TED2015
Chris Urmson: How a driverless car sees the road
Крис Урмсон: Как беспилотный автомобиль «видит» дорогу
Filmed:
Readability: 3.3
2,536,355 views
По статистике, самый ненадёжный элемент автомобиля — водитель. Крис Урмсон возглавляет программу по созданию беспилотных автомобилей в Google — одну из нескольких попыток убрать людей с водительских мест. Он рассказывает, на какой стадии находится эта программа сейчас, и делится увлекательным отснятым материалом, показывающим, как автомобиль «видит» дорогу и принимает автономные решения о том, что делать дальше.
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So in 1885, Karl Benz
invented the automobile.
invented the automobile.
0
528
3949
В 1885 году Карл Бенц изобрёл автомобиль.
00:16
Later that year, he took it out
for the first public test drive,
for the first public test drive,
1
4707
3762
Позднее в том же году он вывел его
на первый публичный тест-драйв
на первый публичный тест-драйв
00:20
and -- true story --
crashed into a wall.
crashed into a wall.
2
8469
3375
и — на самом деле — врезался в стену.
00:24
For the last 130 years,
3
12184
2043
Последние 130 лет мы работали
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
над этим наименее надёжным
элементом автомобиля — водителем.
элементом автомобиля — водителем.
00:30
We've made the car stronger.
5
18546
1354
Мы сделали автомобиль прочнее,
00:32
We've added seat belts,
we've added air bags,
we've added air bags,
6
20200
2548
добавили ремни безопасности,
подушки безопасности,
подушки безопасности,
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
а в последние 10 лет стали пытаться
сделать сам автомобиль умнее,
сделать сам автомобиль умнее,
00:38
to fix that bug, the driver.
8
26719
2938
чтобы исправить этот баг — водителя.
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
Сегодня я хочу немного
рассказать вам о различиях
рассказать вам о различиях
00:44
between patching around the problem
with driver assistance systems
with driver assistance systems
10
32918
3808
между латанием дыр в проблеме
с системой помощи водителю
с системой помощи водителю
00:48
and actually having fully
self-driving cars
self-driving cars
11
36726
2564
и непосредственным созданием
полностью автоматизированных автомобилей
полностью автоматизированных автомобилей
00:51
and what they can do for the world.
12
39290
1880
и о том, что они способны
для нас сделать.
для нас сделать.
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
Я также расскажу немного
о нашем автомобиле
о нашем автомобиле
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
и покажу вам, как он «видит» мир,
как реагирует, что может делать.
как реагирует, что может делать.
01:00
but first I'm going to talk
a little bit about the problem.
a little bit about the problem.
15
48164
3187
Но сначала поговорим о самой проблеме.
01:03
And it's a big problem:
16
51651
1648
Это серьёзная проблема:
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
1,2 миллиона человек в мире
погибает на дорогах каждый год.
погибает на дорогах каждый год.
01:08
In America alone, 33,000 people
are killed each year.
are killed each year.
18
56388
3784
Только в Америке 33 000 человек
ежегодно погибают в авариях.
ежегодно погибают в авариях.
01:12
To put that in perspective,
19
60172
2028
Это то же самое,
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
как если бы с неба каждый будний день
падал самолёт Boeing-737.
падал самолёт Boeing-737.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
67342
1786
Невозможно поверить.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
69548
2298
В рекламе автомобили выглядят
вот так.
вот так.
01:23
but really, this is what driving's like.
23
71846
2717
Но на самом деле
вождение выглядит так.
вождение выглядит так.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
24
74563
2159
Верно? Совсем не солнечно — дождливо.
01:28
and you want to do anything
other than drive.
other than drive.
25
76722
2488
И вести машину совсем не хочется.
01:31
And the reason why is this:
26
79210
1622
А причина тому —
01:32
Traffic is getting worse.
27
80832
1858
дорожное движение становится хуже.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
82690
3506
В Америке между 1990 и 2010 годами
01:38
the vehicle miles traveled
increased by 38 percent.
increased by 38 percent.
29
86196
3504
пройденный транспортом километраж
увеличился на 38%,
увеличился на 38%,
01:42
We grew by six percent of roads,
30
90213
2749
длина дорог возросла на 6%.
Так что это не просто вам кажется.
01:44
so it's not in your brains.
31
92962
1602
01:46
Traffic really is substantially worse
than it was not very long ago.
than it was not very long ago.
32
94564
4276
Дорожное движение значительно хуже,
чем оно было не так давно.
чем оно было не так давно.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
98840
2409
И у этого весьма реальная цена,
равная человеческим жизням.
равная человеческим жизням.
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
Если взять среднее время в Америке,
чтобы добраться до работы, — 50 минут —
чтобы добраться до работы, — 50 минут —
01:57
you multiply that by the 120 million
workers we have,
workers we have,
35
105477
3649
умножить на 120 миллионов
работников в нашей стране,
работников в нашей стране,
02:01
that turns out to be
about six billion minutes
about six billion minutes
36
109126
2225
то получится около 6 миллиардов минут,
02:03
wasted in commuting every day.
37
111351
2026
потраченных на дорогу каждый день.
