Chris Urmson: How a driverless car sees the road

863,108 views ・ 2015-06-26

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Andrea Mussap Revisor: Gabriel Reis
00:12
So in 1885, Karl Benz invented the automobile.
0
12528
3949
Em 1885, Karl Benz inventou o automóvel.
00:16
Later that year, he took it out for the first public test drive,
1
16707
3762
Mais tarde naquele ano, ele fez o primeiro "test-drive" público,
00:20
and -- true story -- crashed into a wall.
2
20469
3375
e, isso é verdade, bateu em um muro.
00:24
For the last 130 years,
3
24184
2043
Nos últimos 130 anos,
00:26
we've been working around that least reliable part of the car, the driver.
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26227
4319
temos trabalhado nesta parte menos confiável do carro, o motorista.
00:30
We've made the car stronger.
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30546
1354
Tornamos o carro mais forte.
00:32
We've added seat belts, we've added air bags,
6
32200
2548
Adicionamos cintos de segurança, air bags,
00:34
and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter
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34748
3971
e, na última década, começamos a tentar fazer o carro mais inteligente
00:38
to fix that bug, the driver.
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38719
2938
para corrigir esse bug, o motorista.
00:41
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference
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41657
3261
Hoje eu contarei a vocês um pouco sobre a diferença
00:44
between patching around the problem with driver assistance systems
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44918
3808
entre contornar o problema com os sistemas de ajuda ao condutor
00:48
and actually having fully self-driving cars
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48726
2564
e ter de fato carros autoconduzidos
00:51
and what they can do for the world.
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51290
1880
e o que eles podem fazer pelo mundo.
00:53
I'm also going to talk to you a little bit about our car
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53170
2995
Eu também lhes contarei um pouco sobre o nosso carro
00:56
and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does,
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56165
3999
e permitir que vejam como ele vê o mundo e como ele reage e o que ele faz,
01:00
but first I'm going to talk a little bit about the problem.
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60164
3187
mas primeiro eu vou falar um pouco sobre o problema.
01:03
And it's a big problem:
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63651
1648
E é um grande problema: 1,2 milhões de pessoas são mortas
01:05
1.2 million people are killed on the world's roads every year.
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65299
3089
em estradas do mundo a cada ano.
01:08
In America alone, 33,000 people are killed each year.
18
68388
3784
Só nos Estados Unidos, 33 mil pessoas são mortas a cada ano.
01:12
To put that in perspective,
19
72172
2028
Para colocar isso em perspectiva,
01:14
that's the same as a 737 falling out of the sky every working day.
20
74200
4797
isto é o mesmo que um 737 caindo do céu todos os dias úteis.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
79342
1786
É meio que inacreditável.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
81548
2298
Os carros são vendidos pra gente assim,
01:23
but really, this is what driving's like.
23
83846
2717
mas sério, dirigir está mais pra isso.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
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86563
2159
Não está sol, está chovendo,
01:28
and you want to do anything other than drive.
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88722
2488
e você quer fazer outra coisa que não seja dirigir.
01:31
And the reason why is this:
26
91210
1622
E a razão é esta:
01:32
Traffic is getting worse.
27
92832
1858
O tráfego está piorando.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
94690
3506
Nos Estados Unidos, entre 1990 e 2010,
01:38
the vehicle miles traveled increased by 38 percent.
29
98196
3504
a quilometragem percorrida pelos veículos aumentou em 38%.
01:42
We grew by six percent of roads,
30
102213
2749
Nós aumentamos 6% das estradas,
01:44
so it's not in your brains.
31
104962
1602
então, isso não é só impressão.
01:46
Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
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106564
4276
O tráfego realmente está substancialmente pior do que não muito tempo atrás.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
110840
2409
E tudo isso tem um alto custo humano.
01:53
So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes,
34
113529
3948
Se pegamos o tempo médio de trânsito nos EUA, que é cerca de 50 minutos,
01:57
you multiply that by the 120 million workers we have,
35
117477
3649
e o multiplicamos pelos 120 milhões de trabalhadores que temos,
02:01
that turns out to be about six billion minutes
36
121126
2225
isto vira cerca de 6 bilhões de minutos
02:03
wasted in commuting every day.
37
123351
2026
desperdiçados no deslocamento diariamente.
02:05
Now, that's a big number, so let's put it in perspective.
38
125377
2827
Este é um número grande, vamos colocá-lo em perspectiva.
