人物在选择自动驾驶汽车时需要了解其自动化等级以及这些车辆是如何通过传感器系统来实现自主行驶的
在选择自动驾驶汽车时，了解其自动化等级以及这些车辆是如何通过传感器系统来实现自主行驶的至关重要。自动驾驶汽车通常分为不同的自动化等级，从L0到L5，每个等级都有其特定的功能和要求。
首先，我们需要认识到L0代表无自动化，即车辆完全由驾驶员操控，没有任何自动驾驶辅助功能。然后是L1，具备一些基础辅助功能，如定速巡航和车道偏离预警。紧接着的是L2，部分自动化，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。
接下来，我们进入更高层次的自动化：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；而高度自動化的L4在限定区域和条件下完全可以不需要人工干预；最后是完全自動化的L5，无论在什么场景下都能无人操作地行驶。
要实现这一切核心技术包括传感器和人工智能。在环境感知方面，激光雷达（LiDAR）与摄像头提供了路况、障碍物等信息，而人工智能则用于决策与控制，以确保安全、高效行驶。
除了这些传感器外，还有一种特殊类型叫做惯性传感器，它们就像是“内耳”，能够探测到车辆运动状态。这类传感器能够独立工作，不需要其他输入，只要安装于机动车上，就能提供基本数据，如加速度计测量重力加速度或瞬态加速度陀螺仪测量角度变化或旋转速率，这些数据对于稳定控制系统至关重要。
现在市场上的惯性传感器组件多数由三轴线性加速度计、三轴角速度陀螺仪构成，这些都是MEMS（微型机械系统）技术制造的。当它们被嵌入一个六自由度（6DOF）的结构中，就能捕捉三维空间中的线性运动及旋转，并且通过精确校准消除温度漂移后，与扩展卡尔曼滤波算法结合，便能对短时间内进行精准位置跟踪，不依赖其他设备。此外，一些高端系统会融合轮胎转速以增强定位精度。
GPS接收器虽然无法提供连续不间断的高精度位置信息，但通过实时动态(RTK)算法技术，将定位误差降低至2-4厘米范围。而IMU则可用来估计GPS更新之间的地理位置，以提高输出频率。然而，当IMU推算时间越长，其推算位置误差也越大，因此在实际应用中必须平衡这两者之间的关系以满足所需性能标准——即10-30 cm之内的一致性的定位误差要求，而价格却是一个挑战，因为军用级别或研究用的IMU价格五位数甚至更高。而针对消费市场开发的人口普查成本相对较低且尺寸适宜，可供工业应用使用，但对于某些需求极高的情况仍然存在不足之处，比如穿过隧道或者地下通道时，对于MEMS IMU来说难以保持小于10 cm的地理位置精度。但未来的一代MEMS IMU将努力达到更好的性能指标，使得GPS+IMU导航系统满足更多复杂场景下的需求，同时还面临着振动引起硅微指粘连的问题，以及如何保证使用寿命免受故障影响仍然是个挑战。
总结来说，虽然基于MEMS技术生产出的惯性测量单元由于成本优势已经成为许多消费类产品不可或缺的一部分，但是为了达到目前最高级别如全方位驱动应用所需的性能水平，还有很大的提升空间，而且要解决 MEMS 传感器易受到震动引起粘连问题，以及提升耐久性，为此研发人员正不断寻求改进方法，以使这些关键部件更加符合商业目标—即既经济又可靠—并为未来的交通运输领域带来革命性的变革。