¿Cómo puede un auto sin conductor ver la carretera?
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0:01 - 0:04En 1885, Karl Benz
inventó el automóvil. -
0:05 - 0:08Más tarde ese año, lo sacó para la
primera prueba de conducción pública, -
0:08 - 0:12para --historia verdadera--
estrellarse contra una pared. -
0:12 - 0:14En los últimos 130 años,
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0:14 - 0:19hemos trabajado en torno a esa parte
menos fiable del vehículo, el conductor. -
0:19 - 0:20Hemos hecho autos más fuertes.
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0:20 - 0:23Se ha añadido el cinturón de seguridad,
las bolsas de aire, -
0:23 - 0:27y en la última década empezamos
a hacer autos más inteligentes -
0:27 - 0:30para solucionar ese problema,
el conductor. -
0:30 - 0:33Hoy les hablaré un poco de la diferencia
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0:33 - 0:37entre emparchar el problema con
sistemas de conducción asistida -
0:37 - 0:39y realmente tener autos
plenamente autoconducidos -
0:39 - 0:41y lo que estos pueden
hacer por el mundo. -
0:41 - 0:44También les hablaré un poco
de nuestro auto -
0:44 - 0:48para que vean cómo ve el mundo,
cómo reacciona y qué hace, -
0:48 - 0:51pero primero hablaré un poco
sobre el problema. -
0:52 - 0:53Y es un gran problema.
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0:53 - 0:56en la carretera en el mundo mueren
1,2 millones de personas al año. -
0:56 - 1:00Solo en EE.UU., mueren
33 000 personas al año. -
1:00 - 1:02Para poner eso en perspectiva,
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1:02 - 1:07es como si cayeran 737 personas
del cielo cada día laboral. -
1:07 - 1:09Es increíble.
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1:10 - 1:12Nos venden los autos así,
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1:12 - 1:15pero en realidad, la conducción
es algo así. -
1:15 - 1:17¿Cierto? No es soleado, es lluvioso,
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1:17 - 1:19y Uds. quieren hacer otras cosas
que conducir. -
1:19 - 1:21Y esta es la razón:
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1:21 - 1:23El tránsito es cada vez peor.
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1:23 - 1:26En EE.UU., entre 1990 y 2010,
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1:26 - 1:30los kilómetros recorridos por vehículo
aumentaron un 38 %. -
1:30 - 1:33Las carreteras crecieron un 6 %,
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1:33 - 1:35así que no es idea de Uds.
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1:35 - 1:39El tránsito es sustancialmente peor
de lo que fue no hace mucho. -
1:39 - 1:41Y todo esto tiene
un impacto humano muy alto. -
1:42 - 1:45Por ejemplo, el tiempo de viaje promedio
en EE.UU. es de unos 50 minutos, -
1:45 - 1:49lo multiplicamos por los 120 millones
de trabajadores, -
1:49 - 1:51eso da unos 6000 millones de minutos
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1:51 - 1:53derrochados en desplazamientos
cada día. -
1:53 - 1:56Es un número enorme, así que
pongamos esto en perspectiva. -
1:56 - 1:58Tomamos esos 6000 millones de minutos
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1:58 - 2:02y los dividimos entre la
edad media de una persona, -
2:02 - 2:05eso da 162 vidas
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2:05 - 2:08gastadas cada día, derrochadas,
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2:08 - 2:10solo para ir de A a B.
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2:10 - 2:12Es increíble.
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2:12 - 2:14Y luego estamos quienes
no tenemos el privilegio -
2:14 - 2:16de sentarnos en el tránsito.
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2:16 - 2:18Este es Steve.
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2:18 - 2:19Es un tipo muy capaz,
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2:19 - 2:22pero es ciego,
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2:22 - 2:25y por eso en vez de conducir 30 minutos
para ir al trabajo cada mañana, -
2:25 - 2:29pasa dos horas en el transporte público
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2:29 - 2:32o pidiendo a amigos y familiares
que lo lleven. -
2:32 - 2:35No tiene la misma libertad
que Uds. y yo para moverse. -
2:35 - 2:38Deberíamos hacer algo al respecto.
