CN107742193B - 一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，一、线下行车风险预测模型训练：基于事故和临近事故样本，通过对时间窗特征参数聚类划分实时行车风险状态并将其作为马尔可夫链可列状态，建立不同行车风险状态下的行车风险状态转移多项logistic模型；二、线上行车风险模型实时预测：在车联网环境下，实时采集预测模型所需变量参数，通过风险状态聚类中心位置和马尔可夫性质计算初始状态概率分布向量及未来任一时刻马尔可夫链n步转移概率，获得未来车辆风险状态预测结果。本发明通过递推算法实现了马尔可夫链n步时变状态转移概率的估计，可反映行车风险状态转移概率随交通系统特征变化而变化的特征，并能满足预警实时性要求。
Description
技术领域
本发明涉及交通安全评价和智能交通系统主动安全技术领域，特别是一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法。
背景技术
在对本车和周围车辆运行状态感知的基础上，研究预测汽车未来行驶风险状态，有助于实现辅助驾驶系统准确、及时的碰撞预警或干预机制。目前行车风险预警主要通过实时计算选定的预警变量并与预设的不同等级的风险阈值进行比较判断，其中应用较广的预警变量主要包括碰撞时间、车间时间和距离等。而实际上，从行车风险形成开始到发生危险冲突的整个过程很难用单一的预警参数进行描述，需要采用更复杂的模型和算法进行研究。然而，目前国内外预警模型算法通常仅考虑车辆的运行特征(如车间距、速度和加速度特征等)，而忽略了动态驾驶员行为、道路和环境变化对行车风险状态的影响，不能全面反映行车状态之间的内在演变规律，不利于行车风险模型的准确性和预测精度。因此，迫切需要研究能充分反映驾驶员行为、道路和环境变化特征的行车风险预测方法。
为实现实时行车风险预测，需要通过传感器实时采集车辆的行驶状态参数。仪器采集数据的时间间隔将连续时间变量划分成了一个离散连续时间序列t＝{1，2，...，n，...}，车辆行驶状态的变化过程相应地可以表达为一个离散序列x(t)＝{x(1)，x(2)，...，x(n)，...}。离散序列x(t)的变化过程具有很强的随机性，且系统内部状态的转移概率只与当前状态x(n)有关，而与之前的状态x(1)，x(2)，...，x(n-1)均无关，因此车辆行驶状态的演变过程具有马尔可夫性，可以通过马尔可夫链模型实时辨识和预测汽车未来运行风险状态。同时，随着车联网技术的快速发展，交通运行过程中参与各方之间行驶信息的实时交互技术日趋成熟，交通系统中动态驾驶员行为、道路和环境变化特征均可被及时获取，为实现满足上述条件的行车风险预测奠定了技术基础。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，包括如下步骤：
步骤1：线下行车风险预测模型训练：在事故和临近事故样本的基础上，选取基于车辆运行特征的时间窗特征参数，通过对特征参数聚类划分实时行车风险状态并将其作为马尔可夫链可列状态；基于不同行车风险状态下的时间窗特征参数和驾驶员、道路、环境变量参数，建立不同行车风险状态下的行车风险状态转移多项logistic模型；
步骤2：线上行车风险模型实时预测：在车联网环境下，信息采集设备实时采集步骤1所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，根据当前时刻时间窗特征参数距步骤1得到的风险状态聚类中心位置的欧氏距离计算初始状态概率分布向量，并通过马尔可夫性质计算未来时间窗的特征参数、带入多项logistic模型，获得未来任一时刻马尔可夫链n步转移概率，最后基于马尔可夫性质计算得到未来车辆风险状态预测结果。
进一步，所述车辆运行特征包括本车速度，本车加速度，本车与前车之间距离和本车与前车之间的距离变化率。
进一步，所述驾驶员、道路、环境变量参数包括驾驶员注意力区域，驾驶员非驾驶任务数目，驾驶员非驾驶任务等级及驾驶员方向盘使用情况，车道数，交通流密度，道路线形及道路纵坡，照明情况，天气状况及路面状况。
进一步，所述步骤1中线下行车风险预测模型训练实现方法如下：
步骤1.1：获取事故数据样本及邻近事故数据样本，其中每个样本为事故发生前车辆运动特征、驾驶员行为特征、道路特征和环境特征变量随时间变化的观测值；
