卡内基梅隆大学移动出行数据分析中心（MAC）的研究人员与优步自动驾驶团队ATG共同撰写了一份白皮书。为了本研究，优步还为MAC提供了特定数据的访问权限，包括车辆行驶速度和横排区（Strip District）中两个路段的交通密度。
研究人员创建了一个案例研究，展示先进的车辆传感器如何提供特定区域的交通状况信息。利用历史数据，研究人员选择了至少三辆配备传感器的车辆通过某一路段的实例，第一辆车和第三辆车穿过某特定点时，可以为研究人员的方法输入信息，然后，该方法能够准确预测这段时间内的交通密度。
正如白皮书中所指出的，MAC演示了如今收集传感器数据的方式，不过无论开发者如何收集此类数据，都可以为交通预测和智能城市带来新机遇。
MAC的主管和同事计划利用更大的数据集，在更大的道路网络上测试此种方法，他们对于比较车辆的浮动传感器与更传统的固定传感器的效率非常感兴趣。
