TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
Chris Gerdes: Das Rennfahrzeug der Zukunft – 240 km/h und kein Fahrer
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Selbst-fahrende Autos kommen – und sie werden besser fahren als Sie. Chris Gerde enthüllt, wie er und sein Team Roboter-Rennfahrzeuge entwickeln, die 240 km/h schnell fahren, während sie jeden möglichen Unfall verhindern. Und doch, durch Erforschung der Gehirnwellen professioneller Fahrer, hat er eine neue Wertschätzung für die Instinkte professioneller Fahrer gewonnen. (Aufgenommen bei TEDxStanford.)
Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio
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00:16
So, how many of you have ever
0
506
1407
Wie viele haben sich jemals
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
hinter das Steuer eines Autos gesetzt,
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
obwohl man am besten nicht hätte fahren sollen.
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
Vielleicht waren Sie bereits lange mit dem Auto unterwegs
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
und wollten einfach nur nach Hause.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
Sie waren müde, aber meinten, dass Sie noch
ein paar Kilometer mehr fahren können.
ein paar Kilometer mehr fahren können.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Vielleicht dachten Sie,
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
dass Sie weniger getrunken haben als jeder andere und
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
Sie der sein sollten, der nach Hause geht.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
Oder Ihre Gedanken waren ganz woanders.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
Kommt Ihnen das bekannt vor?
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
Wäre es in solchen Situationen nicht großartig,
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
wenn es einen Knopf auf dem Armaturenbrett geben würde,
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
den man drücken könnte und das Auto
würde einen sicher nach Hause bringen?
würde einen sicher nach Hause bringen?
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
Das war das Versprechen vom selbst-fahrenden Auto,
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
dem autonomen Fahrzeug, und es war der Traum,
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
mindestens seit 1939, als General Motors diese Idee
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
auf ihrem "Futurama"-Stand
auf der Weltausstellung präsentierte.
auf der Weltausstellung präsentierte.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
Es war einer dieser Träume,
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
der immer in etwa 20 Jahren
zu realisieren zu sein schien.
zu realisieren zu sein schien.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
Nun, vor zwei Wochen, machte dieser Traum
einen Schritt nach vorne,
einen Schritt nach vorne,
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
als der Staat Nevada Googles selbst-fahrendem Auto
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
die erste Genehmigung für ein autonomes Fahrzeug erteilte
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
und klar feststellte, dass es ihnen erlaubt ist,
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
es auf den Straßen von Nevada zu testen.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
Kalifornien erwägt nun ein ähnliches Gesetz
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
und dies würde sicherstellen, dass das autonome Auto
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
nicht eines dieser Dinge ist, das in Vegas bleiben muss.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(Lachen)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
In meinem Labor in Stanford arbeiteten wir ebenfalls
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
an autonomen Autos, aber mit einem etwas anderen Ansatz.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
Wir haben nämlich Roboter-Rennwagen entwickelt.
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
Autos, die sich wirklich selbst an die Grenze der
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
technisch möglichen Leistung bringen können.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
Warum wollen wir eine solche Sache machen?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
Nun ja, es gibt zwei sehr gute Gründe dafür.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
Erstens glauben wir, dass bevor Menschen die Kontrolle
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
an ein autonomes Auto abgeben,
dieses autonome Auto zumindest
dieses autonome Auto zumindest
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
so gut sein sollte, wie die allerbesten menschlichen Fahrer.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
Wenn Sie nun wie ich und die restlichen
70% der Bevölkerung sind,
70% der Bevölkerung sind,
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
die wissen, dass wir überdurchschnittliche Fahrer sind,
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
verstehen Sie diese sehr hohe Hürde.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
Es gibt noch einen anderen Grund.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
Genau wie Rennfahrer alle Reibungskräfte
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
zwischen Reifen und Straße,
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
alle Fähigkeiten des Autos nutzen können,
um so schnell wie möglich zu fahren,
um so schnell wie möglich zu fahren,
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
wollen wir alle diese Fähigkeiten nutzen, um möglichst
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
jeden vermeidbaren Unfall zu verhindern.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
Sie können das Auto an seine Grenzen bringen,
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
nicht nur durch zu schnelles fahren,
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
sondern auch, weil Sie einen vereisten Teil der Straße erwischt haben
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
und sich die Bedingungen geändert haben.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
In diesen Situationen wollen wir ein Auto,
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
das fähig genug ist jeden Unfall zu vermeiden,
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
der technisch verhindert werden kann.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
Ich muss gestehen, dass es noch eine dritte Motivation gibt.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
Sie müssen wissen, dass ich eine
Leidenschaft für Rennen habe.
