Survey of driver’s functional state change, considering movement through mountain passes

dc.citation.epage52
dc.citation.issue1
dc.citation.spage44
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorChudiiovych, Bohdanna
dc.contributor.authorTiurdo, Nazar
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-06-27T09:07:54Z
dc.date.available2024-06-27T09:07:54Z
dc.date.created2024-02-28
dc.date.issued2024-02-28
dc.description.abstractЗважаючи на статистику дорожньо-транспортних подій, основними їх причинами є порушення тих чи інших правил дорожнього руху. Але, зважаючи на певний досвід наукових досліджень у цій сфері, можна впевнено стверджувати, що основною причиною цих подій є неправильна оцінка дорожньої обстановки, і, відповідно, некоректна реакція з боку керуючої системи, тобто водія. Якість оцінки дорожньої обстановки може залежати від багатьох чинників, таких як кваліфікація водіїв, їхні навички, досвід роботи, час реакції та інші психофізіологічні фактори. Варто також окремо виділити функціональний стан як індикатор надійної роботи водіїв, оскільки від нього залежить не лише рівень втоми, але і динаміка її накопичення. Ці чинники впливають на якість і швидкість прийнятих рішень і є вирішальними аспектами оцінювання ризиків транспортного процесу, пов’язаних, власне, з чинником людини. У роботі проаналізовано технологічний процес вантажних перевезень з погляду його безпеки як для водія, так і для інших учасників дорожнього руху, а також третіх осіб та навколишнього середовища зокрема. Дослідження охоплює окрему тему особливостей дорожнього руху в гірських умовах, частково обмежених, зі значним регіональним контекстом, оскільки ці умови є особливими й унікальними для доріг, які проходять значними висотами відносно рівня моря. Завдання дослідження – вивчення зміни функціонального стану водіїв під час проходження складних ділянок гірських доріг на прикладі чотирьох досліджуваних маршрутів, які пролягають Українськими Карпатами. Очікувані результати досліджень – їх графічний аналіз, який допоможе визначити основні закономірності зміни функціонального стану водіїв залежно від складності маршруту. Також у дослідженні акцентовано на виявленні відносних значень показників функціонального стану водіїв, які прийнято вважати індикаторами їхньої надійної та безвідмовної роботи. Це дасть можливість детальніше оцінити маршрути перевезень та планувати періоди роботи і відпочинку водіїв вантажних автомобілів на заміських маршрутах.
dc.description.abstractAccording to traffic accident statistics, the main causes are violations of traffic rules. Based on scientific research, it is clear that the main reason for these events is the drivers' incorrect assessment of the road situation and their inadequate response. Assessing road conditions depends on drivers' qualifications, skills, work experience, reaction time, and other physiological factors. The functional state of drivers is important to consider. It reflects their ability to work reliably and affects both fatigue levels and how fatigue builds up. Factors that impact decision-making speed and quality are crucial when evaluating the risks of the transportation process, particularly those associated with human behavior. This study investigates the safety of freight transportation for drivers, road users, third parties, and the environment. The study focuses on road traffic characteristics in mountainous conditions at high altitudes. The study aims to analyze how drivers' performance is affected while navigating challenging sections of mountain roads in the Ukrainian Carpathians. Four different routes will be examined. The research will provide graphic analysis of the results. It will show the main patterns of changes in drivers' functional state based on the route's complexity. The research aims to analyze indicators of drivers' functional state and their impact on their performance reliability. It allows for a more detailed evaluation of transport routes and planning of truck drivers' work and rest schedules on suburban routes.
dc.format.extent44-52
dc.format.pages9
dc.identifier.citationChudiiovych B. Survey of driver’s functional state change, considering movement through mountain passes / Bohdanna Chudiiovych, Nazar Tiurdo // Transport Technologies. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 5. — No 1. — P. 44–52.
