בוקר טוב.
אני כאן כדי לדבר
על כדורי-מים הטסים עצמאית.
לא, אלא על רובוטים קלי-תנועה שטסים כמו זה כאן.
אספר לכם מעט על האתגרים בבנייתם
ועל כמה מהאפשרויות הנפלאות
לשימוש בטכנולוגיה זו.
רובוטים הללו
קשורים בכלי-טיס בלתי מאויישים.
אבל הכלים שרואים כאן הם גדולים.
משקלם אלפי קילוגרמים,
והם כלל אינם קלי-תנועה.
הם אפילו לא עצמאיים.
למעשה, רבים מהם
מופעלים על-ידי צוותי הטסה
העשויים לכלול מספר טייסים,
מפעילי חיישנים
ומנהלי משימות.
אנו מעוניינים לפתח רובוטים כמו אלה --
אלו שתי תמונות נוספות --
של רובוטים שאפשר לרכוש מהמדף.
ובכן, אלה הם מסוקים בעלי 4 רוטורים
גודלם כמטר
ומשקלם קילוגרמים אחדים.
מתקינים עליהם חיישנים ומעבדים,
ורובוטים הללו יכולים לטוס
במבנה סגור ללא GPS (ניווט לווייני).
הרובוט שאני מחזיק בידי
הוא זה,
והוא נבנה על-ידי 2 סטודנטים,
אלכס ודניאל.
הוא שוקל
כ-50 גרם.
הוא צורך כ-15 ואט אנרגיה.
וכפי שניתן לראות,
קוטרו כ-20 ס"מ.
אז תנו לי לתאר בקצרה כיצד
הרובוטים הללו פועלים.
כאמור יש לו 4 רוטורים.
אם מסובבים אותם במהירות זהה,
הרובוט מרחף.
אם מגבירים מהירות של כל אחד מהרוטורים,
הרובוט טס למעלה, הוא מאיץ כלפי מעלה.
ברור שאם מטים אותו,
למצב אופקי,
הוא יטוס לכיוון הזה.
כדי להטות אותו, יש שתי דרכים.
בתמונה זו
רואים שרוטור 4 מסתובב יותר מהר
ורוטור 2 מסתובב יותר לאט.
וכאשר זה קורה
נוצר מומנט הגורם לרובוט להתגלגל.
ולצד השני,
אם מגבירים את המהירות של רוטור 3
ומורידים את המהירות של רוטור 1,
אז הרובוט מתקדם.
ולבסוף,
אם מסובבים זוג רוטורים מנוגדים
יותר מהר מהזוג האחר,
הרובוט חג סביב הציר האנכי.
מעבד בכלי-הטיס עוקב
אחר התנועות שדרוש להוציאן לפועל
ומחשב אלו פקודות
לשגר למנועים כדי לשלב את התנועות,
600 פעם בשניה.
כך בעיקרון דבר זה עובד.
אחד היתרונות של הצורה הזו
הוא שכאשר מקטינים את הגודל,
הרובוט הופך להיות קל-תנועה.
R הוא אורך
אופייני של הרובוט.
בעצם זה מחצית מהקוטר.
ישנם המון פרמטרים פיזיקליים שמשתנים
ככל שמורידים את R.
אחד שהוא החשוב ביותר
הוא האינרציה או ההתנגדות לתנועה.
מתברר שהאינרציה,
אשר שולטת בתנועה זויתית,
מושפעת מ-R במעלה החמישית.
לכן ככל שמקטינים את R,
האינרציה יורדת באופן דרמטי.
כתוצאה מזה, התאוצה הזויתית,
המצויינת כאן באמצעות האות אלפא,
היא אחד חלקי R.
היא ביחס הפוך ל-R.
ככל שמקטינים את R, כך ניתן להסתובב יותר מהר.
זה ברור מתוך הסרטונים האלה.
בתחתית מימין רואים רובוט המבצע
סלטה של 360 מעלות
תוך פחות מחצי שניה.
וסלטות מרובות בקצת יותר זמן.
כאן המעבדים שברובוט הטס
מקבלים משוב ממדי-התאוצה
ומג'איירואים שבכלי
ומבצעים חישובים של פקודות,
כאמור, 600 פעם בשניה
כדי לייצב את הרובוט.
משמאל רואים את דניאל זורק את הרובוט לאויר.
