TED2015
Chris Urmson: How a driverless car sees the road
Chris Urmson: Comment une voiture sans chauffeur voit la route
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Statistiquement, la partie la moins fiable dans une voiture est... son conducteur. Chris Urmson dirige le programme des voitures autonomes chez Google, une des nombreuses tentatives pour écarter l'homme du siège du conducteur.
Il explique où en est son programme et montre des vidéos fascinantes sur la manière dont les voitures perçoivent la route et prennent des décisions de manière autonome.
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00:12
So in 1885, Karl Benz
invented the automobile.
invented the automobile.
0
528
3949
En 1885, Karl Benz a inventé l'automobile.
00:16
Later that year, he took it out
for the first public test drive,
for the first public test drive,
1
4707
3762
Quelques mois plus tard,
il l'a testée publiquement,
il l'a testée publiquement,
00:20
and -- true story --
crashed into a wall.
crashed into a wall.
2
8469
3375
et, c'est véridique,
l'a envoyée dans un mur.
l'a envoyée dans un mur.
00:24
For the last 130 years,
3
12184
2043
Depuis 130 ans,
00:26
we've been working around that least
reliable part of the car, the driver.
reliable part of the car, the driver.
4
14227
4319
nous travaillons sur l'élément
le moins fiable des autos, le chauffeur.
le moins fiable des autos, le chauffeur.
Les voitures sont plus robustes.
00:30
We've made the car stronger.
5
18546
1354
00:32
We've added seat belts,
we've added air bags,
we've added air bags,
6
20200
2548
On a ajouté des ceintures de sécurité,
des airbags.
des airbags.
00:34
and in the last decade, we've actually
started trying to make the car smarter
started trying to make the car smarter
7
22748
3971
Cette décennie-ci, on a progressivement
rendu la voiture plus intelligente,
rendu la voiture plus intelligente,
00:38
to fix that bug, the driver.
8
26719
2938
pour résoudre ce défaut, le chauffeur.
00:41
Now, today I'm going to talk to you
a little bit about the difference
a little bit about the difference
9
29657
3261
Aujourd'hui, je vais vous parler
de la différence
de la différence
entre résoudre les problèmes
00:44
between patching around the problem
with driver assistance systems
with driver assistance systems
10
32918
3808
avec des systèmes
d'assistance à la conduite,
d'assistance à la conduite,
00:48
and actually having fully
self-driving cars
self-driving cars
11
36726
2564
et concevoir des véhicules
entièrement automatisés,
entièrement automatisés,
00:51
and what they can do for the world.
12
39290
1880
et leur impact sur le monde.
00:53
I'm also going to talk to you
a little bit about our car
a little bit about our car
13
41170
2995
Je vais aussi vous présenter
notre véhicule,
notre véhicule,
00:56
and allow you to see how it sees the world
and how it reacts and what it does,
and how it reacts and what it does,
14
44165
3999
et vous inviter à voir le monde comme lui,
comment il réagit et ce qu'il fait.
comment il réagit et ce qu'il fait.
01:00
but first I'm going to talk
a little bit about the problem.
a little bit about the problem.
15
48164
3187
Permettez-moi d'abord
de vous parler du problème.
de vous parler du problème.
01:03
And it's a big problem:
16
51651
1648
C'est un sérieux pépin :
01:05
1.2 million people are killed
on the world's roads every year.
on the world's roads every year.
17
53299
3089
tous les ans, 1,2 million de personnes
sont tuées dans le monde.
sont tuées dans le monde.
01:08
In America alone, 33,000 people
are killed each year.
are killed each year.
18
56388
3784
Aux États-Unis, 33 000 personnes
perdent la vie sur les routes.
perdent la vie sur les routes.
01:12
To put that in perspective,
19
60172
2028
A titre de comparaison,
01:14
that's the same as a 737
falling out of the sky every working day.
falling out of the sky every working day.
20
62200
4797
c'est l'équivalent d'un Boeing 737
qui s'écrase 5 fois par semaine.
qui s'écrase 5 fois par semaine.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
67342
1786
C'est impensable.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
69548
2298
On nous vend les voitures ainsi,
01:23
but really, this is what driving's like.
23
71846
2717
mais la réalité ressemble à ceci.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
24
74563
2159
Il n'y a pas de soleil, il pleut,
01:28
and you want to do anything
other than drive.
other than drive.
25
76722
2488
et on a envie de faire tout sauf conduire.
01:31
And the reason why is this:
26
79210
1622
La raison est la suivante :
01:32
Traffic is getting worse.
27
80832
1858
le trafic augmente.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
82690
3506
Aux États-Unis, entre 1990 et 2010,
01:38
the vehicle miles traveled
increased by 38 percent.
increased by 38 percent.
29
86196
3504
le nombre total de km parcourus
a augmenté de 38%.
a augmenté de 38%.
01:42
We grew by six percent of roads,
30
90213
2749
Mais les routes ont grandi de 6%.
01:44
so it's not in your brains.
31
92962
1602
Ce n'est pas qu'une impression.
01:46
Traffic really is substantially worse
than it was not very long ago.
than it was not very long ago.
32
94564
4276
Le trafic s'est nettement aggravé
depuis un certain temps.
depuis un certain temps.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
98840
2409
Ça a un coût humain.
01:53
So if you take the average commute time
in America, which is about 50 minutes,
in America, which is about 50 minutes,
34
101529
3948
Le temps de trajet maison - travail
est de 50 minutes aux USA.
est de 50 minutes aux USA.
01:57
you multiply that by the 120 million
workers we have,
workers we have,
35
105477
3649
Multipliez ça par
les 120 millions de travailleurs.
les 120 millions de travailleurs.
02:01
that turns out to be
about six billion minutes
about six billion minutes
36
109126
2225
Ça donne 6 milliards de minutes
02:03
wasted in commuting every day.
37
111351
2026
gaspillées en voiture, tous les jours.
02:05
Now, that's a big number,
so let's put it in perspective.
so let's put it in perspective.
38
113377
2827
C'est astronomique.
Tentons de le mettre à notre échelle.
Tentons de le mettre à notre échelle.
