代驾服务处理系统、方法和计算设备

技术领域

本公开涉及一种出行领域，尤其一种代驾服务处理系统、方法和计算设备。

背景技术

随着经济社会的发展和城市化进程的深入，人们对便捷出行的需求也随之提升。相应地，对驾驶服务的需求也随之提升。在此，驾驶服务是指为他人，尤其是陌生人提供出行服务，不仅包括提供驾驶服务也提供交通工具的出行服务，例如网约车服务，也包括仅提供驾驶服务但不提供交通工具的代驾服务。

由于出行服务的分散性和随机性，并且需要保障乘客安全，因此通常由出行服务平台充当驾驶服务提供方和乘客方的中介。虽然出行平台会通过身份验证等来保障接收驾驶服务的乘客人身安全，并在驾驶服务结束后通过获取用户评价来获得反馈，但上述手段仍然不够全面客观，并且会造成安全上的漏洞和乘客体验不佳。

为此，需要一种更为准确和高效的驾驶服务，尤其是代驾服务处理方案。

发明内容

本公开要解决的一个技术问题是提供一种代驾服务处理方案，平台能够采集驾驶过程中相对客观的参数信息，并通过针对参数信息的计算来客观判断驾驶质量，并且能够基于驾驶质量进行后续处理。上述采集、判断和处理可以在驾驶过程中实时进行，从而进一步提升驾驶安全性。

根据本公开的第一个方面，提供了一种代驾服务处理系统，包括服务器和多个代驾客户端，其中所述代驾客户端用于：收集代驾过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；上传所述参数信息，所述服务器用于：获取上传的所述参数信息；基于所述参数信息，判定代驾服务的驾驶质量；基于所述驾驶质量，执行针对当前代驾人员和/或所述代驾服务的处理。

上述处理可以是基于实时数据的实时处理，也可以是后续针对当前代驾服务的处理(例如，争端解决)，或是针对代驾人员的处理，例如奖惩和评级。

根据本公开的第二个方面，提供了一种驾驶服务处理方法，包括：进入驾驶服务下的驾驶模式；采集驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；上传所述参数信息，所述参数信息用于评价驾驶质量；以及获取基于所述驾驶质量下发的处理结果。

根据本公开的第三个方面，提供了一种计算设备，包括：信息采集单元，用于驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；传输单元，用于上报所述参数信息并获取基于驾驶质量下发的处理结果，其中所述驾驶质量是基于所述参数信息判定的；以及输出单元，用于输出所述处理结果。

根据本公开的第四个方面，提供了一种驾驶服务处理系统，包括服务器和多个驾驶客户端，其中所述驾驶客户端用于：收集驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；上传所述参数信息，所述服务器用于：获取上传的所述参数信息；基于所述参数信息，判定驾驶服务的驾驶质量；基于所述驾驶质量，执行针对当前驾驶人员和/或所述驾驶服务的处理。

根据本公开的第五个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上述第二方面所述的方法。

根据本公开的第六个方面，提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上述第二方面所述的方法。

由此，本发明设计了一套基于驾驶参数收集的用于驾驶服务，尤其是代驾服务的驾驶质量评价和处理方案。该方案能够主动或是被动地收集驾驶服务中的参数信息，由服务器进行驾驶质量评价，并给出相应的处理，上述处理可以是实时的，并且能够根据异常驾驶的严重程度而增加介入程度。上述处理也可以对服务提供方今后的服务给予指导。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明一个实施例的代驾服务处理系统的组成示意图。

图2示出了根据本发明另一个实施例的代驾服务处理系统的组成示意图。

图3示出了根据本发明一个实施例的驾驶服务处理方法的示意性流程图。

图4示出了根据本发明在代驾服务中驾驶行为收集和后续处理的一个例子。

图5示出了根据本发明一个实施例可用于实现上述驾驶服务处理方法的计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

