Wann ist eine Maschine athletisch?
Wir werden das Konzept von Maschinenathletik
und die benötigte Forschung
mit Hilfe dieser Fluggeräte, den Quadrocoptern
oder kurz ›Quads‹, demonstrieren.
Quads gibt es schon eine ganze Zeit.
Sie sind heute so populär,
weil sie mechanisch einfach sind.
Durch die Steuerung der vier Propeller
können diese Maschinen rollen, kippen, gieren
und in alle gängigen Richtungen beschleunigen.
Mit an Bord sind eine Batterie, ein Computer,
verschiedene Sensoren und Funkgeräte.
Quads sind extrem wendig, aber diese Wendigkeit hat ihren Preis.
Sie sind von Natur aus instabil, und brauchen
zum Fliegen eine Art automatische Rückkopplungsregelung.
Wie hat er das gerade gemacht?
Kameras an der Decke und ein Laptop
dienen als ein Innenraum-GPS.
Damit lassen sich Objekte im Raum,
die solche Reflektoren besitzen, lokalisieren.
Die Daten werden an einen weiteren Laptop
mit Schätz- und Regelalgorithmen geschickt
und von dort an den Quad, der ebenfalls solche Algorithmen ausführt.
Wir forschen hauptsächlich an Algorithmen.
Sie sind der Zauber, der diese Maschinen zum Leben erweckt.
Wie entwirft man also Algorithmen,
die eine Maschine so sportlich machen?
Wir verwenden den sog. modellbasierten Ansatz.
Zuerst bilden wir das physikalische Verhalten der Maschinen
in einem mathematischen Modell ab.
Dann analysieren wir diese Modelle mithilfe eines Teilgebiets der Mathematik,
der Regelungstheorie,
die dann automatisch die Algorithmen für deren Steuerung liefert.
Ein Beispiel ist dieser schwebende Quad:
Zuerst haben wir die Dynamik
in mehreren Differentialgleichungen abgebildet,
die wir dann mit Hilfe der Regelungstheorie verändern
und so Algorithmen zur Stabilisierung des Quads bekommen.
Ich will Ihnen die Stärken dieses Ansatzes zeigen.
Nehmen wir an, der Quad soll zusätzlich zum Schweben
noch diesen Stab balancieren.
Mit etwas Übung ist das
für Menschen eine machbare Aufgabe,
wobei wir zu unserem Vorteil
zwei Füße auf dem Boden
und unsere sehr geschickten Hände haben.
Ein bisschen schwieriger wird das
mit nur einem Fuß auf dem Boden
und ohne Hände.
Der Stab hat an der Spitze einen Reflektor,
so dass er im Raum lokalisiert werden kann.
(Beifall)
Man sieht, wie der Quad durch kleine Anpassungen
den Stab im Gleichgewicht hält.
Wie haben wir den Algorithmus dafür entworfen?
Wir haben das mathematische Modell des Stabes
dem des Quads hinzugefügt.
Auf das verbundene Quad-Stab-System kann man wieder die Regeltheorie anwenden,
um so Algorithmen für die Steuerung zu bekommen.
Sie sehen, das System ist stabil,
und selbst wenn ich ihm kleine Stupser gebe,
geht es in eine schön ausbalancierte Position zurück.
Wir können das Modell auch
um eine gewünschte Position erweitern.
Mit diesem Zeiger aus Reflektoren kann ich
dahin zeigen, wo ich den Quad im Raum
in einer festen Entfernung von mir haben will.
Der Schlüssel zu dieser Akrobatik sind Algorithmen,
die mit Hilfe mathematischer Modelle
und der Regelungstheorie entwickelt wurden.
Jetzt soll der Quad hierher zurückkommen
und den Stab fallen lassen.
Als Nächstes will ich zeigen, wie wichtig
das Verständnis physikalischer Modelle
und deren Zusammenhänge in der physischen Welt ist.
Man sieht, dass er an Höhe verliert,
wenn ich dieses Glas Wasser draufstelle.
Anders als bei dem Balancestab habe ich
hier das Modell des Glases nicht in das System eingefügt.
Eigentlich weiß das System gar nicht, dass das Wasserglas da ist.