dc.identifier.citationenChudiiovych B. Survey of driver’s functional state change, considering movement through mountain passes / Bohdanna Chudiiovych, Nazar Tiurdo // Transport Technologies. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 5. — No 1. — P. 44–52.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/tt2024.01.044
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62293
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofTransport Technologies, 1 (5), 2024
dc.relation.references1. Krystopchuk M. (2020). Change of driver's functional condition while moving along highways of different technical categories. Transport technologies, 1(1), 22-32 doi: 10.23939/tt2020.01.022 (in English). https://doi.org/10.23939/tt2020.01.022
dc.relation.references2. Fornalchyk, Ye., Afonin, M., Postranskyy, T., & Boikiv, M. (2021). Risk assessment during the transportation of dangerous goods considering the functional state of the driver. Transport problems, 1(16) 139-152. doi: 10.21307/tp-2021-012 (in English). https://doi.org/10.21307/tp-2021-012
dc.relation.references3. Jones, C., Meneses, A. L., Askew, C., & Scott-Parker, B. (2021). The impact of courteous and discourteous drivers on physiological stress. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 82, 285-296. doi: 10.1016/j.trf.2021.08.015 (in English). https://doi.org/10.1016/j.trf.2021.08.015
dc.relation.references4. Cendales, B., Llamazares, F. J., & Useche, S. A. (2023). Are subjective outcomes a "missing link" between driving stress and risky driving behaviors of commuters? Assessing the case of a LMIC. Safety Science, 158, 105996. doi: 10.1016/j.ssci.2022.105996 (in English). https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105996
dc.relation.references5. Liu, K., Jiao, Y., Du, C., Zhang, X., Chen, X., Xu, F., & Jiang, C. (2023). Driver stress detection using ultra-short-term HRV analysis under real world driving conditions. Entropy, 25(2), 194. doi: 10.3390/e25020194 (in English). https://doi.org/10.3390/e25020194
dc.relation.references6. Chung, W. Y., Chong, T. W., & Lee, B. G. (2019). Methods to detect and reduce driver stress: a review. International journal of automotive technology, 20, 1051-1063. doi: 10.1007/s12239-019-0099-3 (in English). https://doi.org/10.1007/s12239-019-0099-3
dc.relation.references7. Predicting Driver Stress Using Deep Learning. Retrieved from https://github.com/KryeKuzhinieri/ predicting-driver-stress-using-deep-learning. (in English).
dc.relation.references8. Stress Recognition in Automobile. Retrieved from https://www.kaggle.com/code/bjoernjostein/stress-recognition-in-automobi.... (in English).
dc.relation.references9. Munla, N., Khalil, M., Shahin, A., & Mourad, A. (2015). Driver stress level detection using HRV analysis. In 2015 international conference on advances in biomedical engineering (ICABME) (pp. 61-64). IEEE. doi: 10.1109/ICABME.2015.7323251 (in English). https://doi.org/10.1109/ICABME.2015.7323251
dc.relation.references10. Tang, Y., Peng, X., Xu, S., Bai, M., Lin, L., & Sun, H. (2022). Study on Driver Gaze Characteristics in Sight Distance Limited Section of Mountain Highway Based on Visual Information. Journal of Mathematics, 2022, 8-16. doi: 10.1155/2022/9482875 (in English). https://doi.org/10.1155/2022/9482875
dc.relation.references11. Yunwei, M., Wen, L., Liu, T., Xu, J., Zheng, B., Zhang, X., & Qing, G. (2023). Research on catastrophe progression of driving load in mountainous road based on visual and environmental characteristics. Engineering Reports, 5(1), e12554. doi: 10.1002/eng2.12554 (in English).mhttps://doi.org/10.1002/eng2.12554
dc.relation.references12. Wang, F., Chen, H., Zhu, C. H., Nan, S. R., & Li, Y. (2019). Estimating Driving Fatigue at a Plateau Area with Frequent and Rapid Altitude Change. Sensors (Basel, Switzerland), 19(22), 49-82. doi: 10.3390/s19224982 (in English).mhttps://doi.org/10.3390/s19224982
dc.relation.references13. Zhuk M. M, & Boykiv (2013). Vplyv vysontnoi poyasnosti na stan vodiya pry rusi u hirskiy mestsevosti [The influence of altitude on the condition of the driver when driving in mountainous terrain]. Skhidno-Yevropeiskyi zhurnal peredovykh tekhnolohii [Eastern-European Journal of Enterprise Technologies], 1/3(61), 33-35 (in Ukrainian).
dc.relation.references14. Polar devices. Retrieved from https://www.polar.com/uk-en/sensors/h10-heart-rate-sensor (in English).
dc.relation.references15. Kubios HRV Scientific Lite software. Retrieved from https://www.kubios.com/hrv-scientific-lite (in English).
dc.relation.referencesen1. Krystopchuk M. (2020). Change of driver's functional condition while moving along highways of different technical categories. Transport technologies, 1(1), 22-32 doi: 10.23939/tt2020.01.022 (in English). https://doi.org/10.23939/tt2020.01.022
dc.relation.referencesen2. Fornalchyk, Ye., Afonin, M., Postranskyy, T., & Boikiv, M. (2021). Risk assessment during the transportation of dangerous goods considering the functional state of the driver. Transport problems, 1(16) 139-152. doi: 10.21307/tp-2021-012 (in English). https://doi.org/10.21307/tp-2021-012
dc.relation.referencesen3. Jones, C., Meneses, A. L., Askew, C., & Scott-Parker, B. (2021). The impact of courteous and discourteous drivers on physiological stress. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 82, 285-296. doi: 10.1016/j.trf.2021.08.015 (in English). https://doi.org/10.1016/j.trf.2021.08.015
dc.relation.referencesen4. Cendales, B., Llamazares, F. J., & Useche, S. A. (2023). Are subjective outcomes a "missing link" between driving stress and risky driving behaviors of commuters? Assessing the case of a LMIC. Safety Science, 158, 105996. doi: 10.1016/j.ssci.2022.105996 (in English). https://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105996
dc.relation.referencesen5. Liu, K., Jiao, Y., Du, C., Zhang, X., Chen, X., Xu, F., & Jiang, C. (2023). Driver stress detection using ultra-short-term HRV analysis under real world driving conditions. Entropy, 25(2), 194. doi: 10.3390/e25020194 (in English). https://doi.org/10.3390/e25020194
dc.relation.referencesen6. Chung, W. Y., Chong, T. W., & Lee, B. G. (2019). Methods to detect and reduce driver stress: a review. International journal of automotive technology, 20, 1051-1063. doi: 10.1007/s12239-019-0099-3 (in English). https://doi.org/10.1007/s12239-019-0099-3
dc.relation.referencesen7. Predicting Driver Stress Using Deep Learning. Retrieved from https://github.com/KryeKuzhinieri/ predicting-driver-stress-using-deep-learning. (in English).