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2:38 - 2:40El conocimiento convencional afirma
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2:40 - 2:42que si tomamos estos sistemas
de asistencia al conductor -
2:42 - 2:46si los impulsamos y mejoramos
de manera incremental, -
2:46 - 2:48con el tiempo, se convertirán
en vehículos autoconducidos. -
2:48 - 2:51Bueno, vengo a decirles
que eso es como decir -
2:51 - 2:55que si nos esforzamos mucho en saltar,
un día podremos volar. -
2:55 - 2:58Realmente tenemos que hacer
algo un poco diferente. -
2:58 - 3:00Por eso les hablaré de tres
formas diferentes en las que -
3:00 - 3:04los sistemas autoconducidos difieren
de los de conducción asistida. -
3:04 - 3:06Empezaré con la experiencia propia.
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3:06 - 3:09Volviendo a 2013,
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3:09 - 3:11hicimos la primera prueba
de un vehículo autoconducido -
3:11 - 3:13y se los dimos a probar a la gente común.
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3:13 - 3:16Bueno, casi comunes...
eran 100 empleados de Google -
3:16 - 3:17pero no trabajaban en el proyecto.
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3:17 - 3:21Les dimos los autos y les permitimos
usarlos en sus vidas diarias. -
3:21 - 3:25A diferencia de un vehículo autoconducido
real este tenía una gran salvedad: -
3:25 - 3:26Había que prestar atención,
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3:26 - 3:29porque era un vehículo experimental.
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3:29 - 3:32Lo probamos mucho, pero podía fallar.
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3:32 - 3:34Los capacitamos durante dos horas,
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3:34 - 3:37los pusimos en el auto,
les dejamos que lo usaran, -
3:37 - 3:39y la respuesta fue asombrosa,
-
3:39 - 3:41como si alguien tratara
de crear un producto. -
3:41 - 3:43Cada uno de ellos dijo
que le encantó. -
3:43 - 3:47De hecho, tuvimos un conductor de Porsche
que vino y nos dijo el primer día: -
3:47 - 3:49"Esto es totalmente tonto.
¿En qué estamos pensando?" -
3:50 - 3:53Pero al final, dijo:
"No solo yo debería tenerlo, -
3:53 - 3:56todos los demás deberían tenerlo,
porque las personas conducen muy mal". -
3:57 - 3:59Eso fue música para nuestros oídos,
-
3:59 - 4:03pero luego empezamos a observar
qué hacía la gente dentro del auto, -
4:03 - 4:04y esto fue revelador.
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4:04 - 4:07Mi historia favorita
es la de este caballero -
4:07 - 4:11que mira el teléfono y se da cuenta
de que la batería está baja, -
4:11 - 4:15se da vuelta así en el auto
y busca en su mochila, -
4:15 - 4:17saca su laptop,
-
4:17 - 4:19la coloca en el asiento,
-
4:19 - 4:21gira hacia atrás otra vez,
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4:21 - 4:24hurga en la mochila, saca
el cargador de su teléfono, -
4:24 - 4:27lo conecta en el laptop y al teléfono.
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4:27 - 4:29Se asegura de que el teléfono
está cargando. -
4:29 - 4:33Todo esto a 100 km por hora
en la autopista. -
4:33 - 4:36¿Correcto? Increíble.
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4:36 - 4:39Lo pensamos y dijimos: es obvio, ¿no?
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4:39 - 4:41Cuanto mejor sea la tecnología,
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4:41 - 4:43menos confiable se volverá
el conductor. -
4:43 - 4:46Al hacer autos cada vez más inteligentes,
-
4:46 - 4:49quizá no veamos las ganancias
que necesitamos. -
4:49 - 4:53Ahora hablaré de algo un poco
técnico durante un momento. -
4:53 - 4:55Estamos viendo en este gráfico,
en la parte inferior -
4:55 - 4:58la frecuencia con la que el auto usa
los frenos sin necesidad. -
4:58 - 5:00Pueden ignorar gran parte de ese eje,
-
5:00 - 5:03porque si conducen en la ciudad,
y el auto empieza a detenerse al azar, -
5:03 - 5:05nunca comprarán ese vehículo.
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5:05 - 5:08Y el eje vertical es la frecuencia
con la que el auto usará los frenos -
5:08 - 5:11cuando se supone que debe ayudar
a evitar un accidente. -
5:11 - 5:14Si vemos la esquina inferior izquierda,
-
5:14 - 5:16este es el auto clásico.
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5:16 - 5:19No aplica los frenos por uno,
no hace nada torpe, -
5:19 - 5:21pero tampoco evita un accidente.
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5:21 - 5:24Si queremos introducir un sistema
de conducción asistida, -
5:24 - 5:27digamos con freno de
mitigación de colisiones, -
5:27 - 5:29pondremos cierta tecnología allí,
-
5:29 - 5:32eso es esa curva, y tendrá
unas propiedades operativas, -
5:32 - 5:35pero nunca evitará todos los accidentes,
-
5:35 - 5:37porque no tiene esa capacidad.