Leidenschaft für Rennen habe.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
In der Vergangenheit hatte ich einen Rennwagen,
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
war Teamchef und Fahrleher,
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
jedoch nicht auf dem Niveau, das Sie jetzt erwarten.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
Eines der Dinge, die wir im Labor entwickelt haben –
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
wir haben mehrere Fahrzeuge entwickelt –
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
ist, wie wir glauben, das erste
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
autonome Driftauto der Welt.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
Es ist eine weitere dieser Kategorien,
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
in der es vielleicht nicht so viel Wettbewerb gibt.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(Lachen)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
Aber das ist das P1. Es ist ein vollkommen
von Studenten gebautes Elektroauto,
von Studenten gebautes Elektroauto,
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
das durch das Benutzen seines Heckantriebs
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
und die Steer-by-wire-Frontlenkung
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
um Kurven driften kann.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
Es kann sich quer legen wie ein Rallypilot,
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
immer in der Lage, die engste Kurve zu nehmen,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
auch auf rutschigem und wechselndem Untergrund,
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
und sich niemals zu drehen.
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
Wir haben auch mit Volkswagen Oracle
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
an Shelley gearbeitet,
einem autonomen Rennwagen,
einem autonomen Rennwagen,
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
der mit 240 km/h durch die Bonneville Salt Flats raste,
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
den Thunderhill Raceway Park bei Sonne,
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
Wind und Regen umrundete
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
und durch die 153 Kurven und 20 km der
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
Pikes Peak Hill Climb Route in Colorado
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
ohne jemanden hinter dem Steuer navigierte.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(Lachen)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(Applaus)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
Ich denke, es muss nicht gesagt werden,
dass wir eine Menge Spaß
dass wir eine Menge Spaß
04:14
doing this.
86
239011
1304
dabei hatten.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
Aber es gibt in der Tat etwas anderes, das wir
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
während des Prozesses der Entwicklung
dieser autonomen Autos entwickelt haben.
dieser autonomen Autos entwickelt haben.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
Wir haben eine enorme Wertschätzung
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
für die Fähigkeiten menschlicher Rennfahrer entwickelt.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
Als wir uns der Frage widmeten,
wie gut diese Autos abschneiden,
wie gut diese Autos abschneiden,
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
wollten wir diese mit ihren menschlichen
Gegenstücken vergleichen.
Gegenstücken vergleichen.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
Und wir entdeckten, dass die menschlichen
Gegenstücke erstaunlich sind.
Gegenstücke erstaunlich sind.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
Wir können nun die Karte einer Rennstrecke,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
das mathematische Modell eines Autos nehmen
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
und nach einigen Durchläufen können wir tatsächlich
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
den schnellsten Weg durch diese Strecke finden.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
Wir vergleichen dies mit Daten, die wir
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
bei einem professionellen Fahrer aufzeichnen
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
und die Übereinstimmung ist absolut bemerkenswert.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
Ja. Es gibt hier kleine Unterschiede,
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
aber der menschliche Fahrer kann da hinaus
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
und eine erstaunlich schnelle Linie fahren,
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
ohne den Vorteil eines Algorithmus, der die
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
Abstimmung zwischen möglichst schnell durch
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
Kurve kommen und ein wenig Zeit
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
auf der Geraden da drüben sparen, vergleicht.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
Nicht nur können sie dies Runde
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
für Runde.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
Sie sind in der Lage, das konsistent zu machen,
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
jedes mal das Auto an seine Grenzen zu bringen.
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
Es ist erstaunlich dabei zuzusehen.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
Man setzt sie in ein neues Auto
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
und nach ein paar Runden finden sie
die Ideallinie mit diesem Auto
die Ideallinie mit diesem Auto
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
und sind bereit fürs Rennen.
