ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

More profile about the speaker
Chris Urmson | Speaker | TED.com
TED2015

Chris Urmson: How a driverless car sees the road

Крис Урмсон: Как беспилотный автомобиль «видит» дорогу

Filmed:
2,536,355 views

По статистике, самый ненадёжный элемент автомобиля — водитель. Крис Урмсон возглавляет программу по созданию беспилотных автомобилей в Google — одну из нескольких попыток убрать людей с водительских мест. Он рассказывает, на какой стадии находится эта программа сейчас, и делится увлекательным отснятым материалом, показывающим, как автомобиль «видит» дорогу и принимает автономные решения о том, что делать дальше.
- Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x]. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So in 1885, KarlКарл BenzBenz
inventedизобрел the automobileавтомобиль.
0
528
3949
В 1885 году Карл Бенц изобрёл автомобиль.
00:16
LaterПозже that yearгод, he tookвзял it out
for the first publicобщественности testконтрольная работа driveводить машину,
1
4707
3762
Позднее в том же году он вывел его
на первый публичный тест-драйв
00:20
and -- trueправда storyистория --
crashedразбившийся into a wallстена.
2
8469
3375
и — на самом деле — врезался в стену.
00:24
For the last 130 yearsлет,
3
12184
2043
Последние 130 лет мы работали
00:26
we'veмы в been workingза работой around that leastнаименее
reliableнадежный partчасть of the carавтомобиль, the driverВодитель.
4
14227
4319
над этим наименее надёжным
элементом автомобиля — водителем.
00:30
We'veУ нас madeсделал the carавтомобиль strongerсильнее.
5
18546
1354
Мы сделали автомобиль прочнее,
00:32
We'veУ нас addedдобавленной seatсиденье beltsремни,
we'veмы в addedдобавленной airвоздух bagsмешки,
6
20200
2548
добавили ремни безопасности,
подушки безопасности,
00:34
and in the last decadeдесятилетие, we'veмы в actuallyна самом деле
startedначал tryingпытаясь to make the carавтомобиль smarterумнее
7
22748
3971
а в последние 10 лет стали пытаться
сделать сам автомобиль умнее,
00:38
to fixфиксировать that bugошибка, the driverВодитель.
8
26719
2938
чтобы исправить этот баг — водителя.
00:41
Now, todayCегодня I'm going to talk to you
a little bitнемного about the differenceразница
9
29657
3261
Сегодня я хочу немного
рассказать вам о различиях
00:44
betweenмежду patchingлатание around the problemпроблема
with driverВодитель assistanceпомощь systemsсистемы
10
32918
3808
между латанием дыр в проблеме
с системой помощи водителю
00:48
and actuallyна самом деле havingимеющий fullyв полной мере
self-drivingсамостоятельное вождение carsлегковые автомобили
11
36726
2564
и непосредственным созданием
полностью автоматизированных автомобилей
00:51
and what they can do for the worldМир.
12
39290
1880
и о том, что они способны
для нас сделать.
00:53
I'm alsoтакже going to talk to you
a little bitнемного about our carавтомобиль
13
41170
2995
Я также расскажу немного
о нашем автомобиле
00:56
and allowпозволять you to see how it seesвидит the worldМир
and how it reactsвступает в реакцию and what it does,
14
44165
3999
и покажу вам, как он «видит» мир,
как реагирует, что может делать.
01:00
but first I'm going to talk
a little bitнемного about the problemпроблема.
15
48164
3187
Но сначала поговорим о самой проблеме.
01:03
And it's a bigбольшой problemпроблема:
16
51651
1648
Это серьёзная проблема:
01:05
1.2 millionмиллиона people are killedубитый
on the world'sв мире roadsдороги everyкаждый yearгод.
17
53299
3089
1,2 миллиона человек в мире
погибает на дорогах каждый год.
01:08
In AmericaАмерика aloneв одиночестве, 33,000 people
are killedубитый eachкаждый yearгод.
18
56388
3784
Только в Америке 33 000 человек
ежегодно погибают в авариях.
01:12
To put that in perspectiveперспективы,
19
60172
2028
Это то же самое,
01:14
that's the sameодна и та же as a 737
fallingпадение out of the skyнебо everyкаждый workingза работой day.
20
62200
4797
как если бы с неба каждый будний день
падал самолёт Boeing-737.
01:19
It's kindсвоего рода of unbelievableневероятно.
21
67342
1786
Невозможно поверить.
01:21
CarsЛегковые автомобили are soldпродан to us like this,
22
69548
2298
В рекламе автомобили выглядят
вот так.
01:23
but really, this is what driving'sвождение-х like.
23
71846
2717
Но на самом деле
вождение выглядит так.
01:26
Right? It's not sunnyсолнечно, it's rainyдождливый,
24
74563
2159
Верно? Совсем не солнечно — дождливо.
01:28
and you want to do anything
other than driveводить машину.
25
76722
2488
И вести машину совсем не хочется.
01:31
And the reasonпричина why is this:
26
79210
1622
А причина тому —
01:32
TrafficТрафик is gettingполучение worseхуже.
27
80832
1858
дорожное движение становится хуже.
01:34
In AmericaАмерика, betweenмежду 1990 and 2010,
28
82690
3506
В Америке между 1990 и 2010 годами
01:38
the vehicleсредство передвижения milesмиль traveledпутешествовал
increasedвырос by 38 percentпроцент.
29
86196
3504
пройденный транспортом километраж
увеличился на 38%,
01:42
We grewвырос by sixшесть percentпроцент of roadsдороги,
30
90213
2749
длина дорог возросла на 6%.
Так что это не просто вам кажется.
01:44
so it's not in your brainsмозги.
31
92962
1602
01:46
TrafficТрафик really is substantiallyпо существу worseхуже
than it was not very long agoтому назад.
32
94564
4276
Дорожное движение значительно хуже,
чем оно было не так давно.
01:50
And all of this has a very humanчеловек costСтоимость.
33
98840
2409
И у этого весьма реальная цена,
равная человеческим жизням.
01:53
So if you take the averageв среднем commuteездить time
in AmericaАмерика, whichкоторый is about 50 minutesминут,
34
101529
3948
Если взять среднее время в Америке,
чтобы добраться до работы, — 50 минут —
01:57
you multiplyумножать that by the 120 millionмиллиона
workersрабочие we have,
35
105477
3649
умножить на 120 миллионов
работников в нашей стране,
02:01
that turnsвитки out to be
about sixшесть billionмиллиард minutesминут
36
109126
2225
то получится около 6 миллиардов минут,
02:03
wastedвпустую in commutingкоммутирующих everyкаждый day.
