自動駕駛汽車通常分為不同的自動化等級，從L0到L5：

　　?L0?：無自動化，車輛完全由駕駛員操控，沒有任何自動駕駛輔助功能。

　　?L1?：駕駛輔助，車輛具備一些基礎輔助功能，如定速巡航和車道偏離預警。

　　?L2?：部分自動化，車輛能同時進行橫向和縱向控制，如自適應巡航和車道保持輔助。

　　?L3?：有條件自動化，在特定條件下車輛可以自動駕駛，但駕駛員需隨時準備接管。

　　?L4?：高度自動化，在限定區域和條件下車輛完全自動駕駛，無需駕駛員干預。

　　?L5?：完全自動化，車輛在任何場景下都能自動駕駛，沒有駕駛位也沒問題?3。

　　自動駕駛汽車的核心技術包括傳感器和人工智能。傳感器如激光雷達(LiDAR)和攝像頭用于感知周圍環境，提供路況、障礙物等信息;人工智能則用于決策和控制，確保車輛的安全和高效行駛?34。

　　慣性傳感器，加速度計和角速度陀螺儀作為汽車的“內耳”，多年來一直在汽車安全氣囊和穩定控制系統等應用中執行一些基本的低性能任務。

　　無需其他傳感器的輸入，慣性傳感器能夠獨立探測到車輛的運動，例如：一個簡單的單軸加速度計可以探測到汽車的高g急劇減速來打開安全氣囊。更先進的慣性傳感器組件由兩個正交的XY加速度計和一個單軸/雙軸角速度陀螺儀組成，常用于車輛的穩定控制。而橫向、縱向加速度和轉速決定了車輛是否需要采取措施來防止側翻或減少轉彎時的車輪打滑。從本質上講，慣性傳感器組件決定了汽車能否在駕駛員設置的暨定軌道上行駛。

　　現在通常的車載慣性傳感器組件可以測量某個方向的運動狀態，而慣性測量單元(IMU)作為一個嵌入了三軸線性加速度計和三軸角速度陀螺儀的模塊，可測量六個自由度(“6 DOF或六軸”)。通過組成六軸結構的線性運動 (三維空間)和旋轉測量組件(滾動，俯仰和偏航)，IMU能夠捕獲車輛運動狀態的全部分量。IMU不僅僅可用于安全氣囊和車輛穩定性控制，并且可以實時跟蹤計算車輛的位置和方向。因此，IMU通過精確校準消除溫度和偏差漂移后，結合擴展卡爾曼濾波器算法能在短時間內對車輛進行精準定位，且不需要任何輔助。更先進的系統會融合車輪速度和角度信息，以輔助卡爾曼濾波器定位估計，進一步提高定位精度。

　　最新一代的高級駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛汽車需要高精度IMU來預測車輛運動以確定實時位置。在這些先進的系統中，IMU信息與GPS接收器甚至視覺傳感器(如激光雷達和攝像機)相融合，不斷地估計和更新車輛位置信息，然后被輸入系統的中央計算模塊。這種依靠融合額外傳感器數據(如GPS)的IMU導航系統就被稱為慣性導航系統(INS)。

　　GPS接收器獨自不能提供連續不間斷的高精度位置信息，但通過接收遍布全球的衛星信號，可將定位信息精確到幾米之內。校正衛星時鐘誤差和大氣傳播誤差后，GPS接收器可通過實時動態(RTK)等算法技術將定位精確到2～4厘米左右。GPS接收器通常1 Hz或每秒更新一次位置信息，但是也可達到10Hz～20Hz來滿足動態定位應用的需求。簡而言之，路況最佳時，車輛在高速公路上每行駛10英尺左右就會更新一次GPS位置信息。

　　IMU可用來在GNSS / GPS接收器每次更新之間估計車輛的位置，以提高定位信息輸出頻率。此外，GPS接收器經常會在一些“不利于GPS信號”的環境(如在隧道和高樓附近)中丟失信號，這些情況下IMU就需要推算位置10秒、20秒甚至多達30秒，推算時間越長，IMU推算位置的誤差就會越大。通常的自動駕駛系統允許的定位誤差范圍只有10～30 cm，雖然目前某些軍用IMU和研究用的IMU能夠提供這種性能，但高達五位數的價格令人望塵莫及。

