与以往相比，谷歌自动驾驶汽车上路后的表现显得更加自然。在GPS定位系统、传感器、摄像头、雷达以及激光等设备支持下，这款自动驾驶汽车可以收集有关周围环境的海量信息，以便于其能在不断改变的环境中更顺畅地行驶。车上的传感器可探测到2个足球场之外的物体，包括行人、车辆、建筑、鸟、骑单车者等。
但是谷歌每辆自动驾驶汽车收集的数据，不仅仅供其当时行驶时使用。这些数据还被用于不断改善软件，以便于所有车辆能够从一辆车的体验中吸取教训。自从2009年以来，谷歌自动驾驶汽车已经以自动驾驶模式行驶了193万公里行程，其软件已经学会如何应付许多不同情况。
谷歌自动驾驶汽车项目负责人克里斯·厄姆森(Chris Urmson)在6月份一次演讲中，详细介绍了这款汽车在现实场景中行驶的情况。他说：“我们利用自动驾驶汽车收集的数据，比如行人、车辆、骑单车者的情况，帮助这些车辆理解和推测其他车辆和行人看起来的样子。”美国主流网络媒体BI日前解析了谷歌自动驾驶汽车如何看待其周围世界，以及其如何利用实时数据应对各种假设的情况。
谷歌自动驾驶汽车首先会利用地图和传感器数据确定自己的位置。
接着，谷歌自动驾驶汽车可利用传感器数据理解当时看到的东西。软件可处理所有数据，并根据体型大小、形状以及移动方式为看到的东西分类。
在这张特殊照片中，谷歌自动驾驶汽车看到其他车辆(紫色)、骑单车者(红色)，左上角还有橙色锥形。
但是谷歌自动驾驶汽车不仅需要知道其周围环境，还需要预测其他车辆、行人以及物体的运动轨迹。尤其是在城市街头，那里有更多行人和车辆，交通情况也更为复杂。
为此，谷歌自动驾驶汽车需要利用好其收集到的数据，并立即决定如何行动，比如找到正确轨迹或它应该在哪里减速或加速。
通过编程，谷歌自动驾驶汽车可以理解警车闪光灯或前面停靠的校车，并做出正确回应。
当警察阻断交通或当汽车被允许前行时，谷歌自动驾驶汽车也都能做出理解。
当有骑单车者试图进入车道时，谷歌自动驾驶汽车会减速，允许其进入。
通过收集到的数据，谷歌自动驾驶汽车可以预见到很多事情，包括其此前从未遇到过的情况。
