Bom dia.
Estou hoje aqui para falar
de bolas de praia voadoras e autónomas.
(Risos)
Não! De robôs aéreos ágeis como este.
Gostava de falar um pouco dos desafios para os construir
e de algumas das incríveis oportunidades
para aplicar esta tecnologia.
Estes robôs são parentes dos veículos aéreos não tripulados.
Contudo, os veículos que veem aqui são grandes.
Pesam milhares de quilos, não são nada ágeis.
Nem sequer são autónomos.
Na verdade, muitos destes veículos
são manobrados por tripulações
que podem incluir vários pilotos,
operadores de sensores
e coordenadores de missão.
Nós estamos interessados em desenvolver robôs como estes.
Estas são duas fotografias
de robôs que podemos comprar numa loja.
Estes são helicópteros com quatro rotores.
Têm cerca de um metro de tamanho
e pesam vários quilos.
Colocamos-lhes sensores e processadores.
Estes robôs podem voar em locais fechados, sem GPS.
O robô que tenho na minha mão é este
e foi criado por dois estudantes,
Alex e Daniel.
Pesa um pouco mais de 45 gramas.
Consome cerca de 15 watts de energia.
E, como podem ver, tem cerca de 20 cm de diâmetro.
Vou dar uma breve explicação
sobre como trabalham estes robôs.
Têm quatro rotores.
Se girarmos estes rotores à mesma velocidade, o robô paira.
Se aumentarmos a velocidade de cada um destes rotores,
o robô levanta voo, sobe acelerando.
Claro, se o robô for inclinado
no sentido horizontal,
aceleraria nesta direção.
Para rodar, há uma de duas formas.
Nesta imagem
podem ver que o rotor 4 roda mais rápido
e o rotor 2 roda mais devagar.
Quando isto acontece,
isso faz com que o robô rode.
E, ao contrário,
se aumentarmos a velocidade do rotor 3
e diminuirmos a velocidade do rotor 1,
o robô vai para a frente.
E, finalmente,
se rodarmos um par de rotores opostos,
mais rapidamente do que os outros dois,
o robô começa a subir na vertical.
Um processador incorporado
observa os movimentos que é preciso executar,
combina estes movimentos
e descobre quais os comandos que deve enviar aos motores
a 600 vezes por segundo.
É basicamente assim que funciona.
Portanto, uma das vantagens deste modelo é que,
quando diminuímos a escala das coisas,
naturalmente o robô torna-se ágil.
Aqui o R
é o comprimento característico do robô,
é metade do diâmetro.
Há muitos parâmetros físicos que mudam,
à medida que se reduz o R.
O parâmetro mais importante
é a inércia ou a resistência ao movimento.
Acontece que a inércia,
que controla o movimento angular,
é proporcional à quinta potência de R.
Portanto, quanto menor for R,
menor será a inércia.
Como resultado, a aceleração angular,
descrita aqui com a letra grega alfa,
passa a ser 1 sobre R.
É inversamente proporcional a R.
Quanto menor for, mais rapidamente podemos fazê-lo virar.
Isso é bastante visível nestes vídeos.
Em baixo, à direita, vemos um robô
a dar uma cambalhota de 360 graus
em menos de meio segundo.
Várias cambalhotas, demora um pouco mais.
Portanto, aqui, os processadores a bordo
recebem informações dos acelerómetros
e dos giroscópios a bordo
e calculam os comandos, — como eu já disse —
a 600 vezes por segundo,
para estabilizar este robô.
À esquerda, o Daniel está a atirar o robô ao ar.
Mostra quão robustos são os controlos.
Seja como for que o atirarmos,
o robô recupera e volta para ele.
Para quê construir robôs destes?
Bem, os robôs como este têm muitas aplicações.
Podem ser enviados para o interior de edifícios como este
para procurar intrusos,
talvez para procurar fugas de bioquímicos, fugas de gases.
Também podemos usá-los na construção civil.
Estes são robôs a transportar vigas, colunas
e a montar estruturas cúbicas.
Vou falar-vos um pouco mais sobre isso.
Os robôs podem ser usados para transportar cargas.
Um dos problemas com estes robôs pequenos
é a sua capacidade de transportar cargas.
É preciso ter vários robôs para transportar cargas.
Esta é a fotografia duma experiência recente que fizemos
— agora já não é tão recente —
em Sendai, pouco depois do terramoto.
Estes robôs podem ser enviados para os escombros
para avaliar danos depois de desastres naturais,
ou enviados para centrais nucleares
para mapear níveis de radiação.
