>> Брайан SCASSELLATI: Добро пожаловать в видео серии CS50 AI.
Меня зовут СКА.
И сегодня, мы собираемся быть говорить о самостоятельного вождения автомобилей.
Теперь, я немного стыдно признаться, что, когда
Я был ребенком, большая часть моего детства вращались вокруг Хассельхофф.
Теперь, это было прежде, чем он был вовлечен в чем, как в Америке Got Talent,
или участие в качестве спасателя в Малибу, или даже прежде, чем он был своего рода истории
как поп-звезда в Германии.
>> В детстве Дэвид Hasselhoff был актер второго плана
на известной телевидения Серия называется Knight Rider.
И я сказал, что он был актер второго плана, потому что на самом деле звезды шоу этого
был автомобиль, Trans Am имени Комплектующие, которые могли бы управлять самостоятельно.
Кит удивительно.
Это может говорить с вами.
>> Это может решить проблемы.
Это может ездить повсюду.
Он также имел лазеры и ракеты.
Так это был фантастический автомобиль, чтобы начать с.
>> Но это была наука фантастика времени,
автономные автомобили, которые может принимать решения,
которые могут ездить по дороге.
И в каждой точке один из этих эпизодов,
Хассельхофф бы попасть в беду, и автомобиль
будет сесть за руль и поехать и спасти его.
Это была наша научная фантастика.
>> Даже в последний раз 30 лет, что научная фантастика
прошел путь от на телевидении и на экране
в действительности, в коммерческих продуктах.
Сегодня мы поговорим о том, как его является то, что автономные транспортные средства действительно
в состоянии пойти и привод и абсолютно удивительные вещи.
Но давайте начнем с истории.
>> Потому что эти самостоятельного вождения автомобилей не приходят из ниоткуда.
И в самом деле, очень Первые самостоятельного вождения автомобилей,
действительно первым влиятельным научно-исследовательские проекты,
вышел из проекта под названием Navlab.
Navlab был проект, который натянуто почти два десятилетия в Карнеги-Меллона
Университет.
>> И они построили множество из различных транспортных средств
что начал, глядя как маленькие минивэны, что
были джипы, которые в конечном итоге были просто седаны, минивэны, и даже городских автобусов.
И эти различные устройства имеют датчики в них,
была вычислительная Системы вложил в них, так
что они могут управлять, и тормоза, и ускорить автономно
все на своих собственных.
Теперь эти системы очень примитивны в начале.
>> И они полагались на очень конкретные разметка.
Так наиболее впечатляющей системой, что они построили был частью Navlab пять.
А в 1995 году, это автомобиль, это было минивэн,
ехал из Питтсбурга в Сан- Диего, почти 3000 миль.
И 98% времени, только что контроль рулевое управление
был компьютер.
>> 98% времени, это было полностью автономным
как это вынудили почти от побережья до побережья.
Так вот, это невероятно впечатляет.
И когда мы думаем о том, что, есть много для нас, чтобы рассмотреть.
>> Какие датчики был он используется?
Какие решения был на самом деле делает?
Что было, что другие 2% времени?
>> Мы собираемся, чтобы попытаться добраться до некоторые из этих вопросов сегодня.
И, как мы смотрим на них, мы собираемся, чтобы попытаться
чтобы раскрыть то, что это то, что структура под
и как вычисление непосредственно движущей эти приложения.
Теперь, Navlab был огромный успех.
И это было основой всех наших современные мысли о автономное
транспортные средства.
>> Но само вождение авто на самом деле не стать известным и популярным
пока в 2005 DARPA, в рамках их торжественное усилия вызов,
собрать программу, чтобы попытаться построить автономную автомобиль.
И они сделали это проблемой.
Они положили приз $ 2 млн там с идеей
что-то действительно умный исследования команда будет прийти и быть
возможность претендовать на эту премию в 2 миллиона долларов.
>> Теперь, приз не будет легко получить.
Для того, чтобы получить Приз, вам придется
построить автомобиль, который с без вмешательства человека
смог проехать 150 милю Конечно через пересеченной местности
пустыни.
И, что была поставлена ​​задача много.
>> И в то время, люди думали, что они были действительно с ума в этом.
Так в первом заседании Grand Challenge в 2004 году был.
И из этого 150-мильной конечно, дальше, лучшая команда, что они имели,
пошел около 11 миль, прежде чем система полностью не удалось.
>> Теперь, чтобы дать вам представление о том, как это трудно,
что 11 милях видели как абсолютное феноменальный успех.
Но DARPA хотел больше.
И так они предложили это же Приз в следующем году.
>> И только год спустя, технология была
расширенный до точки, где не только один Система смог закончить курс,
но пять различных робот автомобили закончил этот курс.
