Сочетание неудовлетворительных значений ряда психофизиологических параметров как маркер аварийной опасности водителя
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.
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.
2. Petrenko N.V. Psychophysiology of work and professional selection of drivers. Tekhnosfernaya bezopasnost = Technosphere safety. 2017;2:91–98. (in Russ.).
3. Yanuchkova O.E. Improving road safety in the context of professional selection of drivers taking into account psychophysiological qualities. Intellekt. Innovatsii. Investitsii = Intellect. Innovations. Investments. 2022;6:135–145. (in Russ.). DOI: 10.25198/2077-7175-2022-6-135.
4. Maslyuk V.V. Psychophysiological examination of drivers – European experience. Vestnik Kharkovskogo natsionalnogo avtomobilno-dorozhnogo universiteta = Bulletin of the Kharkiv Na-tional Automobile and Road University. 2014;61-62:131–136. (in Russ.).
5. Nikolaev R.V. The Impact of Human Factors on Road Safety. Tekhnika i tekhnologiya transporta = Technique and Technology of Transport. 2018;2:1–7. (in Russ.).
6. Prokhorova A.M. Use of psychophysiological and psychological indicators in professional selection of drivers engaged in passenger and cargo transportation. Sovremennaya nauka = Modern science. 2020;2:53–58. (in Russ.). DOI: 10.53039/2079-4401.2020.2.2.014
7. Mukhin E.M., Prokhorova A.M., Spirin M.E. et al. The influence of psychophysiological characteristics of drivers with up to three years of driving experience on their violations of traffic rules and road accidents. Vestnik Kemerovskogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Kemerovo state university. 2013;3:8–12. (in Russ.).
8. Barría C., Guevara C.A., Jimenez-Molina A. et al. Relating emotions, psychophysiological indicators and context in public transport trips: Case study and a joint framework for data collection and analysis. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2023;95:413–431. DOI: 10.1016/j.trf.2023.05.002
9. Tao X., Gao D., Zhang W. et al. A multimodal physiological dataset for driving behaviour analysis. Scientific data. 2024;11(1):1–21. DOI: 10.1038/s41597-024-03222-2
10. Jimenez-Molina A., Diaz-Guerra F., Retamal C. et al. Towards Psychophysiological Markers for Affect-Aware Vehicles. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022;594:571–582. 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;11(2):76–102. DOI: 10.3934/Neuroscience.2024006.
12. Ni J., Chen J., Xie W. et al. The impacts of the traffic situation, road conditions, and driving environment on driver stress: A systematic review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2024;103:141–162. DOI: 10.1016/j.trf.2024.04.006.
13. Li W., Li G., Tan R. et al. Review and Perspectives on Human Emotion for Connected Automated Vehicles. Automotive Innovation. 2024;7;1:4–44. 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. 2024:1–16. DOI: 10.1109/OJVT.2024.3443630.
15. Bergomi M., Vivoli G., Rovesti S. et al. Role of some psycho-physiological factors on driving safety. Annali di Igiene: Medicina Preventiva e di Comunità. 2010;22(5):387–400.
16. Piccinin L., Leoni J., Villa E. et al. Learning-based estimation of operators psycho-physiological state. Expert Systems with Applications. 2025;276(1-4):127097. DOI: 10.1016/j.eswa.2025.127097.
17. Mitin I.N. Psychophysiological factor of road safety. Okhrana truda i tekhnika bezopasnosti na avtotransportnykh predpriyatiyakh i v transportnykh tsekhakh = Occupational health and safety at motor transport enterprises and in transport workshops. 2017;5-6:53–63. (in Russ.).
18. Sharmin S., Ivan J.N., Marsh K.L. et al. Driver Psychology Latent Classes as Predictors of Traffic Incident Occurrence in Naturalistic Driving Study Data. Transportation Research Record. 2022;2267:839-857. DOI: 10.1177/03611981221108985.
19. Gershon P., Sita K.R., Zhu C. et al. Distracted driving, visual inattention, and crash risk among teenage drivers. American Journal of Preventive Medicine. 2019;56(4):494–500. DOI: 10.1016/j.amepre.2018.11.024.
20. Cunningham M.L., Regan M.A. Driver distraction and inattention. Transport and Sustainability. 2018;11:57–82. DOI: 10.1108/S2044-9941201811.
21. Bulynko O.V. Perception of the road situation as a factor in traffic safety Vestnik universiteta grazhdanskoi zashchity MChS Belarusi = Vestnik of the Institute for Command Engineers of the MES of the Republic of Belarus. 2019;3;1:67–72. (in Russ.).
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
1. Alekseev L.A., Kuznetsov Yu.A. Driver Physiology and Its Impact on Road Safety. Avtotransportnoe predpriyatie = A trucking company. 2014;1:16–18. (in Russ.).2. Petrenko N.V. Psychophysiology of work and professional selection of drivers. Tekhnosfernaya bezopasnost = Technosphere safety. 2017;2:91–98. (in Russ.).
