ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

More profile about the speaker
Chris Urmson | Speaker | TED.com
TED2015

Chris Urmson: How a driverless car sees the road

クリス・アームソン: 自動運転車は周りの世界をどう見ているのか

Filmed:
2,536,355 views

統計的に自動車おいて信頼性の最も低い要素が何かというと、それは運転手です。現在進められている運転席から人間をなくそうという企ての1つ、Googleの自動運転車プログラムを率いるクリス・アームソンが自動運転車の現状について語り、自動運転車はどのように道路を見、次にどうすべきか自律的に判断しているのか、興味深い映像を使って紹介します。
- Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x]. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So in 1885, Karlカール Benzベンツ
invented発明された the automobile自動車.
0
528
3949
1885年 カール・ベンツが
自動車を発明しました
00:16
Later後で that year, he took取った it out
for the first publicパブリック testテスト driveドライブ,
1
4707
3762
その年 初の公開試乗会が
行われたとき
00:20
and -- true真実 storyストーリー --
crashedクラッシュした into a wall.
2
8469
3375
本当の話ですが
壁に激突したそうです
00:24
For the last 130 years,
3
12184
2043
それ以来 130年の間
私たちは
この自動車の最も信頼性の低い部分
運転手をどうにかしようとしてきました
00:26
we've私たちは been workingワーキング around that least少なくとも
reliable信頼性のある part of the car, the driverドライバ.
4
14227
4319
車体を強化したり
00:30
We've私たちは made the car strongerより強く.
5
18546
1354
シートベルトを付けたり
エアバッグを付けたり
00:32
We've私たちは added追加された seatシート beltsベルト,
we've私たちは added追加された air空気 bagsバッグ,
6
20200
2548
00:34
and in the last decade10年, we've私たちは actually実際に
started開始した trying試す to make the car smarterスマートな
7
22748
3971
この10年ほどは
自動車を賢くすることによって
この運転手という欠陥部分を
正そうとするようになりました
00:38
to fix修正する that bugバグ, the driverドライバ.
8
26719
2938
00:41
Now, today今日 I'm going to talk to you
a little bitビット about the difference
9
29657
3261
今日 お話しするのは
運転支援システムによって
この問題を手当てするアプローチと
00:44
betweenの間に patchingパッチ適用 around the problem問題
with driverドライバ assistance支援 systemsシステム
10
32918
3808
車を完全に自動運転にする
アプローチの違いと
00:48
and actually実際に having持つ fully完全に
self-driving自己運転 cars
11
36726
2564
それでどんな恩恵があるのか
ということです
00:51
and what they can do for the world世界.
12
39290
1880
00:53
I'm alsoまた、 going to talk to you
a little bitビット about our car
13
41170
2995
また私たちが開発している
自動運転車と
00:56
and allow許す you to see how it sees見える the world世界
and how it reacts反応する and what it does,
14
44165
3999
それが周りの世界をどう見
どう反応しているのかも お見せしますが
01:00
but first I'm going to talk
a little bitビット about the problem問題.
15
48164
3187
その前にまず
何が問題なのか話しましょう
01:03
And it's a big大きい problem問題:
16
51651
1648
大きな問題です
世界で毎年120万人が
交通事故によって死んでいます
01:05
1.2 million百万 people are killed殺された
on the world's世界の roads道路 everyすべて year.
17
53299
3089
01:08
In Americaアメリカ alone単独で, 33,000 people
are killed殺された each year.
18
56388
3784
アメリカだけでも
毎年3万3千人が死んでいるんです
01:12
To put that in perspective視点,
19
60172
2028
分かりやすく言うと
01:14
that's the same同じ as a 737
falling落下 out of the sky everyすべて workingワーキング day.
20
62200
4797
これは737型旅客機が平日に毎日
墜落していることに相当します
01:19
It's kind種類 of unbelievable信じられない.
21
67342
1786
信じがたいことです
01:21
Cars are sold売った to us like this,
22
69548
2298
自動車はこんなイメージで
売られていますが
01:23
but really, this is what driving's運転の like.
23
71846
2717
実際の運転はこんな感じです
01:26
Right? It's not sunny晴れた, it's rainy雨の,
24
74563
2159
天気は悪く
01:28
and you want to do anything
other than driveドライブ.
25
76722
2488
運転中にみんな
他のことをしたくなります
01:31
And the reason理由 why is this:
26
79210
1622
その理由は
01:32
Trafficトラフィック is getting取得 worse悪化する.
27
80832
1858
交通事情が悪化しているからです
01:34
In Americaアメリカ, betweenの間に 1990 and 2010,
28
82690
3506
アメリカでは1990年から
2010年までの間に
01:38
the vehicle車両 milesマイル traveled旅行した
increased増加した by 38 percentパーセント.
29
86196
3504
自動車の総走行距離は
38%増加しましたが
01:42
We grew成長しました by six6 percentパーセント of roads道路,
30
90213
2749
道路の増加は6%に留まります
01:44
so it's not in your brains頭脳.
31
92962
1602
だから交通事情の変化は
単なる感覚的なものではなく
01:46
Trafficトラフィック really is substantially実質的に worse悪化する
than it was not very long ago.
32
94564
4276
この20年で現実に
はっきり悪化しているんです
01:50
And all of this has a very human人間 costコスト.
33
98840
2409
これは人々にコストとして
かかってきます
01:53
So if you take the average平均 commute通勤する time
in Americaアメリカ, whichどの is about 50 minutes,
34
101529
3948
アメリカにおける平均通勤時間は
約50分ですが
01:57
you multiplyかける that by the 120 million百万
workers労働者 we have,
35
105477
3649
これを労働人口の1億2千万人と
掛け合わせると
毎日通勤のために
60億分という時間が
02:01
that turnsターン out to be
about six6 billion minutes
36
109126
2225
02:03
wasted無駄な in commuting通勤 everyすべて day.
