Guten Morgen.
Ich bin heute hier,
um über autonome, fliegende Strandbälle zu sprechen.
Nein, wendige, fliegende Roboter wie diesen hier.
Ich würde Ihnen gerne etwas über die Herausforderungen bei ihrem Bau erzählen
und über die großartigen Möglichkeiten
für die Anwendung dieser Technologie.
Diese Roboter
sind verwandt mit unbemannten Luftfahrzeugen.
Die Fahrzeuge, die Sie hier sehen, sind jedoch sehr groß.
Sie wiegen tausende von Kilos
und sind wirklich nicht wendig.
Sie sind nicht einmal autonom.
Sie werden vielmehr von einer
ganzen Mannschaft geflogen,
die aus mehreren Piloten,
Technikern für die Sensorik
und Missionskoordinatoren bestehen kann.
Wir interessieren uns für die Entwicklung von Robotern wie diesem –
und hier sind noch zwei Bilder
von Robotern, die man so im Laden kaufen kann.
Das sind Helikopter mit vier Rotoren,
die etwa einen Meter groß sind.
und ein paar Kilos wiegen.
Wir erweitern sie mit ein paar Sensoren und Prozessoren,
und diese Roboter können drinnen fliegen
ohne GPS.
Der Roboter, den ich hier in meiner Hand halte,
ist der hier,
und er wurde von zwei Studenten gebaut,
Alex und Daniel.
Er wiegt nur etwas mehr
als 50 Gramm.
Und hat einen Energieverbrauch von 15 Watt.
Wie Sie sehen können,
hat er einen Durchmesser von etwa 20 cm.
Lassen Sie mich Ihnen wirklich nur kurz erklären,
wie diese Roboter funktionieren.
Er hat vier Rotoren.
Wenn sich die Rotoren mit der gleichen Geschwindigkeit drehen,
schwebt der Roboter.
Wenn Sie die Geschwindigkeit jedes Rotors erhöhen,
steigt der Roboter auf und beschleunigt.
Natürlich, wenn der Roboter gekippt wäre,
also wenn er nicht ganz horizontal wäre,
würde er in diese Richtung beschleunigen.
Um ihn zu kippen, gibt es zwei Möglichkeiten.
In diesem Bild hier
sehen Sie, dass sich Robot vier schneller dreht.
und Rotor zwei langsamer.
Und sobald das passiert,
entsteht ein Moment, das den Roboter kippt.
Und andersrum,
wenn Sie die Geschwindigkeit von Rotor drei erhöhen
und die von Rotor eins absenken
kippt der Roboter nach vorne.
Und schließlich,
wenn Sie zwei gegenüberliegende Rotoren
schneller als das andere Paar drehen,
dreht sich der Roboter um die senkrechte Achse.
Der eingebaute Prozessor
betrachtet im Wesentlichen, welche Bewegungen ausgeführt werden müssen,
er kombiniert diese Bewegungen
und rechnet aus, welche Befehle zu den Motoren geschickt werden müssen
und das 600 Mal pro Sekunde.
Und so funktionieren diese Dinger grundsätzlich.
Einer der Vorteile dieses Designs ist,
dass wenn Sie alles verkleinern,
die Roboter viel wendiger werden.
R ist hier
die charakteristische Länge des Roboters
es ist eigentlich der halbe Durchmesser.
Und es gibt viele physikalische Parameter, die sich ändern,
sobald man R verringert.
Der wichtigste ist die Trägheit
oder der Bewegungswiderstand.
Es ist so,
dass die Trägheit, die die Rotationsbewegung beeinflusst,
mit der fünften Potenz von R skaliert.
Wenn Sie nun R verkleinern,
nimmt die Trägheit drastisch ab.
Ein Ergebnis davon ist, dass die Rotationsbeschleunigung,
hier mit dem griechischen Buchstaben Alpha bezeichnet,
mit 1 über R verläuft.
Sie ist umgekehrt proportional zu R.
Je kleiner Sie sie machen, desto schneller können Sie drehen.
Das sollte bei diesen Videos klar werden.
Unten rechts sehen Sie einen Roboter,
der einen 360°-Salto
in weniger als einer halben Sekunde vollführt.
Mehrere Saltos, ein bisschen mehr Zeit.
Die Prozessoren
bekommen Rückmeldungen von den Beschleunigungsmessern
und Gyroskopen an Bord
und berechnen, wie ich vorhin schon gesagt habe,
600 Mal pro Sekunde Befehle,
um den Roboter zu stabilisieren.
