高度に自動化された自律走行を実現するには、信頼性の高い環境認識、場所の特定の正確さ、および車両とドライバーとの相互作用を十分に調整すること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データ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で使用される統一環境モデルへと統合されます。AUTERAとMicroAutoBox IIIの組み合わせは、これを実現するのに十分過ぎるほどのリソースを提供します。この組み合わせには、各種のセンサ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フュージョンアルゴリズム、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。