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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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由于简易的里程计的读数并非完全准确，惯性测量单元通过启用加速感应器来解决该问题。当汽车匀速行驶，加速度记录数为零，这与我们的直觉相悖。只有当汽车增速，减速或突然转向，加速度才有变化。若GPS失灵，惯性测量单元则结合加速计与里程计的数据进行计算。然而加速计本身不提供汽车行驶的方向。这时指南针开始发挥作用。惯性测量单元加上GPS系统和指南针构成一个强大、万无一失的组合。而且，惯性测量单元的功能不仅仅是充当GPS失灵的替代品，还能为无人驾驶汽车提供平衡感。
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机器人专家把机器人的空间方位感称为“位姿（Pose）”，一辆汽车的“位姿”是车前端指向的方向和车身倾斜的角度。要测量“位资”，我们需要在惯性测量单元的组合中再增加一个感应器：陀螺仪。陀螺仪（分为机械陀螺仪和光学陀螺仪两种）是个高速回转体，用于测量位姿。惯性测量单元需要获取三种信息才能测量和记录汽车的物理空间方位：车辆前进的方向、车前端的俯仰角度和倾斜侧角度。此时，古老的航海技术再一次在现代惯性测量单元身上留下了烙印。古代造船工匠和现代的航天工程师不约而同地将这三种测量车或船的维度称作：偏航角（车辆左/右转的角度）、仰俯角（船只或车辆发出的噪声高低）、翻滚角（从一边到另一边的倾斜度）。
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即使GPS系统运行良好，确定车辆的“位姿”仍是一项重要的安全机制。假设汽车在冰封的路面上开始打滑，它的偏航角从零度猛增至360度（原地打圈）；当它走下坡路时两个车轮打滑的程度不同，则仰俯角就会开始前移；如果这种状况持续发生，那么当两个车轮脱离地面，车子开始滚动。
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惯性测量单元实时测量汽车的偏航角、仰俯角和翻滚角，并把数据输入软件，好让驾驶系统及时调整：打滑时踩下刹车，可能翻车时发出危险警报。今天大多数的普通汽车都安装了用于记录车辆行踪的内置惯性测量设备，使车轮上的减震器更加平稳。无人驾驶汽车，同样离不开惯性测量单元。
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现代惯性测量单元是摩尔定律的又一例证。这个设备始于二战期间，比硅晶片出现得还要早，是一种结构复杂的机械设备，最初被用于计算火箭发射的最佳弹道。
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最初一款高档、制作精良的设备，只能被应用于商业船只和潜水艇，其造价高达100万美元。但服从于摩尔定律，其成本在不断下降。20世纪80年代，惯性测量技术受到软件和微传感器问世的影响而转型。以微传感器为代表的微机电系统（micro electro-mechanical systems）大大改变了惯性测量技术，使它从昂贵、专用于太空飞行和军事领域的设备转变为相对小型和平价的导航系统单元。如今，每部手机里都能嵌入简单的惯性测量单元。大多数智能手机能够通过指南针来分辨方位。如果你在长途飞行中，可能会看到有的乘客在玩游戏时，不时轻轻晃动或左右摇摆手中的iPad，这就是惯性测量设备的具体应用。
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除了高价以外，惯性测量技术最大弱点就是不能脱离GPS长时间工作，否则会产生偏移。各个微传感器所产生的微小偏差累积起来就成了大问题。缺乏准确的卫星数据指导，就像古时候的船只在航行中遭遇好几周的多云天气，即使再精确的惯性测量设备也不能准确测定航线。
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线控技术（Drive by Wire）
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数码相机、激光雷达、普通雷达、超声波传感器和惯性测量单元等一众传感装置为无人驾驶提供稳定的数据流。数据流融合后，汽车的操作系统顺利进行数据处理，奇迹就这么发生了。正如我们在前几章提到的，汽车操作系统使用好几种人工智能技术来快速做出指令。最后一步就是把这些指令转换成实际操作，像是转动方向盘、踩下刹车或油门。
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在以前，工程师把普通汽车改装成为无人驾驶汽车，是通过装配特制的机械“线控”装置，目的是取代人类司机的手和脚。这些新装置叫作线性致动器（Actuators），通过它们可以控制方向盘，踩下刹车。生产出准确、稳定的机械驱动器是工程学的难题，其过程的复杂不亚于创造出人工智能来指引汽车。
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汽车的子系统在过去二十年中自动化程度越来越高，研发无人驾驶的人造“肌肉”工作难度相应降低，液压机械系统逐渐被计算机系统所取代。大部分现代汽车配备好几台计算机指引功能的子系统（底层控制系统），系统内置了微处理器，处理上百万行代码不在话下。今天的机器人专家不再使用特制的机械“脚”去踩油门，只需在汽车的电子系统上稍做改动即可。
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软件好比掌控机器的精灵。无人驾驶汽车使用多个电子通信系统，包括操作系统、高/中/低水平控制等来解读指令。今天平均每辆汽车都安装好几个子系统，例如引擎控制单元（ECU）、ABS制动防抱死系统、自动变速箱控制单元（TCU）。这几个系统通过“总线（Bus）”互联互通。
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在计算机术语里，总线是指一个交流频道，把数据从计算机内部的一个部件传输给下一个。 街道上的巴士和计算机数据“总线”有着相似的语源学渊源，它们都来自于拉丁文Ominibus，意思是“公共所有的”。就是城市里的巴士把乘客运载到各处，无人驾驶汽车里的数据也是这样被总线传输到各个子系统，也像通用串行总线（universal serial bus，USB）连接计算机键盘、鼠标和打印机。
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许多汽车今天使用的是控制器局域网总线协议（controller area network bus protocol，简称CAN总线协议），以1Mbps的速度往返传输数据。CAN总线协议是一种“点对点”的协议，由ISO11898和ISO11519两个国际标准来管理。作为公开的国际标准，意味着任何设备都能接入CAN总线，也能“理解”协议，该协议适用于各个车型。
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一般情况下，汽车公司不会公开宣传控制协议的内容。然而，他们会与其他制造商共享那些接入车内控制系统的新设备所需要的信息。或者，他们会给某些制造商分享网络协议的详细内容，比如说，那些把底盘售卖给房车生产公司的汽车零件制造商。
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汽车控制器局域网也和其他的网络一样，最关键的要数带宽（bandwidth）和网络稳定性。带宽是指数据在网络中传输的最大速率，通常以每秒多少bits为单位来计算（即bps）。当被应用在无线网络中时，有形的网线被无线电波或是不同的波段所取代。网络带宽是由微处理器对电脉冲编码、解码的速度决定的，还有就是总线中能同时容纳多少平行波段。
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带宽在任何网络传输中都非常重要，但对行驶中的汽车而言，很多时候，数据的传输速度则更为关键。大多数无人驾驶的数据传输系统使用一系列通用的代码来呈现特定的动作，这样能节省时间。例如，无人驾驶汽车下指令“刹车”，该车的软件系统早已准备好对应的两位数字表示“刹车”，这样就能马上抵达子系统。因为两位数是小而高效的意义单位，系统只需要16微秒进行转换和接收信息。16微秒的响应时间对于无人驾驶汽车来说非常合理。它甚至比一次眨眼的瞬间快上1000倍（一次眨眼的时长是100~400毫秒）。虽然CAN总线能快速传输微小的数据单位，但如果汽车CAN总线需要处理从各个传感器中涌流而出的数据流时，“带宽”就会迎来挑战。
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