>> БРАЯН SCASSELLATI: Welcome към видео серия CS50 AI.
Моето име е СОКИ.
И днес, ние ще бъде Говорим за самостоятелно шофиране на коли.
Сега, аз съм малко неудобно да призная, че когато
Бях дете голяма част от детството си въртеше около Дейвид Хаселхоф.
Сега, това беше преди той да е участвал в нещо подобно на Америка Got Talent,
или участва като спасител в Baywatch, или дори преди той имаше вид на историята
като поп звезда в Германия.
>> В детството ми, Дейвид Хаселхоф е актьор в поддържаща роля
по добре известен телевизия серия, наречена Knight Rider.
И аз казвам, че е за поддържащ актьор, защото наистина звездата на това шоу
е една кола, а Trans Am име Kit, който можеше да карам само по себе си.
Kit беше невероятно.
Тя може да говори с теб.
>> Тя може да реши проблемите.
Тя може да управлява по цялото място.
Той също имаше лазери и ракети.
Така че това е фантастична превозно средство, за да започнете.
>> Но това е науката фантастика от времето,
автономни автомобили, които биха могли да се вземат решения,
които биха могли да карам по пътя.
И във всяка точка в един от тези епизоди,
Дейвид Хаселхоф ще получите в беда и колата
ще започнете да шофирате и да отида и да го спаси.
Това беше нашата научна фантастика.
>> Дори само последните 30 години, че научната фантастика
е отишло от по телевизията и на екрана
в реалност, в търговски продукти.
Днес ние ще говорим за това как да го е, че автономни превозни средства са наистина
можете да отидете и да шофирате и да работите абсолютно невероятни неща.
Но нека да започнем с историята.
>> Тъй като тези самостоятелно шофиране на коли не изскочи от нищото.
И в действителност, най- Първите самостоятелно шофиране на коли,
наистина първият влиятелен изследователски проекти,
излезе от проект, наречен Navlab.
Navlab е един проект, който се калибрира почти две десетилетия в Carnegie Mellon
Висше учебно заведение.
>> И те построяват различни на различни превозни средства
която започна да си търся като малки микробуси, че
бяха Хамъри, че в крайна сметка били просто седани и миниванове, дори градските автобуси.
И тези различни устройства има сензори в тях,
трябваше изчислителна системите, въведени в тях, така че
че те могат да се насочат и спирачката, и ускоряване на автономно
всичко за себе си.
Сега, тези системи са много примитивно в началото.
>> И те се разчита много специфични маркировки Лейн.
Така че най-впечатляващата система, която бяха построили бе част от Navlab пет.
И през 1995 г., тази превозно средство, това е миниван,
изпъди от Питсбърг до San Diego, почти 3000 мили.
И 98% от времето, единственото нещо контролиране на кормилното управление
е компютъра.
>> 98% от времето, това е напълно автономно
тъй като той е управлявал почти от бряг до бряг.
Сега, това е невероятно впечатляващ.
И когато мислим за това, има много за нас, за да помисли.
>> Какви видове сензори се да го използвам?
Какви решения е това наистина прави?
Каква беше тази друга 2% от времето?
>> Ние ще се опитаме да стигнем до някои от тези въпроси днес.
И тъй като ние гледаме на тях, ние ще се опитаме
за да откриеш какво е това, структурата под
и как изчислението е пряко шофиране тези приложения.
Сега, Navlab беше огромен успех.
И това е основата на всички ни модерни мисли за автономна
превозни средства.
>> Но самостоятелно шофиране на коли всъщност не станал известен и популярен
докато през 2005 г. DARPA, като част от тяхната гранд предизвикателство усилия,
сглоби програма, за да се опитам за изграждане на автономен автомобил.
И направиха това предизвикателство.
Те поставят награда от $ 2 милиона там с идеята,
че някои наистина умни изследвания Екипът ще дойде и да бъде
могат да претендират за наградата от $ 2 милиона.
>> Сега, наградата не беше щеше да бъде лесно да се получи.
За да получите най- награда, вие ще трябва
за изграждане на превозно средство, което , без човешка намеса
е в състояние да управлява 150 миля Разбира се през пресечения терен
на пустинята.
И това беше задача много.
>> И в момента, хората мислеха, че те са наистина луд, като правиш това.
Така че първото заседание на бона предизвикателство беше през 2004 г..
И от които 150 мили Разбира се, най-отдалечената, най-добрият отбор, че те са имали,
отидох около единадесет мили преди системата се провали напълно.
>> Сега, за да ви дам една идея колко трудно е, че,
че 11 мили се разглеждат като Абсолютната феноменален успех.
Но DARPA иска повече.
И така, те предлагат тази същата награда на следващата година.
