Goedemorgen.
Ik kom hier vandaag spreken
over autonome, vliegende strandballen.
Nee, over wendbare luchtrobots zoals deze.
Ik zou jullie wat willen vertellen over de uitdagingen bij het bouwen ervan
en over de geweldige toepassingsmogelijkheden
van deze technologie.
Deze robots
zijn verwant met onbemande vliegtuigen.
De tuigen die je hier ziet, zijn groot.
Ze wegen duizenden kilo,
zijn allerminst wendbaar
en zijn ook niet autonoom.
Vele van deze voertuigen
worden bestuurd door bemanningen,
vaak meerdere piloten,
die sensoren bedienen
en de missie coördineren.
Wij willen dit soort van robots ontwikkelen --
hier zijn nog twee afbeeldingen --
deze kan je zo in de winkel kopen.
Dit zijn helikopters met vier rotoren.
Ze zijn ongeveer een meter groot
en wegen een paar kilo.
We rusten ze uit met sensoren en processoren.
Ze kunnen binnenshuis vliegen
zonder gps.
De robot die ik in de hand houd,
is deze.
Hij is gemaakt door twee studenten,
Alex en Daniel.
Dit weegt iets meer
dan vijf gram.
Het verbruikt ongeveer 15 watt.
Zoals je ziet,
heeft het een diameter van ongeveer 20 cm.
Laat me jullie een snelcursus geven
in de werking van deze robots.
Hij heeft vier rotoren.
Als je die met dezelfde snelheid laat draaien,
dan zweeft de robot.
Als je de snelheid van alle rotoren verhoogt,
vliegt hij omhoog en versnelt hij.
Als de robot gekanteld zou zijn,
horizontaal gekanteld,
dan zou hij in deze richting versnellen.
Om de robot te doen kantelen, zijn er twee methodes.
In deze afbeelding
zie je dat rotor 4 sneller draait
en rotor 2 trager.
Als dat gebeurt,
gaat de robot om de langsas rollen.
Omgekeerd,
als je de snelheid van rotor drie verhoogt
en die van rotor één verlaagt,
dan stampt de robot om de dwars-as.
Tenslotte,
als je tegenovergestelde paren rotoren
sneller doet draaien dan het andere paar,
dan giert de robot om de top-as.
Een processor in de robot
bekijkt welke bewegingen moeten worden uitgevoerd
en combineert deze bewegingen.
Hij vist uit welke bevelen naar de motoren moeten gaan,
en dat 600 keer per seconde.
Zo werkt dit ding.
Eén van de voordelen van dit ontwerp
is dat als je alles kleiner maakt,
de robot van nature wendbaar wordt.
Hier is R
de gebruikelijke lengte van de robot.
Het is de helft van de diameter.
Er zijn een hoop fysische parameters die wijzigen
als je R kleiner maakt.
De belangrijkste
is de inertie of de weerstand tegen beweging.
Het blijkt
dat de inertie, die de hoekbeweging bepaalt,
met R tot de vijfde macht afneemt.
Hoe kleiner je R maakt,
hoe dramatischer de inertie afneemt.
Het resultaat is dat de hoekversnelling,
hier weergegeven met de Griekse letter alpha,
1 over R wordt.
Ze is omgekeerd evenredig met R.
Hoe kleiner je het maakt, hoe sneller je kan draaien.
Dat moet blijken uit deze video's.
Rechtsonder zie je een robot
die 360° draait
in minder dan een halve seconde.
Meerdere omwentelingen, een beetje meer tijd.
De processen aan boord
krijgen feedback van versnellingsmeters
en gyroscopen aan boord.
Ze berekenen zoals gezegd
600 keer per seconde de bevelen
om deze robot te stabiliseren.
Links zie je Daniël die zijn robot omhoog gooit.
Dit toont hoe robuust de controle is.
Hoe je het ook gooit,
de robot herstelt zich en keert terug.
Waarom bouwen we dit soort robots?
Er zijn vele soorten toepassingen.
Je kan ze in dit soort gebouwen binnensturen
als eerstelijnsdienst op zoek naar inbrekers,
op zoek naar biochemische lekken,
of gaslekken.
Je kan ze ook gebruiken
voor bouwtoepassingen.
Dit zijn robots die balken dragen, zuilen,
en die kubusachtige structuren bouwen.
Ik vertel jullie er wat meer over.
De robots kunnen worden gebruikt om lading te vervoeren.
Eén van de problemen met deze kleine robots
is hun vermogen om nuttige lading te vervoeren.
Je hebt wellicht meerdere robots nodig
die nuttige lading vervoeren.
Dit is een beeld van een recent experiment --
intussen al niet meer zo recent --
in Sendai, kort na de aardbeving.
Robots als deze kunnen een ingestort gebouw ingestuurd worden
om de schade in te schatten na natuurrampen.
