想让自动驾驶卡车轻松应对“无穷无尽”的高速公路，有几个问题必须解决。
比如，如何把昂贵的激光雷达阵列成本降下来？车辆如何升级地图？是直接存储在卡车里还是实时下载地图？其实这两种方式都有缺点，毕竟激光雷达和摄像头的配合并非天衣无缝，有些环境条件下还是会出问题。
据雷锋网新智驾了解，自动驾驶汽车主要依赖三种定位方式，别是 GPS、激光雷达和摄像头图像处理。
GPS 表现如何有时得看网络连接情况，而且在高速行驶时它的精度也不够。一旦天降大雨或大雪，激光雷达和摄像头则会变得百无一用。如果遇到了大雾、不够清晰的道路标线甚至满地的树叶，可能也会让自动驾驶汽车“晕头转向”。
随着技术的发展，这些问题总有一天会得到解决，而 2017 年才成立的 WaveSense 就拿到了一方“解药”。
据雷锋网新智驾了解，WaveSense 正致力于将麻省理工林肯实验室为美国军方开发的探地雷达（GPR）商业化，该技术让自动驾驶汽车能在恶劣的环境下完成定位。最关键的是，WaveSense 拿下了麻省理工这项专利的全球独家使用权。
近日，《福布斯》杂志就拜访了 WaveSense 公司的 CEO Tarik Bolat，询问了有关探地雷达的相关细节。此外，Tarik Bolat 还从专业角度探讨了大量自动驾驶行内事。
接下来，我们先来说说探地雷达的相关技术细节。
在实际应用中，探地雷达会被固定在车辆前轮后方的底盘上，一旦开启，它最深能扫描到地下 10 英尺（约 3 米）处。这时，土壤密度、管道、空洞、岩石、地基的位置等信息就能“尽收眼底”。通过每秒 126 次扫描，探地雷达采集到的图像就能用于生成高清地图。
如果地图测绘时只用到激光雷达和摄像头，各种易变的环境可能会造成不少麻烦。
“你会非常依赖稳定的地面。树上的落叶会影响地图的清晰度和道路标线的连续性，此外地上结构（如标识符和建筑）的能见度也会影响车辆定位的稳定性。与其相比，探地雷达拿到的地下地图却独一无二，它稳定且实时可用，而且不受地面特性影响，能帮助自动驾驶车辆应对各种复杂的环境。”Bolat 解释。
在 Bolat 看来，美国西部的洲际公路也会成为自动驾驶卡车的瓶颈，这里稀疏的地标是个大麻烦。当车辆行驶在这些公路时，车上的激光雷达和摄像头可能无法采集到足够的树木、标识、岩石和其他道路特征以生成地图。
“只需跑一遍 280 号公路，探地雷达就能生成地表下地层的地图，调转车头你就能用到这套新地图了。”Bolat 解释。“探地雷达生成的地图数据相对来说非常轻量级了，此类地图的数据密度比激光雷达和摄像头生成的地图低多了。借助粗糙的 GPS 定位和车速，就能在地图上进行位置匹配，精度能达到厘米级别。”
眼下，自动驾驶汽车配备的激光雷达阵列售价普遍在 7.5 万美元左右，如果 WaveSense 的解决方案能顺利落地，价格能砍到 100 美元左右。
不过，Bolat 并不认为探地雷达能完全替代昂贵的激光雷达阵列。毕竟多一层独立的图层相当必要，而且未来激光雷达能大规模量产后，价格也会大幅下降。
简而言之，WaveSense 的解决方案将成为现有解决方案的补充，探地雷达提供的数据层能显著增强 SLAM（即使定位与地图构建）地图的表现。
当然，卡车穿州越境时遇到的麻烦可不止这一项，其它问题也需要对应的解决方案。举例来说，卡车不能永远待在高速公路上，它总是要下了匝道去送货。在 Bolat 看来，这时人类司机就能派上用场。
在这种商业模式下，车辆会在高速出口附近的大型停车场聚集，随后由人类司机完成送货任务。显然，现在我们还没有相应的基础设施建设，因此自动驾驶卡车想落地还需要政府或公私单位的资金支持。
除此之外，开头说到的地图升级也是个麻烦事，存在卡车里的话数据过于庞大，实时下载则需要高速 5G 网络的支持，而这套网络至少要到 2020 年才能正式铺开，至于普及就不知道要拖到什么时候。
有人说，给卡车更换地图存储设备不就行了，它的路线不是相对固定吗？
这就是不懂行了，现实中卡车司机经常会在路上顺道捎一些货物，因此周二出发时他们根本不知道自己周四时身在何处。事实上，这是一个碎片化非常严重的市场，排名前 15 的运输公司只能吃掉 12% 的市场份额。全美 58 万家卡车公司中，有 91% 都只有不到 6 辆卡车。
因此，Bolat 认为基础设施建设必须提上议程，我们可以将地图存在高速出口停车场里的专用数据亭中，卡车可以根据任务下载所需地图（由停车场的人类驾驶员完成）。Bolat 还相信，未来 2-3 年内，这种高速路出口的停车场就会成为现实。
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