道路交通安全风险智能感知技术及应用
智能交通系统的技术和应用
智能交通系统的技术和应用随着人们出行需求的不断增加，交通问题也日益成为社会关注的热点。
为了改善交通状况，提升出行体验，智能交通系统应运而生。
智能交通系统是一种集计算机技术、通信技术、控制技术于一体的交通信息处理和管理系统，它可以通过数据采集、信息共享和智能控制等方式实现交通优化、资源调度、环境保护和安全保障等目标。
本文将阐述智能交通系统的技术和应用，以全面了解智能交通系统的发展及其未来展望。
一、技术1.智能感知技术智能感知是智能交通系统的核心技术之一。
它通过视频、红外、雷达等传感器对道路和车流进行实时监测和收集，并进行分析和处理，来获得精准的交通信息。
这种信息有时效性，以及地理位置和交通状况等维度。
智能感知技术为智能交通系统的其他模块提供了基础数据。
2.智能分析技术智能分析技术是智能交通系统数据分析的核心技术之一。
它能够有效地处理大量的数据，从车辆密度、车速、道路畅通度等角度为交通管理提供依据。
同时，它还可以根据某些模式、规则和算法等进行精准的数据处理和分析，为智能交通系统的其他模块提供更为准确和有效的数据支持。
3.智能控制技术智能控制技术是智能交通系统的关键技术之一。
它是通过实时掌握交通信息并根据交通需求进行智能调节，实现对交通流量和信号控制的精准化管理和优化。
例如，在地铁站、机场等场所中，通过智能控制技术实现快速安检、自助导航、二维码识别等功能，提高了公共交通系统的运行效率和人性化服务。
二、应用1.智能公交随着城市化的发展，智能公交系统的应用越来越广泛。
智能公交为居民提供了智能导航、实时查询、实时定位和个性化推荐等多种服务，可以更加准确地、更加快速地发现和指导公共交通系统。
对于运营商而言，智能公交能够最大化运行效率、提高客流量、降低成本、节省资源，在提高服务质量和效率方面具有很大优势。
2.智能高速公路智能高速公路是现代智能交通系统的重要应用，通过智能化技术对高速公路上的车辆、路况、天气等进行实时监测和调度，实现高速公路系统的可靠、高效和安全运行。
交通设备的智能感知与控制技术
交通设备的智能感知与控制技术在当今社会，交通领域的发展日新月异，交通设备的智能感知与控制技术正逐渐成为改善交通状况、提高交通效率和安全性的关键。
交通设备的智能感知技术，就像是为交通系统装上了一双敏锐的“眼睛”。
它能够实时、准确地获取各种交通信息，包括车辆的位置、速度、行驶方向，道路的路况、交通流量等。
这其中，传感器技术发挥着至关重要的作用。
比如，雷达传感器可以通过发射电磁波并接收回波来测量车辆与障碍物之间的距离和相对速度；摄像头则能够捕捉道路上的图像，通过图像处理算法识别车辆、行人等目标。
这些感知技术的应用场景十分广泛。
在智能交通信号灯系统中，通过感知路口的交通流量和车辆排队长度，信号灯可以自动调整绿灯时间，从而减少交通拥堵。
在高速公路上，实时感知车辆的行驶状态可以帮助交通管理部门及时发现异常情况，如超速、违规变道等，并采取相应的措施。
智能感知技术不仅能够获取单个车辆和道路的信息，还可以实现车与车、车与路之间的信息交互。
这就是所谓的车联网技术。
车辆通过车载通信设备与其他车辆和道路基础设施进行通信，共享位置、速度、行驶意图等信息。
这样一来，驾驶员可以提前得知前方道路的状况，做出更合理的驾驶决策，降低事故发生的风险。
说完了智能感知，再来说说控制技术。
交通设备的智能控制技术就像是一个“大脑”，它根据感知到的信息，对交通设备进行精准的控制和调度。
