Az önvezetés forgalmi problémái
(2026 március)
Léteznek jármű követő automaták, a technológiát platooningang-nak, járműoszlop-képzésnek nevezik. Sok modern autóban megtalálható Adaptív Sebességtartó Automatika (ACC), ami egyfajta követési automata, amely radarral méri az elöl haladó távolságát és sebességét, majd ehhez igazítja a saját tempóját, a rendszer viszonylag egyszerűen bővíthető. Tesztfázisban már sok helyen léteznek felvezetéssel működő automata irányító rendszerek (kamionoknál), ahol a járművek vezeték nélküli kapcsolaton keresztül kommunikálnak egymással, így kis távolsággal tudják követni egymást, jelentősen csökkentve a légellenállást. Személyautóknál nem a légellenállás csökkentése a fő fejlesztési szempont, hanem a ráfutás, a balesetveszély csökkentése, a közlekedési dugók elkerülése.
A konvojok engedélyezése és szabályai: a magyar KRESZ (1/1975. KPM-BM együttes rendelet) nem határoz meg konkrét darabszámot a civil "konvojokra", de szigorú feltételekhez köti a haladást zárt menetoszlopban: csak katonai, rendőrségi vagy diplomáciai járművek alkothatnak menetoszlopot, megkülönböztető jelzéssel. A zárt konvojokba tilos besorolni, és az előzésük is csak különös óvatossággal megengedett. Szükség lesz a jogszabályok módosítására az önvezető járművek megjelenése miatt.
Zárt konvoj ma
Civil csoportos haladásra vonatkozóan nincs létszámkorlát (pl. esküvői menet vagy autós felvonulás esetén), de a résztvevőknek be kell tartaniuk az összes általános közlekedési szabályt. Nem akadályozhatják a forgalmat, kötelező betartaniuk a követési távolságot, hogy a többi autós szükség esetén közéjük tudjon sorolni. Amennyiben a felvonulás jelentősen (mikor jelentős?) korlátozza a forgalmat, pl. kerékpárverseny vagy tüntetés esetén, előzetes rendőrségi engedélyhez és biztosításhoz kötött a felvonulás.
Személyautók zárt oszlopban történő haladását önvezető járművekkel (SAE 3-5 szint) Magyarországon a rendeletek fejlesztési célok esetén szabályozzák. Az EU 2019/2144/EU rendelet keretet biztosít az automatizált járművek típusjóváhagyásához, de a forgalmi szabályokat (pl. minimális követési távolság) a tagállamok egyedileg kezelik. Németországban a német KRESZ tiltja a túl kis követési távolságot, így a platoon-üzemmódhoz, oszlopban követéshez külön mentességekre van szükség.
A zárt oszlopban történő haladást speciális fedélzeti rendszerek teszik lehetővé: V2V (Vehicle-to-Vehicle) kommunikáció a járművek vezeték nélkül osztják meg egymással a sebesség- és fékezési adatokat.
CACC (Cooperative Adaptive Cruise Control) egy olyan tempomat, amely nemcsak radart, hanem a többi autó adatait is használja a rendkívül szoros (akár 0,3–1 méteres) követési távolság tartásához. A LiDAR, radar és kamerák együttese figyeli a környezetet a biztonság érdekében. (A japán Honda és az Ohio-i Közlekedési Minisztérium (ODOT) egy úttörő kísérleti projekt keretében azt vizsgálta, miként alakíthatóak a modern autók szenzorai közúti ellenőrző rendszerekké. Technológiájuk a járművek beépített kameráit és a LiDAR (lézer alapú, kifejezetten pontos távolságmérő) érzékelőit használja arra, hogy menet közben azonosítsa az úthibákat, a lekopott útburkolati jeleket, a sérült szalagkorlátokat vagy akár hiányos közlekedési táblákat. Az adatokat az autók valós időben gyűjtik, majd egy központi adatbázisba továbbítják, segítve a hatóságokat a karbantartási munkák hatékonyabb ütemezésében is. A rendszer már 2021 óta létezik.)