-
5:37 - 5:39Pero tocaremos la curva por aquí,
-
5:39 - 5:43y quizá evite la mitad de los accidentes
cometidos por conductores humanos, -
5:43 - 5:44y eso es increíble, ¿no?
-
5:44 - 5:46Reducimos accidentes viales
en un factor de dos. -
5:46 - 5:50Ahora hay 17 000 personas menos
que mueren al año en EE.UU. -
5:50 - 5:52Pero si queremos
un vehículo autoconducido, -
5:52 - 5:55necesitamos una curva tecnológica
que se parece a esto. -
5:55 - 5:57Tendremos que poner
más sensores en el vehículo, -
5:57 - 5:59y alcanzaremos algún punto por aquí
-
5:59 - 6:02donde básicamente
nunca habrá un accidente. -
6:02 - 6:04Ocurrirán, pero con
una frecuencia muy baja. -
6:04 - 6:06Uds. y yo podríamos ver esto
y argumentar -
6:06 - 6:10si esto es incremental, y yo podría
decir algo como "regla 80-20", -
6:10 - 6:12y es realmente difícil subir
en esa nueva curva. -
6:12 - 6:15Pero veámoslo desde una dirección
diferente por un momento. -
6:15 - 6:19Veamos con qué frecuencia la tecnología
tiene que hacer lo correcto. -
6:19 - 6:22Este punto verde de aquí es un
sistema de conducción asistida. -
6:22 - 6:25Resulta que los conductores humanos
-
6:25 - 6:28cometen errores que llevan
a accidentes de tránsito -
6:28 - 6:31aproximadamente una vez
cada 160 000 km en EE.UU. -
6:31 - 6:34Un sistema de autoconducción, por
el contrario, quizá toma decisiones -
6:34 - 6:37unas 10 veces por segundo,
-
6:37 - 6:39por lo que el orden de magnitud
-
6:39 - 6:42es de unas 1000 veces cada 1,6 km.
-
6:42 - 6:44Si se compara la distancia
entre estos dos, -
6:44 - 6:47es de 10 a la octava, ¿no?
-
6:47 - 6:49Ocho órdenes de magnitud.
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6:49 - 6:51Es como comparar lo rápido
que puedo correr -
6:51 - 6:54a la velocidad de la luz.
-
6:54 - 6:57Sin importar lo duro que entrene,
nunca llegaré allí. -
6:57 - 7:00Existe una brecha bastante grande.
-
7:00 - 7:04Y, finalmente, está el manejo
de la incertidumbre. -
7:04 - 7:07Este peatón podría entrar en
la carretera, podría no entrar. -
7:07 - 7:10No lo sé, ni lo saben
nuestros algoritmos, -
7:10 - 7:13pero en el caso de un sistema
de asistencia de conducción, -
7:13 - 7:15significa que no puede hacer algo
porque, de nuevo, -
7:15 - 7:19si pisa los frenos inesperadamente,
es completamente inaceptable. -
7:19 - 7:22Mientras que un sistema autoconducido
puede mirar al peatón y decir: -
7:22 - 7:24no sé qué está por hacer,
-
7:24 - 7:28desaceleraré, observaré mejor y después
reaccionaré en consecuencia. -
7:28 - 7:31Puede ser mucho más seguro que
un sistema de conducción asistida. -
7:31 - 7:34Eso es suficiente sobre la diferencia
entre ambos sistemas. -
7:34 - 7:37Hablemos ahora de
cómo ve el auto el mundo. -
7:37 - 7:39Este es nuestro vehículo.
-
7:39 - 7:41Empieza por entender
dónde está en el mundo, -
7:41 - 7:44alineando su mapa
y los datos de su sensor, -
7:44 - 7:47y luego apilamos encima
lo que ve en el momento. -
7:47 - 7:51Las cajas púrpura que pueden ver
son otros vehículos en la carretera, -
7:51 - 7:53y la cosa roja allí al lado
es un ciclista, -
7:53 - 7:55y a la distancia, si vemos de cerca,
-
7:55 - 7:57se ven unos conos.
