TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
Chris Gerdes: el coche de carreras del futuro... a 240 km/h y sin piloto
Filmed:
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Ya llegan los coches autónomos... y van a conducir mejor que tú. Chris Gerdes revela cómo, junto con su equipo, están desarrollando robots que pueden conducir coches de carreras a 240 km/h evitando todo posible accidente. Y, sin embargo, al estudiar las ondas cerebrales de los pilotos profesionales, Gerdes dice que ha aprendido a apreciar los instintos de dichos pilotos. (Filmado en 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
¿Quién alguna vez
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
ha estado al volante
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
y en realidad no debería haber conducido?
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
Quizá estuvieron en el camino todo el día
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
y no ven la hora de llegar a casa.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
Estaban cansados pero sentían que podían conducir unos kilómetros más.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Quizá pensaron
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
que deberían haber bebido menos
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
y haber vuelto a casa.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
O quizá tenían la cabeza en otro lado.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
¿Les resulta familiar?
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
Y, en esas situaciones, ¿no sería genial
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
tener un botón en el tablero
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
que pudiéramos presionar para que el coche volviera a casa a salvo?
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
Esa ha sido la promesa del coche auto-conducido,
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
del vehículo autónomo, y ha sido el sueño
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
al menos desde 1939, cuando General Motors presentó
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
esta idea en su stand Futurama de la Feria Mundial.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
Y es uno de esos sueńos
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
que siempre parecen estar a 20 ańos en el futuro.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
Pero hace dos semanas ese sueńo dio un paso más
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
cuando el estado de Nevada otorgó al coche auto-conducido de Google
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
la primera licencia a un coche autónomo,
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
sentando el precedente legal para hacer
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
pruebas en los caminos de Nevada.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
California está considerando una legislación similar
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
y esto aseguraría que el coche autónomo
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
no es una de esas cosas válidas solo en Las Vegas.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(Risas)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
En mi laboratorio de Stanford también hemos trabajado
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
en coches autónomos, pero con una pequeńa variante.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
Hemos estado construyendo coches de carreras
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
que en realidad pueden llevarse al límite
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
del rendimiento físico.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
¿Por qué querríamos hacer algo así?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
Bueno, hay dos buenas razones para hacerlo.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
Primero, creemos que antes de que las personas le cedan
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
el control a un coche autónomo, ese coche debería ser
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
por lo menos tan bueno como el mejor conductor humano.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
Y si Uds. son como yo y el 70% de la población
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
que sabe que está por encima del conductor medio,
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
entenderán que es un umbral alto.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
También hay otra razón.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
Así como los pilotos de carrera usan toda la fricción
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
entre el neumático y la pista,
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
todos los recursos del coche para ir lo más rápido posible,
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
queremos usar todos esos recursos para evitar
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
todos los accidentes que podamos.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
Y uno puede poner el coche al límite,
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
no porque uno conduzca demasiado rápido,
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
sino por encontrarse el piso helado
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
y las condiciones cambian.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
En esas situaciones, queremos un coche
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
capaz de eludir un accidente
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
físicamente evitable.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
También tengo que confesar una tercera motivación.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
Como ven, siento pasión por las carreras.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
En el pasado, tuve un coche de carreras,
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
fui jefe de equipo y entrenador de pilotos,
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
aunque quizá no al nivel que esperan.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
Uno de los desarrollos del laboratorio
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
-desarrollamos varios vehículos-
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
es el primer coche, creemos,
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
de deriva autónoma.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
Es una de esas categorías
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
en las que no hay mucha competencia.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(Risas)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
Este es P1, un vehículo eléctrico construido íntegramente por estudiantes
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
que mediante su tracción trasera
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
y su control electrónico de dirección delantera,
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
puede desplazarse en curvas cerradas.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
Puede cambiar de lados como un piloto de rally
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
y tomar siempre la curva más cerrada,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
incluso en superficies resbaladizas,
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
sin derrapar.
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
También hemos trabajado con Volkswagen Oracle,
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
en Shelley, un coche de carreras autónomo
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
que ha corrido a 240 km/h en las salinas de Bonneville,
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
que anduvo en el parque Thunderhill Raceway bajo el sol,
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
el viento y la lluvia,
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
y recorrió las 153 vueltas y los 20 km
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
de la ruta Pikes Peak Hill Climb
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
en Colorado, sin piloto al volante.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(Risas)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(Aplausos)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
Supongo que no hace falta decir que nos divertimos mucho
04:14
doing this.
86
239011
1304
haciendo esto.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
Pero hay algo más que hemos descubierto
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
al construir estos coches autónomos.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
Le hemos tomado un gran aprecio
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
a las capacidades de los pilotos humanos.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
A medida que analizábamos el rendimiento de estos coches
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
queríamos compararlos con sus contrapartes humanas.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
Y descubrimos que sus homólogos humanos son increíbles.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
Podemos trazar un mapa de la pista,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
hacer un modelo matemático del coche
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
y, luego de varios intentos, encontrar
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
el camino más rápido para esa pista.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
Cotejamos esos datos con los registrados
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
por un piloto profesional
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
y la semejanza es realmente notable.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
Sí, aquí hay diferencias sutiles,
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
pero el piloto humano puede seguir
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
una trayectoria increíblemente rápida
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
sin los beneficios de un algoritmo que compare
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
el compromiso entre ir tan rápido como sea posible
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
en esta curva y recortar un poco de tiempo
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
en esta recta.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
No solo eso, sino que lo hace vuelta,
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
tras vuelta, tras vuelta.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
Son capaces de hacerlo de manera consistente
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
llevando el coche al límite en cada una de las vueltas.
