Après des années de travaux préparatoires au sein du Google X pour développer des solutions pour véhicules autonomes, le projet de Google Car est devenue la filiale Waymo sous l'ère d'Alphabet.
La création de la société a concrétisé l'intention de commercialiser non pas son propre véhicule autonome mais certains aspects de ce dernier aux constructeurs, leur évitant d'effectuer eux-mêmes toute la R&D nécessaire mais aussi les millions de kilomètres validant le système de conduite autonome.
Waymo a déjà ouvert son propre service commercial sur la ville de Phoenix (Arizona) pour mettre à l'épreuve l'ensemble de son offre et a annoncé plusieurs partenariats avec des constructeurs pour équiper leurs véhicules. Pour obtenir des résultats probants, l'entreprise a développé ses propres capteurs LiDAR, lui permettant d'en réduire les coûts.
Si elle s'est concentrée sur le développement de l'intelligence artificielle embarquée, elle n'a pas caché son intention de vendre aussi du hardware. La plainte contre Uber, accusée de lui avoir volé les secrets de fabrication d'un capteur LiDAR développé en interne lors du recrutement d'Anthony Levandowski, prend ici tout son sens puisque Waymo vient d'annoncer la commercialisation d'un premier capteur LiDAR qui est en fait celui présenté dans les boucliers de ses véhicules autonomes de test.
Velodyne, leader de la vente de LiDAR, n'a pas encore de souci à se faire puisque le Laser Bear Honeycomb se destine en premier lieu à des applications de robotique ou de sécurité, mais le mouvement est lancé et rien ne dit que la filiale d'Alphabet ne se montrera pas plus offensive dans le domaine de l'automobile autonome dans les prochains mois.
Le Honeycomb promet un large champ de vision, à 360 degrés à l'horizontale mais aussi à 95 degrés à la verticale, là où d'autres sont limités à 30 degrés, obligeant à les empiler, et une capture d'informations sur plusieurs couches (par exemple, le feuillage d'un arbre mais aussi la branche qui le porte), fournissant des informations plus précises et des détails que d'autres systèmes pourraient manquer.
Il est également capable de détecter des objets au plus près de son champ de détection, aspect important pour l'évitement de collision et d'obstacle.
Tout le monde n'est toutefois pas convaincu de la pertinence de ce type de capteur pour les véhicules autonomes. Tesla a fat le choix de ne pas en utiliser, lui préférant la fusion des données issues d'un réseau de caméras, de capteurs ultrasoniques ceinturant la voiture et d'un radar à l'avant.
