Weighting and Investigation the Effects of Vibration, Temperature and Sound Factors on Driver Performance

Yıl 2019, , 397 - 412, 31.12.2019

Şule Bekiryazıcı , Recep Eken Güneş Yılmaz

https://doi.org/10.17482/uumfd.632814

Cited By: 1

Öz

Today, many people die in traffic accidents. Insomnia and fatigue of drivers are shown as the
most important cause of traffic accidents. For this reason, research on driver performance analysis is of
great importance. In this study, the integrated effect of the vibration, temperature and sound parameters
on the driver performance is weighted and interpreted. Temperature, vibration and sound data obtained
from the test results of previous studies were compiled separately. At the temperatures between 15 and 40
° C, sound between 58 and 108 dB and vibration values between 1 and 15 Hz, the driver's blink
frequency, the distance from the center line of the vehicle, the vehicle speed change and the driver's
Karolinska Sleepiness Scale evaluation data were obtained. Data were analyzed using pair sample t-test
method. When the blink frequency, the amount of the vehicle moving away from the center line and the
vehicle speed change dependent variables are examined, the temperature was determined as the most
affecting parameter of drive performance by 55%. Subsequently, 36% of vibration and 9% of noise affect
drive performance.

Anahtar Kelimeler

Driver Performance Analysis, Pair-Sample t-Test, Temperature Effect, Vibration Effect, Sound Effect

TİTREŞİM, SICAKLIK ve SES FAKTÖRLERİNİN SÜRÜCÜ PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN AĞIRLIKLANDIRILMASI ve İNCELENMESİ

Öz

Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Trafik kazalarının en önemli
nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu nedenle sürücü performansı
analizi konusunda yapılan araştırmalar büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada araç kabininde oluşan
titreşim, sıcaklık ve ses gibi bozucu etkilerin sürücü performansı üzerindeki tümleşik etkisi
ağırlıklandırılmış ve yorumlanmıştır. Önceki çalışmalarda yapılmış olan test sonuçlarından elde edilen
sıcaklık, titreşim ve ses verileri ayrı ayrı derlenmiştir. 15 ile 40 °C arası sıcaklık, 58 ile 108 dB arası ses
ve 1 ile 15 Hz arası titreşim değerlerinde sürücü göz kırpma frekansı, aracın orta çizgiden uzaklaşma
miktarı, araç hız değişimi ve sürücünün Karolinska Uykululuk Skalası değerlendirme verileri elde
edilmiştir. Veriler bağımlı örneklem t-testi yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Göz kırpma frekansı,
aracın orta çizgiden uzaklaşma miktarı ve araç hız değişimi bağımlı değişkenleri incelendiğinde, sıcaklık
%55 oranla sürücü performansını en çok etkileyen parametre olarak tespit edilmiştir. Ardında titreşim
%36 ve ses %9 oranlarla sürücü performansını etkilemektedir.

Anahtar Kelimeler

: Sürücü Performans Analizi, Bağımlı Örneklem t-Testi, Sıcaklık Etkisi, Titreşim Etkisi, Ses Etkisi