37
111351
2026
потраченных на дорогу каждый день.
02:05
Now, that's a bigбольшой numberномер,
so let's put it in perspectiveперспективы.
38
113377
2827
Это большое число,
давайте представим его в масштабе.
02:08
You take that sixшесть billionмиллиард minutesминут
39
116204
1774
Возьмём эти 6 миллиардов минут
02:09
and you divideделить it by the averageв среднем
life expectancyожидание of a personчеловек,
40
117978
3784
и разделим на значение
средней продолжительности жизни,
02:13
that turnsвитки out to be 162 lifetimesвремя жизни
41
121762
3135
что даст в итоге 162 жизненных срока,
02:16
spentпотраченный everyкаждый day, wastedвпустую,
42
124897
2925
израсходованных в никуда каждый день,
просто чтобы добраться
из пункта А в пункт В.
02:19
just gettingполучение from A to B.
43
127822
2044
02:21
It's unbelievableневероятно.
44
129866
1730
Это непостижимо!
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilegeпривилегия
45
131596
2844
Но также есть те, у кого нет привилегии
02:26
of sittingсидящий in trafficтрафик.
46
134440
1672
ездить за рулём.
02:28
So this is SteveСтив.
47
136112
1578
Это Стив.
Он невероятно способный малый,
02:29
He's an incrediblyневероятно capableспособный guy,
48
137690
1765
02:31
but he just happensпроисходит to be blindслепой,
49
139455
2516
но так случилось, что он слеп,
02:33
and that meansозначает insteadвместо of a 30-minute-minute
driveводить машину to work in the morningутро,
50
141971
3217
и это значит, что утром вместо
30 минут за рулём по дороге на работу
02:37
it's a two-hourдва часа ordealтяжелое испытание
of piecingкусочкам togetherвместе bitsбиты of publicобщественности transitтранзит
51
145188
3979
он проводит 2 часа в общественном
транспорте с пересадками
02:41
or askingпросить friendsдрузья and familyсемья for a rideпоездка.
52
149167
2385
или просит друзей
или членов семьи его подвезти.
02:43
He doesn't have that sameодна и та же freedomсвобода
that you and I have to get around.
53
151552
3669
У него нет такой же свободы
передвижения, как у нас с вами.
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
С этим нужно что-то делать.
02:49
Now, conventionalобычный wisdomмудрость would say
55
157891
1757
Принято считать,
02:51
that we'llЧто ж just take
these driverВодитель assistanceпомощь systemsсистемы
56
159648
2492
что нужно просто взять
системы помощи водителю
02:54
and we'llЧто ж kindсвоего рода of pushОт себя them
and incrementallyпошагово improveулучшать them,
57
162140
3750
и продвинуть их,
значительно их улучшить,
и со временем они превратятся
в беспилотные автомобили.
02:57
and over time, they'llони будут turnочередь
into self-drivingсамостоятельное вождение carsлегковые автомобили.
58
165890
2542
Я здесь, чтобы объяснить вам.
Это всё равно, что сказать:
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me sayingпоговорка
59
168432
2409
03:02
that if I work really hardжесткий at jumpingпрыжки,
one day I'll be ableв состоянии to flyлетать.
60
170841
4057
если я буду упорно работать
над прыжками, когда-нибудь я полечу.
03:06
We actuallyна самом деле need to do
something a little differentдругой.
61
174898
2728
Нужно сделать нечто иное.
03:09
And so I'm going to talk to you
about threeтри differentдругой waysпути
62
177626
2711
Я расскажу вам о трёх параметрах,
по которым беспилотные автомобили
отличаются от систем помощи водителю.
03:12
that self-drivingсамостоятельное вождение systemsсистемы are differentдругой
than driverВодитель assistanceпомощь systemsсистемы.
63
180337
3346
03:15
And I'm going to startНачало
with some of our ownсвоя experienceопыт.
64
183683
2651
Начну с нашего личного опыта.
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
В 2013 году мы впервые протестировали
03:20
we had the first testконтрольная работа
of a self-drivingсамостоятельное вождение carавтомобиль
66
188587
2663
беспилотный автомобиль,
03:23
where we let regularрегулярный people use it.
67
191250
2027
позволив обычным людям
его использовать.
03:25
Well, almostпочти regularрегулярный --
they were 100 GooglersGooglers,
68
193277
2202
Почти обычным — это были
100 сотрудников Google,
03:27
but they weren'tне было workingза работой on the projectпроект.
69
195479
2003
но они не имели отношения к проекту.
03:29
And we gaveдал them the carавтомобиль and we allowedпозволил
them to use it in theirих dailyежедневно livesжизни.
70
197482
3621
Мы дали им автомобиль и разрешили
пользоваться им для повседневных дел.
03:33
But unlikeВ отличие от a realреальный self-drivingсамостоятельное вождение carавтомобиль,
this one had a bigбольшой asteriskзвездочка with it:
71
201103
3719
Но в отличие от настоящих беспилотных
автомобилей, этот имел примечание:
03:36
They had to payплатить attentionвнимание,
72
204822
1504
нужно было быть внимательным,
03:38
because this was an experimentalэкспериментальный vehicleсредство передвижения.
73
206326
2633
так как это экспериментальное
транспортное средство.
03:40
We testedпроверенный it a lot,
but it could still failпотерпеть неудачу.
74
208959
3525
Было проведено много тестов,
но риск неудачи всё же существовал.
03:44
And so we gaveдал them two hoursчасов of trainingобучение,
75
212484
2059
Мы провели двухчасовой тренинг,
03:46
we put them in the carавтомобиль,
we let them use it,
76
214543
2092
посадили их за руль, отдали управление,
03:48
and what we heardуслышанным back
was something awesomeздорово,
77
216635
2127
и их впечатления были потрясающими —
03:50
as someoneкто то tryingпытаясь
to bringприносить a productпродукт into the worldМир.
78
218762
2524
особенно для нас — людей,
пытающихся привнести в мир новое.
03:53
Everyкаждый one of them told us they lovedлюбимый it.
79
221286
1925
Каждый сказал, что машина — супер.
03:55
In factфакт, we had a PorschePorsche driverВодитель
who cameпришел in and told us on the first day,
80
223211
3566
К нам даже в первый же день
пришёл владелец Porsche и сказал,
03:58
"This is completelyполностью stupidглупый.
What are we thinkingмышление?"
81
226777
2663
что это глупо — и о чём мы только думаем.
Но в итоге он сказал: «Не только
у меня должен быть такой автомобиль,
04:01
But at the endконец of it, he said,
"Not only should I have it,
82
229850
2840
04:04
everyoneвсе elseеще should have it,
because people are terribleужасный driversводители."
