Chào buổi sáng.
Hôm nay tôi sẽ nói về những quả bóng hơi tự động.
(Cười)
À nhưng không, mà về những con robot biết bay như thế này cơ.
Tôi muốn nói một chút về các trở ngại khi làm ra những robot như vậy,
và các cơ hội tuyệt vời cho việc ứng dụng công nghệ này.
Những robot này làm ta liên tưởng tới máy bay không người lái.
Tuy nhiên, những máy bay mà bạn thấy trên hình rất lớn.
Chúng nặng hàng tấn, nên rất kém linh hoạt.
Chúng còn không biết tự vận hành.
Thực tế là, đa số máy bay như thế được điều khiển bởi một đội bay,
bao gồm nhiều phi công,
người điểu khiển các cảm biến,
và người điều phối nhiệm vụ.
Điều chúng tôi quan tâm là phát triển loại robot này,
và đây là hai bức ảnh khác,
về loại robot thông thường mà bạn có thể mua dễ dàng.
Đây là những chiếc trực thăng với bốn cánh quạt,
có kích cỡ khoảng một mét,
và nặng vài kilogram.
Chúng tôi lắp thêm cảm biến và bộ xử lý cho chúng,
giúp những robot này có thể bay trong nhà
mà không cần GPS.
Chú robot mà tôi đang cầm trên tay
là một trong số đó,
chúng được làm bởi hai sinh viên,
Alex và Daniel.
Nó nhẹ hơn nửa lạng một chút ( khoảng 45g),
và tiêu thụ công suất khoảng 15 Watts.
Và bạn thấy là, đường kính của nó khoảng 20 cm.
Hãy để tôi hướng dẫn nhanh bạn
về cách con robot này hoạt động.
Nó có bốn cánh quạt.
Nếu bạn quay các cánh quạt này với cùng tốc độ,
chú robot sẽ bay lơ lửng.
Nếu bạn tăng tốc tất cả cánh quạt,
thì nó sẽ bay lên nhanh dần.
Đương nhiên, nếu chú robot bị nghiêng,
lệch so với phương ngang,
thì nó sẽ bay lệch theo hướng đó.
Nên để làm nó nghiêng đi,
ta có hai cách làm.
Trong bức hình này, bạn thấy là cánh quạt 4 quay nhanh hơn,
và cánh quạt 2 quay chậm hơn.
Khi điều đó xảy ra,
sẽ xuất hiện mômen động lượng làm nó quay.
Với cách còn lại,
nếu bạn tăng tốc cánh quạt 3 và giảm tốc cánh quạt 1,
thì chú robot sẽ lao về phía trước.
Và cuối cùng là,
nếu bạn xoay cặp cánh đối diện nhau
nhanh hơn cặp còn lại,
thì chú robot sẽ xoay vòng quanh trục thẳng đứng.
Một bộ xử lý tích hợp
sẽ đánh giá xem chuyển động nào cần được thực hiện
và phối hợp với các chuyển động này,
và tính toán các lệnh cần gửi tới động cơ,
600 lệnh một giây.
Đó cơ bản là cách robot này hoạt động.
Một trong những ưu điểm của thiết kế này
là khi bạn thu nhỏ kích thước nó lại,
chú robot dĩ nhiên trở nên linh hoạt hơn.
Chúng ta gọi R là độ dài riêng của chú robot.
Thật ra đó là nửa đường kính của nó.
Có rất nhiều thông số vật lý thay đổi khi bạn giảm R.
Thông số quan trọng nhất là mômen quán tính,
hoặc độ cản trở chuyển động.
Ta biết rằng, mômen quán tính, thứ ảnh hưởng lớn tới chuyển động quay,
tỉ lệ với hàm luỹ thừa bậc năm của R.
Nên nếu bạn làm R càng nhỏ,
thì mômen quán tính càng giảm nhiều.
Kết quả là, gia tốc góc,
biểu thị bằng ký tự Hy Lạp "alpha,"
tỷ lệ với một chia R.
Nó tỉ lệ nghịch với R.
Bạn làm nó càng nhỏ thì nó xoay càng nhanh.
Bạn sẽ thấy rõ hơn trong các video này.
Ở góc dưới bên phải, bạn thấy một robot đang biểu diễn xoay 360 độ
trong vòng chưa đến nửa giây.
Sẽ lâu hơn một chút khi xoay nhiều vòng.