>> И само една година по-късно, технологията имаше
напредна до точката, където не само един система е в състояние да завършат курса,
но пет различни робот коли завършени, че разбира.
Най-бързият, който завърши 132 мили в рамките на седем часа.
Това беше един робот, наречен Stanley.
>> Стенли е построена от Stanford състезателни отбора.
И както можете да видите най- отгоре, тя има номер
на различни сензори въз качулка, намаления на върха на превозното средство,
и всичко през цялото време.
Използването на комбинация от камери, инфрачервена и редовен светлина,
използване на радар и сонарни системи на борда, използване на лазер далекомери за откриване
препятствия, този автомобил е в състояние за да се придвижвате през много неравен терен
автономно управление, автономно да се счупи, автономно
прилагане на газ.
>> Това беше истинско постижение.
Днес, ние виждаме, че това се случва дори и като голям мащаб.
Много от вас са чували за самостоятелно шофиране колата Google.
И тези превозни средства са влезли над 1.2 милиони километри в последните няколко години,
никаква човешка намеса, каквато.
>> В действителност, всеки път, че колата има Google
е участвал в каквито и да било инцидент, това е било било, защото тя беше паркирана,
или защото някои човешки е така се интересуват от това, което
правеше, че те се блъсна в колата.
Така че с всички тези системи, ние виждаме тази сложност нововъзникващите.
И в този много кратък период от време, ние сме
отишло от сферата на научната фантастика на търговската реалност.
>> Така че нека да започнем да се вземат тези системи апарт.
Нека се опитаме да разберем как тя е, че те работят, какво те всъщност прави.
За да направите това, ние ще използвате същите видове умения
че сме говорили за в клас.
Всеки път, когато виждам проблем, това, което ние ще се опитаме да направим
е да се опитаме да го разлагат.
>> Започнете с най-простите образуват, че можем.
И след това изгради пасивно от тази проста форма.
Така че, който ни води до въпроса, какво е най-простата форма на автономна
шофиране?
В кой момент е компютър всъщност в контрола на колата ми?
>> Сега, отговорът може да ви изненада там.
Защото почти всеки автомобил, продаван Днес в САЩ или Европа или някъде
всъщност е частично автономна превозно средство.
Използването на системи като антиблокиращи спирачки, тези системи са наистина независими.
>> Това означава, че когато стъпите на почивката това, което правя е Питам колата
моля пробие сега.
Аз не съм всъщност директно стъпвайки върху нещо, което
прилага спирачната накладка на ротора.
И целият смисъл на антиблокиращи спирачки е, че в някакъв момент по пътя
Аз ще бъда в състояние да натиснете надолу почивката.
>> Но колата ще разпознае че колелото се изплъзва.
И това ще удуши, че прекъсване на сигнала, така, че спирачката не се заключва.
Тези антиблокираща спирачна система, са, по начин, вземането на решения за вас.
>> И наистина, те са тези, които са отговорни за спирачната система.
Правиш заявка.
Но вие не сте всъщност в контрола.
>> Така че можем да се опитаме да признае това и се раздели на съставните части.
И ние можем да мислим за него като малко Псевдокод код.
Това означава, че докато съм стъпва на спирачката,
докато аз съм прилагане на натиск до педала на спирачката,
Система против блокиране на спирачките се проверява непрекъснато
да се види е всеки един от тези джанти подхлъзване.
>> И с помощта на някаква вътрешна сензори в колата,
те откриване дали или не колелото е всъщност
спиране или дали това е плъзгаща.
И ако това е плъзгаща, антиблокиращата спирачни системи освободи спирачките,
и след това да му позволява да отидете.
И когато колелата спират плъзгащи се, тя ги reapplies.
>> Това е, аз съм на поискване.
Аз съм стъпвайки върху спирачката.
Но действителната разчупването се решава от тази малка част от софтуера.
Така че наистина, всички наши автомобили са вече автономни превозни средства.
>> Сега, това не е това, което ние мислим за когато мислим за автономни превозни средства.
Мислим за автомобили, където мога взема моите ръце далеч от волана,
и само ние можем да го пусна.
Сега, това не се случва по голям мащаб навсякъде още днес.
>> Но има и парчета че това започваме
да влизат в търговския сектор.
От 2003 г., Toyota, както и след че много други производители,
всеки от Ford и Lincoln да Mercedes Benz,
е предлагането на някакъв вид на интелигентна помощ при паркиране.
Това означава, че има сензори в колата, обикновено
ултразвукови сензори за кратко откриване на препятствия гама,
които са в състояние да признае, където има коли, превозни средства, хора,
всеки тип пречка около превозното средство.
