ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver

クリス・ガーデス：　「未来のレーシングカー」

Filmed:
806,444 views

あなたより運転が上手い自律走行車が誕生する？事故を起こさずに時速240㎞で走るロボット・レーシングカーの研究開発を行うクリス・ガーデス。彼はプロ・レーサーの脳波の研究から、人間の直感的な動きに対する認識を新たにしたと言います。（撮影 TEDxスタンフォード)
- 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

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00:16
So, how manyたくさんの of you have ever
0
506
1407
皆さんの中で
00:17
gotten得た behind後ろに the wheelホイール of a car車
1
1913
1655
運転すべき状態ではないのに
00:19
when you really shouldn'tすべきではない have been driving運転?
2
3568
5687
ハンドルを握ったことが
ある方はいますか？
00:25
Maybe you're out on the road道路 for a long day,
3
9255
1905
一日中 車に乗っていて
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
ただ家にたどり着きたい
こともありますね
00:28
You were tired疲れた, but you feltフェルト you could driveドライブ a few少数 more milesマイル.
5
12650
2647
疲れているけど
もう少しだから大丈夫だと思う
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
もしかしたら
00:32
I've had lessもっと少なく to drinkドリンク than everybodyみんな elseelse,
7
16496
2017
他の人ほど飲んでいないから
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
大丈夫だと思うことも
あるでしょう
00:36
Or maybe your mindマインド was just entirely完全に elsewhere他の場所.
9
20249
4591
考え事をしながら
運転することもあるでしょう
00:40
Does this sound音 familiar身近な to you?
10
24840
1454
心当たりはありませんか？
00:42
Now, in those situations状況, wouldn'tしないだろう it be great
11
26294
2898
そんな時
00:45
if there was a buttonボタン on your dashboardダッシュボード
12
29192
1593
ダッシュボードのボタンを押すだけで
00:46
that you could push押す, and the car車 would get you home safely安全に?
13
30785
6343
安全に家にたどり着けたら
最高じゃありませんか？
00:53
Now, that's been the promise約束する of the self-driving自己運転 car車,
14
37128
2293
1939年の万博博覧会で
00:55
the autonomous自律的 vehicle車両, and it's been the dream夢
15
39421
2627
GMがフューチュラマを発表して以来
00:57
since以来 at least少なくとも 1939, when General一般 Motorsモータ showcasedショーケース
16
42048
3249
運転手が必要ない自律走行車が
01:01
this ideaアイディア at their彼らの Futuramaフツラマ boothブース at the World's世界の Fair公正.
17
45297
3302
実現されると言われてきました
01:04
Now, it's been one of those dreams夢
18
48599
1943
良くある 遠い未来の
01:06
that's always seemed見えた about 20 years年 in the future未来.
19
50542
4214
夢のような話だと思われてきました
01:10
Now, two weeks週 ago前, that dream夢 took取った a stepステップ forward前進,
20
54756
2683
しかし ２週間前 その夢が
現実に一歩近づきました
01:13
when the state状態 of Nevadaネバダ州 granted付与された Google'sGoogleの self-driving自己運転 car車
21
57439
3265
ネバダ州がGoogleの無人自動車に　ー
01:16
the very first licenseライセンス for an autonomous自律的 vehicle車両,
22
60704
3600
初のナンバープレートを発行したのです
01:20
clearlyはっきりと establishing確立する that it's legal法的 for them
23
64304
2245
ネバダ州の公道では
01:22
to testテスト it on the roads道路 in Nevadaネバダ州.
24
66549
1810
その自律走行車のテストが可能です
01:24
Now, California'sカリフォルニア州 considering考える similar類似 legislation立法,
25
68359
3727
カリフォルニア州も同じような
法律を検討しています
01:27
and this would make sure that the autonomous自律的 car車
26
72086
2408
ラスベガス以外では通用しない　ー
01:30
is not one of those things that has to stay滞在 in Vegasベガス.
