Определение оптимальных параметров элементов системы "водитель - автомобиль - дорога - среда"

Оригинальная статья / Original article УДК 656.13

DOI: http://dx.d0i.0rg/l0.21285/1814-3520-2018-5-240-250

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ - АВТОМОБИЛЬ - ДОРОГА - СРЕДА»

© Е.С. Воеводин1, Е.В. Фомин2, К.В. Пульянова3, А.М. Асхабов4, А.С. Кашура5, Н.В. Голуб6

Сибирский федеральный университет,

660074, Российская Федерация, г. Красноярск, ул. Киренского, 26.

РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. Разработать методику определения оптимальных параметров элементов системы «водитель -автомобиль - дорога - среда» («ВАДС»), при которых достигается ее максимальная надежность, т.е. создать модель, позволяющую выявить потенциально опасные элементы данной системы. Формирование оптимальных параметров системы «ВАДС» сводится к задаче определения таких ее параметров, при которых вероятность возникновения дорожно-транспортного происшествия (ДТП) будет минимальной. МЕТОДЫ. Поставленная задача решалась с учетом взаимного влияния параметров методом анализа иерархий согласно теории принятия решений, разработанной Т. Саати. РЕЗУЛЬТАТЫ. Авторами настоящей статьи предложена математическая модель, с помощью которой рассчитаны вероятности возникновения ДТП на двух различных участках федеральной дороги Р255 в светлое время суток при одинаковых параметрах следующих элементов системы «ВАДС»: водитель, автомобиль и среда. Применение предложенной методики на практике позволит сократить вероятность возникновения ДТП путем снижения коэффициента аварийности приоритетных параметров системы «ВАДС» ВЫВОДЫ. В данной статье предоставлена математическая модель, позволяющая определить такие параметры системы «ВАДС», при которых вероятность возникновения ДТП будет минимальной. Для определения вероятности ДТП использованы коэффициент аварийности, который принимает свои значения в зависимости от фактических значений конкретного параметра, и вектор приоритетов, который определяет важность параметров. Уменьшение значения коэффициента аварийности приоритетных параметров снижает вероятность возникновения ДТП. Таким образом, получена корреляционная модель зависимости вероятности возникновения ДТП от водителя, состояния транспортного средства (ТС), состояния дорожного полотна, интенсивности транспортного потока, включая скорость ТС и расстояние между ТС, для различных участков дороги, а также от освещенности дороги и от погодных условий.

Ключевые слова: водитель, автомобиль, дорога, среда, безопасность дорожного движения, вероятность возникновения дорожно-транспортного происшествия.

Информация о статье. Дата поступления 12 марта 2018 г.; дата принятия к печати 21 мая 2018 г.; дата онлайн-размещения 31 мая 2018 г.

1

Воеводин Евгений Сергеевич, кандидат технических наук, доцент кафедры транспорта, e-mail: ves_1981@mail.ru

Evgeniy S. Voevodin, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Transport, e-mail: ves_1981@mail.ru

2Фомин Евгений Валериевич, старший преподаватель кафедры транспорта, e-mail: 2325337@mail.ru Evgeniy V. Fomin, Senior Lecturer of the Department of Transport, e-mail: 2325337@mail.ru

3Пульянова Кристина Вячеславовна, магистрант, e-mail: pulkristina@yandex.ru Kristina V. Pulianova, Master's degree student, e-mail: pulkristina@yandex.ru

4Асхабов Андрей Михайлович, кандидат технических наук, доцент кафедры транспорта, e-mail: ashabovam@mail.ru

Andrei M. Askhabov, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Transport, e-mail: ashabovam@mail.ru

5Кашура Артем Сергеевич, кандидат технических наук, доцент кафедры транспорта, e-mail: arka-23@mail.ru Artem S. Kashura, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Transport, e-mail: arka-23@mail.ru

6Голуб Наталья Викторовна, старший преподаватель кафедры транспорта, e-mail: nataligolub@inbox.ru Natalia V. Golub, Senior Lecturer of the Department of Transport, e-mail: nataligolub@inbox.ru

Формат цитирования. Воеводин Е.С., Фомин Е.В., Пульянова К.В., Асхабов А.М., Кашура А.С., Голуб Н.В. Определение оптимальных параметров элементов системы «водитель - автомобиль - дорого - среда» // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 5. С. 240-250. DOI: 10.21285/1814-35202018-5-240-250

DETERMINING OPTIMUM PARAMETERS OF "DRIVER - VEHICLE - ROAD - ENVIRONMENT" SYSTEM ELEMENTS

E.S. Voevodin, E.V. Fomin, K.V. Pulianova, А. M. Askhabov, A.S. Kashura, N.V. Golub

