自动驾驶汽车通常的自动化等级分为哪些？

自动驾驶‌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。自动驾驶汽车依靠人工智能、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‌12。

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：高度自动化，在限定区域和条件下车辆完全自动驾驶，无需驾驶员干预。

‌L5‌：完全自动化，车辆在任何场景下都能自动驾驶，没有驾驶位也没问题‌3。

自动驾驶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，确保车辆的安全和高效行驶‌34。

惯性传感器，加速度计和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和稳定控制系统等应用中执行一些基本的低性能任务。

无需其他传感器的输入，惯性传感器能够独立探测到车辆的运动，例如：一个简单的单轴加速度计可以探测到汽车的高g急剧减速来打开安全气囊。更先进的惯性传感器组件由两个正交的XY加速度计和一个单轴/双轴角速度陀螺仪组成，常用于车辆的稳定控制。而横向、纵向加速度和转速决定了车辆是否需要采取措施来防止侧翻或减少转弯时的车轮打滑。从本质上讲，惯性传感器组件决定了汽车能否在驾驶员设置的暨定轨道上行驶。

现在通常的车载惯性传感器组件可以测量某个方向的运动状态，而惯性测量单元(IMU)作为一个嵌入了三轴线性加速度计和三轴角速度陀螺仪的模块，可测量六个自由度(“6 DOF或六轴”)。通过组成六轴结构的线性运动 (三维空间)和旋转测量组件(滚动，俯仰和偏航)，IMU能够捕获车辆运动状态的全部分量。IMU不仅仅可用于安全气囊和车辆稳定性控制，并且可以实时跟踪计算车辆的位置和方向。因此，IMU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能在短时间内对车辆进行精准定位，且不需要任何辅助。更先进的系统会融合车轮速度和角度信息，以辅助卡尔曼滤波器定位估计，进一步提高定位精度。

最新一代的高级驾驶辅助系统(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。在这些先进的系统中，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，不断地估计和更新车辆位置信息，然后被输入系统的中央计算模块。这种依靠融合额外传感器数据(如GPS)的IMU导航系统就被称为惯性导航系统(INS)。

GPS接收器独自不能提供连续不间断的高精度位置信息，但通过接收遍布全球的卫星信号，可将定位信息精确到几米之内。校正卫星时钟误差和大气传播误差后，GPS接收器可通过实时动态(RTK)等算法技术将定位精确到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，但是也可达到10Hz～20Hz来满足动态定位应用的需求。简而言之，路况最佳时，车辆在高速公路上每行驶10英尺左右就会更新一次GPS位置信息。

IMU可用来在GNSS / GPS接收器每次更新之间估计车辆的位置，以提高定位信息输出频率。此外，GPS接收器经常会在一些“不利于GPS信号”的环境(如在隧道和高楼附近)中丢失信号，这些情况下IMU就需要推算位置10秒、20秒甚至多达30秒，推算时间越长，IMU推算位置的误差就会越大。通常的自动驾驶系统允许的定位误差范围只有10～30 cm，虽然目前某些军用IMU和研究用的IMU能够提供这种性能，但高达五位数的价格令人望尘莫及。

为了向市场提供价格合理的IMU，开发人员通常使用基于MEMS的加速度计和陀螺仪。 批量生产的硅基MEMS IMU传感器价格都低于100美元，能更好地迎合消费类和工业系统类系统的成本要求。下一代MEMS IMU传感器有望提供包括全自动L5级驱动应用在内的高级汽车应用所需的精度和可靠性。

基于MEMS的惯性测量单元能够提供切合汽车市场的尺寸和工艺，目前市场上的几种性能良好的MEMS IMU传感器，其陀螺仪偏置不稳定性(BI)为5°/h，角度随机游走(ARW)为0.5°/√h，加速度BI在10?g范围内。这些产品可以在GPS更新间隔之间提供有效而又平滑的位置信息。然而，当车辆穿过隧道或地下通道时，这些中等性能的IMU在几秒后就难以保持小于10 cm的位置精度。 目前最先进的MEMS惯性传感器正在努力达到陀螺仪BI接近1°/h，ARW为0.1°/√h的指标。一旦达到相应的技术水平，GPS+IMU的组合导航系统将能满足高级别自动驾驶应用所需的性能。

除上述问题外，震动或高瞬时加速度会引起MEMS传感器的加速度计与陀螺仪结构的硅微指粘连。由于范德瓦尔斯力现象，一旦粘连，它们就很难分开。设备也不能像其他半导体设备一样通过上/下电循环来解决问题。

尽管消费和工业市场可以接受基于MEMS的陀螺仪/加速度计的故障率，但它能满足汽车企业对低故障率和使用寿命的需求吗? 这将是IMU器件开发人员面临的另一大挑战。

每个人都翘首以盼自动驾驶汽车能够早日取代现有的老式车辆，释放车库和停车场的宝贵空间，让我们的道路更加安全高效。目前，全球数以万计的工程师正致力于开发下一代传感技术，以早日实现交通运输领域这一里程碑式的发展。

IMU器件技术和INS导航技术可能不为大众所熟知，但毫无疑问，它们是确保自动驾驶汽车安全高效的基本要素。

自动驾驶是一种依赖先进技术的智能车辆系统，旨在实现无人驾驶。它又被称作无人驾驶汽车或轮式移动机器人。

自动驾驶的运行依赖于人工智能、视觉计算、雷达技术、监控装置以及全球定位系统的协同工作，确保车辆能够在无需人类操作的情况下安全行驶。视频摄像头、雷达传感器和激光测距器等设备被用于感知周围的交通环境，并结合详尽的地图数据进行导航。

谷歌的数据中心负责处理这些汽车收集的大量关于周围地形的信息，使得自动驾驶汽车仿佛成为谷歌数据中心的遥控汽车或智能汽车。这项技术的实现，离不开多种先进技术的支持，如人工智能、视觉计算等。通过这些技术的结合，自动驾驶汽车能够智能地适应各种路况，提高行驶的安全性和效率。汽车自动驾驶技术是物联网技术的重要应用之一。在这之前国内并没有一套关于自动驾驶等级划分标准，这套制定标准主要参考的就是美国SAE标准，可以说基本一致，只是有些部分按照国内情况进行了调整，主要有三点，第一点，SAE标准的非驾驶自动化功能和安全辅助功能和都放在L0级，并称为无自动化，国内则叫应急辅助，主要就是让驾驶员掌握驾驶权，车辆系统可感知环境，并提供辅助，警报，甚至短暂介入驾驶，将它作为一个安全基础分支，第二点，国内标准将L0-L2级自动驾驶规定的是，如遇到事件影响由驾驶员及系统协作完成，并非SAE标准中的全部让驾驶员来完成，第三点，国内在L3级自动驾驶中明确增加了驾驶员接管车辆的风险，就是接管能力监测以及风险减缓，并明确了最低的安全要求减少实际应用风险。