消费者对于自动驾驶汽车安全性的信任对于那些规划着自动化驾驶未来的汽车制造商们而言，仍是一大挑战。但更令人不安的是，一辆自动驾驶的汽车要如何在受恶劣天气影响的道路上运作。
近期，Wired说道：“冰雪对于自动驾驶汽车是一个非常恼人的障碍。迄今为止大多数自动驾驶交通工具的测试都是在晴朗、干燥的气候条件下所进行。在自动驾驶技术被广泛使用前，这是必须改变的。”
在进一步探索某种被称作为局部探地雷达（localized ground-penetrating radar , LGPR）技术的潜力时，麻省理工CSAIL的工程师们解决了这一问题。即使路标被雪天下的环境所模糊或者是遮盖，这一技术也可以保持对车辆的追踪。据称，CSAIL团队的成员已经针对“具有挑战性的不同天气情况下、超过17公里的测试数据表现”进行了评估。并且，他们还发现“这种新的传感方式能够在不使用相机或激光雷达（LiDAR）传感器的情况下为自主导航提供精确的定位。”
LGPR技术的设计旨在帮助自动驾驶汽车的雨雪天气导航。这一技术由麻省理工学院的Lincoln实验室开发，能够利用地下地质学进行车辆导航。Lincoln实验室的工程师介绍道，土层、岩石和道路铺垫的变化可以在厘米级的精度下定位车辆。GearBrain是为LGPR技术感到震撼的网站之一，该网站认为LGPR技术有可能被用来创建一个城市的整个地下地图，并在车辆在驾驶到某地之前即可下载相应路况内容。
传感器需要的地图的好处是比地面地图的改动小。
这项工作有部分得到麻省理工学院Lincoln实验室的支持。媒体Inverse曾报道过麻省理工学院林肯实验室开发了LGPR技术这一新闻。早在2017年，麻省理工学院新闻（MIT News）就有一份报告介绍道：“麻省理工学院Lincoln实验室的工程师们开发了L GPR，他们已经证明，土壤层、岩石和道路铺垫中的特征可以用来在厘米级精度下定位车辆。LGPR技术已被用于车道保持，即使是在雪、雾或灰尘遮住地面特征时。”
CSAIL团队已经在快速地测试这一自动驾驶中的技术，并带来了鼓舞人心的消息。尽管如ZDNet所指出的那样，CSAIL的设备仅在封闭的乡村道路以及慢速下测试。但是，这些结果仍然令人鼓舞。
在一个2020年2月24日的视频中，观众被提醒道，自动驾驶车辆通常运用摄像机和激光雷达传感器从而进行导航。然而，在雨雪天气中，我们无法依靠上述这两项设备。
但我们为什么不可以在雨雪天气下使用自动驾驶车呢？Mike Brown对上述视频中的结论却有着不同的意见。雪花常常使得传感器无法准确指示。在某些情况下，摄像机在炽白光中无法捕捉到画面，激光雷达的光束也会被降雪反弹。而正如布朗所写的，LGPR系统的电磁传感器测量了岩石、土壤和根的组合情况。Mike认为：“即使摄像机和激光雷达无法捕捉到线索，这种独特的指纹也可以被用来帮助汽车识别当前的位置。”
ZDNet曾提到雪会覆盖车道标记甚至是交通标志；而雨可能导致摄像机故障。而根据Ben Coxworth在New Atlas中所说，LGPR技术利用的是，电磁脉冲被发射到地面，并被地下物体反射回来。
Inverse则对于这一发现介绍了更多的细节：“在六个月和10.5英里的测试中，LGPR取得了令人印象深刻的成就。在该技术的帮助之下，自动驾驶车辆以低速穿越了一条封闭的乡村道路。与晴朗的天气相比，雪天的误差范围在一英寸左右。不幸的是，因为下雨改变了土壤的状况，雨天的误差范围增加到5.5英寸。而在整个测试期间，团队没有介入接管。”
Inverse提到了麻省理工学院的一位发言人。该发言人声称该解决方案是朝着更全面的自动驾驶系统迈出的合乎逻辑的一步。
尽管如此，LGPR传感器技术仍有进一步发展的空间。当遇到更复杂的道路布局时该怎么办？如何改进传感器的笨重尺寸？正如ZDnet所说，“同时，硬件达到了6英尺宽，需要进行全面修改才能使其小到可以与标准车辆集成。”
作者：Nancy Cohen
翻译：汪亚及
审校：董子晨曦
引进来源：Tech Xplore
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