Kaynakça

• Alahmer, A. Omar, M. A. Mayyas, A. R. ve Qattawi, A. (2012) Analysis of vehicular cabins’ thermal sensation and comfort state, under relative humidity and temperature control, using Berkeley and Fanger models, Building and Environment, 48(1), 146-163. doi: 10.1016/j.buildenv.2011.08.013
• Anund, A. Lahti, E. Fors, C. ve Genell, A. (2015) The effect of low-frequency road noise on driver sleepiness and performance, PLoS One, 10(4), 3123-3127. doi: 10.1371/journal.pone.0123835
• Azizan, A. Ittianuwat, R. (2017) Effect of vibration on occupant driving performances: measured by simulated driving, Applied Ergonomics, 60, 348-355. doi: 10.1016/j.apergo.2016.12.020
• Chowdhury, N. F. A. (2015) Ambient temperature effects on driving, Procedia Manufacturing, 3, 3123-3127. doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.860
• Daanen, H. A. Van de Vliert, E. Huang, X. (2003) Driving performance in cold, warm, and thermoneutral environments, Applied Ergonomics, 34, 597-602. doi: 10.1016/S0003-6870(03)00055-3
• Emniyet Genel Müdürlüğü, (2019). Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Hizmetleri Başkanlığı İstatistikleri. Erişim Adresi: http://www.trafik.gov.tr/istatistikler37 (Erişim tarihi: 14.07.2019)
• Febriandirza, A. (2013) The effect of natural sounds and music on driving performance and physiological, Engineering Letter, 25(4), 455-463.
• Fu, R. Wang, H. ve Zhao, W. (2016) Dynamic driver fatigue detection using hidden Markov model in real driving condition, Expert Systems with Applications, 63, 397-411. doi: 10.1016/j.eswa.2016.06.042
• Ingre, M. Akerstedt, T. Peters, B. Anund, A. ve Kecklung, G. (2006) Subjective sleepiness simulated driving performance and blink duration: examining individual differences, Journal of Sleep Research, 15(1), 47-53. doi: 10.1111/j.1365-2869.2006.00504.x
• Khushaba, R. N. Kodagoda, S. Lal, S. Ve Dissanayake, G. (2010) Driver drowsiness classification using fuzzy wavelet-packet-based feature-extraction algorithm, IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, 58(1), 121–131. doi: 10.1109/TBME.2010.2077291
• Kubo, M. Terauchi, F. Aoiki, H. ve Matsuoka, Y. (2001) An investigation into a synthetic vibration model for humans: an investigation into a mechanical vibration human model constructed according to the relations between the physical, psychological and physiological reactions of humans exposed to vibration, International Journal of Industrial Ergonomics, 27(4), 219–232. doi: 10.1016/S0169-8141(00)00052-4
• Leung, W. S. (2011) New worlds of work: consequences of the differential effects of generational attitudes, Yüksek Lisans Tezi, Erasmus University Rotterdam, Hollanda.
• Shahid, A. Wilkinson, K. Marcu, S. ve Shapiro, C. M. (2011) Karolinska sleepiness scale (KSS), STOP, THAT and One Hundred Other Sleep Scales, New York.
• Shier, R. (2004) Statistic: Paired t-Test, Mathematics Learning Support Centre.
• Son, J. Yoo, H. Kim, S. Sohn, K. (2015) Real-time illumination invariant lane detection for lane departure warning system, Expert Systems with Applications, 42(4), 1816–1824. doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.024
• Stern, H. S. Blower, D. Cohen, M. L. Czeisler, C. A. ve diğerleri (2019) Data and methods for studying commercial motor vehicle driver fatigue, highway safety and long-term driver health, Accident Analysis & Prevention, 126, 37-42. doi: 10.1016/j.aap.2018.02.021
• Wolkoff, P. Skov, P. Franck, C. ve Petersen, L. N. (2003) Eye irritation and environmental factors in the office environment--hypotheses, causes and a physiological model, Scand J Work Environ Health, 29,411-430. doi: 10.5271/sjweh.748
• World Health Organization, (2015). World Health Organization Global Status Report on Road Safety 2015. Erişim Adresi: http://www.who.int/gho/road_safety/en- (Erişim tarihi: 14.07.2019)
• World Health Organization, (2018). World Health Organization Road Traffic Injuries. Erişim Adresi: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries (Erişim Tarihi: 14.07.2019)
• Yusop, H. Yeng, F. F. Jumadi, A. Mahadi, S. Ali, M. N. ve Johari, N. (2015) The effectiveness of excellence camp: a study on paired sample, Procedia Economics and Finance, 31, 453-461. doi: 10.1016/S2212-5671(15)01174-0
• Zhang, W. Cheng, B. ve Lin, Y. (2012) Driver drowsiness recognition based on computer vision technology, Expert Systems with Applications, 17(3), 354–362. doi: 10.1109/TST.2012.6216768