02:08
You take that six billion minutes
39
128204
1774
Pegue aqueles 6 bilhões de minutos
02:09
and you divide it by the average life expectancy of a person,
40
129978
3784
e divida-os pela média de expectativa de vida de uma pessoa.
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
133762
3135
Isso dá 162 vidas desperdiçadas, todos os dias,
02:16
spent every day, wasted,
42
136897
2925
02:19
just getting from A to B.
43
139822
2044
apenas para ir de A até B.
02:21
It's unbelievable.
44
141866
1730
É inacreditável.
02:23
And then, there are those of us who don't have the privilege
45
143596
2844
E depois, há aqueles de nós que não têm o privilégio
02:26
of sitting in traffic.
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146440
1672
de sentar-se durante o tráfego.
02:28
So this is Steve.
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148112
1578
Este é Steve.
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
149690
1765
Ele é um cara incrivelmente capaz,
02:31
but he just happens to be blind,
49
151455
2516
mas acontece que ele é cego,
02:33
and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning,
50
153971
3217
e isto é, em vez de dirigir 30 minutos de carro para o trabalho,
02:37
it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit
51
157188
3979
é uma provação de duas horas baldeando no transporte público
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
161167
2385
ou pedindo carona a amigos e familiares.
02:43
He doesn't have that same freedom that you and I have to get around.
53
163552
3669
Ele não tem essa mesma liberdade que você e eu para nos locomover por aí.
02:47
We should do something about that.
54
167221
2460
Nós devíamos fazer algo sobre isso.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
169891
1757
A sabedoria convencional diria
02:51
that we'll just take these driver assistance systems
56
171648
2492
que vamos pegar esses sistemas de ajuda ao condutor
02:54
and we'll kind of push them and incrementally improve them,
57
174140
3750
e vamos testá-los e melhorá-los de forma incremental,
02:57
and over time, they'll turn into self-driving cars.
58
177890
2542
e com o tempo, eles serão carros autoguiados.
03:00
Well, I'm here to tell you that's like me saying
59
180432
2409
Bem, isso é o mesmo que se eu dissesse
03:02
that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly.
60
182841
4057
que se eu trabalhar duro para saltar, um dia serei capaz de voar.
03:06
We actually need to do something a little different.
61
186898
2728
Nós realmente precisamos fazer algo um pouco diferente.
03:09
And so I'm going to talk to you about three different ways
62
189626
2711
Então, vou falar sobre três formas diferentes
03:12
that self-driving systems are different than driver assistance systems.
63
192337
3346
nas quais sistemas de autodireção são diferentes daqueles de ajuda ao condutor.
03:15
And I'm going to start with some of our own experience.
64
195683
2651
Começarei com uma de nossas experiências.
03:18
So back in 2013,
65
198334
2253
Então, de volta em 2013,
03:20
we had the first test of a self-driving car
66
200587
2663
tivemos o primeiro teste de autodireção
03:23
where we let regular people use it.
67
203250
2027
onde deixamos as pessoas normais usá-lo.
03:25
Well, almost regular -- they were 100 Googlers,
68
205277
2202
Quase normais: eram 100 funcionários do Google,
03:27
but they weren't working on the project.
69
207479
2003
mas eles não trabalhavam nesse projeto.
03:29
And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives.
70
209482
3621
Demos a eles o carro e deixamos que o utilizassem em seu cotidiano.
03:33
But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it:
71
213103
3719
Mas diferente de um verdadeiro carro autoguiado, esse tinha um porém:
03:36
They had to pay attention,
72
216822
1504
eles tinham que ter atenção,
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
218326
2633
porque este era um veículo experimental.
03:40
We tested it a lot, but it could still fail.
74
220959
3525
Nós o testamos muito, mas ele ainda poderia falhar.
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
224484
2059
Demos a eles duas horas de treinamento,
03:46
we put them in the car, we let them use it,
76
226543
2092
os colocamos no carro e os deixamos usá-lo,
03:48
and what we heard back was something awesome,
77
228635
2127
e o que ouvimos de volta foi impressionante,
03:50
as someone trying to bring a product into the world.
78
230762
2524
para alguém tentando trazer um produto ao mundo.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
233286
1925
Cada um deles nos disse que adorou.
03:55
In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day,
80
235211
3566
De fato, um motorista de Porsche disse-nos no primeiro dia,
03:58
"This is completely stupid. What are we thinking?"
81
238777
2663
"Isso é completamente estúpido. O que estamos pensando?"
