Добро утро.
Днес съм тук, за да говоря
за автономни, летящи плажни топки.
Не, подвижни въздушни роботи, като този.
Бих искал да ви разкажа малко за предизвикателствата при изграждането им
и за някои от страхотните възможности
за прилагане на тази технология.
И така, тези роботи
са свързани с безпилотните летателни апарати.
Обаче, превозните средства, които виждате тук са големи.
Те тежат хиляди килограми
и в никакъв случай не са подвижни.
Дори не са автономни.
В действителност, много от тези превозни средства
са управлявани от екипажи на самолети,
които могат да включват няколко пилоти,
оператори на сензори
и координатори на мисията.
Това, от което се интересуваме е разработването на роботи, като този --
и тук са още две снимки --
на роботи, които можете да си купите от магазина.
Това са хеликоптери с четири ротори
и те са около един метър големи,
и тежат няколко килограма.
И така, ние ги оборудваме със сензори и процесори,
и тези роботи могат да летят на закрито
без GPS.
Роботът, който държа в ръката си
е този,
и е създаден от двама студенти,
Алекс и Даниел.
Той тежи малко повече
от 45 грама.
Консумира около 15 вата мощност.
И както можете да видите,
е около 20 сантиметра в диаметър.
Позволете ми да ви дам един много бърз урок
за това как работят тези роботи.
Значи той има четири ротора.
Ако завъртите тези ротори със същата скорост,
роботът кръжи.
Ако увеличите скоростта на всеки един от тези ротори,
тогава робота полита, ускорява се.
Разбира се, ако роботът е килнат,
наклонен по хоризонталата,
тогава той се ускорява в тази посока.
За да го накараме да се наклони, можем да го направим по два начина.
И така, на тази снимка
виждате, че ротор четири се върти по-бързо
и ротор две се върти по-бавно.
И когато това се случи,
в един момент роботът се завърта.
И обратното,
ако увеличите скоростта на ротор три
и намалите скоростта на ротор едно,
тогава роботът се устремява напред.
И накрая,
ако завъртите срещуположната двойка ротори
по-бързо от другата двойка,
тогава робота се завърта около вертикалната ос.
Бордови процесор
по същество гледа какви движения трябва да бъдат изпълнени
и комбинира тези движения,
и изчислява какви команди да се изпратят на двигателите,
600 пъти в секунда.
Така, в основни линии, работи това нещо.
Едно от предимствата на този дизайн
е, че когато намалявате мащаба на компонентите,
роботът естествено става подвижен.
И така, тук R
е характеристичната дължина на робота.
Това всъщност е половината от диаметъра.
И има много физически параметри, които се променят,
като намалявате R.
Този, който е най-важен
е инерцията или съпротивлението при движение.
Оказва се,
че инерцията, която определя ъгловото движение,
е пропорционална на пета степен на R.
Така че колкото по-малко е R,
толкова по-драматично намалява инерцията.
Така че като резултат, ъгловото ускорение,
обозначено с гръцката буква алфа тук,
се описва с едно върху R.
То е обратно пропорционално на R.
Колкото по-малко го правите, толкова по-бързо можете да завиете.
Това трябва да стане ясно от тези клипове.
В долния десен ъгъл виждате робот,
изпълняващ 360-градусово преобръщане
за по-малко от половин секунда.
Множество обръщания, малко повече време.
Тук бордовите процесори
получават обратна информация от акселерометрите
и жироскопите на борда,
и изчисляват, както казах преди,
команди, 600 пъти за секунда,
за да стабилизират този робот.
В ляво виждате Даниел, който подхвърля този робот във въздуха.
И това ви показва колко солиден е контрола.
Без значение как го подхвърля,
робота се възстановява и се връща към него.
И така, защо да правим такива роботи?
Ами роботи като този имат много приложения.
Можете да ги изпратите във вътрешността на сгради като тази,
като първа помощ, да търсят нередности,
може би да търсят биохимични течове,
газообразни течове.
Можете да ги използвате, също така,
за приложения, като строителството.
Това тук са роботи носещи греди, колони
и монтиращи кубообразни структури.
Ще ви разкажа малко повече за това.
Роботите могат да бъдат използвани за транспортиране на товари.
Един от проблемите с тези малки роботи
е техният капацитет за пренасяне на полезен товар.
Така че може да искате да ползвате няколко роботи
за носене на полезен товар.
Това е картина от неотдавнашен експеримент, който направихме --
всъщност вече не е толкова скорошен --
в Сендай, малко след земетресението.
