>> BRIAN Scassellati: Willkommen auf den CS50 AI Video-Serie.
Mein Name ist SCA.
Und heute, wir werden sein reden über selbstfahrende Autos.
Nun, ich bin ein bisschen peinlich zuzugeben, dass, wenn
Ich war ein Kind einen großen Teil meiner Kindheit in der Umgebung von David Hasselhoff dreht.
Nun, das war, bevor er beteiligt war in etwas wie Got Talent Amerikas,
oder als Rettungsschwimmer in Baywatch beteiligt, oder sogar, bevor er eine Art Geschichte gehabt
als Popstar in Deutschland.
>> In meiner Kindheit, David Hasselhoff war die Nebendarsteller
auf einer bekannten Fernseh Serie namens Knight Rider.
Und ich sage, er war der Nebendarsteller, weil wirklich der Star dieser Show
wurde ein Auto, ein Trans Am benannt Kit, der von selbst fahren konnte.
Kit war erstaunlich.
Es könnte mit dir reden.
>> Es könnte Probleme zu lösen.
Es könnte ganz über dem Platz zu fahren.
Es hatte auch Laser und Raketen.
So war es ein fantastisches Fahrzeug mit zu beginnen.
>> Aber dies war die Wissenschaft Fiktion der Zeit,
autonome Fahrzeuge, könnten Entscheidungen zu treffen,
das könnte entlang der Straße zu fahren.
Und an jedem Punkt eine dieser Episoden,
David Hasselhoff wäre in Schwierigkeiten und das Auto
würde losfahren und gehen und zu retten.
Das war unser Science-Fiction.
>> Selbst in nur die letzten 30 Jahre, dass Science-Fiction-
hat sich von im Fernsehen gegangen und auf dem Bildschirm
in die Realität, in kommerzielle Produkte.
Heute werden wir darüber, wie es zu sprechen ist, dass autonome Fahrzeuge sind wirklich
der Lage zu gehen und zu fahren und absolut erstaunliche Dinge.
Aber lassen Sie uns mit der Geschichte zu beginnen.
>> Da diese selbstfahrenden Autos nicht aus dem Nichts.
Und in der Tat, die erste selbstfahrenden Autos,
die wirklich erste einfluss Forschungsprojekte,
kam aus einem Projekt namens Navlab.
Navlab war ein Projekt, das überspannt fast zwei Jahrzehnten an der Carnegie Mellon
Universität.
>> Und sie haben eine Vielzahl gebaut verschiedener Fahrzeuge
dass begann der Suche wie kleine Minivans, dass
waren Humvees, die schließlich nur waren Limousinen, und Minivans, auch Stadtbusse.
Und diese verschiedenen Geräten haben Sensoren in ihnen,
hatten Rechen Systeme setzen in sie, so
dass sie zu lenken konnte, und Bremse, und beschleunigen autonom
alle auf ihre eigene.
Bislang waren diese Systeme sehr primitiv an den Start.
>> Und sie auf sehr verlassen bestimmte Fahrbahnmarkierungen.
So eindrucks System, sie gebaut hatten war Teil der Navlab fünf.
Und 1995, diese Fahrzeug war es Minivan,
fuhren von Pittsburgh nach San Diego, fast 3.000 Meilen.
Und 98% der Zeit, die einzige was die Steuerung der Lenk
war der Computer.
>> 98% der Zeit war es völlig autonom
wie er fuhr fast von Küste zu Küste.
Nun, das ist unglaublich beeindruckend.
Und wenn wir darüber nachdenken, es gibt eine Menge für uns zu prüfen.
>> Welche Arten von Sensoren wurde mit?
Welche Art von Entscheidung War es wirklich so?
Was war das andere 2% der Zeit?
>> Wir werden versuchen, zu bekommen, einige dieser Fragen heute.
Und wie wir sie betrachten, wir werden versuchen,
um aufzudecken, was es ist, die Struktur unterhalb
und wie die Berechnung direkt Fahren Sie diese Anwendungen.
Nun war Navlab ein großer Erfolg.
Und es war die Grundlage für alle unsere modernen Gedanken über autonome
Fahrzeuge.
>> Aber selbstfahrenden Autos nicht wirklich sich zu bekannten und beliebten
bis im Jahr 2005 DARPA, als Teil der ihren großen Herausforderung, Anstrengung,
zusammen ein Programm, um zu versuchen ein autonomes Fahrzeug zu bauen.
