>> BRIAN Scassellati: Benvenuti per la serie di video CS50 AI.
Il mio nome è SCAS.
E oggi, stiamo andando a essere parlando di automobili auto-guida.
Ora, io sono un po ' imbarazzo ad ammettere che quando
Ero un ragazzino una gran parte della mia infanzia ruotava intorno David Hasselhoff.
Ora, questo era prima che fosse coinvolto in qualcosa di simile Got Talent America,
o coinvolte come bagnino in Baywatch, o anche prima che avesse una sorta di storia
come una pop star in Germania.
>> Nella mia infanzia, David Hasselhoff è stato l'attore di supporto
su un televisore noto serie chiamata Knight Rider.
E io dico che era l'attore non protagonista, perché in realtà la star di questo spettacolo
era una macchina, una Trans Am di nome Kit, che potrebbe guidare da sola.
Kit era incredibile.
Si potrebbe parlare con te.
>> Potrebbe risolvere i problemi.
Si potrebbe guidare dappertutto.
Aveva anche laser e razzi.
Così è stato un fantastico veicolo per cominciare.
>> Ma questo era la scienza finzione del tempo,
automobili autonome che potrebbe prendere delle decisioni,
che potrebbe percorrere la strada.
E in ogni punto uno di questi episodi,
David Hasselhoff sarebbe finire nei guai e la macchina
sarebbe cominciare a guidare e andare a salvarlo.
Questa è stata la nostra fantascienza.
>> Anche nel solo l'ultimo 30 anni, che la fantascienza
è passato da televisione e sullo schermo
in realtà, in prodotti commerciali.
Oggi, stiamo andando a parlare di come si è che i veicoli autonomi sono davvero
in grado di andare e guidare e cose assolutamente incredibile.
Ma cominciamo con la storia.
>> Poiché queste vetture auto-guida non è venuto fuori dal nulla.
Ed infatti, molto prime vetture auto-guida,
la prima veramente influente progetti di ricerca,
è venuto fuori di un progetto denominato Navlab.
Navlab è stato un progetto che ha misurato quasi due decenni presso la Carnegie Mellon
Università.
>> E hanno costruito una varietà veicoli di differenti
che ha iniziato alla ricerca come piccoli minivan, che
erano Humvee, che erano alla fine solo berline, e minivan, anche autobus urbani.
E questi diversi dispositivi hanno sensori in loro,
aveva computazionale sistemi messi in loro, così
che avrebbero potuto evitare, e freno, e accelerare in modo autonomo
tutti da soli.
Ora, questi sistemi erano molto primitivo alla partenza.
>> E sono fatte valere molto specifiche linee di demarcazione.
Quindi il sistema più impressionante che avevano costruito faceva parte di Navlab cinque.
E nel 1995, questo veicolo, è stato minivan,
guidato da Pittsburgh a San Diego, quasi 3.000 miglia.
E il 98% del tempo, l'unico cosa che controlla lo sterzo
era il computer.
>> 98% del tempo, era completamente autonomo
come ha guidato quasi da costa a costa.
Ora, questo è incredibilmente impressionante.
E quando pensiamo che, c'è molto per noi di prendere in considerazione.
>> Quali tipi di sensori di stato utilizzando?
Che tipo di decisione è stato davvero facendo?
Qual era quell'altro 2% del tempo?
>> Stiamo andando a cercare di arrivare al alcuni di questi problemi oggi.
E come li guardiamo, stiamo andando a provare
per scoprire che cosa è che la struttura sottostante
e come il calcolo è direttamente guidare queste applicazioni.
Ora, Navlab stato un enorme successo.
Ed è stato la base di tutta la nostra pensieri moderni circa autonomo
veicoli.
>> Ma le auto auto-guida non hanno davvero diventato famoso e popolare
fino a quando nel 2005 DARPA, come parte di loro grande sforzo sfida,
messo insieme un programma per provare costruire un veicolo autonomo.
E hanno fatto questa una sfida.
Hanno messo un premio di $ 2000000 là fuori con l'idea
che alcune ricerche veramente intelligente squadra sarebbe venuto avanti ed essere
in grado di rivendicare questo premio $ 2 milioni.
>> Ora, il premio non è stato sarà facile da ottenere.
Al fine di ottenere la premio, si avrebbe
costruire un veicolo che senza intervento umano
è stato in grado di guidare 150 miglia corso attraverso il terreno accidentato
del deserto.
E questo è stato un compito molto.
>> E al momento, la gente pensava che erano veramente pazzesco nel fare questo.
Così la prima riunione del grande sfida è stato nel 2004.
E fuori di quel corso 150 miglia, la più lontano, la squadra migliore che avevano,
è andato circa 11 miglia prima il sistema non è riuscito completamente.
>> Ora, per darvi un'idea di quanto sia difficile,
che 11 miglia è stato visto come un successo fenomenale assoluto.
Ma DARPA voleva di più.
E quindi ci hanno offerto questo stesso Premio l'anno successivo.