Siberian Federal University,

26 Kirensky St., Krasnoyarsk, 660074, Russian Federation

ABSTRACT. The PURPOSE of the paper is to develop the procedure for determining optimal parameters of "driver -vehicle - road - environment" system elements under which system maximum reliability is achieved, i.e. to create a model that allows to identify potentially dangerous elements of the system. The formation of optimal parameters of the "driver - vehicle - road - environment" system is reduced to the task of determining the system parameters under which the probability of accident occurrence is minimal. METHODS. The task set is solved by the method of hierarchy analysis based on the decision-making theory developed by T. Saati and taking into account the mutual influence of parameters. RESULTS. The authors propose a mathematical model on the basis of which the probabilities of a road accident have been calculated on two different sections of the federal road R255 at daylight under similar parameters of the "driver -vehicle - road - environment" system: driver, vehicle and environment. Practical application of the introduced procedure will lower the probability of road accidents by reducing the accident rate of priority parameters of the "driver-car-road-environment" system. CONCLUSIONS. The article provides a mathematical model that allows to determine such parameters of the "driver - vehicle - road - environment" system under which the probability of an accident is minimal. The accident rate which takes its values depending on the actual values of a particular parameter and the priority vector that defines parameter importance has been used to determine the probability of an accident. Reduction in the value of the priority parameter accident rate reduces the accident probability. A correlation model describing the dependence of accident probability on the driver, vehicle condition, roadway condition, traffic intensity including the speed of the vehicle and distance between the vehicles for different road sections, as well as road illumination and weather conditions has been obtained.

Keywords: driver, vehicle, road, environment, traffic safety, probability of a road accident

Information about the article. Received March 12, 2018; accepted for publication May 21, 2018; available online May 21, 2018.

For citation. Voevodin E.S., Fomin E.V., Pulianova K.V., Askhabov A.M., Kashura A.S., Golub N.V. Determining optimum parameters of "driver - vehicle - road - environment" system elements. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University, 2018, vol. 22, no. 5, pp. 240-250. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-5-240-250. (In Russian).

Введение

Движение автомобиля по дороге или какой-либо другой местности можно рассматривать как функционирование системы «водитель - автомобиль - дорога - среда» («ВАДС»).

Основной характеристикой системы «ВАДС» является ее надежность, которая зависит, прежде всего, от безотказности (безотказность - свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени). Отказом системы в данном случае считается факт возникновения дорожно-транспортного происшествия (ДТП). Наименее надежным элементом системы «ВАДС» яв-

ляется человек: именно по вине человека-пешехода или человека-водителя происходит большее число ДТП.

Эффективное и безопасное функционирование системы «ВАДС» на 80% зависит от водителя транспортного средства, рассматриваемого в данном контексте как подсистема, поскольку в транспортном потоке он вынужден перемещаться в навязанном ему режиме и должен принимать решения, адекватные ситуации, складывающейся на дороге. Безошибочное управление автомобилем - это способность водителя к оценке и прогнозированию развития дорожной обстановки.

Определению места и роли водителя в формировании аварийной ситуации, вопросам надежности водителя как элемента, активного участника комплексной системы дорожного движения посвящены работы многих исследователей, например, М.В. Гусарова [1], К.А. Паршакова [2], Ю.С. Блинова [3], В.И. Растягаева [4] и других [5-12]. В целях обеспечения безопасности автотранспортного комплекса разработана методика обоснования мер по снижению аварий в системе «ВАДС» [13]. Рассмотрение системы «ВАДС» как единого целого представлено в работах А.А. Залот-кина [14], В.А. Корчагина [15, 16], Т.Ы. Мат-керимова [17], В.В. Салмина [18], Е.В. Тюлькина [19], В.М. Еремина [20].

Решение задачи ме

Задачу выявления потенциально опасных параметров элементов системы можно рассматривать как многокритериальную (подобные многокритериальные задачи рекомендуется решать методами экспертных оценок [21, 22]), в частности, метод анализа иерархий теории принятия решений, разработанной американским ученым Пенсильванского университета Т. Саати [21]. Для решения поставленной задачи авторами использован метод парных сравнений, так как он не имеет ограничений по количеству объектов сравнения.

Предлагается алгоритм выбора оптимального сочетания параметров элементов системы «ВАДС» с точки зрения ее надежности, основанный на методе анализа иерархий, включающий пять этапов.

