>> Брайан SCASSELLATI: Ласкаво просимо у відео серії CS50 AI.
Мене звуть СКА.
І сьогодні, ми збираємося бути говорити про самостійного водіння автомобілів.
Тепер, я трохи соромно зізнатися, що, коли
Я був дитиною, більша частина мого дитинства оберталися навколо Хассельхофф.
Тепер, це було раніше, ніж він був залучений в чому, як в Америці Got Talent,
або участь в якості рятувальника в Малібу, або навіть перш, ніж він був свого роду історії
як поп-зірка в Німеччині.
>> У дитинстві Девід Hasselhoff був актор другого плану
на відомій телебачення Серія називається Knight Rider.
І я сказав, що він був актор другого плану, бо насправді зірки шоу цього
був автомобіль, Trans Am імені Комплектуючі, які могли б управляти самостійно.
Кіт дивно.
Це може говорити з вами.
>> Це може вирішити проблеми.
Це може їздити всюди.
Він також мав лазери і ракети.
Так це був фантастичний автомобіль, щоб почати с.
>> Але це була наука фантастика часу,
автономні автомобілі, які може приймати рішення,
які можуть їздити по дорозі.
І в кожній точці один з цих епізодів,
Хассельхофф б потрапити в біду, і автомобіль
буде сісти за кермо і поїхати і врятувати його.
Це була наша наукова фантастика.
>> Навіть востаннє 30 років, що наукова фантастика
пройшов шлях від на телебаченні і на екрані
в дійсності, в комерційних продуктах.
Сьогодні ми поговоримо про те, як його є те, що автономні транспортні засоби дійсно
в змозі піти і привід і абсолютно дивовижні речі.
Але давайте почнемо з історії.
>> Тому що ці самостійного водіння автомобілів не приходять з нізвідки.
І справді, дуже Перші самостійного водіння автомобілів,
дійсно першим впливовим науково-дослідні проекти,
вийшов з проекту під назвою Navlab.
Navlab був проект, який натягнуто майже два десятиліття в Карнегі-Меллона
Університет.
>> І вони побудували безліч з різних транспортних засобів
що почав, дивлячись як маленькі мінівени, що
були джипи, які в кінцевому підсумку були просто седани, мінівени, і навіть міських автобусів.
І ці різні пристрої мають датчики в них,
була обчислювальна Системи вклав у них, так
що вони можуть управляти, і гальма, і прискорити автономно
все на своїх власних.
Тепер ці системи дуже примітивні на початку.
>> І вони покладалися на дуже конкретні розмітка.
Так найбільш вражаючою системою, що вони побудували був частиною Navlab п'ять.
А в 1995 році, це автомобіль, це було мінівен,
їхав з Піттсбурга в Сан- Дієго, майже 3000 миль.
І 98% часу, тільки що контроль рульове управління
був комп'ютер.
>> 98% часу, це було повністю автономним
як це змусили майже від узбережжя до узбережжя.
Так от, це неймовірно вражає.
І коли ми думаємо про те, що, є багато для нас, щоб розглянути.
>> Які датчики був він використовується?
Які рішення був насправді робить?
Що було, що інші 2% часу?
>> Ми збираємося, щоб спробувати дістатися до деякі з цих питань сьогодні.
І, як ми дивимося на них, ми збираємося, щоб спробувати
щоб розкрити те, що це те, що структура під
і як обчислення безпосередньо рушійною ці програми.
Тепер, Navlab був величезний успіх.
І це було основою всіх наших сучасні думки про автономне
транспортні засоби.
>> Але саме водіння авто насправді не стати відомим і популярним
поки в 2005 DARPA, в рамках їх урочисте зусилля виклик,
зібрати програму, щоб спробувати побудувати автономну автомобіль.
І вони зробили це проблемою.
Вони поклали приз $ 2 млн там з ідеєю
щось дійсно розумний дослідження команда буде прийти і бути
можливість претендувати на цю премію в 2000000 доларів.
>> Тепер, призу не буде легко отримати.
Для того, щоб отримати Приз, вам доведеться
побудувати автомобіль, який з без втручання людини
зміг проїхати 150 милю Звичайно через пересіченій місцевості
пустелі.
І, що було поставлено завдання багато.
>> І в той час, люди думали, що вони були дійсно з розуму в цьому.
Так у першому засіданні Grand Challenge в 2004 році був.
І з цього 150-мильної звичайно, далі, краща команда, що вони мали,
пішов близько 11 миль, перш ніж система повністю не вдалося.
>> Тепер, щоб дати вам уявлення про те, як це важко,
що 11 милях бачили як абсолютне феноменальний успіх.
Але DARPA хотів більше.
І так вони запропонували цей же Приз в наступному році.
>> І тільки через рік, технологія була
розширений до точки, де не тільки один Система зміг закінчити курс,
але п'ять різних робот автомобілі закінчив цей курс.