Links sehen Sie, wie Daniel den Roboter in die Luft wirft.
Und man sieht, wie robust die Kontrolle ist.
Egal wie Sie ihn werfen,
der Roboter fängt sich und kommt wieder zu ihm zurück.
Warum baut man solche Roboter?
Nun, Roboter wie diese haben viele Anwendungen.
Man kann sie in Gebäude wie dieses schicken
um als erste nach Eindringlingen zu suchen,
vielleicht nach biochemischen Lecks zu suchen,
oder Gaslecks.
Man kann sie aber auch
zum Bauen einsetzen.
Hier sehen Sie Roboter, die Träger und Säulen tragen
und würfelförmige Strukturen zusammenbauen.
Ich werde Ihnen noch etwas mehr darüber erzählen.
Diese Roboter können im Frachttransport eingesetzt werden.
Eines der Probleme dieser kleinen Roboter
ist ihre geringe Zuladung.
Daher wollen Sie vielleicht mehrere Roboter einsetzen,
um die Ladung zu tragen.
Das ist ein Bild von einem unserer letzten Experimente –
wobei das doch schon eine Weile her ist –
in Sendai, kurz nach dem Erdbeben.
Roboter wie dieser konnten in eingestürzte Gebäude geschickt werden,
um den Schaden nach Naturkatastrophen zu beurteilen,
oder in Reaktorgebäude,
um eine Strahlungskarte aufzubauen.
Ein grundlegendes Problem
das die Roboter lösen müssen, wenn sie autonom sein sollen,
ist im Grunde genommen,
wie sie von Punkt A zu Punkt B kommen.
Das ist eine ziemliche Herausforderung
da die Dynamik so eines Roboters recht kompliziert ist.
Tatsächlich leben sie in einem 12-dimensionalen Raum.
Also benutzen wir einen kleinen Trick.
Wir nehmen diesen gekrümmten 12-dimensionalen Raum
und wandeln ihn
in einen flachen vier-dimensionalen Raum um.
Und dieser vier-dimensionale Raum
besteht aus X, Y, Z und dem Gierwinkel.
Der Roboter also
plant etwas, das wir eine Bahnkurve mit minimalem Snap nennen.
Eine kurze Auffrischung Ihrer Physikkenntnisse:
Es gibt den Ort, die Geschwindigkeit als Ableitung,
dann Beschleunigung,
und dann kommt Ruck,
und dann kommt "Snap".
Und dieser Roboter minimiert Snap.
Und was das im Endeffekt ergibt,
ist eine glatte und anmutige Bewegung.
Und er macht das, während er Hindernissen ausweicht.
Diese Trajektorien mit minimalem Snap in diesem flachen Raum
werden dann zurücktransformiert
in diesen komplizierten 12-dimensionalen Raum,
und das muss der Roboter für die Kontrolle
und die spätere Ausführung tun.
Lassen Sie mich ein paar Beispiele zeigen,
wie diese Flugbahnen mit minimalem Snap aussehen.
In dem ersten Video
werden Sie sehen, wie der Roboter von A nach B fliegt
durch einen Zwischenpunkt.
Der Roboter ist offensichtlich in der Lage,
jede Bahnkurve auszuführen.
Das hier sind kreisförmige Bahnkurven,
bei denen auf den Roboter 2 G wirken.
Oben befinden sich Motion-Capture-Kameras,
die dem Roboter 100 Mal pro Sekunde sagen, wo er ist.
Sie sagen dem Roboter auch, wo diese Hindernisse sind.
Und diese Hindernisse können sich auch bewegen.
Und hier sehen Sie, wie Daniel diesen Reifen in die Luft wirft,
während der Roboter die Position vom Reifen berechnet
und versucht auszurechnen, wie er am Besten durch den Reifen kommt.
Als Akademiker
müssen wir ständig durch Reifen springen, um Sponsoren aufzutreiben,
und wir lassen unsere Roboter das machen.
(Applaus)
Außerdem kann der Roboter sich
Abschnitte der Flugbahnen merken,
die er lernt, oder die vorher einprogrammiert wurden.
Hier sehen Sie, wie der Roboter
eine Bewegung kombiniert,
um Schwung zu holen
und dann seine Ausrichtung ändert und sich wieder fängt.
