Les différents capteurs qui équipent les voitures autonomes sont chacun capables de lire l'environnement dans lequel la voiture évolue : ce sont des capteurs extéroceptifs.
Les données de chaque capteur sont ensuite envoyées à l'ordinateur central qui les analyse, les interprète et agit en conséquence pour guider la voiture. Lors de l'analyse, l'ordinateur n'octroie pas à chaque capteur le même taux de confiance. Par exemple, si sur son trajet le radar détecte un obstacle mais que les caméras ne détectent rien, l'ordinateur en conclura qu'il y a un obstacle. Mais pour que le système soit encore plus fiable, l'ordinateur croise les informations de tous les capteurs afin d'obtenir l'interprétation la plus juste : c'est la redondance d'informations. Ainsi, si le radar ne détecte rien mais que le lidar et les caméras détectent un piéton, alors la voiture s'arrêtera pour le laisser passer.
Ainsi, les méthodes classiques de programmation dont est muni l'ordinateur de bord, ont permis de développer des aides à la conduite sophistiquées.
Mais les situations auxquelles sont confrontées les véhicules sont infinies et obligent, pour la voiture autonome du futur, à développer des systèmes adaptifs et apprenants, en se servant de l'intelligence artificielle.
