人车路协同下的行车风险场理论与建模研究

本文探讨了"基于人-车-路协同的行车风险场"这一创新概念，旨在深入理解人、车、路三者在道路交通中的相互作用机制以及这些要素如何共同影响行车安全性。通过对交通各要素如机动车、非机动车的动能，道路环境因素构成的势能，以及驾驶人个体特性的行为场的综合考量，作者构建了一个全新的"行车风险场"模型。这个模型借鉴了场论的思想，通过量化这些风险因素，可以实时预测行车风险的动态变化趋势。 模型的关键在于它将复杂的交通系统简化为一个统一的场域，其中"行车风险场"不仅考虑了道路条件（如路面状况、交通流量）、车辆动力性能，还特别强调了驾驶员的行为习惯和决策能力。与传统的行车风险评估方法相比，"行车风险场"方法更全面地反映了人、车、路的交互影响，这对于理解和预测复杂交通环境中可能发生的事故风险具有重要意义。 作者们通过实际案例对模型进行了验证，通过对一个典型行车环境的风险场计算，模型成功地揭示了各种交通要素对行驶车辆风险大小的影响程度。研究结果显示，这种新型的风险评估方法为交通安全提供了一种更为科学、精准的决策工具，有助于推动驾驶辅助系统的发展，提升道路交通的安全性。 本文的主要贡献在于提出了一种创新的风险评估框架，为交通工程领域的研究者和实践者提供了新的视角和工具，对于优化交通管理策略，预防交通事故的发生具有重要的理论和应用价值。通过结合人-车-路协同，该模型有望在未来的智能交通系统中发挥关键作用。