早在二十年前，汽車制造商就已經(jīng)開始使用MEMS（微機(jī)電系統(tǒng)）傳感器中的加速計來測量行駛過程中的加速度并且觸發(fā)安全氣囊。如今，一項具有前瞻性的微小裝置——慣性傳感器為加速計在駕駛員輔助系統(tǒng)中得到更廣泛的應(yīng)用開辟了全新的道路。

　　目前的駕駛員輔助系統(tǒng)中已包含多種MEMS慣性傳感器，如陀螺儀、壓力傳感器和磁力計。陀螺儀能夠監(jiān)測側(cè)翻車輛的繞X軸旋轉(zhuǎn)——這也是碰撞監(jiān)測算法中最重要的一環(huán)。事實上，如果沒有這項技術(shù)帶來的防側(cè)翻安全性能，也就不會出現(xiàn)如今廣受大眾喜愛的SUV車型了。

　　慣性傳感器對于未來自動駕駛的重要性毋庸置疑，它們能夠?qū)崿F(xiàn)諸多駕駛員輔助功能，這些功能有些已經(jīng)來到了我們的身邊，有些在不久的未來即將面世。

　　工程師們在設(shè)計駕駛員輔助系統(tǒng)時需要對MEMS慣性傳感器有哪些了解呢？這些技術(shù)在未來十到二十年內(nèi)，對汽車制造商和消費者們又意味著什么呢？讓我們來共同探討一下這些不同類型的微小傳感器在當(dāng)前以及未來的汽車技術(shù)中將如何發(fā)揮作用。

　　側(cè)翻傳感并非易事

　　側(cè)翻傳感，作為一項被動安全技術(shù)，主要用于監(jiān)測車輛是否遭遇傾翻，進(jìn)而觸發(fā)安全氣囊。這樣的慣性傳感器能為碰撞監(jiān)測算法提供最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)反饋（滾轉(zhuǎn)角速度、橫向及縱向加速度）。

　　然而，在這一過程中將會存在一個難點，就是如何在各種不同的條件下，比如在極低或極高的溫度下，在高速公路上，或是在碎石路上，保持可靠的傳感信號。另一項主動安全技術(shù)——車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)ESC，通過控制和觸發(fā)制動來避免車身打滑，也同樣要求在不同條件下提供可靠的傳感信號。

　　應(yīng)對這一難點的一種解決方法就是精心設(shè)計出一套既整合了MEMS的設(shè)計特點同時又滿足汽車系統(tǒng)需求的裝置。首先需要根據(jù)不同規(guī)格來設(shè)計產(chǎn)品，樣品也必須先在實驗室中進(jìn)行測試并且能夠滿足文件中的所有要求。最后，傳感器還需要通過一些實際的駕駛測試，比如在寒冬季節(jié)或是在碎石路上行駛。

　　在“城市峽谷”中也能導(dǎo)航

　　如今的車主早已熟悉了內(nèi)置導(dǎo)航系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)免去了駕駛員在不熟悉的城市中自己規(guī)劃路線的煩惱。依靠地圖、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)以及路徑算法和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等，車主能夠通過諸如“道路擁堵輔助”這樣的互聯(lián)服務(wù)，獲取實時的道路擁堵信息。

　　汽車工程師們通常青睞于在導(dǎo)航系統(tǒng)中加入慣性傳感器，因為這樣，無論是在各種建筑鱗次櫛比的城市中，或是在全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)信號較弱甚至?xí)袛嗟牡貐^(qū)，他們的系統(tǒng)依然可以運行。通常慣性傳感器在獲取了最后一條可靠的衛(wèi)星信號之后仍然可以更新位置信息。

　　譬如當(dāng)一位駕駛員正在隧道里行駛，定位系統(tǒng)信號無法被接收，慣性傳感器就會以單位距離來計算汽車行駛的方向。航位推算法則會計算車輛的位移，繼而依據(jù)慣性傳感器的信號，推測出車輛當(dāng)前的具體位置。

　　多種多樣的駕駛員輔助系統(tǒng)