SARTRE Projekt az egyik legismertebb európai kísérlet, ahol egy professzionális sofőr által vezetett kamiont követtek személyautók, és teljesen automatizáltan a közúti forgalomban. Az ENSEMBLE egy EU-s projekt, amely a különböző márkájú járművek közötti együttműködést vizsgálja a konvojban haladás során. A California PATH rendszert már az 1990-es években sikeresen teszteltek 4-8 autóból álló zárt oszlopokat, akkor még mágneses útpálya-jelölők segítségével. Az Einride Svédországban már alkalmaz teljesen önvezető, vezetőfülke nélküli kamionokat, míg az Uber Eats robotokkal és önvezető autókkal is kísérletezik a házhozszállításban. A Scania és más gyártók bányákban és zárt logisztikai csomópontok között már bevetik a vezető nélküli járműveket. A Kodiak Robotics és az Aurora technológiája a biztonságos, vezető nélküli autópályás fuvarozást célozza. A technológia gyors fejlődése ellenére a jogszabályi háttér és az etikai kérdések megoldása még folyamatban van, ami lassítja a széles körű elterjedést.
SARTRE Projekt az egyik legismertebb európai kísérlet, ahol egy professzionális sofőr által vezetett kamiont követtek személyautók, és teljesen automatizáltan a közúti forgalomban. Az ENSEMBLE egy EU-s projekt, amely a különböző márkájú járművek közötti együttműködést vizsgálja a konvojban haladás során. A California PATH rendszert már az 1990-es években sikeresen teszteltek 4-8 autóból álló zárt oszlopokat, akkor még mágneses útpálya-jelölők segítségével. Az Einride Svédországban már alkalmaz teljesen önvezető, vezetőfülke nélküli kamionokat, míg az Uber Eats robotokkal és önvezető autókkal is kísérletezik a házhozszállításban. A Scania és más gyártók bányákban és zárt logisztikai csomópontok között már bevetik a vezető nélküli járműveket. A Kodiak Robotics és az Aurora technológiája a biztonságos, vezető nélküli autópályás fuvarozást célozza. A technológia gyors fejlődése ellenére a jogszabályi háttér és az etikai kérdések megoldása még folyamatban van, ami lassítja a széles körű elterjedést.
A hazai kutatók, például a BME Gépjárműtechnológia Tanszéke, olyan biztonsági rendszereken dolgoznak, amelyek a hagyományos szenzoroknál hatékonyabban ismerik fel a veszélyhelyzeteket. Magyarországon a személyautók zárt oszlopban (platooning) történő haladása jelenleg nem lehetséges, de az új KRESZ-be be kéne építeni a zárt oszlopban történő közlekedés jövőbeli lehetőségét. A jelenleg hatályos 1/1975. (II. 5.) KPM–BM együttes rendelet nem teszi lehetővé az automatizált, szoros követési távolságú haladást közúton. A szabályozás előírja a biztonságos követési távolság megtartását, ami ellentmond a platooning lényegének (minimális távolság a biztonságos haladásért, az üzemanyag-megtakarításért). Az Építési és Közlekedési Minisztérium dolgozik az átfogó KRESZ-módosításon, amelyet várhatóan 2025 tavaszán véglegesítenek, a csomag talán már érinti az önvezető és hálózatba kapcsolt járművek (V2X) közlekedési feltételeit is. A 6/1990. (IV. 12.) KöHÉM rendelet módosítása korábban már megteremtette az alapjait annak, hogy Magyarországon tesztelési céllal, külön engedéllyel közlekedhessenek önvezető funkciókkal ellátott járművek közúton.
A zalaegerszegi ZalaZONE járműipari tesztpálya Európa egyik legmodernebb létesítménye, ahol kifejezetten kutatják és tesztelik a járműkonvojok (platooning) dinamikáját és a hálózatba kapcsolt vezetést. A HUN-REN SZTAKI kutatói aktívan dolgoznak olyan algoritmusokon, amelyek lehetővé teszik a járművek számára a biztonságos, összehangolt manőverezést, beleértve a vészhelyzeti protokollokat is. A hazai fejlesztésekben a CACC (Cooperative Adaptive Cruise Control) rendszereket alkalmazzák, amelyek az 5G hálózat segítségével (V2V kommunikáció) hangolják össze a járművek mozgását.
