Bom dia.
Estou aqui hoje para falar
sobre bolas de praia autônomas e voadoras.
Não, robôs aéreos ágeis como este.
Gostaria de falar um pouco sobre os desafios na construção deles
e algumas oportunidades maravilhosas
para aplicação dessa tecnologia.
Bem, esses robôs
estão relacionados a veículos aéreos não tripulados.
Entretanto, os veículos que você vê aqui são grandes.
Pesam milhares de quilos,
de forma nenhuma são ágeis.
Não são nem mesmo autônomos.
Na verdade, muitos desses veículos
são operados por tripulações
que podem incluir múltiplos pilotos,
operadores de sensores
e coordenadores de missão.
Aquilo em que estamos interessados é desenvolver robôs como este --
e aqui estão mais duas imagens --
de robôs que você pode comprar nas prateleiras.
Assim, esses são helicópteros com quatro rotores
e têm mais ou menos um metro
e pesam vários quilos.
Então, nós os reajustamos com sensores e processadores,
e esses robôs podem voar dentro de edificações
sem GPS.
O robô que tenho em minha mão
é esse,
e foi criado por dois estudantes,
Alex e Daniel.
Então, este pesa um pouco mais
que um décimo de uma libra.
Consome mais ou menos 15 watts de energia.
E, como podem ver,
tem aproximadamente oito polegadas de diâmetro.
Então, deixem-me expor um rápido tutorial
de como esses robôs funcionam.
Este tem quatro rotores.
Se você gira esses rotores na mesma velocidade,
o robô paira.
Se você aumenta a velocidade de cada um desses rotores,
então o robô voa, acelera.
Claro, se o robô estivesse inclinado,
inclinado na horizontal,
então ele aceleraria nessa direção.
Assim, para incliná-lo, há duas maneiras de fazer isso.
Nesta figura,
você vê que o rotor quatro está girando mais rápido
e o rotor dois está girando mais lentamente.
E quando isso acontece,
há movimento que faz com que o robô rodopie.
E, por outro lado,
se você aumenta a velocidade do rotor três
e diminui a velocidade do rotor um.
então o robõ arremete para frente.
E, finalmente,
se você gira pares opostos de rotores
mais rápido que o outro par,
então o robô dá uma guinada sobre o eixo vertical.
Assim, um processador a bordo
essencialmente observa quais movimentos precisam ser executados
e combina esses movimentos
e determina quais comandos enviar aos motores,
600 vezes por segundo.
Isso é basicamente como essa coisa opera.
Dessa forma uma das vantagens deste desenho
é, quando você diminui o tamanho das coisas,
o robô naturalmente se torna ágil.
Então, R aqui
é o comprimento característico do robô.
É realmente metade do diâmetro.
E há muitos parâmetros físicos que se alteram
à medida que você reduz R.
Aquele que é o mais importante
é a inércia ou a resistência ao movimento.
Acontece que
a inércia, que governa o movimento angular,
funciona como a quinta força de R.
Portanto, quanto menor for R,
mais acentuadamente se reduz a inércia.
Assim, como resultado, a aceleração angular,
representada aqui pela letra grega alfa,
fica um sobre R.
É inversamente proporcional a R.
Quanto menor ela for, mais rapidamente você pode virar.
Assim, isso deveria estar claro nesses vídeos.
Na base direita você vê um robô
realizando um voo de 360 graus
em menos da metade de um segundo.
Múltiplos voos, um pouco mais de tempo.
Então, aqui os processadores a bordo
estão recebendo dados dos acelerômetros
e giroscópios a bordo
e calculando, como eu disse anteriormente,
comandos 600 vezes por segundo
para estabilizar este robô.
Então, à esquerda, você vê Daniel lançando este robô no ar.
E ele demonstra quão resistente é o controle.
Não importa como você o lança,
o robô se recupera e volta para ele.
Por que construir robôs como este?
Bem, robôs como este têm muitas aplicações.
Você pode enviá-los para o interior de edifícios como este
como primeiros atendentes para procurar por intrusos,
talvez procurar por vazamentos químicos,
vazamentos de gás.
Você também pode usá-los
para aplicações como construção.
Assim, aqui estão robôs carregando feixes, colunas
e montando estruturas semelhantes a cubos.
Vou contar-lhes um pouco mais sobre isso.
Os robôs podem ser usados para transportar carga.
Um dos problemas com estes pequenos robôs
é a capacidade deles de transportar carga útil.
Assim você pode querer múltíplos robôs
transportando carga útil.
Esta é uma fotografia de um experimento recente que fizemos --
na verdade não mais tão recente --
em Sendai, logo depois do terremoto.
