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(照片来源:通用汽车公司)

据外国媒体报道，当地时间6月27日，通用汽车(general motors)自动驾驶初创公司克鲁斯(Cruise)发布了一篇博文，详细介绍了其180多辆自动驾驶雪佛兰博尔特(Chevrolet Bolt)汽车如何学会预测人类驾驶员行为。

每天，旧金山人都需要开车穿过十字路口、狭窄的街道、陡峭的地形等通向六个方向。当人们在城市开车时，他们会检查后视镜，遵守限速规则，预测其他司机的行为，检查行人和在拥挤的街道上开车等。旧金山市区的每辆汽车遭遇行人、骑自行车者和其他车辆的频率是郊区的46倍。遇到的障碍之一是有许多汽车停成两排。根据克鲁斯的说法，与郊区相比，城市中这种情况的发生频率是郊区的24倍，所以汽车在这种环境中学会安全驾驶是必要的。

为了实现安全驾驶，克鲁斯的自动驾驶汽车首先需要通过寻找一些线索来识别这样的车辆，例如，停放的车辆离道路边缘的距离，它是刹车还是打开危险信号灯，以及汽车离最远的十字路口有多远。此外，巡航自动驾驶汽车还通过识别车辆类型(送货卡车通常并排停放)以及附近是否有相对较少的停车位来识别此类车辆。

克鲁斯的博尔特自动驾驶汽车通过传感器识别上述信息，特别是威尔登的激光雷达传感器，以及短程和远程雷达传感器、高分辨率毫米波雷达(由博世公司提供)和摄像机。摄像机可以识别汽车指示灯和道路特征(如安全锥或路标)的状态，而激光雷达和雷达分别测量距离和速度。然后，自行车、行人和其他车辆的原始识别数据将生成在车载计算机上运行的机器学习模型。

一种称为递归神经网络(RNN)的人工智能体系结构可以根据传感器和地图信息(包括停车位的可用性、道路类型和车道边界)来确定车辆是否停成两行。RNN可以不断增强克鲁斯对自主车辆决策的信心。

克鲁斯的模型预测控制(MPC)算法是一个通用的策略，可以计算的轨迹。该算法依赖于系统行为来找到最佳的行动决策。最终结果是，克鲁斯的自动驾驶汽车将超过那些双排停放的汽车，但将为骑自行车的人和迎面而来的车辆让路。

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