WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

ДЕМЕНТИЕНКО Валерий Васильевич

ФИЗИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ БЕЗОПАСНОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

01.04.01 – Приборы и методы экспериментальной физики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва — 2010 - 2 -

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН

Официальные оппоненты: доктор технических наук, академик Кузнецов Николай Александрович доктор технических наук Рябчинский Анатолий Иосифович доктор биологических наук Фролов Александр Алексеевич

Ведущая организация: Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН (НТЦ УП РАН)

Защита состоится 26 ноября 2010 г. в 10:00 на заседании диссертационного совета Д 002.231.03 при Учреждении Российской академии наук Институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН по адресу: 125009, г. Москва ГСП-9, ул. Моховая, 11, корп. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения Российской академии наук Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН.

Автореферат разослан __ 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Перцовский М.И.

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Несмотря на революционное развитие электронных систем управления, сейчас, как и прежде, человеческий фактор в значительной степени определяет безопасность функционирования технических средств, представляющих потенциальную опасность. Деятельность водителей, рулевых, диспетчеров, операторов атомных электростанций и представителей многих других профессий, требующих от человека особенного внимания, крайне чувствительна к влиянию человеческого фактора и зависима от него. Ошибка в работе, занимающихся перечисленными видами деятельности, чревата как минимум экономическими потерями, а часто и человеческими жертвами.

Введение в широкую практику средств, обеспечивающих необходимый уровень работоспособности операторов, стало актуальной задачей. Условием эффективности применения таких средств является мониторинг состояния человека в каждый момент рабочего времени. Если в результате отказа устройства мониторинга возможны человеческие жертвы или нанесение существенного экономического ущерба, то такое устройство считается системой безопасности и к нему должны предъявляться специфические нормативные требования, обеспечивающие поддержание рисков на заданном приемлемом уровне. Поскольку неработоспособное состояние оператора является опасным в указанном смысле, то системы мониторинга состояния оператора должны быть системами безопасности. В противном случае при потере оператором работоспособного состояния система мониторинга может показывать, что оператор находится в состоянии бодрствования, и не включать объекты управления, которые должны реагировать необходимым образом.

Устройство, которое должно повышать безопасность, может, при его неправильной работе, само стать источником опасности. В настоящее время, когда только на российских автомобильных дорогах за год гибнет почти тысяч человек, а на долю аварий, связанных с засыпанием водителя, приходится до 20% случаев, важной и актуальной задачей является - 4 - разработка принципов функционирования и создание безопасных устройств контроля состояния человека-оператора, водителя, машиниста и т.д.

Целью диссертационной работы является изучение закономерностей потери рабочего состояния человеком-оператором, исследование возможности классификации людей по их пригодности к профессии оператора. Выявление наиболее эффективных и оптимальных методов диагностики рабочего состояния оператора. Развитие этих методов до принципов практического конструирования безопасных устройств мониторинга оператора. Разработка и внедрение в практику системы контроля работоспособности человекаоператора.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые:

1. На основе российских статистических данных по автомобильному и железнодорожному движению проведён анализ потери состояния бодрствования водителя автомобиля и машиниста локомотива. Получена количественная оценка различия вероятности засыпания водителя (интенсивность засыпания составляет около 7·10-7 1/ч) и машиниста (интенсивность засыпания с= 0,99 10-2 1/ч).

2. Разработанный непрерывный психомоторный тест позволил получить экспериментальные результаты, свидетельствующие о том, что переход от бодрствования ко сну происходит через промежуточные кратковременные и более длительные состояния бодрствования и сна, длительность которых подчиняется двойному экспоненциальному закону распределения.

Построена динамическая модель засыпания, описывающая этот процесс посредством марковских случайных переходов между состояниями бодрствования и состояниями сна (короткими и длительными).

Предложенная динамическая модель позволяет по результатам поведенческого тестирования индивидуально оценивать (предсказывать) вероятностные характеристики засыпания субъекта при критическом снижении уровня бодрствования.

3. На основе статистических данных по автомобильному движению проведён - 5 - анализ предрасположенности водителей к авариям, основанный на разделении водителей по категориям с разными интенсивностями попадания в ДТП. Обнаружено, что по степени предрасположенности к авариям водителей можно разделить на три категории со значительно различающимися вероятностями дорожных происшествий. Аналогичная закономерность обнаружена в лабораторных экспериментах по исследованию засыпания оператора. Показано, что существует возможность классификации операторов в соответствии с указанными категориями.

4. На основе обработанных статистических данных по автомобильному и железнодорожному движению построены математические модели систем контроля состояния оператора, описывающие их взаимодействие с оператором и внешней (дорожной) обстановкой с учётом потери рабочего состояния оператора, отказов аппаратной части и возможности наступления аварийных ситуаций. Учитывалось также влияние психологических факторов, обусловленных чрезмерным доверием водителей системе мониторинга. Показано, что на безопасность применения системы мониторинга влияет качество обнаружения системой преддремотного состояния. Рассчитаны риски, связанные с неисправностями системы и недостаточной эффективностью её работы.

5. Проведены макетирование и анализ двух активно разрабатываемых в мире в настоящее время методик контроля состояния бодрствования оператора:

речевой диалоговой технологии и метода регистрации состояния оператора по анализу его видеоизображения. Проведены теоретические и экспериментальные оценки надёжности и безопасности систем, основанных на этих технологиях.

6. Исследовано более 1000 эпизодов засыпания испытуемых в лабораторных условиях, показано, что существуют изменения амплитудно-временных характеристик сопротивления кожи человека (в частности, электродермальная активность (ЭДА) по Фере), позволяющие прогнозировать снижение уровня бодрствования человека-оператора с - 6 - заранее заданной вероятностью опасного отказа, что дает возможность разрабатывать реальные системы контроля состояния оператора.

7. На основе анализа временных зависимостей формы сигналов ЭДА предложен и реализован алгоритм их обнаружения с использованием методов распознавания образов.

8. Проведено сравнение результатов регистрации ЭДА на постоянном и переменном токе. Показано, что на переменном токе возможны измерения при более высоких значениях действительной составляющей межэлектродного импеданса и в более широком температурном диапазоне.

9. Исследование зависимостей параметров сигналов ЭДА от величины зондирующего напряжения показало, что с увеличением напряжения качество регистрации сигналов возрастает (улучшается соотношение сигнал/шум), особенно при высоких значениях межэлектродного сопротивления. Этому дано объяснение на основе учета влияния на результаты измерения гальванических ЭДС.

10. На основе описанных в диссертационной работе принципов разработана «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста» (ТСКБМ).

Прибор выпускается серийно и в течение многих лет обеспечивает безопасную работу машинистов на сети железных дорог России.

Новые научные результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, позволили сформулировать положения, выносимые на защиту:

1. Процесс засыпания оператора происходит посредством чередования кратковременных и длительных состояний бодрствования и сна.

Длительность продолжительного состояния бодрствования в среднем составляет несколько минут, а кратковременное состояние бодрствования продолжается в среднем чуть меньше минуты. Кратковременный сон в среднем длится около полутора десятка секунд, что на порядок короче длительности состояний продолжительного сна.

2. Вероятность появления ошибок оператора (аварий), связанных с засыпанием, зависит от характера его деятельности. Например, среднее время - 7 - бодрствования машиниста составляет около 100 часов, среднее время бодрствования водителя автомобиля – 1,4 106 часов. Это связано с возможностью возникновения опасных эпизодов «микросна» уже на начальных периодах засыпания.

3. Водителей автотранспортных средств по склонности к авариям можно условно разделить на четыре категории. Вероятность аварии водителей для первой и третьей категорий отличаются от таковой для средней категории в три – пять раз.

4. Контроль состояния глаз водителя позволяет обеспечивать контроль бодрствования в условиях управления автомобилем. Вероятность опасных отказов в таких системах оценивается как 310-2.

5. Использование интеллектуальной системы диалога с машинистом (оператором) со словарём из 10 слов позволяет обеспечивать надежный контроль состояния машиниста в условиях шума до 92 ДБ. Проведённые испытания и расчёты показали, что для каждого человека можно подобрать такой набор параметров системы распознавания, при котором вероятность опасного отказа составляет 10-3.

6. Существуют такие параметры электродермальной активности, которые свидетельствуют о снижении уровня бодрствования оператора. При этом возможно обеспечить распознавание сигналов ЭДА на фоне помех с задаваемой достоверностью. Это позволяет использовать измерение параметров сигналов ЭДА для прогноза опасных состояний человекаоператора с вероятностью опасного отказа менее 10-4.

7. Системы контроля состояния оператора должны быть высокоэффективны и безопасны. Применение малоэффективной или небезопасной системы мониторинга не снижает, а наоборот повышает аварийность, связанную с засыпанием оператора.

