关于汽车驾驶过程中人因失误概率的预测研究
汽车驾驶员技师论文-浅谈驾驶员预防事故的能力如何提高
浅谈驾驶员预防事故的能力如何提高摘要:随着社会的飞速发展,生活、工作节奏也愈来愈快，汽车成了人们的主要的交通工具，它给我们带来了前所未有的方便,在大家慨叹社会进步、享受社会进步的同时,它也给我们带来了灾难，一个个鲜活的生命消失在飞驰的车轮下，一个个幸福美满的家庭转眼破碎不堪。
交通安全是现代经济发展的必要条件，但交通事故的大量增加也会影响社会经济的发展。
影响交通安全的因素是多方面的，在道路交通的三要素人、车、路中，人是关键的因素.因此，安全驾驶至关重要,驾驶员要有高度的政治觉悟、良好的道德修养、顽强的意志力、正确的人生观、良好的思想素质，凡事要从大局出发，不断增强自我疏导和道德鉴评能力，消除心理上的逆反心理，提高机动车驾驶员预防事故的能力，避免交通事故的发生，做到安全行车.关键词：预防事故能力提高通过我多年的行车经验，对汽车驾驶员如何提高预防事故的能力浅谈一下我个人看法,给我们的广大驾驶员同志在预防交通事故和安全行车方面作个参考.一、应熟悉和掌握汽车安全性能和养成良好的习惯通常我们把人、车、路和周边环境构成的系统，称为交通系统.汽车安全行驶系统是交通系统中的一个子系统,它所涉及的因素是汽车驾驶员的自身素质、操作行为和车辆技术状况。
在汽车行驶中只有这三个要素相互协调并且与周围环境保持适应状态，才能充分发挥整体功能,达到安全行驶的目的。
1、熟悉和掌握汽车安全性能。
实际上汽车安全行驶系统也是非常复杂的系统。
车辆技术状况包括：整车技术性能，发动机总成技术性能，底盘总成技术性能和汽车安全使用性能。
各个因素相互联系、相互影响、相互作用,各因素对于总的系统的重要性尽管并不一致,但在一定条件下会发生转化，在某些场合也有可能成为起决定性作用的因素.随着国家经济建设的发展,道路条件发生了质的变化，汽车的各种特性、车速、马力、车身质量都相应提高,车辆的操纵性、稳定性和制动的方向性及惯性力都需要驾驶员在思想上重视起来。
2、要养成良好的预见习惯.由于不能预见而发生事故，是驾驶员事故多发的一个主要原因。
汽车驾驶员不安全行为评价研究
心理因素 马虎 容易 大I\-意-=v、. 冲动 急躁 自负
侥幸 心理
车辆类型 不熟悉
汽车驾驶员不安全行为 操作失误 应变能 判断不 基本功 无意的违 力差 准确 不扎实 规行为
违规驾驶 一般性违 规行为
文 章 编 号 =2095-2945(2018)03-0175-02
Abstract：Every year, road traffic accidents pose a serious threat to the safety of human life and property. More than 80% of the accidents were caused by unsafe behavior of the driver. In this paper, the driver's unsafe behavior is given in-depth evaluation, and various factors are analyzed so as to establish a vehicle driver's unsafe behavior evaluation index system, obtaining the relevant ranking of factors influencing safe driving of automobiles. Thus, this paper analyzes the main characteristics of unsafe behavior of au tomobile drivers in order to try to reduce traffic accidents in China.
1.8
高速公路驾驶中人因失误问题分析
汽车驾驶员行为差错及其预防
汽车驾驶员行为差错及其预防现当今，随着我国经济的飞速发展，人们生活水平的提高，汽车成为现如今重要交通工具，而驾驶员的行为在道路交通系统———人、车、路、环境的整体可靠性中起着至关重要的作用，因为整个道路交通系统都是通过驾驶员这个子系统相互联系起来的。
因此，研究汽车驾驶员的行为差错对整个道路交通系统的安全有着十分重要的意义。
标签：汽车驾驶员;行为差错;预防引言道路交通系统运行整体目标的完成是在车辆可靠性、道路可靠性和驾驶员操作可靠性三者结合在一起的情形下共同完成的，前两种可靠性的提升可以依托技术的进步和支撑来获得，但驾驶员操作可靠性的影响因素较为复杂，在所有故障发生因素中占据较高的比例。
1驾驶员差错及分类人的差错是指人在执行规定任务时发生失误（或做了禁止的动作），可能导致预定操作中断或引起人员伤亡或财产损失。
哈默的人的差错分类法将人的差错分为以下类型。
（1）疏忽性，指对困难作出不正确的决策。
（2）执行性，指不能实现所需的功能，过度利用某个功能。
（3）多余性，指完成一项不该完成的操作。
（4）次序性，指执行操作时，由于不熟练或其他原因发生操作次序差错。
（5）时间性，指时间掌握不严，对意外事件反应迟钝，不能意识到风险情况。
分析哈默的人的差错分类依据，是从人的行为和生理（意识）上，做了一个框架式的分类，应用在道路交通安全事故原因的分析上，能够较为合理和全面的加以区分。
驾驶员的不安全行为主要有：疏忽大意;操作失误;超速驾驶;措施不当;客车超员;违章占道;违章超车;会车、其他违章行为;低驾龄驾驶人经验不足;疲劳驾驶;酒后驾车;反应时间过长等。
2驾驶员行为差错的预防2.1驾驶员个人方面的行为差错预防汽车驾驶行为是一种个人行为，但是同时又具有强烈的社会属性，因此驾驶行为，对驾驶员的个人素质有着重要的依赖性，这就要求驾驶员本身首先要确立强烈的法律法规意识和安全意识;在驾驶行为开始之前要确保自身的生理和心理状态都处于较高的水平;在驾驶时长不断提升的情形下，逐步积累驾驶经验，积极提升自身的预判能力，逐渐提升自身的操作娴熟度;在出现异常环境的影响时，能够掌握科学的处理和应對措施，避免由于操作不当而引起的事故程度扩大或者二次事故的发生。
基于耗散结构理论的驾驶中人因失误分析研究
随着我国汽车数量的增长，交通安全问题成为关注的热点。
在交通安全的影响因素中除了车辆的故障外，人自身的失误也是重要的组成部分。
研究驾驶中的人因失误对于减少交通事故具有重要的作用。
在对人因失误发生机理的研究中，因涉及影响因素众多且因素之间的相互影响关系复杂，至今也没能得出令人满意的机理模型。
本文采用耗散结构理论对人车驾驶系统进行研究，旨在从新的角度对驾驶中的人因失误的影响原因进行分析，探索人因失误的发生机理。
1耗散结构简介耗散结构（Di ss i p at iv e St r u ct u r e）理论是比利时物理化学家普利高津（I.P r i g o g i n e）于20世纪70年代创立的。