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
Это большое число,
давайте представим его в масштабе.
давайте представим его в масштабе.
02:08
You take that six billion minutes
39
116204
1774
Возьмём эти 6 миллиардов минут
02:09
and you divide it by the average
life expectancy of a person,
life expectancy of a person,
40
117978
3784
и разделим на значение
средней продолжительности жизни,
средней продолжительности жизни,
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
121762
3135
что даст в итоге 162 жизненных срока,
02:16
spent every day, wasted,
42
124897
2925
израсходованных в никуда каждый день,
просто чтобы добраться
из пункта А в пункт В.
из пункта А в пункт В.
02:19
just getting from A to B.
43
127822
2044
02:21
It's unbelievable.
44
129866
1730
Это непостижимо!
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilege
who don't have the privilege
45
131596
2844
Но также есть те, у кого нет привилегии
02:26
of sitting in traffic.
46
134440
1672
ездить за рулём.
02:28
So this is Steve.
47
136112
1578
Это Стив.
Он невероятно способный малый,
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
137690
1765
02:31
but he just happens to be blind,
49
139455
2516
но так случилось, что он слеп,
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
и это значит, что утром вместо
30 минут за рулём по дороге на работу
30 минут за рулём по дороге на работу
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
он проводит 2 часа в общественном
транспорте с пересадками
транспорте с пересадками
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
149167
2385
или просит друзей
или членов семьи его подвезти.
или членов семьи его подвезти.
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
У него нет такой же свободы
передвижения, как у нас с вами.
передвижения, как у нас с вами.
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
С этим нужно что-то делать.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
157891
1757
Принято считать,
02:51
that we'll just take
these driver assistance systems
these driver assistance systems
56
159648
2492
что нужно просто взять
системы помощи водителю
системы помощи водителю
02:54
and we'll kind of push them
and incrementally improve them,
and incrementally improve them,
57
162140
3750
и продвинуть их,
значительно их улучшить,
значительно их улучшить,
и со временем они превратятся
в беспилотные автомобили.
в беспилотные автомобили.
02:57
and over time, they'll turn
into self-driving cars.
into self-driving cars.
58
165890
2542
Я здесь, чтобы объяснить вам.
Это всё равно, что сказать:
Это всё равно, что сказать:
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me saying
that's like me saying
59
168432
2409
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
если я буду упорно работать
над прыжками, когда-нибудь я полечу.
над прыжками, когда-нибудь я полечу.
03:06
We actually need to do
something a little different.
something a little different.
61
174898
2728
Нужно сделать нечто иное.
03:09
And so I'm going to talk to you
about three different ways
about three different ways
62
177626
2711
Я расскажу вам о трёх параметрах,
по которым беспилотные автомобили
отличаются от систем помощи водителю.
отличаются от систем помощи водителю.
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
Начну с нашего личного опыта.
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
В 2013 году мы впервые протестировали
03:20
we had the first test
of a self-driving car
of a self-driving car
66
188587
2663
беспилотный автомобиль,
03:23
where we let regular people use it.
67
191250
2027
позволив обычным людям
его использовать.
его использовать.
03:25
Well, almost regular --
they were 100 Googlers,
they were 100 Googlers,
68
193277
2202
Почти обычным — это были
100 сотрудников Google,
100 сотрудников Google,
03:27
but they weren't working on the project.
69
195479
2003
но они не имели отношения к проекту.
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
Мы дали им автомобиль и разрешили
пользоваться им для повседневных дел.
пользоваться им для повседневных дел.
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
Но в отличие от настоящих беспилотных
автомобилей, этот имел примечание:
автомобилей, этот имел примечание:
03:36
They had to pay attention,
72
204822
1504
нужно было быть внимательным,
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
206326
2633
так как это экспериментальное
транспортное средство.
транспортное средство.
03:40
We tested it a lot,
but it could still fail.
but it could still fail.
74
208959
3525
Было проведено много тестов,
но риск неудачи всё же существовал.
но риск неудачи всё же существовал.
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
212484
2059
Мы провели двухчасовой тренинг,
03:46
we put them in the car,
we let them use it,
we let them use it,
76
214543
2092
посадили их за руль, отдали управление,
03:48
and what we heard back
was something awesome,
was something awesome,
77
216635
2127
и их впечатления были потрясающими —
03:50
as someone trying
to bring a product into the world.
to bring a product into the world.
78
218762
2524
особенно для нас — людей,
пытающихся привнести в мир новое.
пытающихся привнести в мир новое.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
221286
1925
Каждый сказал, что машина — супер.
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
К нам даже в первый же день
пришёл владелец Porsche и сказал,
пришёл владелец Porsche и сказал,
03:58
"This is completely stupid.
What are we thinking?"
What are we thinking?"
81
226777
2663
что это глупо — и о чём мы только думаем.
Но в итоге он сказал: «Не только
у меня должен быть такой автомобиль,
у меня должен быть такой автомобиль,
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
04:04
everyone else should have it,
because people are terrible drivers."
because people are terrible drivers."
83
232690
3175
у каждого он должен быть,
ведь люди — ужасные водители».