　　為了向市場提供價格合理的IMU，開發人員通常使用基于MEMS的加速度計和陀螺儀。 批量生產的硅基MEMS IMU傳感器價格都低于100美元，能更好地迎合消費類和工業系統類系統的成本要求。下一代MEMS IMU傳感器有望提供包括全自動L5級驅動應用在內的高級汽車應用所需的精度和可靠性。

　　基于MEMS的慣性測量單元能夠提供切合汽車市場的尺寸和工藝，目前市場上的幾種性能良好的MEMS IMU傳感器，其陀螺儀偏置不穩定性(BI)為5°/h，角度隨機游走(ARW)為0.5°/√h，加速度BI在10?g范圍內。這些產品可以在GPS更新間隔之間提供有效而又平滑的位置信息。然而，當車輛穿過隧道或地下通道時，這些中等性能的IMU在幾秒后就難以保持小于10 cm的位置精度。 目前最先進的MEMS慣性傳感器正在努力達到陀螺儀BI接近1°/h，ARW為0.1°/√h的指標。一旦達到相應的技術水平，GPS+IMU的組合導航系統將能滿足高級別自動駕駛應用所需的性能。

　　除上述問題外，震動或高瞬時加速度會引起MEMS傳感器的加速度計與陀螺儀結構的硅微指粘連。由于范德瓦爾斯力現象，一旦粘連，它們就很難分開。設備也不能像其他半導體設備一樣通過上/下電循環來解決問題。

　　盡管消費和工業市場可以接受基于MEMS的陀螺儀/加速度計的故障率，但它能滿足汽車企業對低故障率和使用壽命的需求嗎? 這將是IMU器件開發人員面臨的另一大挑戰。

　　每個人都翹首以盼自動駕駛汽車能夠早日取代現有的老式車輛，釋放車庫和停車場的寶貴空間，讓我們的道路更加安全高效。目前，全球數以萬計的工程師正致力于開發下一代傳感技術，以早日實現交通運輸領域這一里程碑式的發展。

　　IMU器件技術和INS導航技術可能不為大眾所熟知，但毫無疑問，它們是確保自動駕駛汽車安全高效的基本要素。

　　自動駕駛是一種依賴先進技術的智能車輛系統，旨在實現無人駕駛。它又被稱作無人駕駛汽車或輪式移動機器人。

　　自動駕駛的運行依賴于人工智能、視覺計算、雷達技術、監控裝置以及全球定位系統的協同工作，確保車輛能夠在無需人類操作的情況下安全行駛。視頻攝像頭、雷達傳感器和激光測距器等設備被用于感知周圍的交通環境，并結合詳盡的地圖數據進行導航。

　　谷歌的數據中心負責處理這些汽車收集的大量關于周圍地形的信息，使得自動駕駛汽車仿佛成為谷歌數據中心的遙控汽車或智能汽車。這項技術的實現，離不開多種先進技術的支持，如人工智能、視覺計算等。通過這些技術的結合，自動駕駛汽車能夠智能地適應各種路況，提高行駛的安全性和效率。汽車自動駕駛技術是物聯網技術的重要應用之一。在這之前國內并沒有一套關于自動駕駛等級劃分標準，這套制定標準主要參考的就是美國SAE標準，可以說基本一致，只是有些部分按照國內情況進行了調整，主要有三點，第一點，SAE標準的非駕駛自動化功能和安全輔助功能和都放在L0級，并稱為無自動化，國內則叫應急輔助，主要就是讓駕駛員掌握駕駛權，車輛系統可感知環境，并提供輔助，警報，甚至短暫介入駕駛，將它作為一個安全基礎分支，第二點，國內標準將L0-L2級自動駕駛規定的是，如遇到事件影響由駕駛員及系統協作完成，并非SAE標準中的全部讓駕駛員來完成，第三點，國內在L3級自動駕駛中明確增加了駕駛員接管車輛的風險，就是接管能力監測以及風險減緩，并明確了最低的安全要求減少實際應用風險。