加速度估计是指通过传感器数据或算法推演，实时计算物体运动状态变化率的工程技术。在自动驾驶领域，它特指对车辆纵向和横向加速度的精确测算，这是车辆动力学控制的基础参数之一。不同于直接测量，加速度估计往往融合了惯性测量单元(IMU)、轮速传感器等多源数据，并采用卡尔曼滤波等算法消除噪声干扰，最终输出平滑可靠的加速度值。其精度直接影响自动驾驶系统的制动控制、轨迹跟踪等核心功能的表现。
在AI产品开发实践中，优秀的加速度估计模块能显著提升自动驾驶的舒适性和安全性。例如在紧急制动场景中，精准的负加速度估计可使制动系统提前10-30毫秒触发，这个看似微小的时间差却能缩短近1米的制动距离。当前主流方案正从传统滤波方法向深度学习演进，通过神经网络对复杂工况下的非线性关系建模，使估计误差控制在0.05m/s²以内。值得注意的是，由于涉及行车安全，这类算法必须通过ISO 26262功能安全认证，这对产品经理在技术选型时提出了严苛的可靠性要求。