ведь люди — ужасные водители».
04:09
So this was music to our ears,
84
237135
1735
Для нас это было бальзамом на душу,
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
но затем мы проверили,
что делали люди за рулём автомобиля,
что делали люди за рулём автомобиля,
04:14
and this was eye-opening.
86
242673
1579
и это открыло нам глаза.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
244252
2438
Моя любимая история — джентльмен,
04:18
who looks down at his phone
and realizes the battery is low,
and realizes the battery is low,
88
246690
3829
который взглянул на свой телефон
и понял, что батарея почти разрядилась.
и понял, что батарея почти разрядилась.
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
Он разворачивается вот так
и начинает копаться в рюкзаке,
и начинает копаться в рюкзаке,
04:27
pulls out his laptop,
90
255067
2153
вытаскивает ноутбук,
04:29
puts it on the seat,
91
257220
1567
кладёт его на сиденье,
04:30
goes in the back again,
92
258787
1764
снова разворачивается,
04:32
digs around, pulls out
the charging cable for his phone,
the charging cable for his phone,
93
260551
3367
копается, вытаскивает зарядное
устройство для телефона,
устройство для телефона,
04:35
futzes around, puts it into the laptop,
puts it on the phone.
puts it on the phone.
94
263918
3367
суетится, подключает к ноутбуку,
подсоединяет к мобильнику.
подсоединяет к мобильнику.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
267285
2043
Конечно же, телефон заряжается.
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
Всё это время он ехал
на скорости 105 км/ч по автостраде.
на скорости 105 км/ч по автостраде.
04:45
Right? Unbelievable.
97
273322
2484
Невероятно!
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
Мы об этом подумали и решили,
что такое поведение понятно:
что такое поведение понятно:
04:50
The better the technology gets,
99
278927
2263
чем лучше становятся технологии,
тем менее надёжным
будет становиться водитель.
будет становиться водитель.
04:53
the less reliable
the driver is going to get.
the driver is going to get.
100
281190
2121
04:55
So by just making the cars
incrementally smarter,
incrementally smarter,
101
283311
2396
Поэтому, просто делая автомобили
значительно умнее,
значительно умнее,
04:57
we're probably not going to see
the wins we really need.
the wins we really need.
102
285707
2902
мы вряд ли увидим преимущества,
на которые рассчитываем.
на которые рассчитываем.
05:00
Let me talk about something
a little technical for a moment here.
a little technical for a moment here.
103
288609
3901
Позвольте на мгновение
объяснить технический момент.
объяснить технический момент.
05:04
So we're looking at this graph,
and along the bottom
and along the bottom
104
292510
2438
Мы смотрим на график,
где на горизонтальной оси
где на горизонтальной оси
показано, как часто автомобиль
«жмёт» на тормоза, когда не следовало.
«жмёт» на тормоза, когда не следовало.
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
Большую часть этого можно игнорировать,
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
ведь если вы едете по городу и автомобиль
начинает случайно останавливаться,
начинает случайно останавливаться,
05:15
you're never going to buy that car.
108
303339
1701
вы такой автомобиль никогда не купите.
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
На вертикальной оси показано,
как часто автомобиль применит тормоза,
как часто автомобиль применит тормоза,
05:20
when it's supposed to
to help you avoid an accident.
to help you avoid an accident.
110
308415
3049
когда это необходимо
для предотвращения аварии.
для предотвращения аварии.
05:23
Now, if we look at
the bottom left corner here,
the bottom left corner here,
111
311464
2221
Если посмотреть на левый нижний угол,
05:25
this is your classic car.
112
313685
1845
это стандартный автомобиль.
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
Он сам за вас на тормоза не жмёт,
ничего странного не вытворяет,
ничего странного не вытворяет,
05:30
but it also doesn't get you
out of an accident.
out of an accident.
114
318663
2779
но при этом и от аварии вас не убережёт.
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
Если добавить в автомобиль
систему помощи водителю,
систему помощи водителю,
скажем, тормозную систему со смягчением
последствий столкновения,
последствий столкновения,
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
то есть дополнительную технологию, —
вот эта кривая — то у неё будут
какие-то операционные свойства,
какие-то операционные свойства,
05:40
and that's this curve, and it's going
to have some operating properties,
to have some operating properties,
118
328900
3418
но она никогда не сможет
избежать всех аварий,
избежать всех аварий,
05:44
but it's never going to avoid
all of the accidents,
all of the accidents,
119
332318
2490
потому что такой возможности у неё нет.
05:46
because it doesn't have that capability.
120
334808
2059
Но возьмём какой-нибудь
участок на этой кривой:
участок на этой кривой:
05:48
But we'll pick some place
along the curve here,
along the curve here,
121
336867
2249
может, технология избегает половину
аварий, которые упускает из виду водитель,
аварий, которые упускает из виду водитель,
05:51
and maybe it avoids half of accidents
that the human driver misses,
that the human driver misses,
122
339116
3254
и это замечательно, правда же?
05:54
and that's amazing, right?
123
342370
1297
Мы только что снизили
количество аварий на дорогах вдвое.