וזה מראה לכם את עוצמת השליטה.
לא משנה כיצד זורקים אותו,
הרובוט מתאושש וחוזר אליו.
אז מדוע לבנות רובוטים כאלה?
לרובוטים כאלה יש הרבה שימושים.
ניתן לשגרם לתוך בניינים כמו זה
כמענה ראשון כדי לחפש פורצים,
אולי כדי לחפש דליפות ביוכימיות,
דליפות גז.
ניתן גם להשתמש בהם
למטרות כמו בניה.
הנה רובוטים נושאים קורות, עמודים
ומרכיבים מבנים דמויי-קוביות.
אספר לכם על כך קצת יותר.
ניתן להשתמש ברובוטים להעברת מטען.
לכן אחד הקשיים עם רובוטים קטנים כאלה
היא יכולתם לשאת מטען.
לכן ייתכן ונרצה רובוטים מרובים
כדי לשאת מטען.
זו תמונה של ניסוי שביצענו לאחרונה --
בעצם לא כל-כך לאחרונה --
בסנדאי, זמן קצר לאחר רעידת האדמה.
רובוטים כאלה נשלחו לבניינים שהתמוטטו
כדי לאמוד את הנזק לאחר אסונות טבע,
או לבניינים רדיואקטיביים
כדי למפות רמות קרינה.
קושי מהותי אחד
שעל הרובוטים להתגבר עליו כדי לפעול עצמאית
הוא למצוא
כיצד להגיע מנקודה A לנקודה B.
זה הופך את העניין למאתגר במידת מה
מכיוון שעיקרון התנועה של הרובוט הוא די מורכב.
למעשה, הם מתנהלים במרחב 12-מימדי.
לכן אנו עושים תכסיס קטן.
אנו נוטלים את המרחב ה-12-מימדי
והופכים אותו
למרחב שטוח 4-מימדי.
ואותו מרחב 4-מימדי
מורכב מ-X, Y, Z ומזוית הסטייה.
וכך מה שהרובוט עושה
זה לתכנן את מה שנקרא מסלול עם מינימום פניות.
אזכיר שבפיזיקה,
יש מיקום, הנגזרת (שלו) מהירות,
אחר-כך תאוצה,
ואז בא הטילטול
ובסוף מגיעה הפניה.
רובוט זה ממזער פניות.
מה שזה בסוף יוצר
זו תנועה חלקה ומלאת חן.
והוא מבצע זאת תוך התחמקות ממכשולים.
מסלולים הללו של פניות מינימליות במרחב שטוח זה
מועברים בחזרה לצורה
המורכבת הזו של 12-מימדים,
שהרובוטים חייבים לבצע
לשם שליטה וביצוע פעולות.
אראה לכם כמה דוגמאות
כיצד נראים מסלולי המינימום פניות.
בסרטון הראשון, תראו את הרובוט
עובר מנקודה A לנקודה B
דרך נקודת ביניים.
הרובוט מסוגל בבירור
לבצע כל מסלול מעוקל.
אלה מסלולים מעגליים
בהם הרובוט מושך עד 2 ג'י.
כאן יש ממעל מצלמות תנועה המעדכנות את הרובוט
בנוגע למיקומו 100 פעם בשניה.
הן גם מעדכנות אותו היכן נמצאים המכשולים.
המכשולים יכולים גם לנוע.
כאן רואים את דניאל זורק חישוק לאויר,
בעוד הרובוט מחשב את מיקום החישוק
ומנסה למצוא כיצד לעבור דרכו באופן המיטבי.
הרי בתור אקדמאים,
אנו כבר מורגלים לעשות שמיניות באויר כדי לזכות במימון
לניסויים ועכשיו אנו מלמדים את הרובוטים לעשות זאת.
(מחיאות כפיים)
דבר נוסף שהרובוט יכול לבצע
הוא לזכור קטעי מסלולים שהוא לומד
או שהוא מתוכנת מראש לבצע.
כאן רואים את הרובוט
משלב תנועה
הצוברת מומנטום,
משנה את תנוחתו ואז חוזר למצבו ההתחלתי.
עליו לבצע זאת בגלל שהמרווח בחלון
רחב רק מעט יותר מרוחב הרובוט.