Um problema fundamental
que os robôs têm que resolver para serem autónomos
é, essencialmente, descobrir
como chegar do ponto A ao ponto B.
Isso é um pequeno desafio
porque as dinâmicas dos robôs são bastante complicadas.
Vivem num espaço de 12 dimensões.
Portanto usamos um pequeno truque.
Tomamos este espaço curvo de 12 dimensões
e transformamo-lo num espaço plano de quatro dimensões.
Este espaço a quatro dimensões
consiste em X, Y, Z e o ângulo de inclinação.
Este robô planeia o que chamamos a trajetória de tração mínima.
Para vos recordar a física,
temos a posição, a derivada, a velocidade,
depois a aceleração,
depois o impulso
e a seguir a tração.
Este robô minimiza a tração.
O que faz efetivamente
é produzir um movimento gracioso e suave.
Faz isso evitando os obstáculos.
Estas trajetórias de tração mínima, neste espaço plano,
são depois transformadas
neste espaço complicado a 12 dimensões
que o robô tem que fazer para controlo e execução.
Vou mostrar-vos alguns exemplos
do aspeto dessas trajetórias de tração mínima.
No primeiro vídeo
podemos ver o robô a ir do ponto A ao ponto B
através de um ponto intermédio.
O robô obviamente é capaz de executar qualquer trajetória curva.
Estas são trajetórias circulares em que o robô atinge cerca de 2 G.
Em cima, temos câmaras de deteção de movimento
que dizem ao robô onde ele está umas 100 vezes por segundo.
Também dizem ao robô onde estão estes obstáculos.
Os obstáculos pode mover-se.
Veem aqui o Daniel a atirar o arco ao ar
enquanto o robô calcula a posição do arco
e tenta descobrir a melhor maneira de atravessar o arco.
Enquanto universitários,
somos sempre treinados para atravessar arcos,
para arranjar fundos para os laboratórios
e pomos os nossos robôs a fazê-lo.
(Aplausos)
Outra coisa que o robô consegue fazer
é lembrar-se de partes duma trajetória
que aprende ou para que foi pré-programado.
Vemos aqui o robô a combinar um movimento
que ganha velocidade,
depois muda de orientação e depois recupera.
Tem que fazer isto, porque esta abertura na janela
é pouco maior que a largura do robô.
Assim como um nadador num trampolim
salta dela para ganhar impulso,
depois faz uma pirueta, dois mortais e meio
e depois recupera graciosamente,
este robô faz basicamente o mesmo.
Sabe como combinar bocadinhos de trajetórias
para fazer estas tarefas mais difíceis.
Mudando de assunto.
Uma das desvantagens destes pequenos robôs é o seu tamanho.
E disse-vos há bocado
que talvez queiramos empregar muitos robôs
para superar as limitações de tamanho.
Uma dificuldade
é como se coordenam muitos robôs destes?
Portanto olhámos para a natureza.
Assim quero mostrar-vos um vídeo
das formigas Aphaenogaster do deserto
no laboratório do Professor Stephen Pratt a transportar um objeto.
Isto é um bocado de um figo.
Pega-se em qualquer objeto coberto com sumo de figo
e as formigas carregam-no para o ninho.
Estas formigas não têm um coordenador central.
Elas detetam as vizinhas.
Não existe comunicação explicita.
Mas, como detetam as vizinhas
e como detetam o objeto,
têm uma coordenação implícita em todo o grupo.
Este é o tipo de coordenação
que queremos que os nossos robôs tenham.
Assim, quando temos um robô
que está rodeado de vizinhos,
— olhem para o robô I e para o robô J —
queremos que os robôs monitorizem o intervalo entre eles
enquanto voam em formação.
Depois queremos garantir
que esse intervalo está dentro de níveis aceitáveis.
Aqui, outra vez, os robôs monitorizam o erro
e calculam os comandos de controlo
a 100 vezes por segundo,
que depois traduzem comandos para o motor, 600 vezes por segundo.
Isto também tem que ser feito duma maneira descentralizada.
De novo, se tiverem muitos robôs,
é impossível coordenar centralmente toda a informação,
de modo suficientemente rápido para que os robôs cumpram a tarefa.
Mais, os robôs têm que basear as suas ações
apenas em informações locais,
a noção que têm dos vizinhos.
E, finalmente,
insistimos em que os robôs não conheçam
a identidade dos seus vizinhos.
Isto é o que chamamos de anonimato.
