Waymo, wcześniej znane jako Google Self-Driving Car Project, rozpoczęło działalność w 2009 roku. W 2016 projekt przekształcono w niezależną firmę. Od 2017 roku Waymo testuje autonomiczne taksówki w Phoenix (Arizona). W 2018 uruchomiono komercyjną usługę Waymo One. W 2020 pojazdy Waymo przejechały ponad 20 mln mil w trybie autonomicznym. Obecnie firma oferuje usługi w kilku amerykańskich miastach.
Historia autonomicznych pojazdów Waymo rozpoczęła się jako tajny projekt w laboratoriach Google X, gdzie grupa inżynierów postawiła sobie ambitny cel stworzenia w pełni samodzielnego samochodu. Pierwsze testy odbywały się na zamkniętych torach, gdzie pojazdy uczyły się podstawowych manewrów i rozpoznawania przeszkód. System wykorzystywał zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji do przetwarzania ogromnych ilości danych z czujników. Technologia LIDAR, kamery wysokiej rozdzielczości i radary stały się „oczami i uszami” tych pojazdów. Inżynierowie musieli zmierzyć się z wieloma wyzwaniami: od interpretacji sygnalizacji świetlnej po przewidywanie zachowań innych uczestników ruchu. W początkowej fazie projektu skupiono się na mapowaniu terenu i tworzeniu precyzyjnych map 3D (które później stały się fundamentem nawigacji).
Przełomowe osiągnięcia w rozwoju technologii autonomicznej
- Implementacja systemu przewidywania zachowań pieszych
- Wprowadzenie zaawansowanej telemetrii w czasie rzeczywistym
- Opracowanie redundantnych systemów bezpieczeństwa
Innym etapem rozwoju była implementacja zaawansowanych algorytmów decyzyjnych, które pozwoliły pojazdom na podejmowanie bardziej złożonych działań w ruchu miejskim. Jak system radzi sobie z nietypowymi sytuacjami na drodze? To pytanie stało się podstawowe dla dalszego rozwoju. Inżynierowie wprowadzili mechanizmy adaptacyjnego uczenia, dzięki którym każda nowa sytuacja stawała się lekcją dla całej floty – poprzez synchronizację w chmurze obliczeniowej. Pojazdy zaczęły rozpoznawać subtelne sygnały innych uczestników ruchu: kierunkowskazy, mowę ciała pieszych czy nawet gesty policjantów kierujących ruchem.
Nowe innowacje i perspektywy rozwoju
W najnowszej generacji pojazdów Waymo zastosowano rewolucyjne rozwiązania z zakresu elektromobilności i systemów wspomagania kierowcy. Integracja z infrastrukturą miejską – sygnalizacją świetlną, systemami parkingowymi czy stacjami ładowania – otworzyła nowe możliwości. „Samochody stały się częścią inteligentnego ekosystemu miejskiego” – to stwierdzenie nabrało realnego znaczenia. Obecnie flota testowa pokonuje miliony kilometrów w różnych warunkach atmosferycznych, ucząc się i doskonaląc swoje możliwości. System jest w stanie przewidzieć zachowanie innych pojazdów z dokładnością do centymetrów, co stanowi ogromny postęp w stosunku do pierwszych prototypów.
Rewolucyjna historia Waymo – od garażowego projektu po autonomiczną potęgę na drogach
Historia autonomicznych pojazdów Waymo rozpoczęła się w 2009 roku jako tajny projekt Google o kryptonimie „Chauffeur”. Początkowo zespół składał się zaledwie z kilkunastu inżynierów, którzy pracowali w garażu w Mountain View w Kalifornii. Pierwszym sporym osiągnięciem było pokonanie słynnej, krętej Lombard Street w San Francisco w trybie w pełni autonomicznym. W 2012 roku projekt wszedł w fazę intensywnych testów na drogach publicznych, a flota autonomicznych pojazdów Google zaczęła regularnie poruszać się po ulicach różnych miast w Stanach Zjednoczonych.
