先來目睹一波GM即將量產的No Pedals， No Steering Wheel 且達到Level 4等級的Cruise AV。

1、GM Cruise簡介

GM Cruise的前身是一家叫做 Cruise Automation專注汽車自動駕駛領域研發(fā)的公司，在2016年3月通用斥資10億美金將其招致麾下，同時結合自身在自動駕駛領域的技術儲備和資源進行整合，成立的一家獨立子公司。其總部設在舊金山，旗下包括Cruise自動化公司和Strobe，兩者分別負責通用汽車公司自駕車開發(fā)和自動駕駛傳感器開發(fā)，自從2016年初GM以10億美金收購Cruise以來，通用汽車就將電動和自動駕駛汽車視為未來交通發(fā)展的關鍵因素。

不像初創(chuàng)或某些從事自動駕駛開發(fā)的互聯網公司那么高調，傳統(tǒng)汽車玩家玩起自動駕駛是保守和低調的，但實際其在自動駕駛領域所掌握的技術實力已經處在了領先者的位置。在今年1月GM Cruise就發(fā)布了具備L4水平的第四代自動駕駛汽車，名叫Cruise AV，基于通用雪佛蘭的Bolt EV打造，并計劃在2019年也就是今年量產，在2018年5月份日本軟銀曾向Cruise投資22．5億美金以助推Cruise的商業(yè)化應用，對樓主來說這輛Cruise AV可能是一輛真正意義上的無人駕駛汽車。

2、Cruise AV的系統(tǒng)構成

首先Level 4應達到什么水平呢？根據SAE的標準，Level 4是一種超高度自動駕駛等級，其要求在部分工況下，車輛的轉向、加減速控制、對環(huán)境的觀察及激烈的駕駛應對上都由系統(tǒng)來保證，與在全工況條件下都可由系統(tǒng)保證的全自動駕駛的Level 5已逐漸接近。

為了達到所謂的Level 4，GM是如何打造的呢？據悉，GM Cruise此次從產品的設計、制造、測試和驗證的每個環(huán)節(jié)都將安全設計融入到了車輛中。通過聚集優(yōu)秀攻城獅，在不斷的迭代設計和測試驗證過程中優(yōu)化，只為打造這款硬件、軟件、系統(tǒng)都可靠安全的Cruise AV。

Cruise AV的運作方式同其他自動駕駛汽車一樣，車輛首先需要根據所安裝的傳感器來感知周圍的環(huán)境并進行預測、規(guī)劃和控制。

幫助Cruise AV能夠快速感知周圍世界，并做出安全運輸乘客的駕駛決策和執(zhí)行必要功能的核心就是將各種先進算法和控制功能集合在一起并可靠運行的計算機中心，該系統(tǒng)主要由如下幾部分構成：

下面只選預測、規(guī)劃和控制三個主要的方面聊聊，這三塊應該算是整個系統(tǒng)中最核心的部分，也采用了大量的AI技術。

預測

預測即利用傳感器數據進行周圍環(huán)境的監(jiān)測，并通過與高清地圖的結合實現車輛的定位、物體的分類、車輛狀態(tài)如車速、方向等計算和三維世界模型的構建等任務。其次還可進行不確定物體運動的預測和判斷，例如一個物體因雨或霧很難看清，亦或是被其他物體擋住，此時系統(tǒng)會相應的調整決策。為了達到完美的預測功能，Cruise AV可謂不惜重金采用了大量的傳感器，整個系統(tǒng)安裝了5個激光雷達、16個攝像頭和21個毫米波雷達，樓主在此不禁雙擊66，同時也感慨玩不起，還是洗洗睡。

5個激光雷達主要采用Velodyne的VLP16 16線激光雷達，每個單價在8000美金，高精度的激光雷達主要進行移動和固定物體的檢測和三維世界模型的構建。

21個毫米波雷達是激光雷達的一種補充，因毫米波雷達主要采用電磁波進行測量，可對低反光率的固定物體進行有效探測。這21個毫米波雷達主要由長距、短距和5個更高精度（通用稱之為Articulating）的三類毫米波雷達構成。