04:01
But at the end of it, he said, "Not only should I have it,
82
241850
2840
Mas no fim de tudo, disse ele: "Não só eu deveria tê-lo,
04:04
everyone else should have it, because people are terrible drivers."
83
244690
3175
todos devem tê-lo, porque as pessoas são péssimas motoristas".
Isso foi música para os nossos ouvidos,
04:09
So this was music to our ears,
84
249135
1735
04:10
but then we started to look at what the people inside the car were doing,
85
250870
3803
mas depois começamos a olhar para o que as pessoas no carro estavam fazendo,
04:14
and this was eye-opening.
86
254673
1579
e isso abriu nossos olhos.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
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256252
2438
A minha história favorita é deste cavalheiro
04:18
who looks down at his phone and realizes the battery is low,
88
258690
3829
que olha para o seu telefone e percebe que a bateria está fraca.
04:22
so he turns around like this in the car and digs around in his backpack,
89
262519
4548
Então ele se vira assim no carro, e procura algo na mochila;
04:27
pulls out his laptop,
90
267067
2153
pega seu laptop, coloca-o no assento,
04:29
puts it on the seat,
91
269220
1567
04:30
goes in the back again,
92
270787
1764
se vira novamente,
04:32
digs around, pulls out the charging cable for his phone,
93
272551
3367
procura algo, pega o carregador do telefone,
04:35
futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone.
94
275918
3367
se demora ali, coloca o cabo no laptop, depois no telefone.
Certifica-se de que o telefone esteja carregando.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
279285
2043
04:41
All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway.
96
281328
3994
O tempo todo o ele está dirigindo a 104 km/h na rodovia.
04:45
Right? Unbelievable.
97
285322
2484
Certo? Inacreditável.
04:47
So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right?
98
287806
3121
Então pensamos sobre isso e concluímos que é óbvio:
04:50
The better the technology gets,
99
290927
2263
quanto melhor a tecnologia, menos confiável o motorista.
04:53
the less reliable the driver is going to get.
100
293190
2121
04:55
So by just making the cars incrementally smarter,
101
295311
2396
Apenas incrementando a inteligência dos carros
04:57
we're probably not going to see the wins we really need.
102
297707
2902
provavelmente não veremos as vitórias que precisamos.
05:00
Let me talk about something a little technical for a moment here.
103
300609
3901
Deixem-me falar sobre algo um pouco técnico por um momento.
05:04
So we're looking at this graph, and along the bottom
104
304510
2438
Vamos ver este gráfico, e conforme descemos
05:06
is how often does the car apply the brakes when it shouldn't.
105
306948
3051
é a frequência com que o carro freia quando não deveria.
05:09
You can ignore most of that axis,
106
309999
1621
Esqueçam a maior parte desse eixo,
05:11
because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly,
107
311620
3719
pois se você está dirigindo na cidade, e o carro começa a parar aleatoriamente,
05:15
you're never going to buy that car.
108
315339
1701
você nunca vai comprar esse carro.
05:17
And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes
109
317040
3375
E o eixo vertical é a frequência com que o carro irá frear
05:20
when it's supposed to to help you avoid an accident.
110
320415
3049
quando ele tiver que ajudá-lo a evitar um acidente.
05:23
Now, if we look at the bottom left corner here,
111
323464
2221
Se olharmos para o canto inferior esquerdo,
05:25
this is your classic car.
112
325685
1845
este é o seu carro clássico.
05:27
It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy,
113
327530
3133
Ele não freia para você, não faz nenhuma tolice,
05:30
but it also doesn't get you out of an accident.
114
330663
2779
mas também não impede um acidente.
05:33
Now, if we want to bring a driver assistance system into a car,
115
333442
3018
Se quisermos pôr um sistema de ajuda na condução de um carro,
05:36
say with collision mitigation braking,
116
336460
1828
tipo, trava de mitigação de colisão,
05:38
we're going to put some package of technology on there,
117
338288
2612
vamos colocar um pacote de tecnologia lá, que é esta curva,
05:40
and that's this curve, and it's going to have some operating properties,
118
340900
3418
e ele terá algumas propriedades de funcionamento,
mas nunca vai evitar todos os acidentes,
05:44
but it's never going to avoid all of the accidents,
119
344318
2490
porque ele não tem essa capacidade.
05:46
because it doesn't have that capability.
120
346808
2059
05:48
But we'll pick some place along the curve here,
121
348867
2249
Vamos ver algum ponto ao longo da curva,
e talvez ele evite metade dos acidentes que o motorista não consegue,
05:51
and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses,
122
351116
3254
05:54
and that's amazing, right?
