ABOUT THE SPEAKER

Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today.

Why you should listen

Imagine a car that can drive itself -- that with the push of a button can get you home safely when you’re too tired to drive or have had a night of one too many drinks. Dr. Chris Gerdes , the Director of the Center for Automotive Research at Stanford (conveniently acronymed CARS), and his team are developing a robotic race car, capable of driving at outrageous speeds while avoiding every possible accident. Gerdes’ research focuses on the development of driver assistance systems for collision avoidance, as well as on new combustion processes for engines.

Prior to teaching at Stanford, Gerdes was the project leader for vehicle dynamics at the Vehicle Systems Technology Center of Daimler-Benz Research and Technology North America. His work at Daimler focused on safety analysis.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com

TEDxStanford

Chris Gerdes: The future race car -- 150mph, and no driver

Kris Gerdes (Chris Gerdes): Trkački auto budućnosti - 241 km/h i to bez vozača

Filmed: 2012-05-19

806,444 views

Samostalni automobili dolaze - i oni će voziti bolje od vas. Kris Gerdes vam otkriva kako on i njegov tim razvijaju trkačke automobile robote koji mogu da razviju brzinu i do 241km/h, a da prit om izbegnu bilo kakvu nesreću. A ipak, u proučavanju moždanih talasa profesionalnih vozača trka, Gerdes kaže da je stekao novo poštovanje prema instinktima profesionalnih vozača. (Snimljeno na TEDxStanford.)

Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16

So, how manyмноги of you have ever

0

506

1407

Dakle, koliko vas je nekada

00:17

gottenготтен behindиза the wheelточак of a carауто

1

1913

1655

selo za volan,

00:19

when you really shouldn'tне би требало have been drivingвожња?

2

3568

5687

a da ste znali da zapravo
ne biste smeli?

00:25

Maybe you're out on the roadпут for a long day,

3

9255

1905

Možda ste bili
na putu ceo dan,

00:27

and you just wanted to get home.

4

11160

1490

i samo ste hteli
da što pre stignete kući.

00:28

You were tiredуморан, but you feltосетио you could driveпогон a fewнеколико more milesмиља.

5

12650

2647

Bili ste umorni, ali ste mislili da ipak
možete da vozite još par kilometara.

00:31

Maybe you thought,

6

15297

1199

Možda ste pomislili,

00:32

I've had lessмање to drinkпиће than everybodyсвима elseдруго,

7

16496

2017

popio sam najmanje od svih,

00:34

I should be the one to go home.

8

18513

1736

pa bi ja trebalo
da vozim kući.

00:36

Or maybe your mindум was just entirelyу потпуности elsewhereдругде.

9

20249

4591

Ili možda su vam misli bile
na potpuno drugom mestu.

00:40

Does this soundзвук familiarпознат to you?

10

24840

1454

Da li vam to zvuči poznato?

00:42

Now, in those situationsситуације, wouldn'tне би it be great

11

26294

2898

Zar ne bi bilo super
kada bi u tim situacijama

00:45

if there was a buttonдугме on your dashboardkontrolne table

12

29192

1593

postojalo dugme
na vašoj kontrol-tabli

00:46

that you could pushпусх, and the carауто would get you home safelybezbedno?

13

30785

6343

koje biste mogli da pritisnete,
i auto bi vas sam dovezao kući sigurno?

00:53

Now, that's been the promiseобећање of the self-drivingna putevima carауто,

14

37128

2293

To je bilo obećanje automobila
koji samostalno vozi,

00:55

the autonomousаутономно vehicleвозило, and it's been the dreamсан

15

39421

2627

samostalnog vozila,
i to je bio san

00:57

sinceОд at leastнајмање 1939, when GeneralGenerale MotorsMotors showcasedpredstavili su

16

42048

3249

još od 1939. godine,
kada je Dženeral Motors prikazao

01:01

this ideaидеја at theirњихова FuturamaFuturame boothштанд at the World'sSvetu FairFer.

17

45297

3302

ovu ideju na svom Futurama štandu
na Svetskom sajmu.

01:04

Now, it's been one of those dreamsснове

18

48599

1943

Dakle, to je bio jedan
od onih snova

01:06

that's always seemedизгледало је about 20 yearsгодине in the futureбудућност.

19

50542

4214

za koje se smatralo da će se ostvariti
kroz 20 godina u budućnosti.