-
7:57 - 8:00Luego sabemos dónde está
el auto en el momento, -
8:00 - 8:03pero tenemos que hacerlo mejor:
tenemos que predecir qué ocurrirá. -
8:03 - 8:07La camioneta de la parte superior derecha
está a punto de pasar al carril izquierdo -
8:07 - 8:10porque la carretera al frente
está cerrada, -
8:10 - 8:11por eso tiene que salir del camino.
-
8:11 - 8:13Conocer a esa camioneta es genial,
-
8:13 - 8:16pero tenemos que conocer
qué piensan todos, -
8:16 - 8:18por eso se vuelve un problema
bastante complicado. -
8:18 - 8:23Y sabiendo eso, hay que adivinar cómo
debería responder el auto en el momento, -
8:23 - 8:27qué trayectoria debería seguir,
si debería acelerar o desacelerar. -
8:27 - 8:30Y luego todo se reduce
a seguir el camino: -
8:30 - 8:33girar el volante a izquierda o derecha,
presionar el freno o acelerar. -
8:33 - 8:35Son realmente al final solo dos números.
-
8:35 - 8:38¿Cuán difícil puede ser realmente?
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8:38 - 8:40Cuando empezamos en 2009,
-
8:40 - 8:42este era el aspecto de nuestro sistema.
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8:42 - 8:45Pueden ver nuestro auto en medio
y las otras cajas en la carretera, -
8:45 - 8:47conduciendo por la autopista.
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8:47 - 8:51El auto tiene que entender dónde está
y saber dónde están los otros. -
8:51 - 8:53Tiene que entender
geométricamente el mundo. -
8:53 - 8:56Cuando empezamos a conducir en
las calles del barrio y la ciudad, -
8:56 - 8:59el problema adquiere
un nuevo nivel de dificultad. -
8:59 - 9:02Vemos peatones y autos cruzando
-
9:02 - 9:04en todas las direcciones,
-
9:04 - 9:05los semáforos, los pasos de peatones.
-
9:05 - 9:08Es un problema increíblemente
complicado en comparación. -
9:08 - 9:10Y una vez tenemos
el problema resuelto, -
9:10 - 9:13el vehículo debe poder
lidiar con la construcción. -
9:13 - 9:15Los conos de la izquierda
obligan a conducir a la derecha, -
9:15 - 9:18pero no se trata solo de la construcción
en forma aislada, claro. -
9:18 - 9:22También tiene en cuenta personas en
movimiento por la zona de construcción. -
9:22 - 9:25Y, claro, si alguien no cumple
las reglas, la policía está allí -
9:25 - 9:28y el vehículo debe entender que
la luz titilante encima del auto -
9:28 - 9:32significa que no es un vehículo cualquiera
sino el de una patrulla de policía. -
9:32 - 9:34De manera similar,
la caja naranja en el lateral -
9:34 - 9:36es un bus escolar,
-
9:36 - 9:38y debe recibir un trato especial también.
-
9:38 - 9:41Cuando estamos fuera en la carretera,
otras personas tienen expectativas: -
9:41 - 9:43Cuando un ciclista levanta el brazo,
-
9:43 - 9:47significa que está esperando que el auto
le ceda el paso y le haga espacio -
9:47 - 9:49para hacer un cambio de carril.
-
9:49 - 9:51Y cuando un oficial de policía
se interpone en el camino, -
9:51 - 9:54nuestro vehículo debe entender
que esto significa "alto", -
9:54 - 9:57y cuando indique avanzar,
debemos continuar. -
9:57 - 10:01Nuestra manera de lograr esto es
intercambiando datos entre vehículos. -
10:01 - 10:03El primer modelo, y más crudo,
-
10:03 - 10:05es cuando un vehículo
ve una zona de construcción, -
10:05 - 10:08y le avisa a otro para que
esté en el carril correcto -
10:08 - 10:10y así evitar en parte la dificultad.
-
10:10 - 10:12Pero en realidad entendemos
mucho más que eso. -
10:12 - 10:15Podríamos tomar los datos de
los autos vistos en el tiempo, -
10:15 - 10:18los cientos de miles
de peatones, ciclistas, -
10:18 - 10:19y vehículos que hemos visto,
-
10:19 - 10:21entender su aspecto,
-
10:21 - 10:24y usar eso para inferir el aspecto
de los otros vehículos -
10:24 - 10:26y el de los otros peatones.