83
232690
3175
у каждого он должен быть,
ведь люди — ужасные водители».
04:09
So this was musicМузыка to our earsуши,
84
237135
1735
Для нас это было бальзамом на душу,
04:10
but then we startedначал to look at what
the people insideвнутри the carавтомобиль were doing,
85
238870
3803
но затем мы проверили,
что делали люди за рулём автомобиля,
04:14
and this was eye-openingпоучительный.
86
242673
1579
и это открыло нам глаза.
04:16
Now, my favoriteлюбимый storyистория is this gentlemanджентльмен
87
244252
2438
Моя любимая история — джентльмен,
04:18
who looksвыглядит down at his phoneТелефон
and realizesпонимает the batteryаккумулятор is lowнизкий,
88
246690
3829
который взглянул на свой телефон
и понял, что батарея почти разрядилась.
04:22
so he turnsвитки around like this in the carавтомобиль
and digsвыкапывает around in his backpackрюкзак,
89
250519
4548
Он разворачивается вот так
и начинает копаться в рюкзаке,
04:27
pullsтянет out his laptopпортативный компьютер,
90
255067
2153
вытаскивает ноутбук,
04:29
putsпуты it on the seatсиденье,
91
257220
1567
кладёт его на сиденье,
04:30
goesидет in the back again,
92
258787
1764
снова разворачивается,
04:32
digsвыкапывает around, pullsтянет out
the chargingзарядка cableкабель for his phoneТелефон,
93
260551
3367
копается, вытаскивает зарядное
устройство для телефона,
04:35
futzesfutzes around, putsпуты it into the laptopпортативный компьютер,
putsпуты it on the phoneТелефон.
94
263918
3367
суетится, подключает к ноутбуку,
подсоединяет к мобильнику.
04:39
Sure enoughдостаточно, the phoneТелефон is chargingзарядка.
95
267285
2043
Конечно же, телефон заряжается.
04:41
All the time he's been doing
65 milesмиль perв hourчас down the freewayАвтострада.
96
269328
3994
Всё это время он ехал
на скорости 105 км/ч по автостраде.
04:45
Right? Unbelievableневероятно.
97
273322
2484
Невероятно!
04:47
So we thought about this and we said,
it's kindсвоего рода of obviousочевидный, right?
98
275806
3121
Мы об этом подумали и решили,
что такое поведение понятно:
04:50
The better the technologyтехнологии getsполучает,
99
278927
2263
чем лучше становятся технологии,
тем менее надёжным
будет становиться водитель.
04:53
the lessМеньше reliableнадежный
the driverВодитель is going to get.
100
281190
2121
04:55
So by just makingизготовление the carsлегковые автомобили
incrementallyпошагово smarterумнее,
101
283311
2396
Поэтому, просто делая автомобили
значительно умнее,
04:57
we're probablyвероятно not going to see
the winsпобеды we really need.
102
285707
2902
мы вряд ли увидим преимущества,
на которые рассчитываем.
05:00
Let me talk about something
a little technicalтехнический for a momentмомент here.
103
288609
3901
Позвольте на мгновение
объяснить технический момент.
05:04
So we're looking at this graphграфик,
and alongвдоль the bottomдно
104
292510
2438
Мы смотрим на график,
где на горизонтальной оси
показано, как часто автомобиль
«жмёт» на тормоза, когда не следовало.
05:06
is how oftenдовольно часто does the carавтомобиль
applyподать заявление the brakesтормоза when it shouldn'tне должен.
105
294948
3051
Большую часть этого можно игнорировать,
05:09
You can ignoreигнорировать mostбольшинство of that axisось,
106
297999
1621
05:11
because if you're drivingвождение around townгород,
and the carавтомобиль startsначинается stoppingостановка randomlyслучайно,
107
299620
3719
ведь если вы едете по городу и автомобиль
начинает случайно останавливаться,
05:15
you're never going to buyкупить that carавтомобиль.
108
303339
1701
вы такой автомобиль никогда не купите.
05:17
And the verticalвертикальный axisось is how oftenдовольно часто
the carавтомобиль is going to applyподать заявление the brakesтормоза
109
305040
3375
На вертикальной оси показано,
как часто автомобиль применит тормоза,
05:20
when it's supposedпредполагаемый to
to help you avoidизбежать an accidentавария.
110
308415
3049
когда это необходимо
для предотвращения аварии.
05:23
Now, if we look at
the bottomдно left cornerугол here,
111
311464
2221
Если посмотреть на левый нижний угол,
05:25
this is your classicклассический carавтомобиль.
112
313685
1845
это стандартный автомобиль.
05:27
It doesn't applyподать заявление the brakesтормоза for you,
it doesn't do anything goofyбестолковый,
113
315530
3133
Он сам за вас на тормоза не жмёт,
ничего странного не вытворяет,
05:30
but it alsoтакже doesn't get you
out of an accidentавария.
114
318663
2779
но при этом и от аварии вас не убережёт.
05:33
Now, if we want to bringприносить
a driverВодитель assistanceпомощь systemсистема into a carавтомобиль,
115
321442
3018
Если добавить в автомобиль
систему помощи водителю,
скажем, тормозную систему со смягчением
последствий столкновения,
05:36
say with collisionстолкновение mitigationсмягчение brakingторможение,
116
324460
1828
05:38
we're going to put some packageпакет
of technologyтехнологии on there,
117
326288
2612
то есть дополнительную технологию, —
вот эта кривая — то у неё будут
какие-то операционные свойства,
05:40
and that's this curveкривая, and it's going
to have some operatingоперационная propertiesсвойства,
118
328900
3418
но она никогда не сможет
избежать всех аварий,
05:44
but it's never going to avoidизбежать
all of the accidentsнесчастные случаи,
119
332318
2490
потому что такой возможности у неё нет.
05:46
because it doesn't have that capabilityвозможность.
120
334808
2059
Но возьмём какой-нибудь
участок на этой кривой:
05:48
But we'llЧто ж pickвыбирать some placeместо
alongвдоль the curveкривая here,
121
336867
2249
может, технология избегает половину
аварий, которые упускает из виду водитель,
05:51
and maybe it avoidsпозволяет избегать halfполовина of accidentsнесчастные случаи
that the humanчеловек driverВодитель missesпромахов,
122
339116
3254
и это замечательно, правда же?
05:54
and that's amazingудивительно, right?
123
342370
1297
Мы только что снизили
количество аварий на дорогах вдвое.
05:55
We just reducedуменьшенный accidentsнесчастные случаи on our roadsдороги
by a factorфактор of two.