Dessa forma, robôs como este poderiam ser enviados para edifícios desmoronados
para avaliar os danos depois de desastres naturais,
ou ser enviados para edifícios com radiação
para mapear os níveis de radiação.
Então um problema fundamental
que os robôs têm que resolver, se são autônomos,
é essencialmente determinar
como ir do ponto A ao ponto B.
Isso se torna desafiador
porque a dinâmica desse robô é bastante complicada.
De fato, eles vivem em um espaço de 12 dimensões.
Portanto usamos um pequeno truque.
Pegamos esse espaço curvo de 12 dimensões
e o transformamos
em um espaço plano de 4 dimensões.
E esse espaço de quatro dimensões
consiste em X, Y, Z e o ângulo da guinada.
E o que esse robô faz
é planejar o que chamamos de trajetória com salto mínimo.
Assim, para lembrar-lhes a física,
você tem posição, derivativo, velocidade,
aceleração
então vem empuxo
e depois vem salto.
Assim este robô minimiza o salto.
O que ele efetivamente faz
é produzir um movimento suave e gracioso.
E ele faz isso evitando obstáculos.
Então essas trajetórias com salto mínimo nesse espaço plano
são transformadas
nesse complicado espaço de 12 dimensões,
que o robô deve ter
para controle e execução.
Deixem-me mostrar-lhes alguns exemplos
de como são essas trajetórias com salto mínimo.
E no primeiro vídeo,
vocês verão o robô indo do ponto A ao ponto B
através de um ponto intermediário.
Dessa forma o robô é obviamente capaz
de executar qualquer trajetória curva.
Estas são trajetórias circulares
nas quais o robô puxa cerca de 2 G.
Aqui no topo você tem câmeras que captam movimentos
que dizem ao robô onde ele está 100 vezes por segundo.
Também dizem ao robô onde esses obstáculos estão.
E os obstáculos podem estar se movendo.
E aqui você vê Daniel atirar este aro no ar,
enquanto o robô está calculando a posição do aro
e tentando determinar a melhor forma de passar pelo aro.
Então, como acadêmicos,
somos sempre treinados a ser capazes de saltar por aros para levantar fundos para nossos laboratórios,
e conseguimos que nossos robôs fizessem isso.
(Aplausos)
Uma outra coisa que o robô pode fazer
é lembrar partes da trajetória
que ele aprende ou é pré-programada.
Assim, aqui você vê o robô
combinando um movimento
que constrói impulso
e muda sua direção e então se recupera.
Ele tem que fazer isso porque a abertura na janela
é apenas ligeiramente maior que a largura do robô.
Exatamente como um mergulhador se posiciona no trampolim
e então salta dele para ganhar impulso,
faz esta pirueta, estes dois saltos mortais
e elegantemente se recupera,
este robô está basicamente fazendo isso.
Ele sabe como combinar pequenos pedaços e partes das trajetórias
para executar essas tarefas relativamente difíceis.
Quero mudar o foco do assunto.
Uma das desvantagens desses pequenos robôs é o seu tamanho.
E eu lhes disse anteriormente
que podemos querer empregar muitos e muitos desses robôs
para superar as limitações de tamanho.
Portanto, uma dificuldade
é: como você coordena muitos desses robôs?
Então, nesse ponto olhamos para a natureza.
Dessa forma, quero mostrar-lhes um clipe
de formigas Aphaenogaster do deserto,
no laboratório do professor Stephen Pratt, carregando um objeto.
Isto é, na verdade, um pedaço de figo.
De fato, você pega qualquer objeto recoberto com suco de figo
e as formigas o carregarão de volta ao ninho.
Estas formigas não têm nenhum coordenador central.
Elas sentem seus vizinhos.
Não há comunicação explícita.
Mas, porque elas percebem os vizinhos
e porque percebem o objeto,
elas têm coordenação implícita através do grupo.
Este é o tipo de coordenação
que queremos que nossos robôs tenham.
Então, quando temos um robô
que está rodeado por vizinhos --
vamos olhar para o robô I e o robô J --
o que queremos que os robôs façam
é monitorar o espaço entre eles,
enquanto voam em formação.
Portanto você quer ter certeza
de que esse espaço está dentro de níveis aceitáveis.
Novamente os robôs monitoram esse erro
e calculam os comandos de controle
100 vezes por segundo,
que, então, traduz para o motor comandos 600 vezes por segundo.
Isso também tem que ser feito
de uma forma descentralizada.
Novamente, se você tem muitos e muitos robôs,
é impossível coordenar toda essa informação centralmente
rápido o bastante para que os robôs realizem a tarefa.
Acrescente-se que os robôs têm que basear suas ações
apenas em informações locais,
o que eles percebem de seus vizinhos.
E então finalmente,
insistimos para que os robôs sejam agnósticos
para quem são seus vizinhos.