27
74494
2977
自律走行車にならないと
いいですけどね
01:33
(Laughter笑い)
28
77471
2096
（笑）
01:35
Now, in my lab研究室 at Stanfordスタンフォード, we've私たちは been workingワーキング on
29
79567
3784
スタンフォード大学の
私の研究室でも
01:39
autonomous自律的 cars車 too, but with a slightly少し different異なる spinスピン
30
83351
3487
自律走行車の研究を行っていますが　
他とは少し異なり　ー
01:42
on things. You see, we've私たちは been developing現像 roboticロボット raceレース cars車,
31
86838
4248
ロボット・レーシングカーの
開発を行っています
01:46
cars車 that can actually実際に push押す themselves自分自身 to the very limits限界
32
91086
4120
物理の限界まで
性能が発揮できる車です
01:51
of physical物理的 performanceパフォーマンス.
33
95206
2240
物理の限界まで
性能が発揮できる車です
01:53
Now, why would we want to do suchそのような a thing?
34
97446
2613
なぜ そんな研究をしているのか？
01:55
Well, there's two really good reasons理由 for this.
35
100059
2100
理由は２つ あります
01:58
First, we believe that before people turn順番 over controlコントロール
36
102159
3959
人が自律走行車に
操縦を任せる前に
02:02
to an autonomous自律的 car車, that autonomous自律的 car車 should be
37
106118
2834
自律走行車が
最高の運転技術を持つ　ー
02:04
at least少なくとも as good as the very bestベスト human人間 driversドライバー.
38
108952
3254
人間に追いつく必要が
あると考えたのです
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percentパーセント of the population人口
39
112206
3305
私を含む 国民の７０％は
02:11
who know that we are above-average平均以上 driversドライバー,
40
115511
2193
自分の運転は平均以上だ
と思っていますから　ー
02:13
you understandわかる that's a very high高い barバー.
41
117704
3175
非常にレベルが高い基準です
02:16
There's another別の reason理由 as well.
42
120879
2392
もうひとつ理由があります
02:19
Just like raceレース car車 driversドライバー can use all of the friction摩擦
43
123271
3576
レーシング・ドライバーは　ー
02:22
betweenの間に the tireタイヤ and the road道路,
44
126847
1280
タイヤと路面の摩擦力を
巧みに利用して
02:24
all of the car's車 capabilities能力 to go as fast速い as possible可能,
45
128127
3177
車のスピード性能を
最大限に引き出します
02:27
we want to use all of those capabilities能力 to avoid避ける
46
131304
3345
そういった人間の能力を全て利用して
02:30
any accident事故 we can.
47
134649
1588
事故を防止したいのです
02:32
Now, you mayかもしれない push押す the car車 to the limits限界
48
136237
2050
車が性能の限界に直面するのは
02:34
not because you're driving運転 too fast速い,
49
138287
1967
スピードを出しすぎた時だけ
とは限りません
02:36
but because you've hitヒット an icy氷 patchパッチ of road道路,
50
140254
2160
例えば 凍結した路面などの　ー
02:38
conditions条件 have changedかわった.
51
142414
1704
コンディションの変化があります
02:40
In those situations状況, we want a car車
52
144118
2761
そういった状況でも
02:42
that is capable可能な enough十分な to avoid避ける any accident事故
53
146879
3720
車の性能次第で
事故は避けられます
02:46
that can physically物理的に be avoided避ける.
54
150599
2678
車の性能次第で
事故は避けられます
02:49
I must必須 confess告白する, there's kind種類 of a third三番 motivation動機 as well.
55
153277
4267
実は第３の理由もあります
02:53
You see, I have a passion情熱 for racingレース.
56
157544
2256
私はレース好きなのです
02:55
In the past過去, I've been a raceレース car車 ownerオーナー,
57
159800
2764
レーシングカーを所有していた
こともあります
02:58
a crewクルー chiefチーフ and a driving運転 coachコーチ,
58
162564
2555
チーフ・エンジニアや
ドライビング・コーチもしました
03:01
althoughただし、 maybe not at the levelレベル that you're currently現在 expecting期待している.
59
165119
3855
今 皆さんが想像しているような
すごいレースじゃありませんけど
03:04
One of the things that we've私たちは developed発展した in the lab研究室 --
60
168974
2704
我々の研究室で開発した車には
03:07
we've私たちは developed発展した severalいくつかの vehicles乗り物 --
61
171678
1704
ー　何台も開発しているのですが　ー
03:09
is what we believe is the world's世界の first
62
173382
2235
世界初と我々が自負する
03:11
autonomously自律的に drifting漂流 car車.