Этап 1. Определение перечня элементов системы «ВАДС», которые будут рассматриваться. Так как задачей является определение оптимального сочетания параметров системы «ВАДС», то все дальнейшие расчеты будут проводиться для всех элементов. Другими словами, в результате проведения сравнений необходимо получить оптимальную модель сочетания параметров следующих элементов: водитель, автомобиль, дорога, среда.

Этап 2. Формирование критериев

Анализируя названные работы, можно заключить, что почти все исследования направлены на определение тяжести последствий ДТП, факторов риска и степени опасности на конкретном сегменте дороги.

Поскольку каждый элемент системы «ВАДС» имеет свои параметры, характеризующиеся качественными и количественными оценками, авторами настоящей статьи поставлена задача выбора их оптимального сочетания. С этой целью разработана математическая модель системы «ВАДС», позволяющая определить такие параметры элементов системы, при которых достигается ее максимальная надежность.

парных сравнений

оценки параметров элементов системы. Для примера можно предложить следующий перечень критериев оценки:

1) водителя: возраст; профессиональная подготовка (классность); опыт (стаж вождения); психофизическое состояние;

2) автомобиля: время службы (пробег и период эксплуатации); техническое состояние;

3) дороги: тип автомобильной дороги; состояние дорожного полотна; освещенность дороги; наличие защитных и искусственных сооружений, объектов дорожного сервиса; интенсивность автомобильного потока; скорость автомобильного потока;

4) среды: погодно-климатические условия (температура воздуха, солнечная радиация, осадки и др.).

Этап 3. Формирование оценки важности параметров элементов системы «ВАДС». Для формирования оценок важности необходимо создать экспертную группу, которая будет сравнивать предложенные параметры попарно. В табл. 1 представлена матрица сравнений.

При сравнении двух критериев определяется, какой из них наиболее важен с точки зрения надежности системы.

При сравнении критерия с самим собой имеем равную значительность, поэтому главная диагональ матрицы должна состоять из единиц.

При сравнении параметров используется шкала оценок относительной важности объектов (табл. 2 [21]).

Матрицу парных сравнений необходимо заполнять построчно, сравнивая параметр, находящийся в строке, с параметром, находящимся в столбце. Другими словами, необходимо сравнить параметры, используя шкалу относительной важности (см. табл. 2), то есть, дав качественную оценку, перейти к количественной. Если первый параметр важнее второго, то его количественная оценка П12 будет равна от 1 до 9. Если качественная оценка первого параметра уступает второму, то количественная оценка будет принимать значение от 1/2 до 1/9. Аналогично сравниваются и другие параметры, результаты заносятся в табл. 1.

Этап 4. Обработка матрицы парных сравнений. Для каждой строки матрицы необходимо вычислить значение собственного вектора, т.е. умножить п элементов каждой строки и извлечь корень п-й степени [21]:

а = ПКЛ*Ка*•••*Кт ,

где а\ - значение собственного вектора для оценки /-го параметра; п - размерность матрицы; Ку - парная сравнительная оценка /-го критерия относительно у-го параметра (данная оценка дается с помощью

табл. 2).

Совокупность значений а/ создает вектор собственных значений. Затем производится нормализация оценок собственных векторов, Ь, по формуле

а

Ь

1 п

Е а

1=\

Совокупность Ь/ будет составлять вектор приоритетов важности параметров оптимальной модели сочетания параметров системы «ВАДС». После вычисления Ь/ необходимо проверить согласованность матрицы суждений (см. табл. 1).

«В общем случае под согласованностью подразумевается, что при наличии основного массива необработанных данных все другие данные логически могут быть получены из них. Для проведения парных сравнений п объектов при условии, что каждый объект или действие представлены в данных, по крайней мере, один раз, требуется п-1 суждений о парных сравнениях. Из них можно просто вывести все остальные суждения, используя следующее отношение: если объект К1 в 3 раза превосходит объект К2 и в 6 раз превосходит Кз, то К1=3К2 и К1=6Кз. Следовательно, 3К2=6К3, или К2=2К3 и К3=1/2К2. Если численное значение суждения в позиции (2, 3) отличается от 2, то матрица будет несогласованной. Это случается часто и не является бедствием. Даже при использовании для суждений всех действительных чисел

Таблица 1

Матрица сравнений параметров

Table 1

Matrix of parameter comparisons_

Параметр/ Параметр / Parame ter

Parameter 1 2 3 4 5

1 1 П12 П13 П14 П15

2 П21 1 П23 П24 П25

3 П31 П32 1 П34 П35

4 П41 П42 П43 1 П45

5 П51 П52 П53 П54 1

f П fill Транспорт

LlÉÉÉAJ OD ОС Transport

Таблица 2

Шкала оценок относительной важности объектов

Table 2

Estimate scale of relative importance of objects_

Степень важности/ Degree of importance Определение / Definition Объяснение / Interpretation

