So welcome to Artificial Intelligence for Robotics.
You are entering an exciting 7-week class
in which you'll learn how to program self-driving cars.
And just to motivate what we're trying to achieve in this class,
let me show you some videos.
My interest in self-driving cars started with the DARPA Grand Challenge in 2004
in which my team at Stanford developed Stanley,
a robot that could drive itself through the Mojave Desert.
The vehicle was based on a Volkswagen Touareg
that was equipped with all kinds of sensors like GPS and laser,
and it was able to make its own decisions without any human input whatsoever.
The DARPA Grand Challenge was a government-sponsored race
that took place in 2005.
Here we see our robot Stanley moving through the desert
completely without a human on board.
The task was to drive a desert trail for about 130 miles,
and whoever was fastest would win the race.
Here we're passing a different robot by Carnegie Mellon University
about 110 miles into the race.
Our robot was able to navigate really steep mountainous roads
and able to avoid collisions with rocks or falling down a cliff
all based on its ability to use what I'm going to teach you in this class.
After almost 7 hours and 131 miles our robot returned all the way to the starting base
as the first robot to ever finish a DARPA Grand Challenge
winning Stanford University 2 million bucks
and Stanley a place in the Smithsonian Museum of American History.
This work led to the Urban Challenge, in which we built another robot called Junior
that eventually took second place.
The Urban Challenge was a followup race by DARPA
in which cars were asked to drive in traffic,
so whereas the Grand Challenge was kind of a motionless desert floor,
this was a mock urban city where the robot was able to interact with other traffic
and had to follow the traffic rules as in this left turn over here.
It had to be stay on lanes with very high precision,
accommodate oncoming traffic and just drive confidently
in a situation that really resembled a small city.
This led at Google to a sequence of experiments
known as the Google self-driving car.
I believe these are the best robotic cars out there today.
Here we see one of our Priuses on University Avenue in Palo Alto
they are undetected, driving just like a human driver,
but this car was driving by itself.
Our cars have been able to drive hundreds of thousands of miles
all across California and some of Nevada,
in downtown areas like San Francisco, on busy highways.
Here in Monterey, a small coastal city in California with lots and lots of pedestrians.
These are all completely self-driving moments where the car is able to accommodate
things like deer in the headlights in the middle of the night
or even crooked Lombard Street in San Francisco as shown in this video.
This is what I'm doing on my day job.
I really love, with my team, building self-driving cars.
We believe it's going to really change the world,
and in this class that's what I hope to enable you to do.
Let's dive in.
أهلا بكم في الذكاء الإصطناعي للروبوتات
أنت تدخل إلي دورة 7 أسابيع مدهشة
التي، ستتعلم فيها كيف تبرمج سيارات تقود ذاتياً
لكي أحفزك علي ما سنحاول تحقيقة في هذة الدورة.
دعني أريك بعض المقاطع.
بدأ إهتمامي بالقيادة الذاتية مع تحدي داربا الضخم في عام 2004
الذي طور فيه فريقي بستانفورد 'ستانلي'، وهو
روبوت قادر علي قيادة نفسه في صحراء موجافا
الأله أقيمت على أساس فولكس فاجن طوارق
كانت مجهزة بجميع أجهزة الإستشعار مثل GPS والليزر
وكانت قادرة علي إتخاذ قرارات بدون أي تدخل من الإنسان.
كان تحدي داربا الضخم سباق ترعاه الحكومة
الذي أقيم في عام 2005
هنا نري الروبوت ستانلي يتحرك عبر الصحراء
بالكامل بدون أي تدخل إنساني.
كانت المهمة هي القيادة علي مسار في الصحراء لمسافة 130 ميل،
والأسرع سيفوز بالسباق.
ها نحن نجتاز روبوت مختلف من جامعة كارنيج ميلون
لحوالي 110 ميل في السباق
كان روبوتنا قادر علي التنقل عبر الطرق الجبلية شديدة الإنحدار
وقادر علي إجتياز التصادم بصخرة أو السقوط من علي منحدر
كل ذلك قائما علي قدرته في إستخدام ما سأعلمكم في هذة الدورة
بعد تقريبا 7 ساعات و 131 ميل،عاد روبوتنا الطريق كله حتي نقطة البداية
كأول روبوت يتمكن من إنهاء تحدي داربا الضخم
والفوز علي جامعة ستانفورد ب 2 مليون دولار
ومكان لستانلي في متحف سميثسونيان للتاريخ الأمريكي.
هذا العمل أدي إلي التحدي الحضاري، الذي به تمكنا من بناء روبوت يسمي جونيور
الذي احتل المركز الثاني.
التحدي الحضاري كان سباق تابع لسباق داربا
الذي كان علي السيارات فيه القيادة بوسط حركة المرور
لذلك في حين أن التحدي الكبير كان نوع من أرض صحراوية بلا حركة،
كانت هذه مدينة حضرية وهمية حيث كان الروبوت قادرا على التفاعل مع حركة المرور
وكان عليه إتباع إشارات المرور مثل هنا بهذا المنعطف
كان عليه أن يحافظ علي مساره في الممرات بدقة عاليه،
والتكيف علي حركة قادمة والقيادة بثقة
في حاله تشبة مدينة صغيرة.
وأدي ذلك في جوجل لسلسة من التجارب
تعرف بسيارة جوجل ذاتية القيادة.
أنا أؤمن أنهم أفضل سيارات روبوتية في يومنا هذا
ها نحن نرى واحدة من جوائزنا، على شارع الجامعة في بالو ألتو
لم يلاحظو، يقودون كسائق عادي
لكن هذة السيارة كانت تقود نفسها.
سياراتنا تمكنت من القيادة لمئات آلاف الكيلوميترات من الأميال
في جميع أنحاء كاليفورنيا و مناطق من نيفادا
في وسط المدينة مثل سان فرانسيسكو، على الطرق السريعة المزدحمة
هنا في مونتيري، مدينة ساحلية صغيرة بولاية كاليفورنيا مع الكثير والكثير من المشاة.
