加速度传感器和陀螺仪在自动驾驶航位推算技术中的应用

　　眼下，自动驾驶系统的发展正在快速推进，然而，要实现2级以上的高水平自动驾驶技术，需要采用各种技术来完成航位推算和3D定位。预计从2020年起，大量中档车辆将配备2级系统，同时预计在2025年或以后，将在商用和高端车辆上安装3级和4级系统。

SAE制定的清晰、简洁的自动驾驶的等级划分示意图，资料图

　　自动驾驶六级分类（0至5级）由美国汽车工程师协会（SAE）制定，现已在全球范围内采用。其中，3级及以上级别，可称为真正的自动驾驶，也就是无人驾驶。这是因为，这些级别的车辆配备了自动驾驶模式，无需人工控制即可驾驶。通俗地讲，这种模式可让人们将驾驶权交给车辆。

　　然而，从1级和2级跳跃到3级及以上级别，将面临各种挑战，其中一项挑战就是航位推算。即使在全球导航卫星系统（GNSS）范围之外的环境中，例如全球定位系统（GPS），航位推算软件也会对来自一系列传感器的数据进行处理，以计算车辆位置和运动，以便能够自主导航到目的地，同时保持高度精确的定位。

车辆航位推算技术采用与否对比示意图，资料图

　　由此，便需要进一步发展传感器和软件技术来提升功能，以便将现有导航系统的水平提升到自动驾驶水平。

　　提升自动驾驶的另一项挑战是，需要使用3D数字地图对传统导航系统的2D地图进行补充。而3D数字地图，需要显示呈现海拔差异的定位信息，例如与高架高速公路、多层立交桥和多层停车场下方地面道路相关的数据。

　　目前，在世界各地都正在开发和建立三维数字地图（或称3D动态地图），这种地图不但能显示3D定位数据，还能显示各种动态变化因素，例如交通信号、行人和附近的车辆。随着5G技术的推出和商用，该技术预计将在不久的将来初具规模。

　　而在与航位推算所需的机载传感器中，由加速度传感器和陀螺仪传感器组成的运动传感器尤为重要。由于弯道、坡度和车道变化等因素的影响，车辆行进方向和朝向也会不时发生变化；加速度传感器和陀螺仪传感器可以检测到这些车辆行进方向和朝向的变化。

　　对此，目前，很多传感器厂商都会选择利用MEMS制造技术，将三轴加速度传感器与三轴陀螺仪传感器封装在一起，组成六轴惯性运动传感器，进行精确的航位推算，以较高精度测量及维护车辆位置，甚至协助在GNSS信号范围外及信号中断时进行自动驾驶，从而支持自动驾驶车辆的高精度惯性定位。同时，还会融入MEMS气压传感器技术，检测海拔差异数据，通过与3D动态地图获得的数据相对比，进行传感器融合处理后，可实现高精度的3D定位。