随着各種感覺技術與計算機計算能力的提升，高智能的輔助駕駛系統與無人駕駛系統正在漸漸變成一種現實。
智能駕駛的關鍵技術可概述為感覺、規劃與控制三部分，其中利用傳感器實作車輛感覺是智能駕駛的基礎。車輛配備的傳感器主要可以分為三類：定位傳感器、自感應傳感器和環境傳感器。定位傳感器可以獲得車輛在全球和本地的絕對定位，通常是利用GPS或GPS融合其他傳感器資料進行定位；自感應傳感器利用裡程表、IMU等擷取車輛速度、加速度和轉向角等目前狀态；環境傳感器使用超音波、雷射、視覺等外部感覺傳感器感覺道路标記、障礙物位置、交通标志和其他車輛距離、運動速度等資訊。不同傳感器融合後進行決策，進而控制車輛執行自動駕駛行為。
考慮到部分智能駕駛功能不成熟存在一定危險性，且實際車輛實驗要求場地空間大，長春一汽大衆為滿足智能駕駛系統示範需求，開發了城市智慧交通模型行駛系統沙盤。模型車輛搭載實車使用的各類傳感器，模拟在實際交通場景中車輛自動啟停、信号燈自動識别、自動人員檢測、障礙物識别、自動變道超車等智能駕駛行為。其中，由于在室内環境下，無法使用GPS提供車輛定位資訊，該智能駕駛沙盤系統采用NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統為模型車輛提供實時位置資訊。
NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統可實時擷取模型車上反光标志點的三維坐标，并據此确定模型車剛體的位置、速度和加速度資訊。工程師将動作捕捉資料作為定位資料與其他傳感器資料融合，實作沙盤中模型車智能駕駛示範。
長春一汽的城市智慧交通系統共使用了五台模型車聯合示範，動作捕捉系統通過識别模型車各自的反光标志點排布以區分各車輛，可同時支援30台以上的模型車（剛體）同步采集。