Önvezető teherautók zárt oszlopban haladása jelenleg elsősorban az Egyesült Államok déli államaiban és Kínában végeznek rendszeres, kereskedelmi célú szállítást, Európában a technológia még tesztfázisban van. Az USA egyes autópályáin már sofőr nélküli vagy minimális felügyeletet igénylő szerelvények továbbítják az árut. Az USA-ban a szabályozási környezet és a hosszú, egyenes autópályák kedveznek a terjedésnek. A legfontosabb útvonalak Dallas és Houston, valamint Fort Worth és El Paso között működnek, Arizonában az útvonalhálózat nemrég bővült Phoenix irányába, összekötve a texasi csomópontokkal. I-35-ös autópályán Laredo és Dallas között még a kísérletek zajlanak.
Kína élen jár az autonóm technológiák nagyüzemi bevezetésében, köszönhetően a kormányzati támogatásnak is.
Számos nagyváros és kikötő környékén (pl. Sanghaj, Sencsen) már vezetőfülke nélküli teherautók is szállítanak konténereket, 4-es szintű (L4) autonóm teherautókkal. Európában a szigorúbb szabályozás miatt a fejlődés lassú, de már vannak működő projektek. Svédországban Södertälje és Jönköping között már korábban elindultak olyan önvezető teherautók, amelyek élelmiszert szállítanak gyorséttermeknek. Az Egyesült Királyságban 2026-tól várható a teljesen autonóm járművek megjelenése az utakon. Németországban Münchenben és más autópálya-szakaszokon kísérleti projektek zajlanak a MAN és a Scania közreműködésével. A MAN és a Scania, már bemutatták a 3-as és 4-es szintű autonóm technológiával felszerelt járműveiket, amelyek bizonyos autópálya-szakaszokon képesek emberi beavatkozás nélkül közlekedni. Japánban nemrég kezdődtek meg az első önvezető nyerges vontatók közúti tesztjei a Toyota Tsusho vezetésével, célul tűzve ki a gazdaságosság és biztonság vizsgálatát.
A szolgáltatók olyan szakaszokat választanak, ahol hosszú, monoton utak vannak, az emberi sofőrnek kötelező lenne pihenőidőt tartania, míg az önvezető kamion elméletileg 24 órában haladhat. Az autópálya környezet sokkal egyszerűbb a szoftverek számára, mint a zsúfolt városi utcák, és a logisztikai szektort sújtó munkaerőhiányt az önvezető technológiával próbálják ellensúlyozni. Egyes repülőtereken közlekedő autonóm kis buszok sok városban már megszokottak. Az olyan óriáscégek, mint az Amazon (a Zoox felvásárlásával), aktívan fektetnek az árukézbesítés automatizálásába.
Az önvezető teherautók technológiája összetettebb, mint a személyautóké, mert egy 40 tonnás szerelvény megállítása vagy irányítása nagyobb előrelátást igényel. A rendszereket az autonóm torony (Autonomous Stack) vezérli. A kamionok sem egyetlen eszközre hagyatkoznak, hanem az adatok összehasonlításával (sensor fusion) alkotnak képet a környezetről:
LiDAR: Lézeres távérzékelés, amely 3D pontfelhőt készít a környezetről. A teherautókra speciális, nagy hatótávolságú (akár 500-1000 méter) LiDAR-okat szerelnek, hogy autópálya-tempónál is legyen idő fékezni.
Radar: Minden időjárási körülmény között (köd, eső, hó) tudja mérni a többi jármű sebességét és távolságát.
Nagy felbontású kamerák: A közlekedési táblák, lámpák és útburkolati jelek felismeréséért felelnek, mesterséges intelligencia segítségével.
A szoftver és Mesterséges Intelligencia: az összegyűjtött adatokat egy nagy teljesítményű fedélzeti számítógép dolgozza fel. A rendszer nemcsak látja a többi autót, hanem megjósolja azok mozgását (pl. ha egy autó indexel, a kamion már lassít).
Redundancia (Biztonsági tartalék) a legfontosabb különbség a tesztjárművek és a kereskedelmi forgalomba kerülő kamionok között. Minden kritikus rendszerből kettő van: kettős kormányzás és fékrendszer.
Távoli felügyeleti központok, ahol emberi operátorok segíthetnek a kamionnak, ha az olyan helyzetbe kerül, amit a szoftver nem tud megoldani (pl. rendőri karjelzés egy balesetnél). A modern teherautók képesek kommunikálni az infrastruktúrával (okos lámpákkal) és más járművekkel, így már azelőtt tudnak egy úthibáról vagy dugóról, hogy az a látóterükbe kerülne. Pl. a Volvo például kifejlesztett egy kifejezetten önvezető kamionokhoz szánt elemet, amit viccesen "bajusznak" (mustache) hívnak, ami egy olyan speciális egység a jármű elején, amely egyetlen robusztus házba foglalja össze a LiDAR-okat, radarokat és kamerákat, megvédve őket a külső behatásoktól (pl. kőfelverődés, sár), és közben optimális látószöget is biztosít a műszereknek.