63
175617
2365
自律ドリフトカーがあります
03:13
It's another別の one of those categoriesカテゴリ
64
177982
2513
ライバルが存在しない
03:16
where maybe there's not a lot of competitionコンペ.
65
180495
2423
カテゴリーですけどね
03:18
(Laughter笑い)
66
182918
1408
（笑）
03:20
But this is P1. It's an entirely完全に student-built学生が作る electric電気の vehicle車両,
67
184326
3822
このP1は 学生たちが
作った電気自動車です
03:24
whichどの throughを通して usingを使用して its rear-wheel後輪 driveドライブ
68
188148
2078
前輪にステアバイワイヤ方式を採用した
03:26
and front-wheel前輪 steer-by-wireステアバイワイヤ
69
190226
1565
後輪駆動車で
03:27
can driftドリフト around cornersコーナー.
70
191791
2067
コーナーをドリフト走行します
03:29
It can get sideways横に like a rallyラリー car車 driverドライバ,
71
193858
2200
ラリー車みたいに
ドリフトしながら走ります
03:31
always ableできる to take the tightestきつい curve曲線,
72
196058
1715
急カーブでも失敗しません
03:33
even on slippery滑りやすい, changing変化 surfaces表面,
73
197773
3304
滑りやすい路面でも
路面コンディションが変化しても　ー
03:36
never spinning紡糸 out.
74
201077
1616
スピンしません
03:38
We've私たちは alsoまた、 worked働いた with Volkswagenフォルクスワーゲン Oracleオラクル,
75
202693
2368
フォルクスワーゲン・オラクルとは
03:40
on Shelleyシェリー, an autonomous自律的 raceレース car車 that has racedレース
76
205061
3424
自律走行車のシェリーを共同開発しました
03:44
at 150 milesマイル an hour時間 throughを通して the Bonnevilleボーンビル Salt塩 Flatsフラット,
77
208485
3070
この車はボンネビル・ソルトフラット
で時速240㎞を達成し
03:47
gone行った around Thunderhillサンダーヒル Racewayレースウェイ Parkパーク in the sun太陽,
78
211555
4471
サンダーヒル・レースウェイパークでは
03:51
the wind風 and the rain雨,
79
216026
2639
太陽 風 雨に耐え
03:54
and navigatedナビゲートされた the 153 turnsターン and 12.4 milesマイル
80
218665
5018
コロラドのパイクピーク・ヒルクライムでは
03:59
of the Pikesパイクス Peakピーク Hill丘 Climb登る routeルート
81
223683
1562
153コーナー 12.4マイルを走破しました
誰も運転していないのに
04:01
in Coloradoコロラド州 with nobody誰も at the wheelホイール.
82
225245
3473
153コーナー 12.4マイルを走破しました
誰も運転していないのに
04:04
(Laughter笑い)
83
228718
1448
（笑）
04:06
(Applause拍手)
84
230166
5566
(拍手)
04:11
I guess推測 it goes行く withoutなし saying言って that we've私たちは had a lot of fun楽しい
85
235732
3279
お分かりとは 思いますが
すごく楽しい研究です
04:14
doing this.
86
239011
1304
お分かりとは 思いますが
すごく楽しい研究です
04:16
But in fact事実, there's something elseelse that we've私たちは developed発展した
87
240315
3657
また このような自律走行車の
開発過程で知ったことがあります
04:19
in the processプロセス of developing現像 these autonomous自律的 cars車.
88
243972
3055
また このような自律走行車の
開発過程で知ったことがあります
04:22
We have developed発展した a tremendousすばらしい appreciation感謝
89
247027
3871
レーシング・ドライバーの
04:26
for the capabilities能力 of human人間 raceレース car車 driversドライバー.
90
250898
3817
運転技術のすごさです
04:30
As we've私たちは looked見た at the question質問 of how well do these cars車 perform実行する,
91
254715
4345
自律走行車の性能と
04:34
we wanted to compare比較する them to our human人間 counterparts対応.
92
259060
3279
人間の運転能力を比較しました
04:38
And we discovered発見された their彼らの human人間 counterparts対応 are amazing素晴らしい.
93
262339
5680
そして 人間の能力の高さに
驚嘆しました
04:43
Now, we can take a map地図 of a raceレース trackトラック,
94
268019
4023
コース図を持ってきて
04:47
we can take a mathematical数学 modelモデル of a car車,
95
272042
2370
車の数学モデルを持ってきて
04:50
and with some iteration反復, we can actually実際に find
96
274412
2903
作業を繰り返せば
04:53
the fastest最も速い way around that trackトラック.
