Действия по дтп по европротоколу: Европротокол при ДТП 2021: правила оформления, бланк

Содержание

Что такое Европротокол — Mafin Media

1.Место ДТП
Укажите город, улицу и дом (ближайшее к ДТП здание). Если авария произошла на перекрестке — пересечение улиц, если не в населенном пункте — название трассы, километр и направление движения.

2.Дата ДТП
Укажите дату и время ДТП.

3.Свидетели ДТП
Напишите фамилию, имя и отчество (если оно есть), а также адрес свидетелей ДТП.

4.Внесите данные из свидетельства о регистрации ТС (СТС).

5.Собственник ТС
Напишите фамилию, имя, отчество и адрес собственника авто из СТС.

6.Водитель ТС
Напишите фамилию, имя, отчество, дату рождения, адрес регистрации и телефон водителя, а также данные его водительского удостоверения.

7.Страховщик
Укажите страховую компанию из полиса ОСАГО, номер полиса и дату окончания его действия.
Если у вас есть полис КАСКО, в пункте «ТС застраховано от ущерба» отметьте «да».

8.Место первоначального удара
Укажите стрелкой место первоначального удара, изображать повреждения не нужно.

9.Характер и перечень видимых поврежденных деталей и элементов
Перечислите все видимые повреждения и опишите их характер, используйте термины «царапина», «вмятина», «деформация», «разрыв», «трещина».

10.Замечания
Напишите, признаете ли вы свою вину или считаете себя невиновным в ДТП.

11.Обстоятельства ДТП
При помощи комбинации пунктов опишите обстоятельства ДТП, каждый водитель отмечает клетки в соответствии со своей колонкой («А» или «В»). В последнем пункте укажите количество отмеченных клеток в своем столбике.

12.Схема ДТП
Нарисуйте схему ДТП. Схематично изобразите дорогу с названием улицы и номером дома, линии разметки, расположение светофоров и дорожных знаков, другие ориентиры. Автомобили можно изобразить простыми прямоугольниками, укажите их расположение в момент столкновения и конечное положение, при этом обозначьте направления движения машин.

13.Подписи водителей
Подписи водителей здесь обязательны: они удостоверяют отсутствие разногласий по обстоятельствам ДТП и причиненным повреждениям.

14.Транспортное средство
Укажите, за какое ТС вы заполняли лицевую сторону.

15.Обстоятельства ДТП
Опишите обстоятельства ДТП от первого лица. Укажите, когда и во сколько, по какой улице и в каком направлении вы двигались (либо стояли). Опишите ваши маневры или их отсутствие, а также действия второго участника ДТП.

16.ТС находилось под управлением
Отметьте, кто именно находился за рулем в момент ДТП.

17.Может ли транспортное средство передвигаться своим ходом?
Укажите, на ходу ли транспортное средство.

18.Примечания участников ДТП, в том числе разногласия (при наличии)
Укажите любые сведения о ДТП, которые вы считаете существенными. Напишите, зафиксировано ли ДТП с помощью системы ГЛОНАСС или мобильного приложения, обеспечивающего передачу данных в АИС ОСАГО.

При отсутствии примечаний поставьте прочерк или символ «Z» в пустых строках.

ДТП без пострадавших можно будет оформить по «европротоколу» – Газета.uz

Президент Узбекистана Шавкат Мирзиёев 25 августа подписал закон «О внесении изменений и дополнений в некоторые законодательные акты Узбекистана», который опубликован в газете «Народное слово» (PDF).

Документом закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» дополняется двумя статьями:

статья 20−1. Основания для составления извещения о дорожно-транспортном происшествии;
статья 20−2. Действия владельцев транспортных средств и страховщиков при составлении извещения о дорожно-транспортном происшествии.

Согласно внесённым в закон дополнениям, извещение о ДТП составляется самими водителями и без участия сотрудников органов внутренних дел в случае наличия одновременных оснований:

авария не повлекла нанесение потерпевшему легкого телесного повреждения или повреждение средств регулирования дорожного движения либо иного имущества;
один из водителей, участвовавших в ДТП, полностью признал свою вину;
ДТП произошло без участия пешехода;
ДТП произошло в результате столкновения двух транспортных средств (в том числе транспортные средства с прицепами к ним), и повреждены только транспортные средства;
гражданская ответственность владельцев транспортных средств застрахована до совершения ДТП;
у водителей, участвовавших в ДТП, имеются водительское удостоверение, техпаспорт, доверенность (за исключением случаев, когда не требуется доверенность), путевой лист, и не истекли сроки их действия;

водители, участвовавшие в ДТП, не находятся в состоянии опьянения;
случаи повреждения транспортных средств в результате ДТП, а также характер и перечень поврежденных частей транспортных средств не вызывают разногласий (споров) между участниками происшествия.

В случае отсутствия одного из указанных оснований извещение будет считаться недействительным. Само извещение вместе с прилагаемыми к нему документами и материалами направляется страховщиком в органы внутренних дел в течение трёх рабочих дней.

Кроме того, владельцы автомобилей не смогут ремонтировать или утилизировать транспортные средства, указанные в извещении, без согласия страховщика или до дня принятия решения (в течение пятнадцати рабочих дней со дня составления извещения) о выплате или об отказе в выплате страхового возмещения.

С учётом этого обновляется статья 133 Кодекса об административной ответственности (нарушение водителями транспортных средств правил дорожного движения, повлекшее причинение потерпевшему легкого телесного повреждения либо существенного материального ущерба).

Таким образом, если в дорожно-транспортном происшествии пострадавшим не причинено легкое телесное повреждение, а также составлено извещение об аварии, то водители, участвовавшие в ДТП, не привлекаются к административной ответственности.

Закон вступил в силу 26 августа, однако поправки, касающиеся «европротокола», будут введены в действие по истечении трех месяцев.

Отменить или полностью пересмотреть и изменить статью закона об ОСАГО при оформлении ДТП по Европротоколу

Изменить статью 14 ч.1 пункт (ж) закона об ОСАГО при оформлении по Европротоколу, где за просроченную подачу документов у страховщиков есть возможность подачи регрессного требования к виновнику ДТП.
С 2014 года у страховых компаний появилась возможность компенсации выплат с виновника ДТП за такое нарушение договора как неподача документов в 5 дневный срок. Казалось бы пустяк отнести документы в страховую, но во-первых не все об этом знают, а незнание закона, как известно, не освобождает от выполнения. Во-вторых, виновник ДТП и так наказывается:

1. Полис на следующий год дорожает.
2. Свой автомобиль чинит за свой счет.
3. Штраф ГИБДД за нарушение ПДД.
В-третьих, отнести документы мало, надо еще в случае чего доказать, что это было сделано.

Вся эта ситуация явно выгодна страховщикам, но не автолюбителям, которые оплачивают ОСАГО, а потом еще и ремонт. Не все автолюбители юристы, и, к сожалению, это очень дорого обходится.
Данная статья закона не учитывает менталитет российских граждан, вернее, как раз наоборот, учитывая наш менталитет, у страховщиков есть лазейка, кстати, пролоббированная ими же, якобы для борьбы с мошенничеством, а на самом деле, для необоснованного обогащения, на и так попавших в неприятность гражданах. Но ведь непредоставление документов в срок никакого ущерба страховщикам не наносит. При оформлении ДТП по Европротоколу, страховая виновника в автоматическом режиме получает сведения о ДТП от страховой компании пострадавшего, после чего проверяется достоверность полиса и сведений о виновнике, и обратно отправляется разрешение на выплату. При рассмотрении в суде, решения выносятся в пользу страховых компаний, так как закон на их стороне, даже не смотря на то, что он несправедлив. Ведь фактически непредоставление виновником ДТП извещения о ДТП в свою страховую в пятидневный срок приравнивается к таким нарушениям как: управление в нетрезвом состоянии, или не указанным в полисе водителем, или умышленные действия при ДТП.

Получается, что закон об ОСАГО в данной ситуации не работает, ведь в конечном итоге ущерб оплачивает добропорядочный гражданин, застраховавший свою ответственность, но по своей юридической малограмотности, не знающий такие тонкости в законе. Где же справедливость?

Практический результат

Поправка к Федеральному закону от 21.07.2014 г. № 223-ФЗ позволит защитить от исков страховых компаний автолюбителей, которые не подали документы после ДТП в свою страховую компанию.

Как оформить ДТП с помощью смартфона

Специальный сервис позволит попавшим в аварию водителям мгновенно оповестить страховщиков о ДТП, послав им электронное извещение со своего гаджета. Все необходимые данные для оформления документов страховая компания получит из личного кабинета автомобилиста на портале госуслуг. В тестовом режиме проект будет запущен в ноябре в Москве и Санкт-Петербурге, а также в Московской и Ленинградской областях.

Эксперимент продлится год

С 1 сентября вступили в силу поправки в закон об ОСАГО, которые касаются оформления документов о дорожно-транспортном происшествии без участия ГИБДД, то есть по европротоколу.

Суть нововведения состоит в том, что наряду с традиционным способом заполнения извещения на бумажном бланке водители смогут оповестить своего страховщика о наступлении страхового случая в электронной форме.

Однако, как сообщают СМИ, кабмин только сейчас утвердил правила к электронным извещениям и требования к техническим средствам, которые необходимы для работы нового сервиса по дистанционному оформлению аварии. При этом, рассказал «Парламентской газете» глава Комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолий Аксаков, Правительство торопило парламентариев с принятием закона, однако запуск специального сервиса по оформлению европротокола онлайн уже дважды переносился. «Система не заработала из-за недоработки страховщиков и исполнительной власти», — заявил депутат.

Сообщается, что эксперимент будет проходить в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге и Ленинградской области с ноября текущего до октября 2020 года. Если его результаты признают успешными, действие специального сервиса распространят по всей стране.

По замыслу разработчиков, дистанционное оформление ДТП по европротоколу позволит сократить время на регистрацию автоаварии до 15 минут и снизить количество пробок на дорогах, вызванных мелкими ДТП.

Что делать при аварии

Дистанционно оформить ДТП, без участия сотрудников ГИБДД, через смартфон можно, если в аварии нет пострадавших, участниками являются только два автомобиля, которые застрахованы по ОСАГО или иностранному аналогу «Зелёная карта», а водители не имеют разногласий по поводу вины и ущерба. Во всех остальных случаях необходимо вызывать инспектора ГАИ, который заполнит большую часть бумаг самостоятельно.

Также оба водителя должны быть зарегистрированы на сайте госуслуг и иметь на своих гаджетах специальное мобильное приложение. С учётом стрессовой ситуации им даётся час, чтобы передать информацию о ДТП в систему обязательного страхования. За это время необходимо сделать фотографии повреждений с места аварии и заполнить электронное извещение о ДТП.

90 миллионов россиян зарегистрировано на сайте госуслуг.

Все необходимые персональные сведения для страховщиков (паспортные данные, адреса проживания и регистрации, номер мобильного телефона, электронную почту, данные о водительском удостоверении, регистрации автомобиля и договора ОСАГО) будут поступать из личного кабинета водителя. При отсутствии этих данных на портале госуслуг всю необходимую информацию придётся передавать страховщикам отдельно.

Приложение также фиксирует координаты места фотосъёмки, дату и время аварии, типы транспортных средств, перечень повреждённых из-за ДТП узлов и деталей.

Передать сведения о ДТП в информационную систему обязательного автострахования можно будет и при помощи оборудования ГЛОНАСС, устанавливаемого в новых автомобилях. Для этого в течение 10 минут после аварии следует нажать кнопку SOS. Данные поступят в государственную информационную систему ЭРА-ГЛОНАСС, а оттуда — страховщикам.

Оборудование ГЛОНАСС автоматически передаст координаты автомобиля в момент аварии, дату и время столкновения, направление и скорость движения, а также параметры замедления или ускорения машины при ДТП.

Выявление причин дорожно-транспортных происшествий в Европе

Ann Adv Automot Med. 2013 сен; 57: 13–22.

Пит Томас

¹ Исследовательский центр транспортной безопасности, Университет Лафборо, Великобритания

Эндрю Моррис

¹ Исследовательский центр транспортной безопасности, Университет Лафборо, Великобритания

Рэйчел Талбот

¹ Исследовательский центр транспортной безопасности Университет Лафборо, Великобритания

Хелен Фагерлинд

² Университет Чалмерса, Швеция

¹ Исследовательский центр транспортной безопасности, Университет Лафборо, Великобритания

² Университет Чалмерса, Швеция

Thomas CORRESPONDING Исследовательский центр, Университет Лафборо, Лафборо, LE11 3TU, UK

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Abstract

Это исследование применяет недавно разработанную модель причин аварий, разработанную для расследования промышленных аварий, к специально собранной выборке из 997 аварий, тщательно исследованных в 6 странах. Основанная на работе Hollnagel, модель рассматривает столкновение как следствие нарушения взаимодействия между участниками дорожного движения, транспортными средствами и организацией дорожной обстановки. 54% участников дорожного движения столкнулись с ошибками интерпретации, в то время как 44% допустили ошибки наблюдения и 37% ошибок планирования.В отличие от других исследований, только 11% водителей были идентифицированы как отвлекающиеся, а 8% — невнимательные. Между основными типами участников дорожного движения разница между этими ошибками была на удивление незначительной. Применение модели к будущим углубленным исследованиям аварий дает возможность определить новые меры по повышению безопасности и смягчению социальных последствий столкновений. Приведенные примеры включают потенциальную ценность консультативных технологий для сменного водителя для уменьшения ошибок наблюдения и прогнозных технологий для предотвращения конфликтных взаимодействий между участниками дорожного движения.

ВВЕДЕНИЕ

Поиск эффективных контрмер для снижения социальных издержек дорожно-транспортных происшествий побудил к проведению многих исследований по расследованию дорожно-транспортных происшествий во всем мире, в которых анализируются характеристики и обстоятельства отдельных аварий с целью выявления общих факторов. Ранняя модель причинно-следственной связи несчастных случаев была разработана Генрихом (1931), который предложил так называемую теорию домино в контексте промышленных аварий. Модель объясняет аварию как шаг в последовательной цепочке событий или обстоятельств, каждое из которых зависит от предыдущего события.Удалив одно из событий, можно было бы избежать последующего обстоятельства и предотвратить аварию. Модель типична для того, что сейчас называется простыми линейными последовательными моделями, и Генрих выделил пять категорий причинно-следственных связей.

Социальная среда / происхождение
Вина человека
Небезопасные действия, механические и физические опасности
Несчастный случай
Травма

Идентификация человеческого поведения в рамке Концепция вины — это то, что продолжает мотивировать сегодня методы управления безопасностью дорожного движения. Модель Генриха влияет на управление безопасностью дорожного движения на протяжении более 30 лет, и стратегии предотвращения ДТП по-прежнему часто сосредоточены на выявлении «основной причины» с целью ее устранения и, таким образом, предотвращения ДТП в будущем. Это перекликается с концепцией ДТП, которое в основном является результатом факторов высокого риска, таких как высокий уровень алкоголя и скорость, неадекватная конструкция дороги или низкие стандарты ударопрочности.

Начиная с 1930-х годов в моделях причин ДТП признается многофакторный характер причин ДТП, и были разработаны модифицированные версии простой линейной модели.Хэддон (1968) применил эпидемиологические концепции, чтобы предложить то, что сейчас называется матрицей Хаддона, как метод определения влияния нескольких компонентов безопасности, включая участника дорожного движения, транспортное средство и инфраструктуру. Он также представил последовательный характер событий сбоя, отдельно определив фазы до сбоя, сбоя и после сбоя. Модель нашла широкое применение для прояснения проблем безопасности дорожного движения и привела ко многим успешным мерам безопасности. Тем не менее, модель имеет ограничения, поскольку она не включает явным образом концепцию воздействия и не облегчает оценку взаимодействий между компонентами.Если какой-либо аспект человеческого поведения идентифицируется как фактор риска, возникает тенденция искать контрмеры, которые непосредственно направлены на это поведение, тогда как могут быть более эффективные, но косвенные решения. Это усиливает представление о рискованном поведении как о нарушении правил дорожного движения.

Более поздние модели причин аварий, разработанные для промышленных процессов, стали учитывать развитие рисков в рамках тесно связанной, интегрированной системы, частью которой являются люди. Считается, что все компоненты всех систем имеют различную производительность, независимо от того, являются ли они человеческими, механическими или алгоритмическими.Системы, которые все более тесно связаны, менее устойчивы к воздействию неблагоприятных обстоятельств. Люди в контуре управления имеют возможность адаптировать поведение и позволить системе приспособиться к неблагоприятным условиям, но в сильно связанной системе небольшая человеческая ошибка может привести к серьезному результату.

При рассмотрении поведения систем Reason (2000) выделил два типа ошибок, которые могут произойти. Активные сбои — это небезопасные действия, совершаемые людьми, которые являются компонентами системы.Он заявляет, что они могут принимать различные формы, включая промахи, упущения, нащупывания, ошибки и процедурные нарушения. В традиционных моделях безопасности они часто считаются первопричиной и связаны с обвинением. Во-вторых, он определяет скрытые условия, которые представляют атрибуты системы — дизайн, функциональность, работу. Обычно эти недостатки не имеют последствий и неблагоприятных исходов. Однако, когда триггер активного отказа совпадает со скрытыми условиями системы, это может привести к неблагоприятному исходу.Reason (2000) иллюстрирует это с помощью так называемой модели швейцарского сыра ()

Модель швейцарского сыра по причине несчастного случая (Reason 2000).

Reason обеспечивает аналогию с тем, что ломтики сыра представляют собой защитные слои, основанные на технических или поведенческих ограничениях, в то время как дыры представляют собой активные и скрытые отказы в системе. Обычно отверстия перемещаются, открываются и закрываются, и есть несколько действующих защитных слоев, которые предотвращают неблагоприятные события. Опасный сценарий может привести к повреждению только тогда, когда отверстия выровнены и каждый защитный слой нарушен.

Одна из проблем при применении системных подходов к безопасности дорожного движения связана с наличием инструмента для обобщения результатов и учета воздействия на население. Промышленные аварии обычно рассматриваются индивидуально, в то время как дорожно-транспортные происшествия происходят в большом количестве, и существует потребность в обобщении для целей разработки политики в области безопасности дорожного движения. Параллельно с работой Reason, Hollnagel (1998) разработал метод анализа когнитивной надежности и ошибок (CREAM), в котором авария определяется как неудачное взаимодействие между человеком, технологией и организацией. В нем он определяет критическое событие, которое является единственным непосредственным предвестником аварии и определяется для описания действий человека. Затем метод требует, чтобы аналитик приписал один общий причинный фактор, который Холлнагель называет фенотипами. Существует девять классов этих факторов, которые вместе взяты для описания всех типов физического взаимодействия и характеризуют действие.

Время,
Продолжительность,
Последовательность,
Объект,
Сила,
Направление,
Расстояние
Том.

Каждый из этих общих факторов подразделяется на подгруппы и связан с конкретными причинными факторами, которые Холлнагель назвал генотипами, которые предшествуют общим факторам как в хронологическом порядке, так и в причинно-следственной цепочке. В свою очередь, они также могут быть связаны с дальнейшими антецедентами с набором предопределенных отношений, заданных методом. CREAM — это общий подход, предназначенный для применения во всех доменах. Ljung (2002) разработал CREAM для применения в области безопасности дорожного движения с производным под названием Driver Reliability and Error Analysis Method (DREAM).В период с 2004 по 2008 год Европейская комиссия поддержала проект SafetyNet (Thomas et al, 2008) с целью создания Европейской обсерватории безопасности дорожного движения (ERSO). Это включало разработку нового подхода к исследованию причин ДТП для целей разработки политики, и для этой деятельности Юнг адаптировал генотипы и правила кодирования DREAM, чтобы они подходили для анализа безопасности дорожного движения. Полученный в результате метод анализа был назван системой причинно-следственных связей SafetyNet (SNACS). Ljung et al разработали руководство по кодированию, чтобы указать фенотипы и генотипы, доступные вместе с правилами кодирования.Для оценки метода он был применен к активным участникам дорожного движения, участвовавшим в 997 специально проведенных расследованиях ДТП в семи странах, после чего Валлен Уорнер и др. (2008) изменили его и назвали DREAM 3.0. SNACS применялся в нескольких исследованиях, например, в исследованиях Хабибовича и др. (2011, 2012).

В этом документе описывается система причинно-следственных связей SafetyNet и представлен анализ основных причинных факторов, выявленных в результате применения системы к 998 углубленным расследованиям ДТП.Чтобы избежать путаницы в этой статье, фенотипы Холлнагельса называются общими причинно-следственными факторами, а генотипы — специфическими причинно-следственными факторами.

МЕТОДЫ

В шести странах были проведены углубленные расследования аварий с целью разработки и проверки SNACS. Большинство команд использовали методы на месте для сбора данных, и распределение между странами показано в.

Таблица 1:

Сбои — исследуемые страны

Финляндия4 25013 9014 9014 9014 9014

Страна	Всего случаев
Германия	98	10%
Италия	259	26%
Нидерланды	126	13%
Швеция	68	7%
Всего	997	100%

Следует отметить, что распределение количества случаев между странами и выбор участвующих стран означает, что данные не являются строго репрезентативными для 27 государств-членов Европейского Союза. .

В изученных случаях имелась информация об 1151 легковом автомобиле, 178 мотоциклах и 169 крупногабаритных транспортных средствах. В этих авариях также участвовали 90 пешеходов и 93 велосипедиста.

Была использована обычная практика углубленного расследования ДТП, и комбинация опросов свидетелей, вещественных доказательств и реконструкции столкновения использовалась для выявления и классификации критического события и предшествующих общих и конкретных причинных факторов для активных водителей, гонщиков и пешеходов.Эта информация была объединена с характеристиками транспортного средства, дорожной среды и участников дорожного движения и предоставлена для анализа. Категории и подкатегории общих и конкретных причинно-следственных факторов, используемых в анализе, проиллюстрированы в Приложении 1, полное описание каждой категории можно найти в Paulsson (2005).

РЕЗУЛЬТАТЫ

показывает распределение общих причинных факторов для участников дорожного движения в 997 столкновениях в зависимости от типа транспортного средства. Ошибки времени были наиболее распространенными среди каждой группы участников дорожного движения и были зарегистрированы у 51% водителей автомобилей, 42% мотоциклистов, 68% пешеходов и 46% велосипедистов.Водители и мотоциклисты чаще всего действовали не так, как следовало бы, с другой стороны, и пешеходы, и велосипедисты реагировали слишком быстро. Ошибки скорости также были заметны для мотоциклистов: 24% считались движущимися слишком быстро, и только 2% были слишком медленными. Велосипедисты также допускали ошибки направления (18%), что означает, что они решили выбрать нестандартный маршрут, а также ошибки расстояния (14%).

Таблица 2:

Общие причинные факторы

9014 9014 9033 9033 9033 42% 902 902 33160 902 Направление 9033 902% 0 902 8%

	Водители легковых автомобилей		Мотоциклисты		Пешеходы		Велосипедисты		Всего
61	68%	43	46%	763	50%
Продолжительность	24	2%	7	4%	8	9%	44	3%
Сила / мощность	63	5%	13	7%	0	0%	2 9014%	2 9014% 78	5%
Расстояние	115	10%	19	11%	11	12%	15	16%	11%
Скорость	167	15%	45	25%	6	7%	3	3%	221	221	156	14%	18	10%	0	0%	18	19%	192	13%
	Объект	0%	0	0%	0	0%	3	0%
Последовательность	39	3%	1	4	4%	51	3%
Всего	1151	100%	178	100%	902

3 10033

1512

100%

Категории конкретных причинных факторов, которые не были взаимоисключающими, показаны в. Ошибки интерпретации и планирования были обычными для каждого типа активных участников дорожного движения. Они связаны с ошибками, касающимися идентификации других участников дорожного движения или особенностей дорожной среды, ошибками при анализе текущего и прогнозируемого поведения других участников дорожного движения и ошибками при планировании подходящего набора действий, которые позволили бы избежать столкновения. Временные личные факторы также были определены как относительно частый специфический причинный фактор, особенно среди пешеходов и водителей автомобилей / MPV.Также наблюдались ошибки связи, особенно среди водителей легковых автомобилей / MPV, в то время как факторы, связанные с транспортной средой, также были обычными. Вместе эти пять групп факторов составили 81% от общего числа выявленных факторов. Следующие таблицы показывают дальнейшую подкатегорию трех самых больших групп причинно-следственных факторов.

