Günaydın.
Bugün buraya kendi kendine çalışan
uçan plaj topları hakkında konuşmak için geldim.
Hayır, bunun gibi çevik hava robotları hakkında.
Bunları inşa ederken karşılaşılan zorluklar ve
bu teknolojiyi uygulamak için inanılmaz fırsatlar hakkında
bir kaç şey söylemek istiyorum.
Bu yüzden bu robotlar
insansız uçan hava araçlarıdır.
Buna rağmen, bruada gördüğünüz araçlar büyük.
Binlerce kilogram ağırlığında ve
hiç bir şekilde çevik değiller.
Kendi kendine çalışan bile değiller.
Gerçekte, bu araçların çoğu
birden fazla pilotu içeren
alıcıları kontrol eden ve görev koordinatörleri olan
uçuş ekipleri tarafından
çalıştırılmaktadır.
Buna benzer robotları geliştirirken ilgimizi çeken şey
ve burada diğer iki resmi var --
raftan satın alabiliyor olunması.
Bunlar dört pervaneli helikopterler
ve neredeyse bir metre büyüklüğünde
ve bir kilodan az.
Ve sensör ve işlemcilerle donanımı iyileştirdik,
ve bu robotlar GPS bilgisi olmaksızın
iç mekanlarda uçabiliyorlar.
Elimde tutmuş olduğum robot
bir tanesidir,
ve Alex ve Daniel isimli öğrenciler tarafından
yaratılmıştır.
Öyle ki, bunun ağırlığı
60 gramdan biraz daha fazla.
Yaklaşık 15 watt enerji harcıyor.
Görüdüğünüz üzere,
yaklaşık 20 cm çapındadır.
Bu robotların nasıl çalıştığı ile ilgili
size kısa bir bilgilendirme yapmama izin verin.
Dört adet pervanesi var.
Bunları aynı hızda döndürürseniz,
robot havada duruyor.
Eğer pervanelerden her birinin hızını arttırırsanız,
robot uçuşa geçiyor ve yükseliyor.
Tabi robot eğimli ise,
yatay eksene yöneliyor,
daha sonra bu doğrultuda hızlanıyor.
Eğim kazandırmak için, iki yöntemden biri bu.
Bu yüzden, resimde gördüğünüz
dördüncü pervane daha hızlı dönüyor ve
ikinci pervane daha yavaş dönüyor.
Ve oluşan şey
robotun yuvarlanmasına sebep olan andır.
Diğer bir yolu,
eğer pervane üçü hızlandırır ve
pervane birin hızını yavaşlatırsanız,
robot öne doğru ilerler.
Ve son olarak,
eğer ters pervane çiftlerini diğer çiften
daha hızlı döndürürseniz,
robot dik eksininde sapar.
Bu yüzden yerleşik bir işlemci
temel olarak hangi hareketin yapılacağına bakar ve
bu hareketleri oluşturur ve
motorlara saniye de 600 kere hangi komutları
göndereceğini tespit eder.
Bu basit olarak bunun nasıl çalıştığıdır.
Bu tasarımın avantajlarından biri
ölçeği küçülttüğünüz zaman
robot doğal olarak çevik oluyor.
İşte burada R
robotun karekteristik uzunluğudur.
Aslında çapın yarısıdır.
R'yi azalttığınızda değişen çok fazla
fiziksel parametre vardır.
Bunlardan en önemlisi
eylemsizlik ya da harekete karşı gelmedir.
Sonuçta,
açısal hareketi idame eden eylemsizlik
R'nin beşinci kuvveti (R üzeri 5) olarak hesaplanır.
Bu yüzden R ne kadar küçükse
eylemsizlikte bir o kadar azalancaktır.
Sonuçta, burada Yunan alfabesindeki Alfa ile belirtilen
açısal hızlanma
R üzeri bir şeklide gidiyor.
Ters olarak R'ye orantılıdır.
Daha küçük yaparsanız daha hızlı döndürebilirsiniz.
Bu videolar daha net görülebilir.
Sağ altta gördüğünüz bir robot
yarım saniyeden az bir sürede
360 derece dönebiliyor.
Bir çok dönüş, daha az bir zamanda oluyor.
Kartın üzerindeki işlemci
hız ölçerlerden ve kart üzerindeki
ciroskoptan geri bildirim alıyor ve
daha önce söylediğim gibi
bu robotu stabil tutmak için saniyede 600 kez
komut gönderek hesaplama yapıyor.