Значи роботи като този могат да бъдат изпратени в срутени сгради,
да направят оценка на щетите след природни бедствия,
или да бъдат изпратени в сградите на реактори,
за да измерят нивата на радиация.
Един основен проблем,
който роботите трябва да решат, за да бъдат независими,
е по същество да изчислят
как да стигнат от точка А до точка Б.
Това е малко предизвикателно,
защото динамиката на този робот е доста сложна.
Всъщност, те живеят в 12-мерно пространство.
Така че ние използваме един малък трик.
Вземаме това извито 12-мерно пространство
и го трансформираме
в плоско четиримерно пространство.
И това четиримерно пространство
се състои от X, Y, Z, и още ъгълът на отклонение от курса.
Така че това, което прави робота
е да планира това, което наричаме минимална отсечена траектория.
Да ви напомня от физиката,
имате позиция, производната -- скорост,
после ускорение,
после идва рязко движение,
и после насечено.
Така че този робот минимизира насичането.
Така че това, което прави по същество
е, че произвежда плавно и грациозно движение.
И го прави, докато избягва препятствия.
Така че тези минимални траектории на насичане в това плоско пространство
после биват трансформирани обратно
в това сложно 12-мерно пространство,
което роботът трябва да прави
за контрол и след това за изпълнение.
Позволете ми да ви покажа няколко примери
за това, как изглеждат тези минимални траектории на насичане.
И в първото видео,
ще видите робот предвижващ се от точка А до точка Б
през междинна точка.
Роботът очевидно е в състояние
да изпълни която и да е кривообразна траектория.
Това са кръгови траектории,
при които робота е подложен на около две G.
Тук има надземни камери, заснемащи движението отгоре,
които указват на робота къде се намира 100 пъти в секунда.
Също така му казват къде са препятствията.
И пречките могат да се движат.
Тук виждате Даниел да хвърля този обръч във въздуха,
докато роботът изчислява позицията на обръча
и се опитвам да разбере как най-добре да премине през него.
Като учени винаги сме обучавани
да можем да скачаме през обръчи, за набиране на финансиране за нашите лаборатории,
и ние накарахме нашите роботи да направят това.
(Ръкопляскания)
Друго нещо, което роботът може да прави
е да помни части на траектория,
която научава или е предварително програмирана.
Тук виждате робот,
съчетаващ движение,
което набира инерция
и после променя своята ориентация и след това се възстановява.
Той трябва да прави това, защото празнината в прозореца
е само малко по-голяма от ширината на робота.
Точно както гмурец застава на трамплин
и после отскача от него, за да набере скорост,
и после прави пирует, две и половина салта
и след това грациозно се възстановява,
този робот прави по същество това.
Той знае как да съчетава различни части от траектории,
за да прави тези доста трудни задачи.
Искам да сменя темата.
Един от недостатъците на тези малки роботи е размерът им.
И ви казах по-рано,
че може да се наложи да наемем множество роботи
за да преодолеем ограниченията в размера им.
Една от трудностите
е как да се координират много такива роботи?
И тук се обърнахме към природата.
Искам да ви покажа клип
на пустинни мравки от вид Aphaenogaster
в лабораторията на проф. Стивън Прат, които носят предмет.
Това всъщност е парче от смокиня.
Всъщност ако донесете предмет покрит със сок от смокиня,
мравките ще го отнесат обратно в гнездото.
Тези мравки нямат централен координатор.
Те усещат своите съседи.
Няма изрична комуникация.
Но понеже усещат съседите си
и понеже усещат предмета,
те имат косвена координация в рамките на групата.
Така че това е вида координация,
която искаме да имат нашите роботи.
Така че когато имаме робот,
който е заобиколен от съседите си --
и нека да погледнем робот I и робот J --
това, което искаме роботите да правят
е да наблюдават разделението между тях,
докато летят във формация.
И после искате да се уверите,
че това разделение е в приемливи нива.
Така че отново роботите следят тази грешка
и изчисляват контролните команди
100 пъти в секунда,
което после се превежда в моторни команди 600 пъти в секунда.
Това също така трябва да се прави
по децентрализиран начин.
Отново, ако имате множество роботи,
е невъзможно да се координира цялата тази информация централно,
достатъчно бързо за да могат роботите да изпълняват задачата.
Освен това роботите трябва да основават своите действия
само на локална информация,
това, което долавят от техните съседи.
И накрая,
настояваме, че роботите трябва да са агностици
към съседите си.
Това е, което наричаме анонимност.
Това, което искам да ви покажа сега
е видео
на 20 от тези малки роботи,
летящи във формация.
