從第一次工業革命發明軋棉機和蒸汽機開始，到第二次工業革命開發出裝配線，新技術的快速采用推動著世界大步向前發展。

許多分析家認為，在工業4.0和自主系統的推動下，第四次工業革命已經來臨。這一次工業革命推動更高效地利用材料和人力資源，所以需要的支持技術也持續快速發展。

自動化和自主行動的機器人、車輛和無人機都與制造業、采礦業、農業和物流進程密切相關，是推動這場工業革命不斷發展的關鍵支柱。

為了達到自主式應用預期的系統性能水平，設備不但需要感知其周圍的環境，還要能夠進行導航。它可以在傳感模式的幫助下實現這些目標，傳感模式的輸出由傳統算法、人工智能或機器學習的算法進行融合和解譯。實現可靠性和可用性是最大的挑戰，這需要并行使用多種傳感器技術，以求最終能夠改善安全性、效率和靈活性并降低成本。

自主系統很大程度上以融合的傳感模塊所收集的高保真數據為基礎，從而為AI和算法提供依據。行業普遍采用的傳感器包括雷達、激光雷達、視覺、超聲波和慣性傳感器。下表著重介紹每種傳感器的優點和局限性，強調系統中需要多個傳感器。

感知傳感：賦予機器視覺

工業4.0面臨著多種多樣的挑戰。在惡劣環境下，要使機械（機器人、協作機器人等）在有限空間內自主運行，就需要雷達技術，其占用的空間更小、更準確且能夠測量附近的目標。感知周圍區域，形成圖像并進行分類，這是實現高效率、生產力和安全性的關鍵。

在RF收發器IC技術最新發展的帶動下，雷達正迅速成為感知應用采用的重要傳感器技術之一。舉個例子，77 GHz全集成全數字收發器MMIC。將高速和線性FMCW線性調頻與高輸出功率、低噪聲發射和接收通道結合之后，MIMO天線陣列現在能夠幫助以合理成本，實現高性能、高分辨率的雷達系統?；诶走_的數字波束成型技術能夠在惡劣環境條件下檢測徑向速度、角度和到多個目標的距離，這是機器人、協作機器人和AGV在動態環境下安全有效交互的關鍵。

在工業環境中，自主系統的任務通常是定位和撿起物體，而不是安全地避開。激光雷達能夠準確地檢測和分類對象，具備完成這些常見任務所需的精度。

激光雷達系統支持太赫工作頻率范圍，提供非常精細的角分辨率，可以轉化為高分辨率的深度圖。利用這些高分辨率的深度圖，激光雷達系統可以對檢測對象進行分類，與視覺、IMU和雷達信息結合，做出可靠的任務關鍵型決策。激光雷達系統主要用于動態環境，例如陽光明亮的戶外環境。通過使用波長為9xx nm和15xx nm的窄脈沖，并以高功率驅動，激光雷達在這些富有挑戰性的環境下能夠看得更遠。此外，使用窄脈沖可以實現更精細的深度分辨率，能夠在一個像素內檢測多個目標，在9xx和15xx時紅外光的太陽輻射也更低。

要推動激光雷達系統得到廣泛采用，必須先克服諸多挑戰。這些挑戰包括：復雜且昂貴的信號鏈、光學設計問題以及系統測試和校準。目前的開發正在嘗試整合這些信號鏈，以降低其復雜性、大小、功耗要求和總擁有成本。

導航感測：賦予機器感覺

隨著傳感器在工業機器上的普及，它們所提供的數據越來越豐富，其位置和相對運動的重要性也越來越大。自主能力通常與移動有關，所以準確定位車輛的位置，或引導機器的移動，或準確地操控儀器儀表都是關鍵的推動因素。如果技術能夠準確檢測這些運動，就可以被用在難度更大、更寶貴的應用中，這些應用也需要安全性和可靠性。例如，智能農場需要不斷提高作物管理效率，將機器定位在幾厘米的誤差范圍之內，是節約投入和最大化產出的主要驅動力。

實現自主導航的一種方法是利用GNSS定位服務，這項服務無處不在，但容易受到信號中斷的影響。完全實現自主需要操作不受限制，不存在阻塞或暫時中斷風險。慣性傳感器提供一種補充的運動測量方法，它不會受到干擾，也不需要外部基礎設施。所有三個軸上的線性和旋轉傳感器的組合通常組合成一個六自由度慣性測量單元（IMU）。IMU的輸出經過附加處理，可以提供相對姿態、行進方向和速度，最終提供所謂的航位推算制導。

實現厘米級定位精度，或者10度指向角，需要用到特殊的慣性傳感器。即使在不錯的環境中，消費電子級IMU的輸出也會快速漂移。它們，無法從包括振動和軸間交叉干擾等其他的誤差源中區分出”想要的”移動。高性能慣性傳感器在1°/小時范圍內具有很高的穩定性，采用特殊的傳感器架構來消除線性加速度誤差，并通過校準來補償溫度和校準干擾。與GPS和感知傳感器相比，慣性傳感器以10×至100×的更高速率來準確捕捉運動，因此，最能夠取代非自主機器所依賴的人類本能的動作感應。

本次工業革命的發展主要受為其提供支持的傳感技術（支持自主能力）的發展推動。雷達、激光雷達和攝像頭能夠在短距離和長距離范圍內準確檢測對象并進行分類，讓自主式工業車輛能夠像人類操作員一樣觀看周圍環境。此外，在為自主應用提供“直覺”或航位推算導航時，慣性技術非常關鍵。傳感器的精度越高，提供給人工智能的數據質量就越高，這最終會帶來更安全、更高效的應用。