施工路段因障碍物密集、路况复杂,成为电动车交通事故的高发区域 —— 部分驾驶员因未察觉路面砂砾而车速失控,有人因注意力分散忽略施工警示标志,终酿成事故。传统交通安全教育多依赖案例图片、视频讲解,难以让驾驶员真正感知风险。星幻元宇研发的VR 施工道路行驶安全软件,以虚拟现实技术为核心,打造 “身临其境” 的施工路段驾驶体验,让驾驶员在安全环境中亲历事故风险、学习防范知识,从根源上提升施工路段行驶安全意识,有效降低交通事故发生率。
一、核心体验:人称沉浸式感受,还原事故全过程
软件通过高精度建模与 VR 技术,构建 1:1 真实施工路段场景,让体验者以 “电动车驾驶员” 人称视角,深度感受施工路段行驶的风险与事故后果:
场景还原:刻施工路段街景 —— 路面散落的建筑材料(钢筋、水泥块)、临时设置的警示围挡、坑洼的泥路与砂砾区域、闪烁的施工警示灯,甚至空气中的 “灰尘效果”,都与现实高度一致,让体验者瞬间代入 “真实施工路段驾驶” 场景。
事故诱因模拟:聚焦施工路段高频事故原因,设置三大核心风险场景:
障碍物干扰:模拟 “绕过施工围挡时,突然遇到路面堆放的管材”,考验体验者对路面环境的观察能力;
车速失控:在砂砾、泥路路段,若体验者未减速,会触发 “车轮打滑、车身失控” 效果,直观感受 “车速过快” 的危害;
注意力不集中:设置 “手机消息弹窗”“路边行人横穿” 等干扰项,若体验者分心操作,会导致 “未察觉施工变道标志,与工程车发生剐蹭” 等事故,让体验者深刻认识 “分心驾驶” 的风险。
事故后果可视化:当触发事故场景时,软件会以逼真的视觉、听觉效果呈现后果 —— 如 “车辆碰撞施工围挡时,车身变形的撞击感(通过 VR 设备震动反馈)”“玻璃破碎的音效”“事故后路面的模拟伤亡场景”,打破传统教育 “抽象认知” 的局限,让体验者直观感受事故的严重性,留下深刻警示记忆。
二、功能设计:多模式学习 + 软硬件互动,提升安全能力
软件结合 “体验 - 分析 - 学习 - 实训” 逻辑,搭配软硬件互动设计,形成完整的安全学习闭环:
三大学习模式,满足不同学习需求
自由驾驶模式:体验者可自主操控电动车在施工路段行驶,自主判断路况、调整车速,系统会实时提示 “当前操作是否合规”(如 “前方施工区域,建议车速降至 20km/h”),帮助体验者在 “自主探索” 中熟悉施工路段驾驶规范;
事故体验模式:预设多种典型事故剧本,体验者按流程驾驶,触发事故后,系统会暂停并弹出 “事故原因分析”—— 如 “因未观察路面砂砾,车速过快导致失控”,结合事故瞬间的画面回放,拆解 “哪些操作失误导致了事故”;
第三人称回放模式:事故体验结束后,可切换至第三人称视角,完整回放 “从驾驶出发到事故发生” 的全过程,清晰看到 “自身未注意的警示标志”“与其他车辆的安全距离不足” 等细节,从 “旁观者视角” 更客观地总结问题。
软硬件协同,还原真实驾驶操作
搭配专用 VR 驾驶设备(VR 头显 + 仿真电动车操控组件),支持 “油门加速、刹车减速、转动车头转向” 等真实操作 —— 体验者手握仿真车把,转动时 VR 场景同步切换方向;轻拧油门,车辆会模拟加果;踩下刹车,场景中车辆随之减速,操作手感与真实电动车一致。这种 “虚拟场景 + 真实操控” 的结合,让体验者在学习中形成 “肌肉记忆”,将虚拟环境中的安全操作习惯,自然迁移到现实驾驶中。
多感官互动,强化体验沉浸感
不仅有视觉、听觉体验,还融入触觉反馈 —— 当发生事故碰撞时,VR 设备会轻微震动,模拟 “撞击感”;行驶过泥路路段时,操控组件会有轻微 “颠簸反馈”,让体验者更真切地感知路面状况。同时支持大屏同步播放,若多人参与学习(如企业驾驶员培训),可通过大屏展示体验者的驾驶画面与事故分析,方便讲师同步讲解,提升集体学习效果。
三、教育体系:事故分析 + 知识学习,从 “知风险” 到 “会防范”
软件不止是 “事故模拟工具”,更构建了完整的交通安全教育体系,帮助体验者系统提升安全能力:
实时事故分析:每一次事故体验后,系统会生成 “个性化分析报告”—— 标注事故发生的时间、地点、直接原因(如 “分心驾驶”“车速过快”),并对应《道路交通安全法》中关于 “施工路段行驶” 的相关条款,让体验者明白 “违规驾驶” 不仅有安全风险,更有法律责任。
语音 + 文字双引导:学习过程中,全程配备语音讲解 —— 如 “进入施工路段前,需提前减速并观察路面标志”,配合屏幕上的文字提示(重点内容标红),兼顾 “听觉型”“视觉型” 不同学习习惯的体验者,确保知识传递更。
安全知识拓展:设置 “施工路段安全知识库”,包含三大模块:
防范技巧:如 “如何识别施工路段警示标志”“雨天在施工泥路行驶的注意事项”;
应急处理:模拟 “车辆在施工路段爆胎、失控时的正确应对方法”,让体验者学习 “紧急情况下如何避险”;
案例库:收录真实施工路段电动车事故案例,结合 VR 场景还原,分析 “事故背后的深层原因”,让体验者从他人教训中吸取经验。