123
354370
1297
e isso é incrível!
05:55
We just reduced accidents on our roads by a factor of two.
124
355667
2727
Reduzimos acidentes nas nossas estradas pela metade.
05:58
There are now 17,000 less people dying every year in America.
125
358394
3987
Agora 17 mil pessoas a menos morrem a cada ano nos Estados Unidos.
06:02
But if we want a self-driving car,
126
362381
2020
Mas se queremos um carro autoguiado,
06:04
we need a technology curve that looks like this.
127
364401
2307
precisamos de uma curva de tecnologia como esta.
06:06
We're going to have to put more sensors in the vehicle,
128
366708
2599
O veículo precisará de mais sensores, e pegaremos algum ponto operacional daqui,
06:09
and we'll pick some operating point up here
129
369307
2021
no qual ele quase nunca se envolve num acidente.
06:11
where it basically never gets into a crash.
130
371328
2019
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
373347
2443
Eles acontecerão, mas com muito baixa frequência.
06:15
Now you and I could look at this and we could argue
132
375790
2461
Poderíamos olhar para isso e argumentar
06:18
about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule,"
133
378251
3605
se é incremental, e eu poderia dizer algo como "regra 80-20"
06:21
and it's really hard to move up to that new curve.
134
381856
2568
e é realmente difícil subir nessa nova curva.
Vamos olhá-la de uma direção diferente por um momento.
06:24
But let's look at it from a different direction for a moment.
135
384424
2934
06:27
So let's look at how often the technology has to do the right thing.
136
387358
3512
Vamos ver com que frequência a tecnologia tem de fazer a coisa certa.
06:30
And so this green dot up here is a driver assistance system.
137
390870
3506
Este ponto verde aqui em cima é um sistema de ajuda ao condutor.
06:34
It turns out that human drivers
138
394376
2485
Acontece que os motoristas humanos
06:36
make mistakes that lead to traffic accidents
139
396861
2647
cometem erros que levam a acidentes de trânsito
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
399508
3172
cerca de uma vez cada 160 mil quilômetros nos Estados Unidos.
06:42
In contrast, a self-driving system is probably making decisions
141
402680
3167
Em contraste, um sistema de autodireção toma decisões
06:45
about 10 times per second,
142
405847
3663
cerca de 10 vezes por segundo,
06:49
so order of magnitude,
143
409510
1422
então a ordem de grandeza,
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
410932
2832
é cerca de mil vezes por quilômetro.
06:53
So if you compare the distance between these two,
145
413764
2485
Então, comparado à distância entre estes dois,
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
416249
2600
isso é cerca de 10 para 8, certo?
06:58
Eight orders of magnitude.
147
418849
1765
Oito ordens de grandeza.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
420614
2809
Isso é como comparar o quão rápido eu corro à velocidade da luz.
07:03
to the speed of light.
149
423423
2206
07:05
It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.
150
425629
3785
Não importa o quão duro treine, eu nunca chegarei lá.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
429414
2438
Portanto, há uma lacuna muito grande lá.
07:11
And then finally, there's how the system can handle uncertainty.
152
431852
3729
E então, finalmente, tem como o sistema pode lidar com a incerteza.
07:15
So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.
153
435581
3323
Este pedestre aqui pode estar prestes a atravessar a rua, ou não.
07:18
I can't tell, nor can any of our algorithms,
154
438904
3395
Não posso dizer, nem qualquer dos nossos algoritmos,
07:22
but in the case of a driver assistance system,
155
442310
2284
mas, no caso de um sistema de ajuda ao condutor,
07:24
that means it can't take action, because again,
156
444594
2806
isso significa que ele não pode agir, porque mais uma vez,
07:27
if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.
157
447400
3339
se ele freia inesperadamente, isso é completamente inaceitável.
07:30
Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say,
158
450739
3133
Já o sistema de autodireção pode parar e dizer:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
453872
1890
eu não sei o que eles farão,
07:35
slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
160
455762
3762
desacelerar, olhar melhor, e, em seguida, reagir adequadamente.
07:39
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.
161
459524
3702
Ele pode ser tão seguro quanto um sistema de ajuda ao condutor pode ser.
07:43
So that's enough about the differences between the two.
162
463226
2730
Isso é o suficiente sobre as diferenças entre os dois.
07:45
Let's spend some time talking about how the car sees the world.
163
465956
3484
Vamos passar algum tempo falando sobre como o carro vê o mundo.
