基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統及預警方法與流程

本發明屬于城市交通與安全駕駛技術領域，具體涉及一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統及預警方法。

背景技術：

機動車出行作為城市交通的一種主要方式發揮著越來越重要的作用。隨著機動車數量持續增加，交通與安全問題也日益突出。交通安全問題不但威脅人們的生命安全，同時也造成了巨大的經濟損失。因此，亟需對交通安全問題進行研究，以提高道路交通系統的可靠性與效率，從而使交通擁堵得到緩解，并保證駕駛的高效性與安全性。交通安全問題的研究主要包括兩個方面的因素，即宏觀交通狀態和微觀駕駛狀態。

在宏觀交通方面，主要分析宏觀交通變量，如交通流量、平均速度和占有率等與事故率之間的影響。目前研究發現，當以交通流量為核心影響因素時，交通流量與事故率呈線性增加的關系，之后又發現了一種u型函數相關關系。之后，學者們考慮到不同交通流狀態對駕駛行為的影響，分別深入研究了擁堵流和自由流狀態下的安全風險規律。結果表明，自由流下單車和多車事故中交通流量與事故率都呈u型曲線關系；在擁堵流下，事故率會出現突然的增長。另外，以平均速度和占有率為核心影響因素的研究中發現，絕對速度對事故率有顯著影響，并且絕對速度越高事故程度越嚴重。進一步，一些學者利用道路不同位置的平均速度和占有率，構建了事故預測的量化模型，如logistic回歸模型、事故風險預測模型、多元線性模型等。

在微觀駕駛方面，現有技術中的研究主要針對個體車輛的速度、加速度和車間距等與事故率之間的相關關系。微觀駕駛分析側重于駕駛員個體的研究，主要以各種跟馳模型和換道模型為基礎來進行。其中，跟馳模型可以刻畫個體車輛速度、位置和加速度等信息的動態演化過程，基于此，研究人員可以分析這些微觀個體變量的變化對安全駕駛行為的影響；而換道模型主要刻畫車輛的換道行為，通常會考慮相鄰車道、相鄰車輛之間的間距和相對速度等因素對換道的影響。

在駕駛過程中，交通事故往往是和微觀個體行為緊密相連的。微觀駕駛行為的不當不僅會引發交通事故，甚至是連環事故。如：2015年1月，滬蓉高速上，一輛小轎車因為超速與前方一輛大貨車追尾，轎車司機當場死亡；2014年12月粵贛高速發生一宗6車連環追尾相撞的特大交通事故，事故共造成12人死亡、3人不同程度受傷，起因是一輛大貨車車速過快以及剎車失靈導致側翻；2006年8月，在鄭州機場高速上，一輛皮卡車追尾撞上了一輛吉普車，吉普車上的司機及一名乘客遇難，事故起因是車速過快導致皮卡電路短路點燃油箱，類似的事故不勝枚舉。

由此可見，產生此類交通事故多是因為后車駕駛員對當前交通狀態判斷錯誤，采取了不恰當的駕駛行為。現有技術中，由于實際車輛微觀駕駛過程的數據獲取非常困難，盡管基于微觀駕駛過程能夠更深入分析車輛的交通安全風險，然而相關研究多從宏觀交通狀態角度分析交通安全問題，而對微觀駕駛狀態的行為分析較少。

技術實現要素：

本發明實施例的目的是提供一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統及預警方法，以克服現有微觀駕駛狀態下微觀個體對當前交通潛在風險的判斷不足，減少道路的交通安全隱患，提高道路系統的可靠性與運行效率

根據本發明的一個方面，提供了一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統，所述系統包括：當前車，前車，反饋預警器；其中，

所述當前車為微觀駕駛的交通安全風險反饋預警車輛；

所述前車為當前車的前一車輛；

所述反饋預警器安裝于當前車上，采集當前車和前車數據作為輸入信號，結合預設的風險指標，生成預警信號，對當前車駕駛員進行預警。

上述方案中，所述反饋預警器包括：信號采集器，第一變送器，a/d板，積分器，控制器，比例放大器，d/a板，第二變送器；其中，

所述信號采集器用于采集前車與當前車的速度與間距數據；

所述第一變送器用于將所述速度與間距數據轉換成標準的第一模擬信號；

所述a/d板用于將模擬信號變成數字信號，并發送給積分器；

所述積分器用于對所述數字信號實現積分，并將積分過的數字信號發送給控制器；

所述控制器用于對所述數字信號實現預警控制律，并將控制律的數字信號發送給比例放大器；

所述比例放大器用于對所述數字信號進行比例放大，并發送給d/a板；

所述d/a板用于將所述數字信號轉換為第二模擬信號；

所述第二變送器用于將所述第二模擬信號作為安全風險反饋預警信號輸出。

上述方案中，所述積分器的運算公式為：

δvi(t-τ)＝vi(t-τ)-vi-1(t-τ)(3)