比如，在自动驾驶领域，车辆的控制系统会根据传感器获取的周围环境信息，自动控制车辆的加速、减速、转向等操作。
这种控制技术需要极高的精度和可靠性，以确保车辆的安全行驶。
在城市交通管理中，智能控制技术可以对公交车辆进行优化调度。
根据实时的客流量和道路状况，调整公交车辆的发车时间和行驶路线，提高公交服务的效率和质量，吸引更多人选择公交出行，从而缓解城市交通压力。
另外，智能控制技术还在轨道交通中得到了广泛应用。
通过对列车的速度、加速度、制动等进行精确控制，实现列车的安全、高效运行，同时减少能源消耗。
智能交通系统提高交通效率和安全的技术应用
智能交通系统提高交通效率和安全的技术应用随着城市化进程的加快和机动车数量的不断增加，交通拥堵和交通事故成为城市发展中的一大难题。
智能交通系统作为一种新兴的技术应用，正在逐渐改变着我们的交通方式，提高交通效率和安全性。
本文将从交通流管理、智能监控系统以及智能驾驶技术三个方面，介绍智能交通系统的技术应用。
1. 交通流管理交通流管理是智能交通系统的核心之一，通过交通流优化和调控，可以有效提高交通效率。
智能交通系统利用先进的传感器和监测设备对道路交通状态进行实时监测，并基于数据分析和模型计算，智能调整交通信号灯配时，优化路口交通流量。
此外，智能交通系统还可以通过车牌识别、自动计费等技术手段实现智能停车管理，提高停车效率。
通过这些技术手段的应用，交通拥堵情况得以缓解，交通效率也得到了显著提升。
2. 智能监控系统智能监控系统是智能交通系统的重要组成部分，通过视频监控、智能分析等技术手段，有效监控道路交通状况，及时发现并处理交通违规行为，保障道路交通秩序。
智能监控系统利用高清摄像头和智能算法，可以实现车辆检测、车速监控、违法行为识别等功能。
一旦发现违法行为，系统可自动拍摄取证，并及时向交警部门发出警报。
这大大提高了交通违法行为查处的效率，减少了人为因素的干扰。
3. 智能驾驶技术智能驾驶技术作为智能交通系统的创新应用，旨在实现自动驾驶并提高交通安全。
智能驾驶技术依赖于车载传感器、导航系统和数据处理算法，能够实现车辆的自动驾驶、自动巡航、自动避障等功能。
通过智能交通系统的联网，车辆可以实现信息共享和互动，避免交通事故的发生。
此外，智能驾驶技术还可以实现交通拥堵情况的智能感知和智能引导，优化路线选择，提高交通效率。
总结起来，智能交通系统的技术应用可以有效提高交通效率和安全性。
通过交通流管理、智能监控系统和智能驾驶技术等方面的应用，我们可以实现交通拥堵状况的缓解，优化交通信号灯配时，提高停车效率，及时查处交通违法行为，减少交通事故的发生，实现道路交通的高效安全运行。
安全智能交通控制技术的研究和应用
安全智能交通控制技术的研究和应用随着城市化进程的不断加速，交通拥堵、安全事故等问题越来越成为人们生活和工作中不可避免的存在。
为了解决这些问题，科技领域不断推陈出新，不断研究和开发新的交通控制技术。
其中，安全智能交通控制技术是目前备受关注的一种技术。
安全智能交通控制技术的主要功能是通过对交通流、车辆行驶情况等信息的实时感知、分析和处理，从而达到最优控制交通流、缓解交通拥堵、提升道路通行效率的目的。
由于这种技术具有实时性、可靠性、精准性，因此被广泛应用于城市交通、高速公路、城市隧道等场合。
安全智能交通控制技术的实现依赖于大数据、移动互联网、物联网等技术的支持，需要采集和处理大量的交通数据。
为了实现高质量的数据采集，人工智能和机器学习技术成为了必不可少的部分。
这些技术可以从海量的数据中提取有用的信息，让交通控制系统变得更加智能化。
一种应用较多的安全智能交通控制技术是智能信号灯控制。
