nikan S., Zaki M.H. Navigating the Handover: Reviewing Takeover Requests in Level 3 Autonomous Vehicles // IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 2024. P. 1–16. DOI: 10.1109/OJVT.2024.3443630.
15. Role of some psycho-physiological factors on driving safety / M. Bergomi, G. Vivoli, S. Rovesti et al. // Annali di Igiene: Medicina Preventiva e di Comunità. 2010. Vol. 22 (5). P. 387–400.
16. Learning-based estimation of operators psycho-physiological state / L. Piccinin, J. Leoni, E. Villa et al. // Expert Systems with Applications. 2025. Vol. 276. (1–4). ID art. 127097. DOI: 10.1016/j.eswa.2025.127097.
17. Митин И.Н. Психофизиологический фактор безопасности дорожного движения // Охрана труда и техника безопасности на автотранспортных предприятиях и в транспортных цехах. 2017. № 5-6. С. 53–63.
18. Driver Psychology Latent Classes as Predictors of Traffic Incident Occurrence in Naturalistic Driving Study Data / S. Sharmin, J.N. Ivan, K.L. Marsh et al. // Transportation Research Record. 2022. Vol. 2677. P. 839–857. DOI: 10.1177/03611981221108985.
19. Distracted driving, visual inattention, and crash risk among teenage drivers / P. Gershon, K.R. Sita, C. Zhuet al. // American Journal of Preventive Medicine. 2019. Vol. 56. № 4. P. 494–500. DOI: 10.1016/j.amepre.2018.11.024.
20. Cunningham M.L., Regan M.A. Driver distraction and inattention // Transport and Sustain-ability 2018. Vol. 11. P. 57–82 DOI: 10.1108/S2044-9941201811.
21. Булынко О.В. Восприятие дорожной ситуации как фактор безопасности движения // Вестник университета гражданской защиты МЧС Беларуси. 2019. Т. 3, № 1. С. 67–72.

References

-