传感器驱动的自主车辆和智能交通系统的开发与优化是一个复杂而关键的领域。下面我将简要介绍一些相关的开发和优化方向：

1. 传感器选择与集成：自主车辆和智能交通系统依赖于各种传感器来获取环境信息。在开发过程中，需要根据具体需求选择合适的传感器，并将其集成到系统中。常用的传感器包括相机、雷达、激光雷达和超声波传感器等。

2. 感知与环境理解：传感器采集到的数据需要进行感知与环境理解，以识别和理解交通标志、道路状况、障碍物等。这需要借助计算机视觉、目标检测与跟踪、图像处理和深度学习等技术来进行数据处理和分析。

3. 路径规划和决策制定：基于感知和环境理解的结果，自主车辆需要进行路径规划和决策制定，以选择最佳的行驶路径和行为。这涉及到路径规划算法、动态规划、强化学习和马尔可夫决策过程等技术。

4. 控制与执行：通过控制和执行算法，自主车辆可以实现对车辆动作的精确控制。这包括车辆稳定性控制、转向控制、加速和减速控制等。PID控制、模型预测控制和遗传算法等方法可以用于车辆控制。

5. 系统优化与安全性：自主车辆和智能交通系统的开发需要进行系统级的优化和安全性考虑。优化方面包括性能优化、能源效率优化和交通流优化。安全性方面涉及到故障检测与容错、通信安全和隐私保护等。

6. 数据管理与云平台支持：大量的传感器数据需要进行实时处理和存储，同时还需要与云平台进行数据交互和共享。数据管理和云平台支持是实现自主车辆和智能交通系统的关键。

以上只是自主车辆和智能交通系统开发与优化的一些方向，实际应用中还需要根据具体需求和情况进行进一步深入研究和开发。这一领域的发展也离不开人工智能、物联网和大数据等相关技术的进步和应用。