TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
Chris Gerdes: Samochód przyszłości - 240 km/h bez kierowcy
Filmed:
Readability: 4
806,444 views
Nadchodzą autonomiczne samochody, które będą jeździć lepiej niż my. Chris Gerdes pokazuje, jak wraz z kolegami pracuje nad robotem-wyścigówką, która przy jeździe z prędkością 240 km/h potrafi uniknąć każdego wypadku. Badając fale mózgowe profesjonalnych kierowców rajdowych, Gerdes zaczął bardziej doceniać instynkt profesjonalnych kierowców. (Sfilmowano podczas TEDx Stanford.)
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So, how many of you have ever
0
506
1407
Ilu z was
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
usiadło za kierownicą,
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
choć nie powinniście byli prowadzić?
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
Byliście w drodze cały dzień,
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
chcieliście dojechać do domu.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
Jeszcze tych kilka mil, mimo zmęczenia.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Być może zdawało wam się,
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
że wypiliście mniej niż inni,
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
i możecie jechać do domu.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
Może myślami byliście zupełnie gdzie indziej.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
Brzmi znajomo?
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
Czy nie byłoby świetnie,
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
gdyby na desce rozdzielczej był guzik,
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
który bezpiecznie doprowadziłby auto do domu?
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
Na tym miał polegać samosterujący samochód,
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
niezależny pojazd, o którym marzono od 1939 r.,
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
od prezentacji General Motors
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
na stoisku Futurama na Targach Światowych.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
To jedno z marzeń,
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
które zawsze zdawało się odległe o 20 lat.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
2 tygodnie temu nastąpił krok naprzód.
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
Autonomiczny samochód Google
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
otrzymał w stanie Nevada pierwszą licencję,
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
która jasno upoważnia
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
do testowania go na ulicach Nevady.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
Kalifornia rozważa podobną ustawę,
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
dzięki czemu autonomiczny samochód
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
nie pozostanie wstydliwym sekretem.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(Śmiech)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
W laboratorium na uniwersytecie Stanford
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
pracujemy nad innym autonomicznym samochodem.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
Konstruujemy samosterujące samochody wyścigowe,
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
które potrafią osiągnąć granice
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
możliwości fizycznych.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
Po co to robimy?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
Są dwa dobre powody.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
Uważamy, że zanim oddamy kontrolę
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
autonomicznym samochodom,
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
muszą one dorównywać najlepszym kierowcom.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
Jeśli, jak ja, należycie do 70% populacji,
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
uważających się za kierowców powyżej przeciętnej,
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
wiecie, że to wysoka poprzeczka.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
Jest jeszcze jeden powód.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
Kierowcy samochodów wyścigowych
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
wykorzystują tarcie między oponą a nawierzchnią
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
i inne metody na szybką jazdę.
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
Chcemy wykorzystać te możliwości
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
do unikania wypadków.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
Można doprowadzić samochód do granic
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
nie tylko przez nadmierną prędkość,
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
ale też przez oblodzoną nawierzchnię,
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
zmienne warunki.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
W takich sytuacjach chcemy,
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
by samochód potrafił uniknąć
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
wszelkich możliwych wypadków.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
Muszę przyznać, że jest też trzeci powód.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
Fascynują mnie wyścigi.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
Kiedyś miałem wyścigówkę,
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
byłem szefem ekipy i instruktorem jazdy,
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
choć nie na aż tak wysokim poziomie.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
Jednym z kilku pojazdów,
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
które zbudowaliśmy w laboratorium,
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
jest pierwszy na świecie samochód
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
samodzielnie wykonujący poślizg kontrolowany.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
To jedna z kategorii,
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
w której nie ma zbyt dużej konkurencji.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(Śmiech)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
Oto P1, pojazd elektryczny
zbudowany przez studentów.
zbudowany przez studentów.
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
Z pomocą tylnej kierownicy
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
i przedniego systemu sterowania,
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
potrafi wykonać poślizg kontrolowany.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
Potrafi jechać bokiem jak rajdowiec,
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
wziąć najostrzejszy zakręt,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
nawet na śliskich, zmiennych powierzchniach,
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
nie wpadając w poślizg.
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
Wraz z Volkswagenem Oracle
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
pracowaliśmy nad Shelly, autonomiczną wyścigówką,
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
która osiągnęła 240km/h na równinie solnej,
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
jeździła po torze wyścigowym w słońcu,
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
przy wietrze i na deszczu,
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
dała radę 153 zakrętom i 20 km
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
drogi wysokogórskiej w Kolorado
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
bez nikogo za kierownicą.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(Śmiech)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(Brawa)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
Chyba nie muszę mówić,
04:14
doing this.
86
239011
1304
że świetnie się przy tym bawiliśmy.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
Pracując nad autonomicznymi samochodami
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
rozwinęliśmy też coś innego,
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
mianowicie olbrzymi szacunek
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
dla możliwości rajdowców.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
Testując te samochody,
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
chcieliśmy porównać je z ludzkimi odpowiednikami.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
Odkryliśmy, że ci drudzy są niesamowici.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
Biorąc mapę toru wyścigowego
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
i matematyczny model samochodu,
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
po paru próbach możemy wytyczyć
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
najszybszą drogę po torze.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
Porównujemy te dane
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
z jazdą profesjonalnego kierowcy
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
i podobieństwo okazuje się niesamowite.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
Owszem, są subtelne różnice,
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
jednak człowiek potrafi usiąść za kierownicą
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
i jechać bardzo szybko
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
bez algorytmu porównującego
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
opłacalność szybkiej jazdy na zakręcie
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
z czasowym zyskiem
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
na następnej prostej.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
W dodatku umieją to powtórzyć
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
okrążenie za okrążeniem.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
Za każdym razem
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
wykorzystują samochód do granic możliwości.