Und sie machten dies eine Herausforderung.
Sie legten ein $ 2 Millionen Preis da draußen mit dem Gedanken,
dass einige wirklich intelligente Forschung Team würde kommen und sein
Lage, diese 2.000.000 $ Preis in Anspruch nehmen.
>> Nun, das war der Preis nicht gehen leicht zu bekommen sein.
Um das zu bekommen Preis, müssten
um ein Fahrzeug zu bauen, dass ohne menschliches Eingreifen
war in der Lage zu 150 Meile fahren Natürlich durch den unwegsamen Gelände
der Wüste.
Und das war eine Menge Aufgabe.
>> Und zu der Zeit, dachten die Leute, dass sie waren in dies zu tun wirklich verrückt.
So die erste Sitzung des Grand Challenge war im Jahr 2004.
Und aus, dass 150 Meile Kurs, der entferntesten, die beste Mannschaft, dass sie hatten,
ging etwa 11 Meilen vor das System völlig versagt.
>> Nun, um Ihnen eine Vorstellung zu geben , wie schwierig das ist,
dass 11 Meilen wurde als gesehen absolute phänomenalen Erfolg.
Aber DARPA wollte mehr.
Und so dieselbe boten sie Preis des folgenden Jahres.
>> Und nur ein Jahr später, die Technologie hatten
bis zu dem Punkt fortgeschritten, wo nicht nur eine System war in der Lage, den Kurs zu absolvieren,
aber fünf verschiedene Roboter Autos beendet diesen Kurs.
Die schnellsten fertig 132 Meilen in weniger als sieben Stunden.
Das war ein Roboter namens Stanley.
>> Stanley wurde von den integrierten Stanford Racing Team.
Und wie Sie sehen können bei die obere, eine Reihe hatte es
verschiedener Sensoren auf die Haube, auf der Oberseite des Fahrzeugs,
und alle ganz.
Verwendung einer Kombination von Kameras, Infrarot und regelmäßige Licht,
mit Radar- und Sonarsysteme an Bord, mit Laser-Entfernungsmesser zu erkennen
Hindernisse, war dieses Fahrzeug in der Lage über sehr unebenes Gelände zu navigieren
autonom Lenkung, autonom zu brechen, autonom
Anwenden des Gases.
>> Das war eine echte Leistung.
Heute sehen wir, dies zu sogar als größeren Maßstab.
Viele von Ihnen haben gehört die Google selbstfahrenden Auto.
Und diese Fahrzeuge über 1,2 angemeldet Million Meilen in den letzten Jahren,
kein Eingriff des Menschen überhaupt.
>> In der Tat, jedes Mal, , dass die Google-Auto hat
wurde in jeder Art von Unfall, Es ist entweder gewesen, weil er geparkt wurde,
oder weil ein Mensch war so interessiert, was es
tat, dass sie in das Auto lief.
Also mit all diesen Systemen wir sehen, diese Komplexität entstehen.
Und in dieser sehr kurzen Zeit, wir haben
aus dem Bereich der Wissenschaft gegangen Fiktion kommerzielle Realität.
>> Lassen Sie uns also beginnen, nehmen Sie Diese Systeme auseinander.
Lassen Sie uns versuchen zu verstehen, wie es ist, dass sie arbeiten, was sie tatsächlich tun.
Um dies zu erreichen, werden wir zu gehen verwenden die gleichen Arten von Fertigkeiten
dass wir etwa in der Klasse gesprochen.
Immer, wenn Sie sehen, ein Problem, was wir versuchen zu tun,
ist, zu versuchen, sie zu zerlegen.
>> Beginnen Sie mit den einfachsten zu bilden, dass wir es können.
Und dann nach außen zu bauen von dieser einfachen Form.
Also das führt uns zu der Frage, was ist die einfachste Form von autonomen
Fahren?
An welchem ​​Punkt ist ein Computer- tatsächlich die Kontrolle über mein Auto?
>> Nun kann die Antwort dort überraschen.
Da fast jedes Fahrzeug verkauft heute in den USA oder Europa oder überall
tatsächlich teilweise ein autonomes Fahrzeug.
Verwendung Systeme wie Antiblockiersystem, Diese Systeme sind sehr autonom.
>> Das heißt, wenn ich mich auf die Pause, was ich tue, ist, dass ich das Auto zu fragen
Sie brechen jetzt.