Таблица 3:

Специфические причинно-следственные факторы

901 18 9077 904 904% 9014 Дизайн транспортной среды

Специфические причинно-следственные связи	Водители легковых автомобилей		Мотоциклисты		Пешеходы		Велосипедисты7777 6776		Всего 9014
6%	4	3%	11	7%	147	6%
Интерпретация	293	16%	14	16%	39 21%	35	24%	397	16%
Планирование	232	13%	58	20%	22	16%	351	15%
Функции, связанные с временным лицом	460	25%	52	18% 9014 4	39	28%	19	13%	570	24%
Функции, связанные с постоянным лицом	39	2%	1	0%		1	1%	45	2%
Временный ИЧМ	7	0%		0%		0%	0%
Постоянная проблема HMI	14	1%		0%	1	1%		0%	15	1%	2%	4	1%		0%	1	1%	38	2%
Связь	283	15% 4	12%	17	12%	15	10%	350	14%
Техническое обслуживание	76	4% 9077	10	4%	4% 90	3	2%	89	4%
Опыт и подготовка	67	4%	24	8%	6	4%		102	4%
Организация	10	1%	7	2%	1	1%	1	1%	4 19	4 19	216	12%	35	12%	16	11%	17	12%	284	12%
Дизайн автомобиля	44	0%	2	1%		0%		0%	5	0%
Всего	1847	7 100% 905	140	100%	147	100%	2419	100%

Ошибки интерпретации обычно включают быстрые и автоматизированные (рутинные) процедуры, в которых обычные дорожные ситуации и связанные с ними действия распознаются и принимаются соответствующие меры. показаны конкретные причинные факторы для ошибок интерпретации, которые, по наблюдениям, были допущены 397 активными участниками дорожного движения. 42% ошибок интерпретации связаны с ошибочным диагнозом из-за ошибки в ментальной модели. Это происходило, когда ментальная модель участников дорожного движения заставляла их ожидать, что другие участники дорожного движения предпримут одно действие, в то время как на самом деле произошло нечто иное. Еще 20% ошибок интерпретации связаны с неверной оценкой времени или расстояния.

Таблица 4:

9014 904 904 904 904 Модель неисправна Диагностика M 13 3 904 904 8% 0% 904 904 0% 904 904 0% 0% 9 0477 0%

Ошибка интерпретации	Водители легковых автомобилей		Мотоциклисты		Пешеходы		Велосипедисты		Всего
33%	11	37%	15	43%	167	42%
Ошибочный диагноз — новая ситуация	30	10%		0	0%	0	0%	33	8%
Ошибочный диагноз — неверная аналогия / сравнение	35	12%	6	12%	6	13%	7	20%	52	13%
Ошибочный диагноз — неправильная оценка времени / расстояния	54	18%	10	26%	9	30%	7	20%	80	20%
Ошибочный диагноз — Другое 10144	30		3%	0	0%	3	9%	34	9%
Неверное рассуждение — Неправильная аналогия / сравнение	2	1%	1%	1%	1%		3	10%	0	0%	6	2%
Неправильное рассуждение — ошибка в ментальной модели	5	2%	3	2	6%	10	3%
Ошибка принятия решения — шок	1	0%	0	0%	0	1
Ошибка решения — Другое	8	3%	2	5%	3	10%	1	3%	14	4%	14	4% Всего	293	100%	39	100%	30	100%	35	100%	397	100%

показывает ошибки в планировании дороги пользователей. Эти ошибки совершаются после того, как участник дорожного движения наблюдает за дорожной ситуацией, определяет ключевые характеристики, важные для принятия решений, и готовится действовать на основе имеющейся информации. В плане могут быть недостатки из-за неправильной ментальной модели, неожиданных побочных эффектов или ошибок при расстановке приоритетов.

Таблица 5:

904 Неадекватный план 904 24 904 904 9% 904 904 9% 904 904 9% 904 904 100% 904 904 100% 100%

Ошибки планирования	Водители автомобилей		Мотоциклисты		Пешеходы		Велосипедисты		Всего
41%	8	36%	15	38%	138	39%
Неадекватный план — упущенные побочные эффекты	9	41%	15	38%	165	47%
Неадекватный план — Другое	28	12%	5	9	23%	47	13%
Ошибка приоритета — Законный более высокий приоритет	1	0%	0	0%	0	0%	0	0%	1	0%
Всего	232	100%	58	58	39	100%	351	100%

Характер ошибок планирования показан в. Ошибкам планирования обычно предшествовали либо непредвиденные побочные эффекты (47%), либо ошибки в ментальной модели (39%). Возникли непреднамеренные побочные эффекты, когда участник дорожного движения не осознает, что его действия окажут неблагоприятное воздействие на других. Например, водитель может резко затормозить в ответ на красный свет, что приведет к столкновению со следующим автомобилем.

Исследователи ДТП классифицировали 570 участников дорожного движения как столкнувшиеся с временными личными факторами, которые привели к ДТП, что составляет 24% из 2419 закодированных факторов.Характер этих факторов показан на. Из 570 зарегистрированных временных личных факторов 182 (30%) связаны с отвлечением, а еще 123 (22%) — с невниманием. Влияние таких веществ, как алкоголь или наркотики, зафиксировано в 94 (17%) факторах. Дополнительные сведения о временных личных факторах показаны в. Из факторов, связанных с отвлечением, наиболее распространенными были соперничающие внешние действия, другими словами, событие или объект за пределами транспортного средства, которые привлекли внимание водителя. Отвлечение из-за конкурирующих внутренних действий, таких как использование радио или навигационного устройства, также было обычным явлением, представляя 56 из 182 записанных кодов отвлечения.

Таблица 6:

Типы временного личного фактора

30% 904 %

Временный личный фактор	Всего	%
Страх	20	4%	9
Усталость	67	12%
Невнимательность	123	22%
Под влиянием	101	17%
Прочие	1	0%
Суммарные факторы	570	100%

Таблица 7

Временные личные факторы

9136 9037 9037 Страх — Предыдущие ошибки 9144 91244444 9 1% На 6% Отвлечение — внутренняя конкуренция44 912 912 1% %67 967 0144%% 9124 912 067 0% 9014 4512 Другое

7 5912 90%

7 067 067%

7 067%

7 1

12 967 0% 2

Мотоциклисты		Пешеходы		Велосипедисты		Tota l
Сбой памяти — Другое	1	0%	0	0%	0	0%	0	0%	4	1	0%	1	2%	0	0%	0	0%	2	0%
	0%	1	2%	0	0%	1	5%	2	0%
Страх — возможные последствия	11	2%	0	0%	0	0%	12	2%
Страх — другое	2	0%	2
4%	2
4% 0%	0	49	11%	0	0%	6	15%	1	5%	56	10%
Другое		2%	2	4%	2	5%	1	5%	12	2%
Усталость — Циркадный ритм	28 144	0	0%	0	0%	0	0%	28	5%
Усталость — интенсивное вождение	4
0	0%	0	0%	6	1%
Усталость — прочие	30	7%	2	1	5%	33	6%
Невнимательность — временная нетрудоспособность	21	5%	4	8%	0	912 067 0%	25	4%
Невнимательность — скучно / немотивировано	23	5%	3	6%	1	3%	0	0 271267 0	027 %
Невнимательность — Привычка / Ожидание	11	2%	3	6%	0	0%	2	11%	16	3%
10%	6	12%	2	5%	2	11%	55	10%
Под влиянием — Спирт	15%	8	21%	3	16%	78	14%
Под влиянием — наркотики	9	2%	0%	0	0%	9	2%
Недостаточно — лекарства	10	2%	1	2%	0%	12	2%
Под влиянием — Другое	2	0%	0	0%	0	0%	0
Физиологический стресс — заболевание	10	2%	1	2%	0	0%	0	0%	11	75	2% Другое	1	0%	0	0%	1	3%	0	0%	2	0%
Психологический144 912 43 Другой %	10	19%	7	18%	3	16%	63	11%
Всего	460	10012 52 100144			100%			39	100%	19	100%	570	100%

123 участника дорожного движения были идентифицированы как невнимательные по общим причинам, включая скуку (27 случаев) и временную неспособность (25 случаев), например как чихание или кашель. 53 случая были зарегистрированы как связанные с другими причинами невнимательности.

Из 101 случая, когда участники дорожного движения были идентифицированы как находящиеся под воздействием веществ, 78 были связаны с алкоголем, и случаи включали все типы участников дорожного движения. На рецептурные и безрецептурные препараты пришлось 21 из оставшихся случаев.

ОБСУЖДЕНИЕ

В этом исследовании был применен недавно разработанный метод классификации причин к специально изученному набору расследований ДТП с целью улучшения понимания причин ошибок, совершаемых участниками дорожного движения.В основе метода DREAM лежит сильная философия, согласно которой аварии являются результатом нарушения взаимодействия человеческих, технологических или организационных аспектов дорожной среды. Эта философия обеспечивает основу, которая сначала используется исследователями для деконструкции событий, предшествующих каждой аварии, и определения ряда связанных факторов. Во-вторых, метод включает в себя серию протоколов кодирования, которые позволяют проводить совокупный анализ большего количества данных о столкновениях с целью выявления закономерностей и тенденций.

Данные включают 997 аварий, произошедших в шести странах, которые были тщательно расследованы, включая допросы свидетелей, проведенные либо на месте происшествия, либо несколько позже. Данные не могут считаться строго репрезентативными для ЕС из-за ограниченного числа охваченных стран. Совокупный анализ показал, что общие причинные факторы связаны с наблюдением и интерпретацией дорожной сцены, планированием действий и временными личными факторами. Были зарегистрированы и другие типы причинно-следственных факторов, но наблюдались реже, в том числе:

Отказ оборудования
Связь
Техническое обслуживание
Опыт / знания
Организация
Проектирование дороги
Дизайн автомобиля

9192 Всего факторов было зарегистрировано в отношении 1151 участников дорожного движения всех изученных типов, а 1612 (67%) относятся к самим участникам дорожного движения либо с точки зрения допущенных ими ошибок, либо с точки зрения индивидуальных факторов, связанных с участниками дорожного движения.

Это соответствует многим предыдущим исследованиям, которые связывают причины ДТП с участниками дорожного движения, однако метод SNACS во многих случаях может пойти дальше и выявить причины этих факторов. При этом не учитываются обвинения или виновность, вместо этого записывается беспристрастный анализ в целях повышения безопасности дорожного движения.

Отсутствие дополнительных сведений об ошибке участника дорожного движения может быть связано с двумя факторами. Во-первых, у исследователей могло не быть возможности полностью определить причины ошибки.Например, если в заявлениях участников дорожного движения и реконструкции ДТП не было доказательств, объясняющих большинство пропущенных наблюдений. Это могло быть результатом незнания самих участников дорожного движения или отсутствия подтверждающих наблюдаемых доказательств. Во-вторых, сам метод SNACS имеет ограничения, когда определенные классификации не охватывают некоторые из наиболее часто наблюдаемых реальных ситуаций. В этих случаях ожидается, что последние модификации метода могут оказаться полезными.

Несмотря на очевидную точность SNACS, выводы анализа по-прежнему зависят от суждения исследователя, основанного как на наблюдаемых, так и на невоспроизводимых аспектах расследования. Это общее с другими методами классификации причинно-следственных связей и лежит в основе попыток определить ключевые факторы причинно-следственных связей. Анализ аварии требует от исследователя сделать выводы, которые неизбежно в некоторой степени зависят от его субъективных соображений.Тем не менее, наличие хорошо структурированного подхода к регистрации и интерпретации доказательств снижает субъективный элемент. Сравнение анализа отдельных случаев, проведенного в рамках проекта SafetyNet, выявило высокий уровень межкодерной воспроизводимости (Warner et al 2009), что подтверждает его использование в качестве систематического инструмента.

Как и другие подходы к пониманию прогресса в области безопасности дорожного движения, аналитический процесс, описанный в этом документе, ограничен отсутствием информации о количестве времени в движении или пройденном расстоянии в качестве меры воздействия. Данные о сбоях можно использовать для определения общих характеристик столкновения и определения приоритетных проблемных областей, которые необходимо решить. Данные будут идентифицировать общие события, но без соответствующих подробных данных о воздействии они не могут быть использованы для оценки рисков, связанных с какой-либо характеристикой. Сбор подходящих данных о воздействии является серьезной проблемой для безопасности дорожного движения и порождает множество проблем. Растущий интерес к естественным исследованиям вождения действительно может предоставить такую информацию, однако проблемы сбора данных и особенно анализа велики.

Некоторые дорожно-транспортные происшествия могут иметь простую причинно-следственную связь, это особенно характерно для случаев поведения с высоким риском, таких как скорость, алкоголь или утомляемость. В этих случаях метод SNACS может дать меньше дополнительных сведений по сравнению со стандартными методами, однако он по-прежнему служит для обеспечения подхода, который позволяет избежать распределения виновных и позволяет более тщательно изучить поддерживающие факторы.

Цель протокола классификации ДТП — предоставить более подробную и точную информацию о характере факторов, связанных с ДТП, и тем самым способствовать принятию возможных контрмер.Новые технологии быстро проникают в среду транспортных средств и инфраструктуры, и многие из них либо предназначены для устранения ошибок, допущенных участниками дорожного движения, либо зависят от поведения пользователей транспортных средств. Выявляя ошибки участников дорожного движения, которые совершаются, и понимая ограничения, накладываемые участниками процесса принятия решений и действий, будущие технологии могут более эффективно интегрироваться с обычными требованиями и поведением участников дорожного движения. Например, частое появление пропущенных наблюдений, когда придорожный объект, перекресток или участник дорожного движения не были обнаружены водителем из-за яркого света, шума или других факторов, указывает на потенциальную ценность разработки технологий поддержки сменного водителя, которые могут иметь потенциал чтобы избежать этих пропущенных предметов. Недавно разработанные технологии, такие как автономные тормозные системы с обнаружением пешеходов, уже способны помочь водителям в пропущенных наблюдениях за пешеходами и потенциальными ударами. Другой пример пропущенного наблюдения касается сценария столкновения, когда автомобиль выезжает из перекрестка на путь незамеченного мотоциклиста, что представляет собой ошибку наблюдения для водителя автомобиля и ошибку интерпретации для мотоциклиста. Эффективная технологическая контрмера должна иметь разные функции для каждого участника дорожного движения: для водителя автомобиля она будет определять присутствие мотоциклиста, а для мотоциклиста — предсказывать неизбежное движение автомобиля.

Анализ системных ошибок, подобных тому, что описан в этой статье, хотя и дает новое понимание причинно-следственной связи, сам по себе недостаточен для полного описания столкновения. Дополнительная информация о характеристиках дороги, транспортного средства и инфраструктуры, информация о реконструкции и информация о травмах остаются важными для полной оценки аварии. Тем не менее, информация, полученная с помощью анализа, такого как SNACS, добавляет совершенно новое измерение к пониманию аварий, которое не было предоставлено другими подходами.

Управление безопасностью дорожного движения — это функция разработки и реализации политики, направленная на сокращение числа несчастных случаев и повышение безопасности на дорогах. Исторически сложилось так, что основные меры были связаны с сокращением распространенности факторов высокого риска, таких как плохие транспортные средства, плохие дороги и плохие участники дорожного движения. По мере того, как влияние этих факторов уменьшается во многих странах с хорошо развитой инфраструктурой безопасности дорожного движения, все больше внимания уделяется проектированию и эксплуатации системы, понимая, что в авариях могут участвовать хорошо ведущие себя участники дорожного движения в безопасных транспортных средствах на хорошо спроектированных транспортных средствах. дороги.Увеличение доли аварий происходит при отсутствии характеристик аварий с высоким риском, но при наличии доказательств того типа системной дисфункции, который был выявлен в этом анализе. Подход к расследованию, изложенный в этом анализе, и его будущее развитие имеют большой потенциал для выявления новой базовой информации и тенденций в отношении причин аварий. При согласовании нового Десятилетия действий по обеспечению безопасности дорожного движения Организация Объединенных Наций определила Системный подход к безопасности как широкую парадигму безопасности дорожного движения.Он основан на общем подходе и инкапсулирует необходимость учитывать все аспекты аварии. Он включает в себя концепцию, согласно которой аварии являются результатом эксплуатационных недостатков дорожно-транспортной системы, и соответствует аналитическим концепциям анализа мечты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этом анализе был применен новый подход к анализу аварий к выборке специально исследованных аварий. Выявлено, что 72% ДТП связаны с факторами, связанными с факторами участников дорожного движения, и ошибки наблюдения, интерпретации и планирования являются относительно обычным явлением.Различия в этих ошибках между основными типами участников дорожного движения весьма незначительны. Аналитический подход к выявлению и пониманию ошибок участников дорожного движения предоставляет особые возможности для разработки политики безопасности дорожного движения в будущем.

Благодарности

Проект SafetyNet, в рамках которого был проведен этот анализ, финансировался Европейской комиссией в рамках Шестой рамочной программы. Организации, участвующие в разработке протокола анализа сбоев, были

Исследовательский центр транспортной безопасности, Университет Лафборо, Великобритания
Safer, Университет Чалмерса, Швеция
Ганноверский медицинский университет, Германия
CTL, Римский университет, Италия,
VALT , Финляндия,
IFSTTAR, Франция

Лори Браун помогла с поиском данных.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ИЛЛЮСТРАЦИЯ ОСОБЫХ ФАКТОРОВ ПРИЧИНЫ

40 (K)

Категории	Определение / объяснение общей причины	Определение / объяснение конкретной причины	Определение / объяснение конкретной причины
Сбой технического обслуживания (K1) Автомобиль или его части вышли из строя из-за неадекватного или неправильного обслуживания.	Шины (K1.1) Одна или несколько шин не обслуживались или не проверялись надлежащим образом и не работают должным образом.	Шина взрывается из-за износа.
	Рулевое управление (K1.2) Система рулевого управления не обслуживалась или не проверялась надлежащим образом и не работает должным образом.	Уровень масла сервомеханизма слишком низкий.
	Тормозная система (K1.3) Тормозная система не обслуживалась или не проверялась надлежащим образом и не работает должным образом.	Тормозные колодки давно не заменялись.
	Освещение (K1. 4) Освещение не поддерживалось надлежащим образом или проверялось и не работает должным образом.	Неработающий стоп-сигнал заменен не был.
	Другое (K1.5)
Недостаточный контроль качества (K3) Транспортное средство или его части не подвергались надлежащему контролю качества ответственной стороной, e .грамм. Пользователь.	Другое (K3.1)
Конструкция автомобиля (O)	Непредсказуемые функции / характеристики системы (O1) Характеристики автомобиля при некоторых обстоятельствах становятся непредсказуемыми.	Нагрузка (O1.1) Определенная нагрузка заставляет транспортное средство вести себя непредсказуемо.	Если вы едете с большим количеством багажа в багажнике и выезжаете на поворот со слишком большой скоростью, автомобиль может стать недостаточно управляемым и съехать с дороги.
		Другое (O1.2)
	Неадекватный HMI (O2) Неадекватно спроектировано взаимодействие между пользователем и бортовой системой.	Другое (O2.1)
	Неадекватная эргономика (O3) Сиденье водителя, например, неадекватно спроектировано с эргономической точки зрения.	Другое (O3.1)

ССЫЛКИ

Habibovic A, Davidson J.Механизмы причинно-следственной связи в ДТП между автомобилями и уязвимыми участниками дорожного движения: последствия для систем активной безопасности. Анализ и предотвращение несчастных случаев. 2012 ноябрь; 49: 493–500. Швеция. http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2012.03.022. [PubMed] [Google Scholar]
Хабибович А., Дэвидсон Дж. Требования к системе по сокращению количества ДТП между автомобилями и уязвимыми участниками дорожного движения на городских перекрестках. Анализ и предотвращение несчастных случаев. Июль 2011 г .; 43 (4): 1570–1580. http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2011.03.019. [PubMed] [Google Scholar]
Хэддон В.Меняющийся подход к эпидемиологии, профилактике и облегчению травм: переход к подходам, основанным на этиологии, а не на описании. Американский журнал общественного здравоохранения. 1968; 58: 1431–8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
Генрих HW. Предупреждение несчастных случаев на производстве: научный подход. Макгроу-Хилл; 1931. [Google Scholar]
Hollnagel E. Метод анализа когнитивной надежности и ошибок (CREAM) Нью-Йорк: Elsevier Science Inc; 1998. [Google Scholar]
Ljung M.DREAM — Надежность вождения и метод анализа ошибок. Линчёпинг: Университет Линчёпинга; 2002. Магистерская диссертация. [Google Scholar]
Полссон Р. Результат 5.2: Подробный отчет о разработке методологии исследования причин происшествий. 2005. http://erso.swov.nl/safetynet/fixed/WP5/SN_Deliverable_5%202%20v3_051123_Final%20submission.pdf (по состоянию на 2 мая 2013 г.)
Причина J. Человеческая ошибка: модели и управление. BMJ. 2000; 320: 768–70. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
Thomas P, Chambers-Smith D, Morris AP, Yannis G, Evgenikos P, Duchamp G, Vis M, Jahi H, Vallet G, Dupont E, Martensen H.Заключительный отчет SafetyNet http://erso.swov.nl/safetynet/fixed/SafetyNet%20Final%20Activity%20Report_V3_Final.pdf (по состоянию на 6 марта 2013 г.)
Warner Wallén H, Sandin J. Соглашение между кодировщиком при использовании Driving Reliability и Метод анализа ошибок при расследовании дорожно-транспортных происшествий. Наука о безопасности. 2010 июн; 48 (5): 527–536. http://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2009.12.022. [Google Scholar]

Несчастные случаи и их предотвращение. Информация о предотвращении несчастных случаев. Пациент

Несчастные случаи — основная причина смерти и инвалидности.Около 14 000 человек умирают в Великобритании, большинство из них в Англии, и более 700 000 будут серьезно ранены только в одной Англии ^[1]. Ежегодно они обходятся Великобритании примерно в 150 миллиардов фунтов стерлингов. Для детей и молодежи несчастные случаи — самая большая угроза жизни.

Три опубликованных руководящих документа Национального института здравоохранения и качества ухода (NICE) содержат рекомендации для всех тех, кто играет стратегическую роль в предотвращении травм, включая группы ввода в эксплуатацию клинических учреждений (CCG), местные органы власти и их партнеров ^{[2, 3, 4]}.

В настоящее время бригады первичной медико-санитарной помощи не обязаны проходить обучение методам предотвращения непреднамеренных травм.

Концепции предотвращения несчастных случаев

Первичная профилактика : устранение обстоятельств, вызывающих травмы — например, снижение скорости движения, установка ворот для лестниц для детей младшего возраста, снижение потребления алкоголя.
Вторичная профилактика : снижает тяжесть травм в случае аварии — например, используйте детские автокресла, велосипедные шлемы, детекторы дыма.
Третичная профилактика : оптимальное лечение и реабилитация после травм — например, эффективная первая помощь, надлежащая больничная помощь.

Роль клиницистов в предотвращении несчастных случаев

Клинические роли медицинских работников в предотвращении несчастных случаев
Сюда входят:

Консультации для пациентов: медицинские работники имеют все возможности для выявления рисков несчастных случаев или заболеваний, сопряженных с риском, и предоставления соответствующих рекомендаций — например:
- Профилактика несчастных случаев с детьми:
  - Выявление опасностей (при посещении дома или при обращении за медицинской помощью при случайной травме).
  - Сообщите о профилактике — например, о лестничных воротах, хранении химикатов в недоступном для них месте и т. Д.
- Пациенты с заболеваниями:
  - Выявление и лечение состояний, вызывающих несчастные случаи, например, обструктивного апноэ во сне, нарушений зрения или равновесия.
  - Дайте соответствующий совет по пригодности к вождению.
  - Посоветуйте пациентам, как минимизировать риски несчастных случаев, связанных с их заболеванием.
Выявите неприемлемые риски и при необходимости вмешайтесь — например:
- Выявите уязвимых детей и взрослых с повторяющимися травмами или с высоким риском.Сюда входят те, кто испытывает пренебрежение и может нуждаться в процедурах защиты детей.
- Рассмотрите возможность сообщения в Агентство по лицензированию водителей и транспортных средств (DVLA) пациентов, которые не соблюдают медицинские правила вождения, если они представляют серьезный риск для населения.
Наблюдение за несчастными случаями: специалисты здравоохранения и их организации могут отслеживать уровень травматизма и сообщать о несчастных случаях, которые можно предотвратить. NICE рекомендует установить местные протоколы для предупреждения медперсоналов, школьных медсестер и врачей общей практики, когда ребенку или молодому человеку постоянно требуется лечение от непреднамеренных травм в отделении неотложной помощи или отделении легких травм ^[2].На национальном уровне NICE рекомендует обеспечить, чтобы все больничные трасты были осведомлены о требованиях к сбору данных для универсального и обязательного набора данных A&E (минимального) ввода в эксплуатацию.

Доклинические вмешательства
Сюда входят:

Информационно-пропагандистская деятельность и формирование политики.
Сотрудничество с другими агентствами.
Содействие обучению и обучению предотвращению несчастных случаев.
Исследования.

Насколько эффективны вмешательства специалистов здравоохранения?

Исследование методов обеспечения безопасности детей показывает, что советы по безопасности для семей могут быть эффективными.Обзоры показали, что:

Обучение технике безопасности в доме (обычно проводится в очной обстановке), особенно с предоставлением защитного оборудования, эффективно для повышения уровня техники безопасности ^[5].
Вмешательства родителей (обычно на дому) могут быть эффективными для предотвращения детских травм ^[6].

Образец цитирования: P G, P G (2015) Предотвращение дорожно-транспортных происшествий с помощью мгновенного распространения предупреждающих сообщений в специальной автомобильной сети. PLoS ONE 10 (12): e0143383. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143383

Редактор: Тиецяо Тан, Бейханский университет, КИТАЙ

Поступила: 2 июля 2015 г .; Принято к печати: 4 ноября 2015 г .; Опубликовано: 4 декабря 2015 г.

Авторские права: © 2015 P, P.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

Доступность данных: Все соответствующие данные доступны внутри бумаги.

