Trip Buddy

Inleiding

In dit project ontwikkelen V-tron en SD-Insights de rijgedrag analyse tool Trip Buddy. Dit product zal meer en gedetailleerdere voertuig- en omgevingsdata inwinnen dan bestaande technologische alternatieven. Daarnaast worden er nieuwe data-analysemethoden en bijbehorende algoritmiek ontwikkeld om deze grotere datastroom verfijnder te analyseren. De Trip Buddy is hiermee uniek in de personalisering en effectiviteit van de feedback die het genereert.

Doelstellingen

Daarnaast is de Trip Buddy de meest effectieve oplossing om vermoeidheid en afleiding in het verkeer te detecteren. Om dit te bewerkstelligen omvat het product een aantal applicaties:

1. Een persoonlijke rij-indicator die chauffeurs terugkoppelt hoe goed zij scoren op een aantal rij-indicatoren en hierbij persoonlijke feedback levert.
2. Een ‘hotspot-analyse’ die locaties identificeert waar veel bijna-ongevallen plaatsvinden, zodat bestuurders, werkgevers, vlooteigenaren, wegbeheerders, navigatie- en reisinformatiediensten zich hierop kunnen aanpassen in termen van routes, rijgedrag en infrastructurele aanpassingen.

Door deze functionaliteit vergroot de Trip Buddy niet alleen de verkeersveiligheid van de individuele gebruiker, maar van alle gebruikers.

Feedbackmodule

Daarnaast biedt de Trip Buddy een feedbackmodule voor organisaties. Deze geeft werkgevers de mogelijkheid om chauffeurs effectief te coachen. Tot slot wordt er een 3rd party API ontwikkeld die de door het product ingewonnen data beschikbaar stelt aan derde partijen.

Marktpositie

In de markt voor rijtaak-ondersteunende systemen zijn zowel V-tron als SD-Insights reeds actief. V-tron heeft een systeem ontwikkeld dat verbonden is met het voertuig en met een Mobileye: een camerasysteem dat voertuigen herkent. Dit systeem herkent (bijna-)ongevallen en stuurt informatie over het gebruik van het voertuig naar een backoffice.

SD-Insights is een startup dat een systeem heeft ontwikkeld dat feedback aan bestuurders levert op basis van een aantal rij-indicatoren. Beide organisaties krijgen van verschillende klanten als feedback dat zij graag een verdere verdieping in het rijgedrag van chauffeurs en persoonlijkere feedback zouden krijgen. Zij willen de chauffeur effectiever kunnen coachen op hun verkeersgedrag.

Behoefte aan data

Daarnaast identificeren de projectpartners een behoefte aan data uit voertuigen. Deze behoefte zien zij bijvoorbeeld in de data top-8 van het verkeersprogramma ‘Beter Benutten’.

Bijdrage aan topclusters

Voor topcluster HTSM draagt het product bij aan de roadmap automotive door het ontwikkelen van een user interface voor driver behaviour en het leveren van data op basis waarvan algoritmen voor autonome voertuigen kunnen worden ontwikkeld. Daarnaast draagt het project bij aan ‘het ontwikkelen van systemen bedoeld voor integratie’ binnen de roadmap ‘embedded’ doordat dit embedded systeem, in tegenstelling tot bestaande veiligheidsopties in nieuwe auto’s, is ontwikkeld voor integratie met zoveel mogelijk bestaande en nog te ontwikkelen voertuigen.

Tevens is de opgeleverde data waardevolle input voor het Neutraal Logistiek Platform van het topcluster Logistiek.

Economische waarde

Het product levert, naast een verbeterde verkeersveiligheid, economische waarde door het vergroten van de omzet en de werkgelegenheid bij de partners en de bedrijven die de verzamelde data gaan inzetten. Ook zal het brandstofverbruik verminderen en de inzetbaarheid van chauffeurs verbeteren wanneer deze minder vaak het slachtoffer van ongevallen zijn.

Regionale impact

In Zuid-Nederland zal de positie van de automotive campus, waar V-tron is gevestigd, als kennisdrager verbeteren. Daarnaast levert het project meerwaarde aan het programma ‘Beter Benutten’ in regio’s Brabant en Maastricht.