>> BRIAN Scassellati: Bienvenue à la série vidéo CS50 AI.
Mon nom est Scas.
Et aujourd'hui, nous allons être parler de voitures auto-conduite.
Maintenant, je suis un peu gênés d'admettre que lorsque
Je suis un gamin d'une grande partie de mon enfance tourné autour de David Hasselhoff.
Maintenant, cela était avant il a été impliqué en quelque chose comme America Got Talent,
ou impliqué comme sauveteur dans Alerte à Malibu, ou même avant, il avait sorte d'histoire
comme une star de la pop en Allemagne.
>> Dans mon enfance, David Hasselhoff était l'acteur de soutien
sur une télévision bien connu série appelée Knight Rider.
Et je dis qu'il était l'acteur de soutien, parce que vraiment la star de ce spectacle
a été une voiture, une Trans Am nommé Kit, qui pourrait conduire par lui-même.
Kit était incroyable.
Il pourrait vous parler.
>> Il pourrait résoudre les problèmes.
Il pourrait conduire partout.
Il y avait aussi des lasers et des roquettes.
Donc, il était un fantastique véhicule de démarrer avec.
>> Mais cela était la science fiction de l'époque,
voitures autonomes pourrait prendre des décisions,
qui pourrait conduire le long de la route.
Et à chaque étape un de ces épisodes,
David Hasselhoff serait avoir des ennuis et la voiture
serait commencer à conduire et aller le sauver.
Ce fut notre science-fiction.
>> Même en seulement la dernière 30 années, que la science-fiction
est passé de la télévision et sur l'écran
dans la réalité, dans des produits commerciaux.
Aujourd'hui, nous allons parler de la façon dont il est que les véhicules autonomes sont vraiment
capable d'aller et de conduire des véhicules et à choses absolument incroyable.
Mais nous allons commencer avec l'histoire.
>> Parce que ces voitures auto-conduite ne sont pas sortis de nulle part.
Et de fait, la très premières voitures auto-conduite,
le premier vraiment influente projets de recherche,
est sorti d'un projet appelé Navlab.
Navlab était un projet qui a duré près de deux décennies à la Carnegie Mellon
Université.
>> Et ils ont construit une variété de différents véhicules
qui a commencé à la recherche comme des petits monospaces, qui
étaient Humvees, qui étaient finalement juste berlines et mini-fourgonnettes, même les autobus de la ville.
Et ces différents dispositifs avoir des capteurs en eux,
eu de calcul les systèmes mis en eux, donc
qu'ils pourraient orienter, et le frein, et d'accélérer de manière autonome
tout sur leur propre.
Or, ces systèmes étaient très primitif au début.
>> Et ils invoqués très le marquage des voies spécifiques.
Donc, le système le plus impressionnant qui ils avaient construit faisait partie de Navlab cinq.
Et en 1995, cette véhicule, il était fourgonnette,
chassa de Pittsburgh à San Diego, près de 3000 miles.
Et 98% du temps, le seul chose contrôle du braquage
était l'ordinateur.
>> 98% du temps, il était complètement autonome
comme il a conduit presque d'un océan à l'autre.
Maintenant, qui est incroyablement impressionnant.
Et quand nous pensons à ce sujet, il ya beaucoup pour nous d'envisager.
>> Quels types de capteurs a été à l'aide?
Quel genre de décision était-il vraiment faire?
Quel était cet autre 2% du temps?
>> Nous allons essayer d'aller à certaines de ces questions aujourd'hui.
Et comme nous les regardons, nous allons essayer
pour découvrir ce qu'il est que la structure ci-dessous
et la façon dont le calcul est directement la conduite de ces applications.
Maintenant, Navlab fut un énorme succès.
Et ce fut la base de l'ensemble de notre pensées modernes environ autonome
véhicules.
>> Mais les voitures d'auto-conduite fait pas vraiment devenu bien connu et populaire
jusqu'à ce que en 2005 DARPA, dans le cadre de leur grand effort de défi,
mettre sur pied un programme pour essayer pour construire un véhicule autonome.