01:10

Now, two weeksнедељама agoпре, that dreamсан tookузела a stepкорак forwardнапред,

20

54756

2683

Međutim, pre dve nedelje,
taj san je otišao korak napred,

01:13

when the stateдржава of NevadaU Nevadi grantedодобрено Google'sGoogle- self-drivingna putevima carауто

21

57439

3265

kada je savezna država Nevada
odobrila Guglovom automobilu

01:16

the very first licenseлиценца for an autonomousаутономно vehicleвозило,

22

60704

3600

prvu dozvolu
za samostalno vozilo

01:20

clearlyјасно establishinguspostavljanje that it's legalправни for them

23

64304

2245

i time je jasno poručila
da mogu legalno

01:22

to testтест it on the roadsпутеви in NevadaU Nevadi.

24

66549

1810

da ga testiraju na području Nevade.

01:24

Now, California'sKalifornijske considerings obzirom na similarслично legislationзаконодавство,

25

68359

3727

Kalifornija razmatra slične propise,

01:27

and this would make sure that the autonomousаутономно carауто

26

72086

2408

i tako bi osigurali
da samostalan automobil

01:30

is not one of those things that has to stayостани in VegasVegas.

27

74494

2977

nije jedna od onih stvari
koje moraju da ostanu u Vegasu.

01:33

(LaughterSmeh)

28

77471

2096

(Smeh)

01:35

Now, in my labлаб at StanfordStanford, we'veми смо been workingрад on

29

79567

3784

U mojoj laboratoriji na Stenfordu,
takođe radimo

01:39

autonomousаутономно carsаутомобили too, but with a slightlyмало differentразличит spinзавртети

30

83351

3487

na samostalnim automobilima,
ali na malo drugačiji način.

01:42

on things. You see, we'veми смо been developingразвој roboticроботски raceтрка carsаутомобили,

31

86838

4248

Dakle, mi razvijamo
robotske trkačke automobile,

01:46

carsаутомобили that can actuallyзаправо pushпусх themselvesсами to the very limitsограничења

32

91086

4120

automobile koji zaista mogu
da se guraju do samih granica

01:51

of physicalфизички performanceперформансе.

33

95206

2240

fizičkih performansi.

01:53

Now, why would we want to do suchтаква a thing?

34

97446

2613

Zašto bismo hteli
da uradimo tako nešto?

01:55

Well, there's two really good reasonsразлоге for this.

35

100059

2100

Pa, postoje dva jako dobra razloga zašto.

01:58

First, we believe that before people turnред over controlконтрола

36

102159

3959

Prvo, verujemo da pre nego što
ljudi predaju kontrolu

02:02

to an autonomousаутономно carауто, that autonomousаутономно carауто should be

37

106118

2834

samostalnom automobilu,
samostalan automobil mora

02:04

at leastнајмање as good as the very bestнајбоље humanљудско driversupravljački programi.

38

108952

3254

da bude dobar bar kao što su
najbolji ljudski vozači.

02:08

Now, if you're like me, and the other 70 percentпроценат of the populationпопулација

39

112206

3305

Ako ste poput mene,
i poput ostalih 70% populacije

02:11

who know that we are above-averageизнад просека driversupravljački programi,

40

115511

2193

koji sebe smatraju
natprosečnim vozačima,

02:13

you understandРазумем that's a very highвисоко barбар.

41

117704

3175

onda razumete da je to
veoma visok cilj.

02:16

There's anotherдруги reasonразлог as well.

42

120879

2392

Postoji takođe još jedan razlog.

02:19

Just like raceтрка carауто driversupravljački programi can use all of the frictiontrenje

43

123271

3576

Baš kao što vozači trkačkih automobila
mogu da koriste

02:22

betweenизмеђу the tireгума and the roadпут,

44

126847

1280

svo trenje između gume i puta,

02:24

all of the car'sаутомобили capabilitiesспособности to go as fastбрзо as possibleмогуће,

45

128127

3177

sve mogućnosti automobila kako bi mogli
da razviju veliku brzinu,

02:27

we want to use all of those capabilitiesспособности to avoidизбегавајте

46

131304

3345

mi hoćemo da iskoristimo
sve te mogućnosti da bi izbegli

02:30

any accidentнесрећа we can.

47

134649

1588

sve moguće nesreće.

02:32

Now, you mayможе pushпусх the carауто to the limitsограничења

48

136237

2050

Vi možda možete da napregnete
auto do samih granica

02:34

not because you're drivingвожња too fastбрзо,

49

138287

1967

ne zato što vozite prebrzo,

02:36

but because you've hitхит an icyLedena patchзакрпа of roadпут,

50

140254

2160

već zato što ste naišli
na zaleđeni deo puta,

02:38

conditionsуслови have changedпромењено.

51

142414

1704

i uslovi su se promenili.

