TED2011
Dennis Hong: Making a car for blind drivers
Dennis Hong: Fazer um carro para condutores cegos
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Usando robótica, telémetros laser, GPS e ferramentas de feedback inteligente, Dennis Hong está a construir um carro para condutores cegos. Não é um carro que "se conduza a si mesmo", especifica ele cuidadosamente, mas um carro em que um condutor sem visão consiga determinar velocidade, proximidade e o caminho a tomar -- e conduza independentemente.
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio
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00:15
Many believe driving is an activity
0
0
3000
Muitos acreditam que conduzir é uma actividade
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solely reserved for those who can see.
1
3000
2000
reservada apenas para aqueles que conseguem ver.
00:20
A blind person driving a vehicle safely and independently
2
5000
3000
Um cego a conduzir um veículo de forma segura e independente
00:23
was thought to be an impossible task, until now.
3
8000
3000
era suposta ser uma tarefa impossível, até agora.
00:26
Hello, my name is Dennis Hong,
4
11000
2000
Olá, eu chamo-me Dennis Hong,
00:28
and we're bringing freedom and independence to the blind
5
13000
2000
e estamos a trazer liberdade e independência aos cegos
00:30
by building a vehicle for the visually impaired.
6
15000
3000
construindo um veículo para os deficientes visuais.
00:33
So before I talk about this car for the blind,
7
18000
3000
Portanto antes de eu falar sobre este carro para os cegos,
00:36
let me briefly tell you about another project that I worked on
8
21000
2000
deixem-me falar-vos de outro projecto em que trabalhei
00:38
called the DARPA Urban Challenge.
9
23000
2000
chamado DARPA Urban Challenge.
00:40
Now this was about building a robotic car
10
25000
2000
Este era sobre construir um carro robótico
00:42
that can drive itself.
11
27000
2000
que se conduzisse a si mesmo.
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You press start, nobody touches anything,
12
29000
2000
Carregam em começar, ninguém toca em nada,
00:46
and it can reach its destination fully autonomously.
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31000
3000
e ele chega ao destino de forma completamente autónoma.
00:49
So in 2007, our team won half a million dollars
14
34000
3000
Portanto em 2007, a nossa equipa ganhou meio milhão de dólares
00:52
by placing third place in this competition.
15
37000
2000
por ficar no terceiro lugar desta competição.
00:54
So about that time,
16
39000
2000
Por essa altura,
00:56
the National Federation of the Blind, or NFB,
17
41000
2000
a National Federation of the Blind, ou NFB,
00:58
challenged the research committee
18
43000
2000
desafiou o comité de pesquisa
01:00
about who can develop a car
19
45000
2000
para descobrir quem conseguiria desenvolver um carro
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that lets a blind person drive safely and independently.
20
47000
2000
que deixasse um cego conduzir de forma segura e independente.
01:04
We decided to give it a try,
21
49000
2000
Decidimos experimentar,
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because we thought, "Hey, how hard could it be?"
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51000
2000
porque pensámos, ei, não pode ser muito difícil.
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We have already an autonomous vehicle.
23
53000
2000
Já temos um veículo autónomo.
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We just put a blind person in it and we're done, right?
24
55000
2000
É só pôr alguém cego lá dentro e está feito, certo?
01:12
(Laughter)
25
57000
2000
(Risos)
01:14
We couldn't have been more wrong.
26
59000
2000
Não podíamos estar mais errados.
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What NFB wanted
27
61000
2000
O que a NFB queria
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was not a vehicle that can drive a blind person around,
28
63000
3000
não era um veículo que conduzisse um cego,
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but a vehicle where a blind person can make active decisions and drive.
29
66000
3000
mas um veículo onde uma pessoa cega pudesse fazer decisões activas e guiar.
01:24
So we had to throw everything out the window
30
69000
2000
Portanto, tivemos de atirar tudo pela janela
01:26
and start from scratch.
31
71000
2000
e começar do nada.
01:28
So to test this crazy idea,
32
73000
2000
Então, para testar esta ideia louca,
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we developed a small dune buggy prototype vehicle
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75000
2000
desenvolvemos um pequeno veículo protótipo, um buggy,
01:32
to test the feasibility.
34
77000
2000
para testar a viabilidade.
01:34
And in the summer of 2009,
35
79000
2000
E, no Verão de 2009,
01:36
we invited dozens of blind youth from all over the country
36
81000
3000
convidámos dúzias de jovens cegos de todo o país
01:39
and gave them a chance to take it for a spin.
37
84000
2000
e demos-lhes a oportunidade de o conduzir.