Przełomowym momentem było utworzenie w 2016 roku niezależnej firmy Waymo, która powstała z przekształcenia projektu Google Self-Driving Car. W równocześnie roku firma rozpoczęła współpracę z Chryslerem, adaptując minivany Pacifica do autonomicznej jazdy. Właśnie te pojazdy stały się podstawą dla pierwszej komercyjnej usługi autonomicznych taksówek Waymo One, uruchomionej w Phoenix w 2018 roku. Do roku pojazdy Waymo przejechały łącznie ponad 20 milionów mil w trybie autonomicznym, co stanowi największe doświadczenie w branży. Firma systematycznie rozszerza swoją działalność na kolejne miasta, w tym San Francisco i Los Angeles. Technologia Waymo ewoluowała przez lata od prostych systemów wykrywania przeszkód do zaawansowanej sztucznej inteligencji, która potrafi przewidywać zachowania innych uczestników ruchu i podejmować złożone decyzje w czasie rzeczywistym. Obecnie pojazdy Waymo są wyposażone w nowoczesne lidary, radary i kamery, które tworzą system percepcji otoczenia.
Waymo – kiedy maszyny przewyższą ludzkie umiejętności za kierownicą?
Samochody autonomiczne Waymo, należące do koncernu Alphabet (spółka-matka Google), osiągnęły imponujący kamień milowy w testach na drogach publicznych. Flota pojazdów samojezdnych przejechała łącznie ponad 20 milionów mil (około 32 miliony kilometrów) w trybie autonomicznym, zbierając bezcenne dane i doskonaląc swoje algorytmy. Testy prowadzone są nieprzerwanie od 2009 roku, początkowo w ramach projektu Google Self-Driving Car Project, a następnie jako samodzielna firma Waymo.
- Średni roczny przebieg testowy: 4 miliony kilometrów
- Liczba miast testowych w USA: ponad 25
- Średni czas reakcji systemu: 0,1 sekundy
- Liczba scenariuszy testowych: ponad 20 000
W czasie tych testów pojazdy Waymo wykazały się niezwykłą skutecznością w przewidywaniu zachowań innych uczestników ruchu drogowego, przewyższając możliwości przeciętnego kierowcy. System wykorzystuje zaawansowane czujniki LiDAR, kamery i radary, które tworzą szczegółową mapę otoczenia w czasie rzeczywistym.
Wpływ sztucznej inteligencji na ubezpieczenia pojazdów autonomicznych
Rozwój technologii autonomicznej jazdy stawia przed branżą ubezpieczeniową nowe wyzwania i możliwości. Tradycyjne modele wyceny ryzyka muszą zostać gruntownie przebudowane, aby uwzględnić specyfikę pojazdów samojezdnych. Firmy ubezpieczeniowe współpracują z Waymo w celu opracowania nowych produktów ubezpieczeniowych, które będą odpowiadać potrzebom właścicieli pojazdów autonomicznych. Analitycy przewidują, że w ciągu najbliższych 10 lat składki ubezpieczeniowe dla pojazdów autonomicznych mogą być nawet o 40% niższe niż dla tradycyjnych samochodów, ze względu na mniejsze ryzyko wypadków.
Sztuczna inteligencja za kółkiem – jak algorytmy zastępują ludzkie zmysły?
Algorytmy uczenia maszynowego w pojazdach autonomicznych stanowią fundamentalną część systemu decyzyjnego, który pozwala samochodom poruszać się bez ingerencji człowieka. Najważniejszym elementem jest zdolność systemu do przetwarzania ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym, pochodzących z różnorodnych czujników, kamer i radarów. Systemy te wykorzystują głównie głębokie sieci neuronowe, które są trenowane na milionach przykładów sytuacji drogowych.
Algorytmy computer vision umożliwiają identyfikację obiektów, rozpoznawanie znaków drogowych, wykrywanie pieszych i pojazdów oraz analizę warunków pogodowych. Proces podejmowania decyzji przez pojazd autonomiczny opiera się na złożonych modelach predykcyjnych, które muszą uwzględniać setki zmiennych jednocześnie. Wykorzystywane są tu algorytmy reinforcement learning, gdzie system uczy się na podstawie doświadczeń i konsekwencji podejmowanych decyzji. Zasadnicze jest przewidywanie zachowań innych uczestników ruchu drogowego, co wymaga zaawansowanych algorytmów predykcyjnych. Można zauważyć, że systemy te nieustannie się doskonalą dzięki uczeniu się na podstawie rzeczywistych danych zbieranych z floty pojazdów testowych. Implementacja algorytmów SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) umożliwia pojazdom tworzenie i aktualizowanie map otoczenia w czasie rzeczywistym. Technologie edge computing umożliwiają szybsze przetwarzanie danych bezpośrednio w pojeździe, to podstawa dla bezpieczeństwa jazdy. Systemy te muszą także radzić sobie z niepewnością i podejmować etyczne decyzje w sytuacjach kryzysowych.
