W Stanach Zjednoczonych Google oraz Amazon prowadzą innowacyjne projekty badawczo-rozwojowe nad autonomicznymi samochodami, mające na celu udoskonalenie technologii pojazdów samosterujących. Rozwój tych rozwiązań może całkowicie zmienić codzienne przemieszczanie się, otwierając nową erę w transporcie drogowym.
Google, przez swoją spółkę Waymo, realizuje jedne z najbardziej zaawansowanych eksperymentów w USA. Samochody testowane są w ruchu ulicznym, gdzie wykorzystują rozbudowane systemy wykrywania otoczenia, takie jak:
- kamery,
- radary,
- lidary,
- które stale monitorują przestrzeń wokół pojazdu.
Wszystkie dane trafiają do centralnego układu sterującego.
Z kolei Amazon skupia się na rozwoju autonomicznych rozwiązań dla logistyki. Firma testuje pojazdy bez kierowcy, z zamiarem zrewolucjonizowania procesów dostaw. Zaawansowane czujniki i sztuczna inteligencja umożliwiają pojazdom błyskawiczną reakcję na zmienne warunki otoczenia.
Obie firmy intensywnie pracują nad:
- ulepszaniem oprogramowania swoich systemów,
- gromadzeniem ogromnej ilości danych,
- testowaniem w różnorodnych scenariuszach drogowych – od zatłoczonych miast po mniej uczęszczane tereny,
- analizą rozmaitych warunków atmosferycznych,
- czym dostarczają cennych informacji do szkolenia algorytmów uczenia maszynowego.
Nad przebiegiem jazd czuwają doświadczeni inżynierowie, którzy mogą w każdej chwili przejąć kontrolę. Całość testów odbywa się zgodnie z obowiązującymi przepisami, które różnią się w zależności od stanu. Szczególny nacisk kładzie się na zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa.
Inicjatywy Google i Amazon nie tylko rozwijają nowoczesną technologię, ale również przybliżają moment, gdy pojazdy autonomiczne staną się codziennością, gwarantując większy komfort, efektywność i bezpieczeństwo na drogach.
Dlaczego Google i Amazon prowadzą testy autonomicznych samochodów w USA?
Google i Amazon wybrały Stany Zjednoczone do testów swoich autonomicznych pojazdów ze względu na unikalne warunki sprzyjające rozwojowi nowoczesnych technologii.
W USA obowiązują przepisy umożliwiające legalne poruszanie się samochodów autonomicznych po drogach publicznych. Szczególnie przodują w tym Kalifornia, Arizona, Nevada oraz Michigan, które wprowadziły kompleksowe regulacje dla takich pojazdów. Dzięki temu firmy innowacyjne mogą prowadzić praktyczne badania bez zbędnych ograniczeń.
Amerykańska infrastruktura drogowa jest jedną z najbardziej zaawansowanych i zróżnicowanych na świecie. Obejmuje:
- rozległe autostrady,
- gęstą sieć miejskich dróg,
- rozproszone trasy na przedmieściach i terenach wiejskich.
Tak różnorodne warunki pozwalają na testowanie autonomicznych systemów w szerokim spektrum rzeczywistych wyzwań, działając niczym ogromne, wszechstronne laboratorium.
Gdzie w USA odbywają się testy autonomicznych samochodów Google i Amazon?
Google, poprzez swoje przedsiębiorstwo Waymo, prowadzi najintensywniejsze testy w stanie Arizona, zwłaszcza w okolicach Phoenix. Suchy klimat, przejrzysty układ ulic oraz niewielkie opady stanowią idealne warunki do testów. Mieszkańcy Phoenix mogą korzystać z komercyjnej usługi Waymo One, oferującej przejazdy bez udziału kierowcy.
Kolejnym ważnym regionem dla Google jest Kalifornia, zwłaszcza Dolina Krzemowa. Autonomiczne samochody Waymo są obecne na ulicach Mountain View, Palo Alto oraz San Francisco. Firma dysponuje również specjalistycznym torem testowym Castle w Atwater, gdzie testuje pojazdy w skomplikowanych, symulowanych warunkach drogowych.
Amazon skupia się przede wszystkim na stanie Waszyngton w okolicach Seattle, gdzie testuje autonomiczne pojazdy dostawcze. Po przejęciu firmy Zoox, rozszerzył testy także na tereny Kalifornii - zwłaszcza wokół San Francisco - oraz w Las Vegas w stanie Nevada.
