技術領域有許多大趨勢，最有趣的是當屬自動駕駛汽車的發(fā)展。自動駕駛技術除了應用在汽車，公共汽車和卡車以外，還用于倉庫，工業(yè)園區(qū)，大型商業(yè)設施的送貨機器人，以及用于運送餐食，藥品和較小包裝的“最后一英里”自動駕駛汽車和無人機。

盡管全自動駕駛汽車（5級）距離全面應用與生產(chǎn)尚有很多年，但隨著傳感器，計算和連接基礎設施以及政策的不斷進步，自動駕駛汽車的采用率正日益增大。

實際上，對自動駕駛汽車的等級有兩種主要的分類系統(tǒng)：國家公路安全管理局（NHTSA）將自動駕駛的連續(xù)性劃分為五個等級，而汽車工程師協(xié)會（SAE）則將其劃分為六個等級。

SAE和NHTSA的比例相當相似。例如，特斯拉Model S的Autopilot是目前在售的，具有一定自治程度的最知名汽車，恰好在兩個等級上都處于同一等級。

自動駕駛汽車的成功是基于解決對快速響應時間，精度以及隨著時間，溫度和使用的長期校準的需求。

也許，對自動駕駛汽車采用率影響最大的是自動駕駛系統(tǒng)的成本和調試費用仍然很高。此外，某些技術（如LIDAR）仍然難以使用，且在美學上對消費者沒有吸引力。消費者肯定會抵制LIDAR設備在車頂，窗戶和后視鏡上的笨拙外觀。此外，將需要進行持續(xù)的維護和修理，因為雪，煙霧和灰塵等環(huán)境挑戰(zhàn)必將對外部LiDAR模塊產(chǎn)生腐蝕影響。

盡管存在這些問題，但近年來對LIDAR等技術的投資仍不少。不過，特斯拉（Tesla）的Elon Musk等人則堅持認為并不需要LIDAR，取而代之的是結合了慣性測量單元（IMU）的視覺系統(tǒng)以及GPS等應用。

自動駕駛位置感應中的傳感器技術

農用設備-拖拉機和聯(lián)合收割機-是車輛自動駕駛的最早商業(yè)用途之一。在過去的幾十年中，地面自動駕駛汽車在市場上的接受度和技術進步一直是積極的。

在全球范圍內，智能農業(yè)，重型建筑設備和最后一英里運載工具的制造商都對其嵌入式GNSS和INS傳感器系統(tǒng)要求更高的準確性，這些系統(tǒng)必須盡可能地準確以確保高度準確的定位和準確性，以及確保操作人員和附近工人的安全。

除了用于測量相對于來自GNSS和GPS衛(wèi)星網(wǎng)絡的信號的位置的傳感器之外，還有一種鮮為人知但同樣至關重要的傳感技術——慣性測量單元（IMU）傳感器。

在大多數(shù)定位系統(tǒng)中，有一個IMU可以幫助定位引擎使用物理運動來計算位置，作為定位計算的一部分。這對于高度精確的系統(tǒng)至關重要，該系統(tǒng)可以計算隨時間和溫度變化的系統(tǒng)力，角速度和方向。IMU用于許多GPS,GNSS和INS系統(tǒng)，并提供絕對航向，定位和航位推測。任何好的IMU的支柱都是傳感器的Allan偏差（特別是陀螺儀的偏置穩(wěn)定性和角度隨機游動）所測量的系統(tǒng)性能。

MEMS傳感器的粘滯性問題

微機電系統(tǒng)（MEMS）傳感器具有固有的粘滯性問題——加速度計和陀螺儀結構的微觀硅指可能會粘在一起。通常由震動或高加速度事件引起，一旦粘在一起，由于稱為范德華力的現(xiàn)象，它們可能很難分離。對于功能安全的應用和ASIL B等級的應用，這構成了一個重大問題。

解決此問題的一種方法是使用IMU中嵌入的三重冗余傳感器。如果一個傳感器由于靜摩擦而發(fā)生故障，其他兩個傳感器將繼續(xù)起作用，并將車輛保持在其行駛路徑上。

偏置不穩(wěn)定性和ARW如此重要的原因可以由此解釋：自動駕駛汽車以一條完美的直線從一個點到另一個點的行駛會由于IMU的偏置穩(wěn)定性等級而隨時間漂移。如果IMU每小時的偏置穩(wěn)定性為6度，則汽車可能從任一側的直線到達6度，這相當于6-8英尺的誤差。

換句話說，如果自動駕駛汽車試圖以每小時6度的IMU穿過紐約市的荷蘭隧道，它可能不會成功……

汽車GPS接收器本身無法提供高精度的連續(xù)位置信息。通過從幾十個全球衛(wèi)星獲得最佳接收，GPS接收器可以將其位置計算到幾米之內。通過還包括校正信號以校正衛(wèi)星時鐘誤差和大氣畸變，GPS接收機可以使用諸如實時運動學（RTK）之類的算法技術將位置計算到2cm至4cm左右。計算要花一些時間才能完成，因此GPS接收機的更新速率通常約為1Hz或每秒一次，但對于動態(tài)性更高的應用，更新速率可能高達10Hz至20Hz.在高速公路速度和最佳條件下，車輛可以在最佳條件下的GPS更新之間移動10英尺左右。

IMU用于許多高精度應用

當前，高精度和昂貴的IMU被用于許多高精度應用中，從導彈，商用飛機到無人機控制和導航應用。