吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (11): 3614-3622.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240125

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    

高原山区重型货车驾驶人驾驶风险评估方法

覃文文1(),臧津延1,鄢祺阳2,刘云贵1,杨震1(),吴云鹏1   

  1. 1.昆明理工大学 交通工程学院,昆明 650504
    2.重庆首讯科技股份有限公司,重庆 400000
  • 收稿日期:2024-01-30 出版日期:2025-11-01 发布日期:2026-02-03
  • 通讯作者: 杨震 E-mail:qinww@kust.edu.cn;20230114@kust.edu.cn
  • 作者简介:覃文文(1986-),男,讲师,博士. 研究方向:交通安全. E-mail:qinww@kust.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(72461015);云南省重大科技专项计划项目(202502AD080006);云南省基础研究计划面上项目(202401AT070409);云南省教育厅科学研究基金项目(2025J0086);云南省研究生导师团队建设项目(2024);云南省“兴滇英才支持计划”青年人才专项项目(2024)

Driving risk assessment method of heavy goods vehicle drivers in plateau and mountainous areas

Wen-wen QIN1(),Jin-yan ZANG1,Qi-yang YAN2,Yun-gui LIU1,Zhen YANG1(),Yun-peng WU1   

  1. 1.Faculty of Transportation Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650504,China
    2.Chongqing Top-Tech Information Co. ,Ltd. ,Chongqing 400000,China
  • Received:2024-01-30 Online:2025-11-01 Published:2026-02-03
  • Contact: Zhen YANG E-mail:qinww@kust.edu.cn;20230114@kust.edu.cn

摘要:

为构建具有良好泛化性和可解释性的重型货车驾驶人驾驶风险评估体系,本文基于云南省重型货车轨迹数据,首先,构建涵盖驾驶风格风险、疲劳风险和驾驶环境风险三个方面的驾驶风险评估指标;其次,采用皮尔逊相关性分析,从初始驾驶风险评估指标中筛选出43个关键指标;最后,基于CRITIC赋权法获取各类指标的特征权重,提出重型货车驾驶人驾驶风险评估方法。结果表明:驾驶风格风险得分在30分以下的占比约82.16%,可见大多数高原山区重型货车驾驶人驾驶风险评估值较低;疲劳风险评估显示42.3%的样本得分低于12分,反映出云南省内重型货车驾驶人较少进行长途运输,连续长时间驾驶的情况较少;驾驶环境风险评估值在15~35分范围内分布最密集,占比为75.46%,表明货物运输主要依赖于风险较高的干线公路。

关键词: 交通安全, 重型货车, 驾驶风险量化, 赋权法, 相关性分析

Abstract:

To construct a driving risk assessment system for heavy goods vehicle drivers with good generalization and interpretability, based on trajectory data from heavy goods vehicle in Yunnan Province, this paper establishes driving risk assessment indicators covering driving style risk, fatigue risk, and driving environment risk. It then uses Pearson correlation analysis to select 43 key indicators from the initial set of driving risk assessment indicators. Lastly, by applying the CRITIC (criteria importance though intercriteria correlation) empowerment method to determine characteristic weights of various indicators, it proposes a method for assessing the driving risk of heavy goods vehicle drivers. The findings indicate that approximately 82.16% of drivers have driving style risk scores below 30 points, suggesting that the majority of heavy goods vehicle drivers in high-altitude mountainous areas have low risk assessment values. The fatigue risk assessment reveals that 42.3% of samples score below 12 points, indicating that heavy goods vehicle drivers in Yunnan Province engage less frequently in long-distance transportation, with fewer instances of continuous long-duration driving. The driving environment risk assessment is most densely distributed in the 15 to 35 points range, accounting for 75.46%, which suggests that cargo transportation mainly depends on riskier arterial roads.

Key words: traffic safety, heavy goods vehicle, quantifying driving risks, empowerment method, correlation analysis

中图分类号: 

  • X951

表1

重型货车轨迹数据样例"

车辆编号经度纬度时间戳速度/(0.1 km·h-1方向角/(°)
8999****00102.859 27824.959 2962019/3/1 0:00:09721277
8999****00102.858 67724.959 3552019/3/1 0:00:12734276
8999****00102.857 25624.959 4632019/3/1 0:00:19737274
8999****00102.856 66524.959 5122019/3/1 0:00:22712275

图1

重型货车轨迹数据采样间隔统计"

表2

数据处理后的数据样例"

