Dzień dobry.
Dziś będę mówić
o autonomicznych, latających piłkach plażowych.
Nie. Oczywiście o takich robotach, jak ten tutaj.
Chciałbym opowiedzieć wam o wyzwaniach w ich konstruowaniu
i o niektórych niesamowitych możliwościach
wykorzystania tej technologii.
Te roboty
nawiązują do bezzałogowych statków powietrznych.
Jednak te, które tu widzicie, są duże.
Ważą tysiące kilogramów
i w żadnym razie nie są zwinne.
Nie są nawet autonomiczne.
Tak naprawdę wiele z nich
jest sterowanych przez załogi,
w skład których wchodzi wielu pilotów,
operatorów czujników
i koordynatorów misji.
Jesteśmy zainteresowani rozwojem takich robotów -
są jeszcze 2 inne zdjęcia -
robotów, które możecie kupić w sklepie.
To są helikoptery z 4 wirnikami,
mają około metra długości
i ważą kilka kilogramów.
Ulepszamy je czujnikami i procesorami,
mogą więc latać wewnątrz budynków
bez GPS.
Robot, którego mam w ręce
jest jednym z nich
i został stworzony przez 2 studentów,
Alexa i Daniela.
Waży nieco ponad 50 gramów.
Zużywa około 15 W energii
i jak widać,
ma około 20 cm średnicy.
Pozwólcie, że szybko pokażę wam,
jak te roboty działają.
Ten robot ma 4 wirniki.
Jeśli obracają się z tą samą prędkością,
robot zawiśnie w powietrzu.
Jeśli zwiększymy prędkość któregoś z wirników,
robot leci w górę, przyspiesza.
Jeśli byłby przechylony
w poziomie,
przyspieszyłby właśnie w tym kierunku.
Przechył można wywołać na 2 sposoby.
Na tym rysunku widać
wirnik nr 4 obracający się szybciej
i wirnik nr 2 obracający się wolniej.
Wtedy robot
zaczyna się obracać.
Teraz w drugą stronę.
Zwiększenie prędkości wirnika nr 3
i zmniejszenie prędkości wirnika nr 1
spowoduje przechylenie się robota do przodu.
Wreszcie,
obracając przeciwległe wirniki
szybciej niż pozostałe dwa,
spowodujemy, że robot obróci się w osi pionowej.
Procesor pokładowy
sprawdza jakie ruchy należy wykonać,
łączy je
i decyduje, jakie komendy wysłać do wirników
600 razy na sekundę.
W taki sposób działają te roboty.
Jedną z zalet takiej konstrukcji jest to,
że zmniejszając skalę,
roboty w naturalny sposób stają się zwinne.
Tutaj R
jest tzw. "długością charakterystyczną" robota.
Dokładnie połową jego średnicy.
Wiele parametrów fizycznych zmienia się,
gdy zmniejszamy R.
Najważniejszym jest
inercja (moment bezwładności) lub opór ruchu.
Okazuje się,
że inercja, która decyduje o ruchu kątowym,
równa się R do potęgi piątej.
Więc im mniejsze R,
tym gwałtowniej zmniejsza się inercja.
W rezultacie, przyspieszenie kątowe
oznaczone grecką literą α (alfa),
wynosi ułamek 1 / R.
Jest odwrotnie proporcjonalne do R.
Im jest mniejsze, tym łatwiej skręcić.
Na filmach widać to najlepiej.
U dołu po prawej stronie mamy robota
wykonującego przewrót o 360 stopni
w mniej niż pół sekundy.
Wielokrotne przewroty zajmują trochę więcej czasu.
Procesory pokładowe
otrzymują dane od czujników przyspieszenia
i żyroskopów
i obliczają, jak już wspomniałem wcześniej,
komendy 600 razy na sekundę
by stabilizować robota.
Po lewej widzimy Daniela rzucającego robota w powietrze.
Widać tu, jak skuteczna jest kontrola nad lotem.
Nieważne jak go rzucić,
robot odzyskuje równowagę i wraca.
Po co budować takie roboty?
Takie roboty maja wiele zastosowań.
Można je wysłać do budynków, takich jak ten,
jako siły szybkiego reagowania w poszukiwaniu intruzów,
mogą szukać wycieków biochemicznych,
wycieków gazu.
Można ich używać
również w budownictwie.
Tu widzimy roboty przenoszące belki, kolumny
i montujące konstrukcje sześcienne.
Opowiem o tym trochę więcej.
Można je wykorzystać do transportu ładunków.
Problem tych robotów
to ich ładowność.
Potrzeba wielu robotów
by przenosić ładunki.
To zdjęcie z przeprowadzonego przez nas ostatnio eksperymentu,
może nie aż tak ostatnio,
w Sendai krótko po trzęsieniu ziemi.