Финансирование: Авторы не получали средств на это исследование.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Автомобильные дороги должны эффективно использоваться для социального и экономического развития нации. Недостаточная транспортная инфраструктура может замедлить прогресс нации. Задержки в транспортировке, увеличение количества пробок на дорогах, рост стоимости топлива, загрязнение воздуха из-за выбросов выхлопных газов и нехватка топлива в будущем — очень серьезные проблемы, требующие решения [1,2]. В связи с этим исследователи проявили большой интерес и пришли к различным моделям, таким как автомобиль, следующие модели, решетчатые гидродинамические модели и т. Д.[3,4] В докладе Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) говорится, что более 1,24 миллиона человек умирают в результате дорожно-транспортных происшествий. Во всем мире дорожно-транспортные происшествия занимают восьмое место среди причин смерти и травм [5]. В Индии произошло 4,43 001 дорожно-транспортное происшествие, в течение 2013 года было зарегистрировано 1,37 423 смертельных случая и 4,94 893 травмы, и, похоже, этот показатель ежегодно увеличивается на 1,4 процента [6]. В 2014 году общее количество транспортных средств в мире составило 1,2 миллиарда человек, а к 2035 году ожидается, что оно достигнет 2 миллиардов [7].За последние два десятилетия количество транспортных средств резко увеличилось, и пропорционально увеличилось дорожное движение по автомагистралям [8]. Это означает, что количество дорожно-транспортных происшествий увеличивается с каждым годом во всем мире. Эти дорожно-транспортные происшествия вызывают рост смертности и травматизма, а это, в свою очередь, наносит социальный и экономический ущерб стране. Во многих развивающихся странах, таких как Индия, развитие инфраструктуры автомобильных дорог не пропорционально увеличению количества транспортных средств [9].Инфраструктура автомагистралей беднее, тогда как большинство современных транспортных средств более удобны, умны и безопасны для вождения [1]. Это заставляет инфраструктуру автомагистралей быть более интеллектуальной. В этой области необходимо провести много исследований, чтобы сделать инфраструктуру автомагистралей возможной и жизнеспособной для современных транспортных средств. Во всем мире предпринимаются все больше инициатив по обеспечению безопасности дорожного движения [10], чтобы снизить количество дорожно-транспортных происшествий и повысить уровень травматизма и смертности.

Целью данной статьи является разработка схемы предотвращения дорожно-транспортных происшествий на автомагистралях.В этом документе для VANET предлагается схема предотвращения дорожно-транспортных происшествий (RAP) для включения и улучшения интеллектуальной транспортной системы (ITS).

Дорожно-транспортные происшествия на шоссе классифицируются как первичные и вторичные аварии [11, 12]. Схема RAP предупреждает движущиеся по дороге транспортные средства с помощью раннего аварийного предупреждения, чтобы предотвратить их от первоначальных и вторичных аварий. Схема RAP использует как фиксированное придорожное устройство (RSU) на шоссе, так и транспортные средства, движущиеся по шоссе, для процесса предотвращения аварий.Схема RAP направлена на повышение эффективности распространения данных в VANET путем доставки EWM к необходимым транспортным средствам в установленные сроки. Здесь распространение — это процесс доставки сообщений от исходного узла ко всем другим узлам в текущей сети [13, 14].

В VANET очень сложно добиться высокого уровня уведомлений и низкой сквозной задержки из-за таких причин, как динамическая плотность транспортных средств, высокая мобильность транспортных средств и ограниченная пропускная способность [15]. Но в приложениях для обеспечения безопасности транспортных средств или дорожного движения необходимо устойчивое и устойчивое к задержкам распространение [16, 17, 18], и это может быть реализовано с помощью функций сетевой связи, устойчивой к задержкам.Архитектура VANET показана на рис. 1.

Схема ПДН является дополнительной схемой предотвращения дорожно-транспортных происшествий. Действия схемы RAP зависят от некоторых механизмов, которые предоставляют информацию о возможности возникновения дорожно-транспортного происшествия. В нашей предыдущей работе [19] Механизм прогнозирования чрезвычайных ситуаций (ESPM) выполняет прогнозирование чрезвычайной ситуации (например, дорожно-транспортное происшествие) на автомагистралях и сообщает об этом ближайшему RSU. На основе этой прогнозной информации схема RAP может инициировать процесс предотвращения.Перед тем, как приступить к профилактике, необходимо ответить на некоторые вопросы:

Когда создавать EWM и кто будет создавать EWM?
Какова структура EWM?
Как распространить EWM на автомобили в HRZ?

Схема RAP решает указанные выше вопросы и предлагает следующие возможности: Во-первых, на основе успешного прогнозирования аварийной ситуации заранее с использованием протокола, такого как ESPM, RSU генерирует аварийное предупреждающее сообщение (EWM).Во-вторых, структура EWM состоит из такой информации, как (i) идентификатор EWM (ii) идентификатор источника (RSU) (iii) идентификатор транспортного средства (iv) местоположение аварийного транспортного средства (v) скорость транспортного средства и (vi) движение направление движения автомобиля. Наконец, EWM мгновенно распространяется на все транспортные средства с высоким фактором риска (RF), путешествующие в зоне высокого риска (HRZ). Эти автомобили перемещаются как в пределах, так и за пределами зоны действия RSU (расширение зоны покрытия RSU с помощью структуры VBN). Предположим, что если автомобили получают EWM, они принимают необходимые решения, такие как снижение скорости, изменение полосы движения, съезд и выбор альтернативных маршрутов [20].Система и водитель транспортного средства должны взаимодействовать с коротким временем реакции для успешного предотвращения аварий [21]. Роль водителя в предотвращении дорожно-транспортных происшествий жизненно важна. Время реакции водителя для регулировки ускорения или замедления сильно зависит от возмущений и вероятности прерывания движения [22, 23]. Из литературы известно, что динамизм транспортного потока влияет на поведение водителя. Кроме того, вероятность прерывания трафика может сделать поток трафика стабильным [24].Экономию топлива можно оптимизировать с помощью таких приложений, как система оптимизации экономии топлива (FEOS), которая помогает водителю сократить расход топлива во время ускорений и замедлений [25, 26, 27].

Производительность схемы RAP тестируется с помощью моделирования в Network Simulator (NS-2). Результаты моделирования показывают, что схема RAP является многообещающей для повышения производительности за счет распространения EWM на транспортные средства для предотвращения дорожно-транспортных происшествий на шоссе.

Кроме того, документ организован следующим образом: в разделе 2 поясняется предыстория, в разделе 3 освещается соответствующая система, дизайн и методология RAP обсуждаются в разделе 4, разделе 5 и разделе 6 объясняются настройки и результаты моделирования соответственно, наконец, раздел 7 заключает.

Предпосылки

В последние годы огромное значение придается интеллектуальной транспортной системе (ИТС) для безопасного, эффективного и комфортного путешествия [28]. ИТС очень важна для социального и экономического развития наций. Автоматизированная система автомагистралей (AHS), транспортные средства повышенной безопасности (ASV) и интеграция инфраструктуры транспортных средств (VII) делают транспортную систему очень интеллектуальной [1].

VANET — это разновидность мобильной специализированной сети (MANET), которая отличается только перемещением автомобильных узлов.Движение транспортных средств основано на правилах дорожного движения и дорожного движения. Следовательно, в VANET движение транспортных средств является регулярным [29]. В VANET для передачи данных или сообщений используются три типа связи, такие как от транспортного средства к транспортному средству (V2V), от транспортного средства к инфраструктуре (V2I) и от инфраструктуры к инфраструктуре (I2I) [11, 30, 31, 32, 33, 34] . Связь V2V выполняется с использованием выделенной связи на короткие расстояния (DSRC), связь V2I выполняется с использованием IEEE 802.11p, а связь I2I выполняется с использованием IEEE 802.3u.

В VANET, если не предусмотрены надлежащие механизмы пересылки сообщений и сети, это может привести к большему количеству конфликтов пакетов, что приведет к снижению пропускной способности из-за проблемы широковещательного шторма [33, 35]. Односкачковое вещание может увеличить задержку. Следовательно, требуется протокол многозвенного вещания. Протокол многозвенного вещания требуется для транспортных средств или приложений безопасности дорожного движения в VANET [11]. Успешное распространение многозвенных предупреждающих сообщений за пределы диапазона передачи транспортного средства сталкивается с тремя основными проблемами, такими как проблема широковещательного шторма, серьезные помехи существующим периодическим односкачковым сообщениям безопасности и проблема скрытых узлов [36].

Большинство современных транспортных средств (предположительно автомобилей) оснащены интеллектуальной системой датчиков, глобальной системой позиционирования (GPS) и приемопередатчиками для передачи и приема сигналов [1, 37]. Транспортное средство, находящееся ближе к зоне происшествия, получает экстренные сообщения и реагирует в зависимости от ситуации, либо снижая скорость, либо меняя полосу движения. Транспортные средства, находящиеся далеко от зоны аварии, имеют более высокую вероятность получения аварийных сообщений и могут принимать такие решения, как объезд или выбор альтернативных маршрутов [38].

Автомобильная магистральная сеть (VBN) — это структура VANET [39], которая использует придорожные устройства и транспортные средства в качестве членов сети. Структура VBN разработана на основе Mobile Backbone Network (MBN) с учетом движения транспортных средств по линейной автомагистрали [40]. Организация VBN показана на рис. 2.

В VBN определенные транспортные средства динамически выбираются в качестве узлов ретрансляции (RN), чтобы действовать как базовая станция. Эти ретрансляционные узлы используются как магистральные узлы пересылки в течение определенного периода времени [20, 41].В случае, если ретрансляционный узел обнаруживает отказ тракта или линии связи (потеря сигналов), то ретрансляционный узел может выбрать альтернативный путь с другим набором промежуточных узлов для распространения сообщений с предупреждением о чрезвычайных ситуациях [42–46]. действовать как ретрансляционный узел, когда он находится в пределах определенного предела расстояния от придорожного устройства. Как только транспортное средство уходит из зоны покрытия придорожного блока, новое транспортное средство, расположенное ближе к RSU, будет переизбрано как RN. Процедура выбора RN объясняется в разделе «Выбор релейного узла (RN)».

Использование структуры VBN имеет несколько преимуществ: (i) сокращение расстояния SD (ii) уменьшение сквозной задержки, (iii) увеличение количества уведомлений EWM, (iv) расширение зоны покрытия придорожного устройства. и (v) сокращение количества требуемых RSU. Это экспериментируется при моделировании, и подробное обсуждение представлено в разделах настройки и результатов моделирования, а также в разделах обсуждения.

Основанная на индийских четырехполосных автомагистралях, автомагистраль, рассматриваемая в этой статье, состоит из четырех полос, по две в каждом направлении с разделителем, и соответствует индийской транспортной системе (левостороннее движение).Эти полосы фиксированы с минимальным ограничением скорости 60 км / ч и максимальным ограничением скорости 90 км / ч [47]. Если автомобиль движется со скоростью 60 км / ч, то он находится в зоне действия RSU (500 метров) в течение 30 секунд. Напротив, если автомобиль движется со скоростью 90 км / ч, то в зоне действия RSU он перемещается всего за 19,8 секунды. В нашей предыдущей работе [19] предполагается, что четырехполосное шоссе оснащено датчиками и образует четырехполосную сеть датчиков (FLSG). Зона действия датчика составляет 6 метров, и транспортное средство находится в этой области в течение 240 мс, если оно движется со скоростью 60 км / ч.В связи с этим периодический таймер установлен на минимальное значение 100 мс для большинства действий управления схемы RAP.

Связанные работы

Цзюньлян Лю и др. [13] предложили механизм своевременной доставки предупреждений для VANET с использованием IEEE 802.11p. Этот механизм основан на соглашении получателя о стратегиях пересылки в двумерных транспортных сетях. Результаты моделирования показывают, что количество коллизий меньше, а показатели надежности и задержки выше для распространения предупреждающих сообщений, преобладающих над проблемой широковещательного шторма.

Celimuge Wu et al [15] предложили протокол BackBone BRoadcast (BBBR) для распространения данных в VANET с динамическим выбором магистрали. Этот протокол сокращает время конкуренции MAC на каждом узле с высокой степенью распространения данных. Как теоретические, так и результаты моделирования показывают, что пропускная способность и задержка улучшаются.

Ижак Рубин и др. [20] предложили систему для передачи критически важных сообщений общественной безопасности. В этой системе RSU на шоссе передает важные сообщения безопасности транспортным средствам, находящимся поблизости, и транспортным средствам, находящимся поблизости, с помощью VBN.Авторы использовали автомобильную схему доступа множественного доступа с контролем несущей / предотвращения коллизий (CSMA / CA) и пространственное повторное использование множественного доступа с временным разделением (TDMA) для имитации системы. Эта система пересылает сообщения с высокой пропускной способностью и низкой сквозной задержкой.

Мухаммад Авайс Джавед и др. [36] предложили протокол многозвенного вещания для уведомления о чрезвычайных ситуациях на шоссе VANET. В этом документе делается попытка преодолеть широковещательный шторм, серьезные помехи и проблемы со скрытыми узлами. Результаты моделирования показывают, что этот протокол работает лучше с точки зрения количества многозвенных передач и задержки распространения.

Ижак Рубин и др. [35] предложили алгоритм выбора на основе полосы движения (LBE) для выбора узла ретрансляции с использованием структуры VBN в магистрали VANET. В этой статье основное внимание уделяется оптимальному выбору ретрансляционных узлов. В этом документе также предлагается алгоритм групповых выборов (GBE), который используется в случае, если информация о проживании в переулке не используется. Результаты моделирования аналитических выражений показывают, что эти алгоритмы лучше работают для большего количества полос движения с различной плотностью движения транспортных средств.

Xing Fan и др. [37] предложили схему многозвенного вещания с помощью RSU.Эта схема обеспечивает мгновенное распространение экстренного сообщения. Авторы заявляют, что пропускная способность и использование сети в этой схеме лучше, независимо от количества транспортных средств.

Франческа Куомо и др. [39] предложили протокол для схемы распространения с использованием структуры VANET, называемой VBN, для достижения высокой пропускной способности. Авторы представили аналитический и имитационный анализ с использованием протокола IEEE 802.11p CSMA / CA MAC. Протокол обеспечивает высокую пропускную способность и низкую сквозную задержку.Этот подход применяется к линейной автомагистрали, и его необходимо расширить для двухмерных систем автомагистралей.

Sok-Ian Sou и др. [48] предложили систему, которая позволяет количественно оценить улучшение возможности соединения VANET на автомагистралях с развертыванием минимального количества RSU. Авторы дополнительно исследовали производительность маршрутизации для приложений безопасности на основе широковещательной передачи. И аналитическое, и моделирование выполняются для сравнения производительности с точки зрения задержки. В этой статье рассматривается только линейная магистраль и планируется рассмотреть двумерную магистраль в качестве будущей работы.

Пьерпаоло Сальво и др. [49] предложили алгоритм пересылки, который расширяет зону покрытия RSU для городских структур. Авторы объяснили ограничение охвата RSU односкачковой связью. Они также придают большое значение многозвенной связи и связи между транспортными средствами для расширения зоны действия RSU. Расширение сделано примерно в 20 раз больше, чем первоначальная зона покрытия RSU, и было замечено, что только несколько транспортных средств не достигаются с помощью сообщения безопасности. Было учтено только несколько сценариев, и необходимо учитывать множество динамических сценариев.

Jung-Chun Kao и др. [50] предложили протокол WO-RANC для увеличения покрытия и производительности IEEE 802.11p. WO-RANC — это протокол ARQ, который использует управляемую ретранслятором и основанную на работе гибкую ретрансляцию в широком смысле. Улучшение покрытия и производительности основано на узлах ретрансляции, которые будут пересылать и доставлять сообщение от имени узла-источника. Моделирование показывает, что WO-RANC лучше, чем IEEE 802.11p с точки зрения пропускной способности и сквозной задержки для многих расстояний от источника до пункта назначения.

Кацухиро Наито и др. [51] высказались о расширении охвата RSU за счет совместной передачи OFDM. В этом документе предлагается механизм расширения диапазона для RSU в сетях ITS. Результаты моделирования показывают, что этот механизм расширяет диапазон RSU и обеспечивает высокую пропускную способность без ухудшения характеристик.

Юань Яо и др. [52] предложили систему для анализа производительности и надежности критически важного для безопасности вещания IEEE 802.11p на канале управления (CCH) в Highway VANET. В этой статье авторы предложили для анализа две модели цепей Маркова.Результаты анализа и моделирования показывают, что задержка, скорость приема пакетов и вероятность столкновения лучше для транспортных средств различной плотности.

Бехнам Хассанабади и Шахрох Валаи [53] предложили систему надежной периодической передачи сообщений безопасности в VANET. Эта система использует алгоритм сетевого кодирования и обеспечивает надежность небольших сообщений безопасности с низкими накладными расходами. Результаты анализов и моделирования показывают, что производительность этой системы выше по сравнению с предыдущими схемами.Эта конструкция может быть интегрирована с архитектурой беспроводного доступа в автомобильной среде (WAVE).

Barłomiej Błaszczyszyn et al [54] предложили систему для максимального увеличения пропускной способности линейной магистрали VANET. Авторы разработали две модели на основе отношения сигнал / шум (SINR). Эта система играет важную роль в достижении максимальной пропускной способности за счет оптимизации диапазона передачи. Таким образом повышается производительность сети.

Faika Hoque и Sungoh Kwon [55] предложили эффективную схему пересылки предупреждающих сообщений, чтобы избежать коллизий.Предлагается многозвенная связь V2V и метод двустороннего интеллектуального вещания. Этот подход пытается избежать дублирования предупреждающих сообщений и конкурирует с сообщениями, не являющимися аварийными. Результаты моделирования показывают, что аварийность сзади снижается на 70%. Дальнейшая сквозная задержка уменьшается на 55%.

Цзявэй Хуанг и др. [56] предложили пересылку на основе плотности транспортных средств (VDF): многозвенный протокол на основе IEEE 802.11p в VANET для распространения экстренных сообщений. Результаты моделирования показывают, что производительность VDF в случае сквозной задержки в зависимости от плотности транспортных средств улучшается.

Jae-In Choi и др. [57] предложили виртуальную схему P-Persistence с виртуальными временными интервалами в VANET для эффективного и надежного распространения аварийных сообщений. Эта схема гарантирует, что самые дальние транспортные средства получат экстренное сообщение. Результаты моделирования показывают, что производительность этой схемы лучше с точки зрения сквозной задержки, коэффициента коллизий и накладных расходов сети по сравнению с плотностью и распределением транспортных средств.

Hayder Salman Dawood и YumingWang [58] предложили эффективную схему широковещательной передачи для экстренных сообщений в VANET.Область ближе к разбившемуся транспортному средству рассматривается как зона риска (RZ), и аварийное сообщение немедленно передается транспортным средствам в RZ с помощью ретрансляционных узлов. Результаты показывают, что производительность этого протокола лучше с точки зрения задержки RZ (RZL) и заголовка маяков (BCO) по сравнению с плотностью транспортных средств.

Чаккафонг Сутхапутчакун и др. [59] предложили протокол широковещательной передачи на основе трехкратного разбиения на черные пакеты (3P3B): многозвенный протокол широковещательной передачи для критичного по времени распространения сообщений о чрезвычайных ситуациях в сети VANET.Протокол использует технологию IEEE 802.11p для связи. Протокол 3P3B обеспечивает быстрое и надежное распространение сообщений о чрезвычайных ситуациях за счет сокращения времени доступа к каналу и уменьшения дрожания во время конфликта. Результаты показывают, что этот протокол обеспечивает лучшую производительность с точки зрения скорости распространения сообщений, задержки связи и коэффициента доставки пакетов.

Из приведенных выше работ стало известно, что (i) многозвенная радиовещание с ретрансляционными узлами в структуре VBN на магистрали VANET улучшит характеристики распространения критических по времени сообщений с предупреждениями о чрезвычайных ситуациях.(ii) Расширение зоны покрытия RSU улучшает процент уведомлений и сквозную задержку. (iii) За счет увеличения зоны покрытия количество требуемых RSU сводится к минимуму. (iv) Повышена надежность вещания EWM. (v) Обеспечен прием EWM самыми дальними транспортными средствами. Следовательно, в схеме RAP структура VBN используется для расширения покрытия, и делаются попытки улучшить производительность распространения EWM с точки зрения процента уведомлений, сквозной задержки и уменьшения количества RSU.

RAP: Дизайн и методология

Предлагаемая схема предотвращения дорожно-транспортных происшествий (RAP) предназначена для предотвращения дорожно-транспортных происшествий на четырехполосных скоростных автомагистралях Индии. Общая структура схемы RAP представлена на рис. 3.

Доказано [60], что если водитель транспортного средства заранее уведомлен о происшествии, то водитель может принять меры предосторожности, чтобы предотвратить дорожно-транспортное происшествие. Из нашей предыдущей работы [19] известно, что если заранее спрогнозировать возможность ДТП, то будет проще провести профилактику.

Проектирование схемы RAP состоит из четырех этапов, таких как (i) этап построения отчета о прогнозировании (PR) (ii) этап создания аварийного предупреждающего сообщения (EWM), (iii) этап формирования автомобильной магистральной сети (VBN) и (iv) этап распространения EWM . Псевдокод схемы RAP представлен в следующем разделе. В схеме RAP RSU создает отчет о прогнозировании (PR) на основе данных отчета об аномальном состоянии (SR) и потока трафика (TF). Как только отчет PR обнаруживается как ненормальный, RSU генерирует EWM.RSU формирует структуру VBN и распространяет EWM на автомобили в зоне высокого риска (HRZ) и на автомобили с высоким фактором риска.

Псевдокод RAP

Определения :

EWM: Сообщение об аварийной ситуации
VID: Идентификатор транспортного средства
VPos: Положение транспортного средства
VSp: Скорость транспортного средства
YR: Присутствие транспортного средства в рысканье

Vpres ID: Уникальный идентификатор EWM
VDir: Направление транспортного средства
SID: Идентификатор источника (т.е. идентификатор RSU
SR: Отчет о состоянии
TF: Отчет о потоке трафика
Отчет прогнозирования
TD _val: Значение направления движения
H-RN: Home — Relay Node
F-RN: Foreign — Relay Node
RSU-SR reg: SR Регистр TF в RSU
RSU-regreg: Регистр TF в RSU
Регистр RSU-EWM: Регистр EWM в RSU
Регистр RSU-VBN: Регистр VBN в RSU
HRZ 928 85: Зона высокого риска — регистр
MRZ: Зона среднего риска — регистр
LRZ: Зона низкого риска — регистр
NRZ: Зона без риска — регистр
RF: Фактор риска (низкий = 0, высокий = 3)
RP: Приоритет приема (низкий = 1, высокий = 2)

I.Фаза строительства PR:

Модуль 1: (Модуль SR-отчетности)

1. Спать, пока не истечет срок действия SRR_timer .
1. 1. Для каждого транспортного средства (VID) на участке дороги выполните:
  1. 1. Считайте VSp, Vpos и YR с автомобилей.
  2. 2. Построить SR.
  3. 3. Сохраните SR с VID в регистре RSU-SR.
  4. 4. Возвращение.

Модуль 2: (Модуль отчетности TF)

1. Спать до истечения срока действия TFR_timer
1. 1.Для каждого датчика _и в ДУТ выполните:
  1. 1. Получите Впрес.
  2. 2. Если (Vпрес _t -Vpres _t-1) = 0 для датчика _i.
    1. 1. Установите TF как 1.
    2. Остальное
    3. 1. Установите TF как 0.
  3. 3. Сохраните TF withSID в регистре RSU-TF _.
  4. 4. Возвращение.

Модуль 3: (Строительный модуль PR)

Подмодуль 1: (PR-конструкция на основе SR)

1.Спите, пока не истечет срок действия PRC1_timer
1. 1. Для каждого VID в регистре RSU-SR выполните:
  1. 1. Получить SR.
  2. 2. Если ((VSp _t —VSp _t-1> 30 км / ч.) Или (VSp _t-1 —VSp _t <30 км / ч.) Или (Vpos _t —Vpos _t-1 = 0) или (YR _t —YR _t-1> 30 градусов) или (YR _t-1 —YR _t <30 градусов)), затем
    1. 1. Установите PR как ненормальный.
    2. 2. Хранить ПР в РГУ-ПР рег.
    3. 3. Возвращение.

Подмодуль 2: (конструкция PR на основе TF)

1. Спать до истечения PRC2_timer
1. 1. Для каждого SID в регистре RSU-TF выполните:
  1. 1. Получить TF.
  2. 2. Если (TF _t = TF _t-1) для того же SID, то
    1. 1. Установите PR как ненормальный.
    2. 2. Хранить ПР в РГУ-ПР рег.
    3. 3. Возвращение.

II.Фаза создания EWM:

1. Спать, пока не истечет GEN_timer (скажем, 100 мс)
1. 1. Получить PR из рег. RSU-PR.
2. 2. Если PR ненормальный.
  1. 1. Создайте EWM с идентификатором EWM, SID, VID, VPos, VSp и VDir.
  2. 2. Сохраните EWM в рег.
  3. 3. Возвращение.

III. Фаза формирования VBN:

Модуль 1: (Выбор автомобиля)

Подмодуль 1: (Выбор автомобилей в зоне действия RSU)

1.Спать, пока не истечет VBN_timer (скажем, 100 мс)
1. 1. Для каждого транспортного средства в зоне действия RSU выполните:
  1. 1. Если автомобиль попадает в зону действия RSU:
    1. 1. Проверьте VID в рег. RSU-SR.
      1. 1. Если VID отсутствует в регистре RSU-SR.
        1. Добавить VID автомобиля в рег. РСУ-ВБН.
    Иначе Если автомобиль уезжает из зоны действия RSU:
    1. 1. Удалить VID автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  2. 2.Выберите VID в регистре RSU-VBN, чтобы он действовал как H-RN.
    1. 1. Вызов алгоритма выбора RN.
2. 2. Возвращение.

