高度に自動化された自律走行の実現には、信頼性の高い環境認識、正確な場所の特定、および十分に調整された車両とドライバーとの相互作用が必須の前提条件です。多くの場合、中央制御ユニットには大容量のセンサおよび通信データが集まります。これらのデータは、中央制御ユニットにおいて人工知能の分野などの複雑なアルゴリズムによりプリプロセス処理や分類が行われ、さらに走行軌道の決定や車両の縦および横方向の制御をリアルタイムに行う後続のステップのための統一環境モデルへと統合されます。MicroAutoBox IIとEmbedded SPUを組み合わせると、これを実現するのに十分過ぎるほどのリソースが提供されます。この組み合わせには、さまざまなセンサーや通信インターフェース、高性能CPU/GPUの連携による認知および融合アルゴリズム、車両の制御と機能の監視を行うリアルタイムユニットが活用されており、車両の自動運転機能のラピッドプロトタイピングに最適です。