对自然驾驶实验中近碰撞作为碰撞事件替代措施的研究
自然驾驶是一种调查驾驶行为和交通安全的创新方法。然而由于在自然驾驶研究中观察到的撞车次数通常很少，因此需要碰撞事件的代替品。一项研究评估了使用近似碰撞作为评估驾驶员行为和其他危险因素对安全影响的替代措施。研究从风险评估的精确度和偏差度两个方面来评估近碰撞是否可以与碰撞事件相结合，并将改进的精确度和无偏估计的法则和确切条件应用于100辆车的自然驾驶实验中。分析表明，碰撞事件和近碰撞的影响因素之间存在正相关关系。 该研究还表明，与单独使用碰撞数据相比，将碰撞和近碰撞数据结合起来时的分析总是低估了影响因素的风险，但同时估计的精确度增加了。 这使得调查人员能够确定真正的高风险行为，同时定性评估潜在的偏差。 总之，研究得出的结论是当自然驾驶实验研究不足以产生足够数量的用来进行统计分析的碰撞事件时，使用近碰撞作为碰撞事件替代品是有好处的。
交通事故被认为是交通安全的重点研究对象之一。然而当碰撞数据不能直接收集时，例如对于刚提出的新型交通工具，或者由于交通事故比较罕见因此碰撞数据太少时，碰撞数据并不是普遍可用或者有用的。在这些情况下就没有足够的观测数据来支撑统计意义上的重要结论。
出于这些原因，多种安全措施已经被提出，替代碰撞就是一种间接的安全措施。 应用最为广泛的替代测量技术——交通冲突技术，已经被开发出来用于评估车辆安全(1,2)。 交通冲突技术试图通过在各个道路位置使用摄像头和其他传感器来评估安全性， 同时记录下驾驶员是如何通过道路的。 交通冲突技术的可靠性和有效性一直是人们关注的重点，已有许多研究试图解决这个问题(3-6)。 一些实证研究发现交通冲突和碰撞事故之间有明确的关系(7,8)。尽管交通冲突技术仍存在一些值得商榷的地方，但依然被不少研究用来评估交通安全性。(9-12)
替代措施对于评估新道路的设计性能特别有用，这些替代措施通常在计算机模拟模型中进行。 Gettman、Head (13)和Gettman等人 (14)发现交通冲突与碰撞率之间的关系相对较弱。
近年来也出现了一些先进的方法，包括极值法(15)，反事实法(16)和使用概率框架的自动化道路安全分析法(17)。
自然驾驶类似于交通冲突技术，测量仪器安装在车辆上(基于车辆)而不是位于道路位置或交叉口。 自然驾驶方法是一种研究驾驶行为和交通安全的创新方法。 自然数据的优势在于精确的车辆运动学数据(即以10Hz的频率采集的加速度，速度和位置)以及驾驶行为和表现(通过使用连续视频来观察)。 比起使用其他碰撞数据而言，这些不断记录的高分辨率数据用于碰撞，近碰撞以及正常驾驶条件时能使得分析更加灵敏。
虽然每车年收集的数据成本迅速下降，但进行这些研究的传统花费很高，同时也限制了参与数据收集过程的人数。 为了降低碰撞事故数量过少的局限性，研究人员提出将近碰撞与碰撞事件相结合使用的改进措施(18)。 对近碰撞进行分析对于研究可能有一下几点好处：首先，近碰撞是一个应该避免的事件，通过定义，要想避免碰撞，最后关头需要一个成功地躲避危险的行为。 其次，近碰撞可以提供独特的视角去研究与成功的防撞机动相关联的特征要素，以便与不成功的避碰操作或碰撞情况进行比较。 第三，也是本文的重点，近碰撞因为它们与碰撞有许多相同的元素(通过定义)，可以提供有关驾驶行为和环境因素以及碰撞相关风险的有用的研究支撑。 如果可以验证的话，这第三个好处可以提供一个强大的工具来分析自然驾驶数据，因为近碰撞的发生频率比碰撞的频率高出10到15倍。 因此，有必要更好地理解碰撞和近碰撞之间的关系，以及在碰撞风险评估过程中使用近碰撞事件替代碰撞事件给测量带来的影响。
100辆车的自然驾驶行车数据
100辆车的研究是一个大规模的自然驾驶行为研究（18）。这项研究花费了1年的时间从100辆车上采集了连续的驾驶数据，研究差不多采集了两百万英里的车辆里程和43000个小时的驾驶数据。详细的信息为评估驾驶行为等因素对交通安全的影响提供了机会。