Solda, Daniel'in robotu havaya attığını görüyorsunuz.
Ve bu kontrolün ne kadar duyarı olduğunu gösteriyor.
Nasıl fırlatırsanız fırlatın
robot kendini kurtarıp tekrar olması gereken hale geliyor.
Peki bunun gibi robotları niye yapıyoruz?
Şey, bunun gibi robotlar bir çok uygulamaya sahiptir.
Onları saldırganlarla ilk olarak temas kurmak için ya da
biokimyasal sızıntıları ya da gaz sızıntılarını
kontrol etmek için
gönderebilirsiniz.
Onları inşaat işleri gibi uygulamalarda
Kullanabilirsiniz.
İşte burada robotlar kiriş, kolon taşıyorlar ve
küp biçimde yapılar oluşturuyorlar.
Size bunun hakkında biraz daha anlatayım.
Robotlar kargo taşımacılığında kullanılabilirler.
Küçük robotların problemlerinden biri
taşıyabilecekleri yük kapasitesidir.
Bunu birden çok robot kullanarak
aşabilirsiniz.
Bu yaşamış olduğumuz bir tecrübenin resmidir.
aslında çok yakın bir zamanda değil artık--
depremden kısa bir süre sonra Sendai'de.
Bunu gibi robotlar yıkılmış binalara
hasar tespiti için ya da reaktör binalarına
radyasyon seviyesini oluşturmak için
gönderebilebilirler.
Burada temel problem
Eğer robotlar birbirinden bağımsız şekildeyse
çözmek zorunda olduğu temel problem
temel olarak A noktasından B noktasına nasıl gideceğidir.
Burası biraz zorlayıcı çünkü
robotların dinamiği oldukça karmaşıktır.
Aslında, 12 boyutlu bir uzayda yaşıyorlar.
Burada ufak bir hile yapıyoruz.
Eğik 12 boyutlu uzayı alıyoruz ve
onu dört boyutlu düz bir uzaya
dönüştürüyoruz.
Dört boyutlu uzay
X,Y,Z ve rota açısından oluşmaktadır.
Bu yüzden robotların yaptığı şey
minimum hava yörüngesinin oluşumunun planlamasıdır.
Fiziği hatırlamak gerekirse,
konumunuz, türeviniz, ivmeniz var,
sonra hızlanma ve
ve sonra hareketlenme geliyor
ve daha sonra birleştirme geliyor.
Bu robot birleşimi minimize ediyor.
Etkin olarak yaptığı şey
pürüzsüz ve ince hareket oluşturmasıdır.
Bunu engellerden kaçınarak yapıyor.
Bu düz bir uzayda minimum yörünge oluşturma
daha sonra robotların kontrolü
ve sonra yerine getirmesi için
yapması gereken karmaşık 12 boyutlu uzaya
tekrar geri dönüştürülecektir,
Size bu minimum yörünge oluşturmanın
neye benzediğini göstermem için bazı örnekler vermeme izin verin.
Ve ilk videoda,
Robot A noktasından B noktasına
bir ara noktadan geçerek gidiyor.
Yani robot herhangi bir kavis yörüngesini
kesinlikle oluşturabilir durumda.
Bunlar robotların 2G oluşuturduğu
dairesel yörüngelerdir.
Burada saniyede 100 kere robota nerede olduğunu ileten
üzerindeki hareket yakalayan kameradır.
Aynı zamanda roboto engellerin nerede olduğunu söylüyor.
Engeller hareket ediyor olabilir.
Ve burada Daniel'in halkayı havaya attığını görüyorsunuz,
robot halkanın konumunu hesaplıyor
ve halkanın içinden geçecebileceği en iyi yeri bulmaya çalışıyor.
Ve akademik olduğu gibi,
laboratuarımızda fonları arttırabilmek için halkaların içinden atlamak için eğitim alıyoruz
ve robotların bunu yapmasını sağlıyoruz.
(alkış)
Robotların yapabildiği diğer birşey
daha önce programlanabilen ve öğrenen
yörünge parçalarını hatırlamasıdır.
Burada görüdüğünüz robot hızlanmayı gerçekleştirmek için
bir hareket oluşturuyor ve
ve oryantasyonunu değiştirip,
sonra önceki konumuna geliyor.