37
111351
2026
浪費されていることになります
02:05
Now, that's a big大きい number,
so let's put it in perspective視点.
38
113377
2827
大きな数字なので
分かりやすく言い換えましょう
02:08
You take that six6 billion minutes
39
116204
1774
60億分を
02:09
and you divide分ける it by the average平均
life expectancy期待 of a person,
40
117978
3784
人の平均寿命で割ると
02:13
that turnsターン out to be 162 lifetimes生涯
41
121762
3135
毎日162人分の命が
02:16
spent過ごした everyすべて day, wasted無駄な,
42
124897
2925
この単なる移動時間のために
02:19
just getting取得 from A to B.
43
127822
2044
無駄になっている計算です
02:21
It's unbelievable信じられない.
44
129866
1730
信じ難い話です
02:23
And then, there are those of us
who don't have the privilege特権
45
131596
2844
それに加え
この渋滞の中に座るという
02:26
of sitting座っている in trafficトラフィック.
46
134440
1672
特権を持たない人たちもいます
02:28
So this is Steveスティーブ.
47
136112
1578
彼はスティーブといい
02:29
He's an incredibly信じられないほど capable可能な guy,
48
137690
1765
とても有能な人ですが
02:31
but he just happens起こる to be blindブラインド,
49
139455
2516
目が見えません
02:33
and that means手段 instead代わりに of a 30-minute-分
driveドライブ to work in the morning,
50
141971
3217
仕事に行くのに
朝30分運転する代わりに
02:37
it's a two-hour2時間 ordeal試練
of piecing縫う together一緒に bitsビット of publicパブリック transitトランジット
51
145188
3979
2時間かけて
交通機関を乗り継ぐか
送ってもらえるよう
友人や家族に頼まなければなりません
02:41
or asking尋ねる friends友達 and family家族 for a rideライド.
52
149167
2385
02:43
He doesn't have that same同じ freedom自由
that you and I have to get around.
53
151552
3669
私たちのような
移動の自由を持っていないのです
02:47
We should do something about that.
54
155221
2460
これはどうにかする必要があります
02:49
Now, conventional従来の wisdom知恵 would say
55
157891
1757
多くの人は
02:51
that we'll私たちは just take
these driverドライバ assistance支援 systemsシステム
56
159648
2492
運転支援システムを作って
02:54
and we'll私たちは kind種類 of push押す them
and incrementally徐々に improve改善する them,
57
162140
3750
徐々に改良していけば
いつか自動運転車ができると
考えます
02:57
and over time, they'll彼らは turn順番
into self-driving自己運転 cars.
58
165890
2542
03:00
Well, I'm here to tell you
that's like me saying言って
59
168432
2409
でもそれは 一生懸命ジャンプしてれば
いつか空を飛べるようになると言うのと
03:02
that if I work really hardハード at jumpingジャンプする,
one day I'll be ableできる to fly飛ぶ.
60
170841
4057
同じようなものです
03:06
We actually実際に need to do
something a little different異なる.
61
174898
2728
基本的に違うことを
する必要があります
03:09
And so I'm going to talk to you
about three different異なる ways方法
62
177626
2711
自動運転車が
運転支援システムと異なる点を
03:12
that self-driving自己運転 systemsシステム are different異なる
than driverドライバ assistance支援 systemsシステム.
63
180337
3346
3つ示しますが
03:15
And I'm going to start開始
with some of our own自分の experience経験.
64
183683
2651
まず私たちが経験したことを
お話ししましょう
03:18
So back in 2013,
65
186334
2253
2013年に
03:20
we had the first testテスト
of a self-driving自己運転 car
66
188587
2663
初めて一般人を載せて
03:23
where we let regular定期的 people use it.
67
191250
2027
自動運転車のテストを行いました
03:25
Well, almostほぼ regular定期的 --
they were 100 GooglersGoogle社員,
68
193277
2202
100人のGoogle社員ではありますが
03:27
but they weren'tなかった workingワーキング on the projectプロジェクト.
69
195479
2003
このプロジェクト外の人たちです
03:29
And we gave与えた them the car and we allowed許可された
them to use it in their彼らの daily毎日 lives人生.
70
197482
3621
自動運転車を渡して
日常的に使ってもらいました
03:33
But unlike違う a realリアル self-driving自己運転 car,
this one had a big大きい asteriskアスタリスク with it:
71
201103
3719
自動運転車と言っても
留保付きです
03:36
They had to pay支払う attention注意,
72
204822
1504
まだ実験段階のもので
03:38
because this was an experimental実験的 vehicle車両.
73
206326
2633
運転席の人に注意を払ってもらう
必要がありました
03:40
We testedテストされた it a lot,
but it could still fail失敗します.
74
208959
3525
十分テストはしていましたが
それでも誤動作することがあったんです
03:44
And so we gave与えた them two hours時間 of trainingトレーニング,
75
212484
2059
それで彼らに
2時間のトレーニングの後に
03:46
we put them in the car,
we let them use it,
76
214543
2092
運転席についてもらい
使ってもらいました
03:48
and what we heard聞いた back
was something awesome驚くばかり,
77
216635
2127
そうして得られた声は
新製品を世に送り出そうとしている者にとって
勇気づけられるものでした
03:50
as someone誰か trying試す
to bring持参する a product製品 into the world世界.
78
218762
2524
03:53
Everyすべて one of them told us they loved愛された it.
79
221286
1925
誰もがとても
気に入ってくれたのです
03:55
In fact事実, we had a Porscheポルシェ driverドライバ
who came来た in and told us on the first day,
80
223211
3566
普段ポルシェに
乗っている人がいて
最初は「こんなの馬鹿げている
何考えてんのか分からない」と言っていたんですが
03:58
"This is completely完全に stupid愚か.
What are we thinking考え?"