dc.relation.referencesen8. Stress Recognition in Automobile. Retrieved from https://www.kaggle.com/code/bjoernjostein/stress-recognition-in-automobi.... (in English).
dc.relation.referencesen9. Munla, N., Khalil, M., Shahin, A., & Mourad, A. (2015). Driver stress level detection using HRV analysis. In 2015 international conference on advances in biomedical engineering (ICABME) (pp. 61-64). IEEE. doi: 10.1109/ICABME.2015.7323251 (in English). https://doi.org/10.1109/ICABME.2015.7323251
dc.relation.referencesen10. Tang, Y., Peng, X., Xu, S., Bai, M., Lin, L., & Sun, H. (2022). Study on Driver Gaze Characteristics in Sight Distance Limited Section of Mountain Highway Based on Visual Information. Journal of Mathematics, 2022, 8-16. doi: 10.1155/2022/9482875 (in English). https://doi.org/10.1155/2022/9482875
dc.relation.referencesen11. Yunwei, M., Wen, L., Liu, T., Xu, J., Zheng, B., Zhang, X., & Qing, G. (2023). Research on catastrophe progression of driving load in mountainous road based on visual and environmental characteristics. Engineering Reports, 5(1), e12554. doi: 10.1002/eng2.12554 (in English).mhttps://doi.org/10.1002/eng2.12554
dc.relation.referencesen12. Wang, F., Chen, H., Zhu, C. H., Nan, S. R., & Li, Y. (2019). Estimating Driving Fatigue at a Plateau Area with Frequent and Rapid Altitude Change. Sensors (Basel, Switzerland), 19(22), 49-82. doi: 10.3390/s19224982 (in English).mhttps://doi.org/10.3390/s19224982
dc.relation.referencesen13. Zhuk M. M, & Boykiv (2013). Vplyv vysontnoi poyasnosti na stan vodiya pry rusi u hirskiy mestsevosti [The influence of altitude on the condition of the driver when driving in mountainous terrain]. Skhidno-Yevropeiskyi zhurnal peredovykh tekhnolohii [Eastern-European Journal of Enterprise Technologies], 1/3(61), 33-35 (in Ukrainian).
dc.relation.referencesen14. Polar devices. Retrieved from https://www.polar.com/uk-en/sensors/h10-heart-rate-sensor (in English).
dc.relation.referencesen15. Kubios HRV Scientific Lite software. Retrieved from https://www.kubios.com/hrv-scientific-lite (in English).
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/tt2020.01.022
dc.relation.urihttps://doi.org/10.21307/tp-2021-012
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.trf.2021.08.015
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ssci.2022.105996
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/e25020194
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s12239-019-0099-3
dc.relation.urihttps://github.com/KryeKuzhinieri/
dc.relation.urihttps://www.kaggle.com/code/bjoernjostein/stress-recognition-in-automobi...
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ICABME.2015.7323251
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1155/2022/9482875
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1002/eng2.12554
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/s19224982
dc.relation.urihttps://www.polar.com/uk-en/sensors/h10-heart-rate-sensor
dc.relation.urihttps://www.kubios.com/hrv-scientific-lite
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2024
dc.rights.holder© B. Chudiiovych, N. Tiurdo, 2024
dc.subjectіндекс напруження
dc.subjectфункціональний стан
dc.subjectгірська місцевість
dc.subjectавтомобільна дорога
dc.subjectвантажні перевезення
dc.subjectчинник людини
dc.subjectstress index
dc.subjectfunctional state
dc.subjectmountainous terrain
dc.subjecthighway
dc.subjectfreight transportation
dc.subjecthuman factor
dc.titleSurvey of driver’s functional state change, considering movement through mountain passes
dc.title.alternativeДослідження зміни функціонального стану водіїв при русі через гірські перевали
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2024v5n1_Chudiiovych_B-Survey_of_drivers_functional_44-52.pdf
Size:
590.13 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2024v5n1_Chudiiovych_B-Survey_of_drivers_functional_44-52__COVER.png
Size:
1.05 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.76 KB
Format:
Plain Text
Description: