Подходы к автоматизации деятельности автошкол и количественной оценке навыков вождения

NovaInfo 43, с.17-21, скачать PDF
Опубликовано
Раздел: Технические науки
Язык: Русский
Просмотров за месяц: 1
CC BY-NC

Аннотация

В статье рассмотрен подход к количественной оценке навыков вождения на основе аналитической процедуры Саати. Получены коэффициенты сложности для 16 маневров вождения, осваиваемых курсантами автошкол. Приведена графовая модель освоения маневров курсантами автошкол, обеспечивающая эффективность процесса планирования обучения.

Ключевые слова

ВОЖДЕНИЕ, МЕТОД СААТИ, АВТОШКОЛА, НАВЫК, МАНЕВР

Текст научной работы

В настоящее время расширяется применение информационных технологий на автомобильном транспотре [1-4] и развитии системы подготовки водителей. Автошкола в ответе за уровень подготовки своих учеников, так как от этого зависит безопасность на дорогах страны. Поэтому очень важной является оценка уровня подготовки курсантов автошкол для формирования выводов о том, готов ли действительно ученик управлять транспортным средством, и какие именно у него имеются слабые стороны.

Задача количественной оценки навыков вождения может быть решена с использование аналитической процедуры Саати [5].

В основу метода Саати положена процедура парных сравнений по правилам, представленным в таблице 1.

Таблица 1. Правила заполнения матрицы парных сравнений

xij

Значение

1

i-й и j-й маневры имеют одинаковую сложность

3

i-й маневр немного сложнее j-го

5

i-й маневр сложнее чем j-й

7

i-й маневр значительно сложнее j-го

9

i-й маневр явно сложнее j-го

В процессе обучения в автошколе курсанты приобретают навыки и умения выполнения следующих маневров:

  • начало движения (A1);
  • движение задним ходом (A2);
  • змейка (A3);
  • парковка (A4);
  • гараж (А5);
  • эстакада (A6);
  • перестроение и объезд препятствия (A7);
  • разъезд со встречным транспортом в ограниченном пространстве (A8);
  • поворот направо (A9);
  • поворот налево (A10);
  • остановка (A11);
  • поворот налево при большой интенсивности движения (A12);
  • разворот (A13);
  • круговое движение (A14);
  • движение при заторах (A15);
  • обгон (A16).

На основе метода Саати экспертом в области подготовки водителей была построена матрица парных сравнений маневров (рис. 1) по степени сложности их освоения, с учетом оценок, представленных в таблице 1.

Матрица парных сравнений
Рисунок 1. Матрица парных сравнений

Отношение согласованности для данной матрицы равно 0.181, что подтверждает корректность построенной матрицы.

В результате анализа матрицы парных сравнений были получены весовые коэффициенты сложности освоения маневров вождения (рис. 2).

Нормализованные оценки коэффициентов сложности маневров
Рисунок 2. Нормализованные оценки коэффициентов сложности маневров

По результатам оценки степени сложности можно сделать следующие вывод: наиболее сложными для освоения навыками являются: разворот, круговое движение, поворот налево при большой интенсивности движения, обгон.

Учитывая полученные весовые коэффициенты, оценку текущих практических навыков вождения можно определять по следующей формуле:

I=\sum_{i} \alpha_{i} \cdot z_{i},

где zi — оценка по пятибалльной шкале выполнения i-го маневра, \alpha_i — весовой коэффициент сложности выполнения i-го маневра.

Обучение вождению должно проводится путем индивидуальной отработки определенных программой практических упражнений. Каждое упражнение должно быть разбивают на несколько задач, которые, в свою очередь представляют собой группу однородных приемов вождения.

Для более эффективного планирования процесса обучения курсантов рекомендуется формировать план текущего занятия с учетом графовой модели освоения маневров, представленной на рис. 3

Графовая модель освоения маневров курсантами
Рисунок 3. Графовая модель освоения маневров курсантами

Упражнения должны отрабатываться в той последовательности, в которой они представлены на графовой модели. Учащегося не допускают к отработке очередного упражнения, если он не выполнил предыдущего. Предлагаемый подход позволяет повысить эффективность процесса планирования обучению курсантов.

Все вышеизложенные методы оценок являются безусловно показательными для оценки как будущего водителя, так и оценки качества работы инструктора.

Читайте также

Список литературы

  1. Васильев С.Н., Рыбанов А.А. Исследование программных средств оптимальной укладки грузов в транспортное средство // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 2. № 32. С. 14-18.
  2. Лебединский А.И., Рыбанов А.А. Автоматизация мониторинга топлива в резервуарах азс на базе измерительного комплекса «Струна» с целью повышения эффективности принимаемых решений специалистом отдела логистики // Молодой ученый. 2014. № 7. С. 35-40.
  3. Моисеев Ю.И., Билялов М.Х., Рыбанов А.А. Система идентификации водителя на примере туристического междугороднего автобуса Волжанин 5285 // Вестник магистратуры. 2013. № 5 (20). С. 63-67.
  4. Моисеев Ю.И., Писарев К.А. Тахоконтроль как инструмент повышения безопасности движения автотранспорта // Автомобильная промышленность. 2014. № 3. С. 22-23.
  5. Donegan H.A., Dodd F.J. A note on Saaty’s random indexes // Mathematical and Computer Modelling. – 1991.– Vol. 15 (10). – P. 135–137.

Цитировать

Моисеев, Ю.И. Подходы к автоматизации деятельности автошкол и количественной оценке навыков вождения / Ю.И. Моисеев, А.А. Рыбанов. — Текст : электронный // NovaInfo, 2016. — № 43. — С. 17-21. — URL: https://novainfo.ru/article/5198 (дата обращения: 02.12.2022).

Поделиться