步骤1.2：通过对样本中刹车开始时刻车辆运动特征参数向量{-iTTC，THW}进行聚类得到瞬时行车风险等级划分，其中iTTC为车辆碰撞时间的倒数，THW为车间时间；根据聚类结果分布特征，以每一类中{-iTTC，THW}的取值边界为阈值定义基于瞬时运动参数的行驶风险等级；
步骤1.3：将瞬时的行驶风险等级信息按时间序列顺序合并划分为短时间的风险等级时间窗，选取时间窗内所有瞬时风险等级的均值、方差和趋势值{μ，σ，CON}作为每个时间窗的特征参数向量，对所有样本划分得到的时间窗特征向量集合进行聚类，得到三个风险聚类类别的聚类中心并将三个聚类类别S1，S2，S3作为马尔可夫链可列状态，趋势值CON定义为：CON＝∑i，j(j-i)|j-i|dij，其中dij为风险度共生矩阵的第i行第j列元素，此处i,j代表瞬时行车风险等级，即：其中#表示统计次数，；
步骤1.4：按时刻t时间窗所处的风险状态(初始风险状态)类别将样本划分成K＝3组，以时刻t时间窗内观测得到的时间窗特征参数{μt，σt，CONt}及驾驶模式变量{z1t，z2t，...，zmt}为自变量，z1t，z2t，...，zmt代表驾驶员、道路和环境信息变量，以下一个时间窗t+1的行车风险类别qt+1为预测变量，分别对3组样本进行MNL回归训练，最终得到K＝3个不同初始风险状态下的状态转移MNL模型：其中αij(Zt)＝P(qt+1＝Sj|qt＝Si)表示风险状态由时间窗t的Si状态转移至下一个相邻时间窗t+1的Sj状态的概率，即状态Si到状态Sj的马尔可夫链一步转移概率，其大小与时刻t时间窗内的自变量Zt有关，i＝1，2，3表示属于风险类别i的自变量样本，和表示在风险类别i条件下MNL回归中第j和第k风险类别项的回归系数；至此得到马尔可夫链一步转移概率矩阵
进一步，所述步骤2中线上行车风险模型实时预测实现方法如下：
步骤2.1：在车联网环境下，通过信息采集设备实时采集步骤1所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，按照步骤1所述方法计算获得当前时刻t时间窗内的观测时间窗特征向量x0＝(μ0，σ0，CON0)，并记录当前时刻驾驶模式变量向量DM0＝[z10，z20，...，zm0]，当前时刻记为系统初始时刻，即t＝0，；
步骤2.2：风险状态的初始分布概率π0可根据初始观测时间窗特征向量x0＝(μ0，σ0，CON0)与步骤1中获取的各风险状态聚类中心的欧氏距离进行估算：其中表示初始状态下系统属于风险状态Si的概率，ρ(x0，ci)为观测统计向量x0与第i个风险状态中心ci的欧氏距离：
步骤2.3：由马尔可夫性质，从当前时间窗t＝0开始，车辆未来行驶过程中任一时间窗t＝T的风险状态(状态转移步数Δ＝T)可由初始分布概率π0和T个基于MNL的一步转移概率矩阵的乘积决定：πT＝πT-1A(ZT-1)＝πT-2A(ZT-2)A(ZT-1)＝…＝π0A(Z0)A(Z1)…A(ZT-1)，其中当前可观测的自变量向量Z0＝[μ0，σ0，CON0，DM0]′＝[x0，DM0]′已知，其余Zn，n＝1，2，...，T-1需要通过递推算法进行估算；
步骤2.4：根据t＝T时刻的预测状态概率分布πT，得到t＝T时刻的风险状态为Spred，并可根据预测风险状态Spred制定相应的车辆预警策略。
进一步，所述步骤2.3中Z1的估计方法为：
步骤2.3.1：将可由观测得到的Z0带入步骤1.4计算，得到第一个状态转移概率矩阵A(Z0)＝{aij(Z0)}，i，j＝1，2，3
步骤2.3.2：根据马尔可夫性质得到t＝1时刻的状态分布概率为
步骤2.3.3：假设t＝1时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心的欧氏距离可得到t＝1时刻状态分布概率表达式其中
步骤2.3.4：令(共3个等式和3个未知数故有唯一解)，求解得到t＝1时刻时间窗的统计特征向量假设未来时间窗内驾驶模式未发生变化，获得t＝1时刻时间窗的自变量向量
进一步，所述步骤2.3中Zn，n＝2，...，T-1的递推估计方法为：
步骤2.3.5：将先前计算得到的带入步骤1.4计算，得到第n个状态转移概率矩阵