81
226777
2663
04:01
But at the end終わり of it, he said,
"Not only should I have it,
82
229850
2840
終いにはこう言ったのです
「自分だけでなく すべての人がこの車を持つべきだ
04:04
everyoneみんな elseelse should have it,
because people are terribleひどい driversドライバー."
83
232690
3175
みんなひどいドライバーだから」
04:09
So this was music音楽 to our ears,
84
237135
1735
これは私たちの耳に
心地よい言葉でしたが
04:10
but then we started開始した to look at what
the people inside内部 the car were doing,
85
238870
3803
自動運転車に乗った人たちが
車内でやっていることには
驚かせられることになりました
04:14
and this was eye-openingアイ開口.
86
242673
1579
04:16
Now, my favoriteお気に入り storyストーリー is this gentleman紳士
87
244252
2438
これは私のお気に入りの
逸話なんですが
04:18
who looks外見 down at his phone電話
and realizes実現する the battery電池 is low低い,
88
246690
3829
ある人が運転中に携帯を見て
バッテリーが切れかけているのに気付き
04:22
so he turnsターン around like this in the car
and digs掘り起こす around in his backpackバックパック,
89
250519
4548
こんな風に後ろを向いて
バックパックの中を探って
04:27
pulls引っ張る out his laptopラップトップ,
90
255067
2153
ノートPCを取り出し
04:29
puts置く it on the seatシート,
91
257220
1567
横の座席に置き
また振り向いて
04:30
goes行く in the back again,
92
258787
1764
04:32
digs掘り起こす around, pulls引っ張る out
the charging充電 cableケーブル for his phone電話,
93
260551
3367
バックパックを漁って
充電ケーブルを取り出し
04:35
futzesフュッツ around, puts置く it into the laptopラップトップ,
puts置く it on the phone電話.
94
263918
3367
ノートPCと携帯を繋いで
04:39
Sure enough十分な, the phone電話 is charging充電.
95
267285
2043
携帯を充電したんですが
04:41
All the time he's been doing
65 milesマイル per〜ごと hour時間 down the freeway高速道路.
96
269328
3994
この間車はずっと
時速100キロ以上で走っていました
04:45
Right? Unbelievable信じられない.
97
273322
2484
信じられないような話です
04:47
So we thought about this and we said,
it's kind種類 of obvious明らか, right?
98
275806
3121
これを見て
答えは出たと思いましたね
04:50
The better the technology技術 gets取得,
99
278927
2263
技術が進むほど
運転手の信頼性は
逆に下がっていくので
04:53
the lessもっと少なく reliable信頼性のある
the driverドライバ is going to get.
100
281190
2121
04:55
So by just making作る the cars
incrementally徐々に smarterスマートな,
101
283311
2396
自動車を徐々に
賢くしていっても
04:57
we're probably多分 not going to see
the wins勝つ we really need.
102
285707
2902
望むような結果には
ならないだろうと
05:00
Let me talk about something
a little technicalテクニカル for a moment瞬間 here.
103
288609
3901
少し技術的な話をしましょう
05:04
So we're looking at this graphグラフ,
and along一緒に the bottom
104
292510
2438
このグラフの横軸は
車がブレーキを
かけるべきでない時にかける頻度です
05:06
is how oftenしばしば does the car
apply適用する the brakesブレーキ when it shouldn'tすべきではない.
105
294948
3051
05:09
You can ignore無視する most最も of that axis,
106
297999
1621
こちらの軸は概ね
無視して構いません
05:11
because if you're driving運転 around townタウン,
and the car starts開始する stopping停止する randomly無作為に,
107
299620
3719
街中を運転していて車が
ランダムに停止するようなら
05:15
you're never going to buy購入 that car.
108
303339
1701
そんな車は誰も買わないからです
05:17
And the vertical垂直 axis is how oftenしばしば
the car is going to apply適用する the brakesブレーキ
109
305040
3375
縦軸は事故を防ぐために
車がブレーキを
かけるべき時にかける頻度です
05:20
when it's supposed想定される to
to help you avoid避ける an accident事故.
110
308415
3049
05:23
Now, if we look at
the bottom left cornerコーナー here,
111
311464
2221
左下隅が
05:25
this is your classicクラシック car.
112
313685
1845
昔ながらの自動車です
05:27
It doesn't apply適用する the brakesブレーキ for you,
it doesn't do anything goofyグーフィー,
113
315530
3133
車が自分でブレーキをかけることはなく
馬鹿なことをすることもなければ
05:30
but it alsoまた、 doesn't get you
out of an accident事故.
114
318663
2779
事故を防いでくれることも
ありません
05:33
Now, if we want to bring持参する
a driverドライバ assistance支援 systemシステム into a car,
115
321442
3018
衝突回避自動ブレーキのような
運転支援システムを
作ろうと思ったら
05:36
say with collision衝突 mitigation緩和 braking制動,
116
324460
1828
色々な技術を取り込んで
こんなグラフになり
05:38
we're going to put some packageパッケージ
of technology技術 on there,
117
326288
2612
05:40
and that's this curve曲線, and it's going
to have some operatingオペレーティング propertiesプロパティ,
118
328900
3418
ある種の動作特性を
実現できるでしょうが
事故をすべて防げるわけではなく
05:44
but it's never going to avoid避ける
all of the accidents事故,
119
332318
2490
そこまでの能力はありません
05:46
because it doesn't have that capability能力.
120
334808
2059
それでもこの曲線上の
いずれかの点を選んで
05:48
But we'll私たちは pickピック some place場所
along一緒に the curve曲線 here,
121
336867
2249
05:51
and maybe it avoids回避する halfハーフ of accidents事故
that the human人間 driverドライバ missesミス,
122
339116
3254
事故の数を
半分にできるかもしれません
これはすごいことです
05:54
and that's amazing素晴らしい, right?
