了解駕駛者在道路上發生某些事件時的行為，對於降低事故率，改善交通阻塞是重要的。

現今有多項科技能夠檢測駕駛者疲勞，並且有顯著降低事故發生的可能性。然而，成功實施取決於所經歷疲勞的原因及類型。承認人為因素始終具至關重要的角色，很顯然，人們對預測專業駕駛者的安全駕駛表現非常感興趣，主要是通過新興科技來輔助駕駛者。

在這方面，似乎重要的是要著重在舒適度也可能取決於在駕駛艙有合適的支撐情況下，以顯著減輕駕駛過程中傳遞的振動。導致駕駛者疲勞的另一個因素是透過駕駛座椅傳遞的振動，還得經常研究跟路線及車輛行駛有關的變化。

公車駕駛是一項複雜，而且對認知要求很高的任務，需要能夠同時處理來自不同來源的訊息。在城市交通中駕駛公車對駕駛者的工作記憶有很高的要求，駕駛者工作記憶從動態交通情況的變化時常地加載。越頻繁地使用車載訊息系統會增加交通危險，如今許多交通事故可歸咎於這些系統造成的分心。

手持及免持電話的使用都會引起認知分心，並取導致錯過交通號誌的風險增加，或者對剎車行為產生負面影響。顯然地，免持電話的使用似乎佔據了駕駛者的工作記憶容量。這就是一些國家立法禁止在駕車時，使用手持電話的原因。

交通事故是 21 世紀傷害的主要來源之一。在國際間，道路交通事故被認為是僅次於心血管疾病及癌症的第三大死亡原因。在美國，交通事故每年造成30,000至40,000人死亡，是8至24 歲民眾的第一大死因。

汽車保險公司已經使用此訊息來銷售特定於用戶的保險產品。為了分析駕駛者的駕駛行為，需要各種訊息，比如說車輛環境或周圍條件、車輛狀態及操作訊息。車輛的環境訊息包括關於目標車輛周圍環境的數據，比如說道路上的車道數、周圍車輛的數量及車速。

車輛狀態訊息包括關於車輛的運動數據，其中包括車輛的方向、速度及行駛加速度。車輛操作訊息是詳細說明駕駛者如何控制車輛，以及監控油門踏板、剎車踏板、方向盤及轉向訊號燈操作的訊息。許多研究也在進行，以分析駕駛者的行為。目的是透過偵測可能導致事故的駕駛行為，用以通知駕駛員發生事故，來預防交通事故。

在現有的駕駛者行為分析系統中，由於難以獲取車輛運作訊息，以往只使用車輛狀態訊息。這些系統使用加速度感測器來獲取車輛的速度及加速度訊息，並且偵測危險的駕駛行為，比如說突然啟動，或者停止。然而，某些類型的攻擊性駕駛行為，比如說威脅性變化車道，可是很難偵測到的。