Автореферат 2
Содержание 3
Термины и определения 4
Введение 6
Глава 1. Анализ предметной области 8
1.1. Способы автострахования 8
1.2. Обзор существующих решений 9
Глава 2. Теоретические основы 11
2.1. Способы получения показателей движения автомобиля 11
2.2. Принцип оценки манеры вождения 12
2.3. Калибровка устройства 14
2.4. Алгоритм оценки манеры вождения 16
2.5. Сбор данных GPS 18
2.6. Математическая модель оценки опасности маршрута 20
Глава 3. Реализация 22
3.1. Разработка мобильного приложения 23
3.1.1. Разработка экранов 24
3.1.2. Сбор данных 28
3.1.3. Сохранение данных 30
3.2. Разработка серверного приложения 31
3.2.1. Получение данных от приложения 32
3.2.2. Данные статистики 33
3.2.3. Алгоритм оценки опасности маршрута 34
3.2.4. Администрирование 37
Глава 4. Тестирование 39
Заключение 41
Литература 42
Приложение
Существуют разные способы оценки рисков страхования автомобилистов. Стандартные способы страхования оценивают только демографические данные, такие как пол, возраст, стаж водителя и общее состояние автомобиля. Наиболее полным, по количеству обрабатываемых данных, является метод UBI (usage-based insurance) - страхование на основе манеры вождения.[1]Он включает в себя оценку таких параметров как: резкое ускорение, резкое торможение, резкие повороты, превышение скорости. В основном такие данные собираются с помощью специальных телематических устройств, которые устанавливаются в автомобили.
Целью данной работы является создание автоматизированной системы для оценки стоимости страхования на основе манеры вождения и маршрута. Оно должно состоять из мобильного приложения для сбора данных и серверного приложения для обработки, администрирования и хранения данных.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Рассмотреть существующие решения страхования с использованием телематических устройств.
2. Изучить способы сбора данных.
3. Разработать мобильное приложение для сбора информации о маршруте движения автомобиля и других различных параметров, и предоставления этой информации водителю.
4. Изучить методы оценки страхования на основе телематических данных.
5. Разработать серверное приложение для осуществления сложных вычислений.
Уникальность данной работы заключается в том, что это приложение будет объединять в себе метод определения рисков на основе UBI и на основе данных о ДТП по всему маршруту движения, в то время, как существующие решения или не основываются на UBI, или имеют существенные недостатки.
Приложение будет полезно не только страховым компаниям, но и самим автовладельцам. Страховые компании смогут определить риски возникновения ДТП для каждого водителя, и водители смогут получить индивидуальные цены на услуги страхования.
Объектом данной работы является создание мобильного приложения и серверного приложения для оценки стоимости страхования.
Предметом данной работы является полноценное мобильное приложение, которое будет давать оценку каждой поездки для каждого водителя.
Основной целью данной работы было создание автоматизированной системы для оценки стоимости страхования на основе манеры вождения и маршрута.
Во время выполнения ВКР были проанализированы существующие решения в данной сфере, изучены способы получения данных с мобильного приложения, созданы мобильное и серверные приложения. В процессе работы были пройдены все этапы разработки мобильного и серверного приложения: выявление нужного функционала, разработка интерфейсов, построение архитектуры приложения, определение способа хранения данных, разработка приложений.
Результатом выполнения дипломной работы является мобильное приложение для сбора данных и серверное приложение для выполнения сложных вычислений и предоставления данных страховым компаниям. Итоговое решение позволяет автовладельцам получать выгодные предложения от страховых компаний и оценки своих поездок, а страховым компаниям позволяет просчитать риски страхования.
В дальнейшем планируется реализация рекомендательной системы для автовладельцев, позволяющая получать для каждого водителя уникальный набор рекомендаций повышающий их уровень качества вождения, и способствующей понижению риска возникновений ДТП. Также для страховых компаний механизма изменения пороговых значений, индивидуально для каждой страховой компании.