驾驶服务是指为他人，尤其是陌生人提供出行服务，不仅包括提供驾驶服务也提供交通工具的出行服务，例如网约车服务，还包括仅提供驾驶服务但不提供交通工具的代驾服务。

网约车则是网络预约出租汽车经营服务的简称，是指以互联网技术为依托构建服务平台，接入符合条件的车辆和驾驶员，通过整合供需信息，提供非巡游的预约出租汽车服务的经营活动。

代驾是指当车主不能或不愿自行开车到达目的地时，由专业驾驶人员驾驶车主的车将车主和/或车主亲朋等送至指定地点并收取一定费用的行为。普遍在餐饮行业使用较多，车主去饭店聚餐喝酒，酒后因为不能开车，由其他人代为开车。

由于出行服务的分散性和随机性，并且需要保障乘客安全，因此通常由出行服务平台充当驾驶服务提供方和乘客方的中介。虽然出行平台会通过身份验证等来保障接收驾驶服务的乘客人身安全，但上述手段并非是对司机的驾驶质量本身的监控，仍然会造成驾驶安全上的漏洞并且使得平台无法及时介入。

在现有的出行平台中，司机的驾驶质量，需要乘客在服务结束后，对司机进行评价才能获得。以上方法至少存在以下三个问题：

(1)如果服务过程中出现了危险驾驶等行为，平台服务无法在行为发生的当时直接获取，因此也无法及时通过消息提醒、客服介入等方式进行阻止；

(2)乘客体验差，反馈成本大，缺乏在线化的便捷使用体验。并且由于没有驾驶行为数据的存储，乘客单方面投诉不好确认责任，收到反馈后客服通常难以通过客观分析来裁定司机是否危险驾驶行为；

(3)驾驶服务结束后缺乏引导司机安全驾驶的手段，因此也无法解决之后该司机提供驾驶服务中的安全隐患。

为此，本发明提供一种客户端采集驾驶参数、服务端进行评价并给出处理的方案。该方案能够对异常驾驶进行及时处理，并且能够为针对该驾驶服务和/或驾驶人员的后续操作提供更为客观的依据。

在本发明中，用于提供驾驶服务的平台(例如，代驾平台和/或网约车平台等)优选由SaaS平台实现。SaaS平台是运行SaaS软件的云平台。软件即服务(SaaS，Software-as-a-Service)向消费者(例如，作为租户的第三方厂商、驾驶员客户端、乘客客户端)提供技术服务接口或是直接的图形化操作界面，以使得消费者能够使用云基础设施上运行的各类应用。在不同的实现中，该应用可以通过诸如网络浏览器的客户端接口或是经由安装的专用APP的客户端进行访问。除了有限的特定于用户的应用配置设置的可能例外，消费者并不管理或控制包括网络、服务器、操作系统、存储、乃至个体应用能力的下层云基础设施。

“云”或者“云计算”可以看作一种服务交付模型，用于实现对可配置计算资源的共享且按需的访问。可配置计算资源能够以最小的管理成本或与服务提供者的最少交互而被快速供应和释放。

在基本配置完成之后，云的消费者无需与服务提供者进行人为交互就能够单方面自动地按需获取诸如服务器时间和网络存储等之类的计算能力。提供者的计算资源被池化，以使用多租户模型服务于多个消费者，并且根据需求动态地分配和再分配不同的物理和虚拟资源。消费者通常不能控制或不知晓所提供的资源的确切位置。另外，云基础设施还要具有扩展和缩减的能力，以满足消费者的升级(例如，服务升级)需求。进一步地，云系统可以利用适于服务类型(例如存储、处理、带宽和用户账户)的某个抽象层面上的计量能力，自动地控制和优化资源使用。可以监测、控制和报告资源使用，从而为被利用的服务的提供者和消费者双方提供透明度。

云计算环境是面向服务的，聚焦于无状态性、低耦合性、模块性和语意互操作性。云计算的核心是包含互连节点的网络的基础设施。云计算网络中的节点是计算装置，包括但不限于个人计算机系统、服务器计算机系统、移动客户端等。

由于网约车服务的实时性，实现网约车服务的SaaS平台还需要具有高时效性，能够同时处理大量来自移动客户端的请求，例如，在下单派单场景中，将用户请求(用户订单)分配给恰当接单方(司机接单)的司乘匹配操作，即，为乘客发送的每个订单匹配一个合适的司机。

