>> BRIAN SCASSELLATI: Welcome uz CS50 AI video sēriju.
Mans vārds ir SCAS.
Un šodien, mēs ejam, lai būtu runājot par pašnodarbināto braukšanas automašīnām.
Tagad, es esmu mazliet samulsis jāatzīst, ka tad, kad
Es biju bērns liela daļa no manas bērnības griezās ap Deivids Haselhofs.
Tagad, tas bija pirms viņš tika iesaistīts kaut kā Amerikas Got Talent,
vai iesaistīts kā glābējs, kas Baywatch, vai pat pirms viņš bija sava veida vēstures
kā popzvaigzne Vācijā.
>> Manā bērnībā, Deivids Haselhofs bija atbalstīt aktieris
uz pazīstamu televīzijas sērija sauc Knight Rider.
Un es saku, viņš bija atbalstīt aktieris, jo tiešām zvaigzne šo koncertu
bija automašīna, Trans Am nosaukts Kit, kas varētu vadīt pats.
Kit bija pārsteidzošs.
Tā varētu runāt ar jums.
>> Tas varētu atrisināt problēmas.
Tas varētu braukt pa visu vietā.
Tā bija arī lāzeri un raķetes.
Tātad tas bija fantastisks transportlīdzeklis, lai sāktu ar.
>> Bet tas bija zinātne fiction no laika,
autonomo automašīnas, kas varētu pieņemt lēmumus,
ka varētu braukt pa ceļu.
Un katrā brīdī viens no šiem epizodes,
Deivids Haselhofs būtu nokļūt nepatikšanās un auto
varētu uzsākt braukšanu un iet, un viņu glābtu.
Tas bija mūsu zinātniskās fantastikas.
>> Pat tikai pēdējo 30 gadi, ka zinātniskās fantastikas
devies no televīzijā un uz ekrāna
realitātē, komerciālos produktos.
Šodien mēs runāsim par to, kā to ir tas, ka autonomas transportlīdzekļi ir patiešām
iespēja iet un braukt, un absolūti pārsteidzošu lietas.
Bet sāksim ar vēsturi.
>> Tā kā šie self-braukšanas auto nenāca no nekurienes.
Un patiesībā, ļoti Pirmie self-braukšanas auto,
tiešām pirmais ietekmīga pētniecības projektus,
iznāca no projekta ar nosaukumu Navlab.
Navlab bija projekts, kas kalibrē gandrīz divus gadu desmitus pie Carnegie Mellon
University.
>> Un viņi uzcēla dažādus no dažādiem transportlīdzekļiem
ka sāku meklē kā mazi miniveni, ka
bija Humvees, ka bija iespējams, tikai sedans, un miniveni, pat pilsētas autobusi.
Un šie dažādie ierīces ir sensori tiem,
bija skaitļošanas sistēmas nodots viņiem, tāpēc
ka viņi varētu vadīt, un bremzes, un paātrināt autonomi
visi par to pašu.
Tagad šīs sistēmas bija ļoti primitīvs sākumā.
>> Un viņi paļauties ļoti specifiskas joslu marķējumi.
Tātad visvairāk iespaidīgs sistēmu, kas viņi bija uzbūvēta bija daļa no Navlab pieci.
Un 1995.gadā, šis transportlīdzekli, tas bija minivens,
brauca no Pitsburgas San Diego, gandrīz 3000 jūdzes.
Un 98% no laika, tikai lieta kontrolējot stūres
bija dators.
>> 98% no laika, tas bija pilnīgi autonoma
jo tas brauca gandrīz no krasta līdz krastam.
Tagad, tas ir neticami iespaidīgs.
Un, kad mēs domājam par to, tur ir daudz, lai mēs varētu izskatīt.
>> Kāda veida sensoru bija tā, izmantojot?
Kādu lēmumu tas bija patiešām padarīt?
Kas bija tas, ka citi 2% no laika?
>> Mēs ejam, lai mēģinātu nokļūt daži no šiem jautājumiem šodien.
Un, kā mēs skatāmies uz tiem, mēs esam gatavojas izmēģināt
atklāt, kas tas ir, ka struktūra zem
un kā aprēķins ir tieši braukšanas šos pieteikumus.
Tagad, Navlab bija milzīgs panākums.
Un tas bija pamats visu mūsu mūsdienu domas par autonomu
transportlīdzekļi.
>> Bet self-braukšanas auto nav īsti kļuvusi plaši pazīstama un populāra
līdz 2005. DARPA, kā daļa no to grand izaicinājums pūles,
salikt kopā programmu, lai mēģinātu veidot autonomu transportlīdzekli.
