Стаття

Отримано 12.02.2024

Доопрацьовано 17.04.2024

Прийнято 29.06.2024

Взято з Том 28, № 1, 2024

Сторінки 133 -141

Polishchuk, V., Nahrebelna, L., Vyhovska, V., & Popov, S. (2024). Application of energy principles to road safety assessment. The National Transport University Bulletin, 28(1), 133-141. https://doi.org/ 10.33744/2308-6645-2024-1-58-133-141

Застосування енергетичних принципів до оцінки безпеки дорожнього руху

Володимир Поліщук Людмила Нагребельна Інна Виговська Станіслав Попов

Сучасні дослідження управління дорожнім рухом розгядають досягнення балансу між підвищенням ефективності дорожнього руху та забезпеченням безпеки дорожнього руху, що залишається першочерговим завданням. Вказані умови впливають на взаємодію між дорожніми умовами, транспортним потоком та екологічними факторами. Об’єкт дослідження – закономірності безпеки руху транспортних засобів. Мета роботи – встановити звязок показника прискорення та коефіцієнтом безпеки руху, та їх вплив на безпеку руху. Методи дослідження – проведенно регресійний аналіз методик безпеки рух та шуму прискорень транспортних засобів. Оптимізація систем управління транспортом повинна не лише пріоритизувати безпеку та якість обслуговування, але й максимізувати використання дорожніх пропускних здатностей, зменшуючи при цьому вплив на довкілля. Ключовим викликом є передбачення та запобігання можливих конфліктів та ДТП шляхом постійного моніторингу відповідних характеристик дорожнього руху, особливо в контексті автоматизованих систем управління транспортом. Однак відсутність належних рекомендацій для визначення параметрів моніторингу та критеріїв реального часу ускладнює ситуацію. В дослідженні наводиться концепція композитного критерію для узгодження інших факторів до дорожніх умов. Зокрема, вивчається взаємозв'язок між коефіцієнтом безпеки (Ka) та 141 коефіцієнтом рівномірності (Kb) як показниками стабільності та безпеки руху транспорту. Хоча початковий регресійний аналіз не підтвердив значущої кореляції, подальший аналіз зі зміщенням даних показав значний зв'язок, підтверджуючи гіпотезу про взаємозалежність між Kb та Ka. Знайдені результати надають уявлення про заміну цих показників з урахуванням конкретних експлуатаційних вимог, що сприяє більш інформованому прийняттю рішень в управлінні дорожнім рухом. Загалом, цей інтегрований підхід підкреслює складність забезпечення балансу між безпекою та ефективністю у управлінні дорожнім рухом і надає методологічну основу для ефективного вирішення цих проблем