耗散结构理论揭示了一个系统如何从无序走向有序的问题。
在远离平衡态的非线性区，开放系统与外界环境不断地交换物质和能量，一旦某个参量变化达到一定的阈值，通过涨落，系统便可能发生突变，使系统由原来无序状态变成一种时间、空间或功能上有序的新状态，这种在远离平衡态的非线性区形成的需要耗散物质与能量来维持的稳定有序结构，被称之为耗散结构。
所有耗散结构都有三个共同的特性：属于开放系统，保持远离平衡态的条件，系统内的要素直接存在着非线性的相互作用。
耗散结构存在的前提是必须与外界进行物质和能量甚至信息的交换来获取负熵流以维持系统稳定有序，因此必定存在于开放系统中；远离平衡态使系统具备了与外界进行物质、能量和信息交换的势能差，是系统发展的动力；非线性作用使系统各部分间产生协同作用和相干效应，构成一个有机的整体，而不是各个部分的简单叠加。
2人车驾驶系统耗散结构模型2.1耗散结构系统的动态模型耗散结构系统是可进化的系统，其动态模型可用下图来描述。
图中每个虚线框表示一个耗散结构，它是一种基于耗散结构理论的驾驶中人因失误分析研究张靖1刘维平1王锋21.装甲兵工程学院机械工程系2.驻张家口地区军事代表室【摘要】通过对耗散结构理论的分析，建立了驾驶系统的耗散结构动态模型。
汽车驾驶行为分析与预测方法研究
汽车驾驶行为分析与预测方法研究汽车驾驶行为是指驾驶员在驾驶过程中所展现出来的各种行为，例如加速、减速、转弯、超车等，这些行为影响的不仅仅是驾驶员自己的行车安全，同时也关系到其他道路使用者的安全。
因此，对汽车驾驶行为进行分析和预测对提高道路行车安全具有至关重要的意义。
本文将介绍目前常用的汽车驾驶行为分析和预测方法，并对其局限性进行讨论。
一、汽车驾驶行为分析的方法1. 采集数据汽车驾驶行为的数据主要来自驾驶过程中的传感器，例如车速、加速度、方向盘转角、制动性能等，这些数据可以通过安装在车内的传感器进行采集。
同时，还有一些数据需要通过视频监控等方式采集，例如是否遵守交通信号灯、变道频率等。
2. 数据预处理采集到的汽车驾驶行为数据存在很多噪音和数据失真等问题，需要进行预处理，例如去除离群点和空缺数据，进行数据归一化等，以确保后续分析和预测的准确性。
3. 特征提取通过采集的数据，提取出能够反映汽车驾驶行为的特征，例如加速度的大小和变化率、转弯时方向盘的转角、车辆与前车的距离等。
这些特征可以用于后续的分类和预测。
4. 设计模型采用统计学方法、机器学习、人工神经网络等方法，建立模型，对汽车驾驶行为进行分类和预测。
二、汽车驾驶行为预测的方法1. 基于统计学的方法基于统计学方法的汽车驾驶行为预测是一种传统的方法，其基本思想是通过历史数据的分析，对未来的车辆驾驶行为进行概率计算。
例如，基于驾驶员的加速数值的平均值和标准差等多方面因素，预测驾驶员在未来某个时间节点的行为类别和行为数值。
2. 基于机器学习的方法机器学习是一种常用的汽车驾驶行为预测方法。
机器学习的核心是让计算机通过历史数据的学习，从而对未来的数据进行预测。
机器学习对于大规模的复杂数据处理有其独特优势。
例如，通过对大量驾驶员的驾驶行为数据进行机器学习，可以建立一套驾驶员行为模型，实现对驾驶员未来行为的预测。
3. 基于深度学习的方法深度学习是一种新兴的汽车驾驶行为预测方法。
汽车驾驶员行为预测分析方法研究
汽车驾驶员行为预测分析方法研究随着人们对汽车出行的依赖度越来越高，汽车驾驶员的行为就变得越来越重要。
这不仅涉及到交通安全问题，还涉及到城市交通管理和智慧出行的发展。
因此，汽车驾驶员行为预测分析方法的研究变得越来越重要。
一、什么是汽车驾驶员行为预测分析方法汽车驾驶员行为预测分析方法是通过对驾驶员行为的监测、分析预测和评估，在行车之前或行车过程中提供准确的预测结果和评估结果，以帮助驾驶员更好地掌握行车情况，减少交通事故的发生。
二、汽车驾驶员行为预测分析方法的意义1.提高交通安全性通过对驾驶员行为的监测和分析，可以针对性地提高驾驶员的安全意识和行车技能，从而减少交通事故的发生。
2.提高城市交通管理水平通过对驾驶员行为的监测和分析，可以为城市交通管理提供有效的数据支持，从而为交通规划和城市交通管理提供准确的参考。
3.推进智慧出行的发展汽车驾驶员行为预测分析方法是智慧出行的重要组成部分，通过此方法可以为智慧出行提供基础数据和技术支持，促进智慧出行的发展和普及。
三、汽车驾驶员行为预测分析方法的研究内容汽车驾驶员行为预测分析方法的研究包括以下几个方面：1.驾驶员行为监测技术通过对驾驶员的生理和心理状态进行监测，获取驾驶员的行为数据，并对数据进行分析。
2.驾驶员行为分析模型针对驾驶员的行为数据，通过建立统计模型和机器学习模型，对驾驶员行为进行预测和分析。
3.驾驶员行为评估方法通过对驾驶员行为数据的评估，得出驾驶员行为的优劣程度，为驾驶员提供准确的行车建议。
四、汽车驾驶员行为预测分析方法的研究现状目前，汽车驾驶员行为预测分析方法已经成为国际研究的热点之一，国内也有不少相关研究。
1.国外研究现状美国、欧洲、日本等发达国家已经在汽车驾驶员行为的监测和预测方面取得了很好的研究成果。
例如，美国的疲劳驾驶预测系统和欧洲的驾驶员行为评估系统等。
2.国内研究现状国内的汽车驾驶员行为预测分析方法研究主要集中在大学和科研机构中，涉及的领域较广，例如驾驶员状态识别、驾驶员行为分析、交通环境智能预警等。
浅谈汽车驾驶员的人为因素与交通安全
浅谈汽车驾驶员的人为因素与交通安全在汽车驾驶中，人为因素是导致交通事故的主要原因之一。
汽车驾驶员的行为和心理状态对交通安全有着重要的影响。
下面我将从驾驶员的疲劳驾驶、酒驾、违规行为以及情绪问题等几个方面来探讨人为因素与交通安全的关系。
首先是疲劳驾驶。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间驾驶后，由于身体疲劳、困倦或缺乏注意力，无法保持良好的驾驶状态。
驾驶员的注意力和反应能力在疲劳状态下大大降低，容易导致操作失误和判断错误，增加交通事故的风险。
驾驶员应该注意合理安排驾驶时间，如果驾驶时间过长或感到疲劳时，应及时休息或交替驾驶，确保自己在良好的精神状态下驾驶。
其次是酒驾问题。
酒驾是指驾驶员在饮酒后驾驶机动车辆。
酒精对人的中枢神经系统有抑制作用，会影响驾驶员的注意力、反应能力和判断力，增加事故的发生概率。
驾驶员在驾车前应该遵守法律法规，不酒后驾驶。
如果需要饮酒，应该选择其他代驾或公共交通工具。
驾驶员的违规行为也是造成交通事故的主要原因之一。
比如超速行驶、闯红灯、占用非机动车道等违法行为会增加交通事故的发生概率。
驾驶员在道路上应该严格遵守交通规则，尊重交通信号和标志，保持良好的驾驶习惯，减少交通事故的风险。
最后是驾驶员的情绪问题。
驾驶员在面临压力、焦虑或愤怒等情绪时，容易出现情绪化驾驶的行为，如超速、变道频繁、交通违规等。
这些行为不仅会增加交通事故的发生概率，还会给其他驾驶员和行人带来安全隐患。
驾驶员在驾车前应尽量保持良好的心态，避免情绪影响驾驶行为。