01:41
It was an absolutely amazing experience.
38
86000
2000
Foi uma experiência absolutamente espetacular.
01:43
But the problem with this car was
39
88000
2000
Mas o problema com este carro era que
01:45
it was designed to only be driven in a very controlled environment,
40
90000
3000
estava feito apenas para ser conduzido num ambiente muito controlado,
01:48
in a flat, closed-off parking lot --
41
93000
2000
num parque de estacionamento plano e fechado --
01:50
even the lanes defined by red traffic cones.
42
95000
2000
até as faixas estavam definidas por cones de trânsito vermelhos.
01:52
So with this success,
43
97000
2000
Portanto, com este sucesso,
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we decided to take the next big step,
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99000
2000
decidimos dar o próximo grande passo,
01:56
to develop a real car that can be driven on real roads.
45
101000
3000
desenvolver um carro verdadeiro que pudesse ser conduzido em estradas verdadeiras.
01:59
So how does it work?
46
104000
2000
Então como funciona?
02:01
Well, it's a rather complex system,
47
106000
2000
Bem, é um sistema bastante complexo,
02:03
but let me try to explain it, maybe simplify it.
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108000
3000
mas vou tentar explicá-lo, talvez simplificá-lo.
02:06
So we have three steps.
49
111000
2000
Temos três passos.
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We have perception, computation
50
113000
2000
Temos percepção, computação
02:10
and non-visual interfaces.
51
115000
2000
e interfaces não-visuais.
02:12
Now obviously the driver cannot see,
52
117000
2000
Obviamente o condutor não consegue ver,
02:14
so the system needs to perceive the environment
53
119000
2000
portanto o sistema tem de perceber o ambiente circundante
02:16
and gather information for the driver.
54
121000
2000
e armazenar informação para o condutor.
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For that, we use an initial measurement unit.
55
123000
3000
Para isso, utilizamos uma unidade de medida inercial.
02:21
So it measures acceleration, angular acceleration --
56
126000
2000
Portanto ela mede aceleração, aceleração angular --
02:23
like a human ear, inner ear.
57
128000
2000
tal como um ouvido humano, o ouvido interno.
02:25
We fuse that information with a GPS unit
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130000
2000
Fundimos essa informação com uma unidade de GPS
02:27
to get an estimate of the location of the car.
59
132000
3000
para obter uma estimativa da localização do carro.
02:30
We also use two cameras to detect the lanes of the road.
60
135000
3000
Também usamos duas câmaras para detectar as faixas da estrada.
02:33
And we also use three laser range finders.
61
138000
2000
E usamos três telémetros laser.
02:35
The lasers scan the environment to detect obstacles --
62
140000
3000
Os lasers varrem o ambiente para detectar obstáculos --
02:38
a car approaching from the front, the back
63
143000
2000
um carro a aproximar-se pela frente, por trás,
02:40
and also any obstacles that run into the roads,
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145000
3000
e também quaisquer obstáculos que entrem nas estradas,
02:43
any obstacles around the vehicle.
65
148000
2000
quaisquer obstáculos à volta do veículo.
02:45
So all this vast amount of information is then fed into the computer,
66
150000
3000
E esta vasta quantidade de informação é então inserida no computador,
02:48
and the computer can do two things.
67
153000
2000
e o computador pode fazer duas coisas.
02:50
One is, first of all, process this information
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155000
3000
Uma é, antes de mais, processar esta informação
02:53
to have an understanding of the environment --
69
158000
2000
para obter uma compreensão do ambiente --
02:55
these are the lanes of the road, there's the obstacles --
70
160000
3000
estas são as faixas da estrada, estão ali os obstáculos --
02:58
and convey this information to the driver.
71
163000
2000
e transmitir esta informação ao condutor.
03:00
The system is also smart enough
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165000
2000
O sistema também é inteligente o suficiente
03:02
to figure out the safest way to operate the car.
73
167000
2000
para descobrir a maneira mais segura de conduzir o carro.
03:04
So we can also generate instructions
74
169000
2000
Portanto também podemos gerar instruções
03:06
on how to operate the controls of the vehicle.
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171000
2000
sobre como operar os controlos do veículo.
03:08
But the problem is this: How do we convey
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173000
2000
Mas o problema é este: Como transmitimos
03:10
this information and instructions
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175000
2000
esta informação e instruções
03:12
to a person who cannot see
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177000
2000
a alguém que não consegue ver
03:14
fast enough and accurate enough so he can drive?
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179000
3000
de forma rápida e precisa o suficiente para que ele consiga conduzir?