Te roboty można wysyłać do zawalonych budynków
w celu oceny uszkodzeń w katastrofach naturalnych,
lub do radioaktywnych budynków
w celu zmierzenia poziomu promieniowania.
Głównym problemem,
jaki roboty muszą rozwiązać, jeśli mają być autonomiczne,
to zasadniczo odkrycie
jak dostać się z punktu A do puntu B.
Jest to nie lada wyzwanie,
ponieważ dynamika tego robota jest dość skomplikowana.
Funkcjonują dosłownie w 12-wymiarowej przestrzeni.
Używamy więc pewnej sztuczki.
Bierzemy tę zakrzywioną 12-wymiarową przestrzeń
i ją modyfikujemy
w płaską przestrzeń 4-wymiarową.
A ta przestrzeń 4-wymiarowa
składa się z X, Y, Z i kąta odchylenia.
Robot planuje
coś, co nazywamy trajektorią minimalnych drgań.
Jak pamiętamy z fizyki,
mamy położenie, pochodną, prędkość,
potem przyspieszenie,
następnie zryw,
a później drganie.
Ten robot minimalizuje drganie.
W rezultacie
wykonuje płynny i pełen gracji ruch.
Robi to unikając przeszkód.
W tej płaskiej przestrzeni te trajektorie minimalnych drań
są następnie zamieniane z powrotem
na tę skomplikowaną przestrzeń 12-wymiarową,
którą robot musi przetworzyć
dla kontroli i działania.
Przedstawię przykłady na to,
jak wyglądają te trajektorie minimalnych drgań.
Na pierwszym video
zobaczycie robota zmierzającego z punktu A do punktu B,
przez punkt pośredni.
Robot może
poruszać się po każdej krzywej trajektorii.
To są trajektorie kołowe,
gdzie robot osiąga przeciążenie wartości 2 G.
U góry umieszczone są kamery wykrywające ruch,
które informują robota o jego położeniu 100 razy na sekundę.
Podają również robotowi położenie przeszkód,
które mogą być ruchome.
Tutaj Daniel podrzuca w powietrzu hula-hop,
a robot oblicza jego położenie
i próbuje obrać najlepszą drogę przez jego środek.
Jako pracownicy akademiccy,
zawsze jesteśmy szkoleni, by umieć przeskoczyć przez przeszkody
w celu zebrania funduszy na badania, a teraz robią to za nas roboty.
(Oklaski)
Roboty potrafią również
zapamiętywać elementy trajektorii,
których się uczą lub są im zaprogramowane.
Tu widzimy robota
wykonującego sekwencję ruchów,
który nabiera pędu,
potem zmienia pozycję lotu i odzyskuje równowagę.
Musi to robić, ponieważ otwór w okienku
jest niewiele większy od szerokości robota.
Jak skoczek stojący na trampolinie,
skaczący by nabrać pędu,
który później wykonuje obroty, te 2,5 salta
i z gracją odzyskuje równowagę,
mniej więcej to robi ten robot.
Robot wie jak łączyć odpowiednie elementy trajektorii,
by wykonać te dość trudne zadania.
Chciałbym teraz zmienić temat.
Jedną z wad tych małych robotów jest ich rozmiar.
Jak wspomniałem wcześniej,
możemy potrzebować wielu robotów,
by pokonać ograniczenia ich rozmiarów.
Jedną z trudności jest to,
jak skoordynować dużą liczbę robotów?
Tu z pomocą przyszła natura.
Pokażę wam film
o pustynnych mrówkach Aphaenogaster,
które w laboratorium prof. Stephena Pratta przenoszą przedmiot.
To kawałek figi.
Można użyć czegokolwiek pokrytego sokiem figowym,
a mrówki zaniosą to do gniazda.
Te mrówki nie mają głównego koordynatora.
Wyczuwają się nawzajem.
Nie zachodzi wyraźna komunikacja,
ale wyczuwając siebie nawzajem
i wyczuwając przedmiot
ma miejsce ukryta koordynacja grupy.
Chcielibyśmy, żeby nasze roboty
miały taką koordynację.
Robot otoczony innymi robotami,
spójrzmy na roboty I oraz J,
chcemy by roboty
monitorowały odstęp pomiędzy sobą
podczas lotu w formacji.
Chcemy też mieć pewność,
że te odstępy mieszczą się w określonych granicach.
Roboty monitorują margines błędu
i obliczają komendy
100 razy na sekundę,
które później przekazują do wirników 600 razy na sekundę.
To również trzeba wykonać
w bardziej decentralizujący sposób.
Mając wiele robotów,
nie mogą być centralnie sterowane
na tyle szybko, by mogły wykonywać zadania.