人为因素对交通安全有着重要的影响。
驾驶员在驾车过程中应充分认识到自己的责任和义务，保持良好的驾驶行为和心态，为交通安全做出自己的贡献。
社会和法律制度也需要加强对驾驶员的培训和监管，确保驾驶员的安全意识和法律意识，减少交通事故的发生。
只有共同努力，才能实现交通安全的目标。
汽车驾驶员的疲劳与事故率--深入探讨驾驶员的劳累程度
汽车驾驶员的疲劳与事故率--深入探讨驾驶员的劳累程度汽车驾驶员的疲劳与事故率——深入探讨驾驶员的劳累程度1. 引言随着经济的快速发展和人们生活节奏的加快，汽车已经成为现代生活中不可或缺的交通工具。
然而，随之而来的驾驶疲劳问题也日益突出，成为影响交通安全的重要因素。
本文将对驾驶员的疲劳程度进行深入探讨，以期为减少疲劳驾驶事故提供参考。
2. 驾驶员疲劳的概念及分类2.1 概念驾驶员疲劳是指驾驶员在长时间连续驾驶过程中，由于生理、心理和环境等因素的影响，导致注意力、判断力、反应速度等各项性能下降的一种状态。
2.2 分类驾驶员疲劳可分为生理性疲劳、心理性疲劳和环境性疲劳。
- 生理性疲劳：由于驾驶员长时间保持同一姿势，导致身体机能下降，如颈椎、腰椎疲劳等。
- 心理性疲劳：驾驶员在长时间驾驶过程中，大脑皮层活动减弱，出现注意力不集中、思维迟钝等现象。
- 环境性疲劳：驾驶员在恶劣的驾驶环境中，如道路拥堵、噪音、强光等，容易产生疲劳。
3. 驾驶员疲劳对事故率的影响3.1 疲劳驾驶事故率统计据世界卫生组织统计，每年全球约有120万人因疲劳驾驶事故死亡。
在我国，疲劳驾驶事故占全年交通事故总数的20%以上，且呈逐年上升趋势。
3.2 疲劳驾驶事故的原因分析- 反应速度减缓：疲劳状态下，驾驶员的反应速度明显下降，容易造成迟缓反应事故。
- 注意力不集中：疲劳导致驾驶员注意力不集中，容易忽视交通信号、行人等，从而引发事故。
- 判断力下降：长时间疲劳驾驶，会使驾驶员的判断力下降，无法准确判断车辆行驶状态和周边环境，导致事故。
- 操作失误：疲劳状态下，驾驶员操作失误的概率增加，如油门当刹车踩等，极易导致事故。
4. 疲劳程度的检测与评估4.1 检测方法- 生理检测：通过监测驾驶员的心率、血压、眼动等生理指标，评估疲劳程度。
- 心理检测：通过心理测试、认知功能测试等方法，评估驾驶员的心理疲劳程度。
- 行为检测：通过观察驾驶员在驾驶过程中的行为表现，如眼神游离、频繁变道等，评估疲劳程度。
汽车驾驶员的人为因素与交通安全
汽车驾驶员的人为因素与交通安全【摘要】汽车驾驶员的人为因素对交通安全有着重要影响。
驾驶员的心理状态、行为特征、健康状况和技能水平会直接影响他们在路上的驾驶表现，进而影响交通安全。
心理状态不稳定的驾驶员容易出现分心、冲动等行为，增加事故风险；而良好的心理状态则有助于保持专注和冷静驾驶。
驾驶员的行为特征也直接关系到交通安全，如过度超速、疲劳驾驶、违规变道等行为都会增加事故发生的可能性。
驾驶员的健康状况和技能水平也对交通安全至关重要，健康状况不佳或技能水平不足的驾驶员容易造成事故。
提高驾驶员的心理素质、纠正不良驾驶行为、保持良好的健康状况和不断提升驾驶技能是维护交通安全的关键。
通过加强对驾驶员人为因素的管理和培训，可以有效降低交通事故的发生率，确保道路安全。
【关键词】汽车驾驶员、人为因素、交通安全、心理状态、行为特征、健康状况、技能水平、结论1. 引言1.1 引言汽车驾驶员的人为因素与交通安全一直是人们关注的焦点。
作为路上的主要驾驶者，驾驶员的心理状态、行为特征、健康状况以及技能水平都直接影响着交通安全的保障。
在现代社会，交通事故频发，其中很大一部分是由驾驶员的人为因素引发的。
研究驾驶员的人为因素对交通安全的影响至关重要。
驾驶员的心理状态是影响交通安全的重要因素之一。
心理压力大、焦虑或愤怒的驾驶员更容易疲劳驾驶、冲红灯、超速等危险行为，增加了交通事故的风险。
驾驶员的行为特征也直接影响交通安全。
驾驶员的注意力分散、疲劳驾驶、违规加塞等行为都可能引发交通事故。
驾驶员的健康状况和技能水平也是决定交通安全的重要因素。
如果驾驶员身体不适、技能不过关，容易发生事故。
驾驶员的人为因素对交通安全有着重要的影响，必须引起我们的高度重视。
我们应该提升驾驶员的意识，重视驾驶员的心理健康、行为特征、健康状况和技能水平，以提高交通安全水平，减少交通事故的发生。
2. 正文2.1 人为因素对交通安全的影响人为因素是指由于人类主观能动性而产生的因素，对于驾驶员来说，人为因素直接影响着汽车驾驶的安全性。
道路交通事故的预防与控制的概率模型研究
道路交通事故的预防与控制的概率模型研究随着社会的不断发展，交通工具越来越普及，道路交通事故的发生率也逐渐增加。
交通事故不仅造成人员和财产的损失，还会给社会带来不良的影响。
因此，预防道路交通事故变得尤为重要。
在此，我们将探讨一种基于概率模型的方法，来预测和控制道路交通事故的发生。
一、概率模型的应用概率模型是一种评估和预测事物影响的方法。
在交通事故领域，概率模型可以帮助我们预测事故的发生概率，并提供一些有效的控制措施，以降低事故发生率。
首先，我们需要建立一个概率模型，用于评估和预测道路交通事故的发生。
这个模型应该包括许多变量，如天气、道路状况、车辆数目、交通强度等等。
我们可以通过统计历史数据、现场调研或者机器学习的方法来获得这些数据，然后将它们输入到模型中，进行预测。
二、概率模型的应用举例我们可以通过某些数据来推测交通事故的发生概率。
例如，我们可以通过道路长度和交通流量推测交通事故的发生。
当交通流量高时，道路上的车辆数量也增加，进而导致车辆间的相互作用增多。
此时，交通事故的发生率也会增加。
因此，我们可以建立一个概率模型，将交通流量和道路长度等因素输入到模型中，预测道路上交通事故的发生概率。
此外，其他的变量，如空气湿度、路面湿度、天气状况等，也会影响交通事故的发生。
对于这些变量，我们也可以通过建立概率模型来预测和控制交通事故的发生率。
三、概率模型的优点概率模型有许多优点。
首先，概率模型可以帮助我们发现交通事故发生的原因。
通过对历史数据的分析，我们可以发现一些规律，进而找到影响交通事故发生的主要因素。
其次，概率模型可以提供有效的控制措施。
我们可以通过数据分析，找到交通事故高发地点和高发时间，然后针对性地增设交通标志、减缓车速、开展宣传等措施，以降低交通事故的发生率。
此外，概率模型还可以帮助我们进行预测，及时发现并处理潜在的交通事故隐患。
四、概率模型的挑战概率模型在应用中也存在一些挑战。
首先，数据采集和处理需要投入大量的时间和资源。
基于驾驶员差错事故的道路交通安全分析
基于驾驶员差错事故的道路交通安全分析1. 引言道路交通事故严重影响人民群众的安全感、社会稳定和经济发展。
驾驶员的错误行为是导致事故的主要原因之一。
因此，对驾驶员的错误行为进行研究分析，对于提高道路交通安全水平具有重要意义。
2. 驾驶员错误行为分类根据国内外研究和实践经验，驾驶员错误行为可分为三大类：2.1 视觉类错误行为视觉类错误行为包括盲区未观察、疲劳驾驶、视线不集中等。