123
342370
1297
交通事故が
半分になるんですから
05:55
We just reduced削減 accidents事故 on our roads道路
by a factor因子 of two.
124
343667
2727
アメリカで毎年死ぬ人の数が
1万7千人も減らせます
05:58
There are now 17,000 lessもっと少なく people
dying死ぬ everyすべて year in Americaアメリカ.
125
346394
3987
06:02
But if we want a self-driving自己運転 car,
126
350381
2020
しかし自動運転車を
作ろうと思ったら
曲線をこのようなものにする
技術が必要になります
06:04
we need a technology技術 curve曲線
that looks外見 like this.
127
352401
2307
06:06
We're going to have to put
more sensorsセンサ in the vehicle車両,
128
354708
2599
車にもっとセンサーを付け
基本的に衝突が起こらないという
06:09
and we'll私たちは pickピック some
operatingオペレーティング pointポイント up here
129
357307
2021
点を選ぶことになります
06:11
where it basically基本的に never
gets取得 into a crashクラッシュ.
130
359328
2019
06:13
They'll彼らは happen起こる, but very low低い frequency周波数.
131
361347
2443
衝突は起きたとしても
極めて低い頻度です
06:15
Now you and I could look at this
and we could argue主張する
132
363790
2461
これを見て 移行は段階的であるべきか
議論ができるでしょう
06:18
about whetherかどうか it's incremental増分, and
I could say something like "80-20 ruleルール,"
133
366251
3605
80:20の法則というのもありますが
06:21
and it's really hardハード to move動く up
to that new新しい curve曲線.
134
369856
2568
上の曲線に移るのは
極めて難しいのです
これを別の角度から
見てみましょう
06:24
But let's look at it
from a different異なる direction方向 for a moment瞬間.
135
372424
2934
この技術はどれくらいの精度で
正しく振る舞わなければならないのか?
06:27
So let's look at how oftenしばしば
the technology技術 has to do the right thing.
136
375358
3512
06:30
And so this green dotドット up here
is a driverドライバ assistance支援 systemシステム.
137
378870
3506
緑の点は運転支援システムです
アメリカでは
人間の運転手は
06:34
It turnsターン out that human人間 driversドライバー
138
382376
2485
事故に繋がるようなミスを
06:36
make mistakes間違い that lead
to trafficトラフィック accidents事故
139
384861
2647
06:39
about once一度 everyすべて 100,000 milesマイル in Americaアメリカ.
140
387508
3172
10万マイル (16万km) に1度
犯しています
06:42
In contrastコントラスト, a self-driving自己運転 systemシステム
is probably多分 making作る decisions決定
141
390680
3167
これに対して自動運転車は
06:45
about 10 times per〜ごと second二番,
142
393847
3663
1秒間に10回くらい
判断を行っています
1マイルあたりだと
06:49
so order注文 of magnitudeマグニチュード,
143
397510
1422
06:50
that's about 1,000 times per〜ごと mileマイル.
144
398932
2832
およそ千回です
06:53
So if you compare比較する the distance距離
betweenの間に these two,
145
401764
2485
この2点は対数目盛りで
06:56
it's about 10 to the eighth第8, right?
146
404249
2600
8つ離れています
06:58
Eight8 orders注文 of magnitudeマグニチュード.
147
406849
1765
10の8乗倍です
07:00
That's like comparing比較する how fast速い I run走る
148
408614
2809
これは私が走る速さと
光の速さを
07:03
to the speed速度 of light.
149
411423
2206
比較するようなものです
07:05
It doesn't matter問題 how hardハード I train列車,
I'm never actually実際に going to get there.
150
413629
3785
私がいかに頑張ったところで
そこに到達することはありません
07:09
So there's a prettyかなり big大きい gapギャップ there.
151
417414
2438
とても大きなギャップが
あるということです
07:11
And then finally最後に, there's how
the systemシステム can handleハンドル uncertainty不確実性.
152
419852
3729
最後にシステムが不確定さを
いかに扱うかという問題があります
07:15
So this pedestrian歩行者 here mightかもしれない be
steppingステッピング into the road道路, mightかもしれない not be.
153
423581
3323
この歩行者は
道を渡るのかどうか
私には分からないし
どんなアルゴリズムでも分かりません
07:18
I can't tell,
norまた can any of our algorithmsアルゴリズム,
154
426904
3395
07:22
but in the case場合 of
a driverドライバ assistance支援 systemシステム,
155
430310
2284
運転支援システムは
07:24
that means手段 it can't take actionアクション,
because again,
156
432594
2806
行動を起こせない
ということです
予期しないところでブレーキをかけるというのは
受け入れられないからです
07:27
if it pressesプレス the brakesブレーキ unexpectedly意外にも,
that's completely完全に unacceptable容認できない.
157
435400
3339
07:30
Whereasそれに対して a self-driving自己運転 systemシステム
can look at that pedestrian歩行者 and say,
158
438739
3133
一方自動運転車の場合は
歩行者がどうしようとしているのか
分からないという場合
07:33
I don't know what they're about to do,
159
441872
1890
07:35
slowスロー down, take a better look,
and then react反応する appropriately適切に after that.
160
443762
3762
スピードを落として様子を見
それから適切に反応します
07:39
So it can be much saferより安全な than
a driverドライバ assistance支援 systemシステム can ever be.
161
447524
3702
だから運転支援システムよりも
ずっと安全だということです
07:43
So that's enough十分な about
the differences相違 betweenの間に the two.
162
451226
2730
2つのシステムの
違いについては分かったので
07:45
Let's spend費やす some time talking話す about
how the car sees見える the world世界.
163
453956
3484
自動運転車は世界をどう見ているのか
という話をしましょう
白いのが私たちの車です
07:49
So this is our vehicle車両.
