TED2015
Chris Urmson: How a driverless car sees the road
Chris Urmson: Como um carro autónomo vê a estrada
Filmed:
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Estatisticamente, a parte menos confiável de um carro é... o condutor. Chris Urmson lidera o projeto de carro sem condutor da Google, um dos vários esforços para remover os humanos do lugar do condutor. Chris fala sobre em que fase o seu projeto se encontra, e partilha filmagens fascinantes que mostram como o carro vê a estrada e toma decisões autónomas sobre o que fazer a seguir.
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00:12
So in 1885, Karl Benz
invented the automobile.
invented the automobile.
0
528
3949
Em 1885, Karl Benz inventou o automóvel.
00:16
Later that year, he took it out
for the first public test drive,
for the first public test drive,
1
4707
3762
Mais tarde, nesse ano,
testou-o publicamente
testou-o publicamente
00:20
and -- true story --
crashed into a wall.
crashed into a wall.
2
8469
3375
e — é mesmo verdade —
embateu contra um muro!
embateu contra um muro!
00:24
For the last 130 years,
3
12184
2043
Desde há 130 anos,
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
que trabalhamos nessa parte
menos fiável do carro, o condutor.
menos fiável do carro, o condutor.
00:30
We've made the car stronger.
5
18546
1354
Tornámos os carros mais fortes.
00:32
We've added seat belts,
we've added air bags,
we've added air bags,
6
20200
2548
Colocámos cintos de segurança, "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
e na última década, tentámos
tornar o carro mais inteligente
tornar o carro mais inteligente
00:38
to fix that bug, the driver.
8
26719
2938
para resolver esse problema, o condutor.
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
Hoje, vou falar um pouco sobre a diferença
00:44
between patching around the problem
with driver assistance systems
with driver assistance systems
10
32918
3808
entre diminuir esse problema com sistemas
de assistência ao condutor
de assistência ao condutor
00:48
and actually having fully
self-driving cars
self-driving cars
11
36726
2564
e ter carros totalmente autónomos
00:51
and what they can do for the world.
12
39290
1880
e o que eles podem fazer pelo mundo.
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
Também vou falar um pouco
do nosso carro
do nosso carro
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
e permitir que vejam como ele vê o mundo,
como reage e o que faz,
como reage e o que faz,
01:00
but first I'm going to talk
a little bit about the problem.
a little bit about the problem.
15
48164
3187
mas primeiro, vou falar um
pouco sobre o problema.
pouco sobre o problema.
01:03
And it's a big problem:
16
51651
1648
E é um grande problema:
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
Morrem 1,2 milhões de pessoas por ano
nas estradas do mundo inteiro.
nas estradas do mundo inteiro.
01:08
In America alone, 33,000 people
are killed each year.
are killed each year.
18
56388
3784
Só nos EUA, morrem
33 000 pessoas por ano.
33 000 pessoas por ano.
01:12
To put that in perspective,
19
60172
2028
Para pôr isso em perspetiva,
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
é o mesmo que um Boeing 737
cair do céu todos os dias úteis.
cair do céu todos os dias úteis.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
67342
1786
É quase inacreditável.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
69548
2298
Os carros são-nos vendidos assim,
01:23
but really, this is what driving's like.
23
71846
2717
mas, na verdade, conduzir é assim.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
24
74563
2159
Não há sol, está a chover,
01:28
and you want to do anything
other than drive.
other than drive.
25
76722
2488
e queremos fazer tudo menos conduzir.
01:31
And the reason why is this:
26
79210
1622
O motivo para isso é:
01:32
Traffic is getting worse.
27
80832
1858
O trânsito tem vindo a piorar.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
82690
3506
Nos EUA, entre 1990 e 2010,
01:38
the vehicle miles traveled
increased by 38 percent.
increased by 38 percent.
29
86196
3504
a distância percorrida por
veículos aumentou em 38%.
veículos aumentou em 38%.
01:42
We grew by six percent of roads,
30
90213
2749
Aumentámos em 6% o número de estradas,
01:44
so it's not in your brains.
31
92962
1602
por isso não e só na nossa mente.
01:46
Traffic really is substantially worse
than it was not very long ago.
than it was not very long ago.
32
94564
4276
O trânsito está realmente pior
do que era há não muito tempo.
do que era há não muito tempo.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
98840
2409
Tudo isto tem um alto custo
para a humanidade.
para a humanidade.
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
Se agarrarmos no tempo médio de viagem
nos EUA, que é de cerca de 50 minutos,
nos EUA, que é de cerca de 50 minutos,
01:57
you multiply that by the 120 million
workers we have,
workers we have,
35
105477
3649
e multiplicarmos isso pelos 120 milhões
de trabalhadores que temos,
de trabalhadores que temos,
02:01
that turns out to be
about six billion minutes
about six billion minutes
36
109126
2225
obtemos cerca de
seis mil milhões de minutos
seis mil milhões de minutos
02:03
wasted in commuting every day.
37
111351
2026
desperdiçados em viagem todos os dias.
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
É um grande número,
vamos colocá-lo em perspetiva.
vamos colocá-lo em perspetiva.