传统的信号灯排队模型只考虑了交通流量，没有考虑行驶速度和路口排队长度等因素，不能满足实际的道路交通需求。
针对这个问题，近年来出现了一些基于机器学习、深度学习等技术的智能信号灯控制系统。
这些系统可以通过预测交通流量、优化信号灯配时等方式，最大程度地提高道路通行效率。
此外，安全智能交通控制技术也被广泛应用于智能交通监管、无人驾驶等领域。
通过传感器、摄像头等设备，对车辆进行实时的监测和控制，可以保障交通安全，降低交通事故的发生率。
在无人驾驶领域，安全智能交通控制技术也扮演着重要的角色。
自动驾驶汽车需要实时感知和处理车辆、行驶环境等信息，从而做出正确的决策。
安全智能交通控制技术可以帮助自动驾驶汽车更加准确地分析和处理这些信息。
总的来说，安全智能交通控制技术是一种十分重要的技术。
它可以帮助我们更好地解决城市交通、高速公路、城市隧道等场合中存在的问题。
这种技术还处于不断发展和创新中，未来也将随着技术的不断进步而不断完善和推广。
人工智能技术在道路交通管理中的应用
人工智能技术在道路交通管理中的应用人工智能技术在道路交通管理中有广泛的应用，具体如下：
1. 智能交通管理：人工智能技术可以对城市交通进行实时监控和管理，及时发现和解决交通问题，从而提高交通运行效率和安全性。
2. 自动驾驶技术：人工智能技术可以帮助自动驾驶汽车感知周围环境并做出决策，从而提高道路安全性和交通效率。
3. 智能公共交通：人工智能技术可以优化公共交通线路和运营计划，以提高公共交通的效率和服务质量，并且可以通过智能支付和预约系统等方式提高乘客的体验。
4. 智能停车系统：人工智能技术可以实现智能停车系统，包括车位预订、车位导航、自动泊车等功能，从而减少停车难题，提高车位利用率和交通效率。
5. 城市交通规划：人工智能技术可以对城市交通进行数据分析和建模，预测未来的交通需求和趋势，从而帮助城市规划者制定更好的城市交通规划方案。
6. 智能监控：利用监控设备，实时监控道路交通情况，检测违章行为和事故，提高道路安全性和管理效率。
7. 智能信号灯控制：通过人工智能技术，实现信号灯的自适应控制，根据实时交通流量调整信号灯的时长，提高道路通行效率。
8. 车辆识别与追踪：通过人工智能技术，实现车辆的快速识别和追踪，加强道路安全管理。
9. 智能应急管理：在发生紧急情况时，人工智能技术可以快速响应，协调各部门进行救援和处理，提高应急管理的效率和响应速度。
10. 智能导航系统：通过人工智能技术，为驾驶员提供实时的道路导航服务，帮助他们找到最佳路线和避开拥堵路段。
总的来说，人工智能技术在道路交通管理中有着广泛的应用，不仅可以提高道路通行效率、减少拥堵和事故、提升服务水平，还可以为城市规划和建设提供重要的数据支持。
路车智能融合感知与协同控制关键技术及应用
路车智能融合感知与协同控制关键技术及应用随着智能交通系统的发展，路车智能融合感知与协同控制关键技术被广泛研究和应用。
这些技术能够提高道路安全性，减少交通拥堵，优化交通流量，并改善人们的出行体验。
本文将详细介绍这些关键技术及其应用，以期为相关研究与实践提供指导。
首先，感知技术是路车智能融合的基础。
通过使用摄像头、雷达、激光等传感器，车辆可以实时获取周围环境的信息。
例如，摄像头可以检测并识别前方的交通信号灯和障碍物，雷达可以测量与前方车辆的距离和相对速度。
这些感知数据可以通过卫星导航系统进行实时定位，从而实现车辆的准确定位和行驶路线规划。
此外，车辆间的通信技术也是感知的重要组成部分。
车辆之间可以通过无线通信网络分享感知数据，以增强对周围环境的感知能力。
