>> BRIAN Scassellati: Bem-vindo para a série de vídeos CS50 AI.
Meu nome é CPEA.
E hoje, nós vamos estar falando de carros que dirigem sozinhos.
Agora, eu sou um pouco vergonha de admitir que, quando
Eu era um garoto uma grande parte da minha infância girava em torno de David Hasselhoff.
Agora, isso foi antes de ele estava envolvido em qualquer coisa como da América Got Talent,
ou envolvido como um salva-vidas em Baywatch, ou até mesmo antes de ter tipo de história
como uma estrela pop na Alemanha.
>> Na minha infância, David Hasselhoff foi o ator coadjuvante
em uma televisão conhecido série chamada Knight Rider.
E eu digo que ele era o ator coadjuvante, porque realmente a estrela deste show
foi um carro, um Trans Am nomeado Kit, que poderia conduzir por si só.
Kit foi incrível.
Poderia falar com você.
>> Pode resolver problemas.
Pode conduzir por todo o lugar.
Ele também tinha lasers e foguetes.
Por isso, foi um fantástico veículo para começar.
>> Mas esta foi a ciência ficção do tempo,
carros autônomos que poderia tomar decisões,
que poderia conduzir ao longo da estrada.
E em cada ponto um desses episódios,
David Hasselhoff faria ficar em apuros eo carro
iria começar a dirigir e ir e salvá-lo.
Essa foi a nossa ficção científica.
>> Mesmo em apenas as últimas 30 anos, que a ficção científica
passou de na televisão e na tela
em realidade, em produtos comerciais.
Hoje, nós estamos indo falar sobre como ele é que veículos autônomos são realmente
capaz de ir e dirigir e coisas absolutamente incrível.
Mas vamos começar com a história.
>> Porque estes carros de auto-condução não veio do nada.
E, de facto, a própria carros primeiras auto-condução,
o primeiro realmente influente projetos de pesquisa,
saiu de um projeto chamado Navlab.
Navlab foi um projeto que durou quase duas décadas na Carnegie Mellon
Universidade.
>> E eles construíram uma variedade veículos de diferentes
que começou à procura como pequenas minivans, que
foram Humvees, que acabaram por ser apenas sedans e minivans, até mesmo ônibus da cidade.
E estes diferentes dispositivos têm sensores neles,
teve computacional sistemas colocar neles, de modo
que pudessem orientar, e freio, e acelerar autonomamente
tudo por conta própria.
Agora, estes sistemas eram muito primitivo no início.
>> E eles invocada muito marcações de pista específicos.
Assim, o sistema que mais impressionante eles tinham construído fazia parte de Navlab cinco.
E em 1995, esta veículo, foi carrinha,
manada do Pittsburgh para San Diego, quase 3.000 milhas.
E 98% do tempo, a única coisa controlando a direcção
foi o computador.
>> 98% do tempo, foi completamente autónomo
como ele levou quase de costa a costa.
Agora, isso é incrivelmente impressionante.
E quando pensamos sobre isso, há muito para nós a considerar.
>> Que tipos de sensores foi-lo usando?
Que tipo de decisão foi realmente fazendo?
O que foi que outros 2% do tempo?
>> Nós vamos tentar chegar ao algumas destas questões hoje.
E quando olhamos para eles, vamos tentar
para descobrir o que é que a estrutura por baixo
e como o cálculo é directamente condução desses aplicativos.
Agora, Navlab foi um tremendo sucesso.
E foi a base de toda a nossa pensamentos modernos sobre autónoma
veículos.
>> Mas os carros que dirigem sozinhos realmente não tornar-se conhecido e popular
até que em 2005 DARPA, como parte de sua grande esforço desafio,
montar um programa para tentar para construir um veículo autônomo.
E eles fizeram isso um desafio.
Eles colocam um prêmio $ 2000000 lá fora, com a idéia
que alguma pesquisa muito inteligente equipe iria vir e ser
capaz de reivindicar esse prêmio de US $ 2 milhões.
>> Agora, o prêmio não foi vai ser fácil de obter.
A fim de obter o prêmio, você teria
para construir um veículo que sem intervenção humana
foi capaz de conduzir 150 milhas curso através do terreno acidentado
do deserto.
E isso era uma tarefa muito.
>> E, no momento, as pessoas pensavam que eles foram realmente louco em fazer isto.
Assim, a primeira reunião do grande desafio foi em 2004.
E desse curso 150 milhas, o mais distante, a melhor equipa que eles tinham,
foi cerca de 11 milhas antes o sistema falhou completamente.
>> Agora, para se ter uma idéia de como isso é difícil,
que 11 milhas foi visto como uma fenomenal sucesso absoluto.
Mas DARPA queria mais.
E assim eles ofereceram essa mesma prêmio no ano seguinte.
>> E apenas um ano mais tarde, a tecnologia teve
avançou até ao ponto em que não apenas um sistema foi capaz de concluir o curso,
mas cinco robô diferente carros terminar esse curso.
