| Popis: |
У савременом друштву умор представља индикатор безбедности саобраћаја од изузетног значаја за праћење стања безбедности саобраћаја, док алати за идентификацију умора представљају значајну меру за спречавања настанка саобраћајних незгода. Чињеница да се од 10-40% саобраћајних незгода са комерцијалним возилима догађа због умора возача активира аларм да се што пре морају предузети мере за превенцију саобраћајних незгода насталих због умора возача. До сада су развијени модели за идентификацију умора код возача који се заснивају на снимању возача или мерењима који физички ометају возаче, односно одвлаче им пажњу у току вожње што може имати негативне последице на безбедност саобраћаја. Имајући то у виду, циљ ове докторске дисертације је да се развије нови модел за процену ризика у саобраћају услед умора код возача комерцијалних возила који пре почетка смене детектује проблем и одмах даје могућност деловања у виду искључења возача из саобраћаја за које се утврди да имају повећан ризик у саобраћају због умора. У циљу развоја поменутог модела најпре су применом субјективних и објективних метода дефинисане шира и ужа листа индикатора безбедности саобраћаја. Затим су уз помоћ експертске оцене дефинисани и рангирани фактори који имају највећи утицај на настанак умора. Као најутицајнији фактори издвајају се квалитет и количина сна. Поред научног доприноса, овај модел има велики практични значај. Модел је просторно преносив, односно може се применити у свим транспортним компанијама како на националном тако и на међународном нивоу. На једноставан и поуздан начин се може управљати посадом у транспортним компанијама, односно може се лако, брзо, једноставно и на сваком месту утврдити да ли је возач са аспекта умора безбедан да отпочне вожњу. Abstract: In the modern era fatigue represents a traffic safety indicator which is extremely relevant for monitoring the state of traffic safety, while fatigue identification tools serve as a significant measure for preventing the occurrence of traffic accidents. The fact that 10-40% of traffic accidents related to commercial vehicle drivers occur due to driver fatigue indicates that urgent measures should be undertaken in order to prevent driver fatigue-related traffic accidents. Driver fatigue identification models which have been developed so far are based on recording drivers or on the measurements that physically distract drivers i.e. divert their attention while driving, which can have negative effects on traffic safety. Having this in mind, the aim of this doctoral dissertation is to develop a new model for risk estimation in traffic due to commercial vehicle driver fatigue. This model detects the problem before the beginning of the shift and immediately offers the possibility of acting by excluding the vehicle from traffic if it is found to pose the increased risk in traffic due to fatigue. In order to develop the mentioned model, subjective and objective methods were first used to define a broad and a narrow of traffic safety indicators. Next, the expert estimation was applied to define and rank the factors with the highest impact on fatigue development. The most influential factors were found to be sleep quality and sleep quantity. In addition to the scientific contribution, this model has a major practical significance. The model is transferable in space, i.e. it can be applied in all transportation companies on the national and international level. It offers a simple and reliable manner of managing the crew in transportation companies and an easy, fast and manageable way of determining whether the driver is able to start driving safely in terms of fatigue. |