Bunu yapmak zorunda çünkü penceredeki bu boşluk
robotun genişliğinden birazcık daha büyük.
Sıçrama tahtasının üzerinde duran dalgıç gibi
eblirli bir momentum kazaranak kendini bırakır,
ve sonra kendi etrafında döner, ikibuçuk salto ve
zarifçe eksi haline döner,
bu robot basitçe bunu yapıyor.
Böylece bu oldukça zor işleri yapabilmek için küçük ufak tefek
yolları nasıl birleştireceğini biliyor.
Şimdi konuyu değiştirmek istiyorum.
Bu küçük robotların en büyük dezavantajlarından biri boyutlarıdır.
Size daha önce söylediğim gibi
bu boyut engelini aşmak için çok, bir çok robot
kullanmak isteyebiliriz.
Zorluklardan biri
bukadar çok robotu nasıl koordine edebileceğinizdir.
Burada doğaya dönüyoruz.
Size Professor Stephen Pratt'in laboratuarında
nesne taşıyan Aphaenogaster çöl karıncılarının
bir klibini göstermek istiyorum.
Bu aslında bir incir parçasıdır.
Aslında incir suyu ile kaplanmış herhangi bir nesneyi alabilirsiniz
ve karıncalar bunu yuvalarına götüreceklerdir.
Bu karıncaların herhangi bir merkezi koordinatörü yoktur.
Komşularını algılayabiliyorlar.
Belirgin bir iletişim yok.
Fakat, komşularını algılabildikleri ve
nesneleri algılayabildikleri için
Grup arasında üstü kapalı bir koordinasyon var.
Bu robotlarda olmasını istediğimiz
bir koordinasyon tipidir.
etrafında komşularının olduğu bir robotumuz
olduğu zaman --
robot I ve robot J'ye bakalım --
robotlardan yapmasını istediğimiz
belli bir formasyonda uçarken
kendi aralarındaki mesafeyi gözlemlemeleridir.
Ve bu mesafenin kabuledilebilir seviyelerde olduğundan
emin olmak istiyorsunuz.
Böylece tekrar robotlar bu hataları gözlemler ve
daha sonra saniyede 600 kez hareket komutlarına çevirdikleri
saniyede 100 kez olan
kontrol komutlarını hesaplarlar.
Bu merkezi olmayan bir yol ile de
yapılabilir.
Tekrar, eğer çok ama çok robotunuz varsa,
görevi yerine getirebilmek için bu kadar hız ile bu bilgiyi merkezi olarak
koordine etmeniz mümkün değildir.
Ayrıca robotlar kendi hareketlerini diğer komuşlarından algıladıkları
yalnızca lokal bilgiyi
temel alırlar.
Ve son olarak
robotların komşularına
bilinmezlik içinde olduğu üzerinde duruyoruz.
Ve buna kişisel alan diyoruz.
Size bir sonraki göstermek istediğim
belirli bir formda uçan
bu küçük 20 robotun
videosudur.
Komşularının konumlarını iziliyorlar.
Dizilişi koruyorlar.
Diziliş değişebiliyor.
Düzlemsel dizilimde olabilirler,
üç boyutlu diziliş içinde olabilirler.
Burada gördüğünüz gibi,
üç boyutlu dizilişten düzlemsel dizilişe geçiyorlar.
Engellerin içinden uçarak geçebilmek için
uçuş sırasında dizilişe uymaları gerekiyor.
Yani tekrar, bu robotlar gerçekten birbirlerine yaklaşıyorlar.
Sekizinci uçuşta gördüğünüz gibi,
birbirlerine 3-5 santim kadar yaklaşıyorlar.
Bu pervane kantlarının aerodinamik
etkileşimlerine rağmen,
stabil uçusu sağlayabiliyorlar.
(Alkış)
Dizilişte nasıl uçaçacağınızı bir kere bildikten sonra
nesneleri elbirliği ile toplayabilirsiniz.
Bu gösteriyor ki,
robotun dayanıklılığını komşuları ile
takım oluşturarak iki, üç, dört katına
çıkarabilirsiniz, burada gördüğünüz gibi.
Bunu yapmanın dezavantajlarından biri
bunları yükselttiğiniz zaman
diyelim ki aynı şeyi taşıyan birçok robota sahipsiniz,
temel olarak etkili şekilde eylemsizliği arttırıyorsunuz,
ve bir bedel ödüyorsunuz; çok çevik olmuyorlar.
