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南臺科技大學 電子工程系 唐經洲所指導 鍾煜豪的 基於OBD II Bridge 之數據收集與駕駛行為分析 （2018），提出toyota行車紀錄器app關鍵因素是什麼，來自於駕駛行為分析、油耗計算、OBD II 橋接器、MySQL。

而第二篇論文國立中央大學 機械工程研究所 鄭銘章所指導 莊凱翔的 應用自然觀察評估大客車駕駛者的節能安全駕駛行為 （2010），提出因為有 節能駕駛、自然觀察、燃油效率的重點而找出了 toyota行車紀錄器app的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了toyota行車紀錄器app，大家也想知道這些：

基於OBD II Bridge 之數據收集與駕駛行為分析

為了解決toyota行車紀錄器app的問題，作者鍾煜豪 這樣論述：

在台灣，因車禍事故造成死亡的人數逐年攀升，大多造成意外的原因都是駕駛者因分心而未注意車前狀況所發生的，但如果我們能提前從車內或者是車外獲得一些資訊，就可提早警示駕駛者預防車禍的發生。本論文主要搭配本實驗室所開發之OBD II 橋接器(OBD II Bridge)，設計了一個能夠儲存車內感測器資料的App，此App 可將讀取到的感測器資料與汽車故障碼先儲存在行動裝置的儲存空間，並透過3G/4G/WiFi 上傳至MySQL 資料庫存放，再透過本論文所設計之計算公式與應用函數，對MySQL 上的OBD II 感測器的資料進行駕駛行為分析。第一部分為透過車內的空氣流量感測器(MAF) 或進氣歧管壓力

感測器(MAP) 來進行油耗的計算，讓駕駛者可透過此App 得知自己的油耗。第二部分為透過車內速度/轉速/油門位置感測器的資料，統計駕駛在行駛過程中，急加速、急減速、轉速過高、超速、怠速... 等等的不良開車習慣。我們可根據駕駛不良開車習慣所發生的次數，對駕駛進行評分，判斷這名駕駛是否為一個優良的駕駛，假設駕駛在行駛過程中，真的發生意外，除了行車紀錄器的畫面以外，駕駛也可將這些車內感測器的資料，作為還原駕駛行為的佐證依據。

應用自然觀察評估大客車駕駛者的節能安全駕駛行為

為了解決toyota行車紀錄器app的問題，作者莊凱翔 這樣論述：

都會區運具種類眾多，包括私人運具如小客車及機車，大眾運輸系統如公車、捷運等，由於大型車輛為民眾較常搭乘的大眾運輸運具，能減少私人運具的使用，提升能源的使用效率，但肇事時會造成重大傷亡，每常成為社會關注的焦點。因此，本研究先以都會區大型車輛職業駕駛人為研究對象，配合記錄資料設備的可設置性，收集駕駛行為資料，據以分析能源消耗及不當駕駛行為，以作為宣導及矯正駕駛行為的依據，並研擬我國發展大型車輛職業駕駛人訓練制度可能對策。本研究引進VigilVanguard行車偵測系統，並且配合OBDII車輛診斷設備針對100位不同的大客車職業駕駛者，以都會區的路線進行實車測詴。收集駕駛行為資料，包含行車影像、車

速、加速度和瞬間耗油量等，據以分析能源消耗及不當駕駛行為，以作為宣導及矯正駕駛行為的依據。研究中完整將30位大客車駕駛的行車數據透過自動化程式分類成11種駕駛行為，並計算出各種駕駛行為油耗分析結果。結果顯示，屬於直行的駕駛行為其燃油效率會受速度影響，亦會受加速/減速影響。於非加速行為中，燃油效率以最高平均速度時為最高，而在加速行為下，燃油效率則以未踩油門時的減速(中度及重度)、滑行時為最高。

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