Quá trình diễn ra trên bảng mạch
là nhận phản hồi từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển,
và tính toán, như tôi đã nói,
đưa ra khoảng 600 lệnh mỗi giây,
để giữ thăng bằng cho robot.
Ở bên trái, bạn thấy Daniel đang tung chú robot lên không,
Nó cho thấy sự điều khiển tốt đến mức nào.
Dù bạn tung nó như thế nào,
robot vẫn lấy lại thăng bằng và bay trở lại phía anh ấy.
Vậy vì sao cần chế tạo robot như thế?
Những robot thế này có rất nhiều ứng dụng.
Bạn có thể gửi chúng vào trong các toà nhà
với vai trò tìm kiếm và xác định các mối đe doạ,
có thể là tìm các rò rỉ hóa học,
rò rỉ khí ga.
Bạn cũng có thể ứng dụng chúng trong xây dựng.
Đây là các robot đang mang những thanh dầm, trụ
và lắp chúng thành cấu trúc khối hộp.
Tôi sẽ nói thêm một chút về điều này.
Những robot này có thể được dùng để chuyển hàng.
Một vấn đề của những chú robot nhỏ này
là tải trọng tối đa của chúng.
Nên bạn có thể muốn nhiều chú robot cùng mang các tải trọng.
Đây là một hình ảnh từ thử nghiệm mới đây,
thật ra chúng không mới nữa...
Ở Sendai, thời gian ngắn sau trận động đất.
Các robot thế này có thể được cử vào trong những tòa nhà bị đổ,
để đánh giá thiệt hại sau thảm họa thiên nhiên,
hoặc gửi vào lò phản ứng hạt nhân
để vẽ bản đồ các mức phóng xạ.
Bài toán cơ bản nhất mà các robot cần giải quyết
nếu chúng được tự động hóa,
là cơ bản phải tìm ra cách để đi từ điểm A tới điểm B.
Đây là thử thách không nhỏ,
vì cách vận hành của loại robot này rất phức tạp.
Thật ra, chúng sống trong không gian 12 chiều.
Nên chúng tôi dùng một cách.
Chúng tôi lấy không gian cong 12 chiều này
và chuyển đổi nó thành một không gian phẳng 4 chiều.
Không gian phẳng 4 chiều này gồm các trục x, y, z
và vector góc quay.
Nên những gì robot làm,
là tính toán thứ mà chúng tôi gọi là Quỹ đạo thăng bằng tối ưu.
Nhắc lại bạn một chút vật lý,
bạn có toạ độ, đạo hàm của nó là vận tốc,
và gia tốc;
nếu khi bay, nó bị xóc,
nó sẽ mất thăng bằng.
Nên robot cố gắng giảm tối đa việc mất thăng bằng.
Vì vậy kết quả là,
nó tạo ra chuyển động cân bằng và nhịp nhàng.
Và nó biết tránh các chướng ngại vật.
Sau đó quỹ đạo cân bằng tối ưu trong không gian phẳng được ánh xạ ngược,
trở lại không gian phức tạp 12 chiều,
tại đó robot phải tính toán để điều khiển và thực hiện lệnh.
Để tôi cho bạn xem một vài ví dụ
minh hoạ cho quỹ đạo cân bằng tối ưu này.
Trong video đầu tiên,
bạn sẽ thấy robot đi từ điểm A đến điểm B,
xuyên qua điểm trung gian.
(Tiếng động cơ)
Robot có khả năng tự di chuyển trên mọi quỹ đạo cong khác nhau.
Đây là các quỹ đạo tròn,
tại đó robot chịu gia tốc hướng tâm khoảng 2 g.
Một camera bắt chuyển động được gắn trên đầu robot
cho phép robot tự định vị với tần số 100 lần mỗi giây.
Nó giúp robot nhận biết vị trí chướng ngại vật,
Và nếu các chướng ngại di động.
Bạn thấy Daniel đang ném lên một chiếc vòng,
robot sẽ tính toán vị trí chiếc vòng đó,
và tìm cách vượt qua chướng ngại.
Là các nhà khoa học,
chúng tôi được rèn luyện để vượt qua chướng ngại,
và kêu gọi ủng hộ cho nghiên cứu
nhờ những con robot như thế này.
(Vỗ tay)
Một khả năng khác của các robot là
Nó ghi nhớ các quỹ đạo
mà nó tự học được hoặc đã được lập trình sẵn.
Bạn có thể thấy robot đang phối hợp 1 chuyển động để tăng đà quay
và đổi góc bay linh hoạt rồi trở lại hình dáng cũ.