Fakat taşıma kapasitesi adına kazanım elde ediyorsunuz.
Size göstermek istediğim diğer bir uygulama --
tekrar, bizim laboratuarımızda--
Bu Quentin Lindsey isimli yüksek lisans ögrencimizin çalışmasıdır.
Onun algoritması bu rotobotlara temel olarak
üçgen şeklindeki elemanlardan
kübik yapıları nasıl bağımsız olarak inşa edeceğini
söylüyor olmasıdır.
Algoritması robotlara hangi parçanın
alınacağı
nereye konulacağını söylüyor.
Bu videoda görüdüğünüz --
10-15 kat hızlandırılmıştır--
üç farklı yapının robotlar tarafından inşa ediliğini görüyorsunuz.
Ve tekrar, herşey birbirinden bağımsız,
ve Quentinin yapmak zorunda olduğu şey
inşa etmek istediği tasarımın
kopyasını elde etmektir.
Şu ana kadar gördüğünüz deneyler,
bütün bu gösteriler,
hareket yakalama sistemlerinin yardımıyla yapılmıştır.
Laboratuardan ayrıldığınız zaman ve
ve dışarı çıkıp gerçek dünyaya çıktığınızda ne oluyor?
Ya hiç GPS konum bilgisi yoksa?
Bu robot
bir kamera, lazer mesafe ölçer
tarayıcı ile donatılmıştır.
Çevresinin haritasını çıkarmak için
sensörlerini kullanıyor.
Haritanın sahip olduğu özellikler olan --
kapı girişleri, pencereler,
insanlar, mobilyalar--
ve sonra kendi konumunu bunlarla karşılaştırarak
tahmin edebiliyor.
Öyle ki hiç bir global koordinasyon sistemi yok.
Koordinasyon sistemi robotun
nerede olduğu ve nereye baktığı baz alınarak oluşuyor.
Bu özelliklere riayet ederek yön tayininde bulunuyor.
Size Frank Shen ve
Professor Nathan Micheal tarafından geliştirilen
robotun binaya ilk kez girdiğinde ve
uçuş sırasında harita oluşturmasını gösteren
bir video göstereceğim.
Öyle ki robotlar binanın özelliklerinin ne olduğunu buluyorlar.
Harita oluşturuyorlar.
Bu özelliklerin nerede olduğunu tayin edip
size daha önce tarif ettiğim
bize saniyede 100 kez izin veren
kontrol algoritmalarını
kullanarak kendi yerini tahmin ediyor.
Bu robot aslında Frank tarafından
komuta ediliyor.
Fakat bu robot kendisinin
nereye gideceğini bilebilir.
Farz edin ki; bunu bir binanın içine gönderdim
ve binanın neye benzediği hakkında bir fikrim yok,
robota içeri girip
bir harita oluşturmasını ve sonra geri gelip
bana binanın neye benzediğini isteyebilirim.
Öyle ki burada, robot bu haritadaki A noktasından B noktasına
nasıl gideceği problemi sadece çözmekle kalmıyor,
ayrıca B noktasına her defasında gideceği en iyi yolun ne olduğunu
buluyor.
Temel olarak az bilgi ile yerleri arayarak
nereye gideceğini biliyor.
Ve bu haritayı nasıl oluşturduğudur.
Sizi son bir uygulama ile
bırakmak istiyorum.
Bu teknolojinin bir çok uygulaması vardır.
Ben bir profesörüm ve eğiteme tutkuluyum.
Robotlar anaokuldan lise son eğitimine kadar ki
yapıyı gerçekten değiştirebilir.
Fakat biz Güney Kaliforniya'dayız,
Los Angeles'a yakınız,
Bu yüzden eğlenceye yönelik birşey ile
sonlandırmak istiyorum.
Bir müzik videosu ile bitirmek istiyorum.
Bu videoyu oluşturan yaratıcılardan
Alex ve Daniel'i takdim etmek istiyorum.
(Alkış)
Bu videoyu başlatmadan önce,
bunun Chris'ten telefon aldıktan son üç gün
içinde yaptıklarını söylemek istiyorum.
Ve videoyu çalan robotlar
tamamen bağımsızlar.
Dokuz robotun altı farklı enstrümanı çaldığını göreceksiniz.
Ve tabi ki, sadece TED 2012 için yapıldı.
Hadi izleyelim.
(Müzik)
(Alkış)