07:49
So this is our vehicle.
164
469440
1252
Este é o nosso veículo.
07:50
It starts by understanding where it is in the world,
165
470692
2438
Ele começa entendendo onde está no mundo,
07:53
by taking a map and its sensor data and aligning the two,
166
473130
2787
usando um mapa e seus dados do sensor e alinhando os dois,
07:55
and then we layer on top of that what it sees in the moment.
167
475917
2948
e então separamos de acordo com o que ele que vê no momento.
07:58
So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road,
168
478865
3655
Aqui, todas as caixas roxas que vêem são outros veículos na estrada,
08:02
and the red thing on the side over there is a cyclist,
169
482520
2528
e em vermelho do outro lado temos um ciclista,
08:05
and up in the distance, if you look really closely,
170
485048
2402
e mesmo à distância, se olharmos bem de perto,
08:07
you can see some cones.
171
487450
1794
podemos ver alguns cones.
08:09
Then we know where the car is in the moment,
172
489244
2773
Então sabemos onde o carro está no momento,
08:12
but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.
173
492017
3833
mas temos de fazer melhor, e prever o que acontecerá.
08:15
So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change
174
495850
3488
A caminhonete no canto superior direito vai mudar para a faixa da esquerda
08:19
because the road in front of it is closed,
175
499338
2223
pois a estrada à frente está fechada, então ela precisa sair do caminho.
08:21
so it needs to get out of the way.
176
501561
1731
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
503292
1863
Saber sobre aquela caminhonete é ótimo,
08:25
but we really need to know what everybody's thinking,
178
505155
2479
mas realmente precisamos saber o que todos pensam,
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
507634
2507
por isso se torna um problema bastante complicado.
08:30
And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment,
180
510141
4749
E assim, podemos descobrir como o carro deve responder no momento,
08:34
so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.
181
514890
3866
o trajeto que ele deveria seguir, a rapidez para desacelerar ou acelerar.
08:38
And then that all turns into just following a path:
182
518756
3065
E então, tudo se transforma em apenas seguir um caminho:
08:41
turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.
183
521821
3197
virar o volante para esquerda ou direita, pisar no freio ou acelerador.
08:45
It's really just two numbers at the end of the day.
184
525018
2464
No fim do dia, são apenas dois números.
08:47
So how hard can it really be?
185
527482
2241
Então, o quão difícil pode ser realmente?
08:50
Back when we started in 2009,
186
530433
1952
Quando começamos, em 2009, esse era o nosso sistema.
08:52
this is what our system looked like.
187
532385
1798
Podem ver o nosso carro no meio e as outras caixas na estrada,
08:54
So you can see our car in the middle and the other boxes on the road,
188
534183
3391
dirigindo pela rodovia.
08:57
driving down the highway.
189
537574
1271
08:58
The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.
190
538845
3818
O carro precisa entender sua posição e a dos outros veículos.
09:02
It's really a geometric understanding of the world.
191
542663
2429
É realmente uma compreensão geométrica do mundo.
09:05
Once we started driving on neighborhood and city streets,
192
545092
2948
Quando começamos a dirigir nas ruas dos bairros e cidades,
09:08
the problem becomes a whole new level of difficulty.
193
548040
2445
o problema tornou-se um novo nível de dificuldade.
09:10
You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us,
194
550485
3494
Você vê pedestres e carros atravessando na nossa frente,
09:13
going every which way,
195
553979
1811
indo em todas as direções,
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
555790
1527
semáforos, faixas de pedestres.
09:17
It's an incredibly complicated problem by comparison.
197
557317
2797
É um problema incrivelmente complicado em comparação.
09:20
And then once you have that problem solved,
198
560114
2103
E uma vez que você resolve aquele problema
09:22
the vehicle has to be able to deal with construction.
199
562217
2512
o veículo tem de ser capaz de lidar com as obras.
09:24
So here are the cones on the left forcing it to drive to the right,
200
564729
3151
Aqui estão cones do lado esquerdo forçando-o a ir para a direita,
09:27
but not just construction in isolation, of course.
201
567880
2402
mas não apenas as obras isoladamente.
09:30
It has to deal with other people moving through that construction zone as well.
202
570282
3723
Ele também tem que lidar com as pessoas que transitam naquela área em obras.
09:34
And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there
203
574005
3263
E se alguém quebra as regras, a polícia está lá
e o carro tem que entender que a luz piscando em cima do carro
09:37
and the car has to understand that that flashing light on the top of the car
204
577268
3622
09:40
means that it's not just a car, it's actually a police officer.
