驾驶行为分析及其应用场景初探

随着车联网的迅猛发展，基于行驶数据的大数据分析正在变得越来越火。今天，我们就来聊聊其中的驾驶行为分析及其应用的话题。

什么是驾驶行为？个人认为它就是驾驶员驾驶汽车行驶过程中的一系列行为组合。它涉及环境因素、心理因素、性格因素等方方面面。

为什么要做驾驶行为分析？说白了，就是通过及时发现并干预不良的驾驶行为，来避免可能造成的交通危害。

那么，对于主机厂来说，我们怎么做驾驶行为分析？

首先，要做数据采集。而要采集数据，就需要有软件硬件的支持。所以，在你的智能座舱中，是否预设了可采集的硬件设施？如摄像头？各类传感器？在IVI系统中是否有提前规划行为埋点？另外，你的T-BOX协议中是否写入了相应的数据采集指令（如采集周期，上传频率等）。

有了软硬件支持后，接下来就要定义需要采集哪些数据了？先撇开驾驶员基本信息（性别、年龄等）这些内容，我们的数据采集要包括（但不局限于）如下信息：

驾驶员眼球、眼睑和头部动作信息（基于图像识别）；
驾驶员的刺激-反应时间（基于视频、传感器数据）；
驾驶员的血压、脉搏等信息（需要依靠可穿戴设备）；
车辆GPS数据如车辆位置、道路信息、车速信息等（来自T-box）；
驾驶员操作行为，如车间距、加速踏板、油耗/电耗、转向、制动踏板、转向灯、方向盘等信息（来自传感器数据）；
车机娱乐数据，如导航、音乐使用状态（IVI埋点数据）。

图1：驾驶行为数据采集举例

现在，我们采集到了数据。接下来，就要将这些数据构建成驾驶行为模型。关于具体怎么做数据建模，就不在本文讨论了。最终，建模的结果是可以对用户驾驶风险进行预测，并将预测结果转化为评分系统，为后续B2B/B2C业务奠定基础。

图2：驾驶行为模型建模过程示意

经过来驾驶行为数据建模的过程，我们得到了想要的数据。但是，接下来该怎么应用这些数据，使其产生商业价值？（当然，对于主机厂来说，这些数据还能有助于不断完善相应软硬件设计，提升车辆安全性能和驾驶乐趣，bla bla bla......）

驾驶行为分析应用一

在APP中做一个安全驾驶评分功能，并且能和其他车主进行PK。

图3：安吉星APP中的驾驶行为评分

驾驶行为分析应用二

和保险公司合作，退出定制化车险产品，这个产品包括各类商业险和出行险。

驾驶行为分析应用三

结合车况检测包括，与4S店、维修站提供专享的维保服务。

驾驶行为分析应用四

行驶过程中的疲劳驾驶干预和提醒，降低行驶风险。

图6：爱驰汽车的DMS监控

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