1. National Association of Insurance Commissioners [Электронный ресурс]:
http://www.naic.org/cipr topics/topic usage based insurance.htm
2. Godha S., Petovello M. G., Lachapelle G., “Performance analysis of
MEMS IMU/HSGPS/magnetic sensor integrated system in urban canyons,” // Position, Location and Navigation Group, Long Beach, CA, Sep. 2005.
https://www.researchgate.net/publication/238076847 Performance analysis of MEMS IMUHSGPSmagnetic sensor integrated system in urban canyons
3. Taubman-Ben-Ari O., Mikulincer M., and Gillath O., “The multidimensional driving style inventory □ scale construct and validation.” //Accident Analysis & Prevention 36.3, pp.323 П-332, 2004.
4. Hong J.H., Margines B., Dey A.K. “A smartphone-based sensing platform to model aggressive driving behaviors” // Proceedings of the 32nd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems; New York, NY, USA., pp. 4047-4056, May 2014 https://www.semanticscholar.org/paper/A-smartphone-based-sensing-platform-to-model-Hong-Margines/126474bf763f30d8219d7e730eae7af5f0cef83a
5. Mohamad I., Ali M., Ismail M., “Abnormal driving detection using real time Global Positioning System data” // Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Space Science and Communication (IconSpace); Penang, Malaysia. pp.1-6, July 2011. https://ieeexplore.ieee.org/document/6015840/
6. Meiring G., Myburgh C., “A Review of Intelligent Driving Style Analysis Systems and Related Artificial Intelligence Algorithms”, Dec. vol.12, 2015 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4721742/
7. Fazeen M., Gozick B., Dantu R., Bhukhiya M., Gonzalez M. “Safe
Driving Using Mobile Phones.” // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems pp.3-4, 2012.
https://www.researchgate.net/publication/260543538 Safe Driving Using Mobile Phones
8. Википедия - свободная энциклопедия [Электронный ресурс]: https://en.wikipedia.org/wiki/Atan2
9. Vavouranakis P., “Smartphone-Based Telematics for Usage Based Insurance” // Technological Education Institute of Crete, 2016.-pp.16-34.- https://www.google.ru/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=16&ved=0ahUKEwj 84-12eTZAhUSb5oKHSx B-o4ChAWCE4wBQ&url=https%3 A%2F %2F apothesi s. lib.teicrete. gr%2Fbitstream%2Fhandle%2F11713%2F7793 %2FVavouranakisProkopios2016 .pdf%3F sequence%3D1&usg=AOvVaw1uAfzWwGtII577mX60Ga8e
10. Radoslav Stoichkov: Android Smartphone Application for Driving Style
Recognition pp.16-19, 2012.
http://www.eislab.fim.uni-passau.de/files/publications/students/Stoichkov-Proj ektarbeit.pdf
1 FSinisa Husnjak, Dragan Perakovic, Ivan Forenbacher, Marijan Mumdziev Telematics System in Usage Based Motor Insurance pp.822-823 http://www.daaam.info/Downloads/Pdfs/proceedings/proceedings 2014/101 .pdf
12. Сайт “Безопасные дороги” [Электронный ресурс]:
https://безопасныедороги.рф
13. Хачатрян А. “Анализ и прогнозирование опасности маршрута” , 2016
https://dspace. spbu.ru/bitstream/11701/4287/1/VKR Xachatryan Albert%28dlya vygruzki%29 .pdf
14. Статистика Android устройств [Электронный ресурс]:
https://www.4tablet-pc.net/news/13748-android-stats-january-2018.html
15. Android для программистов: создаем приложения / П. Дейтел, Х. Дейтел, Э. Дейтел, М. Моргано. - СПб. : Питер, 2013. - 560 с.
16. Google Maps Geocoding API [Электронный ресурс]:
https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/start?hl=ru