>> След това можете да натиснете един бутон на таблото и да поиска от колата, моля паркирате сега.
Можете изготви искане.
Автономният След това системата се отново и да използват тези датчици
е в състояние да насочва автомобила в конкретен паркинг позиция.
В някои от тези модели, има а успоредно паркиране версия
и архивиране в спот версия.
>> И всяка от тези различни приложения се свързва с различна част от софтуера.
Сега, че софтуер не е нещо странно
или не е нещо, което Не мога да разбера в този момент.
Това е просто следната тези сензорни сигнали.
>> Ако има нещо, което да близо от лявата ръка
и аз имам място на правото, тогава аз ще се насочат малко,
така че мога да се насочат към правото.
Много от системите за ранно паркиране ще контролира ъгъла на завиване,
но изисква от потребителя, човешкото водача, действително да стъпи на педала на газта
или стъпите на почивката.
Повече съвременни системи всъщност контролират че напълно самостоятелно.
>> Така например, в Mercedes Полето S Class превозно средство
Сега, можете да дръпнете заедно, където искате да паркирате, натиснете един бутон,
и тя ще успоредно парк за вас без ръце на волана
или краката си върху педалите.
Сега всички тези системи разчитат на сензорите
че те са изграждане в тези превозни средства днес.
И дали ние използваме тези датчици за откриване на потенциални пречки
и предупреждаване на потребителя или дали ние използваме тези сензори за откриване на препятствие,
и след това автоматично се насочат далеч, това е просто въпрос на софтуер.
>> В действителност, само няколко Преди седмица, Tesla, кой е
строи фантастични превозни средства с Всички тези сензори в тях в продължение на години
Сега, издадена актуализация на софтуера.
И това обновяване на софтуера позволено превозните средства, за първи път
да влиза автоматично шофиране повече, авто пилот, те го наричат.
Това автопилот позволено превозното средство за откриване на сблъсъци и автоматично
прекъсне, да следват друг автомобил това е пред него, съответна скорост,
да останат в рамките на линиите, да погледнем с фотоапарати, както инфрачервена и видима
светлина и да бъде в състояние да се каже дали или не
можете да започнете излизането на вашата лента или Не, регулирайте волана по подходящ начин,
и дори да промени ленти когато потребителските сигнали.
>> Всички тези различни функции бяха само въпрос на актуализация на софтуера.
Това означава, че всички от тях Потребителите се събуди една сутрин
да се намери този нов софтуер налични в техните автомобили.
Тъй като сензорни системи са вече там.
>> Сега, във всички тези случаи, което виждаме тези софтуерни
базирани системи стават повече и по-разпространени.
Те са там, в търговски продукти вече.
А бъдещето е, че ние сме ще видите повече от това.
>> Всъщност, точно това година, Freightliner беше
в състояние да разкрие автономна камиони, автономна ремарке трактор,
че те тестваме законно по пътя в Невада.
Тези превозни средства, отново, следват предварително определен маршрут.
Те остават в рамките на своята лента.
>> Те се ускори и забавя в отговор
да пречки или условията на движение.
И те дори се подчини на някои от други тънкости на пътя.
Всички от тези системи са става все по-сложна.
>> Но те все още не сме съвсем автономно.
Те все още не са съвсем прави всичко.
Това означава, че те са все още изисква човешки водача
да присъстват, за да някои решения на високо ниво.
>> И едно от нещата, които ние сме ще видим в следващите пет години
голямо разнообразие на правната и етични въпроси
които се въртят около софтуера се строи за тези коли без шофьори.
Как става така, че един шофьор колата трябва да отговори, ако това е
заобиколен от група от хора?
Какво се случва, ако безпилотна колата се плъзна по пътищата
и можете да се насочат към зрители 10 души или зрители на 7 души?
Какво трябва да направи колата?
>> Във всички тези случаи, има богата различни въпроси, за да се помоли.
И те не са само софтуер въпроси, правни въпроси,
етични въпроси, философски въпроси.
И те са такива, че ние като общност ще трябва да се справи.
>> Така че аз ще ви оставя с един последен помислих, този път от Рандал Мънроу,
на Xkcd, един от любимите ми комикси.
Това не е просто, че ние ще видим тези превозни средства се строят и са
проектирана със софтуер.
Но ние ще видите хора опитайте да ги експлоатират, както добре.
>> Как върви да бъде, когато някой може, през Wi-Fi, изтеглите кръпка
или качи вирус колата си?
Какви неща ще се случи след това?
Това е малко по- по-игриво от един пример.
Но това са въпросите, отиваме да се справят с най-скоро.
>> Благодаря, че ми се присъедини.
Надявам се, че сте го радва.
И ние ще се видим следващия път.