为确定造成交通安全冲突的不同的驾驶行为和环境特征，我们开发了一个事件数据库的简化数据框架。对于有关剧烈程度的操作上的定义如下：
- 碰撞。接触任何物体，不论是运动的还是静止的，都可以以任何速度将动能传递或消散掉。 这些物体可以包括其他车辆，路边障碍，在道路之上或之下的物体，行人，骑自行车的人和动物。
- 近碰撞。 存在需要参与车辆或任何其他车辆，行人， 骑自行车的人或动物为了避免碰撞而发出快速回避动作的情况。 快速回避动作被定义为接近车辆能力极限的转向，制动，加速或控制输入的任意组合。
车辆动力学数据用于检测安全相关事件，包括横向加速度， 纵向加速度，关键事件按钮，前向碰撞时间(TTC)，后部TTC和偏航率(18)。 减少的事件包括69次碰撞和761次近碰撞。69次碰撞由41名驾驶人引起，其中有15名驾驶人发生了不止一起碰撞事件。
我们根据以前的仪器化车辆研究(19,20)，国家交通事故数据库(一般估计系统和死亡率分析报告系统)和弗吉尼亚州警察的事故报告中的问题记录每个安全相关事件所呈现出来的变量。 对于每个安全事件，数据简化专家为每个事件观察6个时期，并依据事件发生前驾驶行为，驾驶员状态，环境等信息减少和记录有关事件性质。最后主要记录下每个事件的四个方面的数据:车辆变量，事件变量，环境变量和驾驶员状态变量。
自然驾驶研究的分析遵循基于案例的方法，其中将碰撞的暴露变量(即潜在影响因素)与正常驾驶条件的暴露变量进行比较以评估每个因素的影响。Guo和Hankey表明，使用事例队列设计可以使用比典型碰撞数据库分析中使用的样本量更小的样本量来评估风险因素(21)。
本研究中使用的事例对照基准数据库包含大约17,000个6秒 段，其中车辆保持速度大于5英里/小时(被称为一个时段)。驾驶性能数据的运动学触发不用于选择这些基准时段。 相反，这些时期是在整个12到13个月的数据收集期间随机选择的。 每辆车的基准样本数量与车辆的总驾驶时数成正比。
方法
评估风险
评估一个因素对交通安全影响的主要指标是几率比(OR)。 事件发生的几率被定义为事件发生的概率除以未发生的概率。 一个贡献因子在安全事件的存在几率远高于基准事件存在的几率的情况下被认为具有重要意义。 因此，安全事件的可能性与基准事件可能性的比值是衡量影响因素对安全影响程度的一个指标。 几率比定义为：
其中Pevent和Pbaseline是贡献因子存在于事件和基准中的概率。 几率比为 1.0表示这个因子并没有在正常情况下，即基准驾驶活动中使得风险增大。 比值远大于1.0 则表明该活动使发生碰撞或近碰撞的相对风险增加了。 例如，如果疲劳的几率比为6.0，那么这表明驾驶员在疲劳驾驶时出现碰撞或近碰撞的几率是驾驶员警觉情况下的6倍。
替代措施的原则
使用近碰撞作为自然驾驶研究中碰撞的替代品的主要原因是观察到的碰撞数量不足以用于评估特定因素对行车风险的影响。 近碰撞替代措施与海因里希三角形(22)密切相关。 海因里希三角形的宗旨是，不那么严重的事故发生的频率要高于严重事故，并且通过减少轻伤的频率可以减少重伤的频率。 遵循这个宗旨，提出了两个原则来使用近碰撞来代替碰撞:
- 代替品（近碰撞）和碰撞的因果机制是相同或相近的
- 在不同的情况下替代措施和碰撞的发生频率依然有很强的相关性
因果机制
使用近碰撞作为替代措施的一个关键是它们具有与碰撞相同的因果机制 (碰撞与合适的近碰撞替代之间唯一的区别在于结果的严重性)。例如，假设在工作中存在两种潜在的事故: (a) 操作机器造成的手部损伤和(b)由屋顶掉下的物体砸中造成死亡。 虽然手部受伤的频率高于被物体砸中致死的频率，但前者并不能替代后者，因为这两种事故基于不同的因果机制。 换句话说，改进安全措施以减少手部受伤的次数不能同时降低被砸致死的风险。 在自然驾驶研究的背景下，导致近碰撞和碰撞的因素应该是相似或相同的(例如，分心驾驶可能导致近碰撞和碰撞)，其差异仅仅是结果的严重性。只有这样才能用近碰撞来评估影响交通安全的因素。
