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龙图腾网获悉合肥智麟易驾科技有限公司申请的专利一种车辆驾驶行为的监测方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120711236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510726829.8，技术领域涉及：H04N21/472；该发明授权一种车辆驾驶行为的监测方法、装置及存储介质是由于振华;王阿毛;高正康设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆驾驶行为的监测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆驾驶行为的监测方及装置，其中，监测方法包括采集车辆的驾驶信息和车辆周围环境信息；对采集的驾驶信息和车辆周围环境信息预处理；将预处理后的驾驶信息和车辆周围环境信息进行特征融合形成训练样本；根据所述车辆的基础信息和车辆的物理引擎构建车辆的神经网络模型；利用所述训练样本训练所述神经网络模型；利用训练好的神经网络模型对车辆驾驶行为进行预测；通过车辆的物理引擎对预测结果和真实结果进行帧率自适应调节，并将调节结果展示给用户；该方法能够预测各种驾驶行为所产生的后果，而且数据回放精度高、视觉效果优秀。

本发明授权一种车辆驾驶行为的监测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆驾驶行为的监测方法，其特征在于，包括： 采集车辆的驾驶信息，包括车辆的基础信息和行驶信息，其中行驶信息包括速度、方向盘转角、油门踏板位置、刹车踏板行程、档位信号； 采集车辆周围环境信息，包括位置信息、车道线信息、交通信号灯信息； 对采集的驾驶信息和车辆周围环境信息预处理； 将预处理后的驾驶信息和车辆周围环境信息进行特征融合形成训练样本； 根据所述车辆的基础信息和车辆的物理引擎构建车辆的神经网络模型，包括根据车辆的基础信息配置车辆模型；包括车辆刚体属性、轮胎模型、悬架系统模型；根据车辆的行驶信息计算车辆运动状态；构建因果推断模型并利用所述车辆模型和车辆运动状态优化所述因果推断模型； 利用所述训练样本训练所述神经网络模型； 利用训练好的神经网络模型对车辆驾驶行为进行预测； 通过车辆的物理引擎对预测结果和真实结果进行帧率自适应调节，并将调节结果展示给用户，包括获取预测结果以及真实结果中的位置和速度信息；分别计算预测结果以及真实结果中的位置差和速度差；利用PID算法计算帧率调整值；根据所述帧率调整值调整结果展示的帧率； 其中，构建因果推断模型，包括构建驾驶行为因果图；通过Do-calculus模拟干预操作，生成反事实轨迹；利用反事实误差模型验证预测结果，其中反事实误差模型如下： ； 其中，CFE表示反事实误差，N表示样本数量，i表示第i个反事实场景，表示反事实场景的预测结果，表示反事实场景的真实结果； 其中，根据所述帧率调整值调整结果展示的帧率，包括通过主定时器控制真实结果的回放帧率；通过物理定时器控制预测结果的回放帧率；根据所述帧率调整值计算主定时器需要调整的时间；根据计算结果调整主定时器的时间；所述主定时器需要调整的时间通过以下公式计算； ； 其中，T为主定时器的时间间隔，f为帧率调整值，由PID算法动态生成。

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