Los ciclos de conducción de vehículos tienen características complejas, pero hay pocos métodos reportados públicamente para su caracterización cuantitativa. Este artículo investiga de manera innovadora sus características multifractales utilizando la teoría fractal para caracterizar sus propiedades complejas, sentando las bases para aplicaciones como la identificación de características del ciclo de conducción de vehículos, estrategias de gestión de energía de vehículos (EMS), entre otros. Para explorar la invariancia de escala de los ciclos de conducción de vehículos, se analizaron los cuatro ciclos de conducción de vehículos utilizando el método de Análisis de Fluctuaciones Detrendadas Multifracales (MF-DFA), tres de los cuales son ciclos de prueba de vehículos estándar: el Nuevo Ciclo de Conducción Europeo (NEDC), el Ciclo de Prueba de Ligero Mundialmente Armonizado (WLTC) y el Ciclo de Prueba de Vehículos Ligeros de China para Automóviles de Pasajeros (CLTC-P), y el otro es el Ciclo de Conducción Real en Carretera Urbana (URRDC), que se obtuvo analizando y procesando datos de conducción de vehículos recopilados en condiciones de conducción urbana reales. Se calcularon las funciones de fluctuación, los exponentes de Hurst generalizados, los espectros de exponentes de masa, los espectros de singularidad multifractal y los parámetros característicos multifractales para verificar las características multifractales y cuantificar las singularidades de fluctuación de diferentes ciclos de conducción como series temporales. Los resultados muestran que las fluctuaciones de los cuatro ciclos de conducción tienen anticorrelaciones de largo alcance y exhiben características multifractales significativas. Los resultados pueden proporcionar una base para el análisis de la complejidad de los ciclos de conducción de vehículos.