CN112581756A - 一种基于混合交通的行车风险评估方法 - Google Patents

Abstract

一种基于混合交通的行车风险评估方法，涉及无人驾驶行车风险评估领域。具体包括：输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的综合交通场景；将所述综合交通场景中的任意一个个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，综合成统一表达式，所述个体为机动车或非机动车；根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；基于所述的机动车行车风险评估模型、非机动车行车风险评估模型和其他干扰项之间交互的风险评估模型，进行所述综合交通场景风险评估。上述综合风险评估方法可以简单高效地评估不同类个体在混合交通场景中的碰撞风险。

Description

一种基于混合交通的行车风险评估方法

技术领域

本发明涉及无人驾驶行车风险评估领域，具体涉及一种基于混合交通的行车风险评估方法。

技术背景

社会力模型是对人群行为的模拟及以此为基础的其他模拟的重要理论基础，已经在如人群疏散和交通模拟流等众多领域中得到了成功的应用，能够模拟一些常见的人群自组织现象，也是研究交通流理论的重要方法。如果对社会力模型进行改进，同样可以应用于无人驾驶的道路风险评估，从而揭示交通各要素对行车安全性的影响规律，预测行车风险的动态变化趋势。

发明内容

针对本领域存在的不足之处，本发明提供了一种基于混合交通的行车风险评估方法，目的在于实现包含机动车、非机动车、道路交通环境的混合交通场景的碰撞风险评估，简单高效地模拟不同个体在交通场景中的交通行为，可以为无人驾驶测试提供有效、可靠的测试数据。

为达到上述技术目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于混合交通的行车风险评估方法，包括步骤：

(1)输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的混合交通场景；

(2)将上述混合交通场景中的任意个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，所述个体包括机动车和非机动车，综合成的统一表达式为：

式中：

表示个体i的自驱力，

表示个体i当前的速度，M_i表示个体i的等效质量，

表示个体i在t时刻的期望速率，

表示个体i在t时刻的期望速率的速度方向，τ_i表示个体i的松弛时间，

表示个体i受到来自其他个体j的排斥力；

表示个体与道路交通环境间的排斥力，ξ表示合力的随机波动项；

(3)根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；

(4)计算不同类个体之间交互的碰撞风险；

(5)基于所述机动车行车风险评估模型、非机动车行车风险评估模型和其他干扰项之间交互的碰撞风险评估模型，对所述混合交通场景进行行车风险评估。

优选的，所述步骤(3)中，所述机动车行车风险评估模型包括机动车自驱力、预定范围内其他机动车的排斥力和预定范围内道路交通环境的排斥力；由于机动车自驱力

在行驶过程中受干扰因素的影响，为此将机动车a期望速度

修正为

式中：

为修正后的期望速度，H_safety为安全系数，L_safety为安全反映距离，d_ab为机动车a与机动车b之间的距离，r_a为机动车a的半径。

进一步优选的，所述干扰因素包括道路环境的限速、视野和车况，为此引入实际速度

与修正后的期望速度

的关系表达式：

式中：所述实际速度受限于个体的最大速度

其中最大速度为当前道路环境的限速值，当限速值大于或等于

时，个体前进速度为

当限速值小于

时，个体的前进速度为

所述的机动车的自驱力

修正为：

式中：T_c为机动车的反应时间。

进一步优选的，所述预定范围内其他机动车的排斥力包括相邻车道内机动车b₁对机动车a的作用力

和当前车道机动车b₂对机动车a的作用力

所述相邻车道内机动车b₁的作用力

的表达式如下：

式中：U_c表示相邻车道内其他机动车排斥力的大小比例系数，

表示机动车a和b₁的半径和，

表示机动车a和b₁之间的距离，R_c表示其他机动车排斥力对距离的敏感系数，

表示从机动车a中心指向机动车b₁中心的单位向量；

所述当前车道机动车b₂的作用力

的表达式如下：

式中：a_max表示机动车a的最大加速度，b_c表示机动车b₂的减速度，v_a表示机动车a的当前车速，

表示机动车a和b₂的速度差，s^*表示机动车反应后的车距，s₀表示机动车之间的最小安全距离，

表示机动车a和b₂之间的距离，

表示机动车a运动方向的单位向量；若机动车变道，则增加一个变道时所受的力

式中：U^l _c表示变道时其他机动车排斥力的大小比例系数，R^l _c表示变道时其他机动车排斥力对距离的敏感系数，d_al表示机动车a与目标车道之间的距离，

表示机动车a指向目标车道的单位向量。

进一步优选的，所述预定范围内道路交通环境的排斥力

的大小与道路条件有关，道路条件越差，发生碰撞的可能性越大；所述道路条件包括路面附着系数μ_i、道路曲率ρ_i、道路坡度τ_i和道路能见度δ_i，定义当前个体所在预定位置处的道路条件影响因子为R_i，所述R_i的表达式如下：