Er muss das machen, da dieses Loch im Fenster
nur etwas größer als die Breite des Roboters ist.
Also genau wie ein Turmspringer auf dem Sprungbrett,
der hinabspringt um Schwung zu holen
und dann diese Pirouette vollführt, diesen zweieinhalbfachen Salto
und sich dann elegant wieder fängt,
dieser Roboter macht im Wesentlichen das Gleiche.
Er weiß also wie man diese Teile der Bahnkurven kombiniert,
um diese ziemlich schwierigen Aufgaben zu lösen.
Kurzer Themenwechsel.
Einer der Nachteile dieser kleinen Roboter ist ihre Größe.
Und ich habe Ihnen schon vorhin gesagt,
dass wir vielleicht sehr viele Roboter einsetzen wollen,
um die Beschränkungen durch die Größe zu umgehen.
Eine Schwierigkeit
ist, wie kann man viele Roboter koordinieren?
Daher haben wir uns die Natur angeschaut.
Ich möchte Ihnen einen kurzen Film zeigen,
von Aphaenogaster Wüstenameisen,
wie sie in Professor Stephen Pratts Labor einen Gegenstand tragen.
Das ist ein Stück einer Feige.
Sie können irgendein mit Feigensaft getränktes Objekt hinlegen
und die Ameisen werden es zurück zum Nest tragen.
Diese Ameisen haben keinen zentralen Koordinator.
Sie nehmen ihre Nachbarn wahr.
Es gibt keine explizite Kommunikation.
Aber weil sie ihre Nachbarn spüren
und weil sie das Objekt spüren,
haben sie eine implizite Koordination innerhalb der Gruppe.
Und diese Art der Koordination
sollen auch unsere Roboter haben.
Wenn wir also einen Roboter haben,
der von seinen Nachbarn umgeben ist –
schauen wir uns Roboter I und J an –
was wir von den Robotern wollen,
ist, dass sie den Abstand zwischen sich überwachen,
während sie in der Formation fliegen.
Und dann muss man sicherstellen,
dass dieser Abstand innerhalb akzeptabler Schranken ist.
Die Roboter überwachen also diesen Fehler
und berechnen die Kontrollbefehle
100 Mal pro Sekunde,
die dann in Motorbefehle 600 Mal pro Sekunde übersetzt werden.
Das muss auch auf eine
dezentrale Art geschehen.
Nochmal, wenn Sie sehr viele dieser Roboter haben,
ist es unmöglich, all diese Informationen zentral zu koordinieren,
schnell genug, damit die Roboter die Aufgabe lösen können.
Zusätzlich müssen die Roboter ihre Entscheidungen
nur aufgrund der lokalen Informationen fällen,
nämlich, was sie von ihren Nachbarn wahrnehmen.
Und schließlich
bestehen wir darauf, dass die Roboter nicht wissen,
wer ihre Nachbarn sind.
Das ist etwas, das wir Anonymität nennen.
Was ich Ihnen als nächstes zeigen will,
ist ein Video
von 20 dieser kleinen Roboter,
wie sie in einer Formation fliegen.
Sie überwachen die Position ihrer Nachbarn.
Und erhalten die Formation.
Die Formationen können sich ändern.
Sie können flache Formationen sein,
sie können drei-dimensionale Formationen sein.
Wie Sie hier sehen können,
kollabieren sie von einer 3D-Formation in eine ebene Formation.
Und um durch Hindernisse zu fliegen,
können sie ihre Formation im Flug anpassen.
Und Sie sehen, diese Roboter kommen sich wirklich nah.
Wie Sie hier bei dem Flug in Form einer Acht sehen,
nähern sie sich bis auf wenige Zentimeter.
Und trotz der aerodynamischen Wechselwirkungen
von diesen Propellerflügeln,
sind sie in der Lage stabil zu fliegen.
(Applaus)
Sobald man weiß, wie man in einer Formation fliegt,
kann man auch gemeinsam Objekte anheben.
Das hier zeigt,
dass wir die Roboterkraft verdoppeln,
verdreifachen, vervierfachen können,
in dem wir sie dazu bringen, Teams zu bilden, wie Sie hier sehen können.
Einer der Nachteile davon ist,
sobald Sie alles vergrößern –
also wenn Sie viele Roboter haben, die das gleiche Objekt tragen,
vergrößern Sie damit die Trägheit,
und damit zahlen Sie einen Preis; sie sind nicht mehr so wendig.