Et ils ont fait ce un défi.
Ils ont mis un prix de 2 millions $ là-bas avec l'idée
que certaines recherches vraiment intelligent équipe viendrait le long et être
en mesure de réclamer ce prix de 2 millions $.
>> Maintenant, le prix était pas va pas être facile à obtenir.
Afin d'obtenir la prix, vous auriez
à construire un véhicule qui sans intervention humaine
était en mesure de le trajet 150 mile Bien sûr à travers le terrain accidenté
du désert.
Et ce fut une tâche beaucoup.
>> Et à l'époque, les gens pensaient que ils étaient vraiment fou en faisant cela.
Donc, la première réunion de la Grand Challenge était en 2004.
Et de ce cours de 150 mile, la plus loin, la meilleure équipe qu'ils avaient,
est allé à environ 11 miles avant le système a complètement échoué.
>> Maintenant, pour vous donner une idée de combien cela est difficile,
que 11 miles était considéré comme un succès phénoménal absolue.
Mais DARPA voulait plus.
Et donc ils ont offert ce même prix de l'année suivante.
>> Et un an plus tard, la technologie avait
avancé au point où non seulement un système a été en mesure de terminer le cours,
mais cinq autre robot voitures ont terminé ce cours.
Le plus rapide a terminé 132 miles en moins de sept heures.
Ce fut un robot appelé Stanley.
>> Stanley a été construit par le Équipe de course de Stanford.
Et comme vous pouvez le voir à le haut, il y avait un certain nombre
des différents capteurs sur le haut capot, sur le dessus du véhicule,
et tout au long.
En utilisant une combinaison de caméras, infrarouge et la lumière régulière,
en utilisant le radar et les systèmes de sonar à bord, en utilisant les télémètres laser pour détecter
obstacles, ce véhicule a été en mesure pour naviguer sur un terrain très accidenté
direction de façon autonome, rupture autonome, autonome
appliquer le gaz.
>> Ce fut une véritable réussite.
Aujourd'hui, nous voyons ce qui se passe même si une plus grande échelle.
Beaucoup d'entre vous ont entendu parler de la voiture de Google auto-conduite.
Et ces véhicules ont parcouru plus de 1,2 million de miles dans les quelques dernières années,
aucune intervention humaine que ce soit.
>> En fait, à chaque fois que la voiture de Google a
été impliqué dans tout type d'accident, ça soit fait parce qu'il était stationné,
ou parce que certaines humain était si intéressé par ce qu'il
faisait qu'ils couraient dans la voiture.
Donc, avec tous ces systèmes, nous voyons cette complexité croissante.
Et dans ce très court période de temps, nous avons
passé du domaine de la science fiction à la réalité commerciale.
>> Commençons donc à prendre ces systèmes d'intervalle.
Essayons de comprendre comment il se fait ils travaillent, ce qu'ils font réellement faire.
Pour ce faire, nous allons utiliser les mêmes types de compétences
que nous avons parlé en classe.
Chaque fois que vous voyez un problème, ce que nous allons essayer de faire
est d'essayer de le décomposer.
>> Commencez par le plus simple former ce que nous pouvons.
Et puis construire vers l'extérieur de cette forme simple.
Donc, cela nous amène à la question, ce qui est la forme la plus simple d'autonomie
au volant?
À quel moment est un ordinateur effectivement le contrôle de ma voiture?
>> Maintenant, la réponse pourrait vous surprendre là.
Parce que presque chaque véhicule vendu aujourd'hui aux États-Unis ou en Europe ou partout
est en fait partiellement un véhicule autonome.
Utilisant des systèmes comme les freins antiblocage, ces systèmes sont vraiment autonome.
>> Autrement dit, lorsque je fais un pas sur la rupture, ce que je fais est que je demande la voiture
s'il vous plaît briser maintenant.
