行车风险评估及防控是露天矿区无人运输系统的关键技术之一，为保障无人驾驶车辆在露天矿区安全运行，从露天矿区车-路-云的运输场景出发，建立了行车安全保障模型。综合车端-路侧-云平台的多源信息，对无人驾驶车辆进行行车风险等级评估并设计了相应的行车风险防控策略。行车安全保障模型由行车状态感知模块、行车风险评估模块和行车风险防控模块三部分组成。在行车风险评估方面，引入车辆前方道路坡度信息对预碰撞时间指标的阈值进行修正，引入车辆前方道路坡度及车辆载重状态信息对最小制动安全距离指标进行修正，结合预碰撞时间指标和最小制动安全距离指标提出了综合行车风险评估策略，可以对露天矿区无人驾驶车辆实时行车碰撞风险进行等级量化。然后，基于有限状态机设计了考虑不同行车风险等级的碰撞风险防控决策系统，针对不同状态制定了满足最小安全距离要求的车辆平稳制动控制策略。最后，基于PreScan与Matlab联合仿真技术，搭建了某露天矿区无人驾驶车辆的数字孪生仿真系统，并进行了水平道路场景、上下坡道场景和满载工况的车辆遇障停车仿真测试。仿真结果表明：行车风险评估模块在下坡道场景可以提前评估风险并及时制动停车，说明引入前方道路坡度信息的综合行车风险评估策略可以提高上下坡道场景车辆的行车安全；同时，通过引入车辆载重信息来修正最小制动安全距离指标可及时评估满载车辆前方的潜在碰撞风险，提高了露天矿区满载车辆的行车安全；行车风险防控模块的紧急制动控制策略可以在10m安全距离前实现平稳制动停车，提高了大载重车辆在遇障停车时的平稳性。