Dobro jutro.
Danas ću govoriti
o samoupravljajućim, letećim... loptama za plažu.
Ma ne, o okretnim lebdećim robotima poput ovog.
Nekoliko riječi o izazovima pri građenju robota
kao i mogućnostima koje pruža
primjena ove tehnologije.
Dakle, ovi roboti
su svojevrsne bezpilotne letjelice.
Međutim ovdje prikazane letjelice su velike.
Budući da teže stotine kilograma、
pokretljivost im je otežana.
Štoviše nisu niti samoupravljajuće.
U stvarnosti, mnoge od ovih letjelica
su upravljane stručnim osobljem
poput grupe pilota
kontrolorima senzora
i zapovjednicima misije.
Mi smo se pozabavili razvojem robota poput ovih --
prikazana su dva primjera
robota koji se mogu kupiti u trgovini.
Dakle to su helikopteri sa četiri rotora-propelera
otprilike promjera jednog metra
i teže koji kilogram.
Opremili smo ih sa senzorima i procesorima,
da bi mogli letjeti u zatvorenom prostoru
bez GPSa.
Robot kojeg držim
...ovaj...
su kreirala dva studenta.
Alex i Daniel.
Težak je jedva
40-tak grama
i pokreće ga snaga od 15 wati.
Kao što možete ocijeniti
u promjeru je oko 20 cm.
Dopustite da ukratko pojasnim
na koji način ovi roboti rade.
Robot ima četiri propelera.
Ako se svi propeleri okreću istom brzinom
robot lebdi u zraku.
Kada povećamo okretaje propelera
robot se uzdiže.
Ako je robot nagnut
prema horizontali
onda će se kretati u tom smjeru.
Evo jednog od dva načina kako nakrenuti robota.
Na ovoj slici
uočite kako se 4. propeler okreće brže,
a 2. propeler se okreće sporije.
U tom trenutku
robot se nakrene.
I drugi način je
da povećate brzinu 3. propelera
i smanjite brzinu 1. propelera,
čime je robot usmjeren prema naprijed.
Konačno
ako ubrzate dva
nasuprotna propelera
robot će se okretati oko vertikalne osi.
U osnovi, ugrađeni procesor
opaža koje kretnje trebaju biti izvršene,
usklađuje kretnje
te šalje primjerenu naredbu motorima
600 puta u sekundi.
Tako u osnovi robot radi.
Prednost ovakvog dizajna
je, da s manjim komponentama
robot postaje okretniji.
Na ovoj slici R predstavlja
karakterističnu duljinu robota.
U osnovi to je radius robota.
Mnogi fizikalni parametri se mijenjaju
kako smanjujemo R.
Najvažniji parametar
je tromost, ili otpor kretanju.
Ispada da je
tromost, o kojoj ovisi kretanje pod kutom,
proporcionalna R na petu potenciju.
Sa smanjivanjem R
tromost dramatično pada.
To rezultira kutnom akceleracijom
označenom grčkim slovom alfa
približno 1/R.
Dakle, obrnuto proporcionalna s R.
Što je robot manji, to je okretniji.
Što je očito iz ovih snimki.
Promotrite robota, desno dolje,
kako se okrenuo 360 stupnjeva.
u djeliću sekunde.
Višestruki okreti - malo više vremena.
Ugrađeni procesori
zaprimaju informaciju od ugrađenih
akcelerometara i žiroskopa
te procesiraju, kao što rekoh,
te informacije 600 puta u sekundi
stabilizirajući robota.
Na dnu lijevo, uočite Daniela kako baca robota u zrak
demonstrirajući koliko je robot robustan.
Bez obzira kako ga bacite
robot se dočeka na noge i doleti nazad.
Koja je svrha graditi ovakve robote?
Može biti višestruka.
Robote možete poslati u zgrade pod ugrozom
primjerice kao izvidnicu za otkrivanje provalnika,
otkrivanje biokemijskog hazarda,
ili curenja plina.
Možete ih koristiti i kao
programirane graditelje.
Uočite kako roboti nose gredice i stupiće
i sklapaju ih u kockaste konstrukcije.
O tome malo više kasnije.
Ove robote možemo koristiti i za prijenos tereta.
Međutim, s obzirom na njihovu veličinu
kapacitet nosivosti je malen.
Stoga bi bilo dobro udružiti robote
za prijenos tereta.
Evo snimke nedavnog pokusa --
doduše već ima tome --
u Sendaiu, netom iza potresa.
Roboti mogu biti poslani u ruševine
kako bi se procjenila šteta
ili u objekte s reaktorima
da izmjere razinu radijacije.
