Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

Jennifer Healey: Sprechende Autos könnten Unfälle vermeiden

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2013-04-25 ・ TED


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Jennifer Healey: Sprechende Autos könnten Unfälle vermeiden

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Übersetzung: Norbert Langkau Lektorat: Patricia Calderón Koch
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
Machen wir uns nichts vor:
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
Autofahren ist gefährlich.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
Wir verdrängen das gerne, aber die Tatsache,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
dass man religiöse Talismane und andere Glücksbringer
00:23
show up on dashboards around the world
5
23812
4790
auf den Armaturenbrettern in aller Welt findet,
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
lässt erkennen, dass wir wissen, dass es wirklich so ist.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
Autounfälle sind in den USA die Haupttodesursache
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
junger Menschen im Alter zwischen 16 und 19 –
00:40
leading cause of death --
9
40503
2843
Haupttodesursache –
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
und 75 % dieser Unfälle haben nicht das Geringste
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
mit Drogen oder Alkohol zu tun.
00:49
So what happens?
12
49494
2261
Was passiert da?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
Niemand weiß es genau, aber ich erinnere mich noch an meinen ersten Unfall.
00:55
I was a young driver out on the highway,
14
55974
3803
Ich war jung. Ich fuhr auf der Autobahn,
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
als das Auto vor mir plötzlich bremste.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
16
62035
1800
Ich so: »Oh – wenn der bremst,
01:03
I'll slow down too."
17
63835
1282
brems ich auch mal.«
01:05
I step on the brake.
18
65117
1926
Ich tret auf die Bremse.
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
19
67043
2254
Aber der Typ will gar nicht langsamer fahren.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
Er will anhalten, Vollbremsung auf dem Highway.
01:12
It was just going 65 -- to zero?
21
72475
2540
Von über 100 auf... Null?
01:15
I slammed on the brakes.
22
75015
1520
Ich steig in die Eisen.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
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76535
3059
Ich spüre das ABS und wie das Auto trotzdem weiter fährt
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
24
79594
2696
und immer noch nicht anhält, und ich weiß, dass es nicht anhalten wird.
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
25
82290
2939
Der Airbag wird ausgelöst – das Auto ist ein Totalschaden
01:25
and fortunately, no one was hurt.
26
85229
3557
aber zum Glück wurde niemand dabei verletzt.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
27
88786
4211
Ich hatte keine Ahnung, dass das Auto vor mir anhalten würde.
01:32
and I think we can do a lot better than that.
28
92997
3645
Ich glaube, da können wir einiges verbessern.
01:36
I think we can transform the driving experience
29
96642
4145
Ich glaube, wir können das Autofahren verändern,
01:40
by letting our cars talk to each other.
30
100787
3879
wenn wir unsere Autos miteinander reden lassen.
01:44
I just want you to think a little bit
31
104666
1424
Stellen Sie sich nur einmal kurz vor,
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
wie Autofahren heute ist.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
Einsteigen. Tür zu. Man sitzt in einer gläsernen Blase.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
Man erfährt die Außenwelt nicht mehr direkt.
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
Man befindet sich in einem erweiterten Körper.
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
Man soll in dieser Blechbüchse
02:00
partially-seen roadways,
37
120266
2056
übermenschlich schnell
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
bei eingeschränkter Sicht zwischen anderen Blechmonstern umherfahren.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
39
126746
4480
Man hat nur die eigenen Augen, um da durch zu kommen.
02:11
Okay, so that's all you have,
40
131226
1762
Das ist alles, was man hat,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
nur die Augen, die gar nicht dafür gemacht sind.
02:14
but then people ask you to do things like,
42
134723
3751
Will man dann die Spur wechseln,
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
soll man was als erstes tun?
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
Richtig.
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
45
142344
3095
»Nimm die Augen von der Straße.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
Schau nicht mehr, wohin du fährst. Dreh dich um.