124
343667
2727
05:58
There are now 17,000 lessМеньше people
dyingумирающий everyкаждый yearгод in AmericaАмерика.
125
346394
3987
Теперь ежегодно в Америке погибает
в авариях на 17 000 человек меньше.
06:02
But if we want a self-drivingсамостоятельное вождение carавтомобиль,
126
350381
2020
Но если мы хотим
беспилотный автомобиль,
06:04
we need a technologyтехнологии curveкривая
that looksвыглядит like this.
127
352401
2307
нам нужна кривая,
которая выглядит вот так.
Нужно поставить больше датчиков
на транспортное средство.
06:06
We're going to have to put
more sensorsдатчиков in the vehicleсредство передвижения,
128
354708
2599
06:09
and we'llЧто ж pickвыбирать some
operatingоперационная pointточка up here
129
357307
2021
Выберем некоторую
рабочую точку вот здесь,
06:11
where it basicallyв основном never
getsполучает into a crashавария.
130
359328
2019
где аварий, по сути, не случается.
06:13
They'llОни будут happenслучаться, but very lowнизкий frequencyчастота.
131
361347
2443
Могут произойти, но крайне редко.
Теперь и вы и я можем взглянуть на это
и обсудить, значительно ли различие.
06:15
Now you and I could look at this
and we could argueспорить
132
363790
2461
06:18
about whetherбудь то it's incrementalдополнительный, and
I could say something like "80-20 ruleправило,"
133
366251
3605
Я бы мог рассказать что-нибудь
о правиле «80-20»
и что до верхушки кривой тяжело дойти.
06:21
and it's really hardжесткий to moveпереехать up
to that newновый curveкривая.
134
369856
2568
Но давайте на мгновение
посмотрим на это под другим углом.
06:24
But let's look at it
from a differentдругой directionнаправление for a momentмомент.
135
372424
2934
Посмотрим, как часто технология
вынуждена принимать правильные решения.
06:27
So let's look at how oftenдовольно часто
the technologyтехнологии has to do the right thing.
136
375358
3512
06:30
And so this greenзеленый dotточка up here
is a driverВодитель assistanceпомощь systemсистема.
137
378870
3506
Вот эта зелёная точка —
система помощи водителю.
06:34
It turnsвитки out that humanчеловек driversводители
138
382376
2485
Оказывается, в Америке водители
06:36
make mistakesошибки that leadвести
to trafficтрафик accidentsнесчастные случаи
139
384861
2647
совершают ошибки, приводящие к авариям,
06:39
about onceодин раз everyкаждый 100,000 milesмиль in AmericaАмерика.
140
387508
3172
где-то один раз
на каждые 160 000 километров.
06:42
In contrastконтрастировать, a self-drivingсамостоятельное вождение systemсистема
is probablyвероятно makingизготовление decisionsрешения
141
390680
3167
Для сравнения, система
автоматизированного управления
06:45
about 10 timesраз perв secondвторой,
142
393847
3663
принимает решения около 10 раз в секунду,
06:49
so orderзаказ of magnitudeвеличина,
143
397510
1422
то есть порядок возрастания —
06:50
that's about 1,000 timesраз perв mileмили.
144
398932
2832
около 620 раз на километр.
06:53
So if you compareсравнить the distanceрасстояние
betweenмежду these two,
145
401764
2485
Если сравнить разницу между ними,
06:56
it's about 10 to the eighthвосьмой, right?
146
404249
2600
она составит 10 в восьмой степени —
06:58
Eight8 ordersзаказы of magnitudeвеличина.
147
406849
1765
порядок возрастания равен восьми.
07:00
That's like comparingСравнение how fastбыстро I runбег
148
408614
2809
Это как сравнить мою скорость бега
07:03
to the speedскорость of lightлегкий.
149
411423
2206
со скоростью света.
07:05
It doesn't matterдело how hardжесткий I trainпоезд,
I'm never actuallyна самом деле going to get there.
150
413629
3785
Неважно, как упорно я тренируюсь,
мне никогда не стать таким быстрым.
07:09
So there's a prettyСимпатичная bigбольшой gapразрыв there.
151
417414
2438
То есть промежуток весьма внушительный.
07:11
And then finallyв конце концов, there's how
the systemсистема can handleручка uncertaintyнеопределенность.
152
419852
3729
И наконец, рассмотрим, как система
справляется с неопределённостью.
07:15
So this pedestrianпешеход here mightмог бы be
steppingшаговый into the roadДорога, mightмог бы not be.
153
423581
3323
Вот этот прохожий может
выйти на дорогу, а может и нет.
07:18
I can't tell,
norни can any of our algorithmsалгоритмы,
154
426904
3395
Мне не понять, да и ни один
из наших алгоритмов не может.
07:22
but in the caseдело of
a driverВодитель assistanceпомощь systemсистема,
155
430310
2284
Но в случае с системой помощи водителю
07:24
that meansозначает it can't take actionдействие,
because again,
156
432594
2806
это означает, что она не может
перейти к действию,
ведь если она неожиданно
«нажмёт» на тормоза, это неприемлемо.
07:27
if it pressesпрессы the brakesтормоза unexpectedlyнеожиданно,
that's completelyполностью unacceptableнеприемлемо.
157
435400
3339
07:30
WhereasВ то время как a self-drivingсамостоятельное вождение systemсистема
can look at that pedestrianпешеход and say,
158
438739
3133
В то время как автоматизированная система
может оценить прохожего и решить:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
«Я не знаю, что он будет делать.
07:35
slowмедленный down, take a better look,
and then reactреагировать appropriatelyнадлежащим образом after that.
160
443762
3762
Притормози, посмотри получше,
а затем действуй по ситуации».
07:39
So it can be much saferбезопаснее than
a driverВодитель assistanceпомощь systemсистема can ever be.
161
447524
3702
Такая система куда безопаснее
системы помощи водителю.
07:43
So that's enoughдостаточно about
the differencesразличия betweenмежду the two.
162
451226
2730
Я достаточно сказал
о различиях между двумя системами.
07:45
Let's spendпроводить some time talkingговорящий about
how the carавтомобиль seesвидит the worldМир.
163
453956
3484
Поговорим о том,
как автомобиль «видит» мир.
Вот наш автомобиль.
07:49
So this is our vehicleсредство передвижения.
164
457440
1252
07:50
It startsначинается by understandingпонимание
where it is in the worldМир,
165
458692
2438
Он начинает с осознания того,
где он конкретно находится,
07:53
by takingпринятие a mapкарта and its sensorдатчик dataданные
and aligningвыравнивание the two,
166
461130
2787
используя карту и данные с датчиков
и объединяя эту информацию,
07:55
and then we layerслой on topВверх of that
what it seesвидит in the momentмомент.