02:40

In those situationsситуације, we want a carауто

52

144118

2761

U takvim situacijama,
mi hoćemo da imamo auto

02:42

that is capableспособан enoughдовољно to avoidизбегавајте any accidentнесрећа

53

146879

3720

koji je dovoljno sposoban
da izbegne bilo kakvu nesreću

02:46

that can physicallyфизички be avoidedизбегавали.

54

150599

2678

koja može zaista
fizički da se izbegne.

02:49

I mustмора confessPriznaj, there's kindкинд of a thirdтрећи motivationмотивација as well.

55

153277

4267

Moram vam priznati
da tu postoji i treći razlog.

02:53

You see, I have a passionстраст for racingтрке.

56

157544

2256

Vidite, ja volim trke.

02:55

In the pastпрошлост, I've been a raceтрка carауто ownerвласник,

57

159800

2764

Nekada sam imao trkački auto,

02:58

a crewпосада chiefшеф and a drivingвожња coachtrener,

58

162564

2555

bio sam šef trkačkog tima,
i instruktor vožnje,

03:01

althoughиако maybe not at the levelниво that you're currentlyтренутно expectingочекујући.

59

165119

3855

mada nisam bio na nivou na kom
pretpostavljate da sam bio.

03:04

One of the things that we'veми смо developedразвијен in the labлаб --

60

168974

2704

Jedna od stvari
koje smo razvili u laboratoriji -

03:07

we'veми смо developedразвијен severalнеколико vehiclesвозила --

61

171678

1704

a razvili smo nekoliko vozila -

03:09

is what we believe is the world'sсветске first

62

173382

2235

je ono za šta smatramo
da je prvi svetski

03:11

autonomouslyаутономно driftingnanošenje carауто.

63

175617

2365

samostalan auto za driftovanje.

03:13

It's anotherдруги one of those categoriesкатегорије

64

177982

2513

To je još jedna
od onih kategorija

03:16

where maybe there's not a lot of competitionконкуренција.

65

180495

2423

gde i nema možda
toliko konkurencije.

03:18

(LaughterSmeh)

66

182918

1408

(Smeh)

03:20

But this is P1. It's an entirelyу потпуности student-builtsagradio učenik electricелектрични vehicleвозило,

67

184326

3822

Ali ovo je P1. Studenti su
napravili električno vozilo

03:24

whichкоја throughкроз usingКористећи its rear-wheelzadnjim pogonom driveпогон

68

188148

2078

koje uz pomoć pogona
na zadnjim točkovima

03:26

and front-wheelprednji točak steer-by-wirekormilariti po-žica

69

190226

1565

i prednjom vučom preko žica

03:27

can driftзаношење around cornersuglove.

70

191791

2067

može da driftuje po krivinama.

03:29

It can get sidewaysbočno like a rallymiting carауто driverвозач,

71

193858

2200

Može da se zanosi sa strane
na stranu poput reli vozača,

03:31

always ableу могуцности to take the tightestoblaиila najtesniji curveкрива,

72

196058

1715

koji uvek može da prođe
najoštrijom krivinom,

03:33

even on slipperyклизаво, changingпромена surfacesповршине,

73

197773

3304

čak i na klizavim,
promenljivim površinama,

03:36

never spinningпредење out.

74

201077

1616

a da se pri tom nikada
ne izmakne kontroli.

03:38

We'veMoramo alsoтакође workedрадио је with VolkswagenVolkswagen OracleOracle,

75

202693

2368

Takođe smo radili
sa Folksvagen Oraklom,

03:40

on ShelleyShelley, an autonomousаутономно raceтрка carауто that has racedtrkao se

76

205061

3424

na Šeliju, samostalnom trkačkom
automobilu koji je jurio

03:44

at 150 milesмиља an hourсат throughкроз the BonnevilleBonneville SaltSo FlatsStanovi,

77

208485

3070

241 km/h kroz Bonvil Solt Flets,

03:47

goneотишла around ThunderhillThunderhill RacewayStaze ParkPark in the sunсунце,

78

211555

4471

vozio u Tanderhil trkačkom parku
po lepom vremenu,

03:51

the windветер and the rainкиша,

79

216026

2639

po vetru i kiši,

03:54

and navigatedkretali the 153 turnsокреће се and 12.4 milesмиља

80

218665

5018

i uspešno je prošao
sve 153 krivine na 20km

03:59

of the PikesKoplja PeakVrhunac HillBrdo ClimbPopni se routeрута

81

223683

1562

dugačkom usponu
Pajks Pik Hil puta

04:01

in ColoradoColorado with nobodyнико at the wheelточак.

