A különféle vezetői reakciókat egyéni pontszámmal díjazó Vezetési Szokások Projekt egy még prototípus-fázisban lévő okostelefonos alkalmazáson keresztül működik. Azok az autósok, akik jó eredményt érnek el, az alkalmazás segítségével olcsóbban vehetik igénybe az autóbérlési és autómegosztási szolgáltatásokat, sőt biztosítási kedvezményekhez is juthatnak.

“Olyan ez, mint egy fitness alkalmazás, ami mutatja a megtett távot és az elégetett kalóriákat; ebben az alkalmazásban az autósok egyéni pontszáma jelenik meg, arra ösztönözve az embereket, hogy okosabban autózzanak,” vélekedett Jonathat Scott, a Ford Intelligens Mobilitás Program projektvezetője. “Szerettük volna jobban megérteni, hogyan használják az emberek a termékeinket, hogy utána segíthessünk nekik a jobb közlekedési szokások elsajátításában – ehhez pedig nagyon jó eszköz a tanácsadással egybekötött pontozás.”

Az utólag felszerelt eszközök négy hónapon át gyűjtöttek adatokat több mint 40 olyan Fiestában, amelyeket önkéntesek vezettek Londonban. A berendezések mintegy 160 ezer kilométernyi és 4 ezer órányi autózás összes mozzanatát rögzítették a legkisebb kormánymozdulattól kezdve egészen a durva fékezésig, és persze azt is, hogy mindez milyen időpontban és milyen út- és időjárási körülmények közt történt.

A Ford szempontjából az a lényeg, hogy az autósok megismerjék saját adataikat, a vállalat pedig megoldást találjon arra, hogy ezek az adatok hogyan javíthatják az adott autós vezetési szokásait. Ebben a projektben a vezető annak alapján kap pontokat, hogy hogyan kezeli az autót, például hogy milyen egyenletesen gyorsít, vagy milyen simán kanyarodik.

Az alkalmazás segítségével az autósok láthatják, hogy a különféle vezetési szokások hogyan befolyásolják a pontozást, és javaslatokat is kapnak az átgondoltabb autózáshoz, például a megfelelő sebességfokozat kiválasztásához. Az alkalmazás minden út végén kiértékeli, hogyan kezelte a vezető a járművet, vagyis a gyorsítás, a fékezés és a kormányzás adatai alapján pontoz. Az értékelés minden megtett út után változik, és a fejlődés egy grafikonon követhető, hogy az autós világosan lássa, mely napokon kapott magasabb vagy alacsonyabb pontszámokat.

A további értékelés érdekében a begyűjtött adatokat a Ford adatkutatói és a Transport API közlekedési adatszakértői is kielemzik. A járműspecifikus adatok kiegészítéseként az IDEO nevű globális tervezővállalat egy kutatást végzett arról, mit mondtak, gondoltak, éreztek és tettek az emberek vezetés közben. Ebből az derült ki, hogy az emberek jobb autóvezetőnek tartják magukat, mint amilyenek a valóságban.

“Az összegyűjtött járműadatok és kutatási eredmények révén elvégezhettük egy saját fejlesztésű, rendkívül fejlett vezetőpontozó algoritmus tesztelését. A pontozási rendszer felhasználható a közlekedési profil javítására, így az autósok olcsóbban juthatnak hozzá az igényeiknek megfelelő szolgáltatásokhoz,” tette hozzá Scott.

A vezetéssel járó stressz felismerése

A projektet irányító csapat azt is tanulmányozza, hogyan befolyásolja a vezetés az autósok fizikai állapotát és hangulatát. A brit Nottingham Egyetemről toborzott önkéntesek körében elvégzett kutatás célja, hogy olyan módszereket találjon, amelyek segítenek az embereknek jobb autóvezetővé válni.

Az önkénteseket sokféle közlekedési helyzettel szembesítették – szimulátoron és a valóságban egyaránt –, miközben mérték a pulzusukat, a szemmozgásukat és agyi aktivitásukat. A kutatás kimutatta, hogy a vezetők mikor válnak idegessé vagy stresszessé – például a sűrű forgalomban, vagy amikor egy nagyobb jármű kitakarta előttük az utat.

A világ közlekedési szokásainak megváltoztatása

A Ford június 20-26. között a Londoni Technológiai Héten mutatta be a Vezetési Szokások Projektet, mellette pedig a Ford Intelligens Mobilitás Program szolgáltatásait, valamint a vállalat új felhasználói élmény platformját, a FordPass programot.

A látogatók emellett a GoPark intelligens parkolási rendszert is megismerhették, amely hamarosan új parkolóhely-kereső funkcióval jelenik meg. Az autókhoz csatlakoztatható hordozható készülékek segítenek a jármű helyzetének meghatározásában, s ennek alapján egy nagy teljesítményű valószínűség-számító algoritmus olyan helyszíneket javasol a felhasználónak, ahol a legjobb eséllyel talál szabad parkolóhelyet.