Самый быстрый одним закончил 132 миль в рамках семи часов.
Это был робот называется Стэнли.
>> Стэнли был построен Стэнфорд гоночная команда.
И как вы можете видеть на сверху, он имел ряд
различных датчиков вверх на капот, на верхней части транспортного средства,
и все во всем.
Использование комбинации камер, ИК-порт, и регулярные свет,
с помощью сонара радиолокационных систем и на борту, с помощью лазерных дальномеров, чтобы обнаружить
препятствия, этот автомобиль был в состоянии ориентироваться на очень пересеченной местности
автономно руля, автономно нарушение, самостоятельно
применении газа.
>> Это было реальным достижением.
Сегодня мы видим, как это происходит даже в большем масштабе.
Многие из вас слышали о Устройство Google самостоятельного вождения автомобиля.
И эти средства вошли более 1,2 миллион миль в последние несколько лет,
нет вмешательство человека вообще.
>> На самом деле, каждый раз, что автомобиль имеет Google
участие в какой-либо аварии, это либо было, потому что он был припаркован,
или потому, что некоторые человека был так интересно, в какой это
делал, что они бежали в автомобиле.
Так со всеми этими системами, мы видим, эта сложность появляются.
И в этом очень короткий Период времени, мы
ушел из царства науки фантастика коммерческой реальности.
>> Итак, давайте начнем принимать эти системы друг от друга.
Давайте попробуем понять, как это, что они работают, что они на самом деле делают.
Чтобы сделать это, мы собираемся использовать одни и те же виды навыков
что мы говорили в классе.
Всякий раз, когда вы видите проблему, то, что мы собираемся, чтобы попытаться сделать
чтобы попытаться разложить его.
>> Начните с самого простого образуют, что мы можем.
А потом построить наружу из этого простой форме.
Так что приводит нас к вопросу, что это простейшая форма автономного
вождения?
В какой момент это компьютер на самом деле в управлении моей машине?
>> Теперь, ответ может удивить вас там.
Потому что почти каждый автомобиль продан Сегодня в США или Европе или где-нибудь
на самом деле частично автономная машина.
Использование системы, такие как антиблокировочная система тормозов, эти системы действительно автономными.
>> То есть, когда я ступаю на перерыв, то, что я делаю, я прошу автомобиль
пожалуйста, разорвать настоящее.
Я на самом деле не непосредственно наступив на что-то, что
применяет тормозную колодку к ротору.
И весь смысл антиблокировочной системой тормозов является то, что в какой-то момент на этом пути
Я буду в состоянии давить на перерыв.
>> Но машина распознает что колесо проскальзывает.
И это будет душить что сигнал прерывания, так что тормоз не запереть.
Эти антиблокировочная тормозная системы, в некотором смысле, принятия решений для вас.
>> И в самом деле, они те, которые находятся в ведении тормозной системы.
Вы делаете запрос.
Но вы на самом деле не в контроле.
>> Таким образом, мы могли бы попытаться признать это и разбить его на составные части.
И мы могли бы подумать об этом, как немного псевдокода кода.
То есть, в то время как я наступая на тормоза,
в то время как я применяю давление на педаль тормоза,
Антиблокировочная тормозная система постоянно проверяя
увидеть каждый из этих колес скольжения.
>> И, используя некоторые внутренние Датчики внутри автомобиля,
они обнаружения ли или нет колесо фактически
остановки или будь то скольжение.
И если это скольжение, антиблокировочной тормозные системы отключается тормоза,
а затем отпускает.
И когда колеса остановиться скольжения, он повторно применяет их.
>> То есть, я делаю запрос.
Я наступил на тормоз.
Но фактическое нарушение в настоящее время решил этом небольшом куске программного обеспечения.
Так на самом деле, все наши автомобили уже автономных транспортных средств.
>> Так вот, это не то, что мы думаем о когда мы думаем о автономных транспортных средств.
Мы считаем, что об автомобилях, где я могу принять мои руки от колеса,
и мы можем просто отпустить.
Теперь, это не происходит на великий масштаб везде еще сегодня.
>> Но есть куски что это начинают
войти в коммерческом секторе.
Начиная с 2003 года, Toyota, и после что многие другие производители,
все от Форда и Линкольн Mercedes-Benz,
был предлагая некоторый тип интеллектуальных парковка помощь.
То есть, имеются датчики в машине, как правило,
Ультразвуковые датчики для краткости Обнаружение препятствий по высоте,
которые способны понять, где Есть автомобили, транспортные средства, люди,
любой тип препятствия вокруг транспортного средства.
>> Затем нажмите кнопку на приборной панели и попросить автомобиль, пожалуйста, парк в настоящее время.
Вы выдавать запрос.
