Bună dimineaţa.
Sunt aici azi să vă vorbesc despre
minigi de plajă, zburătoare, autonome.
Nu -- roboţi agili, aeriani, cum e acesta.
Aş vrea să vă povestesc puţin despre provocările în construcţia acestora
precum şi unele oportunităţi extraordinare
pentru aplicarea acestei tehnologii.
Aceşti roboţi
sunt înrudite cu vehiculele aeriene fără pilot.
Oricum, vehiculele pe care le vedeţi aici sunt mari.
Cântăresc mii de livre,
şi nu sunt de loc agile.
Nici măcar nu sunt autonome.
De fapt, multe dintre aceste vehicule
sunt operate de echipaje de zbor
care pot include mai mulţi piloţi,
operatori de senzori
şi coordonatori de misiuni.
Ce ne interesează e să dezvoltăm roboţi ca aceştia --
şi aici sunt alte două poze --
cu roboţi pe care-i poţi cumpăra din magazin.
Astea sunt elicoptere cu patru rotoare
şi au o dimensiune de aprox. 1 m
şi cântăresc câteva livre.
Îi echipăm cu senzori şi procesoare
şi aceşti roboţi pot zbura în interior
fără GPS.
Robotul pe care îl ţin în mână
este acesta,
şi a fost creat de doi studenţi,
Alex şi Daniel.
Acesta cântăreşte puțin mai mult
de 50 grame.
Consumă aprox. 15 waţi putere.
Şi după cum vedeți,
are aprox. 20 cm în diametru.
Să vă prezint un mic tutorial
despre cum funcţionează aceşti roboţi.
Are patru rotoare.
Dacă învârţi rotoarele cu aceeași viteză,
robotul planează.
Dacă creşti viteza fiecărui rotor,
robotul se înalţă, acelerează.
Bineînţeles, dacă robotul ar fi aplecat,
înclinat către orizontală,
ar accelera în această direcţie.
Ca să-l faci să se încline, iată una dintre cele 2 modalităţi de a face asta.
În această imagine
vedeţi că rotorul 4 se învârte mai repede
şi rotorul 2 se învârte mai încet.
Şi când se întâmplă asta
există un moment care determină acest robot să se rostogolească.
Şi invers,
dacă creşti viteza rotorului 3
şi încetineşti viteza rotorului 1,
robotul se aruncă înainte.
Şi în final,
dacă roteşti o pereche de rotoare
mai repede decât cealaltă pereche,
robotul alunecă de-a lungul axei verticale.
Un procesor la bord
se uită în la ce mişcare trebuie executată
şi combină aceste mişcări
şi calculează ce comenzi trebuie să trimită motoarelor
de 600 de ori pe secundă.
În esenţă aşa funcţionează.
Unul din avantajele proiectului
e că atunci când reduci dimensiunile,
robotul devine agil în mod natural.
Deci, aici R
e lungimea caracteristică a robotului.
e de fapt jumătate din diametru.
Şi sunt o mulţime de parametri fizici care se schimbă
pe măsură ce reduci R.
Cel mai important
e inerţia sau rezistenţa la mişcare.
Se dovedeşte că,
inerţia care guvernează mişcarea unghiulară,
e a 5-a putere a lui R.
Deci, pe cât de mult micşorezi R,
cu atât mai dramatic se reduce inerţia.
Ca rezultat acceleraţia unghiulară,
notată aici cu litera grecească alfa,
crește cu inversa lui R.
Este invers proporţional cu R.
Cu cât îl faci mai mic, cu atât poţi vira mai rapid.
Ar trebui să fie clar în aceste clipuri.
În dreapta jos vedeți un robot
efectuând o întoarcere de 360 grade
în mai puţin de jumătate de secundă.
Răsturnările multiple durează mai mult.
Aici procesele de la bord
primesc feedback de la dispozitivele de măsurarea acceleraţiei
şi de la giroscoapele de la bord
şi calculează, cum am mai spus,
600 de comenzi pe secundă
pentru a stabiliza robotul.
La stânga îl vedeţi pe Daniel azvârlind acest robot în aer.
Şi vă arată cât de robust e controlul.
Indiferent cum îl arunci,
robotul îşi revine şi se întoarce la el.
Deci, de ce să construim roboţi ca acesta?
Ei bine, roboţi ca aceştia au multe aplicaţii.
Pot fi trimişi în clădiri ca aceasta
ca prim răspuns, să caute intruşi,
poate să caute scurgeri biochimice,
scăpări de gaze.
Pot fi de asemenea utilizaţi
pentru aplicaţii în construcţii.
Aici sunt roboţi ce cară grinzi, coloane
şi asamblează structuri în formă de cub.
Am să vă povestesc mai mult dspre asta.
Roboţii pot fi folosiţi pentru transportul de marfă.
Una din problemele cu aceşti mici roboţi
e capacitatea lor de încărcare şi transport.
Deci poate doriți să aveţi mai mulţi roboţi
care să transporte încărcături.
Iată o poză a unui experiment recent pe care l-am făcut --
de fapt nu mai e aşa recent --
la scurt timp după cutremur în Sendai.
