Waymo

Waymo Driver 6ª Gen: Autonomía de Nivel 4 Verticalmente Integrada

La arquitectura de Waymo Driver funciona como una pila de orquestación robótica en bucle cerrado, donde el hardware propietario de 6ª generación (plataforma Ojai) está estrechamente acoplado con un motor de percepción de aprendizaje profundo 📑. La arquitectura del sistema prioriza la coherencia espacio-temporal, utilizando una arquitectura eléctrica de 800 voltios para soportar el uso de computadora de alta frecuencia y ciclos de carga rápida en operaciones a escala de flota 📑. Aunque las especificaciones del hardware —incluyendo la reducción a 13 cámaras y 4 unidades LiDAR— son públicas, los pesos neuronales específicos y las heurísticas de toma de decisiones permanecen sin revelar 🌑.

Percepción Heterogénea y Núcleo de Fusión de Sensores

La capa de percepción utiliza una matriz redundante de sensores y hardware de limpieza especializado para eliminar fallos de punto único en la modelización ambiental 📑.

• Alineación Multimodal: Síntesis de nubes de puntos LiDAR de largo alcance (hasta 500 m) con telemetría de cámaras de alta resolución para resolver la oclusión de objetos 📑. Restricción Técnica: El protocolo para la sincronización de reloj sub-miliseconda en el bus de sensores no está especificado públicamente 🌑.
• Resiliencia Ambiental: Integración de calentadores, limpiaparabrisas y rociadores de fluido en cada módulo de sensores para mantener el tiempo operativo en condiciones de nieve, hielo y escombros 📑.

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Lógica Operativa y Escenarios de Actuación

El sistema transforma la entrada de sensores de alta dimensionalidad en vectores de actuación deterministas a través de los siguientes flujos de datos:

• Evitación Dinámica de Obstáculos: Entrada: Nube de puntos LiDAR de 360 grados + flujo de vídeo de 13 cámaras → Proceso: Red neuronal temporal predice la cuadrícula de ocupación y la trayectoria de agentes dinámicos (ej. un ciclista que se desplaza entre carriles) → Salida: Comandos ajustados de par de dirección y presión de frenado al gateway del vehículo 🧠.
• Coordinación de Flujo de Tráfico V2X: Entrada: Datos de Fase y Temporización de Señales (SPaT) vía DSRC/C-V2X → Proceso: Integración de metadatos de infraestructura en el planificador de rutas estratégico (Mobility Mesh) → Salida: Perfil de velocidad optimizado para sincronización de 'Onda Verde' ⌛.

Guía de Verificación y Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas: la latencia de la canalización completa de percepción a actuación y las capacidades de operación en fallo de la plataforma de computación durante eventos de estrangulamiento térmico 🌑. Las organizaciones deben validar las capacidades V2X de 'Mobility Mesh' en bancos de pruebas municipales específicos, ya que el estado de despliegue a nivel de producción sigue sin verificarse ⌛. Confirmar el cumplimiento con las últimas revisiones de FMVSS para vehículos autónomos a través de informes oficiales de divulgación de seguridad 📑.