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一种融合多源数据的高速公路风险图谱构融合多源数据的高速公路风险图谱构建方法及指标的权重和风险指标数据计算路段总风险；2所述交通冲突风险选取TTC指标和PET指标作所述TTC指标采用TTC公式计算主线直行交通追尾冲突，所述PET指标采用P所述TTC指标和PET指标的数据获取包括所述驾驶行为风险选取驾驶员的心电指标和肌电指标作所述心电指标通过提取原始心电信号中的R波并计算R_R波间期，根据R_R波间期计算所述肌电指标采用RMS公式计算汽车模拟驾驶过程中转向操作的主要发力肌肉的表面所述车辆安全性风险选取稳定性指标和舒适性指标作采用驾驶模拟实验平台，对道路进行BIM建模和实车驾驶分析，基于A通过物理引擎的数据接口，获取舒适性指标的数据，进而通过计算水3AD执行权利要求1至9中任一项所述的一种融合多源数据的高速公路风险图45所述心电指标通过提取原始心电信号中的R波并计算R_R波间期，根据R_R波间期[0013]所述肌电指标采用RMS公式计算汽车模拟驾驶过程中转向操作的主要发力肌肉的A6[0021]图1是实施例1中一种融合多源数据的高速公路风险图谱构建方法及装置的流程7式中，TSR为路段总风险（TotalSegmentRiskTCR为交通冲突风险e分别为为各个风险指标在其对应风险维度下的权重。[0026]各个风险指标的阈值划分如表1所示，其中稳定性指标为某路段不稳定车辆占全8i[0030]②肌电信号：采用RMS对汽车模拟驾驶过程中转向操作的主要发力肌肉的表面肌αψ9yy。[0033]由于人体对不同振动方向的敏感程度不同，考虑人体左右和前后方向的振动情模拟高速公路真实的交通流运行状态，本发明探索性地结合微观交通流仿真与驾驶模拟，Arisk_dimension,TCR)；交通冲突与风险指标每个实体都具有一个具体的风险值（Value用于量化风险程度，例如，(Segment,has_Q=,xo'，其中⃞E(e,e;,e,,e,,e,e:)，o'e(e,or,o,o,o,o,)第二层：Q=ixo，其中ie(TCR,DB[0053]基于风险图谱，提出一种针对不同路段相同风险等级的风险耦合方法，如图8所同路段进行合并，以形成一个统一的风险节点。定义路段Si的风险指标层的风险集合为

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