Dodatkowo roboty muszą opierać swe działania
na informacjach lokalnych,
na tym, co odbierają od sąsiednich robotów.
Powinny również być
"agnostycznie" nastawione
do sąsiednich robotów.
Nazywamy to "anonimowością".
Pokażę Wam teraz nagranie
20 małych robotów
lecących w formacji.
Monitorują położenie swoich sąsiadów.
Utrzymują formację.
Formacje mogą się zmieniać.
Mogą być płaskie,
lub trójwymiarowe.
Jak widać,
przechodzą z formacji trójwymiarowej do płaskiej
i aby pokonać przeszkody,
mogą dostosowywać formację w locie.
Roboty mogą być bardzo blisko siebie.
Jak widać podczas robionej przez nie ósemki,
lecą od ciebie w odległości kilku centymetrów.
Pomimo oddziaływań aerodynamicznych śmigieł,
mogą utrzymać stabilny lot.
(Oklaski)
Umiejąc latać w formacji,
można wspólnie podnosić przedmioty.
Siłę robota można zwiększyć nawet czterokrotnie,
jeżeli będą współpracować z sąsiadami.
Jedną z wad jest to,
że powiększając skalę,
czyli mając wiele robotów unoszących tę samą rzecz,
znacznie zwiększamy inercję,
tak więc płacimy określoną cenę; roboty nie są już tak zwinne.
Zyskujemy jednak na ładowności.
Pokażę inne zastosowanie robotów,
jesteśmy znów w naszym laboratorium.
Autorem jest nasz absolwent Quentin Lindsey.
Jego algorytm mówi robotom,
jak samodzielnie zbudować
sześcienne struktury
z elementów kratownicy.
Algorytm mówi robotowi,
którą część podnieść,
kiedy i gdzie ją umieścić.
Na filmie,
który przyspieszono ok. 14 razy,
widzimy 3 różne struktury budowane przez te roboty.
Wszystko wykonują samodzielnie,
a Quentin musi jedynie
dać im projekt
konstrukcji, jaką mają stworzyć.
Wszystkie eksperymenty, które do tej pory zobaczyliśmy,
wszystkie te prezentacje,
zostały wykonane przy pomocy systemów wykrywających ruch.
A co się stanie, jeśli opuścimy laboratorium
i wyjdziemy do prawdziwego świata?
Co, jeśli nie mamy GPS?
Ten robot
wyposażony jest w kamerę
i skaner laserowy.
Używa tych czujników
do stworzenia mapy otoczenia.
Mapa ta składa się z elementów takich,
jak drzwi, okna,
ludzie, meble,
robot następnie określa swoje położenie
względem tych obiektów.
Nie istnieje więc globalny system sterujący.
System sterujący jest określany w oparciu o robota,
na tym gdzie jest i na co patrzy.
Nawiguje uwzględniając te dane.
Pokażę wam film
o algorytmach opracowanych przez Franka Shena
i prof. Nathana Michaela,
który przedstawia robota wlatującego po raz pierwszy do budynku
i tworzącego w locie tę mapę.
Robot określa cechy budynku.
Tworzy mapę.
Określa swoje położenie względem obiektów
i oblicza swoją pozycję
100 razy na sekundę,
pozwalając nam zastosować algorytmy sterujące,
które omówiłem wcześniej.
Ten robot jest zdalnie sterowany przez Franka,
ale może również
poruszać się samodzielnie.
Powiedzmy, że miałbym go wysłać do budynku,
a nie wiedziałbym jak ten budynek wygląda.
Robot może stworzyć mapę
i wrócić z danymi opisującymi budynek.
Robot tu nie tylko rozwiązuje problem,
jak dostać się z punktu A do punktu B,
ale za każdym razem określa
najlepsze położenie punktu B.
Wie gdzie ma się udać,
by odnaleźć miejsca, o których ma najmniej danych.
W ten sposób uzupełnia mapę.
Pokażę ostatnie zastosowanie tej technologii,
a jest ich wiele.
Jestem profesorem zafascynowanym edukacją.
Takie roboty mogą naprawdę zmienić
obraz szkolnictwa.
Jesteśmy jednak w Południowej Kalifornii,
niedaleko Los Angeles,
więc muszę zakończyć
czymś związanym z rozrywką.
Zakończę teledyskiem.
Chciałbym przedstawić Alexa i Daniela,
którzy stworzyli to nagranie.
(Oklaski)
Zanim je puszczę,
chcę powiedzieć, że stworzyli je w ciągu ostatnich 3 dni,
po telefonie od Chrisa.
Roboty z filmu
są całkowicie samodzielne.
Zobaczycie 9 robotów grających na 6 różnych instrumentach.
Oczywiście wszystko specjalnie dla TED 2012.
Obejrzyjmy.
(Muzyka)
(Oklaski)