步骤2.3.6：根据马尔可夫性质得到t＝n时刻的状态分布概率为
步骤2.3.7：假设t＝n时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心{ci}，i＝1，2，3的欧氏距离可得到t＝n时刻状态分布概率表达式
步骤2.3.8：令求解得到t＝n时刻时间窗的统计特征向量获得t＝n时刻时间窗的自变量向量
步骤2.3.9：若n＜T，返回步骤2.3.5继续计算；若n＝T，返回为未来t＝T时刻的预测状态概率分布。
进一步，所述信息采集设备包括摄像头、GPS传感器、陀螺仪和雷达传感器。
本发明的有益效果在于：
1.本发明克服了传统马尔可夫链模型应用中基于转移频率的状态转移概率估算方法的缺陷，通过递推算法实现了马尔可夫链n步时变状态转移概率的估计，可反映行车风险状态转移概率随车辆运动状态变化而变化的特征；
2.本发明通过计算马尔可夫链n步时变转移概率，可对未来n×δ(δ为状态转移步长，即一步状态转移概率所刻画的两个相邻状态间的实际时间间隔)时长内的行车风险状态进行实时预测，可以满足防碰撞预警实时性要求；
3.本发明建立的马尔可夫链模型状态转移概率递推算法中，通过引入驾驶员行为、道路和环境特征变量，充分考虑了实时的驾驶员行为、道路和环境特征对行车风险状态的影响，提高了行车风险状态预测模型的准确性和预测精度；
4.本发明实现实时行车风险预测所需变量参数均可在车联网条件下通过信息采集和传输设备获取，计算步骤简单，可实施性强。
附图说明
图1为本发明的基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测流程框图；
图2为本发明的实现行车风险状态预测所需时间窗的概念示意图；
图3为本发明的实现行车风险状态预测所需时间窗风险等级趋势值CON的计算示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
如图1所示，一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，包括步骤：
步骤一：线下行车风险预测模型训练：在自然驾驶数据库事故和临近事故样本的基础上，选取基于车辆行驶特征的时间窗特征参数，通过对特征参数聚类划分实时行车风险状态并将其作为马尔可夫链可列状态；基于不同行车风险状态下的时间窗特征参数和驾驶员、道路、环境变量参数，建立不同行车风险状态下的行车风险状态转移多项logistic模型；
线下行车风险预测模型训练实现方法如下：
(1)获取自然驾驶数据库中的事故数据样本及临近事故数据样本共N组{X1，X2，...，XN}，其中每个样本Xi(i＝1，2，...，N)为时长为Ti时间序列，分别记录了每个样本中车辆运行特征、驾驶员、道路和环境特征变量随时间变化的观测值，车辆运行特征包括本车速度，本车加速度，本车与前车之间距离和本车与前车之间的距离变化率，驾驶员、道路和环境特征参数包括驾驶员注意力区域，驾驶员非驾驶任务数目，驾驶员非驾驶任务等级及驾驶员方向盘使用情况，车道数，交通流密度，道路线形及道路纵坡，照明情况，天气状况及路面状况；
(2)选取样本中刹车开始时刻的车辆运动特征对瞬时行车风险等级进行划分，碰撞时间TTC和车间时间THW均为传统公认的衡量车辆运行风险的特征参数，为了避免单一传统预警变量碰撞时间TTC对车间距离变小风险状况和单一车间时间THW对两车相对速度变大风险状况的评价不足，结合两者优点，对车辆在刹车开始时刻的{-iTTC，THW}参数向量进行K-means聚类(其中iTTC为TTC的倒数，可以避免相对车速较小时TTC无限大的问题；iTTC前的负号保证其计算值与THW一样随着风险程度增加而递减)，并通过elbow法确定最优聚类簇数N；根据聚类结果分布特征，以每一类中{-iTTC，THW}的取值边界为风险等级阈值，得到基于瞬时运动参数的行驶风险等级：RL1,RL2,….RLN(其中RL1风险等级最小-最安全，RLN风险等级最大-最危险)；