Wie zuvor kann ich den Quad mit dem Zeiger anweisen,
wo im Raum ich ihn haben will.
(Beifall)
An der Stelle fragt man sich:
»Wieso fließt das Wasser nicht aus dem Glas?«
Aus zwei Gründen: Zum einen wirkt die Schwerkraft
auf alle Objekte gleich;
zum anderen weisen alle Propeller in
die gleiche Richtung wie das Glas, nach oben.
Beides zusammen bewirkt,
dass die Seitenkräfte auf das Glas klein
und überwiegend aerodynamische Effekte sind,
die man bei diesen Geschwindigkeiten vernachlässigen kann.
Deshalb braucht man das Modell des Glases nicht einzufügen.
Es wird nichts verschüttet, ganz gleich, was der Quad macht.
(Beifall)
Die Lehre, die wir daraus ziehen, ist, dass einige Hochleistungen
einfacher sind als andere,
und dass die Physik bei dem Problem
einem sagt, was einfach und was schwierig ist.
Hier zum Beispiel ist es leicht, ein Wasserglas zu befördern,
aber schwierig, den Stab zu balancieren.
Wir alle haben von Athleten gehört,
die auch verletzt Meisterleistungen abliefern.
Kann eine Maschine so etwas auch,
selbst wenn sie schwer beschädigt ist?
Herkömmlicherweise braucht man
mindestens vier fest angebrachte, angetriebene Propellerpaare, um zu fliegen,
weil es vier Freiheitsgrade gibt:
Rollen, Kippen, Gieren und Beschleunigung.
Hexacopter und Octocopter, mit sechs und acht Propellern,
sind redundant,
aber Quadrocopter sind viel beliebter,
weil sie die kleinste Anzahl
fest angebrachter, angetriebener Propellerpaare haben: vier.
Oder doch nicht?
Das mathematische Modell dieser Maschine
mit nur zwei intakten Propellern zeigt,
dass es eine unkonventionelle Art gibt, sie zu fliegen.
Wir verzichten auf das Gieren,
steuern aber Rollen, Kippen und Beschleunigung
durch Algorithmen, die wir aus der Auswertung dieser neuen Anordnung erhalten.
Mathematische Modelle sagen uns genau,
wann und wieso das möglich ist.
Hier erlaubt uns dieses Wissen,
neuartige Maschinenarchitekturen
oder schlaue Algorithmen zu entwerfen, die mit Zerstörung genauso gut
umgehen wie Athleten,
statt Maschinen mit Redundanz bauen zu müssen.
Uns stockt der Atem, wenn wir sehen,
wie ein Turmspringer einen Salto ins Wasser macht,
oder ein Stabhochspringer sich in der Luft verbiegt,
und schnell dem Boden nahe kommt.
Wird der Turmspringer glatt eintauchen?
Wird der Stabhochspringer die Landung stehen?
Dieser Quad hier soll einen
dreifachen Salto machen und wieder
da ankommen, wo er gestartet ist.
Dieses Manöver passiert so schnell,
dass wir während der Bewegung nicht rückkoppeln können –
dazu ist einfach nicht genug Zeit.
Stattdessen kann der Quad das Manöver blind fliegen,
sich das Ergebnis anschauen
und dann aus dieser Information lernen,
so dass die nächste Rolle besser wird.
Wie für die Springer gilt,
dass das Manöver nur
durch wiederholtes Üben gelernt
und optimal ausgeführt werden kann.
(Beifall)
Bei vielen Sportarten muss man einen sich bewegenden Ball treffen können.
Wie lässt man eine Maschine
etwas tun, was für einen Athleten mühelos erscheint?
(Beifall)
Dieser Quad hat einen Schläger auf dem Kopf montiert,
dessen Schlagfläche nicht sehr groß ist, etwa apfelgroß.
Alle 20 Millisekunden, also 50 mal pro Sekunde,
berechnen wir Folgendes:
Zuerst rechnen wir aus, wohin der Ball fliegt.
Dann, wie der Quad den Ball schlagen soll,
so dass er zum Werfer zurückfliegt.
Drittens wird eine Flugbahn geplant, die den Quad von seiner Position
zu seinem Aufschlagpunkt für den Ball bringt.
Viertens: Wir befolgen diese Strategie nur 20 Millisekunden lang.
