Jó reggelt.
Ma önállóan repülő
strandlabdákról fogok beszélni önöknek.
Na jó, nem. Inkább mozgékony, repülő robotokról, mint ez itt.
Kicsit mesélnék az építésükkel járó kihívásokról,
és a tecnnológia néhány fantasztikus
alkalmazási lehetőségéről.
Nos, ezek a robotok
hasonlóak a pilóta nélküli repülőgépekhez.
Ezek azonban nagy méretű járművek.
Súlyuk több tonnát is meghaladhat,
és semmiképp nem nevezhetők mozgékonynak.
Még csak nem is önállóak.
Valójában sokat közülük
egész csapatok irányítanak,
melyek tagjai között vannak pilóták,
szenzorkezelők,
valamint bevetésirányítók.
Mi ilyen, boltban vásárolható --
itt látható két további kép --
robotok fejlesztésével foglalkozunk.
Ezek helikopterek négy légcsavarral,
nagyjából egyméteres átmérővel
pár kilós súllyal.
Ezeket felszereljük érzékelőkkel és processzorokkal,
így aztán zárt térben is tudnak repülni,
GPS nélkül.
A robot, amit a kezemben tartok,
ez itt,
két diák, Alex és Daniel
szüleménye.
Tömege alig több
mint 5 dkg.
Energiafogyasztása nagyjából 15 W.
És ahogy láthatják,
az átmérője körülbelül 20 cm.
Hadd adjak egy kis ízelítőt arról,
hogyan is működnek ezek a robotok.
Tehát négy légcsavarjuk van.
Ha ezek azonos sebességgel forognak,
a robot lebeg.
Ha mindegyik csavar sebességét növeljük,
a robot felszáll, felfelé gyorsít.
Természetesen, ha a robot megdől,
eltér a vízszintestől,
akkor ebbe az irányba gyorsít.
Ezt kétféleképpen érhetjük el.
Ezen a képen
a négyes csavar gyorsabban forog,
míg a kettes lassabban.
Ennek köszönhetően
a nyomaték megdönti a robotot.
A másik irányban,
ha növeljük a hármas csavar sebességét
és csökkentjük az egyesét,
a robot előre dől.
És végül, ha a két szemközti rotort
gyorsabban forgatjuk
mint a másik kettőt, a robot
a függőleges tengely körül fordul el.
Egy fedélzeti processzor figyeli,
hogy milyen mozgásokat kell végrehajtani,
és ezeket kombinálva,
ad megfelelő parancsokat a motoroknak,
másodpercenként 600-szor.
Alapvetően így működik ez az egész.
E design egyik előnye,
hogy a méret csökkentésével
a robot mozgékonnyá válik.
Itt R jelenti
a robot karhosszát.
Ez tulajdonképpen az átmérő fele.
Az R csökkentésével számos
fizikai paraméter ugyancsak változik.
A legfontosabb
a tehetetlenség és a mozgási ellenállás.
Mint az kiderül,
a tehetetlenség, ami meghatározza a szögsebességet,
R ötödik hatványával arányos.
Szóval minél kisebb R,
annál drasztikusabban csökken a tehetetlenség.
Ennek köszönhetően, a szöggyorsulás
itt alfával jelölve,
egyenlő 1/R-rel.
Azaz fordítottan arányos R-rel.
Minél kisebb, annál gyorsabban fordul.
Ahogy ez a videókból is látható.
A jobb alsó sarokban látunk egy robotot,
ahogy egy 360 fokos fordulatot csinál
kevesebb, mint fél másodperc alatt.
Többszörös fordulat, kicsivel több idő.
A fedélzeti folyamatok
visszajelzést kapnak a gyorsulásmérőktől
és a giroszkópoktól,
és kiszámolják, ahogy már említettem,
a parancsokat másodpercenként 600-szor,
a robot stabilizálása érdekében.
Bal oldalon látjuk, ahogy Daniel a levegőbe dobja a robotot.
Jól mutatja, milyen kifinomult a vezérlés.
Nem számít, hogyan dobja el,
a robot magához tér, és visszarepül hozzá.
De miért is építsünk ilyen robotokat?
Nos, számos alkalmazásuk lehet.
Beküldhetjük őket ilyen épületekbe
első reagálókként, a behatolók felderítésére,
esetleg biokémiai szennyezés,
vagy gázszivárgás keresésére.
Használhatjuk őket például
építési feladatokra.
Itt a robotok oszlopokat és gerendákat hordanak
és kockaszerű építményeket raknak össze belőlük.
Erről később kicsit bővebben mesélek.
A robotok használhatók teherszállításra.
Bár az egyik probléma ezekkel a kis robotokkal
a korlátozott teherbírásuk.
Ezért teherszállításra érdemes
több robotot alkalmazni egyszerre.
Ez a felvétel mostanában készült --
vagy nem is annyira --
Sendaiban, nem sokkal a földrengés után.
A robotokat be tudjuk küldeni az összeomlott épületekbe,
felmérni a katasztrófa utáni károkat,
vagy reaktorépületekbe,
a sugárzási szint mérésére.