Найшвидший одним закінчив 132 миль в рамках семи годин.
Це був робот називається Стенлі.
>> Стенлі був побудований Стенфорд гоночна команда.
І як ви можете бачити на зверху, він мав ряд
різних датчиків вгору на капот, на верхній частині транспортного засобу,
і все у всьому.
Використання комбінації камер, ІЧ-порт, і регулярні світло,
за допомогою сонара радіолокаційних систем і на борту, за допомогою лазерних далекомірів, щоб виявити
перешкоди, цей автомобіль був в змозі орієнтуватися на дуже пересіченій місцевості
автономно керма, автономно порушення, самостійно
застосуванні газу.
>> Це було реальним досягненням.
Сьогодні ми бачимо, як це відбувається навіть у більшому масштабі.
Багато хто з вас чули про Пристрій Google самостійного водіння автомобіля.
І ці кошти увійшли понад 1,2 мільйон миль в останні кілька років,
немає втручання людини взагалі.
>> Насправді, кожен раз, що автомобіль має Google
участь в якій-небудь аварії, це або було, тому що він був припаркований,
або тому, що деякі людини був так цікаво, в якій це
робив, що вони бігли в автомобілі.
Так з усіма цими системами, ми бачимо, ця складність з'являються.
І в цьому дуже короткий Період часу, ми
пішов з царства науки фантастика комерційної реальності.
>> Отже, давайте почнемо приймати ці системи один від одного.
Давайте спробуємо зрозуміти, як це, що вони працюють, що вони насправді роблять.
Щоб зробити це, ми збираємося використовувати одні й ті ж види навичок
що ми говорили в класі.
Всякий раз, коли ви бачите проблему, те, що ми збираємося, щоб спробувати зробити
щоб спробувати розкласти його.
>> Почніть з найпростішого утворюють, що ми можемо.
А потім побудувати назовні з цього простій формі.
Так що приводить нас до питання, що це найпростіша форма автономного
водіння?
У який момент це комп'ютер насправді в управлінні моїй машині?
>> Тепер, відповідь може здивувати вас там.
Тому що майже кожен автомобіль проданий Сьогодні в США чи Європі або де-небудь
насправді частково автономна машина.
Використання системи, такі як антиблокувальна система гальм, ці системи дійсно автономними.
>> Тобто, коли я ступаю на перерву, те, що я роблю, я прошу автомобіль
будь ласка, розірвати даний.
Я насправді не безпосередньо наступивши на щось, що
застосовує гальмівну колодку до ротора.
І весь сенс антиблокувальною системою гальм є те, що в якийсь момент на цьому шляху
Я буду в змозі тиснути на перерву.
>> Але машина розпізнає що колесо прослизає.
І це буде душити що сигнал переривання, так що стоянки не замкнути.
Ці антиблокувальна гальмівна системи, в деякому розумінні, прийняття рішень для вас.
>> І справді, вони ті, які перебувають у віданні гальмівної системи.
Ви робите запит.
Але ви насправді не в контролі.
>> Таким чином, ми могли б спробувати визнати це і розбити його на складові частини.
І ми могли б подумати про це, як трохи псевдокоду коду.
Тобто, в той час як я наступаючи на гальма,
в той час як я застосовую тиск на педаль гальма,
Антиблокувальна гальмівна система постійно перевіряючи
побачити кожен з цих коліс ковзання.
>> І, використовуючи деякі внутрішні Датчики усередині автомобіля,
вони виявлення чи чи ні колесо фактично
зупинки або будь то ковзання.
І якщо це ковзання, антиблокувальною гальмівні системи відключається гальма,
а потім відпускає.
І коли колеса зупинитися ковзання, він повторно застосовує їх.
>> Тобто, я роблю запит.
Я наступив на гальмо.
Але фактичне порушення в даний час вирішив цьому невеликому шматку програмного забезпечення.
Так насправді, всі наші автомобілі вже автономних транспортних засобів.
>> Так от, це не те, що ми думаємо про коли ми думаємо про автономних транспортних засобів.
Ми вважаємо, що про автомобілі, де я можу прийняти мої руки від колеса,
і ми можемо просто відпустити.
Тепер, це не відбувається на великий масштаб скрізь ще сьогодні.
>> Але є шматки що це починають
увійти в комерційному секторі.
Починаючи з 2003 року, Toyota, і після що багато інших виробників,
все від Форда і Лінкольн Mercedes-Benz,
був пропонуючи деякий тип інтелектуальних парковка допомогу.
Тобто, є датчики в машині, як правило,
Ультразвукові датчики для стислості Виявлення перешкод по висоті,
які здатні зрозуміти, де Є автомобілі, транспортні засоби, люди,
будь-який тип перешкоди навколо транспортного засобу.
>> Потім натисніть кнопку на приладовій панелі і попросити автомобіль, будь ласка, парк в даний час.