82

225245

3473

u Koloradu bez ikoga za volanom.

04:04

(LaughterSmeh)

83

228718

1448

(Smeh)

04:06

(ApplauseAplauz)

84

230166

5566

(Aplauz)

04:11

I guessпретпостављам it goesиде withoutбез sayingговорећи that we'veми смо had a lot of funзабавно

85

235732

3279

Mislim da nema potrebe
da vam kažem da smo se super

04:14

doing this.

86

239011

1304

zabavili radeći na ovom projektu.

04:16

But in factчињеница, there's something elseдруго that we'veми смо developedразвијен

87

240315

3657

Ali, zapravo postoji
još nešto što smo razvili

04:19

in the processпроцес of developingразвој these autonomousаутономно carsаутомобили.

88

243972

3055

tokom razvijanja ovih
samostalnih automobila.

04:22

We have developedразвијен a tremendousстрашно appreciationапресијација

89

247027

3871

Shvatili smo i osetili
neverovatno poštovanje

04:26

for the capabilitiesспособности of humanљудско raceтрка carауто driversupravljački programi.

90

250898

3817

prema sposobnostima
koje imaju vozači trkačkih automobila.

04:30

As we'veми смо lookedпогледао at the questionпитање of how well do these carsаутомобили performизводити,

91

254715

4345

Dok smo istraživali koliko su dobre
performanse ovih automobila,

04:34

we wanted to compareупоредити them to our humanљудско counterpartsколега.

92

259060

3279

hteli smo da ih uporedimo
sa ljudskim vozačima.

04:38

And we discoveredоткривени theirњихова humanљудско counterpartsколега are amazingНевероватно.

93

262339

5680

I otkrili smo da su njihove
ljudske "kolege" neverovatne.

04:43

Now, we can take a mapМапа of a raceтрка trackтрацк,

94

268019

4023

Možemo uzeti mapu trkačke staze,

04:47

we can take a mathematicalматематички modelмодел of a carауто,

95

272042

2370

možemo uzeti
matematički model automobila

04:50

and with some iterationiteracije, we can actuallyзаправо find

96

274412

2903

i uz malo vežbe,
možemo da nađemo

04:53

the fastestнајбрже way around that trackтрацк.

97

277315

1625

najbrži put oko te stazi.

04:54

We lineлине that up with dataподаци that we recordзапис

98

278940

2533

Uporedili smo te podatke
sa podacima koje smo

04:57

from a professionalпрофесионално driverвозач,

99

281473

1433

snimili sa profesionalnim vozačem,

04:58

and the resemblanceсличност is absolutelyапсолутно remarkableизузетно.

100

282906

4107

i podudarnost je
apsolutno neverovatna.

05:02

Yes, there are subtleсуптилно differencesРазлике here,

101

287013

3212

Da, tu postoje male razlike,
u nijansama,

05:06

but the humanљудско raceтрка carауто driverвозач is ableу могуцности to go out

102

290225

3127

ali ljudski vozač trka
može da izađe na stazu

05:09

and driveпогон an amazinglyНевероватно fastбрзо lineлине,

103

293352

2335

i da vozi neverovatno
brzom putanjom,

05:11

withoutбез the benefitкористи of an algorithmalgoritam that comparesupoređuje

104

295687

2330

bez pomoći algoritma koji upoređuje

05:13

the trade-offtrgovina betweenизмеђу going as fastбрзо as possibleмогуће

105

298017

2608

balans između jurenja
najvećom brzinom

05:16

in this cornerугао, and shavingza brijanje a little bitмало of time

106

300625

2037

u ovoj krivini,
i skidanja malo vremena

05:18

off of the straightравно over here.

107

302662

1902

na ovoj pravoj putanji ovde.

05:20

Not only that, they're ableу могуцности to do it lapкруг

108

304564

3457

Ne samo to, već mogu
i da voze taj krug

05:23

after lapкруг after lapкруг.

109

308021

2375

krug za krugom.

05:26

They're ableу могуцности to go out and consistentlykonstantno do this,

110

310396

2912

Oni su u stanju da izađu na stazu
i da to neprestano rade,

05:29

pushinggura the carауто to the limitsограничења everyсваки singleједно time.

111

313308

4128

gurajući auto do samih granica
baš svaki put.

05:33

It's extraordinaryизузетно to watch.

112

317436

3169

To je neverovatno za gledanje.