هذه كلها لحظات ذاتية القيادة تماما حيث تكون السيارة قادرة على التكيف.
أشياء مثل الظباء في الطرق المظلمة في الليل
أو حتي طرق لامبور الملتوية بسان فرانسيسكو كما مبين في الفيديو
وهذا ما أفعله في عملي اليومي.
أنا حقاَ أحب، صنع السيارت ذاتية القيادة مع فريقي
نحن نؤمن أنه بالفعل قادر علي تغيير العالم
وفي هذة الدورة هذا ما آمل أن نحققه.
لذا هيا نتعمق.
Artificial Intelligence for Robotics কোর্সে আপনাকে স্বাগতম।
আপনি ৭ সপ্তাহের উত্তেজনাপূর্ণ কোর্সে অংশ নিতে যাচ্ছেন-
এই কোর্সে আপনি শিখবেন কিভাবে সয়ংক্রিয় গাড়ি প্রোগ্রাম করা যায়।
এই ক্লাসে আমরা যা করতে চাই সে বিষয়ে আপনাকে উৎসাহিত করতে
আমরা এখন একটা ভিডিও দেখি
সয়ংক্রিয় গাড়ি বিষয়ে আমার উৎসাহের সূচনা ২০০৪ সালের DARPA Grand Challenge প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহন থেকে-
যেটাতে আমি এবং আমার স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি টিম স্ট্যানলি নামে একটা রোবট গাড়ি তৈরি করি
যেটা মোজাভি মরুভমির ভিতর দিয়ে একা একা চলতে সক্ষম ছিল।
গাড়িটা একটা ভোক্সওয়াগন টুরেগ উপরে ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল
যার সাথে বিভিন্ন রকমের সেন্সর যেমন GPS এবং লেজার সংযোজন করা হয়েছিল,
এবং এটা কোন মানুষের সাহায্য ছাড়া নিজে নিজে সিদ্ভান্ত নিতে পারত।
DARPA Grand Challenge ছিল সরকারি পৃষ্ঠপোষকতায় পরিচালিত একটি প্রতিযোগিতা
যেটা ২০০৫ সারে অনুষ্ঠিত হয়।
এখানে আমরা আমাদের রোবট স্ট্যানলিকে মরুভূমির মধ্য দিয়ে চলতে দেখতে পাচ্ছি
পুরোপুরি কোন মানুষের সাহায্য ছাড়া।
প্রতিযোগিতাটা ছিল মরুভুমির রাস্তা দিয়ে ১৩০ মাইল পথ অতিক্রম করে
এবং যাদের গাড়ি দ্রুততম সময়ে ওই পথ অতিক্রম করবে সেই টিম জয়ী হবে।
আখানে আমদের গাড়ি Carnegie Mellon University এর রোবট গাড়িকে পিছনে ফেলে এগিয়ে যাচ্ছে-
প্রায় ১১০ মাইল পথ অতিক্রম করার পর।
আমাদের রোবট পাহাড়ের অসম্ভব খাড়া ঢাল বেয়ে পলতে পারত
এবং পাথরের সাথে ধাক্কা না লাগিয়ে এবং পাহাড়ের ঢালে উল্টে না পড়ে চলতে পারত।
আমি এই কোর্সে আপনাদের যে বিষয়গুলো শেখাবো শুধুমাত্র সেই প্রযুক্তি ব্যবহার করে রোবট গাড়িটি তৈরি করা হয়েছিল।
প্রায় ৭ ঘন্টায় ১৩১ মাইল পথ পাড়ি দিয়ে রোবটটি যাত্রার স্থানে ফিরে এসে
প্রথম গাড়ি হিসাবে DARPA Grand Challenge এর যাত্রা সমাপ্ত করতে সক্ষম হল
এবং Stanford University কে ২০ লক্ষ ডলার জিতিয়ে দিল
এবং স্ট্যানলি Smithsonian Museum of American History তে যায়গা করে নিল।
এই কাজের পর Urban Challenge এর জন্য আমরা জুনিয়র নামে আরেকটা বোবট গাড়ি তৈরি করি
যেটা ২য় স্থান অধিকার করে।
Urban Challenge ছিল DARPA এর ফলোআপ প্রতিযোগিতা
যেটাতে গাড়িগুলো অন্য সাধারণ যানবাহন চলাচলের রাস্তায় চলবে,
যেখানে Grand Challenge ছিল নির্জন মরুভূমির রাস্তায়
এটার ক্ষেত্রে কৃত্তিম শহর তৈরি করা হয়েছিল যেখানে রোবট গাড়ি অন্য সাধারণ গাড়ির সাথে চলবে
এবং ট্রাফিক আইন মেনে চলবে- এখানে যেমন বাম দিকে মোড় নেয়ার ক্ষেত্রে দেখা যাচ্ছে।
গাড়িটাকে তার লেনে নিখুতভাবে থাকতে হবে,
অন্য সাধারণ গাড়ির সাথে চলতে হবে এবং স্থিরভাবে চালাতে হবে
এমন পরিস্থিতিতে যা সাধারণ শহরে দেখা যায়।
Google এটার জন্য অনেক গুলো পরিক্ষা নিরিক্ষা করে
যেটা Google সয়ংক্রিয় গাড়ি নামে পরিচিত।
আমার বিশ্বাস এগুলো বর্তমানের সেরা সয়ংক্রিয় গাড়ি।
এখানে আমরা দেখতে পাচ্ছি একটা টয়োটা প্রাইয়াস পালো আলটো এর ইউনিভার্সিটি এভিনিউতে চলছে
সাধারন একজন মানুষের মত কৌতুহল উদ্রেক না করে সাধারণভাবে চলছে,
কিন্তু যদিও গাড়িটা সয়ংক্রিয় ভাবে চলছে।
আমাদের গাড়িগুলো লক্ষ লক্ষ মাইল সয়ংক্রিয় ভাবে
ক্যালিফোর্নিয়া এবং নেভাডার সর্বোত্র চলেছে,
স্যান ফ্রানসিসকো এর মত শহরতলি বা ব্যাস্ত মহাসড়কে।
এখানে যেমন ক্যালিফোর্নিয়া এর মন্টারি শহরে অনেক পথচারি এর উপস্থিতিতে চলছে।
এগুলো পুরোপুরি সয়ংক্রিয় ভাবে চলছে যেখানে গাড়িগুলো
যেমন হভির রাতে হেডলাইটের আলোয় হরিণের হটাত্ রাস্তা পার হওয়ার কারণে নিয়ন্ত্রণ রাখতে সক্ষম হচ্ছে
অথবা এই ভিডিওর মত সানফ্রানসিসকো এর লম্বার্ড সড়কের খারাপ রাস্তায় চলেছে।
আমার কর্মক্ষেত্রে আমি এগুলো করছি।
আমি এবং আমার টিম সয়ংক্রিয় গাড়ি তৈরির এই কাজ করতে আসম্ভব ভালবাসি।
আমরা বিস্বাস করি এগুলো পৃথিবীটাকে বদলে দেবে,
এবং এই ক্লাসে আপনি সেটা শিখতে পাবেন বলে আমি আশা করি।
তাহলে শুরু করা যাক-
Benvingut al curs Intel·ligència artificial en robòtica.