8. «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста», созданная в соответствии с разработанной технологией измерения ЭДА, существенно повысила безопасность движения, что подтверждается многолетним опытом - 8 - эксплуатации этой системы на железнодорожном транспорте.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

Разработаны научные основания и принципы практического конструирования безопасных устройств мониторинга оператора. Проведён анализ современных разработок устройств мониторинга оператора. На основе развитых принципов разработана и внедрена на сеть железных дорог России «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста». Прибор лет выпускается серийно, оборудовано более 4 тысяч локомотивов. С этими приборами работают более 12 тысяч машинистов, и в течение всего времени эксплуатации (более 45 миллионов человеко-часов наработки) не было ни одного случая аварии по причине засыпания или снижения уровня бодрствования машинистов.

Достоверность результатов работы подтверждается, во-первых, результатами 14-летней безаварийной эксплуатации «Телемеханической Системы контроля бодрствования машиниста»; во-вторых, теоретическими расчётами, выполненными при помощи общепринятых методик; в-третьих, согласием основных теоретических положений с результатами лабораторных экспериментов; в-четвертых, соответствием этих результатов данным, приведённым в работах других авторов.

Апробация диссертационной работы. Основные результаты работы были представлены на международных и российских конференциях и съездах начиная с 1998 года:

1. 1998 г. - 9th World Congress of Psychophysiology, Sicily, Italy.

2. 2005, 2007, 2009 г.г. - 3, 4, 5-я Международные школы-конференции по сомнологии «Сон-окно в мир бодрствования». (Ростов-на-Дону, Москва, Ростов-на-Дону).

3. 2006 г. - Вторая международная конференция по когнитивной науке.

Санкт-Петербург.

4. 2007 г. - ХХ Cъезд физиологического общества им. И.П.Павлова, Москва.

5. 2007 г. - IV съезд Российского психологического общества, Ростов-на- 9 - Дону.

6. 2008 г. - 44th International Applied Military Psychology Symposium, St.

Petersburg, Russia.

7. 2008 г. - 14th World Congress of Psychophysiology “The Olympics of the Brain” St. Petersburg, Russia.

8. 2009г. - 15th European Conference on Eye Movements. Southampton. UK.

9. 2009 г. - 15-й Международной конференции по нейрокибернетике. Ростовна-Дону.

Исследования, результаты которых отражены в диссертации, поддерживались грантами Российского гуманитарного научного фонда (№010600186а, № 05-06-06280a) и Российского фонда фундаментальных исследований (№01-07-90326-в, №02-07-08009-инно, №09-06-12040 офи-м, №08-07-00352-а, научным руководителем которого является автор настоящей работы).

Прибор «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста» (ТСКБМ) прошёл апробации в НПО ЭНЕРГИЯ, ГНЦ РФ «Институт медикобиологических проблем РАН», МГУ им. М.В. Ломоносова, Институте психологии РАН, Институте высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН. По результатам апробаций даны соответствующие заключения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 29 печатных работ, в том числе 16 статей в реферируемых изданиях и 13 публикаций в сборниках трудов международных научно-технических конференций.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах, список которых приведен в конце автореферата.

Личный вклад автора. Представленные в диссертации результаты получены лично автором или при его непосредственном участии и руководстве.

Экспериментальные и теоретические исследования, представленные в 1-й главе, проведены под руководством автора совместно с В.Б. Дороховым и С.В.

Герусом. Исследования 2-й главы проведены совместно с С.В. Герусом по инициативе автора. Результаты 3 и 4-й главы получены совместно с - 10 - Д.Н. Бабиным под руководством автора. Экспериментальные и практические результаты, представленные в главе 5, получены совместно с В.Б. Дороховым и В.И. Миргородским под руководством автора. Практические результаты, изложенные в 6-й главе, получены коллективом специалистов под руководством и при непосредственном участии автора.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и списка использованных литературных источников.

Она содержит 328 страниц, включающих текстовое описание, 71 рисунок, таблиц и список цитируемой литературы из 115 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранного направления исследования, сформулированы цель работы и задачи, которые решаются в диссертации, кратко изложено содержание диссертации и перечислены положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведены результаты математического анализа поведенческой динамики циклического чередования правильной и ошибочной деятельности при снижении уровня бодрствования, вызываемого выполнением монотонной деятельности. Моделирование этой динамики показало, что уже на ранних этапах засыпания существует вероятность появления потенциально опасных периодов снижения эффективности деятельности. Этот результат является принципиальным для выбора порога срабатывания систем контроля уровня бодрствования, основанных на регистрации физиологических показателей.

- Первый раздел является введением к главе. В нём приводятся литературные данные в пользу представления о циклическом характере перехода ко сну [21], [23], [22], [24], [25], [28], [29], [31].

- Во втором разделе приводится описание психомоторного теста, вызывающего быстрое снижение уровня бодрствования при выполнении однообразной монотонной деятельности, сопровождающейся чередованием правильной и ошибочной деятельности. Психомоторный тест, выполняемый - 11 - без предъявления внешнего стимула в положении сидя, давал возможность в течение 40 минут регистрировать до 10-20 эпизодов с ошибочной деятельностью. Эти эпизоды по электрофизиологическим показателям квалифицировались как разные стадии дремоты. Основной объём данных (2эксперимента) получен на 13 испытуемых. С остальными испытуемыми (человек) было проведено 60 экспериментов. Всего (263 эксперимента) было проанализировано 6700 участков с правильным и ошибочным выполнением теста.

- В третьем разделе приводится методика формализации описания поведенческих результатов, позволяющая измерять длительность интервалов с правильной и ошибочной деятельностью, которая схематически представлена на рис.1.

Рис.1. Схема определения участков с правильным и ошибочным выполнением психомоторного теста. А - нажатия на кнопку, Б - диаграмма состояний испытуемого: 0 - правильное выполнение теста (бодрствование - Tvi,), 1 - ошибочное выполнение теста («сон» - Tsi). Стрелками вынесены увеличенные участки, с переходами бодрствование – «сон» разной длительности. По оси абсцисс – время (с).

- 12 - - В четвертом разделе, на основе анализа экспериментальных распределений временных интервалов с правильным (бодрствование) и ошибочным («сон») выполнением теста, построена статическая модель засыпания, которая показала возможность разделения интервалов с правильной и ошибочной деятельностью на 2 типа: короткие и длительные и на 4 состояния бодрствования и сна, соответствующие этим интервалам (рис. 2).

А Б Рис. 2. Результаты статистического анализа интервалов бодрствования Tv с правильным (А) и сна Ts с ошибочным (Б) выполнением теста. Общее количество интервалов – 6700.

- В пятом разделе главы приводятся результаты по созданию биоматематической динамической модели процесса засыпания человекаоператора на основании анализа последовательности чередования этих четырёх состояний бодрствования и сна. Эта модель позволяет индивидуально прогнозировать вероятность правильной или ошибочной деятельности испытуемого в каждый момент времени.

- В шестом разделе главы обсуждается возможность использования результатов моделирования засыпания для оценки вероятности возникновения длительных, потенциально опасных нарушений деятельности, связанных с развитием «микросна», в зависимости от исходного состояния и индивидуальных особенностей субъектов [15], [19]. Результаты данной работы могут быть полезны разработчикам систем контроля уровня бодрствования. В идеальном случае такие системы должны настраиваться индивидуально, с - 13 - учетом различных факторов, определяющих порог срабатывания системы по задаваемой вероятности появления эпизодов сна определенной длительности.

Рассматриваются параметры моделей, которые использовались в других разделах работы.

Во второй главе на основе анализа статистических данных железнодорожного и автомобильного движения, а также лабораторных исследований развиваются математические модели, описывающие систему “человек—система мониторинга—транспортное средство—система движения”.

Для железнодорожного движения рассматриваются также системы мониторинга разных типов – с периодическими проверками и непрерывным мониторингом состояния бодрствования машиниста. Исследуются вопросы классификации операторов по их склонности к засыпанию, к созданию аварийных ситуаций.

- В первом разделе – введении – обосновывается концептуальная важность рассмотрения устройств мониторинга оператора как составной части системы, поддерживающей определённый уровень безопасности, куда входит и человек, и системы регулирования движением. Указывается, что существует большое количество предложений, законченных научных разработок и даже промышленных изделий, в той или иной степени решающих проблему контроля состояния оператора [4], [20], [17]. Отмечается важность разных подходов при анализе вероятностей аварий — либо с помощью математических моделей, либо с помощью испытаний [13], [7], [1], [12].

