Dennis Hong: Making a car for blind drivers

109,434 views ・ 2011-06-03

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Krisztian Stancz Lektor: Regina Saphier
00:15
Many believe driving is an activity
0
15260
3000
Sokan hiszik azt, hogy az autóvezetés olyan tevékenység,
00:18
solely reserved for those who can see.
1
18260
2000
ami csak azok számára van fenntartva, akik látnak.
00:20
A blind person driving a vehicle safely and independently
2
20260
3000
Az, hogy egy vak ember biztonságosan és önállóan vezessen
00:23
was thought to be an impossible task, until now.
3
23260
3000
egy járművet, lehetetlen feladatnak tűnt, egészen mostanáig.
00:26
Hello, my name is Dennis Hong,
4
26260
2000
Helló, a nevem Dennis Hong,
00:28
and we're bringing freedom and independence to the blind
5
28260
2000
szabadságot és a függetlenséget hozunk a vakok számára,
00:30
by building a vehicle for the visually impaired.
6
30260
3000
azáltal, hogy járművet építünk a látássérülteknek.
00:33
So before I talk about this car for the blind,
7
33260
3000
Mielőtt beszélnék erről a vakoknak készült autóról,
00:36
let me briefly tell you about another project that I worked on
8
36260
2000
hadd meséljek röviden egy másik projektről, amin dolgoztam,
00:38
called the DARPA Urban Challenge.
9
38260
2000
az úgynevezett DARPA Városi Kihívásról.
00:40
Now this was about building a robotic car
10
40260
2000
Nos, ez egy robotautó megépítéséről szólt,
00:42
that can drive itself.
11
42260
2000
ami képes saját magát vezetni.
00:44
You press start, nobody touches anything,
12
44260
2000
Megnyomjuk a start gombot, senki nem ér semmihez,
00:46
and it can reach its destination fully autonomously.
13
46260
3000
és teljesen önállóan megérkezik a rendeltetési helyére.
00:49
So in 2007, our team won half a million dollars
14
49260
3000
Így 2007-ben, a csapatunk nyert félmillió dollárt
00:52
by placing third place in this competition.
15
52260
2000
azáltal, hogy harmadik helyen végzett a versenyben.
00:54
So about that time,
16
54260
2000
Nagyjából abban az időben
00:56
the National Federation of the Blind, or NFB,
17
56260
2000
a "National Federation of the Blind" avagy az "NFB" [a "Vakok Nemzeti Szövetsége"],
00:58
challenged the research committee
18
58260
2000
kihívta a kutatók közösségét,
01:00
about who can develop a car
19
60260
2000
arra, hogy ki tud olyan autót fejleszteni,
01:02
that lets a blind person drive safely and independently.
20
62260
2000
amely lehetővé teszi, hogy egy vak biztonságosan és önállóan vezetni tudjon.
01:04
We decided to give it a try,
21
64260
2000
Úgy döntöttünk, teszünk egy próbát,
01:06
because we thought, "Hey, how hard could it be?"
22
66260
2000
mert azt gondoltuk, hej, ez nem is lehet olyan nehéz!
01:08
We have already an autonomous vehicle.
23
68260
2000
Hiszen már van egy önállóan közlekedő járművünk!
01:10
We just put a blind person in it and we're done, right?
24
70260
2000
Csak beleteszünk egy vak embert és kész is vagyunk, ugye?
01:12
(Laughter)
25
72260
2000
(Nevetés)
01:14
We couldn't have been more wrong.
26
74260
2000
Nem is tévedhettünk volna nagyobbat!
01:16
What NFB wanted
27
76260
2000
Amit az NFB akart,
01:18
was not a vehicle that can drive a blind person around,
28
78260
3000
az nem egy jármű, ami körbevisz egy vak embert,
01:21
but a vehicle where a blind person can make active decisions and drive.
29
81260
3000
hanem olyan autó, amiben egy vak aktív döntéseket hozhat, és vezethet.
01:24
So we had to throw everything out the window
30
84260
2000
Így hát dobhattunk ki mindent az ablakon,
01:26
and start from scratch.
