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Waymo LLC评论RIN 0694 – AJ56
4 ANPRM打算将CV定义为一种汽车车辆，该汽车将网络上的硬件集成到汽车软件系统上，以通过专用的短距离通信，蜂窝电信连接，卫星通信或其他无线频谱连接与任何其他网络或任何网络或设备。这样的定义很可能包括具有全球导航卫星系统（GNSS）通信进行地理位置的汽车汽车，无论是个人还是商业；与智能运输系统的通信；远程访问或控制；无线软件或固件更新；或设备的路边援助。CVS还整合了可以在车辆，网络，应用程序和车辆外部使用车辆内部连接和/或外部连接的硬件。” 89 FR 15068（2024）
Way Mo'Waymo：
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比较Waymo仅限骑手碰撞数据与710万英里的人类基准
本文描述了撞车事故是由于安全性确定生命周期的一部分，仅骑手（RO）广告乘车服务的现场部署。现场崩溃结果可能是确认设计元素和预测的重要因素，如图1所示（Favarò等人。，2023a）。在开发系统和开始RO操作之前或考虑对现有RO部署的更新之前，只有预测预期性能的前瞻性方法。在一种前瞻性方法中，例如在模拟部署中（Webb等人，2020）或如Favarò等人所述。（2023b），模拟用于预测AD崩溃率，并将该速率与基准进行比较。在这种方法中，可以为基于崩溃严重性模型确定的不同严重程度设置基准，因为模拟无法获得诸如伤害之类的结果。基于本文介绍的崩溃结果的回顾性分析可用于补充和/或确认广告准备确定中使用的这些前瞻性方法（Webb等人。，2020）。
Imagen 3 -Googleapis.com
运动预测是指根据历史轨迹和高清图来估算代理商的未来轨迹，是自主驾驶领域的一项基本任务。近年来，运动预测引起了广泛的关注[4、5、7、9、11、17]，因为对于机器人车辆进行安全决定至关重要。在现有研究中，MTR [8，13 - 15]系列取得了显着的成功。他们采用编码网络进行场景上下文编码，并与解码器网络配对，该网络从一组意图查询中生成多模式轨迹，这些查询是从预定义的锚定初始化的。我们的解决方案MTR V3是MTR ++ [14]的扩展，这是一个尖端的运动预测框架，并通过将原始LIDAR数据掺入场景编码和意图查询在轨迹解码中的演变而得到改进。具体来说，我们引入了激光雷达编码器，以捕获基本场景上下文信息，例如植被和建筑物，这些信息通常在高清地图中缺少，但对于预测行人运动至关重要。此外，由于锚的稀疏性，香草MTR ++遭受了高回归误差。为了减轻此问题，我们在[8]中采用了不断发展且独特的方案，以根据特定场景适应锚定。利用这些技术，我们的解决方案达到了