Je ne suis pas en fait directement marcher sur quelque chose qui
applique la plaquette de frein vers le rotor.
Et le point entier de freins antiblocage est que à un certain point le long du chemin
Je serai en mesure d'appuyer sur la pause.
>> Mais la voiture reconnaîtra que la roue est glissant.
Et il va étrangler ce signal de pause, de sorte que le frein ne se bloque pas.
Ces systèmes de freinage anti-blocage sont de, dans un sens, la prise de décisions pour vous.
>> Et vraiment, ils sont ceux qui sont en charge du système de freinage.
Vous faites une demande.
Mais vous n'êtes pas réellement en contrôle.
>> Donc, nous pourrions essayer de le reconnaître et décomposer en parties constituantes.
Et nous pourrions penser que un peu de code pseudo.
Autrement dit, alors que je suis marcher sur le frein,
alors que je suis en appliquant une pression à la pédale de frein,
système de freinage anti-blocage est la vérification en continu
est de voir chacune de ces roues glissent.
>> Et en utilisant certains internes capteurs dans la voiture,
ils détecter si ou non la roue est en fait
l'arrêt ou si elle est coulissante.
Et si elle est coulissante, la antiblocage systèmes de freinage désengage les freins,
et laisse alors aller.
Et lorsque les roues arrêtent coulissant, il les applique à nouveau.
>> Voilà, je fais une demande.
Je marche sur le frein.
Mais la rupture réelle est en cours décidé par ce petit morceau de logiciel.
Alors, vraiment, toutes nos voitures sont véhicules déjà autonomes.
>> Maintenant, ce ne est pas ce que nous pensons quand nous pensons à des véhicules autonomes.
Nous pensons que sur les voitures où je peux prendre mes mains loin de la roue,
et nous pouvons simplement laisser aller.
Maintenant, cela ne se produit pas sur une grande échelle encore partout aujourd'hui.
>> Mais il ya des morceaux de ce qui commencent
à venir dans le secteur commercial.
Depuis 2003, Toyota, et à la suite que de nombreux autres fabricants,
tout le monde de Ford et Lincoln à Mercedes Benz,
a été offrant un certain type stationnement intelligent d'aider.
Autrement dit, il ya des capteurs dans la voiture, typiquement
capteurs à ultrasons pour faire court détection de série d'obstacles,
qui sont capables de reconnaître où Il ya des voitures, des véhicules, des personnes,
tout type d'obstacle autour du véhicule.
>> Vous appuyez sur un bouton sur le tableau de bord et demander à la voiture, s'il vous plaît garer maintenant.
Vous émettez une demande.
Le système autonome prend alors et au cours de l'utilisation de ces capteurs
est en mesure de guider la voiture dans une position de stationnement particulier.
Dans certains de ces modèles, il y a une version de stationnement en parallèle
et un support dans une version spot.
>> Et chacune de ces différentes applications évoque un morceau de logiciel différent.
Maintenant, ce logiciel est pas quelque chose d'étrange
ou ne sont pas quelque chose que vous ne peut pas comprendre à ce point.
Il est juste après ces signaux de capteur.
>> Si il ya quelque chose à près sur le côté gauche
et je dois l'espace sur la droite, alors je vais orienter un peu,
de sorte que je peux me déplacer vers la droite.
Un grand nombre des systèmes de stationnement premières permettrait de contrôler l'angle de braquage,
mais demander à l'utilisateur, le pilote humain, à l'étape réellement sur l'accélérateur
ou marcher sur la pause.
Systèmes plus modernes contrôlent effectivement que complètement par eux-mêmes.
>> Ainsi, par exemple, dans un Mercedes Droit du véhicule Classe S
maintenant, vous pouvez tirer à côté où vous souhaitez garer, appuyez sur un bouton,
et il sera parallèle parc pour vous sans vos mains sur le volant
ou vos pieds sur les pédales.
Maintenant, tous ces systèmes compter sur les capteurs
qu'ils construisent dans ces véhicules d'aujourd'hui.