(3)为了克服单一观测点包含信息的局限性，进而提高预测模型的实时性和准确性，将瞬时的行驶风险等级信息按时间序列顺序合并划分为短时间的风险等级时间窗(当前时刻t对应的时间窗以当前时刻t为最终时刻)，如图2所示，选取时间窗内所有瞬时风险等级的均值、方差和趋势值{μ，σ，CON}作为每个时间窗的特征参数向量xi，对所有样本划分得到的时间窗特征向量集合{x1，x2，...，xn，...，xN′}进行K-means聚类；为了便于未来风险预警策略构建，取K＝3(S1：低风险，S2：中风险，S3：高风险)，得到三个风险状态类别的聚类中心并将三个聚类类别S1,S2,S3作为马尔可夫链可列状态，其中趋势值CON定义(图3)如下：
其中：#表示统计次数，dij为风险度共生矩阵的第i行第j列元素(此处i,j代表瞬时行车风险等级)，表示按时间窗内时间序列方向，相邻时刻组成的风险等级对(i，j)出现的次数与所有相邻时刻风险等级组成的对数的比值；可以看出，CON不仅衡量了时间窗内每个观测数据点与其相邻数据点的对比强度关系，并反映了一个时间序列中数值的趋势变化特征(即当时间窗内瞬时风险等级呈上升趋势时CON为正值，反之为负值)，故可用于表征时间窗内风险等级的变化规律；
(4)按时刻t时间窗所处的风险状态(初始风险状态)类别将样本划分成K＝3组，以时刻t时间窗内观测得到的风险等级统计值{μt，σt，CONt}以及相应的驾驶员、道路和环境信息变量z1t，z2t，...，zmt(统称为驾驶模式变量向量DMt＝[z1t，z2t，...，zmt])为自变量，以下一个时间窗t+1的行车风险类别qt+1为预测变量(注：t时刻和t+1时刻时间窗之间的实际时间间隔为马尔可夫链状态转移步长，并记为δ)，分别对3组样本进行MNL回归训练，最终得到K＝3个不同初始风险状态下的状态转移MNL模型：
其中：aij(Zt)＝P(qt+1＝Sj|qt＝Si)表示风险状态由时间窗t的Si状态转移至下一个相邻时间窗t+1的Sj状态的概率，即状态Si到状态Sj的马尔可夫链一步转移概率(状态转移步数Δ＝1)，其大小与时刻t时间窗内的自变量Zt有关，Zt＝[μt，σt，CONt，DMt]′，和 i＝1，2，3分别表示属于风险类别i的自变量样本和在风险类别i条件下MNL回归中第j(k)风险类别项的回归系数；至此得到马尔可夫链一步转移概率矩阵
步骤二：线上行车风险模型实时预测：在车联网环境下，信息采集设备实时采集步骤一所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，根据当前时刻时间窗特征参数距步骤一得到的风险状态聚类中心位置的欧氏距离计算初始状态概率分布向量，并通过马尔可夫性质计算未来时间窗的特征参数并带入多项logistic模型，获得未来任一时刻马尔可夫链n步转移概率，最后基于马尔可夫性质计算得到未来车辆风险状态预测结果；
线上行车风险模型实时预测实现方法如下：
(1)在车联网环境下，通过信息采集设备(包括摄像头、GPS传感器、陀螺仪和雷达传感器)实时采集步骤一所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，按照步骤一(3)的方法计算获得当前时刻t(记为系统初始时刻，即t＝0)时间窗内的观测统计向量x0＝(μ0，σ0，CON0)，并记录当前时刻驾驶模式变量向量DM0＝[z10，z20，...，zm0]；
(2)计算初始状态转移概率向量：
风险状态的初始分布概率π0可根据初始时间窗观测值统计向量x0＝(μ0，σ0，CON0)与步骤一(3)中获取的各风险状态聚类中心的欧氏距离进行估算，如下式所示：
其中表示初始状态下系统属于风险状态Si的概率，ρ(x0，ci)为观测统计向量x0与第i个风险状态中心ci的欧氏距离；
(3)计算n步转移概率：
根据马尔可夫性质，从当前时间窗t＝0开始，车辆未来行驶过程中任一时间窗t＝T的风险状态(状态转移步数Δ＝T)可由初始分布概率π0和T个基于MNL的一步转移概率矩阵的乘积决定：
πT＝πT-1A(ZT-1)＝πT-2A(ZT-2)A(ZT-1)＝…＝π0A(Z0)A(Z1)…A(ZT-1) (6)
其中除当前可观测的自变量向量Z0＝[μ0，σ0，CON0，DM0]′＝[x0，DM0]′已知外，其余Zn，n＝1，2，...，T-1均不可观测未知，需要通过如下递推算法进行估算；
其中Z1可按如下步骤估计：
(3-1)将可由观测得到的Z0带入步骤一(4)计算，得到第一个状态转移概率矩阵A(Z0)＝{aij(Z0)}，i，j＝1，2，3；
(3-2)根据马尔可夫性质得到t＝1时刻的状态分布概率为