02:08
You take that six billion minutes
39
116204
1774
Reprenons nos 6 milliards de minutes,
02:09
and you divide it by the average
life expectancy of a person,
life expectancy of a person,
40
117978
3784
et divisons-les par l'espérance
de vie moyenne des gens.
de vie moyenne des gens.
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
121762
3135
On obtient 162 vies
02:16
spent every day, wasted,
42
124897
2925
passées, gaspillées, tous les jours,
02:19
just getting from A to B.
43
127822
2044
pour aller du point A au point B.
02:21
It's unbelievable.
44
129866
1730
C'est inimaginable.
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilege
who don't have the privilege
45
131596
2844
Il y a aussi ceux
qui n'ont pas le privilège
qui n'ont pas le privilège
02:26
of sitting in traffic.
46
134440
1672
de rester assis dans les bouchons.
02:28
So this is Steve.
47
136112
1578
Des personnes comme Steve.
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
137690
1765
C'est un type absolument brillant,
02:31
but he just happens to be blind,
49
139455
2516
mais qui est aveugle.
02:33
and that means instead of a 30-minute
drive to work in the morning,
drive to work in the morning,
50
141971
3217
Au lieu de passer 30 minutes
dans sa voiture pour aller travailler,
dans sa voiture pour aller travailler,
02:37
it's a two-hour ordeal
of piecing together bits of public transit
of piecing together bits of public transit
51
145188
3979
ça lui prend deux heures,
et plusieurs transports en commun.
et plusieurs transports en commun.
Il peut solliciter un ami
ou un membre de sa famille.
ou un membre de sa famille.
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
149167
2385
02:43
He doesn't have that same freedom
that you and I have to get around.
that you and I have to get around.
53
151552
3669
Il ne jouit pas de la même liberté
de mouvement que vous ou moi.
de mouvement que vous ou moi.
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
On doit trouver une solution.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
157891
1757
La sagesse populaire nous dit
02:51
that we'll just take
these driver assistance systems
these driver assistance systems
56
159648
2492
de partir des systèmes
d'assistance à la conduite
d'assistance à la conduite
02:54
and we'll kind of push them
and incrementally improve them,
and incrementally improve them,
57
162140
3750
et de les améliorer progressivement,
02:57
and over time, they'll turn
into self-driving cars.
into self-driving cars.
58
165890
2542
pour les transformer
en véhicules autonomes.
en véhicules autonomes.
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me saying
that's like me saying
59
168432
2409
C'est un peu comme si je vous disais
03:02
that if I work really hard at jumping,
one day I'll be able to fly.
one day I'll be able to fly.
60
170841
4057
que si je m'entraîne suffisamment
à sauter, je pourrais voler un jour.
à sauter, je pourrais voler un jour.
03:06
We actually need to do
something a little different.
something a little different.
61
174898
2728
On doit faire les choses autrement.
03:09
And so I'm going to talk to you
about three different ways
about three different ways
62
177626
2711
Les systèmes d'assistance à la conduite
sont différents des voitures autonomes
sont différents des voitures autonomes
03:12
that self-driving systems are different
than driver assistance systems.
than driver assistance systems.
63
180337
3346
sur trois plans différents.
03:15
And I'm going to start
with some of our own experience.
with some of our own experience.
64
183683
2651
Je vais commencer
par vous présenter notre expérience.
par vous présenter notre expérience.
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
En 2013,
03:20
we had the first test
of a self-driving car
of a self-driving car
66
188587
2663
on a réalisé le premier test
de notre véhicule autonome,
de notre véhicule autonome,
03:23
where we let regular people use it.
67
191250
2027
avec des passagers normaux.
03:25
Well, almost regular --
they were 100 Googlers,
they were 100 Googlers,
68
193277
2202
Disons presque normaux -
nos employés Google,
nos employés Google,
03:27
but they weren't working on the project.
69
195479
2003
qui ne travaillaient pas sur le projet.
03:29
And we gave them the car and we allowed
them to use it in their daily lives.
them to use it in their daily lives.
70
197482
3621
On leur donné la voiture,
et demandé de l'utiliser
dans leur vie quotidienne.
dans leur vie quotidienne.
03:33
But unlike a real self-driving car,
this one had a big asterisk with it:
this one had a big asterisk with it:
71
201103
3719
Mais ce véhicule n'est pas
encore vraiment autonome.
encore vraiment autonome.
03:36
They had to pay attention,
72
204822
1504
Ils doivent être concentrés
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
206326
2633
car ils sont dans un véhicule pilote.
03:40
We tested it a lot,
but it could still fail.
but it could still fail.
74
208959
3525
On l'avait déjà beaucoup testé,
mais il pouvait avoir un problème.
mais il pouvait avoir un problème.
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
212484
2059
Les passagers ont reçu
deux heures de formation.
deux heures de formation.
03:46
we put them in the car,
we let them use it,
we let them use it,
76
214543
2092
Ils sont montés dans la voiture.
03:48
and what we heard back
was something awesome,
was something awesome,
77
216635
2127
Leurs réactions furent stupéfiantes.
03:50
as someone trying
to bring a product into the world.
to bring a product into the world.
78
218762
2524
Ils voulaient acheter ce véhicule.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
221286
1925
Tous nous ont affirmé adorer ça.
03:55
In fact, we had a Porsche driver
who came in and told us on the first day,
who came in and told us on the first day,
80
223211
3566
Un de nos passagers avait une Porsche.
Le premier jour, il avait affirmé :
Le premier jour, il avait affirmé :
03:58
"This is completely stupid.
What are we thinking?"
What are we thinking?"
81
226777
2663
« C'est une idée stupide.
A quoi pensez-vous ? »
A quoi pensez-vous ? »
04:01
But at the end of it, he said,
"Not only should I have it,
"Not only should I have it,
82
229850
2840
Mais en fin de test, il avait
changé d'avis : « J'en veux une !
changé d'avis : « J'en veux une !
04:04
everyone else should have it,
because people are terrible drivers."
because people are terrible drivers."
83
232690
3175
Et tout le monde devrait en avoir une.