количество аварий на дорогах вдвое.
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
Теперь ежегодно в Америке погибает
в авариях на 17 000 человек меньше.
в авариях на 17 000 человек меньше.
06:02
But if we want a self-driving car,
126
350381
2020
Но если мы хотим
беспилотный автомобиль,
беспилотный автомобиль,
06:04
we need a technology curve
that looks like this.
that looks like this.
127
352401
2307
нам нужна кривая,
которая выглядит вот так.
которая выглядит вот так.
Нужно поставить больше датчиков
на транспортное средство.
на транспортное средство.
06:06
We're going to have to put
more sensors in the vehicle,
more sensors in the vehicle,
128
354708
2599
06:09
and we'll pick some
operating point up here
operating point up here
129
357307
2021
Выберем некоторую
рабочую точку вот здесь,
рабочую точку вот здесь,
06:11
where it basically never
gets into a crash.
gets into a crash.
130
359328
2019
где аварий, по сути, не случается.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
361347
2443
Могут произойти, но крайне редко.
Теперь и вы и я можем взглянуть на это
и обсудить, значительно ли различие.
и обсудить, значительно ли различие.
06:15
Now you and I could look at this
and we could argue
and we could argue
132
363790
2461
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
Я бы мог рассказать что-нибудь
о правиле «80-20»
о правиле «80-20»
и что до верхушки кривой тяжело дойти.
06:21
and it's really hard to move up
to that new curve.
to that new curve.
134
369856
2568
Но давайте на мгновение
посмотрим на это под другим углом.
посмотрим на это под другим углом.
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
Посмотрим, как часто технология
вынуждена принимать правильные решения.
вынуждена принимать правильные решения.
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
Вот эта зелёная точка —
система помощи водителю.
система помощи водителю.
06:34
It turns out that human drivers
138
382376
2485
Оказывается, в Америке водители
06:36
make mistakes that lead
to traffic accidents
to traffic accidents
139
384861
2647
совершают ошибки, приводящие к авариям,
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
387508
3172
где-то один раз
на каждые 160 000 километров.
на каждые 160 000 километров.
06:42
In contrast, a self-driving system
is probably making decisions
is probably making decisions
141
390680
3167
Для сравнения, система
автоматизированного управления
автоматизированного управления
06:45
about 10 times per second,
142
393847
3663
принимает решения около 10 раз в секунду,
06:49
so order of magnitude,
143
397510
1422
то есть порядок возрастания —
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
398932
2832
около 620 раз на километр.
06:53
So if you compare the distance
between these two,
between these two,
145
401764
2485
Если сравнить разницу между ними,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
404249
2600
она составит 10 в восьмой степени —
06:58
Eight orders of magnitude.
147
406849
1765
порядок возрастания равен восьми.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
408614
2809
Это как сравнить мою скорость бега
07:03
to the speed of light.
149
411423
2206
со скоростью света.
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
Неважно, как упорно я тренируюсь,
мне никогда не стать таким быстрым.
мне никогда не стать таким быстрым.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
417414
2438
То есть промежуток весьма внушительный.
07:11
And then finally, there's how
the system can handle uncertainty.
the system can handle uncertainty.
152
419852
3729
И наконец, рассмотрим, как система
справляется с неопределённостью.
справляется с неопределённостью.
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
Вот этот прохожий может
выйти на дорогу, а может и нет.
выйти на дорогу, а может и нет.
07:18
I can't tell,
nor can any of our algorithms,
nor can any of our algorithms,
154
426904
3395
Мне не понять, да и ни один
из наших алгоритмов не может.
из наших алгоритмов не может.
07:22
but in the case of
a driver assistance system,
a driver assistance system,
155
430310
2284
Но в случае с системой помощи водителю
07:24
that means it can't take action,
because again,
because again,
156
432594
2806
это означает, что она не может
перейти к действию,
перейти к действию,
ведь если она неожиданно
«нажмёт» на тормоза, это неприемлемо.
«нажмёт» на тормоза, это неприемлемо.
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
В то время как автоматизированная система
может оценить прохожего и решить:
может оценить прохожего и решить:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
«Я не знаю, что он будет делать.
07:35
slow down, take a better look,
and then react appropriately after that.
and then react appropriately after that.
160
443762
3762
Притормози, посмотри получше,
а затем действуй по ситуации».
а затем действуй по ситуации».
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
Такая система куда безопаснее
системы помощи водителю.
системы помощи водителю.
07:43
So that's enough about
the differences between the two.
the differences between the two.
162
451226
2730
Я достаточно сказал
о различиях между двумя системами.
о различиях между двумя системами.
07:45
Let's spend some time talking about
how the car sees the world.
how the car sees the world.
163
453956
3484
Поговорим о том,
как автомобиль «видит» мир.
как автомобиль «видит» мир.
Вот наш автомобиль.
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
Он начинает с осознания того,
где он конкретно находится,
где он конкретно находится,
07:53
by taking a map and its sensor data
and aligning the two,
and aligning the two,
166
461130
2787
используя карту и данные с датчиков
и объединяя эту информацию,
и объединяя эту информацию,
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
плюс то, что он «видит» в данный момент.