Teksas, a dokładniej miasta Austin i Dallas, jest ważnym ośrodkiem testów dla obu firm. Zróżnicowane trasy i warunki pogodowe umożliwiają sprawdzanie technologii autonomicznych oraz systemów logistycznych w wielkomiejskich środowiskach.
Michigan, z motoryzacyjną tradycją i ośrodkiem badawczym w Ann Arbor, jest kluczowy do testowania pojazdów w zimowych warunkach, gdzie śnieg i oblodzone drogi stanowią wyzwanie dla systemów autonomicznych.
Amazon i Google prowadzą testy również w mniejszych miejscowościach stanu Waszyngton, co pozwala na sprawdzenie jazdy w zróżnicowanych środowiskach - od miejskich centrów po obszary wiejskie.
Różnorodność testowanych lokalizacji zapewnia możliwość adaptacji technologii do:
- pustynnych upałów Arizony,
- wilgotnego klimatu Waszyngtonu,
- zatłoczonych arterii miejskich,
- bocznych dróg nieutwardzonych,
- lokalnych regulacji drogowych,
- specyficznej infrastruktury miejskiej.
Dodatkowo, Waymo testuje autonomiczne pojazdy w stanie Illinois, zwłaszcza zimą w Chicago, co pozwala ocenić systemy w niskich temperaturach i śniegu. Amazon rozwija także swoje rozwiązania autonomiczne w pobliżu centrów logistycznych m.in. w stanie Pensylwania.
Jak Google przeprowadza testy swoich autonomicznych samochodów?
Google testuje pojazdy autonomiczne, stosując rygorystyczne zasady i wielowarstwowe metody weryfikacji. Swoje działania prowadzi za pośrednictwem Waymo, wykorzystując najnowsze osiągnięcia technologiczne oraz przemyślany system kontroli. Strategia firmy zakłada kompleksową ocenę zarówno bezpieczeństwa, jak i funkcjonowania samojezdnych aut.
Testy rozpoczynają się w rzeczywistości wirtualnej – inżynierowie opracowali wyrafinowany symulator, w którym oprogramowanie pojazdów pokonuje rocznie ponad 32 miliony kilometrów. W tym środowisku testowane są tysiące wariantów sytuacji drogowych, w tym te wyjątkowo rzadkie i niebezpieczne, niemożliwe do zweryfikowania w realnym ruchu drogowym.
Po pozytywnych wynikach symulacji samochody przechodzą na zamknięte tory testowe. W kalifornijskim kompleksie Castle, zajmującym 113 akrów i wyposażonym w różnorodne skrzyżowania, sygnalizacje świetlne, znaki oraz sztuczne przeszkody, sprawdzane są reakcje pojazdów na nieprzewidziane zdarzenia, takie jak:
- nagłe pojawienie się pieszych,
- gwałtowne manewry innych pojazdów,
- zmienne warunki atmosferyczne.
Dopiero po pomyślnym przejściu tych etapów samochody mogą wyjechać na drogi publiczne. Google wdrożyło system pięciu stopni zabezpieczeń:
- w aucie obecni są dwaj operatorzy – kierowca oraz osoba nadzorująca systemy,
- pojazdem steruje jedna osoba za kierownicą,
- nadzór z fotela pasażera,
- testowanie pełnej autonomii z opcją pilotażu zdalnego,
- jazda bez udziału człowieka.
Każdy samochód testowy wyposaża się w zaawansowane czujniki:
- 29 kamer rejestrujących obraz pod różnym kątem,
- 6 radarów o zasięgu do 300 metrów,
- 5 lidarów rozpoznających otoczenie z precyzją do 2 milimetrów,
- ultradźwiękowe detektory wykrywające przedmioty w bezpośrednim sąsiedztwie auta.
Wszystkie dane gromadzone podczas jazd analizuje specjalistyczne oprogramowanie oparte na algorytmach uczenia maszynowego. System podejmuje nawet 10 decyzji na sekundę, dotyczących kierunku ruchu, prędkości i manewrów. Po każdej sesji inżynierowie dokładnie przeglądają zebrane informacje.
Testy uwzględniają także szczególne przypadki, takie jak:
- jazda po zmroku,
- ograniczona widoczność,
- opady atmosferyczne,
- poruszanie się w ciasnych i zatłoczonych fragmentach miast,
- pokonywanie skomplikowanych skrzyżowań i rond,
- rozpoznawanie czasowych oznaczeń drogowych,
- reakcję na polecenia wydawane przez policjantów.