Isto é o que chamamos anonimato.
O que quero lhes mostrar a seguir
é um vídeo
de 20 desses pequenos robôs
voando em formação.
Eles estão monitorando a posição de seus vizinhos.
Estão mantendo a formação.
As formações podem mudar.
Elas podem ser formações planas,
podem ser formações tridimensionais.
Como podem ver aqui,
eles desabam de uma formação tridimensional para uma formação plana.
E para voar através de obstáculos,
eles podem adaptar as formações durante o voo.
Esses robôs vêm realmente muito perto.
Como podem ver neste voo em forma de oito,
eles vêm a polegadas um do outro
E apesar das interações aerodinâmicas
dessas lâminas de propulsão,
eles são capazes de manter voo estável.
(Aplausos)
Assim, quando você sabe como voar em formação,
você pode realmente apanhar objetos em cooperação.
Dessa forma, isso mostra
que podemos dobrar, triplicar, quadruplicar
a força do robô,
fazendo com que eles se agrupem com seus vizinhos, como podem ver aqui.
Uma das desvantagens de fazer isso
é, à medida que você aumenta a escala das coisas --
portanto, se você tem muitos robôs carregando a mesma coisa,
você basica e efetivamente aumentou a inércia,
e, por consequência, paga um preço, eles não são tão ágeis.
Mas você de fato ganha em termos de capacidade de transportar carga útil.
Um outro aplicativo que quero mostrar-lhes --
novamente, isto está em nosso laboratório.
Este é o trabalho feito por Quentin Lindsey, que é um estudante formado.
Seu algoritmo basicamente diz a esses robôs
como construir, com autonomia,
estruturas cúbicas
de elementos de armação.
Seu algoritmo diz ao robô
qual parte pegar,
quando e onde colocá-la.
Assim, neste vídeo você vê --
e ele está acelerado 10, 14 vezes --
você vê três estruturas diferentes sendo construídas por estes robôs.
E novamente, tudo é autônomo,
e tudo que Quentin tem a fazer
é dar-lhes uma planta
do desenho que quer construir.
Bem, todos esses experimentos que vocês viram até agora,
todas essas demonstrações,
foram feitas com o auxílio de sistemas de captura de movimentos.
Então, o que acontece quando você sai do laboratório
e vai para o mundo real?
E se não há GPS?
Este robô
é de fato equipado com uma câmera
e um laser localizador, um laser escaneador.
E ele usa esses sensores
para construir um mapa do ambiente.
Esse mapa consiste nas características --
como portas, janelas,
pessoas, mobília --
e então ele determina qual é sua posição
em relação às características.
Assim não há sistema de coordenação global.
O sistema de coordenação é definido com base no robô,
onde ele está e para o que está olhando.
E ele navega com relação a estas características.
Quero exibir um clipe
de algoritmos desenvolvido por Frank Shen
e pelo professor Nathan Michael
que mostra este robô entrando em um edificio pela primeira vez
e criando um mapa durante o voo.
Dessa forma o robô determina quais são as características.
Constrói o mapa.
Determina onde está com relação às características
e então calcula sua posição
100 vezez por segundo,
permitindo-nos usar os algoritmos de controle
que descrevi anteriormente.
Na verdade, este robô está sendo comandado
remotamente por Frank.
Mas o robô também pode determinar
onde ir por ele mesmo.
Suponha que eu fosse enviar isto a um edifício
e não tivesse ideia de como é esse edifício,
posso pedir ao robô para entrar,
criar um mapa,
então voltar e me dizer como é o edifício.
Aqui, o robô não está apenas resolvendo um problema,
como ir do ponto A para o ponto B neste mapa,
mas também determinando
qual é o melhor ponto B a cada vez.
Basicamente ele sabe aonde ir
para procurar locais que tenham menos informação.
E é assim que ele preenche este mapa.
Quero deixá-los
com um último aplicativo.
E há muitos aplicativos para esta tecnologia.
Sou um professor, e somos apaixonados por educação.
Robôs como este podem realmente mudar a forma
como realizamos a educação elementar.
Mas estamos no sul da Califórnia,
perto de Los Angeles,
portanto tenho que concluir
com algo relacionado a entretenimento.
Quero concluir com um vídeo de música.
Quero apresentar os criadores, Alex e Daniel,
que criaram este vídeo.
(Aplausos)
Antes que eu apresente este vídeo,
quero dizer que eles o criaram nos últimos três dias,
depois de um telefonema de Chris.
E os robôs que tocam neste vídeo
são completamente autônomos.
Vocês verão nove robôs tocarem seis instrumentos diferentes.
E, claro, foi feito exclusivamente para TED 2012.
Vamos assistir.
(Música)
(Aplausos)