药物影响检测是指通过技术手段识别驾驶员是否受到药物（包括处方药、非处方药及违禁药品）影响而处于不适合驾驶状态的过程。其核心在于监测驾驶员的生理特征、行为模式或生物标志物变化，从而判断药物对其认知能力、反应速度及运动协调性的损害程度。现代检测技术通常融合生物传感器、计算机视觉和机器学习算法，能够实时分析瞳孔状态、面部微表情、方向盘握力等多项指标，形成综合评估体系。
在自动驾驶系统开发中，药物影响检测具有双重价值：一方面可作为L3级有条件自动驾驶的人机交接预警机制，当系统检测到驾驶员因药物影响无法接管车辆时，可提前启动应急方案；另一方面，该技术与DMS（驾驶员监控系统）的深度整合，能够为高阶自动驾驶提供更全面的安全冗余设计。当前技术难点在于区分药物影响与其他疲劳、疾病状态的体征相似性，这需要多模态数据融合和更精细的算法建模。