Nghiên cứu về hành vi lựa chọn tuyến đường của người lái trong ATIS

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

18
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của thuộc tính cá nhân người lái, thuộc tính xuất hành của người lái và thông tin VMS đến hành vi lựa chọn tuyến đường của người lái tại Hà Nội. Từ đó, thiết lập mô hình Logit phân tích ảnh hưởng của VMS trong ATIS tới hành vi lựa chọn tuyến của người lái.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu về hành vi lựa chọn tuyến đường của người lái trong ATIS

Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải NGHIÊN CỨU VỀ HÀNH VI LỰA CHỌN TUYẾN ĐƯỜNG CỦA NGƯỜI LÁI TRONG ATIS Nguyễn Thị Yến1,*, Thân Thị Hải Yến1 1 Trường Đại học Giao thông Vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội * Tác giả liên hệ: Email: yennt@utc.edu.vn; Tel: 0989840208 Tóm tắt. Hệ thống thông tin hành khách tiên tiến ATIS (Advanced Travel Information Systems) được thiết kế để hỗ trợ hành khách đưa ra lựa chọn tuyến tốt hơn bằng cách cung cấp thông tin cho hành khách trước khi tham gia giao thông hoặc trên đường trong khi tham gia giao thông. Thông tin giao thông được cung cấp kịp thời, chính xác không chỉ rút ngắn thời gian đi lại của người lái mà còn giảm tắc nghẽn của mạng lưới tuyến. Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát SP (Stated Preference Survey) để điều tra phản ứng của người lái đối với thông tin giao thông. Trên cơ sở đó xây dựng mô hình Logit phân tích hành vi lựa chọn tuyến của người lái. Kết quả cho thấy, lựa chọn tuyến đường của người lái bị ảnh hưởng đáng kể bởi thông tin hướng dẫn VMS (Variable Message Signs). Mức độ ảnh hưởng phụ thuộc vào độ tuổi của người lái xe, thời gian đi trên tuyến của người lái xe và độ chính xác của thông tin VMS. Bài báo cung cấp tài liệu tham khảo và cơ sở cho việc xây dựng các sơ đồ hướng dẫn giao thông trong hệ thống giao thông thông minh ITS. Từ khóa: ATIS, VMS, người lái, lựa chọn tuyến, mô hình Logit 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hệ thống thông tin hành khách tiên tiến ATIS (Advanced Traveler Information System) thuộc nhóm dịch vụ thông tin giao thông trong ITS (Intelligent Transport System) có vai trò vô cùng quan trọng trong cung cấp thông tin theo thời gian thực cho người tham gia giao thông, giúp họ lựa chọn tuyến tối ưu, an toàn và phù hợp. Biển báo điện tử VMS (Variable Message Signs) cung cấp cho người lái xe nhiều hơn thông tin về thời gian khởi hành trước khi đi và đang trên đường đi, các thay đổi về giao thông kịp thời để người lái xe lựa chọn, điều chỉnh tuyến cho phù hợp, hiệu quả hơn. Trong quá trình tham gia giao thông, người lái xe sẽ nhận được thông tin giao thông qua các kênh khác nhau. Do sự khác biệt về các thuộc tính cá nhân của người lái xe, ngay cả khi họ phải tiếp nhận cùng một nội dung thông tin qua các kênh phát hành thông tin khác nhau thì mức độ chấp nhận của họ sẽ khác nhau, dẫn đến hành vi lựa chọn tuyến đường khác nhau. -351-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Các học giả nước ngoài đã nghiên cứu những thay đổi trong lựa chọn tuyến đường của người lái trong các môi trường thông tin giao thông khác nhau từ nhiều góc độ. Erke[1] sử dụng phương pháp khảo sát RP (Revealed Preference Survey) nghiên cứu ảnh hưởng của VMS đến hành vi chuyển tuyến của người lái tại Thụy Điển. Ben- Elia[2] sử dụng phương pháp khảo sát SP để nghiên cứu ảnh hưởng của độ chính xác thông tin giao thông đối với hành vi lựa chọn tuyến đường của lái xe. Học giả trong nước Trần Đình Thái, Văn Hồng Tấn[3] thực hiện thí nghiệm khảo sát dữ liệu trên bản đồ giấy kết hợp video dẫn đường để mô phỏng lại quá trình trình thông tin của hệ thống biển báo điện tử VMS cho tài xế tại thành phố Hồ Chí Minh. Như vậy, có thể thấy nghiên cứu về ảnh hưởng của ATIS đối với hành vi lựa chọn tuyến đường của người lái xe