TEDxStanford
Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver
Chris Gerdes: Mașina de curse a viitorului -- 250 km/h, fără șofer
Filmed:
Readability: 4
806,444 views
Mașinile autonome sosesc -- și ele vor conduce mai bine ca noi.
Chris Gerdes dezvăluie cum proiectează el și echipa lui mașini-robot de curse care pot rula cu 250 km/h evitând orice accident posibil. Și totuși, studiind undele cerebrale ale piloților de curse, Gerdes spune că a câștigat o nouă apreciere pentru instinctele piloților profesioniști. (Filmat la 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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So, how many of you have ever
0
506
1407
Câţi dintre voi ați urcat
00:17
gotten behind the wheel of a car
1
1913
1655
la volanul unei maşini
00:19
when you really shouldn't have been driving?
2
3568
5687
când nu trebuia de fapt să conduceţi?
00:25
Maybe you're out on the road for a long day,
3
9255
1905
Poate erați pe drum de mult
00:27
and you just wanted to get home.
4
11160
1490
şi doreați mult să ajungeți acasă.
00:28
You were tired, but you felt you could drive a few more miles.
5
12650
2647
Eraţi obosit, dar simţeaţi că mai puteaţi conduce câteva mile.
00:31
Maybe you thought,
6
15297
1199
Poate vă gândeați,
00:32
I've had less to drink than everybody else,
7
16496
2017
am băut mai puțin decât toţi ceilalţi,
00:34
I should be the one to go home.
8
18513
1736
eu ar trebui să fiu cel care merge acasă.
00:36
Or maybe your mind was just entirely elsewhere.
9
20249
4591
Sau poate că mintea vă era în cu totul altă parte.
00:40
Does this sound familiar to you?
10
24840
1454
Vă sună familiar?
00:42
Now, in those situations, wouldn't it be great
11
26294
2898
În astfel de situaţii, n-ar fi grozav
00:45
if there was a button on your dashboard
12
29192
1593
dacă ar exista un buton pe bord
00:46
that you could push, and the car would get you home safely?
13
30785
6343
pe care să-l apăsați, iar maşina să vă ducă acasă în siguranţă?
00:53
Now, that's been the promise of the self-driving car,
14
37128
2293
Asta a fost promisiunea maşinii robot,
00:55
the autonomous vehicle, and it's been the dream
15
39421
2627
vehiculul autonom,
00:57
since at least 1939, when General Motors showcased
16
42048
3249
visul din 1939, când General Motors a prezentat
01:01
this idea at their Futurama booth at the World's Fair.
17
45297
3302
această idee la standul Futurama de la Salonul Mondial.
01:04
Now, it's been one of those dreams
18
48599
1943
A fost unul dintre visurile
01:06
that's always seemed about 20 years in the future.
19
50542
4214
care mereu păreau cu 20 de ani în viitor.
01:10
Now, two weeks ago, that dream took a step forward,
20
54756
2683
Acum două săptămâni acel vis a făcut un pas înainte,
01:13
when the state of Nevada granted Google's self-driving car
21
57439
3265
când statul Nevada a acordat maşinii robot Goggle
01:16
the very first license for an autonomous vehicle,
22
60704
3600
prima licenţă pentru un vehicul autonom,
01:20
clearly establishing that it's legal for them
23
64304
2245
stabilind clar că e legal
01:22
to test it on the roads in Nevada.
24
66549
1810
s-o testeze pe străzile din Nevada.
01:24
Now, California's considering similar legislation,
25
68359
3727
California are în dezbatere legislație similară
01:27
and this would make sure that the autonomous car
26
72086
2408
și asta ar asigura că mașina autonomă
01:30
is not one of those things that has to stay in Vegas.
27
74494
2977
nu e unul dintre lucrurile care trebuie să rămână în Vegas.
01:33
(Laughter)
28
77471
2096
(Râsete)
01:35
Now, in my lab at Stanford, we've been working on
29
79567
3784
În laboratorul de la Standford am lucrat la mașina autonomă,
01:39
autonomous cars too, but with a slightly different spin
30
83351
3487
dar cu o ușoară diferență.
01:42
on things. You see, we've been developing robotic race cars,
31
86838
4248
Am proiectat mașini robot de curse,
01:46
cars that can actually push themselves to the very limits
32
91086
4120
mașini care își pot forța limitele
01:51
of physical performance.
