Chagua Lugha

Uchambuzi wa Muda wa Majibu ya Dereva kwa Teknolojia Mbalimbali za Taa za Breki

Utafiti juu ya jinsi taa za breki za LED dhidi ya za incandescent na uwasilishaji wa taa za nyuma zinavyoathiri muda wa majibu ya dereva, na kushughulikia usalama barabarani.
ledcarlight.com | PDF Size: 0.5 MB
Ukadiriaji: 4.5/5
Ukadiriaji Wako
Umekadiria waraka huu tayari
Kifuniko cha Waraka PDF - Uchambuzi wa Muda wa Majibu ya Dereva kwa Teknolojia Mbalimbali za Taa za Breki

1. Utangulizi na Muhtasari

Karatasi hii inachunguza kipengele muhimu lakini kilichopuuzwa mara nyingi cha usalama wa magari: athari ya teknolojia ya taa za breki kwa muda wa majibu ya dereva. Magari yanavyobadilika na mifumo mipya ya vifaa na taa kama vile LED, kuelewa athari yao kwa tabia ya madereva wanaofuata ni jambo la msingi. Dhana kuu ni kwamba chanzo cha mwanga (incandescent dhidi ya LED) na hali ya uwasilishaji wa taa za pembeni za nyuma huathiri sana muda unaotumika na dereva kutambua breki ya gari linaloongoza na kuanzisha majibu yao ya kubrekia. Utafiti huu unashughulikia moja kwa moja chanzo cha sehemu kubwa ya ajali: kutoshika umbali salama kwa sababu ya kuchelewa kujibu.

Takwimu Muhimu

~90% ya habari ya dereva hupatikana kwa kuona, na kufanya mtazamo wa macho kuwa njia kuu ya ishara za breki.

2. Vifaa na Mbinu

Utafiti ulipima muda wa majibu ya dereva, uliofafanuliwa kama muda kati ya mwangaza wa taa za breki za gari linaloongoza na kubonyeza pedali ya breki na dereva anayefuata. Tathmini ililenga mabadiliko ya awamu kati ya ishara hizi mbili.

2.1. Usanidi wa Jaribio

Upimaji wa majaribio ulifanywa na washiriki watano. Gari linaloongoza lilikuwa na mifumo miwili ya taa za breki inayoweza kubadilishwa: usanidi wa kawaida wa balbu ya incandescent na chanzo cha mwanga cha kisasa cha LED. Kitendo cha pedali ya breki cha dereva katika gari linalofuata kiliandikwa ili kukamata muda wa majibu.

2.2. Itifaki ya Upimaji

Vipimo vilichukuliwa chini ya hali zilizodhibitiwa ili kutenganisha vigezo vinavyotaka kuchunguzwa: aina ya chanzo cha mwanga na hali ya uwasilishaji (washa/zima) ya taa za pembeni za nyuma (taa za nyuma) kwenye gari linaloongoza. Hii iliruhusu uchambuzi wa kulinganisha wa muda wa majibu katika hali nne tofauti.

3. Matokeo na Uchambuzi

Data iliyorekodiwa ilithibitisha kuwa muda wa majibu ya dereva huathiriwa na sababu nyingi, na chanzo cha mwanga na ukali wa taa za breki zikiwa na jukumu muhimu.

3.1. Ulinganisho wa Muda wa Majibu

Utafiti uligundua kuwa taa za breki za LED, kwa sababu ya muda wao mfupi wa kuwaka (mwanga wa papo hapo dhidi ya muda wa joto wa filamenti) na ukali unaoweza kuonekana zaidi, zilichangia kwa muda mfupi wa majibu ya dereva ikilinganishwa na balbu za kawaida za incandescent. Hii inalingana na utafiti wa msingi wa mambo ya kibinadamu kuhusu utambuzi wa kichocheo cha kuona.

3.2. Athari ya Taa za Pembeni za Nyuma

Uvumbuzi muhimu na usioeleweka kwa mantiki ulikuwa kwamba uwasilishaji wa taa za pembeni za nyuma (taa za nyuma) za gari linaloongoza uliongeza muda wa majibu ya dereva anayefuata. Taa za pembeni zilipokuwa zimewashwa, tofauti kati ya taa ya breki iliyowashwa na mandhari yake ilipungua, na kufanya ishara ya breki kuwa dhaifu zaidi na hivyo kuchelewesha utambuzi. Hii inasisitiza umuhimu wa uwiano wa ishara-kwa-kelele katika usanidi wa taa za magari.

Ufahamu Mkuu

  • Ufanisi wa LED: Taa za breki za LED zinahamasisha muda wa majibu mfupi kuliko balbu za incandescent.
  • Tofauti ndio Ufunguo: Taa za pembeni za nyuma zilizowashwa zinaweza kuficha ishara za taa za breki, na kuongeza muda wa majibu.
  • Usanidi Unaolenga Binadamu: Teknolojia ya taa lazima tathminiwe kwa athari yake ya utambuzi wa kibinadamu, sio tu ufanisi wa nishati au urembo.

4. Maelezo ya Kiufundi

Muda wa jumla wa majibu ya dereva ($RT_{total}$) unaweza kuonyeshwa kama jumla ya vipengele tofauti vya utambuzi na vya mwendo:

$RT_{total} = t_{perception} + t_{processing} + t_{motor}$

Ambapo:

  • $t_{perception}$: Muda wa kichocheo cha mwanga kugunduliwa na retina (inaathiriwa na ukali wa mwanga, muda wa kuwaka, na tofauti).
  • $t_{processing}$: Muda wa utambuzi wa kukiri kichocheo hicho kama "tukio la breki" na kuamua kuchukua hatua.
  • $t_{motor}$: Muda wa kusonga mguu kimwili kutoka kwa kasi hadi kwenye pedali ya breki.
Utafiti huu unashughulikia hasa hatua ya $t_{perception}$ kwa kubadilisha sifa za kimwili za kichocheo cha taa ya breki.