205
580890
3105
significa que não é apenas um carro, e sim, uma viatura.
09:43
Similarly, the orange box on the side here,
206
583995
2032
Da mesma forma, a caixa laranja ao lado,
é um ônibus escolar, e também temos que tratá-lo diferente.
09:46
it's a school bus,
207
586027
1109
09:47
and we have to treat that differently as well.
208
587136
2520
09:50
When we're out on the road, other people have expectations:
209
590576
2793
Quando estamos na estrada, as outras pessoas têm expectativas:
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
593369
1780
quando um ciclista acena,
09:55
it means they're expecting the car to yield to them and make room for them
211
595149
3518
significa que eles esperam que o carro dê passagem a eles
09:58
to make a lane change.
212
598667
2053
para fazer uma mudança de pista.
E quando há um policial na estrada,
10:01
And when a police officer stood in the road,
213
601030
2173
10:03
our vehicle should understand that this means stop,
214
603203
2740
nosso veículo deve compreender que isso significa parar,
10:05
and when they signal to go, we should continue.
215
605943
3506
e quando eles sinalizam para ir, devemos continuar.
10:09
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.
216
609449
3761
Nós fizemos isso compartilhando dados entre os veículos.
10:13
The first, most crude model of this
217
613210
1696
O primeiro e mais imperfeito modelo disso é quando o veículo vê uma área em obras,
10:14
is when one vehicle sees a construction zone,
218
614906
2113
10:17
having another know about it so it can be in the correct lane
219
617019
3062
tendo outra informação sobre isso ele pode ficar na pista correta
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
620081
1570
para evitar algumas dificuldades.
10:21
But we actually have a much deeper understanding of this.
221
621651
2664
Mas nós temos uma compreensão mais profunda disto.
10:24
We could take all of the data that the cars have seen over time,
222
624315
3009
Podemos pegar todos os dados que os carros receberam com o tempo,
10:27
the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists,
223
627324
2376
as centenas de milhares de pedestres, ciclistas,
10:29
and vehicles that have been out there
224
629700
1787
e veículos nas estradas e entendermos como se comportam
10:31
and understand what they look like
225
631487
1695
10:33
and use that to infer what other vehicles should look like
226
633182
2831
e usar isso para pressupor como outros carros e pedestres se comportam.
10:36
and other pedestrians should look like.
227
636013
1926
10:37
And then, even more importantly, we could take from that a model
228
637939
3021
E, mais importante, poderíamos tirar deste modelo
10:40
of how we expect them to move through the world.
229
640960
2330
como esperamos que eles se movam pelo mundo.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.
230
643290
2963
Aqui, a caixa amarela é um pedestre cruzando a nossa frente.
10:46
Here the blue box is a cyclist and we anticipate
231
646253
2250
A caixa azul é um ciclista e prevemos
10:48
that they're going to nudge out and around the car to the right.
232
648503
3312
que ele vai acenar e contornar o carro pela a direita.
10:52
Here there's a cyclist coming down the road
233
652115
2092
Aqui há um ciclista descendo a estrada
10:54
and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.
234
654207
3486
e sabemos que vai continuar pela mesma mão da rua.
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
657693
1867
Aqui alguém faz uma curva à direita,
10:59
and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us,
236
659560
3360
e aqui, fará uma inversão na nossa frente,
11:02
and we can anticipate that behavior and respond safely.
237
662920
2614
e podemos antecipar isso e responder com segurança.
11:05
Now, that's all well and good for things that we've seen,
238
665534
2728
Está tudo muito bem para as coisas que vemos,
mas encontramos um monte de coisas que ainda não vimos.
11:08
but of course, you encounter lots of things that you haven't
239
668262
2865
11:11
seen in the world before.
240
671127
1231
Há apenas alguns meses, nossos veículos dirigiam em Mountain View,
11:12
And so just a couple of months ago,
241
672358
1741
11:14
our vehicles were driving through Mountain View,
242
674099
2235
e encontramos uma mulher em uma cadeira de rodas elétrica
11:16
and this is what we encountered.
243
676334
1644
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
677978
2082
perseguindo um pato em círculos na estrada. (Risos)
11:20
chasing a duck in circles on the road. (Laughter)
245
680060
2617
11:22
Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook
246
682677
3111
Acontece que não há nenhum tópico no manual do motorista
11:25
that tells you how to deal with that,
247
685788
2245
que lhe diga como lidar com isso,
11:28
but our vehicles were able to encounter that,
248
688033
2143
mas nossos veículos conseguiram encontrá-lo,
11:30
slow down, and drive safely.