式中：γ₁、γ₂、γ₃、γ₄均为待定常数，且γ₁、γ₂小于0，γ₃、γ₄大于0，μ^*为标准路面附着系数，δ^*为标准道路能见度，ρ^*为标准道路曲率，τ^*为标准道路坡度；

所述改进后的道路交通环境的排斥力

的表达式如下：

式中：U′_c表示道路交通环境排斥力的大小比例系数，d_as表示机动车a与车道边界之间的距离，R′_c表示道路交通环境排斥力对距离的敏感系数，

是从车道边界上与机动车最近位置指向机动车a中心的单位向量。

优选的，所述步骤(3)中，非机动车行车风险评估模型

包括当前车避免与其他非机动车碰撞而产生的直接相互排斥力

和非机动车为实现避让、超越的效果而产生的作用力

表达式如下：

式中：U_b表示非机动车排斥力的作用强度；B_m表示非机动车排斥力的作用距离；

表示非机动车m指向非机动车n的单位向量；B表示非机动车m与非机动车n之间的距离，且有：

式中：d_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心点连线的距离；x_n、y_n分别表示障碍物的短轴长度、长轴长度；θ_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心线的夹角。

进一步优选的，所述非机动车遇到阻碍时，通过改变方向超越障碍物，因此引入实现避让、超越效果的力，设置该力的大小与相互排斥力成比例，方向与相互排斥力方向垂直，表达式如下：

式中：β_m表示非机动车的期望速度系数，超越时非机动车的最高速度大于期望速度，因此β_m大于1；

表示超越向量，表达式如下：

式中：w表示目标点处超越及被超越非机动车中心点横向距离；

表示由非机动车m指向非机动车n的超越侧w距离处的单位向量。

进一步优选的，所述

和

与视角有关，因此引入方向依赖权重ω_mn，表达式如下：

式中：λ_b为常数，

表示非机动车m与非机动车n相对位置向量与非机动车m的前进方向之间的夹角；

改进后的非机动车碰撞风险评估模型

的表达式如下：

优选的，步骤(4)中，所述不同类个体之间交互的碰撞风险评估模型主要包括机动车与非机动车之间交互的碰撞风险评估模型。

进一步优选的，所述机动车与非机动车之间交互的综合碰撞风险评估模型中，若机动车道和非机动车道之间不存在物理隔离，则通过修改单一个体模型来建立机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型；

所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型修改过程如下：

对于机动车来说，若视域范围内存在侧向的非机动车，机动车则将受到侧向的作用力：

式中：

和

为常数系数，r表示机动车和非机动车之间的距离，若车道前方存在非机动车，

表示非机动车指向机动车的方向向量；

则机动车受到减速的作用力：

s_a＝s₁+v_aΔt

其中，s_a为机动车反应后的与非机动车之间的车距，s₁为机动车和非机动车之间的最小安全距离，v_a为机动车的车速，Δt为反应时间，d为机动车和非机动车之间的距离，