A uma mais rápida terminou 132 milha em menos de sete horas.
Isso foi um robô chamado Stanley.
>> Stanley foi construído pelo Equipe de corrida de Stanford.
E como você pode ver na o topo, tinha um número
de diferentes sensores em cima da capa,-se na parte superior do veículo,
e por todo.
Usando uma combinação de câmeras, infravermelho e luz regular,
usando radar e sistemas de sonar a bordo, usando telêmetros laser para detectar
obstáculos, este veículo foi capaz para navegar em terreno muito acidentado
autonomamente direção, autonomamente quebra, de forma autónoma
aplicação do gás.
>> Essa foi uma conquista real.
Hoje, vemos que isso aconteça até mesmo como uma escala maior.
Muitos de vocês já ouviu falar de o carro que dirige sozinho Google.
E estes veículos têm registrado mais de 1,2 milhão de milhas nos últimos anos,
nenhuma intervenção humana qualquer.
>> Na verdade, toda vez que o carro tem Google
se envolvido em qualquer tipo de acidente, tampouco foi porque ele estava estacionado,
ou porque algumas humano estava tão interessado em o que
estava fazendo que eles correram para dentro do carro.
Assim, com todos estes sistemas, vemos essa complexidade emergente.
E, neste curto espaço de período de tempo, nós temos
desaparecido desde o reino da ciência ficção à realidade comercial.
>> Então, vamos começar a tomar Além destes sistemas.
Vamos tentar entender como é que eles trabalham, o que eles realmente fazendo.
Para fazer isso, nós vamos usar os mesmos tipos de habilidades
que nós já conversamos sobre em sala de aula.
Sempre que você vê um problema, o que vamos tentar fazer
é tentar decompô-lo.
>> Comece com o mais simples forma que pudermos.
E, então, construir para fora de que forma simples.
Então isso nos leva à pergunta, o que é a forma mais simples de autônomo
dirigindo?
Em que ponto é um computador realmente no controle do meu carro?
>> Agora, a resposta pode surpreendê-lo lá.
Porque quase todos os veículos vendidos hoje em os EUA ou na Europa ou em qualquer lugar
na verdade, é parcialmente um veículo autônomo.
Usando sistemas como freios anti-lock, estes sistemas são realmente autônoma.
>> Isto é, quando eu passo no contra-ataque, o que eu estou fazendo é que eu estou pedindo o carro
por favor quebrar agora.
Eu não sou realmente diretamente pisando em algo que
aplica-se a pastilha de freio para o rotor.
E todo o ponto de travões anti-bloqueio é que em algum ponto ao longo do caminho
Eu vou ser capaz de pressionar para baixo sobre o intervalo.
>> Mas o carro irá reconhecer que a roda está a escorregar.
E vai estrangular que sinal de interrupção, de modo que o freio não travar.
Estes sistemas de travagem anti-bloqueio são, de certa forma, a tomada de decisões para você.
>> E realmente, eles são os únicos que está no comando do sistema de travagem.
Você está fazendo um pedido.
Mas você não está realmente no controle.
>> Assim nós poderíamos tentar reconhecer isso e dividi-la em partes componentes.
E nós poderíamos pensar nisso como um pouco de código pseudo-código.
Ou seja, enquanto eu estou pisando no freio,
enquanto eu estou aplicando pressão no pedal do travão,
sistema de freios anti-lock está verificando continuamente
para ver se cada uma dessas rodas escorregando.
>> E usando algum interno sensores dentro do carro,
eles estão detectando se ou a roda não é realmente
parar ou se ele está deslizando.
E se é deslizante, o anti-bloqueio sistemas de freio desliga os freios,
e depois deixa-lo ir.
E quando as rodas parar deslizante, ele reaplica-los.
>> Ou seja, eu estou fazendo um pedido.
Eu estou pisando no freio.
Mas a quebra real está sendo decidido por este pequeno pedaço de software.
Então, realmente, todos os nossos carros são veículos já autónomas.
>> Agora, isso não é o que pensamos sobre quando pensamos sobre veículos autônomos.
Nós pensamos sobre carros onde eu puder pegue minhas mãos longe do volante,
e nós podemos apenas deixá-lo ir.
Agora, isso não está acontecendo em um grande escala em todos os lugares ainda hoje.
>> Mas há peças de que que estão começando
para entrar no setor comercial.
Desde 2003, a Toyota, e na sequência que muitos outros fabricantes,
todos de Ford e Lincoln para Mercedes Benz,
tem sido oferecendo algum tipo de estacionamento inteligente assist.
Isto é, existem sensores no carro, tipicamente
sensores ultra-sônicos para breve detecção série de obstáculos,
que são capazes de reconhecer onde há carros, veículos, pessoas,
qualquer tipo de obstáculo à volta do veículo.
>> Você, então, pressionar um botão no painel de instrumentos e pedir o carro, estacione agora.