02:08
You take that six billion minutes
39
116204
1774
Agarramos nos seis mil milhões de minutos
02:09
and you divide it by the average
life expectancy of a person,
life expectancy of a person,
40
117978
3784
e dividimo-los pela esperança média
de vida de uma pessoa,
de vida de uma pessoa,
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
121762
3135
o que resulta em 162 vidas
02:16
spent every day, wasted,
42
124897
2925
gastas todos os dias, desperdiçadas,
02:19
just getting from A to B.
43
127822
2044
apenas para ir de do ponto A ao ponto B.
02:21
It's unbelievable.
44
129866
1730
É inacreditável.
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilege
who don't have the privilege
45
131596
2844
Depois, há aqueles
que não têm o privilégio
que não têm o privilégio
02:26
of sitting in traffic.
46
134440
1672
de ficarem engarrafados no trânsito.
02:28
So this is Steve.
47
136112
1578
Este é Steve.
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
137690
1765
É um homem incrivelmente capaz,
02:31
but he just happens to be blind,
49
139455
2516
mas acontece que é cego.
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
Isso implica que, em vez duma
viagem de 30 minutos para o trabalho,
viagem de 30 minutos para o trabalho,
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
demora duas horas a encaixar
pedaços de transportes públicos
pedaços de transportes públicos
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
149167
2385
ou pede boleia a amigos e família.
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
Não tem a mesma liberdade
de movimentos que nós temos.
de movimentos que nós temos.
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
Devíamos fazer algo em relação a isso.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
157891
1757
O senso comum diria
02:51
that we'll just take
these driver assistance systems
these driver assistance systems
56
159648
2492
para agarrarmos nos sistemas
de assistência ao condutor
de assistência ao condutor
02:54
and we'll kind of push them
and incrementally improve them,
and incrementally improve them,
57
162140
3750
e os melhorarmos cada vez mais,
até os transformar em carros autónomos.
02:57
and over time, they'll turn
into self-driving cars.
into self-driving cars.
58
165890
2542
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me saying
that's like me saying
59
168432
2409
Estou aqui para mostrar
que isso é o mesmo que eu dizer
que isso é o mesmo que eu dizer
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, se treinar muito os meus saltos,
um dia conseguirei voar.
um dia conseguirei voar.
03:06
We actually need to do
something a little different.
something a little different.
61
174898
2728
Na verdade, temos que fazer
algo um pouco diferente.
algo um pouco diferente.
03:09
And so I'm going to talk to you
about three different ways
about three different ways
62
177626
2711
Então vou dizer-vos
que os carros autónomos
que os carros autónomos
são diferentes dos sistemas de assistência
em três planos diferentes.
em três planos diferentes.
03:12
that self-driving systems are different
than driver assistance systems.
than driver assistance systems.
63
180337
3346
03:15
And I'm going to start
with some of our own experience.
with some of our own experience.
64
183683
2651
Vou começar por vos contar
a nossa experiência.
a nossa experiência.
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
Em 2013,
03:20
we had the first test
of a self-driving car
of a self-driving car
66
188587
2663
fizemos o primeiro teste
de um carro autónomo
de um carro autónomo
03:23
where we let regular people use it.
67
191250
2027
em que deixámos pessoas vulgares usá-lo.
Bem, quase vulgares...
eram 100 funcionários da Google,
eram 100 funcionários da Google,
03:25
Well, almost regular --
they were 100 Googlers,
they were 100 Googlers,
68
193277
2202
03:27
but they weren't working on the project.
69
195479
2003
mas não estavam a trabalhar no projeto.
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
Demos-lhes o carro e pedimos
que o usassem na sua vida quotidiana.
que o usassem na sua vida quotidiana.
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
Mas ainda não era
um verdadeiro carro autónomo.
um verdadeiro carro autónomo.
03:36
They had to pay attention,
72
204822
1504
Tinham que prestar atenção,
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
206326
2633
porque era um veículo experimental.
03:40
We tested it a lot,
but it could still fail.
but it could still fail.
74
208959
3525
Tínhamos feitos muitos testes,
mas ainda podia falhar.
mas ainda podia falhar.
Então demos-lhes duas horas de treino,
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
212484
2059
Colocámo-los no carro,
deixámos que o usassem,
deixámos que o usassem,
03:46
we put them in the car,
we let them use it,
we let them use it,
76
214543
2092
03:48
and what we heard back
was something awesome,
was something awesome,
77
216635
2127
e as reações deles
foram uma coisa incrível,
foram uma coisa incrível,
03:50
as someone trying
to bring a product into the world.
to bring a product into the world.
78
218762
2524
para alguém a tentar
pôr um produto no mundo.
pôr um produto no mundo.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
221286
1925
Todos disseram que o adoraram.
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
Tivemos um condutor de um Porsche,
que nos disse, logo no primeiro dia:
que nos disse, logo no primeiro dia:
03:58
"This is completely stupid.
What are we thinking?"
What are we thinking?"
81
226777
2663
"Isto é uma ideia estúpida.
Em que é que estão a pensar?"
Em que é que estão a pensar?"
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
Mas no final, disse:
"Eu queria ter um!
"Eu queria ter um!
"E todos deviam ter um, porque as pessoas
são uns condutores terríveis".
são uns condutores terríveis".
04:04
everyone else should have it,
because people are terrible drivers."
because people are terrible drivers."