其次，协同控制技术使得路车之间可以有效地协同行驶。
基于感知数据和通信网络，车辆可以实现智能跟车和自动换道等功能。
智能跟车可以使车辆自动调整速度和距离，以保持与前车的安全间距。
自动换道技术可以根据交通流量和道路状况，自动选择最佳换道时机和路径，从而避免交通拥堵和事故发生。
在应用方面，路车智能融合感知与协同控制技术具有广泛的实用价值。
首先，它可以提高道路安全性。
感知技术可以实时检测到交通事故风险，如检测到前方有突然刹车的车辆，车辆可以及时做出反应来避免事故的发生。
其次，它可以减少交通拥堵。
智能跟车和自动换道等技术可以保持道路上车辆的合理间距和交通流畅，从而减少交通堵塞情况的发生。
此外，路车智能融合技术还可以提高出行效率。
通过感知和控制技术，车辆可以根据道路状况和交通流量选择最佳行驶路线，从而缩短出行时间。
然而，要推进路车智能融合感知与协同控制技术的应用仍面临一些挑战。
首先，感知技术的准确性和稳定性需要进一步提高。
尽管目前的感知技术已经取得了很大进展，但仍然存在误检、漏检等问题，特别是在复杂多变的道路环境下。
其次，车辆间的协同控制需要更加智能化。
目前的协同控制技术通常是基于预先设定的规则和模型，但面对实际道路情况的复杂性和不确定性，仍需进一步优化和改进。
智能交通系统中的智能感知技术研究与应用
智能交通系统中的智能感知技术研究与应用智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是一种集信息感知、智能处理和控制管理于一体的交通管理系统，旨在提高交通运输效率、减少交通事故和缓解交通拥堵。
而其中的智能感知技术作为核心技术之一，能够为智能交通系统提供准确、实时的交通信息和数据，为交通管理和决策提供支持。
智能感知技术在智能交通系统中的作用是通过各种传感器和数据采集设备，感知交通环境、车辆和行人等交通参与者的信息，并将这些信息转化为可用的数据。
在智能交通系统中，智能感知技术涵盖了多种传感器和数据采集设备，包括但不限于摄像头、雷达、激光雷达、传感器网络等。
这些设备能够实时监测车辆的位置、速度、加速度等信息，探测道路的交通流量、拥堵情况以及行人的活动轨迹等。
智能感知技术不仅能够提供实时的交通信息，还可以通过数据处理和分析，实现更高级别的交通感知和预测功能。
通过大数据分析和机器学习算法，可以对交通流量进行预测和优化，实现交通拥堵的智能控制。
同时，智能感知技术还可以进行行为识别和异常检测，辅助交通事故的预警和处理。
例如，结合摄像头和图像处理算法，可以实现车牌识别、行人检测和交通违法行为识别等功能，提高道路交通安全。
除了交通信息的感知，智能交通系统中的智能感知技术还能实现对车辆和行人等交通参与者的管理和控制。
通过车载系统和移动终端设备，可以实现车辆的实时定位和导航，为驾驶员提供路线推荐和交通情报，提高行驶的效率和安全。
而行人的感知和管理同样也是智能交通系统的重要内容，可以通过移动终端设备和传感器网络，实现行人的定位、路径规划和人流量的统计，为行人提供安全和便捷的出行服务。
智能交通系统中的智能感知技术在实际应用中已经取得了一系列的成果。
例如，在城市交通管理中，通过交通信号控制系统和传感器网络，可以实现交通流量的实时监测和控制，优化交通信号的配时，减少交通事故和拥堵。
感知技术在智能交通系统中的应用效果分析
感知技术在智能交通系统中的应用效果分析智能交通系统是指利用现代信息技术和通信技术来提高交通运输系统的安全性、效率和可持续性的一种交通管理方式。