A seguir quero mostrar
um vídeo de 20 destes pequenos robôs
a voar em formação.
Estão a monitorizar a posição dos vizinhos.
Estão a manter a formação.
A formação pode mudar.
Podem ser formações planas,
podem ser formações tridimensionais.
Como podem ver aqui,
eles desmancham a formação tridimensional
e passam para uma formação plana.
Para voarem através de obstáculos
podem adaptar as formações de improviso.
Assim, estes robôs aproximam-se muito uns dos outros.
Como veem neste voo em forma de oito,
aproximam-se a centímetros uns dos outros.
E, apesar das interações aerodinâmicas
destas pás de propulsão,
são capazes de manter um voo estável.
(Aplausos)
Depois de saberem voar em formação,
podem apanhar objetos em cooperação.
Isto mostra apenas
que podemos duplicar, triplicar,
quadruplicar a força do robô.
pondo-os trabalhar em equipa com os outros, como aqui veem.
Uma das desvantagens de fazer isto
é que, ao aumentar o seu número,
— se houver muitos robôs a carregar a mesma coisa —
está-se a aumentar a inércia
e, como tal, paga-se um preço: não são tão ágeis.
Mas ganha-se em termos de capacidade de carga.
Quero mostrar-vos outra aplicação.
Isto é no nosso laboratório.
É um trabalho do Quentin Lindsey que é um aluno licenciado.
O seu algoritmo diz a estes robôs
como construir, autonomamente, estruturas cúbicas
a partir de elementos de treliça.
O algoritmo dele diz ao robô
qual a parte a apanhar,
quando e onde a colocar.
Neste vídeo vemos,
— está acelerado 10 ou 14 vezes —
vemos estes robôs a construir três estruturas diferentes.
Mais uma vez, tudo é autónomo.
Quentin só tem que lhes arranjar
uma planta da estrutura que quer construir.
Todas estas experiências que viram até agora,
todas estas demonstrações,
foram feitas com a ajuda de sistemas de deteção de movimento.
O que acontece quando se sai do laboratório
e se passa para o mundo real?
E se não houver GPS?
Este robô está equipado com uma câmara
e um varredor "laser", um "scanner" a " laser".
Utiliza estes sensores
para construir um mapa do ambiente.
Esse mapa consiste em características
— como portais, janelas, pessoas, mobília —
e depois descobre qual a sua posição
em relação a estas características.
Não existe um sistema global de coordenadas.
O sistema de coordenadas é definido com base no robô,
onde é que ele está e para onde está a olhar.
Navega em relação a essas características.
Quero mostrar-vos um vídeo
dos algoritmos desenvolvidos
pelo Frank Shen e pelo Professor Nathan Michael
que mostra este robô a entrar num edifício pela primeira vez
e a criar este mapa de improviso.
Depois o robô descobre quais são as características.
Constrói o mapa.
Descobre onde está em relação às características
e depois calcula a sua posição,
a 100 vezes por segundo,
permitindo-nos usar o algoritmo de controlo
que vos descrevi antes.
Este robô está a ser comandado
remotamente pelo Frank.
Mas o robô também pode descobrir
onde ir por si próprio.
Suponhamos que eu o enviava para um edifício
e não fazia ideia de como era o edifício.
Posso pedir a este robô para entrar, criar um mapa
e depois voltar e dizer-me como é o edifício.
O robô não só está a resolver o problema
de como ir do ponto A para o ponto B neste mapa,
mas está sempre a descobrir
qual é o melhor ponto B.
Essencialmente sabe onde ir
à procura de sítios onde há menos informação.
É assim que preenche este mapa.
Quero deixar-vos
com uma última aplicação.
Existem muitas aplicações desta tecnologia.
Sou professor, e somos apaixonados pelo ensino.
Robôs destes podem mudar a forma como ensinamos,
do jardim de infância ao secundário.
Mas estamos no sul da Califórnia,
perto de Los Angeles,
portanto tenho que concluir
com algo virado para o entretenimento.
Quero concluir com um vídeo de música.
Apresento os seus criadores, o Alex e o Daniel,
que criaram o vídeo.
(Aplausos)
Antes de reproduzir o vídeo,
quero dizer-vos que eles o criaram nos últimos três dias
depois de receberem uma chamada do Chris.
Os robôs que aparecem no vídeo
são completamente autónomos.
Vão ver nove robôs a tocar seis instrumentos diferentes.
E, claro, feito exclusivamente para a TED 2012.
Vamos ver.
(Sons sincopados)
(Aplausos)