Те следят позицията на своите съседи.
Те поддържат формация.
Формациите могат да се променят.
Могат да образуват планарни формации,
могат да бъдат триизмерни формации.
Както можете да видите тук,
те се свиват от триизмерна формация в планарна формация.
И за да прелитат през препятствия,
те могат да адаптират формациите в движение.
Така че отново, тези роботи идват наистина близо един до друг.
Както можете да видите в този полет, под формата на осмица,
те идват на сантиметри един от друг.
И въпреки аеродинамичните взаимодействия
на тези витла,
те са в състояние да поддържат стабилен полет.
(Ръкопляскания)
Така че, след като знаете как да летите във формация,
всъщност можете да вдигате обекти в сътрудничество.
Това просто ни показва,
че можем да удвоим, утроим, учетворим
силата на роботите, като просто ги накараме
да сътрудничат със съседите си, както можете да видите тук.
Един от недостатъците на това е,
че като мащабирате нещата --
ако имате много роботи, които носят едно и също нещо,
по същество ефективно увеличавате инерцията,
и следователно плащате цена за това, те няма да са толкова подвижни.
Но печелите по отношение на товароподемността.
Друго приложение, което искам да ви покажа --
отново, това е в нашата лаборатория.
Това е работа, направена от Куентин Линдзи, който е студент дипломант.
Неговият алгоритъм по същество казва на тези роботи
как да изградят самостоятелно
кубични структури
от подобни на подпори елементи.
Алгоритъмът казва на робота
каква част да вземе,
кога и къде да я постави.
В това видео може да видите --
то е ускорено 10, 14 пъти --
виждате три различни структури, изградени от тези роботи.
И отново, всичко е автономно,
всичко, което Куентин трябва да направи
е да им даде проектоплан
на дизайна, който иска да построи.
Всички тези експерименти, които видяхте до този момент,
всички тези демонстрации,
са извършени с помощта на системи заснемащи движението.
Какво се случва, когато напуснете вашата лаборатория
и излезете навън в реалния свят?
И какво, ако има няма GPS?
Този робот
всъщност е оборудван с камера
и лазерен далекомер, лазерен скенер.
И използва тези сензори
за да изгради карта на обкръжаващата го среда.
Тази карта се състои от отличителни белези --
като врати, прозорци,
хора, мебели --
и след това той разбира къде е позицията му
по отношение на отличителни белези.
Така че няма глобална координатна система.
Координатна система се определя на базата на робота,
къде е и какво търси.
И той се придвижва по отношение на тези отличителни предмети.
Искам да ви покажа клип
на алгоритми, разработени от Франк Шен
и проф. Нейтън Майкъл,
който показва този робот да влиза в сграда за първи път
и да създава тази карта в движение.
После роботът разбира какви са отличителните предмети
и изгражда картата.
Той определя къде се намира по отношение на отличителните предмети
и после изчислява позицията си
100 пъти в секунда,
което ни позволява да използваме алгоритмите за контрол,
които ви описах по-рано.
Този робот всъщност се управлява
отдалечено от Франк.
Но роботът може също така да разбере
къде да отиде самостоятелно.
Да предположим, че искам да изпратя това в сграда
и нямам представа как изглежда тази сграда,
мога да накарам този робот да влезе вътре,
да създаде карта
и после да се върне и да ми каже как изглежда сградата.
Така че тук роботът не само решава проблема,
как да отиде от точка А до точка Б в тази карта,
но също така определя
коя е най-добрата точка Б по всяко време.
Така че по същество знае къде да отиде,
да търси места, които имат най-малко информация.
И по този начин попълва тази карта.
Искам да ви оставя
с едно последно приложение.
И има много приложения на тази технология.
Аз съм професор и ние сме запалени по образованието.
Роботи като този наистина могат да променят начина,
по който провеждаме образованието от детската градина до 12 клас.
Но ние сме в южна Калифорния,
близо до Лос Анджелис,
така че трябва да приключа
с нещо, фокусирано върху развлеченията.
Искам да завърша с музикален видеоклип.
Искам да ви представя създателите, Алекс и Даниел,
които направиха този клип.
(Ръкопляскания)
Преди да ви пусна този клип,
искам да ви кажа, че те го създадоха през последните три дни,
след като получихме обаждане от Крис.
И роботите, които свирят във видеото
са напълно автономни.
Ще видите девет роботи да свирят на шест различни инструменти.
И разбира се, това е направено изключително за TED 2012.
Нека да го видим.
(Музика)
(Ръкопляскания)