Ze kunnen reactorgebouwen worden ingestuurd
om stralingsniveaus in kaart te brengen.
Een fundamenteel probleem
dat robots moeten oplossen om autonoom te zijn,
is uitzoeken
hoe ze van punt A naar punt B geraken.
Dat wordt een uitdaging
omdat de dynamica van deze robot ingewikkeld is.
Ze bewegen zich in een 12-dimensionale ruimte.
Daarom gebruiken we een trucje.
We nemen deze 12-dimensionale gekromde ruimte
en vormen ze om
tot een vlakke vierdimensionale ruimte.
Die vierdimensionale ruimte
bestaat uit X, Y, Z en de gierhoek.
De robot doet het volgende:
hij plant wat wij een minimale 'snap'-baan noemen.
Kleine fysicaherhaling:
je hebt positie, snelheid is de afgeleide,
dan versnelling,
dan 'jerk'
en dan 'snap'.
Deze robot minimaliseert 'snap'.
Waar dat toe leidt,
is een vloeiende en gracieuze beweging.
Dat doet het door obstakels te vermijden.
Deze minimale 'snap'-banen in een vlakke ruimte
worden vervolgens opnieuw omgezet
naar een ingewikkelde 12-dimensionale ruimte.
De robot doet dat
om te controleren en vervolgens uit te voeren.
Laat me jullie een paar voorbeelden tonen
van hoe deze minimale snap-banen eruit zien.
In de eerste video
zie je de robot van punt A naar punt B gaan
via een punt er tussenin.
De robot is in staat
om elke kromme baan uit te voeren.
Dit zijn cirkelbanen
waarbij de robot ongeveer twee G te verwerken krijgt.
Dit zijn bewegingsregistratiecamera's op de bovenkant
die de robot 100 keer per seconde vertellen waar hij is.
Ze vertellen hem ook waar de obstakels zijn.
De obstakels kunnen bewegen.
Hier zie je Daniel een hoepel opgooien.
De robot berekent de positie van de hoepel
en zoekt uit hoe hij er het beste kan doorvliegen.
Als academicus
oefenen we altijd om door hoepels te springen om geld in te zamelen voor ons lab.
Onze robots doen dat voor ons.
(Applaus)
Nog iets dat deze robot kan doen,
is dat hij delen van een baan onthoudt
die hij leert of die voorgeprogrammeerd zijn.
Hier zie je hoe de robot
een beweging combineert
die momentum opbouwt,
waarna hij zijn oriëntatie wijzigt en zich herstelt.
Dat moet hij doen omdat het gat in het venster
maar een klein beetje breder is dan de breedte van de robot.
Zoals een duiker op een duikplank staat
en eraf springt om momentum te krijgen
en dan een pirouette uitvoert, een 2 1/2 salto,
waarna hij zich gracieus herstelt,
zo doet deze robot hetzelfde.
Hij kan stukjes en beetjes van banen combineren
om moeilijke taken uit te voeren.
Ik verander van versnelling.
Eén van de nadelen van deze kleine robots is hun omvang.
Ik zei al
dat we heel veel robots nodig hebben
om de beperkingen van de afmetingen te overwinnen.
Eén moeilijkheid is:
hoe coördineer je een hoop robots?
Hier keken we naar de natuur.
Ik wil jullie een clip tonen
van aphaenogaster-woestijnmieren
die een object dragen in het lab van Professor Stephen Pratt.
Dit is een stuk vijg.
Bedek om het even welk object met een laag vijgensap
en de mieren zullen het naar hun nest slepen.
Deze mieren hebben geen centrale coördinator.
Ze worden hun buren gewaar.
Er is geen expliciete communicatie.
Maar omdat ze hun buren gewaarworden,
en omdat ze het object gewaarworden,
is er impliciete coördinatie in de groep.
Dit is het soort coördinatie
dat we wensen voor onze robots.
We hebben een robot
die omgeven is door buren --
laten we robot I en robot J in de gaten houden.
We willen dat de robots
de afstand van elkaar in de gaten houden
terwijl ze in formatie vliegen.
Je moet ervoor zorgen
dat deze afstand binnen aanvaardbare perken blijft.
De robots monitoren de fout
en berekenen controlecommando's,
100 keer per seconde,
wat dan wordt omgezet in bewegingscommando's, 600 keer per seconde.
Dit moet ook gebeuren
op gedecentraliseerde wijze.
Als je heel veel robots hebt,
kan je al deze informatie niet snel genoeg centraal coördineren
om de robots in hun taak te doen slagen.
De robots moeten hun actie
louter op lokale informatie baseren,
op wat ze vanwege hun buren gewaarworden.
Tenslotte willen we
dat de robots niet weten
wie hun buren zijn.
Dat noemen we anonimiteit.
Ik toon jullie zo meteen
een video
van 20 van deze kleine robots
die in formatie vliegen.
Ze monitoren de positie van hun buren.
