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。它依靠人工智能、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，自动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：高度自動化，在限定区域和条件下車両完全自動駕駛，无需駕駛員干預。

L5：完全自動化，車両在任何場景下都能自動駕駛，没有需要驾驶员干预。

这些汽车的核心技术包括传感器和人工智能。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;人工智能则用于决策和控制，确保車輛的安全與高效行走。

惯性传感器，加速度计与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与稳定控制系统等应用中执行一些基本任务。它们能够探测到車輛运动状态，不需要其他傳感器输入，即可独立探测出車輛運動，并且决定了車輛是否能夠維持於設定轨迹上行進。

现在常见的惯性传感组件可以测量某个方向上的运动状态，而惯性测量单元(IMU)作为一个嵌入了三轴线性加速度计与三轴角速度陀螺仪模块，可測量六個自由度（"6 DOF或六軸"）。通过组成六轴结构的线性运动（三维空间）及旋转測量组件（滾動、俯仰及偏航），IMU能够捕获vehicle movement status 的全部分量。此外，它们不仅可用于安全气囊以及vehicle stability control，还能实时跟踪计算 vehicle position 及 direction。在精确校准消除温度与偏差漂移后，与扩展卡尔曼滤波算法结合，可以在短时间内对 vehicle 进行精准定位，而无需额外援引。此类先进系统会融合 wheel speed 与 angle 信息，以帮助卡尔曼滤波估计位置，并进一步提高定位精度。

最新一代高级驱动辅助系统(ADAS)及全自主式car 需要高精度 IMU 来预测 vehicle motion 以确定实时位置。在这些先进系统中, IMU 信息 与 GPS 接收器甚至视觉传感器(如激光雷达 & 摄像头)相融合，不断地估计并更新 car location 信息，然后被输入 central computing module 中。这種依赖于融合额外傳感数据(如GPS) 的 IMU 导航系統就被稱為惡劣導航系統(INS).

GPS 接收者独自无法提供连续不断的地理位置信息，但通过接收遍布全球卫星信号，可将位置信息精确到几米之内。当 GPS 信号丢失，比如进入隧道或地下通道时，这些中等性能的 INS 在几秒钟后就难以保持小于10 cm 的位置精度。目前最先进 MEMS 惯性传送单元正在努力达到陀螺仪 BI 接近1°/h, ARW 为0.1°/√h 指标。一旦达到相应技术水平,GPS+IMU 组合导航将满足高级别 自动 驱动 应用所需性能.

除了以上问题外，当MEMS傳感器受到震动或瞬间加速力会引起硅微针粘连现象，使得MEMS 加速度计 与 陀螺仪结构之间出现粘连困难分开的问题。而且，由于 Van der Waals 势现象，一旦粘连，它们很难分开。此问题虽然消费市场可以接受基于MEMS 的陀螺儀/加速度計故障率，但对于要求低故障率与长寿命需求较高的地方来说，将是一个巨大的挑战。

每个人都期待着早日见证那些让我们的道路更加安全、高效的人造智慧——即使那意味着我们必须首先解决诸如此类看似复杂而又细微的问题。如果成功，我们也许才能真正享受未来的交通运输革命带来的便利。但这只是未来的一场竞赛，而不是今天的事实。