97
277315
1625
最速の走行ラインが分かります
04:54
We lineライン that up with dataデータ that we record記録
98
278940
2533
このデータを プロのドライバーの
走行データと比較すると
04:57
from a professional専門家 driverドライバ,
99
281473
1433
このデータを プロのドライバーの
走行データと比較すると
04:58
and the resemblance類似 is absolutely絶対に remarkable顕著.
100
282906
4107
驚くほど似ているのです
05:02
Yes, there are subtle微妙 differences相違 here,
101
287013
3212
もちろん わずかな違いはあります
05:06
but the human人間 raceレース car車 driverドライバ is ableできる to go out
102
290225
3127
しかし 人間のレーサーは
05:09
and driveドライブ an amazingly驚くほど fast速い lineライン,
103
293352
2335
驚くほど速い走行ラインを
走っています
05:11
withoutなし the benefit利益 of an algorithmアルゴリズム that compares比較する
104
295687
2330
このコーナーでスピードを
最大限に出したら
05:13
the trade-offトレード・オフ betweenの間に going as fast速い as possible可能
105
298017
2608
このストレートのタイムが
少し落ちるなど
05:16
in this cornerコーナー, and shavingシェービング a little bitビット of time
106
300625
2037
比較する必要もありません
05:18
off of the straightまっすぐ over here.
107
302662
1902
比較する必要もありません
05:20
Not only that, they're ableできる to do it lapラップ
108
304564
3457
そればかりか 彼らは
何周も続けて　ー
05:23
after lapラップ after lapラップ.
109
308021
2375
同じことができる
05:26
They're ableできる to go out and consistently一貫して do this,
110
310396
2912
コースに出て行くたびに　ー
05:29
pushing押して the car車 to the limits限界 everyすべて singleシングル time.
111
313308
4128
必ず車の性能を限界まで
引き出すことができる
05:33
It's extraordinary特別な to watch.
112
317436
3169
見ていると本当に
感心します
05:36
You put them in a new新しい car車,
113
320605
2066
新しい車に乗せても
05:38
and after a few少数 lapsラップ, they've彼らは found見つけた the fastest最も速い lineライン in that car車,
114
322671
3902
数周走っただけで
最速走行ラインを見つけて
05:42
and they're off to the racesレース.
115
326573
3877
レースへ出かけて行きます
05:46
It really makes作る you think,
116
330450
1146
全く不思議です
05:47
we'd結婚した love to know what's going on inside内部 their彼らの brain脳.
117
331596
4871
彼らの脳内で何が起きて
いるのでしょう？
05:52
So as researchers研究者, that's what we decided決定しました to find out.
118
336467
4541
我々は研究者ですから
それを調べることにしました
05:56
We decided決定しました to instrument計器 not only the car車,
119
341008
1812
車だけではなく
05:58
but alsoまた、 the raceレース car車 driverドライバ,
120
342820
2495
ドライバーにも
計測装置を付けました
06:01
to try to get a glimpse垣間見る into what was going on
121
345315
2769
運転中のドライバーの頭の中を
06:03
in their彼らの head頭 as they were doing this.
122
348084
2186
覗いて見るためです
06:06
Now, this is DrDr. Leneレネ Harbottハボット applying申請中 electrodes電極
123
350270
3950
これは レーヌ・ハーボット博士が
ジョン・モートンの頭に電極をつけている所です
06:10
to the head頭 of Johnジョン Mortonモートン.
124
354220
1232
これは レーヌ・ハーボット博士が
ジョン・モートンの頭に電極をつけている所です
06:11
Johnジョン Mortonモートン is a former前者 Can-AmCan-Am and IMSAIMSA driverドライバ,
125
355452
2989
彼はCanAmやIMSAに
出場していた元レーサーで
06:14
who'sだれの alsoまた、 a classクラス championチャンピオン at Leル Mansマンス.
126
358441
1800
ルマンでもクラス優勝しました
06:16
Fantasticファンタスティック driverドライバ, and very willing喜んで to put up with graduate卒業 students学生の
127
360241
3496
素晴らしいドライバーです
学生や こんな実験にも耐えてくれました
06:19
and this sortソート of research研究.
