Өглөөний мэнд.
Өнөөдөр би бие даан нисэх чадвартай
хийлдэг бөмбөгний талаар ярих болно.
Үгүй дээ, харин хөнгөн шаламгай агаарын роботуудын тухай ярина.
Би та бүхэнд үүнийг бүтээхэд тулгардаг бэрхшээл болон
технологийн зарим гайхамшигт хэрэглээний талаар
танилцуулмаар байна.
Тэгэхээр эдгээр робот нь
хүний оролцоогүй ажилладаг нисдэг техниктэй холбоотой.
Гэвч энд харагдаж байгаа техник овор ихтэй бөгөөд
хэдэн мянган кг жинтэй.
Яагаад ч шалмаг гэж хэлэхээргүй.
Бүр автомат ажиллагаатай ч биш.
Бодит байдал дээр эдгээрийн олонх нь
олон хүнээс бүрдсэн
нислэгийн баг,
мэдрэгчийн хянагчид ба
даалгавар чиглүүлэгчдээр удирдуулж байдаг.
Бидний зорилго бол энэ хоёр зурган дээрх шиг
худалдан авах боломжтой
роботыг хөгжүүлэх явдал.
Эдгээр нь дөрвөн сэнс бүхий ротортой нисдэг тэрэгнүүд ба
хэмжээ нь ойролцоогоор нэг метр,
жин нь хэдхэн килограм.
Бид эдгээрийг мэдрэгч болон процессороор тоноглоод л
байшин дотуур GPS байршил тогтоогчгүй
нисэх боломжтой болно.
Миний гартаа барьж байгаа
робот энэ байна.
Алекс, Дэниэл гэдэг
хоёр оюутны хийсэн бүтээл.
Тэгэхээр энэ нь
50 орчим грамм жинтэй.
15 Ваттын хүчин чадалтай.
Таны харж байгаагаар
20 см орчим диаметртэй.
Би эдгээр робот хэрхэн ажилладаг талаар
товчхон танилцуулья.
Робот дөрвөн ротортой.
Тэдгээрийг жигд хурдаар эргүүлбэл
робот ниснэ.
Роторуудын хурдыг ихэсгэхэд
робот хөөрч хурдатгал авна.
Мэдээж робот хэвтээ тэнхлэгийн дагуу
ташуу байрлалтай болоход
тухайн чиглэлдээ хурдатгал авна.
Роботыг хазайлгах хоёр аргын нэг нь байна.
Энэ зураг дээр таны харж байгаагаар
дөрөвдүгээр ротор илүү хурдан,
хоёрдугаар ротор арай удаан эргэж байна.
Хэрвээ ингэвэл
робот хажуу тийш өнхөрнө.
Өөр нэг арга нь:
гуравдугаар роторын хурдыг ихэсгээд
нэг дэхийг удаашруулбал
робот урагш давшина.
Эцэст нь,
эсрэг хоёр роторыг
нөгөө хоёроос нь хурдан эргүүлэхэд
робот босоо тэнхлэгийн дагуу хазайна.
Гол нь хавтан дээрх процессор нь
ямар хөдөлгөөн гүйцэтгэхийг мэдэрч,
хөдөлгөөнүүдийг нэгтгээд,
моторт ямар даалгавар илгээхийг
секундэд 600 удаа бодож олдог.
Ерөнхийдөө ингэж ажилладаг.
Энэ загварын нэг давуу тал нь
аливаа зүйлийн хэмжээг багасгах тусам
робот өөрөө шалмаг болж эхэлнэ.
Энд R радиус нь
роботын уртын хэмжигдэхүүн.
Үнэндээ бол диаметрын тал нь.
Тэгээд R-ыг багасгах бүрт
олон физикийн хувьсагч дагаж өөрчлөгдөнө.
Хамгийн чухал нь
инерц буюу хөдөлгөөний эсэргүүцэл.
Бидний олж мэдсэнээр инерц нь
өнцгийн хөдөлгөөнийг зохицуулж,
мөн R-ын таван зэрэгтэй тэнцэнэ.
R-ыг багасгах тусам
инерц илүү хурдан буурна.
Ингэснээр өнцгийн хурдатгал буюу
грек цагаан толгойн альфа нь
1/R-тай тэнцэнэ.
R-тай урвуу хамааралтай.
Хэмжээг багасгах тусам хурдан эргэнэ.
Энэ бичлэгт тодорхой харагдана.
Баруун доод хэсэгт робот
хагас секундын дотор
360 хэмийн эргэлт хийж байна.
Олон эргэлт хийвэл арай илүү хугацаа зарцуулна.
