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

Дженифер Хейли: Если бы машины могли разговаривать, аварий удалось бы избежать

48,314 views

2013-04-25 ・ TED


New videos

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

Дженифер Хейли: Если бы машины могли разговаривать, аварий удалось бы избежать

48,314 views ・ 2013-04-25

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Переводчик: Alla Ryabova Редактор: Aliaksandr Autayeu
00:12
Let's face it:
1
12703
1914
Давайте посмотрим правде в глаза!
00:14
Driving is dangerous.
2
14617
2445
Вождение — это опасность.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
3
17062
3098
Это то, о чем не принято даже думать,
00:20
but the fact that religious icons and good luck charms
4
20160
3652
но факт того, что всё больше иконок и амулетов
00:23
show up on dashboards around the world
5
23812
4790
появляются на приборных панелях автомобилей по всему миру,
00:28
betrays the fact that we know this to be true.
6
28602
4137
ясно даёт понять, что на самом деле мы осознаем эту опасность.
00:32
Car accidents are the leading cause of death
7
32739
3594
Автокатастрофы являются ведущей причиной смерти
00:36
in people ages 16 to 19 in the United States --
8
36333
4170
молодых людей от 16 до 19 в США —
00:40
leading cause of death --
9
40503
2843
основная причина смерти —
00:43
and 75 percent of these accidents have nothing to do
10
43346
3863
и 75% этих происшествий никак не связаны
00:47
with drugs or alcohol.
11
47209
2285
ни с наркотиками, ни с алкоголем.
00:49
So what happens?
12
49494
2261
Так что же происходит?
00:51
No one can say for sure, but I remember my first accident.
13
51755
4219
Никто не может точно сказать, но я помню свою первую аварию.
00:55
I was a young driver out on the highway,
14
55974
3803
Я тогда ещё была неопытным водителем и ехала по шоссе,
00:59
and the car in front of me, I saw the brake lights go on.
15
59777
2258
и у машины впереди меня включились тормозные фонари.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down,
16
62035
1800
Я подумала «Ладно, без паники, он притормаживает,
01:03
I'll slow down too."
17
63835
1282
надо бы тоже притормозить».
01:05
I step on the brake.
18
65117
1926
Я нажала на тормоз.
01:07
But no, this guy isn't slowing down.
19
67043
2254
Но нет, он не притормаживает.
01:09
This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway.
20
69297
3178
Он останавливается, резко тормозит, полное торможение на оживлённом шоссе!
01:12
It was just going 65 -- to zero?
21
72475
2540
Скорость должна была упасть с 65 — до нуля?
01:15
I slammed on the brakes.
22
75015
1520
Я вдавила педаль тормоза.
01:16
I felt the ABS kick in, and the car is still going,
23
76535
3059
Я почувствовала, как включилась антиблокировочная система торможения, а машина продолжает двигаться
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
24
79594
2696
и не собирается останавливаться, и я знаю, что она не остановится,
01:22
and the air bag deploys, the car is totaled,
25
82290
2939
сработали подушки безопасности, машина помята,
01:25
and fortunately, no one was hurt.
26
85229
3557
но к счастью, никто не пострадал.
01:28
But I had no idea that car was stopping,
27
88786
4211
Но я и понятия не имела, что машина останавливалась,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
28
92997
3645
и я думаю, что подобные ситуации можно избежать.
01:36
I think we can transform the driving experience
29
96642
4145
Мне кажется, что можно преобразить вождение,
01:40
by letting our cars talk to each other.
30
100787
3879
разрешив нашим машинам «разговаривать» друг с другом.
01:44
I just want you to think a little bit
31
104666
1424
Я хочу, чтобы вы задумались
01:46
about what the experience of driving is like now.
32
106090
2888
о том, что сейчас представляет собой процесс вождения.
01:48
Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble.
33
108978
4028
Сядьте в машину. Закройте дверь. Вы в стеклянном шаре.
01:53
You can't really directly sense the world around you.
34
113006
2916
Вы не можете напрямую воспринимать мир вокруг вас.
01:55
You're in this extended body.
35
115922
2181
Вы в этом вытянутом агрегате.
