該公司使用了發生在亞利桑那州十多年的發生過的真實致命車禍。
為了證明其機器人比人類更安全，Way mo 模擬了近十年來在亞利桑那州發生的數十起致命車禍。谷歌的仿生產品發現，將兩車相撞事故中的任何一輛車替換為機器人引導的小型貨車，幾乎可以消除所有的死亡。
這些結果旨在支援Way mo 的觀點，即自動駕駛汽車比人類駕駛的汽車更加安全。隨著全球每年有數百萬人死於車禍，AV運營商越來越傾向於這一安全案例，以刺激監管機構透過立法，允許更多的全自動汽車上路。
但由於目前在公共道路上行駛的自動駕駛車輛數量非常有限，這一案例很難被證明。為了給自己的觀點提供更多的統計支援，Way mo轉向了反事實，或者“如果”場景，旨在展示其機器人車輛在現實世界中的反應。
去年該公司公佈了 6100000 英里的駕駛資料2019年和2020年，包括18起撞車事故和29起差點撞車事故。在這些事故中， Way mo 的安全操作人員控制了車輛，以避免發生碰撞，他們的工程師模擬瞭如果駕駛員沒有脫離車輛的自動駕駛系統，以產生一個反事實，會發生什麼。該公司還作出了它的一些資料提供給學術研究者.
在最近的資料釋出中，反事實工作仍在繼續。透過第三方，Waymo收集了2008年至2017年間發生在亞利桑那州錢德勒郊區的每一起致命車禍的資訊。錢德勒是鳳凰城外的一個郊區社群。Way mo 只關注發生在其運營設計領域內的碰撞，或該公司允許其汽車行駛的大約 100 平方英里的區域，確定了 72 起碰撞，以模擬重建，以確定其自動系統在類似情況下將如何響應。
其中一些撞車涉及一輛車，而大多數涉及兩輛車。對於兩輛車的碰撞， Way mo 進行了單獨的實驗，模擬其自主車輛在每輛車中的角色——首先替換引發碰撞的車輛，然後替換響應其他車輛行動的車輛。對於與一輛車的碰撞， Way mo 只模擬了單一車輛。這樣一共有 91 次模擬。
該公司重建了這些碰撞，系統地調整車輛的軌跡，以確保其 Way mo 車輛暴露在類似的情況下比實際的致命碰撞。Way mo 使用相同的模擬平臺來訓練和評估其在普通操作中的虛擬道路上的自動駕駛車輛。
Way mo 的安全研究和最佳踐總監 Trent Victor 表示，結果顯示，在 91 各種模擬中， Way Mo 的自動駕駛車輛本可以“避免或減輕” 88 個。此外，維克托說，對於被減輕的撞車事故，Waymo的車輛將嚴重受傷的可能性降低1.3至15倍。
“這意味著，即使它沒有完全避免崩潰，它採取了行動，以減少影響的嚴重性，”維克多說。“如果降低嚴重程度，就降低了司機死亡的可能性。”
當 Way mo 更換了應對撞車始作俑者的車輛後，發現它“完全避免”了 82 %的模擬撞車——其中絕大多數不需要大力剎車或躲避動作。在另外 10 %的響應者中， Way mo 的緊急機動幫助減輕了墜機的嚴重性。該公司表示，這些撞車事故都發生在一個十字路口，當時另一輛車要麼向左轉，要麼徑直穿過 Way mo 的車道，幾乎沒有時間做出反應。
“我們並不是說我們將消除所有的死亡，但我們是說，最好的方法，以減少嚴重傷害的機會將採取規避機動時，這是可能的，”維克多說。“在所有這些碰撞模擬中， Way mo 駕駛員採取了規避策略。”
有三起事件是一人被另一輛車追尾後死亡。在模擬中，當 Way mo 的車輛被追尾時，它無法避免這些碰撞。“特別是在追尾事故中，搶修者的作用並不大”Way mo 的現場安全負責人馬修·施沃爾說。“所以 Way mo 駕駛員真的受到了和人類在這些情況下一樣的挑戰，很難很快做出預測，以便能夠做出規避機動。”
20 個模擬碰撞涉及一個行人或騎腳踏車的人被司機擊中。該公司表示， Way mo 的自動駕駛車輛在模擬中避免了 100 %的碰撞。
目前還沒有評價 AV 安全性的標準方法。蘭德公司最近的一項研究得出的結論是，在沒有框架的情況下，客戶最有可能信任政府——儘管美國監管者似乎樂於讓私營部門來決定什麼是安全的.在這種真空狀態下， Way mo 希望透過公佈這些資料，政策制定者、研究人員，甚至其他公司都可以開始承擔開發通用框架的任務。
一位發言人說，可以肯定的是， Way mo 沒有將其研究結果發表在學術或科學雜誌上，但它將在未來公開發表。這些模擬不是獨立於公司進行的，在公司公佈這些模擬之前，也沒有經過任何第三方的稽核。
該公司確實與一組選定的學術專家分享了它的研究結果，以獲得他們的反應。愛荷華大學國家高階駕駛模擬器實驗室主任 Daniel McGehee 表示， Way mo 正在將安全分析和透明度推向“一個新的水平”。
瑞典查爾姆斯理工大學負責車輛安全的副教授 Jonas Barg man 表示， Way mo 使用基於模擬的評估處於“科學前沿”，但只是評估自動化車輛安全性所需的元件之一。
Barg man 在審閱了這份報告後，以該公司的 3D 感測器級感知模型為例，得出了“ Way mo 模擬平臺非常精密”的結論。他特別指出，反事實假設情景的使用“與向公眾推出 Way mo 自動駕駛車輛高度相關”。