科林查普曼被视为赛车界的汽车梦想家：他在技术平流层中被称为F1赛车的两个值得注意的成就是“地面效应”和“主动悬架”的发展，这两个都随后在F2赛事中被禁止，但是应用于研发公路汽车。
即使是早期查普曼的主动制导悬架系统的道路行驶迭代也显示出相较于半主动系统的先进性。
然而，早期的Lotus系统，使用液压油缸来移动车轮，需要花费数千美元，添加150公斤，需要约四千瓦驱动系统的140巴液压泵。 此外，系统不能足够快地响应以消除困扰大多数道路驾驶的小障碍。
主动悬架依赖于开发过程中的精确压力测量
在开发液压互联悬架中，当技术人员师徒平缓颠簸时，发现系统的优化很明显取决于调节车轮运动的致动器的控制和响应。这些部件不仅需要产生力量支撑汽车，穿越崎岖的地形和控制转弯，但他们也必须反应极快：快速反应的关键是系统的操作压力和如何控制这种压力。
为了实现性能、达成目标，工程师必须克服几个挑战，包括：
- 用于驱动系统的液压流体不能在恒定的温度和粘度下操作，从而影响输送压力。
- 适当压力的精确控制依赖于极为精确的实时管线压力测量，并带有温度补偿。
在开发过程中使用的压力传感器必须具有实验室质量，并且对压力变化有非常快的响应。 即使在今天，只有少数制造商能够制造这些高品质组件且达到行业要求的标准。
虽然水力机械HIS主动悬架的指数级增长，实现响应时间的成本是惊人的，限制了系统装配至几款顶级运动车型和豪华车型。
最后，智能控制引领智能悬架
不久之后，制造商开始转向电子处理器和控制单元，以对控制致动器的液压系统进行精确控制。 这最终使工程师能够精确地控制传送到各个致动器的压力，从而改善在大跨度的操作条件下的响应时间和性能。
这正是梅赛德斯奔驰的魔法身体控制（MBC）所做的。 位于挡风玻璃顶部的摄像头扫描前方的道路，分析其缺陷和瑕疵，并将该数据直接馈送到主动车身控制（ABC）系统的控制单元。 相机扫描汽车前面4.5至13.5米的区域，可以检测和测量小至10mm的缺陷。 在这样做时，在事件之前的一秒的几分之一系统准确地知道轮胎将会遇到什么。这争取了主动时间用于准备适当的行驶控制的悬架。
使用来自摄像机的输入，MBC甚至可以在与坑洼碰撞之前“收回”车轮，从而防止车轮陷入坑洼。这显然极大地减轻了路面影响，并提高了乘坐质量。
即使主动悬架已经集成到较大的ADAS（高级驾驶员辅助系统）架构中，但是许多系统仍然依赖于液压管路压力的精确控制以实现期望的行驶和操纵。 这是一个高品质的压力传感器，为开发工程师提供准确的数据，根据这些数据，他们可以控制现代主动悬架系统的算法。