Mit jelent az, hogy atletikus egy gép esetében?
A gépi atleticizmus szemléltetéséhez
és a kapcsolódó kutatások áttekintéséhez
a kvadrokopter nevű repülő szerkezetet --
röviden: a kvadot -- fogom példaként használni.
A kvad nem új dolog.
Mai nagy népszerűségét
egyszerű mechanikai felépítésének köszönheti.
A négy propeller sebességétől függően
képes billenni, megdőlni, elfordulni
és gyorsulni az eredeti állapotához képest.
A kvad fedélzetén van egy telep, egy komputer,
számos érzékelő és adó-vevő.
A kvad rendkívül mozgékony, de ennek ára van:
eredendően instabil. Ezért csak visszacsatolás és
automatikus vezérlés segítségével képes repülni.
Lássuk, hogy megy ez.
A mennyezeti kamerák és egy laptop együttese
afféle beltéri GPS-t alkot.
Megállapítja azoknak a testeknek a térbeli helyzetét,
amelyeken ilyen fényvisszaverő jelölések vannak.
Ezeket az adatokat átküldi egy másik laptopra,
mely közelítő és szabályozó algoritmusokat futtat.
Ez a laptop utasításokat küld a kvadnak, amelyen
szintén futnak közelítő és szabályozó algoritmusok.
Nos, kutatásaink zöme algoritmusokról szól.
Ez az a varázslat, mely életre kelti a kvadot.
Hogyan lehet olyan algoritmust kreálni,
amelytől a kvad gépi atlétává válik?
A dolog alapját a modellalapú tervezés adja.
Először is a gépviselkedés fizikáját
lefordítjuk egy matematikai modellre.
Azután a modellt a szabályozáselmélet matematikai
eszközeivel elemezzük, és létrehozunk olyan algoritmusokat,
amelyekkel szabályozható lesz a modell.
A kvad lebegtetését például így oldottuk meg:
Először is a dinamikát felírtuk
egy differenciálegyenlet-rendszer segítségével.
Ezután a felírt egyenleteket elkezdtük manipulálni
a szabályozáselmélet segítségével, hogy olyan algoritmust kapjunk, mely a kvadot stabilizálni tudja.
Hadd demonstráljam a módszer erejét egy példával.
Tegyük fel, hogy nemcsak azt szeretnénk, hogy ez a kvad
lebegjen, hanem azt is, hogy egyensúlyozni tudja ezt a pálcát.
Mi, emberi lények, egy kis gyakorlattal,
könnyedén elvégezzük ezt a feladatot --
persze előnyben vagyunk a kvaddal szemben,
mert két lábon állunk a földön,
és ügyes kezünk van.
Kissé nehezebben megy a dolog,
ha fél lábon állok,
és nem a kezemet használom.
Amint látják, a pálca tetején van egy fényvisszaverő jelzés,
ami azt jelenti, hogy a térbeli helyzete megállapítható.
(Taps)
Figyeljék meg: a kvad finom korrekciókat végez,
hogy a pálca egyensúlyban maradjon.
Hogyan terveztük meg vajon az ehhez szükséges algoritmust?
Egyszerűen: a pálca matematikai modelljét
hozzáadtuk a kvadéhoz.
Mihelyt megvan a kvad-pálca rendszer együttes modellje,
a szabályozáselmélet segítségével algoritmust rendelhetünk hozzá.
Amint látják, a rendszer stabil,
és még ha lökdösöm is egy picit,
akkor is visszaviszi a pálcát az egyensúlyi helyzetébe.
A modellt kibővíthetjük azzal, hogy megmondjuk,
melyik pontban legyen a kvad.
Ha fogom ezt a fényvisszaverővel ellátott mutatót,
akkor kijelölhetek egy fix távolságra lévő pontot,
ahová a kvadot át akarom irányítani.
Az ilyen atlétikai mutatványok titka egy algoritmus,
melyet valamilyen matematikai modellre építettek
a szabályozáselmélet segítségével.
Mondjuk meg a kvadnak, hogy jöjjön vissza ide,
és hagyja leesni a pálcát.