Il y a tant de mauvais conducteurs. »
Il y a tant de mauvais conducteurs. »
04:09
So this was music to our ears,
84
237135
1735
Nous buvions du petit lait.
04:10
but then we started to look at what
the people inside the car were doing,
the people inside the car were doing,
85
238870
3803
Ensuite, on s'est intéressé
aux actions des passagers.
aux actions des passagers.
04:14
and this was eye-opening.
86
242673
1579
Ce fut une révélation.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
244252
2438
Mon passager préféré est un homme
04:18
who looks down at his phone
and realizes the battery is low,
and realizes the battery is low,
88
246690
3829
qui jette un coup d'œil sur son téléphone,
constate qu'il est presque à plat,
constate qu'il est presque à plat,
04:22
so he turns around like this in the car
and digs around in his backpack,
and digs around in his backpack,
89
250519
4548
se retourne ainsi,
et fouille son sac à dos.
et fouille son sac à dos.
04:27
pulls out his laptop,
90
255067
2153
Il sort son PC portable,
04:29
puts it on the seat,
91
257220
1567
le pose sur le siège,
04:30
goes in the back again,
92
258787
1764
va dans son sac à dos à nouveau,
04:32
digs around, pulls out
the charging cable for his phone,
the charging cable for his phone,
93
260551
3367
fouille et sort le câble
pour recharger son téléphone.
pour recharger son téléphone.
04:35
futzes around, puts it into the laptop,
puts it on the phone.
puts it on the phone.
94
263918
3367
Il le déroule, le branche sur sa machine,
et sur son téléphone.
et sur son téléphone.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
267285
2043
Son téléphone est en train de charger.
04:41
All the time he's been doing
65 miles per hour down the freeway.
65 miles per hour down the freeway.
96
269328
3994
Pendant tout ce temps,
il roule à 100 km/h sur l'autoroute.
il roule à 100 km/h sur l'autoroute.
04:45
Right? Unbelievable.
97
273322
2484
Et voilà ! C'est incroyable.
04:47
So we thought about this and we said,
it's kind of obvious, right?
it's kind of obvious, right?
98
275806
3121
Ça nous a fait réfléchir.
Une évidence nous est apparue.
Une évidence nous est apparue.
04:50
The better the technology gets,
99
278927
2263
La fiabilité du conducteur
est inversement proportionnelle
est inversement proportionnelle
04:53
the less reliable
the driver is going to get.
the driver is going to get.
100
281190
2121
à la fiabilité de la technologie.
04:55
So by just making the cars
incrementally smarter,
incrementally smarter,
101
283311
2396
En améliorant les voitures
progressivement,
progressivement,
04:57
we're probably not going to see
the wins we really need.
the wins we really need.
102
285707
2902
on ne peut pas arriver
à faire une avancée significative.
à faire une avancée significative.
05:00
Let me talk about something
a little technical for a moment here.
a little technical for a moment here.
103
288609
3901
Permettez-moi de vous parler technique
quelques instants.
quelques instants.
05:04
So we're looking at this graph,
and along the bottom
and along the bottom
104
292510
2438
En abscisse de ce graphique,
05:06
is how often does the car
apply the brakes when it shouldn't.
apply the brakes when it shouldn't.
105
294948
3051
le nombre de fois qu'un véhicule
freine inutilement.
freine inutilement.
05:09
You can ignore most of that axis,
106
297999
1621
On peut ignorer cet axe
05:11
because if you're driving around town,
and the car starts stopping randomly,
and the car starts stopping randomly,
107
299620
3719
car vous n'achèterez jamais une auto
qui s'arrête à l'improviste
qui s'arrête à l'improviste
quand vous roulez en ville.
05:15
you're never going to buy that car.
108
303339
1701
05:17
And the vertical axis is how often
the car is going to apply the brakes
the car is going to apply the brakes
109
305040
3375
Sur l'ordonnée,
le nombre de fois que le véhicule freine
le nombre de fois que le véhicule freine
05:20
when it's supposed to
to help you avoid an accident.
to help you avoid an accident.
110
308415
3049
quand il est supposé freiner,
pour éviter un accident.
pour éviter un accident.
05:23
Now, if we look at
the bottom left corner here,
the bottom left corner here,
111
311464
2221
En bas à gauche, dans le coin,
05:25
this is your classic car.
112
313685
1845
on a les voitures conventionnelles.
05:27
It doesn't apply the brakes for you,
it doesn't do anything goofy,
it doesn't do anything goofy,
113
315530
3133
Elle ne freine pas à votre place,
elle ne fait rien de maladroit,
elle ne fait rien de maladroit,
05:30
but it also doesn't get you
out of an accident.
out of an accident.
114
318663
2779
mais elle n'évite pas les accidents.
05:33
Now, if we want to bring
a driver assistance system into a car,
a driver assistance system into a car,
115
321442
3018
Quand on ajoute un système
d'assistance à la conduite,
d'assistance à la conduite,
un système anti-collision, par exemple,
05:36
say with collision mitigation braking,
116
324460
1828
05:38
we're going to put some package
of technology on there,
of technology on there,
117
326288
2612
on augmente la technologie embarquée.
En voici la courbe.
Le système a des propriétés spécifiques,
Le système a des propriétés spécifiques,
05:40
and that's this curve, and it's going
to have some operating properties,
to have some operating properties,
118
328900
3418
mais il n'évitera jamais
tous les accidents.
tous les accidents.
05:44
but it's never going to avoid
all of the accidents,
all of the accidents,
119
332318
2490
Il n'en a pas la capacité.
05:46
because it doesn't have that capability.
120
334808
2059
Prenons un point au hasard sur la courbe.
05:48
But we'll pick some place
along the curve here,
along the curve here,
121
336867
2249
Le système évite la moitié
des accidents potentiels.
des accidents potentiels.
05:51
and maybe it avoids half of accidents
that the human driver misses,
that the human driver misses,
122
339116
3254
C'est formidable, non ?
05:54
and that's amazing, right?
123
342370
1297
On vient juste de réduire de moitié
les accidents.
les accidents.
05:55
We just reduced accidents on our roads
by a factor of two.
by a factor of two.