1 Одинаковая значимость / Equal significance Два действия вносят одинаковый вклад в достижение цели / Two actions contribute equally to achieve the goal

3 Некоторое преобладание значимости одного действия перед другим (слабая значимость) / Some predominance of one action importance over another (weak importance) Опыт и суждение дают легкое предпочтение одному действию перед другим / Experience and judgment give slight preference to one action over another

5 Существенная или сильная значимость / Significant or strong importance Опыт и суждение дают сильное предпочтение одному действию перед другим / Experience and judgment give strong preference to one action over another

7 Очень сильная или очевидная значимость / Very strong or apparent importance Предпочтение одного действия перед другим очень сильно. Его превосходство практически явно / Preference to one action over another is very strong. Its superiority is almost certain

9 Абсолютная значимость / Absolute Importance Свидетельство в пользу предпочтения одного действия другому абсолютно очевидно / Evidence in favor of pre-reading one action to another is highly preferable

2, 4, 6, 8 Промежуточные значения между соседними значениями шкалы / Intermediate values between neighboring scale values Ситуация, когда необходимо компромиссное решение / Situation requires a compromise solution

Обратные величины приведенных выше чисел / Reciprocal values of the above numbers Если действию i при сравнении с действием j приписывается одно из приведенных выше чисел, то действию j при сравнении с iприписывается обратное значение/ If the action i is assigned one of the given above numbers when comparing with the action j then the action j is assigned the reciprocal value when comparing with the action i Обоснованное предположение / Justified assumption

Рациональные значения / Rational values Отношения, возникающие в заданной шкале / Relations arising in a given scale Если постулировать согласованность, то для получения матрицы требуется n числовых значений / If consistency is to be postulated n numeric values is required to obtain the matrix

до тех пор, пока не будет суждений по основным п-1 объектам, получить согласованные числа невозможно. Добавим, что для большинства задач очень трудно определить п-1 суждений, связывающих все объекты или виды действия, одно из которых является абсолютно верным.

...Известно, что согласованность положительной обратно-симметричной матрицы эквивалентна требованию равенства ее максимального собственного значения Атах (сумма значений нормализованного вектора собственных значений а) с п суждений. Можно также оценить отклоне-

ние от согласованности разностью Атах - п, разделенной на п-1. Заметим, что неравенство Атах > п всегда верно. Насколько плоха согласованность для определенной задачи, можно оценить путем сравнения полученного нами значения величины индекса согласованности (ИС) с ее значением из случайно выбранных суждений и соответствующих обратных величин матрицы того же размера» [21].

Индекс согласованности определяем по формуле

ляется как

ИС = (Лпах - n)/(n-1) .

«Индекс согласованности, сгенерированной случайным образом по шкале от 1 до 9 обратно-симметричной матрицы с соответствующими обратными величинами элементов, назовем случайным индексом (СИ). В Национальной лаборатории Окри-джа сгенерировали средние СИ для матриц порядка от 1 до 15 на базе 100 случайных выборок. Как и ожидалось, СИ увеличивались с увеличением порядка матрицы. Так как величина выборки была только 100, наблюдались статистические флуктуации в индексе при переходе от матрицы одного порядка к другому. Поэтому вычисления были повторены в шкале Уортона для величины случайной выборки 500 в матрицах порядка до 11^11, а далее использовались предыдущие результаты для п = 12, 13, 14, 15» [21].

В табл. 3 представлены порядок матрицы (первая строка) и средние СИ (вторая строка), определенные так, как описано выше.

Отношение ИС к среднему СИ для матрицы того же порядка называется отношением согласованности (ОС) и опреде-

ОС =

100 * ИС СИ

Значение ОС, меньшее или равное 0,10 (10%), считается приемлемым (в некоторых случаях допускается до 20%) [21].

Проверив согласованность матрицы, получаем уравнение регрессии:

К = 0,01П1 + 0,02П2 + 0,02П3 + 0,02П4 + +0,24П5 + 0,15П6 + 0,06П7 + +0,04П8 + +0,13П9 + +0,09П10 + 0Д3ПИ + 0,07П12

Этап 5. Для определения вероятности возникновения ДТП в конкретном случае предложенные параметры необходимо разделить на группы по возможности изменения характеристик параметров. Поскольку на некоторые параметры элементов системы ВАДС невозможно оказать влияние, примем качественные и количественные характеристики этих параметров за константу.

