导语：自动驾驶技术是指通过人工智能、传感器和其他技术实现车辆在没有人为干预的情况下自主行驶的能力。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，使电脑能够在没有任何人类主动操作的情况下，安全地操作机动车辆。

自动驾驶汽车通常分为不同的自动化等级，从L0到L5：

L0：无自动化，车辆完全由驾驶员操控，没有任何自动驾驶辅助功能。

L1：驾驶辅助，车辆具备一些基础辅助功能，如定速巡航和车道偏离预警。

L2：部分自动化，车辆能同时进行横向和纵向控制，如自适应巡航和车道保持辅助。

L3：有条件自动化，在特定条件下车辆可以自动驾驶，但驾驶员需随时准备接管。

L4：高度自动化，在限定区域和条件下车辆完全自動駕駛，无需驾驶员干预。

L5：完全自動駕駛，車輛在任何場景下都能自動駕駛，没有需要驱动位也没问题。

为了理解这些等级，我们需要深入探讨核心技术——传感器与人工智能。传感器如激光雷达(LiDAR)和摄像头用于感知周围环境，提供路况、障碍物等信息；而人工智能则用于决策与控制，以确保車輛的安全與高效行走。

惯性传感器，加速度计以及角速度陀螺仪作为汽车的“内耳”，多年来一直在汽车安全气囊及稳定控制系统中执行一些基本任务。在没有其他输入的情况下，它们能够独立探测到車輛运动，即使是一个简单的单轴加速度计就能探测到汽车高速急减速以打开安全气囊。更先进的惯性传感器组件由两个正交XY加速度计及一个单轴/双轴角速度陀螺仪组成，这种类型常用於車輛稳定控制。而横向、纵向加速度及转速决定了是否采取措施防止侧翻或减少转弯时的轮胎打滑，从本质上讲，它们决定了汽車是否能在设定的轨迹上运行。

现在市场上的惯性传感器组件可测量某个方向运动状态，而惯性测量单元(IMU)作为嵌入三轴线性加速度计、三轴角速度陀螺仪模块，可测量六个自由度（"6 DOF 或六軸"）。通过构成六軸结构线性运动（三维空间）及旋转测量组件滚动、俯仰偏航），IMU能够捕获所有分量中的車輛運動状态。此外，不仅IMU可用于安全气囊与車輛稳定性的控制，也可以实时跟踪计算vehicle位置与方向。因此，只要精确校准消除温度与偏差漂移后，与扩展卡尔曼滤波算法融合，可以对vehicle进行短时间内精准位置估计，并不需要额外支持。更先进系统会融合輪廓数据以輔助卡爾曼滤波估計，並进一步提高準確度。

最新一代高級司機輔助系統(ADAS)與全自動驅動系統需要高精度IMU來預測car movement以確保實時位置。在這些先進系統中，IMU信息與GPS接收器甚至視覺傳感器(如激光雷達與攝像頭)相融合，不斷地估計並更新vehicle位置信息，然后被輸送至中央計算模組。这種依賴額外傳感資料(如GPS)之間輸出導航資訊的人工導航系統就稱為慣性的導航系統(INSPS).

GPS接收器單獨無法提供連續不間斷的地理位置資訊，但通過接受遍布全球衛星信號，可將定位資訊精確到幾米之內。在校正衛星時鐘誤差大氣傳播誤差後,GPS接收者可通過實時動態(RTK)等算法技術將其準確度提升至2～4厘米左右.GPS接收者通常每秒更新一次位置資訊，但是也可能达到10Hz~20Hz來滿足動態定位應用的需求簡而言之，在最佳路況下的高速公路行走，每10英尺便會更新一次GPS位置情報。

當然，這些問題還包括震動或瞬時加力的影響對MEMS傳感子結構硅微指粘連，以及范德瓦尔斯力現象。一旦粘連，它們很難分開。但這不是我們今天主要討論的事項，因為我們正在追蹤的是如何通過MEMS IMUs來改善現有的autonomous vehicle性能，以減少成本並增加市場競爭力。

總結一下，我們可以看到目前最先進的MEMS IMUs正在努力達成陀螺儀BI約為1°/h, ARW約為0.1°/√h 的標準。一旦達到了相關技術水平，那麼GPS+IMUs 的組合導航系統將能夠滿足高等級自動驅動應用的性能要求。我們期待著未來的一天，其中基于MEMS technology 的autonomous vehicles 可以更加廣泛地運營，並且對我們生活方式產生持久且積極影響。