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
Überprüfe den toten Winkel,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
und fahr auf der Straße, ohne zu schauen, wohin.«
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
Alle wissen: Das ist die sichere Art zu fahren.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
50
156159
2241
Warum machen wir so etwas?
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
Wir müssen entscheiden: Wo schau ich hin?
02:40
What's more important?
52
160979
1521
Was ist wichtiger?
02:42
And usually we do a fantastic job
53
162500
2711
Normalerweise sind wir sehr gut darin,
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
das auszuwählen, was unsere Aufmerksamkeit erfordert,
02:48
But occasionally we miss something.
55
168980
3650
aber manchmal – verpassen wir doch etwas.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
56
172630
4461
Manchmal schätzen wir etwas falsch oder zu spät ein.
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
Sehr häufig sagt der Fahrer hinterher:
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
»Ich hab das nicht kommen gesehen.«
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
Ich glaube ihm. Ich glaube das auch.
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
Wir können nicht auf alles aufpassen.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
Die Technologie, die uns helfen kann, das zu verbessern, gibt es schon.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
In Zukunft tauschen Autos Daten miteinander aus,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
63
197033
3928
und dann werden wir nicht mehr nur drei Autos voraus,
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
und drei hinten, rechts und links,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
alles gleichzeitig und aus der Vogelperspektive sehen können,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
sondern sogar in diese Autos hinein.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
Wir sehen die Geschwindigkeit des Autos vor uns,
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
wie schnell es fährt oder bremst.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
Wenn der Typ eine Vollbremsung macht, sehe ich das früh genug.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
Mit Rechenleistung, Algorithmen und Vorhersagemodellen
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
werden wir die Zukunft vorhersagen können.
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
Man mag denken: »Unmöglich!
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
Wie kann man das vorhersagen? Echt schwierig.«
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
Nein, gar nicht. Bei Autos ist es nicht unmöglich.
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
Autos sind dreidimensionale Objekte
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
mit gegebener Position und Geschwindigkeit.
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
Sie fahren auf Straßen.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
Oft fahren sie vorher bekannte Routen.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
Es ist wirklich nicht so schwer, vernünftig vorherzusagen,
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
wohin ein Auto als nächstes hinfährt.
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
Selbst wenn man im Auto sitzt
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
und ein Motorrad kommt – WUSCH –
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
mit 140 Sachen von hinten an –
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
das haben wir ja alle schon erlebt –
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
kommt der nicht ›aus dem Nichts‹.
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
Der ist bestimmt schon eine halbe Stunde so unterwegs.
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(Lachen)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
Ich meine damit, dass er schon gesehen wurde.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
Den hat vor 20, 30 km schon jemand gesehen,
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
und ab da kann man ihn auf der Karte verfolgen,
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
›wo‹ und ›wie schnell‹ er ist,
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
und davon ausgehen,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
dass er mit 140 weiter brettert.
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
Man weiß das, weil das Auto es weiß,
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
weil ein anderes Auto ihm geflüstert hat:
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
»Ach ja: fünf Minuten,
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
Motorrad, pass bloß auf!«
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
Man kann das Verhalten von Autos vorhersagen,
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
wie bei jedem Newton'schen Objekt.
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
Das ist das Schöne an ihnen.
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
Wie kommen wir dahin?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
Wir könnten mal mit etwas Leichtem anfangen,
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
mit dem Austausch der jeweiligen Positionen,
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
einfach nur Positionsdaten.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
Mit einem GPS-System und einer Kamera im Auto
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
lässt sich ziemlich genau sagen,
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
wo und wie schnell ich fahre.
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
Rechnergestützt kann ich sagen,
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
wo die Autos um mich rum sind und was sie tun.
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
Die anderen auch.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
Die wissen auch, wo sie sind,
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
und wo die Autos drumherum sich in etwa befinden.
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
Was passiert, wenn zwei Autos miteinander reden
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
und solche Daten austauschen?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
Ich kann Ihnen genau sagen, was passiert:
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
die Modelle von beiden werden besser,
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
und alle gewinnen dabei.
