[发明专利]基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统及预警方法

说明书

本发明公开了一种基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统及预警方法，所述系统包括：当前车，前车，反馈预警器；其中，反馈预警器安装于当前车上，采集当前车和前车数据作为输入信号，结合预设的风险指标，生成预警信号，对当前车驾驶员进行预警。本发明的反馈预警系统及预警方法，基础数据容易获得，可以处理多种情况下的风险问题，适用范围广，使得驾驶者能够根据自身驾驶状态判断风险，从而调整行为，提高驾驶的安全性和舒适性，减少道路的交通安全隐患，提高道路系统的可靠性与运行效率，同时，不依赖于车辆微观交通流模型的具体参数，易于硬件实现，费用低，应用范围广。

技术领域

本发明属于城市交通与安全驾驶技术领域，具体涉及一种基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统及预警方法。

背景技术

机动车出行作为城市交通的一种主要方式发挥着越来越重要的作用。随着机动车数量持续增加，交通与安全问题也日益突出。交通安全问题不但威胁人们的生命安全，同时也造成了巨大的经济损失。因此，亟需对交通安全问题进行研究，以提高道路交通系统的可靠性与效率，从而使交通拥堵得到缓解，并保证驾驶的高效性与安全性。交通安全问题的研究主要包括两个方面的因素，即宏观交通状态和微观驾驶状态。

在宏观交通方面，主要分析宏观交通变量，如交通流量、平均速度和占有率等与事故率之间的影响。目前研究发现，当以交通流量为核心影响因素时，交通流量与事故率呈线性增加的关系，之后又发现了一种U型函数相关关系。之后，学者们考虑到不同交通流状态对驾驶行为的影响，分别深入研究了拥堵流和自由流状态下的安全风险规律。结果表明，自由流下单车和多车事故中交通流量与事故率都呈U型曲线关系；在拥堵流下，事故率会出现突然的增长。另外，以平均速度和占有率为核心影响因素的研究中发现，绝对速度对事故率有显著影响，并且绝对速度越高事故程度越严重。进一步，一些学者利用道路不同位置的平均速度和占有率，构建了事故预测的量化模型，如logistic回归模型、事故风险预测模型、多元线性模型等。

在微观驾驶方面，现有技术中的研究主要针对个体车辆的速度、加速度和车间距等与事故率之间的相关关系。微观驾驶分析侧重于驾驶员个体的研究，主要以各种跟驰模型和换道模型为基础来进行。其中，跟驰模型可以刻画个体车辆速度、位置和加速度等信息的动态演化过程，基于此，研究人员可以分析这些微观个体变量的变化对安全驾驶行为的影响；而换道模型主要刻画车辆的换道行为，通常会考虑相邻车道、相邻车辆之间的间距和相对速度等因素对换道的影响。

在驾驶过程中，交通事故往往是和微观个体行为紧密相连的。微观驾驶行为的不当不仅会引发交通事故，甚至是连环事故。如：2015年1月，沪蓉高速上，一辆小轿车因为超速与前方一辆大货车追尾，轿车司机当场死亡；2014年12月粤赣高速发生一宗6车连环追尾相撞的特大交通事故，事故共造成12人死亡、3人不同程度受伤，起因是一辆大货车车速过快以及刹车失灵导致侧翻；2006年8月，在郑州机场高速上，一辆皮卡车追尾撞上了一辆吉普车，吉普车上的司机及一名乘客遇难，事故起因是车速过快导致皮卡电路短路点燃油箱，类似的事故不胜枚举。

由此可见，产生此类交通事故多是因为后车驾驶员对当前交通状态判断错误，采取了不恰当的驾驶行为。现有技术中，由于实际车辆微观驾驶过程的数据获取非常困难，尽管基于微观驾驶过程能够更深入分析车辆的交通安全风险，然而相关研究多从宏观交通状态角度分析交通安全问题，而对微观驾驶状态的行为分析较少。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统及预警方法，以克服现有微观驾驶状态下微观个体对当前交通潜在风险的判断不足，减少道路的交通安全隐患，提高道路系统的可靠性与运行效率

根据本发明的一个方面，提供了一种基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统，所述系统包括：当前车，前车，反馈预警器；其中，

所述当前车为微观驾驶的交通安全风险反馈预警车辆；

所述前车为当前车的前一车辆；