164
457440
1252
07:50
It starts開始する by understanding理解
where it is in the world世界,
165
458692
2438
まず自分が世界のどこにいるのかを
知るところから始めます
07:53
by taking取る a map地図 and its sensorセンサー dataデータ
and aligning整列 the two,
166
461130
2787
地図とセンサーデータを突き合わせ
07:55
and then we layer on top of that
what it sees見える in the moment瞬間.
167
463917
2948
地図に現在見えているものを
重ね合わせます
07:58
So here, all the purple紫の boxesボックス you can see
are other vehicles乗り物 on the road道路,
168
466865
3655
紫色の箱は
道路上の他の車です
08:02
and the red thing on the side
over there is a cyclistサイクリスト,
169
470520
2528
道の端にある赤い箱は
自転車です
08:05
and up in the distance距離,
if you look really closely密接に,
170
473048
2402
それからよく見てもらうと
ずっと向こうに
ロードコーンがあります
08:07
you can see some conesコーン.
171
475450
1794
08:09
Then we know where the car
is in the moment瞬間,
172
477244
2773
これで車がいる状況については
分かりますが
08:12
but we have to do better than that:
we have to predict予測する what's going to happen起こる.
173
480017
3833
それだけでは駄目で
この後何が起きるか予測する必要があります
08:15
So here the pickup拾う truckトラック in top right
is about to make a left laneLANE change変化する
174
483850
3488
右手前方にいる小型トラックは
左に車線変更しようとしています
08:19
because the road道路 in frontフロント of it is closed閉まっている,
175
487338
2223
道路の先が塞がっているのを
08:21
so it needsニーズ to get out of the way.
176
489561
1731
迂回するためです
1台のトラックの動きを
読むだけじゃいけません
08:23
Knowing知っている that one pickup拾う truckトラック is great,
177
491292
1863
08:25
but we really need to know
what everybody'sみんな thinking考え,
178
493155
2479
みんなの考えを読む必要があり
08:27
so it becomes〜になる quiteかなり a complicated複雑な problem問題.
179
495634
2507
これはとても複雑な問題です
08:30
And then given与えられた that, we can figure数字 out
how the car should respond応答する in the moment瞬間,
180
498141
4749
それを元に
どう動くべきか判断します
どういう経路を取り
どうスピードを変えるか
08:34
so what trajectory軌道 it should followフォローする, how
quickly早く it should slowスロー down or speed速度 up.
181
502890
3866
08:38
And then that all turnsターン into
just following以下 a pathパス:
182
506756
3065
道に沿って進む
左か右にハンドルを切る
ブレーキやアクセルを踏む
08:41
turning旋回 the steering操舵 wheelホイール left or right,
pressing押す the brakeブレーキ or gasガス.
183
509821
3197
08:45
It's really just two numbers数字
at the end終わり of the day.
184
513018
2464
詰まるところ
2つの数値に集約できます
08:47
So how hardハード can it really be?
185
515482
2241
難しくはなさそうでしょう?
08:50
Back when we started開始した in 2009,
186
518433
1952
2009年に取り組み始めた頃は
08:52
this is what our systemシステム looked見た like.
187
520385
1798
こんな感じでした
08:54
So you can see our car in the middle中間
and the other boxesボックス on the road道路,
188
522183
3391
私たちの車が中央にあり
道を走る他の車が
箱として描かれています
08:57
driving運転 down the highwayハイウェイ.
189
525574
1271
自分がどこにいて 他の車がどこにいるか
おおよそ把握している必要があります
08:58
The car needsニーズ to understandわかる where it is
and roughly大まかに where the other vehicles乗り物 are.
190
526845
3818
世界を幾何学的に理解するのです
09:02
It's really a geometric幾何学的
understanding理解 of the world世界.
191
530663
2429
街中を走行するようになって
09:05
Once一度 we started開始した driving運転
on neighborhoodご近所 and cityシティ streets通り,
192
533092
2948
09:08
the problem問題 becomes〜になる a whole全体
new新しい levelレベル of difficulty困難.
193
536040
2445
問題は格段に難しくなりました
09:10
You see pedestrians歩行者 crossing交差点 in frontフロント
of us, cars crossing交差点 in frontフロント of us,
194
538485
3494
車の前を歩行者が横断したり
車が目の前を横切ったり
09:13
going everyすべて whichどの way,
195
541979
1811
様々な方向に進みます
09:15
the trafficトラフィック lightsライト, crosswalks横断歩道.
196
543790
1527
信号があり
横断歩道があります
09:17
It's an incredibly信じられないほど complicated複雑な
problem問題 by comparison比較.
197
545317
2797
前と比べて
遙かに複雑になっています
09:20
And then once一度 you have
that problem問題 solved解決した,
198
548114
2103
それに対応できる
ようになったら
09:22
the vehicle車両 has to be ableできる
to deal対処 with construction建設.
199
550217
2512
今度は工事現場に
対応できなければいけません
09:24
So here are the conesコーン on the left
forcing強制 it to driveドライブ to the right,
200
552729
3151
ここでは左側のロードコーンによって
右に移動させられています
09:27
but not just construction建設
in isolation隔離, of courseコース.
201
555880
2402
工事現場そのものだけでなく
09:30
It has to deal対処 with other people moving動く
throughを通して that construction建設 zoneゾーン as well.
202
558282
3723
その周囲を行く人にも
注意を払う必要があります
09:34
And of courseコース, if anyone's誰でも
breaking壊す the rulesルール, the police警察 are there
203
562005
3263
交通違反があれば警察が来ます
屋根に点滅する
ライトが付いている車は
09:37
and the car has to understandわかる that
that flashing点滅する light on the top of the car
204
565268
3622
ただの車ではなく警察車両だと
理解できる必要があります
09:40
means手段 that it's not just a car,
it's actually実際に a police警察 officer役員.
205
568890
3105
道路の端にいる
オレンジ色の箱は
09:43
Similarly同様に, the orangeオレンジ boxボックス
on the side here,
206
571995
2032
スクールバスです
09:46
it's a school学校 busバス,
207
574027
1109
これも特別な扱いを
必要とします
09:47
and we have to treat治療する that
differently異なって as well.
