驾驶过程中手机使用行为数据采集及分析

董俊龙，关利海，郝成龙

（华晨雷诺金杯汽车有限公司 产品工程部，辽宁 沈阳 110044）

前言

随着智能手机的普及以及社交活动的增加，开车过程中使用手机成为越来越普遍的现象。典型的行为包括接打电话、发送和查看短信、查看时间、使用手机应用等，其带来的交通安全隐患是巨大的。研究表明在行车时打电话会严重干扰驾驶员的注意力，使得发生车祸地风险比正常驾驶时高4倍以上[1]。国内学者对不良影响做了量化分析[2]-[4]。驾驶过程中频繁使用手机或者在较高车速下使用手机，其安全隐患更大。本文借助信息技术自动地、准确地获取驾驶员在开车过程中的手机使用行为，从群体数据出发，客观地分析此危险行为的覆盖率以及使用情况。

1 数据采集工具开发

1.1 Android手机数据采集

1.1.1 使用手机行为判断

通常情况下使用手机的基本入口操作从外部按键开始，外部按键包括：主屏幕键、电源键、音量键、触摸屏。分别监控以上按键的触发状态，来识别驾驶员是否使用手机。

定义广播接收者 BroadcastReceiver，并重写 onReceive方法，回调信息中监听 Intent，分别处理 Intent状态。通过registerReceiver方法注册定义的广播接收者，已达到监听按键触发的目的。

1.1.2 获取GPS数据

通过LocationManager类获取GPS定位服务，发送GPS请求时，监听位置变化的时间间隔设置成1000ms，通过获取Location对象返回所有GPS信息，包括经度、纬度、方向角、速度、精度信息。

1.1.3 记录数据并上传

创建后台运行service，在线程中间隔1000ms获取一次GPS信息，若在时间间隔内监测到用户使用手机，则进行标记，与GPS信息组成一条记录存储在本地sqllite数据库中，最终通过Socket连接上传数据并存储至数据库。

1.2 App界面设计

应用显示界面如图1所示：

图1 手机显示界面

2 开车使用手机行为分析

通过线下活动，招募日常驾驶频率较高的车主志愿者，手机安装数据采集工具App，在驾驶车辆之前开启应用并置于后台运行，App可以自动监控并记录车主操作手机行为。

2.1 分析数据过滤

由于城市道路环境车流较多，使用手机影响注意力导致的危害更大，是本文考查的主要范围。而且行车距离、时长需要满足一定条件，才能客观地描述车主使用手机的情况。因此，行车数据在导出时通过条件过滤，条件1：最大速度低于90千米/小时，条件2：行驶距离大于5千米，条件3：行驶时长大于6分钟。

2.2 数据分析

满足过滤条件的数据集总量如表1其所示：

表1 数据集总量

1）开车使用手机的人数占比

表2 使用手机人数统计

图2所示，高达91%的人群在驾驶过程中存在使用手机的行为，危险行为覆盖率较高。

图2 使用手机比例

2）开车使用手机的行程数占比

表3 使用手机行程统计

图3所示，在所有行程中，超过半数的行程都发生过使用手机行为。

图3 使用手机行程比例

本文针对6194条使用过手机的行程单独做如下分析。

3）使用手机基本情况

表4 使用手机情况

从使用手机时车速的均值、中位数来看，驾驶员平均在缓行速度下使用手机。但仍存在个别驾驶员在较高速度下使用手机的行为。

4）不同车速下使用手机次数占比

表5 不同车速下使用手机情况

由于GPS采集精度存在波动，将速度为0～2（km/h）之间的均认为是停车状态。图4所示，在停车状态（等红灯、堵车或主动停车）使用手机的比重最大，达到27%，将近70%的使用手机行为是在缓行状态下（速度小于 30 km/h）发生的。存在5%的使用手机行为是速度大于60 km/h情况下发生。

图4 不同车速使用手机次数占比

5）单行程不同使用手机次数下的行程占比

表6 单行程不同使用手机次数下的行程数

图5 不同使用手机次数下的行程占比

使用手机时的车速越快，其危险程度越大，同时在一次驾驶过程中，使用手机的频次越多，带来的驾驶安全隐患也越大。

图5所示，69%的行程使用手机次数能够控制在1-5次，如果用于处理紧急的手机业务，虽然不提倡，但也是可以接受的。但存在将近 10%的行程使用手机次数在 10次以上，个别行程在20次以上，显然严重影响驾驶安全。

3 结论

本文通过实现数据采集工具来收集驾驶过程中的手机使用情况，通过数据分析描述了驾驶时使用手机的危险程度。后续研究将引入使用手机的行为作为驾驶风险因子，用于保险公司对驾驶员驾驶征信、车主驾驶习惯画像的模型设计中，将数据通过车联网平台对接到保险平台[5]，并通过提醒和奖惩的形式督促驾驶员养成良好的驾驶行为习惯，共同维护交通安全。