而感知技术是智能交通系统中的核心技术之一，它通过在道路、车辆和驾驶员之间获取和处理信息，实现对交通环境的识别、监测和预测，从而提供实时的交通状态和环境信息，为车辆驾驶员提供智能驾驶辅助和交通管理决策支持。
感知技术在智能交通系统中的应用效果值得深入分析。
首先，感知技术能够实现对道路环境的全方位感知与监测。
通过在道路上布设传感器、摄像头等装置，可以实时获取道路的车流量、车速、车辆类型等信息，为交通管理部门和驾驶员提供实时的道路状况和交通流量数据。
这样可以帮助交通管理部门优化交通信号控制、调整路口灯光配时，从而减少交通拥堵、提高道路通行效率。
其次，感知技术对车辆行驶状态的监测与分析在智能交通系统中也起到了重要作用。
通过安装车载感知设备，如惯性测量单元(IMU)、车辆状况监测装置等，可以获取车辆的加速度、速度、行驶轨迹等信息。
这些数据可以用于检测车辆的异常行驶行为，如超速、急刹车等，并及时向驾驶员发出警示，提醒其注意交通安全。
此外，感知技术还可以通过分析车辆行驶数据，为驾驶员提供个性化的驾驶技巧指导，帮助驾驶员合理规划行驶路线和节省燃油消耗。
第三，感知技术在智能交通系统中的应用还可以提高交通事故的预测和防范能力。
通过在道路上设置视频监控设备和智能感知装置，可以实时监测道路上的交通违法行为，如闯红灯、逆行等，并自动抓拍相关监控视频或监测数据。
这些信息可以用于交通违法行为的处罚和纠正，从而有效提升交通安全水平。
同时，感知技术还可以通过数据分析和模型预测，预测交通事故的发生概率和风险，为交通管理部门制定预防措施提供科学依据。
此外，感知技术还可以帮助优化交通路线规划和管理。
通过感知设备获取道路交通流量、车辆行驶速度等信息，可以对交通网络进行动态调整和优化。
比如，在迅速堵车的路段，可以通过实时调整红绿灯时长，引导交通流向空闲道路，从而缓解交通拥堵。
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3.1 感知对象
分类 移动物体位置 驾驶员违章行为
驾驶行为
运行参数 车状 道路 路面 环境
内容 路内各类交通参与者 疲劳驾驶、醉酒、超车
驾车过程中驾驶员操纵车辆的动作如控制油门、 换档、制动、踩离合、转向
速度、位置、方向、偏航角速度、加速度等 胎压、烟火、行车记录
线型及标线、标志、信号灯 冰、雪、路面摩擦系数、坑漕 温度、湿度、雨雪雾、光线、障碍物
6
违法穿行车行道(行人)
19
违法变更车道（机）
酒后驾车（机）
违法倒车（机）
不按规定让行（机）
10
逆向行驶（机）
违法掉头（机）
违反交通信号(机)
未保持安全距离（机）
11
油门控制不当（机）
制动不当（机）
转向不当（机）
0
5
10
15
20
城区事故高发路段
违法横穿(非) 逆向行驶(非) 违法穿行车行道(行人) 违法超车（机） 酒后驾车（机） 超速行驶（机） 不按规定让行（机） 违法变更车道（机）
应用情景3-道路环境感知预警
基于车路/车车/车人通信，感知道，路环境风险（包括道 路、周围车辆、行人/非机动车），并进行预警
应用情景4-疲劳驾驶感知预警
一般情况下人们眼睛闭合的时间在0. 12～0. 13 s 之间, 驾驶时若眼 睛闭合时间达到0. 15 s 就很容易发生交通事故
应用情景5-安全辅助驾驶系统
冲突的发生及最终演变为事故是由于人、车、路多 重风险条件下缺乏对风险的全面及时感知和及时预 警，冲突出现时驾驶员对车辆难以实现快速操控避 让。
严重冲突
事故
轻微冲突
潜在冲突
互不干扰的交通参与者
1.3 事故风险规避对策及效果
事故风险原因
驾驶员主观风险行为/违章行为
