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高速公路养护作业区行车环境复杂，事故高发。导致作业区行车风险较高的因素众多，如何有效辨识高速公路养护作业区行车风险源是研究的基础。另外，养护作业区不同区段行车风险特性不同，影响因素各异，当前研究只针对整个作业区行车风险进行分析，缺乏精细化研究。基于此，论文选择双向六车道高速公路作为研究对象，分析辨识养护作业区行车主要风险源，借助驾驶模拟实验和实车实验对不同影响因素下作业区行车风险进行分析，将作业区划分为不同区段，并构建不同区段行车风险评价模型。在此基础上，研究给出作业区最佳主动安全管理措施。
首先,论文分析了作业区交通冲突的产生机理及主要的冲突类型，得到前后车车头间距、后车减速度、前后车车速差三因素可表征作业区交通冲突风险。借助事故树模型，辨识出高速公路养护作业区主要的行车风险源：车流密度、作业区安全管理措施、车道封闭位置、道路线形。
然后，借助驾驶模拟器设计行车风险源影响下的多组对比实验，对作业区车辆换道行为和行车风险进行分析。建立车辆在作业区的换道位置预测模型，据此，将作业区划分为警告区、汇入区(合流区+分流区)、工作区三大区域。基于风险指数理论，构建不同区域的行车风险多元回归评价模型。
风险评价模型构建是否合理需实车实验进行验证，论文选取上海市沪青公路的两处养护作业区路段作为研究对象，通过实车采集风险预测需要的数据及车辆运行风险指数相关数据，对比风险预测值和风险实际值得到模型预测偏差大致为7%，风险评价模型有效。
文章进一步对作业区行车主动安全管理措施进行探索性研究，基于视、听觉几种基本的安全管理措施，两两组合设计多组对比实验，从主、客观两个角度对不同组合措施下行车风险进行评价，得到层级限速与语音提示组合下行车风险值最低，是最佳的作业区主动安全控制措施。
最后，论文结合当前无人驾驶研究的热点，提出无人驾驶车辆在作业区不同区段可能遇到的主要风险：追尾、侧撞、与隔离设施相撞，提出针对性应对策略：提高无人驾驶车辆障碍物感知能力和与周围车流的信息交互能力，为后期该领域深入研究奠定基础。
首先,论文分析了作业区交通冲突的产生机理及主要的冲突类型，得到前后车车头间距、后车减速度、前后车车速差三因素可表征作业区交通冲突风险。借助事故树模型，辨识出高速公路养护作业区主要的行车风险源：车流密度、作业区安全管理措施、车道封闭位置、道路线形。
然后，借助驾驶模拟器设计行车风险源影响下的多组对比实验，对作业区车辆换道行为和行车风险进行分析。建立车辆在作业区的换道位置预测模型，据此，将作业区划分为警告区、汇入区(合流区+分流区)、工作区三大区域。基于风险指数理论，构建不同区域的行车风险多元回归评价模型。
风险评价模型构建是否合理需实车实验进行验证，论文选取上海市沪青公路的两处养护作业区路段作为研究对象，通过实车采集风险预测需要的数据及车辆运行风险指数相关数据，对比风险预测值和风险实际值得到模型预测偏差大致为7%，风险评价模型有效。
文章进一步对作业区行车主动安全管理措施进行探索性研究，基于视、听觉几种基本的安全管理措施，两两组合设计多组对比实验，从主、客观两个角度对不同组合措施下行车风险进行评价，得到层级限速与语音提示组合下行车风险值最低，是最佳的作业区主动安全控制措施。
最后，论文结合当前无人驾驶研究的热点，提出无人驾驶车辆在作业区不同区段可能遇到的主要风险：追尾、侧撞、与隔离设施相撞，提出针对性应对策略：提高无人驾驶车辆障碍物感知能力和与周围车流的信息交互能力，为后期该领域深入研究奠定基础。