83
232690
3175
04:09
So this was music to our ears,
84
237135
1735
Foi música para os nossos ouvidos,
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
mas depois começámos a observar
o que as pessoas faziam dentro do carro,
o que as pessoas faziam dentro do carro,
04:14
and this was eye-opening.
86
242673
1579
e isso abriu-nos os olhos.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
244252
2438
A minha história preferida
é a deste senhor
é a deste senhor
04:18
who looks down at his phone
and realizes the battery is low,
and realizes the battery is low,
88
246690
3829
que olha para o seu telemóvel
e repara que a bateria está fraca.
e repara que a bateria está fraca.
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
Então, vira-se para trás no carro
e vasculha na sua mochila,
e vasculha na sua mochila,
04:27
pulls out his laptop,
90
255067
2153
saca do seu computador portátil,
04:29
puts it on the seat,
91
257220
1567
coloca-o no banco,
04:30
goes in the back again,
92
258787
1764
vai de novo à mochila
04:32
digs around, pulls out
the charging cable for his phone,
the charging cable for his phone,
93
260551
3367
procura, tira o carregador do telemóvel,
04:35
futzes around, puts it into the laptop,
puts it on the phone.
puts it on the phone.
94
263918
3367
desenrola-o, coloca-o no portátil
e liga o telemóvel.
e liga o telemóvel.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
267285
2043
Não tarda, o telemóvel está a carregar.
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
Faz isto tudo a 100 km/hora,
na autoestrada.
na autoestrada.
04:45
Right? Unbelievable.
97
273322
2484
Inacreditável!
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
Pensámos nisto e dissemos:
"É óbvio, não é?
"É óbvio, não é?
04:50
The better the technology gets,
99
278927
2263
"Quanto melhor fica a tecnologia,
04:53
the less reliable
the driver is going to get.
the driver is going to get.
100
281190
2121
"menos fiável será o condutor".
04:55
So by just making the cars
incrementally smarter,
incrementally smarter,
101
283311
2396
Se só tornarmos os carros
cada vez mais inteligentes,
cada vez mais inteligentes,
04:57
we're probably not going to see
the wins we really need.
the wins we really need.
102
285707
2902
provavelmente não veremos
as vitórias de que precisamos.
as vitórias de que precisamos.
05:00
Let me talk about something
a little technical for a moment here.
a little technical for a moment here.
103
288609
3901
Deixem-me falar de algo
um pouco técnico, por momentos.
um pouco técnico, por momentos.
05:04
So we're looking at this graph,
and along the bottom
and along the bottom
104
292510
2438
Na parte inferior deste gráfico
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
está a frequência com que o carro trava,
quando não devia.
quando não devia.
Podemos ignorar a maior parte deste eixo
05:09
You can ignore most of that axis,
106
297999
1621
05:11
because if you're driving around town,
and the car starts stopping randomly,
and the car starts stopping randomly,
107
299620
3719
porque nunca iremos comprar um carro,
que pare de imprevisto,
quando estamos a conduzir na cidade.
quando estamos a conduzir na cidade.
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
O eixo vertical é a frequência
com que o carro trava,
com que o carro trava,
05:20
when it's supposed to
to help you avoid an accident.
to help you avoid an accident.
110
308415
3049
quando deve, para nos ajudar
a evitar um acidente.
a evitar um acidente.
05:23
Now, if we look at
the bottom left corner here,
the bottom left corner here,
111
311464
2221
Se olharmos aqui para
o canto inferior esquerdo,
o canto inferior esquerdo,
05:25
this is your classic car.
112
313685
1845
este é o carro clássico.
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
Não trava por nossa conta,
não faz nada inesperado,
não faz nada inesperado,
05:30
but it also doesn't get you
out of an accident.
out of an accident.
114
318663
2779
mas também não nos livra
de um acidente.
de um acidente.
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
Se quisermos introduzir um sistema
de condução assistida num carro,
de condução assistida num carro,
05:36
say with collision mitigation braking,
116
324460
1828
com travagem anti-colisão,
05:38
we're going to put some package
of technology on there,
of technology on there,
117
326288
2612
vamos introduzir aqui
um conjunto de tecnologias.
um conjunto de tecnologias.
Esta é a curva, que terá as suas
propriedades de funcionamento,
propriedades de funcionamento,
05:40
and that's this curve, and it's going
to have some operating properties,
to have some operating properties,
118
328900
3418
mas nunca evitará todos os acidentes,
05:44
but it's never going to avoid
all of the accidents,
all of the accidents,
119
332318
2490
porque não tem essa capacidade.
05:46
because it doesn't have that capability.
120
334808
2059
Mas vamos escolher
uma zona da curva por aqui.
uma zona da curva por aqui.
05:48
But we'll pick some place
along the curve here,
along the curve here,
121
336867
2249
O sistema talvez evite metade dos acidentes
em que o condutor humano falha.
em que o condutor humano falha.
05:51
and maybe it avoids half of accidents
that the human driver misses,
that the human driver misses,
122
339116
3254
Isso é incrível, não é?
05:54
and that's amazing, right?
123
342370
1297
Acabamos de reduzir para metade
os acidentes na estrada.
os acidentes na estrada.
05:55
We just reduced accidents on our roads
by a factor of two.
by a factor of two.
124
343667
2727
05:58
There are now 17,000 less people
dying every year in America.
dying every year in America.