33
95206
2240
performanței fizice.
01:53
Now, why would we want to do such a thing?
34
97446
2613
De ce am dori să facem o astfel de mașină?
01:55
Well, there's two really good reasons for this.
35
100059
2100
Există două motive.
01:58
First, we believe that before people turn over control
36
102159
3959
Întâi, credem că înainte ca oamenii să predea controlul,
02:02
to an autonomous car, that autonomous car should be
37
106118
2834
mașina autonomă ar trebui să fie
02:04
at least as good as the very best human drivers.
38
108952
3254
cel puțin atât de bună ca cel mai bun șofer uman.
02:08
Now, if you're like me, and the other 70 percent of the population
39
112206
3305
Dacă sunteți ca mine și ca ceilați 70% din populație
02:11
who know that we are above-average drivers,
40
115511
2193
care știu că sunt mai buni decat media,
02:13
you understand that's a very high bar.
41
117704
3175
înțelegeți că e o ștachetă foarte înaltă.
02:16
There's another reason as well.
42
120879
2392
Mai există un motiv.
02:19
Just like race car drivers can use all of the friction
43
123271
3576
La fel cum șoferii de curse folosesc frecarea
02:22
between the tire and the road,
44
126847
1280
dintre cauciucuri și drum,
02:24
all of the car's capabilities to go as fast as possible,
45
128127
3177
împreună cu toate capacitățile mașinii de a rula cât de rapid posibil,
02:27
we want to use all of those capabilities to avoid
46
131304
3345
noi vrem să folosim aceste capacități pentru a evita
02:30
any accident we can.
47
134649
1588
orice accident putem.
02:32
Now, you may push the car to the limits
48
136237
2050
Poate forțezi mașina la limită
02:34
not because you're driving too fast,
49
138287
1967
nu pentru că accelerezi prea repede,
02:36
but because you've hit an icy patch of road,
50
140254
2160
ci pentru că ai dat de-un petec de drum înghețat,
02:38
conditions have changed.
51
142414
1704
iar condițiile s-au schimbat.
02:40
In those situations, we want a car
52
144118
2761
În astfel de situații, vrem o mașină
02:42
that is capable enough to avoid any accident
53
146879
3720
suficient de capabilă să evite un accident
02:46
that can physically be avoided.
54
150599
2678
care practic poate fi evitat.
02:49
I must confess, there's kind of a third motivation as well.
55
153277
4267
Trebuie să admit, mai există și o a treia motivație.
02:53
You see, I have a passion for racing.
56
157544
2256
Vedeți, am o pasiune pentru curse.
02:55
In the past, I've been a race car owner,
57
159800
2764
În trecut, am avut o mașină de curse,
02:58
a crew chief and a driving coach,
58
162564
2555
am fost șef de echipaj și antrenor de curse,
03:01
although maybe not at the level that you're currently expecting.
59
165119
3855
deși poate nu la nivelul pe care-l așteptați în prezent.
03:04
One of the things that we've developed in the lab --
60
168974
2704
Un lucru pe care l-am proiectat în laborator --
03:07
we've developed several vehicles --
61
171678
1704
am proiectat mai multe vehicule --
03:09
is what we believe is the world's first
62
173382
2235
e ceea ce credem că este
03:11
autonomously drifting car.
63
175617
2365
prima mașină autonomă de drifting.
03:13
It's another one of those categories
64
177982
2513
E încă una dintre categoriile
03:16
where maybe there's not a lot of competition.
65
180495
2423
în care nu există multă competiție.
03:18
(Laughter)
66
182918
1408
(Râsete)
03:20
But this is P1. It's an entirely student-built electric vehicle,
67
184326
3822
Acesta e P1, un vehicul electric construit în întregime de studenți
03:24
which through using its rear-wheel drive
68
188148
2078
care prin folosirea cârmei posterioare
03:26
and front-wheel steer-by-wire
69
190226
1565
și a cârmei frontale prin cablu
03:27
can drift around corners.
70
191791
2067
poate pilota ocolind colțurile.