为当前个体速度方向的单位向量；

对非机动车来说，若视域范围内存在侧向的机动车，非机动车则将受到侧向的作用力：

其中，

和

为常数系数，

为机动车的车速大小，

为机动车指向非机动车的方向向量，若非机动车的前方存在机动车，则非机动车受到减速的作用力：

s_n＝s₁+v_nΔt

其中，s_n为非机动车反应后的与机动车之间的车距，b′_c表示非机动车的减速度，v_n为非机动车的车速；

当非机动车进入机动车车道时，非机动车需返回非机动车车道：则非机动车受到的驱使力表示为：

式中：

和

为常数系数，r₃表示非机动车和后方机动车之间的侧向距离，

表示从非机动车中心指向非机动车车道上与非机动车最近位置的单位向量；

所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型中，机动车a在时刻t受到的社会力为：

非机动车n在时刻t受到的社会力为：

有益效果

与已有的行车风险评估模型不同，本发明提供的一种基于混合交通的行车风险评估方法可以高效、可靠地评估不同个体在交通场景中的动态行为及碰撞风险，其主要优点具体表现在：

(1)通过社会力模型统一了复杂的交通场景中机动车、非机动车等不同交通方式的模型表示，将交通流问题转变成力的问题；

(2)碰撞风险评估模型涵盖了加速/减速、车道保持、变道等标准行为。

附图说明

图1为本发明的结构框图；

图2为本发明提供的模型框架图；

图3为本发明提供的机动车受道路边界作用力的示意图；

图4为本发明提供的非机动车受力参考示意图。

具体实施例

下面结合附图及具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。下列实施例中未注明具体条件的实验方法，通常按照常规条件，或按照制造厂商所建议的条件。

如图1所示，本实施例的基于混合交通的行车风险评估方法，包括步骤如下：

(1)输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的混合交通场景，如图2所示；所述道路交通环境包括高速公路、城市干道等结构化较好的道路，这类道路具有道路标志线清晰、道路背景环境单一、道路几何特征明显等特点；

(2)将所述混合交通场景中的任意个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，综合成统一表达式，所述个体为机动车或非机动车；

(3)根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；

(4)计算不同类个体之间交互的碰撞风险；

(5)基于所述的机动车行车风险评估模型、非机动车行测风险评估模型和其他干扰项之间交互的碰撞风险评估模型，进行所述混合交通场景风险评估。

步骤(2)中，所述统一表达式为：

式中：

表示个体i的自驱力，

表示个体i当前的速度，M_i表示个体i的等效质量，

表示个体i在t时刻的期望速率，

表示个体i在t时刻的期望速率的速度方向，τ_i表示个体i的松弛时间，

表示个体i受到来自其他个体j的排斥力。其中，个体间的排斥力包括心理排斥力

和物理排斥力

同理个体与道路交通环境间的排斥力

也包括心理排斥力

和物理排斥力

ξ为合力的随机波动项，来源于个体偶然或故意偏离正常运动规则的行为，是随机和非系统的，代表不确定的个体行为；

所述当前个体受到邻近的同类个体的排斥力

根据不同类别的不同的行为特点分为机动车之间的排斥力以及非机动车之间的排斥力两种不同的形式。

步骤(3)中，所述机动车行车风险评估模型包括机动车自驱力、特定范围内其他机动车的排斥力以及和述的机动车自驱力

受特定范围内环境允许速度、视野、车况等多个因素影响，为此修正期望速度

为修正后期望速度

所述修正后期望速度

的表达式如下：

其中

为修正后期望速度，

为期望速度，H_safety为安全系数，L_safety安全反映距离，d_ab为机动车a和机动车b之间的距离，r_a为机动车a的半径。

如图3所示，所述来自道路边界或标志线的排斥力具体为在行驶道路上，机动车c会受到左右道路边界的排斥力F_r和F_l(当机动车在道路中心线上，排斥力F_r和F_l会相互抵消)；当机动车越靠近某一边界，其受到该边界的排斥力越大。

所述的特定范围内其他机动车的排斥力包括相邻车道内机动车b₁对机动车a的作用力

和当前车道机动车b₂对机动车a的作用力

所述相邻车道内机动车b₁的作用力

的表达式如下：

其中，U_c是该排斥力的大小比例系数，r_ab是机动车a和机动车b₁的半径和，

是机动车a和机动车b₁之间的距离，R_c是该排斥力对距离的敏感系数，

是从机动车a中心指向机动车b₁中心的单位向量；

所述当前车道上的机动车b₂的作用力与机动车c、机动车b₂之间的车距以及速度差异有关，借助IDM中的制动减速语义去近似机动车c受到机动车b₂排斥力

表达式如下：

其中，a_max表示机动车a的最大加速度，b_c表示机动车b₂的减速度，v_a表示机动车a的当前车速，

表示机动车a和b₂的速度差，s^*表示机动车反应后的车距，s₀表示机动车之间的最小安全距离，

表示机动车a和b₂之间的距离，

表示机动车a运动方向的单位向量。

若考虑变道，则增加一个变道时所受的力

所述变道时所受的力

表达式如下：

其中，U^l _c是该排斥力的大小比例系数，R^l _c是该排斥力对距离的敏感系数，d_al表示机动车a与目标车道之间的距离，

表示机动车a指向目标车道的单位向量。

所述的特定范围内道路交通环境的排斥力

的大小与道路条件有关，道路条件越差，发生碰撞的可能性越大；所述的道路条件包括路面附着系数、道路曲率、道路坡度、道路能见度等；定义当前个体所在特定位置处道路条件影响因子为R_i；