车辆编号经度纬度时间戳瞬时速度方向角

超速

行驶

疲劳行驶碰撞报警

所属

州市

所属

区县

道路类型道路名称
8999****00102.85927824.9592962019/3/1 0:00:09721277NANpilaoNAN昆明市呈贡区高速公路汕昆高速
8999****00102.85867724.9593552019/3/1 0:00:12734276NANpilaoNAN昆明市呈贡区高速公路汕昆高速
8999****00102.85725624.9594632019/3/1 0:00:19737274NANpilaoNAN昆明市呈贡区高速公路汕昆高速
8999****00102.85666524.9595122019/3/1 0:00:22712275NANpilaoNAN昆明市呈贡区高速公路汕昆高速

图2

重型货车驾驶人驾驶风险量化评估流程图"

表3

驾驶人驾驶风险评估特征指标"

类型指标项
驾驶风格风险指标高速平均速度高速75分位速度高速平均最大速度
高速超速驾驶里程高速超速驾驶里程比例高速迫近驾驶里程比例
国道最大速度国道75分位速度国道超速驾驶里程
国道迫近驾驶里程国道超速驾驶里程比例国道迫近驾驶里程比例
省道最大速度省道75分位速度省道超速驾驶里程
省道迫近驾驶里程省道超速驾驶里程比例省道迫近驾驶里程比例
县道最大速度县道75分位速度县道超速驾驶里程
县道超速驾驶里程比例县道迫近驾驶里程比例
乡道最大速度乡道75分位速度乡道超速驾驶里程
乡道超速驾驶里程比例乡道迫近驾驶里程比例
其他平均最大速度其他超速驾驶里程其他超速驾驶里程比例
其他迫近驾驶时间比例其他迫近驾驶里程比例
疲劳风险指标平均行程子链时长疲劳驾驶时长比例疲劳行驶次数
驾驶环境风险指标疲劳高发道路驾驶里程碰撞报警高发道路驾驶时长高峰驾驶里程
疲劳高发道路驾驶时长比例碰撞报警高发道路驾驶里程比例深夜驾驶里程比例
高峰驾驶里程比例

表4

各道路类型下驾驶风格风险的特征权重"

特 征冲突性变异性信息量权重
高速平均速度3.2330.1770.5710.233
高速75分位速度2.9560.1430.4230.173
高速平均最大速度3.1870.1680.5370.219
高速超速驾驶里程3.1140.1000.3110.127
高速超速驾驶里程比例3.3940.1210.4100.168
高速迫近驾驶里程比例4.6700.0420.1960.080
国道最大速度3.4330.1340.4590.229
国道75分位速度3.2180.1480.4750.238
国道超速驾驶里程3.3190.0800.2640.132
国道迫近驾驶里程4.3410.0320.1400.070
国道超速驾驶里程比例3.1830.1340.4260.213
国道迫近驾驶里程比例4.2650.0550.2360.118
省道最大速度3.4950.1440.5030.277
省道75分位速度3.4890.1350.4700.259
省道超速驾驶里程3.4180.0470.1600.088
省道迫近驾驶里程4.2900.0350.1480.082
省道超速驾驶里程比例3.2130.0920.2960.163
省道迫近驾驶里程比例4.2230.0570.2400.132
县道最大速度2.6200.1360.3570.270
县道75分位速度2.7810.1500.4180.316
县道超速驾驶里程2.6680.0470.1260.095
县道超速驾驶里程比例2.6450.1000.2660.200
县道迫近驾驶里程比例3.7970.0410.1570.119
乡道最大速度2.2130.1610.3560.247
乡道75分位速度2.0950.1900.3980.276
乡道超速驾驶里程2.3830.0670.1580.110
乡道超速驾驶里程比例1.9430.1730.3360.233
乡道迫近驾驶里程比例3.9360.0490.1920.133
其他平均最大速度3.1050.1580.4900.369
其他超速驾驶里程2.8650.0770.2190.165
其他超速驾驶里程比例2.8540.1320.3760.283
其他迫近驾驶时间比例3.3300.0430.1430.108
其他迫近驾驶里程比例3.3210.0300.1010.076

表5

疲劳风险的特征权重"

特 征冲突性变异性信息量权重
平均行程子链时长1.3680.1210.1660.413
疲劳驾驶时长比例0.9890.0920.0910.228
疲劳行驶次数0.9300.1550.1440.359

表6

驾驶环境风险的特征权重"

特 征冲突性变异性信息量权重
疲劳高发道路驾驶里程3.8910.1390.5400.092
碰撞报警高发道路驾驶时长3.6900.1600.5920.101
高峰驾驶里程4.9050.1610.7920.135
疲劳高发道路驾驶时长比例4.5770.1020.4690.080
碰撞报警高发道路驾驶里程比例3.9050.2611.0180.174
深夜驾驶里程比例7.0510.1811.2770.218
高峰驾驶里程比例6.2870.1861.1680.199

图3

驾驶风格风险评估值的概率分布"

图4

疲劳风险评估值的总体分布"

图5

驾驶环境风险评估值的总体分布"

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