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
Вот здесь фиолетовые прямоугольники —
другие автомобили на дороге,
другие автомобили на дороге,
08:02
and the red thing on the side
over there is a cyclist,
over there is a cyclist,
169
470520
2528
красная штука там в стороне —
это велосипедист,
это велосипедист,
08:05
and up in the distance,
if you look really closely,
if you look really closely,
170
473048
2402
а вот там на расстоянии,
если приглядеться,
если приглядеться,
08:07
you can see some cones.
171
475450
1794
можно увидеть дорожные конусы.
08:09
Then we know where the car
is in the moment,
is in the moment,
172
477244
2773
Теперь мы знаем, где автомобиль
находится в данный момент,
находится в данный момент,
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
но нужно больше информации:
нужно предсказать, что произойдёт дальше.
нужно предсказать, что произойдёт дальше.
Вот здесь грузовик, справа наверху,
собирается перестроиться на левую полосу,
собирается перестроиться на левую полосу,
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
08:19
because the road in front of it is closed,
175
487338
2223
так как дорога перед ним закрыта,
08:21
so it needs to get out of the way.
176
489561
1731
и ему надо съехать с этой полосы.
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
491292
1863
Хорошо знать об одном грузовике,
08:25
but we really need to know
what everybody's thinking,
what everybody's thinking,
178
493155
2479
но нам-то нужно знать,
о чём думают все участники движения,
о чём думают все участники движения,
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
495634
2507
так что проблема становится
весьма сложной.
весьма сложной.
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
Зная это, мы можем определить,
как автомобилю следует отреагировать:
как автомобилю следует отреагировать:
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
какой траектории следовать,
как быстро замедлиться или ускориться.
как быстро замедлиться или ускориться.
08:38
And then that all turns into
just following a path:
just following a path:
182
506756
3065
И всё это сводится к следующему алгоритму:
08:41
turning the steering wheel left or right,
pressing the brake or gas.
pressing the brake or gas.
183
509821
3197
повернуть руль влево или вправо,
нажать тормоз или газ.
нажать тормоз или газ.
08:45
It's really just two numbers
at the end of the day.
at the end of the day.
184
513018
2464
В итоге всего два выбора.
08:47
So how hard can it really be?
185
515482
2241
Как сложно это может быть?
08:50
Back when we started in 2009,
186
518433
1952
Когда мы начали в 2009 году,
08:52
this is what our system looked like.
187
520385
1798
наша система выглядела так.
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
Вы видите наш автомобиль в центре
и другие прямоугольнички на дороге,
и другие прямоугольнички на дороге,
едущие по автостраде.
08:57
driving down the highway.
189
525574
1271
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
Автомобилю нужно определить,
где он и где другие транспортные средства.
где он и где другие транспортные средства.
Такое геометрическое представление мира.
09:02
It's really a geometric
understanding of the world.
understanding of the world.
191
530663
2429
Как только мы начинаем передвигаться
в жилой зоне и по улицам города,
в жилой зоне и по улицам города,
09:05
Once we started driving
on neighborhood and city streets,
on neighborhood and city streets,
192
533092
2948
09:08
the problem becomes a whole
new level of difficulty.
new level of difficulty.
193
536040
2445
проблема усложняется в разы.
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
Вот пешеходы, переходящие улицу
перед нами, автомобили —
перед нами, автомобили —
09:13
going every which way,
195
541979
1811
каждый идёт своей дорогой;
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
543790
1527
светофоры, пешеходные переходы.
09:17
It's an incredibly complicated
problem by comparison.
problem by comparison.
197
545317
2797
В сравнении с предыдущей,
эта проблема куда сложнее.
эта проблема куда сложнее.
09:20
And then once you have
that problem solved,
that problem solved,
198
548114
2103
Как только эта проблема решена,
09:22
the vehicle has to be able
to deal with construction.
to deal with construction.
199
550217
2512
автомобилю также нужно
справляться с дорожными работами —
справляться с дорожными работами —
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
вот конусы слева,
вынуждающие ехать вправо, —
вынуждающие ехать вправо, —
но не только с изолированными
стройками, конечно же,
стройками, конечно же,
09:27
but not just construction
in isolation, of course.
in isolation, of course.
201
555880
2402
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
нужно справляться и с теми,
кто пересекает эту зону.
кто пересекает эту зону.
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
А если кто-то нарушает правила,
приезжает полиция,
приезжает полиция,
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
и автомобилю нужно понимать,
что вот этот мигающий огонёк на крыше
что вот этот мигающий огонёк на крыше
значит, что это не простой
автомобиль, а полицейский.
автомобиль, а полицейский.
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
Так же, оранжевый прямоугольник здесь —
09:43
Similarly, the orange box
on the side here,
on the side here,
206
571995
2032
это школьный автобус,
09:46
it's a school bus,
207
574027
1109
и к нему тоже требуется
особое отношение.
особое отношение.
09:47
and we have to treat that
differently as well.
differently as well.