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
Es algo extraordinario de ver.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
Uno los sube a un coche nuevo
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
y al cabo de unas vueltas, encuentran la trayectoria más rápida
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
y toman la delantera.
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
Realmente te hace querer saber
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
qué ocurre dentro del cerebro del piloto.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
Y, como investigadores, decidimos averiguarlo.
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
Decidimos colocar instrumental no sólo en el coche
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
sino también en el piloto
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
para tratar de ver lo que estaba pasando
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
en su cabeza mientras conducía.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
Allí está la Dra. Lene Harbott colocando electrodos
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
en la cabeza de John Morton.
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
John Morton es un ex-piloto de carreras
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
que además es campeón de la clase en Le Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
Un piloto estupendo, con ganas de soportar a los estudiantes
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
y este tipo de investigaciones.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
Le está colocando electrodos en la cabeza
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
para que podamos monitorear la actividad eléctrica
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
en el cerebro mientras está en la pista.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
Está claro que con un par de electrodos que pongamos en su cabeza
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
no comprenderemos exactamente qué piensa mientras está en la pista.
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
No obstante, los neurocientíficos han identificado patrones
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
que nos permiten desentrańar algunas cuestiones importantes.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
Por ejemplo, el cerebro en reposo
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
tiende a generar gran cantidad de ondas alfa.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
En cambio, las ondas theta se asocian
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
a mucha actividad cognitiva, como el procesamiento visual,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
algo en lo que el piloto piensa bastante.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
Podemos medir esto
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
y ver la intensidad relativa
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
entre las ondas theta y las alfa.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
Esto nos da una medida del trabajo mental;
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
cuál es el desafío cognitivo del piloto
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
en cada punto de la pista.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
Pero queríamos ver si podíamos registrarlo
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
en la pista, así que nos fuimos al sur, a Laguna Seca.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
Laguna Seca es una pista legendaria
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
a mitad de camino entre Salinas y Monterrey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
Tiene una curva llamada Corkscrew (sacacorchos).
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
Corkscrew es una chicana, seguida de una curva
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
rápida a la derecha en un camino que desciende tres niveles.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
La estrategia para conducir allí, me explicaban,
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
es apuntar a los arbustos distantes,
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
y, a medida que el camino cae, uno se da cuenta de que era la copa de un árbol.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
Bueno, así que gracias al Programa Revs de Stanford
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
pudimos llevar a John
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
y sentarlo al volante
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
de un Porsche Abarth Carrera 1960.
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
La vida es demasiado corta para usar coches aburridos.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
Aquí está John en la pista,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
aquí va cuesta arriba -¡Oh! A alguien le gustó-
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
y pueden ver su trabajo mental
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
-medido con la barra roja-
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
pueden ver sus acciones conforme se aproxima.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
Ahora miren, tiene que bajar la velocidad.
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
Y luego dobla a la izquierda.
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
Mira el árbol, y hacia abajo.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
No es de extrañar, como ven, que sea una tarea bastante difícil.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
Pueden ver el pico de trabajo mental mientras lo hace,
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
como es de esperar en una actividad que requiere
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
este nivel de complejidad.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
Pero lo interesante es ver las zonas de la pista
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
en las que su trabajo mental no aumenta.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Ahora los llevaré
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
al otro lado de la pista.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
Tercera curva. John está por entrar en esa curva
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
y el coche empezará a irse de cola.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
Tendrá que corregirlo con la dirección.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
Vean cómo lo hace John, aquí.
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
Vean el trabajo mental, y vean la dirección.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
El coche se va de cola, una gran maniobra para corregirlo,
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
sin nigún cambio en el trabajo mental.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
No es una tarea difícil.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
De hecho, es un acto reflejo.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
Aún estamos en una etapa preliminar del análisis de datos
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
pero al parecer estas hazañas fenomenales
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
que realizan los pilotos de carreras
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
son instintivas.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
Hay cosas que sencillamente han aprendido a hacer.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
Y les demanda muy poco trabajo mental
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
realizar estas hazañas asombrosas.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
Sus acciones son fantásticas.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
Es exactamente lo que uno quiere hacer al volante
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
para manejar el coche en esta situación.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
Ahora, esto nos ha dado muchas ideas
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
e inspiración para nuestros vehículos autónomos.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
Nos empezamos a preguntar:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
¿podemos hacerlos menos algorítmicos
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
y un poco más intuitivos?
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
¿Podemos transferir este acto reflejo
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
que vemos en los mejores pilotos de carreras,
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
a nuestros coches,
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
e incluso a un sistema que pueda
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
ir en sus coches en el futuro?
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
Hay un largo trecho por recorrer
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
hasta lograr vehículos autónomos
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
que conduzcan tan bien como los humanos.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
Pero eso también nos hace reflexionar.
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
¿Queremos algo más de nuestro coche
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
o que simplemente sea su propio chofer?
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
¿Queremos quizá que sea un compańero, un entrenador,
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
que use su conocimiento de la situación
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
para ayudarnos a alcanzar nuestro potencial?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
¿Puede la tecnología no solo reemplazarnos como humanos
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
sino permitirnos alcanzar todo el nivel de reflejos e intuición
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
de que somos capaces?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
Así, conforme avanzamos hacia este futuro tecnológico,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
quiero que se detengan a pensar un momento.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
¿Cuál es el balance ideal entre hombre y máquina?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
Y mientras lo pensamos,
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
inspirémonos
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
en las capacidades absolutamente increíbles
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
del cuerpo y la mente humanos.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Gracias.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(Aplausos)
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