31
86260
2000
és kezdhettük megint elölről.
01:28
So to test this crazy idea,
32
88260
2000
Hogy kipróbáljuk ezt az őrült ötletet,
01:30
we developed a small dune buggy prototype vehicle
33
90260
2000
megépítettünk egy kis homokfutó prototípust,
01:32
to test the feasibility.
34
92260
2000
hogy a megvalósíthatóságot tesztelhessük.
01:34
And in the summer of 2009,
35
94260
2000
És 2009 nyarán,
01:36
we invited dozens of blind youth from all over the country
36
96260
3000
meghívtunk tucatnyi vak fiatalt az egész országból,
01:39
and gave them a chance to take it for a spin.
37
99260
2000
akik elvihették egy körre.
01:41
It was an absolutely amazing experience.
38
101260
2000
Egészen elképesztő élmény volt.
01:43
But the problem with this car was
39
103260
2000
De a probléma ezzel az autóval az volt,
01:45
it was designed to only be driven in a very controlled environment,
40
105260
3000
hogy egy nagyon kontrollált környezetre terveztük,
01:48
in a flat, closed-off parking lot --
41
108260
2000
egy sík, zárt parkolóba --
01:50
even the lanes defined by red traffic cones.
42
110260
2000
még a sávokat is piros bóják jelölték.
01:52
So with this success,
43
112260
2000
Eme siker után,
01:54
we decided to take the next big step,
44
114260
2000
elhatároztuk, a következő nagy lépés az lesz,
01:56
to develop a real car that can be driven on real roads.
45
116260
3000
hogy kifejlesztünk egy igazi autót, amit valódi utakon lehet vezetni.
01:59
So how does it work?
46
119260
2000
Szóval, hogy is működik?
02:01
Well, it's a rather complex system,
47
121260
2000
Nos, ez egy elég bonyolult rendszer,
02:03
but let me try to explain it, maybe simplify it.
48
123260
3000
de hadd próbáljam elmagyarázni, talán leegyszerűsítve.
02:06
So we have three steps.
49
126260
2000
Három lépésből áll.
02:08
We have perception, computation
50
128260
2000
Érzékelés, számítás
02:10
and non-visual interfaces.
51
130260
2000
és nem-vizuális felületek.
02:12
Now obviously the driver cannot see,
52
132260
2000
Nos, nyilván a vezető nem lát,
02:14
so the system needs to perceive the environment
53
134260
2000
így a rendszernek kell érzékelnie a környezetet,
02:16
and gather information for the driver.
54
136260
2000
és információkat kell gyűjtenie a vezetőnek.
02:18
For that, we use an initial measurement unit.
55
138260
3000
Ehhez egy alap mérőegységet használunk.
02:21
So it measures acceleration, angular acceleration --
56
141260
2000
Ez méri a gyorsulást, szöggyorsulást --
02:23
like a human ear, inner ear.
57
143260
2000
mint az emberi fül, a belső fül.
02:25
We fuse that information with a GPS unit
58
145260
2000
Ezt az információt összevetjük egy GPS-készülékkel,
02:27
to get an estimate of the location of the car.
59
147260
3000
hogy meg tudjuk becsülni az autó helyét.
02:30
We also use two cameras to detect the lanes of the road.
60
150260
3000
Használunk még két kamerát, amik érzékelik a sávokat az úton,
02:33
And we also use three laser range finders.
61
153260
2000
valamint három lézeres távmérőt.
02:35
The lasers scan the environment to detect obstacles --
62
155260
3000
A lézerek letapogatják a környezetet, és észlelik az akadályokat --
02:38
a car approaching from the front, the back
63
158260
2000
egy közeledő autót szemből vagy hátulról,
02:40
and also any obstacles that run into the roads,
64
160260
3000
és minden olyan akadályt, ami befut az útra,
02:43
any obstacles around the vehicle.
65
163260
2000
minden akadályt a jármű körül.
02:45
So all this vast amount of information is then fed into the computer,
66
165260
3000
Szóval ezt a hatalmas mennyiségű információt, továbbítjuk a számítógépnek,
02:48
and the computer can do two things.