Подмодуль 2: (Выбор автомобилей вне зоны действия RSU)

1. Спать, пока не истечет VBN_timer (скажем, 100 мс)
1. 1. Для каждого автомобиля вне зоны действия RSU выполните:
  1. 1. Если автомобиль входит в зону действия Иностранного РСУ.
    1. 1. Проверьте VID в рег. F-RSU-SR.
      1. 1. Если VID отсутствует в регистре F-RSU-SR.
        1. Добавить VID автомобиля в рег. F-RSU-SR.
    Иначе Если автомобиль уезжает из зоны действия RSU.
    1. 1. Удалить VID автомобиля из рег. F-RSU-SR.
  2. 2. Обновить содержимое регистра F-RSU-SR с помощью регистра RSU-VBN.
  3. 3. Выберите VID в регистре RSU-VBN, чтобы он действовал как F-RN.
    1. 3. Вызов алгоритма выбора RN.
2.Возвращение.

Модуль 2: (Выбор RN)

1. Спать до VBN_ timer (скажем, до истечения 100 мс)
1. 1. Для каждого транспортного средства в пределах RSU выполните:
  1. 1. Получить ВСП автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  2. 2. Получить ВПО автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  3. 3. Если VSp (VID) <60 км / ч и VPos (VID) находится в пределах 20 метров от границы покрытия.
    1. 1. Выберите VID как H-RN.
2. 2.Для каждого транспортного средства вне зоны действия RSU выполните:
  1. 1. Получить ВСП автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  2. 2. Получить ВПО автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  3. 3. Если VSp (VID) <60 км / ч и VPos (VID) находится в пределах 20 метров от границы покрытия:
    1. 1. Выберите VID как F-RN.
    2. 2. Возвращение.

IV. Этап распространения EWM:

Модуль 1: (Идентификация RZ)

1.Спать, пока не истечет DISMN_timer (скажем, 100 мс).
1. 1. Для каждого транспортного средства в зоне действия RSU выполните:
  1. 1. Получить ВПО автомобиля из рег. РСУ-ВБН.
  2. 2. Если VPos находится в диапазоне от 0 до 200 метров от RSU.
    1. 1. Добавьте VID в HRZ-R.
    Иначе, если VPos находится в диапазоне от 201 до 300 метров от RSU.
    1. 1. Добавьте VID в МСЗ-R.
    Иначе, если VPos находится в диапазоне от 301 до 500 метров от RSU.
    1. 1.Добавьте VID в LRZ-R.
    Другое
    1. 1. Добавьте VID в NRZ-R.
2. 2. Возвращение.

Модуль 2: (Идентификация TD)

1. Спать, пока не истечет DISMN_timer (скажем, 100 мс).
1. 1. Для каждого VID в регистре РСУ-ВБН:
  1. 1. Получите VPos _t и VPos _t-1 из регистра RSU-VBN _.
  2. 2. Вычислить TD _{val =} VPos _t —VPos _t-1.
  3. 3. Если TD _{значение} больше нуля.
    1. 1. Добавьте VID к HRZ.
    Другое
    1. 1. Добавьте VID в MRZ или LRZ.
  4. 4. Возвращение.

Модуль 3: (RF Assignment)

1. Спать, пока не истечет DISMN_timer (скажем, 100 мс).
1. 1. Для каждого VID в регистре RSU-VBN выполните:
  1. 1. Если VID находится в HRZ.
    1. 1. Установите RF (VID) = 3.
    Else Если VID находится в MRZ.
    1. 1. Установите RF (VID) = 2.
    Else Если VID находится в LRZ.
    1. 1. Установите RF (VID) = 1.
    Остальное.
    1. 1. Установите RF (VID) = 0.
2. 2. Возвращение.

Модуль 4: (Приоритизация EWM)

1. Спать, пока не истечет DISMN_timer (скажем, 100 мс).
1. 1. Если RF> = 2.
  1. 1. Установите RP (VID) = 2.
  Другое
  1. 1. Установите RP (VID) = 1.
2. 2. Для каждого VID в регистре РСУ-ВБН выполните:
  1. 1. Если RP (VID) = 2.
    1. 1. Считайте EWM из рег.
    2. 2. Выполните мгновенное распространение EWM на автомобили.
3. 3. Возвращение.

Отчет о прогнозировании (PR) Этап строительства

Этот этап используется для построения отчета о прогнозировании (PR) и состоит из трех модулей, таких как модуль отчетов SR, модуль отчетов TF и конструктивный модуль.Псевдокод этих модулей представлен в псевдокоде раздела RAP.

В модуле отчетов SR по истечении таймера SRR (100 миллисекунд) RSU будет считывать скорость (VSp), положение (VPos) и скорость рыскания (YR) транспортных средств, находящихся под его управлением. Этот модуль создает отчет о состоянии (SR) вместе с соответствующим идентификатором транспортного средства (VID) и сохраняет его в регистре RSU-SR, как показано в таблицах 1 и 2. Движение транспортных средств и их состояние для двух временных интервалов (t и t + 1 ) показано в таблицах 1 и 2 соответственно.

Из таблиц 1 и 2 можно заметить, что транспортное средство 9397 перемещается примерно на 1,8 метра (т.е. 151,8–151) за 100 мс при скорости движения 65 км / ч. Таймер установлен на 25000 мс, потому что это среднее время, в течение которого транспортное средство проезжает в 500-метровом покрытии RSU (обсуждается в разделе, посвященном этапу формирования магистральной сети транспортного средства (VBN)).

Сегменты шоссе оснащены датчиками, как описано в нашей предыдущей работе [19]. Модуль отчетов TF периодически получает данные о присутствии автомобиля (Vpres) от этих датчиков.Значение таймера TFR зафиксировано как 240 миллисекунд. Это значение таймера фиксируется на основе максимального времени, в течение которого транспортное средство должно находиться в зоне датчика FLSG. То есть, если транспортное средство движется со скоростью (считается минимальная скорость) 60 км / ч, то оно будет присутствовать в зоне действия датчика (6 метров) в течение 240 мс. Если разница в Vpres для двух непрерывных временных интервалов равна нулю, тогда данные о потоке трафика (TF) для конкретного датчика устанавливаются как 1. Аналогичным образом данные TF указываются для всех датчиков и сохраняются вместе с идентификатором датчика ( SID) в регистре RSU-TF, как показано в таблицах 3 и 4.

В таблицах 3 и 4 отмечено, что датчики (2,1) и (2,2) имеют одинаковые данные TF «1». Это сигнализирует о ненормальной ситуации.

Рядом с модулем отчетов о транспортных потоках находится строительный модуль, который разделен на два субмодуля. Во-первых, построение отчета с прогнозированием выполняется на основе отчета о состоянии транспортных средств один раз в каждые 100 миллисекунд (т.е. таймер PRC1). Этот модуль извлекает отчет о состоянии для каждого автомобиля из регистра RSU-SR. Как было показано в нашей предыдущей работе [19], он устанавливает отчеты о прогнозировании как ненормальные, если возникает любой из следующих случаев:

Случай 1. Скорость автомобиля в двух непрерывных временных интервалах изменяется на 30 км / ч.
Случай 2: Положение автомобиля остается неизменным в двух непрерывных временных интервалах.
Случай 3: изменение скорости рыскания транспортного средства в двух непрерывных временных интервалах варьируется на 30 градусов.

Во-вторых, построение отчета с прогнозированием выполняется на основе данных потока трафика каждые 480 миллисекунд (т.е. таймер PRC2). Если данные о потоке трафика для набора датчиков (SID) остаются равными 1 в течение двух непрерывных временных интервалов, то этот модуль устанавливает прогнозный отчет как ненормальный.Статус отчета о прогнозировании сохраняется в регистре RSU-PR, как показано в таблице 5.

Отчет с прогнозом строится для каждых 100 мсек. Но таймер PRC2 во втором подмодуле установлен на 480 мс. Следовательно, построение отчета о прогнозировании выполняется на основе отчета о состоянии. Как только таймер PRC1 истекает, построение отчета о прогнозировании выполняется на основе TF, аналогично, когда истекает таймер PRC2 (почти равный 5 временным интервалам PRC1). Запись «1» в регистре RSU-PR указывает на ненормальную ситуацию.

Сообщение об аварийной ситуации (EWM) Фаза генерации

Этот этап играет важную роль в создании EWM на основе этапа построения прогнозного отчета. Этот модуль извлекает статус отчета о прогнозировании из регистра RSU-PR по истечении таймера GEN (100 мс). Что касается псевдокода раздела RAP, если статус PR является ненормальным, то придорожный блок создает EWM. Структура EWM указана на рис. 4.

EWM состоит из: EWM ID, который используется в качестве уникального идентификатора EWM, чтобы избежать дублирования, идентификатор источника используется для идентификации RSU, который генерирует EWM, идентификатор транспортного средства используется для идентификации автомобиля, вызвавшего аварийную ситуацию, Position является географическим положением транспортное средство, вычисленное с помощью GPS, скорость — это текущая скорость транспортного средства, измеренная датчиком скорости, а направление — это направление движения транспортного средства, вычисленное с использованием двух непрерывных данных о местоположении.

Фаза формирования автомобильной магистральной сети (VBN)

Каждый раз, когда придорожный блок прогнозирует отклонение от нормы на участке шоссе, трансляция EWM происходит в два этапа. Во-первых, придорожное устройство транслирует EWM на все автомобили в зоне покрытия и на находящиеся рядом придорожные устройства. Во-вторых, находящиеся рядом придорожные устройства распространяют EWM на автомобили в их соответствующей зоне покрытия. Хорошо известно, что EWM нужно доставить вовремя для предотвращения дорожно-транспортных происшествий.Рассмотрим второй шаг, на котором сквозная задержка будет меньше, потому что EWM должен пройти большое расстояние, чтобы достичь пункта назначения, как показано на рис. 5. Из-за этой проблемы вводится структура VBN, где EMW должен пройти меньшее расстояние, как показано на рис. 6.

Распространение EWM может быть выполнено двумя способами. Во-первых, EWM может распространяться без узлов ретрансляции VBN. Во-вторых, EWM распространяется на транспортное средство назначения с помощью ретрансляционных узлов VBN. В первом случае для достижения конкретного транспортного средства, как показано на рис. 5, расстояние S-D составляет 550 метров.Позже, расстояние S-D составляет 300 метров, как показано на рис. 6. Путем сравнения двух методов было обнаружено, что использование структуры VBN определенно уменьшит расстояние S-D. Расстояние S-D в основном сокращается за счет структуры VBN из-за расширения зоны покрытия RSU. EWM — это критичное по времени аварийное сообщение, которое должно быть доставлено в короткие сроки. Следовательно, первый метод не подходит, и здесь принят второй метод, использующий структуру VBN. Методы, обсуждаемые в соответствующем рабочем разделе, показывают, что распространение данных с использованием структуры VBN дает высокий уровень уведомлений и низкую сквозную задержку.

Целью создания VBN является расширение зоны покрытия придорожного устройства и, как следствие, уменьшение расстояния S-D для большинства транспортных средств и, в свою очередь, уменьшение количества требуемых придорожных устройств. Независимо от широковещательной рассылки EWM, структура VBN создается динамически каждые 100 миллисекунд (таймер VBN). Структура VBN обновляется за счет освобождения места для прибывающих транспортных средств и отмены исходящих транспортных средств. Фаза формирования VBN состоит из двух модулей: модуля выбора транспортного средства и модуля выбора релейного узла, и эти модули обсуждаются в следующих разделах.

Выбор автомобиля.

Этот модуль выбора автомобилей используется для выбора участвующих автомобилей в структуре VBN. Этот модуль дополнительно разделен на два субмодуля для выбора транспортных средств для участия в структуре VBN. В первом подмодуле автомобили, входящие в зону покрытия RSU, выбираются для участия в структуре VBN. Как только автомобиль попадает в зону покрытия, его идентификатор (VID) проверяется в регистре RSU-SR. Если VID не найден в регистре RSU-SR, он добавляется в регистр RSU-VBN.Если транспортное средство покидает зону покрытия придорожного агрегата, соответствующий VID удаляется из регистра RSU-VBN. Этот процесс повторяется каждые 100 мс (т. Е. Таймер VBN истекает).

Во втором подмодуле для участия в структуре VBN выбираются транспортные средства, находящиеся за пределами зоны покрытия придорожной единицы. Подобно первому модулю, входящие и выезжающие транспортные средства будут регистрироваться в соседнем (или) внешнем регистре RSU-SR (то есть регистре F-RSU-SR). По истечении таймера VBN (100 мс) этот модуль обновляет содержимое внешнего регистра RSU-SR регистром RSU-VBN.Таким образом, в реестре RSU-VBN будет содержаться подробная информация обо всех транспортных средствах, участвующих (как внутри, так и за пределами зоны покрытия придорожного подразделения) в структуре VBN.

Структура VBN будет завершена только в том случае, если определенные участвующие транспортные средства будут выбраны в качестве узлов ретрансляции (RN). Эти ретрансляционные узлы используются для пересылки EWM к транспортным средствам в зоне покрытия придорожного блока и ретрансляционным узлам за пределами зоны действия RSU с использованием многозвенной связи. Любое нарушение со стороны RN в процессе пересылки может привести к отказу всей системы.Следовательно, алгоритм выбора узла ретрансляции должен быть очень эффективным.

Выбор узла реле (RN).

В схеме RAP выбираются два типа ретрансляционных узлов (i) ретрансляционные узлы, которые принадлежат исходному дорожному блоку или домашнему RSU, называемому Home RN (H-RN), и (ii) ретрансляционные узлы, которые принадлежат ближнему RSU или иностранные RSU, называемые иностранными RN (F-RN). В существующих алгоритмах узлы реле выбираются на основе скорости и расстояния между транспортным средством и RSU. Но в схеме RAP узлы ретрансляции выбираются на основе таких критериев, как скорость и положение транспортного средства по отношению к границе покрытия дорожного блока.

Первый критерий выбран потому, что медленно движущееся транспортное средство будет находиться в зоне действия придорожной единицы дольше, чем быстро движущееся транспортное средство. То есть время жизни медленно движущегося транспортного средства в зоне покрытия больше, чем у других транспортных средств. Был выбран второй критерий, потому что, если расстояние между H-RN и F-RN меньше, то может быть достигнуто эффективное распространение EWM. По истечении таймера VBN (100 мс) этот модуль извлекает скорость и положение транспортных средств из регистра RSU-VBN.Как показано на рис. 7, если скорость транспортного средства меньше 60 км / ч и положение транспортного средства находится в пределах от 0 до 20 метров или от 480 до 500 метров, то это транспортное средство будет выбрано как H-RN.

Аналогичным образом, если скорость транспортного средства меньше 60 км / ч и положение транспортного средства находится в пределах от -20 до 0 или от 500 до 520 метров, то транспортное средство выбирается как F-RN, как показано в таблице. 6. Транспортные средства 1020 и 5007 выбраны как H-RN, а транспортные средства 8496 и 2129 выбраны как F-RN, потому что эти транспортные средства удовлетворяют критерию выбора RN.

EWM Этап распространения

Основная цель этого этапа — немедленно доставить EWM для всех транспортных средств, находящихся ближе и дальше от места возможной аварии (PAS), называемого зоной риска (RZ). Псевдокод этого модуля представлен в псевдокоде раздела RAP. Высокий приоритет следует отдавать транспортным средствам, движущимся в сторону PAS, а не транспортным средствам, движущимся далеко от PAS. Этот этап состоит из четырех модулей, таких как (i) модуль идентификации зоны риска (RZ) (ii) модуль идентификации направления движения (TD) (iii) модуль назначения факторов риска (RF) и (iv) модуль приоритезации EWM.Таймер распространения (DISMN) на этом этапе установлен на 100 мс для всех контрольных действий.

Идентификация зоны риска (RZ).

Зона риска (RZ) состоит из: (i) возможных транспортных средств, вовлеченных в аварию (ii) окружающих или обычных транспортных средств и (iii) источника на обочине дороги. В схеме RAP зона риска подразделяется на четыре типа: зона высокого риска (HRZ), зона среднего риска (MRZ), зона низкого риска (LRZ) и зона без риска (NRZ), как показано на рис. 8.

Этот модуль группирует транспортные средства (VID) структуры VBN в зоны риска на основе положения (Vpos) транспортного средства, полученного из регистра RSU-VBN.Зона повышенного риска — это зона, в которой окружающие или обычные транспортные средства находятся намного ближе к транспортным средствам, которые могут попасть в аварию (в PAS). Как показано на рис. 9, диапазон зоны высокого риска зафиксирован от 0 до 200 метров. Зона низкого риска состоит из транспортных средств, наиболее удаленных или удаленных от PAS. Диапазон зоны низкого риска установлен от 301 до 500 метров. Зона среднего риска находится между зоной высокого и низкого риска, и расстояние от PAS фиксировано от 201 до 300 метров. Зона без риска — зона за пределами 500 метров от места возможного происшествия.

EWM следует немедленно доставить к транспортным средствам в зоне повышенного риска, так как эти транспортные средства должны немедленно отреагировать либо замедлением, либо выполнением смены полосы движения. Рядом с зоной высокого риска доставка EWM должна осуществляться к транспортным средствам в зоне среднего риска, а затем к транспортным средствам в зоне низкого риска, поскольку эти транспортные средства должны принять решение либо объехать, либо выбрать альтернативные маршруты для движения.

Идентификация направления движения (TD).

Этот модуль определяет направление движения транспортного средства на основе уравнения (1).Направление движения транспортного средства очень важно для определения факторов риска. Направление движения транспортного средства можно разделить на два случая.

Случай 1: Транспортные средства, движущиеся в сторону PAS, означает, что транспортное средство движется из зоны низкого риска в зону среднего риска и попадает в зону высокого риска.
Случай 2: Транспортные средства, выезжающие за пределы PAS, означает, что транспортное средство движется из зоны высокого риска в зону среднего риска и попадает в зону низкого риска.

Направление движения транспортного средства рассчитывается по формуле: (1) Где TD — это направление движения автомобиля, VPos — это положение автомобиля на шоссе, а t — время.Если значение TD отрицательное, делается вывод, что транспортное средство движется к возможному месту аварии (т.е. из зоны низкого риска в зону высокого риска), тогда как если значение TD положительное, то делается вывод, что транспортное средство движется от возможного места аварии. (т.е. из зоны высокого риска в зону низкого риска).

Присвоение факторов риска.

Модуль присвоения фактора риска (RF) присваивает значение RF автомобилям на основе идентификации зоны риска и направления движения. Значение RF присваивается от 0 до 3 для транспортных средств в зонах низкого, среднего и высокого риска соответственно.Значение 3 считается самым высоким RF, а 0 считается самым низким RF.

EWM Приоритизация.

Этот модуль назначает приоритет приема (RP) автомобилям в структуре VBN. Транспортному средству, подпадающему под категорию case1 (в разделе идентификации направления движения (TD)), должен быть дан наивысший приоритет для приема EWM, потому что транспортное средство, приближающееся к возможному месту аварии, может столкнуться с аварией, и предупреждение этого транспортного средства имеет наивысший приоритет приема (RP ) как 2.Напротив, в случае case2 (в разделе идентификации направления движения (TD)) транспортные средства, которые движутся вдали от возможного места аварии, не собираются встретиться с аварией, но их можно использовать для предупреждения транспортных средств со средней и низкой степенью риска. зоны. Следовательно, этим транспортным средствам назначается приоритет приема, равный 1. EWM должен быть немедленно передан транспортным средствам, значение приоритета приема которых равно 2, а затем транспортным средствам, значение приоритета приема которых равно 1.

Показатели производительности

Эффективность RAP определяется на основе таких параметров, как расстояние S-D, уведомление EWM и сквозная задержка во время распространения EWM.Следовательно, в схеме RAP уделяется больше внимания (i) уменьшению расстояния S-D (ii) увеличению уведомления EWM и (iii) уменьшению сквозной задержки.

Расстояние S-D в структуре VBN — это расстояние между исходным RSU и транспортными средствами назначения, как показано на рис. 10.

Расстояние S-D можно рассчитать по формуле: (2) Где S — исходный RSU, D — транспортное средство назначения, n — общее количество промежуточных узлов, I _i — промежуточные ретрансляционные узлы, а d _i — расстояние между парой узлов на пути S-D.Как объяснялось в разделе фазы формирования автомобильной магистральной сети (VBN), расстояние S-D в основном сокращается из-за использования структуры VBN, чем при традиционном подходе.

Уведомление определяется как соотношение между количеством транспортных средств, уведомленных с помощью EWM, и общим количеством транспортных средств, участвующих в структуре VBN.

Процент уведомлений (NP) рассчитывается как: (3) Где VN — это количество транспортных средств, нотифицированных EWM, а TV — общее количество транспортных средств в структуре VBN.

Сквозная задержка в сети определяется как время, необходимое для того, чтобы сообщение или пакет достигли желаемого пункта назначения от источника. Сквозная задержка рассчитывается как, (4) Где D _end-end — сквозная задержка, N — общее количество каналов в пути SD, d _trans — задержка передачи, d _prop — задержка распространения, а d _proc — задержка обработки.Задержка постановки в очередь не учитывается в выражении (4) из-за критического характера EWM, ее нельзя ставить в очередь и держать в ожидании. Во время моделирования задержка в очереди не замечена.

Кроме того, такие показатели, как время уведомления EWM, скорость приема, служебные данные сетевой обработки и распределение уведомлений, также рассматриваются для моделирования и объясняются в разделе «Результаты и обсуждение».

Настройка моделирования

Network Simulator-2 (версия 2.34) используется для моделирования для оценки производительности схем RAP (схема RAP1 и схема RAP2).Моделирование выполняется в сценарии линейной магистрали в VANET. Для реализации этого сценария шоссе используется модель Freeway Mobility (FM). Модель Freeway Mobility генерирует мобильность транспортных узлов на автостраде. Автострада — это автомагистраль без каких-либо препятствий, таких как светофоры, перекрестки (или) переходы. Другие автомобильные и железные дороги пересекают эти автострады либо по мосту, либо по пути [61]. Основные параметры, используемые для моделирования, перечислены в Таблице 7.

При моделировании используются два типа узлов.Во-первых, блоки RSU (включая источник) устанавливаются как фиксированные или стационарные узлы. Во-вторых, в качестве мобильных узлов устанавливаются передвижные автомобили. Моделирование выполняется на всех четырех полосах движения (по две полосы в каждом направлении) сегментов шоссе.

Во время эксперимента по моделированию автомобильные узлы вводятся в четырехполосный сегмент шоссе с разными интервалами, чтобы поддерживать разнородный трафик с разными расстояниями между автомобильными узлами. Например, коэффициент нагнетания трафика 1/10 означает, что автомобильный узел вводится в полосу участка дороги автомагистрали один раз в 10 секунд, и это называется скоростью нагнетания трафика.Точно так же в эксперименте по моделированию используются различные скорости введения трафика, такие как 1/75, 1/60, 1/45, 1/30 и 1/15.

Поведение транспортных средств на шоссе, такое как внезапная остановка, смена полосы движения, обгон, ускорение и замедление, можно определить с помощью модели FM. Путем изменения скорости впрыска транспортного средства плотность транспортного средства может варьироваться от плотной до разреженной и наоборот. Для лучшего моделирования автомобили перемещаются в случайных местах, регулируя скорость впрыска и скорость движения транспортных средств.Шаблоны мобильности транспортных средств для схемы 1 RAP (без структуры VBN) и схемы 2 RAP (со структурой VBN) генерируются с использованием модели FM. Эти модели мобильности передаются в NS-2 для моделирования.

Во время симуляции для определенных транспортных средств устанавливаются ненормальные значения, которые препятствуют плавному перемещению по полосам шоссе. Эти автомобили являются первопричиной дорожно-транспортных происшествий. Эти автомобили настроены на ненормальное поведение, такое как внезапная остановка, ненормальная смена полосы движения, ненормальное ускорение и ненормальное замедление.Исходный узел (RSU) настроен на отслеживание этой аномалии и соответствующую реакцию. Поведение и работа источника, движущихся транспортных средств и транспортных средств-ретрансляторов четко указаны в настройках моделирования. Генерация шаблонов мобильности трафика, создание неисправности и генерация EWM выполняются отдельно для схемы RAP1 и схемы RAP2. Зона действия источника (RSU) зафиксирована на уровне 500 метров, и была предпринята попытка расширить его до 700 метров с помощью структуры VBN.

Результаты и обсуждение

Результаты моделирования показывают, что схема RAP хорошо работает при предотвращении дорожно-транспортных происшествий на автомагистралях.Моделируются два типа схем RAP, такие как (i) схема RAP1 (без структуры VBN) и (ii) схема RAP2 (со структурой VBN). Результаты демонстрируют, что схема 2 RAP превосходит схему 1 RAP и повышает производительность распространения EWM с использованием структуры VBN в VANET.

Для оценки эффективности схем RAP используются следующие метрики:

Уведомление: Количество транспортных средств, успешно уведомленных с помощью EWM источником (RSU), по отношению к общему количеству транспортных средств в структуре VBN в процентах.