- Во втором разделе развивается математическая модель функционирования системы “человек—локомотив—устройства безопасности— система интервального регулирования движения поездов (СИРД)”, описывающая взаимодействие трех подсистем: СИРД, бригады машинистов и устройства безопасности. Каждая из подсистем описывается своими параметрами и взаимодействует с другими подсистемами. Предполагается, что функционирование этих подсистем осуществляется непрерывно. Изменение состояний системы, связанных со случайными событиями, происходит - 14 - посредством марковских переходов. На основе этой модели из статистических данных по железнодорожному транспорту и состоянию безопасности движения на российских железных дорогах извлекаются сведения в виде стандартных параметров, которые и характеризуют составные части системы, и в том числе машиниста. Для обработки отбираются статистические данные по грузовому движению [3], [5]. Этот вид движения более однороден, в отличие от пассажирского, куда входят и поезда дальнего следования, и пригородное сообщение. Используются статистические данные по перевозке грузов и по проездам запрещающих сигналов за 1991–1995 гг. Получены два основных параметра, характеризующие опасность движения на железной дороге. Это интенсивность (частота) встречи составом запрещающих сигналов светофоров к= 1,3610-2 1/ч и интенсивность засыпания машиниста с= 0,99 10-2 1/ч. То есть приблизительно один раз за рабочих 100 часов один машинист теряет состояние бодрствования. Однако вследствие того, что практически все грузовые составы управляются бригадами, состоящими из двух человек, а также благодаря большим интервалам времени между запрещающими сигналами аварийные ситуации создаются достаточно редко.

- В третьем разделе развивается математическая модель безопасности автодорожного движения. Исследуются вопросы эффективности и безопасности работы систем мониторинга водителя. Модель описывает вероятность аварийных ситуаций, возникающих в результате засыпания водителя, как при отсутствии, так и при наличии систем мониторинга.

Проводится анализ статистических данных, касающихся процесса засыпания водителя. Анализируются статистические данные, касающиеся грузового транспорта [2], [11], [10]. В результате получается, что вероятность аварии одного водителя в течение года вследствие засыпания составляет величину Pas = 0.0062. Это означает, что за год в среднем один из 160 водителей грузовых автомобилей засыпает за рулём и попадает в аварию. Этой вероятности соответствует интенсивность засыпания efs = 7·10-7 1/ч.

- 15 - Учитывается степень эффективности и безопасности систем мониторинга, а также влияние психологических факторов, обусловленных чрезмерным доверием водителей системе мониторинга. Показано, что на безопасность применения системы мониторинга влияет качество обнаружения системой дремотного состояния. Рассчитаны риски, связанные с неисправностями системы и недостаточной эффективностью её работы. Предложена методика количественной оценки чрезмерного доверия водителей к системе мониторинга – применение неэффективно работающей системы мониторинга повышает аварийность, связанную с засыпанием водителя.

Интенсивность «засыпания» водителя на 4 порядка ниже, чем интенсивность «засыпания» машиниста. Это объясняется тем, что в процессе засыпания задействованы механизмы с разными интенсивностями. Поэтому, помимо разных психологических установок, существующих у разных типов операторов, важны также и физиологические механизмы потери бодрствования.

Модель, использованная для получения параметров засыпания, как и всякая другая модель, является упрощённой. С целью её уточнения в лабораторных условиях были проведены исследования процесса засыпания оператора. Этот материал изложен в главе 4.

- В четвёртом разделе проводится статистический анализ предрасположенности водителей к авариям. Рассмотрена проблема классификации водителей по их предрасположенности к авариям. Для этого использованы статистические данные, полученные в штате Северная Каролина (США) [16]. В течение двух следующих друг за другом двухлетних периодов изучалась частота попадания в ДТП свыше 2,5 миллионов водителей.

Проведенная обработка статистических данных аварийности водителей транспортных средств показала, что по степени предрасположенности к авариям водителей можно разделить на четыре категории со значительно различающимися вероятностями дорожных происшествий. Наиболее весомый вклад в безопасность движения осуществляют первые две категории. Доли этих водителей в общем количестве составляют 77% и 22%. Лямбда параметры, - 16 - определяющие вероятность ДТП для этих категорий, равны 1 = 3.5·10-6 1/ч., = 1.8·10-5 соответственно. Водители второй категории, несмотря на то, что их в 3,5 раза меньше, чем водителей первой категории, совершают в 1,5 раза больше ДТП. Это происходит потому, что их лямбда параметры отличаются более чем в 5 раз. Показана возможность отнесения водителя к той или иной категории в зависимости от числа ДТП, совершённых им в течение некоторого периода времени. Проведено сравнение с интенсивностью ДТП для российского профессионального грузового движения, полученной во втором разделе главы.

Она равна 4.8·10-6 1/ч, что всего на 37% больше, чем рассчитанная для первой категории водителей, и почти в 4 раза меньше, чем рассчитанная для второй.

Сказанное свидетельствует, во-первых, о хорошем совпадении как статистических данных, так и расчетов, проделанных выше и, во-вторых, о том, что статистические данные из разных регионов вполне согласуются между собой и коррекция параметров модели для разных территорий не должна быть существенной.

В третьей главе исследуются возможности контроля состояния оператора речевой диалоговой системой.

- Отмечается, что речевой канал обычно не задействован в процессе непосредственного управления, поэтому его использование для контроля состояния не приводит к конфликтам с основной задачей человека - управлением. Однако в значительной части задач, в которых находят своё применение системы распознавания речи, акустическая обстановка далека от идеальной. Наличие акустических помех приводит к тому, что качество распознавания речевого ответа стремительно падает с ростом уровня шума и надёжность речевого канала оказывается слишком низкой для его использования в системе безопасности. Как показывают исследования, одной из ключевых причин резкого падения точности распознавания в условиях сильных шумов является неправильное определение моментов начала и окончания речевого ответа. Надёжное определение факта наличия речевого ответа оператора, а также моментов начала и конца фразы позволяет - 17 - существенно увеличить точность распознавания в неблагоприятной шумовой обстановке.

- Рассмотрены основные принципы разработки таких устройств на примере разработанного устройства контроля физиологического состояния оператора по речевым ответам. В данном устройстве используется четыре информационных канала: два акустических и два неакустических.

Акустические каналы используют обыкновенные электретные микрофоны, расположенные на различном расстоянии ото рта оператора. Удаленный микрофон используется для оценки уровня шума и частично для шумоочистки, а ближний микрофон используется непосредственно для записи речевого ответа оператора. Неакустические каналы являются вспомогательными и служат исключительно для определения факта речевого ответа оператора в каждый момент времени; они должны, с одной стороны, быть по возможности независимыми от шумовой обстановки вокруг оператора, но с другой стороны, привязанными именно к речевому ответу человека. В качестве таких каналов предложено использовать два источника наличия речевой информации: датчик скорости воздушного потока, расположенный в непосредственной близости ото рта говорящего, и специальный инфракрасный фотодатчик, определяющий ширину открытия рта. Как показали проведённые эксперименты, использование такой комбинации датчиков позволило построить новый информационный канал, который в каждый момент времени показывает, какова вероятность того, что мы наблюдаем факт речевого ответа оператора. В том случае, если факт речевого ответа фиксируется в течение определённого промежутка времени, большего некоторого, заранее заданного порога, акустическая информация от двух микрофонов, сохраненная в специальном кольцевом буфере, подаётся на вход алгоритма распознавания. Надёжное определение построенным детектором границ речевого ответа позволяет использовать для распознавания эталоны команд, записанных в условиях тихого офиса и автоматически «зашумлённых» с параметрами, определёнными удалённым микрофоном. Весь комплект датчиков смонтирован на специальной - 18 - гарнитуре, которая может также комплектоваться специальными шумоподавляющими наушниками, служащими для защиты слуха оператора.

- Рассматриваемая система является дикторозависимой. Процедура обучения системы на каждого пользователя состоит из двух этапов. На первом этапе, проводимом один раз, оператор должен предоставить системе по несколько образцов произнесения каждой команды. По этим образцам строится специальный обобщённый образ команды, с которым в дальнейшем и сравнивается поступающая на вход информация. Второй этап обучения проводится каждый раз после одевания гарнитуры и предназначен для калибровки всех установленных на ней датчиков.

- Работа системы оценивалась по стандартным критериям - вероятностям опасного и неопасного отказов. Под опасным отказом в системе понимается такая ситуация, когда система приняла решение о том, что оператор произнёс правильную команду, при условии, что оператор её не произносил (он мог при этом произнести другую команду, произнести что-либо, не относящееся ко множеству команд, либо не произносить ничего). Неопасный отказ в рамках данной системы - это ситуация, при которой система не может однозначно (и надёжно) определить, какую именно команду произнёс оператор. При этом системе разрешается попросить пользователя повторить команду ещё раз.