Egy alapvető probléma,
melyet az önálló robotoknak meg kell oldaniuk,
hogy kitalálják,
hogyan jussanak A pontból B-be.
Ez már kicsit komolyabb kihívás,
mert a robotok dinamikája elég bonyolult.
Konkrétan, egy 12 dimenziós térben élnek.
Ezért Itt bevetünk egy kis trükköt.
Fogjuk ezt a hajlított 12-dimenziós teret,
és transzformáljuk
egy lapos, négydimenziós térbe.
Ez a négydimenziós tér pedig
az X, Y, Z tengelyből és a kitérés szögéből áll.
A robot dolga megtervezni
az úgynevezett "legkisebb csapódású röppályát".
Egy kis fizikai emlékeztető:
a hely deriváltja a sebesség,
majd a gyorsulás,
aztán rándulás
és azt követi a csapódás.
A robot a csapódást minimalizálja.
Ennek eredményeként
egy sima és kecses mozgás áll elő.
És így képes elkerülni az akadályokat.
Az ebben a lapos térben lévő csapódási pályákat
aztán visszatranszformáljuk
a bonyolult, 12 dimenziós térbe,
ahol a robotok
vezérlése és működése zajlik.
Hadd mutassam be, hogy is néznek ki
a legkisebb csapódású pályák!
Az első videón látjuk,
amint a robot A pontból B-be jut
egy köztes ponton keresztül.
A robot jól láthatóan képes
tetszőleges görbe pályát bejárni.
Ezeken a körkörös pályákon
a robotra kb. 2g gyorsulás hat.
A tetején mozgásrögzítő kamerák vannak,
amelyek másodpercenként 100-szor közlik a robottal a helyzetét.
A robot ezen keresztül értesül az akadályokról is.
Az akadályok pedig elmozdulhatnak.
Itt azt látjuk, amint Daniel feldobja ezt a karikát,
a robot pedig kiszámolja a karika helyzetét,
és megpróbálja rajta keresztül a legjobb utat megtalálni.
Mi, kutatók, hozzászoktunk, hogy karikákon
ugorjunk át egy kis támogatás érdekében,
de most ezt a robotokkal csináltatjuk.
(Taps)
Egy másik dolog, amire a robot képes,
képes emlékezni a pálya egyes darabjaira,
amit megtanult, vagy amire programozták.
Itt azt látjuk, ahogy a robot
egy kombinált mozgás révén
lendületet vesz, majd irányt vált,
végül visszatér eredeti helyzetébe.
Erre azért van szükség, mert ez az ablaknyílás
alig nagyobb, mint a robot szélessége.
Ahogy a műugró az ugródeszkán
felugrik, hogy lendületet vegyen
a forgással a két és fél szaltóhoz,
amit aztán kecsesen kivezet,
a robot is ugyanezt csinálja.
Tehát képes kis pályadarabokat kombinálni
ilyen nehéz feladatok megoldása érdekében.
Most gyorsítsunk egy kicsit!
E kis robotok egyik hátránya a méretük.
Ahogy korábban mondtam,
sok-sok robotra lehet szükségünk
a méretkorlát legyőzéséhez.
Az egyik nehézség
ezeknek a robotoknak az összehangolása.
Ehhez a természetet hívtuk segítségül.
Mutatok egy filmet, amelyen
Stephen Pratt professzor laboratóriumában
sivatagi Aphaenogaster hangyák cipelnek egy tárgyat.
Konkrétan egy darab fügét.
Vagy bármit, amit fügesziruppal bekenünk,
ezek a hangyák becipelnek a bolyba.
A hangyáknak nincs egyetlen parancsnokuk.
Egyszerűen érzékelik a szomszédjaikat.
Nincs köztük konkrét kommunikáció.
De mivel érzékelik szomszédjaikat,
és érzékelik a tárgyat, mégis kialakul
egyfajta koordináció a csoportban.
Pontosan ilyen koordinációt akarunk
mi is elérni a robotok között.
Ha van egy robotunk,
amit körülvesznek a szomszédjai --
legyen ez az I és J robot --
azt akarjuk, hogy ezek
figyeljék az egymás közti távolságot,
amikor kötelékben repülnek.
Azt akarjuk, hogy ez a távolság
bizonyos határokon belül maradjon.
A robot tehát figyeli ezt a hibát,
és másodpercenként 100-szor
kiszámítja a szükséges korrekciókat,
és másodpercenként 600-szor motorparancsokra fordítja őket.
Ráadásul mindezt decentralizált módon
kell végrehajtani.
Ismét hangsúlyozom: ha sok robotunk van,
akkor lehetetlen ezt az információt központilag,
a feladat megoldáshoz elegendő sebességgel kezelni.
Ráadásul a robotok az akcióikat
csak a szomszédjaiktól kapott,
lokális információkra építhetik.
Végül pedig, ragaszkodunk hozzá,
hogy a robotok ne tudják,
kik a szomszédjaik.
Ezt hívjuk anonimitásnak.