67
168260
2000
és a számítógép két dolgot tesz.
02:50
One is, first of all, process this information
68
170260
3000
Az egyik, mindenek előtt, hogy feldolgozza ezt az információhalmazt,
02:53
to have an understanding of the environment --
69
173260
2000
hogy tisztában legyen a környezettel --
02:55
these are the lanes of the road, there's the obstacles --
70
175260
3000
ezek a sávok az úton, itt vannak az akadályok --,
02:58
and convey this information to the driver.
71
178260
2000
és eljuttassa ezeket az információkat a vezetőnek.
03:00
The system is also smart enough
72
180260
2000
A rendszer elég okos ahhoz is,
03:02
to figure out the safest way to operate the car.
73
182260
2000
hogy kitalálja, mi a legbiztonságosabb módja az autó működtetésének.
03:04
So we can also generate instructions
74
184260
2000
Így utasításokat is elő tudunk állítani,
03:06
on how to operate the controls of the vehicle.
75
186260
2000
arról, hogy hogyan kell vezetni az autót.
03:08
But the problem is this: How do we convey
76
188260
2000
De a probléma a következő: Hogyan közöljük
03:10
this information and instructions
77
190260
2000
ezt az információt és az utasításokat
03:12
to a person who cannot see
78
192260
2000
egy olyan személlyel, aki nem lát
03:14
fast enough and accurate enough so he can drive?
79
194260
3000
elég gyorsan és pontosan ahhoz, hogy vezetni tudjon?
03:17
So for this, we developed many different types
80
197260
2000
Ehhez, kifejlesztettünk több különböző
03:19
of non-visual user interface technology.
81
199260
3000
módot, melyek nem-vizuálisan érik el a felhasználót.
03:22
So starting from a three-dimensional ping sound system,
82
202260
2000
Többek között egy háromdimenziós pittyegő hangrendszert,
03:24
a vibrating vest,
83
204260
2000
egy rezgő mellényt,
03:26
a click wheel with voice commands, a leg strip,
84
206260
3000
egy hang-vezérelhető kattintókereket, egy lábpántot,
03:29
even a shoe that applies pressure to the foot.
85
209260
2000
de még egy cipőt is, ami nyomást gyakorol a lábra.
03:31
But today we're going to talk about
86
211260
2000
De ma, három ilyen nem-vizuális
03:33
three of these non-visual user interfaces.
87
213260
2000
felhasználói felületről fogunk beszélni.
03:35
Now the first interface is called a DriveGrip.
88
215260
3000
Nos, az első eszköz neve DriveGrip.
03:38
So these are a pair of gloves,
89
218260
2000
Ez egy pár kesztyű,
03:40
and it has vibrating elements on the knuckle part
90
220260
2000
és rezgő részei vannak az ujjperceken,
03:42
so you can convey instructions about how to steer --
91
222260
3000
így utasításokat közvetíthetünk arról, hogyan kell kormányozni --
03:45
the direction and the intensity.
92
225260
2000
azt irányt és az intenzitást.
03:47
Another device is called SpeedStrip.
93
227260
2000
Egy másik eszköz az úgynevezett SpeedStrip.
03:49
So this is a chair -- as a matter of fact, it's actually a massage chair.
94
229260
3000
Ez egy szék -- ami azt illeti, valójában egy masszázsszék.
03:52
We gut it out, and we rearrange the vibrating elements in different patterns,
95
232260
4000
Kibeleztük, és átrendeztük a rezgő elemeket egy másik alakba.
03:56
and we actuate them to convey information about the speed,
96
236260
3000
És úgy működtetjük azokat, hogy információt közvetítsenek a sebességről,
03:59
and also instructions how to use the gas and the brake pedal.
97
239260
3000
és utasításokat arról, hogyan kell használni a gáz- és fékpedált.
04:02
So over here, you can see
98
242260
2000
Szóval itt látható,
04:04
how the computer understands the environment,
99
244260
2000
hogyan értelmezi a számítógép a környezetet.
