考虑交通安全的车载导航技术研究进展

摘要

随着社会经济发展，交通安全受到的重视程度越来越高，也要求传统的车载导航技术从时间最短的单一效率目标，转向交通效率与安全的综合优化。但现有研究仍存在数据维度不全、用户需求适配性低、多目标权衡难度大等问题，难以适配未来智能交通体系下的大规模应用场景。采用系统性文献综述方法，选取51篇核心非综述文献，围绕数据来源、交通安全水平度量及预测方法、考虑安全的寻路方法、技术验证这4个关键研究问题展开分析，总结领域研究现状与核心需求，为未来智能交通环境下导航技术的发展提供参考与建议。研究发现：数据来源层面，现有研究多依赖单一数据源，且未充分考虑交通场景中的实时、微观特征。采用的安全水平度量及预测方法则多缺乏对不同类型道路单元的因素差异的考虑，以及对于交通运行特征变化趋势的探究，且受数据统计难度与聚合逻辑复杂性影响，难以实现客观度量。考虑安全的寻路方法方面，多数研究将多目标简化为单目标进行优化，但其权重确定缺乏客观依据且动态适配能力不足；而基于最优前沿的寻路方法虽无需权重调整，却在实际求解中面临预设参数限制、计算效率偏低等问题。技术验证方面，真实路测的可靠性最优，但受成本约束难以大规模开展；基于真实数据的推演与交通仿真可有效降低测试成本，却存在实时动态交互信息缺失、与真实交通状况偏差较大等缺陷；主观感受验证虽能补充用户反馈维度信息，仍需权衡样本量、受试者类型带来的成本与有效性问题。针对后续研究，建议聚焦以下4个方向：(1)建立未来交通信息环境下导航关键数据体系；(2)在安全水平预测中融入实时交通态势推演；(3)结合驾驶人异质化驾驶风格与个性化需求，优化寻路技术；(4)融合大语言模型等新技术，以为导航技术提供智能交互能力支撑。

关键词

交通安全 / 车载导航 / 寻路算法 / 风险指标 / 多目标路径推荐

基金资助

国家自然科学基金项目（61703352）; 四川省自然基金面上项目（24NSFSC2298）; 四川省科技厅应用基础研究项目（2021YJ0042）资助