Un viņi tas ir izaicinājums.
Tie likts $ 2 miljoni balvu kas tur ar ideju
ka kādu tiešām gudru pētījumiem komanda nāks kopā un būt
iespējai pieprasīt šo $ 2 miljonus balvu.
>> Tagad, balva nebija būs viegli nokļūt.
Lai iegūt balva, jums būtu
uzbūvēt transportlīdzekli, kas bez cilvēka iejaukšanās
varēja braukt 150 jūdze Protams, pa nelīdzenu virsmu
no tuksneša.
Un tas bija daudz uzdevumu.
>> Un tajā laikā, cilvēki domāja, ka tie bija patiešām traki to darot.
Tātad pirmajā sanāksmē grand izaicinājums bija 2004. gadā.
Un no šī 150 jūdžu protams, vistālāk, labākā komanda, kas viņiem bija,
gāja aptuveni 11 jūdzes pirms sistēma neizdevās pilnībā.
>> Tagad, lai dotu jums priekšstatu cik grūti tas ir,
ka 11 jūdzes tika uzskatīta par absolūtais fenomenāla veiksme.
Bet DARPA gribēja vairāk.
Un tā viņi piedāvāja tas pats balva nākamajā gadā.
>> Un tikai vienu gadu vēlāk, tehnoloģija bija
uzlabotas līdz vietai, kur ne tikai viens sistēma varēja pabeigt kursu,
bet piecām dažādām robots automašīnas beidzis šo kursu.
Ātrākais viens pabeigta 132 jūdzes zem septiņas stundas.
Tas bija robots sauc Stanley.
>> Stanley tika uzbūvēta ar Stanford racing team.
Un, kā jūs varat redzēt top, tas bija vairākas
Dažādu sensori līdzi nosūcējs, uz augšu uz augšu no transportlīdzekļa,
un viss visā.
Izmantojot kombināciju kamerām, infrasarkano, un gaismas,
izmantojot radaru un hidroakustiskas sistēmas uz klāja, izmantojot lāzera attāluma mērītāji, lai atklātu
šķēršļi, šis transportlīdzeklis bija iespēja lai pārvietotos pa ļoti nelīdzenu virsmu
autonomi pastiprinātājs, autonomi sadalīšana, autonomi
piemērojot gāzi.
>> Tas bija īsts sasniegums.
Šodien mēs redzam šo notiek pat kā grander mērogā.
Daudzi no jums ir dzirdējuši par Google self-braukšanas auto.
Un šie transportlīdzekļi ir reģistrēti vairāk nekā 1,2 miljonus jūdžu, kas pēdējos gados,
bez cilvēka iejaukšanās whatsoever.
>> Patiesībā, katru reizi ka Google auto ir
bijis iesaistīts jebkāda veida nelaimes, Tas ir vai nu bijis, jo tā tika novietota,
vai tāpēc, ka daži cilvēku bija tik interesē, ko tā
darīja, ka viņi uzbrauca automašīnai.
Tātad, ar visiem no šo sistēmu, mēs redzam šī sarežģītība parādās.
Un tas ir ļoti īss laika periods, mēs esam
aizgājuši no valstība zinātnes fiction komerciālai realitātei.
>> Tāpēc sāksim lietot šīs sistēmas intervālu.
Mēģināsim saprast, kā tas ir, ka viņi strādā, ko viņi patiesībā dara.
Lai to izdarītu, mēs ejam, lai izmantot tos pašus veidu prasmes
ka mēs esam runājuši par klasē.
Ikreiz, kad jūs redzat problēma ko mēs ejam, lai mēģinātu darīt
ir mēģināt sadalīties to.
>> Sāciet ar vienkāršāko veidot, ka mēs varam.
Un tad būvēt uz āru No šī vienkāršā formā.
Tāpēc, ka noved mūs pie jautājuma, ko ir visvienkāršākais veids autonoms
braukšanas?
Kurā brīdī ir dators faktiski kontrolē manu auto?
>> Tagad, atbilde var pārsteigt jūs tur.
Jo gandrīz katrs transportlīdzeklis pārdots šodien ASV vai Eiropā vai jebkur
patiesībā ir daļēji autonoma transportlīdzeklis.
Izmantojot sistēmas, piemēram, ABS bremzes, šīs sistēmas ir patiešām autonomi.
>> Tas ir, kad es solis uz pārtraukumu, ko es daru, ir es esmu jautā auto
lūdzu pauze tagad.
