我国是全球最大的汽车生产国和消费国,车联网市场巨大。从汽车这一新兴移动终端到由汽车组成的车联网系统,牵动着我国又一条至关重要的经济脉络。据某研究院数据库显示:截至2016年底,全国机动车保有量达29000万辆,其中汽车19400万辆;机动车驾驶人36000万人,其中汽车驾驶人超过31000万人。在此背景下,汽车保险行业在获得无限发展空间的同时,却由于恶性竞争、交通事故率不断上升等原因,导致车险公司利润率不断下降。因此,根据不同的驾驶行为、车辆历史故障情况等数据设计出差异化的保险方案意义重大。这样就需要借助车载信息系统与OBD(On Board Diagnostic,车辆诊断系统)等技术来采集运行信息并结合大数据挖掘等算法分析驾驶人的驾驶行为习惯及车辆状况。基于上述背景,本文研究开发了一款Android操作系统设备与WEB平台相结合的车载终端,该终端能够实时监控车辆的行驶数据信息与故障状况,把数据实时地上传到服务器,并通过大量车辆数据对驾驶行为评估进行分析与建模。首先,构建了系统架构。将车载终端分成车辆数据采集与故障诊断端、Android客户端和WEB平台三个部分,并对前两个部分的硬件接口进行分析与设计。车辆数据采集与故障诊断端通过OBD接口从车辆内部的ECU实时采集车辆数据,经蓝牙接口将数据传输给Android客户端,Android端使用Cortex-A9处理器,通过无线通信技术把数据上传到WEB平台。其次,对车载终端系统Android客户端和WEB平台的核心功能软件进行开发与设计。Android客户端主要实现Android端与车辆OBD系统的通信、车辆OBD数据的实时采集与上传和地图服务三个核心功能。WEB平台主要实现上传数据的存储与分析、数据图表呈现和数据记录查询三个核心功能。再次,利用逐步回归分析方法对数据进行处理,经显著性检验,建立最优回归数学模型,用以评估驾驶人的行为状况,给车险行业中差异化保险方案提供参考。最后,通过Android客户端功能测试和WEB平台功能测试,验证了本系统可行性和实时性。