124
343667
2727
17 000 personnes qui ne meurent plus
sur nos routes.
sur nos routes.
05:58
There are now 17,000 less people
dying every year in America.
dying every year in America.
125
346394
3987
06:02
But if we want a self-driving car,
126
350381
2020
Mais avec une voiture autonome,
06:04
we need a technology curve
that looks like this.
that looks like this.
127
352401
2307
notre courbe doit ressembler à ça :
06:06
We're going to have to put
more sensors in the vehicle,
more sensors in the vehicle,
128
354708
2599
on a besoin d'embarquer plus de capteurs.
06:09
and we'll pick some
operating point up here
operating point up here
129
357307
2021
On choisit un point sur notre courbe,
06:11
where it basically never
gets into a crash.
gets into a crash.
130
359328
2019
où le véhicule n'aura jamais d'accident.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
361347
2443
Il y en aura,
mais avec une fréquence très basse.
mais avec une fréquence très basse.
06:15
Now you and I could look at this
and we could argue
and we could argue
132
363790
2461
Nous pourrions maintenant
avoir une discussion,
avoir une discussion,
06:18
about whether it's incremental, and
I could say something like "80-20 rule,"
I could say something like "80-20 rule,"
133
366251
3605
sur la progressivité.
Je parlerai de la règle « 80-20 »,
Je parlerai de la règle « 80-20 »,
de combien il est difficile
de passer à la 2e courbe.
de passer à la 2e courbe.
06:21
and it's really hard to move up
to that new curve.
to that new curve.
134
369856
2568
Mais observons ça d'un autre angle,
pendant un instant.
pendant un instant.
06:24
But let's look at it
from a different direction for a moment.
from a different direction for a moment.
135
372424
2934
Regardons la fréquence avec laquelle
la technologie doit agir correctement.
la technologie doit agir correctement.
06:27
So let's look at how often
the technology has to do the right thing.
the technology has to do the right thing.
136
375358
3512
06:30
And so this green dot up here
is a driver assistance system.
is a driver assistance system.
137
378870
3506
Ce point vert représente
un système d'assistance à la conduite.
un système d'assistance à la conduite.
06:34
It turns out that human drivers
138
382376
2485
Il s'avère que les conducteurs,
aux États-Unis,
aux États-Unis,
06:36
make mistakes that lead
to traffic accidents
to traffic accidents
139
384861
2647
commettent des erreurs
qui entraînent un accident,
qui entraînent un accident,
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
387508
3172
une fois tous les 160 000 km.
06:42
In contrast, a self-driving system
is probably making decisions
is probably making decisions
141
390680
3167
En revanche, un système de conduite
autonome prend environ
autonome prend environ
06:45
about 10 times per second,
142
393847
3663
10 décisions par seconde.
06:49
so order of magnitude,
143
397510
1422
En d'autres mots,
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
398932
2832
on parle de 1 000 décisions sur 1,6 km.
06:53
So if you compare the distance
between these two,
between these two,
145
401764
2485
Si on compare la différence,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
404249
2600
on arrive à 100 millions.
06:58
Eight orders of magnitude.
147
406849
1765
C'est une magnitude de facteur 8.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
408614
2809
C'est comme comparer ma vitesse de course
07:03
to the speed of light.
149
411423
2206
à la vitesse de la lumière.
07:05
It doesn't matter how hard I train,
I'm never actually going to get there.
I'm never actually going to get there.
150
413629
3785
Même si je m'entraîne beaucoup,
je n'y arriverai jamais.
je n'y arriverai jamais.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
417414
2438
Il y a donc un ravin à traverser.
07:11
And then finally, there's how
the system can handle uncertainty.
the system can handle uncertainty.
152
419852
3729
Enfin, comment le système
gère-t-il l'incertitude ?
gère-t-il l'incertitude ?
07:15
So this pedestrian here might be
stepping into the road, might not be.
stepping into the road, might not be.
153
423581
3323
Ce piéton va peut-être traverser.
Ou peut-être pas.
Ou peut-être pas.
07:18
I can't tell,
nor can any of our algorithms,
nor can any of our algorithms,
154
426904
3395
Je ne sais pas. Nos algorithmes non plus
ne savent pas le prédire.
ne savent pas le prédire.
07:22
but in the case of
a driver assistance system,
a driver assistance system,
155
430310
2284
Si on a un système
d'assistance à la conduite,
d'assistance à la conduite,
07:24
that means it can't take action,
because again,
because again,
156
432594
2806
ça signifie qu'il ne va pas réagir,
07:27
if it presses the brakes unexpectedly,
that's completely unacceptable.
that's completely unacceptable.
157
435400
3339
car ce n'est pas acceptable
qu'il freine inopinément.
qu'il freine inopinément.
07:30
Whereas a self-driving system
can look at that pedestrian and say,
can look at that pedestrian and say,
158
438739
3133
Alors qu'un système autonome
va détecter le piéton et dire :
va détecter le piéton et dire :
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
« Je ne sais pas ce qu'il va faire,
07:35
slow down, take a better look,
and then react appropriately after that.
and then react appropriately after that.
160
443762
3762
je vais ralentir, observer,
et réagir ensuite de manière adéquate. »
et réagir ensuite de manière adéquate. »
07:39
So it can be much safer than
a driver assistance system can ever be.
a driver assistance system can ever be.
161
447524
3702
C'est donc bien plus sûr
que n'importe quel système d'assistance.
que n'importe quel système d'assistance.
07:43
So that's enough about
the differences between the two.
the differences between the two.
162
451226
2730
Voilà pour les différences entre les deux.
07:45
Let's spend some time talking about
how the car sees the world.
how the car sees the world.
163
453956
3484
Passons un peu de temps
sur la vision de la voiture.
sur la vision de la voiture.
07:49
So this is our vehicle.
164
457440
1252
Voici notre véhicule.
07:50
It starts by understanding
where it is in the world,
where it is in the world,
165
458692
2438
D'abord, il se localise
par rapport à son environnement,
par rapport à son environnement,
07:53
by taking a map and its sensor data
and aligning the two,
and aligning the two,
166
461130
2787
en alignant la carte
et les données des capteurs,
et les données des capteurs,
07:55
and then we layer on top of that
what it sees in the moment.
what it sees in the moment.
