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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-9544-0133-2_2022_035.pdf | 184,07 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.