这些错误行为直接影响驾驶员的视觉判断能力和反应能力，容易导致事故的发生。
2.2 操作类错误行为操作类错误行为包括超速、违法变道、占道行驶等。
这些错误行为不能按照道路交通规则进行行驶，容易造成道路混乱，增加事故发生的概率。
2.3 决策类错误行为决策类错误行为包括紧急制动、转向不当等。
这些错误行为不符合道路交通流的行驶，容易造成车祸事故的发生。
由于决策类错误行为不是表现在偏离车道等可测量指标上，因此难以进行精确定量和有效分析。
3. 道路交通安全分析方法3.1 道路交通安全风险评估道路交通安全风险评估是指通过各种评估方法，对道路交通事故风险进行分析、评估、预测和控制的一种科学方法。
3.2 调查问卷调查调查问卷调查是通过向司机和事故受害者发放调查问卷，了解事故发生的原因，从而进行交通安全分析的一种方法。
通过问卷调查，研究人员可以较全面地了解驾驶员的错误行为，进而确定采取何种措施降低道路交通事故的发生率。
3.3 回归分析回归分析是通过分析驾驶员各种驾驶行为和事故个案之间的统计关系，采用统计学方法进行分析的一种方法。
4. 道路交通安全分析案例4.1 事故案例调查分析某交叉口路段的近两年发生了多起事故，调查发现驾驶员的视线未能完全覆盖盲区，疲劳驾驶现象普遍存在。
4.2 问卷调查分析某高速公路发生的事故中，研究人员向调查对象发放的问卷中发现，事故驾驶员普遍存在超速、疲劳驾驶等行为，有意或无意地违反了道路交通规定。
4.3 回归分析分析在某城市的事故分析中，研究人员发现超速、占道行驶等行为是导致事故发生的主要原因，为降低道路交通事故发生率需要加强对驾驶员超速、占道行驶等不规范行为的管制和处罚。
高速公路驾驶中人因失误问题的探讨
高速公路驾驶中人因失误问题的探讨作者：王辉明来源：《科技创新与应用》2014年第08期摘要：在高速公路行驶过程中，驾驶员驾驶行为容易出现失误，比如感知失误、操作失误、判断失误等情况。
在高速公路交通系统中，驾驶员应用模块是保持系统安全性的重要模块。
文章在高速公路交通系统模块研究的基础上，通过对实际交通事故进行分析，发现很多操作失误都导致交通事故的出现，而引起驾驶员失误的情况非常多，比如驾驶员的自身素质、疲劳困倦的驾驶问题等。
为了有效进行高速公路交通安全水平的提升，进行驾驶员的安全驾驶素质的提升是必要的。
关键词：高速公路；安全管理；存在问题1 高速公路交通系统中驾驶员的失误类型分析1.1 很多交通事故中，人为因素是关键在高速公路交通行驶系统中，人、车、公路等要素是相互串联的，在该模块中，人是重要的影响因素，驾驶员在高速公路上行驶，需要根据周边的环境进行具体感知及其判断，通过对一系列的信息的处理，找到安全性行驶的技巧，保证车辆的健康行驶，从而维持系统的平衡性及其安全性。
在实际应用中，高速公路交通环境系统本身就是开放性的，这就导致驾驶员在驾驶过程中，感知模块、判断模块、操作模块等时时刻刻都受到来自外界因素的干扰，值得注意的是，在该“人-车-路”系统中，“路”具有不同于其他公路的特点，如封闭的道路设计、道路宽阔平坦、路面情况变化较少等等。
因此，处在该系统中“人”这一元素受“路”的因素的影响，也具有不同于其他道路驾驶的特点，如快速行驶使得紧急刹车难以控制、道路情况单调极易造成驾驶疲劳等。
在高速公路驾驶系统中，其他车辆的行驶方式，路面情况等都会经由驾驶员的视觉等传入他们的大脑，驾驶员就会根据自己的驾驶经验，针对这些信息展开取舍，要进行其大脑所发出指令的判断，再进行神经系统的反馈，从而满足日常驾驶的需要，保证行驶人员工作模块的正常开展。
于是在整个车辆运行过程中，驾驶员要循环不断地重复上述“感知-判断-操作”过程，这个过程的任何一个环节都会存在干扰，且任何一个环节出现延迟或差错，都可能导致交通事故。
驼峰调车作业人因失误概率预测研究
驼峰调车作业人因失误概率预测研究王兴海【摘要】The paper analyzed tasks of hump shunting operation by cognitive reliability and error analysis method, ensured the level of common performance condition factor(CPC) according to the context. Then in the light of synthetically level of CPC factor, the cognitive control pattern was confirmed. Cognitive behavior, cognitive functions, the cognitive failure model that would most probably occur and cognitive failure probability were identified. According to the logic of the activity in the affair and failure probability of every task, cognitive failure probability during hump shunting operation was predicted.%应用认知可靠性与失误分析方法(cognitive reliability and error analysis method,CREAM),分析驼峰解体溜放作业的任务,按任务所处的情景环境确定共同绩效条件(common performance condition,CPC)因子水平,确定人完成该任务的认知控制模式,以及每个活动的认知行为、基本的认知功能和最有可能发生失误的认知失误模式,失误概率.根据事件中活动的逻辑关系和每项活动的失误概率,预测驼峰解体作业中人因失误概率.【期刊名称】《铁路计算机应用》【年(卷),期】2011(020)001【总页数】3页(P17-19)【关键词】驼峰调车;人因失误概率;预测【作者】王兴海【作者单位】兰州铁路局,武威南车务段,武威,733000【正文语种】中文【中图分类】U292.2自动化驼峰的生产环境较以往有了较大的改善，自动化程度也不断提高。
驾驶员危险预测能力分析
驾驶员危险预测能力分析近年我国机动车数量和汽车驾驶人数量都有了迅猛的增长,但是每年交通事故的统计数据都让人触目惊心,驾驶员在道路交通系统中的主导地位使得大多数的交通事故直接或间接的由驾驶员因素造成,在深入分析驾驶行为的基础上对驾驶员危险预测能力进行了分析,并就影响驾驶员危险预测能力的因素进行了研究。
标签：道路交通系统;驾驶员;危险预测能力1 驾驶员危险预测问题的提出道路交通系统是由人、车、道路交通环境等基本因素构成,其中“人”包括驾驶员、骑车人、行人等;“车”包括机动车和非機动车;“道路交通环境”包括自然环境和人工环境等。