01:58
You're tasked with navigating it down
36
118103
2163
Ваша задача — управлять им
02:00
partially-seen roadways,
37
120266
2056
на плохо просматриваемых дорогах,
02:02
in and amongst other metal giants, at super-human speeds.
38
122322
4424
среди других таких же металлических гигантов на нечеловеческих скоростях.
02:06
Okay? And all you have to guide you are your two eyes.
39
126746
4480
Так? И единственное, что помогает ориентироваться во всем этом, это ваши глаза.
02:11
Okay, so that's all you have,
40
131226
1762
Хорошо, это всё, что у вас есть,
02:12
eyes that weren't really designed for this task,
41
132988
1735
глаза не предназначены для такого,
02:14
but then people ask you to do things like,
42
134723
3751
но потом приходится делать что-то,
02:18
you want to make a lane change,
43
138474
1549
например, перестроиться в другой ряд.
02:20
what's the first thing they ask you do?
44
140023
2321
Что от вас требуется в первую очередь?
02:22
Take your eyes off the road. That's right.
45
142344
3095
Перевести взгляд с дороги. Именно так.
02:25
Stop looking where you're going, turn,
46
145439
2096
Перестать следить за дорогой, повернуться,
02:27
check your blind spot,
47
147535
2018
проверить слепые зоны,
02:29
and drive down the road without looking where you're going.
48
149553
3471
и продолжить движение не видя, куда едешь.
02:33
You and everyone else. This is the safe way to drive.
49
153024
3135
Вы и все остальные. Такое вождение считается безопасным.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
50
156159
2241
Почему мы это делаем? Потому что мы вынуждены,
02:38
we have to make a choice, do I look here or do I look here?
51
158400
2579
нам нужно сделать выбор, куда же смотреть?
02:40
What's more important?
52
160979
1521
Что более важно?
02:42
And usually we do a fantastic job
53
162500
2711
И обычно мы прилагаем нереальные усилия,
02:45
picking and choosing what we attend to on the road.
54
165211
3769
выбирая, чему же уделить внимание на дороге.
02:48
But occasionally we miss something.
55
168980
3650
Но иногда мы что-то упускаем.
02:52
Occasionally we sense something wrong or too late.
56
172630
4461
Иногда мы чувствуем, что что-то идёт не так или замечаем это слишком поздно.
02:57
In countless accidents, the driver says,
57
177091
1988
После бесчисленных аварий водители обычно говорят
02:59
"I didn't see it coming."
58
179079
2308
«Я не заметил, откуда он взялся!»
03:01
And I believe that. I believe that.
59
181387
3281
И я этому верю. Действительно верю.
03:04
We can only watch so much.
60
184668
2925
Нам только и остаётся, что смотреть изо всех сил.
03:07
But the technology exists now that can help us improve that.
61
187593
5144
Но существуют технологии, которые могут помочь исправить ситуацию.
03:12
In the future, with cars exchanging data with each other,
62
192737
4296
В будущем, когда машины смогут обмениваться информацией друг с другом,
03:17
we will be able to see not just three cars ahead
63
197033
3928
мы сможем увидеть не только три машины впереди
03:20
and three cars behind, to the right and left,
64
200961
1594
или три машины сзади, справа и слева,
03:22
all at the same time, bird's eye view,
65
202555
3166
все в один момент, настоящее орлиное зрение,
03:25
we will actually be able to see into those cars.
66
205721
3128
мы сможем заглянуть в эти машины.
03:28
We will be able to see the velocity of the car in front of us,
67
208849
2371
Мы сможем увидеть скорость, с которой двигается идущая впереди машина,
03:31
to see how fast that guy's going or stopping.
68
211220
3240
понять, с какой скоростью она движется и собирается ли она останавливаться.
03:34
If that guy's going down to zero, I'll know.
69
214460
4510
Если водитель собирается резко затормозить, я сразу пойму.
03:38
And with computation and algorithms and predictive models,
70
218970
3859
И благодаря расчётам, алгоритмам и прогностическим моделям,
03:42
we will be able to see the future.
71
222829
3273
мы сможем заглянуть в будущее.
03:46
You may think that's impossible.
72
226102
1556
Может показаться, что это невозможно.
03:47
How can you predict the future? That's really hard.
73
227658
2731
Как можно предсказать будущее? Это действительно нелегко.
