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:
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.)
- 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

▲Back to top

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