Osnovni problem
s kojim se roboti moraju nositi, samoinicijativno
je u biti zaključivanje
kako doći od točke A do točke B.
Dakle stvari postaju složenije
s porašću dinamike robota.
U načelu, roboti žive u 12-dimenzionalnom prostoru.
Pa smo morali tome doskočiti.
Uzeli smo zakrivljeni 12-dimenzionalni prostor
i transformirali ga
u ravninski 4-dimenzionalni prostor.
Ovaj 4-dimenzionalni prostor
se sastoji od X, Y, Z i osnog kuta.
Što je robotu činiti
je isplanirati putanju najmanje akceleracije.
Da se prisjetimo fizike,
imamo položaj, te 1. derivaciju položaja - brzinu,
zatim akceleraciju - 2. vremenska derivacija položaja (d2x/dt2)
impuls - 3. derivacija položaja (d3x/dt3)
'cimanje' - 4. derivacija položaja (d4x/dt4).
Robot minimizira cimanje.
Rezultat toga je
glatko, ravnomjerno kretanje robota.
I to pri zaobilaženju zapreka.
Dakle, putanje najmanje akceleracije u ovom ravninskom prostoru
potom transformiramo nazad
u složeni 12-dimenzionalni prostor,
koje robot mora slijediti
radi provjere i potom izvršavanja.
Evo nekoliko primjera
kako putanje najmanje akceleracije izgledaju.
U prvoj snimci
vidjet ćete kretanje robota od točke A do točke B
ali kroz zadanu točku.
Robot je sposoban
pratiti zakrivljene putanje.
Ovo su kružne putanje
na kojima robot potegne 2G.
Ovdje imamo stropne kamere
koje signaliziraju robotu njegov položaj 100 puta u sekundi.
Također daju robotu do znanja gdje su prepreke.
Te prepreke mogu biti pokretne.
Ovdje vidite Daniela kako baca kolut u zrak,
a robot računa položaj koluta
pokušavajući odrediti pravi trenutak za prolazak kroz kolut.
Kao znanstvenici, primorani smo izvoditi
akrobacije kako bi fondovi za naše projekte bili odobreni,
pa smo odlučili i robote naučiti akrobacijama.
(Pljesak)
Dodatna stvar koju robot može učiniti
je memoriranje dijelova putanje
koju je savladao ili mu je predprogramirana.
Ovdje vidite robota
kako kombinira kretnje
i vreba pravi trenutak
u kojem će se nagnuti i potom vratiti u početni položaj.
Na to je prisiljen jer svjetli otvor prozora
je tijesan za njegovu širinu.
Poput skakača s daske
kada odskoči da bi dobio zamah,
potreban za piruetu, i dvostruki salto
da bi se na kraju ponovo ispružio,
ovaj robot u osnovi čini isto.
Dakle zna kako usuglasiti više manjih putanja
u jednu znatno složeniju.
Promjenimo temu.
Jedan od nedostataka robota je veličina.
I kao što rekoh
trebat ćemo upregnuti veliki broj robota
da bi nadomjestili taj nedostatak.
Prva poteškoća je
kako koordinirati jato robota?
Okrenuli smo se majci prirodi.
Pogledajmo slijedeći prilog
s pustinjskim mravima Aphaenogaster.
kako nose teret, u laboratoriju profesora Stephen Pratta.
Ovo je komadić smokve.
Ako im podmetnete bilo koji predmet preliven smokvinim sokom
mravi će ga odvući u mravinjak.
Mravi očito nemaju koordinatora.
Ali osjećaju ostale iz skupine.
Ne postoji izravna komunikacija.
Ali kako osjećaju ostale u skupini
i kako osjećaju predmet,
koordinacija je ostvarena posredno.
Takvu sličnu koordinaciju
smo željeli ostvariti kod robota.
Ako imamo robota
grupiranog u jato
promotrimo robota I i robota J --
želimo robote osvijestiti
da paze na međusobni razmak
kada tvore formaciju.
Želimo da se taj razmak
održava unutar određene tolerancije.
Da ponovimo, roboti prate ovu toleranciju
i proračunavaju kontrolne naredbe
100 puta u sekundi,
što znači da motor zaprima 600 naredbi u sekundi.
I to treba biti učinjeno
decentralizirano.
Ako imate jato robota,
bilo bi nemoguće koordinirati ih centralno
zadovoljavajućom brzinom za ostvarenje zadaće.
Dodatno, roboti moraju zasnivati kretnje
isključivo na lokalnim informacijama
koje zaprimaju od susjednih robota.
I napokon
inzistirali smo da su roboti agnostični
prema susjedima.
To smo nazvali anonimnost.
Sada ću vam pokazati
snimak
sa 20 robota
koji lete u formaciji.