đã được triển khai từ rất sớm. Các nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp khảo sát và mô hình để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người lái trong ATIS là phổ biến. Nhưng hiện vẫn còn rất ít nghiên cứu về hành vi lựa chọn tuyến của người lái khi có nhiều hình thức cung cấp thông tin khác nhau cùng tồn tại. Và vẫn còn ít nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của các thông tin khác nhau đến hành vi lựa chọn tuyến của người lái xe tại Việt Nam. Khi người lái xe phải tiếp cận với hai hoặc nhiều loại thông tin thời gian thực cùng một lúc, mức độ tin cậy của các tham chiếu của các thông tin giao thông khác nhau sẽ có ảnh hưởng khác nhau đến hành vi lựa chọn tuyến đường. Vì thế, nghiên cứu các tham chiếu của người lái xe để biết thông tin giao thông đa nguồn do ATIS cung cấp đến việc lựa chọn tuyến là rất quan trọng. Bài báo nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của thuộc tính cá nhân người lái, thuộc tính xuất hành của người lái và thông tin VMS đến hành vi lựa chọn tuyến đường của người lái tại Hà Nội. Từ đó, thiết lập mô hình Logit phân tích ảnh hưởng của VMS trong ATIS tới hành vi lựa chọn tuyến của người lái. 2. HÀNH VI LỰA CHỌN TUYẾN ĐƯỜNG CỦA NGƯỜI LÁI TRONG ATIS Hành vi lựa chọn tuyến của người lái xe là một quá trình phức tạp, chịu sự tác động của nhiều yếu tố khác nhau. Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn tuyến của người lái bao gồm các thuộc tính người lái như độ tuổi, giới tính, kinh nghiệm lái xe; mức độ tiếp cận thông tin người lái xe và xu hướng thay đổi tuyến của người lái. 2.19. Phương pháp khảo sát SP Đối với nghiên cứu về hành vi lựa chọn tuyến đường, nghiên cứu của các học giả nước ngoài chủ yếu bao gồm phương pháp khảo sát SP (Stated Preference Survey), pháp khảo sát RP (Revealed Preference Survey), mô hình mô phỏng và thiết lập thí nghiệm. Trong đó phương pháp khảo sát RP tiến hành khảo sát khi trên mạng lưới giao thông đã có hệ thống biển báo VMS[4], mô phỏng và thí nghiệm chi phí tương đối cao. Khảo sát SP tiến hành khảo sát khi trên mạng lưới giao thông khi chưa có hệ thống biển báo VMS và đã có hệ thống biển báo VMS, có thể mô phỏng các tình huống giao thông khác nhau và cung cấp nhiều lựa chọn cho nhân viên khi thực hiện khảo sát. -352-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Phương pháp khảo sát SP ban đầu chỉ được áp dụng trong lĩnh vực kinh tế và được sử dụng như một phương pháp để nghiên cứu ưa thích của người tiêu dùng đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ khác nhau. Đến năm 1970, lần đầu tiên một số học giả người Anh đã sử dụng phương pháp khảo sát SP trong các vấn đề giao thông. Đến nay, phương pháp khảo sát SP bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực giao thông. Thông qua phương pháp khảo sát SP bài báo phân tích các yếu tố chính ảnh hưởng đến lựa chọn tuyến đường của người lái. Đối tượng khảo sát là các tài xế đã lái xe có kinh nghiệm hơn một năm tại Hà Nội. Khảo sát trên 200 phiếu điều tra, chủ yếu gồm các nội dung sau: Hình 1. Nội dung phương pháp khảo sát SP. 2.20. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn tuyến của người lái Căn cứ vào phiếu khảo sát theo phương pháp điều tra SP ta có kết quả điều tra như bảng 1 dưới đây: Bảng 1. Kết quả thống kê ảnh hưởng của thuộc tính người lái. Thuộc tính người lái Kết quả Giới tính Nam: 85.6%; Nữ: 14.4% Độ tuổi 18-34: 52.1%; 35-45: 33.8%; trên 46: 14.1% Kinh nghiệm lái xe 1-6 năm: 17.02%; 7-12 năm: 45.65%; >12 năm: 37.33% -353-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Bảng 2. Kết quả thống kê ảnh hưởng của thuộc tính xuất hành người lái. Thuộc tính xuất hành người lái Kết quả Số lần xuất hành trong ngày 4 lần: 16.4% Thời gian đi đường 60 phút: 7.2% Yếu tố xem xét khi đi đường thời gian: 83.6%; khoảng cách:16.4% Bảng 3. Kết quả thống kê ảnh hưởng của VMS đối