16個攝像頭的作用主要進行行人、交通燈、自由空間等方面的識別，并可進行車道偏移報警等功能，這三類傳感器構成的復雜冗余系統(tǒng)，可保障車輛安全行駛和停車。

基于復雜的傳感器系統(tǒng)，為了達到更好的預測功能，Cruise AV采用了大量AI技術，通過傳感器采集的數據進行點云數據的處理和特征學習，以便實現物體檢測、2D物體識別、3D場景建模及對象邊界和自由空間的分割。

規(guī)劃

規(guī)劃即基于車輛所處環(huán)境信息確定所需的車輛行為，在考慮交通規(guī)則、道路標識、天氣等各種外部因素的基礎上，規(guī)劃一條從出發(fā)點到目的地最優(yōu)和最安全的行駛路徑。Cruise AV每秒可識別多條路徑并不斷選擇最佳路徑以滿足不斷變化的道路狀況和事件。

當發(fā)生意外情況時，Cruise AV的規(guī)劃器還會有多個備份，例如當Cruise AV在一十字交叉路口準備變道右轉時，若另一輛車突然切入到所規(guī)劃的路徑中，規(guī)劃器將會有替代的方案去重新決策。

Cruise AV規(guī)劃器決策的不斷學習，采用強化學習的機器學習方法，強化學習解決的問題是，針對一個具體問題得到一個最優(yōu)的policy，使得在該策略下獲得的reward最大。強化學習已經在多個領域得到了有效利用。

控制

控制功能是為了實現規(guī)劃器所規(guī)劃的各種車輛行為，通過控制車輛轉向、油門、制動踏板等執(zhí)行器使車輛沿規(guī)劃路徑向目標位置移動，隨著線控技術的發(fā)展和應用，將會進一步助推和簡化當前自動駕駛汽車的控制。

除了上面所闡述的三點外，為了保證車輛的足夠安全，GM Cruise還增加了系統(tǒng)的冗余度設計，如整車會配備雙計算中心，當其中一個發(fā)生故障時，另一個會迅速接管；再如當汽車定位所采用的的某傳感器數據不可用時，系統(tǒng)會快速利用其它傳感器數據實現定位等等，所有的這一切只為保證一個核心目標：乘客安全。

3、Cruise AV的商業(yè)化

Cruise AV商業(yè)化的第一步只在指定區(qū)域內進行部署，而這樣做的原因就是為了保證安全及產品快速持續(xù)的改進，其次還可讓公眾在共享出行服務中熟悉并逐漸認同該技術，這種方式也是比較穩(wěn)妥合理的，Cruise AV將只在已知且具有高清地圖數據的地理邊界內的道路上行駛，車輛也只在已知工況和約束下行駛，這樣GM Cruise不僅可確保每輛車的服務并可保證車上的關鍵系統(tǒng)都能保持正常運轉。這樣每輛車的數據都可被收集并分析，以便更好的幫助GM Cruise去改進軟件并將其及時更新在汽車上，GM Cruise也期望通過此種方式，使其后續(xù)的產品實現數據的回傳、共享和相互學習。

當部署完成后，乘客將可通過移動應用來請求乘坐，乘客定制的天氣及廣播等設置將會在上車之前發(fā)送到車上，調度中心會向汽車發(fā)送乘客的位置從而使車輛接到乘客并安全運送至目的地。車內的車載顯示設備可提醒客戶系安全帶等提示并幫助乘客獲取實時的外界信息，是不是非常期待一次Ride？

在看一些自動駕駛視頻時，看著車輛在人群和車流中能夠流暢的運行，總給我們一種自動駕駛已經到來或近在咫尺的錯覺，其實這些視頻可能都是在特定條件下拍攝出來的，考慮了車輛稀疏還是密集、路況簡單還是復雜、道路標志模糊還是明確、有無高清地圖支持、有無地理環(huán)境限制、有無道路施工及黑白天、陰雨天還是晴天等各種因素，這些經特殊處理或在規(guī)劃的地理范圍內拍攝的路測視頻我們還需保持客觀，但正因這些路測視頻才讓我們更加真切的感受了自動駕駛技術的發(fā)展和進步，此外，站在從事這塊研究的公司角度，如果沒有這些高逼格的路測視頻，他們又如何去撬動金主的腰包呢？

－ END －