Проведены испытания, которые позволили определить вероятности опасного и неопасного отказов речевой системы безопасности. Рассматривалась задача распознавания словаря из 4 фраз: 1 - "зеленый сменился на желтый", 2 - "желтый сменился на желтый с красным", 3 - "желтый с красным сменился на красный", 4 - "подтверждаю, я не сплю". Распознавание происходило в условиях шума, уровень которого менялся в диапазоне 40 - 92 дБ; уровень (уровень 1) дБ соответствует обычному шуму в локомотиве, уровень 40 дБ (уровень 0) - шуму в комнате с работающим персональным компьютером. В лаборатории для имитации шума в кабине локомотива использовался звуковой файл, записанный в различные моменты времени на месте машиниста в кабине локомотива. Для создания словаря каждая команда была произнесена диктором - 19 - по 65 раз в условиях уровня шума 0. При распознавании 5200 произнесений фраз словаря при уровне шума 0.5 не было ни одного опасного отказа (когда машинист ехал на красный свет и должен был произнести фразу 3, а система ошибочно воспринимала ответы 1, 2, 4, как правильный ответ 3). Тем не менее такого объема входных данных недостаточно для определения вероятности опасного отказа с требуемой достоверностью. Проведённые испытания и расчёты показали, что для каждого человека можно подобрать такой набор параметров системы распознавания, при котором вероятность неопасного отказа будет иметь величину порядка 10-2, а вероятность опасного отказа- 10-3.

В четвёртой главе приведены результаты исследования регистрации состояния оператора по анализу его видеоизображения. Система, использующая для анализа состояния водителя и машиниста данные, поступающие с видеокамер, не причиняет никакого дискомфорта водителю.

Ситуация осложняется тем, что в реальных условиях наблюдение проходит при быстро меняющемся и неравномерном освещении, при движениях головы человека, что требует использования мощной техники и хороших алгоритмов.

Для отсечения помех из видимой части спектра в разработанной системе используется инфракрасная подсветка, а камеры работают в инфракрасном режиме.

- Была разработана система, которая, используя видеоизображение с двух или более камер, позволяет восстановить положение головы человека в пространстве. Система состоит из двух неподвижных видеокамер, компьютера, светодиодов инфракрасной подсветки и подвижной камеры, расположенной на приводе. Неподвижные камеры предназначены для нахождения лица водителя, полученная с них информация после обработки передается на привод более мощной видеокамеры, которая регистрирует движения глаз водителя.

Для восстановления трехмерного положения головы человека используется механизм слежения за «характерными точками» лица. В качестве «характерных точек» выступали концы бровей, крылья носа, углы рта и иные особые точки на лице (дужки очков). Построенная система имеет небольшой - 20 - уровень ошибки и устойчива к экстремальным случаям (резким поворотам головы, выпадению из кадра части характерных точек). Глаза на лице находятся по положению характерных точек. Степень открытости глаза находилась по числу «белых» пикселей на изображении. Было разработано программное обеспечение для автоматического выделения морганий. Задача нахождения моргания состоит в том, чтобы по графику степени открытости глаза человека определить, было ли моргание на графике или нет. Для определения факта моргания были использованы метод скрытых марковских моделей (СММ) и алгоритм Баума-Уэлша обучения СММ, который хорошо зарекомендовал себя в задачах распознавания речи, имеет высокую скорость сходимости и не большую сложность. Как показали наши эксперименты, человек не может моргнуть с такой скоростью, чтобы закрытый глаз стал открытым в следующем кадре. Между моментами закрытого глаза и открытого глаза обязательно должен быть момент полуоткрытого глаза. Но закрыть глаз со скоростью достаточной, чтобы камера не уловила момент полузакрытого, глаза человек может. СММ имеет 5 состояний. Первое состояние описывает поведение открытого глаза, второе - как полузакрытого, третье - закрытого, четвертое - полуоткрытого, пятое - открытого. В каждом состоянии степень от 0 до 9 открытия глаза задается своим распределением вероятностей. На этапе обучения модели уточняются распределения вероятностей степени открытия глаза в каждом из состояний и вероятности переходов между состояниями.

Метод СММ к определению морганий работает гораздо точнее, нежели пороговый метод, который неустойчив к изменениям условий освещенности.

Экспериментальная установка для исследования морганий и движений глаз при нарушении операторской деятельности при засыпании состоит из автомобильного симулятора, бесконтактной видеосистемы для исследования движений глаз, видеокамер и многоканального полиграфа («ПОЛИСОН», пр-во ЗАО «НЕЙРОКОМ», Россия) для регистрации различных физиологических показателей. Идентификация эпизодов засыпания проводилась с помощью экспертной оценки с учетом внешнего вида испытуемого, поведенческих - 21 - ошибок и появления физиологических показателей микроэпизодов сна («микросон»). Для определения засыпания по морганиям использовались два параметра: частота морганий в минуту и средняя продолжительность моргания.

Была проведена серия испытаний на засыпающих испытуемых, в которой дополнительно к информации по морганиям сохранялись энцефалограмма, кардиограмма, а также протокол выполнения каждым испытуемым тестовых заданий, по которым экспертами принималось решение о его функциональном состоянии. В результате проведённых экспериментов система показала достаточно хорошее качество предсказания засыпания оператора за пять минут до наступления реального факта потери бдительности. Общая длительность видеозаписей составила более 138,5 часов (около 15 млн. кадров). Всего было зафиксировано 72 засыпания. Число ложных тревог составило 1 раз в 25 минут.

Вероятность опасных отказов в таких системах оценивается как 3%.

В пятой главе исследуются возможности контроля состояния водителя методом регистрации электродермальной активности. Приводятся результаты, касающиеся феномена торможения фазической составляющей ЭДА перед появлением вызываемых засыпанием ошибок, полученные в поведенческих экспериментах, описанных в главе 1.

- В первом разделе представлен обзор по обоснованию применения регистрации электродермальной активности как одного из наиболее эффективных методов контроля уровня бодрствования [18]. Феномен торможения фазической электродермальной активности перед возникновением ошибок в деятельности, вызываемых снижением уровня бодрствования, является настолько закономерным показателем, что послужил основой разработки приборов для контроля уровня бодрствования водителей и машинистов. Этот известный феномен торможения фазической составляющей ЭДА перед появлением ошибок в деятельности подтвержден и в нашем исследовании. Получены количественные результаты.

- Во втором разделе приводится описание психомоторного теста, вызывающего быстрое снижение уровня бодрствования при выполнении однообразной - 22 - монотонной деятельности, который был использован для исследования торможения фазической составляющей ЭДА.

- В третьем разделе проведен анализ временных интервалов возникновения фазических компонент ЭДА, связанных с возникновением первой ошибки.

Полный анализ поведенческих результатов приведен в главе 1, но при анализе ЭДА использовали только данные, связанные с появлением первой ошибки.

- В четвертом разделе приведено обсуждение возможных механизмов феномена торможения фазической составляющей ЭДА перед появлением ошибки, а также описаны впервые полученные данные о возможной связи фазической ЭДА, возникающей при восстановлении деятельности после ошибки, с осознанием ошибки. Полученные результаты рассматриваются с позиций концепции ориентировочного рефлекса, разработанной Е. Н. Соколовым [8], [9]. Исчезновение ЭДА перед появлением ошибок связано с угашением ориентировочного рефлекса при выполнении монотонной деятельности.

Возникновение фазической составляющей ЭДА после появления ошибки является показателем осознания ошибки, которое вызывает активацию симпатической нервной системы по механизму ориентировочного рефлекса [8], [9], [27], [30]. Если ошибка субъектом не осознается, активации не возникает [26] и, соответственно, ЭДА не регистрируется, что может являться важным прогностическим показателем наступления критического снижения уровня бодрствования.

Далее в пятой главе приведены методы и результаты экспериментальных исследований сигналов ЭДА в условиях управления реальным транспортным средством.

Приведены результаты исследований электрических параметров источников сигналов ЭДА. На основе выполненных импедансных измерений предложена эквивалентная схема межэлектродного промежутка в виде параллельно соединенных конденсатора и сопротивления. Показано, что точность соответствия такой эквивалентной схемы измеряемым источникам сигналов ЭДА в диапазоне частот от 5 до 100 Гц выше, чем 10%. При этом - 23 - оказалось, что постоянная времени такой схемы составляет около 1 мсек, что, как показывают оценки, не приводит к ограничению временных параметров принимаемых сигналов ЭДА.