由于代驾服务的时效性没有网约车强，在某一热点地区往往有多名代驾人员等候，因此为乘客选择合适的代驾者，同时保障乘客人身和车辆安全，成为代驾平台需要优先考虑的事项。

为此，本发明首先可以实现为一种代驾服务处理系统。图1示出了根据本发明一个实施例的代驾服务处理系统的组成示意图。本发明的代驾服务处理系统能够用于代驾过程中驾驶参数的高效收集、评价和相应的处理，该系统可以是专门用于驾驶参数收集、处置和管理的系统，也可以看作是现有代驾系统(例如，包括接单派单功能的代驾平台)的一部分，即代驾平台并入的新功能。

如图所示，系统100包括服务器110和多个客户端120。在图1所示的例子中，该平台100可以是仅对接司机的平台，为此客户端120可以是代驾客户端，即，代驾人员所安装的客户端。由于代驾司机仅提供驾驶服务，不提供驾驶工具，为此客户端120示出为多个手机，但应该理解的是，客户端120也可以手机之外的其他能够进行无线通信的便携式电子设备。

在本发明的代驾服务处理系统中，代驾客户端120可以用于收集代驾过程中的用于表征驾驶质量的参数信息。在此，表征驾驶质量的参数信息，顾名思义，指代在代驾过程中采集的参数，这些参数能够被处理，并且处理结果能够表明(或者起码在一定程度上表明)驾驶者本身的驾驶水平。

在一个实施例中，驾驶过程中采集的用于表征驾驶质量的参数信息可以包括定位信息，例如GPS信息或是北斗定位信息。这些带有时间戳的定位信息可以实时上传，由此用于计算驾驶速度、加速度以及行进路线等。进一步地，客户端120采集的参数信息还可以包括设备内所包含的运动传感器所采集的感测信息，例如设备内置陀螺仪等采集的加速度信息等。

这些参数信息可由客户端120上传至服务器110。服务器110则可相应地获取上传的所述参数信息；基于所述参数信息，判定代驾服务的驾驶质量；并且基于所述驾驶质量，执行针对当前代驾人员和/或所述代驾服务的处理。

具体地，服务器110可以对获取的待时间戳的参数信息进行计算，由此获取诸如驾驶速度、加减速、转弯半径等驾驶数据。上述驾驶数据的得出还可以结合当前道路状况，例如道路走向、当前车流量等综合判断得出。通常情况下，由于代驾人员需要将乘客送到指定位置，因此代驾过程中，代驾客户端120通常还需开启导航功能，以便沿着规划路线进行驾驶。为此，代驾客户端120本身可以基于上述参数信息在本地进行诸如驾驶速度、加减速、转弯半径等驾驶数据的计算，并直接将上述计算结果发送给服务器110。在其他实施例中，甚至可以客户端在本地首先进行异常驾驶判定，并且在本地判定存在异常驾驶的情况下，再将涉及异常驾驶的信息上传至服务器进行二次分析和判定。

无论是在本地还是在服务器端对参数信息进行计算，甚至是本地首先进行异常驾驶判定，都是服务器端能够基于上传的参数数据或其(至少是部分)处理结果，进行驾驶质量的判断。具体地，服务器110可以基于所述参数信息，判定急加速和/或急减速情况；判定急转弯情况；判定超速情况。上述判定结果能够直接用于评价驾驶质量。例如，可以设定加减速阈值、转弯半径阈值、超速阈值，并且根据超过阈值的类型、次数和严重程度为驾驶质量进行打分。由此获取的驾驶质量(例如，驾驶质量分)可用于对当前代驾服务的处理，例如用作乘客投诉时的证据，也可以用来作为对代驾司机进行处理的依据，例如，影响到本次代驾收入、后续派单优先级与提成等。