Ich bin nicht wirklich direkt Schritt auf etwas,
wendet den Bremsbelag mit dem Rotor.
Und der ganze Sinn der Antiblockiersystem ist, dass an einem gewissen Punkt auf dem Weg,
Ich werde in der Lage, auf die Pause nach unten drücken können.
>> Aber das Auto wird erkennen, dass das Rad rutscht.
Und es wird zu drosseln, dass Break-Signal, so dass die Bremse nicht einsperren.
Diese Antiblockier-Bremssysteme sind, in einer Weise, die Entscheidungen für Sie.
>> Und wirklich, sie sind diejenigen, sind verantwortlich für das Bremssystem.
Sie machen einen Wunsch.
Aber du bist nicht wirklich unter Kontrolle.
>> So konnten wir versuchen, dies zu erkennen und brechen sie in den Bauteilen.
Und wir könnten darüber nachdenken, wie ein bisschen von Pseudocode.
Das heißt, während ich Treten auf der Bremse,
während ich Ausüben von Druck auf das Bremspedal,
Antiblockiersystem wird kontinuierlich überprüft
um zu sehen, ist jedes dieser Räder rutschen.
>> Und mit einigen internen Sensoren im Fahrzeug,
sie, ob Erfassung oder nicht das Rad ist eigentlich
Stoppen oder ob es Schiebetüren.
Wenn nicht verschiebbar, das Antiblockier Bremssysteme löst die Bremse,
und dann lässt sie gehen.
Und wenn die Räder stoppen Schiebetüren, erneut angewendet es ihnen.
>> Das heißt, ich mache eine Anfrage.
Ich trat auf die Bremse.
Aber die tatsächliche Bruch wird dieses kleine Stück Software entschieden.
Also wirklich, alle unsere Autos sind bereits autonome Fahrzeuge.
>> Nun, das ist nicht das, was wir denken wenn wir darüber nachdenken, autonome Fahrzeuge.
Wir denken über Autos, wo ich kann nimm meine Hände vom Lenkrad,
und wir können einfach loslassen.
Nun, das ist nicht auf ein Geschehen großen Stil überall noch heute.
>> Aber es gibt Stücke dass diese beginnen
in den kommerziellen Sektor kommen.
Seit 2003, Toyota, und nach dass viele andere Hersteller,
jeder von Ford und Lincoln zu Mercedes Benz,
bietet seit irgendeine Art intelligente Parkassistent.
Das heißt, es sind Sensoren im Auto, in der Regel
Ultraschall-Sensoren für kurze Bereich Erkennung von Hindernissen,
die in der Lage zu erkennen, wo es gibt es Autos, Fahrzeuge, Personen,
jede Art von Hindernis um das Fahrzeug herum.
>> Sie drücken Sie dann eine Taste auf dem Armaturenbrett und fragen Sie das Auto, parken Sie bitte jetzt.
Sie geben eine Anfrage.
Das autonome System nimmt dann über und unter Verwendung dieser Sensoren
in der Lage ist, den Wagen in die Führungs eine bestimmte Parkposition.
In einigen dieser Modelle gibt es eine Parallelparkversion
und eine Sicherung in einen Spot-Version.
>> Und jeder dieser verschiedenen Anwendungen erinnert an ein anderes Stück Software.
Nun, das Software- ist nicht etwas seltsam
oder ist nicht alles, was Sie kann an dieser Stelle nicht zu verstehen.
Es ist einfach folgenden Diese Sensorsignale.
>> Wenn es etwas zu in der Nähe auf der linken Seite
und ich habe Raum auf der rechten Seite, dann werde ich ein wenig zu lenken,
, so dass ich nach rechts zu bewegen.
Viele der frühen Parksysteme würde die Lenkwinkelsteuerung,
jedoch muss der Benutzer die menschlichen Fahrers, tatsächlich auf das Gaspedal Schritt
oder Schritt auf die Pause.
Modernere Systeme tatsächlich zu steuern das ganz von selbst.
>> So zum Beispiel, in einem Mercedes S-Klasse Fahrzeug rechts
Jetzt, wo Sie neben ziehen können Sie möchten, um zu parken, drücken Sie eine Taste,
und es wird Park für Sie parallel ohne Ihre Hände am Lenkrad
oder die Füße auf den Pedalen.
Jetzt alle diese Systeme stützen sich auf die Sensoren
dass sie bauen in diese Fahrzeuge heute.