04:06
and because you cannot see the vibration,
100
246260
2000
És mivel a rezgés nem látható,
04:08
we actually put red LED's on the driver so that you can see what's happening.
101
248260
3000
piros LED-eket tettünk a vezetőre, hogy láthassuk, mi is történik valójában.
04:11
This is the sensory data,
102
251260
2000
Ezek az érzékszervi adatok,
04:13
and that data is transferred to the devices through the computer.
103
253260
3000
és ezek az adatok a számítógépen át jutnak el az eszközökbe.
04:16
So these two devices, DriveGrip and SpeedStrip,
104
256260
2000
Tehát ez a két eszköz, a DriveGrip és a SpeedStrip,
04:18
are very effective.
105
258260
2000
nagyon hatékony.
04:20
But the problem is
106
260260
2000
De a gond az, hogy
04:22
these are instructional cue devices.
107
262260
2000
ezek utasításközlő eszközök.
04:24
So this is not really freedom, right?
108
264260
2000
Ez azért nem az igazi szabadság, ugye?
04:26
The computer tells you how to drive --
109
266260
2000
A számítógép megmondja, hogyan kell vezetni --
04:28
turn left, turn right, speed up, stop.
110
268260
2000
fordulj balra, jobbra, gyorsíts, állj meg!
04:30
We call this the "backseat-driver problem."
111
270260
2000
Ezt hívjuk az okoskodó utas problémájának.
04:32
So we're moving away from the instructional cue devices,
112
272260
3000
Szóval már távolodunk az utasításközlő eszközöktől,
04:35
and we're now focusing more
113
275260
2000
és most már egyre inkább
04:37
on the informational devices.
114
277260
2000
a tájékoztató eszközökre fókuszálunk.
04:39
A good example for this informational non-visual user interface
115
279260
2000
Jó példa egy tájékoztató, nem-vizuális, felhasználói felületre
04:41
is called AirPix.
116
281260
2000
az úgynevezett AirPix.
04:43
So think of it as a monitor for the blind.
117
283260
2000
Próbálják úgy elképzelni, mint egy képernyőt a vakok számára.
04:45
So it's a small tablet, has many holes in it,
118
285260
2000
Szóval ez egy kis tábla, amin sok lyuk van,
04:47
and compressed air comes out,
119
287260
2000
és sűrített levegő jön ki belőle,
04:49
so it can actually draw images.
120
289260
2000
így aztán képes képeket rajzolni.
04:51
So even though you are blind, you can put your hand over it,
121
291260
2000
Így, még ha valaki vak is, ráteheti a kezét,
04:53
you can see the lanes of the road and obstacles.
122
293260
2000
és láthatja a sávokat az úton és az akadályokat.
04:55
Actually, you can also change the frequency of the air coming out
123
295260
3000
Tulajdonképpen, a kiáramló levegő frekvenciáját is változtathatjuk,
04:58
and possibly the temperature.
124
298260
2000
és esetleg a hőmérsékletét is.
05:00
So it's actually a multi-dimensional user interface.
125
300260
3000
Tehát ez valójában egy többdimenziós felhasználói felület.
05:03
So here you can see the left camera, the right camera from the vehicle
126
303260
3000
Itt látható a bal oldali kamera, a jobb oldali kamera a járműből,
05:06
and how the computer interprets that and sends that information to the AirPix.
127
306260
3000
és hogy a számítógép hogyan értelmezi, és küldi az információkat az AirPixnek.
05:09
For this, we're showing a simulator,
128
309260
2000
Ehhez, mutatunk egy szimulátort,
05:11
a blind person driving using the AirPix.
129
311260
3000
egy vak vezetővel, aki használja az AirPixet.
05:14
This simulator was also very useful for training the blind drivers
130
314260
3000
Ez a szimulátor a vak sofőrök képzésére is nagyon hasznos volt,
05:17
and also quickly testing different types of ideas
131
317260
2000
és hogy gyorsan teszteljük a különböző ötleteket
05:19
for different types of non-visual user interfaces.
132
319260
2000
a különféle, nem-vizuális, felhasználói felületekhez.