Ze houden een formatie aan.
De formaties kunnen wijzigen.
Ze kunnen vlak zijn,
of driedimensionaal.
Hier zie je dat ze
van een driedimensionale formatie naar een vlakke overgaan.
Om door obstakels te vliegen,
kunnen ze de formaties tijdens het vliegen aanpassen;
Deze robots vliegen dicht tegen elkaar aan.
Je ziet bij deze acht-vormige vlucht
dat ze centimeters van elkaar vliegen.
Ondanks de aërodynamische interactie
van de schroefbladen,
slagen ze erin om stabiel te vliegen.
(Applaus)
Zodra je weet hoe je in formatie vliegt,
kan je samen objecten oppikken.
Dit toont aan
dat we dubbel, driedubbel, vier keer zoveel
robotkracht kunnen krijgen
door ze in team met hun buren te laten werken, zoals je hier ziet.
Eén van de nadelen daarvan is
dat als je de dingen opschaalt --
als je veel robots hetzelfde ding laat dragen,
je daardoor de inertie verhoogt
en dus een prijs betaalt. Ze zijn niet zo wendbaar.
Maar je nuttige lading stijgt wel.
Ik wil jullie nog een toepassing tonen --
dit is in ons lab.
Dit werk is van de hand van student Quentin Lindsey.
Zijn algoritme zegt deze robots
hoe ze autonoom
kubusstructuren moeten bouwen
uit bundel-achtige elementen.
Dit algoritme vertelt de robot
welk deel ze moeten oppikken,
wanneer, en waar ze het moeten neerzetten.
In deze video zie je --
het is 10 tot 14 keer versneld --
je ziet hoe 3 verschillende structuren door deze robots worden gebouwd.
Alles is autonoom,
en het enige dat Quentin moet doen,
is ze een blauwdruk geven
van het ontwerp dat hij wil bouwen.
Alle experimenten die je tot hiertoe hebt gezien,
alle demonstraties
zijn uitgevoerd met bewegingsregistratiesystemen.
Wat gebeurt er als je je lab verlaat,
en je naar buiten gaat, de echte wereld in?
Wat als er geen gps is?
Deze robot
is uitgerust met een camera
een een optische afstandsmeter, een laserscanner.
Het gebruikt deze sensoren
om een kaart van de omgeving op te stellen.
Die kaart bestaat uit kenmerken --
deuren, vensters,
mensen, meubilair --
en zoekt dan uit waar zijn positie is
met betrekking tot die kenmerken.
Er is geen algemeen coördinatensysteem.
Het coördinatensysteem is gebaseerd op de robot,
waar die is en waar hij naar kijkt.
Hij navigeert op basis van die kenmerken.
Ik toon jullie een filmpje
van algoritmes die zijn ontworpen door Frank Shen
en door professor Nathan Michael.
Je ziet hoe deze robot een gebouw voor het eerst binnengaat
en daarbij deze kaart maakt.
De robot zoekt uit wat de kenmerken zijn.
Hij stelt de kaart op.
Hij zoekt uit wat zijn positie is op basis van de kenmerken
en schat dan zijn positie in,
100 keer per seconde,
waarbij we de controle-algoritmes kunnen gebruiken
die ik eerder heb beschreven.
Deze robot wordt vanop afstand
bestuurd door Frank.
De robot kan ook op zijn eentje
uitzoeken waar hij heen moet.
Als ik dit een gebouw instuur
en geen idee heb hoe het eruit ziet,
kan ik deze robot vragen om binnen te gaan,
een kaart op te stellen
en me dan te komen vertellen hoe het gebouw eruit ziet.
De robot lost niet alleen het probleem op -
hoe ga ik van punt A naar punt B op deze kaart -
maar hij zoekt ook uit
wat op elk moment het beste punt B is.
Hij weet dus waar hij moet gaan
om plaatsen te zoeken met minimale informatie.
Zo stelt hij deze kaart op.
Ik wil besluiten
met nog een laatste toepassing.
Er zijn vele toepassingen van deze technologie.
Ik ben professor. Mijn passie is onderwijs.
Robots als deze kunnen een revolutie betekenen
voor het basis- en middelbaar onderwijs.
Maar we zitten in Zuid-Californië,
vlakbij Los Angeles,
dus moet ik afsluiten
met de klemtoon op amusement.
Ik wil afsluiten met een muziekvideo.
Laat me de auteurs voorstellen, Alex en Daniel,
die deze video hebben gemaakt.
(Applaus)
Voor ik de video afspeel,
vertel ik jullie graag dat ze hem de afgelopen 3 dagen hebben gemaakt,
na een telefoontje van Chris.
De robots die je ziet in de video
zijn volledig autonoom.
Je ziet negen robots die zes verschillende instrumenten spelen.
Dit werd exclusief voor TED 2012 gemaakt.
Laten we kijken.
(Muziek)
(Applaus)