位移传感器驱动的自主车辆和智能交通系统的开发与优化是当前智能交通领域的研究重点之一。位移传感器可以用于获取车辆的姿态信息、路面状态和周围环境的变化等关键数据，从而支持自主车辆的导航、路径规划和决策控制等功能。以下是相关开发与优化的方向：

1. 车辆定位与导航：位移传感器可以提供车辆的姿态信息，如车辆的位置、方向和速度等，通过数据融合技术结合其他传感器（如GPS、惯性导航系统）来实现精确的车辆定位与导航。优化车辆定位与导航算法，可以提高车辆的定位精度和导航准确性。

2. 路面状态检测：位移传感器能够检测路面的凹凸不平、坑洼和摩擦系数等关键信息。通过对路面状态的实时监测和分析，可以提供给自主车辆系统更准确的路况信息，从而调整车辆的行驶策略，提高行车安全性和乘坐舒适度。

3. 周围环境感知：位移传感器可以探测周围环境中的障碍物、交通标志和车辆等信息。通过对周围环境的实时感知，自主车辆系统可以及时识别并判断道路上的障碍物，并进行相应的避障决策和规划路径。

4. 车辆控制与决策：位移传感器与其他传感器数据的融合，为自主车辆的决策和控制提供更完整的信息。优化车辆控制算法，实现车辆的智能驾驶功能，包括自动加速、制动和转向等操作。

5. 交通流管理与优化：利用位移传感器获取的车辆位移数据，可以实时监测和分析交通流量，并进行交通信号优化、道路网络规划等工作，提高交通效率和减少拥堵。

为推动自主车辆和智能交通系统的开发和优化，还需要大规模数据的采集、数据处理与机器学习算法的应用，以实现更高效、更安全和更智能的交通系统。此外，对于位移传感器的精度、可靠性和实时性的要求也是进一步提升的目标。