với người lái. VMS Kết quả Độ chính xác của VMS rất chính xác: 20.2%, chính xác: 41.3%, bình thường: 23.5%, không chính xác: 15% Tần suất thay đổi tuyến của thường xuyên: 24.1%; thỉnh thoảng: 59.5%: rất ít: 16.4% người lái Thay đổi tuyến khi tuyến có: 49%; không: 38.1%; không chắc chắn: 12.9% ùn tắc Thay đổi tuyến khi tuyến có:9.8%; không: 58.6%; không chắc chắn:31.6% đông đúc Thông qua kết quả thống kế của phương pháp khảo sát SP, cho thấy người lái xe có kinh nghiệm lái xe chủ yếu là trên 6 năm và quen thuộc với mạng lưới tuyến, người lái thường lựa chọn tuyến đường có thời gian di chuyển ngắn nhất và chú ý đến thông tin VMS. Nội dung khảo sát phong phú, phản ánh được hành vi người lái xe, môi trường giao thông cũng như thông tin VMS ảnh hưởng đến thay đổi tuyến của người lái, là cơ sở dữ liệu để phân tích hành vi lựa chọn tuyến của người lái thông qua mô hình Logit. 3. ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA THÔNG TIN VMS TRONG ATIS Ảnh hưởng của biển báo VMS đến sự lựa chọn lộ trình tuyến của người lái xe chủ yếu thể hiện ở quyết định hành vi của người lái xe dựa trên thông tin được cung cấp. Trong đó kết quả quyết định được biểu thị bằng tần suất thay đổi tuyến, thay đổi tuyến trong trường hợp tuyến ùn tắc hoặc đông đúc của người lái. Vì vậy, bài báo này chủ yếu phân tích quyết định thay đổi tần suất tuyến đường để phản ánh ảnh hưởng của VMS đến việc lựa chọn lộ trình tuyến của người lái. -354-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Bài báo thông qua mô hình Logit nghiên cứu định lượng trên cơ sở phân tích định tính các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn tuyến của người lái trong VMS để phân tích mối quan hệ của biến phụ thuộc với các biến giải thích. Phương trình mô hình Logit[5]: p( y  j / x) m Logit(P(y = j / x)) = ln = −  0 −  i xi (1) 1 − p( y  j / x) i =1 Trong đó: x1 , x2 ,..., x m là các biến độc lập; y biến phụ thuộc; có k bậc, các bậc là j (j=1,2,...,k), có xác suất P(y=j/x) là: P( y = j / x) = p( y = 1/ x) + p( y = 2 / x) + ... + p( y = j / x) (2) i là hệ số hồi quy. Phân tích ảnh hưởng của VMS đối với lựa chọn tuyến của người lái dựa trên mô hình Logit, bài báo đầu tiên phân tích mối tương quan giữa tần suất thay đổi tuyến với các yếu tố thuộc tính của người lái, thuộc tính xuất hành của người lái và VMS. Trong đó tần suất thay đổi tuyến là biến phụ thuộc; thuộc tính của người lái, thuộc tính xuất hành của người lái và VMS là các biến độc lập. Sau đó phân tích mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, lựa chọn ra các biến liên quan đến tần suất thay đổi tuyến của người lái chủ yếu bao gồm: độ tuổi, thời gian xuất hành và độ chính xác của VMS. Cuối cùng, thông qua phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ta có kết quả hành vi lựa chọn tuyến của người lái trong môi trường có thông tin VMS dựa trên mô hình Logit bảng 4). Bảng 4. Kết quả thống kê dựa trên mô hình Logit Các yếu tố ảnh hưởng Biến lượng Hệ số ước lượng Mức ý nghĩa P (Value) (Sig.) Tần suất thay đổi tuyến (thường Hằng số 0.692 0.384 xuyên) Tần suất thay đổi tuyến (thỉnh Hằng số 3.602 0.000 thoảng) Độ tuổi (18-34) x1 -0.316 0.165 Độ tuổi (35-45) x2 -0.496 0.071 Độ tuổi (trên 45) x3 0 Thời gian đi đường (
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Thời gian đi đường (40~60 phút) y3 0.106 0.047 Thời gian đi đường (>60 phút) y4 0 Độ chính xác VMS (rất chính y5 -0.916 0.016 xác) Độ chính xác VMS (chính xác) y6 -0.802 0.064 Độ chính xác VMS (bình thường) y7 -0.017 0.947 Độ chính xác VMS (không chính y8 0 xác) Từ kết quả mô hình Logit bảng 4, ta có một số kết luận sau: 1) Độ tuổi của người lái được chia làm 3 giai đoạn bao gồm từ 18-34 tuổi, 35-45 tuổi và >45 tuổi. Trong đó, người lái từ 35 đến 45 tuổi có xu hướng thay đổi tuyến khi VMS hiển thị tuyến đường bị tắc nghẽn, do người lái xe ở độ tuổi này quen thuộc hơn với mạng