128
363737
1855
素晴らしいドライバーです
学生や こんな実験にも耐えてくれました
06:21
She's puttingパッティング electrodes電極 on his head頭
129
365592
2672
彼の頭に電極を付けて
06:24
so that we can monitorモニター the electrical電気 activityアクティビティ
130
368264
2112
走行中の脳の　ー
06:26
in John'sジョンズ brain脳 as he racesレース around the trackトラック.
131
370376
2832
電気活動をモニターするのです
06:29
Now, clearlyはっきりと we're not going to put a coupleカップル of electrodes電極 on his head頭
132
373208
3195
もちろん 電極をいくつか付けただけで
06:32
and understandわかる exactly正確に what all of his thoughts思考 are on the trackトラック.
133
376403
3270
走行中の彼の思考が全て
分かるわけではありません
06:35
Howeverしかしながら, neuroscientists神経科学者 have identified特定された certainある patternsパターン
134
379673
3407
しかし神経科学者の研究によって
06:38
that let us teaseからかう out some very important重要 aspects側面 of this.
135
383080
3761
脳波には特定のパターンが
あることが分かっています
06:42
For instanceインスタンス, the resting休む brain脳
136
386841
1847
例えば 安静時の脳は
06:44
tends傾向がある to generate生成する a lot of alphaアルファ waves波.
137
388688
2155
たくさんのアルファ波を発します
06:46
In contrastコントラスト, thetaシータ waves波 are associated関連する with
138
390843
3752
それに対して シータ波は
06:50
a lot of cognitive認知 activityアクティビティ, like visualビジュアル processing処理,
139
394595
3184
視覚処理や 思考などの
06:53
things where the driverドライバ is thinking考え quiteかなり a bitビット.
140
397779
3048
活発な認識活動を表します
06:56
Now, we can measure測定 this,
141
400827
1663
これを測定することで
06:58
and we can look at the relative相対 powerパワー
142
402490
1985
シータ波とアルファ波の
07:00
betweenの間に the thetaシータ waves波 and the alphaアルファ waves波.
143
404475
2200
強さが比較できます
07:02
This gives与える us a measure測定 of mental精神的な workloadワークロード,
144
406675
2442
精神作業負荷が計測できるのです
07:05
how much the driverドライバ is actually実際に challenged挑戦した cognitively認知的に
145
409117
3567
コースのどの地点で ドライバーの
認識力がどれくらい
07:08
at any pointポイント along一緒に the trackトラック.
146
412684
1786
駆使されているかが分かります
07:10
Now, we wanted to see if we could actually実際に record記録 this
147
414470
2942
実際にコースに出て
これを記録しようと
07:13
on the trackトラック, so we headed先行 down south南 to Lagunaラグナ Secaセカ.
148
417412
3038
ラグナセカへ行きました
07:16
Lagunaラグナ Secaセカ is a legendary伝説の raceway軌道
149
420450
2016
伝説のサーキットです
07:18
about halfway中途半端 betweenの間に Salinasサリナス and Montereyモントレー.
150
422466
2301
サリナスとモントレーの中間にあります
07:20
It has a curve曲線 there calledと呼ばれる the Corkscrewコルクスクリュー.
151
424767
2087
ここにはコルクスクリューという
名前のコーナーがあります
07:22
Now, the Corkscrewコルクスクリュー is a chicaneシケイン, followed続く by a quickクイック
152
426854
2717
コルクスクリューはシケインで
それに続くー
07:25
right-handed右利き turn順番 as the road道路 drops落ちる three三 stories物語.
153
429571
2746
高速右コーナーは３階分の
高低差がある下り坂です
07:28
Now, the strategy戦略 for driving運転 this as explained説明した to me was,
154
432317
3766
ここの運転を説明して
もらったことがあります
07:31
you aim目的 for the bushブッシュ in the distance距離,
155
436083
2022
遠くの茂みを目標にしていたのに
07:34
and as the road道路 falls落ちる away, you realize実現する it was actually実際に the top上 of a tree木.