人
行人/非机动车主观风险行为
判断失误/躲避不及
道路交通安全风险 智能感知技术及应用
陈艳艳
cdyan@ 北京工业大学交通研究中心
2011.9.7
汇报内容
1 交通安全风险分析 2 分阶段风险感知及控制 3 感知技术的安全应用场景 4 未来发展待解决问题
第一部分 交通安全风险分析
1.1 背景
2008年汶川大地震死亡69225人，举国哀悼
车
车辆故障
路
危险路段
风险感知及控制措施
限速牌 危险警示牌 执法/电子警察 智能车辆 车路协同
加强风险感知能力、减少违章，提高快速规避反应能力及伤害减轻 能力，可有效降低事故风险。
车路协同技术： 通过传感、图像处理、GPS等智能感知技 术，以及车辆与车辆（V2V）、车辆与基 础设施（V2I）之间的通信，更早及更准确 地感知风险，并向驾驶员提供建议或发出 危机情况警告，辅以车辆主动避让控制， 从而有效减少或免除碰撞事件的发生。
Intelligent Environments
26
第四部分 未来发展待解决问题
4.1感知方式选择及技术进步
技术需求
车辆运行状况环境复杂、恶劣,车辆处于高 速行驶状态，因此抗干扰强、功耗低、具 有实时无线传输的车辆状态监控传感器有 待进一步开发；
如何采用多传感器信息融合、人工智能等 提高信息感知的准确性与鲁棒性仍需探索; 复杂环境下交通标志标线与行人动态图像 识别算法及移动物体准确定位方法需完善
4.5 安全效果评价技术
报警漏报率及准确率 事故数 冲突数 风险感知及行为时间 速度降低 行为（遵章率）变化
仿真实验平台 驾驶模拟舱
4.6 标准
设备 通讯协议 系统设计参数
联合国“2011—2020国际道路安全十年行 动”项目宣言加深了对这种情况的认识， 宣言提出要在十年间将全球道路交通事故 死亡人数削减50%。
它的实现将取决于中国这个人口大国在道 路交通安全方面良性的持续发展。
问题：交通事故风险来源是什么？风险可 以避免吗？如何避免？
1.2 事故的风险来源
交通事故是过失事件
基于车道的车车、车路通信，车辆以一定的频率向外广播信 息，信息包括车辆ID、速度、位置、方向、偏航角速度、加 速度等，同时接受其他车辆、路侧发出信息，结合自身传感 器信息，对这些信息进行分析处理，帮助车辆的驾驶。
追尾、对撞、变道、车道偏离、超车、盲点预警及操控可控性提高
应用情景5-智能气囊
车顶传感器感知座位上人的形体，然后气囊充气到适当尺寸。
压力、温度、烟度等传感器
激光、车速等传感器、图像识别或GPS
车载红外、激光、视觉、振动等传感器
路侧气象、视觉传感器
3.3 安全风险分阶段控制策略
第三部分 感知技术的安全应用场景
应用情景1-违章感知预防
智能酒精锁定系统 车速限制系统
应用情景2-事件预警
基于车车、车路通信，系统结合卫星定位、DSRC、地图匹配等 技术，当前方车辆发生事故时，事故车辆将事故的时间、地 点、车道位置通过车车通信顺序传送到同一车道后面车辆，告 知后面车辆及时变换车道及时进行避让；同时事故车路通过车 路通信将事故信息传送到路侧RSE，发往后台管理中心报警。
高风险行为
与机动车相关的事故
与非机动车相关的事故 与行人相关的事故
高风险事故形态
60%
事故数
50%
死亡人数
40%
受伤人数
30%
20%
10%
0%
撞 相 面
撞 相 面
撞 相 随
擦 刮 向
物 定 固
擦 刮 向
压 碾
车 翻
辆 车 止
他 其
侧
正
尾
同
撞
对
静 撞
高风险地点
根据我国安全风险情况，系统设计应确定重点感 知对象、感知方式、感知地点、预警内容、阈值