其中，δvi(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的速度差，vi(t-τ)為t-τ時刻車輛i的速度，vi-1(t-τ)為t-τ時刻前車i-1的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1的間距。

上述方案中，所述控制器的運算公式為：

ri(t)＝c6hi(t)(5)

其中，ri(t)為t時刻車輛i的安全風險反饋預警信號，c6為反饋預警系數，為一個可調節系數，hi(t)為t時刻車輛i的安全風險指標。

上述方案中，所述車輛i的安全風險指標hi(t)為：

1/ttc；其中，ttc為碰撞時間，且

其中，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度；

相應的，控制器的預警控制律為：當1/ttc≤0時，不預警；當1/ttc大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

1/th，其中，th為車頭時距，且

其中，li-1表示車輛i-1的車長，vi(t)為t時刻車輛i的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當1/th＝0時，不預警；當1/th大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

sm，其中，sm為安全間距，且

其中，g為重力加速度，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當sm＝1時，不預警；當sm大于預設閾值時，發送預警信號。

根據本發明的另一個方面，還提供了一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警方法，所述方法包括：

采集當前車和前車數據作為輸入信號，結合預設的風險指標，生成預警信號，對當前車駕駛員進行預警。

上述方案中，所述生成預警信號，包括如下步驟：

信號采集器采集前車與當前車的速度與間距數據；

第一變送器將所述速度與間距數據轉換成標準的第一模擬信號；

a/d板將模擬信號變成數字信號，并發送給積分器；

積分器對所述數字信號實現積分，并將積分過的數字信號發送給控制器；

控制器對所述數字信號實現預警控制律，并將控制律的數字信號發送給比例放大器；

比例放大器對所述數字信號進行比例放大，并發送給d/a板；

d/a板將所述數字信號轉換為第二模擬信號；

第二變送器將所述第二模擬信號作為安全風險反饋預警信號輸出。

上述方案中，所述積分器的運算公式為：

δvi(t-τ)＝vi(t-τ)-vi-1(t-τ)(3)

其中，δvi(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的速度差，vi(t-τ)為t-τ時刻車輛i的速度，vi-1(t-τ)為t-τ時刻前車i-1的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1的間距。

上述方案中，所述控制器的運算公式為：

ri(t)＝c6hi(t)(5)

其中，ri(t)為t時刻車輛i的安全風險反饋預警信號，c6為反饋預警系數，為一個可調節系數，hi(t)為t時刻車輛i的安全風險指標。

上述方案中，所述車輛i的安全風險指標hi(t)為：

1/ttc；其中，ttc為碰撞時間，且

其中，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度；

相應的，控制器的預警控制律為：當1/ttc≤0時，不預警；當1/ttc大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

1/th，其中，th為車頭時距，且

其中，li-1表示車輛i-1的車長，vi(t)為t時刻車輛i的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當1/th＝0時，不預警；當1/th大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

sm，其中，sm為安全間距，且

其中，g為重力加速度，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當sm＝1時，不預警；當sm大于預設閾值時，發送預警信號。

由以上實施例的技術方案可以看出，本發明實施例一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警方法及預警系統，具有如下有益效果：

1)引入的風險反饋控制律需要的數據容易獲得；

2)可以處理多種情況下的風險問題，適用范圍廣；

3)本項發明技術的控制效果優于現有技術的控制效果，且更易于實現；使得駕駛者能夠根據自身駕駛狀態判斷風險，從而調整行為；

4)本項發明的技術不依賴于車輛微觀交通流模型的具體參數，且其動態性能優于現有技術；

5)原理簡單，易于硬件實現，費用低，應用范圍廣。

附圖說明

圖1是本發明第一實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的車輛反饋預警系統；

圖2為本發明第一實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的反饋預警機制原理示意圖；

圖3為本發明第一實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的反饋預警過程實現示意圖；

圖4是本發明第一實施例以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；

圖5是本發明第一實施例以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；

圖6是本發明第一實施例以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖；

圖7是本發明第一實施例以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；

圖8是本發明第一實施例以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；

圖9是本發明第一實施例以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖；

圖10是本發明第一實施例以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；

圖11是本發明第一實施例以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；

圖12是本發明第一實施例以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明了，下面結合具體實施方式并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。應該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發明的范圍。此外，在以下說明中，省略了對公知技術的描述，以避免不必要地混淆本發明的概念。