05:36

You put them in a newново carауто,

113

320605

2066

Stavite ih u neki nov auto,

05:38

and after a fewнеколико lapskrugova, they'veони су foundнашао the fastestнајбрже lineлине in that carауто,

114

322671

3902

i nakon samo par krugova, oni će pronaći
najbržu putanju za taj auto

05:42

and they're off to the racestrke.

115

326573

3877

i onda mogu da se trkaju.

05:46

It really makesчини you think,

116

330450

1146

To vas zaista natera da pomislite,

05:47

we'dми смо love to know what's going on insideу theirњихова brainмозак.

117

331596

4871

voleli bismo da znamo
šta se dešava u njihovoj glavi.

05:52

So as researchersистраживачи, that's what we decidedодлучио to find out.

118

336467

4541

Stoga smo, obzirom da smo istraživači,
dlučili da to i saznamo.

05:56

We decidedодлучио to instrumentинструмент not only the carауто,

119

341008

1812

Odlučili smo da pratimo ne samo auto,

05:58

but alsoтакође the raceтрка carауто driverвозач,

120

342820

2495

već i vozača trkačkih automobila,

06:01

to try to get a glimpseпоглед into what was going on

121

345315

2769

kako bismo dobili uvid
u to šta se zapravo

06:03

in theirњихова headглава as they were doing this.

122

348084

2186

dešava u njihovoj glavi dok voze.

06:06

Now, this is DrDr. LeneLene HarbottHarbott applyingприменом electrodesелектроде

123

350270

3950

Ovo je slika dr Line Harbot
kako stavlja elektrode

06:10

to the headглава of JohnJohn MortonMorton.

124

354220

1232

na glavu Džona Mortona.

06:11

JohnJohn MortonMorton is a formerбивши Can-AmCan-Am and IMSAIMSA driverвозач,

125

355452

2989

Džon Morton je bivši vozač
Can-Am i IMSA trka,

06:14

who'sко је alsoтакође a classкласа championшампион at LeLe MansLjudi.

126

358441

1800

koji je takođe prvak
u svojoj kategoriji na Le Manu.

06:16

FantasticFantastično driverвозач, and very willingспремни to put up with graduateдипломирани studentsстуденти

127

360241

3496

Odličan vozač i veoma strpljiv
sa studentima

06:19

and this sortврста of researchистраживање.

128

363737

1855

i ovakvom vrstom istraživanja.

06:21

She's puttingстављање electrodesелектроде on his headглава

129

365592

2672

Ona stavlja elektrode
na njegovu glavu

06:24

so that we can monitorмонитор the electricalелектрични activityактивност

130

368264

2112

kako bismo mogli da pratimo
električne aktivnosti

06:26

in John'sJohn je brainмозак as he racestrke around the trackтрацк.

131

370376

2832

u Džonovom mozgu
dok se trka na stazi.

06:29

Now, clearlyјасно we're not going to put a coupleпар of electrodesелектроде on his headглава

132

373208

3195

Naravno da to što smo postavili
par elektroda na njegovu glavu

06:32

and understandРазумем exactlyбаш тако what all of his thoughtsмисли are on the trackтрацк.

133

376403

3270

ne znači da ćemo tačno znati šta se
dešava u njegovoj glavi dok je na stazi.

06:35

HoweverMeđutim, neuroscientistsNeurolozi su have identifiedидентификовани certainизвестан patternsобрасци

134

379673

3407

Međutim, neurolozi su uočili
određene šeme

06:38

that let us teasezadirkivanje out some very importantважно aspectsаспекти of this.

135

383080

3761

pomoću kojih možemo da uočimo
neke veoma važne karakteristike.

06:42

For instanceпример, the restingодмарати се brainмозак

136

386841

1847

Na primer, mozak koji se odmara

06:44

tendsтежи to generateГенериши a lot of alphaалфа wavesталаси.

137

388688

2155

teži da proizvede
mnogo alfa talasa.

06:46

In contrastконтраст, thetaTeta wavesталаси are associatedповезани with

138

390843

3752

Naspram toga, teta talasi
su povezani sa

06:50

a lot of cognitiveкогнитивни activityактивност, like visualвизуелно processingобрада,

139

394595

3184

mnogo kognitivnih aktivnosti,
poput vizuelne obrade podataka,

06:53

things where the driverвозач is thinkingразмишљање quiteприлично a bitмало.

140

397779

3048

dakle kada vozač
poprilično puno razmišlja.

06:56

Now, we can measureмеру this,

141

400827

1663

Mi možemo ovo da izmerimo

06:58

and we can look at the relativeу односу powerмоћ

142

402490

1985

i možemo da uporedimo
relativnu snagu

07:00

betweenизмеђу the thetaTeta wavesталаси and the alphaалфа wavesталаси.