Хавтан дээрх процессорууд нь
хурдатгал хэмжигч болон
хавтан дээрх эргэлдэгч биет буюу гирогоос мэдээлэл авдаг.
Өмнө хэлсэнчлэн секундэд 600 удаа
тооцоолж боловсруулаад
роботыг тогтворжуулна.
Зүүн талд Дэниел роботыг шидэж байгаа нь харагдаж байна.
Үүгээр удирдлага хэр баталгаатайг харж болно.
Яаж ч шидсэн
робот эргээд ирж байна.
Яагаад ийм робот бүтээх хэрэгтэй вэ?
Ийм роботыг олон янзаар ашиглах боломжтой.
Барилга руу нэвтэрсэн урилгагүй зочдыг
эхлээд хайж олох эсвэл
биохимийн болон газын алдагдлыг
тогтоохоор илгээж болно.
Эсвэл бүр барилга угсралтад ч
ашиглаж болно.
Энэ роботууд хөндлөвч болон багана зөөж
куб хэлбэртэй байгууламж угсарч байна.
Энэ талаар дэлгэрүүлж тайлбарлая.
Роботуудыг ачаа тээвэрлэхэд хэрэглэж болно.
Гэвч бяцхан роботуудын гол асуудал нь
тэдгээрийн даацын чадвар.
Тэгэхээр олон роботоор
ачаа зөөлгөх нь дээр байх.
Энэ бол бидний саяхан хийсэн туршилтын зураг.
Үнэндээ тийм сүүлийн үеийх биш л дээ.
Сэндайд болсон газар хөдлөлтийн дараа хийсэн.
Ийм роботуудыг байгалийн гамшгийн дараа
нурсан байшин руу оруулж гэмтлийн үнэлгээ хийлгэх
эсвэл хордсон барилга руу
цацрагийн түвшинг тогтоолгохоор илгээж болно.
Үндсэн асуудлын нэг нь
автомат ажиллагаатай роботууд
хэрхэн А цэгээс Б цэг рүү
хүрэхээ тодорхойлох юм.
Энэ нь бага зэрэг бэрхшээлтэй.
Учир нь роботын хөдөлгөөн маш төвөгтэй.
Тэд 12 хэмжээст орчинд оршдог.
Тэгээд бид бяцхан заль хэрэглэсэн.
Би энэ муруй 12 хэмжээст орчинг
хавтгай дөрвөн хэмжээст
орчин руу хувиргасан.
Дөрвөн хэмжээст орчин нь
X, Y, Z болон хазайлтын өнцгөөс бүрдэнэ.
Роботын хийх зүйл нь
бидний хэлдгээр хамгийн богино замыг тодорхойлох.
Физикийн хичээлийг эргэн санавал
байрлал, уламжлал, хурд
болон хурдатгал гэж байдаг.
Тэгээд бас түлхэлт,
тийрэлт гэж бий.
Робот тийрэлтийг хамгийн багаар тооцно.
Тэгэхээр түүний хөдөлгөөн нь
жигд, зөөлөн болно.
Үүнийг саадыг тойроход ашигладаг.
Тэгээд энэхүү хавтгай орон зайн
хамгийн бага тийрэлтийн зам нь буцаад
12 хэмжээс рүү хөрвүүлэгдэнэ.
Ингэснээр робот удирдлага болон
гүйцэтгэлээ хийх боломжтой болно.
Хамгийн бага зам нь ямар байдгийг
жишээн дээр үзүүлье.
Эхний бичлэг дээр
А цэгээс Б цэг рүү дундын цэгээр дайрч
явж байгааг харж байна.
Тэгэхээр робот дурын муруй замаар
явах боломжтой.
Энэ бол тойрог хөдөлгөөн.
Хоёр дахин их G авч байна.
Секундэд 100 удаа роботод хаана байгааг нь заадаг
хөдөлгөөн мэдрэгч камер толгой дээр нь байгаа.
Энэ нь роботод саад хаана байгааг ч хэлж өгнө.
Саад нь хөдөлгөөнтэй ч байж болно.
Энд Дэниел цагиргыг агаарт шидэхэд
робот байршлыг нь тооцоолж
дундуур нь хэрхэн гарах аргыг олохыг оролдож байна.
Эрдэмтэн хүний хувьд лабораторитоо санхүүжилт олохын тулд
бид үргэлж цагираг дундуур үсэрч сурдаг.
Үүнийг роботуудаараа хийлгэх болно.
(Алга ташилт)
Роботын хийж чадах өөр нэг зүйл бол
урьдчилан програмчлагдсан болон
сурсан замаа санах явдал.
Энд робот доорх хөдөлгөөнүүдийг
нэгтгэж хөдөлгөх хүч үүсгэж
байгааг харж болно.
