>> BRIAN SCASSELLATI：ようこそ CS50のAIビデオシリーズへ。
私の名前はSCASです。
そして今日、私たちはすることになるだろう 自己駆動車の話。
今、私は少しです ときにそれを認めることを恥ずかしいです
私は子供の頃の大部分の子供でした デビッド・ハッセルホフを中心に展開。
彼は関与していた前に今、これがありました アメリカのGot Talentのようなもので、
またはベイウォッチでライフガードとして関与し、 または、彼は歴史のようなものを持っていた前であっても、
ドイツのポップスターとして。
>> 子供の頃、デヴィッド・ハッセルホフで 脇役でした
よく知られているテレビで ナイトライダーと呼ばれるシリーズ。
そして、私は彼が脇役だったと言います、 このショーのスターは本当に理由
車、トランザムが選ばれました 自身で運転できるキット。
キットには驚くべきものでした。
それはあなたに話すことができました。
>> これは、問題を解決することができます。
これは、すべての場所で​​運転できます。
また、レーザーやロケットを持っていました。
だから、素晴らしかったです 車両はで開始します。
>> しかし、これは科学でした 時間のフィクション、
自律車その 意思決定を行うことができ、
それは道路に沿って運転できます。
そして、すべての点でで これらのエピソードの一つ、
デビッド・ハッセルホフだろう トラブルや車に乗ります
運転を開始し、移動して、彼を救うことになります。
それが私たちの空想科学小説でした。
>> だけでも、最後の30で 年、そのサイエンスフィクション
テレビでから行ってきました そして、画面上
現実に、商用製品に。
今日、私たちはどのようにそれについて話をするつもりです 自律走行車が実際にあるということです
に行くとドライブとすることができます 本当にすばらしいもの。
しかし、それでは、歴史から始めましょう。
>> これらの自己駆動車のため どこからともなく出てきませんでした。
そして、実際には、非常に 第1の自己駆動車、
本当に最初の影響力 研究プロジェクト、
Navlabというプロジェクトから出てきました。
Navlabはスパンのプロジェクトでした カーネギーメロンほぼ二十年
大学。
>> そして、彼らはさまざまな内蔵しました 異なる車両の
それは見て始めました 小さなミニバンのように、その
ただ、最終的にあったハンビー、 セダン、ミニバンでも、市内バス。
そして、これらの異なるデバイス それらの中にセンサーを持っています、
計算していました システムは、そのように、それらに入れます
彼らが操縦することができること、及びブレーキ、 自律的加速
すべて自分で。
今、これらのシステムでした 開始時に非常に原始的な。
>> そして、彼らは非常に依拠しました 特定のレーンマーキング。
最も印象的なシステムだから 彼らが建てたNavlab 5の一部でした。
そして1995年、この 車両、それはミニバンでした、
ピッツバーグからサンに行きました サンディエゴ、ほぼ3000マイル。
そして、時間の98％のみ ステアリングを制御するもの
コンピュータがありました。
>> 時間の98％、それがありました 完全に自律
それはほとんど海岸から海岸に運転したとして。
さて、それは非常に印象的です。
そして、我々はそれについて考えるとき、 私たちが検討するためにたくさんあり​​ます。
>> それは、センサにはどのようなものを使用していましたか？
決定はどのような それは実際に作っていましたか？
時間の他の2％は何でしたか？
>> 我々はに取得しようとするつもりです これらの問題のいくつかの今日。
そして、私たちはそれらを見たように、 我々がしようとするつもりです
それが何であるかを明らかにします 下の構造
そして、計算が直接ですか これらのアプリケーションを駆動します。
さて、Navlabは驚異的な成功を収めました。
そしてそれは、私たちのすべての基礎となりました 自律に関する現代の考え
車。
>> しかし、自己駆動車は本当になかったです よく知られており、一般的になって
の一環として、2005年にDARPA、まで その壮大な挑戦の努力、
しようとするプログラムを一緒に入れ 自律走行車を構築することができます。
そして、彼らはこの課題を行いました。
彼らは$ 2百万賞金を置きます そこ考えと
いくつかの本当にスマート研究その チームが一緒に来るとなるであろう
この$ 2百万賞金を請求​​することができます。
>> さて、賞品はありませんでした 入手しやすいことになるだろう。
得るために 賞金、あなたが持っているだろう
その車両を構築します 人間の介入なしで
150マイルを駆動することができました 起伏の多い地形を通してコース
砂漠の。
そして、それは多くの作業でした。
>> そして時に、人々が思っていること 彼らはこれを行うことで、本当にクレイジーでした。
の最初の会議そう 壮大な挑戦は、2004年にありました。
そして、その150マイルのコースのうち、 最も遠い、彼らが持っていた最高のチーム、
約11マイルの前に行ってきました システムが完全に失敗しました。
>> 今、あなたのアイデアを与えるために それは、どのように困難であるの
11マイルは、と見られていたこと 絶対驚異的な成功。
しかし、DARPAは、より多くを望んでいました。
だから、彼らは、これと同じを提供しました 賞翌年。
>> そして、ちょうど1年後、 技術が持っていました