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
Das gibt einem wirklich zu denken,
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
wir wüssten gerne, was in ihrem Gehirn passiert.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
Weil wir Forscher sind, haben wir
beschlossen, das rauszufinden.
beschlossen, das rauszufinden.
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
Wir entschieden, nicht nur das Auto zu überwachen,
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
sondern auch den Rennfahrer,
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
um einen Blick darauf zu erhaschen,
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
was beim Fahren in deren Kopf vorgeht.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
Das ist Dr. Lene Harbott während sie Elektroden
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
am Kopf von John Morton anbringt.
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
John Morton ist ein ehemaliger Can-Am und IMSA-Fahrer,
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
auch ein Champion einer Klasse in Le Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
Ein fantastischer Fahrer und willens,
sich Studenten des Aufbaustudiums
sich Studenten des Aufbaustudiums
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
und dieser Art von Forschung zur Verfügung zu stellen.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
Sie befestigt Elektroden auf seinem Kopf,
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
damit wir die elektrische Aktivität
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
in Johns Gehirn überwachen können,
während er seine Runden fährt.
während er seine Runden fährt.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
Es ist klar, dass wir nicht einfach ein paar Elektroden
auf seinem Kopf anbringen
auf seinem Kopf anbringen
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
und genau verstehen, was alle seine Gedanken
auf der Strecke sind.
auf der Strecke sind.
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
Jedoch haben Neurowissenschaftler
bestimmte Muster identifiziert,
bestimmte Muster identifiziert,
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
die es uns erlauben, sehr wichtige
Aspekte daraus rauszukitzeln.
Aspekte daraus rauszukitzeln.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
Zum Beispiel neigt das ruhende Gehirn dazu,
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
eine Menge von Alpha-Wellen zu generieren.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
Im Gegensatz dazu werden Theta-Wellen mit
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
großer kognitiver Arbeit, wie zum Beispiel
Verarbeitung visueller Reize assoziiert,
Verarbeitung visueller Reize assoziiert,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
Dinge, über die der Fahrer recht viel nachdenkt.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
Wir können dies nun messen
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
und können uns das Stärkeverhältnis
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
zwischen Theta- und Alpha-Wellen anschauen.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
Dies gibt uns eine Messung der mentalen Arbeitsbelastung,
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
wie stark der Fahrer tatsächlich kognitiv herausgefordert wird
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
an jedem Punkt der Strecke.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
Wir wollten nun sehen, ob wir dies tatsächlich auf
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
der Strecke aufzeichnen können.
Deshalb fuhren wir nach Süden – nach Laguna Seca.
Deshalb fuhren wir nach Süden – nach Laguna Seca.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
Laguna Seca ist eine berühmte Rennstrecke,
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
etwa in der Mitte zwischen Salinas und Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
Sie hat eine Kurve, die Korkenzieher genannt wird.
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
Der Korkenzieher ist eine Schikane, gefolgt von einer schnellen
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
Rechtskurve, während die Strecke drei Stockwerke abfällt.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
Die Strategie, wie man sie durchfährt, wurde mir so erklärt:
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
Man zielt auf den Busch in der Ferne
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
und wenn die Strecke abfällt erkennt man,
dass das eigentlich die Spitze eines Baums war.
dass das eigentlich die Spitze eines Baums war.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
In Ordnung, also dank des Revs-Programms in Stanford
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
waren wir in der Lage John dort hin zu bringen
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
und ihn hinter das Steuer eines
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
1960er Porsche Abarth Carrera zu setzen.
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
Das Leben ist viel zu kurz für langweilige Autos.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
Hier sieht man John auf der Strecke,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
er fährt bergauf – Oh! Jemandem hat das gefallen –
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
und man sieht hier seine mentale Arbeitsbelastung
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
– hier mit dem roten Balken gemessen –
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
man sieht seine Aktionen, wenn er näher kommt.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
Nun schauen Sie, er muss runterschalten.
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
Und dann links abbiegen.