05:21
So basically that's how it works.
133
321260
2000
Tehát alapvetően így működik.
05:23
So just a month ago,
134
323260
2000
Mindössze egy hónapja,
05:25
on January 29th,
135
325260
2000
január 29-én,
05:27
we unveiled this vehicle for the very first time to the public
136
327260
2000
legelső alkalommal mutattuk be ezt a járművet közönség előtt
05:29
at the world-famous Daytona International Speedway
137
329260
3000
a világhírű Daytona International Speedway versenypályán,
05:32
during the Rolex 24 racing event.
138
332260
2000
a Rolex 24 órás verseny alatt.
05:34
We also had some surprises. Let's take a look.
139
334260
3000
Volt néhány meglepetésünk is. Nézzük meg!
05:37
(Music)
140
337260
10000
(Zene)
05:47
(Video) Announcer: This is an historic day in January.
141
347260
4000
(Videó) Bemondó: Ez egy történelmi nap!
05:51
He's coming up to the grandstand, fellow Federationists.
142
351260
4000
Közeledik a nagy tribünhöz, tagtársaim!
05:55
(Cheering)
143
355260
6000
(Éljenzés)
06:01
(Honking)
144
361260
3000
(Dudálás)
06:04
There's the grandstand now.
145
364260
2000
Ez már a nagy tribün.
06:06
And he's [unclear] following that van that's out in front of him.
146
366260
4000
És most követi azt a kisteherautót, ami előtte halad.
06:10
Well there comes the first box.
147
370260
2000
És már jön is az első doboz.
06:12
Now let's see if Mark avoids it.
148
372260
3000
Most lássuk, hogy Mark elkerüli-e?
06:15
He does. He passes it on the right.
149
375260
3000
És igen! Jobbról kikerüli.
06:20
Third box is out. The fourth box is out.
150
380260
3000
A harmadik doboz is kint van. A negyedik doboz is.
06:23
And he's perfectly making his way between the two.
151
383260
3000
És tökéletesen áthajt a kettő között.
06:26
He's closing in on the van
152
386260
2000
Közeledik a kisteherautóhoz,
06:28
to make the moving pass.
153
388260
3000
hogy megelőzhesse.
06:32
Well this is what it's all about,
154
392260
2000
Hiszen erről szól ez,
06:34
this kind of dynamic display of audacity and ingenuity.
155
394260
4000
erről a fajta dinamizmusról, vakmerőségről és találékonyságról.
06:39
He's approaching the end of the run,
156
399260
3000
Most közeledik a kör vége felé,
06:42
makes his way between the barrels that are set up there.
157
402260
5000
áthajt a hordók között, amelyeket odakészítettek.
06:47
(Honking)
158
407260
3000
(Dudálás)
06:50
(Applause)
159
410260
3000
(Taps)
06:56
Dennis Hong: I'm so happy for you.
160
416260
2000
Dennis Hong: Annyira örülök neked!
06:58
Mark's going to give me a ride back to the hotel.
161
418260
2000
Majd Mark visszavisz a szállodába, kocsival.
07:00
Mark Riccobono: Yes.
162
420260
2000
Mark Riccobono: Igen!
07:05
(Applause)
163
425260
9000
(Taps)
07:14
DH: So since we started this project,
164
434260
2000
DH: Szóval, mióta elkezdtük ezt a projektet,
07:16
we've been getting hundreds of letters, emails, phone calls
165
436260
3000
több száz levelet, e-mailt, telefonhívást kaptunk
07:19
from people from all around the world.
166
439260
2000
emberektől a világ minden tájáról.
07:21
Letters thanking us, but sometimes you also get funny letters like this one:
167
441260
3000
Köszönő leveleket, de néha kapunk vicces leveleket is, mint ez itt:
07:24
"Now I understand why there is Braille on a drive-up ATM machine."
168
444260
4000
"Most már értem, miért van Braille írás a csak autóval megközelíthető bankautomatán."
07:28
(Laughter)
169
448260
2000
(Nevetés)
07:30
But sometimes --
170
450260
2000
De néha...
