随着技术的发展，智能驾驶系统越来越受到重视。本文介绍的智能驾驶数据分析系统，集成了GPS、加速度计和环境光传感器，能够实时采集和分析驾驶路线、驾驶模式和驾驶条件的数据。该系统主要面向赛车专业人士，例如NASCAR赛车手，同时也适用于普通公众，无论是专业司机还是旅行者。
该系统的应用场景非常广泛：
系统的核心软件模块包括：
系统设计采用了系统化的方法，结合了GPS应用和地理信息系统（GIS）以及地图技术（如谷歌地图或微软Bing™地图）。这些技术的应用场景虽然多种多样，但基本上可以归结为两个基本功能：
例如，大约6年前开发的NASCAR赛车道互动地图，实现了这两个基本用例：在地图上显示赛车道的位置，并实现查找附近各种POI（如公交站、餐饮、酒店、停车场等）的功能。大约在同一时间，还开发了一个名为Geocoder的网络应用程序，能够根据邮政地址或美国邮政编码提供地理位置的地理坐标（纬度和经度）。
该应用程序扩展了从静态到动态（实时）模式的POI查找用例，并提供了一种新颖的车辆运动动态和驾驶条件分析，特别是关于加速度/减速度/速度曲线、道路交通、环境光条件等。
工作演示和详细描述都是可用的。作为竞赛条目，这个应用程序包含某些专有的内容/代码库。
应用程序框架已经开发并在模拟环境中部分原型化/测试。
// 示例代码：获取车辆当前位置
var currentPosition = vehicle.getGPSPosition();
console.log("当前位置：", currentPosition);
// 示例代码：获取车辆加速度数据
var accelerationData = vehicle.getAccelerationData();
console.log("加速度数据：", accelerationData);
// 示例代码：获取环境光数据
var lightData = vehicle.getAmbientLightData();
console.log("环境光数据：", lightData);