Danach wird der Prozess so lange wiederholt,
bis der Quad den Ball trifft.
(Beifall)
Maschinen können solche Manöver nicht nur alleine ausführen,
sondern auch im Verbund.
Diese drei Quads halten zusammen ein Netz in der Luft.
(Beifall)
Sie vollführen ein extrem dynamisches
und aufeinander abgestimmtes Manöver,
um mir den Ball zurückzuschießen.
Sehen Sie – bei voller Ausdehnung stehen die Quads vertikal.
(Beifall)
Tatsächlich sind die Kräfte bei
voller Ausdehnung etwa fünf mal so groß wie die, die ein Bungeespringer
am Ende des Sprungs verspürt.
Die nötigen Algorithmen sind denen
für den einzelnen Quad, um den Ball zurückzuwerfen, sehr ähnlich.
Man benutzt also mathematische Modelle,
um die abgestimmte Strategie 50 mal pro Sekunde neu zu berechnen.
Bis jetzt ging es uns
um Maschinen und ihre Fähigkeiten.
Was passiert, wenn wir diese Maschinenathletik mit
der eines Menschen koppeln?
Das hier ist ein normaler Gestenerkennungssensor,
wie er bei Videospielen benutzt wird.
Er erkennt in Echtzeit,
was meine Körperteile gerade tun.
Ähnlich wie den Zeiger vorhin
können wir ihn als Eingabemedium benutzen.
Jetzt haben wir eine natürliche Methode,
die ungezähmte Athletik dieser Quads mit meinen Gesten zu steuern.
(Beifall)
Die Interaktion muss nicht virtuell bleiben, sie kann physisch werden.
Nehmen wir diesen Quad hier.
Er versucht, seine Position beizubehalten.
Wenn ich versuche, ihn weg zu bewegen, setzt er sich zur Wehr
und bewegt sich zu der Position zurück, die er beibehalten will.
Aber wir können dieses Verhalten ändern.
Mit mathematischen Modellen
kann man die Kraft abschätzen, die auf den Quad wirkt.
Damit können wir die Gesetze der Physik ändern –
natürlich nur, insoweit sie den Quad betreffen.
Hier verhält sich der Quad,
als wäre er in einer zähen Flüssigkeit.
Jetzt haben wir eine Methode,
eng mit der Maschine zu interagieren.
Damit kann ich diesen Quad so positionieren,
dass er den Rest der Demonstration
mit der montierten Kamera von oben filmen kann.
Wir können also mit diesen Quads interagieren
und die Gesetze der Physik ändern.
Damit machen wir uns jetzt einen Spaß.
Als Nächstes verhalten sich
die Quads anfänglich, als wären sie auf dem Pluto.
Mit der Zeit wird die Schwerkraft erhöht,
bis wir wieder zurück auf der Erde sind,
aber da kommen wir nie an.
O. k., auf geht's.
(Lachen)
(Beifall)
Uff!
Sie denken jetzt sicher:
»Die Typen haben zu viel Spaß«,
und wahrscheinlich fragen Sie sich:
»Warum bauen sie eigentlich Maschinenathleten?«
Man vermutet, dass Tiere spielen,
um Geschicklichkeit und Fertigkeiten zu entwickeln.
Andere denken, es wirkt sozial
und sorgt für den Gruppenzusammenhalt.
Wir benutzen die Analogie zwischen Sport und Athletik,
um neue Algorithmen zu entwickeln,
die die Maschinen ausreizen können.
Wie beeinflusst die Geschwindigkeit der Maschinen unser Leben?
Wie alle menschlichen Erfindungen und Innovationen
können sie das menschliche Leben verbessern –
aber sie können auch missbraucht werden.
Das ist keine technische Entscheidung –
sondern eine soziale.
Mit der richtigen Wahl
schaffen wir für die Zukunft der Maschinen
wie durch die Athletik im Sport bei uns
die besten Ergebnisse.
Jetzt zu den Zauberern hinter dem grünen Vorhang.
Sie bilden das Flying-Machine-Arena-Forschungsteam.
(Beifall)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller und Robin Ritz.
Aus denen wird noch mal etwas!
Vielen Dank.
(Beifall)