Und ob wir diese Sensoren zur Erfassung möglicher Hindernisse
und weist den Benutzer oder ob wir verwenden Diese Sensoren, um ein Hindernis zu erfassen,
und dann automatisch weg zu lenken, das ist nur eine Frage der Software.
>> In der Tat, nur ein paar Vor Wochen, Tesla, der ist
baut fantastische Fahrzeuge mit alle diese Sensoren in sie jahrelang
Jetzt gab ein Software-Update.
Und das Software-Update erlaubt die Fahrzeuge erstmals
, eine automatische Fahr geben mehr, ein Autopilot nannten sie es.
Dieser Autopilot darf das Fahrzeug um Kollisionen zu erkennen und automatisch
zu brechen, um ein anderes Fahrzeug zu folgen das ist vor ihm, zusammenpassende Geschwindigkeit,
innerhalb der Bahnen zu bleiben, um zu suchen Kameras, sowohl infraroten und sichtbaren
Licht und zu können ob oder ob nicht sagen
Sie aus Ihrem Fahrspur verlässt bist, oder nicht, stellen Sie die Lenk angemessen,
und sogar zum Spurwechsel wenn die Benutzersignale.
>> All diese verschiedenen Funktionen waren nur eine Frage eines Software-Updates.
Das heißt, alle diese Nutzer eines Morgens aufgewacht
um diese neue Software zu finden in ihrer Fahrzeuge.
Weil der Sensorsysteme waren schon da.
>> Jetzt, in allen diesen Fällen, wir sehen diese Software
basierte Systeme immer mehr und mehr verbreitet.
Sie sind da draußen in Handelsprodukte bereits.
Und die Zukunft ist, dass wir gehen, um mehr davon zu sehen.
>> In der Tat, nur dieses eine Jahr war Freightliner
in der Lage, eine autonome LKW zu enthüllen, eine autonome Sattelzug,
dass sie rechtlich Testen auf der Straße in Nevada.
Diese Fahrzeuge wieder folgen einer vorgegebenen Route.
Sie bleiben in ihrer Spur.
>> Sie beschleunigen und abzubremsen in Reaktion
Hindernisse oder Verkehrsbedingungen.
Und sie selbst gehorchen einige der andere Feinheiten der Straße.
Allen diesen Systemen sind mehr und mehr komplex.
>> Aber sie sind immer noch nicht ganz autonom.
Sie sind noch nicht alles ganz tun.
Das heißt, sie sind immer noch eines menschlichen Fahrers erfordern
vorhanden, um zu sein, einige hohe Entscheidungen.
>> Und eines der Dinge, die wir sind gehen, um in den nächsten fünf Jahren zu sehen
gibt eine Vielzahl von Rechts und ethische Fragen
daß um die Software zu drehen wobei für diese fahrerlose Autos gebaut.
Wie kommt es, dass ein fahrer Auto sollte zu reagieren, wenn es
umgeben von einer Gruppe von Menschen?
Was passiert, wenn der fahrer Auto auf der Straße rutsch
und Sie in Richtung einer Menschenmenge zu steuern können ab 10 Personen eine Menschenmenge von 7 Personen?
Was soll das Auto zu tun?
>> In allen diesen Fällen gibt es eine reiche Vielzahl von Fragen, die gestellt werden.
Und sie sind nicht nur Software Fragen, Rechtsfragen,
ethische Fragen, philosophischen Fragen.
Und sie diejenigen, die wir als sind Community wird zur Adresse.
>> Also werde ich Ihnen eine letzte zu verlassen dachte, das man von Randall Munroe,
von XKCD, einer meiner Lieblings-Comics.
Es ist nicht nur, dass wir gehen, um zu sehen diese Fahrzeuge gebaut und Sein
mit Software entwickelt.
Aber wir werden die Menschen sehen, versuchen, sie auch zu nutzen.
>> Wie wird es sein, wenn jemand kann, über Wi-Fi, laden Sie einen Patch
oder lade ein Virus auf Ihr Auto?
Welche Arten von Dingen wird dann geschehen?
Das hier ist ein wenig verspielter eines Beispiels.
Aber das sind die Fragen, wir werden bald mit umzugehen.
>> Vielen Dank für den Beitritt mich.
Ich hoffe, dass Sie es genossen haben.
Und wir schicken Ihnen das nächste Mal sehen.