125
346394
3987
Agora há menos 17 000 mortes
por ano nos EUA.
por ano nos EUA.
06:02
But if we want a self-driving car,
126
350381
2020
Mas, se queremos um carro autónomo,
06:04
we need a technology curve
that looks like this.
that looks like this.
127
352401
2307
precisamos de uma curva
tecnológica deste género.
tecnológica deste género.
06:06
We're going to have to put
more sensors in the vehicle,
more sensors in the vehicle,
128
354708
2599
Precisaremos de mais sensores no veículo,
06:09
and we'll pick some
operating point up here
operating point up here
129
357307
2021
e escolheremos
um ponto operacional por aqui,
um ponto operacional por aqui,
06:11
where it basically never
gets into a crash.
gets into a crash.
130
359328
2019
onde, basicamente
não haverá acidentes.
não haverá acidentes.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
361347
2443
Ainda vão ocorrer, mas com
muito pouca frequência.
muito pouca frequência.
06:15
Now you and I could look at this
and we could argue
and we could argue
132
363790
2461
Agora, podemos olhar para isto
e podemos discutir
e podemos discutir
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
se é algo incremental
e eu responderia "regra dos 80:20".
e eu responderia "regra dos 80:20".
É muito difícil ultrapassar
aquela nova curva.
aquela nova curva.
06:21
and it's really hard to move up
to that new curve.
to that new curve.
134
369856
2568
Mas vamos analisar de outra
perspetiva, por momentos.
perspetiva, por momentos.
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
Vamos ver com que frequência é que
a tecnologia tem que fazer a coisa certa.
a tecnologia tem que fazer a coisa certa.
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
Este ponto verde aqui é um sistema
de assistência à condução.
de assistência à condução.
06:34
It turns out that human drivers
138
382376
2485
Parece que os condutores nos EUA
06:36
make mistakes that lead
to traffic accidents
to traffic accidents
139
384861
2647
fazem erros que provocam
um acidente de trânsito
um acidente de trânsito
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
387508
3172
em cada 160 000 km.
06:42
In contrast, a self-driving system
is probably making decisions
is probably making decisions
141
390680
3167
Por outro lado, um carro autónomo
provavelmente toma decisões
provavelmente toma decisões
06:45
about 10 times per second,
142
393847
3663
cerca de 10 vezes por segundo,
06:49
so order of magnitude,
143
397510
1422
numa ordem de grandeza,
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
398932
2832
que corresponde a cerca
de 1000 decisões em cada 1,6 km.
de 1000 decisões em cada 1,6 km.
06:53
So if you compare the distance
between these two,
between these two,
145
401764
2485
Portanto, se compararem
a distância entre estas duas coisas,
a distância entre estas duas coisas,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
404249
2600
é cerca de 100 milhões.
06:58
Eight orders of magnitude.
147
406849
1765
Oito ordens de magnitude.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
408614
2809
É como comparar a minha
velocidade de corrida
velocidade de corrida
07:03
to the speed of light.
149
411423
2206
com a velocidade da luz.
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
Por mais que eu treine,
nunca vou chegar lá perto.
nunca vou chegar lá perto.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
417414
2438
Portanto há aqui um fosso muito grande.
07:11
And then finally, there's how
the system can handle uncertainty.
the system can handle uncertainty.
152
419852
3729
Por fim, há a forma como
o sistema lida com a incerteza.
o sistema lida com a incerteza.
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
Este peão aqui vai
atravessar a estrada, ou não?
atravessar a estrada, ou não?
07:18
I can't tell,
nor can any of our algorithms,
nor can any of our algorithms,
154
426904
3395
Não sei dizer, nem nenhum
dos nossos algoritmos.
dos nossos algoritmos.
07:22
but in the case of
a driver assistance system,
a driver assistance system,
155
430310
2284
Se tivermos um sistema
de assistência ao condutor,
de assistência ao condutor,
07:24
that means it can't take action,
because again,
because again,
156
432594
2806
significa que não vai reagir,
porque, novamente,
porque, novamente,
é totalmente inaceitável
que ele acione os travões inesperadamente.
que ele acione os travões inesperadamente.
07:27
if it presses the brakes unexpectedly,
that's completely unacceptable.
that's completely unacceptable.
157
435400
3339
07:30
Whereas a self-driving system
can look at that pedestrian and say,
can look at that pedestrian and say,
158
438739
3133
Enquanto que um carro autónomo
deteta o peão e diz:
deteta o peão e diz:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
"Não sei o que é que ele vai fazer,
07:35
slow down, take a better look,
and then react appropriately after that.
and then react appropriately after that.
160
443762
3762
" vou abrandar, ver melhor, e depois
reagir apropriadamente."
reagir apropriadamente."
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
Por isso, pode ser muito mais seguro
do que qualquer sistema de assistência.
do que qualquer sistema de assistência.
07:43
So that's enough about
the differences between the two.
the differences between the two.
162
451226
2730
Basta de falar sobre as
diferenças entre os dois.
diferenças entre os dois.
07:45
Let's spend some time talking about
how the car sees the world.
how the car sees the world.
163
453956
3484
Vamos falar um bocado
sobre como o carro vê o mundo.
sobre como o carro vê o mundo.
Este é o nosso veículo.
07:49
So this is our vehicle.
