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。