Es neesmu faktiski tieši kāpj uz kaut ko, kas
piemēro bremžu kluču uz rotoru.
Un viss punkts ABS bremzēm ir tā, ka kādā brīdī pa ceļu
Es būšu spējīgs nospiest uz leju pārtraukuma.
>> Bet auto atzīs ka ritenis ir slīdēšanu.
Un tas būs droseles kas izjauktu signālu, tā, ka bremžu nav atslēga uz augšu.
Šie pretbloķēšanas bremžu sistēmas ir, tādā veidā, pieņemot lēmumus par jums.
>> Un tiešām, viņi tos, kas ir atbildīgs par bremžu sistēmas.
Jūs gūstat pieprasījumu.
Bet jūs neesat faktiski kontrolē.
>> Tātad mēs varētu mēģināt to atzīt un sadalīt minēto sastāvdaļu.
Un mēs varētu domāt par to, kā mazliet pseudocode kodu.
Tas ir, bet es esmu kāpj uz bremzes,
kamēr es esmu piemērojot spiedienu bremžu pedāli,
pretbloķēšanas bremžu sistēma ir pārbaudīt nepārtraukti
redzēt ir katrs no šiem riteņu slīdēšanu.
>> Un izmantojot dažus iekšējās sensori ietvaros automašīnu,
viņi atklātu, vai vai ne ritenis ir faktiski
apstāšanās vai arī tas ir bīdāmās.
Un, ja tas ir bīdāmas, pretbloķēšanas bremžu sistēmas atvienojas bremzes,
un tad ļauj to iet.
Un, kad riteņi apstāties bīdāmās, tā atkārtoti piesakās viņiem.
>> Tas ir, es esmu padarot pieprasījumu.
Es esmu kāpj uz bremzes.
Bet faktiskā laušana tiek nolemts šo mazo gabals programmatūru.
Tik tiešām, visi mūsu auto ir jau autonomi transportlīdzekļi.
>> Tagad, tas nav tas, ko mēs domājam par kad mēs domājam par autonomiem transportlīdzekļiem.
Mēs domājam par automašīnām, kur es varu ņem manu roku prom no riteņa,
un mēs varam tikai ļauj to iet.
Tagad tas nenotiek uz grand mēroga visur vēl šodien.
>> Bet tur ir gabali ka sāk
nonākt komerciālajā sektorā.
Kopš 2003. gada, Toyota, un pēc ka daudzi citi ražotāji,
ikviens no Ford un Lincoln uz MERCEDES BENZ,
ir piedāvāt kādu tipu viedo parkošanās.
Tas ir, ka ir sensori automašīnā, parasti
ultraskaņas sensori īsā diapazona noteikšana no šķēršļiem,
kas spēj atpazīt, kur ir auto, transportlīdzekļi, cilvēki,
jebkura veida šķēršļa ap transportlīdzekli.
>> Pēc tam nospiediet pogu uz paneļa un lūgt auto, lūdzu parks tagad.
Jūs izdot pieprasījumu.
Autonomā sistēma tad ņem vairāk un izmantojot šiem sensoriem
spēj vadīt automobili īpaši autostāvvieta pozīciju.
Dažos no šiem modeļiem, tur ir paralēli autostāvvieta versija
un oderējumu uz vietas versijā.
>> Un katrs no šiem dažādiem lietojumiem atsauc atmiņā citu gabals programmatūru.
Tagad, ka programmatūra nav nekas dīvains
vai tas nav kaut kas jūs nevar saprast, šajā brīdī.
Tas ir tikai pēc šie sensora signāliem.
>> Ja tur ir kaut kas, lai aizvērt uz kreisajā pusē
un man ir vieta labajā pusē, tad es ņemšu vadīt mazliet,
lai es varētu pāriet uz labo pusi.
Daudzi no agrīnās autostāvvietu sistēmas varētu kontrolēt stūres leņķi,
bet pieprasa, lai lietotājs, cilvēka vadītājs, faktiski soli uz akseleratoru
vai solis uz pārtraukuma.
Vairāk modernas sistēmas faktiski kontrolē kas pilnībā ar sevi.
>> Tā, piemēram, ar Mercedes S klases transportlīdzeklis tiesības
tagad, jūs varat pull kopā, kur vēlaties novietot, nospiest pogu,
un tas būs paralēli parku jums bez rokas uz stūres
vai kājas uz pedāļiem.
Tagad visas no šīm sistēmām paļauties sensoriem
ka tie ir ēkas šajos transportlīdzekļos šodien.
