强制变道风险场模型

风险表征更准

该模型基于人工势场理论量化强制变道过程中的各类风险场，能更准确地刻画车辆在智能互联环境下的实际驾驶风险与变化趋势。

Wang, Yugang · Lyu, Nengchao · 文江辉

Expert Systems with Applications 2024

技术优势

风险刻画连续

通过势场模型整合纵向与横向吸引/排斥场，将离散风险转化为连续场，更精确描述车辆换道过程中的风险变化趋势。

比经典指标更准

与经典风险指标对比结果表明，TPF更准确地描述强制变道过程中的实际驾驶风险与变化趋势，为决策提供更可靠依据。

实证环境差异

通过三组HMI仿真实验证实ICV环境显著影响多数风险场均值，并揭示警告与引导组间差异，为针对性干预提供依据。

应用场景

• 智能网联车辆风险评估：提供连续风险场实时评估，替代传统离散指标，支撑动态安全决策。
• 驾驶模拟与安全：整合多源势场，提升驾驶模拟器对换道风险的保真度。
• 车辆换道控制策略：实时输出风险场分布，指导换道时机与轨迹优化，减少冲突。