167
463917
2948
et ensuite, on ajoute
ce que le véhicule voit en temps réel.
ce que le véhicule voit en temps réel.
07:58
So here, all the purple boxes you can see
are other vehicles on the road,
are other vehicles on the road,
168
466865
3655
Les objets mauves qui apparaissent,
ce sont les autres véhicules,
ce sont les autres véhicules,
08:02
and the red thing on the side
over there is a cyclist,
over there is a cyclist,
169
470520
2528
l'objet rouge, sur le côté,
c'est un cycliste,
c'est un cycliste,
08:05
and up in the distance,
if you look really closely,
if you look really closely,
170
473048
2402
et au loin, vers le haut,
si on est attentif,
si on est attentif,
08:07
you can see some cones.
171
475450
1794
on aperçoit des cônes.
08:09
Then we know where the car
is in the moment,
is in the moment,
172
477244
2773
On sait où se trouve la voiture
à un moment précis.
à un moment précis.
08:12
but we have to do better than that:
we have to predict what's going to happen.
we have to predict what's going to happen.
173
480017
3833
Mais on doit faire mieux :
on doit prédire ce qui va se passer.
on doit prédire ce qui va se passer.
08:15
So here the pickup truck in top right
is about to make a left lane change
is about to make a left lane change
174
483850
3488
Le pick-up en haut à droite,
va changer de bande, vers la gauche,
va changer de bande, vers la gauche,
parce que la route est barrée devant.
08:19
because the road in front of it is closed,
175
487338
2223
08:21
so it needs to get out of the way.
176
489561
1731
Il doit donc dégager.
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
491292
1863
C'est super de prédire ça.
08:25
but we really need to know
what everybody's thinking,
what everybody's thinking,
178
493155
2479
Mais ce qu'on doit vraiment savoir,
c'est ce que tout le monde pense.
c'est ce que tout le monde pense.
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
495634
2507
C'est un peu plus compliqué.
08:30
And then given that, we can figure out
how the car should respond in the moment,
how the car should respond in the moment,
180
498141
4749
On peut maintenant déterminer
la réaction du véhicule sur le moment,
la réaction du véhicule sur le moment,
08:34
so what trajectory it should follow, how
quickly it should slow down or speed up.
quickly it should slow down or speed up.
181
502890
3866
la trajectoire à suivre, sa vitesse
d'accélération ou de décélération.
d'accélération ou de décélération.
08:38
And then that all turns into
just following a path:
just following a path:
182
506756
3065
Ensuite, il s'agit juste
de suivre le chemin :
de suivre le chemin :
08:41
turning the steering wheel left or right,
pressing the brake or gas.
pressing the brake or gas.
183
509821
3197
tourner à gauche ou à droite,
accélérer ou freiner.
accélérer ou freiner.
08:45
It's really just two numbers
at the end of the day.
at the end of the day.
184
513018
2464
En fin de compte,
il ne reste que deux chiffres.
il ne reste que deux chiffres.
08:47
So how hard can it really be?
185
515482
2241
Est-ce vraiment difficile ?
08:50
Back when we started in 2009,
186
518433
1952
Quand on a commencé le projet en 2009,
08:52
this is what our system looked like.
187
520385
1798
notre système ressemblait à ça :
08:54
So you can see our car in the middle
and the other boxes on the road,
and the other boxes on the road,
188
522183
3391
on voit notre voiture au centre,
et les autres objets sur la route,
et les autres objets sur la route,
08:57
driving down the highway.
189
525574
1271
Le véhicule doit comprendre sa position,
et celle des autres véhicules.
et celle des autres véhicules.
08:58
The car needs to understand where it is
and roughly where the other vehicles are.
and roughly where the other vehicles are.
190
526845
3818
C'est une compréhension
géométrique du monde.
géométrique du monde.
09:02
It's really a geometric
understanding of the world.
understanding of the world.
191
530663
2429
09:05
Once we started driving
on neighborhood and city streets,
on neighborhood and city streets,
192
533092
2948
Dès qu'on a commencé à rouler en ville,
09:08
the problem becomes a whole
new level of difficulty.
new level of difficulty.
193
536040
2445
la difficulté a pris
des proportions incroyables.
des proportions incroyables.
09:10
You see pedestrians crossing in front
of us, cars crossing in front of us,
of us, cars crossing in front of us,
194
538485
3494
Il y a des piétons qui traversent devant,
des voitures qui traversent,
des voitures qui traversent,
09:13
going every which way,
195
541979
1811
et vont dans toutes les directions,
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
543790
1527
les feux, les passages piétons.
09:17
It's an incredibly complicated
problem by comparison.
problem by comparison.
197
545317
2797
C'est extrêmement compliqué.
09:20
And then once you have
that problem solved,
that problem solved,
198
548114
2103
Dès qu'on a résolu ce problème,
09:22
the vehicle has to be able
to deal with construction.
to deal with construction.
199
550217
2512
le véhicule doit gérer les chantiers.
09:24
So here are the cones on the left
forcing it to drive to the right,
forcing it to drive to the right,
200
552729
3151
Voici les cônes à gauche,
qui obligent à rouler à droite.
qui obligent à rouler à droite.
09:27
but not just construction
in isolation, of course.
in isolation, of course.
201
555880
2402
Ce n'est évidemment pas un chantier isolé.
09:30
It has to deal with other people moving
through that construction zone as well.
through that construction zone as well.
202
558282
3723
On doit gérer les autres véhicules
qui négocient le même passage.
09:34
And of course, if anyone's
breaking the rules, the police are there
breaking the rules, the police are there
203
562005
3263
Si quelqu'un enfreint une règle,
la police veille.
la police veille.
09:37
and the car has to understand that
that flashing light on the top of the car
that flashing light on the top of the car
204
565268
3622
Et donc, notre voiture doit comprendre
que ce gyroscope sur cette auto
que ce gyroscope sur cette auto
signifie qu'il s'agit
d'une voiture de police
d'une voiture de police
09:40
means that it's not just a car,
it's actually a police officer.
it's actually a police officer.