בדיוק כמו צוללן שעומד על מקפצה
וקופץ עליה כדי לצבור מומנטום,
ואז עושה סלטה, סלטה של שניים וחצי סיבובים
ואז חוזר בנונשלנטיות למצבו ההתחלתי,
הרובוט הזה בעיקרון עושה זאת.
הוא יודע כיצד לשלב ביחד פיסות קטנות
של מסלולים כדי לבצע משימות די מורכבות כאלו.
אני רוצה לעבור שלב.
אחד החסרונות של הרובוטים הללו הוא גודלם.
סיפרתי לכם קודם
שאולי נשתמש במספרים מאוד
גדולים של רובוטים כדי להתגבר על מיגבלות הגודל.
קושי אחד כזה הוא
כיצד לתאם בין רובוטים רבים כל-כך?
בשלב זה פנינו לטבע.
אראה לכם קטע וידאו
של נמלי מדבר,
במעבדתו של פרופ' סטפן פראט, הנושאות עצם.
זוהי למעשה חתיכת תאנה.
למעשה נוטלים עצם כלשהו
המצופה במיץ תאנה כדי שהנמלים ישאו אותו לקן שלהן.
לנמלים אלו אין איזה גורם מרכזי שמתאם ביניהן.
הן קולטות את שכניהן.
אין תקשורת חדה וברורה.
אבל מאחר והן קולטות את השכנים
והן חשות את העצם,
נוצר תיאום ספונטני בין חלקי הקבוצה.
ומין סוג כזה של תיאום
אנו רוצים שיהיה בין הרובוטים.
אז כאשר יש לנו רובוט
המוקף בשכנים --
הבה נביט ברובוט I ורובוט J --
מה שאנו רוצים שהרובוטים הללו יעשו
זה לנטר את המרווח ביניהם
בעודם טסים במבנה.
ואז ברצוננו לוודא
שהמרווח הזה הוא במיגבלות המותר.
הרובוטים עוקבים אחר השגיאה
ומחשבים את פקודות הבקרה
100 פעם בשניה,
המתורגמות לפקודות למנוע 600 פעם בשניה.
כל זה צריך להתבצע
באופן מבוזר.
כאמור, אם יש מספר גדול של רובוטים,
זה בלתי אפשרי לסנכרן את כל המידע מהר מספיק ממקום אחד מרכזי
באופן כזה שהרובוטים יוכלו לבצע את משימתם.
בנוסף על הרובוטים לבסס את פעילותם
אך ורק על מידע מקומי,
על מה שהם קולטים משכניהם.
ולבסוף,
אנו מקפידים שהרובוטים
יהיו אדישים לזהות שכניהם.
לזה אנו קוראים אלמוניות.
מה שאני רוצה להראות לכם כעת
זה סרטון
המציג 20 רובוטים קטנים כאלה
הטסים במבנה.
הם מנטרים את מיקום שכניהם.
הם שומרים על המבנה.
המבנים יכולים להשתנות.
המבנים יכולים להיות מישוריים,
יכולים להיות תלת-מימדיים.
כפי שניתן לראות כאן,
הם עוברים ממבנה תלת-מימדי למבנה מישורי.
וכדי לטוס דרך מכשולים,
הם יכולים לטוות את המבנים תוך כדי טיסה.
כאמור, הרובוטים האלה יכולים ממש להתקרב זה לזה.
כפי שרואים בטיסת סיפרה-8 זו,
הם מתקרבים עד כדי סנטימטרים זה לזה.
ועל אף השפעות אווירודינמיות הדדיות
של להבי המדחפים,
הם מצליחים לשמור על טיסה יציבה.
(מחיאות כפיים)
כך שברגע שיודעים כיצד לטוס במבנה,
ניתן להרים חפצים במשותף.
זה רק מראה
שאנו יכולים להכפיל, להשליש, להכפיל פי-4
את יכולת הרובוט פשוט על-ידי
הציוות שלהם עם שכניהם, כפי שרואים.
אחד החסרונות של זה
הוא שככל שהמספרים עולים --
ככל שיש יותר רובוטים הנושאים
דבר אחד מסויים, בהכרח גם מעלים את האינרציה,
ולכן משלמים מחיר; הם כבר לא קלי-תנועה.
אבל מרויחים יכולת נשיאת מטען.
שימוש נוסף שברצוני להראות --
שוב, זה במעבדה שלנו.