Você emitir um pedido.
O sistema autônomo leva, em seguida, ao longo e usando esses sensores
é capaz de guiar o carro em uma posição de estacionamento particular.
Em alguns destes modelos, há uma versão estacionamento paralelo
e um suporte para uma versão local.
>> E cada uma destas diferentes aplicações evoca um pedaço diferente de software.
Agora, esse software não é nada de estranho
ou não é qualquer coisa que você não consigo entender neste momento.
É só seguir estes sinais do sensor.
>> Se há algo a perto do lado esquerdo
e eu tenho espaço na direita, então eu vou dirigir um pouco,
para que eu possa passar para a direita.
Muitos dos sistemas de estacionamento primeiros iria controlar o ângulo de direção,
mas requerem que o utilizador, o controlador humano, para realmente pisar no acelerador
ou pisar no intervalo.
Os sistemas mais modernos realmente controlar que completamente por si só.
>> Assim, por exemplo, em um Mercedes Direito veículo S Class
Agora, você pode puxar ao lado de onde você gostaria de estacionar, pressionar um botão,
e vai paralela parque para você sem as mãos no volante
ou seus pés sobre os pedais.
Agora todos esses sistemas dependem dos sensores
que eles estão construindo para estes veículos hoje.
E se usamos esses sensores para a detecção de potenciais obstáculos
e alertando o usuário ou se usamos esses sensores para detectar um obstáculo,
e, em seguida, dirigir automaticamente afastado, isso é apenas uma questão de software.
>> Na verdade, apenas alguns semanas, Tesla, que é
vindo a construir veículos fantásticos com todos estes sensores em los durante anos
Agora, emitiu uma atualização de software.
E essa atualização de software permitido os veículos para a primeira vez
para introduzir uma condução automática mais, um piloto automático que o chamou.
Este piloto automático permitiu que o veículo para detectar colisões e automaticamente
quebrar, a seguir um outro veículo que está na frente dele, velocidade de correspondência,
para ficar dentro das pistas, a olhar com câmaras, tanto infravermelha e visível
luz, e para ser capaz para dizer se é ou não
você está à deriva fora de sua pista ou não, ajuste a direcção de forma adequada,
e até mesmo para mudar de faixa quando os sinais dos utilizadores.
>> Todas estas características foram diferentes apenas uma questão de uma atualização de software.
Isto é, todos estes usuários acordei uma manhã
para encontrar este novo software disponível em seus veículos.
Uma vez que os sistemas de sensores já estavam lá.
>> Agora, em todos estes casos, nós estamos vendo estes softwares
sistemas baseados tornando cada vez mais predominante.
Eles estão lá fora em produtos comerciais já.
E o futuro é que nós somos vamos ver mais do que isso.
>> Na verdade, apenas isso ano, a Freightliner foi
capaz de desvendar um caminhão autônomo, um reboque de tractor autônomo,
que eles estão testando legalmente na estrada em Nevada.
Estes veículos, mais uma vez, siga uma rota predeterminada.
Eles ficam dentro de sua faixa de rodagem.
>> Eles acelerar e desacelerar em resposta
a obstáculos ou condições de tráfego.
E eles ainda obedecer a alguns dos outras sutilezas da estrada.
Todos estes sistemas são tornando cada vez mais complexa.
>> Mas eles ainda não estamos completamente autônoma.
Eles ainda não está bastante fazer tudo.
Ou seja, eles ainda estão requerendo um condutor humano
para estar presente para fazer algumas decisões de alto nível.
>> E uma das coisas que estamos vamos ver nos próximos cinco anos
uma variedade de legal e questões éticas
que giram em torno do software sendo construídas para estes carros sem motoristas.
Como é que um driverless carro deve responder se é
rodeado por um grupo de pessoas?
O que acontece se o driverless carro está derrapando na estrada
e você pode orientar para uma multidão de 10 pessoas ou uma multidão de 7 pessoas?
O que deve fazer o carro?
>> Em todos esses casos, há um rico variedade de perguntas a serem feitas.
E eles não são apenas software perguntas, questões jurídicas,
questões éticas, questões filosóficas.
E eles são aqueles que nós, como comunidade terá de resolver.
>> Então, eu vou deixar você com um último pensei, este de Randall Munroe,
de XKCD, um dos meus quadrinhos favoritos.
Não é justo que nós estamos indo para ver estes veículos sendo construído e ser
concebido com software.
Mas vamos ver as pessoas tentar explorá-los também.
>> Como é que vai ser quando alguém pode, através de Wi-Fi, baixar um patch
ou fazer upload de um vírus para o seu carro?
Que tipo de coisas vai acontecer então?
Essa é um pouco mais brincalhão de um exemplo.
Mas estas são as perguntas vamos lidar com breve.
>> Obrigado por se juntar a mim.
Espero que você tenha gostado.
E vamos ver você na próxima vez.