所述的当前个体所在特定位置处道路条件影响因子R_i的表达式如下：

其中，δ_i为道路能见度，μ_i为路面附着系数，ρ_i为道路曲率，τ_i为道路坡度，γ₁，γ₂，γ₃，γ₄均为待定常数，且γ₁，γ₂＜0，γ₃，γ₄＞0，μ^*为标准路面附着系数，δ^*为标准道路能见度，ρ^*为标准道路曲率，τ^*为标准道路坡度。

所述的特定范围内改进后的道路交通环境的排斥力

的表达式如下：

所述的道路交通环境的排斥力

可表示为：

其中，U′_c是该排斥力的大小比例系数，d_as是机动车a与车道边界之间的距离，R′_c是该排斥力对距离的敏感系数，

是从车道边界上与机动车最近位置指向机动车a中心的单位向量；

如图4所示，步骤(3)中，所述的非机动车碰撞风险评估模型

主要由避免与其他非机动车碰撞而产生的直接相互排斥力

和非机动车为实现避让、超越的效果而产生的作用力

表达式如下：

所述非机动车所受为避免与其他非机动车碰撞而产生的直接相互排斥力是为了满足安全空间需求而产生的，安全空间需求即感知域，是非机动车为避免与其他个体碰撞的意识反应，可表示为：

其中，U_b为非机动车排斥力的作用强度；B_m表示非机动车排斥力的作用距离；

表示非机动车m指向非机动车n的单位向量；B表示非机动车m与非机动车n之间的距离，且有：

其中，d_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心点连线的距离；x_n、y_n分别表示障碍物的短轴长度、长轴长度；θ_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心线的夹角。

所述的非机动车遇到阻碍时更倾向于改变方向超越障碍物，为了体现这种特性，引入实现避让、超越效果的力，设置力的大小与相互排斥力成比例，方向与排斥力方向垂直，表达式如下：

其中，β_m表示非机动车的期望速度系数，超越时非机动车的最高速度大于期望速度，因此β_m大于1；

表示超越向量，表达式如下：

其中，w为目标点处超越及被超越车辆中心点横向距离；

为由非机动车m指向非机动车n超越条件较好一侧(净空较大同时密度较小的那一侧)w距离处的单位向量，左侧大则指向左侧，反之右侧。

所述的避免与其他非机动车碰撞而产生的直接相互排斥力

和非机动车为实现避让、超越的效果而产生的作用力

与视角有关，位于非机动车侧后方的个体该车的影响远小于前方个体的影响，引入方向依赖权重ω_mn，表达式如下：

其中，λ_b是常数，

表示非机动车m与非机动车n相对位置向量与非机动车m的前进方向之间的夹角。

所述改进后的非机动车碰撞风险评估模型

的表达式如下：

本发明的风险评估模型主要应用于针对无人驾驶汽车的数据测试，场景主要适用于高速公路、城市干道等结构化较好的道路，具有道路标志线清晰、道路背景环境单一、道路几何特征明显等特点，因此主要考虑机动车与非机动车之间的交互。

步骤(4)中，所述不同的类个体之间交互的碰撞风险评估模型主要包括机动车与非机动车之间交互的行车风险评估模型。

所述机动车与非机动车之间交互的综合碰撞风险评估模型中，若机动车道和非机动车道之间不存在物理隔离，则通过修改单一个体模型来建立机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型；

所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型修改过程如下：

对于机动车来说，若视域范围内存在侧向的非机动车，机动车则将受到侧向的作用力：

式中：

和

为常数系数，r表示机动车和非机动车之间的距离，若车道前方存在非机动车，

表示非机动车指向机动车的方向向量；

则机动车受到减速的作用力：

s_a＝s₁+v_aΔt

其中，s_a为机动车反应后的与非机动车之间的车距，s₁为机动车和非机动车之间的最小安全距离，v_a为机动车的车速，Δt为反应时间，d为机动车和非机动车之间的距离，