-
10:26 - 10:29Y luego, incluso más importante,
podríamos extraer un modelo -
10:29 - 10:31de cómo esperamos que
se muevan por el mundo. -
10:31 - 10:34Aquí en la caja amarilla hay
un peatón que cruza ante nosotros. -
10:34 - 10:37La caja azul es un ciclista y anticipamos
-
10:37 - 10:40que se avisarían para sortear
el auto y salir hacia la derecha. -
10:40 - 10:42Aquí hay un ciclista
que va por la carretera -
10:42 - 10:46y sabemos que seguirá la trayectoria
de la carretera. -
10:46 - 10:48Aquí alguien gira a la derecha,
-
10:48 - 10:51y en un momento, alguien quiere
girar en U frente a nosotros, -
10:51 - 10:54y podemos anticipar ese comportamiento
y responder con seguridad. -
10:54 - 10:56Todo bien con estas cosas
que ya hemos visto antes, -
10:56 - 10:59pero, claro, uno encuentra
muchas cosas que uno -
10:59 - 11:00nunca antes vio el mundo.
-
11:00 - 11:02Por ejemplo, hace un par de meses,
-
11:02 - 11:04nuestros vehículos circulaban
por Mountain View, -
11:04 - 11:06y encontraron esto.
-
11:06 - 11:08Es una mujer en silla
de ruedas electrónica -
11:08 - 11:11persiguiendo a un pato en círculos
por la carretera. (Risas) -
11:11 - 11:14Y no hay ningún sitio
en el manual del DMV -
11:14 - 11:16que diga cómo resolver algo así,
-
11:16 - 11:18pero nuestros vehículos
pudieron resolverlo, -
11:18 - 11:21redujeron la velocidad,
y condujeron de forma segura. -
11:21 - 11:22Y no solo tenemos que lidiar con patos.
-
11:22 - 11:26Miren esta ave que vuela justo frente
a nosotros. El auto reacciona. -
11:26 - 11:28Aquí lidiamos con unos ciclistas
-
11:28 - 11:31que uno nunca esperaría ver en otro
sitio que no fuese Mountain View. -
11:31 - 11:33Y claro, tenemos que lidiar
con los conductores, -
11:33 - 11:37incluso con los muy pequeños.
-
11:37 - 11:41Miren a la derecha como alguien
salta de este camión hacia nosotros. -
11:42 - 11:45Y ahora, miren a la izquierda cuando
el auto de la caja verde decide -
11:45 - 11:48girar a la derecha a último momento.
-
11:48 - 11:52Aquí, cuando cambiamos de carril,
el coche de la izquierda decide -
11:52 - 11:55que también quiere hacerlo.
-
11:55 - 11:58Y aquí, vemos un auto
que pasa un semáforo en rojo -
11:58 - 12:00y cede el paso.
-
12:00 - 12:04Y, del mismo modo, aquí, un ciclista
pasa esa luz también. -
12:04 - 12:07Y, por supuesto, el vehículo
responde en forma segura. -
12:07 - 12:09Y, claro, tenemos personas
que no sé por qué -
12:09 - 12:13a veces en la carretera, se interponen
entre dos vehículos autoconducidos. -
12:13 - 12:15Uno se pregunta:
"¿En qué estás pensando?" -
12:15 - 12:16(Risas)
-
12:16 - 12:19Les he mostrado rápidamente muchas cosas
-
12:19 - 12:21por eso analizaré en detalle
una de ellas rápidamente. -
12:21 - 12:24Estamos viendo nuevamente
la escena del ciclista, -
12:24 - 12:28y habrán notado abajo, que todavía
no podemos ver al ciclista, -
12:28 - 12:30pero el auto sí puede: ese esa
pequeña caja azul de allí, -
12:30 - 12:32y eso proviene de los datos láser.
-
12:32 - 12:35En realidad, no es fácil de entender
-
12:35 - 12:38por eso giraré esos datos láser
para analizarlos, -
12:38 - 12:41y si son buenos analizando
datos láser podrán ver que -
12:41 - 12:43unos pocos puntos de esa curva,
-
12:43 - 12:45justo allí, esa caja azul es el ciclista.
-
12:45 - 12:47Si bien nuestra luz es roja,
-
12:47 - 12:49la luz del ciclista
ya se puso en amarillo, -
12:49 - 12:51y si observan, pueden verlo en la imagen.
-
12:51 - 12:54Pero el ciclista seguirá
por la intersección. -
12:54 - 12:57Nuestra luz ahora es verde,
la de él es totalmente roja, -
12:57 - 13:01y ahora anticipamos que esta bici
hará el recorrido completo. -
13:01 - 13:05Por desgracia, los otros conductores
cercanos no prestaron mucha atención. -
13:05 - 13:08Empezaron a avanzar,
y afortunadamente para todos, -
13:08 - 13:11este ciclista reacciona, evita,
-
13:11 - 13:13logra pasar la intersección.