本發明針對現有技術中多從宏觀交通狀態上進行交通安全風險分析而對駕駛員的交通狀態反饋較少且不是很準確的問題，提出了微觀風險分析及預警系統和預警方法，從微觀個體角度出發減少車輛出行過程中的潛在風險，提高道路系統的運行可靠性，所述預警方法實現簡單、成本低。采用本發明的風險分析及預警系統和方法，可以實時的根據駕駛員自身狀態為駕駛員的微觀駕駛行為提供指導，提高駕駛的安全性和舒適性，減少道路的交通安全隱患，提高道路系統的可靠性與運行效率。

針對微觀駕駛狀態的事故預測的量化模型，有helly模型、速度優化模型、智能駕駛模型等微觀交通流模型。其中，這里的helly模型是一種線性跟馳模型，它反映了當前車加速度與車輛的狀態即：車速、間距、相對車速、加速度等之間的線性關系。該模型能夠很好地描述駕駛員的實際駕駛行為，且為線性模型，因此得到了廣泛的應用。

本發明在原有helly模型的基礎上，引入微觀駕駛狀態的風險指標，包括：1/ttc、1/th、sm，構建改進的helly模型，從而實現基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警。其中，ttc為碰撞時間，th為車頭時距，sm為安全間距。

下面結合具體的實施例對本發明作進一步詳細的說明。

第一實施例

本實施例基于helly模型對微觀駕駛模型進行改進，其改進的helly模型由安全風險反饋預警機制和車輛反饋預警系統組成。

其中，車輛反饋預警系統的模型描述為：

ai(t)＝c1δvi(t-τ)+c2di(t-τ)-c3-c4vi(t-τ)-c5ai(t-τ)(1)

其中，i為車輛序號，ai(t)為t時刻車輛i的加速度，τ為車輛的反應延遲時間，ai(t-τ)為t-τ時刻車輛i的加速度，δvi(t)為t時刻車輛i與其前車i-1的速度差，δvi(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的速度差，di(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的間距，vi(t-τ)為t-τ時刻車輛i的速度，vi(t)為t時刻車輛i的速度，c1,c2,c3,c4,c5分別為模型的第一參數至第五參數。

在此基礎上，對速度進行積分運算，過程為：

δvi(t-τ)＝vi(t-τ)-vi-1(t-τ)(3)

其中，δvi(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的速度差，vi(t-τ)為t-τ時刻車輛i的速度，vi-1(t-τ)為t-τ時刻前車i-1的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1的間距。

對車輛實行安全風險反饋預警，其反饋預警機制由如下公式實現：

ri(t)＝c6hi(t)(5)

其中，ri(t)為t時刻車輛i的安全風險反饋預警信號，c6為反饋預警系數，為一個可調節系數，hi(t)為t時刻車輛i的安全風險指標，(單位：米/秒)。hi(t)可采用如下幾種安全風險指標：

碰撞時間ttc：當后車速度大于前車，前后車速度不變，直至相撞所需要的時間。

其中，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度。ttc在前后車速度非常接近或是前后車速度相等時接近無窮大，就不能有效表示風險水平。因此，通常使用1/ttc來代替ttc。其具體的反饋預警機制為，當vi(t)≤vi-1(t)時，1/ttc小于或等于0，表示無風險；vi(t)＞vi-1(t)時，1/ttc大于0，表示有風險，并且1/ttc越大風險越大。

車頭時距th：前后車先后通過同一個截面的時間差，

其中，li-1表示車輛i-1的車長，vi(t)為t時刻車輛i的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離。其具體的反饋預警機制為，當vi(t)＝0時，th為無窮大；為避免此種情況，通常使用1/th來代替th，其值為0時表示沒有風險，而隨者1/th的增加，風險程度不斷提高。

安全間距sm：車輛在車輛減速過程保證安全的最小距離。

其中，g為重力加速度，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離。其具體的反饋預警機制為，當sm越接近于1時，則風險越小。

