Elsősorban a városi környezetben előforduló közlekedési akadályok felismerése és azonosítása még nem megy könnyen a járművekben alkalmazott vezetési asszisztensrendszereknek. Jelenleg az érzékelőikről érkező jelek alapján egy könnyen elhajló növényi leveles ágat ugyanolyan akadálynak tekintenek, mint egy betonfalat, pedig elég nagy a különbség. Hogy ez ne így legyen, folynak a fejlesztések. Egy az Egyesült államokban, San José-ban folytatott kísérletsorozatot a Toyota alapítványa is támogat, mert felhasználnák a tapasztalatokat a fejlesztésekhez. San José egymillió lakosú város jelentős kerékpáros közlekedéssel. Ehhez komoly infrastrukturájuk is van, 2022-ben több mint 640 kilométernyi kerékpárút állt a bringások rendelkezésére. Egy jövőre lejáró, ötéves terv szerint további fejlesztések készülnek a védett, elkülönített kerékpárutak építésében. A városvezetés az infrastruktúra fejlesztésén túl a biztonságos környezetkialakítást is fontosnak tartja.

Nem csak San José-ban fordul elő, hogy az utakat nem csak közlekedésre használják, érvényes ez a bringautakra is. A rakodás idejére szabálytalanul várakozó furgonok, a kerékpársávba belógva parkoló autósok, a lomtalanítás idején hanyagul kihelyezett tárgyak – vagy, hogy egy különösen aktuális jelenséget említsünk, az út szélén elhajított elektromos bérrollerek – mind teremthetnek veszélyhelyzetet. Ezek nem logikusan kiszámítható, előre kalkulálható szituációk, így (pont azért, mert nem igazodnak semmilyen szabályszerűséghez) bárhol és bármikor előfordulhatnak.

Ezeknek a váratlan, „nem természetes” akadályoknak az automatikus felismerésére, a veszélyes helyzetek azonosítására keres megoldást a tanulmány, amelyet a US Ignite elnevezésű high-tech vállalkozás, San José városa (Kalifornia, USA), valamint a Toyota Mobility Foundation (TMF) végez együtt. A cél a mesterséges intelligencia alapú akadályazonosító rendszer fejlesztése és tesztelése. A TMF 260 ezer dollárral (kb. 94 millió Ft) szállt be, hogy a mesterséges intelligencia (MI) és számítógépes optikai érzékelő technológiák társításával létrehozzák az automatikus, megbízható figyelmeztető rendszert.