זו עבודה שנעשתה על-ידי קווינטין לינדסיי שהוא סטודנט למחקר.
האלגוריתם שלו אומר בעיקרון לרובוטים
כיצד לבנות עצמאית
מבנים קובייתיים
מעצמים כמו קורות, סמוכות וכדומה.
האלגוריתם שלו אומר לרובוטים
איזה חלק להרים,
מתי והיכן להניחו.
כך שבסרטון זה רואים --
והוא מואץ פי 10, 14 --
רואים שלושה מבנים שונים המוקמים על-ידי הרובוטים.
ושוב כאמור, הכל באופן עצמאי,
וכל מה שקווינטין צריך לעשות
זה לספק להם שרטוט
של המבנה שרוצים לבנות.
כל הניסויים שראיתם עד עכשיו,
כל התצוגות,
נעשו בעזרת מערכות ללכידת תנועה.
אבל מה קורה כאשר
יוצאים מהמעבדה לעולם האמיתי בחוץ?
ומה אם אין GPS?
לכן רובוט זה
מצוייד במצלמה
ובלייזר המודד טווח, סורק לייזר.
הוא משתמש בחיישנים אלה
ליצירת מפה של הסביבה.
מה שהמפה מכילה זה המאפיינים --
כגון פתחים, חלונות,
אנשים, רהיטים --
ואז הוא מחשב את מיקומו
ביחס למאפיינים אלה.
כלומר, אין מערכת תיאום מרכזית אחת.
מערכת הקואורדינטות מוגדרת בהתבסס על הרובוט עצמו,
על מיקומו ועל מה שהוא מביט עליו.
והוא מנווט ביחס למאפיינים אלה.
כעת אראה לכם קטע וידאו
של אלגוריתמים שפותחו על-ידי פרנק שן
ופרופ' נתן מייקל,
המראה את הרובוט הזה נכנס לבניין ממש בפעם הראשונה
ויוצר מפה זו תוך כדי טיסה.
אחר-כך הרובוט מחשב מהם המאפיינים האלה.
הוא בונה את המפה.
הוא מחשב היכן הוא נמצא ביחס למאפיינים הללו
ואז אומד את מיקומו
100 פעם בשניה וכך מאפשר לנו
להשתמש באלגוריתמי השליטה
שדיברתי עליהם קודם.
רובוט זה נשלט מרחוק
על-ידי פרנק.
אבל הרובוט יכול גם לחשב
באופן עצמאי לאן לנוע.
נניח שנתבקשתי להיכנס לבניין
ואין לי מושג כיצד הבניין נראה מבפנים,
אז אני יכול לבקש מהרובוט להיכנס,
ליצור מפה
ואז לחזור אליי ולספר לי כיצד הבניין נראה מבפנים.
אז הנה, לא רק שהרובוט פותר את הבעיה
של כיצד לעבור מנקודה A לנקודה B במפה זו,
אלא הוא גם מחשב
מהי נקודת ה-B המיטבית בכל רגע.
בעיקרון הוא יודע לאן לנוע כדי לחפש
מקומות שיש עליהם מידע מינימלי.
וכך הוא מאכלס את המפה.
ברצוני להשאירכם
עם שימוש אחד אחרון.
ישנם הרבה שימושים לטכנולוגיה זו.
אני פרופ' והחינוך חשוב מאוד עבורנו הפרופסורים.
רובוטים כאלה יכולים באמת לשנות את הדרך
בה אנו מלמדים מהגן עד לבגרות.
אבל אנו נמצאים בדרום-קליפורניה,
קרוב ללוס-אנג'לס,
לכן עליי לסיים
עם משהו הקשור לבידור.
ברצוני לסיים עם סרטון מוזיקה.
אני רוצה להציג את היוצרים, אלכס ודניאל,
אשר יצרו וידאו זה.
(מחיאות כפיים)
לפני שאריץ את הוידאו,
אספר לכם שהם יצרו אותו בשלושת הימים האחרונים
לאחר שקיבלו טלפון מכריס.
והרובוטים שמנגנים בוידאו
הם עצמאיים לחלוטין.
אתם תראו 9 רובוטים המנגנים 6 כלים שונים.
וכמובן, זה נעשה במיוחד לרגל TED 2012.
הבה נצפה.
(מוזיקה)
(מחיאות כפיים)