249
690176
2255
desacelerar, e dirigir com segurança.
11:32
Now, we don't have to deal with just ducks.
250
692431
2041
Mas não temos de lidar apenas com patos.
11:34
Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.
251
694472
3708
Vejam este pássaro cruzando a nossa frente. O carro reage a ele.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
698180
1615
Aqui, lidamos com um ciclista
11:39
that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.
253
699795
3290
que nunca se esperaria ver em outro lugar que não Mountain View.
11:43
And of course, we have to deal with drivers,
254
703085
2068
E temos que lidar com os motoristas, mesmo com os mais baixos.
11:45
even the very small ones.
255
705153
3715
11:48
Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.
256
708868
4131
Vejam à direita como alguém salta deste caminhão em nossa direção.
11:54
And now, watch the left as the car with the green box decides
257
714460
2929
E vejam à esquerda como o carro com a caixa verde decide
11:57
he needs to make a right turn at the last possible moment.
258
717389
3325
que ele precisa virar à direita no último momento possível.
12:00
Here, as we make a lane change, the car to our left decides
259
720714
2851
Aqui, ao mudarmos de faixa, o carro à nossa esquerda decide
12:03
it wants to as well.
260
723565
3553
que também quer mudar de faixa.
12:07
And here, we watch a car blow through a red light
261
727118
2693
E aqui, vemos um carro cruzar uma luz vermelha
12:09
and yield to it.
262
729811
2090
e paramos para ele.
12:11
And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.
263
731901
3854
E aqui, da mesma forma, um ciclista cruzando aquela luz também.
12:15
And of course, the vehicle responds safely.
264
735755
2746
O veículo responde de forma segura.
12:18
And of course, we have people who do I don't know what
265
738501
2601
Às vezes temos pessoas na estrada,
12:21
sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.
266
741102
3823
como esse cara se desviando de dois carros autoguiados.
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
744925
2045
Há de se perguntar: "O que você está pensando?"
12:26
(Laughter)
268
746970
1212
(Risos)
12:28
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there,
269
748182
2521
Eu metralhei vocês com um várias coisas,
12:30
so I'm going to break one of these down pretty quickly.
270
750703
2650
e rapidamente vou desmembrar uma delas.
Estamos vendo a cena com o ciclista novamente,
12:33
So what we're looking at is the scene with the cyclist again,
271
753353
2940
12:36
and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet,
272
756293
3491
e podem notar no fundo que ainda não é possível vê-lo,
12:39
but the car can: it's that little blue box up there,
273
759784
2504
mas o carro pode: uma pequena caixa azul lá em cima,
12:42
and that comes from the laser data.
274
762288
2081
que vem dos dados do laser.
12:44
And that's not actually really easy to understand,
275
764369
2418
E isso não é fácil de entender,
12:46
so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it,
276
766787
3584
então vou girar esse dado a laser e observá-lo
e se você for bom em observar dados a laser, poderá ver
12:50
and if you're really good at looking at laser data, you can see
277
770371
3029
alguns pontos sobre a curva,
12:53
a few dots on the curve there,
278
773400
1487
e aquela caixa azul é o ciclista.
12:54
right there, and that blue box is that cyclist.
279
774887
2372
Quando a nossa luz fica vermelha,
12:57
Now as our light is red,
280
777259
1149
12:58
the cyclist's light has turned yellow already,
281
778408
2192
a luz do ciclista ficou amarela,
13:00
and if you squint, you can see that in the imagery.
282
780600
2438
e se você olhar de lado, pode vê-lo nas imagens.
13:03
But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.
283
783038
3286
Mas vemos que o ciclista vai prosseguir pelo cruzamento.
13:06
Our light has now turned green, his is solidly red,
284
786324
2394
Agora nossa luz ficou verde, a dele, vermelha,
13:08
and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.
285
788718
4292
e agora podemos prever que esta bicicleta virá em toda a extensão.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.
286
793010
3742
Infelizmente, os outros motoristas não estavam prestando tanta atenção.
13:16
They started to pull forward, and fortunately for everyone,
287
796752
3157
Eles começaram a acelerar, e felizmente para todos,
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
799909
3011
este ciclista reage, evita
13:22
and makes it through the intersection.
289
802920
2191
e consegue passar pelo cruzamento.
13:25
And off we go.