07:32
(Laughter)
171
452260
2000
(Nevetés)
07:34
But sometimes I also do get --
172
454260
2000
De néha olyat is kapok --
07:36
I wouldn't call it hate mail --
173
456260
2000
nem nevezném gyűlölködő levélnek --,
07:38
but letters of really strong concern:
174
458260
2000
melyek erősen kételkedő levelek:
07:40
"Dr. Hong, are you insane,
175
460260
2000
"Dr. Hong, maga megőrült,
07:42
trying to put blind people on the road?
176
462260
2000
hogy vakokat enged ki az útra?
07:44
You must be out of your mind."
177
464260
2000
Minden bizonnyal elment az esze!"
07:46
But this vehicle is a prototype vehicle,
178
466260
2000
De ez a jármű, egy prototípus jármű,
07:48
and it's not going to be on the road
179
468260
2000
és nem lesz az utakon, amíg be nem bizonyosodik,
07:50
until it's proven as safe as, or safer than, today's vehicle.
180
470260
2000
hogy legalább annyira biztonságos, mint a mai járművek.
07:52
And I truly believe that this can happen.
181
472260
3000
És én igazán hiszem, hogy ez megtörténhet.
07:55
But still, will the society,
182
475260
2000
De mégis, a társadalom
07:57
would they accept such a radical idea?
183
477260
2000
elfogadna-e egy ilyen radikális ötletet?
07:59
How are we going to handle insurance?
184
479260
2000
Hogyan fogjuk kezelni a biztosításokat?
08:01
How are we going to issue driver's licenses?
185
481260
2000
Hogyan fogjuk kiadni a jogosítványokat?
08:03
There's many of these different kinds of hurdles besides technology challenges
186
483260
3000
Sok ilyen jellegű akadály van még a technológiai kihívások mellett,
08:06
that we need to address before this becomes a reality.
187
486260
3000
amelyeket kezelnünk kell, mielőtt ez valósággá válik.
08:09
Of course, the main goal of this project
188
489260
2000
Természetesen a fő célja ennek a projektnek az,
08:11
is to develop a car for the blind.
189
491260
2000
hogy kifejlesszünk egy autót a vakok számára.
08:13
But potentially more important than this
190
493260
2000
De potenciálisan ennél is sokkal fontosabb,
08:15
is the tremendous value of the spin-off technology
191
495260
3000
azoknak a technológiáknak az óriási értéke,
08:18
that can come from this project.
192
498260
2000
amelyek ebben a projektben kifejlődnek.
08:20
The sensors that are used can see through the dark,
193
500260
2000
Az érzékelők, amiket használtunk, látnak a sötétben,
08:22
the fog and rain.
194
502260
2000
ködben és esőben.
08:24
And together with this new type of interfaces,
195
504260
2000
És az új típusú felhasználói felületekkel együtt,
08:26
we can use these technologies
196
506260
2000
felhasználhatjuk ezeket a technológiákat,
08:28
and apply them to safer cars for sighted people.
197
508260
2000
hogy biztonságosabb autókat készítsünk a látó emberek számára.
08:30
Or for the blind, everyday home appliances --
198
510260
3000
Vagy a vakok számára, mindennapi, háztartási gépeket --
08:33
in the educational setting, in the office setting.
199
513260
2000
vagy az oktatási vagy az irodai környezetben.
08:35
Just imagine, in a classroom a teacher writes on the blackboard
200
515260
3000
Képzeljük csak el, egy osztályteremben a tanár ír a táblára,
08:38
and a blind student can see what's written and read
201
518260
3000
és a vak diák láthatja, mit írt fel, és olvashatja
08:41
using these non-visual interfaces.
202
521260
2000
egy ilyen nem-vizuális eszközzel.
08:43
This is priceless.
203
523260
3000
Ez megfizethetetlen.
08:46
So today, the things I've showed you today, is just the beginning.
204
526260
3000
Tehát ma, amit ma megmutattam, az még csak a kezdet.
08:49
Thank you very much.
205
529260
2000
Köszönöm szépen.
08:51
(Applause)
206
531260
11000
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7