управління дорожнім рухом; безпека дорожнього руху; коефіцієнт безпеки; регресійний аналіз; прогнозування конфліктів; запобігання ДТП
  1. Polishchuk Volodymyr, Popov Stanislav. (2023). MICROSCOPIC TRAFFIC FLOW MODEL WITH INFLUENCE OF PASSENGER TRANSPORT. World Science, 2(80). https://doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30062023/8015
  2. Drew, D. (1972). Theory of transport flows and their management. Transport.
  3. Linheng Li, Can Wang, Ying Zhang, Xu Qu, Rui Li, Zhijun Chen, Bin Ran. (2022). Microscopic state evolution model of mixed traffic flow based on potential field theory. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 607, 128185. https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128185
  4. Popov, Stanislav. (2023). Traffic Control Technology for Public Transport in Order to Provide Traffic Safety. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4505252
  5. Traffic flow dynamics: Data, models and simulation. (2013). Traffic Flow Dynamics: Data, Models and Simulation, pp. 1-503. Doi: 10.1007/978-3-642-32460-4.
  6. Drew, D. (1972). Theory of transport flows and their management. Transport.
  7. Chai, C., Wong, Y.D. (2014). Accident Analysis and Prevention, 63, pp. 94-103. https://doi.org/10.1016/j.aap.2013.10.023
  8. Ali, Y., Zheng, Z., Haque, M.M., Wang, M. (2019). A game theory-based approach for modelling mandatory lane-changing behaviour in a connected environment. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 106, pp. 220-245. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.07.011
  9. Daamen, W., Buisson, C., Hoogendoorn, S.P. (2014). Traffic simulation and data: Validation methods and applications. Traffic Simulation and Data: Validation Methods and Applications, pp. 1-244. https://doi.org/10.1201/b17440
  10. Fountoulakis, M., Bekiaris-Liberis, N., Roncoli, C., Papamichail, I., Papageorgiou, M. (2017). Highway traffic state estimation with mixed connected and conventional vehicles: Microscopic simulation-based testing. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 78, pp. 13-33. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.02.015
  11. Ghiasi, A., Hussain, O., Qian, Z.S., Li, X. (2017). A mixed traffic capacity analysis and lane management model for connected automated vehicles: A Markov chain method. Transportation Research Part B: Methodological, 106, pp. 266-292. https://doi.org/10.1016/j.trb.2017.09.022
  12. Roy, R., Saha, P. (2018). Headway distribution models of two-lane roads under mixed traffic conditions: A case study from India. European Transport Research Review, 10(1), art. no. 3. https://www.springer.com/engineering/mechanical+eng/journal/12544
  13. Olayode, Isaac Oyeyemi, Alessandro Severino, Frimpong Justice Alex, Elżbieta Macioszek, Lagouge Kwanda Tartibu. (2023). Systematic review on the evaluation of the effects of ride-hailing services on public road transportation. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 22, 100943. https://doi.org/10.1016/j.trip.2023.100943
  14. Olayode, Isaac Oyeyemi, Bo Du, Alessandro Severino, Tiziana Campisi, Frimpong Justice Alex. (2023). Systematic literature review on the applications, impacts, and public perceptions of autonomous vehicles in road transportation system. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), 10(6), 1037-1060. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2023.07.006
  15. Traffic flow dynamics: Data, models and simulation. (2013). Traffic Flow Dynamics: Data, Models and Simulation, pp. 1-503. Doi: 10.1007/978-3-642-32460-4.
  16. Doğan, E. (2024). Examining the safety impacts of transit priority signal systems using simulation techniques. Scientific Journal of Silesian University of Technology. Series Transport, 122, 61-71. https://doi.org/10.20858/sjsutst.2024.122.4
  17. Keler, A., Sun, W., & Schmöcker, J.-D. (2023). Generating and Calibrating a Microscopic Traffic Flow Simulation Network of Kyoto: First Insights from Simulating Private and Public Transport. SUMO Conference Proceedings, 4, 189–195. https://doi.org/10.52825/scp.v4i.226
  18. Lin, Y., Lin, H., & Lu, Z. (2022). Warning of Dangerous Driving Behavior Caused by Drivers and Road Environmental Factors. In Proceedings of CECNet 2022 (Vol. 363, pp. 48-55). Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. DOI: 10.3233/FAIA220517
  19. Perdomo Calvo, J. A., & Torres Ospina, C. D. (Year not provided). Benefits of the Bus Rapid Transit System on the Reduction of Road Travel Crashes. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs3963881/v1
  20. Porcu, F., Olivo, A., Maternini, G., & Barabino, B. (2020). Evaluating bus accident risks in public transport. Transportation Research Procedia, 45, 443-450. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.037
  21. Porcu, F., Olivo, A., Maternini, G., Coni, M., Bonera, M., & Barabino, B. (2021). Assessing the Risk of Bus Crashes in Transit Systems. European Transport / Trasporti Europei, Issue 81, Paper n° 4. https://doi.org/10.48295/ET.2021.81.4
  22. Fabio Porcu, Alessandro Olivo, Giulio Maternini, Benedetto Barabino. (2020). Evaluating bus accident risks in public transport. Transportation Research Procedia, Volume 45, Pages 443-450. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.037
  23. Medviď, P., Gogola, M., & Kubaľák, S. (2020). Occupancy of public transport vehicles in Slovakia. Transportation Research Procedia, 44, 153–159.
  24. Wood, J., Yu, Z., & Gayah, V. (2022). Development and evaluation of frameworks for real-time bus passenger occupancy prediction. International Journal of Transportation Science and Technology.
  25. Karamanlis, I., Nikiforiadis, A., Botzoris, G., Kokkalis, A., & Basbas, S. (2023). Towards Sustainable Transportation: The Role of Black Spot Analysis in Improving Road Safety. Sustainability, 15, 14478. https://doi.org/10.3390/su151914478

https://doi.org/ 10.33744/2308-6645-2024-1-58-133-141