人物在探索自动驾驶汽车的自动化等级时首先需要了解这些车辆如何通过传感器来观察周围环境
探索自动驾驶汽车的自动化等级时，我们首先需要了解这些车辆如何通过传感器来观察周围环境。例如，惯性传感器、加速度计和角速度陀螺仪作为汽车的“内耳”，在安全气囊和稳定控制系统中发挥着重要作用。它们能够独立探测到车辆的运动状态，并决定了汽车是否能在驾驶员设置的轨道上行驶。
现在，常见的车载惯性传感器组件可以测量某个方向的运动状态，而六轴结构（三维空间）的线性运动和旋转测量组件可以捕获车辆运动状态的全部分量。通过精确校准消除温度和偏差漂移后，结合扩展卡尔曼滤波器算法，这些传感器能在短时间内对车辆进行精准定位，不需要任何辅助。此外，它们还与GPS接收器相融合，不断地估计并更新车辆位置信息，然后被输入系统的中央计算模块。
最新一代高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车需要高精度IMU来预测车辆运动以确定实时位置。在这些先进系统中，IMU信息与GPS接收器甚至视觉传感器（如激光雷达和摄像机）相融合，不断地估计并更新车辆位置信息，然后被输入系统的中央计算模块。这就是所谓的人工导航系统（INS）。
虽然基于MEMS技术制作出的加速度计和陀螺仪价格更为亲民，但开发人员仍面临着提供既有足够性能又符合成本要求的问题。此外，还有一些挑战，如震动或高瞬时加速度会引起MEMS传感器粘连，以及消费市场对于低故障率需求的问题。
每个人都期待着早日实现交通运输领域这一里程碑式发展，即无人驾驶汽车能够取代现有的老式车辆，释放出宝贵空间，让我们的道路更加安全、高效。全球数以万计工程师正致力于开发下一代传感技术，以早日实现这一目标。而且，他们正在努力提高MEMS IMU设备性能，比如陀螺仪偏置不稳定性降低到1°/h、角度随机游走降低到0.1°/√h。一旦达到这样的水平，就将满足高级别自动驾驶应用所需性能标准。