A „hub to hub” kifejezés olyan rendszert jelöl, amely két központi csomópont közötti közvetlen összeköttetést valósít meg. A „hub-to-hub” modell a modern áruszállítás koncepciója: az árut autonóm (önvezető) kamionok szállítják két logisztikai központ (=hub) között autópályákon. Cél a sofőrhiány enyhítése és a hatékonyság növelése. Az „első és utolsó mérföldet” (a városi szakaszt) továbbra is emberek vezetik, de a hosszú távú, monoton autópályás szakaszokat automatizálják (https://torc.ai/what-is-the-hub-to-hub-model/)
Az önvezető járművek az esetek 4%-ában voltak felelősek a balesetért (https://en.wikipedia.org/wiki/Waymo). A következőkben az önvezető járművek által okozott balesetek fajtáit, gyakoriságát vizsgáljuk. A fejlesztés, a betanítás folyamán természetesen előfordultak algoritmus és műszerbeállítási hibák, sőt komoly balesetek, melyek a sajtóban indokolatlanul nagy figyelmet kapnak. A baleseti adatok elemzése azt mutatja, hogy az önvezető rendszer szinte soha nem okozója a súlyos baleseteknek, de meghibásodhat: https://www.blikk.hu/auto/vuhan-lefagyott-robottaxik/x638dlk.
Az egyik korrekt összehasonlítási alap, hogy az emberi tényező a balesetek 90%-ában hibás, az önvezető járművek hasonló hibákat nem vétenek. A maradék 10% jelenti a védhetetlen, "vis major" típusú hibákat, melyeket összegyűjtöttük:
Védhetetlen helyzetek, amikor nincs esély az ütközés elkerülésére, bárki vezet: hirtelen durrdefekt, fékrendszer váratlan meghibásodása vagy kormánymű törése menet közben. Egy másik jármű szabálytalan, kiszámíthatatlan manővere (pl. szemközti sávból váratlanul áttérő autó, v. keresztforgalom féktávolságon belül). Hirtelen úthiba, kátyú, vadugrás, vagy egy fa kidőlése a viharban. Hibás vagy hiányzó jelzőtáblák, nem működő közlekedési lámpa egy forgalmas csomópontban.
Rosszul rögzített rakomány elszabadulása, ami a mögötte haladót veszélyezteti, vagy a túlterhelés miatti megváltozott súlypont, ami kanyarban boruláshoz vezet. Elektromos zárlat vagy az üzemanyagrendszer meghibásodása miatti kigyulladás, ami menet közben pánikot és kontrollvesztést okozhat. Amikor egy már megtörtént baleset helyszínét nem megfelelően biztosítják (nincs kint a háromszög, nem villog a vészvillogó), és a beláthatatlan kanyarban vagy ködben érkezők belerohannak a roncsokba.
Léteznek azonban az önvezető autóknak sajátos, az önvezetéssel kapcsolatos hibáik: az egyik a gyors fékezéses, ráfutásos balesetek, mert a mögöttük jövő emberi sofőr nem számít arra, hogy az önvezető autó a KRESZ-t szigorúan betartva lassít vagy megáll, egy másik, amikor a Távoli felügyeleti Központ meghibásodik, és leállítja az összes automata járművet (ttps://www.portfolio.hu/uzlet/20260401/bekovetkezett-az-amitol-sokan-
feltek-teljesen-megbenitottak-a-forgalmat-a-megzavarodott-csucsjarmuvek-828016), ami a hirtelen halál nevű meghibásodás. Meghatározott hibáknál a jármű félre áll, illetve helyben megáll.
Amikor féktávolságon belül történik a baleset, az emberi soför esetén is kérdéses, hogy "a körülményeknek megfelelő sebességgel vezetett-e?", és a körülmények mérlegelése a balesetet vizsgáló járőr jóindulatának a függvénye. A vázolt baleseti helyzetben -pl elvakulás, szürkület- az önvezetők egyértelműen jobban szerepelnek, mint az emberi vezetők.