由此，本发明通过收集驾驶参数，并由服务器对驾驶质量进行客观判定，就能够对当前代驾行为和代驾司机进行相对准确的评估，并进行相应的处理。

代驾客户端120对于上述参数信息的收集和上传，可以是伴随代驾行为开始后自动进行的。例如，代驾APP可以在司机点击“开始代驾”之后，自动开启后台的参数信息实时收集和上传，并且能够实时地将原始参数数据或其计算得到的数据上传给服务器110。为此，服务器110能够实时判定所述驾驶质量，并且在服务器判定驾驶质量涉及异常驾驶的情况下，实时进行异常驾驶处理。

上述异常驾驶处理，可以根据判定的异常驾驶的严重程度来进行不同程度的处理(例如，不同的提醒程度或是介入程度)。例如，如果服务器判定代驾人员存在偶发的轻微异常驾驶行为(例如，一两次刹车减速度略微超过判定阈值)，则可以不进行处理，或者仅在代驾APP上显示或者播放“刹车有点急，下次请小心”的提示。随着在单次代驾过程中，检测到的异常驾驶行为的增多，或是异常程度的加深，可以提升提醒的强度，例如，以更大的音量或是更为严厉的口吻进行语音提醒。而在服务器110判定驾驶质量超过(外部)介入阈值时，引入外部介入操作。上述外部介入操作可以是代驾平台的外部介入，例如客服在代驾过程中直接致电乘客手机等，也可以是代驾平台联系平台外人员(例如，安全部门)或是设备的介入。例如，当服务器110基于当前收集的参数信息判定当前代驾行为可能引起巨大风险时(即，存在危险驾驶时)，可以直接联系车辆当前行驶位置所在的派出所，以寻求帮助。在判定需要进一步介入的情况下，该代驾APP可以强制开启代驾客户端110设备的音频或视频记录功能，以获取用于判定危险驾驶的更多信息。进一步地，还可以结合车辆针对规划路线的行驶偏离情况来进行判断。

除了如上所述，由服务器110自发地对平台内的代驾客户端120进行(实时)驾驶质量监控和处理之外，服务器110的信息收集和相应处理，也可以是在乘客的要求下开启或是加强的。

为此，服务器110还可以用于：接收乘客对所述代驾过程的驾驶质量投诉；以及基于判定的所述驾驶质量，处理所述驾驶质量投诉。上述投诉可以是乘客在代驾结束之后进行的(例如，乘客在为代驾服务打分时)，此时服务器110可以根据代驾过程中记录的行驶数据来相对客观地判断代驾司机是否存在异常驾驶等行为。在某些情况下，乘客可以在代驾过程中实时进行投诉，并由此使得服务器110进行实时争议处理。

在如图1所示的系统中，系统可以仅包括服务器110和代驾客户端120，而不包括乘客客户端。此时，服务器110可以通过与其他服务器(例如，乘客端服务器)的对接，实时或是在后续获取来自乘客的信息。

在其他实施例中，本发明的代驾服务处理系统也可以包括乘客客户端。图2示出了根据本发明另一个实施例的代驾服务处理系统的组成示意图。如图所示，系统200除了包括服务器210和多个代驾客户端220之外，还可以包括多个乘客客户端130。在此，乘客客户端230示出为车辆，由此表示在代驾过程中，乘客往往是驾驶工具提供方。当然应该理解的是，虽然被示出为车辆，但乘客客户端通常被安装在乘客的手机上。在某些实施例中，一些智能化车辆也可以安装代驾乘客端APP，并作为图1所示的客户端230本身。

在如图2所示，系统包括乘客客户端230的情况下，系统就可以直接向乘客客户端230下发信息。

例如，在服务器210根据代驾客户端220所上传的信息判断存在异常驾驶行为时，可以同时向代驾客户端220和接收当前代驾服务的乘客客户端230发送异常驾驶行为提醒。而在服务器210判定有更为严重的异常驾驶行为，例如，涉及危险驾驶时，可以主动联系乘客进行求证。

进一步地，乘客客户端230也可以主动进行操作。例如，乘客客户端230可以在代驾过程中实时提交对所述代驾过程的驾驶质量投诉，也可以在事后进行投诉。在平台为了降低运营成本不主动收集驾驶参数的情况下，乘客客户端的实时投诉可以触发平台对参数信息的收集。

