自動駕駛汽車通常分為不同的自動化等級，從L0到L5：

　　?L0?：無自動化，車輛完全由駕駛員操控，沒有任何自動駕駛輔助功能。

　　?L1?：駕駛輔助，車輛具備一些基礎(chǔ)輔助功能，如定速巡航和車道偏離預警。

　　?L2?：部分自動化，車輛能同時進行橫向和縱向控制，如自適應(yīng)巡航和車道保持輔助。

　　?L3?：有條件自動化，在特定條件下車輛可以自動駕駛，但駕駛員需隨時準備接管。

　　?L4?：高度自動化，在限定區(qū)域和條件下車輛完全自動駕駛，無需駕駛員干預。

　　?L5?：完全自動化，車輛在任何場景下都能自動駕駛，沒有駕駛位也沒問題?3。

　　自動駕駛汽車的核心技術(shù)包括傳感器和人工智能。傳感器如激光雷達(LiDAR)和攝像頭用于感知周圍環(huán)境，提供路況、障礙物等信息;人工智能則用于決策和控制，確保車輛的安全和高效行駛?34。

　　慣性傳感器，加速度計和角速度陀螺儀作為汽車的“內(nèi)耳”，多年來一直在汽車安全氣囊和穩(wěn)定控制系統(tǒng)等應(yīng)用中執(zhí)行一些基本的低性能任務(wù)。

　　無需其他傳感器的輸入，慣性傳感器能夠獨立探測到車輛的運動，例如：一個簡單的單軸加速度計可以探測到汽車的高g急劇減速來打開安全氣囊。更先進的慣性傳感器組件由兩個正交的XY加速度計和一個單軸/雙軸角速度陀螺儀組成，常用于車輛的穩(wěn)定控制。而橫向、縱向加速度和轉(zhuǎn)速決定了車輛是否需要采取措施來防止側(cè)翻或減少轉(zhuǎn)彎時的車輪打滑。從本質(zhì)上講，慣性傳感器組件決定了汽車能否在駕駛員設(shè)置的暨定軌道上行駛。

　　現(xiàn)在通常的車載慣性傳感器組件可以測量某個方向的運動狀態(tài)，而慣性測量單元(IMU)作為一個嵌入了三軸線性加速度計和三軸角速度陀螺儀的模塊，可測量六個自由度(“6 DOF或六軸”)。通過組成六軸結(jié)構(gòu)的線性運動 (三維空間)和旋轉(zhuǎn)測量組件(滾動，俯仰和偏航)，IMU能夠捕獲車輛運動狀態(tài)的全部分量。IMU不僅僅可用于安全氣囊和車輛穩(wěn)定性控制，并且可以實時跟蹤計算車輛的位置和方向。因此，IMU通過精確校準消除溫度和偏差漂移后，結(jié)合擴展卡爾曼濾波器算法能在短時間內(nèi)對車輛進行精準定位，且不需要任何輔助。更先進的系統(tǒng)會融合車輪速度和角度信息，以輔助卡爾曼濾波器定位估計，進一步提高定位精度。

　　最新一代的高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛汽車需要高精度IMU來預測車輛運動以確定實時位置。在這些先進的系統(tǒng)中，IMU信息與GPS接收器甚至視覺傳感器(如激光雷達和攝像機)相融合，不斷地估計和更新車輛位置信息，然后被輸入系統(tǒng)的中央計算模塊。這種依靠融合額外傳感器數(shù)據(jù)(如GPS)的IMU導航系統(tǒng)就被稱為慣性導航系統(tǒng)(INS)。

　　GPS接收器獨自不能提供連續(xù)不間斷的高精度位置信息，但通過接收遍布全球的衛(wèi)星信號，可將定位信息精確到幾米之內(nèi)。校正衛(wèi)星時鐘誤差和大氣傳播誤差后，GPS接收器可通過實時動態(tài)(RTK)等算法技術(shù)將定位精確到2～4厘米左右。GPS接收器通常1 Hz或每秒更新一次位置信息，但是也可達到10Hz～20Hz來滿足動態(tài)定位應(yīng)用的需求。簡而言之，路況最佳時，車輛在高速公路上每行駛10英尺左右就會更新一次GPS位置信息。

　　IMU可用來在GNSS / GPS接收器每次更新之間估計車輛的位置，以提高定位信息輸出頻率。此外，GPS接收器經(jīng)常會在一些“不利于GPS信號”的環(huán)境(如在隧道和高樓附近)中丟失信號，這些情況下IMU就需要推算位置10秒、20秒甚至多達30秒，推算時間越長，IMU推算位置的誤差就會越大。通常的自動駕駛系統(tǒng)允許的定位誤差范圍只有10～30 cm，雖然目前某些軍用IMU和研究用的IMU能夠提供這種性能，但高達五位數(shù)的價格令人望塵莫及。