Сквозная задержка: время, необходимое EWM для достижения желаемых пунктов назначения от источника (RSU). Сквозная задержка включает в себя задержки передачи, распространения и обработки для всех отдельных каналов между парой узлов на пути передачи. Задержка при постановке в очередь не учитывается, потому что сообщения EWM должны распространяться мгновенно.

Скорость приема: это процент транспортных средств, которые намереваются успешно получить EWM.

Накладные расходы на обработку сети: это количество сообщений, используемых сетью для таких процессов, как идентификация RZ, идентификация TD, назначение RF и приоритезация EWM.

Распространение уведомлений: это количество уведомлений EWM по зонам HRZ, MRZ и LRZ.

Эффекты изменения плотности транспортного средства (VD)

Моделирование выполняется для оценки эффективности схемы RAP в отношении изменения плотности транспортного средства (VD). Для оценки всех показателей производительности были выполнены отдельные прогоны моделирования, а результаты записывались и анализировались. И схема RAP 1, и схема RAP 2 моделируются для транспортных средств различной плотности для анализа результатов.Наблюдения, сделанные во время моделирования, обсуждаются ниже.

Уведомление.

Изначально по сети (автомагистрали) движутся 20 автомобилей с разной скоростью впрыска. Основываясь на отчете об отклонении от нормы, узел источника (RSU) генерирует EWM и распространяет его на эти транспортные средства, и реакция замечается. В течение установленного периода (100 мс) схемы RAP1 отправили только 17 успешных уведомлений, тогда как схема RAP 2 выдала 18 успешных уведомлений.Таким образом, плотность транспортных средств была постепенно увеличена до 160 автомобилей, и уведомление было записано для обеих схем RAP в различных прогонах моделирования.

Обнаружено, что уведомление о плотности транспортных средств в 160 автомобилей составляет 74 процента и 93 процента для схемы RAP1 и схемы RAP2 соответственно, как показано на рис. 11. Из прогонов моделирования видно, что схема RAP2 работает лучше, чем схема RAP1 на 19 процентов. для плотности 160 автомобилей. При моделировании установлено, что среднее количество уведомлений схемы RAP2 на 14 процентов больше, чем у схемы RAP1.

Сквозная задержка.

Моделирование выполняется таким же образом для определения сквозной задержки в сети с различной плотностью транспортных средств (от 20 до 160).

На рис. 12 показано, что для 20 транспортных средств сквозная задержка составляет 138 мс и 130 мс для схемы RAP1 и схемы RAP2 соответственно. Напротив, сквозная задержка составляет 78 мс для схемы 1 RAP и 55 мс для схемы 2 RAP для транспортных средств с плотностью 160 транспортных средств.

В случае сквозной задержки замечено, что задержка больше, если VD меньше, и задержка меньше, если плотность транспортных средств больше.Это показывает, что если транспортные средства в структуре VBN редкие, то задержка больше, потому что расстояние S-D больше. С другой стороны, если транспортные средства в структуре VBN более плотные, то задержка меньше из-за меньшего расстояния S-D.

Схема RAP2 обеспечивает лучшую производительность, чем схема RAP1, с точки зрения сквозной задержки на 14,38 процента при плотности транспортных средств в 160 автомобилей.

Первоначально для транспортных средств с плотностью 20, сквозная задержка записывается как 125 мс, и она постепенно уменьшается для разных плотностей транспортных средств и определяется как 68.5 миллисекунд для плотности транспортного средства 160. Экспериментальным моделированием доказано, что сквозная задержка уменьшается по сравнению с увеличением плотности транспортного средства. Имитационный эксперимент был проведен для транспортных средств с плотностью до 160. Кроме того, на основании результата можно сделать вывод, что если плотность транспортных средств превышает 160, то сквозная задержка обязательно уменьшится. В плотной структуре VBN из-за меньшего расстояния от источника до пункта назначения сквозная задержка оказывается минимальной, чем в разреженной структуре VBN.

Скорость приема.

В этом случае увеличение плотности транспортных средств снижает скорость приема, как показано на рис. 13. Это может быть связано с такими проблемами, как увеличение помех, коллизия из-за скрытых узлов и т. Д.

Схема 2 RAP достигает средней скорости приема 91,37 процента, что лучше, чем средняя скорость приема 84,37 процента схемы 1 RAP. Это показывает, что производительность схемы 2 RAP выше на 7 процентов по сравнению со схемой 1 RAP.

Накладные расходы на обработку сети.

На рис. 14 показано, что служебные данные сетевой обработки выше в схеме 2 RAP по сравнению со схемой 1 RAP. Это связано с дополнительными сообщениями, передаваемыми (избыточное время) схемой RAP2 для таких процессов, как идентификация RZ, идентификация TD, присвоение RF и процессы приоритизации EWM.

В схеме RAP2 накладные расходы на обработку сети отсутствуют на 27,68% по сравнению со схемой RAP1.

Распространение уведомлений.

Из моделирования видно, что EWM успешно уведомляются / распространяются на большинство транспортных средств в HRZ и в зоне высокого фактора риска с помощью схемы RAP2, чем схемы RAP1. Распределение уведомлений для схемы 1 и схемы 2 RAP для транспортных средств различной плотности показано на рис. 15A и 15B соответственно.

Из приведенного выше наблюдения ясно, что схема 2 RAP превосходит схему 1 RAP, выполняя распространение EWM для большинства транспортных средств в HRZ, чем для транспортных средств в MRZ и LRZ.Схема RAP2 распределяет 85,70 процентов EWM на автомобили в HRZ, а остальные EWM в зоны MRZ и HRZ. Напротив, схема RAP1 распространяет только 49,27% EWM на автомобили в HRZ.

Кроме того, из моделирования видно, что производительность схемы 2 RAP низкая, если плотность транспортных средств меньше 40, а производительность многообещающая для плотности транспортных средств более 40. Это означает, что схема 2 RAP хорошо работает в плотной структуре VBN. чем разреженная структура VBN.

Последствия изменения полосы движения автомагистрали

Помимо изменения плотности транспортных средств, эффективность схемы 2 RAP (со структурой VBN) также анализируется для различных автомобильных дорог с 2-полосным, 4-полосным и 6-полосным движением. На протяжении всего эксперимента по моделированию плотность транспортных средств устанавливается равной 20 и постепенно увеличивается до 160. Эксперименты по моделированию проводятся отдельно для оценки всех показателей производительности и анализа результатов. Наблюдения, сделанные в ходе имитационных экспериментов, обсуждаются ниже.

Уведомление.

В течение указанного периода времени при плотности транспортных средств 20, схема RAP выдавала 19, 18, 16 уведомлений на 2-полосных, 4-полосных и 6-полосных шоссе соответственно. Для плотности транспортных средств 160, схема RAP вышла с уведомлениями 110, 149, 144 на 2-полосных, 4-полосных, 6-полосных шоссе, как показано на рис. 16.

Среднее количество уведомлений о схеме RAP для транспортных средств различной плотности составляет 86,32 процента, 91 процент, 84,25 процента на 2-полосных, 4-полосных и 6-полосных шоссе соответственно.Можно четко заметить, что эффективность уведомления схемы RAP составляет 4,68 процента и 6,75 процента выше на 4-полосной автомагистрали, чем на 2-полосных и 6-полосных автомагистралях. Замечено, что уведомление ухудшается за пределы плотности транспортных средств 100 на 2-полосной автомагистрали. Также отмечается, что уведомление является более перспективным для 4-полосных шоссе, чем для других. Кроме того, следует отметить, что количество уведомлений на 6-полосной автомагистрали увеличивается в зависимости от плотности транспортного средства.

Задержка от конца до конца.

Было установлено, что сквозная задержка для транспортных средств с плотностью 20 мс составляет 110 мс, 125 мс и 145 мс на шоссе с 2, 4 и 6 полосами соответственно, и то же самое для транспортных средств с плотностью 160 составляет Было установлено, что 64 мс, 68 мс, 125 мс на шоссе с 2, 4 и 6 полосами соответственно, как показано на рис. 17.

Имитационный эксперимент показывает, что сквозная задержка постепенно уменьшается по мере увеличения плотности транспортных средств на шоссе с 2 и 4 полосами движения. Напротив, сквозная задержка на 6-полосной автомагистрали немного уменьшается в связи с увеличением плотности транспортных средств.Сквозная задержка на шоссе с 6 полосами движения очень высока, чем у двух других типов. Результаты ясно доказывают, что сквозная задержка меньше на плотной автостраде, чем на редкой автостраде. Если плотность транспортных средств еще больше увеличится до значения 160, то сквозная задержка на 6-полосном шоссе уменьшится.

Скорость приема.

Первоначально при плотности транспортных средств 20, скорость приема транспортных средств составляет 100 процентов. Но скорость приема снижается по мере увеличения плотности транспортных средств для всех типов полос движения автомагистралей.Как упоминалось в разделе «Эффекты изменения плотности транспортных средств», проблемы, такие как помехи или столкновения из-за скрытых узлов, могут быть основной причиной снижения скорости приема. Средняя скорость приема схемы RAP составляет 90,7 процента, 91,37 процента и 91 процент для 2-полосных, 4-полосных и 6-полосных автомобильных дорог соответственно, как показано на Рис. 18. Этот результат показывает, что скорость приема в 4-х полосная дорога немного лучше двух других.

Накладные расходы на обработку сети.

Накладные расходы на обработку сети увеличиваются пропорционально увеличению плотности транспортных средств для всех типов полос движения автомагистралей, как показано на рис. 19. Накладные расходы на обработку сети в схеме RAP выше из-за дополнительных сообщений, возникающих для таких задач, как зона риска. идентификация, определение направления движения, присвоение факторов риска и приоритезация EWM. Накладные расходы на обработку сети меньше для двухполосной автомагистрали по сравнению с другими типами автомагистралей.

Распространение уведомлений.

Основная цель схемы RAP — доставить EWM транспортным средствам, которые имеют высокий фактор риска и путешествуют в зоне высокого риска. Результаты имитационного эксперимента показывают, что EWM в основном распространяются на транспортные средства, которые движутся в зоне повышенного риска по всем трем типам полос движения автомагистралей. Но распределение уведомлений на 4-полосном шоссе лучше, чем на двух других. Это можно заметить из результатов, представленных на рис.20.На 4-полосной автомагистрали 149 EWM уведомлены о транспортных средствах. Из них 127 EWM уведомлены о транспортных средствах в зоне повышенного риска. Это намного лучше по сравнению с двумя другими типами полос шоссе.

Во время моделирования также делаются следующие наблюдения:

Результаты моделирования показывают, что, если участок шоссе более разрежен, то сквозная задержка будет выше. В случае, если участок дороги более плотный, то сквозная задержка будет меньше. Это четко отражено в уведомлении о схемах ПДП.
Замечено, что при обнаружении отчета о ненормальном прогнозе схема RAP2 отвечает на уведомление EWM для транспортных средств в среднем 93 мс для транспортных средств с плотностью от 20 до 160.
Производительность схемы RAP 2 является многообещающей для одного ненормального события (дорожно-транспортное происшествие в PAS), тогда как производительность ухудшается для двух ненормальных событий и так далее. Это означает, что если в зоне действия RSU происходит более одной аварии, то эффективность схемы RAP2 ухудшается.Это связано с тем, что RSU должен пройти этапы, предусмотренные схемой RAP2, в течение установленного периода времени. Следовательно, если происходит большее количество аварий, производительность немного ухудшается.
Таймер DISMN уменьшен со 100 мс до 75 мс, и во время симуляции замечаются реакции. Производительность схемы RAP2 ухудшается из-за доставки меньшего количества EWM.
Во время прогона моделирования системе не удается доставить EWM для всех транспортных средств в HRZ и в области с высоким RF.Это связано с отказом ретрансляционного узла в структуре VBN.
Из моделирования видно, что общая производительность схемы RAP2 составляет 95 процентов с точки зрения успеха. Это зарегистрировано на основе успешного распространения схемы RAP2 в EWM в течение 20 прогонов моделирования.
Схема RAP со структурой VBN показывает лучшие характеристики на шоссе с 4 полосами, чем дороги с 2 и 6 полосами движения.
Обнаружено, что накладные расходы обработки сети на двухполосной автомагистрали лучше, чем на четырех- и шестиполосной магистрали.
Сквозная задержка намного выше на шоссе с 6 полосами движения, чем на дорогах с 2 и 4 полосами движения.
Распределение уведомлений EWM на шоссе с 2 полосами движения намного перспективнее, чем на дорогах с 4 и 6 полосами движения.

Общая производительность схемы RAP со структурой VBN лучше, чем схема RAP без структуры VBN, с точки зрения уведомления, сквозной задержки, скорости приема и распределения уведомлений. Однако накладные расходы на обработку сети выше в схеме RAP со структурой VBN по сравнению со схемой RAP со структурой VBN.Это связано с дополнительным количеством шагов, задействованных в процессах формирования VBN и распространения EWM. Кроме того, с помощью имитационного эксперимента доказано, что схема RAP со структурой VBN лучше работает на 4-полосных автомобильных дорогах, чем на 2-полосных и 6-полосных шоссе.

Заключение и дальнейшая работа

В этом документе предлагается схема предотвращения дорожно-транспортных происшествий (RAP) для мгновенного распространения EWM на транспортные средства, чтобы предотвратить их попадание в дорожно-транспортные происшествия на шоссе.Таким образом, уровень смертности и травм может быть снижен на индийских четырехполосных автомагистралях. В схеме RAP, как только RSU прогнозирует возможность возникновения аварии или аварийной ситуации, он мгновенно генерирует EWM, формирует структуру VBN и распространяет EWM на транспортные средства, которые имеют высокий приоритет приема. Оценка работоспособности схем RAP производится с помощью тренажера NS-2. Из результатов моделирования видно, что схема RAP со структурой VBN превосходит схему RAP без структуры VBN, обеспечивая лучшую производительность распространения EWM с точки зрения (i) уменьшения расстояния SD, (ii) улучшения уведомлений на 19 процентов и (iii) сокращения сквозная задержка на 14.38 процентов. Кроме того, количество требуемых RSU уменьшается из-за использования структуры VBN в VANET. Но накладные расходы на сетевую обработку схемы RAP со структурой VBN оказались выше. В будущем могут быть предприняты попытки уменьшить эти накладные расходы. Экспериментальным моделированием доказано, что общие характеристики схемы RAP на шоссе с четырьмя полосами движения являются многообещающими, чем ее аналоги, такие как дороги с двумя полосами движения и дороги с шестью полосами движения. Влияние схемы RAP будет проанализировано на основе расхода топлива и выбросов транспортного потока в будущем.Схема ПДП предназначена только для линейных четырехполосных скоростных магистралей. В будущем схема RAP может быть расширена для работы с реальными двумерными автомагистралями.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: GoP GaP. Проведены эксперименты: GoP GaP. Проанализированы данные: GoP GaP. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: GoP GaP. Написал газету: GoP GaP.

Ссылки

1. Мартинес Ф.Дж., Чай-Кеонг Тох, Кано Дж.С., Калафате, Коннектикут, Мандзони П.Аварийные службы в будущих интеллектуальных транспортных системах на базе автомобильных сетей связи. Журнал «Интеллектуальные транспортные системы IEEE». 2010: 2 (2): 6–20.
2. Тан Т.К., Ли Дж.Г., Чжан Д., Ван Ю.П. Выбросы выхлопных газов автомобиля для модели слежения за автомобилем. Int J Mod Phys C 25, 2014: 25 (6): 16 страниц.
3. Редху П., Гупта А.К. Управление с отложенной обратной связью в решеточной гидродинамической модели ”, Commun Nonlinear Sci Numer Simul 2015: 27: 263–270.
4.Тан Т.К., Хуанг Х.Дж., Вонг С.К., Цзян Р. Новая модель следования за автомобилем с учетом вероятности прерывания движения. Китайская физика B, 2009: 18: 975–983.
5. Доклад о состоянии безопасности дорожного движения в мире (2013 г.) — поддержка десятилетия действий. Всемирная организация здравоохранения. Доступно: http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2013/en/. По состоянию на 8 марта 2015 г.
6. Несчастные случаи и самоубийства в Индии, 2013 г., Национальное бюро регистрации преступлений, Индия. Доступно: ncrb.gov.in/adsi2013/ADSI-2013.pdf. По состоянию на 8 марта 2015 г.
7. Джон Фёлкер, 1,2 миллиарда транспортных средств на дорогах мира сейчас, 2 миллиарда к 2035 году: отчет. Доступно: http://www.greencarreports.com/news/10_1-2-billion-vehicles-on-orlds-roads-now-2-billion-by-2035-report. По состоянию на 06 марта 2015 г.
8. Джон Сусанис, Мировое автомобильное население превышает 1 миллиард единиц, Wards Auto. 15 августа 2011 г. Доступно: http://wardsauto.com/ar/world_vehicle_population_110815. По состоянию на 2 марта 2015 г.
9. Отчет Всемирного банка. Доступно: http://www.worldbank.org/transport/roads/safety.htm. По состоянию на 2 марта 2015 г.
10. Гупта А.К., Диман И. Анализ модели непрерывного транспортного потока для системы без полос движения », Int J Mod Phys C. 2014: 25 (10): 24 страницы.
11. Бюссон А., Ламберт А., Грюйер Д., Жинграс Д. Анализ связи между транспортными средствами для уменьшения дорожно-транспортных происшествий. Транзакции IEEE по автомобильным технологиям, 2011: 60 (9): 4487–4496.
12. Хаттак А.Дж., Ван Х, Чжан Х., Цетин М. Управление первичными и вторичными инцидентами: прогнозирование продолжительности в режиме реального времени. Факультет гражданской и экологической инженерии, Университет Олд-Доминион, Вирджиния; Апрель 2011 г. Доступно: http://www.virginiadot.org/vtrc/main/online_reports/pdf/11-r11.pdf. По состоянию на 04 апреля 2015 г.
13. Лю Дж., Ян З., Стойменович И. Консенсус получателя: своевременная доставка предупреждений для специальных автомобильных сетей. Сделки IEEE по новым темам в вычислительной технике.2013: 1 (1): 57–68.
14. Самара Г., Алсалихи ВАХА, Рамадасс С. Увеличить прием экстренной помощи в Ванете. Журнал прикладных наук. 2011: 11 (14): 2606–2612.
15. Челимуге Ву, Охзахата С., Като Т. Распространение данных с динамическим выбором магистрали в специальных автомобильных сетях. IEEE 78 ^th Конференция по автомобильным технологиям (VTC Fall), сентябрь 2013 г., стр. 1–6. https://doi.org/10.1109/VTCFall.2013.66
16. Читра М., Шива Сатья С.Эффективные механизмы вещания для распространения данных в специальных автомобильных сетях. Международный журнал мобильной связи и телематики. 2013: 3 (3): 47–63.
17. Паридел К., Берберс Й., Бален Дж., Мартинович Г. VVID: архитектура распространения данных, устойчивая к задержкам, с использованием связи V2V и V2I. Вторая международная конференция по ресурсам и пользователям мобильных услуг. 2012, стр. 151–156.
18. Нагамура М., Китани Т., Сан В., Шибата Н.Метод повышения эффективности доставки данных в устойчивом к задержкам фургоне с запланированными маршрутами автомобилей. Материалы 7-й конференции IEEE по потребительским коммуникациям и сетям, Ласвегас. 2010. С. 1–5.
19. Ганешкумар П., Гокулакришнан П., Механизм прогнозирования чрезвычайных ситуаций: новый подход к интеллектуальной транспортной системе, использующей специальные автомобильные сети. Научный мировой журнал. том 2015, идентификатор статьи 218379.
20. Рубин I, Лин Ю.Ю., Байоччи А., Куомо Ф., Сальво П.Быстрое распространение сообщений общественной безопасности в автомобильных сетях. Журнал коммуникаций, 2014: 9 (8): 616–626.
21. Тан А., Ип А. Анализ времени предотвращения столкновений транспортных средств на основе DSRC. Accid analprev. 2010: 42: 182–195.
22. Tang TQ, Huang HJ, Xu G. Новая макромодель с учетом вероятности прерывания трафика. Physica A: Статистические машины и их приложения, 2008: 387 (27): 6845–6856.
23. Тан Т.К., Хуан Х.Дж., Чжан Ю, Сюй XY.Анализ устойчивости транспортного потока с возмущениями. Int J Mod Phys C, 2008: 19 (9): 1367–1375.
24. Тан Т.К., Хуанг Х.Дж., Вонг С.К., Цзян Р. Новая модель следования за автомобилем с учетом вероятности прерывания движения. Китайская физика B, 2009: 18: 975–983.
25. Wu CX, Zhao GZ, Ou B. Система оптимизации экономии топлива с приложениями в транспортных средствах с людьми-водителями и автономных транспортных средствах. Транспортные исследования, часть D, 2011: 16 (7): 515–524.
26.Тан Т.К., Ли Дж. Г., Ван Ю. П., Ю. Г. З. Расход топлива автомобилями следующих моделей. Наука Китай-Технологические науки. 2013: 56 (5): 1307–1312.
27. Тан Т.К., Ли Дж.Г. Ян СК, Шан Х.Й. Влияние съезда на рампу на расход топлива автомобилями на главной дороге в модели слежения за автомобилем. Physica A Статистические машины и их приложения. 2015: 419: 293–300.
28. Ма Х, Чжан Дж., Ву Т. Анализ надежности критически важных для безопасности широковещательных услуг с одним прыжком в сети.Транзакции IEEE по автомобильным технологиям. 2011: 60 (8): 3933–3946.
29. Дарагми Ю.А., Йи К.В., Стойменович И. Методы пересылки в протоколах распространения данных и маршрутизации для автомобильных специальных сетей. Сеть IEEE. 2013: 27 (6): 74–79.
30. Пальма V, Вегни А.М. Об оптимальном дизайне системы распространения данных по широковещательной передаче, обеспечивающей связь v2v и v2i — видение Рима как умного города. Журнал телекоммуникаций и информационных технологий.2013: 1: 41–48.
31. Шраддха С.М., Голаит С.С. и Годичор Н.А. Связь между инфраструктурой и транспортными средствами для обмена информацией о дорожном движении в фургоне. Журнал IOSR по информатике. 2014: ICAET 2014: 5–12.
32. Ганан К., Лоо Дж., Гош А., Эспарза О, Рене С., Хосе Л. Анализ помех между радиомаяками в флюгерах. Материалы 5-го международного воркшопа-маком 2012. Ноябрь 2012, с: 49–59. https://doi.org/10.1007/978-3-642-34976-8_5
33.Ни SY, Tseng YC, Chen YS, Sheu JP. Проблема широковещательного шторма в мобильной специальной сети. Материалы 5-й ежегодной международной конференции ACM / IEEE по мобильным вычислениям и сетям. 1999, стр: 151–162. https://doi.org/10.1145/313451.313525
34. Ota K, Dong M, Chang S, Zhu H. MMCD: совместная загрузка для шоссейных VANET. Сделки IEEE по новым темам в вычислительной технике. 2015: 3 (1): 34–43.
35. Рубин I, Ян CY. Протоколы синтеза магистрали на основе дорожек для специальных автомобильных сетей.13-й ежегодный средиземноморский специальный сетевой семинар (MED-HOC-NET), 2014 г., стр.95-102. Https://doi.org/10.1109/MedHocNet.2014.6849110
36. Джавед М.А., Нго Д.Т., Хан Дж.Й. Конструкция протокола многозвенного вещания для оповещения о чрезвычайных ситуациях на автомагистралях. Журнал Евразип по беспроводной связи и сетям. 2014, Статья 179.
37. Fan X, Yang B, Yamamoto R, Tanaka Y. Придорожный блок поддерживает стохастическую схему многозвенного вещания. 16-я международная конференция по передовым коммуникационным технологиям.2014. С. 103–108. https://doi.org/10.1109/ICACT.2014.6778930
38. Чжуан Ю., Пань Дж., Ло И., Цай Л. Распространение аварийных сообщений с учетом времени и местоположения для специальных транспортных сетей. Журнал IEEE по избранным областям связи. 2011: 29 (1): 187–196.
39. Куомо Ф, Рубин И., Байоч А., Сальво П. Увеличенная пропускная способность широковещательной передачи через динамическую магистральную архитектуру. Adhoc-сети 2014: 21: 42–59.
40. Джу Х. Дж., Рубин И.Синтез мобильной магистрали для одноранговых беспроводных сетей. IEEE-транзакции по беспроводной связи. 2007: 6: 4285–4298.
41. Рубин I, Байоччи А., Куомо Ф., Сальво П. Использование GPS в беспроводных сетях между автомобилями. Практикум по теории информации и приложениям. 2013 февраль, стр: 1–9. https://doi.org/10.1109/ITA.2013.6502973
42. Нго ХП, Ким МК. MRFR — протокол маршрутизации на основе нескольких путей с быстрым восстановлением после сбоев на MANET. KSII транзакции в Интернете и информационных системах.2012: 6 (12): 3081–3099.
43. Ахмед РЭ. Отказоустойчивый протокол маршрутизации для мобильных одноранговых сетей. Журнал достижений информационных технологий. 2011: 2 (2): 128–32.
44. Jeni PRJ, Julie AV, Bose AM. Улучшенная модель восстановления после сбоев маршрута для мобильных одноранговых сетей. Журнал информатики. 2014: 10 (8): 1561–1568.
45. Герхарц М., де Ваал С., Франк М., Мартини П. Стабильность связи в мобильных беспроводных специальных сетях. Материалы 27-й ежегодной конференции IEEE по локальным компьютерным сетям.2002: 30–39. https://doi.org/10.1109/LCN.2002.1181761
46. Аша А, Шарма ХР, Мохабей ВК. Улучшенный протокол AODV для устранения сбоев канала в MANET. Международный журнал научных и инженерных исследований. 2012: 3 (10): 1–6.
47. Мэтью ТВ. Многополосные шоссе — конспекты лекций по организации и управлению дорожным движением. Доступно: http://www.civil.iitb.ac.in/tvm/1111_nptel/553_MlHway/plain/plain.html, по состоянию на 15 марта 2015 г.
48. Соу С.И., Тонгуз ОК.Повышение скорости сообщения через придорожные блоки на автомагистралях. Транзакции IEEE по автомобильным технологиям. 2011: 60 (8): 3586–3602.
49. Salvo P, Cuomo A, Baiocchi A, Bragagnini A. Расширение зоны покрытия придорожных агрегатов для распространения данных в фургонах. Девятая ежегодная конференция по системам и услугам беспроводной сети по запросу, 2012 г., январь, стр: 47–50. https://doi.org/10.1109/WONS.2012.6152235
50. Као Дж.С., Чен Ф.В., Ян М.Х., Ван Т.Л. Расширение покрытия до IEee 802.11p с использованием рабочего ARQ с гибким сетевым кодированием с ретрансляцией. 2011 г. Доступно: http://www.cs.nthu.edu.tw/~jungchuk/publication/Kao_APWCS_2011.pdf. По состоянию на 2 марта 2015 г.
51. Наито К., Оно А., Мори К., Кобаяши Х. Расширение зоны покрытия придорожных агрегатов с помощью кооперативной передачи OFDM. 2013. Доступно: http://www.iiis.org/CDs2013/CD2013SCI/IMETI_2013/PapersPdf/FA463FV.pdf. По состоянию на 30 апреля 2015 г.
52. Яо Й, Рао Л., Лю X. Анализ производительности и надежности IEEE 802.11p Коммуникация по безопасности в дорожной среде. Транзакции IEEE по автомобильным технологиям. 2013: 62 (9): 4198–4212.
53. Хассанабади Б., Валаи С. Надежная периодическая широковещательная передача сообщений безопасности в сети с использованием сетевого кодирования. IEEE-транзакции по беспроводной связи. 2014: 13 (3): 1284–1297.
54. Błaszczyszyn B, Muhlethaler P, Toor Y. Максимизация пропускной способности линейных транспортных сетей ad-hoc (VANET) — стохастический подход. Европейская беспроводная конференция.2009 Май, стр.32–36. https://doi.org/10.1109/EW.2009.5358011
55. Хок Ф., Квон С. Схема экстренной пересылки пакетов для сетей связи v2v. Научный мировой журнал. 2014: 48043
56. Хуанг Дж., Хуанг Й., Ван Дж. Протокол пересылки на основе плотности транспортных средств для передачи сообщений безопасности в VANET. Научный мировой журнал. 2014, Статья 584164.
57. Чой Джи, Нам Джей Си, Чо Й З. Надежная схема вещания независимо от распределения транспортных средств в специальных автомобильных сетях.Журнал EURASIP по беспроводной связи и сетям. 2014, Статья 133.
58. Давуд Х.С., Ван Ю. Эффективная схема передачи сообщений о чрезвычайных ситуациях в автомобильных сетях Ad Hoc. Международный журнал распределенных сенсорных сетей. 2013, Статья 232916.
59. Suthaputchakun C, Dianat M, Sun Z. Trinary разделила протокол широковещательной передачи на основе черных пакетов для критичного по времени распространения экстренного сообщения в сетях VANET. Операции IEEE по автомобильным технологиям, 2014: 63 (6): 2926–2940.
60. Лу С.Н., Цзэн Х.В., Ли Й.Х., Ян Ю.Г., Ли У.К. Интеллектуальная система предупреждения и оповещения при вождении автомобиля. Тамканский научно-технический журнал. 2010: 13 (4): 395–404.
61. Васанти В., Роменкумар М., Аджитсинг Н., Хемалата М. Подробное исследование моделей мобильности в беспроводных сенсорных сетях. J Theor Appl Inf Technol, 2011: 33 (1): 7–14.