143

404475

2200

između teta i alfa talasa.

07:02

This givesдаје us a measureмеру of mentalментални workloadopterećenja,

144

406675

2442

To nam daje merenje
mentalnog opterećenja -

07:05

how much the driverвозач is actuallyзаправо challengedизазов cognitivelyкогнитивно

145

409117

3567

koliko je vozač u stvari
kognitivno stimulisan

07:08

at any pointтачка alongзаједно the trackтрацк.

146

412684

1786

u svakom trenutku na stazi.

07:10

Now, we wanted to see if we could actuallyзаправо recordзапис this

147

414470

2942

Dakle, mi smo hteli da vidimo
da li zaista možemo da snimimo ovo

07:13

on the trackтрацк, so we headedна челу down southјуг to LagunaLaguna SecaSa takvom.

148

417412

3038

na stazi, tako da smo otišli
na jug u Laguna Seka.

07:16

LagunaLaguna SecaSa takvom is a legendaryлегендарни racewaystaze

149

420450

2016

Laguna Seka je legendarna
trkačka staza

07:18

about halfwayна пола пута betweenизмеђу SalinasSalinas and MontereyMonterey.

150

422466

2301

na pola puta između
Salinasa i Montereja.

07:20

It has a curveкрива there calledпозвани the CorkscrewVadiиep.

151

424767

2087

Ima krivinu koja se zove
Corkscrew (vadičep).

07:22

Now, the CorkscrewVadiиep is a chicaneљikanu, followedзатим by a quickбрзо

152

426854

2717

Corkscrew je šikana,
nakon koje sledi

07:25

right-handedдешњак turnред as the roadпут dropsкапљице threeтри storiesприче.

153

429571

2746

brza krivina sa desne strane nakon čega
se staza spušta na niže skoro tri sprata.

07:28

Now, the strategyстратегија for drivingвожња this as explainedобјаснио је to me was,

154

432317

3766

Strategija za vožnju ovom stazom,
kako su meni bar objasnili,

07:31

you aimциљ for the bushгрм in the distanceрастојање,

155

436083

2022

je da ciljate u žbun u daljini,

07:34

and as the roadпут fallsпада away, you realizeсхватите it was actuallyзаправо the topврх of a treeдрво.

156

438105

3025

i kako staza počne da se spušta,
shvatićete da je to bio zapravo vrh drveta.

07:37

All right, so thanksХвала to the RevsNisam ljut ProgramProgram at StanfordStanford,

157

441130

3304

U redu, dakle, zahvaljujući
Revs programu na Stenfordu,

07:40

we were ableу могуцности to take JohnJohn there

158

444434

1473

bili smo u mogućnosti
da odvedemo Džona tamo

07:41

and put him behindиза the wheelточак

159

445907

964

i da ga stavimo za volan

07:42

of a 1960 PorschePorsche AbarthAbart CarreraKarera.

160

446871

2439

Porše Abart Karere
iz 1960. godine.

07:45

Life is way too shortкратак for boringдосадан carsаутомобили.

161

449310

3698

Život je prekratak
za dosadne automobile.

07:48

So, here you see JohnJohn on the trackтрацк,

162

453008

1759

Dakle, ovde vidite
Džona na stazi,

07:50

he's going up the hillбрдо -- Oh! SomebodyNeko likedволи that --

163

454767

2184

kako se penje uz brdo -
Opa! Nekome se to svidelo -

07:52

and you can see, actuallyзаправо, his mentalментални workloadopterećenja

164

456951

2465

i možete da vidite, zapravo,
njegovo mentalno opterećenje

07:55

-- measuringмерење here in the redцрвена barбар --

165

459416

2153

- koje se meri ovde na crvenoj skali -

07:57

you can see his actionsакције as he approachesприлази.

166

461569

2343

možete da vidite njegove reakcije
kako prilazi krivini.

07:59

Now watch, he has to downshiftO'ladi malo.

167

463912

3230

E sada gledajte, on mora
da prebaci u nižu brzinu.

08:03

And then he has to turnред left.

168

467142

761

I onda mora da skrene levo.

08:03

Look for the treeдрво, and down.

169

467903

3993

Mora da pogleda u drvo,
i onda dole.

08:07

Not surprisinglyизненађујуће, you can see this is a prettyприлично challengingизазован taskзадатак.

170

471896

2838

Nije iznenađujuće da je ovo, kao što možete videti,
veoma zahtevan zadatak.