167
463917
2948
плюс то, что он «видит» в данный момент.
07:58
So here, all the purpleпурпурный boxesящики you can see
are other vehiclesтранспортные средства on the roadДорога,
168
466865
3655
Вот здесь фиолетовые прямоугольники —
другие автомобили на дороге,
08:02
and the redкрасный thing on the sideбоковая сторона
over there is a cyclistвелосипедист,
169
470520
2528
красная штука там в стороне —
это велосипедист,
08:05
and up in the distanceрасстояние,
if you look really closelyтесно,
170
473048
2402
а вот там на расстоянии,
если приглядеться,
08:07
you can see some conesконусы.
171
475450
1794
можно увидеть дорожные конусы.
08:09
Then we know where the carавтомобиль
is in the momentмомент,
172
477244
2773
Теперь мы знаем, где автомобиль
находится в данный момент,
08:12
but we have to do better than that:
we have to predictпрогнозировать what's going to happenслучаться.
173
480017
3833
но нужно больше информации:
нужно предсказать, что произойдёт дальше.
Вот здесь грузовик, справа наверху,
собирается перестроиться на левую полосу,
08:15
So here the pickupподбирать truckгрузовая машина in topВверх right
is about to make a left laneполоса дороги changeизменение
174
483850
3488
08:19
because the roadДорога in frontфронт of it is closedзакрыто,
175
487338
2223
так как дорога перед ним закрыта,
08:21
so it needsпотребности to get out of the way.
176
489561
1731
и ему надо съехать с этой полосы.
08:23
Knowingзнание that one pickupподбирать truckгрузовая машина is great,
177
491292
1863
Хорошо знать об одном грузовике,
08:25
but we really need to know
what everybody'sвсе это thinkingмышление,
178
493155
2479
но нам-то нужно знать,
о чём думают все участники движения,
08:27
so it becomesстановится quiteдовольно a complicatedсложно problemпроблема.
179
495634
2507
так что проблема становится
весьма сложной.
08:30
And then givenданный that, we can figureфигура out
how the carавтомобиль should respondотвечать in the momentмомент,
180
498141
4749
Зная это, мы можем определить,
как автомобилю следует отреагировать:
08:34
so what trajectoryтраектория it should followследовать, how
quicklyбыстро it should slowмедленный down or speedскорость up.
181
502890
3866
какой траектории следовать,
как быстро замедлиться или ускориться.
08:38
And then that all turnsвитки into
just followingследующий a pathдорожка:
182
506756
3065
И всё это сводится к следующему алгоритму:
08:41
turningпревращение the steeringрулевое управление wheelколесо left or right,
pressingпрессование the brakeтормоз or gasгаз.
183
509821
3197
повернуть руль влево или вправо,
нажать тормоз или газ.
08:45
It's really just two numbersчисел
at the endконец of the day.
184
513018
2464
В итоге всего два выбора.
08:47
So how hardжесткий can it really be?
185
515482
2241
Как сложно это может быть?
08:50
Back when we startedначал in 2009,
186
518433
1952
Когда мы начали в 2009 году,
08:52
this is what our systemсистема lookedсмотрел like.
187
520385
1798
наша система выглядела так.
08:54
So you can see our carавтомобиль in the middleсредний
and the other boxesящики on the roadДорога,
188
522183
3391
Вы видите наш автомобиль в центре
и другие прямоугольнички на дороге,
едущие по автостраде.
08:57
drivingвождение down the highwayшоссе.
189
525574
1271
08:58
The carавтомобиль needsпотребности to understandПонимаю where it is
and roughlyгрубо where the other vehiclesтранспортные средства are.
190
526845
3818
Автомобилю нужно определить,
где он и где другие транспортные средства.
Такое геометрическое представление мира.
09:02
It's really a geometricгеометрический
understandingпонимание of the worldМир.
191
530663
2429
Как только мы начинаем передвигаться
в жилой зоне и по улицам города,
09:05
Onceоднажды we startedначал drivingвождение
on neighborhoodокрестности and cityгород streetsулицы,
192
533092
2948
09:08
the problemпроблема becomesстановится a wholeвсе
newновый levelуровень of difficultyтрудность.
193
536040
2445
проблема усложняется в разы.
09:10
You see pedestriansпешеходы crossingскрещивание in frontфронт
of us, carsлегковые автомобили crossingскрещивание in frontфронт of us,
194
538485
3494
Вот пешеходы, переходящие улицу
перед нами, автомобили —
09:13
going everyкаждый whichкоторый way,
195
541979
1811
каждый идёт своей дорогой;
09:15
the trafficтрафик lightsогни, crosswalksпешеходные переходы.
196
543790
1527
светофоры, пешеходные переходы.
09:17
It's an incrediblyневероятно complicatedсложно
problemпроблема by comparisonсравнение.
197
545317
2797
В сравнении с предыдущей,
эта проблема куда сложнее.
09:20
And then onceодин раз you have
that problemпроблема solvedрешена,
198
548114
2103
Как только эта проблема решена,
09:22
the vehicleсредство передвижения has to be ableв состоянии
to dealпо рукам with constructionстроительство.
199
550217
2512
автомобилю также нужно
справляться с дорожными работами —
09:24
So here are the conesконусы on the left
forcingфорсирование it to driveводить машину to the right,
200
552729
3151
вот конусы слева,
вынуждающие ехать вправо, —
но не только с изолированными
стройками, конечно же,
09:27
but not just constructionстроительство
in isolationизоляция, of courseкурс.
201
555880
2402
09:30
It has to dealпо рукам with other people movingперемещение
throughчерез that constructionстроительство zoneзона as well.
202
558282
3723
нужно справляться и с теми,
кто пересекает эту зону.
09:34
And of courseкурс, if anyone'sкто это
breakingломка the rulesправила, the policeполиция are there
203
562005
3263
А если кто-то нарушает правила,
приезжает полиция,
09:37
and the carавтомобиль has to understandПонимаю that
that flashingмигающий lightлегкий on the topВверх of the carавтомобиль
204
565268
3622
и автомобилю нужно понимать,
что вот этот мигающий огонёк на крыше
значит, что это не простой
автомобиль, а полицейский.
09:40
meansозначает that it's not just a carавтомобиль,
it's actuallyна самом деле a policeполиция officerсотрудник.