03:17
So for this, we developed many different types
80
182000
2000
Então, para isto, desenvolvemos vários tipos diferentes
03:19
of non-visual user interface technology.
81
184000
3000
de tecnologia de interface não-visual para utilizadores.
03:22
So starting from a three-dimensional ping sound system,
82
187000
2000
Portanto, começámos por um sistema tridimensional de som,
03:24
a vibrating vest,
83
189000
2000
um colete de vibração,
03:26
a click wheel with voice commands, a leg strip,
84
191000
3000
um volante com comandos de voz, uma tira para a perna,
03:29
even a shoe that applies pressure to the foot.
85
194000
2000
até um sapato que aplica pressão no pé.
03:31
But today we're going to talk about
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196000
2000
Mas hoje vamos falar sobre
03:33
three of these non-visual user interfaces.
87
198000
2000
três destas interfaces não-visuais.
03:35
Now the first interface is called a DriveGrip.
88
200000
3000
A primeira interface chama-se DriveGrip.
03:38
So these are a pair of gloves,
89
203000
2000
Estas são um par de luvas,
03:40
and it has vibrating elements on the knuckle part
90
205000
2000
e têm elementos vibratórios na parte dos nós dos dedos,
03:42
so you can convey instructions about how to steer --
91
207000
3000
para que seja possível transmitir instruções sobre como virar --
03:45
the direction and the intensity.
92
210000
2000
a direcção e intensidade.
03:47
Another device is called SpeedStrip.
93
212000
2000
Outro dispositivo é a SpeedStrip.
03:49
So this is a chair -- as a matter of fact, it's actually a massage chair.
94
214000
3000
Esta é uma cadeira -- na verdade, é uma cadeira de massagens.
03:52
We gut it out, and we rearrange the vibrating elements in different patterns,
95
217000
4000
Nós abrimo-la, e rearranjamos os elementos vibratórios em diferentes padrões.
03:56
and we actuate them to convey information about the speed,
96
221000
3000
E fazemos com que estes transmitam informação sobre a velocidade,
03:59
and also instructions how to use the gas and the brake pedal.
97
224000
3000
e também instruções em como usar os pedais de aceleração e travagem.
04:02
So over here, you can see
98
227000
2000
Portanto aqui, podem ver
04:04
how the computer understands the environment,
99
229000
2000
como o computador se apercebe do ambiente.
04:06
and because you cannot see the vibration,
100
231000
2000
E, como não podem ver a vibração,
04:08
we actually put red LED's on the driver so that you can see what's happening.
101
233000
3000
pusemos LEDs vermelhos no condutor, para que possamos ver o que está a acontecer.
04:11
This is the sensory data,
102
236000
2000
Estes são os dados sensoriais,
04:13
and that data is transferred to the devices through the computer.
103
238000
3000
e esses dados são transmitidos para os dispositivos pelo computador.
04:16
So these two devices, DriveGrip and SpeedStrip,
104
241000
2000
Estes dois dispositivos, DriveGrip e SpeedStrip,
04:18
are very effective.
105
243000
2000
são bastante efectivos.
04:20
But the problem is
106
245000
2000
Mas o problema é
04:22
these are instructional cue devices.
107
247000
2000
que estes são dispositivos de instrução.
04:24
So this is not really freedom, right?
108
249000
2000
Logo, isto não é liberdade, certo?
04:26
The computer tells you how to drive --
109
251000
2000
O computador indica como conduzir --
04:28
turn left, turn right, speed up, stop.
110
253000
2000
virar à esquerda, virar à direita, acelerar, parar.
04:30
We call this the "backseat-driver problem."
111
255000
2000
Chamamos a isto o problema do pendura.
04:32
So we're moving away from the instructional cue devices,
112
257000
3000
Portanto estamos a afastar-nos deste tipo de dispositivos,
04:35
and we're now focusing more
113
260000
2000
e agora estamos a focar-nos mais
04:37
on the informational devices.
114
262000
2000
em dispositivos informacionais.
04:39
A good example for this informational non-visual user interface
115
264000
2000
Um bom exemplo para interfaces de informação não-visual
04:41
is called AirPix.
116
266000
2000
chama-se AirPix.
04:43
So think of it as a monitor for the blind.
117
268000
2000
Pensem nele como um monitor para cegos.
04:45
So it's a small tablet, has many holes in it,
118
270000
2000
É uma pequena tábua, tem muitos buracos,
04:47
and compressed air comes out,
119
272000
2000
e sai ar comprimido desses buracos,
04:49
so it can actually draw images.
