现有的驾驶行为评价模式是基于违法违章执法手段的惩罚模式，并且只有在安装有抓拍设备的特定地点才能对驾驶员的驾驶行为进行考核，导致评价结果不全面、不客观。为弥补传统评价方式存在的不足，本作品利用车联网多元传感技术对车辆周围环境数据与驾驶员驾驶行为数据进行采集和融合，综合考虑交管部门已有的车辆违法违章信息，提出了一种面向驾驶全过程的信用评价机制，基于此设计了多元传感数据融合的车辆驾驶系统。

   本作品提出的信用评价系统融合了车辆异常驾驶行为数据和车辆违法违章数据。为获取车辆异常驾驶行为数据，首先，对毫米波雷达采集的车辆运动轨迹数据利用阈值法进行预处理，并提出基于卡尔曼滤波的车辆目标动态跟踪方法，实现车辆前后目标的准确识别，获取车辆的异常跟车行为数据；其次，利用亚米级高精度定位设备和地图匹配算法，对车辆行驶车道进行识别，实现车辆位置精准定位，获取车辆的频繁变道行为数据；此外，根据OBD采集的实时车辆驾驶状态数据，实现对车辆驾驶状态的实时监测，识别出超速、急加速、急减速等多种异常驾驶行为数据。车辆违法违章信息则依托于交通管理部门从交通违规大数据中直接获取。进一步地，通过建立计分规则模型，明确各类异常驾驶行为和违法违章行为的扣分细则，设计车辆驾驶行为评价体系和车辆违章行为评价体系，得到车辆驾驶综合信用评价体系，打造交通信用评价平台计算车辆的驾驶综合信用评分。本作品研究成果将为交通管理评价体制提供一种更加全面的方式，有效规范驾驶员驾驶行为，推进建设信用交通体系，提升管理效率和智能化水平。