Roboţi ca aceştia pot fi trimişi în clădiri prăbuşite
să evalueze pagubele rezultate în urma dezastrelor naturale
sau pot fi trimişi în clădirile reactoarelor
să carografieze nivelul radiaţiilor.
Deci, o problemă fundamentală
pe care trebuie s-o rezolve roboţii dacă vor fi autonomi
e să-şi dea seama de fapt
cum să ajungă de la punctul A la B.
Aşa că devine o provocare
pentru că dinamica acestui robot e destul de complicată.
De fapt ei trăiesc într-un spaţiu cu 12 dimensiuni.
Aşa că folosim un mic truc.
Luăm acest spaţiu curbat cu 12 dimensiuni
şi îl transformăm
într-un spaţiu uniform cu 4 dimensiuni.
Şi acel spaţiu cu 4 dimensiuni
constă în X, Y, Z şi unghiul de giraţie.
Ce fac roboţii,
planifică ce noi numim o traiectorie de bruscare minimă.
Ca să vă amintesc din fizică,
aveţi poziţia, derivata, viteza,
apoi acceleraţia,
apoi urmează saltul
şi apoi vine lansarea bruscă.
Acest robot minimizează bruscarea.
Efectul este
că produce o mişcare lină şi graţioasă.
Şi face asta evitând obstacolele.
Aceste traiectorii de bruscare minimă în spaţiul plan
sunt apoi transformate înapoi
în spaţiul complicat de 12 dimensiuni,
pe care trebuie să-l facă robotul
pentru control şi execuţie.
Să vă arăt câteva exemple
de cum arată aceste traiectorii de bruscare minimă.
În primul video-clip,
vedeți robotul plecând de la punctul A la B
trecând printr-un punct intermediar.
Robotul e în mod evident capabil
de a executa orice traiectorie curbată.
Astea sunt traiectorii circulare
în care roboţii înfruntă aprox. 2 G.
Sus aveţi camere de luat vederi aeriene
care le comunică roboţilor poziţia în care sunt de 100 de ori pe secundă.
Le mai spune roboţilor şi unde sunt localizate obstacolele.
Şi obstacolele pot fi în mişcare.
Îl vedeţi pe Daniel azvârlind un cerc în aer,
în timp ce robotul calculează poziţia inelului
şi încearcă să găsească cum e cel mai bine să treacă prin inel.
Deci, ca oameni din mediul academic,
suntem mereu instruiţi să ne dăm peste cap să strângem bani pentru laboratoarele noastre,
şi îi facem pe roboţii noştri să facă asta.
(Aplauze)
Un alt lucru pe care-l poate face robotul
este că îşi amintesc părţi din traiectoria
pe care au învăţat-o sau care e pre-programată.
Aici vedeţi robotul
combinând o mişcare
care creează momentul,
îşi schimbă orientarea şi apoi îşi revine.
Trebuie să facă asta pentru că această gaură din fereastră
e doar puţin mai mare decât lăţimea robotului.
Aşa cum un scufundător stă pe o trambulină,
apoi sare pentru a-și lua elan,
şi apoi face această piruetă, acestă săritură de două ori şi jumătate
şi apoi îşi revine graţios,
acest robot face de fapt asta.
Ştie cum să combine porțiuni de traiectorie
să îndeplinască aceste sarcini destul de dificile.
Vreau să schimb subiectul.
Unul din dezavantajele acestor roboţei e mărimea lor.
Şi v-am spus mai devreme
că poate trebuie să folosim mulţi, mulţi roboţi
ca să depăşim limita dimensiunii.
O dificultate
e cum coordonezi o mulţime de roboţi?
Şi aici ne-am uitat la natură.
Vreau să vă arăt un clip
cu furnicile de deşert Aphaenogaster
cărând un obiect în laboratorul profesorului Stephen Pratt.
Este o bucată de smochină.
Poţi lua orice obiect acoperit cu suc de smochine
şi furnicile îl vor duce în cuib.
Aceste furnici n-au nici nu coordonator central.
Îşi simt vecinii.
Nu există comunicare explicită.
Dar pentru că îşi simt vecinii
şi pentru că simt obiectul,
au o coordonare implicită în interiorul grupului.
Acesta e tipul de coordonare
pe care-l dorim pentru roboţii noştri.
Atunci când avem un robot
care-i înconjurat de vecini --
priviţi la robotul I şi robotul J --
ce vrem să facă roboţii
e să monitorizeze spaţiile dintre ei
în timp ce zboară în formaţie.
Şi apoi vrei să te asiguri
că distanţarea e în limite acceptabile.
Din nou roboţii monitorizează această eroare
şi calculează comenzile de control
de 100 de ori pe secundă,
care apoi e transmis către motor de 600 de ori pe secundă.
Deci şi asta a fost făcut
în mod descentralizat.
Dacă avem mulţi, mulţi roboţi,
e imposibil să coordonăm toate aceste informaţii central
destul de repede ca roboţii să îndeplinească sarcina.
În plus roboţii trebuie să-şi bazeze acţiunile
doar pe informaţiile locale,
pe ceea ce simt de la vecinii lor.