Оглядываясь на 10 лет глобальной безопасности дорожного движения | Международное здравоохранение

Аннотация

Ежегодно более 1.35 миллионов человек погибают на дорогах и еще десятки миллионов получают ранения, некоторые безвозвратно. С начала 2000-х гг. Внимание к этой проблеме вновь стало уделяться повышенному вниманию, поскольку Организация Объединенных Наций, Всемирная организация здравоохранения и Всемирный банк сделали этот вопрос более важным в своих повестках дня. Руководствуясь Генеральной Ассамблеей Организации Объединенных Наций, резолюциями Всемирной ассамблеи здравоохранения и конференциями на уровне министров по глобальному кризису в области безопасности дорожного движения, многосекторальные партнерства обобщили фактические данные и выступили за действия (есть две задачи Целей в области устойчивого развития с амбициозной целью сокращения смертности и травм в результате дорожно-транспортных происшествий на 50%), повысили осведомленность общественности, привлекли финансирование, провели пилотные мероприятия и отслеживали прогресс.И все же общее количество смертей стабилизировалось, несмотря на отдельные спорадические успехи на страновом уровне. Необходимо сделать еще больше — в странах необходимо обучить больше людей для внедрения, мониторинга и оценки системного подхода к безопасности дорожного движения, необходимы более убедительные доказательства того, что работает в условиях ограниченных ресурсов (включая варианты устойчивого транспорта), и что необходимо уделять больше внимания оптимизации ухода и поддержки для пострадавших в ДТП — если мы хотим, чтобы в следующем десятилетии число пострадавших снизилось.

Введение

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в 2016 году во всем мире погибло 1,35 миллиона человек в результате дорожно-транспортных происшествий, и еще от 20 до 50 миллионов человек получили несмертельные травмы и / или инвалидность. ¹ Большинство этих столкновений произошло в странах с низким и средним уровнем доходов (СНСД) и касалось уязвимых участников дорожного движения — пешеходов, велосипедистов и мотоциклистов. Кроме того, дорожно-транспортные происшествия являются главной причиной смерти людей в возрасте 15–29 лет.Как видно из Таблицы 1, несмотря на согласованные усилия, за последнее десятилетие был достигнут очень небольшой прогресс. Уровень смертности в результате дорожно-транспортных происшествий остается неприемлемо высоким в Африке и Юго-Восточной Азии, где он значительно превышает средний мировой показатель 18,2 на 100 000 населения. Однако некоторый прогресс был достигнут в глобальном масштабе, а также в некоторых регионах и странах. В этом кратком комментарии рассказывается о прогрессе, достигнутом за последние 10 лет, и освещаются некоторые проблемы, которые предстоит решить.