03:50
Actually, no. With cars, it's not impossible.
74
230389
3619
На самом деле нет. С машинами это действительно возможно.
03:54
Cars are three-dimensional objects
75
234008
2732
Машины — это трёхмерные объекты,
03:56
that have a fixed position and velocity.
76
236740
2332
которые обладают определённым положением в пространстве и скоростью передвижения
03:59
They travel down roads.
77
239072
1631
Они едут по дорогам.
04:00
Often they travel on pre-published routes.
78
240703
2412
Зачастую они едут по заранее определённым маршрутам.
04:03
It's really not that hard to make reasonable predictions
79
243115
3938
На самом деле не так сложно сделать логичные предположения о том,
04:07
about where a car's going to be in the near future.
80
247053
2864
где машина окажется в ближайшем будущем.
04:09
Even if, when you're in your car
81
249917
2002
Даже если вы находитесь в вашей машине
04:11
and some motorcyclist comes -- bshoom! --
82
251919
1994
и какой-то мотоцикл проезжает мимо —вжик! —
04:13
85 miles an hour down, lane-splitting --
83
253913
2296
140 км/ч, поперёк движения —
04:16
I know you've had this experience --
84
256209
2547
Я уверена, вы с этим сталкивались —
04:18
that guy didn't "just come out of nowhere."
85
258756
2603
этот парень не появился «из ниоткуда».
04:21
That guy's been on the road probably for the last half hour.
86
261359
3643
Этот парень, по-видимому, уже как полчаса едет по дороге.
04:25
(Laughter)
87
265002
1190
(Смех)
04:26
Right? I mean, somebody's seen him.
88
266192
3589
Так? Я имею в виду, кто-то точно видел его.
04:29
Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy,
89
269781
2768
10, 20, 30 километров позади, кто-то точно заметил этого мотоциклиста,
04:32
and as soon as one car sees that guy
90
272549
2384
и как только один водитель замечает его
04:34
and puts him on the map, he's on the map --
91
274933
2231
и отмечает его положение на карте, он замечен —
04:37
position, velocity,
92
277164
2176
его положение, скорость,
04:39
good estimate he'll continue going 85 miles an hour.
93
279340
2321
предположение, что он продолжит двигаться со скоростью 140 км/ч.
04:41
You'll know, because your car will know, because
94
281661
2184
Вы будете знать, потому что ваша машина узнает, потому что
04:43
that other car will have whispered something in his ear,
95
283845
2275
та другая машина нашептала ей на ушко,
04:46
like, "By the way, five minutes,
96
286120
1923
типа «Кстати, 5 минут,
04:48
motorcyclist, watch out."
97
288043
2775
мотоциклист, берегись».
04:50
You can make reasonable predictions about how cars behave.
98
290818
2703
Вы можете предположить, как машины ведут себя.
04:53
I mean, they're Newtonian objects.
99
293521
1365
Я имею в виду, они ньютоновские объекты.
04:54
That's very nice about them.
100
294886
2909
И это играет нам на руку.
04:57
So how do we get there?
101
297795
3034
Так как нам достигнуть всего этого?
05:00
We can start with something as simple
102
300829
2266
Можно начать с чего-то простого
05:03
as sharing our position data between cars,
103
303095
2870
как обмен координатами между машинами,
05:05
just sharing GPS.
104
305965
1892
обмен данными навигатора.
05:07
If I have a GPS and a camera in my car,
105
307857
2444
Если у меня в машине установлен навигатор и камера,
05:10
I have a pretty precise idea of where I am
106
310301
2231
я точно знаю, где нахожусь
05:12
and how fast I'm going.
107
312532
1732
и с какой скоростью двигаюсь.
05:14
With computer vision, I can estimate where
108
314264
1657
Благодаря компьютерному зрению я могу рассчитать,
05:15
the cars around me are, sort of, and where they're going.
109
315921
3537
где находятся машины вокруг меня и в каком направлении они двигаются.
05:19
And same with the other cars.
110
319458
970
И то же самое с другими машинами.
05:20
They can have a precise idea of where they are,
111
320428
1814
Они могут точно понять, где они
05:22
and sort of a vague idea of where the other cars are.
112
322242
2146
и приблизительно оценить положение других машин.