3. Yanuchkova O.E. Improving road safety in the context of professional selection of drivers taking into account psychophysiological qualities. Intellekt. Innovatsii. Investitsii = Intellect. Innovations. Investments. 2022;6:135–145. (in Russ.). DOI: 10.25198/2077-7175-2022-6-135.
4. Maslyuk V.V. Psychophysiological examination of drivers – European experience. Vestnik Kharkovskogo natsionalnogo avtomobilno-dorozhnogo universiteta = Bulletin of the Kharkiv Na-tional Automobile and Road University. 2014;61-62:131–136. (in Russ.).
5. Nikolaev R.V. The Impact of Human Factors on Road Safety. Tekhnika i tekhnologiya transporta = Technique and Technology of Transport. 2018;2:1–7. (in Russ.).
6. Prokhorova A.M. Use of psychophysiological and psychological indicators in professional selection of drivers engaged in passenger and cargo transportation. Sovremennaya nauka = Modern science. 2020;2:53–58. (in Russ.). DOI: 10.53039/2079-4401.2020.2.2.014
7. Mukhin E.M., Prokhorova A.M., Spirin M.E. et al. The influence of psychophysiological characteristics of drivers with up to three years of driving experience on their violations of traffic rules and road accidents. Vestnik Kemerovskogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Kemerovo state university. 2013;3:8–12. (in Russ.).
8. Barría C., Guevara C.A., Jimenez-Molina A. et al. Relating emotions, psychophysiological indicators and context in public transport trips: Case study and a joint framework for data collection and analysis. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2023;95:413–431. DOI: 10.1016/j.trf.2023.05.002
9. Tao X., Gao D., Zhang W. et al. A multimodal physiological dataset for driving behaviour analysis. Scientific data. 2024;11(1):1–21. DOI: 10.1038/s41597-024-03222-2
10. Jimenez-Molina A., Diaz-Guerra F., Retamal C. et al. Towards Psychophysiological Markers for Affect-Aware Vehicles. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022;594:571–582. 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;11(2):76–102. DOI: 10.3934/Neuroscience.2024006.
12. Ni J., Chen J., Xie W. et al. The impacts of the traffic situation, road conditions, and driving environment on driver stress: A systematic review. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2024;103:141–162. DOI: 10.1016/j.trf.2024.04.006.
13. Li W., Li G., Tan R. et al. Review and Perspectives on Human Emotion for Connected Automated Vehicles. Automotive Innovation. 2024;7;1:4–44. 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. 2024:1–16. DOI: 10.1109/OJVT.2024.3443630.
15. Bergomi M., Vivoli G., Rovesti S. et al. Role of some psycho-physiological factors on driving safety. Annali di Igiene: Medicina Preventiva e di Comunità. 2010;22(5):387–400.
16. Piccinin L., Leoni J., Villa E. et al. Learning-based estimation of operators psycho-physiological state. Expert Systems with Applications. 2025;276(1-4):127097. DOI: 10.1016/j.eswa.2025.127097.
17. Mitin I.N. Psychophysiological factor of road safety. Okhrana truda i tekhnika bezopasnosti na avtotransportnykh predpriyatiyakh i v transportnykh tsekhakh = Occupational health and safety at motor transport enterprises and in transport workshops. 2017;5-6:53–63. (in Russ.).
18. Sharmin S., Ivan J.N., Marsh K.L. et al. Driver Psychology Latent Classes as Predictors of Traffic Incident Occurrence in Naturalistic Driving Study Data. Transportation Research Record. 2022;2267:839-857. DOI: 10.1177/03611981221108985.
19. Gershon P., Sita K.R., Zhu C. et al. Distracted driving, visual inattention, and crash risk among teenage drivers. American Journal of Preventive Medicine. 2019;56(4):494–500. DOI: 10.1016/j.amepre.2018.11.024.
20. Cunningham M.L., Regan M.A. Driver distraction and inattention. Transport and Sustainability. 2018;11:57–82. DOI: 10.1108/S2044-9941201811.
21. Bulynko O.V. Perception of the road situation as a factor in traffic safety Vestnik universiteta grazhdanskoi zashchity MChS Belarusi = Vestnik of the Institute for Command Engineers of the MES of the Republic of Belarus. 2019;3;1:67–72. (in Russ.).
Опубликован
2025-06-30
Как цитировать
Кузнецов, Ю. (2025). Сочетание неудовлетворительных значений ряда психофизиологических параметров как маркер аварийной опасности водителя. Психология. Психофизиология, 18(3), 91-99. https://doi.org/10.14529/jpps250309
Выпуск
Раздел
Психофизиология
Copyright (c) 2025 Психология. Психофизиология
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
