Bài báo này nghiên cứu ứng dụng Học máy (ML) trong phát hiện gờ giảm tốc bằng cách sử dụng dữ liệu từ cảm biến điện thoại thông minh và Hệ thống chẩn đoán trên xe II (OBDII), tiêu chuẩn trên tất cả các mẫu xe. Nghiên cứu này khám phá sự tích hợp dữ liệu xe với dữ liệu cảm biến điện thoại thông minh để cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí nhằm nâng cao hiệu suất lái xe và an toàn. Chúng tôi đã triển khai bốn mô hình ML – Máy hỗ trợ vectơ (SVM), Thuật toán ngẫu nhiên (RF), Thuật toán tìm giá trị gần nhất (kNN) và Hồi quy logistic (LR) – để phân loại điều kiện đường. Dữ liệu được thu thập từ các xe được chọn và được xử lý thông qua lựa chọn đặc trưng và điều chỉnh siêu tham số để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Mô hình kNN đạt độ chính xác cao nhất là 95,45%, tiếp theo là SVM với 90,91%, Giá trị ngẫu nhiên RF với 85,82% và Hồi quy logistic với 65,91%. Kết quả nghiên cứu của chúng tôi chứng minh hiệu quả của việc sử dụng các kỹ thuật ML trên dữ liệu tích hợp từ điện thoại thông minh và OBD-II để phát hiện gờ giảm tốc. Nghiên cứu này đóng góp vào sự tiến bộ trong công nghệ ô tô, đặc biệt là trong việc phát triển các hệ thống tiết kiệm chi phí để giám sát điều kiện đường theo thời gian thực, cuối cùng là nâng cao an toàn đường bộ và hiệu quả lái xe.