王小磊：​基于公交驾驶员生命体征的智能化安全管理

　　王小磊：高级工程师，中国土木工程学会城市公共交通分会智库专家，曾经任重庆市公共交通控股（集团）有限公司电车公司总工程师、BRT公司书记兼副总经理、公交维修公司总经理、恒通客车顾问、吉尔吉斯斯坦共和国史德洲（Шыдыр Жол Кей Джи）有限责任公司总机械师等。

基于公交驾驶员生命体征的智能化安全管理

王小磊

　　前言

　　随着计算机的发展和在各领域的应用，安全管理方面也不例外，1970年波皮(Pope)发表了“计算机在安全管理中的应用”之后，IT技术的不断更新和无线通信技术的持续更迭，公共交通安全管理的智能化也在逐渐深入。在此背景下，本文拟就如何运用主动安全理念通过技术途径减少交通事故的发生进行探讨。

　　1. 安全管理理论基础

　　在经济发展的过程中，各种事故对人们工作和生活的影响是不可忽视的。随着新技术的逐渐加入，安全科学这门年轻的新兴的交叉学科也已延伸至各个领域。基于事故预防的安全管理的理论，却依然是这门新兴科学的基础。

　　1.1 海恩法则（Heinrich Law）

　　赫伯特·威廉·海恩里希(Herbert William Heinrich，1886-1962)是位于康涅狄格州哈特福德（Hartford, CT）的旅行者保险公司（Travelers Insurance Co）工程和检查部门的助理主管。海恩里希以1931年出版的《工业事故预防：科学方法（Industrial Accident Prevention: A Scientific Approach,）》一书而闻名，他在书中说，88%的事故是由"不安全的人的行为"造成的，并提出了通常被称为海因里希事故三角形或金字塔的术语：在330起事故中，300起不会造成人员伤亡，29起将造成轻伤，1起将造成重大伤害。该理论曾被称做“工业安全公理(Axioms of Industrial Safety)”。海恩法则被认为主动安全管理理论的鼻祖，运用到行车安全管理中，可以理解为：事故发生可以是多次不起眼错误的累积，即偶然存于必然之中。

　　1.2 莫非定律（Murphy’s Law）

　　1949年，加利福尼亚州爱德华兹空军基地进行名为MX981的试验，用一个火箭滑撬来模拟飞机坠毁的力量，滑橇在半英里长的轨道上以每小时200多英里的速度滑行不到一秒钟就突然停下来。当时的空军的职业医生约翰·保罗·斯塔普（John Paul Stapp）作为受试者，坐上了滑撬，担任研究工程师的小爱德华·墨菲（Edward A. Murphy Jr，Jan 11, 1918 - Jul 17,1990），把应力传感器安装在安全带上，以测量火箭突然停止时施加的重力的精确数据， 哪知实验结束后，这些传感器却没有记录任何数据，墨菲事后检查，发现原来是传感器的线头接颠倒了。随后墨菲说出了“一件事情只要有可能做错，就一定有人把它做错”的经典定律。之后，基于这个事故预防理论，整个项目的实验因避免失误而取得了圆满成功。后来由这段话引伸出的另一段经典：“精心而慎重的准备有助于防止灾难事故，应始终假定最坏的可能性，并据此进行准备”。

　　1.3 传统文化

　　中国文化博大精深，老祖宗们就事故的预防理论也有许多精辟的论述。东汉时期政论家、史学家荀悦在《申鉴·杂言》中有一段话：“进忠有三术：一曰防；二曰救；三曰戒。先其未然谓之防，发而止之谓之救，行而责之谓之戒。防为上，救次之，戒为下。”意思是说，在事故发生之前阻止是上策；事故刚发生时阻止次之；不好的事情发生后再惩戒为下策。“防为上”。事后控制不如事中控制，事中控制不如事前控制，凡事预则立，不预则废。老子曾在《道德经》中用“其安易持，其未兆易谋，其脆易泮，其微易散。为之于未有，治之于未乱”来诠释。老子认为，要在事故发生之前采取措施，做到见微知著，防微杜渐。事故不会突然发生，在其发生之前早有所征兆。智者能够看见事故的隐患而将化解为无形，所谓"君子不立于危墙之下"大致也有此意吧。