Estàs entrant en un emocionant curs de 7 setmanes
en els que aprendràs a programar cotxes autònoms.
I només com a motivació del que estem tractant de assolir en aquest curs,
deixa'm mostrat-te uns vídeos.
El meu interès en els cotxes autònoms va començar amb el "DARPA Grand Challenge" [el Gran Desafiament DARPA] en el 2004
pel qual el meu equip de Stanford va desenvolupar Stanley,
un cotxe robot que podia conduir-se a si mateix a través dels desert de Mojave.
El vehicle estava basat en el Volkswagen Touareg
que estava equipat amb tota classe de sensors com GPS i laser,
I tenia la capacitat de prendre les seves pròpies decisions sense cap intervenció humana.
El Gran Desafiament de DARPA va ser una cursa patrocinada pel governament
que va tenir lloc al 2005.
Aquí veiem al nostre robot Stanley movent-se a través del desert
sense absolutament cap humà a bord.
La tasca era conduir-se en un camí desèrtic durant 130 milles
i el que fos més ràpid guanyaria la carrera.
Aquí estem adelàntat al al robot de la Universitat Carnegie Mellon
al haver transcorregut a prop de les 110 milles de la cursa.
El nostre robot va ser capaç de recorre carreteres muntanyoses amb moltes pendents
i evitar xocar amb roques o caure pels penya-segats
tot basat en la seva habilitat per usar el que vaig a ensenyar en aquest curs.
Després de gairebé 7 hores i 131 milles el nostre robot va retornar al punt de partida
com el primer robot que finalitzava el Gran Desafiament de DARPA
guanyant per la Universitat de Stanford 2 milions de dòlars
i per Standley un lloc al Museu Smithsonià de Història Americana.
Aquest treball va portat al Desafiament Urbà, pel qual vam construir un altre robot anomenat Junior
que eventualment es va emportar el segon lloc.
El Desafiament Urbà va ser un seguiment a la cursa per part de DARPA
en el qual es requeria que els vehicles conduïssin en el transit,
vet aquí, mentre el Gran Desafiament va ser el rei d'una pista desèrtica sense moviment,
aquesta era una situació en una ciutat on el robot era capaç de interactuar amb la resta del transit
i havia de seguir les regles del transit com en aquest gir a la esquerra.
Havia de romandre als carrils amb molta precisió,
acomodant-se al transit en sentit contrari i conduir acuradament
en una situació que realment semblava una petita ciutat.
Això va portar a Google a una sèrie d'experiments.
coneguts com el vehicle autònom de Google.
Crec que aquests son els millors cotxes robòtics que circulen avui dia.
Aquí esta un dels nostres Prius en la Avinguda Universitat en Palo Alto
sense se detectat, conduint com un conductor humà
però aquest cotxe estava conduïnt tot sol.
Els nostres cotxes han esta capaços de conduir centenars de milers de milles
en tot California i alguns indrets de Nevada,
en àries centrals com San Francisco, en autopistes molt transitades.
Aquí en Monterrey, una petita ciutat costanera de California amb molts vianants
Tots aquests son moments en conducció autònoma en els quals el cotxe a sigut capaç de adaptar-se
a coses com un cérvol davant de les llums frontals en mig de la nit
o inclús el recargolat Carrer Lombard de San Francisco com es mostra en aquest vídeo.
Això es el que faig al meu treball diari.
Realment ens apassiona, juntament amb el meu equip, construir cotxes autònoms.
Creiem que això realment canviarà el mon,
i en aquest curs, això es el que jo espero permetre't fer.
Comencem?
Nun Willkommen zu Künstliche Intelligenz für die Robotik.
Ihr tretet ein in eine aufregende Sieben-Wochen-Vorlesung
in welcher ihr lernt, wie man selbststeuernde Autos programmiert.
Und um einen Anreiz zu geben für das, was wir in dieser Vorlesung erreichen wollen,
lasst mich Euch einige Videos zeigen.
Mein Interesse für selbststeuernde Autos begann mit dem DARPA Grand Challenge 2004
für welchen mein Team in Stanford Stanley entwickelte,
einen Robot, der sich selbst durch die Mojave-Wüste steuern konnte.
Das Gefährt beruhte auf einem Volkswagen Touareg
der mit allen möglichen Sensoren wie GPS und Laser ausgestattet war,
und es war in der Lage, eigene Entscheidungen ohne jedwede Art von menschlichem Input vorzunehmen.
Der DARPA Grand Challenge war ein von der Regierung gefördertes Rennen,
welches 2005 statt fand.
Hier sehen wir Stanley durch die Wüste fahrend,
völlig ohne einen Menschen an Bord.