　　駕駛員輔助系統(tǒng)絕不僅限于我們?nèi)粘Ｋ煜さ亩ㄋ傺埠交蚴堑管囉跋?。自適應(yīng)巡航、車道保持和變道輔助、預(yù)測性緊急制動系統(tǒng)（AEBS）以及主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等，這些都屬于駕駛員輔助系統(tǒng)，并且它們都依賴于慣性傳感器與攝像頭、雷達(dá)或激光雷達(dá)這些感應(yīng)系統(tǒng)的智能融合。

　　自適應(yīng)巡航比人們熟知的傳統(tǒng)的定速巡航要更以經(jīng)驗為導(dǎo)向。盡管傳統(tǒng)的定速巡航省油且能為長途駕駛提供更高的舒適性，但駕駛者需要根據(jù)周圍車輛的車速，不停地手動打開或關(guān)閉巡航功能。相較于在巡航過程中始終保持恒定速度，自適應(yīng)巡航則能根據(jù)實際需求來自動調(diào)整車速，以便與周圍車輛保持安全距離。

　　自適應(yīng)巡航主要通過雷達(dá)、攝像頭以及射線來測量與物體之間的距離。同一種用于車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)的慣性傳感器同樣也能用于自適應(yīng)巡航。這種傳感器能夠幫助預(yù)測路線并且傳達(dá)給障礙物探測器。

　　另一種類似的慣性裝置則應(yīng)用于坡道輔助系統(tǒng)，用來防止上坡的車輛向后溜車。裝置內(nèi)的小量程重力加速度傳感器能夠通過測量重力來確定傾斜度。

　　主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)則是另一項駕駛員輔助技術(shù)，用以更快地減少轉(zhuǎn)向輪胎每次移動時轉(zhuǎn)向角度的變化量。這一特性為更精確安全的駕駛提供了保障，尤其是在高速公路上。其中偏航角速度傳感器能夠提供關(guān)于車輛位移的信息。

　　如今，部分駕駛員輔助系統(tǒng)已經(jīng)在一些中端車型中得以應(yīng)用，而非僅限于豪華車型。寶馬很早就已經(jīng)引入了主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，福特也在其SUV車型“銳界”中應(yīng)用了該系統(tǒng)，不久的將來，勢必會有更多汽車制造商將緊隨其后。

　　就好比慣性傳感器可以通過與攝像頭、雷達(dá)和激光的結(jié)合來實現(xiàn)駕駛員輔助功能一樣，預(yù)測技術(shù)則可以通過預(yù)測車輛的位移來實現(xiàn)自動駕駛。

　　“媽媽快看，我沒用手！”

　　當(dāng)前的自動駕駛結(jié)合了一系列現(xiàn)有的駕駛員輔助功能。全自動的車輛需要對車身周圍的環(huán)境了如指掌，并且能夠預(yù)測其他車輛和行人的舉動。預(yù)測技術(shù)能夠通過高精度地圖和視覺系統(tǒng)來預(yù)知車輛在高速公路上的行駛路線，這要比在城市道路中來得容易地多，不過后者也將在不久的未來得以實現(xiàn)。這種類似“深度學(xué)習(xí)”的人工智能技術(shù)對于未來全自動駕駛車輛來說必不可少。

　　定位和導(dǎo)航

　　在全自動駕駛中，汽車好比一個機(jī)器人，回答著各類問題，例如：“我在哪兒？”“我想去哪里？”以及“我該如何去那里？”這些問題的答案主要來自于英寸級的精準(zhǔn)定位，它們對于未來自動駕駛和全自動車輛來說都至關(guān)重要。我們?nèi)粘Ｊ褂玫膶?dǎo)航系統(tǒng)能夠直接規(guī)劃好去距離最近的星巴克的路線，相比較而言，定位系統(tǒng)要來得更為精確，甚至能夠準(zhǔn)確定位車輛在哪根車道上。