В качестве примера рассмотрим вероятность возникновения ДТП на самых аварийных участках федеральной дороги Р255. Определим вероятность ДТП в светлое время суток на прямом горизонтальном участке дороги в идеальных дорожных условиях - 796-й км трассы (рис. 1), и на участке с уклоном и поворотами - 898-й км трассы (рис. 2). Состояние дорожного полотна, тип автомобильной дороги; наличие строений, интенсивность и скорость автомобильного потока берем из реальных дорожных условий (табл. 4), остальные параметры принимаем за константу.

Порядок матрицы и средние СИ

Таблица 3 Table 3

Ма1 г'/х ога 1er ana mean random indices

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

Рис. 1. Прямая многополосная дорога с разделительной полосой

Рис. 2. Двухполосная дорога с уклоном и поворотами

Подставив значение коэффициентов аварийности в формулу (5) вместо параметров П, определяем вероятность ДТП на участках дороги различной конфигурации. Вероятность возникновения ДТП на прямом горизонтальном участке многополосной дороги с разделительной полосой равна 0,49%, а вероятность возникновения ДТП на двухполосной дороге с уклоном и поворотами - 0,62%. Из данного примера видно, что надежность системы «ВАДС» на уклонах и поворотах на 25% меньше, чем на горизонтальном участке многополосной дороги с разделительной полосой. Снижение надежности происходит из-за неудовлетворительного состояния дорожного полотна и несоблюдения скоростного ре-

жима (средняя скорость автомобильного потока превышает скорость, максимально допустимую на данном участке дороги).

Реализация организационно-

технических мероприятий по снижению скорости на 898-ом км дороги Р255 до рекомендуемой и устранению недостатков состояния дорожного полотна позволит сократить вероятность возникновения ДТП до приемлемого значения - 0,48%. Коэффициент аварийности является обобщенным показателем, позволяющим принять решение о надежности системы: чем ниже значение этого показателя, тем выше оценка оптимальности использования сочетания параметров элементов системы.

Таблица 4

Описание рассматриваемых участков

Table 4

Description of the sites under consideration_

Параметры элемента системы / Parameters of the system element Участок дороги / Road section

796-й км / km 898-й км / km

Абсолютное значение / Absolute value Кав Абсолютное значение / Absolute value Кав

Недостатки зимнего

Состояние дорожного Полотна / Roadway condition Недостатков нет / No disadvantages 1 содержания, неудовлетворительное состояние обочин / Disadvantages of winter maintenance, poor condition of curbs 1,14

Тип автомобильной дороги / Road type Многополосная дорога с разделительной полосой / Multilane divided carriageway 1 Двухполосная дорога / Two lane road 1,08

Интенсивность

автомобильного потока, 29900 1,42 7700 1,28

авт./сут. / Traffic

intensity, vehicles per day

Скорость автомобильного потока, км/ч / 93 1,03 75 1,88

Traffic speed, km/h

Наличие строений, ед. / Presence of buildings, units 1 1 0 1

Заключение

Таким образом, в результате проведенных исследований получена корреляционная модель зависимости вероятности возникновения ДТП от совокупности факторов системы «ВАДС»: водителя, состояния ТС, состояния дорожного полотна, ин-

тенсивности транспортного потока, включая скорость ТС и расстояние между ТС, для различных участков дороги, а также от освещенности дороги и от погодных условий.

Библиографический список

1. Гусаров М.В. Исследование надежности водителя как элемента комплексной системы дорожного движения города // Новые информационные технологии в научных исследованиях: материалы XXI Всерос. науч.-техн. конф. студентов, молодых ученых и специалистов (Рязань, 16-18 ноября 2016 г.). Рязань: Изд-во Рязанского государственного радиотехнического университета, 2016. С. 63-64.

2. Паршаков К.А., Хасанов Р.Х. Обеспечение безопасности автотранспортного комплекса на основе совершенствования функционирования подсистемы «водитель» // Университетский комплекс как регио-

нальный центр образования, науки и культуры: материалы Всерос. науч.-метод. конф. (Оренбург, 01-03 февраля 2017 г.). Оренбург: Изд-во Оренбургского государственного университета, 2017. С. 372-375.

3. Блинова Ю.С., Тимохин В.В. Надежность водителя как многофакторный показатель // Инновационные аспекты социально-экономического развития региона: сб. ст. по материалам участников VI Ежегодной науч. конф. аспирантов МГОТУ. (Москва, 17 декабря 2015 г.). М.: Изд-во ООО «Научный консультант», 2015. С. 77-85.