Далее приведены описание экспериментальной установки и результаты исследований пространственных характеристик сигналов ЭДА, проведенных с мозаичным электродом для съема сигналов ЭДА. Было экспериментально показано, что ЭДА происходит не равномерно по всей поверхности кожи под электродами, а лишь в отдельных ее точках. При этом сигналы по времени ЭДА возникают в разных точках почти синхронно – с разбросом около 0.1 сек.

Приводятся результаты исследования сигналов ЭДА с электродами из различных материалов в диапазоне температур окружающей среды при различных величинах зондирующих напряжений. Оказалось, что у большинства испытуемых это явление наблюдаемо в диапазоне температур от 17 до 45 °C, причем наилучшие результаты по регистрации достигаются в диапазоне температур 20 – 30 °C. Исследования особенностей ЭДА при использовании различных материалов электродов показали, что наиболее стабильные результаты получаются с использованием электродов из «зачищенной» меди или золота.

В десятом разделе главы обсуждаются возможности регистрации сигналов ЭДА не на постоянном токе, а на переменном. Изложены принципы измерения сигналов ЭДА на переменном токе, показано, как устроена экспериментальная установка. Проведенные сравнительные регистрации ЭДА на постоянном и переменном токе показали, что на переменном токе возможны измерения при более высоких значениях межэлектродных сопротивлений и в более широком температурном диапазоне.

Исследования зависимостей параметров сигналов ЭДА от величины зондирующего напряжения показали, что с увеличением напряжения качество регистрации сигналов возрастает, особенно при высоких значениях межэлектродного сопротивления. Этому дано объяснение на основе учета влияния гальванических ЭДС на результаты измерения.

- 24 - Далее приведены результаты исследований и разработок методов детектирования сигналов ЭДА. На основе анализа временных зависимостей сигналов ЭДА предложен и реализован алгоритм их обнаружения. В разделе показано, что при отсутствии иных сигналов, нежели сигналы ЭДА, происходит их близкое к 100% обнаружение. Большое внимание в разделе уделено методам борьбы с помехами. На основе анализа параметров паразитных сигналов, возникающих при регистрации сигналов ЭДА, разработан комплекс методов для выделения на их фоне сигналов ЭДА. При этом основное внимание уделялось предотвращению ошибочных отождествлений паразитных сигналов в качестве сигналов ЭДА. На примере действия алгоритма с базами данных сигналов, полученных в различных условиях, соответствующих полезной деятельности операторов, получены статистические закономерности интенсивности поступления сигналов ЭДА. В частности, на их основе было предложено осуществлять контроль дееспособности различного рода операторов. Подробно исследованы вопросы вероятности подачи тревог в случаях уменьшения уровня дееспособности оператора ниже заданного.

Показано, что соотношение количества ложных тревог, когда оператор дееспособен, а система выдает тревогу, и количества пропущенных опасных состояний оператора, когда он не дееспособен, а система не выдает тревогу, находится в обратно пропорциональной зависимости.

В последнем разделе главы производится сравнение современных разработок устройств мониторинга оператора с точки зрения эффективности и безопасности из работы. Делается вывод о том, что с учётом современного состояния научных и технических достижений в области физиологии человека в настоящее время наиболее перспективной является разработка систем мониторинга оператора, основанных на регистрации сигналов ЭДА. При этом предполагается, что в качестве вспомогательных средств повышения качества работы оператора и безопасности возможно применение и других рассмотренных выше систем.

- 25 - В шестой главе излагается описание устройства «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста» (ТСКБМ), разработанного на основе принципов и результатов исследований, изложенных выше. ТСКБМ выпускается серийно и обеспечивает безопасную работу машинистов в сети железных дорог России. Согласно отчёту фирмы Quintec [20], заказанного Советом безопасности и стандартов железных дорог Великобритании, из устройств, обнаруженных при информационном поиске, три оказались пригодными для машинистов и удовлетворяющими ограничениям инфраструктуры британских ЖД. Одно устройство, ТСКБМ, оказалось зрелым с точки зрения развития и применения и является наилучшим кандидатом для внедрения в систему ЖД Великобритании.

- В первом разделе главы объясняется назначение объекта в системе обеспечения безопасности движения поездов, приводится описание взаимодействия ТСКБМ с локомотивными устройствами обеспечения безопасности, излагаются условия эксплуатации и технического обслуживания.

Указывается, что ТСКБМ предназначена для непрерывного контроля бодрствования и внимательности машиниста при ведении им подвижного состава. ТСКБМ входит в состав локомотивного оборудования и предназначена для совместной работы с автоматическими локомотивными системами. При использовании ТСКБМ безопасность движения поездов в целом повышается за счет того, что:

* повышается надежность работы машиниста, который по индикатору бодрствования может контролировать свой уровень бодрствования, не допуская его снижения до нижней границы на индикаторе бодрствования, и может посредством активных действий поднять свою работоспособность, не дожидаясь аварийной остановки состава;

* контроль бодрствования машиниста производится непрерывно в процессе движения поезда независимо от поездной ситуации и без отвлечения машиниста постоянными требованиями периодически подтверждать свое - 26 - бодрствование, что особенно важно в эксплуатационных ситуациях, требующих от машиниста собранности и повышенной внимательности;

* отменяются частые периодические проверки, что позволяет машинисту сосредоточить внимание непосредственно на управлении поездом, способствует снижению его утомления за время рейса и повышает надежность его работы;

* при снижении уровня бодрствования машиниста ниже критического ТСКБМ приводит в действие механизм экстренного автоматического торможения, который машинист может отменить, нажав на рукоятку бдительности.

- Во втором разделе приводится краткое описание принципов построения и работы устройства, описание конструктивного оформления. В состав ТСКБМ входит носимая часть и приемник-контроллер. Носимая часть ТСКБМ выполнена в виде наручных часов и выдается в личное пользование каждому машинисту. Приемник-контроллер располагается в кабине локомотива.

Исполнение всех блоков системы удовлетворяет требованиям, установленным соответствующими государственными нормативно-техническими документами. Носимая часть ТСКБМ располагается на запястье руки машиниста и выполняет следующие функции: с помощью датчика определяет изменение текущего значения сопротивления кожи; производит первичную обработку полученной от датчика информации и передает информацию по радиоканалу на приемник-контроллер. Приемник-контроллер принимает информацию по радиоканалу связи от носимой части, обрабатывает её, контролирует уровень бодрствования машиниста и отображает его на индикаторе. Если уровень бодрствования машиниста соответствует нормальному, то на индикаторе уровня бодрствования прибора ТСКБМ горят только элементы индикации желтого цвета. Если уровень бодрствования машиниста ниже критического, то на индикаторе уровня бодрствования прибора ТСКБМ выключаются элементы желтого цвета и загорается элемент индикации красного цвета. Кроме того, система ТСКБМ отображает на - 27 - индикаторе исправность системы и наличие в системе устранимых сбоев.

Приемник-контроллер обеспечивает смену и проведение режимов работы ТСКБМ таких, как штатный режим “Нормальный уровень бодрствования машиниста”, а также режимы “Тестирование машиниста” и “Отключение системы”. Последние два режима включаются при потере машинистом рабочего уровня бодрствования. Режим “Отключение системы” является необратимым защитным состоянием.

- В третьем разделе на основе моделей, описанных в первой главе, проводится сравнение ТСКБМ с её предшественником УКБМ.

Рассматриваются разные ситуации, при которых происходит проезд запрещающих сигналов светофора. Показывается, что благодаря непрерывному и не отвлекающему контролю физиологического состояния машиниста ТСКБМ обеспечивает более высокий уровень безопасности движения, чем ее аналог УКБМ. В целом, число проездов запрещающих сигналов, допущенных из-за потери состояния бодрствования или помех самого устройства безопасности, при использовании ТСКБМ должно быть в 27 раз меньше, чем в локомотивах, оснащенных УКБМ.

- В четвёртом разделе рассматриваются требования безопасности, которым должна удовлетворять ТСКБМ [14], [7], [6].

Излагается концепция обеспечения безопасности, в соответствии с которой конструировался прибор, приводятся требования безопасности ТСКБМ, формулируется критерий опасного отказа ТСКБМ.

