Doktorski rad se bavi izazovima vezanim uz prikupljanje, kontekstno obogaćivanje i analitiku podataka iz vozila. Trenutni trendovi koji se fokusiraju prema umrežavanju vozila kao što su povezivanje vozila s infrastrukturom i povezivanje vozila s drugim vozilima, smatraju se korisnima za prikupljanje i analizu podataka. Međutim, prikupljanje podataka iz umreženih vozila nije jednostavan zadatak, jer su hardver i softver umreženih vozila zatvoreni sustav koji je namijenjen da mu pristupaju samo proizvođači vozila. Osim toga, kada se podaci iz vozila kombiniraju s različitim heterogenim izvorima podataka, moguće je pružiti vrijedne dodatne uvide tijekom analize podataka. Ključna komponenta za utjecajna istraživanja u ovoj domeni je visokokvalitetan izvor kontekstno obogaćenih podataka iz vozila, koji bi omogućio interdisciplinarna istraživanja iz perspektive okolišne održivosti, automobilskog inženjerstva, bihevioralne znanosti, telekomunikacija i prometnih znanosti. Koliko je autoru poznato, ne postoji javno dostupan skup kontekstno obogaćenih podataka iz vozila. Kako bi se olakšalo stvaranje takvog skupa podataka, doktorski rad predstavlja radni okvir za prikupljanje, kontekstno obogaćivanje i naprednu analitiku podataka iz vozila. Okvir koristi pametne telefone za prikupljanje podataka s OBD dijagnostičkog priključka ili CAN sabirnice i obogaćuje ih s podacima prikupljenih s internetskih izvora i podacima iz senzora ugrađenih unutar pametnog telefona. Radni okvir je evaluiran na studijskom slučaju eksperimenta prikupljanja podataka. U tom eksperimentu je 9 vozača prikupilo više od 90 sati podataka o vožnji, koji su zajedno formirali kontekstno obogaćen skup podataka iz vozila. U sklopu doktorskog rada je prikupljeni skup podataka analiziran te je poseban naglasak u analizi podataka stavljen na izračun metrike za rangiranje vozača i putovanja prema ekološkim obrascima vožnje koja se može iskoristiti za poboljšanje održivosti prijevoza.