Таблица 1.
Изменения в смертности в результате дорожно-транспортных происшествий с 2008 по 2017 год
0 В мире 18,870470 209,7
Переменная . Год данных .
2008 ^a . 2017 ^б .
Население мира (миллиарды) 6,7 7,3
Общий зарегистрированный автомобильный парк в мире (миллиарды) 1,3 2.0
Смертей
Расчетное количество смертей в результате ДТП (в миллионах) 1,23 1,35
Смертность на 100000 населения 18,2
Африканский регион 32,2 26,6
Американский регион 15,8 15.6
Восточно-Средиземноморский регион 32,2 18,0
Европейский регион 13,4 9,3
Юго-Восточный Азиатский регион 16,6 0 16,6 16,9
Доля смертей среди уязвимых участников дорожного движения (%) 46 54
смертей в результате ДТП (млн) 9 (%)
Переменная . Год данных .
2008 ^a . 2017 ^б .
Население мира (миллиарды) 6,7 7,3
Общий зарегистрированный автопарк в мире (миллиарды) 1,3 2,0
Смертных 144
1.23 1,35
Смертность на 100000 населения
Весь мир 18,8 18,2
Африканский регион 32,2 32,2 32,2 32,2 15,6
Восточно-Средиземноморский регион 32,2 18,0
Европейский регион 13.4 9,3
Регион Юго-Восточной Азии 16,6 20,7
Регион Западной части Тихого океана 15,6 16,9
Доля смертей среди уязвимых участников дорожного движения
Таблица 1.
Изменения в смертности в результате ДТП с 2008 по 2017 год
смертей в результате ДТП (млн) 9 (%)
Переменная . Год данных .
2008 ^a . 2017 ^б .
Население мира (миллиарды) 6,7 7,3
Общий зарегистрированный автопарк в мире (миллиарды) 1,3 2,0
Смертных 144
1.23 1,35
Смертность на 100000 населения
Весь мир 18,8 18,2
Африканский регион 32,2 32,2 32,2 32,2 15,6
Восточно-Средиземноморский регион 32,2 18,0
Европейский регион 13.4 9,3
Регион Юго-Восточной Азии 16,6 20,7
Западно-Тихоокеанский регион 15,6 16,9
Доля смертей среди уязвимых участников дорожного движения
смертей в результате ДТП (в миллионах) 183870
Переменная . Год данных .
2008 ^a . 2017 ^б .
Население мира (миллиарды) 6,7 7,3
Общий зарегистрированный автопарк в мире (миллиарды) 1,3 2,0
Смертных 144
1,23 1,35
Смертность на 100000 населения
Весь мир 18.8 18,2
Африканский регион 32,2 26,6
Американский регион 15,8 15,6
9,3
Регион Юго-Восточной Азии 16,6 20,7
Регион Западной части Тихого океана 15.6 16,9
Доля смертей среди уязвимых участников дорожного движения (%) 46 54
Включение безопасности дорожного движения в глобальную повестку дня
Проблема безопасности дорожного движения вышла на первый план после выпуска Доклада о мировых катастрофах 1999 г., ², в котором показано, что столкновения являются основной причиной смерти гуманитарных работников. Это привело к согласованным усилиям ВОЗ и Всемирного банка, кульминацией которых стала публикация Всемирного доклада о предотвращении дорожно-транспортного травматизма ³ во Всемирный день здоровья в 2004 году.⁴ В отчете отошли от традиционной парадигмы обвинения участников дорожного движения в пользу одной из безопасных систем и были даны восемь рекомендаций странам, которые были одобрены резолюцией Генеральной Ассамблеи (ГА) Организации Объединенных Наций (ООН) (58/289) ⁵ и резолюцию Всемирной ассамблеи здравоохранения (57.10) ⁶ позже в 2004 г. Сотрудничество ООН по безопасности дорожного движения (СБ ООН) ⁷ было открыто позже в том же году для координации и усиления глобальных и региональных усилий по безопасности дорожного движения для выполнения рекомендаций Мировой отчет.Видение СБ ООН состоит в том, что смерть и травмы не должны быть платой за мобильность. Члены Совета Безопасности ООН (доступно на https://www.who.int/roadsafety/about/partners/en/), ООН и другие международные агентства, правительства, фонды, гражданское общество и частный сектор работают вместе через проектные группы для реализации цели сотрудничества и планирование крупных глобальных мероприятий, таких как серия министерских встреч, недели безопасности дорожного движения ООН и Всемирный день памяти жертв дорожно-транспортных происшествий.СБ ООН сыграл важную роль в разработке серии руководств по «передовой практике», посвященных рекомендациям Всемирного доклада. В ответ на это в 2005 году была создана Комиссия по глобальной безопасности дорожного движения, цель которой — усилить политическую реакцию на дорожно-транспортный травматизм, гарантируя, что безопасность дорожного движения была полностью признана ООН как проблема развития. Это, в свою очередь, побудило Всемирный банк создать механизм финансирования (Глобальный фонд безопасности дорожного движения), чтобы помочь странам внедрить передовой опыт.
Прогресс за последнее десятилетие
В 2009 году был опубликован первый Глобальный отчет о состоянии безопасности дорожного движения ⁸, раскрывающий масштабы проблемы и дающий представление о том, где страны находились в отношении выполнения рекомендаций Всемирного отчета. Эти данные послужили основой для обсуждения на первом министерском совещании по безопасности дорожного движения, организованном Правительством России в ноябре 2009 года. Это ключевое совещание призвало в Московской декларации объявить Десятилетие действий по обеспечению безопасности дорожного движения (2011–2020 годы), одобренное через Резолюция ГА ООН 64/255 ⁹ в 2010 г.В том же году Bloomberg Philanthropies объявил об инвестициях в размере 125 миллионов долларов США для внедрения передовой практики в 10 странах с низким и средним уровнем дохода ^10,11 и первой встрече участников глобального гражданского общества (Глобальный альянс неправительственных организаций был официально создана в 2011 году).
Глобальный план на Десятилетие действий (2011–2020 гг.) Был разработан и запущен в 2011 г., побуждая страны внедрять передовой опыт в пяти основных направлениях: управление безопасностью дорожного движения, более безопасные дороги и мобильность, более безопасные транспортные средства, более безопасные участники дорожного движения и последующие действия. аварийный ответ.^12,13 Индикаторы были предложены для каждого из компонентов — всего 50 основных и дополнительных индикаторов для пяти столпов, а также для глобального мониторинга. Глобальный отчет о состоянии безопасности дорожного движения 2 ^и, опубликованный в 2013 году, предоставил исходные данные для Десятилетия действий ¹⁴, а в 2017 году был проведен и опубликован среднесрочный обзор. ¹³ Последующий мониторинг в конце предлагается десятилетие, а также полная оценка предпринятых глобальных мероприятий.
В 2015 году вопрос безопасности дорожного движения был поднят на высший уровень за счет включения двух задач Целей устойчивого развития (ЦУР) (3.6 и 11.2) по безопасности дорожного движения, проведения правительством Бразилии второго совещания министров по безопасности дорожного движения. , Bloomberg Philanthropies объявляет о дополнительных инвестициях в размере 125 миллионов долларов США для решения проблем безопасности дорожного движения, Генеральный секретарь ООН объявляет Жана Тодта специальным посланником по безопасности дорожного движения, а ВОЗ объявляет Майкла Блумберга глобальным послом по неинфекционным заболеваниям.Задача 3.6 ЦУР с конечной точкой 2020 года амбициозно требует сокращения смертности и травм в результате дорожно-транспортных происшествий на 50% по сравнению с исходным уровнем около 1,25 миллиона. Эта цель привела к обновлению осведомленности и согласованию национальных стратегий с концепцией десятилетия в ряде стран (https://www.who.int/roadsafety/decade_of_action/plan/national/en/). Бразилианская декларация — итоговый документ второго совещания на уровне министров — призвала к разработке глобальных добровольных целей в отношении факторов риска для безопасности дорожного движения и предоставления услуг, чтобы направить государства-члены к достижению цели 3 ЦУР.6 (https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_traffic/road-safety-targets/en/).
Дальнейшие рекомендации были предоставлены странам посредством публикации ВОЗ в 2017 году технического пакета Save LIVES. ¹⁵ Пакет, который включал 22 вмешательства в 6 областях, побуждал правительства проводить местные оценки и внедрять наиболее подходящие меры, которые , основанные на опубликованных доказательствах, предотвратят или смягчат последствия дорожно-транспортных происшествий и тем самым спасут жизни.Для оказания дальнейшей помощи организациям и странам был также создан Целевой фонд безопасности дорожного движения ООН, и первый 1 миллион долларов США был выделен на реализацию пяти пилотных проектов в 2018 году (http://www.unece.org/unrstf/home .html). Эти проекты включали продвижение дизайна улиц в Эфиопии, улучшение сбора данных в Кот-д’Ивуаре и Сенегале, укрепление правовых рамок в арабских странах, снижение скорости на Филиппинах и создание потенциала для улучшения городского планирования и устойчивого транспорта для обеспечения большей безопасности детей в Парагвае, Филиппины и Южная Африка.
Четвертый глобальный отчет о состоянии дел, опубликованный в конце 2018 года, выявил незначительные изменения за 10 лет с 2009 года, как в цифрах (см. Таблицу 1), так и в передовых методах (см. Рисунок 1). Причины, названные для этого, включают быстрый рост населения, урбанизацию и автомобилизацию во многих странах в сочетании с неполными данными, неадекватным контролем, низкими стандартами безопасности для транспортных средств и дорог и плохим поведением участников дорожного движения, например вождение в нетрезвом виде, превышение скорости, отсутствие шлемов и т. Д. ремни безопасности и др.
Рисунок 1
Страны улучшили свои законы о безопасности дорожного движения в период с 2014 по 2017 год.
Рисунок 1
Страны улучшили свои законы о безопасности дорожного движения в период с 2014 по 2017 год.
Однако некоторые страны добились значительного прогресса. Таиланд, например, рассмотрел несоответствия между предоставленными ими данными по безопасности дорожного движения и оценками, опубликованными ВОЗ (в 2010 году Таиланд сообщил о 13 766, а ВОЗ оценила 26 312). ¹⁶ Посредством процесса триангуляции трех источников данных Министерство здравоохранения смогло перераспределить некоторые «плохо определенные» причины смерти в своей системе регистрации актов гражданского состояния и теперь сообщать о количестве погибших в результате дорожно-транспортных происшествий, аналогичном расчетному. ВОЗ, i.е., 21 745 смертей из трех баз данных в 2016 году по сравнению с оценкой ВОЗ в 22 491. ^1,17 Швеция, с другой стороны, является примером, который многие страны стремятся скопировать. С тех пор, как в 1994 году они запустили свой подход «безопасных систем», они наблюдают неуклонное сокращение количества дорожно-транспортных происшествий со смертельным и несмертельным исходом. Безопасность, теперь используется многими странами по всему миру с аналогичными примечательными успехами, и этот подход продвигается ООН.¹⁸
Путь вперед
Последнее десятилетие продемонстрировало некоторый прогресс в нескольких странах и регионах, но существует острая необходимость сделать больше, поскольку цифры стабилизировались, но еще не начали демонстрировать тенденцию к снижению. Десятилетие действий по обеспечению безопасности дорожного движения (2011–2020 годы) и ЦУР 3.6 (срок действия истекает в 2020 году) явно оказали определенное влияние на принятие странами мер, но их необходимо продлить до 2030 года, чтобы сохранить нынешний уровень осведомленности.
Итак, что нужно, чтобы спасти больше жизней? Существенное значение имеет более сильный упор на наращивание потенциала на национальном уровне, поскольку опыт инициатив, финансируемых донорами, показал, что одни только деньги не помогут, если в стране нет должным образом подготовленных практиков по безопасности дорожного движения.Для успешной реализации программ безопасности дорожного движения необходима благоприятная среда для обеспечения безопасности дорожного движения, охватывающая несколько секторов. Это требует специальных исследовательских программ по безопасности дорожного движения, поддерживаемых устойчивыми источниками финансирования и проводимых высококвалифицированными экспертами с целью развития потенциала практикующих специалистов по безопасности дорожного движения, особенно в СНСД. Глобальный курс лидерства в области безопасности дорожного движения (https://www.grsproadsafety.org/programmes/global-road-safety-leadership-course/), проводимый Глобальным партнерством по безопасности дорожного движения и Школой общественного здравоохранения Bloomberg Джонса Хопкинса и финансируемый Bloomberg Philanthropies является одним из таких курсов, который направлен на развитие лидерского потенциала, чтобы люди могли понимать, разрабатывать и, что важно, реализовывать программы безопасности дорожного движения, в то же время выступая за изменение политики в своих странах.
В основе системного подхода к безопасности лежит ключевой принцип, согласно которому безопасность дорожного движения — это общая ответственность всех членов сообщества. Растет интерес к роли совместного проектирования и совместных исследований на уровне сообществ (CBPR) в обеспечении безопасности дорожного движения, в которых участвуют сообщества, а не только правительства и исследовательские институты, работающие разрозненно. Такой вклад может оказать значительное влияние на успешное принятие и реализацию программ безопасности дорожного движения и может иметь решающее значение для преодоления препятствий на пути их внедрения.Роль организаций гражданского общества (ОГО) в активном привлечении сообщества и помощи CBPR подчеркивается работой, проделанной Amend в рамках программы оценки и улучшения безопасности дорожного движения в школах в Танзании. ¹⁹ Эта инициатива включает систематическую оценку школьных зон, определение конкретных мер, которые могут повысить безопасность дорожного движения, и реализацию этих мер с привлечением и участием заинтересованных сторон сообщества и местных властей.Именно взаимодействие с этими группами жизненно важно для устойчивости программы. Такие инициативы ОГО следует активно продвигать и поддерживать.
Корпоративный сектор проявляет все больший интерес к инициативам в области безопасности дорожного движения, признавая, что факторы, способствующие повышению безопасности дорожного движения, требуют системного подхода со стороны всех заинтересованных сторон и что последствия дорожно-транспортного травматизма могут иметь прямое влияние на многонациональные и крупные национальные корпорации. Несмотря на это, до сих пор мало что было сделано для изучения роли частного сектора в обеспечении безопасности дорожного движения.Следует поощрять участие частного сектора в основной коммерческой деятельности (например, создание автопарков, отвечающих стандартам безопасности и содействие исследованиям и разработкам), общественной и благотворительной деятельности в поддержку исследований, программ и политики, особенно в СНСД, а также в пропаганде изменения политики. FedEx — одна из таких компаний, которая ожидает от всего своего персонала только высочайшей безопасности дорожного движения, а также поддерживает инициативы по безопасности дорожного движения по всему миру (https://fedexcares.com/about-fedex-cares/road-safety).
Срочно необходимы убедительные доказательства того, что работает в странах с низким уровнем дохода (включая устойчивый транспорт и улучшенные варианты городского планирования), с использованием надежных исследовательских методологий, чтобы их можно было расширить и воспроизвести. Страны и практикующие специалисты должны иметь возможность контролировать свои смертельные случаи и травмы, связанные с безопасностью дорожного движения, и более тщательно оценивать свои программы. Ряд благотворительных организаций, в том числе Fondation Botnar, встроили в свои механизмы предоставления грантов ожидание надежного мониторинга и оценки с использованием механизмов цифрового здравоохранения, где это необходимо, ²⁰, в то время как Инициатива по охране здоровья детей опубликовала «инструментарий» для поддержки и обеспечения проведение мероприятий по обеспечению безопасных маршрутов в школу с использованием надежных исследований и методов участия (https: // www.childhealthinitiative.org/toolkit).
Наконец, этап после аварии должен получить больше поддержки со стороны международного сообщества и сообщества доноров. К сожалению, даже если мероприятия по первичной профилактике будут проведены надлежащим образом, некоторые столкновения с причинением травм все равно будут происходить, и поэтому следует внедрить надежные услуги по оказанию травм — от высвобождения пассажиров на месте крушения до правосудия для пострадавших, поскольку это позволит сэкономить значительное количество людей. жизни. ²¹
Выводы
Возможно снижение смертности и травм в результате дорожно-транспортных происшествий.Однако для того, чтобы это произошло в следующем десятилетии, странам необходимо внедрить системный подход к безопасности дорожного движения, наращивать потенциал и привлекать конечных пользователей. Им также следует расширить свою правоприменительную деятельность, проектировать более умные дороги, продавать более безопасные автомобили и проводить мощные кампании социального маркетинга для повышения осведомленности среди всех участников дорожного движения. Третье совещание министров по безопасности дорожного движения в Швеции в феврале 2020 года станет следующей возможностью подвести итоги глобального прогресса и обменяться опытом между странами (https: // www.Roadsafetysweden.com/).
Авторские работы
Депутат
подготовил первый вариант этого комментария. PP проверил факты, внес свой вклад в разделы и доработал таблицы и ссылки.
Благодарности
MP был координатором по предотвращению непреднамеренных травм в ВОЗ в период с 2000 по 2017 год. Мнения, выраженные в этой статье, не отражают точку зрения ВОЗ.
Финансирование
Нет.
Конкурирующие интересы
Нет.
Этическое разрешение
Не требуется.
Список литературы
2
Доклад о мировых катастрофах, 1999 г. Женева: Международная федерация обществ Красного Креста и Красного Полумесяца;
1999
.4
Peden
M
,
Sminkey
L
.
Всемирная организация здравоохранения посвящает Всемирный день здоровья безопасности дорожного движения
.
Inj Назад
.
2004
;
10
(
2
):
67
,5
Повышение безопасности дорожного движения во всем мире Резолюция ООН 58/289. Нью-Йорк: Организация Объединенных Наций;
2004
.6
Безопасность и здоровье дорожного движения
,
Резолюция 57.10 Всемирной ассамблеи здравоохранения от 22 мая 2004 г.
.
Женева
:
Всемирная организация здравоохранения
;
2004
,7
Peden
M
.
Глобальное сотрудничество по предупреждению дорожно-транспортного травматизма
.
Int J Inj Contr Saf Promot
.
2005
;
12
(
2
):
85
—
91
,8
Тороян
T
.
Глобальный отчет о состоянии безопасности дорожного движения
.
Inj Назад
.
2009
;
15
(
4
):
286
,9
Peden
M
.
Генеральная Ассамблея ООН призывает к десятилетию действий по обеспечению безопасности дорожного движения
.
Inj Назад
.
2010
;
16
(
3
):
213
.10
Hyder
AA
,
Allen
KA
,
Di Pietro
G
и др.
Устранение пробелов в реализации глобальной безопасности дорожного движения: изучение особенностей эффективных ответных мер и внедрение программы для 10 стран
.
Am J Public Health
.
2012
;
102
(
6
):
1061
—
7
.11
Ларсон
К
,
Хеннинг
К
.
Проведение проверенных мер по обеспечению безопасности дорожного движения спасает жизни
.
Травма
.
2013
;
44
(
Suppl 4
):
S3
,13
Hyder
AA
,
Paichadze
N
,
Toroyan
T
, et al.
Мониторинг Десятилетия действий по обеспечению безопасности дорожного движения в мире 2011–2020 гг .: обновленная информация
.
Глобальное здравоохранение
.
2017
;
12
:
1492
—
1505
.14
Тороян
T
,
Peden
MM
,
Iaych
K
.
ВОЗ выпускает второй глобальный доклад о состоянии безопасности дорожного движения
.
Inj Назад
.
2013
;
19
:
150
,15
Peden
MM
,
Khayesi
M
.
Технический пакет Save LIVES: 22 вмешательства, которые могут иметь значение
.
Inj Назад
.
2018
;
24
:
381
—
3
.17
Phathai
S
. Интеграция данных о дорожно-транспортных происшествиях со смертельным исходом, Таиланд. Интеграция 3-х источников данных. Представлено на семинаре «Улучшение регистрации актов гражданского состояния и статистики естественного движения населения» (CRVS): смертность от дорожно-транспортных происшествий в Африке, 3-5 апреля 2019 г., Тунис, Тунис.
18
Отсутствие смертей и серьезных травм на дорогах. Смена парадигмы в сторону безопасной системы. Париж: Организация экономического сотрудничества и развития.
19
Poswayo
A
,
Kalola
S
,
Rabinovitz
K
и др.
Программа оценки и улучшения безопасности дорожного движения в школах (SARSAI) снижает дорожно-транспортный травматизм среди детей в Танзании
.
Inj Назад
.
2018
; .21
Mock
C
,
Joshipura
M
,
Arreola-Risa
C
и др.
Оценка количества жизней, которые можно было бы спасти за счет улучшения оказания помощи при травмах во всем мире
.
Мир J Surg
.
2012
;
36 (5)
:
959
—
63
.
© Автор (ы) 2019. Опубликовано Oxford University Press от имени Королевского общества тропической медицины и гигиены. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected].
Вы попали в ДТП за границей
Если вы попали в дорожно-транспортное происшествие во время отпуска, вам могут потребоваться дополнительные осложнения и трудности. На этой странице объясняется, что вам следует делать, если вы попали в дорожно-транспортное происшествие во время поездки за границу.
На месте происшествия
Если вы попали в дорожно-транспортное происшествие за границей, обязательно вызовите полицию и получите копию полицейского протокола. Если вы не понимаете, что вам говорят, попросите переводчика. По возможности:
делать записи о том, что произошло
получить фотографии аварии, включая фотографии номерных знаков других задействованных транспортных средств и их местоположения.
обмен страховых реквизитов
взять имена и адреса как можно большего числа свидетелей
не берут на себя ответственность и не извиняются.
Если вы едете в Европе, ваша страховая компания может предоставить вам Европейское заявление о несчастном случае (EAS) , или оно может быть предоставлено на месте происшествия. Европейское заявление об аварии (EAS) — это стандартная форма, доступная по всей Европе на разных языках. EAS помогает получить согласованное изложение фактов о происшествии и может помочь в урегулировании страховых случаев. Подписывайте EAS только в том случае, если вы уверены, что понимаете ситуацию. Убедитесь, что вам дали копию заявления о несчастном случае.
Что будет дальше?
Вам следует как можно скорее связаться со своим страховщиком. Что произойдет дальше, будет зависеть от того, было ли арендовано транспортное средство, на котором вы управляли, и какую страховку вы оформили.
Вы ехали на собственном автомобиле
Обязательно сообщите страховщику о происшествии как можно скорее, даже если вы не хотите подавать иск. В страховых полисах есть ограничение по времени для сообщения о несчастных случаях, и если вы не соблюдаете его, вы можете не быть застрахованы.Вы должны предоставить своей страховой фирме как можно больше информации о несчастном случае, поскольку это поможет им обработать ваше требование.
Перед поездкой убедитесь, что ваша автомобильная страховка действительна за границей. В идеале, свяжитесь со своим страховщиком как минимум за месяц до вывоза автомобиля за границу. Если вы не проверяли свой полис, вы можете обнаружить, что у вас нет такого же уровня страховки, как дома. Многие страховщики предлагают стороннее страхование за границей, а не полное страхование. Это может оставить вас без средств в случае повреждения вашего автомобиля.Если вы собираетесь управлять автомобилем за пределами Европейского Союза, вам также следует подать заявление на получение Зеленой карты , которая доказывает, что у вас есть минимальные юридические требования по страхованию гражданской ответственности. Обычно вы можете получить грин-карту у своего страховщика, который может взимать с вас небольшую комиссию.
С 1 января 2021 года вам, возможно, придется заняться другими делами перед поездкой в Европу. Проверьте перед поездкой.
Вы ехали на арендованном автомобиле
Управляя арендованным автомобилем, особенно важно сообщать в местную полицию даже о незначительных авариях, прежде чем вернуться в Великобританию.Фирмы по аренде автомобилей могут настаивать на том, чтобы сообщать о несчастных случаях, и это может оказаться очень трудным после того, как вы уедете из страны. Убедитесь, что вы не принимаете на себя ответственность, так как это может повлиять на вашу претензию по страховке аренды автомобиля. Свяжитесь с вашей компанией по аренде автомобилей как можно скорее. У некоторых фирм по аренде автомобилей есть номер службы поддержки в Великобритании, который вы можете найти в своем контракте. Убедитесь, что вы предоставили компании как можно больше информации о происшествии. Вернувшись домой, напишите в компанию полный отчет о происшествии.Ни в коем случае не ремонтируйте арендованный автомобиль без предварительного разрешения прокатной компании.
Вам необходимо ознакомиться с условиями страховки, которую вы заключили при аренде автомобиля, чтобы узнать, за какие сборы вы можете нести ответственность.
ДТП с незастрахованными водителями
Если авария произошла в:
страна Европейского Союза
Исландия, Лихтенштейн, Норвегия и Швейцария
и была вызвана незастрахованным водителем, вы можете потребовать компенсацию от страны, где произошла авария.Вы подаете заявку через местный аналог Бюро автостраховщиков . Вы можете узнать больше об этом в своей страховой компании или в посольстве Великобритании, где вы остановились.
Претензии по телесным повреждениям
Если вы попали в аварию за границей, вы можете подать иск о возмещении вреда. Однако это может быть очень сложно и дорого. Если вы подумываете подать иск в связи с несчастным случаем, произошедшим с вами в отпуске, вам следует обратиться за консультацией к юристу.
Следующие шаги
Другая полезная информация
Устойчивое развитие | Бесплатный полнотекстовый | Безопасность дорожного движения в странах с низким уровнем доходов: состояние знаний и направления на будущее
В этом разделе обсуждаются наши выводы в отношении соответствующих предыдущих исследований.
3.1. Недостаточная отчетность о дорожно-транспортных происшествиях в СНД
Точное знание дорожных аварий и их причин может помочь обеспечить надежные мотивы для инвестиций в соответствующие и эффективные меры по обеспечению безопасности дорожного движения, и это особенно важно там, где такие средства ограничены [12].Данные полиции о дорожно-транспортных происшествиях были традиционным источником такой информации, хотя точность таких данных сомнительна, поскольку все страны страдают от некоторого уровня занижения данных. ВОЗ предоставляет оценки числа погибших в каждой стране, используя отрицательное биномиальное моделирование, основанное на фактическом количестве зарегистрированных смертельных случаев [1]. По их оценкам, среднее число дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом, правильно сообщенное официальным источникам, вероятно, будет выше для стран с более высоким уровнем дохода: в среднем 88% дорожно-транспортных происшествий со смертельным исходом правильно зарегистрировано в странах с высоким уровнем дохода (СВД) и 77% — в среднем. -доходные страны (ССД).Однако точность такой отчетности значительно ниже в СНСД (52%) и СНСД (17%). Существует несколько основных причин, по которым может иметь место занижение отчетности. Плохое понимание преимуществ полных и точных записей о дорожно-транспортных происшествиях означает, что участники могут избегать обращения в полицию [13], предпочитая вести переговоры с водителем [14,15]. Полицейские силы с ограниченными ресурсами и возможностями, скорее всего, сосредоточат свое внимание на тех авариях, которые повлекут за собой больше травм, смертельных случаев или материального ущерба [13,16,17].Кроме того, юридические требования сообщать в полицию о дорожно-транспортных происшествиях различаются от страны к стране [18]. В населенных пунктах пострадавшие, скорее всего, будут доставлены в ближайшую больницу родственниками или случайными прохожими до того, как полицейские смогут явиться на место крушения [13,14,17]. В сельской местности родственникам и соседям жертв ДТП может быть отказано в поездке в больницы из-за финансовых последствий [14]. Существуют и другие ограничения, связанные с использованием бумажных документов, а не типов систем электронной записи, имеющихся в странах с более высоким уровнем дохода [18], особенно если такие оригинальные документы требуются для последующих судебных слушаний [19].В многочисленных исследованиях изучались способы повышения качества и точности данных о дорожно-транспортных происшествиях, в частности, путем объединения полицейских записей с больничными записями пациентов, госпитализированных в результате дорожно-транспортных происшествий. Эти исследования в основном проводились в развитых странах, например, во Франции [20,21,22,23], в других странах Европы [24,25,26,27,28,29,30], США [31, 32], Австралии и Новой Зеландии [33,34,35,36,37,38], а также Китая и Японии [39,40]. Что касается количественных результатов, касающихся неполной отчетности, мы нашли только четыре исследования в странах с низким уровнем дохода (из первоначального списка 983 потенциальных статей), которые дают количественную оценку уровня неполной отчетности, сравнивая данные полиции с данными больничных карт ( см. блок-схему PRISMA на рисунке 2).Все четыре исследования проводились в странах с низким уровнем дохода в Африке (Эфиопия, Уганда, Малави и Мали). В таблице 2 показано место, период исследования, использованные методологии и показатели, подчеркнув несоответствия в дизайне исследований. В исследовании, проведенном в Эфиопии [14], основное внимание уделяется 264-километровому участку двусторонней и двухполосной дороги, на котором интенсивность движения варьируется от в среднем 17 000–20 000 автомобилей в день на 64-километровом участке возле Аддис-Абебы до примерно 3000. –3500 автомобилей в день на оставшихся 200 км по мере приближения к Хавасе.В других исследованиях основное внимание уделяется региональным областям (с использованием зонального или макроуровневого подхода) с учетом записей в полицейских участках и больницах в определенном регионе. Единственным неизменным элементом этих четырех исследований является использованная методология анализа: захват-повторный захват. метод. Метод «Захват-повторный захват», возможно, является наиболее широко используемым методом исправления неточностей в сообщениях о дорожно-транспортных происшествиях [41]. Первоначально разработанный для использования при оценке биометрии популяций животных и впоследствии примененный к человеческим популяциям и области травм, как обсуждается, например, в (как обсуждается, например, в [42]), метод включает оценку числа случаев в определенной популяции с использованием несколько источников информации (например,g., связанные базы данных), предполагая, что каждый источник сам по себе может занижать численность населения. Хотя это полезный (и относительно недорогой) инструмент для исследователей дорожно-транспортных происшествий, особенно в странах с низким уровнем дохода, где часто заниженная отчетность, есть определенные предостережения относительно его использования из-за перемещений населения и зависимости от источников данных [43]. Тем не менее, перемещение населения было определено как незначительная проблема, например, из-за относительно коротких временных рамок между прибытием полиции на место крушения и ранеными, посещающими больницу [14,20], или относительным отсутствием миграции в пределах исследуемого региона [44]. ].Все четыре исследования, указанные здесь, были направлены на устранение любой систематической ошибки, вызванной отсутствием независимости, путем использования метода стратифицированного захвата-повторного захвата для выявления тех факторов, которые были связаны с зависимостью источников данных. Тем не менее, остается неясным, является ли стратификация удовлетворительной, и проблема не может быть решена полностью. Учитывая ограничения, связанные с методами отлова-повторной поимки, для оценки уровней неполной отчетности использовались другие методы. Регрессионный анализ полезен, если подход с двумя источниками, используемый при отлове-повторном отлове, не подходит или неосуществим [1,33].Модифицированная регрессия Пуассона использовалась во Франции [21], аналогичные подходы использовались в Индии [15], США [32] и Австралии [38]. Также изучалось влияние неполной отчетности на модели серьезности ДТП [45,46,47]. Однако, как отмечалось ранее, все четыре количественных документа в СНД используют захват-повторный захват. Основные результаты исследований, представленных в таблице 2, суммированы в таблице 3 в соответствии с используемыми показателями и источниками данных (полиция и / или больница). Чтобы сравнить результаты четырех африканских исследований с учетом неопределенности, относительная точность каждого источника данных была рассчитана в виде доверительных интервалов (см. Таблицу 3).Степень точности получается путем рассмотрения основного показателя, используемого в конкретном исследовании (например, количества погибших или травм на 100 000 км транспортного средства), и сравнения результатов полиции и больниц с результатами, полученными с помощью метода захвата-повторного захвата. Эти результаты показывают некоторые закономерности. В полицейских записях обычно указывается больше погибших, чем в больничных, в то время как в больницах обычно хранятся более полные записи о дорожно-транспортных происшествиях и травмах. Однако ни один из наборов записей не содержит полной записи числа погибших или раненых.В целом, неопределенности в отношении оценок, связанных со смертельным исходом, больше, чем неопределенности, полученные в отношении травм и аварий. Исследование, проведенное Abegaz et al. [14], в котором используется подход на микроуровне с акцентом на конкретную дорогу, а не на регион, имеет наименьшие доверительные интервалы. Результаты, полученные в Эфиопии и Мали, показывают, что в полицейских записях содержится около 60% от общего числа погибших, а на записи больниц, по-видимому, приходится от 40% до 60% травм или дорожно-транспортных происшествий.
3.2. Уроки, извлеченные из глобальной «передовой практики», и ее применимость к LIC
Мы считаем важным использовать опыт успешных кампаний по безопасности дорожного движения во всем мире. Например, Вегман [49] выделяет Испанию, в частности, как образец успеха в практике безопасности дорожного движения, поскольку количество погибших в этой стране снизилось более чем на 70% в период с 2000 по 2013 год, а за ней следуют соседи Португалия. В отчете Директората о своей стратегии безопасности дорожного движения [50], повышение уровня безопасности Испании в 2000-х годах стало результатом принятия Европейской стратегии безопасности дорожного движения в 2000 году, за которым последовало более широкое использование систем безопасности в автомобиле, более широкое использование шлемов (от От 73% до 99%), более частое использование ремней безопасности (с 70% до 91%) и снижение рисков от более низкой средней скорости (снижение на 2 км / ч) и тенденции к снижению количества водителей в нетрезвом виде (процент водителей кто умер, когда превысил предел 0.3 г / л упала с 35% до 29%). Опыт Испании является одним из примеров того, как целостная национальная стратегия безопасности дорожного движения может привести к значительному сокращению дорожно-транспортных происшествий. Однако, как развитая страна, проблемы и проблемы, связанные с повышением безопасности дорожного движения, вероятно, будут отличаться от таковых в СНД [51]. Хотя улучшение инфраструктуры и соответствующее законодательство являются в относительно большой степени общими темами, подходящими для всех дорожных сетей, поведение участников дорожного движения может варьироваться от страны к стране.Вот почему следует учитывать, что культурные различия могут приводить к различиям в поведении участников дорожного движения в разных юрисдикциях. Например, одно и то же инженерное вмешательство может привести к неодинаковому повышению безопасности дорожного движения, даже если все другие факторы, такие как подверженность дорожному движению и характеристики проезжей части, аналогичны. Однако мы предполагаем, что, хотя такие вариации в поведении участников дорожного движения повлияют на степень эффективности, они не будут полностью сдерживать эффект от таких инженерных мероприятий.Таким образом, можно извлечь уроки из успешных мероприятий в развитых странах. Например, проект «Более безопасная Африка» [52] направлен на использование знаний и опыта успешных европейских проектов по безопасности дорожного движения для реализации эффективных мер в области безопасности дорожного движения и управления дорожным движением в африканских странах. Чтобы попытаться положительно повлиять на безопасность дорожного движения в СНД и СНСД, 2011 г. –2020 был провозглашен Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) «Десятилетием действий по обеспечению безопасности дорожного движения», направленным на спасение миллионов жизней за счет создания потенциала управления безопасностью дорожного движения, повышения безопасности дорожной инфраструктуры, дальнейшего повышения безопасности транспортных средств, повышения уровня безопасности дорожного движения. поведение участников дорожного движения и улучшение реагирования на аварии.В ряде предыдущих исследований проводились обзоры мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения в СНД и СНСД, некоторые из которых показаны в Таблице 4 и более подробно обсуждаются ниже. Гупта и др. [53] сосредоточили внимание на нормативных и дорожно-технических мероприятиях для предотвращения дорожно-транспортных травм и смертельных случаев среди немоторизованных и моторизованных двухколесных (т. Е. Уязвимых) участников дорожного движения. Из двадцати пяти исследований в их обзоре только два были основаны на LIC. Эсперато и др. [54] были нацелены на оценку затрат и воздействия на здоровье мероприятий по безопасности дорожного движения в СНСД, выявив тринадцать исследований, которые соответствовали их критериям, ни одно из которых не проводилось в СНСД.Статон и др. [55] сосредоточили свое внимание на определении количественного воздействия мер по обеспечению безопасности дорожного движения, включая законодательные, правоприменительные и образовательные кампании. Из восемнадцати выявленных исследований три проводились в СНД. Bonnet et al. [56] определили двадцать три статьи, касающиеся мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения в Африке; восемь были установлены в СНД. Эти исследования подчеркивают относительную нехватку количества и качества результатов исследований, конкретно касающихся воздействия мер по обеспечению безопасности дорожного движения в СНД. Что касается передовой практики в СНД, можно упомянуть опыт Эфиопии, где кампании в СМИ в сочетании с целевыми исследованиями предоставили более полную картину воздействия законодательства о безопасности дорожного движения [6,57,58,59].Краткое изложение этих и других исследований политического вмешательства в СНСД приводится ниже в рамках широких тем образования, правоприменения и инженерии.
3.2.1. Образование
Просвещение населения и, в частности, детей о безопасности дорожного движения и правильном поведении участников дорожного движения может помочь снизить количество и серьезность ДТП, особенно при использовании в рамках более широкого пакета мероприятий [56,61,63]. Например, рассказы из сборников рассказов использовались в Пакистане для улучшения знаний детей и их отношения к безопасности дорожного движения, а относительно недорогие сборники рассказов обеспечивали эффективную и раннюю стратегию содействия изменению поведения, особенно того, как вести себя на обочине дороги и при переходе.Например, результаты показали, что, хотя на вопросы о том, где безопасно переходить дорогу, правильно ответили чуть более 50% детей, через два месяца после первоначального вмешательства этот показатель увеличился до более 90%. Однако было признано, что может возникнуть необходимость в регулярном обучении по вопросам безопасности дорожного движения для дальнейшего обеспечения того, чтобы учащиеся сохраняли информацию о безопасности дорожного движения в долгосрочной перспективе [60], и для того, чтобы любое воздействие было эффективным, такие меры должны сочетаться с законодательными и меры принуждения [55].Сообщества и семьи также обладают значительным потенциалом влияния на молодежь, и необходимо разработать программы безопасности дорожного движения в поддержку официальных школьных программ [64]. В более широком сообществе исследования были сосредоточены на влиянии телевизионных сообщений о безопасности дорожного движения [65], которые оказались в значительной степени эффективными для содействия снижению потребления алкоголя за рулем, хотя язык, используемый в сообщениях, считался потенциальным препятствием в стране. с несколькими языками разговора. В Танзании образовательная программа была разработана на основе оценки местных дорожно-транспортных происшествий, в том числе для мотоциклистов [62].Перенос практики просвещения по вопросам безопасности дорожного движения из развитых в развивающиеся страны может быть затруднен из-за различий в системах образования, методах обучения, правилах дорожного движения и подверженности рискам. Обучение и осведомленность о безопасности дорожного движения были определены как вмешательства, наиболее адаптированные для СНД [56]. Таким образом, специалисты по безопасности дорожного движения должны стремиться исследовать и разрабатывать индивидуальные методы обучения и материалы в стране, в которой они будут использоваться [64].
3.2.2. Правоприменение
Повышение безопасности дорожного движения за счет применения пересмотренного законодательства также может способствовать повышению безопасности дорожного движения, особенно в отношении пяти ключевых факторов риска, определенных в Глобальном плане для Десятилетия действий по обеспечению безопасности дорожного движения (скорость, вождение в нетрезвом виде, не носить мотоциклетные шлемы, не носить ремни безопасности, а также неиспользование детских удерживающих устройств в автомобилях) [3], руководства по каждому из которых были опубликованы ВОЗ [72].Руководство по вождению в нетрезвом виде было доработано в систему оценки, чтобы помочь понять, как СНД и СНСД могут лучше принять руководство [71]. Другие примеры исследований в этой области включают исследование, проведенное в Аддис-Абебе в Эфиопии, где совместные кампании средств массовой информации и правоохранительных органов позволили сократить вождение в нетрезвом виде на 50% [57]. Что касается законодательства, Аддис-Абеба разработала свою первую в истории стратегию безопасности дорожного движения и план ее реализации, а также учредила межведомственный совет по безопасности дорожного движения под председательством заместителя мэра и рассматривает возможность создания фонда безопасности дорожного движения [6].Более широкие меры политики в области безопасности дорожного движения в Эфиопии были исследованы с использованием прерванных временных рядов [59]; пересмотренная политика безопасности дорожного движения запрещает использование мобильных телефонов во время вождения, делает использование шлемов и ремней безопасности обязательным, а также усиливает меры пресечения превышения скорости, вождения в нетрезвом виде и перевозки опасных грузов. Было обнаружено, что это помогло снизить количество дорожно-транспортных происшествий примерно на 19% и связанных с ними смертельных случаев на 12% в год после вмешательства; однако общий уровень аварийности был все еще очень высоким [57].Использование шлемов как для велосипедов, так и для мотоциклов во всех странах с низким уровнем дохода является низким. Исследование, проведенное в Малави, зафиксировало отсутствие велосипедистов в шлемах за четырехдневный период исследования [70]. В Кении низкая распространенность использования мотоциклетных шлемов осталась неизменной: около 30% мотоциклистов правильно использовали шлемы после внесения в 2012 году законопроекта о поправках к дорожному движению, что подчеркивает необходимость многогранной стратегии, включающей кампании в СМИ и повсеместное правоприменение. в дополнение к законодательным изменениям для улучшения использования шлемов [66].Авторы пришли к аналогичному выводу после изучения распространенности и отношения к вождению в нетрезвом виде в Камбодже, поскольку Bachani et al. [67] пришли к выводу, что для эффективного решения этой проблемы потребуется многоаспектный и скоординированный подход, включая социальный маркетинг и кампании по просвещению общественности, а также усиленные меры принуждения. Wismans et al. [73] приводят краткое изложение отчета ВОЗ [74], посвященного азиатским странам, подчеркивая, что, хотя предложенные меры были приняты во многих странах, в странах с низким уровнем дохода (особенно в Афганистане и Непале) такие меры, как правило, отсутствуют.
3.2.3. Инженерное дело
Отсутствуют исследования, конкретно оценивающие влияние инженерных мероприятий в СНСД [53], а те, которые доступны, дают неоднозначные результаты. Гупта и др. [53] сообщают, что результаты трех инженерных исследований до и после, включенных в их обзор, показывают, что, хотя количество смертельных случаев снизилось, количество пострадавших увеличилось более чем вдвое. Другое недавнее исследование, проведенное в Эфиопии, было сосредоточено на снижении травматизма пешеходов на перекрестках с круговым движением путем моделирования воздействия различных характеристик подходов, таких как наличие ограждений и расположение пешеходных переходов.Результаты, полученные на основе модели прогнозирования аварий и разработки функций обеспечения безопасности, показали, что количество аварий с участием пешеходов было на 50% выше возле терминалов общественного транспорта, где пространственная интенсивность конфликтов между пешеходами и транспортными средствами высока. Изменение уклона приближения на 1% может привести к увеличению количества ДТП с пешеходами на 12%, поскольку видимость ухудшается и это влияет на скорость. Тем не менее, при наличии соответствующих средств перехода снижается риск дорожно-транспортных происшествий с пешеходами.Например, на объездных подходах с центральными убежищами было на 44% меньше дорожно-транспортных происшествий с пешеходами, чем на тех, где таких сооружений не было [58]. Тем не менее, наличие пешеходных зон не означает использования по правилам. В Гане 65% пешеходов, проезжающих по зебре, демонстрируют некоторые аспекты рискованного поведения, такие как разговоры, еда или питье, использование телефона и ношение наушников [75]. В ежегодном «Глобальном отчете о состоянии безопасности дорожного движения» ВОЗ содержится обзор прогресс, достигнутый в таких важных областях, как законодательство, стандарты транспортных средств и доступ к услугам послеаварийного ухода.В отчете за 2018 год [1] отмечается, что темпы прогресса, однако, не были достаточно быстрыми, чтобы компенсировать рост населения и быструю моторизацию транспорта, происходящую во многих частях мира. Они отмечают, что при таких темпах задача 3.6 Целей в области устойчивого развития (ЦУР) по сокращению вдвое смертности в результате дорожно-транспортных происшествий к 2020 году не будет выполнена.
3.3. Уязвимые группы и гендерная разбивка
На поведение уязвимых групп, таких как инвалиды, женщины и дети, во время поездок могут отрицательно повлиять проблемы безопасности дорожного движения, особенно в странах с низким уровнем дохода.Профиль травматизма в результате дорожно-транспортных происшествий в СНД во многом отличается от профиля, наблюдаемого в развитых странах. Пешеходы, велосипедисты и пассажиры многопассажирского транспорта (автобусы, грузовики и микроавтобусы) подвергаются особому риску травм. Например, Нантуля и Райх [76,77] отмечают, что пешеходы, велосипедисты и пассажиры в автобусах и грузовиках составляют около 90% несчастных случаев в странах с низким и средним уровнем доходов, в отличие от регионов с высоким уровнем доходов, где водители составляют большинство жертв.Такая большая доля уязвимых участников дорожного движения в статистике дорожно-транспортных происшествий в СНД может быть объяснена смешанным движением несовместимых пользователей, когда пешеходы, велосипедисты и мотоциклисты вынуждены делить дорожное пространство с легковыми и грузовыми автомобилями, особенно там, где общины проживают поблизости от дорог. там, где нет тротуара на крупных городских улицах [78], и где дети особенно уязвимы перед растущим уровнем автомобилизации [79]. Несмотря на значительную роль уязвимых участников дорожного движения в СНД, они по-прежнему в значительной степени игнорируются при планировании, проектировании и эксплуатации дорог [1].Около трех четвертей пострадавших и погибших в СНД — мужчины [80,81], и это может отражать гендерное неравенство в доступе к экономическим возможностям и подверженности рискам дорожно-транспортного травматизма в качестве водителей и пассажиров [77]. К сожалению, опубликованные сводные данные о количестве травм редко дезагрегируются, чтобы рассмотреть закономерности в таких факторах, как пол [82]. Однако по мере того, как все больше стран проводят обследования домашних хозяйств, в дополнение к регулярным переписям населения, все больше стран теперь могут производить данные с разбивкой по полу для основных показателей по народонаселению, семьям, здоровью, образованию и работе [83].Тем не менее, даже когда такая информация собирается, она часто не сводится в таблицу и не распространяется для проведения значимого гендерного анализа [83]. Мужчины и женщины обычно выбирают разные модели поездок, которые по-разному изменяют их подверженность риску участия в дорожно-транспортных происшествиях [82]. , 84]. Утенг [85] предполагает, что существует ряд факторов, влияющих на мобильность женщин в развивающемся мире, включая социальные и культурные нормы в патриархальной системе, а также планирование и проектирование транспортной инфраструктуры.Как правило, женщины реже совершают длительные поездки или используют более медленные режимы движения и могут не так часто ездить по загруженным дорогам, как мужчины, поэтому статистика ДТП для мужчин и женщин, как правило, показывает разные модели [85]. Преобладающим видом транспорта для женщин в сельских районах Африки, например, является ходьба пешком [86], в то время как мужчины получают доступ и приоритет в использовании частных транспортных средств [85]. Когда женщины пользуются моторизованным транспортом, скорее всего, это общественный транспорт, и они часто подвергаются другим рискам во время путешествий [86].Хотя эти гендерные различия в использовании транспорта наиболее заметны в сельской местности [87], в городских районах женщины имеют меньший доступ к индивидуальным или общественным транспортным средствам, чем мужчины, по экономическим и социальным причинам и, следовательно, зависят от ходьба или использование нежелательных и потенциально небезопасных видов общественного транспорта [88]. В своем обзоре 73 исследований дорожно-транспортного травматизма в развивающихся странах Odero et al. [80] отмечают, что «ни в одном исследовании в этом обзоре не предпринималось попыток изучить конкретные потенциальные факторы, которые могли бы объяснить наблюдаемые гендерные различия.Такое исследование желательно, и в нем необходимо будет оценить и скорректировать уровни воздействия по полу ». Таким образом, доступная литература по гендерной дезагрегации в дорожно-транспортных происшествиях, конкретно относящаяся к СНД, является скудной, что указывает на явный пробел в базе знаний, и это тема, которая заслуживает использования механизмов социальных исследований, таких как поведенческие и оценочные опросы этих уязвимых групп населения. группы, особенно с упором на страны, которые недавно улучшили частоту и доступ к данным обследований домашних хозяйств.Транспортная политика, ориентированная на автомобили, в сочетании с растущей урбанизацией может привести к еще большему неравенству в мобильности [85], и необходимо провести дальнейшее исследование того, как такая политика влияет на мобильность с гендерной точки зрения.
3.4. Инвалидность из-за дорожно-транспортных происшествий
Инвалидность из-за дорожно-транспортных происшествий и травм составляет значительную часть бремени в странах с низким доходом, где надлежащая и своевременная медицинская помощь обычно недоступна для пострадавших. В СНД крайне не хватает систем реабилитационной помощи [89,90].По оценкам, на каждую смерть в результате дорожно-транспортных происшествий приходится еще 20-50 человек, которые получают травмы и часто становятся инвалидами [91]. По данным Всемирной организации здравоохранения [91], около 85% всех случаев смерти на дорогах в мире, 90% лет жизни с поправкой на инвалидность (DALY) потеряно из-за дорожно-транспортных происшествий и 96% всех детей во всем мире погибло в результате дорожного движения. травмы происходят в странах с низким и средним доходом. Однако точных данных о количестве людей, выживших в дорожно-транспортных происшествиях, но имеющих инвалидность, практически нет [92].Некоторые ориентировочные данные доступны, как указано в отчете ВОЗ о глобальной безопасности дорожного движения за 2018 год [1]. Имеются данные по 29 из 175 стран, перечисленных в этом отчете, с подробным описанием мер реагирования после ДТП, что дает приблизительное значение процента жертв дорожно-транспортных происшествий с постоянной инвалидностью. Из этих 29 стран четыре классифицируются как СНСД, а четыре — как СНСД. Диапазон оценок для четырех СНД довольно широк: примерно 47% жертв дорожно-транспортных происшествий имеют постоянную инвалидность в Того и 40% в Демократической Республике Конго, в то время как оценки для Зимбабве (7%) и Уганды (3%). намного ниже.Диапазон менее резкий для СНСД: по оценкам, 19% жертв дорожно-транспортных происшествий в Судане и 15% в Камбодже страдают от постоянной инвалидности, по сравнению с 2,4% в Бангладеш и 1% в Палестине (Западный берег и Газа). Из стран с уровнем доходов выше среднего и с высоким уровнем дохода, по которым представлены данные, этот показатель является самым высоким в Бразилии (24%) и Румынии (21%), а самый низкий — в Катаре и Франции (оба по 1%). В этом отчете нет причин, по которым эти данные должны быть такими несопоставимыми, и нет очевидной закономерности, связывающей доступность медицинской помощи и эти уровни инвалидности.Зафар и др. [93] провели вторичный анализ результатов четырех национальных репрезентативных кластерных рандомизированных обследований в СНД (Непал и Уганда в 2014 г., Руанда в 2011 г. и Сьерра-Леоне в 2012 г.) в рамках Оценки хирургических потребностей хирургов за рубежом, в ходе которой была собрана информация о демографические данные, характеристики травмы, анатомическое расположение травмы, поведение при обращении за медицинской помощью и инвалидность в результате травмы. Авторы обнаружили, что из четырех стран с низким уровнем дохода об участии в дорожно-транспортном происшествии сообщил 1 человек.8% –2,6% населения. На их долю приходилось около 12,9% всех травм. «Серьезную инвалидность» сообщили в среднем 38,5% тех, кто получил травму в результате дорожно-транспортных происшествий. Респонденты из Сьерра-Леоне (49,3%) и Уганды (46%) чаще всего сообщали об инвалидности, тогда как респонденты из Руанды (32,8%) и Непала (21,1%) — реже. Характер травм различается в зависимости от страны; тем не менее, травмы головы и конечностей оставались наиболее распространенными. Одна из потенциальных проблем при сравнении приведенных выше исследований — это противоречивые определения.Например, международное сообщество по безопасности дорожного движения еще не выработало точного определения «серьезных» травм в результате дорожно-транспортного происшествия [94]. Тяжесть травмы в некоторых развитых странах оценивалась с помощью максимальной сокращенной шкалы травм (MAIS), т. Е. Максимального балла по шестибалльной шкале в диапазоне от 1 (легкая травма) до 6 (смертельная травма) [95]. Однако нет согласия относительно того, какой из центральных уровней MAIS следует использовать для определения серьезных дорожных травм в качестве индикатора политики.В Нидерландах, например, MAIS 2+ используется для обозначения серьезного дорожно-транспортного происшествия [94], в то время как Международная база данных о дорожном движении и происшествиях (IRTAD) предлагает оценку травм MAIS 3+ для определения серьезно пострадавшего дорожно-транспортного происшествия [ 12]. Ряд исследований (см., Например, [96,97,98,99,100,101]) предоставляют средства для мониторинга распространенности инвалидности среди населения, но следует отметить, что улучшение здравоохранения и безопасности транспортных средств не обязательно означает наличие будет меньше людей с ограниченными возможностями в результате дорожно-транспортных происшествий.Если в СНД улучшатся услуги здравоохранения и неотложной помощи, а устройства защиты в транспортных средствах (например, подушки безопасности) станут более распространенными, вероятно, будет меньше смертельных случаев в результате аварий. Тем не менее, подразумевается, что больше людей выживут с несмертельными, но обширными травмами, что приведет к увеличению числа инвалидов [102], что подразумевает большую потребность в будущем в учреждениях долгосрочного ухода и реабилитации для тех, кто выжил в дорожно-транспортных происшествиях. , но отключены навсегда. С этим связаны очевидные финансовые последствия [96].
3,5. Экономическое бремя дорожно-транспортных происшествий
Поскольку оценки стоимости дорожно-транспортных происшествий трудно получить, существует несколько исследований, которые специально посвящены оценке затрат на дорожно-транспортные происшествия или экономической эффективности вмешательств в СНД [103]. Недавний обзор экономических затрат на ИРТ, включенных в проект «Приоритеты борьбы с болезнями», предполагает, что эти затраты могут составлять от 1% до 2% от ВНП страны [92]. Задержки в реализации мер безопасности дорожного движения также могут серьезно сказаться на благосостоянии страны и благосостоянии ее населения [104].Хотя оценки общих затрат на ДТТ различаются в зависимости от используемых методологических подходов, в одном крупном исследовании, проведенном в 21 стране, глобальные затраты на ДТТ оцениваются в 518 миллиардов долларов США [92,105]. Другой недавний анализ экономического воздействия дорожно-транспортного травматизма, проведенный Глобальным фондом безопасности дорожного движения Всемирного банка, показал, что если бы страны смогли вдвое снизить смертность и заболеваемость от дорожно-транспортного травматизма и выдержать это в течение 24 лет, они могли бы добиться значительного увеличения своего ВВП — от 7% до 22% [106].В дополнение к указанным выше затратам важно отметить, что ИДТ также ложатся серьезным бременем на общество, информация о котором важна для разработки политики, основанной на фактических данных. Однако в мировой литературе мало информации о социальных издержках ДТТ, особенно в СНСД, и необходимы дополнительные исследования. Эта информация даст представление о последствиях аварий для экономики и социального обеспечения. Фактически, затраты на ДТП можно использовать в качестве сопоставления с другими областями политики, чтобы помочь лицам, принимающим решения, определить приоритеты инвестиций.В то время как эпидемиологические данные об инвалидности, связанной с ДТП, из СНД немногочисленны, стоимость длительного ухода, потеря дохода и последствия для травмированных родителей и их иждивенцев создают финансовое давление на семьи, угрожая устойчивым источникам средств к существованию [107]. Кроме того, бремя ухода за хроническими заболеваниями и инвалидностью может непропорционально ложиться на женщин и девочек [108]. При этом материальные затраты, такие как потеря производительности (косвенные затраты) и медицинские затраты (прямые затраты), могут быть более легко оценены с экономической точки зрения по сравнению с нематериальными затратами, такими как боль и страдания [109].Однако, несмотря на трудности с оценкой стоимости дорожно-транспортных происшествий, учет экономических затрат, связанных с дорожно-транспортными происшествиями, необходим для информирования политиков при расстановке приоритетов и выборе наиболее эффективных контрмер. При оценке стоимости дорожно-транспортных происшествий [109] используются три основных подхода: (i) подход, связанный с человеческим капиталом, при котором в основном материальные затраты на травмы для отдельных лиц суммируются на социальном, региональном и национальном уровнях; (ii) подход, основанный на готовности платить, который определяет стоимость боли и страданий на основе предпочтительных сумм, которые люди были бы готовы платить, чтобы жить в мире, где риски уменьшены; и (iii) подход общего равновесия, который использует имитационные модели для оценки затрат с более широкой макроэкономической точки зрения, хотя это еще не проверено для моделирования затрат на травмы [92].Подход, основанный на человеческом капитале, был наиболее распространенным подходом, используемым в СНСД, из-за относительной простоты и структурированного характера подхода [109].
3,6. Стандарты безопасности транспортных средств и сброс старых транспортных средств
Возникающей проблемой безопасности дорожного движения в СНД является проблема безопасности транспортных средств и технологий. Несмотря на недостаток литературы по этому вопросу в странах с низким уровнем дохода, в рамках этого проекта мы работаем над взаимодействием с заинтересованными сторонами для рассмотрения уроков, извлеченных из развитого мира в этой области, для дальнейшего понимания этой проблемы.Эти заинтересованные стороны включают экспертов из Глобальной программы оценки новых автомобилей (NCAP) и региональных программ оценки автомобилей.
Что касается новых функций безопасности транспортных средств в LIC (например, подушки безопасности, системы предотвращения столкновений и т. Д.), Следует принимать во внимание вопросы компенсации рисков. В ряде исследований изучались вопросы компенсации риска в основном в развитых странах [110, 111, 112, 113]. Как обсуждалось Winston et al. [110], участники дорожного движения могут стать менее бдительными в отношении безопасности дорожного движения из-за инноваций, направленных на повышение безопасности.Например, водители могут обменять повышенную безопасность на более быстрые поездки [110]. Учитывая ожидаемое изменение парка транспортных средств (и их функций безопасности) в СНД, важно понимать, как опыт развитых стран в этом отношении может быть использован в СНД. Это также подчеркивает важность рекламных кампаний для повышения осведомленности участников дорожного движения в СНД в отношении функций безопасности транспортных средств. Это особенно необходимо для обучения и подготовки водителей на самых первых этапах перехода к расширенным функциям безопасности транспортных средств в LIC.Что касается захоронения старых транспортных средств в СНД, этот вопрос поднимался рядом организаций и в исследовательских исследованиях, которые в основном сосредоточены на воздействии на окружающую среду [114]. Парк старых автомобилей в СНД не соответствует некоторым основным стандартам безопасности, установленным в развитых странах, что увеличивает вероятность аварий. Это может усугубляться модификацией транспортного средства, низкими стандартами обслуживания, ненадлежащим использованием (например, перегрузкой) и отсутствием мер безопасности. Кроме того, в случае аварии водители и пассажиры получают более серьезные травмы, например, из-за отсутствия подушек безопасности.Насколько нам известно, научных исследований, изучающих последствия для безопасности экспорта старых автомобилей в СНД, не существует. Может потребоваться политика, которая не позволит развитым странам сбрасывать автомобили определенного возраста или категории в СНД и поощрять утилизацию в СНД (например, наличные деньги за автоцистерны).
3,7. Упреждающие подходы к безопасности дорожного движения
Традиционные методы, помогающие обнаруживать, расставлять приоритеты и лечить участки с высоким риском ДТП, основывались исключительно на предшествующей истории ДТП [115]. Однако качество данных о сбоях в странах с низким уровнем дохода, как правило, низкое, на ограниченном количестве сайтов и с высокими показателями неполной отчетности.Исследования наблюдаемого небезопасного поведения участников дорожного движения в СНСД существуют, например, [116,117], но ручной сбор данных требует много времени и затрат. Чтобы преодолеть эти ограничения, можно будет использовать новые формы методов сбора данных, такие как видеоданные или удаленные датчики, а также методы хранения и обработки, включающие «большие данные», чтобы обеспечить проактивный подход к безопасности дорожного движения, который может устранить недостатки безопасности до аварий. происходят [118]. Например, оценка глобальных баз данных может помочь определить факторы, определяющие безопасность дорожного движения в конкретных странах [119].В более локальном масштабе можно отслеживать и анализировать траектории участников дорожного движения и выявлять конфликты и опасные ситуации [120]. Упреждающий подход к безопасности дорожного движения должен идеально дополнять традиционные методы реагирования [121], позволяя нам разрабатывать программы улучшения (рекламные кампании, инженерные мероприятия и т. Д.) До того, как произойдут аварии. Однако применение таких подходов в LIC может быть непростым из-за ограничений по стоимости и ресурсам.
3.8. Условия ограниченных данных, проблема с пропущенными переменными и ненаблюдаемая неоднородность
Ряд хорошо известных проблем, часто встречающихся при анализе безопасности дорожного движения, связан с ограничениями данных различных типов.Данные о сбоях могут быть ограничены с точки зрения размера выборки или количества факторов риска (способствующих), доступных в данных, что приводит к ограниченным условиям данных, проблеме пропущенных переменных и ненаблюдаемой неоднородности [122,123,124]. Обратите внимание, что факторы риска необходимы для объяснения безопасности объекта (участок шоссе, юрисдикция и т. Д.). Когда набор данных о ДТП недостаточно велик, оценка максимального правдоподобия подвержена смещению; поэтому оценки модели смещены. Эта проблема может быть решена путем использования байесовских методов, в которых предварительные знания могут быть включены в анализ в форме предварительного распределения, что приводит к расширенным статистическим выводам.В этом отношении, например, Heydari et al. [124] показали, как можно получить надежные статистические модели для данных о ДТП, характеризующихся небольшим размером выборки. Что касается упущения факторов риска, в литературе по безопасности дорожного движения обсуждается, что, когда важные переменные, которые имеют значительную объясняющую силу, отсутствуют в данных, выводы о безопасности дорожного движения могут вводить в заблуждение [122]. Незаметная неоднородность связана с проблемой пропущенных переменных и приводит к ложным выводам о безопасности дорожного движения, как указано в литературе о ДТП [2].Несколько факторов риска, которые влияют на безопасность дорожного движения на объекте (перекресток, участок дороги, окрестности и т. Д.), Часто отсутствуют (неизвестны или не измерены) в базах данных о ДТП, что вызывает проблему ненаблюдаемой неоднородности. В обширной литературе обсуждается, как преодолеть эту проблему, чтобы получить надежные оценки [2,125]. Однако большинство исследований, посвященных вышеупомянутым вопросам, проводится в развитых странах. Передовые статистические методы могут смягчить проблемы ненаблюдаемой неоднородности и пропущенных переменных [123], и такие методы должны быть применимы к наборам данных в LIC, но их использование в таких контекстах пока ограничено.
3.9. Взаимодействие с другими секторами — социальные и поведенческие аспекты
Образовательные и информационные кампании по безопасности дорожного движения в странах с высоким доходом часто основываются на изменении отношения людей. Измените чье-то отношение, и он изменит свое поведение. Однако это может не работать во всех культурных контекстах. Например, предыдущее исследование показало, что связь между отношением и поведением (в контексте безопасности дорожного движения) слабее в странах Африки к югу от Сахары, чем в европейских странах с высоким уровнем доходов [126,127].В исследовании, проведенном в шести странах, McIlroy et al. [128] обнаружили, что в Кении отношение к безопасности дорожного движения в значительно меньшей степени предопределяет самооценку поведения пешеходов, чем в Великобритании. Однако это нельзя объяснить статистикой национального дохода или безопасности дорожного движения. В шести странах, включенных в их исследование, McIlroy et al. закономерностей в этом отношении не обнаружил. Это убедительно указывает на необходимость проведения предварительного исследования в интересующей стране, прежде чем применять меры по обеспечению безопасности дорожного движения.Каждая обстановка имеет уникальные характеристики, и вмешательства следует разрабатывать с учетом этого. В этом отношении важным фактором является культура. Это было исследовано множеством исследователей, но результаты были неоднозначными. В исследовании водителей такси из Западной Африки Куабенан [129] исследовал религиозные, мистические и фаталистические верования. Дорожные аварии больше объяснялись внешними факторами (такими как плохое обслуживание дорог и отсутствие пешеходной инфраструктуры), чем поведением водителей (например, нарушением правил дорожного движения или небрежностью).Кроме того, такие убеждения были связаны с пренебрежением мерами безопасности. Сильная вера в удачу, судьбу или судьбу была связана с предполагаемым отсутствием необходимости в таких вещах, как шлемы или ремни безопасности. С тех пор о подобных результатах сообщили Дикси [130], Пельтцер [131], Омари и Барон-Эпель [132], а также Магсуди и др. [133]. Кроме того, более сильная вера в судьбу или судьбу связана не только с более низким уровнем самозащиты, но и с активным участием в рискованном поведении.Результаты в этом отношении были получены в различных условиях, включая Южную Африку [134], Турцию и Иран [135, 136] и Камерун [137]. Однако результаты не однозначны. В исследовании, проведенном в Турции, Йылдырым [138] обнаружил, что религиозность положительно влияет на самооценку поведения на дорогах. Те, кто сообщал о более сильных религиозных убеждениях, также сообщили, что они меньше подвержены риску. Аналогичным образом McIlroy et al. [139], обнаружили, что более сильная вера во влияние Бога на жизнь человека связана с более безопасным отношением и поведением пешеходов в Кении и Бангладеш.Обратите внимание, что противоположная картина была обнаружена в Китае, Таиланде, Великобритании и Вьетнаме. Еще раз, исследования, проводимые в интересующей обстановке, имеют решающее значение для успешного планирования и реализации вмешательства. Автомобильный транспорт — очень сложная социотехническая система, на которую оказывают влияние самые разные люди и организации на разных уровнях системной абстракции [140]. Хотя именно конечный пользователь несет бремя дорожно-транспортного травматизма и смертности, обычно не конечный пользователь принимает решения о мерах безопасности [141].Однако в целом виновата именно эта группа [142]. Это характерно не только для стран с низким и средним уровнем доходов; однако в некоторых странах с высоким уровнем доходов начинают наблюдаться изменения с принятием «системы безопасности» или философии «нулевого видения». Основным центральным принципом этого подхода является идея о том, что конечный пользователь подвержен ошибкам, и что система должна быть спроектирована таким образом, чтобы снизить вероятность сбоев и уменьшить последствия сбоев, которые происходят.
No related posts.