164
457440
1252
07:50
It starts by understanding
where it is in the world,
where it is in the world,
165
458692
2438
Ele começa por perceber
onde está situado,
onde está situado,
07:53
by taking a map and its sensor data
and aligning the two,
and aligning the two,
166
461130
2787
alinhando um mapa
e os seus dados sensoriais.
e os seus dados sensoriais.
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
Depois colocamos em cima disso
o que ele vê no momento.
o que ele vê no momento.
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
Todas as caixas roxas que aqui veem
são outros veículos na estrada,
são outros veículos na estrada,
08:02
and the red thing on the side
over there is a cyclist,
over there is a cyclist,
169
470520
2528
e a coisa vermelha ali ao lado
é um ciclista,
é um ciclista,
08:05
and up in the distance,
if you look really closely,
if you look really closely,
170
473048
2402
e, à distância, se olharem bem de perto,
08:07
you can see some cones.
171
475450
1794
conseguem ver uns cones.
08:09
Then we know where the car
is in the moment,
is in the moment,
172
477244
2773
Aí sabemos onde o carro
se encontra no momento,
se encontra no momento,
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
mas temos que fazer melhor que isso:
temos que prever o que vai acontecer.
temos que prever o que vai acontecer.
Aqui a carrinha no canto superior direito
vai mudar para a faixa da esquerda
vai mudar para a faixa da esquerda
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
porque a estrada
à sua frente está fechada,
à sua frente está fechada,
08:19
because the road in front of it is closed,
175
487338
2223
portanto terá que se desviar.
08:21
so it needs to get out of the way.
176
489561
1731
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
491292
1863
Reconhecer essa carrinha é ótimo,
08:25
but we really need to know
what everybody's thinking,
what everybody's thinking,
178
493155
2479
mas precisamos de saber
o que todos estão a pensar,
o que todos estão a pensar,
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
495634
2507
o que se torna num problema
bastante complicado.
bastante complicado.
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
Podemos determinar como
o carro deve responder no momento,
o carro deve responder no momento,
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
que trajetória deve seguir, com que
velocidade deve abrandar ou acelerar.
velocidade deve abrandar ou acelerar.
08:38
And then that all turns into
just following a path:
just following a path:
182
506756
3065
Depois, tudo isso se torna
no caminho a seguir:
no caminho a seguir:
virar o volante para a esquerda ou direita,
acionar o travão ou o acelerador.
acionar o travão ou o acelerador.
08:41
turning the steering wheel left or right,
pressing the brake or gas.
pressing the brake or gas.
183
509821
3197
08:45
It's really just two numbers
at the end of the day.
at the end of the day.
184
513018
2464
No final do dia são apenas dois números.
08:47
So how hard can it really be?
185
515482
2241
Até que ponto pode ser difícil?
08:50
Back when we started in 2009,
186
518433
1952
Quando começámos, em 2009,
este era o nosso sistema.
08:52
this is what our system looked like.
187
520385
1798
Vemos o nosso carro no centro
e as outras caixas na estrada,
e as outras caixas na estrada,
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
a seguir pela autoestrada.
08:57
driving down the highway.
189
525574
1271
O carro tem que perceber onde está e
a posição aproximada dos outros veículos.
a posição aproximada dos outros veículos.
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
É uma compreensão geométrica do mundo.
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
Quando começamos a conduzir
em bairros e estradas da cidade,
em bairros e estradas da cidade,
09:08
the problem becomes a whole
new level of difficulty.
new level of difficulty.
193
536040
2445
o problema passa a ter
toda uma nova dificuldade.
toda uma nova dificuldade.
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
Vemos peões a passar à nossa frente,
carros a passar à nossa frente,
carros a passar à nossa frente,
09:13
going every which way,
195
541979
1811
em todas as direções,
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
543790
1527
semáforos, passadeiras.
09:17
It's an incredibly complicated
problem by comparison.
problem by comparison.
197
545317
2797
Em comparação, é um problema
incrivelmente complicado.
incrivelmente complicado.
09:20
And then once you have
that problem solved,
that problem solved,
198
548114
2103
Depois, quando se tem
esse problema resolvido,
esse problema resolvido,
09:22
the vehicle has to be able
to deal with construction.
to deal with construction.
199
550217
2512
o veículo tem que conseguir
lidar com as obras.
lidar com as obras.
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
Aqui estão os cones à esquerda
a obrigá-lo a virar para a direita,
a obrigá-lo a virar para a direita,
09:27
but not just construction
in isolation, of course.
in isolation, of course.
201
555880
2402
mas não são apenas
as obras isoladas, claro.
as obras isoladas, claro.
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
Também tem que lidar com outros veículos
que passam por essa zona de obras.
que passam por essa zona de obras.
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
Claro, se alguém quebrar as regras,
a polícia está lá.
a polícia está lá.
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
O carro tem que perceber que aquela luz
a piscar no topo do carro
a piscar no topo do carro
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
significa que não é apenas um carro,
é um carro da polícia.
é um carro da polícia.
Da mesma forma,
a caixa laranja deste lado
a caixa laranja deste lado
09:43
Similarly, the orange box
on the side here,
on the side here,
206
571995
2032
é um autocarro escolar.
09:46
it's a school bus,
207
574027
1109
09:47
and we have to treat that
differently as well.
differently as well.