Nó làm như vậy vì cái khe cửa sổ đó
chỉ lớn hơn chiều rộng của robot một chút.
Giống như một vận động viên đang đứng trên ván nhảy,
anh ta nhảy lên rất cao để tăng động lượng
cuộn mình xoay tròn khoảng hai vòng rưỡi,
và quay về tư thế cũ,
con robot này cũng tương tự.
Nó biết cách kết hợp nhiều chuyển động trên các quỹ đạo khác nhau
để làm các thao tác phức tạp.
Tôi vẫn muốn cải tiến nó.
Một bất lợi của những con robot này là chúng quá nhỏ.
Tôi đã nói với bạn là
chúng tôi muốn sử dụng chúng với số lượng lớn,
để bù trừ kích cỡ nhỏ bé của chúng.
Khó khăn là:
Làm sao để điều hành chúng với số lượng lớn như vậy?
Vì vậy, chúng tôi quan sát ngoài tự nhiên.
Tôi muốn các bạn xem video về cách loài kiến sa mạc Aphaenogaster,
trong phòng thí nghiệm của giáo sư Pratt, hợp tác mang vật nặng.
Chúng đang mang miếng vỏ cây sung.
Bạn chỉ cần bôi nhựa sung lên một vật nào đó,
và đàn kiến sẽ tha nó về tổ.
Bạn thấy đó, đàn kiến này không được trực tiếp chỉ huy.
Chúng cảm nhận vị trí của nhau.
Không có trao đổi trực tiếp nào diễn ra.
Nhưng chúng cảm nhận được nhau
và cảm nhận được vật chúng đang mang,
vậy phải có một dạng chỉ dẫn ngầm nào đó trong toàn đội.
Đây chính là thứ chúng tôi muốn những con robot có.
Giả sử ta có một robot đang đứng cạnh nhiều robot khác.
Hãy xem xét robot i và j.
Chúng tôi muốn những robot này
tự theo dõi khoảng cách giữa chúng
khi chúng bay thành đội hình.
Chúng tôi muốn chắc chắn rằng
khoảng cách này nằm trong khoảng cho phép.
Một lần nữa, chúng theo dõi điều này
và tính toán khoảng 100 lệnh điều khiển mỗi giây,
sau đó chúng chuyển thành lệnh di chuyển
600 lần mỗi giây.
Việc này cần được mỗi thành viên trong đội hình tự thực hiện.
Nếu bạn có rất nhiều con robot khác nhau,
bạn không thể dùng một bộ não trung tâm để xử lý hết các thông tin
với tốc độ đủ nhanh khi chúng thực hiện nhiệm vụ.
Hơn nữa, các robot chỉ được phép tính toán dựa trên các thông tin tại chỗ,
là những thứ chúng cảm giác được từ các con khác.
Cuối cùng,
chúng tôi không muốn các robot biết thông tin cá nhân của những con khác.
Chúng tôi gọi đó là sự Ẩn danh.
Tôi muốn các bạn xem video tiếp theo về cách 20 con robot cỡ nhỏ này
bay theo đội hình.
Chúng tự theo dõi vị trí của nhau.
Chúng giữ đội hình bay.
Đội hình bay có thể thay đổi.
Chúng có thể bay trên một mặt phẳng
hoặc trong không gian.
Bạn thấy đó,
chúng đang chuyển đội hình từ một mặt phẳng sang toàn không gian.
Để bay qua chướng ngại vật,
chúng sẽ điều chỉnh đội hình khi bay.
Khi bay, chúng sẽ ở rất sát nhau.
Bạn đang thấy ở đội hình bay hình số 8 này,
khoảng cách giữa chúng là dưới 10cm.
Mặc dù bị ảnh hưởng bởi dòng không khí do cánh quạt các robot khác gây ra,
chúng vẫn duy trì đội hình ổn định.
(Vỗ tay)
Khi đã biết cùng nhau bay theo đội hình,
bạn có thể cùng nhau di chuyển các vật nặng.
Điều này cho thấy chúng tôi có thể tăng gấp hai, gấp ba, gấp bốn
khả năng của robot,
chỉ bằng việc dạy chúng cách hợp tác, như bạn đã thấy.
Làm cách này có một bất lợi, đó là khi bạn tăng kích thước robot...
Giả sử có nhiều robot đang cùng mang một vật rất nặng.
bạn sẽ phải tăng kích thước, hay quán tính của chúng.
