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对于自动驾驶来说，雷达传感器最大的好处是可以穿透浓雾、暴雨、尘土、扬沙，甚至是强烈的顶灯灯光，这一点不同于数码相机。雷达传感器的另一个优点是能轻易穿透非导电性物体和薄型材料，因此不容易受到高速公路上空飞舞的塑料袋或风滚草的干扰。电磁波更能识别大型的物体，因此司机担忧的巨型障碍物容易引起它的注意。相反地，雷达传感器最大的缺点就是其分辨率相对较低。
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雷达传感器还有一个优点，它不仅能检测到物体的位置，还能根据多普勒效应监测到物体的速度。多普勒效应是以19世纪的奥地利物理学家克里斯蒂安·多普勒（Christian Doppler）的名字命名的最常见的物理现象之一。一个人站在高速公路旁，听到疾驰而过的车辆发出轰鸣声，声音的音调随着车辆远去而降低。音调降低是因为高速运转中的汽车引擎产生的声波，当车辆驶近时，声波受到压缩，所以音调升高，当汽车呼啸而过，声波延长，音调降低。
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雷达传感器利用多普勒效应得出物体的速度。通过记录电磁波向外发射和反射回波的频率变化，判断移动中的物体是正在靠近还是渐渐远离，传感器还能计算出物体移动的速度。速度信息能帮助我们分辨该物体究竟是什么。比方说，在公路上每小时30英里的速度飞驰的不太可能是行人。
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在无人驾驶汽车中，雷达监测与视觉传感器在周边环境监测方面的作用相辅相成。通过感应周围物体的大小、疏密、速度和方向，雷达传感器传输的许多信息能与数码相机、三维“点云”生成的图片相互参照。路边静止不动的小东西是只猫还是个硬纸皮盒子。注意，一个大型的“金属盒状物”快要接触我们的尾部了！
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相比以前，今天的雷达监测智能化程度更高。二战期间的雷达在绿色屏幕上呈现原始模拟回声信号，外加一根不停旋转的天线表示目前的扫描方向。现代雷达的传感器类似于先进的数码相机的工作流程——能够预先对原始信息进行处理，列出包含尺寸、地点和速度等内容的目标清单。经过处理的信息更简洁，占用更少的存储空间，对于无人驾驶系统来说更易懂。
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为避免监测的情况过于琐碎，雷达还能尝试着把公路路面上的不必要细节从目标清单中去除，但是沥青路面也和其他物体一样会反射电波，形成干扰。因此，部分雷达传感器会自动去除扫描结果中静态物体的数据记录。虽然从目标清单上屏蔽部分物体能提高效率，同时也带来一定风险。雷达可能把某些巨型、静止的物体，比如停在桥下的一辆熄火的汽车，误认为是桥墩的一部分。
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超声波传感器（声呐）
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如果把激光雷达和数码相机比作一个人的眼睛，超声波传感器就是人的耳朵。超声传感器可谓雷达的近亲——像雷达一样，发射波形信号，检测回波——不过超声波传感器发射的是超声波，不同于雷达的电磁波。
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超声波传感器根据物体反射回来的时间、频率、声波形状来监测位置和速度。超声波传感器一般分为两个部分：发送器和接收感应器。发送器产生振动频率高于20kHz的机械波，高于人耳能听到的频率范围；接收感应器感应到声波的回声并对其进行处理。
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超声波传感器有着许多与激光雷达、普通雷达相似的优缺点。就优点而言，它与雷达传感器一样都能穿透浓雾、尘土，能在刺眼的阳光下看清物体。声波的传输速度比电磁波慢上许多，这决定了它能以高分辨率来看清细小物体。同时由于声波的能量随着风和距离快速衰减，它只能近距离监测物体。因此，超声波常作为雷达实际应用中的补充，比如停车等近距离的精确检测。
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全球定位系统（GPS）
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虽然数字地图和各式雷达传感器在无人驾驶方面扮演着极其重要的角色，可是除了这两者意外，还有一项更为关键的技术——GPS全球定位系统。这个系统负责统筹和整合信息，并在高清数字地图上为汽车提供最终的精确定位。
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GPS是一项已经面世长达数十年的技术，最初用于军事领域；发展遵循摩尔定律，后来发展成为稳定可靠的、低成本的消费应用品。几十年前，GPS的接收器像冰箱一样庞大，而今天已经变成了小小一块芯片，嵌入手机、相机、平板电脑和汽车里。