208
575136
2520
09:50
When we're out on the road道路,
other people have expectations期待:
209
578576
2793
道路上の人々には
それぞれ期待することがあります
09:53
So, when a cyclistサイクリスト puts置く up their彼らの arm,
210
581369
1780
自転車の人が手を挙げているのは
09:55
it means手段 they're expecting期待している the car
to yield産出 to them and make roomルーム for them
211
583149
3518
車線変更したいので
道を譲ってほしいということです
09:58
to make a laneLANE change変化する.
212
586667
2053
10:01
And when a police警察 officer役員
stood立っていた in the road道路,
213
589030
2173
警官が路上に立って
こんなポーズをしていたら
10:03
our vehicle車両 should understandわかる
that this means手段 stop,
214
591203
2740
止まれという意味だと
理解する必要があり
10:05
and when they signal信号 to go,
we should continue持続する.
215
593943
3506
進めという合図をしたら
進む必要があります
10:09
Now, the way we accomplish達成する this
is by sharing共有 dataデータ betweenの間に the vehicles乗り物.
216
597449
3761
このために私たちの取っている方法は
車同士で情報共有するということです
10:13
The first, most最も crude原油 modelモデル of this
217
601210
1696
最初の荒削りなモデルでは
10:14
is when one vehicle車両
sees見える a construction建設 zoneゾーン,
218
602906
2113
1台が工事現場を見つけたら
10:17
having持つ another別の know about it
so it can be in the correct正しい laneLANE
219
605019
3062
他の車にも知らせ
車線変更して問題を回避できるようにする
というものでした
10:20
to avoid避ける some of the difficulty困難.
220
608081
1570
10:21
But we actually実際に have a much
deeperもっと深く understanding理解 of this.
221
609651
2664
しかし私たちはもっと
深い理解をしています
10:24
We could take all of the dataデータ
that the cars have seen見た over time,
222
612315
3009
これまで観察してきた
他の車のデータ —
10:27
the hundreds数百 of thousands
of pedestrians歩行者, cyclistsサイクリスト,
223
615324
2376
何十万という歩行者 自転車
自動車のデータから
10:29
and vehicles乗り物 that have been out there
224
617700
1787
それぞれがどんな姿を
しているか理解し
10:31
and understandわかる what they look like
225
619487
1695
10:33
and use that to infer推論
what other vehicles乗り物 should look like
226
621182
2831
それを元に
他の車や歩行者が
10:36
and other pedestrians歩行者 should look like.
227
624013
1926
どう見えるか推測します
10:37
And then, even more importantly重要なこと,
we could take from that a modelモデル
228
625939
3021
さらに重要なのは
それぞれがどう動くと予想されるかという
モデルを作れたことです
10:40
of how we expect期待する them
to move動く throughを通して the world世界.
229
628960
2330
10:43
So here the yellow boxボックス is a pedestrian歩行者
crossing交差点 in frontフロント of us.
230
631290
2963
ここで黄色い箱は
前を横切る歩行者です
10:46
Here the blue boxボックス is a cyclistサイクリスト
and we anticipate予期する
231
634253
2250
青い箱は自転車で
10:48
that they're going to nudgeナッジ out
and around the car to the right.
232
636503
3312
こちらの車を右に避けると
予想しています
10:52
Here there's a cyclistサイクリスト
coming到来 down the road道路
233
640115
2092
向こうからやってくる自転車は
10:54
and we know they're going to continue持続する
to driveドライブ down the shape形状 of the road道路.
234
642207
3486
道に沿って進んでいくだろうと
予想できます
ここでは車が右折していて
10:57
Here somebody誰か makes作る a right turn順番,
235
645693
1867
こちらでは 目の前に
Uターンしようとしている車がいて
10:59
and in a moment瞬間 here, somebody's誰かの
going to make a U-turnUターン in frontフロント of us,
236
647560
3360
その動きを予期し
それに応じて安全な動きをします
11:02
and we can anticipate予期する that behavior動作
and respond応答する safely安全に.
237
650920
2614
見たことのあるものばかりなら
良いのですが
11:05
Now, that's all well and good
for things that we've私たちは seen見た,
238
653534
2728
現実の世界では
11:08
but of courseコース, you encounter出会い
lots of things that you haven't持っていない
239
656262
2865
見たことのないものにも
出くわします
11:11
seen見た in the world世界 before.
240
659127
1231
これはほんの2ヶ月前に
11:12
And so just a coupleカップル of months数ヶ月 ago,
241
660358
1741
マウンテンビューを
走行していて
11:14
our vehicles乗り物 were driving運転
throughを通して Mountain Viewビュー,
242
662099
2235
出会ったものですが
11:16
and this is what we encountered遭遇した.
243
664334
1644
電動車椅子の女性が
道の真ん中で
11:17
This is a woman女性 in an electric電気の wheelchair車椅子
244
665978
2082
11:20
chasing追う a duckアヒル in circles on the road道路.
(Laughter笑い)
245
668060
2617
ぐるぐる鴨を
追いかけていたんです (笑)
11:22
Now it turnsターン out, there is nowhereどこにも
in the DMVDMV handbookハンドブック
246
670677
3111
陸運局のマニュアルの
どこを見ても
11:25
that tells伝える you how to deal対処 with that,
247
673788
2245
この状況にどう対処すべきか
書いてありません
11:28
but our vehicles乗り物 were ableできる
to encounter出会い that,
248
676033
2143
しかし私たちの車は
この時 スピードを落として
11:30
slowスロー down, and driveドライブ safely安全に.
249
678176
2255
無事やり過ごせました
対応しなければならないのは
鴨ばかりではありません
11:32
Now, we don't have to deal対処
with just ducksアヒル.