驾驶员是道路交通环境中最重要、最活跃的因素,在道路交通系统中起到主导作用,但驾驶员因素也是交通事故的主导因素,通过对交通事故的成因分析及对驾驶员的分析可以发现交通事故在发生之前道路交通一定处于一种不安全的状态,因此驾驶员在处于危险状态之前是否能够预见到危险的存在并采取相应的措施就显的尤为重要。
2 驾驶员危险预测能力2.1 驾驶员的反应特性及应激特性(1)驾驶员的反应特性。
人由眼睛等感觉器官获得情报传入大脑,经大脑处理后发出命令而产生动作,这一段过程称为反应,而产生这一过程的时间称为反应时间。
驾驶员反应时间长交通事故发生率就高。
(2)驾驶员的应激特性。
应激状态是在出乎意料的紧张情况与危险情况下产生的情绪状态,是人对各种刺激应答性反应的综合表现。
紧急的危险场景会调动人的整个机体,能很快使机体的激活水平、心率、血压、肌肉紧度等发生显著改变。
当一些紧急的危急场面出现时,驾驶员处于高度应激状态,驾驶员信息获取能力下降,对外界情况综合判断能力下降,难于维持平衡的动作。
应激状态对驾驶员的驾车行为有很大影响,处在应激状态的驾驶员极容易造成交通事故的发生。
2.2 交通突变现象与危险交通状况发生的关系(1)交通突变现象。
突变是交通中的一种普通现象,比如汽车在道路上行驶,道路突然由宽变窄、汽车突然遇到陡坡、突然遇到行人等等,都是很容易遇到的交通突变现象。
第十章 人因失误率预测
22
第十章 人因失误率预测
第二节 人因失误概率及定量模型
人因失误概率：
广义概率：
E (t) 1e 0
h(t)dt
t
h ( t ) ——失误率函数
23第十章ຫໍສະໝຸດ 人因失误率预测第二节 人因失误概率及定量模型
纠错概率：
R c (t) 1e 0
r(t)d t
t
r ( t ) ——纠错率函数
24
第十章 人因失误率预测
第二节 人因失误概率及定量模型
一般在预测完成某项操作任务的人因失误 发生概率时要考虑以下影响因家因素： ①行为的复杂性；
②时间的充裕性；
③人、机、环境匹配情况； ④操作者的紧张度； ⑤操作者的经验和训练情况。
25
第十章 人因失误率预测
第二节 人因失误概率及定量模型
人因失误分析：
(4)危险牌示和识别标志。
(5)绿化净化车阎、厂区环境。
19
第十章 人因失误率预测
第一节 人因失误分析
(6)对于非正常作业，要事先制定作业指导书， 其中要写明预定的方法以及不能实行时所应采 取的对策；应明确紧急通话时的有效方式或规 定用语，防止出现令人听不横的用语而耽误时 间；工程施工等非固定作业中所使用的指示或 标志耍色彩醒目，图示清晰．易于感知。
13
第十章 人因失误率预测
第一节 人因失误分析
(二)心理方面的原囚
心里特性
主观臆测
心里环境
急迫时的活动
忘却意图
其他心里因素
14
第十章 人因失误率预测
第一节 人因失误分析
(三)人的作业姿势和动作方面的原围
(四)工作环境方面的原囚
机动车驾驶员自身差错事故致因模型及应用
机动车驾驶员自身差错事故致因模型及应用马艳丽;娄彦江;王要武【摘要】为改进传统的驾驶员差错事故分析方法,探索机动车驾驶员差错事故致因分析的新途径. 本文基于道路交通事故案例与调研数据资料,从微观角度分析机动车驾驶员自身差错事故,建立了驾驶员自身差错交通事故致因模型;运用改进的层次分析法确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重,减少了主观因素对分析精度的影响. 结果表明,在机动车驾驶员自身差错交通事故中,驾驶员感知差错率占50.2%,判断决策差错率占38.9%,操作差错率仅占10.9%. 机动车驾驶员感知和判断能力较差是导致交通事故发生的重要因素. 研究结果可为机动车驾驶员事故预防与控制提供科学依据.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2010(010)004【总页数】5页(P101-105)【关键词】交通工程;交通事故;驾驶员自身差错;事故致因模型;影响因素权重【作者】马艳丽;娄彦江;王要武【作者单位】哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨,150090;黑龙江省审计厅,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨,150090【正文语种】中文【中图分类】U4911 引言机动车驾驶员是导致交通事故发生的关键因素之一.据统计,我国有80%～90%的道路交通事故是人的因素造成的,其中,由于驾驶员自身差错所造成的交通事故占70%～80%.各国研究也都表明,在导致道路交通事故的所有因素中,驾驶员自身差错是最重要的影响因素[1].分析驾驶员差错事故成因,尤其是应该研究什么因素导致了驾驶员差错事故的发生,进而提出切实可行的预防对策,是减少道路交通事故,改善交通安全严重状况的当务之急[2].驾驶员感知、判断及操作差错是绝对性的交通事故成因,它可以不与道路或环境因素共同作用,只须单一因素就能够导致交通事故的发生[3].简单的将事故致因归结为驾驶员的失误或违章,难以揭示驾驶员差错事故的发生本质特征,也无法为采取有效的措施提供可靠依据[4].为改进传统的驾驶员差错事故分析方法,探索驾驶员差错事故致因分析的新途径,本文基于道路交通事故案例与调研数据资料,从微观角度分析驾驶员自身差错事故,建立了驾驶员自身差错事故致因模型;运用改进的层次分析法,确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重.基于驾驶员自身差错的道路交通事故致因模型及其应用,对于改进传统的驾驶员事故分析方法,预防驾驶员差错事故,制定有针对性的事故预防对策具有重要的理论与现实意义.2 驾驶员自身差错事故影响因素分析驾驶员自身差错影响因素,是指驾驶员发生感知、判断及操作差错的自身生理及心理因素[5].2.1 导致驾驶员发生感知差错的因素导致驾驶员发生感知差错的主要因素包括驾驶视野不充分、夜间灯光照明程度不够、障碍物的遮挡,以及不良气候等对驾驶员的感知形成的干扰;驾驶员情绪不佳,导致精神不集中反应迟钝,如果不能克服这些干扰,没有及时发现或根本没有发现威胁行车安全的危险情况,就会出现感知差错[6];由于驾驶员感觉机能的下降(如疲劳、饮酒、服药、疾病等),使注意力受到干扰,也会发生感知差错.此外,长时间高速行驶,驾驶员动态视力下降,也易出现感知失误[7].2.2 导致驾驶员发生判断差错的因素驾驶员产生判断差错,即对感知信息判断错误,并进行了不恰当的处理.如驾驶员缺乏必要的安全行车常识,积累的驾驶经验不足等都容易造成判断决策出现差错;此外,判断差错还与驾驶员的自身生理、心理状态以及安全态度等因素密切相关[8].2.3 导致驾驶员发生操作差错的因素驾驶员操纵汽车不当,容易造成动作差错.如由于培训不够、动作不规范造成的动作不到位或动作错误;由于安全意识较差、违反操作规程引起的动作差错;由于经验不足、疲劳造成的动作不协调等,都会导致驾驶员发生操作差错.3 驾驶员自身差错事故致因层次结构模型结合现场调查及问卷数据,从微观角度对哈尔滨市2007年间部分道路交通事故案例进行分析,共获得有效样本356例.