03:29
It can get sideways like a rally car driver,
71
193858
2200
Poate pilota lateral ca un șofer de raliu
03:31
always able to take the tightest curve,
72
196058
1715
capabil să ia cea mai strânsă curbă,
03:33
even on slippery, changing surfaces,
73
197773
3304
chiar pe suprafețe alunecoase și impredictibile,
03:36
never spinning out.
74
201077
1616
fără să derapeze.
03:38
We've also worked with Volkswagen Oracle,
75
202693
2368
Am lucrat cu Volkswagen Oracle,
03:40
on Shelley, an autonomous race car that has raced
76
205061
3424
la Shelley, o mașină de curse autonomă care a rulat
03:44
at 150 miles an hour through the Bonneville Salt Flats,
77
208485
3070
cu 250 km/h prin Bonneville Salt Flats,
03:47
gone around Thunderhill Raceway Park in the sun,
78
211555
4471
pe pista din Thunderhill Raceway Park
03:51
the wind and the rain,
79
216026
2639
în soare, vânt și ploaie,
03:54
and navigated the 153 turns and 12.4 miles
80
218665
5018
și a navigat 153 de curbe și 20 km în pantă
03:59
of the Pikes Peak Hill Climb route
81
223683
1562
în Pikes Peak Hill, Colorado,
04:01
in Colorado with nobody at the wheel.
82
225245
3473
fără niciun șofer.
04:04
(Laughter)
83
228718
1448
(Râsete)
04:06
(Applause)
84
230166
5566
(Aplauze)
04:11
I guess it goes without saying that we've had a lot of fun
85
235732
3279
E de la sine înțeles
04:14
doing this.
86
239011
1304
că ne-am distrat de minune.
04:16
But in fact, there's something else that we've developed
87
240315
3657
Dar mai e ceva ce am realizat
04:19
in the process of developing these autonomous cars.
88
243972
3055
în procesul proiectării acestor mașini autonome.
04:22
We have developed a tremendous appreciation
89
247027
3871
Am reușit să câștigăm o imensă apreciere
04:26
for the capabilities of human race car drivers.
90
250898
3817
pentru abilitățile piloțior de curse.
04:30
As we've looked at the question of how well do these cars perform,
91
254715
4345
Testând performanțele acestor mașini,
04:34
we wanted to compare them to our human counterparts.
92
259060
3279
am vrut să le comparăm cu echivalenții lor umani.
04:38
And we discovered their human counterparts are amazing.
93
262339
5680
Și am descoperit că echivalenții umani sunt uimitori.
04:43
Now, we can take a map of a race track,
94
268019
4023
Ei bine, putem lua harta pistei de curse,
04:47
we can take a mathematical model of a car,
95
272042
2370
putem face un model matematic de mașină de curse,
04:50
and with some iteration, we can actually find
96
274412
2903
și cu câteva iterații putem găsi
04:53
the fastest way around that track.
97
277315
1625
cel mai rapid parcurs al pistei.
04:54
We line that up with data that we record
98
278940
2533
O comparăm cu datele înregistrate
04:57
from a professional driver,
99
281473
1433
de la un pilot profesionist,
04:58
and the resemblance is absolutely remarkable.
100
282906
4107
și asemănarea e absolut remarcabilă.
05:02
Yes, there are subtle differences here,
101
287013
3212
Există diferențe subtile,
05:06
but the human race car driver is able to go out
102
290225
3127
dar pilotul de raliu e capabil
05:09
and drive an amazingly fast line,
103
293352
2335
să realizeze un parcurs uimitor de rapid,
05:11
without the benefit of an algorithm that compares
104
295687
2330
fără avantajul unui algoritm care să decidă
05:13
the trade-off between going as fast as possible
105
298017
2608
între rulajul cel mai rapid posibil în acestă curbă
05:16
in this corner, and shaving a little bit of time
106
300625
2037
și recuperarea de timp
05:18
off of the straight over here.
107
302662
1902
în linie dreaptă aici.
05:20
Not only that, they're able to do it lap
108
304564
3457
Nu numai asta, dar o fac repetat
05:23
after lap after lap.
109
308021
2375
la fiecare cursă.
05:26
They're able to go out and consistently do this,
110
310396
2912
Pot face asta constant
05:29
pushing the car to the limits every single time.
111
313308
4128
forțând mașina la limită de fiecare dată.
05:33
It's extraordinary to watch.
112
317436
3169
E uimitor de urmărit.
