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-# driving-risk-flow-scoring
+# OBD CAN 기반 운전 성향 분석 시스템
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+## 프로젝트 개요
+차량 OBD-II 기반 CAN 통신으로 주행 데이터를 수집하고,
+운전 행동을 분석하여 **운전 성향(캐릭터)** 및 **주행 점수**를 실시간으로 시각화하는 시스템입니다.  
+속도(Speed), RPM, 조향각(Steering), 브레이크(Brake) 데이터를 활용하여 운전 습관을 평가합니다.
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+## 프로젝트 목표
+- 차량 OBD CAN 데이터를 안정적으로 수집 및 처리
+- 위험 운전 행동과 교통 흐름 방해 행동을 분리하여 감점 요소를 설계
+- 정체 구간에서의 오판을 줄이기 위한 보호 로직 적용
+- TFT 디스플레이를 통해 실시간 점수/캐릭터 UI 출력
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+## 시스템 구성
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+### 전체 구조
+1. **차량 OBD-II → CAN 데이터 수신**
+2. **MCP2515 CAN Controller**로 프레임 수신
+3. **Arduino Nano Mini**에서 데이터 파싱 및 점수 산출
+4. **TFT LCD(ILI9341)**에 속도/조향/브레이크/RPM/점수 출력
+5. (선택) **microSD**로 캐릭터 RAW 이미지 표시
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+## 동작 방식
+- CAN 통신으로 차량 주행 데이터를 주기적으로 수신합니다.
+- 수신된 값은 노이즈 완화를 위해 필터링 후 점수 로직에 적용됩니다.
+- 감점 요인은 다음과 같이 구성됩니다.
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+### 감점 요인 설계
+**[위험 요인 감점]**
+- 급가속
+- 급제동
+- 급조향
+- 고속 + 급조향
+- 고RPM 유지
+- 급가속 + 급조향 동시 발생
+- 위험 행동 반복
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+**[흐름 방해 감점]**
+- 저속 지속
+- 평균 대비 과도한 저속
+- 불필요 감속 후 회복 지연
+- 저속 시간 누적 감점
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+**[정체 구간 보호(오판 방지)]**
+- 정체 판단 시 흐름 방해 감점 적용 X
+- 정체 구간에서는 위험 감점 기준 완화
+- 정체 해제 판단 시 정상 평가로 복귀
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+## 사용 기술 스택
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+### Hardware
+- Arduino Nano Mini
+- MCP2515 CAN Module
+- 2.2inch TFT LCD (ILI9341)
+- microSD Module (캐릭터 RAW 리소스)
+- DS1302 RTC Module
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+### Software
+- Arduino IDE (C/C++)
+- CAN 통신: `mcp_can`
+- TFT UI: `Adafruit_GFX`, `Adafruit_ILI9341`
+- SD 처리: `SPI`, `SD`
+- UDS/ISO-TP 기반 데이터 요청/응답 처리
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+## 한계 및 개선 사항
+- **차종별 CAN/UDS 데이터 차이**
+  - DID/바이트 오프셋이 차량마다 달라 호환성 확장이 필요함
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+- **정체/고속/저속 모드 판별 한계**
+  - 현재는 속도 기반 추정이므로 환경에 따라 오탐 가능
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+- 향후 개선 방향
+- 주행 기록에 날짜/시간 타임스탬프 추가
+- **N분 이내 재시동 시 이전 운전 기록(점수/상태) 이어서 사용**
+	- 예: 시동 OFF 후 5분 이내 재시동 → 이전 세션 이어서 누적
+	- 예: 시동 OFF 후 5분 초과 재시동 → 새 세션으로 초기화
+- SD 로그 저장 시 시간 기반 주행 분석(하루/주간 통계) 기능 확장