　　在自動駕駛的車輛中，定位功能主要來源于以下兩個領(lǐng)域所應(yīng)用的技術(shù)：機(jī)器人和交通運輸。

　　運用攝像頭、激光和雷達(dá)這樣的感知系統(tǒng)，機(jī)器人研究者已經(jīng)研發(fā)出了一種全新的方法來確定駕駛員和物體之間的相對位置。舉例來說，機(jī)器人汽車可以依據(jù)實時定位與地圖系統(tǒng)，繪制出車身周圍的環(huán)境，并且將自己的位置與這些環(huán)境相關(guān)聯(lián)。利用周圍的地標(biāo)性建筑，并且在內(nèi)置的高精度地圖上確定這些地標(biāo)的位置，就能相應(yīng)地獲取到車輛的位置。

　　慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠通過測量加速度和旋轉(zhuǎn)角度來確定車輛絕對位置的變化，這一技術(shù)已經(jīng)在交通運輸業(yè)中得到了充分的實踐。以起初的絕對位置（可以通過全球定位導(dǎo)航系統(tǒng)、地標(biāo)定位或是實時定位與地圖系統(tǒng)得出）為起點，捷聯(lián)算法能夠基于慣性傳感器的讀數(shù)來計算出變化后的位置。

　　依據(jù)定位的不同精確度，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)有時會需要高性能的傳感器，來避免細(xì)微偏差引發(fā)的嚴(yán)重后果，類似環(huán)形激光陀螺儀和光纖螺旋儀這樣的光學(xué)傳感器就能夠滿足最高要求。近年來，高性能MEMS已經(jīng)成功進(jìn)入了戰(zhàn)略規(guī)劃市場。

　　慣性傳感器和感知傳感器的融合

　　那視覺和感知系統(tǒng)又是如何從慣性傳感器中獲益的呢？視覺或是感知傳感器能夠察覺到正在運動的物體，正確判斷出運動物體的結(jié)構(gòu)，同時估測車輛的移動情況以及和周邊運動物體之間的距離。

　　慣性傳感器則完全不受感知傳感器的限制因素所影響，比如天氣條件、光照、雪地或是被遮擋的地標(biāo)。慣性傳感器不會依賴于周圍環(huán)境的亮度，因為它們測量的是物理性運動，而且并不是從圖像中計算數(shù)據(jù)。此外，慣性傳感器要來得更為可靠，因為它們不需要與車身以外的設(shè)備有任何的互聯(lián)和數(shù)據(jù)交流。近期有一項研究就分別討論了動覺慣性傳感器和視覺感知系統(tǒng)在弱耦合和緊耦合兩種程度下的不同合作模式。

　　在弱耦合程度下，感知系統(tǒng)和慣性傳感器會各自獨立地定位車輛，隨后相互比對信息，修正結(jié)果。緊耦合則是另一種結(jié)果，此時對物體直接的（像素級別）視覺測量會與慣性測量裝置的讀數(shù)相互結(jié)合。

　　在兩種情況下，MEMS慣性傳感器都可以提高感知系統(tǒng)幀到幀跟蹤物體的兼容度，從而得到更精準(zhǔn)的定位。

　　未來在何處？

　　在自動駕駛功能演變革新的道路上，駕駛員輔助系統(tǒng)，例如車道保持和變道輔助、預(yù)測性緊急制動系統(tǒng)以及主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等，都將成為人們越來越熟悉的部分。部分自動駕駛功能，譬如交通擁堵輔助系統(tǒng)，目前已經(jīng)上市，在未來幾年也將逐步得到擴(kuò)展。高級自動駕駛功能則會緊隨其后。

　　在2020年之前，我們期望能在高速公路上實現(xiàn)全自動駕駛。在城市中的自動駕駛，預(yù)計還需十到十五年來完成。

　　有如此豐富的技術(shù)可供使用，相信汽車制造商將會持續(xù)滿足消費者對于駕駛員輔助系統(tǒng)廣泛推行的需求，直到全自動或部分自動駕駛功能可以惠及大部分的消費者。盡管全自動駕駛尚需時日才能徹底實現(xiàn)，不過MEMS以及一系列由傳感器創(chuàng)造的駕駛員輔助系統(tǒng)已經(jīng)給我們的生活帶來了諸多益處。