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
Professor Bob Wang und sein Team
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
haben simuliert, was passiert,
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
wenn selbst in schwachem Verkehr
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
Autos nur ihre GPS-Positionen austauschen.
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
Wir haben aus der Simulation heraus
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
Robotertests gemacht, bei denen die Roboter die gleichen Sensoren haben,
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
wie sie auch jetzt an den Robotern in Autos zu finden sind:
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
Stereokameras, GPS-System
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
und die Laser-Entfernungsmesser
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
aus den Einparkhilfen.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
Die Roboter haben Fahrzeug-Fahrzeug- Kommunikation bekommen
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
und sprechen jetzt miteinander.
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
Wenn die Roboter sich annähern,
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
wissen sie genau, wo sie alle sind,
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
und können sich so aus dem Weg gehen.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
Wir haben dann immer mehr Roboter eingebracht
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
und bekamen einige Probleme.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
Eines ist, dass zuviel Geschwätz
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
nicht verarbeitet werden kann – dann muss man abwägen
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
und da helfen die Vorhersagemodelle.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
Wenn die Roboterautos auf vorbestimmten Routen bleiben,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
muss man auf das Geschwätz weniger achten.
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
Man beachtet besonders den,
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
der aus der Reihe tanzt.
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
Der Kerl könnte zum Problem werden.
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
Weil er vorhersagbar geworden ist,
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
weiß man nicht nur, dass er aus der Reihe tanzt,
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
sondern auch wie, und wer den Weg frei machen muss.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
Wir wollten... Wie warnt man am besten?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
Wie flüstert ein Auto »Mach den Weg frei!«?
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
Zwei bestimmende Dinge:
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
die Fähigkeiten des Autos
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
und die Fähigkeiten des Fahrers.
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
Selbst in einem tollen Auto reagiert jemand,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
der gerade telefoniert
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
oder etwas anderes macht,
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
in Notfällen wahrscheinlich nicht richtig.
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
Dafür haben wir die Fahrer
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
gesondert modelliert und untersucht.
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
Mit drei Kameras analysieren wir,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
ob ein Fahrer nach vorne sieht,
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
weg oder nach unten schaut,
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
telefoniert oder sich einen Kaffee gönnt.
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
Wir können nicht nur den Unfall vorhersagen,
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
sondern auch, welche Autos am besten
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
den Weg frei machen, um so die sicherste Route
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
für alle Beteiligten zu berechnen.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
Im Wesentlichen existieren diese Technologien schon heute.
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
Das größte Problem bei der ganzen Sache ist
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
die Bereitschaft, unsere Daten offenzulegen.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
Es ist eine beunruhigende Vorstellung,
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
dass unsere Autos uns beobachten
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
und mit anderen Autos über uns reden,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
so dass wir wie in einem Meer von Klatsch und Tratsch fahren.
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
Aber ich glaube, dass die Privatsphäre geschützt werden kann.
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
Wenn ich mir Ihr Auto jetzt gerade, in diesem Moment, von außen ansehe,
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
weiß ich nichts über Sie.
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
Ihr Nummernschild
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
sagt nicht viel über Sie aus.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
Unsere Autos dürfen ruhig hinter unserem Rücken über uns reden.
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(Lachen)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
Ich stelle mir das ganz toll vor.
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
Überlegen Sie mal kurz,
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
ob es nicht besser wäre, dem abgelenkten Teenager hinter Ihnen
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
wissen zu lassen,
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
dass Sie gerade zu einer Vollbremsung ansetzen.
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
Durch solch einen Austausch unserer Daten
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
können wir für alle das Beste erreichen.
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
Sollen unsere Autos ruhig über uns tratschen –
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
die Straße wird dadurch erheblich sicherer.
08:47
Thank you.
188
527913
1791
Vielen Dank.
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(Beifall)
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