205
568890
3105
Pareillement, la boîte orange,
sur le côté,
sur le côté,
09:43
Similarly, the orange box
on the side here,
on the side here,
206
571995
2032
c'est un bus scolaire.
09:46
it's a school bus,
207
574027
1109
On doit donc le gérer différemment.
09:47
and we have to treat that
differently as well.
differently as well.
208
575136
2520
09:50
When we're out on the road,
other people have expectations:
other people have expectations:
209
578576
2793
Sur la route,
les autres ont des attentes :
les autres ont des attentes :
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
581369
1780
quand un cycliste lève le bras,
09:55
it means they're expecting the car
to yield to them and make room for them
to yield to them and make room for them
211
583149
3518
il s'attend à ce que les voitures
lui cèdent le passage,
lui cèdent le passage,
09:58
to make a lane change.
212
586667
2053
pour lui permettre de changer de voie.
Et quand un officier de police
est sur la route,
est sur la route,
10:01
And when a police officer
stood in the road,
stood in the road,
213
589030
2173
10:03
our vehicle should understand
that this means stop,
that this means stop,
214
591203
2740
notre véhicule doit savoir
que ceci signifie l'arrêt,
que ceci signifie l'arrêt,
10:05
and when they signal to go,
we should continue.
we should continue.
215
593943
3506
et que ce signal l'invite à avancer.
10:09
Now, the way we accomplish this
is by sharing data between the vehicles.
is by sharing data between the vehicles.
216
597449
3761
Pour y arriver, on échange les données
entre les véhicules.
entre les véhicules.
10:13
The first, most crude model of this
217
601210
1696
Voici le premier modèle, imprécis :
10:14
is when one vehicle
sees a construction zone,
sees a construction zone,
218
602906
2113
quand un véhicule détecte un chantier,
10:17
having another know about it
so it can be in the correct lane
so it can be in the correct lane
219
605019
3062
il transmet l'information
aux autres véhicules
aux autres véhicules
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
608081
1570
pour éviter toute difficulté.
10:21
But we actually have a much
deeper understanding of this.
deeper understanding of this.
221
609651
2664
Mais on a une compréhension plus profonde.
10:24
We could take all of the data
that the cars have seen over time,
that the cars have seen over time,
222
612315
3009
On pourrait intégrer toutes les données
détectées au fil du temps,
détectées au fil du temps,
10:27
the hundreds of thousands
of pedestrians, cyclists,
of pedestrians, cyclists,
223
615324
2376
les centaines de milliers
de piétons, de cyclistes,
de piétons, de cyclistes,
10:29
and vehicles that have been out there
224
617700
1787
et de véhicules sur les routes,
10:31
and understand what they look like
225
619487
1695
et analyser leur apparence
10:33
and use that to infer
what other vehicles should look like
what other vehicles should look like
226
621182
2831
pour déduire les caractéristiques
supposées
supposées
des autres véhicules, des autres piétons.
10:36
and other pedestrians should look like.
227
624013
1926
10:37
And then, even more importantly,
we could take from that a model
we could take from that a model
228
625939
3021
Plus important, on pourrait
utiliser ça pour modéliser
utiliser ça pour modéliser
10:40
of how we expect them
to move through the world.
to move through the world.
229
628960
2330
nos prévisions sur leurs mouvements.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian
crossing in front of us.
crossing in front of us.
230
631290
2963
Ici, l'objet jaune est un piéton
qui traverse devant nous.
qui traverse devant nous.
10:46
Here the blue box is a cyclist
and we anticipate
and we anticipate
231
634253
2250
L'objet bleu est un cycliste,
et nous anticipons
et nous anticipons
10:48
that they're going to nudge out
and around the car to the right.
and around the car to the right.
232
636503
3312
qu'ils vont contourner
la voiture sur la droite.
la voiture sur la droite.
10:52
Here there's a cyclist
coming down the road
coming down the road
233
640115
2092
Un cycliste vient en sens opposé.
10:54
and we know they're going to continue
to drive down the shape of the road.
to drive down the shape of the road.
234
642207
3486
On sait qu'il va continuer tout droit
et longer la route.
et longer la route.
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
645693
1867
Une voiture tourne à droite,
10:59
and in a moment here, somebody's
going to make a U-turn in front of us,
going to make a U-turn in front of us,
236
647560
3360
dans un instant, une autre va s'engager
dans le carrefour devant nous.
dans le carrefour devant nous.
11:02
and we can anticipate that behavior
and respond safely.
and respond safely.
237
650920
2614
On peut anticiper ces comportements
et les gérer avec prudence.
et les gérer avec prudence.
11:05
Now, that's all well and good
for things that we've seen,
for things that we've seen,
238
653534
2728
Ça marche très bien
pour tout qu'on à déjà vu.
pour tout qu'on à déjà vu.
11:08
but of course, you encounter
lots of things that you haven't
lots of things that you haven't
239
656262
2865
Mais il y a évidemment
plein de choses inédites.
plein de choses inédites.
11:11
seen in the world before.
240
659127
1231
Il y a quelques semaines,
11:12
And so just a couple of months ago,
241
660358
1741
nos véhicules roulaient à Mountain View,
11:14
our vehicles were driving
through Mountain View,
through Mountain View,
242
662099
2235
et voici ce qui est arrivé.
11:16
and this is what we encountered.
243
664334
1644
Une dame en chaise électrique
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
665978
2082
qui pourchassait un canard sur la route.
(Rires)
(Rires)
11:20
chasing a duck in circles on the road.
(Laughter)
(Laughter)
245
668060
2617
11:22
Now it turns out, there is nowhere
in the DMV handbook
in the DMV handbook
246
670677
3111
En fait, il n'y a aucun paragraphe
dans le code de la route
dans le code de la route
11:25
that tells you how to deal with that,
247
673788
2245
qui nous explique comment gérer ça.
11:28
but our vehicles were able
to encounter that,
to encounter that,
248
676033
2143
Cependant, nos voitures y sont parvenues :
11:30
slow down, and drive safely.