Затем берет автономная система над и использование этих датчиков
способен вести машину в определенной позиции парковки.
В некоторых из этих моделей, есть параллельный вариант парковки
и задним ходом в месте версии.
>> И каждый из этих различных приложений вызывает другую часть программного обеспечения.
Теперь, что программное обеспечение не что-нибудь странное
или не все, что вам не могу понять, в этой точке.
Это просто следует Эти сигналы датчика.
>> Если есть что-то рядом с левой стороны
и у меня есть пространство справа, то я буду держаться немного,
так что я могу перейти на право.
Многие из ранних систем парковки будет контролировать угол поворота рулевого колеса,
но требует от пользователя, человеческий водитель, на самом деле шаг на акселератор
или шаг на перерыв.
Более современные системы управления на самом деле которые полностью сами по себе.
>> Так, например, в Mercedes S-класса транспортного средства право
Теперь, вы можете вытащить вместе, где Вы хотели бы оставить, нажмите кнопку,
и он будет параллельно парк для вас без ваших рук от руля
или ваши ноги на педалях.
Теперь все эти системы полагаться на датчики
что они строят в этих транспортных средств сегодня.
И будем ли мы использовать эти датчики для обнаружения потенциальных препятствий
и предупреждая пользователя или ли использовать эти датчики для обнаружения препятствий,
а затем автоматически управлять далеко, что это всего лишь вопрос программного обеспечения.
>> На самом деле, лишь немногие недель назад, Тесла, кто
строит фантастические автомобили с все из этих датчиков в них в течение многих лет
Теперь, издал обновление программного обеспечения.
И, что обновление программного обеспечения позволило автомобили впервые
ввести автоматическое вождение Более того, авто пилот они это называют.
Это автопилот позволило автомобиль чтобы обнаружить столкновения и автоматически
сломать, чтобы следовать за другим транспортным средством это перед ним, скорость согласования,
чтобы оставаться в пределах полос, смотреть с камеры, и инфракрасного и видимого
свет, и быть в состоянии сказать или нет
Вы уходить из вашей полосе или нет, отрегулируйте рулевое управление надлежащим образом,
и даже перестроиться когда пользовательские сигналы.
>> Все эти особенности были разные просто вопрос обновления программного обеспечения.
То есть, все эти пользователи проснулся однажды утром
чтобы найти этот новый программное обеспечение доступна в своих автомобилях.
Из-за сенсорных систем уже были там.
>> Теперь, во всех этих случаях, мы видим это программное обеспечение
основанные системы становятся более и более распространенным.
Они там, в уже коммерческие продукты.
И будущее это то, что мы увидите, что больше.
>> На самом деле, это просто год, Freightliner был
возможность представить автономную грузовик, автономная прицеп тракторный,
что они юридически тестирования на дороге в штате Невада.
Эти транспортные средства, опять же, следовать заранее определенного маршрута.
Они остаются в их переулке.
>> Они ускоряют и замедляться в ответ
препятствий или дорожных условиях.
И они даже подчиняться некоторые из другие тонкости дороге.
Все эти системы имеют становится все более и более сложным.
>> Но они еще не совсем автономны.
Они до сих пор не достаточно делать все.
То есть, они все еще требующих человеческого драйвер
присутствовать, чтобы сделать некоторые решения на высоком уровне.
>> И одна из вещей, которые мы увидите в ближайшие пять лет
множество правовых и этические вопросы
что вращаются вокруг программного обеспечения строятся на этих машинистов машин.
Как это, что неуправляемый Автомобиль должен реагировать, если это
в окружении группы людей?
Что произойдет, если в Driverless Автомобиль заноса на дороге
и вы можете направить к толпе 10 человек или толпы 7 человек?
Что автомобиль делать?
>> Во всех этих случаях есть богатый быть предложено разнообразие вопросов.
И они не просто программное обеспечение вопросы, правовые вопросы,
этические вопросы, философские вопросы.
И они являются те, которые мы, как сообществу придется решать.
>> Поэтому я оставляю вас с одной последней думал, это один из Рэндалл Мунро,
из XKCD, один из моих любимых комиксов.
Это не просто, что мы собираемся, чтобы увидеть эти транспортные средства строятся и быть
разработан с программным обеспечением.
Но мы собираемся, чтобы увидеть людей, попробуйте использовать их как хорошо.
>> Как это будет, когда кто- может, по Wi-Fi, скачать патч
или загрузить вирус на вашем автомобиле?
Какие вещи произойдет тогда?
Это своего немного более игривым примера.
Но эти вопросы мы будем иметь дело с ближайшее время.
>> Спасибо за присоединение меня.
Я надеюсь, что вы наслаждались этим.
И мы будем видеть вас в следующий раз.