Svaki robot promatra položaj susjeda.
I tako održavaju formaciju.
Formacija se može mijenjati.
Može biti ravninska
ili prostorna.
Kao što ovdje vidite,
roboti iz prostorne formacije tvore ravninsku.
I da bi letjeli kroz prepreke
sposobni su prilagoditi formaciju u letu.
Roboti mogu prići blizu jedan drugom.
Kao što vidite u ovoj formaciji u obliku osmice,
roboti prilaze jedni drugima unutar par centimetara.
I unatoč aerodinamičnom utjecaju
propelerskih elisa
održavaju stabilan let.
(Pljesak)
Kada ih jednom naučite letjeti u formaciji
možete podići predmete surađujući.
To ujedno znači
da možemo udvostručiti, utrostručiti ili učetverostručiti
snagu robota
usklađujući njihovo djelovanje, kao što je prikazano.
Jedan od nedostataka ovakvog pristupa
je, kako teret postaje teži...
i ako uposlite jato robota za prijenos tereta
u osnovi povećavate tromost,
čime naravno jato postaje manje okretno.
Ali tako možete prenašati teže objekte.
Još jedna primjena koju želim pokazati --
ponovo, u našem laboratoriju.
Ovo je napravio naš postdiplomac Quentin Lindsey.
Njegov algoritam u osnovi naređuje robotima
kako da samostalno sklope
prostorne rešetkaste konstrukcije
iz gredica.
Njegov algoritam govori robotu
koji dio podići,
te kada i gdje ga ugraditi.
Na ovoj snimci možete vidjeti --
ubrzano 10 - 14 puta --
tri različite konstrukcije sklapane robotima.
Roboti su samoupravljajući,
i sve što Quentin treba učiniti
je dostaviti im nacrt
konstrukcije koja treba biti sklopljena.
Dakle, svi ovi pokusi koje ste vidjeli,
sve ove demonstracije,
su ostvarene uz pomoć sustava za praćenje kretnji.
Međutim, što se događa kada napustite laboratorij
i otisnete se u stvaran svijet?
I što kada nema GPSa?
Primjerice, ovaj robot
je opremljen kamerom
i laserskim daljinomjerom, laserskim skenerom.
I koristi ove senzore
kako bi izgradio kartu okruženja.
Takva karta sadrži objekte --
poput vrata, prozora,
ljudi, namještaja --
i onda robot procjenjuje gdje se nalazi
u odnosu na te objekte.
Sve bez globalnog koordinatnog sustava (GPS).
Koordinatni sustav je definiran robotom,
njegovim položajem, i time što promatra.
I navođenje se odvija u odnosu na te objekte.
Evo isječka
s algoritmima koje je razvio Frank Shen
i profesor Nathan Michael
koji prikazuje robota kako ulazi u zgradu po prvi puta
i stvara kartu u letu.
Robot razaznaje objekte i
iscrtava kartu (model).
Izračunavajući udaljenosti do objekata
robot određuje svoj položaj
100 puta u sekundi
uz korištenje kontrolnog algoritma
koji sam opisao ranije.
Dakle ovaj robot zaprima
Frankove naredbe sa udaljene lokacije.
Ali robot također može
samostalno procijeniti gdje treba ići.
Recimo da želim poslati robota u zgradu
za koju nemam predodžbu o unutrašnjosti.
Jednostavno pošaljem robota da
kreira kartu (model)
i pozovem ga nazad da mi predoči što je zabilježio.
Dakle, robot ne samo da rješava problem
kako stići od točke A do točke B na ovoj karti,
nego i procjenjuje
koja je optimalna točka B.
U osnovi, robot zna da treba ići
prema lokacijama o kojima ima najmanje informacija.
I na taj način iscrtava kartu (model).
I da zaključim
s još jednom primjenom robota.
A postoje i mnoge druge primjene.
Ja sam profesor, i kao takav strastven za edukaciju.
Ovakvi roboti mogu promijeniti
način na koji se odvija nastava.
Ali s obzirom da smo u Južnoj Kaliforniji,
blizu Los Angelesa,
morat ću zaključiti
u holivudskom tonu.
Neka to bude glazbeni video.
Želim predstaviti Alexa i Daniela,
kreatore videa.
(Pljesak)
No prije nego prikažemo video,
želim napomenuti da su ga snimili u zadnja tri dana
nakon poziva od Chrisa (TED kuratora).
I roboti koji sviraju na snimci
su potpuno samostalni.
Vidjet ćete 9 robota kako svira 6 instrumenata.
Naravno, eksluzivno za TED 2012.
Pogledajmo.
(Glazba)
(Pljesak)