　　為了向市場提供價格合理的IMU，開發(fā)人員通常使用基于MEMS的加速度計和陀螺儀。 批量生產(chǎn)的硅基MEMS IMU傳感器價格都低于100美元，能更好地迎合消費類和工業(yè)系統(tǒng)類系統(tǒng)的成本要求。下一代MEMS IMU傳感器有望提供包括全自動L5級驅(qū)動應(yīng)用在內(nèi)的高級汽車應(yīng)用所需的精度和可靠性。

　　基于MEMS的慣性測量單元能夠提供切合汽車市場的尺寸和工藝，目前市場上的幾種性能良好的MEMS IMU傳感器，其陀螺儀偏置不穩(wěn)定性(BI)為5°/h，角度隨機游走(ARW)為0.5°/√h，加速度BI在10?g范圍內(nèi)。這些產(chǎn)品可以在GPS更新間隔之間提供有效而又平滑的位置信息。然而，當車輛穿過隧道或地下通道時，這些中等性能的IMU在幾秒后就難以保持小于10 cm的位置精度。 目前最先進的MEMS慣性傳感器正在努力達到陀螺儀BI接近1°/h，ARW為0.1°/√h的指標。一旦達到相應(yīng)的技術(shù)水平，GPS+IMU的組合導航系統(tǒng)將能滿足高級別自動駕駛應(yīng)用所需的性能。

　　除上述問題外，震動或高瞬時加速度會引起MEMS傳感器的加速度計與陀螺儀結(jié)構(gòu)的硅微指粘連。由于范德瓦爾斯力現(xiàn)象，一旦粘連，它們就很難分開。設(shè)備也不能像其他半導體設(shè)備一樣通過上/下電循環(huán)來解決問題。

　　盡管消費和工業(yè)市場可以接受基于MEMS的陀螺儀/加速度計的故障率，但它能滿足汽車企業(yè)對低故障率和使用壽命的需求嗎? 這將是IMU器件開發(fā)人員面臨的另一大挑戰(zhàn)。

　　每個人都翹首以盼自動駕駛汽車能夠早日取代現(xiàn)有的老式車輛，釋放車庫和停車場的寶貴空間，讓我們的道路更加安全高效。目前，全球數(shù)以萬計的工程師正致力于開發(fā)下一代傳感技術(shù)，以早日實現(xiàn)交通運輸領(lǐng)域這一里程碑式的發(fā)展。

　　IMU器件技術(shù)和INS導航技術(shù)可能不為大眾所熟知，但毫無疑問，它們是確保自動駕駛汽車安全高效的基本要素。

　　自動駕駛是一種依賴先進技術(shù)的智能車輛系統(tǒng)，旨在實現(xiàn)無人駕駛。它又被稱作無人駕駛汽車或輪式移動機器人。

　　自動駕駛的運行依賴于人工智能、視覺計算、雷達技術(shù)、監(jiān)控裝置以及全球定位系統(tǒng)的協(xié)同工作，確保車輛能夠在無需人類操作的情況下安全行駛。視頻攝像頭、雷達傳感器和激光測距器等設(shè)備被用于感知周圍的交通環(huán)境，并結(jié)合詳盡的地圖數(shù)據(jù)進行導航。

　　谷歌的數(shù)據(jù)中心負責處理這些汽車收集的大量關(guān)于周圍地形的信息，使得自動駕駛汽車仿佛成為谷歌數(shù)據(jù)中心的遙控汽車或智能汽車。這項技術(shù)的實現(xiàn)，離不開多種先進技術(shù)的支持，如人工智能、視覺計算等。通過這些技術(shù)的結(jié)合，自動駕駛汽車能夠智能地適應(yīng)各種路況，提高行駛的安全性和效率。汽車自動駕駛技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重要應(yīng)用之一。在這之前國內(nèi)并沒有一套關(guān)于自動駕駛等級劃分標準，這套制定標準主要參考的就是美國SAE標準，可以說基本一致，只是有些部分按照國內(nèi)情況進行了調(diào)整，主要有三點，第一點，SAE標準的非駕駛自動化功能和安全輔助功能和都放在L0級，并稱為無自動化，國內(nèi)則叫應(yīng)急輔助，主要就是讓駕駛員掌握駕駛權(quán)，車輛系統(tǒng)可感知環(huán)境，并提供輔助，警報，甚至短暫介入駕駛，將它作為一個安全基礎(chǔ)分支，第二點，國內(nèi)標準將L0-L2級自動駕駛規(guī)定的是，如遇到事件影響由駕駛員及系統(tǒng)協(xié)作完成，并非SAE標準中的全部讓駕駛員來完成，第三點，國內(nèi)在L3級自動駕駛中明確增加了駕駛員接管車輛的風險，就是接管能力監(jiān)測以及風險減緩，并明確了最低的安全要求減少實際應(yīng)用風險。