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
To niesamowite.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
W nowym samochodzie
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
już po kilku okrążeniach odszukają najszybszą trasę
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
i mogą wziąć udział w wyścigu.
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
Zaczęliśmy się zastanawiać,
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
co dzieje się w ich głowach.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
Postanowiliśmy to zbadać
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
i monitorować nie tylko samochód,
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
ale też i kierowców
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
żeby dowiedzieć się
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
jak myślą w trakcie jazdy.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
Tutaj dr Lene Harbott przyczepia elektrody
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
do głowy Johna Mortona,
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
byłego kierowcy rajdowego
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
wyścigów Can-Am, IMSa i Le Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
Świetny kierowca
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
i chętnie współpracuje ze studentami.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
Elektrody na głowie
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
monitorują aktywność elektryczną mózgu
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
podczas jazdy po torze.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
Oczywiście elektrody nie pozwolą nam
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
odczytać jego myśli podczas jazdy,
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
ale neurobiolodzy odkryli wzory pracy mózgu,
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
ilustrujące istotne aspekty rozumowania.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
W stanie spoczynku
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
mózg generuje dużo fal alfa.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
Fale theta wiążą się z funkcjami poznawczymi,
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
jak przetwarzanie sygnałów wzrokowych,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
kiedy kierowca myśli bardzo intensywnie.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
Można to zmierzyć
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
porównując moc względną
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
fal theta i fal alfa.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
Dostajemy pomiar pracy umysłowej,
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
poziom wyzwania, jakie stawia przed kierowcą
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
każdy odcinek trasy.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
Chcąc zarejestrować to na torze,
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
pojechaliśmy do Laguna Seca.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
To legendarny tor wyścigowy
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
położony między Salinas i Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
Ma zakręt zwany "korkociągiem",
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
zakręt-pułapkę, po którym następuje
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
ostry skręt w prawo połączony z trzypiętrowym spadkiem.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
Strategię pokonania tej przeszkody
wyjaśniono mi tak:
wyjaśniono mi tak:
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
kierujesz się na tamten krzak,
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
a kiedy droga opada widzisz, że to czubek drzewa.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
Dzięki programowi Revs
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
mogliśmy zabrać tam Johna,
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
by posadzić go za kierownicą
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
Porsche Abarth Carrera, rocznik 1960.
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
Nie warto marnować życia na kiepskie samochody.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
To John na trasie.
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
Wjeżdża pod górę.
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
Widać poziom pracy mózgu,
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
przedstawiony jako czerwony wskaźnik.
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
Widać jak pracuje.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
Musi zredukować bieg,
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
skręcić w lewo,
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
uważać na drzewo i zjechać na dół.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
To bardzo wymagające zadanie.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
Praca mózgu wzmaga się,
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
jak można oczekiwać
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
przy tak złożonych czynnościach.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
Najciekawsze są odcinki trasy,
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
gdzie poziom pracy mózgu nie wzrasta.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Pokażę teraz inną część trasy.
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
Pokażę teraz inną część trasy.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
Przy trzecim zakręcie tył samochodu
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
wpadnie w lekki poślizg.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
John wyrównuje kierownicą.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
Teraz zwróćcie uwagę
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
na poziom pracy mózgu i kierownicę.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
Poślizg, szybkie wyrównanie
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
i brak zmian w pracy mózgu.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
Zero wyzwania.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
Po prostu refleks.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
To dopiero pierwsze próby analizy danych,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
ale wydaje się, że większość wyczynów
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
kierowców rajdowych
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
jest odruchowa.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
To wyuczone czynności.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
Wykonanie tego niezwykłego zadania
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
nie wymaga od nich wiele wysiłku umysłowego.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
A efekty są niesamowite.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
Dokładnie takie manewry,
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
jakich wymaga dana sytuacja.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
Pozwoliło nam to zrozumieć
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
jak lepiej budować autonomiczne samochody.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
Zadaliśmy sobie pytanie,
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
czy mogłyby mniej polegać na algorytmach,
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
a więcej na intuicji.
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
Czy odruchy kierowców
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
da się wprowadzić
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
do wyścigówek,
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
a w przyszłości być może
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
również do samochodów osobowych?
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
Byłby to ogromny krok
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
w stronę samochodów autonomicznych,
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
jeżdżących jak profesjonalni kierowcy.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
Tutaj zastanowiło nas,
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
czy chcemy, by samochód
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
był czymś więcej niż szoferem?
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
Może mógłby być partnerem, trenerem,
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
który pomógłby nam osiągnąć
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
pełen potencjał?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
Czy zamiast zastępować człowieka,
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
technologia może nam pomóc
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
w udoskonalaniu refleksu i intuicji?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
Zmierzamy w kierunku technologicznej przyszłości.
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
Warto się zastanowić, gdzie leży złoty środek
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
między człowiekiem a maszyną?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
Zastanawiając się nad tym,
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
dajmy się zainspirować
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
niezwykłym zdolnościom
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
ludzkiego ciała i umysłu.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Dziękuję.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(Brawa)
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