Ви видавати запит.
Потім бере автономна система над і використання цих датчиків
здатний вести машину в певної позиції парковки.
У деяких з цих моделей, є паралельний варіант парковки
і заднім ходом в місці версії.
>> І кожен з цих різних додатків викликає іншу частину програмного забезпечення.
Тепер, що програмне забезпечення не що-небудь дивне
або не все, що вам не можу зрозуміти, в цій точці.
Це просто слід Ці сигнали датчика.
>> Якщо є щось поруч з лівого боку
і в мене є простір праворуч, то я буду триматися небагато,
так що я можу перейти на право.
Багато хто з ранніх систем паркування контролюватиме кут повороту рульового колеса,
але вимагає від користувача, людський водій, насправді крок на акселератор
чи крок на перерву.
Більш сучасні системи управління насправді які повністю самі по собі.
>> Так, наприклад, в Mercedes S-класу транспортного засобу право
Тепер, ви можете витягнути разом, де Ви хотіли б залишити, натисніть кнопку,
і він буде паралельно парк для вас без ваших рук від керма
або ваші ноги на педалях.
Тепер всі ці системи покладатися на датчики
що вони будують в цих транспортних засобів сьогодні.
І будемо ми використовувати ці датчики для виявлення потенційних перешкод
і попереджаючи користувача або використовувати ці датчики для виявлення перешкод,
а потім автоматично управляти далеко, що це всього лише питання програмного забезпечення.
>> Насправді, лише деякі тижнів тому, Тесла, хто
будує фантастичні автомобілі з всі з цих датчиків в них протягом багатьох років
Тепер, видав оновлення програмного забезпечення.
І, що оновлення програмного забезпечення дозволило автомобілі вперше
ввести автоматичне водіння Більше того, авто пілот вони це називають.
Це автопілот дозволило автомобіль щоб виявити зіткнення і автоматично
зламати, щоб слідувати за іншим транспортним засобом це перед ним, швидкість узгодження,
щоб залишатися в межах смуг, дивитися з камери, і інфрачервоного і видимого
світло, і бути в змозі сказати чи ні
Ви йти з вашій смузі або ні, відрегулюйте рульове управління належним чином,
і навіть перебудуватися коли для користувача сигнали.
>> Всі ці особливості були різні просто питання оновлення програмного забезпечення.
Тобто, всі ці користувачі прокинувся одного ранку
щоб знайти цей новий програмне забезпечення доступна в своїх автомобілях.
Через сенсорних систем вже були там.
>> Тепер, у всіх цих випадках, ми бачимо це програмне забезпечення
засновані системи стають більш і більш поширеним.
Вони там, в вже комерційні продукти.
І майбутнє це те, що ми побачите, що більше.
>> Насправді, це просто рік, Freightliner був
можливість представити автономну вантажівку, автономна причіп тракторний,
що вони юридично тестування на дорозі в штаті Невада.
Ці транспортні засоби, знову ж, додержуватися заздалегідь визначеного маршруту.
Вони залишаються в їх провулку.
>> Вони прискорюють і сповільнюватися у відповідь
перешкод або дорожніх умовах.
І вони навіть підкорятися деякі з інші тонкощі дорозі.
Всі ці системи мають стає все більш і більш складним.
>> Але вони ще не зовсім автономні.
Вони досі не досить робити все.
Тобто, вони все ще вимагають людського драйвер
присутнім, щоб зробити деякі рішення на високому рівні.
>> І одна з речей, які ми побачите в найближчі п'ять років
безліч правових та етичні питання
що обертаються навколо програмного забезпечення будуються цих машиністів машин.
Як це, що некерований Автомобіль повинен реагувати, якщо це
в оточенні групи людей?
Що станеться, якщо в Driverless Автомобіль занесення на дорозі
і ви можете направити до натовпу 10 людина чи натовпу 7 людина?
Що автомобіль робити?
>> У всіх цих випадках є багатий бути запропоновано різноманітність питань.
І вони не просто програмне забезпечення питання, правові питання,
етичні питання, філософські питання.
І вони є ті, які ми, як спільноті доведеться вирішувати.
>> Тому я залишаю вас з одного останньої думав, це один з Рендалл Мунро,
з XKCD, один з моїх улюблених коміксів.
Це не просто, що ми збираємося, щоб побачити ці транспортні засоби будуються і бути
розроблений з програмним забезпеченням.
Але ми збираємося, щоб побачити людей, спробуйте використовувати їх як добре.
>> Як це буде, коли хто- може, по Wi-Fi, скачати патч
або завантажити вірус на вашому автомобілі?
Які речі станеться тоді?
Це свого трохи більш грайливим прикладу.
Але ці питання ми будемо мати справу з найближчим часом.
>> Спасибі за приєднання мене.
Я сподіваюся, що ви насолоджувалися цим.
І ми будемо бачити вас наступного разу.