>> E solo un anno dopo, la tecnologia aveva
avanzato al punto in cui non solo sistema era in grado di completare il corso,
ma cinque robot diverso automobili finito quel corso.
Quello più veloce finito 132 miglia in meno di sette ore.
Quello era un robot chiamato Stanley.
>> Stanley è stato costruito dalla Stanford squadra corse.
E come si può vedere a all'inizio, aveva un numero
di diversi sensori si accenda cappa, sulla parte superiore del veicolo,
e durante tutto.
Usando una combinazione di telecamere, infrarossi e regolare della luce,
mediante radar e sistemi sonar a bordo, utilizzando telemetri laser per rilevare
ostacoli, questo veicolo è stato in grado per navigare su terreni accidentati
autonomamente sterzo, autonomamente la rottura, in modo autonomo
applicando il gas.
>> E 'stato un vero successo.
Oggi, vediamo questo avvenimento anche come una scala più grande.
Molti di voi hanno sentito parlare di la macchina auto-guida di Google.
E questi veicoli hanno registrato oltre 1,2 milione di miglia negli ultimi anni,
nessun intervento umano sorta.
>> Infatti, ogni volta che la macchina Google ha
stato coinvolto in qualsiasi tipo di incidente, è sia stato perché è stato parcheggiato,
o perché alcuni umana era così interessato a ciò che
stava facendo che si imbatterono in macchina.
Quindi, con tutti questi sistemi, vediamo questa complessità emergente.
E in questo breve periodo di tempo, abbiamo
passati dal regno della scienza finzione alla realtà commerciale.
>> Quindi cominciamo a prendere questi sistemi a parte.
Proviamo a capire come sia possibile che lavorano, che cosa fanno realmente facendo.
Per fare questo, stiamo andando a utilizzare gli stessi tipi di competenze
che abbiamo parlato in classe.
Ogni volta che vedete un problema, quello che stiamo andando a cercare di fare
è cercare di decomporsi essa.
>> Inizia con la più semplice forma che possiamo.
E poi costruire verso l'esterno da quel semplice modulo.
In modo che ci porta alla domanda, cosa è la forma più semplice di autonoma
guida?
A che punto è un computer in realtà il controllo della mia auto?
>> Ora, la risposta potrebbe sorprendervi lì.
Perché quasi ogni veicolo venduto oggi negli Stati Uniti o in Europa o dovunque
in realtà è parzialmente un veicolo autonomo.
Sistemi che utilizzano, come i freni antibloccaggio, questi sistemi sono molto autonomi.
>> Cioè, quando faccio un passo in contropiede, quello che sto facendo è che sto chiedendo l'auto
si prega di interrompere ora.
Io non sono in realtà direttamente passo su qualcosa che
applica la pastiglia al rotore.
E il punto di freni antibloccaggio è che in qualche punto lungo la strada
Sarò in grado di premere verso il basso in contropiede.
>> Ma la macchina riconoscerà che la ruota sta scivolando.
E sarà acceleratore che segnale di interruzione, in modo che il freno non si blocca.
Questi sistemi di frenatura antibloccaggio sono, in un certo senso, prendere decisioni per voi.
>> E in realtà, sono quelli che sono in carica del sistema di frenatura.
Stai facendo una richiesta.
Ma tu non sei realmente in controllo.
>> Così abbiamo potuto provare a riconoscere questo e una scomposizione in parti componenti.
E si potrebbe pensare a questo proposito come un po 'di codice pseudocodice.
Cioè, mentre io sono un passo sul freno,
mentre sto applicando una pressione al pedale del freno,
sistema di frenatura antibloccaggio sta controllando continuamente
da vedere è ognuna di queste ruote slittano.
>> E l'utilizzo di alcuni interni I sensori all'interno della macchina,
stanno rilevare se o meno la ruota è in realtà
arresto o se è scorrevole.
E se è scorrevole, il antibloccaggio sistemi frenanti sblocca il freno,
e poi lascia andare.
E quando le ruote si fermano scorrevole, li riapplica.
>> Cioè, sto facendo una richiesta.
Sto uscendo sul freno.
Ma la rottura effettivo è in corso decisa da questo piccolo pezzo di software.
Quindi, in realtà, tutte le nostre auto sono veicoli già autonome.
>> Ora, questo non è ciò che pensiamo quando pensiamo veicoli autonomi.
Pensiamo di automobili dove posso prendere le mie mani lontano dal volante,
e possiamo semplicemente lasciarlo andare.
Ora, questo non sta accadendo su un grande scala in tutto il mondo ancora oggi.
>> Ma ci sono pezzi di che che stanno iniziando
di entrare nel settore commerciale.
Dal 2003, Toyota, e dopo che molti altri produttori,
tutti da Ford e Lincoln a Mercedes Benz,
ha offerto un certo tipo di parcheggio intelligente assist.
Cioè, ci sono sensori in macchina, tipicamente
sensori ad ultrasuoni per breve campo di rilevamento di ostacoli,
che sono in grado di riconoscere dove ci sono automobili, veicoli, persone,
qualsiasi tipo di ostacoli intorno al veicolo.
