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文献综述
（一）驾驶状态检测应用的现状
现在的出行方式逐渐的多样化，私家车作为生活中非常常见的一种出行方式，正随着时代的进步一点点的“进化”。数据显示，每年有 130 万人死于交通事故，其中 90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。 特斯拉公司表示，到 2022 年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在 2022 年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织 ProMare 及 IBM 共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于 2020 年正式起航。IBM 表示，人工智能船长让 MAS 具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022 年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。[1]
自“特斯拉”开始，市面上也逐渐的出现了各种带有自动驾驶功能的车辆（准确的说是辅助驾驶），像5级的自动驾驶几乎可以做到在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。其实不仅仅是自动驾驶，现在许多自动挡的汽车也需要对车辆的状态进行检测，根据车辆的状态来判断是加减挡位，惯性导航系统也是根据车辆的状态变化在没有卫星信号的情况下工作的。
（二）研究成果
1.传感器：
加速度计是惯性导航和制导系统的核心仪表之一，其性能对系统精度、机动性、快速性、灵活性和生存能力有关键性的影响。根据精度不同，加速度计可分为战略级、导航级和战术级等。按其技术路线可分为原子、陀螺摆式、挠性力平衡式以及微机电加速度计等。其中，原子、陀螺摆式、挠性力平衡式加速度计精度较高（可达导航级甚至战略级），但结构复杂、加工制造难度大，体积、质量和功耗（SWaP）指标提升困难，成本偏高。微机电加速度计以微电子和微纳制造工艺为基础，体积、质量、功耗和成本优势明显，但受限于尺寸压缩带来的灵敏度损失等因素，精度距离传统加速度计尚有一定差距；微机电加速度计主要有谐振式、电容式、压电式、压阻式等技术方向。[2]
MEMS是微机电系统（Micro-Electro-MechanicalSystems）的英文缩写，MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。与传统的传感器相比，具有体积小、重量轻、微型化、智能化、多功能、高集成度、适于大批量生产和实现智能化等特点。同时，在微米量级的特征尺寸使其可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。MEMS传感器可满足汽车环境苛刻、胎压监控(EPMS)、可靠性高、精度准确、成本低的要求。其应用方向和市场需求包括车辆的防抱死系统(ABS)、电子车身稳定程序(ESP)、电控悬挂(ECS)、电动手刹(EPB)、斜坡起动辅助(HAS)、引擎防抖、车辆倾角计量和车内心跳检测等。[3]
目前，基于数字MEMS (Micro-Electro-Mechanical systems)传感器网络的测量、监测和控制系统已成为许多应用和工程领域广泛建立的实践。MEMS传感器的易用性、灵活性、低成本和低功耗，加上增强的大数据流管理和数字化，使得这些“技术传感基础设施”成为非常有吸引力的工具，可以检测大量的物理量、过程和现象，从小规模到大规模。此外，基于独立设备和通信的新技术的发展，如物联网(IoT)在各个不同的实现中，从医疗保健到智能行业，从家政到自动驾驶，都是基于非常广泛的分布式传感器网格的部署。[4]
微机电系统(MEMS)惯性传感器已经彻底改变了消费者、汽车和工业应用，它们已经开始在系列生产规模上满足混合导航系统的高端战术级性能要求。另一方面，光纤陀螺仪(FOG)技术被进一步推进到近导航级性能区域，甚至更远。每种技术都有其特殊的优点和缺点，使其或多或少适合于特定的应用。[5]
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