在自动驾驶汽车的世界里，技术和创新是推动一切进步的引擎。从L0到L5，我们逐渐揭开了自动化等级的神秘面纱。每个等级都有其独特的功能和要求，让我们一起探索这些智能车辆如何利用传感器和人工智能协同工作。

首先，从L0开始，这是一种完全依赖于驾驶员操控的情况，没有任何自动辅助功能。然后是L1，它提供了一些基础辅助，如定速巡航和车道偏离预警，但仍然需要驾驶员的大脑来处理复杂情况。

随着我们进入L2阶段，部分自动化被实现。这意味着车辆可以同时进行横向和纵向控制，如自适应巡航和车道保持辅助。但即便如此，驾驶员还是需要准备好随时接管。

当我们达到条件下自动化（L3）时，车辆能够在特定的环境中自主行驶，但是驾驶员必须随时准备介入。如果你想体验高度自动化，那么就要进入限定区域内（L4），这里汽车几乎能自己完成所有任务，而无需人类干预。

最后，在完全自动化（L5）的领域，即使没有司机位置也能安全运行，这正是未来的交通梦想所在。

为了实现这一切核心技术包括传感器与人工智能。传感器如激光雷达(LiDAR)与摄像头通过捕捉周围环境信息，为路况、障碍物等提供数据；而人工智能则负责决策与控制，以确保安全高效地前行。

惯性传感器，加速度计及角速度陀螺仪作为汽车“内耳”，多年来一直执行一些基本低性能任务。在没有其他输入的情况下，它们能够独立探测到车辆运动，就像一个简单单轴加速度计可以探测急剧减速打开气囊一样。而更先进组件由两个正交XY加速度计及一个单轴/双轴角速度陀螺仪组成，是用于稳定控制系统中的关键部件，从本质上讲它们决定了汽车是否能维持设定的轨迹行走。

现在常见的惯性传感器可测量某方向运动状态，而惯性测量单元(IMU)是一个嵌入三轴线性加速度计、三轴角速度陀螺仪模块，可以测量六个自由度(“6 DOF或六轴”)。通过构成六条结构线性运动(三维空间)及旋转分量滚动、俯仰、偏航), IMU能够捕获所有车辆运动状态分量。此外IMU不仅用于安全气囊、稳定性控制，也实时跟踪计算位置并方向，因此结合扩展卡尔曼滤波算法后能对短时间内准确估计位置，无需额外帮助。不过更高级系统会融合轮胎速度与角度信息以辅助卡尔曼滤波估算位置，并提高精度至几厘米水平。

最新一代ADAS及全自主系统需求高精度IMU以预知当前位置为准。在这类先进系统中IMU信息融合GPS接收器甚至视觉传感器(如激光雷达摄像机)，不断更新并输入中央计算模块。这就是称作惯导系统(INS)的一种方式，其目的就是持续保证连续不间断高精度位移数据输出频率至少10Hz以上，每次高速公路10英尺左右更新一次GPS位移数据。此外虽然GPS无法提供连续无缝、高精度位移，但它可以将定位误差校正至几米之内，并通过实时动态(RTK)算法技术提升至2-4厘米范围。此时，如果发生信号丢失或弱信号环境(GPS信号较弱)，那么IMU就要起到推算作用，以弥补空白期但同时增加推算误差。当IMEI设备允许的是10-30cm之间，则军用或者研究用IMEI设备才可能满足这种要求但价格极其昂贵；市场上的MEMS IMUs成本低廉且性能良好，对消费者来说更加亲民且经济实惠，有望在未来为更多应用场景服务。