我在知乎寫了一篇問答，在這里更自由一些，寫一些我的看法。因為之前工作的關(guān)于，對于這個系統(tǒng)還是有所了解的。

GM在主動安全領(lǐng)域有幾個組，在北美和之前歐寶都有，是一步步從L0開始做起的，在EP2和EP3的平臺上

這是在E2和E3上做的

凱迪拉克的ADAS演進(jìn)

我們先來說通用的故事，這個系統(tǒng)設(shè)計從配置上如下，是從單純的警告，進(jìn)入輔助到套件（L1），然后進(jìn)入L2層級，特別是導(dǎo)入了外部的通信網(wǎng)絡(luò)模塊和地圖來輔助這個L2做到更高效和安全。在從不同的功能演進(jìn)的時候，凱迪拉克是一步步走過來的，在傳感器配置，功能的實現(xiàn)過程中，從里到外有著比較深刻的演進(jìn)。

我們可以看到在GM的L1的系統(tǒng)架構(gòu)，是基于LRR和SRR的毫米波感知系統(tǒng)，配合圖像的融合來對四周的環(huán)境進(jìn)行感知，處理器的核心是EOCM

備注：EOCM ：external object calculation modules是通用有關(guān)于感知部件處理的單元的叫法，LRR和SRR是里面的長距離毫米波雷達(dá)和短距離的毫米波雷達(dá)

備注：這是之前概念設(shè)計里面有關(guān)于系統(tǒng)配置

到實用化之后，基本使用的內(nèi)容都存在了

具備功能安全與網(wǎng)絡(luò)安全雙模塊，從兩個層面保證系統(tǒng)的安全性。系統(tǒng)擁有兩個EOCM模塊，實時進(jìn)行互相備份，并在剎車系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向控制、駕駛員注意力監(jiān)控等子系統(tǒng)，全面實現(xiàn)增強性冗余設(shè)計，以確保安全駕駛和行車安全。這段論述在一些軟件架構(gòu)里面有一個典型的圖：

根據(jù)這個拓?fù)鋱D，可以猜測用了感知的兩根總線（黃色+綠色）

?根據(jù)現(xiàn)在來看，左右個兩根對等的是側(cè)邊雷達(dá)，而主長距離雷達(dá)和主攝像頭模塊分別掛兩邊

?執(zhí)行的總線也是掛上剎車、轉(zhuǎn)向

?大的模塊可能還有那個地圖模塊，也需要與兩個EOCM進(jìn)行總線性質(zhì)的集成

執(zhí)行用了兩根總線同時掛在這里（黃色+黑色），并使用原有的藍(lán)色的作為通信總線傳遞基本數(shù)據(jù)信息

3種攝像頭——前攝像頭、環(huán)視攝像頭、車內(nèi)攝像頭，3種雷達(dá)——長距雷達(dá)、短距雷達(dá)、超聲波雷達(dá)，以及慣性導(dǎo)航.實時攝像頭用于檢測車道線與識別交通標(biāo)志；雷達(dá)傳感器用于探測其他的道路使用者，包括車輛、障礙物等

這里給了一個基本原理圖包含了里面的功能融合的劃分，由于存在兩個EOCM，里面的功能給切分了，到底如何進(jìn)行融合對比，實際比這個要復(fù)雜的多。做起來一塊塊的測試，這里只是做一個初步的探討，僅供參考。

在上面的傳感器里，這里都把傳感器的信號做成了輸入

在信號融合處理之后形成了

前向長距離的毫米波傳感器感知

前向視覺感知

前向中等距離的障礙物感知與融合

前后后方距離障礙物的融合

根據(jù)這些信號在形成前向信號的融合和前向道路的融合，其中道路融合是根據(jù)

GPS+Map2ADAS的位置確定(這個Map2ADAS和完全的自動駕駛可能有一些差異，根據(jù)不同的路況條件有不同的做法)

前向視覺定位

備注:這里的概念設(shè)計到后面確實的通過T-box進(jìn)行更新和發(fā)布道路信息是做了不少工作的

通過激光雷達(dá)來掃描地圖，通過預(yù)先制作的高精度路網(wǎng)信息配合車輛的定位技術(shù)，可以保證避免以上的錯誤。高精地圖記錄了精確的道路絕對位置、車道信息、指示等信息，確保超級智能駕駛系統(tǒng)只在合適的道路條件下啟動。為了達(dá)到車道級別的精確定位，在地面上建立了具有絕對位置的參考坐標(biāo)點用于計算并補償GPS信號穿越地球電離層產(chǎn)生的誤差，這些補償數(shù)據(jù)將被實時上傳至云端，并下發(fā)到每一臺裝載超級智能駕駛系統(tǒng)的車輛上。這種突破方法將GPS數(shù)據(jù)的精度提升到亞米級別，有效地保障了該系統(tǒng)對車道的判斷。目前所提供的實時方位數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是傳統(tǒng)GPS的4-8倍。

這個地圖的細(xì)節(jié)還沒有具體發(fā)布

然后再形成一個個實際的功能組合

備注：以FSRACC為例，在Software Requirements Specification (SRS)里面做了一些基本的介紹

狀態(tài)簡圖

我們看這個架構(gòu)圖，基本還是以一個分布式的系統(tǒng)來構(gòu)建，以大部分成熟的技術(shù)上面來搭建新的功能。某種層面上，能夠得到一個非?？煽康南到y(tǒng)。從Tier1算法來看，也是建立在Mobieye這樣成熟的視覺軟件，融合毫米波雷達(dá)的信息來獲取整個外部的信息。

分布式系統(tǒng)需要仔細(xì)考慮功能架構(gòu)的軟件處理的問題，在里面核心的每一個軟件功能，信號輸入的時候，需要考慮實時性。

短期內(nèi)，車企開發(fā)L2系統(tǒng)都是經(jīng)由現(xiàn)在來做的；從長遠(yuǎn)來看往L3和L4的架構(gòu)，需要在架構(gòu)上革新。所以從這個角度來看，GM的這個架構(gòu)往前再走一步，基本上也是需要類似與ZFAS一樣做一個集總式的設(shè)計，考慮把各種通信的工作在內(nèi)部進(jìn)行，然后考慮加大運算速度。