Here is imagery of our laser system mapping out the terrain ahead.
We talked a little bit about lasers and range finders in this class.
Here you can see all these systems work together on building 3D maps of the environment
that our car, Stanley, uses to assess the driving situation.
This shows work on machine learning autonomous driving,
where we used the laser to identify driveable terrain at a short range
and then extrapolate this out into the long range using a machine-learning technique
applied to computer vision.
What you see here is a coloring, which is the output of a machine learning algorithml
that identifies driveable terrain in the desert.
So very briefly to tell you about the race, one with a lot of fame and $2 million.
This race started early in the morning. The sun was basically still gone and was just rising.
Our car was able to drive itself followed by a human-driven change vehicle and did quite well.
It did so well that it actually passed the front-seated and first-running vehicle by Carnegie Mellon University.
It had to navigate complicated and dangerous mountain trails where destruction lured on both sides of the car.
On the left there was a cliff. On the right side there was a mountain.
It is here followed by a human-driven chase vehicle.
Our car very carefully ascended this route.
You can see it here close before the finishing line,
and after just about 7 hours it managed to do what no robot had every done before.
It managed to really finish DARPA Grand Challenge, do this race, and won Stanford $2 million.
We were insanely proud on this day.
From this we moved onto build Junior, which competed in the DARPA Urban Challenge.
Here you can see Junior's laser pursuing obstacles and being able to detect those,
using basically range vision.
We will talk today of localization.
Junior was able to localize itself using particle filters
relative to a given map of the environment, which is essential for navigating safely in traffic.
It was able to detect other cars using particle filters
and estimate not just where they are and how far they are moving but also what size they are, how big they are.
You can see on the left the detected cars.
On the right side, you see our camera view of the same situation.
Here again, you can see it detect cars.
Here is how it looked like from an external observation point.
You can see Junior, our vehicle, driving in a fairly busy city street with lots of cars passing.
It has to wait for a gap to take a left turn.
When the gap finally occurs, it confidently takes the turns and drives.
Today in today's class I teach you how to basically program a car just like that.
So this is footage from our Google self-driving car, which you might have heard about.
This car was able to drive at speeds as high as a Prius can go.
It drives seamlessly in traffic.
In fact, we drove over 100,000 miles without anybody noticing
that there were self-driving cars in our experiments.
This is near Stanford University on University Street in Palo Alto.
You can see how the vehicle yields by itself for pedestrians.
Of course, there's also a human driver on board just for safety,
but this car, you can take my word for it, is really driving itself in traffic.
This is image footage from the car itself as it goes onto a highway.
This is sped up, I should say.
Driving through a toll booth, and driving in Los Angeles.
You can see a lot of palm trees here. It's a beautiful environment to drive in.
Here you can see some of the inner workings,
where you can see a corridor that the vehicle attempts to go.
We can see obstacles being flagged using machine-learning techniques,
range vision, laser radar, and so on.
You can see it is colored by its relation to our car and its nature,
and you can see it drives fairly confidently.
This is an attempt to drive down Lombard Street in San Francisco--the famous crooked street.
It's very curvy, and while this is sped up it gives you a sense of the complexity
that is involved in building cars like these.
It's actually quiet amazing how far technology has come in such a short amount of time.
Here is an experiment that my Stanford students did on south parking using machine learning,
reinforcement learning for control,
and you can see how agile and how capable these methods are.
So today I really want to enable you to write software like this based on lots of what we learned before.
We talked a little bit about machine learning, a lot about particle filters,
and some about motion planning, which relates to the planning class
that Peter taught you quite a while back.
これは前方の地形の地図を作成する レーザシステムの画像です
講義で少しだけレーザと 距離計について触れました
すべての装置が私たちの車が動いている状況を
評価するための三次元の地図の作成に 作用しているのが見て取れます
これは機械学習を用いた自動運転の機能です
短距離での運転可能な場所を知るために レーザを使いました
この情報を使いコンピュータビジョンに 適用された機械学習の技術で
長距離の場合についても推測します
これは砂漠上で運転できる地形を見極める 機械学習アルゴリズムの出力による色付けです
このレースに勝つと名声と200万ドルを手にします
このレースは早朝に始まりました 太陽はちょうど上り始めるところでした
私たちの車は自動運転で人間が運転する車から 追われます かなり順調でした
先頭のカーネギーメロン大学の車を 追い抜きました
コースは両側が今にも崩れそうな 複雑で危険な山道です
左側は崖で右側は山でした
車はここです 人間の運転する車が後ろにいます
私たちの車は注意深く山道を登ります
車がゴールラインの少し前に見えますね
7時間ほどで今までのロボットが 成し遂げなかったことを達成できました
DARPAグランドチャレンジを完走し スタンフォード大学が200万ドルを獲得しました
この結果を本当に誇りに思いました
その後別の大会に参加するため “ジュニア”の製作に移行しました
ジュニアが距離計を使ってレーザが障害物を探し
検出しているのが見て取れます
自由な現在地推定についてお話しします
粒子フィルタとヒストグラムフィルタを使い 与えられた地図と関連させて
現在地を決められました これは 安全に運転する上で不可欠なことです
ジュニアは粒子フィルタを使って 車を検出することができました
位置や距離だけでなく対象物の大きさも 推測することができました
左側で検出された車を見確認できます
右側では同じ状況を カメラを通して確認できます
ここで車を検出しているのが見えますね
これは外部から見た時の見え方です
車が往来が激しい街中を走っています
左に曲がるため車が他の動くまで待ちます
車が動いたら道を曲がって走行します
今日の講義ではこのように車を プログラムする方法をお教えします
これはGoogleの自動運転車の動画です 見たことがあるかもしれません
この車はプリウスと同じくらいの スピードで走行可能です
他の車と並び滑らかに走行しています
実験では自動運転車だと気づかれないまま 約16万キロも走行しました
これはスタンフォード大学の近くの パロアルトという町の通りです
車が歩行者に道を譲っています
もちろん安全のために人間も同乗しています
ですがこの車は本当に町中を 自動運転で走行しているのです
これは高速道路を走っている時の車からの映像です
スピードを上げています
料金所を通ったり ロサンゼルスを走ったりしています
たくさんのヤシの木が見えます 運転するには美しい環境です
これは車内の働きで 車が走ろうとしているエリアが分かります
機械学習やレーザレーダなどを使って
障害物に目印がつけられています
自身と環境の関係によって 色付けされているのが分かります
確信を持って運転しているのも分かります
これは曲がりくねっていることで有名な ロンバードストリートを下る試みです
きついカーブですがスピードを上げています このような車の生み出す難しさが分かりますね
短い期間でこのように技術が 進歩したのにはかなり驚きました
これは私のスタンフォード大学の学生が 機械学習の1つである強化学習を制御に用いて
南の駐車場で行った実験です
この手法がどれだけ速く 有効であるかがあるか分かります
皆さんには今まで学んだことに基づいて こういったソフトウエアを作ってもらいたいです
機械学習について少しだけ触れ 粒子フィルタについてたくさん説明しました
ピーターが教えたプランニングの講義に関連して モーションプランニングについてもお話しました