8、个性化风险计算：贝叶斯方法在交通风险评估中的应用

个性化风险计算：贝叶斯方法在交通风险评估中的应用

在交通场景中，准确评估个体的反应风险对于保障交通安全至关重要。本文将介绍一种基于贝叶斯方法的个性化风险计算模型，通过模拟谨慎枪手的场景，回答了关于个体反应速度和风险评估的三个关键问题，并将其应用于部分自动驾驶辅助系统（PADAS）的纵向控制决策中。

1. 风险概率计算

在计算风险概率时，首先会对粒子进行过滤，以获取满足特定条件（$\tau_{\Sigma} > \tau_{\Sigma_c} | SRTs$）的粒子。然后，通过过滤数组的长度与未过滤的边缘后验数组长度的比值来估计后验概率 $\alpha_{c_{posterior}}(\tau_{\Sigma_c})$。

2. 心理测量个人风险超额计算

通过比较后验个人风险概率 $\alpha_{c_{posterior}}$ 与先验风险概率 $\alpha_{c_{prior}}$，计算心理测量个人风险超额：
- $\mathrm{P}(\tau_{\Sigma} > \tau_{\Sigma_c} | SRTs) - \mathrm{P}(\tau_{\Sigma} > \tau_{\Sigma_c}) = \alpha_{c_{posterior}}(\tau_{\Sigma_c}) - \alpha_{c_{prior}}(\tau_{\Sigma_c})$
- $\alpha_{c_{diff}}(\tau_{\Sigma_c}) = \alpha_{c_{posterior}}(\tau_{\Sigma_c}) - \alpha_{c_{prior}}(\tau_{\Sigma_c})$