4. Растягаев В.И., Сухов С.С. Характеристика водителя как главного элемента активной безопасности системы «водитель - автомобиль - дорога - среда» / Проблемы энергообеспечения, информатизации и автоматизации, безопасности и природопользования в АПК: материалы VIII Междунар. науч.-техн. конф. (Брянск, 21 ноября 2014 г.). Брянск: Изд-во Брянской ГСХА, 2014. С. 206-209.

5. Петров А.И., Писцов А.В., Шаповалова Т.А., Ворошилова Е.Н. Место и роль водителя транспортного средства в формировании аварийной ситуации // Техника и технологии строительства. 2015. № 4 (4). С. 23-31.

6. Осит В.А. Факторы, влияющие на качество профессионализма водителя // Организация и безопасность дорожного движения: материалы X Междунар. науч.-практ. конф. , посвященной 85-летию со дня рождения д.т.н., профессора Л.Г. Резника: в 2 т. (Тюмень, 16 марта 2017 г.). Тюмень: Изд-во Тюменского индустриального университета, 2017. Т. 2. С. 384-388.

7. Шатунова О.В., Искандарова Г.К. Надежность водителя как фактор безопасности дорожного движения // Транспортное дело России. 2016. № 3 (124). С. 116-118.

8. Гончар А.К., Семенов Ю.Н., Семенова О.С. Автоматизация исследования особенностей памяти водителя // Россия молодая: сб. материалов IV Все-рос., 57 науч.-практ. конф. молодых ученых (Кемерово, 24-27 апреля 2012 г.). Кемерово: Изд-во Кузбасского государственного технического университета им. Т.Ф. Горбачева, 2012. С. 321-324.

9. Ахмылов Е.А., Пирогов Е.А. Этика водителей как основа безопасности дорожного движения // Приложение к журналу «Вестник Забайкальского государственного университета». 2015. № 2 (18). С. 7-9.

10. Лобанова Ю.И. О возможностях прогноза аварийности водителей // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Психология. 2017. Т. 10. № 1. С. 74-87. DOI: https://dx.doi.org/10.14529/psy170108

11. Бакей Д.К. Надежность водителя и безопасность движения // Организация и безопасность дорожного движения: материалы X Междунар. науч.-практ. конф., посвященной 85-летию со дня рождения д.т.н., профессора Л.Г. Резника; в 2 т. (Тюмень, 16 марта 2017 г.). Тюмень: Изд-во Тюменского индустриального университета, 2017. Т. 2. С. 339-346.

12. Афонина А.А., Метальникова О.К. Влияние пси-

хофизиологических особенностей водителя на безопасность дорожного движения // Инновации технических решений в машиностроении и транспорте: сб. ст. II Всерос. науч.-техн. конф. для молодых ученых и студентов с междунар. участием (Пенза, 15-17 апреля 2016 г.). Пенза: Изд-во Пензенского государственного аграрного университета, 2016. С. 177-180.

13. Трофименко Ю.В., Григорьева Т.Ю., Шашина Е.В. Методика обоснования мер по снижению аварий в системе «водитель - автомобиль - дорога -среда» // Безопасность в техносфере. 2012. № 3. С. 30-37.

14. Залоткин А.А. Критерии эффективности системы безопасности дорожного движения // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2015. № 4 (30). С. 219-223.

15. Корчагин В.А., Ляпин С.А., Клявин В.Э., Ситников В.В. Повышение безопасности движения автомобилей на основе анализа аварийности и моделирования ДТП // Фундаментальные исследования. 2015. № 6-2. С. 251-256.

16. Корчагин В.А., Погодаев А.К., Клявин В.Э., Суворов В.А. Метод комплексной оценки уровня безопасности дорожного движения на дорожной сети // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2016. № 2 (45). С. 88-94.

17. Маткеримов Т.Ы., Кадыров Э.Т. Безопасность дорожного движения в пригороде в контексте системы «водитель - автомобиль - дорога - среда» // Вестник КГУСТА. 2016. № 1 (51). С. 336-342.

18. Салмин В.В., Нелюцкова Е.А. Эвристический метод оценки состояния системы «водитель - автомобиль - дорога - среда» // Мир транспорта и технологических машин. 2012. № 1 (36). С. 111-115.

19. Тюлькин Е.В. Автоматизация процесса статистического процесса статистического исследования факторов ДТП // Вестник гражданских инженеров. 2015. № 5 (52). С. 248-253.

20. Еремин В.М. Концептуальная модель функционирования системы ВАДС как основа компьютерной имитации // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2014. № 1 (2). С. 90-93.

21. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

22. Девид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. 144 с.