4.1. Mfano wa Muda wa Majibu

Muda wa majibu ya macho, sehemu ndogo ya $t_{perception}$, ni kati ya sekunde 0 hadi 0.7 na inategemea mkengeuko wa pembe ya kichocheo kutoka kwa mstari wa moja kwa moja wa mtazamo wa dereva. Muda wa majibu ya kiakili ($t_{processing}$) unabadilika na unategemea utata wa hali na hali ya dereva.

5. Mfumo wa Uchambuzi na Uchunguzi wa Kesi

Ufahamu Mkuu: Utafiti huu unaonyesha mvutano wa msingi katika usanidi wa magari: kutafuta taa zenye urembo, zilizowashwa kila wakati kwa ajili ya urembo, inapingana moja kwa moja na hitaji la kisaikolojia la ishara zenye tofauti kubwa na dhahiri kwa usalama. Sio tu kuhusu kuonekana; ni kuhusu kuelewewa papo hapo.

Mtiririko wa Mantiki: Karatasi hiyo inatambua tatizo kwa usahihi (mgongano wa nyuma) na inatenganisha kigezo kinachowezekana na kinachoweza kupimika (teknolojia ya taa za breki). Mbinu, ingawa imepunguzwa na ukubwa mdogo wa sampuli (n=5), ni sahihi kwa uthibitisho wa dhana. Hatua ya kujaribu kwa taa za pembeni zikiwa zimewashwa/zimezimwa ndio ufundi wa utafiti huu, unaofunua kasoro muhimu ya usanidi ambayo wazalishaji wengi huuia.

Nguvu na Kasoro: Nguvu iko katika mbinu yake ya vitendo, inayolenga mambo ya kibinadamu—inapima kile madereva wanachofanya kwa kweli, sio tu vipimo vya fotometri. Kasoro kubwa ni ukubwa mdogo wa sampuli, ambao hufanya matokeo kuwa ya kusisitiza badala ya ya uhakika. Inahitaji utafiti mkubwa zaidi, unaotegemea simulator, labda kwa kutumia ufuatiliaji wa macho ili kulinganisha muda wa majibu na mifumo ya mtazamo, sawa na mbinu zilizotumiwa katika utafiti wa hali ya juu wa kiolesura cha binadamu-mashine (HMI) uliotajwa na taasisi kama MIT AgeLab.

Ufahamu Unaoweza Kutekelezwa: Kwa wasimamizi: Fikiria kuamuru uwiano wa chini wa tofauti kwa taa za breki dhidi ya vifaa vya taa za nyuma vilivyowashwa. Kwa Wazalishaji Wakuu (OEMs): Hii ni amri ya moja kwa moja ya kuendelea zaidi ya majaribio ya fotometri ya kawaida. Majaribio ya nguvu, ya kibinadamu-katika-kitanzi ya saini za taa hayana mabishano. Tekeleza taa za nyuma zinazobadilika ambapo ukali wa taa ya breki au muundo hubadilika kulingana na hali ya mwanga wa mazingira na hali ya taa za nyuma ili kudumisha uangavu bora. Kazi ya watafiti kama Ishigami et al. kwenye mifumo ya "bila mwangaza" ya boriti ya juu inaonyesha uwezo wa tasnia ya taa zinazotambua muktadha; mantiki hii lazima itumike kwa nyuma.

6. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo

Matokeo yanafungua njia kwa maendeleo kadhaa ya baadaye:

  • Taa za Breki Zinazobadilika: Mifumo inayorekebisha ukali au muundo wa uwasilishaji wa taa za breki kiotomatiki kulingana na ikiwa taa za nyuma zimewashwa, hali ya mwanga wa mazingira, au umbali wa kufuata.
  • Vipimo Vya Kawaida Vya Uangavu: Kuendelea zaidi ya ukali wa mwanga (candelas) ili kukuza vipimo vya kawaida vya "uangavu wa utambuzi" au "sifa ya kuvutia umakini" ya taa za usalama.
  • Ujumuishaji na ADAS: Kuunganisha mawasiliano ya gari-kwa-gari (V2V) na taa zilizoboreshwa. Kwa mfano, ADAS ya gari linalofuata inaweza kupokea ishara ya breki ya kielektroniki milisekunde chache kabla ya taa kuwaka, lakini taa zenyewe lazima ziboreshwe kwa hali za dharura za kibinadamu.
  • Utafiti juu ya Teknolojia Mpya: Kuchunguza athari ya teknolojia zinazoibuka kama vile taa za nyuma za OLED (ambazo zinaweza kuunda maumbo magumu) au taa za msingi wa laser kwa utambuzi na majibu ya dereva.

7. Marejeo

  1. Jilek, P., Vrábel, L. (2020). Change of driver’s response time depending on light source and brake light technology used. Scientific Journal of Silesian University of Technology. Series Transport, 109, 45-53.
  2. Ishigami, T., et al. (2015). Development of Glare-Free High-Beam System Using LED Array. SAE International Journal of Passenger Cars - Electronic and Electrical Systems, 8(2).
  3. National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). (2019). Traffic Safety Facts 2018.
  4. MIT AgeLab. (n.d.). Driver Behavior and Human Factors Research. Imepatikana kutoka agelab.mit.edu
  5. Green, M. (2000). "How Long Does It Take to Stop?" Methodological Analysis of Driver Perception-Brake Times. Transportation Human Factors, 2(3), 195-216.