該安全風險反饋預警機制的引入，使車輛駕駛者在行駛過程中對潛在安全風險及時做出反應，以避免駕駛安全風險的出現，提高了駕駛的安全性和舒適性。

圖1為本實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的車輛反饋預警系統。如圖1所示，圖中道路上n個車輛構成了一個車輛反饋預警系統，每個跟馳車輛的安全風險預警只與其前車有關；該反饋預警系統又可分解為n個車輛反饋預警子系統，每個預警子系統只包括當前車輛和其前車。

圖2為本實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的反饋預警機制原理示意圖。如圖2所示，車輛i的輸入信號是其前車的速度vi-1(t-τ)，輸出信號是其速度vi(t)，饋送信號是當前車前一時刻的速度vi(t-τ)和間距di(t-τ)。反饋預警通過一個積分環節、控制器和一個比例環節實現了公式(3)，其輸入數據就是前車的速度vi-1(t-τ)、當前車的速度vi(t-τ)和間距di(t-τ)等。根據輸入數據結合風險指標參數，給出當前車行駛的潛在的安全風險預警，從而使得司機可以根據所述潛在的安全風險預警調節自身的駕駛狀態，降低風險水平。

圖3為本實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警系統的反饋預警過程實現示意圖。如圖3所示，反饋預警器的輸入信號通過第一變送器轉換成標準的第一模擬信號，a/d板實現從模擬信號變成數字信號，通過積分器對所述數字信號實現積分，通過控制器和比例放大器對所述數字信號實現除法和比例放大運算，再將數字信號通過一個d/a板轉換為第二模擬信號，通過第二變送器將所述第二模擬信號輸出給所述預警車輛，即為安全風險反饋預警信號。

圖4是本實施例以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；圖5是以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；圖6是以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖。如圖4至圖6所示，圖中實線為實測數據，虛線為本實施例以1/ttc為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據。首先設置初始參數c1,c2,c3,c4,c5，應用關鍵性技術設置安全風險反饋預警機制指標，并利用速度傳感器、間距傳感器或its等提供的速度信號、間距信號等計算反饋的安全風險預警信號，輸出其信號并存儲當前車輛的速度，轉向下一周期。

圖7是以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；圖8是以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；圖9是以1/th為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖。如圖7至圖9所示，實線為實測交通數據，虛線為本交通安全風險反饋控制系統的交通數據。首先設置初始參數c1,c2,c3,c4,c5，設置安全風險反饋控制律，并利用速度傳感器、間距傳感器或its等提供的速度信號、間距信號等計算反饋的安全風險控制信號，輸出其信號并存儲當前車輛的速度，轉向下一周期。

圖10是以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車頭間距對比圖；圖11是以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的車速對比圖；圖12是以sm為交通安全風險指標的反饋預警系統行駛數據與實測數據的風險指標1/ttc對比圖。如圖10至圖12所示，實線為實測交通數據，虛線為本交通安全風險反饋控制系統的交通數據。首先設置初始參數c1,c2,c3,c4,c5，應用關鍵性技術設置安全風險反饋控制律，并利用速度傳感器、間距傳感器或its等提供的速度信號、間距信號等計算反饋的安全風險控制信號，輸出其信號并存儲當前車輛的速度，轉向下一周期。

將本實施例的交通安全風險指標的反饋預警系統應用于加利福尼亞的愛莫利維爾i-80號公路北行方向的實際道路。模擬該道路中車輛在引入安全風險反饋預警律之后的變化，重點研究該安全風險反饋預警技術對道路上交通狀況的影響。從愛莫利維爾i-80號公路視頻圖像中提取了2015年4月13日下午5:15～5:30交通數據，數據包括車輛id、車道號、時間、前后車速度、加速度、車長和車頭間距等，每隔0.1s記錄一次數據。道路的交通處于擁堵狀態，車輛頻繁進行加減速，具有較高的潛在交通安全風險。以車輛的速度、間距和安全風險指標來衡量道路的交通狀況。

實驗模擬的結果顯示：在安全風險反饋預警作用下，車輛車頭間距明顯增大，車速基本保持不變。在模擬過程中，通過統計風險指標系數發現：風險指標系數1/ttc明顯減小，其均值和波動性均大幅度減小。數據顯示加入安全風險反饋預警后，交通安全風險指標系數平均降低了百分之十。

第二實施例

本實施例提供了一種基于微觀駕駛的交通安全風險反饋預警方法，所述方法包括如下步驟：

步驟s1，采集當前車和前車數據作為輸入信號。以道路上n個車輛構成的一個車輛反饋預警系統為例，每個跟馳車輛的安全風險預警只與其前車有關，因此，這里僅采集當前車和前車數據即可。相應的，所述車輛反饋預警系統可分解為n個車輛反饋預警子系統，每個預警子系統只包括當前車輛和其前車。