156
438105
3025
下り坂に突入すると それは
木のてっぺんだったそうです
07:37
All right, so thanksありがとう to the RevsRevs Programプログラム at Stanfordスタンフォード,
157
441130
3304
幸いスタンフォード大学には
07:40
we were ableできる to take Johnジョン there
158
444434
1473
Revsプログラムがありますので
07:41
and put him behind後ろに the wheelホイール
159
445907
964
ジョンをそこへ連れて行き
07:42
of a 1960 Porscheポルシェ Abarthアバース Carreraカレラ.
160
446871
2439
1960年型ポルシェ・カレラ・アバルトに
乗ってもらいました
07:45
Life is way too shortショート for boring退屈な cars車.
161
449310
3698
普通の車じゃ
面白くありませんからね
07:48
So, here you see Johnジョン on the trackトラック,
162
453008
1759
これがコースを走るジョンです
07:50
he's going up the hill丘 -- Oh! Somebody誰か liked好き that --
163
454767
2184
上り坂を上がっています
あっ すごいですね
07:52
and you can see, actually実際に, his mental精神的な workloadワークロード
164
456951
2465
ご覧の通り
精神労働負荷は
07:55
-- measuring測定する here in the red赤 barバー --
165
459416
2153
赤い棒で表示されています
07:57
you can see his actions行動 as he approachesアプローチ.
166
461569
2343
走りと一緒に変化しますからね
07:59
Now watch, he has to downshiftダウンシフト.
167
463912
3230
シフトダウンします
08:03
And then he has to turn順番 left.
168
467142
761
左へ曲がります
08:03
Look for the tree木, and down.
169
467903
3993
木を見ながら
下ります
08:07
Not surprisingly驚くほど, you can see this is a prettyかなり challenging挑戦 task仕事.
170
471896
2838
難しい運転だということが
分かりますね
08:10
You can see his mental精神的な workloadワークロード spikeスパイク as he goes行く throughを通して this,
171
474734
2976
ご覧の通り
彼の精神労働負荷は　ー
08:13
as you would expect期待する with something that requires要求する
172
477710
2064
複雑な動きになると
跳ね上がります
08:15
this levelレベル of complexity複雑.
173
479774
2809
複雑な動きになると
跳ね上がります
08:18
But what's really interesting面白い is to look at areasエリア of the trackトラック
174
482583
3416
でも本当に面白いのは
彼の精神労働負荷が
08:21
where his mental精神的な workloadワークロード doesn't increase増加する.
175
485999
2846
全く変わらない場所なんです
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
これからお見せするのは
08:26
to the other side側 of the trackトラック.
177
490340
1089
コースの反対側です
08:27
Turn順番 three三. And John'sジョンズ going to go into that cornerコーナー
178
491429
2336
第３コーナーに
ジョンが突入します
08:29
and the rearリア end終わり of the car車 is going to beginベギン to slide滑り台 out.
179
493765
2551
車体後部は外側へ振られます
08:32
He's going to have to correct正しい for that with steering操舵.
180
496316
2017
彼は軌道修正しなければなりません
08:34
So watch as Johnジョン does this here.
181
498333
2231
その様子をご覧下さい
08:36
Watch the mental精神的な workloadワークロード, and watch the steering操舵.
182
500564
2322
精神労働負荷とハンドルの
動きを見て下さい
08:38
The car車 begins始まる to slide滑り台 out, dramatic劇的 maneuver操縦 to correct正しい it,
183
502886
3672
車がスライドし
急なハンドル操作で修正しますが
08:42
and no change変化する whatsoever何でも in the mental精神的な workloadワークロード.
184
506558
3523
精神労働負荷は全く変わりません
08:45
Not a challenging挑戦 task仕事.
185
510081
2832
難しい運転ではない
ということです
08:48
In fact事実, entirely完全に reflexive反射的な.
186
512913
3200
反射的にやっているのです
08:52
Now, our dataデータ processing処理 on this is still preliminary予備的な,
187
516113
3643
これに関するデータ分析は
始めたばかりですが
08:55
but it really seems思われる that these phenomenal驚異的 featsフィート
188
519756
2672
レーシング・ドライバーは
こういった離れ業を
08:58
that the raceレース car車 driversドライバー are performing実行する
189
522428
1610
直感的に行っているようです
08:59
are instinctive本能的.
190
524038
1910
直感的に行っているようです
09:01
They are things that they have simply単に learned学んだ to do.