在自然驾驶研究中，通过综合若干因素，包括车辆运动学测量和对事件严重程度的视觉评估，来确定近碰撞事件。 近碰撞包含更多信息，并且可能是比基于单个指标(如TTC)更合适的替代措施。 此外，与近碰撞相关的许多因素与碰撞具有相似的特征。 例如使用是否触发相同的运动学现象来识别碰撞和接近碰撞，并且本文指出了碰撞和近碰撞的相似促成因素。因此，期望得到近碰撞与碰撞事故的原因机制相似的结论。
定量验证近碰撞和碰撞事故的相似因素是具有挑战性的。首先，碰撞的因果机制通常是不同的，因此与近碰撞也可能有所不同。其次，碰撞的因果机制非常复杂。 很少由一个因素导致碰撞事件，通常都是几个因素相结合导致的。 因此论证是由某一个特定的因素导致事故是不合适的。 在流行病学中，使用了完全风险集的概念(定义为事件发生的所有必要条件的集合)。 在故障树分析中可以找到类似的概念，即切割集(23)。 在大多数情况下，完整的风险集或切割集对于每个事件来说都是唯一的，然而通过使用频率数据来发掘特定事故的完全风险集中的所有元素是一件困难的事情。
碰撞和近碰撞事故的随机性意味着高风险因素的存在并不一定会导致碰撞和近碰撞，相反，它会导致发生碰撞或近碰撞的概率增加。例如疲劳的存在不一定会导致碰撞事故发生，但是在出现睡意时更容易发生碰撞或近碰撞。同样的，导致碰撞概率升高的因素也会导致近碰撞的可能性升高。 因为概率可以通过相对频率来衡量，所以从这个角度来看，碰撞和近碰撞所暴露的因素意味着二者有着类似的因果机制。 本文对碰撞和近碰撞的因素进行了全面的考察，并间接验证了因果机制原理。
频率关系
近碰撞的频率应该与碰撞的频率有强相关性。 也就是说，如果观察到一定数量的近碰撞， 应该可以较好的估计将发生的碰撞次数。 这就直接体现了使用近碰撞来代替碰撞的目的:并不是想对观察到的相对较少次数的碰撞事件进行模拟或评估，而是可以使用相对较多的近碰撞事件来进行交通安全评估并改进它。 近碰撞与碰撞之间的强相关性使得使用替代措施的分析结果不会明显偏离仅使用碰撞数据的分析结果。 本文通过使用100辆车的数据库对碰撞和未发生碰撞之间的频率关系进行了实证研究。
碰撞与近碰撞比率常数的角色
碰撞频率与近碰撞频率之间的关系是评估碰撞风险的关键。 在基于案例的分析方法(21,24)中，大量假设提出碰撞频率和近碰撞频 率之间是一种常数比率关系。如果碰撞与近碰撞比率常数假设是成立的，那么以下结果将成立：
- 单独使用碰撞以及将碰撞与近碰撞相结合的几率比将是相同的(无偏性)
- 将二者综合起来的分析将提供更准确的估计 (更小的方差和更小的置信区间)。
这个结论适用于一般情况，如下面的推导所示。下表为安全结果与风险因素的偶发事件表，其中包括对照组和非对照组， 单独使用碰撞数据和碰撞及近碰撞的组合，具体如下表所示:
符号A到D表示每个类别的观察次数。例如A代表在对照组中发生的碰撞事故数量。假设运用替代手法且碰撞与近碰撞比率常数为lambda;，即：
如表显示，碰撞与近碰撞结合起来的总观测值对于对照组来说为A A替代=(1 lambda;)A，对于非对照组来说为B B替代=(1 lambda;)B。
对于单独使用碰撞数据来说，风险因素的几率比为：
估计的方差为下式：
95%的置信区间为：
Z是标准正态分布下的100(1-alpha;/2)分位点。在置信区间为95%的情况下z=1.96。如果相应的置信区间不包括中性值1的话，表明风险因素的影响在统计学上是显著的。
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