其中男性341例、女性15例;驾驶员的年龄分布为:18～24岁29例、25～34岁106例、35～44岁120例、45～54岁83例、大于54岁的18例;驾驶员的教育程度分别为:小学学历的14例、初中学历的51例、高中及中专学历173例、大学及以上学历118例.驾驶员自身差错事故致因分析结果见表1.由表1可知,驾驶员的感知、判断及操作差错是引起道路交通事故发生的最直接原因.依据分析结果,建立驾驶员自身差错事故致因模型.模型所选指标应满足综合分析的条件,指标太笼统无法达到量化目的,指标太具体也会因分析过程过于复杂,难以达到预期分析目标.而层次分析法适用于多准则、多目标的复杂问题的分析与评价,它具有思路清晰、方法简单、使用面广、系统性强等特点,广泛应用于经济发展比较、资源规划分析、道路网评价、安全评价等领域.鉴于此,采用层次分析法将研究对象划分为3个层.驾驶员自身差错事故作为模型的目标层(A层);驾驶员的感知、判断或操作特性决定了驾驶员差错事故发生的可能性大小,即模型的准则层(B层);驾驶员自身差错通过与其相关的具体因素来体现,直接导致驾驶员发生感知、判断或操作差错的驾驶员自身因素构成了模型的方案层(C 层).其层次结构模型,如图1所示.表1 驾驶员自身差错事故致因分析结果Table 1 Accidents causes analysis induced by driver's own mistakes直接原因表面原因比例(%) 间接原因感知差错没注意 25.59视域被遮 7.35注意力不集中 21.46情绪变化、个性、注意能力、智力、疲劳、心理应激、年龄效应、性别、安全态度、驾龄、血型、身体素质(包括身体自然状况、疾病)、驾驶员生活背景、受教育程度、反应时间、感觉缺陷、驾驶技术、疾病、饮酒等判断差错对道路使用者状况判断错误 12.35对路面状况判断错误 5.61车速判断错误 5.16对车距、时间判断错误 4.72不适当的决策 7.82操作差错不适当的动作 5.67错误动作 3.48其他原因 0.79合计100.004 驾驶员自身差错事故影响因素的权重确定经典层次分析法判断矩阵的构造,受评估分析人员主观因素的影响,在确定影响因素权值方面精度较低.因此,在保证足够精确度的情况下,运用改进的层次分析法—五标度法计算判断矩阵的特征向量,省去影响域素分析的一致性检验,尽可能克服主观因素的影响.图1 驾驶自身差错事故致因层次结构模型Fig.1 Level structural model for the causes of driver's own mistaken accidents4.1 基于改进层次分析法的驾驶员差错事故分析步骤(1)建立比较矩阵Uij.构建五标度法判断矩阵,对可能造成驾驶员差错事故的影响因素进行两两比较,分析其相对重要性,以减少主观因素对分析精度的影响.(2)计算重要性排序指数.(3)计算判断矩阵Kij的元素kij.(4)层次单排序.计算传递矩阵Bij,由公式bij=lgkij可得,Bij的最优传递矩阵Cij元素:求判断矩阵Kij的拟优一致矩阵K′ij的元素:采用典型的方根法,求解的特征向量.计算每一行元素的乘积Mi=.计算的 n次方根,对向量作归一化处理,其中,W= W2,…,Wn)为每组排序的结果.(5)总排序.若上一层X包含m个因素A1,A2,…,Am,其层次排序分别是a1,a2,…,am;下一层Y分别包含n个因素B1,B2,…,Bn;它们对于因素Aj的层次排序值分别为b1j,b2j,…,bnj;bk与A无联系时akj=0,这时 B层次总排序值为根据上述分析方法,建立在Matlab工具上实现的计算流程框架,通过程序运行直接计算权值,判断影响因素的相对重要程度,最终给出驾驶员差错事故致因影响因素总排序.4.2 层次单排序基于道路交通事故现场调查,对事故调查信息进行比较,建立驾驶员差错事故各致因因素的比较矩阵.共建立4个比较矩阵,包括:A-B层的一个比较矩阵A-B、B-C层的3个比较矩阵B1-C、B2-C、B3-C,构造相应的判断矩阵.在Matlab工具上实现判断矩阵的传递矩阵Bij、最优传递矩阵Cij、拟优一致矩阵及特征向量的计算.限于篇幅,本文直接给出拟优一致矩阵的特征向量:4.3 层次总排序在层次单排序计算结果的基础上,进一步计算方案层因素对总目标的影响,并进行层次总排序,驾驶员自身差错事故致因因素层次总排序计算结果如表2所示.由表2可知,在发生的驾驶员自身差错事故中,驾驶员感知差错率占50.2%,判断决策差错率占38.9%,操作差错率仅占10.9%.驾驶员法制观念淡薄、驾驶技能不足、驾驶疲劳、饮酒及驾驶适应性较差是导致驾驶员发生事故的重要因素,驾驶员的个性、情绪及心理应激等能力对安全驾驶也有较大影响.表2 驾驶员自身差错事故影响因素权重排序Table 2 Arrangement of priority influential factors causing the driver's mistaken accidentsA B1 B2 B3 0.502 0.389 0.109方案层C排序权值影响因素权重排序C1 0.081 0.047 0.093 0.068 7 C2 0.109 0.142 0.076 0.123 3 C3 0.091 0.046 0.035 0.043 8 C4 0.121 0.062 0.146 0.112 4 C5 0.006 0.022 0.013 0.008 12 C6 0.067 0.023 0.059 0.032 9C7 0.165 0.253 0.212 0.237 1 C8 0.107 0.181 0.122 0.165 2 C9 0.038 0.026 0.012 0.019 10 C10 0.046 0.011 0.042 0.012 11 C11 0.073 0.106 0.078 0.085 6 C12 0.096 0.081 0.112 0.096 55 研究结论驾驶员感知、判断及操作能力下降是绝对性的交通事故成因,它可以不与道路或环境因素共同作用,只须单一因素就能够导致交通事故的发生.本文从微观角度研究驾驶员自身差错与道路交通事故的相关性,建立了驾驶员自身差错交通事故模型;运用改进的层次分析法确定了导致驾驶员自身差错事故发生的主要影响因素权重,省去了影响因素分析的一致性检验,在确定评价指标权值方面较单纯使用层次分析法更准确.机动车驾驶员感知和判断能力较差是导致交通事故发生的重要因素,预防驾驶员事故不但要重视驾驶员的管理,在驾驶员筛选源头上把好关,而且还要加强对驾驶员的培训和安全教育,提高驾驶员的心理及自我控制能力,避免疲劳驾驶,以从根本上减少驾驶员事故的发生.参考文献:【相关文献】[1] Mohamed A,Abdel Aty A,Essam Radwan.Modeling traffic accidentoccurrence andinvolvement[J].Accident Analysis and Prevention,2000,32(5):633-635.