过失事件背后的主要 原因是人的风险行为 、判断失误、车辆故 障及不合理的道路设 计等 我国近80%的事故是 由人的主观风险（违 章）行为或判断失误 造成
城区事故高发路段
路口事故原因分布（责任人）
制动不当（非）
违反交通信号(非)
违法转弯(非)
违法横穿(非)
6
妨碍安全行车行为（非）
机件故障（车）
违反交通信号(不明)
高实时、抗干扰、灵活组网的移动无线通信技术是 未来发展的保障
4.3 针对高风险人群、行为及事故形态的系 统设计
高风险人群
国名
美国 法国 德国 英国 中国
行人与骑自行车 人占事故死亡总 13.4%
人数比例
13.6% 21.6% 25.1% >40%
不同出行主体道路交通事故死亡情况对比 (2006年－2009年北京城区）
高可靠、低功耗、高精度的车载及路侧传感技术及 设备研发是未来发展的重点
4.2 通信方式选择及网络构建
无线移动通信用于实时性不高的大范围交通应用 短程通信用于实时性较高的交通应用，如主动安全控制；
Hale Waihona Puke GPS移动通信 2G、3G
DSRC
DSRC
DSRC
DSRC
DSRC
•车内ಈԺ：蓝牙（BT：Bluetooth），Ultra-wideband (UWB) •车外通信：2G, 2.5G, 3G, 3.5G (cellular systems), GPS, WiMAX •车路通信：专用短程通信（DSRC），微波，红外，Wi-Fi •车车通信：专用短程通信（DSRC），Microwave, Infrared
3.2 感知手段
分类 移动物体位置 驾驶员违章行为
驾驶行为
车状 道路 路面 环境
内容
车辆：GPS +电子地图 行人：红外摄像机、超声、压力传感器、雷达 疲劳驾驶：图像识别和方向盘操纵力传感器 超速：GPS 视频传感器(不间断的测量并分析汽车与旁侧车道 白线间的距离) 、方向盘传感器、刹车传感器(监 控脚踏板上的压力状况) 等
风险警示系统将由静态、单向通信向实时双向通信的转变，提高主 动避险能力。
施工区安全警示系统
传统 方式
改进 方式
车路 协作 方式
智能感知技术扩 展了司机在危险 情景下采取正确 避险行为的可用 时间及缩短了完 成避撞反应、行 为的时间，有效 避免了冲突的发 生
各种安全技术事故减低效果
第二部分 分阶段风险感知及控制
2010年，我国道路交通事故造成65225人死 亡、2540755人受伤, 直接财产损失9.3亿元
全球每年有 100 万人在道路交通事故中遇 难，在5 至29 岁年龄之间的人口当中，道 路交通所导致的伤残已成为第二大致死原因
我国的交通安全水平与发达国家有巨大差距 。万车死亡率超过发达国家2-3倍。
有效遏制交通事故是全人类共同面临的挑战
4.4 复杂情境下的信息处理及决策技术
复杂的道路环境 种类繁多的冲突类型 准确判断、预警至关重要
机动车—机动车事故 机动车—自行车事故
4.4 复杂情境下的信息处理及决策技术
实时信息感知 冲突预测 预警 行动决策 预测及决策因素：车辆性能、司机心生理等条 件、冲突种类、环境风险程度 预测及决策技术：信息融合+人工智能（模糊 逻辑+神经网络）+离线仿真+并行高速运算
0
路段事故原因分布（责任人）
15%
1
2
3
4
30% 25%
5
6
7
1.3 事故是可以避免的
交通事故作为过失事件，主要原因在于发生了交通 冲突且躲避不及。 交通冲突是指机动车与其他用路者双方，若各按其 原来的方向和速度行驶，则一定会发生碰撞事故。 但由于其中一方采取了或制动，或转向或加速行驶 等紧急避险措施避免了事故发生的事件。