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Die Entwicklung von vollautonomen Fahrdienstangeboten verlangte das Überwinden extremer Herausforderungen in der Zuverlässigkeit von KI für reale Straßen. Waymo musste die Wahrnehmung beherrschen — Objekte bei Nebel, Regen, in der Nacht oder bei Verdeckungen allein mit Sensoren zu erkennen — und gleichzeitig unberechenbares menschliches Verhalten wie das Überqueren außerhalb von Fußgängerübergängen oder plötzliche Spurwechsel vorherzusagen. Die Planung komplexer Trajektorien im dichten, unvorhersehbaren Stadtverkehr sowie die präzise Steuerung zur kollisionsfreien Ausführung von Manövern erforderten nahezu perfekte Genauigkeit, da ein einzelner Fehler katastrophale Folgen haben konnte [2][3].
Die Skalierung von Tests zu kommerziellen Flotten brachte Hindernisse wie den Umgang mit Randfällen (z. B. Schulbusse mit Haltzeichen, Einsatzfahrzeuge), behördliche Zulassungen in verschiedenen Städten und öffentliches Vertrauen unter Beobachtung. Vorfälle, etwa das Nichtanhalten bei Schulbussen, machten Softwarelücken sichtbar und führten zu Rückrufen. Enorme Datenanforderungen für das Training, rechenintensive Modelle und geografische Anpassungen (z. B. Rechts- vs. Linksverkehr) verschärften die Probleme, wobei Wettbewerber mit der Skalierbarkeit kämpften [4][10][7].
Der Stack Waymo Driver integriert Deep Learning End-to-End: Die Wahrnehmung verschaltet Lidar, Radar und Kameras mithilfe von Faltungsnetzwerken (CNNs) und Transformer-Modellen für 3D-Objekterkennung, Tracking und semantisches Mapping mit hoher Genauigkeit. Prognose-Modelle sagen das Verhalten mehrerer Akteure mit Graph-Neural-Networks und Video-Transformern voraus, die auf Milliarden simulierter und realer Meilen trainiert sind [1][3].
Für die Planung wandte Waymo Skalierungsgesetze an — größere Modelle mit mehr Daten/Compute liefern Potenzgesetz-geprägte Verbesserungen bei Vorhersagegenauigkeit und Trajektorienqualität — und verlagerte sich von regelbasierten zu ML-getriebenen Bewegungsplanern für menschenähnliche Entscheidungen. Die Steuerung nutzt eine Hybridisierung aus Reinforcement Learning und modellprädiktiver Regelung in Kombination mit neuronalen Policies für eine sanfte, sichere Ausführung. Umfangreiche Datensätze aus über 96 Mio. autonomen Meilen sowie Simulationen ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen; die jüngste KI-Strategie betont modulare, skalierbare Stacks [2][8][5].
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Der Waymo Driver ist ein umfassendes autonomes System, das durch Deep Learning in den Bereichen Wahrnehmung, Prognose, Planung und Steuerung angetrieben wird. Es verarbeitet Daten von 29 Kameras, 5 Lidar-Sensoren, 6 Radaren und Audioarrays in Echtzeit und erzielt eine 360°-Wahrnehmung bis zu 500 m. Die Hardware umfasst maßgeschneiderte Jaguar-Compute-Einheiten mit NVIDIA-GPUs für Inferenz [1][8].
Wahrnehmung nutzt transformer-basierte Modelle wie VideoPrism und BEVFormer für Bird’s-Eye-View-(BEV)-Repräsentationen und fusioniert Modalitäten, um über 100 Objektklassen (Fußgänger, Radfahrende, Fahrzeuge) mit 99%+ Präzision unter verschiedensten Bedingungen zu erkennen. Neuronale Strahlungsfelder und Belegungsnetzwerke sagen die Szenengeometrie jenseits der Sensorreichweite voraus. Trainiert auf dem Waymo Open Dataset (2000+ Stunden Video) meistert das System Wetterbedingungen mittels Domänenanpassung [1][3].
Bewegungsprognose verwendet temporale Graphnetze und Diffusionsmodelle, um die Trajektorien von 100+ Akteuren über 11 Sekunden vorherzusagen; verbessert durch Skalierungsgesetze: 10x mehr Daten/Compute führt zu 20–30% weniger Fehlern. Die Planung erzeugt sichere Trajektorien mittels Imitationslernen + Such-Hybriden und ist inzwischen ML-dominiert, um nuancierte Verhaltensweisen wie Nachgeben oder Einfädeln abzubilden. Jüngste Veröffentlichungen belegen, dass sich Potenzgesetz-Skalierung auf reale AV-Leistung übertragen lässt [2][5].
Steuerung optimiert klassische PID-Ansätze mit neuronaler modellprädiktiver Regelung (MPC) und nutzt RL-trainierte Policies für kritische Manöver. End-to-End-Learning überbrückt Wahrnehmung und Handlung und wird in Simulationen (Milliarden virtueller Meilen) feinjustiert. Validierung erfolgt unter anderem im Shadow-Mode (paralleler Betrieb neben menschlichen Fahrern) zur Sicherstellung der Sicherheit [3].
Waymo sammelt Petabytes an Flottendaten, annotiert mittels Active Learning und ergänzt mit HD-Karten und Simulationen. Trainingscluster skalieren auf tausende GPUs; Over-the-Air-Updates werden wöchentlich ausgerollt. Probleme wie die Erkennung von Schulbussen wurden durch gezielte Datenerweiterung behoben [10].
2009: Ursprung in Google X. 2016: Ausgründung als Waymo. 2020: kommerzieller Start in Phoenix. 2024–25: Expansionen (SF, LA, Austin, Miami); Autobahnfreigaben; 250K→450K Fahrten/Woche. 2026: Start in Washington D.C. und London geplant. Mitarbeiterfahrten zum Flughafen SFO begannen im Dez. 2025 [2][4][6].
Redundante Systeme, Remote-Operationen (1:10K Fahrten), Ausfallraten <1/million Meilen. Das Safety Hub berichtet über 96M Meilen an Daten [5].
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