208
575136
2520
Também temos que o tratar
de forma diferente.
de forma diferente.
09:50
When we're out on the road,
other people have expectations:
other people have expectations:
209
578576
2793
Quando estamos na estrada,
as pessoas têm expetativas:
as pessoas têm expetativas:
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
581369
1780
Assim, quando um ciclista
levanta o braço,
levanta o braço,
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
quer dizer que espera
que o carro lhe ceda a passagem
que o carro lhe ceda a passagem
09:58
to make a lane change.
212
586667
2053
para ele poder mudar de direção.
10:01
And when a police officer
stood in the road,
stood in the road,
213
589030
2173
E quando um policia está na estrada,
10:03
our vehicle should understand
that this means stop,
that this means stop,
214
591203
2740
o nosso veículo deve perceber
que isso quer dizer parar
que isso quer dizer parar
10:05
and when they signal to go,
we should continue.
we should continue.
215
593943
3506
e que, quando fazem sinal para avançar,
deve continuar.
deve continuar.
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
A forma de conseguirmos isto
é partilhando informações entre veículos.
é partilhando informações entre veículos.
10:13
The first, most crude model of this
217
601210
1696
Este é o primeiro modelo, mais em bruto.
10:14
is when one vehicle
sees a construction zone,
sees a construction zone,
218
602906
2113
Quando um veículo vê uma zona de obras
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
informa os outros veículos
para ficarem na faixa correta
para ficarem na faixa correta
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
608081
1570
para evitarem dificuldades.
10:21
But we actually have a much
deeper understanding of this.
deeper understanding of this.
221
609651
2664
Mas temos uma compreensão
mais profunda disso.
mais profunda disso.
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
Podemos usar todos os dados
que os carros foram vendo,
que os carros foram vendo,
10:27
the hundreds of thousands
of pedestrians, cyclists,
of pedestrians, cyclists,
223
615324
2376
as centenas de milhares
de peões, de ciclistas,
de peões, de ciclistas,
10:29
and vehicles that have been out there
224
617700
1787
e de veículos que lá estiveram
10:31
and understand what they look like
225
619487
1695
e perceber como é que são
10:33
and use that to infer
what other vehicles should look like
what other vehicles should look like
226
621182
2831
e usar isso para deduzir
o que é que os outros veículos são
o que é que os outros veículos são
10:36
and other pedestrians should look like.
227
624013
1926
e o que é que são os peões.
10:37
And then, even more importantly,
we could take from that a model
we could take from that a model
228
625939
3021
Ainda mais importante,
podemos obter isso de um modelo
podemos obter isso de um modelo
10:40
of how we expect them
to move through the world.
to move through the world.
229
628960
2330
de como prevemos
que eles se desloquem.
que eles se desloquem.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian
crossing in front of us.
crossing in front of us.
230
631290
2963
Aqui, a caixa amarela é um peão
a atravessar á nossa frente.
a atravessar á nossa frente.
10:46
Here the blue box is a cyclist
and we anticipate
and we anticipate
231
634253
2250
Aqui, a caixa azul é um ciclista
e prevemos que ele vai sair
da estrada á sua direita.
da estrada á sua direita.
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
10:52
Here there's a cyclist
coming down the road
coming down the road
233
640115
2092
Aqui, há um ciclista em sentido oposto
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
e sabemos que ele vai continuar
ao longo da estrada
ao longo da estrada
Aqui, alguém faz uma viragem á direita,
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
645693
1867
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
e daqui a pouco, alguém
vai inverter a marcha á nossa frente.
vai inverter a marcha á nossa frente.
11:02
and we can anticipate that behavior
and respond safely.
and respond safely.
237
650920
2614
Podemos prever esse comportamento
e reagir com segurança.
e reagir com segurança.
11:05
Now, that's all well and good
for things that we've seen,
for things that we've seen,
238
653534
2728
Agora, está tudo a correr bem
para as coisas que vimos,
para as coisas que vimos,
11:08
but of course, you encounter
lots of things that you haven't
lots of things that you haven't
239
656262
2865
mas claro, encontramos imensas coisas
que nunca tínhamos visto.
que nunca tínhamos visto.
11:11
seen in the world before.
240
659127
1231
11:12
And so just a couple of months ago,
241
660358
1741
Há uns meses,
os nossos veículos
estavam a percorrer a Mountain View,
estavam a percorrer a Mountain View,
11:14
our vehicles were driving
through Mountain View,
through Mountain View,
242
662099
2235
e encontrámos isto.
11:16
and this is what we encountered.
243
664334
1644
Uma mulher numa cadeira de rodas elétrica,
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
665978
2082
às voltas, a perseguir um pato na estrada!
11:20
chasing a duck in circles on the road.
(Laughter)
(Laughter)
245
668060
2617
(Risos)
11:22
Now it turns out, there is nowhere
in the DMV handbook
in the DMV handbook
246
670677
3111
Acontece que, em parte alguma,
no código da estrada,
no código da estrada,
11:25
that tells you how to deal with that,
247
673788
2245
se explica como reagir a isto.
11:28
but our vehicles were able
to encounter that,
to encounter that,
248
676033
2143
Mas os nossos veículos
foram capazes de gerir isso,
foram capazes de gerir isso,
11:30
slow down, and drive safely.
249
678176
2255
abrandar e seguir em segurança.