05:36
You put them in a new car,
113
320605
2066
Îi pui într-o mașină nouă,
05:38
and after a few laps, they've found the fastest line in that car,
114
322671
3902
după câteva curse găsesc cea mai rapidă pistă cu acea mașină
05:42
and they're off to the races.
115
326573
3877
și sunt gata de raliu.
05:46
It really makes you think,
116
330450
1146
Chiar îți dă de gândit.
05:47
we'd love to know what's going on inside their brain.
117
331596
4871
Am dori să știm ce se petrece în creierul lor.
05:52
So as researchers, that's what we decided to find out.
118
336467
4541
Cercetători fiind, am decis să aflăm.
05:56
We decided to instrument not only the car,
119
341008
1812
Am decis să monitorizăm nu doar mașina,
05:58
but also the race car driver,
120
342820
2495
dar și șoferul mașinii,
06:01
to try to get a glimpse into what was going on
121
345315
2769
pentru a sonda ce se petrece în creierul lor
06:03
in their head as they were doing this.
122
348084
2186
în timp ce conduc în cursă.
06:06
Now, this is Dr. Lene Harbott applying electrodes
123
350270
3950
Aici e Dr. Lene Harbott aplicând electrozi
06:10
to the head of John Morton.
124
354220
1232
pe capul lui John Morton.
06:11
John Morton is a former Can-Am and IMSA driver,
125
355452
2989
John Morton e fost pilot de curse pe Can-Am și IMSA,
06:14
who's also a class champion at Le Mans.
126
358441
1800
campion de categorie în cursa din Le Mans.
06:16
Fantastic driver, and very willing to put up with graduate students
127
360241
3496
Fantastic pilot, dispus să suporte studenții doctoranzi
06:19
and this sort of research.
128
363737
1855
și acest gen de cercetare.
06:21
She's putting electrodes on his head
129
365592
2672
Îi pune electrozi pe cap
06:24
so that we can monitor the electrical activity
130
368264
2112
ca să monitorizăm activitatea electrică
06:26
in John's brain as he races around the track.
131
370376
2832
în creierul lui John în timp ce pilotează pe pistă.
06:29
Now, clearly we're not going to put a couple of electrodes on his head
132
373208
3195
Sigur, nu-i vom pune câțiva electrozi pe cap
06:32
and understand exactly what all of his thoughts are on the track.
133
376403
3270
și-i vom înțelege exact toate gândurile pe parcurs.
06:35
However, neuroscientists have identified certain patterns
134
379673
3407
Totuși, cercetătorii în neuroștiință au identificat anumite tipare
06:38
that let us tease out some very important aspects of this.
135
383080
3761
care permit extragerea câtorva aspecte importante.
06:42
For instance, the resting brain
136
386841
1847
De exemplu, creierul în repaus
06:44
tends to generate a lot of alpha waves.
137
388688
2155
tinde să genereze o mulțime de unde Alpha.
06:46
In contrast, theta waves are associated with
138
390843
3752
În contrast, undele Theta sunt asociate cu activitatea cognitivă,
06:50
a lot of cognitive activity, like visual processing,
139
394595
3184
cum e procesarea vizuală,
06:53
things where the driver is thinking quite a bit.
140
397779
3048
unde pilotul gândește destul de mult.
06:56
Now, we can measure this,
141
400827
1663
Putem măsura
06:58
and we can look at the relative power
142
402490
1985
și putem compara puterea relativă
07:00
between the theta waves and the alpha waves.
143
404475
2200
între undele Alpha și undele Theta.
07:02
This gives us a measure of mental workload,
144
406675
2442
Asta e o măsură a încărcării mentale,
07:05
how much the driver is actually challenged cognitively
145
409117
3567
cât e de solicitat cognitiv pilotul
07:08
at any point along the track.
146
412684
1786
în orice punct de-a lungul cursei.
07:10
Now, we wanted to see if we could actually record this
147
414470
2942
Am vrut să vedem dacă puteam înregistra în timp real,
07:13
on the track, so we headed down south to Laguna Seca.
148
417412
3038
așa că ne-am dus în sud la Laguna Seca.
07:16
Laguna Seca is a legendary raceway
149
420450
2016
Laguna Seca e o pistă legendară
07:18
about halfway between Salinas and Monterey.