为当前个体速度方向的单位向量；

对非机动车来说，若视域范围内存在侧向的机动车，非机动车则将受到侧向的作用力：

其中，

和

为常数系数，

为机动车的车速大小，

为机动车指向非机动车的方向向量，若非机动车的前方存在机动车，则非机动车受到减速的作用力：

s_n＝s₁+v_nΔt

其中，s_n为非机动车反应后的与机动车之间的车距，b′_c表示非机动车的减速度，v_n为非机动车的车速；

由于不存在物理隔离，非机动车所受到的与机动车道相邻的边界的作用力要远小于另一侧的边界作用力，在实际生活中，当进入机动车道的非机动车对机动车的运动造成严重干扰时，机动车会通过鸣笛操作来提醒前方的非机动车，因此在建模中加入驱使非机动车返回非机动车道的力来模拟这一现象：

其中，

和

为常数系数，r₃表示非机动车和后方机动车之间的侧向距离，

表示从非机动车中心指向非机动车车道上与非机动车最近位置的单位向量。

所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型中，机动车a在时刻t受到的社会力为：

非机动车n在时刻t受到的社会力为：

此外应理解，在阅读了本发明的上述描述内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (10)

1.一种基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，包括步骤：

(1)输入包含机动车、非机动车以及道路交通环境三类模型的混合交通场景；

(2)将上述混合交通场景中的任意个体的单独行为结果表征为不同作用力的组合，所述个体包括机动车和非机动车，综合成的统一表达式为：

式中：

表示个体i的自驱力，

表示个体i当前的速度，M_i表示个体i的等效质量，

表示个体i在t时刻的期望速率，

表示个体i在t时刻的期望速率的速度方向,τ_i表示个体i的松弛时间，

表示个体i受到来自其他个体j的排斥力；

表示个体与道路交通环境间的排斥力，ξ表示合力的随机波动项；

(3)根据所述统一表达式将机动车和非机动车分别抽象成机动车行车风险评估模型和非机动车行车风险评估模型；

(4)计算不同类个体之间交互的碰撞风险；

(5)基于所述机动车行车风险评估模型、非机动车行车风险评估模型和其他干扰项之间交互的碰撞风险评估模型，对所述混合交通场景进行行车风险评估。

2.根据权利要求1所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述机动车行车风险评估模型包括机动车自驱力、预定范围内其他机动车的排斥力和预定范围内道路交通环境的排斥力；由于机动车自驱力

在行驶过程中受干扰因素的影响，为此将机动车a期望速度

修正为

式中：

为修正后的期望速度，H_safety为安全系数，L_safety为安全反映距离，d_ab为机动车a与机动车b之间的距离，r_a为机动车a的半径。

3.根据权利要求2所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述干扰因素包括道路环境的限速、视野和车况，为此引入实际速度

与修正后的期望速度

的关系表达式：

式中：所述实际速度受限于个体的最大速度

其中最大速度为当前道路环境的限速值，当限速值大于或等于

时，个体前进速度为

当限速值小于

时，个体的前进速度为

所述的机动车的自驱力

修正为：

式中：T_c为机动车的反应时间。

4.根据权利要求2所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述预定范围内其他机动车的排斥力包括相邻车道内机动车b₁对机动车a的作用力

和当前车道机动车b₂对机动车a的作用力

所述相邻车道内机动车b₁的作用力

的表达式如下：

式中：U_c表示相邻车道内其他机动车排斥力的大小比例系数，

表示机动车a和b₁的半径和，

表示机动车a和b₁之间的距离，R_c表示其他机动车排斥力对距离的敏感系数，

表示从机动车a中心指向机动车b₁中心的单位向量；

所述当前车道机动车b₂的作用力

的表达式如下：

式中：a_max表示机动车a的最大加速度，b_c表示机动车b₂的减速度，v_a表示机动车a的当前车速，

表示机动车a和b₂的速度差，s^*表示机动车反应后的车距，s₀表示机动车之间的最小安全距离，

表示机动车a和b₂之间的距离，

表示机动车a运动方向的单位向量；

若机动车变道，则增加一个变道时所受的力

式中：U^l _c表示变道时其他机动车排斥力的大小比例系数，R^l _c表示变道时其他机动车排斥力对距离的敏感系数，d_al表示机动车a与目标车道之间的距离，

表示机动车a指向目标车道的单位向量。

5.根据权利要求2所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述预定范围内道路交通环境的排斥力

的大小与道路条件有关，道路条件越差，发生碰撞的可能性越大；所述道路条件包括路面附着系数μ_i、道路曲率ρ_i、道路坡度τ_i和道路能见度δ_i，定义个体i所在预定位置处的道路条件影响因子为R_i，所述R_i的表达式如下：

