先進駕駛輔助系統的科技，依賴車載端感測器的收集，以及理解來自駕駛和道路環境的正確訊息，以便正常運作。

運輸需求的快速增長，對於人和貨物而言，訊息及通訊科技的發展，以至於有關運輸領域的新標準。此外，感測器科技的發展及成熟使得能夠建立新的交通範例，從而更好地理解駕駛行為。

此外，每天行駛的車輛數量不斷增加，尤其是在城市中心，對人及環境都構成了新的威脅。比如說，根據歐洲汽車製造商協會2019年的報告指出，在歐盟國家，約有2.427億輛運輸車輛。

「而且增加了越來越多的車輛及車禍事件。值得一提的是，世界衛生組織2020年報告所稱，2016年全球約有135萬人死於車禍。」

近年來，先進駕駛輔助系統取得了顯著進步，為減少交通事故開闢了新天地。具體來說，隨著車載訊息系統即碰撞預警系統的快速發展，通過這類先進駕駛輔助系統可以獲得大量的自然駕駛數據。

在這個方面，監測及分析來自車載感測器的車輛數據，可以提供有用的見解，並且預測可能在環境及安全方面的危險駕駛行為。針對交通安全對駕駛方式辨識的龐大需求，以及隨著先進駕駛輔助系統在全球車輛即道路上的普及率不斷提高，自然數據收集變得越來越可行。

駕駛行為分析所需的數據，透過車載感測器收集。過去幾十年製造的所有車輛都安裝了各種感測器，以測量及監控車輛速度、溫度、發動機每分鐘轉數等。

幾年之前，這些測量結果不會轉移到車外，它們的使用僅限於車內診斷用途。訊息通訊科技的快速發展，使得車輛具備聯網功能，使它們現在能夠與外部設備通訊，比如說，智慧手機、數據庫、車對車通訊、緊急呼叫中心、高速公路等。

即使是較舊的車型，也可以透過車載診斷組件，將數據傳輸到外部應用程式。特別是，車上診斷系統的通訊協議常用於診斷讀取。因此，即使是老舊的車輛也可以搭載小型的設備，可以收集不同的測量及診斷訊息，然後將它們傳輸到智慧手機，或其他具備網絡功能的設備，以便存儲，並且進一步分析到外部平台或者資料庫。

此外，隨著感測器及網路科技的快速發展，數據串流、存儲，以及分析技術也有了顯著的發展。現在商業上可用大數據及人工智慧應用程式，已經能夠即時分析高頻率產出的數據，比如說來自車輛的數據。可有效地管理訊息交換，以確保系統有用，並且能夠提供道路安全效益。