　　2. 驾驶员行为与生命体征的关联

　　驾驶员的行为受心理、生理、社会和环境等因素的影响，生命体征则是其受影响的基本的表象之一。生命体征包括呼吸、体温、脉搏、血压四大体征，在对驾驶员的行为影响大致有：

　　2.1 呼吸和体温

　　驾驶员呼吸频率变快，其生理原因一般是由于情绪紧张、天气比较异常或者比较炎热、还有就是受到刺激。病理性的原因是出现了发热，也会容易引起人体内的代谢率升高，产生呼吸加快。呼吸频率减低，则可能是神经系统的疾病，特别是导致呼吸中枢出现障碍引起的。

　　2.2 心率

　　心率有可能会导致人血液动力学不稳定，引起头晕，甚至晕厥，尤其是出现心悸，有的可能会出现胸闷，导致驾驶员焦虑，紧张；

　　2.3 血压

　　血压异常则可能会诱发心梗、脑梗、肾衰以及心衰等；情绪过度激动、身体疲惫可能引起驾驶员脉搏异常。

　　2.4 驾驶员生命体征与安全

　　由上可知，人的生命体征与行为是直接关联的。公交车驾驶员是车辆的操控者，其行为也要受生命体征影响。生命体征的异常可能导致驾车过程中的知觉或统觉障碍，影响驾驶员在行车过程中的反应速度，例如：在行车中不能集中精力、心不在焉，影响对某些障碍和事件危险性的认识和理解，产生统觉障碍，从而产生知觉延时——不能提前控制车辆，甚至可能因失去安全驾驶的能力而发生交通事故的发生，所以监测生命体征的变化是预防行车事故的方法之一。

　　2.5 生命体征数据采集

　　长期以来，生命体征数据对行驶安全的影响一直是交通安全研究的课题之一，对此的研究成果及产品也不少。但是受当时技术环境的限制，在数据的采集方法及过程繁复，采集方案的局限性因素太多，技术成果的实际应用并不十分理想。驾驶员生命体征数据采集技术的真正突破，还是借了智能化可穿戴设备（如智能手表等）和人工智能技术的普及的东风，才得以使在驾驶员身上广泛应用。目前通过智能手（表）环采集驾驶员生命体征数据是相对方便和准确的方法，并且已经在许多城市开展起来，因此，结合安全管理理论和驾驶行为进行智能化事故预防的技术也逐步发展起来。

　　3. 安全管理的技术创新

　　安全的对立面是事故。以往的安全事故或重大事故隐患分析时，智能管理平台所呈现的只是与车辆相关的机械和行驶数据，没有与事件直接关联的驾驶行为数据，因缺少事故中驾驶员行为数据，往往会给事故分析带来瑕疵或产生误判。而今通过技术创新，把驾驶员实时采集的生命体征数据，按照采用上述安全理论，根据防微杜渐、不放过细节的原则，通过安全管理智能系统，用人工智能技术对所有同步采集到的数据与车辆及运营的相关数据，经人工智能技术进行综合分析，可及时对驾驶员进行相对精准的画像，智能系统可以主动触发应对措施，避免因各种涉及安全行车的行为所导致事故的发生，同时，也为驾驶员的分级管理提供了充分的数据支持。另外，车辆发生交通事故的事后分析是安全管理部门的主要工作之一。除了对事故的所有资料进行常规的分析外，还可结合事故发生前后驾驶员的生命体征数据，通过人工智能技术结合驾驶员在事故期间的生理特征，可以相对准确、快捷的还原事故的场景，同时，还能够做出该驾驶员的安全驾驶行为评估。由于驾驶员、车辆、道路的所有数据都是与时间和定位坐标同步采集的，就能够在同一时空下进行事故现场还原，在此相对充分条件下的得出的事故结论，将会与事故的真实性差距更小，更有利于采取相应的措施防止同类事故的发生。