>> Quindi si preme un pulsante sul cruscotto e chiedere la macchina, si prega di parcheggiare ora.
Si emette una richiesta.
Il sistema autonomo prende poi più e l'utilizzo di tali sensori
è in grado di guidare la macchina in una particolare posizione di parcheggio.
In alcuni di questi modelli, c'è una versione parcheggio parallelo
e un backup in una versione spot.
>> E ciascuna di queste diverse applicazioni evoca un diverso pezzo di software.
Ora, che il software Non è nulla di strano
o non è tutto ciò che si non riesco a capire, a questo punto.
E 'solo in seguito questi segnali dei sensori.
>> Se c'è qualcosa da chiudere sul lato sinistro
e ho spazio a destra, allora io guido un po ',
in modo che possa passare sopra a destra.
Molti dei primi sistemi di parcheggio controllerebbe l'angolo di sterzata,
ma richiedono l'utente, il pilota umano, al passaggio effettivamente sull'acceleratore
o passo in contropiede.
Sistemi più moderni in realtà controllano che completamente da soli.
>> Così, per esempio, in un Mercedes Classe S a destra del veicolo
Ora, si può tirare a fianco dove si desidera parcheggiare, preme un pulsante,
e sarà parallelo parco per voi senza le tue mani sul volante
oi vostri piedi sui pedali.
Ora, tutti questi sistemi far valere i sensori
che stanno costruendo in questi veicoli oggi.
E se usiamo quei sensori per il rilevamento di eventuali ostacoli
e avvisando l'utente o se usiamo tali sensori per rilevare un ostacolo,
e poi guidare automaticamente via, che è solo una questione di software.
>> Infatti, solo alcuni settimane fa, Tesla, che è
stata la costruzione di veicoli fantastici con tutti questi sensori in loro per anni
ora, rilasciato un aggiornamento software.
E questo aggiornamento software consentito i veicoli per la prima volta
per entrare in un guida automatica altro, un pilota automatico lo chiamavano.
Questo pilota automatico ha permesso il veicolo per rilevare le collisioni e automaticamente
rompere, a seguire un altro veicolo che è di fronte ad essa, velocità di corrispondenza,
per rimanere all'interno delle corsie, a guardare con telecamere, sia infrarossa e visibile
luce, e di poter di dire o meno
si sta andando alla deriva fuori dalla tua corsia o contrario, regolare lo sterzo in modo appropriato,
e anche di cambiare corsia quando i segnali utente.
>> Tutte queste caratteristiche sono differenti solo una questione di un aggiornamento software.
Cioè, tutti questi gli utenti sono svegliato una mattina
per trovare questo nuovo software disponibili nei loro veicoli.
Poiché i sistemi di sensori erano già lì.
>> Ora, in tutti questi casi, stiamo vedendo questi software
sistemi basati diventando sempre più prevalente.
Sono lì fuori a prodotti già commerciali.
E il futuro è che siamo andare a vedere di più di questo.
>> Infatti, solo questo anno, Freightliner era
in grado di svelare un camion autonoma, un rimorchio del trattore autonomo,
che stanno testando legalmente sulla strada in Nevada.
Questi veicoli, di nuovo, seguire un percorso predeterminato.
Rimangono nella loro corsia.
>> Accelerano e rallentare in risposta
di ostacoli o condizioni del traffico.
E hanno anche obbediscono alcuni dei altre sottigliezze della strada.
Tutti questi sistemi sono diventando sempre più complessi.
>> Ma sono ancora non del tutto autonoma.
Non sono ancora piuttosto facendo tutto.
Cioè, sono ancora richiede un pilota umano
di essere presenti per fare alcune decisioni di alto livello.
>> E una delle cose che siamo andando a vedere nei prossimi cinque anni
sono una varietà di legale e questioni etiche
che ruotano attorno al software in fase di costruzione per queste auto senza conducente.
Come è possibile che un conducente auto dovrebbe rispondere se è
circondato da un gruppo di persone?
Cosa succede se il conducente auto è sbandata su strada
e si può orientare verso una folla di 10 persone o una folla di 7 persone?
Quale dovrebbe essere la macchina fare?
>> In tutti questi casi, c'è una ricca serie di domande da porre.
E non sono solo software domande, questioni giuridiche,
questioni etiche, questioni filosofiche.
E sono quelli che noi, come un comunità dovrà affrontare.
>> Quindi vi lascio con un ultimo pensiero, questo da Randall Munroe,
di XKCD, uno dei miei fumetti preferiti.
E 'non solo che stiamo andando a vedere questi veicoli in fase di costruzione e di essere
progettato con il software.
Ma andiamo a vedere la gente cercano di sfruttare loro.
>> Come sta andando essere quando qualcuno può, tramite Wi-Fi, scaricare una patch
o caricare un virus per la vostra auto?
Che tipo di cose succederà allora?
Questo è un po ' più giocoso di un esempio.
Ma queste sono le domande stiamo andando a che fare con più presto.
>> Grazie per esservi uniti a me.
Spero che abbiate sia piaciuto.
E noi vediamo la prossima volta.