已知轨迹数据，建立基于场强理论的行车风险场模型，计算车辆风险并生成风险热力图

基于场强理论的行车风险场模型主要包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：将车辆的轨迹数据进行处理，提取出车辆的位置信息和时间戳。

2. 场强计算：根据车辆位置信息和时间戳，计算出车辆周围的场强值。场强值可以根据车速、加速度、刹车等因素计算得出。

3. 风险计算：将场强值转化为风险值。可以根据实际情况设定不同的转换函数。

4. 风险热力图生成：根据车辆位置信息和计算得到的风险值，绘制出风险热力图。

下面是一个简单的实现示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import folium

# 读取轨迹数据
data = pd.read_csv("track_data.csv")

# 计算场强值
def calculate_field_strength(speed, acceleration, brake):
    # 根据车速、加速度、刹车等因素计算场强值
    field_strength = ...
    return field_strength

# 计算风险值
def calculate_risk(field_strength):
    # 将场强值转化为风险值
    risk = ...
    return risk

# 计算风险热力图
def generate_risk_heatmap(data):
    # 创建地图对象
    m = folium.Map(location=[data["lat"].mean(), data["lng"].mean()], zoom_start=13)

    # 计算每个点的风险值，并添加到地图上
    for index, row in data.iterrows():
        field_strength = calculate_field_strength(row["speed"], row["acceleration"], row["brake"])
        risk = calculate_risk(field_strength)
        folium.CircleMarker([row["lat"], row["lng"]], radius=5, fill_color="#FF0000", fill_opacity=risk).add_to(m)

    # 保存地图
    m.save("risk_heatmap.html")

# 生成风险热力图
generate_risk_heatmap(data)

在实际应用中，还需要根据实际情况对场强计算和风险计算进行调整和优化，以提高模型的准确性和实用性。