Что такое Европротокол — Mafin Media

ДТП без пострадавших можно будет оформить по «европротоколу» – Газета.uz

Отменить или полностью пересмотреть и изменить статью закона об ОСАГО при оформлении ДТП по Европротоколу

Практический результат

Как оформить ДТП с помощью смартфона

Эксперимент продлится год

Что делать при аварии

Выявление причин дорожно-транспортных происшествий в Европе

Пит Томас

Эндрю Моррис

Рэйчел Талбот

Хелен Фагерлинд

Abstract

ВВЕДЕНИЕ

МЕТОДЫ

Таблица 1:

РЕЗУЛЬТАТЫ

Таблица 2:

Таблица 3:

Таблица 4:

Таблица 5:

Таблица 6:

Таблица 7

ОБСУЖДЕНИЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Благодарности

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ИЛЛЮСТРАЦИЯ ОСОБЫХ ФАКТОРОВ ПРИЧИНЫ

ССЫЛКИ

Несчастные случаи и их предотвращение. Информация о предотвращении несчастных случаев. Пациент

Концепции предотвращения несчастных случаев

Роль клиницистов в предотвращении несчастных случаев

Насколько эффективны вмешательства специалистов здравоохранения?

Рекомендации по предотвращению несчастных случаев

Особые медицинские условия

Несчастные случаи и дети

Рекомендации по безопасности для лиц, осуществляющих уход за маленькими детьми

Пожилые люди или инвалиды и предотвращение несчастных случаев

Несчастные случаи в доме

Дорожно-транспортные происшествия

Рекомендации по предотвращению дорожно-транспортных происшествий

Безопасность в спорте, воде и отдыхе

Безопасность на рабочем месте

Имитационные модели мобильности

Имитационные модели безопасности

Предотвращение дорожно-транспортных происшествий с мгновенным распространением предупреждающих сообщений в специальной сети транспортных средств

Abstract

Введение

Предпосылки

Связанные работы

RAP: Дизайн и методология

Псевдокод RAP

Отчет о прогнозировании (PR) Этап строительства

Сообщение об аварийной ситуации (EWM) Фаза генерации

Фаза формирования автомобильной магистральной сети (VBN)

Выбор автомобиля.

Выбор узла реле (RN).

EWM Этап распространения

Идентификация зоны риска (RZ).

Идентификация направления движения (TD).

Присвоение факторов риска.

EWM Приоритизация.

Показатели производительности

Настройка моделирования

Результаты и обсуждение

Эффекты изменения плотности транспортного средства (VD)

Уведомление.

Сквозная задержка.

Скорость приема.

Накладные расходы на обработку сети.

Распространение уведомлений.

Последствия изменения полосы движения автомагистрали

Уведомление.

Задержка от конца до конца.

Скорость приема.

Накладные расходы на обработку сети.

Распространение уведомлений.

Заключение и дальнейшая работа

Вклад авторов

Ссылки

Оглядываясь на 10 лет глобальной безопасности дорожного движения | Международное здравоохранение