Aber Sie gewinnen einen Zuwachs an Traglast.
Eine andere Anwendug, die ich Ihnen zeigen will –
das ist wieder in unserem Labor.
Das ist die Arbeit von Quentin Lindsey, der ein Doktorand ist.
Sein Algorithmus sagt diesen Robotern,
wie sie autonom
würfelförmige Stukturen
aus diesen Streben bauen können.
Sein Algorithmus sagt dem Roboter,
welches Stück er anheben soll,
und wann und wo er es platzieren soll.
Und in diesem Video sehen Sie –
und es ist 10- oder 14-fach beschleunigt –
Sie sehen, wie diese Roboter drei verschiedene Strukturen bauen.
Und wieder, alles ist autonom,
und alles, was Quentin machen muss,
ist ihnen eine Blaupause zu besorgen
von dem Design, das er bauen will.
All die Experimente, die Sie bisher gesehen haben,
all diese Demonstrationen,
wurden mit Hilfe eines Motion-Capture-Systems durchgeführt.
Was passiert also, wenn man das Labor verlässt,
und nach draußen in die wirkliche Welt geht?
Und was, wenn es dort kein GPS gibt?
Dieser Roboter
wurde mit einer Kamera ausgestattet,
und einem Laser-Entfernungsmesser, einem Laser-Scanner.
Und er benutzt diese Sensoren,
um eine Karte der Umgebung aufzubauen.
Diese Karte besteht aus besonderen Merkmalen
wie Türen, Fenster
Personen, Möbelstücke –
und bestimmt dann seine Position
relativ zu diesen Merkmalen.
Es gibt also kein globales Koordinatensystem.
Das Koordinatensystem basiert auf dem Roboter,
wo er ist und was er anschaut.
Und er navigiert relativ zu diesen Merkmalen.
Ich möchte in einem kurzen Film
Algorithmen zeigen, die von Frank Shen
und Professor Nathan Michael entwickelt werden.
Er zeigt, wie ein Roboter ein Haus zum ersten Mal betritt
und im Flug diese Karte erstellt.
Dieser Roboter findet heraus, was diese Merkmale sind.
Und erstellt die Karte.
Er berechnet, wo er sich relativ zu den Merkmalen befindet,
und schätzt dann seine Position
100 Mal pro Sekunde,
was uns erlaubt, die Kontrollalgorithmen zu benutzen,
die ich vorher beschrieben habe.
Dieser Roboter hier wird tatsächlich
von Frank ferngesteuert.
Aber der Roboter kann auch alleine
herausfinden, wo er hin will.
Angenommen, ich müsste ihn in ein Gebäude schicken
und ich wüsste überhaupt nicht, wie es aussieht,
Ich kann den Roboter bitten, hinein zu gehen,
eine Karte zu erstellen
wiederzukommen und mir zu sagen, wie das Gebäude aussieht.
In diesem Fall löst der Roboter nicht nur das Problem
wie er von Punkt A zu Punkt B in dieser Karte kommt,
sonder er findet auch heraus,
was der beste Punkt B zu jedem Zeitpunkt ist.
Im Wesentlichen weiß er, wohin er gehen muss,
um nach Orten zu suchen, über die er am wenigsten weiß.
Und auf diese Weise erstellt er die Karte.
Ich würde Ihnen gern
noch eine letzte Anwendung zeigen.
Und es gibt viele Anwendungen für diese Technologie.
Ich bin ein Professor und wir haben eine Leidenschaft für die Ausbildung.
Roboter wie dieser können wirklich den Unterricht
vom Kindergarten bis zum Schulabschluss veränden.
Aber wir sind hier in Südkalifornien,
in der Nähe von Los Angeles,
daher muss ich am Ende
den Fokus auf die Unterhaltung richten.
Ich würde gerne mit einem Musikvideo schließen.
Ich würde gerne die Urheber vorstellen, Alex und Daniel,
die dieses Video gedreht haben.
(Applaus)
Aber bevor ich das Video abspiele,
möche ich Ihnen sagen, dass sie es in den letzten drei Tagen gedreht haben,
nachdem Chris sie angerufen hatte.
Und die Roboter, die im Video spielen,
sind völlig autonom.
Sie werden neun Roboter sehen, die sechs verschiedene Instrumente spielen.
Und natürlich wurde es exklusiv für TED 2012 gemacht.
Schauen wir es uns an.
(Musik)
(Applaus)