评价自动驾驶汽车的技术指标很多，目前最受关注的主要是安全性、成本和运营范围。这三个指标是相互关联的，例如，运营范围越小，应用场景越简单，成本越低，同时安全性越高，反之亦然。因此关键在于如何能在更大的运营范围内提供更安全和更低成本的解决方案，或提供支持这种方案的核心器件。

从目前的情况看，园区或室内的自动驾驶技术已经日趋成熟，而开放道路，尤其是城市环境下的全自动驾驶技术仍然处于研发和测试阶段。这里面固然有感知层面的问题，目前的传感器对开放道路上的行人、动物等目标的检测能力仍然有待提高，但另一个容易被忽视的问题是定位的难度。在一个不大的固定区域内，定位问题可以通过基础设施改造和SLAM技术解决；在室内，UWB定位可以达到厘米级精度。然而，如果要设计一个可以在更大范围内自动驾驶的汽车，高精定位就成为一个挑战。

对于一辆自动驾驶汽车来说，高精定位有两层含义：得到自车与周围环境之间的相对位置，即相对定位；得到自车的精确经纬度，即绝对定位。

人自己开车的时候，从来不知道自己的经纬度，为什么自动驾驶汽车一定要做绝对定位呢？其本质原因还是在于环境感知能力的差异。人类可以仅凭双眼（和一些记忆、知识）就能精确地得出周围的可行驶区域、道路边界、车道线、障碍物、交通规则等关键信息，并据此控制汽车安全地行驶。

然而目前人类所设计的传感器和后处理算法还无法达到同样的性能。因此，自动驾驶汽车对于周边环境的理解需要高精地图、联合感知等技术的辅助。高精地图可以把由测绘车提前采录好的、用经纬度描述的道路信息告诉车辆，而所有的车辆也可以把实时感知得到的、用经纬度描述的动态障碍物的信息广播给周围的车辆，这两个技术叠加在一块，就可以大大提高自动驾驶汽车的安全性，从而拓展它们的运营范围。

众所周知，GPS可以为车辆提供精度为米级的绝对定位，差分GPS或RTK GPS可以为车辆提供精度为厘米级的绝对定位，然而并非所有的路段在所有时间都可以得到良好的GPS信号。因此，在自动驾驶领域，一般都要与IMU，进行融合。其中，IMU的全称是Inertial Measurement Unit，即惯性测量单元，通常由陀螺仪、加速剂和算法处理单元组成，通过对加速度和旋转角度的测量得出自体的运动轨迹。我们把传统的IMU和与车身、GPS等信息融合的算法组合在一起的系统称为广义的、针对自动驾驶的IMU。

精确测量方向在一系列领域中起着关键作用，包括：航空航天、机器人、导航和人体运动分析和机器交互。虽然多种技术能够测量方位，但基于惯性的感知系统的优点是完全独立，因此测量实体既不受运动限制，也不受任何特定环境或位置的限制。

惯性测量单元(IMU)由陀螺仪和加速度计组成，能够跟踪旋转和平移运动。为了进行三维测量，需要由三个相互正交的敏感轴组成的三轴传感器。北微传感研发的高性能惯性测量传感器，可以测量运动载体的姿态参数（横滚角、俯仰角、角速度、加速度）。姿态和角速度偏差通过具有适当增益的6态卡尔曼滤波得到相应估计，适用于运动或振动状态下的惯性姿态测量。

产品采用MEMS加速度计和陀螺仪，并通过算法保证测量精度，同时密封设计以及严格的生产工艺保证产品在恶劣的环境下仍能精密地测量载体的角速度、加速度和姿态等运动参数。通过非线性补偿、正交补偿、温度补偿和漂移补偿等多种补偿，可以大大消除IMU的误差源，提高产品精度水平。IMU具备数字接口，可以非常方便的集成到用户的系统中。

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