In questa fase, l'obiettivo è costruire il profilo statico del conducente. I dati vengono acquisiti da due fonti distinte e processati sul server.

• Dati Attitudinali: Il processo inizia con la somministrazione di un test attitudinale al conducente. Il risultato viene inviato direttamente al modulo di profilazione sul server.
• Dati Telemetrici: Durante la guida su ETS2, un modulo Python customizzato estrae in tempo reale i dati telemetrici (velocità, RPM, uso pedali, ecc.). La webcam non è attiva in questa fase. Questi dati vengono pubblicati su un topic specifico del broker MQTT.

Il server, ricevuti i dati telemetrici, li instrada al modello di Machine Learning per classificarne lo stile di guida. Infine, il Modulo di Profilazione combina il risultato del test attitudinale con la classificazione dello stile di guida per generare il profilo utente completo, che viene salvato nel Database.

• Codice del diagramma