191
525948
3390
習慣的に身につけている動きなので
09:05
It requires要求する very little mental精神的な workloadワークロード
192
529338
2282
精神労働負荷は ほとんどありません
09:07
for them to perform実行する these amazing素晴らしい featsフィート.
193
531620
2824
精神労働負荷は ほとんどありません
09:10
And their彼らの actions行動 are fantastic素晴らしい.
194
534444
3135
素晴らしい動きです
09:13
This is exactly正確に what you want to do on the steering操舵 wheelホイール
195
537579
2611
状況に適した
09:16
to catchキャッチ the car車 in this situation状況.
196
540190
3337
実に素晴らしいハンドル操作です
09:19
Now, this has given与えられた us tremendousすばらしい insight洞察力
197
543527
3445
これが 我々の自律走行車の研究に
09:22
and inspirationインスピレーション for our own自分の autonomous自律的 vehicles乗り物.
198
546972
3122
アイデアとインスピレーションを
与えてくれました
09:25
We've私たちは started開始した to ask尋ねる the question質問:
199
550094
1928
我々は考えました
09:27
Can we make them a little lessもっと少なく algorithmicアルゴリズム的
200
552022
2253
アルゴリズムから少し離れて
09:30
and a little more intuitive直感的な?
201
554275
2449
直感的な動きを導入できないか？
09:32
Can we take this reflexive反射的な actionアクション
202
556724
2281
トップクラスのレーシング・ドライバーの
09:34
that we see from the very bestベスト raceレース car車 driversドライバー,
203
559005
2287
反射的な動きを研究し
09:37
introduce紹介する it to our cars車,
204
561292
1649
我々の自律走行車や
09:38
and maybe even into a systemシステム that could
205
562941
1984
一般車のシステムに
09:40
get onto〜に your car車 in the future未来?
206
564925
1968
取り入れることはできないのか？
09:42
That would take us a long stepステップ
207
566893
1611
最高の運転技術を持つ人間に
09:44
along一緒に the road道路 to autonomous自律的 vehicles乗り物
208
568504
2509
自律走行車を近づけるには
09:46
that driveドライブ as well as the bestベスト humans人間.
209
571013
1912
まだ長い道のりが必要です
09:48
But it's made製 us think a little bitビット more deeply深く as well.
210
572925
3440
しかし 我々は深く
考えるようになりました
09:52
Do we want something more from our car車
211
576365
2968
運転手の代わりになってくれる車　
というだけで良いのだろうか？
09:55
than to simply単に be a chauffeur運転手?
212
579333
1840
運転手の代わりになってくれる車　
というだけで良いのだろうか？
09:57
Do we want our car車 to perhapsおそらく be a partnerパートナー, a coachコーチ,
213
581173
4235
相棒であり コーチであり
10:01
someone誰か that can use their彼らの understanding理解 of the situation状況
214
585408
3087
状況判断できる車ならば
10:04
to help us reachリーチ our potential潜在的な?
215
588495
4256
我々の可能性も広がるのではないか？
10:08
Can, in fact事実, the technology技術 not simply単に replace置き換える humans人間,
216
592751
2273
人間をただ技術に
置き換えるのではなく
10:10
but allow許す us to reachリーチ the levelレベル of reflex反射的 and intuition直感
217
595024
4575
技術が 我々の
反射神経や直感を
10:15
that we're all capable可能な of?
218
599599
3425
最大限に引き出して
くれるのではないか？
10:18
So, as we move動く forward前進 into this technological技術的 future未来,
219
603024
1923
技術は発展していますが
10:20
I want you to just pause一時停止する and think of that for a moment瞬間.
220
604947
2821
ちょっと立ち止まって
考えてみて下さい
10:23
What is the ideal理想的な balanceバランス of human人間 and machine機械?
221
607768
3775
人間と機械の
理想的なバランスとは？
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
それを考えると同時に
10:29
let's take inspirationインスピレーション
223
613252
1731
人間の体や知能が持つ
10:30
from the absolutely絶対に amazing素晴らしい capabilities能力
224
614983
3329
驚くべき能力のことを
10:34
of the human人間 body体 and the human人間 mindマインド.
225
618312
2816
考えてみて下さい
10:37
Thank you.
226
621128
1736
ありがとうございました
10:38
(Applause拍手)
227
622864
4604
（拍手）
Translated by Mieko Akai
Reviewed by Jun Kaneko

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com
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