08:10

You can see his mentalментални workloadopterećenja spikeспике as he goesиде throughкроз this,

171

474734

2976

Vidite kako je njegovo mentalno opterećenje
u porastu dok prolazi ovaj deo staze,

08:13

as you would expectочекујте with something that requiresзахтева

172

477710

2064

kao što možete i očekivati
sa nečim što zahteva

08:15

this levelниво of complexityсложеност.

173

479774

2809

ovoliki nivo kompleksnosti.

08:18

But what's really interestingзанимљиво is to look at areasобласти of the trackтрацк

174

482583

3416

Ali ono što je tu zaista interesantno
je da pogledamo delove staze

08:21

where his mentalментални workloadopterećenja doesn't increaseповећати.

175

485999

2846

gde se njegov mentalni napor
ne povećava.

08:24

I'm going to take you around now

176

488845

1495

Sad ću da vas odvedem

08:26

to the other sideстрана of the trackтрацк.

177

490340

1089

na drugu stranu staze.

08:27

TurnRed threeтри. And John'sJohn je going to go into that cornerугао

178

491429

2336

Treća krivina.
Džon će ući u tu krivinu

08:29

and the rearзадњи endкрај of the carауто is going to beginзапочети to slideклизање out.

179

493765

2551

i zadnji deo automobila
će početi da proklizava.

08:32

He's going to have to correctтачно for that with steeringуправљање.

180

496316

2017

On će to morati da ispravi upravljanjem.

08:34

So watch as JohnJohn does this here.

181

498333

2231

Hajde da pogledamo
kako je to Džon uradio.

08:36

Watch the mentalментални workloadopterećenja, and watch the steeringуправљање.

182

500564

2322

Pogledajte njegovo mentalno opterećenje,
i pogledajte upravljanje volanom.

08:38

The carауто beginsпочиње to slideклизање out, dramaticдраматично maneuvermanevar to correctтачно it,

183

502886

3672

Auto počinje da proklizava,
nagli manevar da ga ispravi,

08:42

and no changeпромена whatsoeverшта год in the mentalментални workloadopterećenja.

184

506558

3523

i nema baš nikakve promene
u mentalnom opterećenju.

08:45

Not a challengingизазован taskзадатак.

185

510081

2832

To nije zahtevan zadatak.

08:48

In factчињеница, entirelyу потпуности reflexiverefleksnih.

186

512913

3200

U stvari, to je potpuno refleksno.

08:52

Now, our dataподаци processingобрада on this is still preliminaryпрелиминарно,

187

516113

3643

Naša obrada ovih podataka
je još uvek preliminarna

08:55

but it really seemsИзгледа that these phenomenalфеноменално featsподвиге

188

519756

2672

ali se uistinu čini da su
ovi fenomenalni podvizi

08:58

that the raceтрка carауто driversupravljački programi are performingизвођење

189

522428

1610

koje izvode vozači trkačkih automobila

08:59

are instinctiveинстинктиван.

190

524038

1910

instinktivni.

09:01

They are things that they have simplyједноставно learnedнаучио to do.

191

525948

3390

To su stvari koje su oni
jednostavno naučili da rade.

09:05

It requiresзахтева very little mentalментални workloadopterećenja

192

529338

2282

Ne zahteva mnogo
mentalnog opterećenja,

09:07

for them to performизводити these amazingНевероватно featsподвиге.

193

531620

2824

da bi se izveli
ovi fantastični podvizi.

09:10

And theirњихова actionsакције are fantasticфантастичан.

194

534444

3135

I njihova dela su fantastična.

09:13

This is exactlyбаш тако what you want to do on the steeringуправљање wheelточак

195

537579

2611

Ovo je upravo ono što želite
da uradite sa volanom

09:16

to catchулов the carауто in this situationситуација.

196

540190

3337

kako bi ispravili auto
u ovoj situaciji.

09:19

Now, this has givenдато us tremendousстрашно insightна видику

197

543527

3445

Naravno, ovo nam je dalo
neverovatan uvid

09:22

and inspirationинспирација for our ownвластити autonomousаутономно vehiclesвозила.

198

546972

3122

i inspitaciju za naša
samostalna vozila.

09:25

We'veMoramo startedпочела to askпитати the questionпитање:

199

550094

1928

Zapitali smo se:

09:27

Can we make them a little lessмање algorithmicAlgoritamski

200

552022

2253

da li možemo napravimo automobile
koji će se manje oslanjati na algoritme

09:30

and a little more intuitiveинтуитиван?

201

554275

2449

i malo više na intuiciju?