Mas não temos que lidar apenas com patos.
11:32
Now, we don't have to deal
with just ducks.
with just ducks.
250
680431
2041
Observem este pássaro à nossa frente.
11:34
Watch this bird fly across in front of us.
The car reacts to that.
The car reacts to that.
251
682472
3708
O carro reage a isso.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
686180
1615
Aqui, estamos a lidar com um ciclista
11:39
that you would never expect to see
anywhere other than Mountain View.
anywhere other than Mountain View.
253
687795
3290
como só encontramos em Mountain View.
11:43
And of course, we have
to deal with drivers,
to deal with drivers,
254
691085
2068
E claro que temos que
lidar com condutores,
lidar com condutores,
11:45
even the very small ones.
255
693153
3715
mesmo os mais pequenos.
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
Olhem para a direita,
alguém salta deste camião.
alguém salta deste camião.
11:54
And now, watch the left as the car
with the green box decides
with the green box decides
257
702460
2929
E agora, olhem para a esquerda,
o carro com caixa verde
o carro com caixa verde
11:57
he needs to make a right turn
at the last possible moment.
at the last possible moment.
258
705389
3325
decide, no último momento,
que precisa de virar à direita.
que precisa de virar à direita.
12:00
Here, as we make a lane change,
the car to our left decides
the car to our left decides
259
708714
2851
Aqui, quando vamos mudar de faixa,
o carro à nossa esquerda
o carro à nossa esquerda
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
decide que quer fazer o mesmo.
12:07
And here, we watch a car
blow through a red light
blow through a red light
261
715118
2693
E aqui, vemos um carro
a passar um sinal vermelho
a passar um sinal vermelho
12:09
and yield to it.
262
717811
2090
e a continuar o seu caminho.
12:11
And similarly, here, a cyclist
blowing through that light as well.
blowing through that light as well.
263
719901
3854
Do mesmo modo, aqui um ciclista
passa também um sinal vermelho.
passa também um sinal vermelho.
12:15
And of course,
the vehicle responds safely.
the vehicle responds safely.
264
723755
2746
E claro, o nosso veículo
responde de forma segura.
responde de forma segura.
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
Há pessoas, como este homem,
que, não sei como,
que, não sei como,
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
por vezes, atravessam a estrada
entre dois carros autónomos.
entre dois carros autónomos.
Temos de perguntar:
" Em que é que estás a pensar?"
" Em que é que estás a pensar?"
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
732925
2045
12:26
(Laughter)
268
734970
1212
(Risos)
12:28
Now, I just fire-hosed you
with a lot of stuff there,
with a lot of stuff there,
269
736182
2521
Já vos inundei com todas estas coisas,
12:30
so I'm going to break one of these
down pretty quickly.
down pretty quickly.
270
738703
2650
por isso, vou falar duma
muito rapidamente.
muito rapidamente.
12:33
So what we're looking at is the scene
with the cyclist again,
with the cyclist again,
271
741353
2940
O que vemos aqui,
é a cena do ciclista outra vez.
é a cena do ciclista outra vez.
Na realidade, ainda não vemos o ciclista,
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
mas o carro vê:
é aquela pequena caixa azul ali.
é aquela pequena caixa azul ali.
12:39
but the car can: it's that little
blue box up there,
blue box up there,
273
747784
2504
Isso vem das informações do laser.
12:42
and that comes from the laser data.
274
750288
2081
12:44
And that's not actually
really easy to understand,
really easy to understand,
275
752369
2418
Na verdade, não é muito fácil perceber,
por isso vou mudar o ângulo de leitura
e olhar para elas.
e olhar para elas.
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
Se formos bons a ler dados laser,
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
podemos ver alguns pontos ali na curva.
12:53
a few dots on the curve there,
278
761400
1487
Aquela caixa azul é o ciclista.
12:54
right there, and that blue box
is that cyclist.
is that cyclist.
279
762887
2372
Quando o nosso sinal está vermelho,
12:57
Now as our light is red,
280
765259
1149
o do ciclista já está amarelo.
12:58
the cyclist's light
has turned yellow already,
has turned yellow already,
281
766408
2192
Se semicerrarmos os olhos,
podemos ver isso na imagem.
podemos ver isso na imagem.
13:00
and if you squint, you can see that
in the imagery.
in the imagery.
282
768600
2438
Mas o ciclista vai avançar no cruzamento.
13:03
But the cyclist, we see, is going
to proceed through the intersection.
to proceed through the intersection.
283
771038
3286
O nosso sinal mudou para verde,
o dele já está vermelho
o dele já está vermelho
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
e podemos prever que a bicicleta
vai atravessar-se à nossa frente.
vai atravessar-se à nossa frente.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us
were not paying as much attention.
were not paying as much attention.
286
781010
3742
Infelizmente, os outros condutores
não prestaram muita atenção.
não prestaram muita atenção.
13:16
They started to pull forward,
and fortunately for everyone,
and fortunately for everyone,
287
784752
3157
Começaram a avançar
e, felizmente para todos,
e, felizmente para todos,
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
787909
3011
este ciclista reage, evita-os
e passa pelo cruzamento.
13:22
and makes it through the intersection.
289
790920
2191
13:25
And off we go.
290
793111
1568
E agora, cá vamos nós!
