ATG风险方案(ATG)的创造者,fairtm安全驾驶指数得分,和第一远程信息处理数据交换使基于使用的保险(UBI)汽车保险计划,以及车辆数据科学公司(VDS),先进的车辆安全系统和分析专家,今天联合宣布他们已经获得了小企业创新研究(SBIR)向美国运输部(USDOT)。补助资金将由两家公司用于验证驱动评分模型和创建一个评分系统,将允许对车辆性能数据和驱动环境来预测驾驶风险和提高驾驶安全性能的使用。
根据VDS公司的共同创始人和首席执行官克里斯威尔逊,“SBIR将测试得分驾车旅行必须通过车辆运动性能做了理论,或“运动”,得到真正的预测值。虽然知道当司机超过车速一段道路是有帮助的,学术研究表明,一个强大的可能性,风险可以更好的评估和预测的基础上的驱动程序是如何在与其他车手在同一段路同时进行。”
分析来自VDS的运动地图,或使用数据从k-maptm,无数的信息来源。与现有的道路地图数据与已知的车辆位置,时间和速度,使驾驶性能要比普通标准。这场比赛,结果威尔逊说,将提供一个更清晰的画面如何安全或危险的司机是驾驶车辆。
本研究的背景资料来自于ATG的远程信息处理数据交换中心。清算所允许汽车保险公司访问和验证车辆信息和驱动分析提高其承销和评级过程。ATG的数据汇总和标准从各种来源的数据驱动的,其中包括大量的信息服务提供者收集数据,对他们的车队管理客户代表。ATG是公平的(前瞻性评价指数风险)评分,依靠在ATG所驱动的数据里数十亿,建立利益驱动性能,隐私意识的消费者,汽车制造商评估可靠的标准,运营商和保险公司都。
“世界上最大的商用车辆远程信息处理数据交换,ATG作为一个安全和信任如何详细的数据库,其中,当车辆被驱动–超过25000000000英里的真实世界的驾驶经验,和成长,”注意到ATG风险解决方案总裁克里斯卡佛。“我们提供的历史和环境数据层在K线图上正在开发的VDS,提供洞察实际的驾驶性能。我们相信这将证明美国交通部,事实上,一个透明的预测评分系统,驾驶员可以开发,导致道路的使用和交通基础设施的新的可能性。”
VDS的K图使用车辆痕迹建立一个高精度的驱动模式,历史信息丰富的地图。其创新的设计,描述了如何的道路其实是驱动,使不安全的机动检测,对同行司机评分,并可靠地设置自主车辆的路径和速度。
在艾伦格林伯格的美国运输部联邦公路管理局介绍,威尔逊和卡弗将讨论SBIR的初步调查结果表示在即将到来的意外险精算学会(CAS)三月十一日在达拉斯举行的会议,得克萨斯州。该报告将重点放在使用实时数据驱动的改进的商业线的汽车保险政策评价精度和分割。
一个早期的技术公司,专注于数据采集,存储,管理和分析,基于西雅图ATG风险方案成立于2014三月使推进商业车辆远程信息处理数据的财产和伤亡保险公司提高风险评估的使用,既提高了利润,导致投保人利益的安全驾驶。
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