Die Aufgabe war, eine Wüstenstrecke von ungefähr 130 Meilen zu durchfahren,
und wer immer der Schnellste sein würde, würde das Rennen gewinnen.
Hier überholen wir einen anderen Robot von der Carnegie-Mellon-Universität
auf ungefähr 110 Meilen der Strecke.
Unser Robot schaffte es, über wirklich steile Bergstraßen zu steuern
und schaffte es, Zusammenstöße mit Felsen und einen Sturz von Klippen zu vermeiden,
alles aufgrund seines Vermögens, das zu nutzen, was ich euch in dieser Vorlesung lehren werde.
Nach fast 7 Stunden und 131 Meilen kehrte unser Robot die ganze Runde zur Startbasis zurück,
als erster Robot, der jemals einen DARPA Grand Challenge zuende brachte,
für die Universität Stanford zwei Millionen Piepen gewann,
und Stanley einen Platz im Smithsonian Museum für amerikanische Geschichte einbrachte.
Diese Arbeit setzte sich fort zum Urban Challenge, für welchen wir einen anderen Junior genannten Robot bauten,
welcher schließlich den zweiten Platz erreichte.
Der Urban Challenge war ein Nachfolge-Wettbewerb der DARPA,
in welchem Autos sich inmitten von Verkehr bewegen sollten;
wo also der Grand Challenge eine Art unbewegtes Wüstengelände war,
war dies die Attrappe einer Stadt, wo der Robot mit anderem Verkehr zusammenwirken konnte
und sich dabei an Verkehrsregeln zu halten hatte, wie bei dieser Linkskurve hier.
Er musste mit sehr hoher Präzision die Fahrspur halten,
sich an entgegenkommenden Verkehr anpassen und einfach sicher fahren
in einer Situation, die wirklich an eine kleine Stadt erinnerte.
Dies veranlasste Google zu einer Folge von Experimenten,
die als Google Self Driving Car bekannt geworden sind.
Ich glaube, dies sind die besten Robot-Autos, die es heutzutage gibt.
Hier sehen wir einen unsere Priusse auf der University Avenue in Palo Alto;
unerkannt fahren sie genau wie menschliche Fahrer,
aber dieser Wagen hatte sich selbst gesteuert.
Unsere Wagen sind in der Lage gewesen, Hunderte von Tausenden von Meilen zurückzulegen
über ganz Kalifornien und Teile von Nevada,
in Innenstädten wie in San Francisco, auf geschäftigen Hauptverkehrsstraßen.
Hier in Monterey, einer kleinen Küstenstadt in Kalifornien mit Haufen und Haufen von Fußgängern.
Dies alles sind völlig selbstgesteuerte Augenblicke, wo der Wagen sich anpassen kann
an Ereignisse wie Rehe im Scheinwerferlicht mitten in der Nacht
oder gar die kurvenreiche Lombard Street in San Francisco, wie hier im Video zu sehen.
Das ist mein Job, den ich tagsüber mache.
Ich liebe es wirklich, mit meinem Team, selbststeuernde Autos zu bauen.
Wir glauben, dass dies wirklich die Welt verändern wird,
und das ist es, wozu ich euch in dieser Vorlesung in die Lage zu versetzen hoffe.
Steigen wir ein...
Bienvenido al curso Inteligencia artificial en robótica.
Estás entrando a una emocionante clase de 7 semanas
en las cuales aprenderás a programar carros autoconducidos.
Y solo como motivación a lo que estamos tratando de alcanzar en esta clase,
déjame mostrarte unos videos.
Mi interés en carros autoconducidos inició con el «DARPA Grand Challenge» [el Gran desafío DARPA] en el 2004
en donde mi equipo en Stanford desarrolló Stanley,
un robot que podía conducirse a si mismo a través del desierto de Mojave.
El vehículo estaba basado en el Volkswagen Touareg
que estaba equipado con toda clase de sensores como GPS y láser,
Y era capaz de tomar sus propias decisiones sin intervención humana alguna.
El gran desafío de DARPA fue una carrera patrocinada por el gobierno
que tuvo lugar en el 2005.
Aquí vemos a nuestro robot Stanley moviendose a través del desierto
sin absolutamente ningún humano a bordo.
La tarea era conducirse en un camino desértico a lo largo de 130 millas,
y el que fuese más rápido ganaría la carrera.
Aquí estamos adelantándonos al robot de la Universidad Carnegie Mellon
al haber transcurrido cerca de 110 millas en la carrera.
Nuestro robot fue capaz de navegar carreteras montañosas muy empinadas
y evitar chocar con rocas o caerse al precipicio
todo basado en su habilidad para usar lo que te voy a enseñar en esta clase.
Luego de casi 7 horas y 131 millas nuestro robot regresó todo el camino hasta el punto de partida
como el primer robot en finalizar el Gran desafío de DARPA
ganando para la Universidad de Stanford 2 millones de dólares
y para Stanley un lugar en el Museo Smithsoniano de Historia Americana.
Este trabajo llevó al Desafío Urbano, en el cual construimos otro robot llamado Junior
que eventualmente se llevó el segundo lugar.
El Desafío Urbano fue un seguimiento a la carrera por parte de DARPA
en el cual se requería que los vehículos condujeran en el tráfico,
así que, mientas el Gran Desafío fue el rey de una pista desértica sin movimiento,
esta era una simulación de una ciudad urbana en donde el robot era capaz de interactuar con el resto del tráfico
y debía seguir las reglas de tránsito como en este giro a la izquierda.
Tenía que permanecer en los carriles con muy alta precisión,
acomodarse al tráfico en dirección contraria y conducir confidentemente
en una situación que realmente se parecía a una pequeña ciudad.
Esto llevó en Google a una serie de experimentos
conocido como el vehículo autoconducido de Google.
Creo que estos son los mejores carros robóticos circulando hoy en día.
Aquí esta uno de nuestros Priuses en la Avenida University en Palo Alto
sin ser detectado manejando como un conductor humano,
pero este auto se iva manejando solo.