Et si nous utilisons ces capteurs pour détecter les obstacles potentiels
et d'alerter l'utilisateur ou si nous utilisons ces capteurs pour détecter un obstacle,
puis orienter automatiquement l'écart, qui est juste une question de logiciel.
>> En fait, quelques-uns il ya quelques semaines, Tesla, qui est
été construire des véhicules fantastiques avec l'ensemble de ces capteurs en eux pendant des années
maintenant, a publié une mise à jour logicielle.
Et cette mise à jour de logiciel autorisé les véhicules pour la première fois,
d'entrer dans une conduite automatique De plus, un pilote automatique ils l'ont appelé.
Ce pilote automatique a permis le véhicule pour détecter les collisions et automatiquement
briser, de suivre un autre véhicule qui est en face de lui, à une vitesse équivalente,
pour rester dans les couloirs, à regarder avec caméras, à la fois visible et infrarouge
la lumière, et de pouvoir de dire si oui ou non
vous êtes à la dérive hors de votre voie ou pas, régler la direction appropriée,
et même de changer de voie lorsque les signaux d'utilisateurs.
>> Toutes ces caractéristiques sont différentes juste une question d'une mise à jour logicielle.
Autrement dit, l'ensemble de ces Les utilisateurs se sont réveillés un matin
pour trouver ce nouveau logiciel disponible dans leurs véhicules.
Etant donné que les systèmes de capteurs étaient déjà là.
>> Or, dans tous ces cas, nous voyons ces logiciels
des systèmes à base devenant de plus en plus répandue.
Ils sont là en des produits commerciaux déjà.
Et l'avenir est que nous sommes aller voir plus de cela.
>> En fait, tout ce année, Freightliner était
en mesure de dévoiler un camion autonome, une remorque de tracteur autonome,
qu'ils testent légalement sur la route dans le Nevada.
Ces véhicules, de nouveau, suivre une route prédéterminée.
Ils restent dans leur voie.
>> Ils accélèrent et décélérer en réponse
à des obstacles ou des conditions de circulation.
Et ils ont même obéissent une partie de la autres subtilités de la route.
Tous ces systèmes sont devient de plus en plus complexe.
>> Mais ils sont encore pas tout à fait autonome.
Ils sont toujours pas tout à fait tout faire.
Autrement dit, ils sont toujours nécessitant un pilote humain
à être présent pour faire certaines décisions de haut niveau.
>> Et l'une des choses que nous sommes aller voir dans les cinq prochaines années
sont une variété de juridique et les questions éthiques
qui tournent autour du logiciel en cours de construction pour ces voitures sans conducteur.
Comment se fait-il qu'un conducteur voiture doit répondre si elle est
entouré par un groupe de personnes?
Qu'advient-il si le conducteur voiture dérape sur la route
et vous pouvez orienter vers une foule de 10 personnes ou une foule de 7 personnes?
Qu'est-ce que la voiture devrait faire?
>> Dans tous ces cas, il ya une riche variété de questions à poser.
Et ils ne sont pas seulement les logiciels questions, des questions juridiques,
questions éthiques, questions philosophiques.
Et ils sont ceux que nous avons en tant que la communauté devra se pencher.
>> Donc, je vais vous laisser avec une dernière pensé, celui de Randall Munroe,
de XKCD, une de mes bandes dessinées préférées.
Il ne suffit pas que nous allons voir ces véhicules étant en cours de construction et
conçu avec un logiciel.
Mais nous allons voir des gens essayer de les exploiter ainsi.
>> Comment est ce que ça va être quand quelqu'un peut, sur Wi-Fi, télécharger un patch
ou télécharger un virus à votre voiture?
Quelles sortes de choses qui va se passer ensuite?
Celui-ci est un peu plus ludique d'un exemple.
Mais ce sont les questions nous allons faire face à bientôt.
>> Merci de joindre à moi.
Je espère que vous avez apprécié.
Et nous vous verrons la prochaine fois.