249
678176
2255
elles ont ralenti et roulé prudemment.
11:32
Now, we don't have to deal
with just ducks.
with just ducks.
250
680431
2041
Il n'y a pas que les canards.
11:34
Watch this bird fly across in front of us.
The car reacts to that.
The car reacts to that.
251
682472
3708
Cet oiseau vole juste devant nous.
La voiture réagit en conséquence.
La voiture réagit en conséquence.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
686180
1615
Voici un cycliste,
11:39
that you would never expect to see
anywhere other than Mountain View.
anywhere other than Mountain View.
253
687795
3290
qu'on ne peut rencontrer
qu'à Mountain View.
qu'à Mountain View.
11:43
And of course, we have
to deal with drivers,
to deal with drivers,
254
691085
2068
Bien entendu, il y a
les autres conducteurs,
les autres conducteurs,
11:45
even the very small ones.
255
693153
3715
même s'ils sont tout petits.
11:48
Watch to the right as someone
jumps out of this truck at us.
jumps out of this truck at us.
256
696868
4131
A droite, quelqu'un va sauter
de son camion vers nous.
de son camion vers nous.
11:54
And now, watch the left as the car
with the green box decides
with the green box decides
257
702460
2929
Regardez à gauche, la voiture
avec le cube vert, décide
avec le cube vert, décide
11:57
he needs to make a right turn
at the last possible moment.
at the last possible moment.
258
705389
3325
de tourner à droite
au tout dernier moment.
au tout dernier moment.
12:00
Here, as we make a lane change,
the car to our left decides
the car to our left decides
259
708714
2851
Au moment où on veut aller
sur la bande du milieu
sur la bande du milieu
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
l'auto sur la gauche décide
de faire pareil.
de faire pareil.
12:07
And here, we watch a car
blow through a red light
blow through a red light
261
715118
2693
Une voiture brûle le feu rouge,
12:09
and yield to it.
262
717811
2090
et continue sa route.
12:11
And similarly, here, a cyclist
blowing through that light as well.
blowing through that light as well.
263
719901
3854
Ici de même, un cycliste brûle le feu.
12:15
And of course,
the vehicle responds safely.
the vehicle responds safely.
264
723755
2746
Notre véhicule a géré ça
en toute sécurité.
en toute sécurité.
12:18
And of course, we have people
who do I don't know what
who do I don't know what
265
726501
2601
Il y a aussi plein de gens
qui font je ne sais quoi,
qui font je ne sais quoi,
12:21
sometimes on the road, like this guy
pulling out between two self-driving cars.
pulling out between two self-driving cars.
266
729102
3823
parfois même sur la route, comme ce type,
entre deux voitures autonomes.
entre deux voitures autonomes.
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
732925
2045
On se demande
à quoi pensent les gens !
à quoi pensent les gens !
12:26
(Laughter)
268
734970
1212
(Rires)
12:28
Now, I just fire-hosed you
with a lot of stuff there,
with a lot of stuff there,
269
736182
2521
Je vous ai montré beaucoup de choses.
12:30
so I'm going to break one of these
down pretty quickly.
down pretty quickly.
270
738703
2650
je vais maintenant en décortiquer une.
Voici la scène avec le cycliste.
12:33
So what we're looking at is the scene
with the cyclist again,
with the cyclist again,
271
741353
2940
Sur l'image du bas, on constate
qu'on ne peut pas encore voir le cycliste.
qu'on ne peut pas encore voir le cycliste.
12:36
and you might notice in the bottom,
we can't actually see the cyclist yet,
we can't actually see the cyclist yet,
272
744293
3491
Mais la voiture peut : c'est l'objet bleu.
12:39
but the car can: it's that little
blue box up there,
blue box up there,
273
747784
2504
C'est possible grâce aux données du laser.
12:42
and that comes from the laser data.
274
750288
2081
Ce n'est pas très facile à comprendre.
12:44
And that's not actually
really easy to understand,
really easy to understand,
275
752369
2418
Je vais donc changer l'angle de vue
pour l'observer.
pour l'observer.
12:46
so what I'm going to do is I'm going
to turn that laser data and look at it,
to turn that laser data and look at it,
276
754787
3584
Quand on a l'habitude de ces données,
12:50
and if you're really good at looking
at laser data, you can see
at laser data, you can see
277
758371
3029
on voit des points sur la courbe.
Juste ici. Le cube bleu,
c'est le cycliste.
c'est le cycliste.
12:53
a few dots on the curve there,
278
761400
1487
12:54
right there, and that blue box
is that cyclist.
is that cyclist.
279
762887
2372
Notre feu est rouge.
12:57
Now as our light is red,
280
765259
1149
Celui du cycliste vient de passer orange.
12:58
the cyclist's light
has turned yellow already,
has turned yellow already,
281
766408
2192
En louchant, on le devine sur l'image.
13:00
and if you squint, you can see that
in the imagery.
in the imagery.
282
768600
2438
13:03
But the cyclist, we see, is going
to proceed through the intersection.
to proceed through the intersection.
283
771038
3286
Le cycliste va quand même
traverser le carrefour.
traverser le carrefour.
Notre feu passe au vert,
celui du cycliste est rouge.
celui du cycliste est rouge.
13:06
Our light has now turned green,
his is solidly red,
his is solidly red,
284
774324
2394
13:08
and we now anticipate that this bike
is going to come all the way across.
is going to come all the way across.
285
776718
4292
Nous anticipons que le vélo va continuer.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us
were not paying as much attention.
were not paying as much attention.
286
781010
3742
Malheureusement, les autres conducteurs
ne sont pas aussi attentifs.
ne sont pas aussi attentifs.
13:16
They started to pull forward,
and fortunately for everyone,
and fortunately for everyone,
287
784752
3157
Ils démarrent, et heureusement
pour tout le monde,
pour tout le monde,
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
787909
3011
le cycliste réagit et les évite,
et arrive sain et sauf de l'autre côté.
13:22
and makes it through the intersection.
289
790920
2191
13:25
And off we go.
290
793111
1568
A ce stade, nous démarrons.