208
575136
2520
Когда мы на дороге,
у людей есть определённые ожидания:
у людей есть определённые ожидания:
09:50
When we're out on the road,
other people have expectations:
other people have expectations:
209
578576
2793
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
581369
1780
если велосипедист поднимает руку,
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
это значит, он ожидает, что автомобиль
уступит ему дорогу,
уступит ему дорогу,
09:58
to make a lane change.
212
586667
2053
чтобы он смог сменить полосу.
10:01
And when a police officer
stood in the road,
stood in the road,
213
589030
2173
А если полицейский перегородил дорогу,
10:03
our vehicle should understand
that this means stop,
that this means stop,
214
591203
2740
значит, нужно остановиться
10:05
and when they signal to go,
we should continue.
we should continue.
215
593943
3506
и продолжить движение,
только когда он просигналит нам.
только когда он просигналит нам.
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
Мы добились этого путём распределения
информации между автомобилями.
информации между автомобилями.
10:13
The first, most crude model of this
217
601210
1696
В грубом исполнении задумка такова:
10:14
is when one vehicle
sees a construction zone,
sees a construction zone,
218
602906
2113
когда одно транспортное средство
видит дорожные работы,
видит дорожные работы,
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
другое узнаёт об этом и может
перестроиться в нужную полосу,
перестроиться в нужную полосу,
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
608081
1570
избежав сложностей.
10:21
But we actually have a much
deeper understanding of this.
deeper understanding of this.
221
609651
2664
Но мы продумали ситуацию куда глубже.
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
Мы можем взять все данные,
собранные автомобилями за всё время, —
собранные автомобилями за всё время, —
10:27
the hundreds of thousands
of pedestrians, cyclists,
of pedestrians, cyclists,
223
615324
2376
сотни тысяч пешеходов, велосипедистов
10:29
and vehicles that have been out there
224
617700
1787
и транспортных средств —
10:31
and understand what they look like
225
619487
1695
и обдумать, как они выглядят,
10:33
and use that to infer
what other vehicles should look like
what other vehicles should look like
226
621182
2831
чтобы на основании этого сделать вывод
о том, как выглядят
другие автомобили и пешеходы.
другие автомобили и пешеходы.
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
А затем, что ещё важнее,
из этого можно получить модель того,
из этого можно получить модель того,
10:40
of how we expect them
to move through the world.
to move through the world.
229
628960
2330
каким ожидается их движение.
Тут жёлтые прямоугольники —
пешеходы, переходящие дорогу перед нами,
пешеходы, переходящие дорогу перед нами,
10:43
So here the yellow box is a pedestrian
crossing in front of us.
crossing in front of us.
230
631290
2963
10:46
Here the blue box is a cyclist
and we anticipate
and we anticipate
231
634253
2250
голубой прямоугольник — велосипедист,
и мы предугадываем, что они
объедут автомобиль справа.
объедут автомобиль справа.
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
Здесь велосипедист спукается вниз,
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
и мы понимаем, что он продолжит
ехать вдоль дороги.
ехать вдоль дороги.
Здесь кто-то поворачивает направо,
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
645693
1867
а вот в этот момент кто-то решил
развернуться перед нами,
развернуться перед нами,
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
и мы можем предугадать такое поведение
и соответственно отреагировать.
и соответственно отреагировать.
11:02
and we can anticipate that behavior
and respond safely.
and respond safely.
237
650920
2614
11:05
Now, that's all well and good
for things that we've seen,
for things that we've seen,
238
653534
2728
Всё это здорово для тех ситуаций,
которые мы видели,
которые мы видели,
но ведь случаются и такие вещи,
с которыми мы до этого не сталкивались.
с которыми мы до этого не сталкивались.
11:08
but of course, you encounter
lots of things that you haven't
lots of things that you haven't
239
656262
2865
11:11
seen in the world before.
240
659127
1231
Всего пару месяцев тому назад
11:12
And so just a couple of months ago,
241
660358
1741
наши автомобили двигались
через Маунтин-Вью
через Маунтин-Вью
11:14
our vehicles were driving
through Mountain View,
through Mountain View,
242
662099
2235
и натолкнулись вот на что.
11:16
and this is what we encountered.
243
664334
1644
Это женщина в электрическом
инвалидном кресле,
инвалидном кресле,
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
665978
2082
гоняющаяся по кругу
за уткой на дороге. (Смех)
за уткой на дороге. (Смех)
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
Оказалось, нигде в руководстве ПДД
11:25
that tells you how to deal with that,
247
673788
2245
не сказано, что делать в такой ситуации,
11:28
but our vehicles were able
to encounter that,
to encounter that,
248
676033
2143
но наши автомобили с этим справились:
11:30
slow down, and drive safely.
249
678176
2255
они притормозили и поехали осторожнее.
11:32
Now, we don't have to deal
with just ducks.
with just ducks.
250
680431
2041
Приходится сталкиваться
не только с утками.
не только с утками.
11:34
Watch this bird fly across in front of us.
The car reacts to that.
The car reacts to that.
251
682472
3708
Посмотрите, как птица пролетает
прямо перед нами, и автомобиль реагирует.