Концепция обеспечения безопасности ТСКБМ базируется на следующем основном принципе: любой одиночный отказ или сбой в системе не должен приводить к опасному отказу, угрожающему безопасности движения, и должен обнаруживаться с заданной вероятностью до того, как в системе возникнет второй отказ. В соответствии с этим принципом построение ТСКБМ основывается на следующих положениях:

* особо ответственные элементы системы реализованы в виде двухканальных устройств, обеспечивающих независимость обработки - 28 - информации в каждом из каналов и последующее сравнение результатов этой обработки безопасной схемой сравнения;

* обеспечивается независимое автоматическое тестирование каналов системы (самотестирование) гарантированной глубины и безопасный контроль его результатов;

* период тестирования выбирается таким, чтобы за время, необходимое для обнаружения одного отказа в ТСКБМ, вероятность возникновения второго необнаруженного отказа не превосходила заданной малой величины;

* в случае выявления отказа или сбоя обеспечивается переход в защитное состояние, в котором определяется, является ли данный отказ устранимым сбоем. После устранения указанного одиночного сбоя система переходит в штатный режим работы. Если ТСКБМ определяет невозможность устранения отказа, она переходит в необратимое защитное состояние (отключение системы);

* любые одиночные отказы отдельных элементов ТСКБМ приводят либо к полному прекращению её функционирования, либо к определению системой уровня бодрствования машиниста ниже фактического;

* в дополнение к самотестированию и самоконтролю предусматривается предрейсовое профилактическое тестирование блоков системы с целью увеличения глубины контроля ТСКБМ.

Критерием опасного отказа ТСКБМ является нерегистрация системой ТСКБМ уровня бодрствования машиниста ниже критического. То есть при потере машинистом работоспособного состояния устройство ТСКБМ показывает состояние бодрствования машиниста и не производит необходимых действий для предотвращения аварии.

На основании приведённого в первой главе анализа статистических данных, использующихся для математического моделирования устройств контроля машиниста системы «железная дорога – машинист», проводится оценка предельной интенсивности опасного отказа ТСКБМ. Определение предельного значения интенсивности опасных отказов ТСКБМ проводилось - 29 - расчетным методом, так как отсутствовали достоверные статистические данные по безопасности системы. Показано, что предельное значение интенсивности опасных отказов ТСКБМ равно оп = 0,5610 -7 1/ч.

- В пятом разделе приведены доказательства работоспособности и безопасности ТСКБМ. Приведены результаты исследований влияния внешней среды на безопасность ТСКБМ. Приведены результаты испытаний, проведенных по программе испытаний на безопасность. В результате предварительных и эксплуатационных испытаний было удостоверено, что система соответствует требованиям ТЗ и в разработанных приборах, устройствах, системах и программных продуктах отсутствуют систематические ошибки при эксплуатации их в режимах и условиях, заданных в ТЗ.

Работоспособность подтверждается протоколами предварительных испытаний, проведенных согласно программе и методике испытаний, и протоколами эксплуатационных испытаний.

Доказательство безопасности ТСКБМ основано на расчетных методах, стендовых испытаниях, испытаниях системы в условиях эксплуатации, сборах статистических данных об отказах в процессе эксплуатации. Показано, что многократные отказы в системе безопасны, так как обнаруживается уже первый одиночный отказ. Независимость отказов в дублированных каналах обеспечивается независимым конструктивным выполнением, независимым программным обеспечением и тестированием каналов, а также независимыми источниками питания отдельных блоков ТСКБМ. Показано, что в системе ТСКБМ обеспечен переход в защитное состояние в случае сбоев и в необратимое защитное состояние в случае отказов элементов системы, то есть любой одиночный отказ или сбой в системе не приведет к опасному отказу, угрожающему безопасности движения. Обнаружение отказа произойдет за время не большее, чем время тестирования g = 70 сек, в течение которого в ТСКБМ не возникнет второго опасного отказа (при этом интенсивность опасного отказа равна о2 = 1,310-14 1/ч. при заданной предельной интенсивности появления опасного отказа оп = 0,5610-7 1/ч). Вышесказанное - 30 - подтверждает выполнение концепции обеспечения безопасности.

Моделирование влияния внешней среды на безопасность ТСКБМ проводилось посредством испытаний работы ТСКБМ на устойчивость в соответствии с техническими условиями и государственными нормативными документами. Устойчивость работы ТСКБМ при воздействии вибрационных и ударных нагрузок доказывается протоколом механических испытаний, а устойчивость работы при воздействии климатических факторов доказывается протоколами климатических испытаний.

Предварительные испытания, а также испытания, проведенные по программе испытаний на безопасность, подтвердили соответствие разработанных и изготовленных приборов ТСКБМ требованиям безопасности и концепции безопасного функционирования и показали, что система способна безопасно функционировать во время воздействия на нее внешних факторов, а в случае отказов – переходить в необратимое защитное состояние.

Эксплуатационные испытания проводились в соответствии с программой и методикой эксплуатационных испытаний. За время эксплуатации замечаний к работе ТСКБМ не зафиксировано.

- В шестом разделе изложены результаты выполнения программы обеспечения безопасности на этапе эксплуатации ТСКБМ. В ходе выполнения работы проанализированы статистические данные, свидетельствующие об уровне безопасности работы ТСКБМ, находящейся в условиях эксплуатации.

Изложено текущее состояние лабораторных исследований, связанных с уточнением и повышением уровня безопасности ТСКБМ. На основании статистических эксплуатационных и лабораторных данных обоснованы текущие уровни показателей безопасности ТСКБМ.

Результаты таковы. В лабораторных условиях в течение ряда лет проведены эксперименты по интенсивному засыпанию с контролем работоспособности испытуемых. Из приблизительно N = 6700 тысяч засыпаний алгоритм не пропустил ни одного. Это означает, что с доверительной вероятностью = 0.9 верхняя доверительная граница вероятности отказа равна - 31 - q = 3.4 10-4. Полученная оценка вероятности опасного отказа демонстрирует высокую надёжность алгоритма работы ТСКБМ.

То же можно сказать и о результатах эксплуатационных испытаний ТСКБМ. На сегодняшний день ТСКБМ наработала более 45 млн. человекочасов на железных дорогах России, не допустив ни одного случая аварии из-за засыпания машиниста, что соответствует интенсивности опасного отказа алгоритма и устройства меньше чем 210-3 ч-1.

Лабораторные исследования «ложных срабатываний» ТСКБМ показали, что они не всегда являются ложными. В случаях таких «ложных срабатываний» сопутствующие показания ЭЭГ свидетельствуют о развитии легкой формы дремотного состояния, не замечаемой самим испытуемым, что доказывает высокую чувствительность прибора. Подача сигнала тревоги в этот момент предотвращает дальнейшее опасное снижение уровня бодрствования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Разработан психомоторный тест, позволяющий в течение одного эксперимента за 40-50 мин получать до 20 эпизодов ошибочной деятельности, вызываемых снижением уровня бодрствования. Точность определения интервалов с правильной и ошибочной деятельностью (состояния бодрствования и сна) составляла 1–3 с. Этот тест может быть использован для индивидуальной настройки приборов контроля уровня бодрствования.

2. Предложена статическая модель засыпания, основанная на экспериментальных данных. Показано наличие 2 типов интервалов с правильной и ошибочной деятельностью: коротких и длительных.

Длительность продолжительного состояния бодрствования в среднем составляла несколько минут, а кратковременное состояние бодрствования продолжалось в среднем чуть меньше минуты. Кратковременный сон в среднем длился около полутора десятка секунд, что на порядок короче длительности состояний продолжительного сна. На основе моделирования временных характеристик переходов между двумя состояниями - 32 - бодрствования и двумя состояниями сна (короткими и длительными) была разработана динамическая модель засыпания, которая позволяет индивидуально прогнозировать вероятность правильной или ошибочной деятельности испытуемого в каждый момент времени. Результаты работы могут оказаться полезными при создании приборов для контроля уровня бодрствования на транспорте и производстве.

3. Проведён анализ статистических данных железнодорожного и автомобильного движения, а также лабораторных исследований, построены математические модели, описывающие систему “человек—система мониторинга—транспортное средство—система движения”. Получены параметры, характеризующие засыпание машинистов и водителей. Средний период засыпания машиниста составляет 100 ч, водителя автомобиля – 1.4*106 ч. Интенсивность «засыпания» водителя на 4 порядка ниже, чем машиниста, что объясняется разными сочетаниями психологических установок с физиологическими механизмами потери состояния бодрствования для разных условий деятельности.

4. Рассчитаны риски, связанные с неисправностями системы и недостаточной эффективностью её работы. Показано, что на безопасность применения системы мониторинга влияет качество обнаружения системой дремотного состояния. Применение неэффективно работающей системы мониторинга повышает аварийность, связанную с засыпанием водителя.

5. На основе статистических данных показано, что водителей можно разделить на четыре категории, каждая из которых обладает своей предрасположенностью к авариям, характеризуемой интенсивностью ДТП.

Различие этих параметров для разных категорий весьма существенно.

Наиболее весомый вклад в безопасность движения осуществляют первые две категории. Водители второй категории, несмотря на то, что их в 3,5 раза меньше, чем водителей первой категории, совершают в 1,5 раза больше ДТП.

Это происходит потому, что их параметры ДТП в 5 раз больше, чем у водителей первой категории. Показана возможность отнесения водителя к - 33 - той или иной категории в зависимости от числа ДТП, совершённых им в течение некоторого периода времени.