Un vai mēs izmantojam šos sensorus atklāšanai iespējamos šķēršļus
un brīdināt lietotāju, vai arī mēs izmantojam šie sensori, lai noteiktu šķēršļus,
un tad automātiski vadīt prom, tas ir tikai jautājums par programmatūru.
>> Patiesībā, tikai daži Pirms nedēļas, Tesla, kurš ir
ir celtniecības fantastisku transportlīdzekļus ar visiem šiem sensoriem tos gadus
Tagad, izdeva programmatūras atjauninājumu.
Un ka programmatūras atjauninājums atļauta transportlīdzekļi, kas pirmo reizi
ievadīt automātisku braukšanu vairāk, auto pilots viņi to sauca.
Šis auto pilots ļāva transportlīdzekli atklāt sadursmes un automātiski
pauze, lai sekotu citu transportlīdzekli kas ir priekšā no tā, saskaņošanas ātrums,
palikt ietvaros joslu, lai meklētu ar kameras, gan infrasarkano un redzamas
gaisma, un, lai varētu pateikt, vai ne
jūs slīdēt no jūsu joslas vai ne, pielāgot stūres pareizi,
un pat mainīt joslas kad lietotājs signāli.
>> Visi šie dažādas pazīmes bija tikai jautājums par programmatūras atjauninājumu.
Tas nozīmē, ka visi no šiem Lietotāji pamodos no rīta
atrast šo jauno programmatūru pieejams savos transportlīdzekļos.
Jo sensoru sistēmu bija jau tur.
>> Tagad, visos šajos gadījumos, mēs redzam šo programmatūru
balstītas sistēmas kļūst arvien izplatītāka.
Viņi, kas tur komerciāliem produktiem jau.
Un nākotne ir tas, ka mēs esam gatavojas redzēt vairāk par to.
>> Patiesībā, tieši šis gads, Freightliner bija
spēj atklāt autonomu kravas automašīna, autonoma piekabe,
ka viņi testēšanas legāli uz ceļa Nevada.
Šie transportlīdzekļi, atkal, sekot iepriekš noteiktu maršrutu.
Viņi paliek savā joslā.
>> Viņi paātrināt un samazināties, reaģējot
ar šķēršļiem vai satiksmes apstākļiem.
Un viņi pat paklausa daži no citas niceties no ceļa.
Visas no šīm sistēmām ir kļūst arvien sarežģītāka.
>> Bet viņi joprojām nav gluži autonomi.
Viņi joprojām nav diezgan dara visu.
Tas ir, viņi joprojām pieprasot cilvēka vadītājs
būt klāt, lai padarītu daži augsta līmeņa lēmumus.
>> Un viena no lietām, ko mēs esam gatavojas redzēt nākamajos piecos gados
ir dažādas juridiska un ētikas jautājumiem
ka jārotē ap programmatūru tiek būvēts par šiem draivera automašīnām.
Kā tas ir, ka ir draivera auto būtu jāreaģē, ja tas ir
ieskauj cilvēku grupa?
Kas notiek, ja draivera auto ir ierīce aizsardzībai pret sānslīdi uz ceļa
un jūs varat vadīt uz pūļa 10 cilvēkiem vai pūļa 7 cilvēkiem?
Ko vajadzētu automašīna darīt?
>> Visos šajos gadījumos, tur ir bagāts dažādība jautājumi, kas jāuzdod.
Un tie nav tikai programmatūra jautājumi, juridiskie jautājumi,
ētikas jautājumi, filozofiskie jautājumi.
Un viņi ir tie, kas mums kā kopiena būs jārisina.
>> Tāpēc es ņemšu atvaļinājumu jums ar vienu pēdējo domāju, tas viens no Randall Munroe,
no Xkcd, viens no maniem mīļākajiem komiksi.
Tas ir ne tikai tas, ka mēs ejam, lai redzētu šie transportlīdzekļi tiek būvēts un ir
izstrādāta ar programmatūru.
Bet mēs ejam, lai redzētu cilvēkus mēģināt izmantot tos kā labi.
>> Kā tas būs, kad kāds var, izmantojot Wi-Fi, lejupielādēt plāksteris
vai augšupielādēt vīrusu ar savu auto?
Kāda veida lietas notiks pēc tam?
Tas viens ir mazliet vairāk rotaļīgu par piemēru.
Bet tie ir jautājumi mēs spēsim tikt galā ar drīzumā.
>> Paldies par pievienošanos mani.
Es ceru, ka jums patika to.
Un mēs redzēsim jums nākamo reizi.