随着智能交通系统的快速发展，对车辆运行状态及驾驶员行为的实时监测变得尤为重要。本研究提出了一种基于组合导航技术的驾驶行为监测系统及其实施方法，旨在提高行车安全性并优化驾驶体验。该系统通过整合GPS、惯性测量单元（IMU）以及车轮速度传感器等多种数据源，构建了一个高精度、高可靠性的动态监测平台。
在具体实现过程中，首先利用组合导航算法对车辆位置和姿态进行精确估计；随后结合驾驶员操作习惯数据库，采用机器学习模型分析方向盘转角、油门踏板深度等参数变化趋势；最后通过无线通信模块将异常情况及时反馈给车载终端或云端服务器。此外，在设计阶段特别注重降低硬件成本的同时保持良好性能表现，并确保整个系统的兼容性和扩展性。
本方案不仅能够有效预防疲劳驾驶、分心驾驶等潜在危险因素，还能为个性化服务提供支持，如疲劳预警、路径规划优化等功能。未来还将进一步探索如何将此技术应用于自动驾驶领域，以促进智慧城市建设与发展。