6. Распознавание команд в сильном шуме возможно лишь при использовании не акустического канала в гарнитуре, надетой на пользователя. Факт речи распознается надежно и является хорошим признаком бдительности в системах безопасности. Ожидаемая вероятность опасного отказа в таких системах составляет 10-3, а вероятность ложной тревоги – 10-2.

7. Частота и продолжительность морганий являются хорошим признаком для предсказания засыпания. Засыпание может быть предсказано за 5 минут по двум признакам: процент времени в минуту, когда глаз «закрыт», максимальная длительность моргания. При проведении экспериментов было обнаружено 72 засыпания; опасных отказов системы, предсказывающей засыпание по морганиям, не обнаружено.

8. Показана корреляция фазических компонент ЭДА с появлением ошибок в деятельности, вызываемых снижением уровня бодрствования. Феномен торможения фазических компонент ЭДА перед появлением ошибки наблюдался практически всегда (в 99% случаев). Средний интервал (И1cр) между последней электродермальной реакцией до ошибки и началом ошибки был равен 70 с.

9. На основе анализа особенностей сигналов ЭДА предложен и реализован алгоритм их обнаружения, применяющий методы распознавания образов.

10. Проведено сравнение результатов регистрации ЭДА на постоянном и переменном токе. Показано, что на переменном токе возможны измерения при более высоких значениях действительной составляющей межэлектродного импеданса и в более широком температурном диапазоне.

11. Показано, что с увеличением зондирующего напряжения качество регистрации сигналов ЭДА возрастает (улучшается соотношение сигнал/шум), особенно при высоких значениях межэлектродного сопротивления. Этому дано объяснение на основе учета влияния гальванических ЭДС на результаты измерения.

- 34 - 12. На основе результатов проведенных исследований создана и выпускается серийно «Телемеханическая система контроля бодрствования машиниста» – ТСКБМ. Благодаря ТСКБМ безопасность движения поездов повышается за счет того, что:

- Непрерывно производится контроль бодрствования машиниста в процессе движения поезда. Информация о состоянии машиниста поступает в систему управления поездом, а также на индикатор машиниста, благодаря чему он может сам контролировать свой уровень бодрствования и поддерживать свою работоспособность на высоком уровне.

- Отмена частых периодических проверок позволяет машинисту сосредоточить внимание непосредственно на процессах управления движением и способствует снижению его утомления за время рейса.

ТСКБМ признана как система, удовлетворяющая требованиям безопасности функционирования.

ТСКБМ наработала более 45 млн. человеко-часов на железных дорогах России, не допустив ни одного случая аварии из-за засыпания машиниста.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

A1. Dorokhov V. B., Dementienko V.V., Koreneva L.G., Markov A. G., Shakhnarovitch V.M Elektrodermal correlations of errors appearing in performance during drowsy changes of consciousness. / XXXIII International Congress of Physiological Sciences. IUPS, St- Petersburg, 1997. – P090.A2. Dementienko V.V., Dorokhov V. B., Koreneva L.G., Markov A. G., Shakhnarovitch V.M. Estimation of the time delay between performance error and its subjective perception during drowsiness. / Internat. J. of Psychophysiology. – 1998. – V.30/1-2. – P.95.

A3. Dorokhov V. B., Dementienko V.V., Koreneva L.G., Markov A. G., Shakhnarovitch V.M. Hypothesis about the nature of elektrodermal reactions. / Internat. J. of Psychophysiology. – 1998. – V.30/1-2. – P.267.

A4. Dorokhov V. B., Dementienko V.V., Koreneva L.G., Markov A. G., Shakhnarovitch V.M On the possibility of using EDR for estimation the vigilance changes. / Internat. J. of Psychophysiology. – 1998. – V.30/1-2/ – P.268.

A5. Дорохов В.Б., Дементиенко В.В., Коренева Л.Г., Марков А.Г., Шахнарович В.М., Хирошиге Е. Orienting reaction and subjective perception of performance error. / В матер. конф.: «Conceptual advances in the studies of associative learning and memory». Moscow. – 1999. – P.34.

- 35 - A6. Дорохов В.Б., Косицын Н.С., Дементиенко В.В., Коренева Л.Г., Марков А.Г., Шахнарович В.М. Половые различия в частоте электродермальной реакции при разных уровнях бодрствования. / В матер. конф. ”Механизмы функционирования висцеральных систем” С-Петербург. – 1999. – C.12.

A7. Дементиенко В.В., Дорохов В.Б., Коренева Л.Г., Марков А.Г., Тарасов А.В., Шахнарович В..М. Гипотеза о природе электродермальных реакций.

/ Физиология человека. – 2000. – Т. 26, №.2. – С.124-131.

A8. Дорохов В.Б., Дементиенко В.В., Коренева Л.Г., Марков А.Г., Шахнарович В.М. Электродермальные показатели субъективного восприятия ошибок в деятельности при наступлении дремотного состояния. / Журн. высш.

нервн. деят. – 2000. – Т.50, №.2. – С.206-218.

A9. Дементиенко В.В., Дорохов В.Б., Коренева Л.Г., Марков А.Г., Тарасов А.В., Шахнарович В.М. Половые различия в электродермальной активности при разных уровнях бодрствования. / Журнал “Физиология человека”. – 2000. – Т. 26, №.4. – С.136-139.

A10. Дементиенко, В.В., Марков, А.Г., Коренева, Л.Г., Шахнарович В.М.

Автоматизированный контроль бодрствования водителя транспортного средства. / Биомедицинская электроника. – 2001. – 29(1). – С. 157–171.

A11. Дементиенко, В.В., Дорохов, В. Б., Коренева, Л.Г., Марков, А.Г., Шахнарович В.М. Электродермальные показатели субъективного восприятия ошибок деятельности при дремотном изменении сознания. / Ж.

Высш. нерв. деят. Им. И. П. Павлова. – 2001. – Март-Апрель. 50(2), – С.

206-218.

A12. Герус С.В., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Математическое моделирование системы машинист – устройства контроля – локомотив. / Материалы 1-ой Российской школы-конференции «Сон – окно в мир бодрствования», Москва. – 3-5 октября 2001г. - С. 19.

A13. Герус С.В., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Система мониторинга состояния водителя и безопасность на автомобильном транспорте. / Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. – 2003. – № 8, – С. 46 – 52.

A14. Герус С.В., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Влияние психологических факторов на эффективность систем мониторинга состояния водителя. / Юбилейный сборник Института радиотехники и электроники РАН. – 2004. – С. 28-32.

A15. Дементиенко В.В., Герус С.В., Миргородский В.И., Марков А.Г., Дорохов В.Б., Шахнарович В.М. Количественная оценка эффективности систем контроля бодрствования водителя: Опасные отказы и «ложные» тревоги. / Материалы 3-ей Школы-конференции «Сон-окно в мир бодрствования», Ростов-на-Дону. – 2005. - С. 29.

A16. Dementienko V.V., Gerus S.V., Dorokhov, V.B. Biosimulation of the dynamics of the behavioral segment during falling asleep / Proceeding of The Second Biennale Conference on Cognitive Sciences, St.Petersburg – June 9-13, 2006. – P. 497-499.

A17. Дементиенко В.В., Дорохов В.Б., Герус С.В., Марков А.Г., Шахнарович - 36 - В.М. Эффективность систем мониторинга водителя. / ЖТФ. - 2007. – Т. 77, № 6. - С. 103-1A18. Дементиенко В.В., Герус С.В., Дорохов В.Б. Биомоделирование динамики состояний бодрствования и сна при засыпании. / Материалы ХХ Cъезда физиологического общества им. И.П.Павлова, Москва. – 6-8.06.2007. - С.

210.

A19. Дорохов В.Б., Лаврова Т.М., Украинцева Ю.В., Захарченко Д.В., Пинтелина Н.А., Горбунов К.С., Дементиенко В.В., Герус С.В., Марков А.Г., Шахнарович В.М. Монотония как экспериментальная модель засыпания. / Материалы IV съезда Российского психологического общества, Ростов-на-Дону. – 18-21.09.2007. - Т. I, С. 328.

A20. Дементиенко В. В., Дорохов В. Б., С. В.Герус, Коренева Л. Г., Марков А. Г.

, Шахнарович В. М. Биоматематическая модель засыпания человекаоператора. / Физиология человека. – 2008. - Т. 34, № 5. - С. 63-72.

A21. Dorokhov, V.B., Arsenyev, G.N., Zakharchenko, D.V., Ukraintseva, Yu.V., Lavrova, T.P., Dementienko, V.V., Kadin, I.L., Markov, A.G., Shakhnarovich, V.M. Eye–hand coordination: Performance errors and vigilance level. / International Journal of Psychophysiology. – September 2008. – Volume 69, Issue 3. – Page 266.