05:24
What happens if two cars share that data,
113
324388
3231
Что произойдёт, если две машины обменяются этой информацией,
05:27
if they talk to each other?
114
327619
1955
если они поговорят друг с другом?
05:29
I can tell you exactly what happens.
115
329574
2778
Я точно могу ответить на этот вопрос.
05:32
Both models improve.
116
332352
2339
Качество вождения улучшится.
05:34
Everybody wins.
117
334691
2055
Все останутся в выигрыше.
05:36
Professor Bob Wang and his team
118
336746
2577
Профессор Боб Вонг и его команда
05:39
have done computer simulations of what happens
119
339323
2738
произвели компьютерные расчёты на тему того, что произойдёт,
05:42
when fuzzy estimates combine, even in light traffic,
120
342061
3431
если объединить неточные данные, даже при не загруженных дорогах,
05:45
when cars just share GPS data,
121
345492
2624
если машины обменяются данными навигаторов
05:48
and we've moved this research out of the computer simulation
122
348116
2513
и мы пошли дальше, выведя эти исследования на практический уровень
05:50
and into robot test beds that have the actual sensors
123
350629
3027
используя тесты на специальных роботах с сенсорами,
05:53
that are in cars now on these robots:
124
353656
3133
которые установлены в машинах на этих роботах,
05:56
stereo cameras, GPS,
125
356789
1838
стереокамеры, навигатор
05:58
and the two-dimensional laser range finders
126
358627
1874
и двумерные лазерные дальномеры,
06:00
that are common in backup systems.
127
360501
2240
которые распространены в резервных системах.
06:02
We also attach a discrete short-range communication radio,
128
362741
4484
Мы так же установили скрытые приёмники ближней радиосвязи
06:07
and the robots talk to each other.
129
367225
1909
и роботы начали общаться между собой.
06:09
When these robots come at each other,
130
369134
1539
Когда роботы натыкались друг на друга,
06:10
they track each other's position precisely,
131
370673
2971
они точно определяли положение друг друга,
06:13
and they can avoid each other.
132
373644
2737
и им удавалось избежать столкновения.
06:16
We're now adding more and more robots into the mix,
133
376381
3226
Мы добавляем больше и больше роботов в эту конструкцию,
06:19
and we encountered some problems.
134
379607
1471
и мы столкнулись с некоторыми проблемами.
06:21
One of the problems, when you get too much chatter,
135
381078
2359
Одна из проблем заключается в том, что когда получаешь слишком много «болтовни»,
06:23
it's hard to process all the packets, so you have to prioritize,
136
383437
3728
тяжело обработать всю информацию и нужно научиться её фильтровать,
06:27
and that's where the predictive model helps you.
137
387165
2357
и именно здесь прогнозирующие модели могут помочь.
06:29
If your robot cars are all tracking the predicted trajectories,
138
389522
4372
Если автоматы в машине отслеживают предсказанные траектории,
06:33
you don't pay as much attention to those packets.
139
393894
1767
уже нет необходимости уделять внимание всем объектам вокруг.
06:35
You prioritize the one guy
140
395661
1703
Система концентрируется на том водителе,
06:37
who seems to be going a little off course.
141
397364
1333
который отклоняется от заданного курса.
06:38
That guy could be a problem.
142
398697
2526
Из-за него могут возникнуть проблемы.
06:41
And you can predict the new trajectory.
143
401223
3002
И вы сможете предугадать новую траекторию.
06:44
So you don't only know that he's going off course, you know how.
144
404225
2763
То есть вы не только знаете, что он отклоняется, но вы знаете как.
06:46
And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
145
406988
3725
И вы знаете, каких водителей нужно предупредить, чтобы они ушли с пути его следования.
06:50
And we wanted to do -- how can we best alert everyone?
146
410713
2633
И что мы хотели предпринять — как лучше всего всех предупредить?
06:53
How can these cars whisper, "You need to get out of the way?"
147
413346
3183
Как эти машины могут прошептать «Лучше убраться с дороги?»
06:56
Well, it depends on two things:
148
416529
1517
Это зависит от двух вещей:
06:58
one, the ability of the car,
149
418046
2169
во-первых, от характеристик машины,
07:00
and second the ability of the driver.