Nuestros autos han sido capaces de manejar cientos de miles de millas
en todo Californa y algunos lugares de Nevada,
en areas centrales como San Francisco, en autopistas muy transitadas.
Aquí en Monterrey, una pequeña ciudad costeña de California con muchos peatones.
Todos estos son momentos en completa autoconducción en que el carro ha sido capaz de acomodarse
a cosas como un venado en las luces frontales en medio de la noche
o incluso la retorcida Calle Lombard en San Francisco como se muestra en este video.
Esto es lo que hago en mi trabajo diario.
Realmente nos encanta, con mi equipo, construir carros autoconducidos.
Creemos que esto realmente cambiará el mundo,
y en esta clase, esto es lo que yo espero permitirte hacer
Comencemos.
אז ברוכים הבאים לבינה מלאכותית לרובוטיקה
אתה נכנסים לקורס מרגש בן 7 שבועות
שבו תלמדו איך לתכנת מכוניות שנוסעות באופן עצמאי
ורק בכדי לתת תמריץ למה שאנחנו מנסים להשיג בקורס הזה,
הרשו לי להציג בפניכם כמה סרטונים.
ההתעניינות שלי במכוניות שנוסעות באופן עצמאי התחיל עם האתגר הגדול של דארפ"א בשנת 2004
שבה הצוות שלי בסטנפורד פיתח את סטנלי,
רובוט שיכול לנהוג בכוחות עצמו במדבר מואבי
הרכב היה מבוסס על פולקסווגן טאוראג'
שהיה מצויד בכל מיני חיישנים כמו GPS ולייזר
והיה מסוגל לקבל החלטות עצמאיות ללא קלט אנושית כלשהו.
האתגר הגדול של דארפ"א היה מירוץ בחסות הממשלה
שהתרחשה בשנת 2005.
כאן אנו רואים את הרובוט שלנו סטנלי נוסע דרך המדבר
לחלוטין בלי אף אחד בתוכו
המשימה הייתה לנהוג בשביל מדברי לאורך כ-130 מיילים
ומי שהיה המהיר ביותר ינצח את המירוץ
כאן אנו עוקפים רובוט אחר שנבנה על-ידי אוניברסיטת קרנגי מלון
בערך 110 מיילים לתוך התחרות
הרובוט שלנו היה מסוגל לנווט בכבישים תלולים והרריים
ויכל להימנע מהתנגשויות עם סלעים או נפילה מצוק
הכל מבוסס על היכולת להשתמש במה שאני הולך ללמד אתכם בקורס הזה.
לאחר כמעט 7 שעות ו- 131 מיילים הרובוט שלנו חזר כל הדרך אל נקודת המוצא
כרובוט הראשון שאי פעם סיים את האתגר הגדול של דארפ"א
כאשר הוא זוכה ב-2 מיליון דולר לאוניברסיטת סטנפורד
ומקום לסטנלי במוזאון הסמית'סוניאני להיסטוריה האמריקאית
העבודה הזו הובילה לאתגר האורבני, שבה בנינו רובוט אחר ששמו ג'וניור
שבסופו של דבר, זכה במקום השני
האתגר האורבני היה מרוץ המשך של דארפ"א
שבו מכוניות התבקשו לנסוע בתעבורה,
כך שבעוד שבאתגר הגדול היה סוג של רצפה מדברית חסרת תנועה,
זו היתה עיר אורבנית מדומה שבה הרובוט היה מסוגל לקיים אינטראקציה עם תנועה אחרת
והיה צריך לפעול לפי הכללי תעבורה כמו בפניה שמאלה הזאת
הוא היה צריך להישאר בתוך הנתיב בדיוק גבוהה מאוד,
לקחת בחשבון תנועה נגדית ופשוט לנהוג בביטחון
במצב שבאמת מדמה עיר קטנה
זה הוביל לסדרת ניסויים בגוגל
המוכר כמכונית שנוסעת באופן עצמאי של גוגל
אני מאמין שאלו המכוניות הרובוטיות הכי טובות שיש היום
פה אנחנו רואים את אחד מהפריוסים שלנו בשדרות האוניברסיטה בפאלו אלטו
לא מבחינים בהם, נוהגים בדיוק כמו נהג אנושי
אבל זו מכונית שנוהגת בעצמה
המכוניות שלנו הצליחה לנהוג מאות אלפי מיילים
בכל רחבי קליפורניה, ובחלק מנוואדה
באזורים במרכז העיר כמו סן פרנסיסקו, בכבישים מהירים עמוסים.
כאן במונטרי, עיר חוף קטנה בקליפורניה עם המון, המון הולכי רגל.
אלה כולם רגעים של נהיגה עצמאית שבו הרכב מסוגל לקחת בחשבון
דברים כמו צבי מואר בפנסים באמצע הלילה
או אפילו את רחוב לומברד העקום בסן פרנסיסקו כפי שניתן לראות בוידאו הזה.
זה מה שאני עושה ב day job שלי
אני באמת אוהב, יחד עם הצוות שלי, לבנות מכוניות שנוהגות באופן עצמאי
אנחנו מאמינים שזה באמת ישנה את העולם,
ובקורס הזה, זה מה שאני מקווה שאוכל לאפשר לכם לעשות
בו נתחיל
Benvenuti a Intelligenza Artificiale per la Robotica
Stai iniziando un'entusiasmante corso di sette settimane
nel quale imparerai a programmare un'auto che si guida da sola.
Per spiegare quello che cerchiamo di realizzare in questo corso,
ti mostro alcuni video.
Il mio interesse nelle auto che si guidano da sole è iniziato con il DARPA Grand Challenge 2004
per il quale il mio team a Stanford sviluppò Stanely,
un robot che poteva guidare autonomamente attraverso il deserto del Mojave.
Il veicolo era basato su una Volkswagen Touareg
equipaggiato con ogni tipo di sensore come GPS e laser,
e poteva prendere decisioni senza alcun input umano.
La DARPA Grand Challenge era una corsa sponsorizzata dal governo
che si tenne nel 2005.