式中：γ₁、γ₂、γ₃、γ₄均为待定常数，且γ₁、γ₂小于0，γ₃、γ₄大于0，μ^*为标准路面附着系数，δ^*为标准道路能见度，ρ^*为标准道路曲率，τ^*为标准道路坡度；

所述改进后的道路交通环境的排斥力

的表达式如下：

式中：U′_c表示道路交通环境排斥力的大小比例系数，d_as表示机动车a与车道边界之间的距离，R′_c表示道路交通环境排斥力对距离的敏感系数，

为从车道边界上与机动车最近位置指向机动车a中心的单位向量。

6.根据权利要求1所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述步骤(3)中，非机动车行车风险评估模型

包括当前车避免与其他非机动车碰撞而产生的直接相互排斥力

和非机动车为实现避让、超越的效果而产生的作用力

表达式如下：

式中：U_b表示非机动车排斥力的作用强度；B_m表示非机动车排斥力的作用距离；

表示非机动车m指向非机动车n的单位向量；B表示非机动车m与非机动车n之间的距离，且有：

式中：d_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心点连线的距离；x_n、y_n分别表示障碍物的短轴长度、长轴长度；θ_mn表示非机动车m与非机动车n之间中心线的夹角。

7.根据权利要求6所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述非机动车遇到阻碍时，通过改变方向超越障碍物，因此引入实现避让、超越效果的力，设置该力的大小与相互排斥力成比例，方向与相互排斥力方向垂直，表达式如下：

式中：β_m表示非机动车的期望速度系数，超越时非机动车的最高速度大于期望速度，因此β_m大于1；

表示超越向量，表达式如下：

式中：w表示目标点处超越及被超越非机动车中心点横向距离；

表示由非机动车m指向非机动车n的超越侧w距离处的单位向量。

8.根据权利要求6所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述

和

与视角有关，因此引入方向依赖权重ω_mn，表达式如下：

式中：λ_b为常数，

表示非机动车m与非机动车n相对位置向量与非机动车m的前进方向之间的夹角；

改进后的非机动车碰撞风险评估模型

的表达式如下：

9.根据权利要求1所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，步骤(4)中，所述不同类个体之间交互的碰撞风险评估模型主要包括机动车与非机动车之间交互的碰撞风险评估模型。

10.根据权利要求9所述的基于混合交通的行车风险评估方法，其特征在于，所述机动车与非机动车之间交互的综合碰撞风险评估模型中，若机动车道和非机动车道之间不存在物理隔离，则通过修改单一个体模型来建立机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型；所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型修改过程如下：

对于机动车来说，若视域范围内存在侧向的非机动车，机动车则将受到侧向的作用力：

式中：

和

为常数系数，r表示机动车和非机动车之间的距离，若车道前方存在非机动车，

表示非机动车指向机动车的方向向量；

则机动车受到减速的作用力：

s_a＝s₁+v_aΔt

其中,s_a为机动车反应后的与非机动车之间的车距，s₁为机动车和非机动车之间的最小安全距离，v_a为机动车的车速，Δt为反应时间，d为机动车和非机动车之间的距离,

为当前个体速度方向的单位向量；

对非机动车来说，若视域范围内存在侧向的机动车，非机动车则将受到侧向的作用力：

其中，

和

为常数系数，

为机动车的车速大小，

为机动车指向非机动车的方向向量，若非机动车的前方存在机动车，则非机动车受到减速的作用力：

s_n＝s₁+v_nΔt

其中,s_n为非机动车反应后的与机动车之间的车距，b′_c表示非机动车的减速度，v_n为非机动车的车速；

当非机动车进入机动车车道时，非机动车需返回非机动车车道：则非机动车受到的驱使力表示为：

式中：

和

为常数系数，r₃表示非机动车和后方机动车之间的侧向距离，

表示从非机动车中心指向非机动车车道上与非机动车最近位置的单位向量；

所述机动车-非机动车混合交通行车风险评估模型中，机动车a在时刻t受到的社会力为：

非机动车n在时刻t受到的社会力为：

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