Khi đó sẽ phải đánh đổi: Chúng sẽ kém nhanh nhẹn hơn.
Nhưng bạn sẽ được lợi vì chúng có thể mang vật nặng hơn.
Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đã đạt được vài thành công khác.
Đây là kết quả của nghiên cứu sinh Quentin Lindsey.
Thuật toán anh ấy viết dạy cho robot
cách tự động lắp ghép các khối hộp chữ nhật
từ các thanh thép có sẵn.
Thuật toán đó dạy robot nên lấy cái gì,
đặt chúng ở đâu và khi nào...
Bạn thấy trong video này...
Nó đang được tua nhanh 14 lần...
Bạn đang thấy các robot đang tạo nên 3 cấu trúc khác nhau.
Một lần nữa, mọi thứ vận hành tự động,
mọi việc Quentin phải làm
là cho robot xem bản thiết kế của cấu trúc anh ta muốn xây.
Mọi thí nghiệm mà các bạn đã theo dõi,
tất cả các mô phỏng này,
đều được thực hiện nhờ sự giúp đỡ của camera bắt chuyển động.
Vậy, điều gì sẽ xảy ra khi bạn rời phòng thí nghiệm
và ra thế giới bên ngoài?
Nếu không có GPS thì sao?
Các robot đã được trang bị một camera,
một bộ cảm biến khoảng cách và một máy quét laser.
Chúng dùng các thiết bị đó để dựng bản đồ môi trường xung quanh.
Bản đồ đó bao gồm nhiều thứ,
ví dụ như cửa ra vào, cửa sổ, con người, các đồ dùng...
và robot sẽ biết vị trí tương đối của nó
so với các vật xung quanh.
Không có máy chủ định hướng nào hết.
Hệ thống định hướng được đặt ở trong mỗi con robot,
cho nó biết vị trí và phương hướng.
Nó giúp robot định hướng môi trường và chướng ngại vật.
Tôi muốn các bạn xem 1 video
nói về thuật toán được phát triển bởi Frank Shen và giáo sư Nathan Michael,
bạn đang thấy con robot lần đầu tiên vào một ngôi nhà,
nó đang tự vẽ bản đồ trong lúc bay.
Robot sẽ phân tích các chi tiết bên trong ngôi nhà,
và phác hoạ bản đồ.
Nó phân tích vị trí tương đối của mình trong môi trường xung quanh,
và tự ước lượng toạ độ 100 lần mỗi giây.
Điều đó cho phép chúng tôi dùng thuật toán điều khiển tôi vừa kể trên.
Thực ra con robot này đang bị Frank điều khiển từ xa,
nhưng tự nó cũng có thể tìm đường đi.
Hãy giả sử tôi phải vào một căn nhà,
mà tôi không hề biết cấu trúc của nó.
Tôi sẽ cho robot vào trước,
dựng bản đồ,
sau đó quay lại và cho tôi biết cấu trúc của nó.
Vậy là robot không chỉ biết giải quyết các vấn đề như
làm thế nào để đi từ điểm A tới điểm B trong bản đồ,
nó còn luôn tìm ra điểm B tối ưu, hay đích đến tốt nhất mọi.
Về cơ bản là nó biết đi tới đâu,
biết cách xoay sở với lượng thông tin ít nhất có thể,
và đó là cách nó dựng bản đồ.
Và tôi muốn nói với bạn về ứng dụng của loại robot này.
Ta có thể làm nhiều thứ nhờ những công nghệ này.
Tôi là một giáo sư, và chúng ta đều đam mê việc giáo dục.
Các robot như thế sẽ thay đổi hoàn toàn hệ thống giáo dục 12 năm của ta.
Chúng ta đang ở nam California,
khá gần Los Angeles,
vậy để "nhập gia tuỳ tục," tôi sẽ kết luận vấn đề theo cách vui vẻ nhất.
Tôi muốn kết thúc bằng một bài hát.
Tôi muốn giới thiệu Alex và Daniel, những người đã làm video này.
(Vỗ tay)
Trước khi các bạn xem,
tôi muốn nói rằng, họ đã làm video này ba ngày trước
sau khi Chris gọi điện cho họ.
Và những robot trong video này chơi nhạc hoàn toàn tự động.
Bạn sẽ xem chín chú robot chơi sáu loại nhạc cụ khác nhau.
Đặc biệt, video này được làm đặc biệt để chào mừng TED 2012.
Hãy cùng xem nào!