205
568890
3105
Так же, оранжевый прямоугольник здесь —
09:43
Similarlyпо аналогии, the orangeоранжевый boxкоробка
on the sideбоковая сторона here,
206
571995
2032
это школьный автобус,
09:46
it's a schoolшкола busавтобус,
207
574027
1109
и к нему тоже требуется
особое отношение.
09:47
and we have to treatрассматривать that
differentlyиначе as well.
208
575136
2520
Когда мы на дороге,
у людей есть определённые ожидания:
09:50
When we're out on the roadДорога,
other people have expectationsожидания:
209
578576
2793
09:53
So, when a cyclistвелосипедист putsпуты up theirих armрука,
210
581369
1780
если велосипедист поднимает руку,
09:55
it meansозначает they're expectingожидая the carавтомобиль
to yieldУступать to them and make roomкомната for them
211
583149
3518
это значит, он ожидает, что автомобиль
уступит ему дорогу,
09:58
to make a laneполоса дороги changeизменение.
212
586667
2053
чтобы он смог сменить полосу.
10:01
And when a policeполиция officerсотрудник
stoodстоял in the roadДорога,
213
589030
2173
А если полицейский перегородил дорогу,
10:03
our vehicleсредство передвижения should understandПонимаю
that this meansозначает stop,
214
591203
2740
значит, нужно остановиться
10:05
and when they signalсигнал to go,
we should continueПродолжать.
215
593943
3506
и продолжить движение,
только когда он просигналит нам.
10:09
Now, the way we accomplishвыполнять this
is by sharingразделение dataданные betweenмежду the vehiclesтранспортные средства.
216
597449
3761
Мы добились этого путём распределения
информации между автомобилями.
10:13
The first, mostбольшинство crudeсырой modelмодель of this
217
601210
1696
В грубом исполнении задумка такова:
10:14
is when one vehicleсредство передвижения
seesвидит a constructionстроительство zoneзона,
218
602906
2113
когда одно транспортное средство
видит дорожные работы,
10:17
havingимеющий anotherдругой know about it
so it can be in the correctверный laneполоса дороги
219
605019
3062
другое узнаёт об этом и может
перестроиться в нужную полосу,
10:20
to avoidизбежать some of the difficultyтрудность.
220
608081
1570
избежав сложностей.
10:21
But we actuallyна самом деле have a much
deeperГлубже understandingпонимание of this.
221
609651
2664
Но мы продумали ситуацию куда глубже.
10:24
We could take all of the dataданные
that the carsлегковые автомобили have seenвидели over time,
222
612315
3009
Мы можем взять все данные,
собранные автомобилями за всё время, —
10:27
the hundredsсотни of thousandsтысячи
of pedestriansпешеходы, cyclistsвелосипедисты,
223
615324
2376
сотни тысяч пешеходов, велосипедистов
10:29
and vehiclesтранспортные средства that have been out there
224
617700
1787
и транспортных средств —
10:31
and understandПонимаю what they look like
225
619487
1695
и обдумать, как они выглядят,
10:33
and use that to inferделать вывод
what other vehiclesтранспортные средства should look like
226
621182
2831
чтобы на основании этого сделать вывод
о том, как выглядят
другие автомобили и пешеходы.
10:36
and other pedestriansпешеходы should look like.
227
624013
1926
10:37
And then, even more importantlyважно,
we could take from that a modelмодель
228
625939
3021
А затем, что ещё важнее,
из этого можно получить модель того,
10:40
of how we expectожидать them
to moveпереехать throughчерез the worldМир.
229
628960
2330
каким ожидается их движение.
Тут жёлтые прямоугольники —
пешеходы, переходящие дорогу перед нами,
10:43
So here the yellowжелтый boxкоробка is a pedestrianпешеход
crossingскрещивание in frontфронт of us.
230
631290
2963
10:46
Here the blueсиний boxкоробка is a cyclistвелосипедист
and we anticipateпредвидеть
231
634253
2250
голубой прямоугольник — велосипедист,
и мы предугадываем, что они
объедут автомобиль справа.
10:48
that they're going to nudgeслегка подталкивать локтем out
and around the carавтомобиль to the right.
232
636503
3312
10:52
Here there's a cyclistвелосипедист
comingприход down the roadДорога
233
640115
2092
Здесь велосипедист спукается вниз,
10:54
and we know they're going to continueПродолжать
to driveводить машину down the shapeформа of the roadДорога.
234
642207
3486
и мы понимаем, что он продолжит
ехать вдоль дороги.
Здесь кто-то поворачивает направо,
10:57
Here somebodyкто-то makesмарки a right turnочередь,
235
645693
1867
а вот в этот момент кто-то решил
развернуться перед нами,
10:59
and in a momentмомент here, somebody'sчей-то
going to make a U-turnРазворот in frontфронт of us,
236
647560
3360
и мы можем предугадать такое поведение
и соответственно отреагировать.
11:02
and we can anticipateпредвидеть that behaviorповедение
and respondотвечать safelyбезопасно.
237
650920
2614
11:05
Now, that's all well and good
for things that we'veмы в seenвидели,
238
653534
2728
Всё это здорово для тех ситуаций,
которые мы видели,
но ведь случаются и такие вещи,
с которыми мы до этого не сталкивались.
11:08
but of courseкурс, you encounterстолкновение
lots of things that you haven'tне
239
656262
2865
11:11
seenвидели in the worldМир before.
240
659127
1231
Всего пару месяцев тому назад
11:12
And so just a coupleпара of monthsмесяцы agoтому назад,
241
660358
1741
наши автомобили двигались
через Маунтин-Вью
11:14
our vehiclesтранспортные средства were drivingвождение
throughчерез Mountainгора ViewПосмотреть,
242
662099
2235
и натолкнулись вот на что.
11:16
and this is what we encounteredвстречается.
243
664334
1644
Это женщина в электрическом
инвалидном кресле,
11:17
This is a womanженщина in an electricэлектрический wheelchairинвалидная коляска
244
665978
2082
гоняющаяся по кругу
за уткой на дороге. (Смех)
11:20
chasingпогоня a duckутка in circlesкруги on the roadДорога.
(LaughterСмех)
245
668060
2617
11:22
Now it turnsвитки out, there is nowhereнигде
in the DMVDMV handbookруководство
246
670677
3111
Оказалось, нигде в руководстве ПДД
11:25
that tellsговорит you how to dealпо рукам with that,
247
673788
2245
не сказано, что делать в такой ситуации,
11:28
but our vehiclesтранспортные средства were ableв состоянии
to encounterстолкновение that,
248
676033
2143
но наши автомобили с этим справились:
11:30
slowмедленный down, and driveводить машину safelyбезопасно.