.

A22. Dementienko V.V., Gerus S.V., Dorokhov V.B. SLEEP/PERFORMANCE MODEL: BIOSIMULATION OF THE BEHAVIORAL SEGMENTS DURING FALLING ASLEEP. / International Journal of Psychophysiology. – 2008. – V.69, N.3. – P. 266.

A23. Dorokhov V.B., Arsenyev G.N., Zakharchenko D.V., Ukraintseva J.V., Lavrova T.P., Dementienko V. V., Markov A.G., Shakhnarovich V.M.

Мonotony and eye-hand coordination during tracking performanc. / Proceeding of the 44th International Applied Military Psychology Symposium, St.

Petersburg, Russia. – 2008.– P.53-54.

A24. Dorokhov V.B., Arsenyev G.N., Tkachenko O.N., Zakharchenko D.V., Dementienko V.V. Eye-hand coordination errors during monotonous activity. / University of Southampton. UK. Proceeding of the 15th European Conference on Eye Movements. – 2009. – P. 1A25. Дементиенко В.В., Дорохов В.Б., Бабин Д.Н., Мазуренко И.Л., Холоденко А.Б., Уранцев А.В., Пархоменко Д.В. Система автоматического предсказания засыпания водителя по его морганиям. / Матер. 15-й Международной конференции по нейрокибернетике. Ростов - на –Дону. – 2009. – Т.2, С. 69.

A26. Дорохов В.Б, Арсеньев Г.Н., Захарченко Д.В., Лаврова Т.П., Ткаченко О.Н., Дементиенко В.В., Шахнарович В.М. Нарушения зрительномоторной координации, вызываемые снижением уровня бодрствования при выполнении монотонной деятельности по прослеживанию цели. / Матер. 15-й Международной конференции по нейрокибернетике, Ростов- на –Дону. – 2009. – Т.1. – С. 202-203.

A27. Арсеньев Г.Н., Захарченко Д.В., Лаврова Т.П., Ткаченко О.Н., * Дементиенко В.В., Шахнарович В.М., Дорохов В.Б. Нарушения - 37 - зрительно-моторной координации, тестируемые дополнительным стимулом при сниженном уровне бодрствования. / Матер. 5-й Школыконференции «Сон – окно в мир бодрствования». Ростов-на-Дону. –2009. – С 93.

A28. Дементиенко В.В., Дорохов В.Б., Бабин Д.Н., Мазуренко И.Л., Холоденко А.Б., Уранцев А.В., Пархоменко Д.В., Шахнарович В.М. Система автоматического определения уровня бодрствования водителя по параметрам закрывания глаз. / Матер. 5-й Школы-конференции «Сон – окно в мир бодрствования». Ростов-на-Дону. –2009. – С 110.

A29. Дементиенко В. В., Герус С. В. Статистический анализ предрасположенности водителей к авариям. / Нелинейный мир. – 2010. – Т.

8, № 4 – С. 255–263.

Цитируемая литература 1. Акита К., Накамура Х. Безопасность и отказоустойчивость микропроцессорных систем сигнализации / Железные дороги мира. – 1991.

– № 6. – С. 29–34.

2. Дорожно-транспортные происшествия в России (2000 г.). Обобщённые сведения / Москва: НИЦ ГИБДД МВД России, 2001. – 13 с.

3. Железнодорожный транспорт 1995 году: цифры и факты. / Железнодорожный транспорт. – 1996. – № 4. – С. 14–20.

4. Клебельсберг Д. Транспортная психология. / Пер. с нем. Под ред. В.Б.

Мазуркевича. М.: Транспорт, 1989. – 367 с.

5. Кукуев Н.С., Маркина Н.Е., Строков С.А., Яхонтов В.В. Анализ состояния безопасности движения в локомотивном хозяйстве железных дорог России за 1995 год. / Железнодорожный транспорт. Обзорная информация. Серия:

Безопасность движения. М.: – 1996. – Вып. 1–3. – С. 1–79.

6. ОСТ 32.17-92. Безопасность железнодорожной автоматики и телемеханики. Основные понятия. Термины и определения. Введ.

22.07.1992. – 42 с.

7. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Христов Х.А., Гавзов Д.В. Методы построения безопасных микроэлектронных систем железнодорожной автоматики. / под ред. Сапожникова Вл.В. – М.: Транспорт, 1995. – 272 с 8. Соколов Е.Н. Восприятие и условный рефлекс: новый взгляд. / М.: УМК «Психология». - 2003.

9. Соколов Е.Н. Нейронные механизмы памяти и обучения. / М.: Наука. - 1981.

10. Транспорт и связь в России. Статистический сборник. / Москва: Госкомстат России, 2001. – Т. 65. – 222 с.

11. Транспортный комплекс России 2000. Информационно-аналитический сборник. / Москва, Трансконсалтинг, 2001. – 207 с.

12. Феннер В., Христов Х.А. Требования к надежности микроэлектронных устройств СЦБ / Железные дороги мира. – 1986. – № 10. С. 47– 13. Хенли Э.Дж., Кумамото Х., Надежность технических систем и оценка риска. / М. : Машиностроение, 1984. – 528 с.

14. Швир В. Надежность электронных схем в устройствах СЦБ / Железные - 38 - дороги мира. – 1986, № 1. – С. 59-67.

15. Barcelo F., Hall M., Gale A. A psychophysiological injuiry into the nature of the Sokolovian orienting response comparator model: skin conductance and EEG data. / Biol. Psychol. - 1995. - V. 41. - N.2. - P. 147-166.

16. Campbell B.J., Levine D., Accident proneness and driver license programs. / First International Conference on Driver Behavior, Zurich, Switzerland, 1973. – PS 3, p. 1.

17. Commercial motor vehicle driver fatigue and alertness study. Technical summary. / FHWA report number: FHWA-MC-97-001, TC report number: TP 12876E, Transport Canada, 1997.

18. Dawson M.E., Shell A.M., Filion D.N. The electrodermal system. / Principles of Psychophysiology (Ed. J.T. Cacioppo, L.G. Tassinary) Cambridge: Cambridge Univ. Press. - 1990. - P. 295-324.

19. De Valck E., Cluydts R. Sleepiness as a state-trait phenomenon, comprising both a sleep drive and a wake drive. / Med. Hypotheses. - 2003. - 60(4). - P. 509.

20. Driver vigilance devices: systems review. / London, Railway Safety, 2002.– 1с.

21. Evans B.M. Cyclical activity in non-rapid eye movement sleep: a proposed arousal inhibitory mechanism. / Electroenceph. Clin. Neurophysiol. - 1993. - № 86. - P. 123.

22. Evans B.M. What does brain damage tell us about the mechanisms of sleep? / J.

Soc. Med. – 2002. - Dec;95(12). P. 591-597.

23. Evans BM. Periodic activity in cerebral arousal mechanisms—the relationship to sleep and brain damage. / Electro Enceph Clin Neurophysiol. 1992;83: 130–24. Halasz P., Terzano M., Parrino L., Bodizs R. The nature of arousal in sleep. / J.

Sleep Res. - 2004. - 13(1). - P. 1.

25. Horne J.A., Reyner L. Vehicle accidents related to sleep: a review. / Occup.

Environ. Med. -1999. – N. 56. - P. 289–294.

26. Liberson W.T., Liberson C.W. EEG records, reaction times, eye movements, respiration and mental content during drowsiness. / Rec. Advances. Biol.

Psychiatry. - 1965. - V.8. - P. 295-302.

27. McCarthy M.E., Waters W.F.: Decreased attential responsivity during sleep deprivation: orienting response latency, amplitude, and habituation. / Sleep. - 1997. - V. 20. - P. 115-123.

28. Ogilvie R. D., Simons I. A., Kuderian R. H., MacDonald T., Rustenburg J.

Behavioral, event-related potential, and EEG/FFT changes at sleep onset / Psychophysiology. - 1991. - № 28. - P. 54.

29. Ogilvie R.D. The process of falling asleep. / Sleep Med. Rev. - 2001. - 5(3). - P.247.

30. Ohman A. The orienting response, attention and learning: An information processing perspective. / The orienting reflex in humans. Eds. H.D. Kimmel, E.N.

van Olst, J.F. Orlebeke, Hillsdale, NG: Erlbaum. - 1979. - P. 443-471.

31. Terzano M.G., Parrino I., Spaggiavi M.C. The cyclic alternating pattern in the dynamic organization of sleep. Electroenceph. / Clin. Neurophysiol. - 1988. - № 69. - P. 437.




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.