Qui vediamo il nostro robot Stanley muoversi nel deserto
completamente senza umani a bordo.
Il compito era guidare su una pista nel deserto per circa 130 miglia
e il più veloce avrebbe vinto la corsa.
Qui stiamo sorpassando un altro robot della Carnegie Mellon University
dopo circa 110 miglia di corsa.
Il nostro robot è stato in grado di percorrere strade montuose molto ripide
e di evitare impatti con le rocce o di cadere da un precipizio
il tutto basato sulla sua abilità di usare ciò che ti insegnerò in questo corso.
Dopo circa 7 ore e 131 miglia, il robot tornò indietro alla base di partenza
come il primo robot ad avere mai completato il DARPA Grand Challenge
guadagnando per la Stanford University 2 milioni di dollari
e per Stanely un posto nel Museo di Storia Americana Smithsonian.
Questo lavoro ha portato allo Urban Challenge, per il quale abbiamo costruito un altro robot chiamato Junior
che arrivò secondo.
La Urban Challenge era una corsa del DARPA
in cui le auto dovevano guidare nel traffico,
mentre il Grand Challenge era un deserto immobile,
questa era una finta città in cui il robot doveva interagire con altro traffico
e doveva seguire le regole del traffico, come in questa svolta a sinistra.
Doveva restare nelle corsie con molta precisione,
adattarsi al traffico e guidare con sicurezza
in una situazione che somigliava molto a una piccola città.
Questo ha portato Google a una serie di esperimenti
conosciuti come le Google self-driving car.
Credo che queste siano le migliori auto-robot esistenti adesso.
Qui vediamo una delle nostre Prius in Universiy Avenue a Palo Alto
che passa inosservata mentr guida proprio come un guidatore umano
ma questa macchina guidava da sola.
Le nostre auto sono state in grado di guidare centinaia di migliaia di miglia
in tutta la California e in parte del Nevada,
in aree cittadine come San Francisco, su autostrade trafficate.
Qui a Monterrey, una piccola città costiera in California con tantissimi pedoni.
Questi sono tutti momenti di guida totalmente autonoma, in cui l'auto è in grado di adattarsi
a cose come un cervo nel cuore della notte
o persino la tortuosa Lombrad Street a San Francisco, come si vede in questo video.
Questo è ciò che faccio nel mio lavoro.
Mi piace davvero molto, con il mio team, costruire automobili autonome.
Crediamo che cambierà davvero il mondo
e in questo corso quello che spero di rendervi in grado di fare è proprio questo.
Iniziamo.
ロボット工学における人工知能のクラスへようこそ
7週間に及ぶ講義の始まりです
この講義では自動運転車の プログラミング方法を学びます
まず学習内容に興味を持ってもらうために
こちらのビデオをご覧ください
私が自動運転車に興味を持ったきっかけは 2004年のDARPAグランド・チャレンジでした
翌年にスタンフォード大学の私のチームが ロボットカーのスタンレーを開発し
モハベ砂漠を自律運転しました
ベース車両である フォルクスワーゲンのトゥアレグに
GPSやレーザといった あらゆるセンサが備えつけられ
人間が一切操作することなく ロボットの操作のみで走行できました
DARPAグランド・チャレンジは政府主催のレースで
私たちは2005年の大会に出場しました
これが私たちのロボットカーのスタンレーです
まったく無人で走行しています
レースは砂漠で約130マイルを走り
一番速い車が勝者となります
カーネギーメロン大学のロボットカーを スタンレーが追い越すシーンです
これはスタート地点から約110マイルの地点です
スタンレーは非常に険しい山道を進み
岩との衝突や崖からの転落も回避できました
この技術は本講義で教える内容が 基礎となっています
約7時間後 距離にして131マイルを走行し スタンレーはスタート地点に戻って来ました
DARPAグランド・チャレンジを初めて完走した ロボットカーとなったのです
スタンフォード大学には賞金200万ドルが贈られ
スタンレーは国立アメリカ歴史博物館に 展示されることになりました
この偉業はアーバン・チャレンジの開催につながり 私たちは次なるロボットカーのジュニアを開発し
レースでは準優勝を勝ち取りました
アーバン・チャレンジもDARPA主催でしたが
交通量のある場所でのレースでした
グランド・チャレンジは 障害物のない砂漠でのレースでしたが
アーバン・チャレンジはロボットカーが 他の車両と混じって模擬都市を走り
交通規則に従って左折もしなければなりません
本物のような小さな街中を 車線からはみ出さずに正確に走行し
対向車に気をつけながら
安定した運転を求められました
その後Googleが自動運転車の実験を進め 広く知られるようになりました
現在実用化されているロボットカーの中で これが一番でしょう
パロアルトの街中で 私たちのプリウスが走行している様子です
まるで人間が運転しているかのようで 誰も無人だと気づきません
しかし車は自律運転していました
サンフランシスコの市街地から 交通量の多い高速道路まで
カリフォルニア州やネバダ州などを
何千マイルを駆け抜けることができました
海沿いの小さな街のモントレーには 多くの歩行者がいます
ここでも自動運転車が完璧に機能しています
夜間に鹿が突然現れるような道路や
サンフランシスコのロンバート通りのような 曲がりくねった道も走ります
私はこのような車の開発に
チームのみんなと日々取り組んでおり
この技術は世界を変えると信じています
そしてこの講義で皆さんも それができるようになることを望んでいます
では講義を始めましょう
Witajcie na zajęciach ze Sztucznej Inteligencji w Robotyce.
Zaczynacie ekscytujące 7-tygodniowe zajęcia
podczas których nauczycie się programować autonomiczne samochody.
Pozwólcie, że pokażę Wam kilka filmów, które ilustrują to, co chcemy
osiągnąć na tych zajęciach.
Moje zainteresowanie autonomicznymi samochodami zaczęło się od uczestnictwa w DARPA Grand Challenge w 2004 roku
podczas którego mój zespół ze Stanforda stworzył Stanleya,
samochód, który potrafił sam przejechać pustynię Mojave.