だけではなく、一点に進みました このシステムは、コースを完了することができました
しかし、五つの異なるロボット 車はそのコースを終えました。
最速の1は132を終了しました 7時間の下でマイル。
それはスタンレーと呼ばれるロボットでした。
>> スタンレーは、によって建てられました スタンフォード大学のレーシングチーム。
そして、あなたはで見ることができるように トップ、それは数を持っていました
上の異なるセンサアップ アップ車両の上にフード、
そしてすべてを通して。
カメラの組み合わせを使用して、 赤外線、および定期的な光、
基板上のレーダーおよびソナーシステムを使用して、 レーザレンジファインダを使用して検出します
障害物、この車両はできました 非常に起伏の多い地形の上に移動します
自律的にステアリング、 自律的に自律的に、破壊
ガスを適用します。
>> それが本当の成果でした。
今日、私たちはこの出来事を見ます でも壮大なスケールとして。
あなたの多くは聞いたことがあります Googleの自己駆動車。
そして、これらの車両は、1.2の上に記録されています ここ数年で百万マイル、
全く人間の介入はありません。
>> 実際には、毎回 グーグルの車が持っていること
事故の任意の種類に関与して、 それが駐車されたので、それはどちらか、をされています
または一部の人間だったので、 何それで非常に興味を持って
彼らは車に実行されたことをやっていました。
これらのシステムのすべてとそう、 我々は、この複雑さは、新興参照してください。
そして、この中で、非常に短いです 一定の期間、我々はしました
科学の領域から消え 商業現実にフィクション。
>> それでは、取るために始めましょう 離れてこれらのシステム。
のは、それがあることを理解してみましょう 彼らは実際にやって何をすべきか、働きます。
そのためには、になるだろう スキルの同じ種類を使用します
我々は、クラス内の話をしたこと。
あなたが問題を見るたびに、 私たちがやろうとしています
それを分解してみることです。
>> 最も単純で開始 私達ができることを形成します。
そして、外側に構築 そのシンプルなフォームから。
だから、何の質問に私たちをリード 自律の最も単純な形式であります
駆動？
どの時点でコンピュータがあります 実際に私の車の制御に？
>> さて、答えはそこにあなたを驚かせることができます。
ほぼすべての車両が販売されているので 今日のアメリカやヨーロッパのどこか
実際に部分的です 自律走行車。
アンチロックブレーキのようなシステムを使用して、 これらのシステムは、実際に自律的です。
>> 私は休憩を踏む場合には、 私がやっていることは、私は車を求めているあります
今壊れてください。
私は実際には直接はありませんよ その何かを踏んで
ロータにブレーキパッドが適用されます。
そして、アンチロックブレーキの全体のポイント それは道に沿っていくつかの点です
私は休憩を押し下げすることができるでしょう。
>> しかし、車が認識されます 車輪がスリップしていること。
そして、それは、そのブレーク信号を絞ります、 ようにブレーキがロックされません。
これらのアンチロックブレーキシステムは、あります 以下のように、あなたのための意思決定を行います。
>> そして実際に、彼らはそのものです ブレーキシステムを担当しています。
あなたは、要求を作っています。
しかし、あなたがコントロールに実際にはありません。
>> だから我々はこのことを認識しようとする可能性があり、 構成部品の中にそれを打破します。
そして、我々はとしてそれについて考えることができ 擬似コードのコードを少し。
私は一方でそれは、あります ブレーキを踏んで、
私は圧力をかけていながら、 ブレーキペダルと、
アンチロックブレーキシステム 継続的にチェックしています
見に滑り、これらの車輪をそれぞれです。
>> そして、いくつかの内部を使用して、 車の中のセンサー、
彼らはかどうかを検出しています またはないホイールは実際にあります
停止したり、それがスライドですか。
そしてそれは、アンチロックをスライドさせていた場合 ブレーキシステムは、ブレーキを外れ、
そして、それは行くことができます。
そして、車輪が停止したとき スライド、それはそれらを再適用します。
>> それは私がリクエストを作ってるんだ、です。
私はブレーキを踏みました。
しかし、実際の破壊はされています ソフトウェアのこの小さな作品が決定しました。
だから本当に、私たちの車のすべてがあります すでに自律走行車。
>> さて、それは私たちが何を考えていないのです 私たちは、自律走行車について考えるとき。
我々はどこに私ができる車を考えます ホイールから離れて私の手を取り、
そして我々はそれを手放すことができます。
さて、それはで起こっていません どこでも、まだ今日の壮大なスケール。
>> しかし、の部分があります そのことを始めています
商業部門に来て。
2003年以来、トヨタは、以下のと 他の多くのメーカー、
フォードからの誰もが、 メルセデスベンツのリンカーン、
いくつかの種類を提供しています インテリジェントパーキングアシスト。
つまり、センサが存在します 車の中で、一般的に
略して超音波センサ 障害物のレンジ検出、
ここで認識することができること 車、車両、人がいます、
車両周辺の障害物の任意のタイプ。