прямо перед нами, и автомобиль реагирует.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
686180
1615
Здесь ситуация с велосипедистом,
11:39
that you would never expect to see
anywhere other than Mountain View.
anywhere other than Mountain View.
253
687795
3290
которую нигде, кроме Маунтин-Вью,
не ожидаешь увидеть.
не ожидаешь увидеть.
11:43
And of course, we have
to deal with drivers,
to deal with drivers,
254
691085
2068
И, конечно, ситуации с водителями,
11:45
even the very small ones.
255
693153
3715
в том числе самыми маленькими.
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
Посмотрите, как справа
кто-то выпрыгивает на нас из грузовика.
кто-то выпрыгивает на нас из грузовика.
11:54
And now, watch the left as the car
with the green box decides
with the green box decides
257
702460
2929
А теперь слева автомобиль
с зелёным прямоугольником
с зелёным прямоугольником
11:57
he needs to make a right turn
at the last possible moment.
at the last possible moment.
258
705389
3325
в последний момент решает,
что ему нужно повернуть направо.
что ему нужно повернуть направо.
12:00
Here, as we make a lane change,
the car to our left decides
the car to our left decides
259
708714
2851
Здесь, пока мы меняем полосу движения,
водитель слева решает,
водитель слева решает,
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
что и он тоже хочет сменить полосу.
12:07
And here, we watch a car
blow through a red light
blow through a red light
261
715118
2693
А тут мы видим, как автомобиль
проносится на красный свет,
проносится на красный свет,
12:09
and yield to it.
262
717811
2090
и мы останавливаемся.
12:11
And similarly, here, a cyclist
blowing through that light as well.
blowing through that light as well.
263
719901
3854
И тут тоже: велосипедист
проезжает на красный свет.
проезжает на красный свет.
И, конечно, наш автомобиль
реагирует, соблюдая безопасность.
реагирует, соблюдая безопасность.
12:15
And of course,
the vehicle responds safely.
the vehicle responds safely.
264
723755
2746
Также есть те, кто иногда
бог знает что вытворяет на дороге:
бог знает что вытворяет на дороге:
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
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
как вот это парень, втискивающийся
меж двух автоматизированных автомобилей.
меж двух автоматизированных автомобилей.
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
732925
2045
Хочется спросить: «Чем ты думаешь?»
12:26
(Laughter)
268
734970
1212
(Смех)
12:28
Now, I just fire-hosed you
with a lot of stuff there,
with a lot of stuff there,
269
736182
2521
Я тут вас закидал разными ситуациями,
давайте разберём одну досконально.
12:30
so I'm going to break one of these
down pretty quickly.
down pretty quickly.
270
738703
2650
Итак, снова ситуация с велосипедистом.
12:33
So what we're looking at is the scene
with the cyclist again,
with the cyclist again,
271
741353
2940
Вы можете заметить внизу,
что велосипедиста нам пока не видно,
что велосипедиста нам пока не видно,
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
но автомобиль его видит:
голубой прямоугольник вот здесь.
голубой прямоугольник вот здесь.
12:39
but the car can: it's that little
blue box up there,
blue box up there,
273
747784
2504
Мы получили данные
с лазерных датчиков.
с лазерных датчиков.
12:42
and that comes from the laser data.
274
750288
2081
Это не так просто понять,
12:44
And that's not actually
really easy to understand,
really easy to understand,
275
752369
2418
поэтому я разверну
данные и посмотрю на них,
данные и посмотрю на них,
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
и если вы хорошо умеете анализировать
данные с лазерных датчиков,
данные с лазерных датчиков,
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
то можете разглядеть
несколько точек на этой кривой,
несколько точек на этой кривой,
12:53
a few dots on the curve there,
278
761400
1487
а голубой прямоугольник — велосипедист.
12:54
right there, and that blue box
is that cyclist.
is that cyclist.
279
762887
2372
Пока наш светофор красный,
12:57
Now as our light is red,
280
765259
1149
светофор для велосипедистов
загорелся жёлтым,
загорелся жёлтым,
12:58
the cyclist's light
has turned yellow already,
has turned yellow already,
281
766408
2192
и если прищуриться,
можно увидеть это на изображении.
можно увидеть это на изображении.
13:00
and if you squint, you can see that
in the imagery.
in the imagery.
282
768600
2438
Но велосипедист собирается
пересечь перекрёсток.
пересечь перекрёсток.
13:03
But the cyclist, we see, is going
to proceed through the intersection.
to proceed through the intersection.
283
771038
3286
Теперь наш светофор горит зелёным,
его — красным.
его — красным.
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
Мы предугадываем, что велосипедист
так и поедет вперёд до конца.
так и поедет вперёд до конца.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us
were not paying as much attention.
were not paying as much attention.
286
781010
3742
К сожалению, водители рядом с нами
не обратили на это внимания,
не обратили на это внимания,
13:16
They started to pull forward,
and fortunately for everyone,
and fortunately for everyone,
287
784752
3157
они начали движение вперёд,
и, к счастью для всех,
и, к счастью для всех,
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
787909
3011
велосипедист реагирует,
избегает столкновения
избегает столкновения
13:22
and makes it through the intersection.