　　4. 不放过小事故

　　安全是由细节保证的，目前公交车驾驶员上岗前都经过了严格的培训和实习，安全行车的法律法规应该是熟记于心的，为什么还会出现因“操作不当”发生各种看似不起眼的“小事故”？事实上，虽看似与大事故无关，但是若按照安全管理理论，就可以通过安全管理智能系统，对与车辆运营数据同步的生命体征数据，对一些公交常见的“小事故”中驾驶员的行为进行分析，找出其中的真正诱因（隐患），及早采取措施（安全教育谈话、或调离岗位等等），尽可能避免类似事件或更大的事故发生。

　　4.1 急减速

　　公交车的急刹车（急减速）是导致车内乘客受伤的主要原因，一般情况下，发生此类事故均属车方的责任。由于准确的采集了道路、加速度、时间和驾驶员的生命体征的同步数据，根据行为与生命体征关联原理，平台可以准确的判定驾驶员是属于正常的应急处置，还是因“斗气车”或违法、违规驾驶行为所致。

　　4.2 过弯道未提前减速

　　由于离心力的作用，公交车在转弯时，原分布在车轮上的载荷将重新分配，结果导致整车的车轮的载荷不平衡，弯道外侧的前轮载荷最大，弯道外侧的后轮和弯道内侧的前轮载荷居中，最小的则是弯道内侧的后轮。如果此时遇到紧急情况需要紧急制动，在惯性力的作用下，势必将加重车轮载荷不平衡的现象，加重弯道外侧前轮的偏磨，更有甚者侧由于超出其承受能力而导致爆胎，甚至可能侧翻，因此，提前减速是进入弯道时必须的操作。管理平台在智能化监控时，如果公交车未在进入弯道前减速，即使没有发生交通事故，也会按照前述安全理论主动触发，根据所记录的坐标轨迹、车速、道路、生命体征等数据分析驾驶员的行为是主观意识或客观条件限制所引起，并且作为不安全行为录入管理档案。

　　4.3 堵车

　　城市道路因为种种原因出现道路拥堵几乎是常态化的，公交车作为大型车辆经常被小客车“包围”，虽然在日常的安全教育中，告诫驾驶员不要“争道抢行”，还是有驾驶员经常“见缝插针”加入拥挤的行列。由此可能造成两种结果：

　　因视线不良或车辆较大不灵活避让不及等原因，进而产生擦挂等小型事故。

　　驾驶员“见缝插针”的拼命的往前挤，但无奈道路交通流大、被小汽车“欺负”，行驶依然缓慢，但后续班次则陆陆续续的往前赶，导致公交车“串车”长龙，扰乱了正常的班次，甚至引起乘客投诉。

　　危险路段在运营安全管理中，一般事故多发的路段称为危险路段。虽然如此，并不是所有驾驶公交车行驶在这些路段的驾驶员都会发生事故。安全管理平台会主动可以把所采集的数据汇集起来进行大数据分析。这些数据除了道路、车辆的数据，还包含同步采集的影响驾驶员行为的生命体征数据，以及与时间、气候等关联的数据，用人工智能技术对通过该路段时，车辆状态与驾驶员的行为进行分析，找出事故诱因，为该路段的安全行车提供从心理疏导到控车策略的预防措施，以此来建立预防事故的对策。

　　5. 结语

　　在公共交通安全管理可控要素中，驾驶员可能是最不可控的管理要素。驾驶员行为是与法律、生理（心理）健康、技能等多方面因素所关联的。其中，技能是可以通过培训等办法来提高的，违法驾驶和生理（心理）健康则是不可控因素的核心。通过技术创新，把驾驶员的生命体征数据纳入安全管理平台，就可以使“人、车、路”这个安全管理链，用数据连接起来形成闭环管理，可大幅度降低这类不可控因素的影响。就公交驾驶员智能化安全管理这个课题而言，本文讨论的仅是冰山一角，完整的智能管理系统还应包括诸多小概率发生的边缘事件的预防及应对，以及公交驾驶员的心理健康档案等内容。相信通过随着可穿戴设备、现代通信技术以及心理学在公共交通行业的应用，公交安全管理系统的智能化会取得更大的进步。