A következő videón bemutatom,
amint
20 ilyen apró robot
kötelékben repül.
Mindannyian figyelik szomszédjaik pozícióját.
Fenntartják a köteléket.
A kötelék alakja akár változhat is.
Lehet síkbeli alakzat,
vagy akár térbeli.
Ahogy látható, képesek átmenni
egy térbeli alakzatból egy síkbeli alakzatba.
És miközben akadályokon haladnak át,
képesek a köteléket menet közben módosítani.
Látható ismét, hogy a egymáshoz nagyon közel vannak.
Ezen a nyolcas köteléken látható,
hogy pár centiméterre vannak egymástól.
A rotorlapátok aerodinamikai
kölcsönhatását leszámítva,
képesek stabilan repülni.
(Taps)
Miután már tudnak kötelékben repülni,
kezdhetnek tárgyakat közösen felemelni.
Ez azt mutatja, hogyan tudjuk
megduplázni, háromszorozni, négyszerezni
a robot erejét úgy, hogy szomszédjaikkal
csoportba szervezzük őket, ahogy itt látható.
Ennek a módszernek az egyik hátránya,
hogy -- a méretek növelésével -- azaz,
ha sok robot emel fel egyetlen tárgyat,
akkor jelentősen nő a tehetetlenség,
tehát a dolognak ára van: csökken a mozgékonyság.
A teherhordó-képesség tekintetében viszont nyerünk.
Itt egy másik alkalmazás,
amit ismét a laborunkban mutatok be.
Ez Quentin Lindsay, egy hallgató munkája.
Az algoritmusa megmondja a robotoknak,
hogyan építsenek önállóan
szögletes formájú építményeket
gerendaszerű elemekből.
Az algoritmus megmondja a robotnak,
melyik darabot emelje fel,
és hogy mikor és hova tegye.
Itt, ezen a videón --
10-14-szeresen felgyorsítva --
három különböző struktúra építése látható.
Ez ismét egy teljesen autonóm folyamat,
amihez Quentinnek mindössze
az építendő szerkezetek
tervrajzát kellett a robotoknak adnia.
Az eddig bemutatott kísérletek
valamennyien mozgásrögzítő rendszerek
segítségével készültek.
De mi történik, ha elhagyjuk a labort,
és kilépünk a való világba?
Mi van, ha nincs GPS-ünk?
Nos, ez a robot
rendelkezik egy kamerával,
és egy lézeres távolságmérővel, egy szkennerrel.
Ezeket az érzékelőket használja
környezetének feltérképezésére.
Ez a térkép olyan dolgokat tartalmaz,
mint ajtók, ablakok,
emberek, bútorok,
ezekből találja ki az aktuális helyzetét,
a felsorolt objektumokhoz képest.
Nem használ globális koordinátarendszert.
A koordinátarendszer a roboton alapul,
a pillanatnyi helyzetén, és azon, amit éppen lát.
Ezen objektumok alapján navigál.
A most következő film
Frank Shen és Nathan Michael professzor
algoritmusát illusztrálja, aminek segítségével
a robot, ami először jár egy épületben,
menet közben térképezi fel azt.
Tehát a robot maga határozza meg az objektumokat.
Ő maga készíti a térképet. Meghatározza
az objektumokhoz viszonyított helyzetét,
majd másodpercenként 100-szor
megbecsüli a pozícióját,
lehetővé téve ezzel a korábban említett
vezérlő algoritmus használatát.
Tehát ezt a robotot valójában
Frank irányítja távolról.
A robot azonban maga is képes
kitalálni, merre menjen.
Ha például be akarom küldeni ebbe az épületbe, de fogalmam sincs,
hogy az épület hogy néz ki belülről,
kérhetem a robotot, hogy menjen be,
készítsen egy térképet, majd jöjjön ki,
és mondja el nekem, mit látott.
Ez esetben a robot nem egyszerűen
az A-ból B-be jutás problémáját oldja meg,
hanem azt is folyamatosan kitalálja,
hogy melyik a legjobb soron következő B.
Még azt is tudja, merre menjen, hogy megtalálja
az információs fehér foltokat.
Így tölti fel adatokkal a térképet.
Búcsúzóul mutatok önöknek
még egy alkalmazási lehetőséget.
Az alkalmazási lehetőségek egyébként végtelenek.
Tanárként, nekem szenvedélyem az oktatás.
Az effajta robotok teljesen átformálhatják
az alap- és középfokú oktatást.
Most azonban Dél-Kaliforniában vagyunk,
Los Angeles közelében,
ezért kötelességem
valami szórakoztatóval befejezni.
Ez a valami egy zenei videó.
Ismerjék meg az alkotóit,
Alexet és Danielt.
(Taps)
Mielőtt lejátszanám ezt a videót,
elmondom, hogy Chris hívását követően
három napjuk volt az elkészítésére.
A film szereplői pedig
autonóm robotok.
Kilenc robot fog játszani hat különböző hangszeren.
A produkció kizárólag a TED 2012 számára készült.
Lássuk!
(Zene)
(Taps)