249
678176
2255
они притормозили и поехали осторожнее.
11:32
Now, we don't have to dealпо рукам
with just ducksутки.
250
680431
2041
Приходится сталкиваться
не только с утками.
11:34
Watch this birdптица flyлетать acrossчерез in frontфронт of us.
The carавтомобиль reactsвступает в реакцию to that.
251
682472
3708
Посмотрите, как птица пролетает
прямо перед нами, и автомобиль реагирует.
11:38
Here we're dealingдело with a cyclistвелосипедист
252
686180
1615
Здесь ситуация с велосипедистом,
11:39
that you would never expectожидать to see
anywhereв любом месте other than Mountainгора ViewПосмотреть.
253
687795
3290
которую нигде, кроме Маунтин-Вью,
не ожидаешь увидеть.
11:43
And of courseкурс, we have
to dealпо рукам with driversводители,
254
691085
2068
И, конечно, ситуации с водителями,
11:45
even the very smallмаленький onesте,.
255
693153
3715
в том числе самыми маленькими.
11:48
Watch to the right as someoneкто то
jumpsскачки out of this truckгрузовая машина at us.
256
696868
4131
Посмотрите, как справа
кто-то выпрыгивает на нас из грузовика.
11:54
And now, watch the left as the carавтомобиль
with the greenзеленый boxкоробка decidesрешает
257
702460
2929
А теперь слева автомобиль
с зелёным прямоугольником
11:57
he needsпотребности to make a right turnочередь
at the last possibleвозможное momentмомент.
258
705389
3325
в последний момент решает,
что ему нужно повернуть направо.
12:00
Here, as we make a laneполоса дороги changeизменение,
the carавтомобиль to our left decidesрешает
259
708714
2851
Здесь, пока мы меняем полосу движения,
водитель слева решает,
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
что и он тоже хочет сменить полосу.
12:07
And here, we watch a carавтомобиль
blowдуть throughчерез a redкрасный lightлегкий
261
715118
2693
А тут мы видим, как автомобиль
проносится на красный свет,
12:09
and yieldУступать to it.
262
717811
2090
и мы останавливаемся.
12:11
And similarlyпо аналогии, here, a cyclistвелосипедист
blowingдующий throughчерез that lightлегкий as well.
263
719901
3854
И тут тоже: велосипедист
проезжает на красный свет.
И, конечно, наш автомобиль
реагирует, соблюдая безопасность.
12:15
And of courseкурс,
the vehicleсредство передвижения respondsоткликается safelyбезопасно.
264
723755
2746
Также есть те, кто иногда
бог знает что вытворяет на дороге:
12:18
And of courseкурс, we have people
who do I don't know what
265
726501
2601
12:21
sometimesиногда on the roadДорога, like this guy
pullingтянущий out betweenмежду two self-drivingсамостоятельное вождение carsлегковые автомобили.
266
729102
3823
как вот это парень, втискивающийся
меж двух автоматизированных автомобилей.
12:24
You have to askпросить, "What are you thinkingмышление?"
267
732925
2045
Хочется спросить: «Чем ты думаешь?»
12:26
(LaughterСмех)
268
734970
1212
(Смех)
12:28
Now, I just fire-hosedпротивопожарная обливали you
with a lot of stuffматериал there,
269
736182
2521
Я тут вас закидал разными ситуациями,
давайте разберём одну досконально.
12:30
so I'm going to breakломать one of these
down prettyСимпатичная quicklyбыстро.
270
738703
2650
Итак, снова ситуация с велосипедистом.
12:33
So what we're looking at is the sceneместо действия
with the cyclistвелосипедист again,
271
741353
2940
Вы можете заметить внизу,
что велосипедиста нам пока не видно,
12:36
and you mightмог бы noticeуведомление in the bottomдно,
we can't actuallyна самом деле see the cyclistвелосипедист yetвсе же,
272
744293
3491
но автомобиль его видит:
голубой прямоугольник вот здесь.
12:39
but the carавтомобиль can: it's that little
blueсиний boxкоробка up there,
273
747784
2504
Мы получили данные
с лазерных датчиков.
12:42
and that comesвыходит from the laserлазер dataданные.
274
750288
2081
Это не так просто понять,
12:44
And that's not actuallyна самом деле
really easyлегко to understandПонимаю,
275
752369
2418
поэтому я разверну
данные и посмотрю на них,
12:46
so what I'm going to do is I'm going
to turnочередь that laserлазер dataданные and look at it,
276
754787
3584
и если вы хорошо умеете анализировать
данные с лазерных датчиков,
12:50
and if you're really good at looking
at laserлазер dataданные, you can see
277
758371
3029
то можете разглядеть
несколько точек на этой кривой,
12:53
a fewмало dotsточек on the curveкривая there,
278
761400
1487
а голубой прямоугольник — велосипедист.
12:54
right there, and that blueсиний boxкоробка
is that cyclistвелосипедист.
279
762887
2372
Пока наш светофор красный,
12:57
Now as our lightлегкий is redкрасный,
280
765259
1149
светофор для велосипедистов
загорелся жёлтым,
12:58
the cyclist'sвелосипедиста lightлегкий
has turnedоказалось yellowжелтый alreadyуже,
281
766408
2192
и если прищуриться,
можно увидеть это на изображении.
13:00
and if you squintкосоглазие, you can see that
in the imageryобразность.
282
768600
2438
Но велосипедист собирается
пересечь перекрёсток.
13:03
But the cyclistвелосипедист, we see, is going
to proceedпродолжить throughчерез the intersectionпересечение.
283
771038
3286
Теперь наш светофор горит зелёным,
его — красным.
13:06
Our lightлегкий has now turnedоказалось greenзеленый,
his is solidlyтвердо redкрасный,
284
774324
2394
13:08
and we now anticipateпредвидеть that this bikeвелосипед
is going to come all the way acrossчерез.
285
776718
4292
Мы предугадываем, что велосипедист
так и поедет вперёд до конца.
13:13
UnfortunatelyК сожалению the other driversводители nextследующий to us
were not payingплатеж as much attentionвнимание.
286
781010
3742
К сожалению, водители рядом с нами
не обратили на это внимания,
13:16
They startedначал to pullвытащить forwardвперед,
and fortunatelyк счастью for everyoneвсе,
287
784752
3157
они начали движение вперёд,
и, к счастью для всех,
13:19
this cyclistsвелосипедисты reactsвступает в реакцию, avoidsпозволяет избегать,
288
787909
3011
велосипедист реагирует,
избегает столкновения
13:22
and makesмарки it throughчерез the intersectionпересечение.
289
790920
2191
и проезжает перекрёсток.
