随着信息及网络的发展,驾驶辅助已成为现代汽车智能化发展的重要方向。在推进汽车驾驶辅助系统发展的过程中,不仅需要应用人工智能、雷达、定位等技术来提高汽车的安全性能,路侧设备的信息化、智能化以及道路的适驾性能的提高也是汽车安全上路的前提条件。道路的适驾性一方面表现在道路线形设计的合理性,另一方面表现在全时空动态交通信息采集与融合的基础上的车路协同。因此,对车辆行驶中的交通环境风险进行深入的分析研究,并对环境风险信息进行实时采集与提取,用于对交通环境风险等级的评价,进而把环境风险信息传送给道路中行驶的车辆,通过对驾驶员的风险预警,提醒行驶车辆调节车速,由此达到降低车辆行驶风险及交通事故率的意义重大。环境风险是产生交通事故的重要因素,论文针对公路中交通环境风险,主要研究了以下三个方面的内容:首先,研究了交通环境中影响行车安全的环境风险,并综合风险暴露程度、事故产生风险、事故严重程度三个方面建立风险评估模型。将风险模型应用于交通事故率发生频率较高的昆明-石林高速(G78)(以下称为:昆石高速),计算昆石高速路段(昆明至石林路段)的交通环境风险等级。并将昆石高速的交通环境风险与昆石高速五年的交通事故数据进行对比分析。采用斯皮尔曼相关系数对风险数据和事故数据进行相关性分析,验证交通环境风险模型的合理性。其次,在交通环境风险模型的基础上加入与实时车速和运行车速相关的动态风险因子,建立交通环境风险指数评价模型。对交通环境风险指数进行阈值划分,考虑道路安全评价规范、道路设计规范等,将交通环境风险指数划分为高度风险、中度风险、轻度风险、低度风险四个风险阈。根据交通环境风险指数风险阈,计算每个风险阈对应的车速范围。对基于交通环境风险指数的风险车速进行研究分析。选用与交通事故率相关的速度梯度公式对风险车速进行分析,得到实时预警车速。采用与交通事故率相关的速度梯度模型,对实时预警车速的合理性及可行性进行验证。最后,研究道路风险信息的获取方法,对Open Drive高精度地图、CDD照相机图像识别技术、GPS导航地图、红外线传感器等信息获取方法进行研究。确定交通环境风险的信息获取方法,确定信息格式及转化模型,建立基于5G蜂窝网络数据车辆外网数据传输、CAN总线车辆内部信息传输的车载预警系统,实现在途车辆车速预警。本文通过研究分析交通环境中的风险信息,建立交通环境风险指数,用于评估在途车辆的风险等级。进而实现对道路中行驶车辆的车速预警。研究结果证明,运用本文交通环境风险模型所获取的实时预警车速,能够降低道路中行驶车辆的交通事故率,并为交通环境安全的改善与调整提供了理论依据。