References

1. Gusarov M.V. Issledovanie nadezhnosti voditelya kak elementa kompleksnoi sistemy dorozhnogo dvizheniya goroda [Studying reliability of a driver as an element of complex urban traffic system]. Materialy XXI Vserossi-iskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii studentov, molodykh uchenykh i spetsialistov "Novye infor-matsionnye tekhnologii v nauchnykh issledovaniyakh" [Proceedings of XXI All-Russian scientific and technical

conference of students, young scientists and specialists "New information technologies in scientific researches"]. Ryazan': Ryazan state radiotechnical university Publ., 2016, pp. 63-64. (In Russian). 2. Parshakov K.A., Hasanov R.KH. Obespechenie be-zopasnosti avtotransportnogo kompleksa na osnove sovershenstvovaniya funktsionirovaniya podsistemy "voditel"' [Provision of motor transport complex safety

through improving "Driver" subsystem operation]. Mate-rialy Vserossijskoi nauchno-metodicheskoi konferentsii "Universitetskii kompleks kak regional'nyi centr obra-zovaniya, nauki i kul'tury" [Proceedings of the All-Russian Scientific and Methodological Conference "University Complex as a Regional Center for Education, Science and Culture"]. Orenburg: Orenburg state university Publ., 2017, pp. 372-375. (In Russian).

3. Blinova Yu.S., Timokhin V.V. Nadezhnost' voditelya kak mnogofaktornyi pokazatel' [Driver's reliability as a multifactor indicator]. Sbornik statei po materialam uchastnikov VI Ezhegodnoi nauchnoi konferentsii aspi-rantov MGOTU "Innovacionnye aspekty sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya regiona" [Collection of articles on the proceedings of VI Annual scientific Conference of Moscow State Technical University Postgraduate Students "Innovative aspects of Socio-Economic Development of the Region"]. Moscow: OOO "Nauchnyi konsul'tant" Publ., 2015, pp. 77-85. (In Russian).

4. Rastyagaev V.l., Sukhov S.S. Kharakteristika voditelya kak glavnogo elementa aktivnoi bezopasnosti sistemy «voditeí - avtomobil' - doroga - sreda» [Characteristics of a driver as the main active safety element of the Driver - vehicle - road - environment system]. Materialy VIII Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii "Problemy energoobespecheniya, in-formatizatsii i avtomatizatsii, bezopasnosti i pri-rodopol'zovaniya v APK" [Proceedings of VIII International Scientific and Technical Conference "Problems of Energy Supply, Information Technology and Automation, Safety and Nature Management in Agribusiness"]. Bryansk: Bryansk State Agricultural Academy, 2014, pp. 206-209. (In Russian).

5. Petrov A.I., Piscov A.V., Shapovalova T.A., Voroshi-lova E.N. Place and role of the driver of the vehicle in the formation of emergency. Tekhnika i tekhnologii stroitel'stva [Construction Engineering and Technology]. 2015, no. 4 (4), pp. 23-31. (In Russian).

6. Osit V.A. Faktory, vliyayushchie na kachestvo pro-fessionalizma voditelya [Factors affecting the quality of driver's professionalism]. Materialy X Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii, posvyashchennoi 85-letiyu so dnya rozhdeniya d.t.n., professora L.G. Reznika "Organizatsiya i bezopasnost' dorozhnogo dvizheniya: v 2 t. [Proceedings of X International Scientific and Practical Conference dedicated to the 85th birth anniversary of Doctor of Technical Sciences, Professor L.G. Reznik "Traffic Organization and Safety": in 2 volumes]. Tyumen': Tyumen industrial university Publ., 2017, vol. 2, p 384-388. (In Russian).

7. Shatunova O.V., Iskandarova G.K. [The driver's reliability as a factor in road safety]. Transportnoe delo Rossii [Transport business in Russia]. 2016, no. 3 (124), pp. 116-118. (In Russian).

8. Gonchar A.K., Semenov Yu.N., Semenova O.S. Avtomatizatsiya issledovaniya osobennostei pamyati voditelya [Automation of driver's memory feature study]. Sbornik materialov IV Vserossiiskoi, 57 nauchno-prakticheskoi konferentsii molodykh uchenykh "Rossiya molodaya" [Proceedings of IV All-Russian, 57 Scientific

and Practical Conference of Young Scientists "Young Russia"]. Kemerovo: Kuzbass state technical university named after T.F. Gorbachev Publ., 2012, pp. 321-324. (In Russian).

9. Akhmylov E.A., Pirogov E.A. Ethics of drivers as the basis of road safety. Prilozhenie k zhurnalu "Vestnik Zabaikal'skogo gosudarstvennogo universiteta" [Appendix to the Journal Bulletin of Transbaikal State University]. 2015, no. 2 (18), pp. 7-9. (In Russian).