(3-3)假设t＝1时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心的欧氏距离可得到t＝1时刻状态分布概率表达式其中
(3-4)令(共3个等式和3个未知数故有唯一解)，求解得到t＝1时刻时间窗的统计特征向量假设未来时间窗内驾驶模式(即驾驶员、道路和环境特征)未发生变化，获得t＝1时刻时间窗的自变量向量
其余Zn，n＝2，...，T-1可按如下步骤递推得到：
(3-5)将计算得到的带入步骤一中(4)计算，得到第n个状态转移概率矩阵
(3-6)根据马尔可夫性质得到t＝n时刻的状态分布概率为
(3-7)假设t＝n时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心{ci}，i＝1，2，3的欧氏距离可得到t＝n时刻状态分布概率表达式
(3-8)令求解得到t＝n时刻时间窗的统计特征向量获得t＝n时刻时间窗的自变量向量
(3-9)若n＜T，返回(3-5)继续计算；若n＝T，返回为未来t＝T时刻的预测状态概率分布；
(4)根据(3)得到的t＝T时刻的预测状态概率分布πT，得到t＝T时刻的风险状态为Spred(其满足并可根据预测风险状态Spred制定相应的车辆预警策略：当Spred＝S1：车辆处于低风险状态，此时驾驶员无需采取任何处理措施；当Spred＝S2：车辆处于中风险状态，此时系统应提示驾驶员采取减速或转向避让措施；当Spred＝S3：车辆处于高风险状态，此时系统应提示驾驶员或车辆应采取紧急制动或紧急转向避让措施。
以上所述对本发明进行了简单说明，并不受上述工作范围限值，只要采取本发明思路和工作方法进行简单修改运用到其他设备，或在不改变本发明主要构思原理下做出改进和润饰的等行为，均在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：线下行车风险预测模型训练：在事故和临近事故样本的基础上，选取基于车辆运行特征的时间窗特征参数，通过对特征参数聚类划分实时行车风险状态并将其作为马尔可夫链可列状态；基于不同行车风险状态下的时间窗特征参数和驾驶员、道路、环境变量参数，建立不同行车风险状态下的行车风险状态转移多项logistic模型；
所述线下行车风险预测模型训练实现方法如下：
步骤1.1：获取事故数据样本及邻近事故数据样本，其中每个样本为事故发生前车辆运动特征、驾驶员行为特征、道路特征和环境特征变量随时间变化的观测值；
步骤1.2：通过对样本中刹车开始时刻车辆运动特征参数向量{-iTTC，THW}进行聚类得到瞬时行车风险等级划分，其中iTTC为车辆碰撞时间的倒数，THW为车间时间；根据聚类结果分布特征，以每一类中{-iTTC，THW}的取值边界为阈值定义基于瞬时运动参数的行驶风险等级；
步骤1.3：将瞬时的行驶风险等级信息按时间序列顺序合并划分为短时间的风险等级时间窗，选取时间窗内所有瞬时风险等级的均值、方差和趋势值{μ，σ，CON}作为每个时间窗的特征参数向量，对所有样本划分得到的时间窗特征向量集合进行聚类，得到三个风险聚类类别的聚类中心并将三个聚类类别S1，S2，S3作为马尔可夫链可列状态，趋势值CON定义为：CON＝∑i，j(j-i)|j-i|dij，其中dij为风险度共生矩阵的第i行第j列元素，此处i，j代表瞬时行车风险等级，即：其中#表示统计次数， ；
步骤1.4：按时刻t时间窗所处的风险状态(初始风险状态)类别将样本划分成K＝3组，以时刻t时间窗内观测得到的时间窗特征参数{μt，σt，CONt}及驾驶模式变量{z1t，z2t，...，zmt}为自变量，z1t，z2t，...，zmt代表驾驶员、道路和环境信息变量，以下一个时间窗t+1的行车风险类别qt+1为预测变量，分别对3组样本进行MNL回归训练，最终得到K＝3个不同初始风险状态下的状态转移MNL模型：其中aij(Zt)＝P(qt+1＝Sj|qt＝Si)表示风险状态由时间窗t的Si状态转移至下一个相邻时间窗t+1的Sj状态的概率，即状态Si到状态Sj的马尔可夫链一步转移概率，其大小与时刻t时间窗内的自变量Zt有关，表示属于风险类别i的自变量样本，和表示在风险类别i条件下MNL回归中第j和第k风险类别项的回归系数；至此得到马尔可夫链一步转移概率矩阵
