De acordo com a empresa americana, o LiDAR normal usa sensores isolados, métodos rígidos de coleta de dados e demora muito tempo a fazer a análise. O iDAR otimiza a coleta de dados, de modo a transferir apenas a informação necessária e relevante, acelerando o trabalho da inteligência artificial. O sistema consegue assim aprender a priorizar informação, buscando os dados necessários.
De acordo com a marca, o iDAR consegue detetar e identificar objetos 10 a 20 vezes mais depressa que um sensor baseado em LiDAR. Na estrada, o sistema deverá contribuir para um carro autónomo capaz de reagir a situações inesperadas com mais rapidez, resultando numa melhor segurança para os ocupantes e para o público à volta.
O sistema pretende imitar o funcionamento do córtex visual humano, passando a identificar o significado de certos objetos em relação ao ambiente que os rodeia, e não apenas a sua presença. Para poder identificar objetos, aplica uma colorização aos objetos (estes são geralmente vistos pela câmara em infravermelhos), o que vai ajudar a perceber a presença de veículos a travar repentinamente ou a fazer marcha-atrás.
A evolução mais recente do sistema usa o que a AEye batizou como Vixels. Procurando resolver a questão filosófica de usar dados obtidos por câmara digital ou LiDAR, esta nova evolução do iDAR utiliza ambos, projetando a imagem da câmara sobre os dados recolhidos pelo LiDAR. Com esta evolução, a AEye espera que o iDAR seja capaz de reconhecer não só os objetos e a sua posição, mas também a sua velocidade.