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
Auf den Baum schauen und runter.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
Nicht überraschend ist das, wie man sieht,
eine ziemlich herausfordernde Aufgabe.
eine ziemlich herausfordernde Aufgabe.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
Man sieht die Spitze seiner mentalen
Arbeitsbelastungen, während er sie durchfährt,
Arbeitsbelastungen, während er sie durchfährt,
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
so wie man das von etwas erwarten würde,
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
das diesen Grad von Komplexität erfordert.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
Aber wirklich interessant ist es,
sich die Teile der Strecke anzuschauen,
sich die Teile der Strecke anzuschauen,
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
in denen seine mentale Arbeitsbelastung nicht steigt.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Ich nehme Sie nun mit
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
auf die andere Seite der Strecke.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
Die dritte Kurve. John wird in diese Kurve gehen
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
und das Heck des Wagens wird beginnen auszubrechen.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
Er wird dies mit Lenken korrigieren müssen.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
Schauen Sie, wie John das hier macht.
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
Sehen Sie die mentale Belastung und wie er lenkt.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
Das Auto beginnt auszubrechen –
ein dramatisches Manöver zur Korrektur
ein dramatisches Manöver zur Korrektur
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
und keinerlei Veränderung in der mentalen Belastung.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
Keine herausfordernde Aufgabe.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
Tatsächlich komplett aus dem Reflex.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
Unsere Auswertung der Daten dazu ist noch nicht vollständig,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
aber es scheint so, dass diese fantastischen Leistungen,
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
die die Rennfahrer leisten
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
instinktiv sind.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
Es sind Dinge, die sie einfach zu tun gelernt haben.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
Es bedarf nur sehr wenig mentaler Anstrengung für sie,
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
um diese erstaunlichen Leistungen zu erbringen.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
Und ihre Aktionen sind fantastisch.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
Das genau sollte man hinter dem Steuer machen,
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
um das Auto in dieser Situation unter Kontrolle zu halten.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
Das hat uns enorme Einsichten und
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
Inspiration für unsere eigenen, autonomen Fahrzeuge gegeben.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
Wir haben begonnen die Frage zu stellen:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
Können wir sie weniger algorithmisch
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
und ein wenig intuitiver machen?
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
Können wir diese reflexartige Aktion,
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
die wir bei den allerbesten Rennfahrern sehen,
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
in unsere Autos einfließen lassen
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
und vielleicht sogar in ein System,
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
das in ihr Auto in der Zukunft verbaut ist?
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
Das würde uns einen Riesenschritt näher
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
an autonome Fahrzeuge bringen,
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
die so gut fahren wie die besten Menschen.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
Aber das ließ uns auch ein wenig tiefer nachdenken.
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
Wollen wir etwas mehr von unserem Auto
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
als nur einen Chauffeur zu haben?
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
Wollen wir, dass unser Auto unser Partner, unser Trainer,
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
jemand ist, der sein Wissen über die Situation nutzt,
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
um unser Potential zu erreichen?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
Kann diese Technologie nicht nur einfach den Menschen ersetzen,
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
sondern uns erlauben, die Leistung an Reflexen
und Intuition zu erreichen,
und Intuition zu erreichen,
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
zu der wir in der Lage sind?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
Wie wir nun nach vorne in diese technologische Zukunft schreiten,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
möchte ich, dass Sie kurz anhalten
und einen Moment nachdenken.
und einen Moment nachdenken.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
Was ist die ideale Balance zwischen Mensch und Maschine?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
Während wir darüber nachdenken,
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
lassen wir uns doch inspirieren
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
von den absolut fantastischen Fähigkeiten
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
des menschlichen Körpers und Geistes.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Vielen Dank.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Chris Gerdes - Mechanical engineerAn autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today.
Why you should listen
Imagine a car that can drive itself -- that with the push of a button can get you home safely when you’re too tired to drive or have had a night of one too many drinks. Dr. Chris Gerdes , the Director of the Center for Automotive Research at Stanford (conveniently acronymed CARS), and his team are developing a robotic race car, capable of driving at outrageous speeds while avoiding every possible accident. Gerdes’ research focuses on the development of driver assistance systems for collision avoidance, as well as on new combustion processes for engines.
Prior to teaching at Stanford, Gerdes was the project leader for vehicle dynamics at the Vehicle Systems Technology Center of Daimler-Benz Research and Technology North America. His work at Daimler focused on safety analysis.
Chris Gerdes | Speaker | TED.com