步驟s2，結合預設的風險指標，生成預警信號。

步驟s3，對當前車駕駛員進行預警。

其中，步驟s2中所述生成預警信號，包括如下步驟：

信號采集器采集前車與當前車的速度與間距數據；

步驟s201，第一變送器將所述速度與間距數據轉換成標準的第一模擬信號；

步驟s202，a/d板將模擬信號變成數字信號，并發送給積分器；

步驟s203，積分器對所述數字信號實現積分，并將積分過的數字信號發送給控制器；

步驟s204，控制器對所述數字信號實現預警控制律，并將控制律的數字信號發送給比例放大器；

步驟s205，比例放大器對所述數字信號進行比例放大，并發送給d/a板；

步驟s206，d/a板將所述數字信號轉換為第二模擬信號；

步驟s207，第二變送器將所述第二模擬信號作為安全風險反饋預警信號輸出。

步驟s203中，所述積分器的運算公式為：

δvi(t-τ)＝vi(t-τ)-vi-1(t-τ)(3)

其中，δvi(t-τ)為t-τ時刻車輛i與其前車i-1的速度差，vi(t-τ)為t-τ時刻車輛i的速度，vi-1(t-τ)為t-τ時刻前車i-1的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1的間距。

步驟s204，所述控制器的運算公式為：

ri(t)＝c6hi(t)(5)

其中，ri(t)為t時刻車輛i的安全風險反饋預警信號，c6為反饋預警系數，為一個可調節系數，hi(t)為t時刻車輛i的安全風險指標。

這里的所述車輛i的安全風險指標hi(t)為：

1/ttc；其中，ttc為碰撞時間，且

其中，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度；

相應的，控制器的預警控制律為：當1/ttc≤0時，不預警；當1/ttc大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

1/th，其中，th為車頭時距，且

其中，li-1表示車輛i-1的車長，vi(t)為t時刻車輛i的速度，di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當1/th＝0時，不預警；當1/th大于預設閾值時，發送預警信號；

或，

sm，其中，sm為安全間距，且

其中，g為重力加速度，vi(t)和vi-1(t)為t時刻車輛i及其前車i-1的速度di(t)為t時刻車輛i與其前車i-1之間的距離；

相應的，控制器的預警控制律為，當sm＝1時，不預警；當sm大于預設閾值時，發送預警信號。

將本實施例的交通安全風險指標的反饋預警方法應用于加利福尼亞的愛莫利維爾i-80號公路北行方向的實際道路。模擬該道路中車輛在引入安全風險反饋預警律之后的變化，重點研究該安全風險反饋預警技術對道路上交通狀況的影響。從愛莫利維爾i-80號公路視頻圖像中提取了2015年4月13日下午5:15～5:30交通數據，數據包括車輛id、車道號、時間、前后車速度、加速度、車長和車頭間距等，每隔0.1s記錄一次數據。道路的交通處于擁堵狀態，車輛頻繁進行加減速，具有較高的潛在交通安全風險。以車輛的速度、間距和安全風險指標來衡量道路的交通狀況。

實驗模擬的結果顯示：在安全風險反饋預警作用下，車輛車頭間距明顯增大，車速基本保持不變。在模擬過程中，通過統計風險指標系數發現：風險指標系數1/ttc明顯減小，其均值和波動性均大幅度減小。數據顯示加入安全風險反饋預警后，交通安全風險指標系數平均降低了百分之十。

由此可見，本實施例的基于微觀駕駛的交通安全風險指標反饋預警方法，引入的風險反饋控制律需要的數據容易獲得，可以處理多種情況下的風險問題，適用范圍廣，控制效果優于現有技術的控制效果，且更易于實現，使得駕駛者能夠根據自身駕駛狀態判斷風險，從而調整行為，同時，本發明的預警方法不依賴于車輛微觀交通流模型的具體參數，且其動態性能優于現有技術，原理簡單，易于硬件實現，費用低，應用范圍廣。

應當理解的是，本發明的上述具體實施方式僅僅用于示例性說明或解釋本發明的原理，而不構成對本發明的限制。因此，在不偏離本發明的精神和范圍的情況下所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。此外，本發明所附權利要求旨在涵蓋落入所附權利要求范圍和邊界、或者這種范圍和邊界的等同形式內的全部變化和修改例。