09:32

Can we take this reflexiverefleksnih actionпоступак

202

556724

2281

Da li možemo ovaj refleksni pokret,

09:34

that we see from the very bestнајбоље raceтрка carауто driversupravljački programi,

203

559005

2287

koji vidimo kod najboljih vozača
trkačkih automobila,

09:37

introduceувести it to our carsаутомобили,

204

561292

1649

da implementiramo
u naše automobile,

09:38

and maybe even into a systemсистем that could

205

562941

1984

i možda čak i u sistem
koji bi mogao

09:40

get ontoна your carауто in the futureбудућност?

206

564925

1968

da se nađe u vašim automobilima,
u budućnosti?

09:42

That would take us a long stepкорак

207

566893

1611

To bi nas odvelo korak dalje

09:44

alongзаједно the roadпут to autonomousаутономно vehiclesвозила

208

568504

2509

na putu ka samostalnim vozilima

09:46

that driveпогон as well as the bestнајбоље humansљуди.

209

571013

1912

koja voze jednako dobro
kao i najbolji ljudi.

09:48

But it's madeмаде us think a little bitмало more deeplyдубоко as well.

210

572925

3440

Ali to nas je takođe navelo
da razmišljamo malo dublje.

09:52

Do we want something more from our carауто

211

576365

2968

Da li hoćemo nešto više
od našeg automobila

09:55

than to simplyједноставно be a chauffeurљofer?

212

579333

1840

osim da nam jednostavno
bude vozač?

09:57

Do we want our carауто to perhapsможда be a partnerпартнер, a coachtrener,

213

581173

4235

Da li možda želimo da nam auto
bude partner, trener,

10:01

someoneнеко that can use theirњихова understandingразумевање of the situationситуација

214

585408

3087

neko ko može iskoristiti
svoje razumevanje situacije

10:04

to help us reachдостигнути our potentialпотенцијал?

215

588495

4256

kako bi nam pomogao
da ostvarimo svoje potencijale?

10:08

Can, in factчињеница, the technologyтехнологија not simplyједноставно replaceзаменити humansљуди,

216

592751

2273

Da li tehnologija može, zapravo,
ne samo da zameni ljude,

10:10

but allowдозволите us to reachдостигнути the levelниво of reflexrefleks and intuitionинтуиција

217

595024

4575

već da nam dopusti da postignemo
nivo refleksa i intuicije

10:15

that we're all capableспособан of?

218

599599

3425

za koji smo svi sposobni?

10:18

So, as we moveпотез forwardнапред into this technologicalтехнолошки futureбудућност,

219

603024

1923

Stoga, dok se krećemo napred
ka ovoj tehnološkoj budućnosti,

10:20

I want you to just pauseпауза and think of that for a momentтренутак.

220

604947

2821

želim da malo zastanete
i razmislite o tome na trenutak.

10:23

What is the idealидеалан balanceбаланс of humanљудско and machineмашина?

221

607768

3775

Šta je idealan balans
čoveka i mašine?

10:27

And as we think about that,

222

611543

1709

I dok razmišljamo o tome,

10:29

let's take inspirationинспирација

223

613252

1731

hajde da se inspirišemo

10:30

from the absolutelyапсолутно amazingНевероватно capabilitiesспособности

224

614983

3329

apsolutno neverovatnim sposobnostima

10:34

of the humanљудско bodyтело and the humanљудско mindум.

225

618312

2816

ljudskog tela i ljudskog uma.

10:37

Thank you.

226

621128

1736

Hvala vam.

10:38

(ApplauseAplauz)

227

622864

4604

(Aplauz)

Translated by Keti Kay
Reviewed by Mile Živković

ABOUT THE SPEAKER

Chris Gerdes - Mechanical engineer
An autonomous car may seem like a thing of the distant future, but mechanical engineer Chris Gerdes is racing to make it a reality today.

Why you should listen

Imagine a car that can drive itself -- that with the push of a button can get you home safely when you’re too tired to drive or have had a night of one too many drinks. Dr. Chris Gerdes , the Director of the Center for Automotive Research at Stanford (conveniently acronymed CARS), and his team are developing a robotic race car, capable of driving at outrageous speeds while avoiding every possible accident. Gerdes’ research focuses on the development of driver assistance systems for collision avoidance, as well as on new combustion processes for engines.

Prior to teaching at Stanford, Gerdes was the project leader for vehicle dynamics at the Vehicle Systems Technology Center of Daimler-Benz Research and Technology North America. His work at Daimler focused on safety analysis.

More profile about the speaker
Chris Gerdes | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Kris Gerdes (Chris Gerdes): Trkački auto budućnosti - 241 km/h i to bez vozača | TED Talk | TED.com