150
420215
3217
во-вторых, от навыка самого водителя.
07:03
If one guy has a really great car,
151
423432
1505
Если у одного парня действительно отличная машина,
07:04
but they're on their phone or, you know, doing something,
152
424937
2925
но он говорит по телефону или, ну вы знаете, занимается тем,
07:07
they're not probably in the best position
153
427862
1930
чем не стоило бы заниматься за рулём,
07:09
to react in an emergency.
154
429792
2970
чтобы суметь отреагировать на опасность.
07:12
So we started a separate line of research
155
432762
1665
Так что мы начали двигаться в другом направлении исследований,
07:14
doing driver state modeling.
156
434427
2551
моделируя возможные ситуации на дорогах.
07:16
And now, using a series of three cameras,
157
436978
2329
И теперь, используя систему из трёх камер,
07:19
we can detect if a driver is looking forward,
158
439307
2270
мы можем определить, смотрит ли водитель перед собой
07:21
looking away, looking down, on the phone,
159
441577
2860
в сторону, внизу, говорит по телефону
07:24
or having a cup of coffee.
160
444437
3061
или пьёт кофе.
07:27
We can predict the accident
161
447498
2070
Мы можем предугадать аварию,
07:29
and we can predict who, which cars,
162
449568
3651
и мы можем сказать, кому и каким машинам
07:33
are in the best position to move out of the way
163
453219
3486
проще всего сдвинуться с пути,
07:36
to calculate the safest route for everyone.
164
456705
3009
чтобы рассчитать самую безопасную траекторию движения для каждого.
07:39
Fundamentally, these technologies exist today.
165
459714
4635
В принципе, такие технологии существуют и сейчас.
07:44
I think the biggest problem that we face
166
464349
2824
Я думаю, что основная проблема в том,
07:47
is our own willingness to share our data.
167
467173
3013
готовы ли мы делиться своей информацией.
07:50
I think it's a very disconcerting notion,
168
470186
2631
Это может привести в замешательство,
07:52
this idea that our cars will be watching us,
169
472817
2386
что наши машины наблюдают за нами,
07:55
talking about us to other cars,
170
475203
3371
обсуждают нас с другими машинами,
07:58
that we'll be going down the road in a sea of gossip.
171
478574
3427
что мы будем двигаться по дороге в потоке болтовни.
08:02
But I believe it can be done in a way that protects our privacy,
172
482001
3897
Но я уверена, что это может быть достигнуто путём, при котором не затрагивается наша частная жизнь.
08:05
just like right now, when I look at your car from the outside,
173
485898
3741
Как сейчас, когда я смотрю на вашу машину со стороны,
08:09
I don't really know about you.
174
489639
2363
я на самом деле ничего о вас не знаю.
08:12
If I look at your license plate number,
175
492002
1137
Если я взгляну на ваш номерной знак,
08:13
I don't really know who you are.
176
493139
1886
это ничего не скажет мне о вас.
08:15
I believe our cars can talk about us behind our backs.
177
495025
4249
Я верю, что наши машины могут шушукаться о нас у нас за спиной.
08:19
(Laughter)
178
499274
2975
(Смех)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
179
502249
3185
И я считаю, что это станет великим достижением.
08:25
I want you to consider for a moment
180
505434
1650
Я хочу, чтобы вы задумались на минуту,
08:27
if you really don't want the distracted teenager behind you
181
507084
4118
действительно ли вы не хотите, чтобы невнимательный подросток за вами
08:31
to know that you're braking,
182
511202
2120
узнал, что вы притормаживаете,
08:33
that you're coming to a dead stop.
183
513322
2924
что вы собираетесь резко остановиться.
08:36
By sharing our data willingly,
184
516246
2741
Делясь своей информацией по собственному желанию,
08:38
we can do what's best for everyone.
185
518987
2812
мы можем сделать что-то для всеобщего блага.
08:41
So let your car gossip about you.
186
521799
3076
Так что позвольте вашему автомобилю посплетничать о вас.
08:44
It's going to make the roads a lot safer.
187
524875
3038
Это поможет сделать дороги безопаснее.
08:47
Thank you.
188
527913
1791
Спасибо.
08:49
(Applause)
189
529704
4985
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7