进一步地，乘客客户端230也可以进行参数信息的收集和上传。为此，可以在满足预定条件的情况下，开启乘客端表征驾驶质量的第二参数信息的收集和上传。可以由乘客勾选在何种条件进行驾驶参数信息的收集和上传，例如，每次代驾过程都进行上传。也可以在乘客进行投诉的情况下，还是乘客客户端的第二参数信息的收集和上传。还可以在服务器基于代驾客户端220检测到若干次异常驾驶行为后，开启乘客客户端的第二参数信息的收集和上传。乘客端驾驶参数的上传，可以作为代驾端驾驶参数的代替或者补充，从而在特殊情况(例如，乘客投诉)下实现更为客观的驾驶质量评判。

在异常驾驶行为中，如果异常程度超过一定限度，就可判定为危险驾驶。例如，在限速80的城市高架路上行驶，车速90可以判定为异常驾驶行为，车速140则可判定为危险驾驶。乘客客户端可以用于上报提供驾驶服务的客户端存在危险驾驶行为。此时，服务器可以基于所述上报和基于获取参数的判定，直接寻求安全部门的介入。例如，向道路安全部分发送当前车辆位置和危险驾驶行为，以方便交警介入等。进一步地，服务器可以基于所述上报，调取对应驾驶服务的驾驶质量的判定，并且根据判定结果，向所述乘客客户端下发上报结果。

如前所述，乘客客户端不仅可以包括乘客的移动设备客户端。在某些实施例中，还可以是行驶车辆的车载客户端。例如，某些智能汽车上可以直接安装代驾APP。此时，在由代驾人员进行代驾时，可由车载客户端直接上传车辆的行驶数据，从而方便服务器获取更为准确的驾驶数据，并进行更为客观的驾驶行为判定。在某些情况下，例如在判定危险驾驶的情况下，甚至可以通过对车辆进行强行控制(例如，强行靠边停车)来进行危险排除操作。

如前所述，判定出的驾驶质量除了用于对当前代驾行为进行处理之外，还可以对代驾人员的后续行为产生影响。服务器可以用于：基于所述代驾客户端多次驾驶服务的驾驶质量，生成驾驶质量分。可以为近期代驾行为的驾驶质量分配更高的权重，从而对代驾司机驾驶行为的改进进行鼓励。

由于代驾的即时性不如网约车强，并且通常某一个代驾点有多个代驾人员等候，因此为哪个代驾人员优先派单成为平台的权利。此时，平台可以至少基于上述驾驶质量分，来确定代驾司机的派单优先级，从而提升派单的客观性。

进一步地，还可以基于所述驾驶质量分，确定所述司机的司机等级；确定所述司机的奖惩内容；和/或确定所述司机的提成比例。上述操作都与代驾司机的收入水平等直接挂钩，因此能够促进代驾司机的规范驾驶行为。

上述驾驶质量，除了进行异常驾驶行为判断之外，还可以用于进行驾驶风格评价。在一个实施例中，服务器可以用于：基于所述代驾客户端多次驾驶服务的驾驶质量，生成驾驶风格评价；并且可以基于所述代驾司机的驾驶风格评价，为所代驾司机分配相应的代驾订单。

例如，可以从上传的参数信息中判断代驾司机A的驾驶风格为稳健型，因此可以优选为偏好稳健型驾驶的订单分配该代驾司机A。例如，某乘客在某酒店家族聚会，因喝酒而无法驾车。乘客在提交代驾订单时，可以添加特殊要求“车上有高龄老人，需要稳健驾驶”。平台在接收到该订单后，可以从在酒店外等候的多个代驾司机中选择基于驾驶参数信息判断为稳健型驾驶风格的代驾司机A来进行派单，以便符合乘客需求。再例如，某乘客需要赶时间，在提交代驾订单时添加特殊要求“开快点”，则平台可以为其分配驾驶风格更为高效的司机B。另外，还可以根据乘客的在前评价(例如，总是强调对急刹车的不满)，或是该乘客自己的驾驶记录(例如，稳健型)来进行相应风格代驾司机的分配。