>> その後、ダッシュのボタンを押してください そして、車を頼む、今駐車してください。
あなたは、要求を発行します。
自律システムは、次に取ります これらのセンサを超えると使用して、
車を誘導することができます 特定の駐車位置。
これらのモデルのいくつかでは、あります 縦列駐車のバージョン
スポットのバージョンに後退。
>> これらの異なるアプリケーションのそれぞれ ソフトウェアの異なる作品を連想させます。
さて、そのソフトウェア 不思議なものではありません
または何もありません この時点で理解することはできません。
それはちょうど、次のです これらのセンサ信号。
>> に何かがあれば 左側に近いです
私は、右にスペースがあります その後、私は少しを操縦します、
私は右に上に移動できるようにします。
初期の駐車システムの多く 舵角を制御することになります、
しかし、ユーザーが必要な、人間のドライバ、 実際にアクセルを進みます
または休憩を踏みます。
より近代的なシステムで実際に制御 その完全にそれだけで。
>> ですから、例えば、メルセデスで Sクラスの車両右側
今、あなたはどこと一緒に引っ張ることができます あなたは、駐車ボタンを押してくださいしたいと思います
そして、それはあなたのために公園を平行になります ホイール上のあなたの手なし
またはペダルに足。
これで、すべてのこれらのシステムの センサーに依存しています
彼らが構築していること これらの車両への今日。
そして、我々はこれらのセンサを使用するかどうか 潜在的な障害物を検出します
ユーザーや私たちが使用しているかどうかを警告 これらのセンサは、障害物を検出するために、
して、自動的に、離れて操縦 それは、ソフトウェアの問題です。
>> 実際には、ほんの数 週間前、テスラ、です
との素晴らしい車を構築して その中のこれらのセンサのすべての年の
今、ソフトウェアアップデートを発表しました。
そして、そのソフトウェアの更新が許可されます 初めて車
自動運転に入ります 以上、オートパイロットは、彼らはそれを呼びました。
車両許可このオートパイロット 衝突を検出し、自動的にします
他の車両に従うことを、破ります それは、それの前方、マッチング速度がです
と見て、車線内に収まるように カメラ、赤外線および可視両方
光、できることは かどうかを言うこと
あなたがあなたの車線の外に漂流していますか ない、適切にステアリングを調整し、
さらには車線を変更します 時のユーザ信号。
>> これらの異なる特徴の全てでした ソフトウェアの更新の問題だけ。
それは、これらのすべてであります ユーザーは、ある朝目が覚めました
この新しいソフトウェアを見つけるために 自分の車で利用できます。
センサシステムなぜなら 既にありました。
>> 今、これらの場合の全てにおいて、 我々は、これらのソフトウェアを見ています
なってベースのシステム より多くの流行。
彼らはそこにいます すでに商用製品。
そして、未来は私たちがしているということです その多くを見に行きます。
>> 実際には、これだけ 今年、フレイトライナーでした
自律トラックを発表することができ、 自律トラクタートレーラー、
彼らは合法的にテストしていること ネバダ州の道路上。
これらの車両は、再度、 所定の経路をたどります。
彼らは、レーン内に留まります。
>> 彼らは加速し、 応じて減速
障害物や交通状況に。
そして彼らもいくつかに従います 道路の他の細かな点。
これらのシステムのすべては ますます複雑になってきて。
>> しかし、彼らはまだ非常に自律的ではないです。
彼らはまだないです 非常にすべてのものをやって。
つまり、彼らはまだです 人間のドライバを必要とします
作るために存在することも可能です いくつかの高レベルの決定。
>> そして、私たちがしているものの一つ 今後5年間で見に行きます
法定のさまざまです そして倫理的な質問
それは、ソフトウェアを中心に展開 これらの無人の車用に構築されています。
それは無人ということはどのように それはだ場合は車が応答する必要があります
人々のグループに囲まれて？
何無人場合はどうなります 車は道路上に横滑りされます
あなたが群衆に向かって操縦することができます 10人または7人の観衆の？
車は何をすべきか？
>> これらすべての場合には、豊かながあります さまざまな質問を尋ねられます。
そして、彼らはソフトウェアだけではありません 質問、法的な問題、
倫理的な問題、 哲学的な質問。
そして、彼らは私たちのようなものです コミュニティが対処する必要があります。
>> だから私は、最後にあなたを残しておきます 考え、ランドールマンローから、この1、
XKCD、私の好きな​​漫画の一つの。
それは、私たちが見に行くしていることだけではありません これらの車両は、構築されたとされています
ソフトウェアで設計されています。
しかし、我々は人々を参照するつもりです 同様にそれらを活用してみてください。
>> それはどのようにするとき、誰かになるだろう 、のWi-Fiを介して、パッチをダウンロードすることができます
またはあなたの車にウイルスをアップロードしますか？
物事のどのような種類が次に起こるのだろうか？
この1つは少し 例の、より遊び心。
しかし、これらが質問です 我々はすぐに対処しようとしています。
>> 私を参加していただきありがとうございます。
私はあなたがそれを楽しんできた願っています。
そして、私たちはあなたに次の時間が表示されます。