13:26
Now, as you can see, we've made
some pretty exciting progress,
some pretty exciting progress,
291
794679
2948
Como podem ver, fizemos
progressos muito excitantes.
progressos muito excitantes.
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
797627
1902
Nesta altura, estamos convencidos
que esta tecnologia vai entrar no mercado.
que esta tecnologia vai entrar no mercado.
13:31
this technology is going
to come to market.
to come to market.
293
799529
2010
13:33
We do three million miles of testing
in our simulators every single day,
in our simulators every single day,
294
801539
4783
Fizemos cinco milhões de km de testes
nos nossos simuladores, todos os dias.
nos nossos simuladores, todos os dias.
13:38
so you can imagine the experience
that our vehicles have.
that our vehicles have.
295
806322
2689
Podem imaginar a experiência
que os nossos veículos têm.
que os nossos veículos têm.
13:41
We are looking forward to having
this technology on the road,
this technology on the road,
296
809011
2864
Estamos ansiosos por ver
esta tecnologia na estrada.
esta tecnologia na estrada.
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
Achamos que o caminho correto
é através dos carros autónomos
é através dos carros autónomos
13:46
rather than driver assistance approach
298
814765
1844
em vez de carros
com assistência ao condutor.
com assistência ao condutor.
13:48
because the urgency is so large.
299
816609
2621
A urgência é enorme.
13:51
In the time I have given this talk today,
300
819230
2393
Durante o tempo
em que eu fiz esta palestra hoje,
em que eu fiz esta palestra hoje,
13:53
34 people have died on America's roads.
301
821623
3135
morreram 34 pessoas
nas estradas dos EUA.
nas estradas dos EUA.
13:56
How soon can we bring it out?
302
824758
2368
Quando é que podemos pôr isto cá fora?
13:59
Well, it's hard to say because
it's a really complicated problem,
it's a really complicated problem,
303
827126
3832
É difícil dizer, porque é
um problema complicado.
um problema complicado.
14:02
but these are my two boys.
304
830958
2214
Estes são os meus dois filhos.
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
O meu filho mais velho tem 11 anos.
Dentro de 4 anos e meio,
vai poder obter a carta de condução.
vai poder obter a carta de condução.
14:08
he's going to be able
to get his driver's license.
to get his driver's license.
306
836795
2577
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
A minha equipa e eu estamos empenhados
em fazer que isso não aconteça!
em fazer que isso não aconteça!
14:14
Thank you.
308
842576
1904
Obrigado.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
844480
3667
(Aplausos)
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,
tenho uma pergunta para ti.
tenho uma pergunta para ti.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
851678
2809
Chris Urmson: Ok.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars
is pretty mind-boggling.
is pretty mind-boggling.
312
854487
3924
CA: Certamente a mente dos vossos carros
é bastante incompreensível.
é bastante incompreensível.
14:30
On this debate between
driver-assisted and fully driverless --
driver-assisted and fully driverless --
313
858411
4459
Neste debate entre assistência ao condutor
e totalmente autónomo...
e totalmente autónomo...
14:34
I mean, there's a real debate
going on out there right now.
going on out there right now.
314
862870
3041
Há bastante debate sobre isto,
neste momento.
neste momento.
14:37
So some of the companies,
for example, Tesla,
for example, Tesla,
315
865911
2833
Há empresas como, por exemplo, a Tesla
14:40
are going the driver-assisted route.
316
868744
2159
que estão viradas
para a assistência á condução.
para a assistência á condução.
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
O que estás a dizer e dizer é que
isso vai ser um beco sem saída,
isso vai ser um beco sem saída,
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
porque não conseguimos continuar
a melhorar esse caminho
e chegar a autónomo
e chegar a autónomo
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
em determinado ponto, e o condutor
vai dizer: " Isto parece seguro",
vai dizer: " Isto parece seguro",
14:57
and climb into the back,
and something ugly will happen.
and something ugly will happen.
320
885137
2647
entra lá para trás,
e acontece algo muito feio.
e acontece algo muito feio.
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: Certo, é isso mesmo.
Não estou a dizer que os sistemas
de assistência ao condutor
de assistência ao condutor
15:02
that the driver assistance systems
aren't going to be incredibly valuable.
aren't going to be incredibly valuable.
322
890460
3537
vão deixar de ter um valor incrível.
15:05
They can save a lot of lives
in the interim,
in the interim,
323
893997
2058
Podem salvar muitas vidas
entretanto.
entretanto.
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
mas ver a oportunidade transformadora
e ajudar alguém como o Steve
a dar uma volta,
a dar uma volta,
15:11
to really get to the end case in safety,
325
899888
1969
para chegar ao fim em segurança,
15:13
to have the opportunity
to change our cities
to change our cities
326
901857
2479
ter a oportunidade de
mudar as nossas cidades
mudar as nossas cidades
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
e eliminar essas crateras urbanas
a que chamamos parques de estacionamento,
a que chamamos parques de estacionamento,
é a única forma de avançar.
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: Nós vamos acompanhando
o vosso progresso com enorme interesse.
o vosso progresso com enorme interesse.
15:24
Thanks so much, Chris.
CU: Thank you. (Applause)
CU: Thank you. (Applause)
330
912498
4232
- Muito obrigado Chris.
- Obrigado.
- Obrigado.
(Aplausos)
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