步骤2：线上行车风险模型实时预测：在车联网环境下，信息采集设备实时采集步骤1所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，根据当前时刻时间窗特征参数距步骤1得到的风险状态聚类中心的欧氏距离计算初始状态概率分布向量，并通过马尔可夫性质计算未来时间窗的特征参数、带入多项logistic模型，获得未来任一时刻马尔可夫链n步转移概率，最后基于马尔可夫性质计算得到未来车辆风险状态预测结果；
所述线上行车风险模型实时预测实现方法如下：
步骤2.1：在车联网环境下，通过信息采集设备实时采集步骤1所需车辆、驾驶员、道路和环境信息变量参数，按照步骤1所述方法计算获得当前时刻t时间窗内的观测时间窗特征向量x0＝(μ0，σ0，CON0)，并记录当前时刻驾驶模式变量向量DM0＝[z10，z20，...，zm0]，当前时刻记为系统初始时刻，即t＝0， ；
步骤2.2：风险状态的初始分布概率π0可根据初始观测时间窗特征向量x0＝(μ0，σ0，CON0)与步骤1中获取的各风险状态聚类中心的欧氏距离进行估算：其中表示初始状态下系统属于风险状态Si的概率，ρ(x0，ci)为观测统计向量x0与第i个风险状态中心ci的欧氏距离：
步骤2.3：由马尔可夫性质，从当前时间窗t＝0开始，车辆未来行驶过程中任一时间窗t＝T的风险状态(状态转移步数Δ＝T)可由初始分布概率π0和T个基于MNL的一步转移概率矩阵的乘积决定：πT＝πT-1A(ZT-1)＝πT-2A(ZT-2)A(ZT-1)＝…＝π0A(Z0)A(Z1)…A(ZT-1)，其中当前可观测的自变量向量Z0＝[μ0，σ0，CON0，DM0]′＝[x0，DM0]′已知，其余Zn，n＝1，2，...，T-1需要通过递推算法进行估算；
所述Z1的估计方法为：
步骤2.3.1：将可由观测得到的Z0带入步骤1.4计算，得到第一个状态转移概率矩阵A(Z0)＝{aij(Z0)}，i，j＝1，2，3；
步骤2.3.2：根据马尔可夫性质得到t＝1时刻的状态分布概率为
步骤2.3.3：假设t＝1时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心的欧氏距离可得到t＝1时刻状态分布概率表达式其中
步骤2.3.4：令(共3个等式和3个未知数故有唯一解)，求解得到t＝1时刻时间窗的统计特征向量假设未来时间窗内驾驶模式未发生变化，获得t＝1时刻时间窗的自变量向量
所述Zn，n＝2，...，T-1的递推估计方法为：
步骤2.3.5：将先前计算得到的带入步骤1.4计算，得到第n个状态转移概率矩阵
步骤2.3.6：根据马尔可夫性质得到t＝n时刻的状态分布概率为
步骤2.3.7：假设t＝n时刻时间窗的统计特征向量为则根据与各风险状态聚类中心{ci}，i＝1，2，3的欧氏距离可得到t＝n时刻状态分布概率表达式
步骤2.3.8：令求解得到t＝n时刻时间窗的统计特征向量获得t＝n时刻时间窗的自变量向量
步骤2.3.9：若n＜T，返回步骤2.3.5继续计算；若n＝T，返回为未来t＝T时刻的预测状态概率分布；
步骤2.4：根据t＝T时刻的预测状态概率分布πT，得到t＝T时刻的风险状态为Spred，并可根据预测风险状态Spred制定相应的车辆预警策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，其特征在于，所述车辆运行特征包括本车速度，本车加速度，本车与前车之间距离和本车与前车之间的距离变化率。
3.根据权利要求1所述的一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，其特征在于，所述驾驶员、道路、环境变量参数包括驾驶员注意力区域，驾驶员非驾驶任务数目，驾驶员非驾驶任务等级及驾驶员方向盘使用情况，车道数，交通流密度，道路线形及道路纵坡，照明情况，天气状况及路面状况。
4.根据权利要求1所述的一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法，其特征在于，所述信息采集设备包括摄像头、GPS传感器、陀螺仪和雷达传感器。
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