Néhány statisztikai adat: a Waymo és a Cruise adatai szerint a balesetek több mint 90%-ában a másik fél (emberi sofőr) volt a vétkes. A Swiss Re-vel közös tanulmány kimutatta, hogy a Waymo flottájánál 92%-kal kevesebb személyi sérüléssel járó kárigény keletkezik, mint az emberi sofőröknél. A maradék 8% nagy része is olyan eset, ahol a Waymo nem volt jogilag felelőssé tehető. 85-92%-kal kevesebb súlyos sérüléssel járó baleset. 96%-kal kevesebb kereszteződésben történő ütközés (ahol az emberi hiba a leggyakoribb). 83%-kal kevesebb légzsáknyílással járó esemény történt.
A Waymo 2023-as jelentése alapján az önvezető rendszerek mérföldenként nagyjából 6,7-szer kevesebb sérüléssel járó balesetet okoznak, mint az emberi sofőrök. A maradék események szinte kivétel nélkül külső tényezőkre (másik sofőr szabálytalansága, figyelmetlensége) vezethetők vissza. A statisztikákat torzítja, hogy az önvezető autók minden apró koccanást jelentenek, míg az emberek a kisebb, "vis major" jellegű koccanásokat gyakran nem is dokumentálják. A Waymo (https://hu.wikipedia.orgA Waymo (az Alphabet/Google önvezető divíziója) az egyik legjobb ezen a téren. A legfrissebb, 2024-es és 2025-ös jelentéseik alapján a "vis major" (nem saját hibás) esetek aránya, egy független NHTSA-adatokon alapuló elemzés szerint, az önvezető járművek (köztük a Waymo) csupán az esetek 4%-ában voltak kizárólagosan felelősek a balesetért. Egy 2024 júliusa és 2025 februárja közötti időszakot vizsgáló jelentés szerint 38 jelentősebb balesetből mindössze 4 esetben (kb. 10%) volt felelős a Waymo szoftvere.
A Waymo baleseteinek nagy része az alábbi kategóriákba sorolható, ahol a technológia fizikailag tehetetlen:
Ráfutásos baleset (Rear-end) a leggyakoribb típus. Az emberi sofőrök gyakran nem számítanak arra, hogy a Waymo megáll egy sárga lámpánál vagy egy gyalogosátkelőnél, és hátulról belerohannak.
Hirtelen bevágás (Cut-in): Amikor egy másik jármű olyan kis távolságra vág be az önvezető autó elé, hogy a fizikai féktávolság már nem elegendő az ütközés elkerüléséhez.
Szabálytalan közlekedők: A balesetek jelentős részét ittas vagy piros lámpán áthajtó emberi sofőrök okozzák, akiket a Waymo szenzorai ugyan látnak, de a fizika törvényei miatt az ütközést már nem tudják kivédeni.
Biztonsági mutatók (ember vs. Waymo) A Waymo Safety Impact Hub adatai alapján a rendszer drasztikusan csökkenti a kockázatokat: 85-92%-kal kevesebb súlyos sérüléssel járó baleset. 83%-kal kevesebb légzsáknyílással járó esemény. Összességében kijelenthető, hogy a Waymo esetében a balesetek kb. 90-96%-a tekinthető "vis major" jellegűnek (másik fél hibája vagy fizikailag elkerülhetetlen helyzet), és csak elenyésző részük vezethető vissza a rendszer szoftveres vagy hardveres hibájára.
A Waymo baleseti statisztikái kettős képet mutatnak: bár az adatok alapján jelentősen biztonságosabb, mint az átlagos emberi sofőr, bizonyos szituációkban a rendszer a "józan paraszti ész" hiánya miatt követ el olyan hibákat, amiket egy ember valószínűleg elkerülne.
Miért döntött jól?
A 2025 végi és 2026 eleji adatok szerint a Waymo rendszere csökkentette a súlyos incidensek számát a megtett több mint 170 millió mérföld alatt: 85-91%-kal kevesebb súlyos sérüléssel járó baleset történik velük, mint az emberi sofőrökkel azonos távolságon. 92%-kal kevesebb gyalogosgázolás köthető hozzájuk. Kereszteződésekben 96%-kal hatékonyabbak a balesetek elkerülésében, mivel a szenzorok 360 fokban látnak, és nem fáradnak el vagy vonják el a figyelmüket. A baleseteik többségében (kb. 87%-ban) nem a Waymo a hibás; leggyakrabban hátulról mennek beléjük, mert a robotautó szigorúan betartja a szabályokat, ami váratlan lehet a többi autósnak.