Podczas całego procesu pojazdy muszą przestrzegać lokalnych przepisów i wymagań obowiązujących w danym stanie. Każdy samochód wyposażony jest w urządzenie rejestrujące parametry jazdy, tzw. "czarną skrzynkę", co pozwala na szczegółową analizę przebiegu testów i potencjalnych zdarzeń.
Firma stale udoskonala swoje procedury – nowe wyzwania są niezwłocznie dodawane do kolejnych testów i symulacji, co stopniowo podnosi poziom bezpieczeństwa i niezawodności rozwijanych autonomicznych samochodów Google.
Jak Amazon testuje swoje autonomiczne pojazdy w USA?
Amazon rozwija swoje autonomiczne pojazdy w Stanach Zjednoczonych, stosując wieloetapową strategię z naciskiem na rozwiązania logistyczne. Firma prowadzi własne testy technologii autonomicznych, różniące się od podejścia Google.
Pierwsza faza obejmuje komputerowe symulacje, w których wirtualne pojazdy Amazon pokonują ogromne dystanse w rozmaitych warunkach i scenariuszach. Główny fokus to optymalizacja procesów dostaw oraz logistyka ostatniego odcinka, dlatego symulacje dotyczą przede wszystkim typowych wyzwań związanych z dostarczaniem paczek.
Po pomyślnych symulacjach następują jazdy na zamkniętych torach. W Kalifornii i stanie Waszyngton powstały nowoczesne centra testowe, gdzie autonomiczne auta poruszają się w środowisku przypominającym prawdziwe ulice. Testowane są różne rodzaje dróg, odwzorowane strefy odbiorów, makiety przeszkód, a także różnorodne warunki oświetlenia i pogody.
Po etapach laboratoryjnych i torowych pojazdy wyjeżdżają na ulice miast. Amazon weryfikuje swoje rozwiązania według pięciostopniowego schematu:
- jazda z dwoma operatorami – kierowcą oraz inżynierem,
- testy z jednym nadzorcą,
- monitorowanie aut na odległość,
- pełna autonomia bez obecności człowieka podczas dostaw,
- samodzielna praca pojazdów w realnych warunkach.
Każdy egzemplarz testowy wyposażony jest w zaawansowane technologie:
- 23 kamery rozmieszczone wokół samochodu,
- sieć ośmiu radarów różnego zasięgu,
- cztery lidary do modelowania trójwymiarowej mapy otoczenia,
- ultradźwiękowe czujniki wykrywające przeszkody w pobliżu pojazdu,
- precyzyjny GPS o dokładności do 2 centymetrów.
Amazon skupia się na dostawach bezpośrednio do klienta, testując autonomiczne parkowanie blisko domów, nawigację między pieszymi oraz precyzyjne wskazywanie miejsca dostawy. Pojazdy radzą sobie również z typowymi barierami, takimi jak schody, podjazdy czy bramy, testując rozwiązania w miastach Seattle, San Francisco oraz Las Vegas.
W 2020 roku, po przejęciu firmy Zoox, Amazon rozpoczął testy autonomicznych pojazdów pasażerskich. Pojazdy Zoox wyróżnia symetryczna konstrukcja umożliwiająca jazdę w obu kierunkach, maksymalna prędkość 120 km/h oraz do 16 godzin pracy na jednym ładowaniu. Dzięki 128 czujnikom zapewniają panoramiczne pole widzenia.
Amazon wprowadził też innowacyjne sposoby zbierania danych: zwykłe samochody dostawcze, choć nieautonomiczne, są wyposażone w czujniki rejestrujące dane z codziennych tras. Pozwala to doskonalić algorytmy sztucznej inteligencji na podstawie rzeczywistych doświadczeń.
Bezpieczeństwo jest traktowane priorytetowo. Firma przestrzega ścisłych procedur, współpracuje z lokalnymi władzami i regulatorami, zgłasza każde testy na drogach publicznych, a pojazdy autonomiczne ściśle przestrzegają przepisów ruchu.
Amazon integruje nowe technologie z istniejącą infrastrukturą logistyczną. W centrach dystrybucyjnych w Pensylwanii i Teksasie testowane są samojezdne pojazdy współpracujące z systemami automatyzacji magazynowej, tworząc inteligentny łańcuch dostaw zarządzany przez algorytmy AI.