lưới tuyến và dễ dàng lựa chọn các tuyến thay thế hơn. 2) Thời gian đi đường của người lái được chia làm 4 giai đoạn: < 20 phút, 20~40 phút, 40~60 phút, >60 phút. Trong đó, giá trị hệ số ước lượng hồi quy dương cho thấy thời gian đi đường càng ngắn thì người lái thay đổi tuyến càng lớn trong môi trường VMS. 3) Độ chính xác của VMS được chia thành 4 cấp: rất chính xác, chính xác, bình thường và không chính xác. Trong đó, giá trị hệ số ước lượng hồi quy âm cho thấy độ chính xác VMS càng cao, xác suất người lái thay đổi lộ trình tuyến dựa trên thông tin VMS càng lớn. 4. KẾT LUẬN Những năm gần đây, biển báo VMS trong hệ thống thông tin hành khách tiên tiến ATIS được ứng dụng tại các đô thị Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh như là giải pháp để thông báo trình trạng về dòng giao thông trên tuyến, giúp người lái xe dễ dàng nhận biết tình hình giao thông ở thời điểm hiện tại và lựa chọn tuyến đường phù hợp. Bài báo dựa trên phương pháp khảo sát SP tiến hành khảo sát đối với người lái xe có kinh nghiệm 1 năm trở lên tại Hà Nội, thông qua phần mềm SPSS phân tích mối tương quan giữa tần suất thay đổi tuyến của người lái trong VMS với các yếu tố ảnh hưởng khác, thiết lập mô hình Logit phân tích ảnh hưởng của VMS đối với lựa chọn tuyến của người lái. Kết quả cho thấy, người lái xe có độ tuổi từ 35-45 tuổi có xu hướng thay đổi tuyến dựa trên thông tin VMS, vì người lái xe ở độ tuổi này đã quen thuộc với mạng lưới đường bộ, lựa chọn tuyến đường thay thế càng dễ dàng. Số lần xuất hành trong ngày càng nhiều, thời gian chuyến đi dài hơn, thì người lái dễ thay đổi tuyến trong môi trường có VMS. Thời gian đi đường của người lái càng ngắn, độ chính xác của VMS càng cao, thì tần suất thay đổi tuyến càng lớn. -356-
Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Erke, A., Sagberg, F., & Hagman, R., Effects of route guidance variable message signs (VMS) on driver behaviour. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 10.6 (2007), 447-457. [2]. Ben-Elia, E., Di Pace, R., Bifulco, G. N., & Shiftan, Y., The impact of travel information’s accuracy on route-choice. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 26 (2013), 146-159. [3]. Trần Đình Thái, Văn Hồng Tấn, Nghiên cứu hiệu quả của VMS đối với hành vi lựa chọn tuyến giao thông tại TP. HCM, Tạp chí giao thông vận tải, 2015. [4]. Chatterjee, K., Hounsell, N. B., Firmin, P. E., & Bonsall, P. W., Driver response to variable message sign information in London. Transportation research part C: Emerging technologies, 10.2 (2002), 149-169. [5]. Ma, F., Wu, Q.Q., Wang, L., Impact of multi-source guidance information on path change of drivers. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 14.5 (2014), 61-66. Impact of multi-source guidance information on path change of drivers [6]. Yan, X., & Wu, J., Effectiveness of variable message signs on driving behavior based on a driving simulation experiment. Discrete dynamics in nature and society, 2014. [7]. Ahmed, A., Ngoduy, D., & Watling, D., Prediction of traveller information and route choice based on real-time estimated traffic state. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 4.1 (2016), 23-47. [8]. Dias, F. F., Lavieri, P. S., Garikapati, V. M., Astroza, S., Pendyala, R. M., & Bhat, C. R., A behavioral choice model of the use of car-sharing and ride-sourcing services. Transportation, 44.6 (2017), 1307-1323. [9]. Jeihani, M., NarooieNezhad, S., & Kelarestaghi, K. B., Integration of a driving simulator and a traffic simulator case study: Exploring drivers' behavior in response to variable message signs. IATSS research, 41.4 (2017), 164-171. [10]. Ma, Z., Shao, C., Song, Y., & Chen, J., Driver response to information provided by variable message signs in Beijing. Transportation research part F: Traffic psychology and behaviour, 26 (2014), 199-209. -357-