13:26
Now, as you can see, we've made
some pretty exciting progress,
some pretty exciting progress,
291
794679
2948
Nous avons fait
des progrès encourageants.
des progrès encourageants.
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
797627
1902
Aujourd'hui, nous sommes convaincus
13:31
this technology is going
to come to market.
to come to market.
293
799529
2010
que cette technologie ira sur le marché.
13:33
We do three million miles of testing
in our simulators every single day,
in our simulators every single day,
294
801539
4783
Nous réalisons tous les jours
5 millions de km de test sur simulateur.
5 millions de km de test sur simulateur.
13:38
so you can imagine the experience
that our vehicles have.
that our vehicles have.
295
806322
2689
Nos véhicules ont une sacrée expérience.
13:41
We are looking forward to having
this technology on the road,
this technology on the road,
296
809011
2864
Nous avons hâte de voir
cette technologie sur les routes.
cette technologie sur les routes.
13:43
and we think the right path
is to go through the self-driving
is to go through the self-driving
297
811875
2890
Nous croyons que le chemin
de la conduite autonome est le bon.
de la conduite autonome est le bon.
13:46
rather than driver assistance approach
298
814765
1844
Pas celui de l'assistance à la conduite.
13:48
because the urgency is so large.
299
816609
2621
Il y a urgence.
13:51
In the time I have given this talk today,
300
819230
2393
Durant mon temps de parole,
13:53
34 people have died on America's roads.
301
821623
3135
34 personnes sont décédées
sur les routes américaines.
sur les routes américaines.
13:56
How soon can we bring it out?
302
824758
2368
Quand pourrons-nous l'utiliser ?
13:59
Well, it's hard to say because
it's a really complicated problem,
it's a really complicated problem,
303
827126
3832
C'est une question difficile
parce que le problème est complexe.
parce que le problème est complexe.
14:02
but these are my two boys.
304
830958
2214
Voici mes deux garçons.
14:05
My oldest son is 11, and that means
in four and a half years,
in four and a half years,
305
833172
3623
L'aîné à 11 ans.
Dans 4 ans et demi,
Dans 4 ans et demi,
14:08
he's going to be able
to get his driver's license.
to get his driver's license.
306
836795
2577
il pourra obtenir son permis de conduire.
14:11
My team and I are committed
to making sure that doesn't happen.
to making sure that doesn't happen.
307
839372
3204
Avec mon équipe, je m'engage
à faire tout pour que ça n'arrive pas.
à faire tout pour que ça n'arrive pas.
14:14
Thank you.
308
842576
1904
Merci.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
844480
3667
(Rires) (Applaudissements)
14:21
Chris Anderson: Chris,
I've got a question for you.
I've got a question for you.
310
849110
2568
Chris Anderson :
Chris, j'ai une question.
Chris, j'ai une question.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
851678
2809
Christ Urmson : Vas-y !
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars
is pretty mind-boggling.
is pretty mind-boggling.
312
854487
3924
CA: L'intelligence de tes véhicules
est époustouflante.
est époustouflante.
14:30
On this debate between
driver-assisted and fully driverless --
driver-assisted and fully driverless --
313
858411
4459
C'est au sujet du débat entre assistance
de conduite et conduite autonome,
de conduite et conduite autonome,
14:34
I mean, there's a real debate
going on out there right now.
going on out there right now.
314
862870
3041
il y a un véritable débat.
14:37
So some of the companies,
for example, Tesla,
for example, Tesla,
315
865911
2833
Certaines compagnies, comme Tesla,
14:40
are going the driver-assisted route.
316
868744
2159
font le pari de la conduite assistée.
14:42
What you're saying is that
that's kind of going to be a dead end
that's kind of going to be a dead end
317
870903
5248
Selon toi, c'est une impasse,
14:48
because you can't just keep improving
that route and get to fully driverless
that route and get to fully driverless
318
876151
5456
parce que c'est impossible d'améliorer
au point de devenir autonome.
au point de devenir autonome.
14:53
at some point, and then a driver
is going to say, "This feels safe,"
is going to say, "This feels safe,"
319
881607
3530
Un conducteur va penser
que c'est sécurisant,
que c'est sécurisant,
monter à l'arrière,
et un accident monstrueux va arriver.
et un accident monstrueux va arriver.
14:57
and climb into the back,
and something ugly will happen.
and something ugly will happen.
320
885137
2647
14:59
CU: Right. No, that's exactly right,
and it's not to say
and it's not to say
321
887784
2676
CU : C'est exact.
Cela dit,
Cela dit,
les systèmes d'assistance à la conduite
continuent d'avoir beaucoup de valeur.
continuent d'avoir beaucoup de valeur.
15:02
that the driver assistance systems
aren't going to be incredibly valuable.
aren't going to be incredibly valuable.
322
890460
3537
15:05
They can save a lot of lives
in the interim,
in the interim,
323
893997
2058
Ils sauvent beaucoup de vies.
15:08
but to see the transformative opportunity
to help someone like Steve get around,
to help someone like Steve get around,
324
896055
3833
Mais cette opportunité révolutionnaire
est le seul chemin possible
est le seul chemin possible
pour permettre à des personnes comme Steve
15:11
to really get to the end case in safety,
325
899888
1969
15:13
to have the opportunity
to change our cities
to change our cities
326
901857
2479
de voyager et d'arriver
à destination sain et sauf,
à destination sain et sauf,
15:16
and move parking out and get rid of
these urban craters we call parking lots,
these urban craters we call parking lots,
327
904336
4204
pour transformer nos villes,
et éliminer ces cratères urbains
que sont les parkings.
que sont les parkings.
15:20
it's the only way to go.
328
908540
1240
15:21
CA: We will be tracking your progress
with huge interest.
with huge interest.
329
909780
2718
CA: On va suivre tes progrès
très attentivement.
très attentivement.
15:24
Thanks so much, Chris.
CU: Thank you. (Applause)
CU: Thank you. (Applause)
330
912498
4232
Merci beaucoup, Chris.
CU: Merci. (Applaudissements)
CU: Merci. (Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - RoboticistChris 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.
Chris Urmson | Speaker | TED.com