随着汽车行业的迅速发展，交通事故也在持续增长。为了解决这一问题，许多研究开始关注于驾驶行为的识别，以求理解事故发生的内在机制。同时，驾驶行为的研究，还能够为日益丰富的车载服务提供更加深刻的语义环境，拓展现有服务的应用领域。目前，由于驾驶模拟器能够提供丰富的传感器数据，因此许多的驾驶行为研究都是基于模拟平台实现的。本文提出了一种模拟驾驶系统环境下，实现数据采集、驾驶行为识别的解决方案，并对其进行了实现。　　本文的贡献有:　　1.对原有的驾驶行为识别和风险分析工作进行了总结，指出了它们在驾驶模拟器这一特殊环境下所面临的问题，并给出了具体的解决方案。　　2.对驾驶模拟器环境下数据采集的环境进行了分析，并实现了一种可行的数据采集系统。　　3.分析了现有的驾驶行为建模方法，并实现了一个基于HMM模型的驾驶行为识别系统，对其性能进行了讨论。　　4.构建了基于驾驶行为的风险分析应用，展示了驾驶行为对于服务效果提升的贡献。