Miért döntött rosszul? (Rendszerszintű hibák)
A hibás döntések általában nem gyorshajtásból, hanem a környezet helytelen értelmezéséből fakadnak: Iskolabuszok kezelése: 2025 végén derült fény arra, hogy a szoftver bizonytalan volt a megálló iskolabuszok jelzéseinél. Austinban több tucat alkalommal hajtottak el szabálytalanul a villogó buszok mellett, ami miatt visszahívást rendeltek el.
Túlzott óvatosság / blokkolás: bizonytalan helyzetekben (pl. áramkimaradás miatti sötét jelzőlámpák vagy útmenti akadályok, mint láncok/kapuk) a járművek gyakran megállnak és "lefagynak", akadályozva a forgalmat vagy a mentőket.
Emberi asszisztens hibája: 2026 januári vizsgálatok kimutatták, hogy olykor a távoli emberi operátor ad rossz utasítást (pl. azt mondta a gépnek, hogy a busz jelzései nem aktívak, pedig azok voltak.)
Jósolhatóság hiánya: Bár 2026 elején Santa Monicában egy autó elütött egy gyermeket, a Waymo elemzése szerint a gép gyorsabban fékezett, mint egy ember tenné. Ugyanakkor kritikusok szerint egy tapasztalt emberi sofőr lassított volna már előre, látva a kaotikus iskolai környezetet, míg a gép nem lassított, tartotta a megengedett sebességet az ütközésig.
A Waymo biztonsági konzervativizmusa egy mérnöki és üzemeltetési szemléletmód, amely a kockázat minimalizálását minden más szempont (például a piaci terjeszkedés vagy a látványos technológiai megoldások) elé helyezi. A szemlélet az alábbi szempontokban nyilvánul meg:
Defenzív vezetési stílus: a Waymo Driver szoftvere úgy van programozva, hogy bizonytalan helyzetekben a legbiztonságosabb (gyakran a legóvatosabb) opciót válassza, ami néha "váratlan" megtorpanásokat vagy forgalmi akadályokat eredményezhet, de minimalizálja az ütközés esélyét.
Többszörös redundancia: a járművek hardveres felépítése (Lidar, radar, kamerák) biztosítja, hogy egy-egy szenzor kiesése esetén is biztonságosan megállítható legyen az autó. A cég adatai szerint ez a megközelítés kevesebb balesetet eredményez az emberi sofőrökhöz képest. A rendszer a "komplementer látásmód" elvére épül. Míg egyes versenytársak (például a Tesla) kizárólag kamerákra támaszkodnak, a Waymo szerint a valódi biztonsághoz három különböző technológia összehangolt munkájára van szükség.
Fokozatos bevezetés: ellentétben néhány versenytárssal, a Waymo csak olyan területeken és körülmények között indítja el a teljesen vezető nélküli szolgáltatását, amelyeket a rendszer már bizonyítottan ismer. A hatodik generációs technológia bevezetése is szigorú tesztelési fázisok után történik meg. A rendszer öntisztító: ha sár, por vagy jég kerül az érzékelőkre, beépített ablaktörlők, légbefúvók és fűtőelemek gondoskodnak a folyamatos kilátásról. A legújabb, 6. generációs Driver szenzorkészlete az alábbiakból áll:
13 kamera: 360 fokos látószöget biztosítanak. Az új, 17 megapixeles egységek nagy dinamikatartománnyal rendelkeznek, így éjszaka vagy vakító szembejövő fényben is képesek felismerni a közlekedési táblákat és jelzéseket.
4 LiDAR: Lézersugarakkal (fényvisszaverődéssel) alkotnak tűpontos, háromdimenziós térképet az autó környezetéről. A technológia mélységérzékelésben verhetetlen, és akár 500 méteres távolságig is észleli az akadályokat.
6 radar: A mikrohullámú technológiának köszönhetően a radarok nem "látják", hanem "érzik" a tárgyak távolságát és sebességét. Legnagyobb előnyük, hogy ködben, esőben vagy hóban is átlátnak ott, ahol a kamerák már elvéreznének.