289
790920
2191
и проезжает перекрёсток.
13:25
And off we go.
290
793111
1568
Теперь можно ехать.
13:26
Now, as you can see, we've made
some pretty exciting progress,
some pretty exciting progress,
291
794679
2948
Как видите, мы добились
впечатляющего прогресса
впечатляющего прогресса
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
797627
1902
и на данный момент убеждены,
13:31
this technology is going
to come to market.
to come to market.
293
799529
2010
что эта технология
станет доступной на рынке.
станет доступной на рынке.
13:33
We do three million miles of testing
in our simulators every single day,
in our simulators every single day,
294
801539
4783
Каждый день мы тестируем автомобили
на почти 5 000 000 километрах,
на почти 5 000 000 километрах,
и можно представить опыт,
который они накопили.
который они накопили.
13:38
so you can imagine the experience
that our vehicles have.
that our vehicles have.
295
806322
2689
13:41
We are looking forward to having
this technology on the road,
this technology on the road,
296
809011
2864
Мы с нетерпением ждём,
когда эта технология выйдет на дороги,
когда эта технология выйдет на дороги,
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
и думаем, что верный выбор —
это автоматизированные автомобили,
это автоматизированные автомобили,
13:46
rather than driver assistance approach
298
814765
1844
а не система помощи водителю,
13:48
because the urgency is so large.
299
816609
2621
ведь актуальность так велика.
13:51
In the time I have given this talk today,
300
819230
2393
За время, пока я выступал,
13:53
34 people have died on America's roads.
301
821623
3135
на дорогах Америки погибло 34 человека.
13:56
How soon can we bring it out?
302
824758
2368
Как скоро станет доступной наша система?
13:59
Well, it's hard to say because
it's a really complicated problem,
it's a really complicated problem,
303
827126
3832
Трудно ответить, ведь проблема сложная.
14:02
but these are my two boys.
304
830958
2214
Но вот мои два сына:
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
старшему 11 лет, что значит,
что через 4 с половиной года
что через 4 с половиной года
14:08
he's going to be able
to get his driver's license.
to get his driver's license.
306
836795
2577
он может получить водительские права.
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
Я и моя команда работаем,
чтобы этого не случилось.
чтобы этого не случилось.
14:14
Thank you.
308
842576
1904
Спасибо.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
844480
3667
(Смех)
(Аплодисменты)
(Аплодисменты)
14:21
Chris Anderson: Chris,
I've got a question for you.
I've got a question for you.
310
849110
2568
Крис Андерсон:
Крис, у меня есть к вам вопрос.
Крис, у меня есть к вам вопрос.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
851678
2809
Крис Урмсон: Конечно.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars
is pretty mind-boggling.
is pretty mind-boggling.
312
854487
3924
КА: Разум ваших автомобилей поразителен.
14:30
On this debate between
driver-assisted and fully driverless --
driver-assisted and fully driverless --
313
858411
4459
В этом споре между автоматизированными
и снабжёнными помощью автомобилями...
и снабжёнными помощью автомобилями...
14:34
I mean, there's a real debate
going on out there right now.
going on out there right now.
314
862870
3041
Серьёзный спор идёт сейчас на эту тему.
14:37
So some of the companies,
for example, Tesla,
for example, Tesla,
315
865911
2833
Некоторые компании, например, Tesla,
14:40
are going the driver-assisted route.
316
868744
2159
идут по пути вспомогательных систем.
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
Вы говорите, что это своего рода тупик,
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
потому что нельзя просто улучшать
эти системы и в конечном счёте прийти
эти системы и в конечном счёте прийти
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
к полной автоматизации, ведь
водитель может подумать, что это безопасно,
водитель может подумать, что это безопасно,
и полезть на заднее сидение,
и тогда может произойти что-то ужасное.
и тогда может произойти что-то ужасное.
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
КУ: Верно. Именно так.
И не то чтобы системы помощи водителю
И не то чтобы системы помощи водителю
15:02
that the driver assistance systems
aren't going to be incredibly valuable.
aren't going to be incredibly valuable.
322
890460
3537
не имеют огромной ценности —
они могут спасти
много жизней за этот период,
много жизней за этот период,
15:05
They can save a lot of lives
in the interim,
in the interim,
323
893997
2058
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
но чтобы была возможность преобразовать,
помочь людям вроде Стива передвигаться,
помочь людям вроде Стива передвигаться,
15:11
to really get to the end case in safety,
325
899888
1969
прийти к максимуму безопасности,
15:13
to have the opportunity
to change our cities
to change our cities
326
901857
2479
иметь возможность изменить наши города,
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
избавиться от этих городских окопов,
которые мы называем парковками, —
которые мы называем парковками, —
для этого существует только один путь.
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
КА: Мы будем следить за вашими
успехами с огромным интересом.
успехами с огромным интересом.
15:24
Thanks so much, Chris.
CU: Thank you. (Applause)
CU: Thank you. (Applause)
330
912498
4232
Спасибо, Крис.
КУ: Спасибо. (Аплодисменты)
КУ: Спасибо. (Аплодисменты)
Translated by Alina Siluyanova
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