如上结合图1和图2描述了根据本发明的代驾服务处理系统的实施例。除了用于代驾服务之外，本发明的如上系统也可以适用于其他提供驾驶服务的场景，例如同时提供驾驶服务和交通工具的网约车系统。为此，本发明还可以实现为一种驾驶服务处理系统，包括服务器和多个驾驶客户端，其中所述驾驶客户端用于：收集驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；上传所述参数信息，所述服务器用于：获取上传的所述参数信息；基于所述参数信息，判定驾驶服务的驾驶质量；基于所述驾驶质量，执行针对当前驾驶人员和/或所述驾驶服务的处理。此处的驾驶服务可以包括网约车驾驶服务，并且该系统也可以包括乘客客户端。

进一步地，本发明还可以实现为一种驾驶服务处理方法，尤其是一种代驾服务处理方法。图3示出了根据本发明一个实施例的驾驶服务处理方法的示意性流程图。应该理解的是，此处的驾驶服务虽然也可以是网约车司机提供的驾驶服务，但尤其可以是代驾司机提供的代驾服务，因此尤其可由代驾司机的代驾客户端(例如，安装在手机中的代驾APP(司机端))实现。

代驾司机在获取到代驾订单，并且上车准备进行代驾服务时，可以对代驾客户端(例如，代驾APP)进行操作(例如，点击“开始代驾”，进入驾驶服务下的驾驶模式(步骤S310)。随后，可以默认开启或是根据预定条件触发针对驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息的采集(步骤S320)。在采集驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息可以包括：采集定位信息；和/或采集运动传感器的感测信息。在智能车辆联网的情况下，还可以直接采集获取的车辆行驶数据。

采集的参数信息于是可被上传，用于进行评价驾驶质量(步骤S330)。应该理解的是，在实时上传的情况下，步骤S320和S330可以反复交替进行。而在事后上传的情况下，则可以在驾驶结束后，进行一次性的参数信息上传。

随后，可以获取基于所述驾驶质量下发的处理结果(步骤S330)。上述处理结果的下发，可以是在不涉及异常驾驶的情况下，在驾驶结束后下发的提示，例如“本次驾驶无异常，请继续保持”。而在上传的所述参数信息表征存在异常驾驶的情况下，则可接收下发的异常驾驶提醒。进一步地，在上传的所述参数信息表征异常驾驶超过预定阈值的情况下(例如，涉及危险驾驶)，接收安全和/或客服部分的介入信息，例如，可以是客户部分呼入并自动接入的电话等。

在一个实施例中，采集驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息包括：获取基于乘客上报异常驾驶而下发的信息采集指令，开启对所述参数信息的采集或提升针对所述参数信息的采集量；和/或基于当前驾驶服务中在前异常驾驶行为的判定，提升针对所述参数信息的采集量。换句话说，参数信息的采集，不仅可以是默认开启的，也可以是基于乘客上报开启或是升级的，还可以是基于在前危险驾驶判定而升级的。

相应地，本发明还可以实现为一种计算设备，该设备可以实现如上所述的处理方法，并且尤其可以实现为安装了基于本发明的代驾APP的智能手机。该计算设备可以包括：信息采集单元，用于驾驶过程中的用于表征驾驶质量的参数信息；传输单元，用于上报所述参数信息并获取基于驾驶质量下发的处理结果，其中所述驾驶质量是基于所述参数信息判定的；以及输出单元，用于输出所述处理结果。

在此，信息采集单元包括：定位单元，用于采集驾驶过程中的定位信息；和/或运动传感单元，用于采集运动感测信息。例如，定位单元可以包括手机内置的GPS组件，运动传感单元则可包括手机内置的陀螺仪等传感组件。

