Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/117267
Название: АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРА СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ДОРОЖНОГО ПРОИСШЕСТВИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ОПАСНОСТЕЙ И ОЦЕНКЕ РИСКОВ МЕТОДОМ HARA (HAZARD ANALYSIS AND RISK ASSESSMENT) С ПОМОЩЬЮ БАЙЕСОВСКОЙ СЕТИ
Авторы: Мозолин, И. А.
Махов, И. С.
Мишкина, А. А.
Кировский, О. М.
Дата публикации: 2022
Издатель: Нижнетагильский технологический институт (филиал) Уральского федерального университета
Библиографическое описание: АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРА СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ДОРОЖНОГО ПРОИСШЕСТВИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ОПАСНОСТЕЙ И ОЦЕНКЕ РИСКОВ МЕТОДОМ HARA (HAZARD ANALYSIS AND RISK ASSESSMENT) С ПОМОЩЬЮ БАЙЕСОВСКОЙ СЕТИ / И. А. Мозолин, И. С. Махов, А. А. Мишкина, О. М. Кировский. — Текст : электронный // Молодежь и наука : материалы международной научно-практической конференции старшеклассников, студентов и аспирантов (27 мая 2022 г.) : в 2 томах. — Нижний Тагил : НТИ (филиал) УрФУ, 2022. — Том 2. — С. 124-126.
Аннотация: С переходом к использованию автоматизированных транспортных систем (АТС) ожидается дальнейшее развитие автоматизации, пока водитель полностью не выйдет из цикла управления автомобилем. При этом крайне важно, автоматизируя функции, которые в настоящее время выполняет водитель, не только не снизить достигнутый уровень безопасности дорожного движения, но неуклонно его повышать. Наиболее актуальным способом получения требований к АТС является моделирование дорожных ситуаций и их дальнейший анализ. Среди прочих характеристик, нас интересует риск, связанный с потенциальными ДТП в определенных дорожных сценариях. Для его определения применяется анализ опасностей и оценка рисков (hazard analysis and risk assessment, HARA). Одной из важных характеристик, которую необходимо определить в ходе анализа HARA, является степень тяжести происшествия (severity). Сегодня этот показатель может быть выбран либо эмпирическим путем, либо методом экспертной оценки, что исключает возможность точного, воспроизводимого и быстрого предсказания последствий происшествия для моделируемых ситуаций. Проблема предсказания параметра тяжести является актуальной и востребованной задачей. В своей работе я хочу использовать байесовскую сеть для решения этой проблемы и создания инструмента для автоматического вычисления параметра тяжести происшествия при заданных остальных параметрах дорожного сценария.
Ключевые слова: АНАЛИЗ ОПАСНОСТЕЙ И ОЦЕНКА РИСКОВ
БАЙЕСОВСКАЯ СЕТЬ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ
УРОВЕНЬ ПОЛНОТЫ БЕЗОПАСНОСТИ АВТОМОБИЛЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ
АЛГОРИТМ ПРЕДСКАЗАНИЯ
ТЯЖЕСТЬ ПОТЕНЦИАЛЬНОГО ВРЕДА ЗДОРОВЬЮ
ДТП
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/117267
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Конференция/семинар: Международная научно-практическая конференция старшеклассников, студентов и аспирантов «Молодежь и наука»
Дата конференции/семинара: 27.05.2022
ISBN: 978-5-9544-0131-8
978-5-9544-0133-2 (т. 2)
Источники: Молодежь и наука. — Том 2. — Нижний Тагил, 2022
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-9544-0133-2_2022_035.pdf184,07 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.