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GPS接收器能接受太空卫星发回的信号，堪称尖端科技发展创下的奇迹。车内或手机里的GPS接收器通过聆听太空卫星发出的蜂鸣信号声，确定你所处地点的经纬度。每一个卫星遵行预先设定的轨道，能持续发出稳定的电脉冲流，精确到以秒为单位。
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太空中总共有24颗卫星为GPS系统提供信号，但GPS接收器只需要接收到4颗卫星就能计算出地球上的具体定位，而其余卫星的信号则更能帮助设备进一步做测量。每颗卫星发射自己专属的信号，GPS接收器把这些信号汇集后形成一股特有的信号，发给原有的卫星。工作中，卫星信号流源源不断地输入，GPS接收器必须仔细分辨聆听。通过计算信号响应之间的时间间隔，GPS接收器应用“三角定位”的数学方法计算出准确的位置。如果两颗卫星的信号同时到达，GPS接收器把这种情况判断为位置恰好处于距离中点的平分面上。
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在常见的驾驶环境中，GPS接收器能计算距离为4米，约13英尺。如果接收器提供的定位信息精确无误且持续更新，研发无人驾驶汽车的难度就可以大大降低。遗憾的是，由于大气环境中的云、雨等造成干扰，卫星信号可能遭遇屏蔽或延迟，导致计算结果产生偏差。
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都市驾驶的另一个严重问题是超声波的反射脉冲。如果你曾经在纽约的曼哈顿使用GPS设备，你一定感受过卫星脉冲信号遇上高层建筑产生反弹的情况——GPS系统出现混乱失控，节奏凌乱，每隔几分钟就产生新的定位。事实上是，从卫星上发出的部分脉冲信号，遇上了摩天大楼产生反弹，给接收器造成假象，误认为它们的抵达时间略有不同。就连最好的GPS系统也能被城市峡谷效应（Urban Canyon Effect）误导。
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内置的耳朵（IMU惯性测量单元）
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GPS的失误会造成灾难性的后果。卫星感知的缺失这个潜在的致命难题的解决方案是另一种军事技术的产物——惯性测量单元。这种装置有两种重要功能：它能弥补GPS的不准确计算；它还是无人驾驶汽车的“内置耳朵”，能够感应，也就是决定该走哪条路。
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惯性测量单元是一种多用途多功能的设备，它配有加速感应和定位感应，能记录汽车行驶的轨迹，从而也能看出诸如左右轮胎高度是否一致等问题。现代的惯性测量单元是一系列复杂设备的集合，包括里程计、加速计、陀螺仪和指南针。所产生的结果是各个设备数据经由复杂的预估算法解析后综合得出的。
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惯性测量单元是个独特的传感器，其传感范围局限于汽车主体之内。人类本身拥有一整套类似的感应系统，称为本体感觉（Proprioceptive Senses）。本体感觉，不同于我们外在的视觉和听觉，是对我们体内进行观察。平衡感就是一种本体感应。当你闭上眼睛坐在一辆驶离车站的列车上，你能感觉到加速，不用亲眼看见也正在向前行驶。这是另一种本体感觉。
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惯性测量单元使用了一种老式的导航技术——推测航行法，在GPS数据和修正其不准确率之间保持准确的汽车定位。几个世纪之前，水手在无边无际的大海中航行是依靠参照星星的位置判断方向。然而，当暴风雨来临时，星星被乌云遮蔽，问题就棘手了。推测航行法是通过水手上一次看到星星的时候来推算船走了多远，从而推出船目前的方位。通过测量相对地理位置，而不是绝对位置，水手能确保船只大多数情况下不偏离航线，直到天空放晴，星星再一次出现来指引他们。
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推测航行法还能运用在以下情形中：多云天气来临时，当船照常向前航行，水手会往船后扔下一捆绳索，上面间隔地系着常见的绳结。他们飞快地数算绳结浸入海面的数目，这样就能算出船速。甚至在今天，人们依然使用绳结法来计算船前进的速度。一旦水手得知船前进的速度，用指南针测出航行方向，他们也能算出从上一个已知的航行地点（我们常说的定点）到现在航行了有多远。在无人驾驶领域，当车子驶入隧道或是穿过紧凑布局的“城市峡谷”，接受不到卫星信号时，惯性测量单元也会使用类似的方案来解决。
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今天我们不用计算绳结往车后飞去的速率，汽车上的里程计在计算从上一个地方至今的里程，是通过统计车轮旋转的圈数。尽管车轮圈数是相对精确的机械数据，车程的累计仍然有些不确定因素。轮胎气压变化或汽车变换车道时，轮胎可能打滑。经过高速公路的环形路段时，里程计最后可能会统计出不同的车轮圈数，这取决于汽车行驶在内车道还是外车道，由于两车道的距离差异，统计的里程数可相差数十米。
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