传输单元可以是联网组件，例如用于进行蜂窝通信的组件。输出单元则可以是从视觉、听觉和触觉等可被感知的途径进行输出的装置，例如触摸屏、扬声器和内置振动等。

计算设备可以是司机或乘客的移动客户端；或者在一个实施例中，所述计算设备可以是车载控制设备，并且还包括：运动控制单元，用于在实时驾驶指令评价触发阈值时控制车辆的驾驶操作。

图4示出了根据本发明在代驾服务中驾驶行为收集和后续处理的一个例子。

首先，在代驾司机服务过程中实时监测司机的驾驶行为，客户端收集司机急加速、急减速、急转弯和超速等驾驶行为数据，数据包括速度信息、时间信息以及发送次数等。

当司机的加速时速或减速时速大于服务预设定阈值、转弯速度和弧度大于服务预设定阈值或者出现超速行驶等行为时，把相关的速度信息、时间信息等数据上传至平台服务端，平台服务端分析并记录该司机驾驶过程中存在异常驾驶行为。

如果平台认为存在异常驾驶行为，则下发给司机端给出安全提醒，乘客端给出温馨提示。如果在一次代驾服务过程中出现多次异常驾驶行为(或者异常程度较大)时，则通知安全部门和客服介入处理。

代驾服务结束后，平台服务端记录和分析每个代驾司机的综合驾驶服务质量，根据本次服务中司机出现的异常驾驶数量和严重程度(超过阈值的多少评定)得出每个代驾司机的驾驶行为分。在一个实施例中，驾驶行为分计算规则如下：每次代驾服务默认是5.0分，出现一次异常驾驶减去0.1分，出现一次严重异常驾驶减去0.2分，每次代驾服务最多可减0.5分，即每次代驾服务分最低为4.5分，代驾司机的综合驾驶行为分为多次代驾服务分的平均值(或是，近期的驾驶行为具有更高权重)。

可以针对不同的场景，设定不同的评定标注，例如不同的驾驶行为分阈值，不同的加速减速阈值，转弯速度和弧度阈值等。

平台可以根据服务设定的驾驶行为分阈值，在定期进行的安全驾驶周期中给予相应司机奖惩。进一步地，司机端合成乘客端都可以看到代驾司机的驾驶行为分(即，驾驶质量分)。乘客端可以根据驾驶质量分指定代驾司机，从而也使得司机有改进驾驶行为的动力。

由上可知，本发明针对上面提到的现有代驾服务存在的问题，采用实时监测司机驾驶车辆过程中司机驾驶行为质量，以及服务结束后为驾驶行为打分的方式，能够至少解决以上三个问题：

1.平台服务实时监测司机驾驶行为，出现危险驾驶时在司机端给出安全提醒，乘客端给出温馨提示，如果多次出现，安全部门和客服就会介入处理，从而保障当前服务中司乘的安全；

2.解决了乘客在遇到危险驾驶时投诉确认难的问题，平台服务根据订单的驾驶行为记录即可确认该服务是否有危险驾驶行为；

3.根据某个代驾司机长期的驾驶行为质量，评定出代驾司机驾驶行为分，作为平台的一个重要司机驾驶质量评定参数，在平台定期进行线上安全驾驶活动中会给评分超过某一阈值的司机给予平台现金奖励或有限派单等福利，低于某一阈值的司机进行安全教育或封号等惩罚措施。

图5示出了根据本发明一个实施例可用于实现上述驾驶服务处理方法的计算设备的结构示意图。

参见图5，计算设备500包括存储器510和处理器520。

处理器520可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器520可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)等等。在一些实施例中，处理器520可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)或者现场可编程逻辑门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Arrays)。

存储器510可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)，和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器520或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器510可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器510可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器510上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器520处理时，可以使处理器520执行上文述及的驾驶服务处理方法。

上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的驾驶服务，尤其是代驾服务处理方法。本发明可以根据预设的规则(例如，预设的阈值)来实时监测驾驶过程中的驾驶行为，从而分析和判断异常驾驶行为，确保当前驾驶服务中的司乘安全。进一步地，驾驶行为的监测为针对当前驾驶服务的争端处理，以及后续针对驾驶者(例如，代驾司机)的评优和奖惩也提供了重要依据。

此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。

或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)，当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。