Pojazd był zbudowany na podstawie Volkswagena Touareg
wyposażony w wiele czujników, takich jak GPS czy lasery
i był w stanie podejmować własne decyzje bez jakiegokolwiek udziału ludzi.
DARPA Grand Challenge był to wyścig sponsorowany przez rząd USA
który odbył się w 2005 roku.
Tutaj widzimy Stanleya jadącego przez pustynię
bez żadnego człowieka w środku.
Zadaniem był przejazd pustynnym szlakiem liczącym około 210 km.
Zwycięzcą był najszybszy.
Tutaj wyprzedzamy inny samochód stworzony przez Uniwersytet Carnegie Mellon
około 180 kilometra wyścigu.
Nasz samochód poradził sobie z naprawdę stromymi drogami górskimi
i był w stanie uniknąć kolizji ze skałami oraz spadnięcia z urwiska.
Wszystko to dzięki algorytmom, które będę omawiał podczas tych zajęć.
Po prawie 7 godzinach i 211 km nasz samochód wrócił do bazy początkowej
jako pierwszy robot, który kiedykolwiek ukończył DARPA Grand Challenge
wygrał dla Uniwersytetu Stanforda 2 miliony dolarów
oraz dla siebie miejsce w Muzeum Historii Ameryki Instytutu Smithsona.
Następstwem tego było Urban Challenge, podczas którego zbudowaliśmy samochód zwany Juniorem
który zajął drugie miejsce.
Urban Challenge był kolejnym wyścigiem DARPA
podczas którego samochody miały jeździć w ruchu ulicznym
podczas gdy w Grand Challenge mieliśmy do czynienia z nieruchomą pustynią
tutaj mieliśmy imitację miasta, w której trzeba było umieć współdziałać z innymi pojazdami
i stosować się do zasad ruchu drogowego tak jak w przypadku tego skrętu w lewo
Samochód musiał pozostawać na swoim pasie z wysoką precyzją
dostosowywać się do innych pojazdów i jechać pewnie
w środowisku przypominającym małe miasto.
Doprowadziło to do serii eksperymentów w Google'u
znanych jako samochód autonomiczny Google'a.
Wierzę, że jest to obecnie jeden z najlepszych autonomicznych samochodów.
Tutaj widzimy jednego z naszych Priusów na Alei Uniwersyteckiej w Palo Alto
Nie sposób go odróżnić od innych samochodów,
jeździ zupełnie jak żywy kierowca.
Nasze samochody były w stanie przejechać setki tysięcy kilometrów
w całej Kalifornii i części Nevady,
w centrach miast takich jak San Francisco, na zatłoczonych autostradach.
W Monterey, małym nadmorskim miasteczku w Kalifornii z ogromną liczbą pieszych.
Widzimy sytuacje w których samochód prowadzi się sam, radząc sobie
z rzeczami takimi jak nagle wyskakujący jeleń w środku nocy
lub nawet kręta Lombard Street w San Francisco jak widać na filmie.
Tym zajmuję się na co dzień w pracy.
Uwielbiam wraz z moim zespołem tworzyć autonomiczne samochody.
Wierzymy, że to naprawdę zmieni świat
i mam nadzieję poprzez te zajęcia umożliwić to również Wam.
Zaczynajmy!
Benvindo ao curso de Inteligência Artificial para Robótica.
Durante 7 semanas vais frequentar um curso excitante
onde vais aprender a programar carros sem condutor.
E para te motivar relativamente aos objectivos deste curso,
deixa-me mostrar-te alguns vídeos.
O meu interesse em carros sem condutor começou com o DARPA Grand Challenge em 2004
em que a minha equipa de Stanford desenvolveu o Stanley,
um carro robot que atravessou sozinho o deserto do Mojave.
O veículo era baseado num Volkswagen Touareg
equipado com vários tipos de sensores, tais como GPS e laser,
e era capaz de tomar decisões sem qualquer intervenção humana.
O DARPA Grand Challenge foi uma corrida patrocinada pelo Governo dos USA
que decorreu em 2005.
Aqui vemos o nosso robot Stanley a atravessar o deserto
sem nenhum humano a bordo.
O desafio consistia em viajar num trilho do deserto com 130 milhas de extensão,
e o carro mais rápido ganharia a corrida.
Aqui estamos a ultrapassar um outro robot da Universidade de Carnegie Mellon
após 110 milhas de corrida.
O nosso robot foi capaz de rodar em estradas de montanha muito íngremes
e de evitar colisões com rochas e quedas de penhascos
apenas usando as técnicas que vos vou ensinar neste curso.
Após cerca de 7 horas e 131 milhas, o nosso robot fez meia volta e retornou à base
sendo o primeiro robot a conseguir terminar a DARPA Grand Challenge
fez ganhar 2 milhões de dólares à Universidade de Stanford
e o Stanley ganhou um lugar cativo no Museu de História Americana Smithsonian.
Este trabalho levou-nos ao Desafio Urbano, para o qual construímos outro robot chamado Junior
que ficou em segundo lugar.
O Desafio Urbano foi uma sequela patrocinada pelo DARPA
em que os carros tinham de se movimentar no tráfego,
por isso enquanto o Grand Challenge foi o rei dos desafios no deserto vazio,
o Desafio Urbano teve lugar numa falsa cidade em que o robot tinha que interagir com outro tráfego
e seguir as leis de trânsito, como se vê aqui numa viragem à esquerda.
Tinha que se manter dentro das vias, com exactidão,
apreceber-se do tráfego em volta e movimentar-se com confiança
num ambiente que se assemelhava ao de uma pequena cidade.
Isto levou a uma série de experiências na Google
que resultaram no chamado "carro autónomo da Google".
Acredito que estes são os melhores carros-robot da actualidade.
Aqui vemos um dos nossos Prius na Avenida da Universidade em Palo Alto
comportando-se como se fosse conduzido por um humano,
mas este carro é autónomo, "conduz-se" sózinho.