13:25
And off we go.
290
793111
1568
Теперь можно ехать.
13:26
Now, as you can see, we'veмы в madeсделал
some prettyСимпатичная excitingзахватывающе progressпрогресс,
291
794679
2948
Как видите, мы добились
впечатляющего прогресса
13:29
and at this pointточка we're prettyСимпатичная convincedубежденный
292
797627
1902
и на данный момент убеждены,
13:31
this technologyтехнологии is going
to come to marketрынок.
293
799529
2010
что эта технология
станет доступной на рынке.
13:33
We do threeтри millionмиллиона milesмиль of testingтестирование
in our simulatorsсимуляторы everyкаждый singleОдин day,
294
801539
4783
Каждый день мы тестируем автомобили
на почти 5 000 000 километрах,
и можно представить опыт,
который они накопили.
13:38
so you can imagineпредставить the experienceопыт
that our vehiclesтранспортные средства have.
295
806322
2689
13:41
We are looking forwardвперед to havingимеющий
this technologyтехнологии on the roadДорога,
296
809011
2864
Мы с нетерпением ждём,
когда эта технология выйдет на дороги,
13:43
and we think the right pathдорожка
is to go throughчерез the self-drivingсамостоятельное вождение
297
811875
2890
и думаем, что верный выбор —
это автоматизированные автомобили,
13:46
ratherскорее than driverВодитель assistanceпомощь approachподход
298
814765
1844
а не система помощи водителю,
13:48
because the urgencyострая необходимость is so largeбольшой.
299
816609
2621
ведь актуальность так велика.
13:51
In the time I have givenданный this talk todayCегодня,
300
819230
2393
За время, пока я выступал,
13:53
34 people have diedумер on America'sАмерика roadsдороги.
301
821623
3135
на дорогах Америки погибло 34 человека.
13:56
How soonскоро can we bringприносить it out?
302
824758
2368
Как скоро станет доступной наша система?
13:59
Well, it's hardжесткий to say because
it's a really complicatedсложно problemпроблема,
303
827126
3832
Трудно ответить, ведь проблема сложная.
14:02
but these are my two boysмальчиков.
304
830958
2214
Но вот мои два сына:
14:05
My oldestсамый старший sonсын is 11, and that meansозначает
in four4 and a halfполовина yearsлет,
305
833172
3623
старшему 11 лет, что значит,
что через 4 с половиной года
14:08
he's going to be ableв состоянии
to get his driver'sводительский licenseлицензия.
306
836795
2577
он может получить водительские права.
14:11
My teamкоманда and I are committedпривержен
to makingизготовление sure that doesn't happenслучаться.
307
839372
3204
Я и моя команда работаем,
чтобы этого не случилось.
14:14
Thank you.
308
842576
1904
Спасибо.
14:16
(LaughterСмех) (ApplauseАплодисменты)
309
844480
3667
(Смех)
(Аплодисменты)
14:21
ChrisКрис AndersonАндерсон: ChrisКрис,
I've got a questionвопрос for you.
310
849110
2568
Крис Андерсон:
Крис, у меня есть к вам вопрос.
14:23
ChrisКрис UrmsonUrmson: Sure.
311
851678
2809
Крис Урмсон: Конечно.
14:26
CAКалифорния: So certainlyбезусловно, the mindразум of your carsлегковые автомобили
is prettyСимпатичная mind-bogglingНелепая.
312
854487
3924
КА: Разум ваших автомобилей поразителен.
14:30
On this debateобсуждение betweenмежду
driver-assistedводитель-помощь and fullyв полной мере driverlessнеуправляемый --
313
858411
4459
В этом споре между автоматизированными
и снабжёнными помощью автомобилями...
14:34
I mean, there's a realреальный debateобсуждение
going on out there right now.
314
862870
3041
Серьёзный спор идёт сейчас на эту тему.
14:37
So some of the companiesкомпании,
for exampleпример, Teslaтесла,
315
865911
2833
Некоторые компании, например, Tesla,
14:40
are going the driver-assistedводитель-помощь routeмаршрут.
316
868744
2159
идут по пути вспомогательных систем.
14:42
What you're sayingпоговорка is that
that's kindсвоего рода of going to be a deadмертвый endконец
317
870903
5248
Вы говорите, что это своего рода тупик,
14:48
because you can't just keep improvingулучшение
that routeмаршрут and get to fullyв полной мере driverlessнеуправляемый
318
876151
5456
потому что нельзя просто улучшать
эти системы и в конечном счёте прийти
14:53
at some pointточка, and then a driverВодитель
is going to say, "This feelsчувствует safeбезопасно,"
319
881607
3530
к полной автоматизации, ведь
водитель может подумать, что это безопасно,
и полезть на заднее сидение,
и тогда может произойти что-то ужасное.
14:57
and climbвосхождение into the back,
and something uglyуродливый will happenслучаться.
320
885137
2647
14:59
CUCU: Right. No, that's exactlyв точку right,
and it's not to say
321
887784
2676
КУ: Верно. Именно так.
И не то чтобы системы помощи водителю
15:02
that the driverВодитель assistanceпомощь systemsсистемы
aren'tне going to be incrediblyневероятно valuableценный.
322
890460
3537
не имеют огромной ценности —
они могут спасти
много жизней за этот период,
15:05
They can saveспасти a lot of livesжизни
in the interimпромежуточный,
323
893997
2058
15:08
but to see the transformativeпреобразующей opportunityвозможность
to help someoneкто то like SteveСтив get around,
324
896055
3833
но чтобы была возможность преобразовать,
помочь людям вроде Стива передвигаться,
15:11
to really get to the endконец caseдело in safetyбезопасность,
325
899888
1969
прийти к максимуму безопасности,
15:13
to have the opportunityвозможность
to changeизменение our citiesгорода
326
901857
2479
иметь возможность изменить наши города,
15:16
and moveпереехать parkingстоянка out and get ridизбавиться of
these urbanгородской cratersкратеры we call parkingстоянка lots,
327
904336
4204
избавиться от этих городских окопов,
которые мы называем парковками, —
для этого существует только один путь.
15:20
it's the only way to go.
328
908540
1240
15:21
CAКалифорния: We will be trackingотслеживание your progressпрогресс
with hugeогромный interestинтерес.
329
909780
2718
КА: Мы будем следить за вашими
успехами с огромным интересом.
15:24
Thanksблагодаря so much, ChrisКрис.
CUCU: Thank you. (ApplauseАплодисменты)
330
912498
4232
Спасибо, Крис.
КУ: Спасибо. (Аплодисменты)
Translated by Alina Siluyanova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

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