120
274000
2000
portanto consegue mesmo desenhar imagens.
04:51
So even though you are blind, you can put your hand over it,
121
276000
2000
E mesmo que sejam cegos, podem pôr a mão sobre ela,
04:53
you can see the lanes of the road and obstacles.
122
278000
2000
e ver as faixas da estrada e obstáculos.
04:55
Actually, you can also change the frequency of the air coming out
123
280000
3000
Na verdade, também é possível mudar a frequência do ar a sair
04:58
and possibly the temperature.
124
283000
2000
e possivelmente a temperatura.
05:00
So it's actually a multi-dimensional user interface.
125
285000
3000
Portanto, é na verdade uma interface multi-dimensional.
05:03
So here you can see the left camera, the right camera from the vehicle
126
288000
3000
Aqui vê-se a câmara esquerda e direita do veículo
05:06
and how the computer interprets that and sends that information to the AirPix.
127
291000
3000
e como o computador as interpreta e envia a informação para o AirPix.
05:09
For this, we're showing a simulator,
128
294000
2000
Para isto, estamos a mostrar um simulador,
05:11
a blind person driving using the AirPix.
129
296000
3000
uma pessoa cega a conduzir usando o AirPix.
05:14
This simulator was also very useful for training the blind drivers
130
299000
3000
Este simulador também foi muito útil para treinar os condutores cegos
05:17
and also quickly testing different types of ideas
131
302000
2000
e testar rapidamente tipos diferentes de ideias
05:19
for different types of non-visual user interfaces.
132
304000
2000
para tipos diferentes de interfaces não-visuais.
05:21
So basically that's how it works.
133
306000
2000
Portanto basicamente é assim que funciona.
05:23
So just a month ago,
134
308000
2000
E apenas há um mês,
05:25
on January 29th,
135
310000
2000
a 29 de Janeiro,
05:27
we unveiled this vehicle for the very first time to the public
136
312000
2000
demonstrámos este veículo pela primeira vez em público
05:29
at the world-famous Daytona International Speedway
137
314000
3000
na mundialmente famosa Daytona International Speedway
05:32
during the Rolex 24 racing event.
138
317000
2000
durante o evento de corridas Rolex 24.
05:34
We also had some surprises. Let's take a look.
139
319000
3000
Também tivemos algumas surpresas. Vamos dar uma olhadela.
05:37
(Music)
140
322000
10000
(Música)
05:47
(Video) Announcer: This is an historic day in January.
141
332000
4000
(Vídeo) Narrador: Este é um dia histórico [não está claro].
05:51
He's coming up to the grandstand, fellow Federationists.
142
336000
4000
Ele está a chegar à bancada, caros Federistas.
05:55
(Cheering)
143
340000
6000
(Aplausos)
06:01
(Honking)
144
346000
3000
(Buzinas)
06:04
There's the grandstand now.
145
349000
2000
Lá está a bancada.
06:06
And he's [unclear] following that van that's out in front of him.
146
351000
4000
E ele está a seguir a carrinha que está em frente dele.
06:10
Well there comes the first box.
147
355000
2000
Bem, lá vem a primeira caixa.
06:12
Now let's see if Mark avoids it.
148
357000
3000
Vamos ver agora se o Mark a evita.
06:15
He does. He passes it on the right.
149
360000
3000
E evitou. Ele passa-a pela direita.
06:20
Third box is out. The fourth box is out.
150
365000
3000
A terceira já foi. A quarta já foi.
06:23
And he's perfectly making his way between the two.
151
368000
3000
E ele está a passar perfeitamente entre as duas.
06:26
He's closing in on the van
152
371000
2000
Ele está a aproximar-se da carrinha
06:28
to make the moving pass.
153
373000
3000
para fazer a ultrapassagem.
06:32
Well this is what it's all about,
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377000
2000
Bem é isto que se quer,
06:34
this kind of dynamic display of audacity and ingenuity.
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379000
4000
este tipo de demonstração dinâmica de audácia e engenhosa.
06:39
He's approaching the end of the run,
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384000
3000
Ele está a chegar ao fim da linha,
06:42
makes his way between the barrels that are set up there.
157
387000
5000
passa entre os barris preparados.
06:47
(Honking)
158
392000
3000
(Buzinas)
06:50
(Applause)
159
395000
3000
(Aplausos)
06:56
Dennis Hong: I'm so happy for you.
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401000
2000
Dennis Hong: Estou muito feliz por si.
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Mark's going to give me a ride back to the hotel.
161
403000
2000
O Mark vai-me dar uma boleia de volta ao hotel.