250
680431
2041
11:34
Watch this bird fly飛ぶ across横断する in frontフロント of us.
The car reacts反応する to that.
251
682472
3708
鳥が突然前に飛び出しましたが
車はちゃんと対応しています
11:38
Here we're dealing対処する with a cyclistサイクリスト
252
686180
1615
ここではマウンテンビュー以外では
11:39
that you would never expect期待する to see
anywhereどこでも other than Mountain Viewビュー.
253
687795
3290
およそお目にかからないような
自転車に対応しています
11:43
And of courseコース, we have
to deal対処 with driversドライバー,
254
691085
2068
もちろん他の車にも
対応する必要があります
11:45
even the very small小さい onesもの.
255
693153
3715
こんなミニサイズのものまで含めて
11:48
Watch to the right as someone誰か
jumpsジャンプする out of this truckトラック at us.
256
696868
4131
右手を見てください
誰かトラックから降りてきます
11:54
And now, watch the left as the car
with the green boxボックス decides決定する
257
702460
2929
左にいる車の緑の箱が
11:57
he needsニーズ to make a right turn順番
at the last possible可能 moment瞬間.
258
705389
3325
ぎりぎりになって
右折してきます
12:00
Here, as we make a laneLANE change変化する,
the car to our left decides決定する
259
708714
2851
車線変更しようとしたら
12:03
it wants to as well.
260
711565
3553
左手の車も同時に
車線変更してきました
12:07
And here, we watch a car
blowブロー throughを通して a red light
261
715118
2693
車が赤信号を
突っ込んでくるので
12:09
and yield産出 to it.
262
717811
2090
道を譲っています
12:11
And similarly同様に, here, a cyclistサイクリスト
blowing吹く throughを通して that light as well.
263
719901
3854
こちらでは自転車が
信号無視して入ってきます
12:15
And of courseコース,
the vehicle車両 responds応答する safely安全に.
264
723755
2746
もちろん
危険がないように対応します
12:18
And of courseコース, we have people
who do I don't know what
265
726501
2601
そして道路では時々
理解できないことをする人たちがいます
12:21
sometimes時々 on the road道路, like this guy
pulling引っ張る out betweenの間に two self-driving自己運転 cars.
266
729102
3823
2台の自動運転車の間に
真横から車が入ってきました
「何考えてんだ?」と
言いたくなるでしょう
12:24
You have to ask尋ねる, "What are you thinking考え?"
267
732925
2045
(笑)
12:26
(Laughter笑い)
268
734970
1212
12:28
Now, I just fire-hosed消防ホース you
with a lot of stuffもの there,
269
736182
2521
様々なケースを
立て続けにお見せしたので
12:30
so I'm going to breakブレーク one of these
down prettyかなり quickly早く.
270
738703
2650
1つのケースを
少しだけ細かく見てみましょう
12:33
So what we're looking at is the sceneシーン
with the cyclistサイクリスト again,
271
741353
2940
先ほどの自転車のケースですが
下の映像で分かるように
この自転車はまだ視界に入っていません
12:36
and you mightかもしれない notice通知 in the bottom,
we can't actually実際に see the cyclistサイクリスト yetまだ,
272
744293
3491
しかし車は自転車を把握しています
左端の青い箱です
12:39
but the car can: it's that little
blue boxボックス up there,
273
747784
2504
12:42
and that comes来る from the laserレーザ dataデータ.
274
750288
2081
レーザーを使って
捉えたものです
12:44
And that's not actually実際に
really easy簡単 to understandわかる,
275
752369
2418
これは少しわかりにくいので
向きを変えてレーザーによるデータを
よく見てみましょう
12:46
so what I'm going to do is I'm going
to turn順番 that laserレーザ dataデータ and look at it,
276
754787
3584
目をこらして見ると
12:50
and if you're really good at looking
at laserレーザ dataデータ, you can see
277
758371
3029
道の角にいくつか点があり
この部分ですが
青い箱が自転車を示しています
12:53
a few少数 dotsドット on the curve曲線 there,
278
761400
1487
12:54
right there, and that blue boxボックス
is that cyclistサイクリスト.
279
762887
2372
こちらの信号は赤ですが
12:57
Now as our light is red,
280
765259
1149
自転車の信号は既に
黄色になっています
12:58
the cyclist'sサイクリスト light
has turned回した yellow already既に,
281
766408
2192
映像をよく見ると分かります
13:00
and if you squint斜視, you can see that
in the imageryイメージ.
282
768600
2438
13:03
But the cyclistサイクリスト, we see, is going
to proceed続ける throughを通して the intersection交差点.
283
771038
3286
しかし自転車は
交差点に入ってきます
こちらの信号が青に変わり
向こうは赤になっていますが
13:06
Our light has now turned回した green,
his is solidlyしっかりと red,
284
774324
2394
13:08
and we now anticipate予期する that this bike自転車
is going to come all the way across横断する.
285
776718
4292
この自転車が道を横切ってくることを
予期しています
13:13
Unfortunately残念ながら the other driversドライバー next to us
were not paying払う as much attention注意.
286
781010
3742
あいにく隣の車は我々ほど
注意を払っていなかったため
13:16
They started開始した to pull引く forward前進,
and fortunately幸いにも for everyoneみんな,
287
784752
3157
進み始めます
幸い自転車はうまくよけて
13:19
this cyclistsサイクリスト reacts反応する, avoids回避する,
288
787909
3011
交差点を渡りきりました
13:22
and makes作る it throughを通して the intersection交差点.
289
790920
2191
これで前に進めます
13:25
And off we go.
290
793111
1568
13:26
Now, as you can see, we've私たちは made
some prettyかなり excitingエキサイティング progress進捗,
291
794679
2948
ご覧いただいたように
この技術はとても素晴らしい進歩を遂げ
13:29
and at this pointポイント we're prettyかなり convinced確信している
292
797627
1902
市場に送り出せると
13:31
this technology技術 is going
to come to market市場.