Şi în final,
insistăm ca roboţii să fie neîncrezători
referitori la cine sunt vecinii lor.
Asta-i ce numim anonimat.
Vreau să vă arăt în continuare
un clip
cu 20 asemenea roboţei
zburând în formaţie.
Ei monitorizează poziţiile vecinilor lor.
Menţin formaţia.
Formaţiile se pot schimba.
Pot fi formaţii plane,
sau formaţii tri-dimensionale.
După cum vedeți aici,
cad dintr-o formaţie 3-D într-una plană.
Şi ca să zboare printre obstacole
se pot adapta la diverse formaţii în zbor.
Din nou, roboţii se apropie foarte mult unul de altul.
Vedeți în acest zbor în formă de 8,
se apropie la distanţe de câţiva centimetri.
Şi în ciuda interacţiunilor aerodinamice
între lamelele elicelor,
sunt capabili să menţină zbor stabil.
(Aplauze)
Odată ce ştii cum să zbori în formaţie,
poţi ridica obiecte prin cooperare.
Asta arată
că putem dubla, tripla, împătri
forţa robotului
determinându-i să facă echipă cu vecinii lor, aşa cum vedeți aici.
Unul din dezavantaje
e că mărind la scară --
dacă avem mulţi roboţi cărând acelaşi lucru
efectiv creşti inerţia,
și plăteşti un preţ; nu mai sunt atât de agili.
Dar câştigi în capacitate utilă.
O altă aplicaţie pe care vreau s-o arăt --
din nou în laboratorul nostru.
Asta e făcut de Quentin Lindsey, un student masterand
Algoritmul lui spune roboţilor
cum să construiască autonom
structuri cubice
din elemente în formă de grinzi.
Algoritmul lui le spune roboţilor
ce parte să ridice,
când şi unde s-o poziţioneze.
În acest filmuleţ --
viteza e mărită de 10, 14 ori --
vedeţi 3 structuri diferite construite de aceşti roboţi.
Şi din nou, totul e autonom,
şi tot ce trebuie să facă Quentin
e să le aducă o schiţă
a proiectului pe care-l vrea construit.
Toate aceste experimente pe care le-aţi văzut până acum,
toate aceste demonstraţii,
au fost făcute cu ajutorul sistemelor de captare a mişcării.
Dar ce se întâmplă când părăseşti laboratorul
şi mergi afară, în lumea reală?
Şi dacă nu există GPS?
Acest robot
este echipat cu o cameră
şi un telemetru laser, un scanner laser.
Şi foloseşte senzori
să creeze o hartă a împrejurimilor.
Harta constă din caracteristici --
cum ar fi uşile, ferestrele,
oamenii, mobila --
şi apoi îşi calculează poziţia
în funcţie de aceste caracteristici.
Deci nu există un sistem global de coordonate.
Sistemul de coordonate e definit pe baza robotului,
unde se află şi la ce se uită.
Şi navighează ţinând seama de acele caracterisitici.
Vreau să vă arăt un clip
ilustrând alogitmii programaţi de Frank Shen
şi profesorul Nathan Michael
care arată acest robot intrând într-o clădire pentru prima dată
şi realizând harta în zbor.
Robotul calculează caracteristicile.
Construieşte harta.
Calculează unde se află în funcție de repere
şi apoi îşi estimează poziţia
de 100 de ori pe secundă
permiţându-ne să folosim algoritmii de control
pe care i-am descris mai devreme.
Acest robot e comandat
de la distanţă de Frank.
Dar robotul îşi poate da seama
de unul singur unde să meargă.
Presupunem că trebuie să-l trimit într-o clădire
şi n-am idee cum arată clădirea,
Pot trimite robotul înăuntru,
să creeze o hartă
şi apoi să vină şi să-mi spună cum arată clădirea.
Aici, robotul nu doar că rezolvă problema,
cum să ajungă de la punctul A la B pe această hartă,
dar îşi dă seama
unde e cel mai bun punct B, în orice moment.
În esenţă, ştie unde să se ducă
să caute locuri despre care are cele mai puţine informaţii.
Şi astfel întocmește harta.
Vreau să închei
cu o ultimă aplicaţie.
Şi sunt multe aplicaţii pentru această tehnologie.
Sunt profesor şi noi suntem pasionaţi de educaţie.
Roboţi ca aceştia pot schimba cu adevărat modul
în care se face educaţia în cele 12 clase.
Dar suntem în sudul Californiei,
aproape de Los Angeles,
deci trebuie să închei
cu ceva concentrat pe divertisment.
Doresc să închei cu un clip muzical.
Vreau să-i prezint pe creatori, Alex şi Daniel,
care au făcut acest clip.
(Aplauze)
Înainte să rulez acest film,
vreau să vă spun că l-au creat în ultimele trei zile
după ce au primit un telefon de la Chris.
Şi roboţii care cântă în acest video
sunt complet autonomi.
Veţi vedea 9 roboţi care cântă la 6 instrumente diferite.
Şi bineînţeles e făcut exclusiv pentru TED 2012.
Să-l urmărim.
(Muzică)
(Aplauze)