150
422466
2301
la jumătatea distanței dintre Salinas și Monterey.
07:20
It has a curve there called the Corkscrew.
151
424767
2087
Are o curbă numită Tirbușonul.
07:22
Now, the Corkscrew is a chicane, followed by a quick
152
426854
2717
Tirbușonul e o șicană, urmată de o curbă la dreapta
07:25
right-handed turn as the road drops three stories.
153
429571
2746
în timp ce pista coboară brusc trei etaje.
07:28
Now, the strategy for driving this as explained to me was,
154
432317
3766
Strategia de pilotaj aici, după cum mi s-a explicat,
07:31
you aim for the bush in the distance,
155
436083
2022
este să țintești către tufele din depărtare,
07:34
and as the road falls away, you realize it was actually the top of a tree.
156
438105
3025
iar când drumul coboară brusc realizezi că a fost vârful unui copac.
07:37
All right, so thanks to the Revs Program at Stanford,
157
441130
3304
OK, mulțumită programului Revs din Stanford,
07:40
we were able to take John there
158
444434
1473
l-am dus pe John acolo
07:41
and put him behind the wheel
159
445907
964
și l-am pus la volanul
07:42
of a 1960 Porsche Abarth Carrera.
160
446871
2439
unei Porsche Abarth Carrera 1960.
07:45
Life is way too short for boring cars.
161
449310
3698
Viața-i prea scurtă pentru mașini anoste.
07:48
So, here you see John on the track,
162
453008
1759
Iată-l pe John pe pistă,
07:50
he's going up the hill -- Oh! Somebody liked that --
163
454767
2184
urcă în pantă - Oh! A sărit o piatră --
07:52
and you can see, actually, his mental workload
164
456951
2465
Vedeți de fapt încărcarea mentală --
07:55
-- measuring here in the red bar --
165
459416
2153
măsurată aici de bara roșie --
07:57
you can see his actions as he approaches.
166
461569
2343
vedeți acțiunile lui pe măsură ce se apropie.
07:59
Now watch, he has to downshift.
167
463912
3230
Priviți, trebuie să reducă viteza.
08:03
And then he has to turn left.
168
467142
761
Apoi virează la stânga.
08:03
Look for the tree, and down.
169
467903
3993
Atenție la copac! Și, la vale.
08:07
Not surprisingly, you can see this is a pretty challenging task.
170
471896
2838
Nu-i de mirare, vedeți că e o treabă solicitantă.
08:10
You can see his mental workload spike as he goes through this,
171
474734
2976
Vedeți, efortul mental crește brusc,
08:13
as you would expect with something that requires
172
477710
2064
cum e de așteptat cu ceva ce solicită
08:15
this level of complexity.
173
479774
2809
acest nivel de complexitate.
08:18
But what's really interesting is to look at areas of the track
174
482583
3416
Dar e interesant de privit porțiunile de traseu
08:21
where his mental workload doesn't increase.
175
485999
2846
unde efortul mental nu crește.
08:24
I'm going to take you around now
176
488845
1495
Vă duc roată
08:26
to the other side of the track.
177
490340
1089
pe cealaltă parte a pistei.
08:27
Turn three. And John's going to go into that corner
178
491429
2336
La curba trei. John va ajunge în curbă
08:29
and the rear end of the car is going to begin to slide out.
179
493765
2551
iar spatele mașinii va începe să alunece în laterală.
08:32
He's going to have to correct for that with steering.
180
496316
2017
Va trebui să corecteze devierea din volan.
08:34
So watch as John does this here.
181
498333
2231
Urmăriți intervenția lui John.
08:36
Watch the mental workload, and watch the steering.
182
500564
2322
Urmăriți solicitarea mentală și urmăriți manevra.
08:38
The car begins to slide out, dramatic maneuver to correct it,
183
502886
3672
Mașina începe să alunece lateral, manevră dramatică de corectare
08:42
and no change whatsoever in the mental workload.
184
506558
3523
și nicio modificare în solicitarea cerebrală.
08:45
Not a challenging task.
185
510081
2832
Nu e o manevră dificilă.
08:48
In fact, entirely reflexive.
186
512913
3200
De fapt, complet reflexă.