293
799529
2010
強い自信を持っています
13:33
We do three million百万 milesマイル of testingテスト
in our simulatorsシミュレータ everyすべて singleシングル day,
294
801539
4783
日々行っているシミュレーターによるテスト走行は
500万キロにも及びます
この車がどれほど経験を積んできたか
お分かりになるでしょう
13:38
so you can imagine想像する the experience経験
that our vehicles乗り物 have.
295
806322
2689
私たちはこの技術を道路にもたらせる日を
待ち焦がれています
13:41
We are looking forward前進 to having持つ
this technology技術 on the road道路,
296
809011
2864
13:43
and we think the right pathパス
is to go throughを通して the self-driving自己運転
297
811875
2890
運転者支援システムではなく
自動運転車が正しい道であると
信じています
13:46
ratherむしろ than driverドライバ assistance支援 approachアプローチ
298
814765
1844
13:48
because the urgency緊急 is so large.
299
816609
2621
これはとても緊急性の
高い問題なんです
13:51
In the time I have given与えられた this talk today今日,
300
819230
2393
この講演をしている間にも
13:53
34 people have died死亡しました on America'sアメリカの roads道路.
301
821623
3135
アメリカでは34人が
交通事故で死んでいる計算です
13:56
How soonすぐに can we bring持参する it out?
302
824758
2368
これを世に出せるのは
いつになるのか?
13:59
Well, it's hardハード to say because
it's a really complicated複雑な problem問題,
303
827126
3832
非常に難しい問題なので
確答するは難しいです
14:02
but these are my two boys男の子.
304
830958
2214
この写真は
私の2人の息子です
14:05
My oldest最も古い son息子 is 11, and that means手段
in four4つの and a halfハーフ years,
305
833172
3623
長男は11歳で
それはあと4年半で運転免許を
取れるようになるということです
14:08
he's going to be ableできる
to get his driver'sドライバーズ licenseライセンス.
306
836795
2577
私たちのチームでは そんなことにならないよう
全力を尽くしています (笑)
14:11
My teamチーム and I are committedコミットした
to making作る sure that doesn't happen起こる.
307
839372
3204
14:14
Thank you.
308
842576
1904
ありがとうございました
14:16
(Laughter笑い) (Applause拍手)
309
844480
3667
(拍手)
14:21
Chrisクリス Andersonアンダーソン: Chrisクリス,
I've got a question質問 for you.
310
849110
2568
(クリス・アンダーソン) 1つ質問していいですか
14:23
Chrisクリス Urmsonウルムソン: Sure.
311
851678
2809
(クリス・アームソン) どうぞ
14:26
CACA: So certainly確かに, the mindマインド of your cars
is prettyかなり mind-boggling心を震わせる.
312
854487
3924
(アンダーソン) あなた方の車の能力は
驚くばかりです
14:30
On this debateディベート betweenの間に
driver-assistedドライバー支援 and fully完全に driverlessドライバーレス --
313
858411
4459
運転支援システムか完全な自動運転車か
という点については
14:34
I mean, there's a realリアル debateディベート
going on out there right now.
314
862870
3041
現在さかんに議論が行われています
14:37
So some of the companies企業,
for example, Teslaテスラ,
315
865911
2833
テスラのような会社は
14:40
are going the driver-assistedドライバー支援 routeルート.
316
868744
2159
運転支援システムの道を選んでいます
14:42
What you're saying言って is that
that's kind種類 of going to be a deadデッド end終わり
317
870903
5248
あなたのお話では
それでは行き詰まり
14:48
because you can't just keep improving改善する
that routeルート and get to fully完全に driverlessドライバーレス
318
876151
5456
運転支援システムを改善していっても
自動運転車には到らないということでした
14:53
at some pointポイント, and then a driverドライバ
is going to say, "This feels感じる safe安全,"
319
881607
3530
運転している人が
「大丈夫なようだ」と思って
14:57
and climb登る into the back,
and something ugly醜い will happen起こる.
320
885137
2647
後ろの方を向いて
まずい事態になるだろうと
14:59
CUCU: Right. No, that's exactly正確に right,
and it's not to say
321
887784
2676
(アームソン) その通りです
運転支援システムなど価値がないと
言うのではありません
15:02
that the driverドライバ assistance支援 systemsシステム
aren'tない going to be incredibly信じられないほど valuable貴重な.
322
890460
3537
過渡的には多くの命を
救うことができるでしょう
15:05
They can saveセーブ a lot of lives人生
in the interim暫定,
323
893997
2058
15:08
but to see the transformative変形的 opportunity機会
to help someone誰か like Steveスティーブ get around,
324
896055
3833
しかしスティーブのような盲目の
人がどこにでも行けるようにするとか
15:11
to really get to the end終わり case場合 in safety安全性,
325
899888
1969
安全性を究極まで高めるとか
15:13
to have the opportunity機会
to change変化する our cities都市
326
901857
2479
駐車場所を車が自分で
見つけに行くことで
15:16
and move動く parkingパーキング out and get rid除去する of
these urban都市 cratersクレーター we call parkingパーキング lots,
327
904336
4204
都心から駐車場という名のクレーターをなくすといった
抜本的な変化を目指すなら
15:20
it's the only way to go.
328
908540
1240
自動運転車が唯一の道です
15:21
CACA: We will be tracking追跡 your progress進捗
with huge巨大 interest利子.
329
909780
2718
(アンダーソン) 大きな興味を持って
今後を見守っています
15:24
Thanksありがとう so much, Chrisクリス.
CUCU: Thank you. (Applause拍手)
330
912498
4232
(アームソン) ありがとうございます (拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masako Kigami

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ABOUT THE SPEAKER
Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

More profile about the speaker
Chris Urmson | Speaker | TED.com