[2] Jennifer L,Lucas.Drivers psychological and physical reactions after motor vehicle accidents[J].Transportation Research Part F.2003,6(2):135-145.[3] 马艳丽,裴玉龙.连续驾驶时间对驾驶特性测评指标的影响研究[J].中国公路学报,2009,22(1):84-88.[MA Y L,PEI Y L.Influences of continuous driving time on test indicators of driving characteristics[J].China Journal of Highway and Transport,2009,22(1):84-88.][4] 裴玉龙,马骥.道路交通事故道路条件成因分析及预防对策研究[J].中国公路学报,2003,16(4):77-83.[PEI Y L,MA J.Research on countermeasuresfor road condition causes of traffic accidents[J].China Journal of Highway and Transport,2003,16(4):77-83.][5] 徐杰,杜文,马国忠.应用差错可能度分析驾驶员安全可靠度[J].西南交通大学学报,2003,38(4):486-490.[XU J,DU W,MA G Z.Analysis of drivers'security reliability using the degree of error[J].Journal of Southwest Jiaotong University.2003,38(4):486-490.][6] Joannes El,Chliaoutakis,Christina Darviri,et al.The impact of young drivers'lifestyle on their road traffic accident risk in greater athens area[J].Accident Analysis and Prevention,1999,31(6):771-780.[7] Holly A,Tuokko,Phyllis McGeeetc.Perception,attitudes and beliefs,and openness to change:implications for older driver education[J].Accident Analysis andPrevention.Corrected Proof,Available online 16 January 2007.[8] 刘东波,牛世峰,陈娇.基于驾驶员感受的公路安全改善评价方法研究[J].交通运输系统工程与信息,2008,8(4):119-121.[LIU D B,NIU S F,CHEN J.Research of highway safety improvement effect evaluation method based on driver feelings[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology,2008,8(4):119-121.]。
接近失误发生率计算方法
接近失误发生率计算方法接近失误发生率是指在特定环境下，发生失误的概率有多大。
这个概率可以通过一些简单的方法来计算。
首先，我们需要确定失误的定义，即在什么情况下我们认为某个行为是失误。
例如，如果在驾驶汽车时发生事故，我们可以将事故定义为失误。
接下来，我们需要确定失误事件发生的次数以及总体观察的次数。
例如，我们观察了100次驾驶过程中发生了5次事故，那么失误发生率可以计算为5/100=0.05，即5%。
这个计算方法可以适用于各种不同的情况，只需要根据具体的定义和观察数据进行调整即可。
然而，仅仅计算失误发生率并不能完全反映出失误的严重程度。
有时候，一个失误可能导致严重的后果，而另一个失误可能只会产生轻微的影响。
因此，在评估失误发生率时，还需要考虑失误的后果。
一种常见的方法是引入失误后果的权重，将失误发生率与权重相乘，得到一个综合指标。
例如，如果一个失误的后果很严重，我们可以将其权重设为较高值，而如果一个失误的后果很轻微，我们可以将其权重设为较低值。
这样，我们就可以得到一个更全面的失误评估指标。
除了计算失误发生率，我们还可以采取一些措施来降低失误发生的概率。
例如，提供足够的培训和教育，提供清晰的工作指导和流程，以及提供适当的监督和反馈机制。
此外，还可以通过改善工作环境和减少压力来帮助员工更好地应对潜在的失误。
通过采取这些措施，我们可以有效地降低失误发生的概率，提高工作的质量和效率。
接近失误发生率的计算方法可以帮助我们评估失误的风险和严重程度。
通过计算失误发生率，并结合失误后果的权重，我们可以得到一个更全面的失误评估指标。
此外，通过采取一些措施来降低失误发生的概率，我们可以进一步提高工作的质量和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘耍： 在汽车驾驶过程 中， 因失误作为影响驾驶安全 的重要 因素备 受人 们关注。文章通过对 已有 ＨＲ 模 型的 改进和应 用 ， 人
使 矾 Ｔ Ｒ， Ｈ ＨＥ Ｐ ＣＲ 模 型 可 以 实现 对 驾 驶过 程 中 的人 因失 误 进 行 分 析 ， 其 失 误 概 率进 行 预 测 。 在 分 析 过 程 中 可以 看 到 哪 些 ￣ 对
ｒｌ ｂｌ ， ｎ ｎ ｌ ｅｃ ｉｇｔ ｅｐ ｒｏ ｅｏ ｓｆｔ－ｄｉ ｎ ｅｉ ｉｔ ａｄ ｆ ａ ｙｒａ ｈｎ ｕｐ ｓ ｆ ａｅ ａ ｉ ｙ ｉ ｌ ｈ ｙ ｒ ｇ． ｉ ｖ
．
－
Ｋ ｙＷｏｄ ：ｕ ｎｅｒｒ ｅ ｒｓ ｈ ｍａ ｏ ｎ 越 Ｒ Ｋ ｖ ｒ ｒ Ｐ ＨＣ ｎ ｅ
ｄ ｒｓｌ ｆｈ ｎｌｓ ａ ｅｕｅ ｒ ａｔｅｒｔａ ｂｓ ｎｔ ｉｉ ａ ｒ ｄｉ ｒｖ ｇｄｓ ｎ， ｃｅｓ ｇｔｅｄ ｖ￣＂ ｅｕｔｏ ｅａａ ｉ ｃｎｂ ｓｄｔ ｆ ｍ ｏｅ ｃｌ ａｓｏ ａ ｎ ｍｅｓ ｅ ａ ｓ ｔ ｙｓ ｏ ｏ ｈ ｉ ｉ ｒｎ ｇ ｕ ｓｎ ｍｐｏ ｉ ｅ ｇｓ ｉ ｒ ｉ ｈ ｆ ｅ ｎ ｉ ｎ ａｎ ｉ
关 于 汽 车 驾 驶 过 程 中 人 因 失 误 概 率 的 预 测 研 究
吴建慧 田宏
（ 阳 航 空航 天大 学 辽 宁 沈 阳 １ ０ ３ ） 沈 １ ６ １
中图分 类号 ： ９ １ Ｘ ５