Тэгээд чигээ өөрчлөөд тогтворжиж байна.
Заавал ингэх ёстой, учир нь цонхны зай нь
роботын өргөнөөс бага зэрэг л илүү юм.
Яг усанд шумбагч тамирчин тавцан дээр зогсоод
хүч авахын тулд үсрээд
агаарт 2,5 удаа эргэлт хийгээд
гоёмсогоор эргэж байрлалаа авдаг шиг
энэ робот ч мөн тэгдэг.
Тэр энэ хэцүү даалгаврыг гүйцэтгэхийн тулд
замын жижиг хэсгүүдийг хэрхэн нийлүүлэхээ мэднэ.
Сэдвээ жаахан өөрчилье.
Энэ жижиг роботын сул тал нь түүний хэмжээ.
Өмнө нь хэлсэнчлэн,
бид олон робот ажиллуулаад
хэмжээний дутагдлыг арилгаж болно.
Үүний нэг асуудал нь
олон роботыг хэрхэн чиглүүлэх вэ?
Тэгээд бид байгаль эхээс асуусан.
Энэ бичлэгт профессор Стивен Прэттийн лабораторийн
цөлийн шоргоолжнууд
юм зөөж байна.
Энэ жимсний зүсэм.
Үнэндээ жимсний шүүсээр бүрсэн юуг ч
шоргоолжнууд үүрэндээ аваачна.
Эдгээр шоргоолжнуудад нэгдсэн чиглүүлэгч байхгүй.
Тэд хөршөө мэдэрдэг.
Ямар нэг илэрхий харилцаа байхгүй.
Хөршөө, бас объектоо
мэдэрч байгаа болохоор
тэд сүрэг дотроо далд чиглүүлэлттэй.
Энэ төрлийн чиглүүлэлтийг л
бид роботууддаа хүсч байна.
Бидэнд хөршүүдээр хүрээлэгдсэн
робот байна гэж бодъё.
Жишээ нь, Робот I болон J.
Эдгээр роботоор хийлгэх зүйл нь
жагсаалаар нисэх үеийн
хоорондох зайг нь хянуулах.
Тэгээд энэхүү зай нь зохих хэмжээнд
байгаа эсэхийг шалгана.
Роботууд мөн л алдааг шалгаад
хянах даалгавраа
секундэд 100 удаа хийнэ.
Тэгээд секундэд 600 удаа моторт заавар өгнө.
Энэ нь нэгдсэн бус аргачлалаар
хийгдэх ёстой.
Дахин хэлэхэд, маш олон тооны роботыг нэгдсэн системд оруулж,
заавар боловсруулж, түүнийг гүйцэтгэхэд
хангалттай хурдан чиглүүлэх боломжгүй.
Дээр нь тэд үйлдлээ зөвхөн
дотоод мэдээлэлдээ суурилуулах шаардлагатай.
Энийг хөршүүдээсээ мэдэрнэ.
Тэгээд эцэст нь
роботууд хөршүүддээ
тэгш эрхтэй хандах ёстой.
Үүнийг бид нэрээ нууцлах гэдэг.
Одоо үзүүлэх
бичлэгт
20 ширхэг жижиг робот
жагсаалаар нисч байна.
Тэд хөршийнхөө байрлалыг ажиглаж байна.
Жагсаалаа хадгалж байна.
Энэ нь өөрчлөгдөж ч болно.
Хавтгай хэлбэртэй эсвэл
гурван хэмжээст ч байж болно.
Таны харж байгаачлан,
гурван хэмжээст жагсаалаас хавтгай руу шилжиж байна.
Саад дундуур нисэхийн тулд
хэлбэрээ өөрчилж байна.
Эдгээр роботууд хоорондоо маш ойртож байна.
Наймын тооны хэлбэрээр нисэхдээ
хэдхэн инчийн зайтай болж байна.
Сэнсний далбааны аеродинамикийн
харилцан үйлчлэлээс үл хамааран
тэд тогтвортой нисэж байна.
(Алга ташилт)
Нэгэнт жагсаалаар нисэж сурсан бол
хамтран ачаа тээж чадна.
Тэгээд энэ нь роботын хүчийг
хөршүүдтэй нь баг болгосноор
2, 3, 4 дахин
ихэсгэж болохыг харуулж байна.
Үүнийг хийхэд дутагдалтай тал нь
хэмжээг нь ихэсгэсэнээр
олон робот ижил зүйл зөөж
инерцийг нэмэгдүүлнэ.
Оронд нь тэд шалмаг бус болно.
Гэхдээ тээвэрлэх чадвар нь нэмэгднэ.