Jakie są główne wyzwania testów samochodów autonomicznych w USA?
Testowanie autonomicznych pojazdów na amerykańskich drogach to zadanie pełne przeszkód – technologicznych, prawnych i społecznych. Giganci branży, tacy jak Google czy Amazon, mimo znaczących postępów, nadal napotykają na wiele trudności.
Jednym z głównych problemów jest przystosowanie samochodów do różnorodnych warunków drogowych. Infrastruktura w USA jest bardzo niejednorodna: od szerokich, doskonale utrzymanych autostrad, po nieutwardzone, wiejskie ścieżki. Autonomiczne systemy muszą działać skutecznie w ekstremalnych warunkach pogodowych, takich jak zamiecie śnieżne w Michigan czy upały w Arizonie, radzić sobie przy słabej widoczności spowodowanej mgłą, deszczem czy śniegiem, a także w miejscach z niewyraźnym oznakowaniem lub brakiem sygnału GPS.
Bezpieczeństwo odgrywa tutaj kluczową rolę. Statystyki NHTSA pokazują, że aż 94% kolizji wynika z błędów ludzkich, jednak każdy wypadek z udziałem autonomicznego pojazdu szybko trafia do mediów. Technologia musi nie tylko skutecznie wykrywać nieprzewidziane sytuacje, ale także podejmować moralnie złożone decyzje, przewidywać zachowanie innych uczestników ruchu i gwarantować niemal stuprocentową niezawodność.
Wyposażenie samochodów w różnorodne czujniki niesie za sobą kolejne wyzwania. Samojezdne auta korzystają z:
- kamer, które gorzej funkcjonują w ciemności,
- radarów, które mają ograniczoną precyzję,
- lidarów, które są kosztowne i podatne na warunki atmosferyczne,
- sensorów ultradźwiękowych z ograniczonym zasięgiem.
Dodatkowo, różnorodne przepisy obowiązujące w poszczególnych stanach komplikują proces testów. Na przykład w Kalifornii obowiązuje raportowanie wszystkich awarii systemów autonomicznych, podczas gdy Arizona stosuje bardziej liberalne podejście. Firmy muszą więc dostosowywać scenariusze testowe do lokalnych wymogów, co podnosi koszty i wydłuża proces wdrożeniowy.
Nieformalna komunikacja na drodze to kolejne wyzwanie. Autonomiczne pojazdy łatwo przestrzegają przepisów, jednak interpretacja gestów pieszych i kierowców, tymczasowych znaków na placach budowy czy poleceń policjantów kierujących ruchem wykracza poza ich obecne możliwości.
Pojazdy generują ogromne ilości danych – nawet do 4 terabajtów dziennie. Wymaga to zaawansowanych systemów transmisji, przechowywania oraz specjalistycznych algorytmów do selekcji istotnych informacji i szybkiej analizy w czasie rzeczywistym. Istotne jest także zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony prywatności na poziomie federalnym i lokalnym.
Obawy społeczne również utrudniają akceptację technologii. Badania American Automobile Association pokazują, że 71% obywateli USA ma opory przed korzystaniem z w pełni autonomicznych pojazdów. Przełamanie tej nieufności wymaga:
- szeroko zakrojonej edukacji o zaletach i ograniczeniach technologii,
- transparentnego informowania o postępach w testach,
- stopniowego wprowadzania kolejnych funkcji,
- dostarczenia dowodów na większe bezpieczeństwo autonomicznych pojazdów.
Kwestia cyberbezpieczeństwa jest równie ważna. Autonomiczne samochody działają jako zaawansowane systemy komputerowe, które muszą:
- być chronione przed przejęciem kontroli,
- odporne na zakłócenia sygnału GPS,
- wykrywać próby włamań w czasie rzeczywistym,
- regularnie aktualizować oprogramowanie,
- efektywnie odpierać nowe zagrożenia.
Dodatkowo każdy pojazd musi uwzględniać lokalną specyfikę infrastruktury, taką jak typy skrzyżowań, zasady pierwszeństwa, ograniczenia wielkości i masy pojazdów oraz specjalne pasy ruchu dla autobusów lub aut z kilkoma pasażerami.
Wdrożenie autonomicznych samochodów na szeroką skalę wymaga zatem rozwiązania wielu fundamentalnych problemów, mimo dynamicznego rozwoju technologii.