Külső audiorendszer (EAR): Speciális mikrofonok, amelyek képesek azonosítani és lokalizálni a szirénázó mentőket vagy rendőrautókat, még mielőtt azok feltűnnének a kamerák látóterében.
13 kamera: 360 fokos látószöget biztosítanak. Az új, 17 megapixeles egységek nagy dinamikatartománnyal rendelkeznek, így éjszaka vagy vakító szembejövő fényben is képesek felismerni a közlekedési táblákat és jelzéseket.
4 LiDAR: Lézersugarakkal (fényvisszaverődéssel) alkotnak tűpontos, háromdimenziós térképet az autó környezetéről. A technológia mélységérzékelésben verhetetlen, és akár 500 méteres távolságig is észleli az akadályokat.
6 radar: A mikrohullámú technológiának köszönhetően a radarok nem "látják", hanem "érzik" a tárgyak távolságát és sebességét. Legnagyobb előnyük, hogy ködben, esőben vagy hóban is átlátnak ott, ahol a kamerák már elvéreznének.
Külső audiorendszer (EAR): Speciális mikrofonok, amelyek képesek azonosítani és lokalizálni a szirénázó mentőket vagy rendőrautókat, még mielőtt azok feltűnnének a kamerák látóterében.
Szimulált mérföldek milliárdjai: mielőtt bármilyen szoftverfrissítés az utcára kerülne, azt több milliárd mérföldnyi szimulációban tesztelik, hogy lefedjék a ritka, kritikus helyzeteket ("corner cases"), mielőtt elhagyják a sofőröket.
San Francisco kifejezetten nagy kihívást jelentő környezet a domborzat és a sűrű forgalom miatt, a Waymo itt is kiemelkedő biztonsági mutatókkal rendelkezik. A 2024-2025-ös adatok alapján a városban bekövetkező incidensek túlnyomó többsége "vis major" jellegű. A legfrissebb San Francisco-i specifikus statisztikák és trendek:
1. Vétkességi arányok San Franciscóban: a 2024 júliusa és 2025 februárja közötti időszakban a Waymo összesen 38 olyan balesetet jelentett, amely sérüléssel vagy légzsáknyílással járt. Waymo hibája: ebből a 38 esetből mindössze 4-ben volt felelős az önvezető rendszer (kb. 10%). Külső hiba (Vis major): A fennmaradó 34 esetben (kb. 90%) más közlekedők hibájából vagy elkerülhetetlen fizikai kényszerhelyzet miatt történt az ütközés.
2. Összehasonlítás az emberi sofőrökkel: a Waymo Safety Impact adatai szerint San Franciscóban az önvezető autók jobban teljesítenek az átlagos embernél:
Súlyos sérülések: 92%-kal kevesebb súlyos sérüléssel járó baleset történik mérföldenként, mint az emberi sofőrök esetében.
Gyalogosok biztonsága: 92%-kal kevesebb gyalogosgázolás történik.
Kerékpárosok/Motorosok: 82-85%-kal kevesebb sérüléssel járó baleset érinti a kétkerekűvel közlekedőket.
3. Jellemző "elkerülhetetlen" balesettípusok
San Franciscóban a leggyakoribb incidensek az alábbiak:
Ráfutásos ütközések: A San Francisco-i balesetek egyik leggyakoribb típusa, ahol az emberi sofőrök hátulról belerohannak a szabályosan lassító vagy megálló Waymóba.
Kereszteződések: Bár a városi kereszteződések veszélyesek, a Waymo 96%-kal kevesebb sérüléses balesetet produkál ezeken a pontokon, mint az emberek.
Váratlan tárgyak/állatok: Előfordultak olyan esetek, amikor kisállatok (pl. kutya vagy San Francisco-i "hírességként" KitKat, a macska) ugrottak az autó elé olyan távolságon belül, ahol a rendszer már nem tudott megállni.
4. Hatósági vizsgálatok és átláthatóság
Az NHTSA (amerikai közlekedésbiztonsági hatóság) 2025 júliusában lezárt egy 14 hónapos vizsgálatot, amely 22 kisebb incidenst (köztük 17 ütközést) vizsgált. A hatóság nem talált olyan rendszerszintű hibát, amely miatt büntetést szabott volna ki, és elégedett volt a Waymo által végrehajtott szoftverfrissítésekkel