Танд үзүүлэх өөр нэг хэрэглээг
бас л манай лабораториос харж болно.
Энэ магистрын оюутан Кyентин Линдсигийн хийсэн бүтээл.
Түүний алгоритм нь роботуудад
тулгуур хэлбэртэй элементүүд ашиглан
хэрхэн бие даан куб байгууламж
барихыг хэлж өгөх юм.
Түүний алгоритм роботуудад
аль хэсгийг өргөх,
хэзээ, хаана байрлуулахыг хэлж өгнө.
Энэ бичлэгийг
10, 14 дахин хурдлуулсан байгаа.
Энд роботуудын барьж байгаа гурван өөр байгууламж байгаа.
Бүгд автомат бөгөөд
Куентиний хийх зүйл нь ердөө л
тэдэнд бариулах загварынхаа
план зургийг өгөхөд л хангалттай.
Энэ хүртэл та бүхний харсан туршилтууд,
бүх үзүүлэнгүүд хөдөлгөөн мэдрэгч
системийн тусламжтай хийгдсэн.
Хэрвээ лабораториос гарч
бодит ертөнцөд ашиглавал яах вэ?
GPS байхгүй бол яах вэ?
Эдгээр роботууд
камер, лазер байршил мэдрэгч болон
лазер дүрс буулгагчаар тоноглогдсон.
Эдгээр мэдрэгчээр
орчны газрын зургийг бүтээдэг.
Энэ нь цонх, хаалга,
хүн, тавилга гэх мэт
зүйлсээс бүрдэнэ.
Дараа нь тэдгээрийн хувьд
байршлаа тодорхойлох болно.
Нэгдсэн координатын систем байхгүй.
Хаана байгаа, юу харагдаж байгаагаас шалтгаалан
координатын системийг робот тогтооно.
Тэдгээр зүйлээр баримжаа авна.
Одоо үзүүлэх бичлэг нь
Фрэнк Шэн, профессор Нэтан Майкл нарын
бүтээсэн алгоритм.
Энд робот анх удаагаа байшинд ороод
нисэж байхдаа зургийг нь гаргаж байна.
Дараа нь юуг оруулахаа тодорхойлж
газрын зураг бүтээж байна.
Робот эд зүйлсийн хувьд
байршлаа секундэд 100 удаа
тооцоолж байна.
Энэ нь бидэнд өмнө нь дурдсан
удирдлагын алгоритмыг хэрэглэх боломж олгох болно.
Энэ роботыг үнэндээ Фрэнк алсаас
зааварчилж байгаа.
Гэхдээ робот хаашаа нисэхээ
өөрөө ч тооцоолж чадна.
Жишээ нь би үүнийг өөрийнхөө сайн мэдэхгүй
байшин руу илгээх байлаа гэж бодъё.
Би роботыг ороод зураг гаргаад ир,
буцаж ирээд байшин ямар харагдаж байсныг
надад хэл гэж болно.
Энд робот зөвхөн А цэгээс Б рүү хүрэх
асуудлыг шийдэх биш,
харин цаг үргэлж хамгийн тохиромжтой
Б цэгийг олж байна.
Үндсэндээ хамгийн бага мэдээлэлтэй газар олохын тулд
хаашаа явахаа шийдэж байгаа.
Ингэж тэр зургийг бүтээнэ.
Би та бүхэнд
сүүлийн хэрэглээг үзүүлье.
Энэ технологит маш олон хэрэглээ байгаа.
Би бол профессор хүн учраас боловсролд их сонирхолтой.
Ийм роботууд 12 жилийн сургалтын
системийг үнэхээр өөрчилж чадна.
Гэвч бид Өмнөд Калифорнид,
Лос Анжелест ойрхон байгаа болохоор
ямар нэг хөгжилтэй зүйлээр
өндөрлөх хэрэгтэй байх.
Илтгэлээ хөгжмийн бичлэгээр дуусгамаар байна.
Та бүхэнд энэ бичлэгийг бүтээсэн
Алекс, Дэниел хоёрыг танилцуулъя.
(Алга ташилт)
Бичлэг эхлэхээс өмнө
тэд үүнийг Крисээс дуудлага авангуутаа
өнгөрсөн гурав хоногт хийсэн гэдгийг дурдмаар байна.
Бичлэгэн дээрх роботууд
бүрэн өөрийн удирдлагатай.
9 робот 6 өөр зэмсэг тоглож байгааг харах болно.
Мэдээж үүнийг TED 2012-т зориулан тусгайлан хийсэн болно.
Бичлэгээ үзэцгээе.
(Хөгжим)
(Алга ташилт)