10. Lobanova Yu.I. About the possibilities of forecasting driver's accident. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosu-darstvennogo universiteta. Seriya: Psikhologiya [Bulletin of the South Ural State University. Series: Psychology]. 2017, vol. 10, no. 1, pp. 74-87. DOI: https://dx.doi.org/10.14529/psy170108 (In Russian).

11. Bakei D.K. Nadezhnost' voditelya i bezopasnost' dvizheniya [Driver's Reliability and Traffic Safety]. Mate-rialy X Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konfer-entsii, posvyashchennoi 85-letiyu so dnya rozhdeniya d.t.n., professora L.G. Reznika "Organizaciya i bezopasnost' dorozhnogo dvizheniya": v 2 t. [Proceedings of X International Scientific and Practical Conference dedicated to the 85th birth anniversary of Doctor of Technical Sciences, Professor L.G. Reznik "Traffic Organization and Safety"]. Tyumen': Tyumen industrial university Publ., 2017, vol. 2, pp. 339-346. (In Russian).

12. Afonina A.A., Metal'nikova O.K. Vliyanie psikhofizio-logicheskikh osobennostei voditelya na bezopasnost' dorozhnogo dvizheniya [Influence of driver's psycho-physiological features on road safety]. Sbornik statei II Vserossiiskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii dlya molodykh uchenykh i studentov s mezhdunarodnym uchastiem "Innovatsii tekhnicheskikh reshenii v mashi-nostroenii i transporte" [Collection of articles of II All-Russian Scientific and Technical Conference for Young Scientists and Students with International Participation "Innovations of Technical Solutions in Mechanical Engineering and Transport"]. Penza: Penza State Agrarian University Publ., 2016, pp. 177-180. (In Russian).

13. Trofimenko Yu.V., Grigor'eva T.Yu., Shashina E.V. Methods of Accidents Reduction Justification in the "Driver - Vehicle - Road - Environment" System. Be-zopasnost' v tekhnosfere [Safety in Technosphere]. 2012, no. 3, pp. 30-37. (In Russian).

14. Zalotkin A.A. Criteria of effectiveness of the system of road safety. Vestnik Krasnodarskogo universiteta MVD Rossii [Bulletin of Krasnodar University of Russian MIA]. 2015, no. 4 (30), pp. 219-223. (In Russian).

15. Korchagin V.A., Lyapin S.A., Klyavin V.E., Sitnikov V.V. Improving Traffic Safety Based on Emergency Analysis and Road Accident Emulation. Fundamen-tal'nye issledovaniya [Fundamental research]. 2015, no. 6-2, pp. 251-256. (In Russian).

16. Korchagin V.A., Pogodaev A.K., Klyavin V.E., Suvo-rov V.A. Comprehensive Assessment Method Level Road Safety on the Road Network. Vestnik Mos-kovskogo avtomobil'no-dorozhnogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta (MADI) [Vestnik MADI]. 2016, no. 2 (45), pp. 88-94. (In Russian).

17. Matkerimov T.Y., Kadyrov E.T. Road Safety in the Suburbs and within the Context System "Driver - Vehicle - Road - Environment" // Vestnik KGUSTA [Bulletin of Kyrgyz State University of Construction, Transport and Architecture named after N. Isanov]. 2016, no. 1 (51), pp. 336-342.

18. Salmin V.V., Nelyutskova E.A. Heuristic Method of State Assessment of "Driver - Vehicle - Road - Environment" System. Mir transports i tekhnologicheskikh mashin [Transport and Technological Machines]. 2012, no. 1 (36), pp. 111-115. (In Russian).

19. Tyul'kin E.V. Automation of the Process of Statistical Data Study of Road Accident Factors. Vestnik

Критерии авторства

Авторы заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Grazhdanskikh inzhenerov [Bulletin of Civil Engineers]. 2015, no. 5 (52), pp 248-253. (In Russian).

20. Eremin V.M. Conceptual model of Drive System Functioning as the Basis of Computer Simulation. SAPR i GIS avtomobil'nykh dorog [CAD and GIS for Roads]. 2014, no. 1 (2), pp. 90-93. (In Russian).

21. Saati T. Prinyatie reshenii. Metod analiza ierarkhii [Decision-Making. The Hierarchy Analysis Method]. Moscow: Radio i svyaz' Publ., 1993, 320 p. (In Russian).

22. Devid G. Metod parnykh sravnenii [The method of paired comparisons]. Moscow: Statistika Publ., 1978, 144 p. (In Russian).

Authorship criteria

The authors declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.

Conflict of interests

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.