Os nossos carros já viajaram centenas de milhares de milhas
na Califórnia e no Nevada,
em centros de cidades como São Francisco, em auto-estradas com muito movimento.
Aqui em Monterey, uma pequena cidade costeira na Califórnia, com montes de peões.
Aqui o carro, autonomamente, apercebe-se
de coisas como um veado, no meio da estrada, à noite
e consegue fazer a sinuosa Lombard Street em São Francisco, como se vê no vídeo.
Isto é o meu trabalho no dia-a-dia.
Adoro construir carros sem condutor, juntamente com a minha equipa.
Acreditamos que eles vão mudar o mundo,
e espero, com este curso, ajudar-te a conseguir fazer o mesmo!
Toca a mergulhar!
Итак, добро пожаловать на курс Искуственный Интеллект для Роботехники.
Ты начинаешь интересный 7-ми недельный курс
в котором ты научишься программировать самоуправляемые машины.
И чтобы объяснить, что мы пытаемся достичь на этом курсе,
позволь мне показать тебе некоторые видео.
Мой интерес к самоуправляемым машинам начался с DARPA Grand Challenge в 2004 году
в котором моя команда в Stanford разработала Stanley,
робота который мог вести машину сам через пустыню Mojave.
Машина была основана на Volkswagen Touareg
который был оснащён всеми видами сенсоров, такими как GPS и лазер,
и он мог сам делать решения, вообще, без человеческого участия.
DARPA Grand Challenge - это была гонка спонсоруемая государством,
которая состоялась в 2005 году.
Здесь, мы видим наш робот Stanley двигается через пустыню
совершенно без людей в машине.
Задание было проехать трассу по пустыне приблизительно 130 миль,
и кто будет самым быстрым, выигрывает гонку.
Здесь мы обгоняем другого робота университета Carnegie Mellon
примерно на 110 миле гонки.
Наш робот мог ориентироваться на очень крутых горных дорогах
и мог избегать столкновений со скалой или камнями, падающими с отвесных скал
всё основано на его возможности использовать то, что я собираюсь научить тебя на этом курсе.
После почти 7-ми часов и 131 миль наш робот прошёл весь путь и вернулся на начальную базу
как первый робот, который когда-либо финишировал DARPA Grand Challenge
выиграв Stanford University 2 миллиона долларов
и Stanley место в Музее Американской Истории Smithsonian.
Эта работа привела к Urban Challenge (Городскому Соревнованию), для которого мы построили другого робота под именем Junior
который внезапно занял второе место.
Urban Challenge (Городское Соревнование) - это последующая гонка DARPA
в которой машины должны были ездить по дорожным правилам,
поскольку Grand Challenge было своего рода бездвижная земля пустыни,
это была иммитация населённого города, где робот мог взаимодейсвовать с другим транспортом
и должен был следовать правилам дорожного движения, как на этом вот левом повороте.
Он должен был оставаться на своей полосе с высокой точностью,
приспособиться к встречному движению и просто ехать уверенно
в ситуации, которая действительно похожа на маленький город.
Это привело Google к череде экспериментов
известных как самоуправляемая машина Google.
Я считаю это самые лучшие самоуправляемые машины на сегодняшний день.
Здесь мы видим одного из наших предварительных экземпляров на улице University Avenue в городе Palo Alto
их не распознают, поскольку водят как человек,
но эта машина едет самостоятельно.
Наши машины могли проехать сотни тысяч миль
везде через California и немного Nevada
в центральных частях города, таких как San Francisco и на загруженных автострадах.
Здесь в городе Monterey, маленьком прибрежном городке в California с большим количеством пешеходов.
Эти все моменты, где машина едет самостоятельно и может приспособиться
к таким вещам как олень, освещенный фарами автомобиля посреди ночи
или даже извилистая улица Lombard Street в San Francisco, как показано на этом видео.
Это то, чем я занимаюсь в своей повседневной работе.
Я очень люблю, со своей командой, строить самоуправляемые машины.
Мы верим, что это действительно изменит мир,
и на этом курсе, это именно то, что я надеюсь позволить тебе сделать.
Поэтому давай начнём.
ยินดีต้อนรับสู่หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์สำหรับหุ่นยนต์
คุณกำลังเข้าสู่หลักสูตรที่น่าตื่นเต้นเป็นเวลา 7 สัปดาห์
ซึ่งคุณจะเรียนรู้วิธีการเขียนโปรแกรมสำหรับรถที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
และเพื่อทำให้คุณเกิดความกระตือรืนร้นเกี่ยวกับสิ่งที่เราพยายามจะทำในหลักสูตรนี้
ผมขอแสดงวิดีโอให้คุณดูซักหน่อย
ความสนใจเกี่ยวกับรถที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองของผมเริ่มจากการแข่งขัน DARPA Grand Challenge ในปี 2014
โดยทีมของผมที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้พัฒนาระบบ Stanley
ซึ่งเป็นหุ่นยนต์ที่สามารถขับรถด้วยตนเองข้ามทะเลทรายโมจาวี
รถยนต์ที่เราใช้คือรถโว้กสวาเก้นรุ่น Touareg
ซึ่งติดตั้งเซนเซอร์ต่างๆ เช่น GPS และเลเซอร์
และสามารถตัดสินใจได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องรับคำสั่งหรือข้อมูลใดๆ จากมนุษย์
DARPA Grand Challenge เป็นการแข่งขันที่รัฐบาลเป็นผู้ให้การสนับสนุน
จัดขึ้นในปี 2005
ในภาพเราจะเห็นหุ่นยนต์ Stanley กำลังวิ่งผ่านทะเลทราย
จนสุดโดยไม่มีคนบังคับ
ภารกิจคือการขับไปตามเส้นทางทะเลทรายเป็นระยะทางประมาณ 130 ไมล์
และใครก็ตามที่ทำเวลาได้เร็วที่สุดจะเป็นผู้ชนะ
ภาพนี้เรากำลังชับแซงหุ่นยนต์อื่นของทีมมหาวิทยาลัยคาร์เนกี้เมลลอน