07:00
Mark Riccobono: Yes.
162
405000
2000
Mark Riccobono: Sim.
07:05
(Applause)
163
410000
9000
(Aplausos)
07:14
DH: So since we started this project,
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419000
2000
DH: Desde que começámos este projecto,
07:16
we've been getting hundreds of letters, emails, phone calls
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421000
3000
recebemos centenas de cartas, e-mails, chamadas telefónicas
07:19
from people from all around the world.
166
424000
2000
de pessoas de todo o mundo.
07:21
Letters thanking us, but sometimes you also get funny letters like this one:
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426000
3000
Cartas a agradecerem-nos, mas por vezes também recebemos cartas engraçadas como esta:
07:24
"Now I understand why there is Braille on a drive-up ATM machine."
168
429000
4000
"Agora já percebi porque é que há Braille num ATM de drive-up."
07:28
(Laughter)
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433000
2000
(Risos)
07:30
But sometimes --
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435000
2000
Mas por vezes --
07:32
(Laughter)
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437000
2000
(Risos)
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But sometimes I also do get --
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439000
2000
Mas por vezes também recebo --
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I wouldn't call it hate mail --
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441000
2000
não lhe chamaria cartas de ódio --
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but letters of really strong concern:
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443000
2000
mas cartas de preocupação bastante forte:
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"Dr. Hong, are you insane,
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445000
2000
"Dr. Hong, é louco,
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trying to put blind people on the road?
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447000
2000
a tentar meter cegos na estrada?
07:44
You must be out of your mind."
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449000
2000
Não deve bater bem."
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But this vehicle is a prototype vehicle,
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451000
2000
"Mas este veículo é um protótipo,
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and it's not going to be on the road
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453000
2000
e não vai estar na estrada
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until it's proven as safe as, or safer than, today's vehicle.
180
455000
2000
até que se prove que é tão, ou mais seguro que os veículos de hoje.
07:52
And I truly believe that this can happen.
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457000
3000
E acredito verdadeiramente que isto pode acontecer.
07:55
But still, will the society,
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460000
2000
Mas ainda assim, será que a sociedade
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would they accept such a radical idea?
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462000
2000
iria aceitar uma ideia tão radical?
07:59
How are we going to handle insurance?
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464000
2000
Como vamos tratar dos seguros?
08:01
How are we going to issue driver's licenses?
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466000
2000
Como vamos atribuir licenças de condução?
08:03
There's many of these different kinds of hurdles besides technology challenges
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468000
3000
Há muitos destes obstáculos para além de desafios tecnológicos
08:06
that we need to address before this becomes a reality.
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471000
3000
que precisamos de resolver antes de tornar isto uma realidade.
08:09
Of course, the main goal of this project
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474000
2000
É claro, o objectivo principal deste projecto
08:11
is to develop a car for the blind.
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476000
2000
é desenvolver um carro para os cegos.
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But potentially more important than this
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478000
2000
Mas potencialmente mais importante que isto
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is the tremendous value of the spin-off technology
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480000
3000
é o valor tremendo da tecnologia derivada
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that can come from this project.
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483000
2000
que pode surgir deste projecto.
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The sensors that are used can see through the dark,
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485000
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Os sensores usados conseguem ver pelo escuro,
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the fog and rain.
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487000
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nevoeiro e chuva.
08:24
And together with this new type of interfaces,
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489000
2000
E juntamente com este novo tipo de interfaces,
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we can use these technologies
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2000
podemos usar essas tecnologias
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and apply them to safer cars for sighted people.
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493000
2000
e aplicá-las para obter carros mais seguros para pessoas com visão.
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Or for the blind, everyday home appliances --
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3000
Ou para os cegos, utensílios caseiros --
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in the educational setting, in the office setting.
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498000
2000
na educação, nos escritórios.
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Just imagine, in a classroom a teacher writes on the blackboard
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500000
3000
Imaginem, numa aula um professor escreve no quadro
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and a blind student can see what's written and read
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e um estudante cego pode ver o que está escrito e ler
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using these non-visual interfaces.
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506000
2000
usando estas interfaces não-visuais.
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This is priceless.
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Isto não tem preço.
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So today, the things I've showed you today, is just the beginning.
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511000
3000
Portanto hoje, as coisas que eu vos mostrei hoje, são apenas o começo.
08:49
Thank you very much.
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514000
2000
Muito obrigado.
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(Applause)
206
516000
11000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - RoboticistDennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.
Why you should listen
As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.
Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.
Dennis Hong | Speaker | TED.com