-
13:13 - 13:15Y allá vamos.
-
13:15 - 13:17Como pueden ver, hemos
hecho progresos apasionantes, -
13:17 - 13:20y en este momento estamos
bastante convencidos -
13:20 - 13:22de que esta tecnología saldrá al mercado.
-
13:22 - 13:26Hacemos 4 millones 800 mil km
de pruebas en simulador cada día, -
13:26 - 13:29podrán imaginar la experiencia
que tienen nuestros vehículos. -
13:29 - 13:32Esperamos con ansia que esta tecnología
salga a las carreteras, -
13:32 - 13:35y creemos que la forma correcta
es el enfoque de la autoconducción -
13:35 - 13:37en vez del enfoque de
la conducción asistida -
13:37 - 13:39porque la urgencia es mucha.
-
13:39 - 13:42En el tiempo que llevó
dar esta charla hoy, -
13:42 - 13:45han muerto 34 personas
en las carreteras de EE.UU. -
13:45 - 13:47¿Qué pronto podemos llevarlo a cabo?
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13:47 - 13:51Bueno, es difícil de decir porque
es un problema muy complicado, -
13:51 - 13:53pero estos son mis dos niños.
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13:53 - 13:57El más grande tiene 11 años,
o sea que en 4 años y medio -
13:57 - 13:59podrá tener su licencia de conducir.
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13:59 - 14:03Mi equipo y yo estamos decididos
a asegurarnos de que eso no pase. -
14:03 - 14:04Gracias.
-
14:04 - 14:08(Risas)
(Aplausos) -
14:09 - 14:12Chris Anderson: Chris,
Tengo una pregunta para ti. -
14:12 - 14:14Chris Urmson: Claro.
-
14:14 - 14:18CA: Sin duda, la mente de tus autos
es bastante alucinante. -
14:18 - 14:23En este debate entre
conducción asistida y autoconducción... -
14:23 - 14:26ese debate existe hoy.
-
14:26 - 14:29Algunas compañías, por ejemplo Tesla,
-
14:29 - 14:31van por la senda de
la conducción asistida. -
14:31 - 14:36Tú dices que ese camino
será un callejón sin salida -
14:36 - 14:42porque no puedes seguir mejorando
esa vía y llegar a la autoconducción -
14:42 - 14:45en algún momento, y entonces el conductor
dirá: "Esto parece seguro", -
14:45 - 14:48girará hacia atrás, y entonces
ocurrirá algo feo. -
14:48 - 14:50CU: Cierto. No, eso es correcto,
y no quiere decir -
14:50 - 14:54que los sistemas de conducción asistida
no vayan a ser increíblemente valiosos. -
14:54 - 14:56Pueden salvar muchas vidas
mientras tanto, -
14:56 - 15:00pero al ver la oportunidad transformadora
de ayudar a alguien como Steve a moverse, -
15:00 - 15:02de llegar a buen puerto
en materia de seguridad, -
15:02 - 15:05de tener la oportunidad
de cambiar nuestras ciudades -
15:05 - 15:08de quitar los estacionamientos
y deshacernos de esos cráteres urbanos, -
15:08 - 15:10es la única opción a seguir.
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15:10 - 15:12CA: Seguiremos tu progreso
con gran interés. -
15:12 - 15:17Muchas gracias, Chris.
CU: Gracias. (Aplausos)
- Title:
- ¿Cómo puede un auto sin conductor ver la carretera?
- Speaker:
- Chris Urmson
- Description:
-
Estadísticamente, la parte menos fiable del auto es ¡el conductor!. Chris Urmson encabeza el programa de autoconducción de Google, uno de los varios esfuerzos para sacar a los humanos del asiento del conductor. Aquí habla de hacia dónde se dirige su programa en este momento, y comparte un material de archivo fascinante que muestra cómo el vehículo ve la carretera y cómo ese vehículo toma decisiones autónomas sobre qué hacer después.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:29
Lidia Cámara de la Fuente edited Spanish subtitles for How a driverless car sees the road | ||
Lidia Cámara de la Fuente approved Spanish subtitles for How a driverless car sees the road | ||
Lidia Cámara de la Fuente accepted Spanish subtitles for How a driverless car sees the road | ||
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Sebastian Betti edited Spanish subtitles for How a driverless car sees the road | ||
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