08:52
Now, our data processing on this is still preliminary,
187
516113
3643
Datele noastre de procesare sunt încă preliminare,
08:55
but it really seems that these phenomenal feats
188
519756
2672
dar oricum sugerează că aceste manevre fenomenale
08:58
that the race car drivers are performing
189
522428
1610
pe care piloții de curse le execută
08:59
are instinctive.
190
524038
1910
sunt instinctive.
09:01
They are things that they have simply learned to do.
191
525948
3390
Sunt lucruri pe care pur și simplu au învățat să le facă.
09:05
It requires very little mental workload
192
529338
2282
Necesită foarte puțin efort mental pentru ei
09:07
for them to perform these amazing feats.
193
531620
2824
să execute aceste isprăvi uimitoare.
09:10
And their actions are fantastic.
194
534444
3135
Iar acțiunile lor sunt fantastice.
09:13
This is exactly what you want to do on the steering wheel
195
537579
2611
E exact ce vrei să faci cu volanul
09:16
to catch the car in this situation.
196
540190
3337
dacă prinzi mașina în acea situație.
09:19
Now, this has given us tremendous insight
197
543527
3445
Asta ne-a oferit imensa înțelegere și inspirație
09:22
and inspiration for our own autonomous vehicles.
198
546972
3122
pentru vehiculele noastre autonome.
09:25
We've started to ask the question:
199
550094
1928
Am început să ne întrebăm:
09:27
Can we make them a little less algorithmic
200
552022
2253
Le putem face mai puțin algoritmice
09:30
and a little more intuitive?
201
554275
2449
și mai mult intuitive?
09:32
Can we take this reflexive action
202
556724
2281
Putem lua acel răspuns reflex
09:34
that we see from the very best race car drivers,
203
559005
2287
pe care-l vedem la piloții de elită
09:37
introduce it to our cars,
204
561292
1649
să-l introducem în mașinile noastre
09:38
and maybe even into a system that could
205
562941
1984
și poate chiar într-un sistem
09:40
get onto your car in the future?
206
564925
1968
introdus în mașinile voastre în viitor?
09:42
That would take us a long step
207
566893
1611
Ăsta ar fi un mare pas înainte
09:44
along the road to autonomous vehicles
208
568504
2509
spre vehiculele autonome care conduc
09:46
that drive as well as the best humans.
209
571013
1912
la fel ca cei mai buni șoferi.
09:48
But it's made us think a little bit more deeply as well.
210
572925
3440
Dar ne-a obligat de asemenea să gândim mai profund.
09:52
Do we want something more from our car
211
576365
2968
Dorim mai mult de la o mașină
09:55
than to simply be a chauffeur?
212
579333
1840
decât să înlocuiască, pur și simplu, șoferul?
09:57
Do we want our car to perhaps be a partner, a coach,
213
581173
4235
Dorim poate ca mașina să fie un partener, un antrenor,
10:01
someone that can use their understanding of the situation
214
585408
3087
cineva care își folosește înțelegerea situației
10:04
to help us reach our potential?
215
588495
4256
să ne ajute pe noi să ne atingem potențialul?
10:08
Can, in fact, the technology not simply replace humans,
216
592751
2273
Ar putea tehnologia nu doar să înlocuiască oamenii
10:10
but allow us to reach the level of reflex and intuition
217
595024
4575
ci să ne permită să atingem nivelul de reflex și intuiție
10:15
that we're all capable of?
218
599599
3425
de care toți suntem capabili?
10:18
So, as we move forward into this technological future,
219
603024
1923
Pe măsură ce avansăm în acest viitor tehnologic,
10:20
I want you to just pause and think of that for a moment.
220
604947
2821
vreau să vă opriți și să vă gândiți un moment.
10:23
What is the ideal balance of human and machine?
221
607768
3775
Care este echilibrul ideal între oameni și mașini?
10:27
And as we think about that,
222
611543
1709
Și în timp ce ne gândim,
10:29
let's take inspiration
223
613252
1731
să ne lăsăm inspirați
10:30
from the absolutely amazing capabilities
224
614983
3329
de abilitățile absolut uimitoare
10:34
of the human body and the human mind.
225
618312
2816
ale trupului și minții umane.
10:37
Thank you.
226
621128
1736
Mulţumesc.
10:38
(Applause)
227
622864
4604
(Aplauze)
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