近日，我校金会庆教授领衔的道路交通安全科研创新团队联合合肥工业大学科研团队，在行车驾驶风险防控领域取得突破性成果。研究论文《A consequence-aware driving risk field framework with data-driven calibration for high-risk scenario identification》发表于国际顶级安全期刊《Accident Analysis and Prevention》（JCR分区：Q1，DOI: 10.1016/j.aap.2026.108704），安徽三联学院与国家车辆驾驶安全工程技术研究中心为主要完成单位。

针对复杂交通场景下的风险识别与防控这一行业难题，研究团队提出整合碰撞后果约束的驾驶风险场建模框架，结合场景级风险因素与车辆特定风险特征，可对给定驾驶状态输出瞬时风险评分，支持高严重性碰撞情景的识别与排序。

为提升模型可解释性与内部一致性，研究人员采用真实碰撞数据与微观交通流仿真数据校准参数，用差分进化算法优化风险场关键参数。实验结果表明，所构建的动力学场能够同时捕捉距离衰减效应与速度放大效应；复合驾驶风险度量在对数尺度上呈现出稳定的单峰分布。经过数据驱动的校准后，驾驶风险场模型有效改善了与回归误差相关的各项指标，并在识别及排序高严重程度碰撞样本方面，优于XGBoost基线模型；不同天气与道路类型下风险场分布的差异表明，该模型可在内部响应层面反映不同场景因素对风险评分的影响。本研究为碰撞后果校准下的高风险场景评分及交通安全分析提供了新的视角，为经碰撞后果校准的高风险场景评分提供了统一且可解释的建模范式。

我校金会庆教授团队深耕道路交通安全人因工程研究。近年来，依托国家车辆驾驶安全工程技术研究中心、清华大学（车辆国重）-三联智能网联汽车安全联合研究中心等平台持续攻关，与清华大学、合肥工业大学等高校协同合作，围绕智能网联汽车驾驶安全、人因工程交通安全产出了多项高质量成果。未来，团队将进一步拓展研究场景，推动成果在辅助驾驶测试、城市交通管控等领域的落地应用。（撰稿、摄影：高心仪 编辑：赵艺萌）

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0001457526003131?via%3Dihub