290
805111
1568
E lá vamos nós.
13:26
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress,
291
806679
2948
Como podem ver, nós fizemos alguns ótimos progressos,
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
809627
1902
e a esta altura estamos bem convencidos
13:31
this technology is going to come to market.
293
811529
2010
de que esta tecnologia chegará ao mercado.
13:33
We do three million miles of testing in our simulators every single day,
294
813539
4783
Fazemos 4.8 milhões de km de testes em nossos simuladores diariamente,
13:38
so you can imagine the experience that our vehicles have.
295
818322
2689
então podem imaginar a experiência que nossos carros têm.
13:41
We are looking forward to having this technology on the road,
296
821011
2864
Estamos ansiosos para ter esta tecnologia na estrada,
13:43
and we think the right path is to go through the self-driving
297
823875
2890
e achamos que o caminho certo é pela autodireção
13:46
rather than driver assistance approach
298
826765
1844
ao invés da ajuda ao condutor por ser muito urgente.
13:48
because the urgency is so large.
299
828609
2621
13:51
In the time I have given this talk today,
300
831230
2393
No tempo em que falei aqui hoje,
13:53
34 people have died on America's roads.
301
833623
3135
34 pessoas morreram nas estradas dos Estados Unidos.
13:56
How soon can we bring it out?
302
836758
2368
Quando poderemos tê-lo?
13:59
Well, it's hard to say because it's a really complicated problem,
303
839126
3832
Bem, é difícil dizer, porque é um problema realmente complicado, mas...
14:02
but these are my two boys.
304
842958
2214
Estes são os meus dois garotos.
Meu filho mais velho tem 11 anos,
14:05
My oldest son is 11, and that means in four and a half years,
305
845172
3623
o que significa que em quatro anos e meio ele poderá ter sua carteira de motorista.
14:08
he's going to be able to get his driver's license.
306
848795
2577
Minha equipe e eu estamos nos certificando de que isso não aconteça. (Risos)
14:11
My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
307
851372
3204
14:14
Thank you.
308
854576
1904
Obrigado.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
856480
3667
(Risos) (Aplausos)
14:21
Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
310
861110
2568
Chris Anderson: Chris, tenho uma pergunta para você.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
863678
2809
Chris Urmson: Claro.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.
312
866487
3924
CA: Certamente, a mente de seus carros é bastante surpreendente.
14:30
On this debate between driver-assisted and fully driverless --
313
870411
4459
Neste debate entre ajuda ao motorista e autodireção,
14:34
I mean, there's a real debate going on out there right now.
314
874870
3041
há um grande debate acontecendo agora.
14:37
So some of the companies, for example, Tesla,
315
877911
2833
Algumas empresas, por exemplo a Tesla,
14:40
are going the driver-assisted route.
316
880744
2159
apoiam a ajuda ao motorista.
14:42
What you're saying is that that's kind of going to be a dead end
317
882903
5248
O que você está dizendo é que isso será um beco sem saída,
14:48
because you can't just keep improving that route and get to fully driverless
318
888151
5456
pois não dá pra ficar melhorando isso e em certo ponto
14:53
at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe,"
319
893607
3530
chegar à total autodireção, e o motorista vai dizer: "Isso parece seguro,"
14:57
and climb into the back, and something ugly will happen.
320
897137
2647
e ir para o assento de trás, e algo feio vai acontecer.
14:59
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say
321
899784
2676
CU: Certo. É exatamente isso, e não é questão de dizer
15:02
that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.
322
902460
3537
que os sistemas de ajuda ao condutor não serão incrivelmente valiosos.
15:05
They can save a lot of lives in the interim,
323
905997
2058
Eles podem salvar muitas vidas nesse ínterim,
15:08
but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around,
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908055
3833
mas pra ver a oportunidade transformadora ajudar alguém como Steve
15:11
to really get to the end case in safety,
325
911888
1969
a se locomover, a chegar ao final em segurança,
15:13
to have the opportunity to change our cities
326
913857
2479
ter a oportunidade de mudar nossas cidades
15:16
and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots,
327
916336
4204
e nos livrarmos dessas crateras urbanas que chamamos de estacionamentos,
15:20
it's the only way to go.
328
920540
1240
É único caminho a seguir.
15:21
CA: We will be tracking your progress with huge interest.
329
921780
2718
CA: Vamos acompanhar seu progresso com enorme interesse.
15:24
Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
330
924498
4232
Muito obrigado, Chris. CU: Obrigado.
(Aplausos)
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