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ８ ９ ５ （０ １０４ ０ １ ４ ０ １ ０— ２ Ｘ２ １） — ０８ — ３
ａＵｔｏ ｍ ｏｂ Ｉ ｄ ● ● ● ● ■ ● Ｉ ｅ ■ ｎＶｌ ｎｑ
Ｗ Ｕ Ｊａ ｈ ｉ ＡＮ Ｈｏ ｇ ｉｎ ｕ ＴＩ ｎ
（ｃ ｏ ｌ ｆ ａｅｙＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｓ ｅ ｙ ｎ ｅｏ ｐ ｃ ｎｖ ｒｉ １ １ ６ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｆｔ ｎ ｉｅ ｒ ， ｈ ｎ ａ ｇＡ ｒｓ ａ ｅ ｕ ｉ ｓ １ ） Ｓ ｎ ｅ ｔ ０ ３ ｙ
一
１ 引 言பைடு நூலகம் 、
随 着 科 技 发 展 ． 车本 身 的 安 全 性 得 到 不 断 提 高 ． 人 们 生 汽 给 活 条 件 带 来 极 大 改 善 ．直 接 由汽 车 自身 原 因导 致 的事 故 比 例 已 经 下 降 到 比较 低 的水 平 ．单 纯 提 高 汽 车 的 可 靠 性 和 安 全 性并 不 能完全保证安全 ． 而且经济成本也限制 了中、 低档车更 多安全 措 施 的采 用 。从 “ 一 一 境 ” 个 系统 出发 ， 高 人 的 可 靠 性 ． 人 机 环 这 提 减 少 人 的失 误 对 于 交 通安 全 的改 善 具 有 重 要 意 义 。Ｉｔｅｅａｅｔｏ “ ｈｒ ｒ ｆ ｗ
ｃｔ ｔ ｐ ｅ ｔｅ ｏ ｅｎ ｉ ｏ ． 名 的 墨 菲 定 律 揭 示 了这 样 ａａ ｒ ｈ．ｈｎｓｍ ｏ ｅｗｌｄ 著 ｓｏ ｌ
一
个 通 俗 的 道 理 ： 果 坏 事 有 可 能 发 生 ． 管 可 能 有 多 小 ， 总 如 不 它
会 发生 ， 并造成最 大可能 的破坏 。
ｏ ｒ ｙ ｏ ｓ ｍｅｈ ｎ ， ｎ ｎ ｆｔ ｏ ｅ ｗａ ｓｃ ｎ ｒ ｓ ｌ ｉ ｒｍｏ ｅ ｗａ ｓｔ ｄ ｏ ｔ ｉ ｇ ａ ｄ ｏ ｅ ｏ ｓ ｙ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ ａ ｏ ｈ
人 员 失 误 概 率 预 测 技术 ． 一 种 广泛 应 用 的人 员 可 靠 性 分 析 是 方 法 。该 方 法 包 含 了 Ｈ Ａ事 件 树 、 的 绩 效 形 成 因子 动 作 相 关 Ｒ 人
Ａ ｓｒｃ ａ ｐ ｒｎ ｃ ｒｆｒａ ｔ ｄｉ＇ ｈ ｍａ ｒ ｒ ｋ ｓ ｉｈ ｔ ｎ ｏ ｅｄｉｉｇ Ｔ ｒｕ ｉ ｒｖｎ ｅｆｒ ｂｔ ｔ ａ ｎｉ ｏｔ ｔａｔ ｆｙ ｒ ｍｇ， ｕ ｎｅｒ ｅ ｈｇｌ ａｅ ｔ ｎｉ ｔ ｒ ｎ ． ｈｏ 曲 ｍｐｏｉｇｔ ｏ－ ｍ ａ ｆ ｏ ｏ ｓｅ ｖ ｏ ｍａ ｙ ｔ ｉ ｎ ｈ ｖ ｈ
人 因 失 误 在 英 文 中 为 “ ｕ ａ ｒ ｒ ． 时 也 被 译 为 “ 的失 Ｈ ｍ ｎＥｒ ”有 ｏ 人 误 ” “ 为 失 误 ” 。关 于人 因失 误 的研 究 ， 究 内容 和 范 围 比较 、人 等 研 广 泛 ． 究 成 果 也 比较 丰 富 。但 是 针 对 汽 车驾 驶 过 程 中驾 驶 员 人 研 因失 误 的研 究 尚不 够 深 入 研 究 汽 车 驾 驶 过 程 中人 的可 靠 性 就 ＰＳ＝ （／） （）ａｂａ 是 对 人 因失 误 概 率 的合 理 度 量 ．这 种 度 量 有 助 于 揭 露 人 因 失 误 Ｐ ）ｌ ａ ／＝ （／＋ （Ａ＋ （／） （ ＝ －（ ａ ａ ａ Ａｂ ）ＡＢＡ Ｆ ｂ） Ｂ ） ／ 的潜 在 隐 患 ． 且 实 现 对 意 外 事故 的预 先 控 制 。 并 如 果 任 务 时 并 联 型 的 ．只 要 人 完 ２ 人 因 失误 的定 义 成 了两项 任务 中 的任何 一项 任务 ． 系 关 于人 因失 误 ． 内外 有 很 多 相关 定 义 ， 国 这里 采 用 我 国学 者 统 就 成 功 。在 这 种 情 况 下 ． 完 成 任 务 人 张力 的 。他 将 人 因 失误 定 义 为 ： 在没 有 超 越 人 一 机 系 统设 计 功能 的成 功 概 率 或 失 败 概 率 分别 为 的条件下 ． 人为 了完成其任务 而进 行的有计划行动 的失败 。 它包 ＰＳ ＩＡＢＡ＝ （ａ ａ ／ ＋ （ Ａ （＝ － （／）ａ ／＋ （ ａ Ａｂ ） ） ｂ） Ｂ ） ／ 括个 体和组织的失误 其主要表现在 ： 未能完成必要 的功 能 ： 实 ＰＦ＝ （／） （）Ａ ＢＡ 践 了不 应 该 完 成 的任 务 ： 意 外 未 做 出及 时 的反 应 ； 意识 到 危 对 未 其 中 ， （） 人 员 完 成 任 务 的概 Ｐ Ｓ为 险 情 境 ： 复 杂 的 认 知 反应 做 出 了不 正 确 的 决 策 。 对 率 ：（ 为 人 员未 能完 成 任 务 的 概 率 。 ＰＩ Ｏ 从 国 内 的文 献 来 看 ．一 般 常用 的 人 因 失 误 定 义 是 相 对 于 可 靠 性 而 言 的 ． 人 的 失 误 定 义 为 在 规 定 的 时 间 内 ． 特 定 的 作 业 即 在 环 境 下 ． 的 行 为 的 结 果 偏 离 了规 定 的 目标 。 超 出 了 可 接 受 的 人 或
因素对人的可靠性 的影响程 度最大ｎ分析 结果 可以 为相关人 员采取培训措 施或改进设计提供理论依据 ， 以提 高行车过程 中驾 驶员的可靠性． 而达 到驾驶安 全的阑的 ． 进
关 键 词 ： 因失 误 Ｔ】 ＲＰ ＨＧＲ 人 瓶 驾驶 员 ｊ
Ｒ ｅｓｅａｒ ｃｈ ｏｎ ｅｄｉ ｉ ｐｒ ｃｔ ｏｎ ｏｒ ｈＵｍ ａｎ ｒ ａｔ ｉ ｆ ｅｒ ｏｒ ｒ ｅ ｎ
ｍｅ Ｉ ｒＦ Ｒ ｍｏ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｙｎ ｔ， ｈ ｓｐ ｐ ｒｕ ｅ ＴＨＥＲ． Ｈ Ｃ ｏ ｅ ａ ｄ ｌ ｎ ｐ ｌ ｉ ｇ ｉ ｔ ｉ ａ ｅ ｓ Ｐ＋ Ｒ ｍ ｄ ｌｃ ｌ ｌ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｈ ｍａ ｒｏ ｎ ｄ ｉｉ ｇ ，ｕ ｎ ｌ ｚ ｈ ｕ ｎ ｅ ｒ ｉ ｒ ｎ ｂ ｔ ｖ ｍａ ｅ ａｐ ｅ ｉｔ ｎ ｆ ｒｔ ｅ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ． ｅ ｃ ｎ ｓｅ ｗｈ ｔ ｎ ｕ ｎ ｅ ｔ ｅ ｍｏ ｔ ｏ ｈ ｍａ ｅｉｂｌ ｙ ｉ ｈ ｒ ｃ ￣ ｏ ａ ｓ ． 毗 ｄ ｖ ￣ ， ｋ ｒ ｄｃｉ ｈ ｒ ｂ ｂ ｌｙ Ｗ ａ ｅ ａ ｆ ｅ ｃ ｈ ｓ ｔ ｕ ｎ ｒ ｌ ｉ ｔ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｏ ｏ ｉ ｉｌ ａ ｉ ｆａ ｌ ｉ ｎ ｙ ｓ ｉ ｆ ｅ