Most pedig érzékeltetni szeretném, milyen fontos
megérteni a fizikai modelleket
és a fizikai elvek működését.
Figyeljék meg, hogy a kvad lejjebb ereszkedett,
amikor rátettem a pohár vizet.
Most ugyanis, a pálca-egyensúlyozással ellentétben,
a pohár matematikai modelljét nem foglaltam bele a rendszerbe.
Tehát a rendszer nem is sejti, hogy van itt egy pohár víz is.
De ahogy az imént, a mutatóval most is jelezni tudom
a kvadnak, hová menjen.
(Taps)
Most nyilván azon tűnődnek,
hogyhogy nem löttyen ki a víz a pohárból.
Két tényt említek. Először is, a gravitáció
minden testre ugyanúgy hat.
Másodszor, a propellerek tengelye párhuzamos a poháréval,
vagyis alaphelyzetben felfelé mutat.
Tekintsük a kettőt egyszerre: kiderül,
hogy a pohárra ható oldalerők, melyekért
főleg az aerodinamikai hatások felelősek,
elhanyagolhatóan kicsik ekkora sebességeknél.
Ezért nincs szükség a pohár modellezésére:
a víz nem fog kilöttyenni, akárhogy mozog is a kvad.
(Taps)
Az a tanulság ebből, hogy a mutatványok egy része
könnyebben megy a többinél,
és hogy a probléma fizikájának megértése dönti el,
hogy melyiket lesz egyszerűbb kivitelezni.
Például az imént a pohár víz szállítása egyszerű volt,
a pálca egyensúlyozása viszont nehéz.
Mindannyian hallottunk már olyan atlétákról,
akik fizikai sérülésük dacára sem adták fel a versenyt.
Vajon egy súlyosan megrongálódott gép is
képes működni?
Józan eszünk azt súgja, hogy legalább
négy rögzített motor-propeller együttes kell a repüléshez,
mert a következő négy szabadsági fokot kell szabályozni:
billenés, dőlés, elfordulás és gyorsulás.
A hexakopter és az oktokopter -- 6, ill. 8 propelleres lévén --
redundanciát, magyarán tartalékot biztosít,
de a kvadrokopter mégis sokkal népszerűbb,
mert a minimális számú -- tehát 4 --
rögzített motor-propeller együttessel rendelkezik.
Vagy kevesebb is elég?
Ha elemezzük a kvad matematikai modelljét,
mindössze két működő propellerrel,
kiderül, hogy rendhagyó módon is lehet működtetni.
Le kell mondanunk ugyan az elfordulás szabályozásáról,
de a billenés, dőlés és gyorsulás szabályozható marad,
csak az új konfigurációhoz való algoritmust kell használni.
A matematikai modell elárulja, hogy pontosan mikor
és mért lehetséges ez.
Ennek ismeretében képesek vagyunk
újszerű géparchitektúrák kialakítására,
ill. olyan okos algoritmusok létrehozására, melyek
az emberi atlétákhoz hasonlóan viselik el a sérülést,
és így nem kell redundanciát biztosító gépeket használni.
Lélegzetvisszafojtva bámuljuk
a vízbe szaltózó műugrót
és a levegőben megforduló tornászt,
miközben a talaj sebesen közeledik felé.
Vajon az ugró csobbanás nélkül fog a vízben elmerülni?
Vajon a tornász talajfogása tökéletes lesz?
Mondjuk, hogy azt szeretnénk, ha ez a kvad itt
egy tripla flipet hajtana végre, melyet pontosan ott
kell befejeznie, ahol elkezdte.
A manőver olyan gyorsan megy végbe, hogy a
visszacsatolás és pályakorrekció nem működik.
Egyszerűen nincs rá idő!
Ezért a kvad "vakon" hajtja végre a mutatványt,
megfigyeli, hogyan sikerült,
majd ez alapján úgy módosítja a viselkedését,
hogy a következő flip pontosabb legyen.
Akárcsak a műugró és a tornász esetében,
csakis a gyakorlás segítheti abban,
hogy a manővert megtanulja és így a végrehajtás
a lehető legjobban sikerüljön.
(Taps)
A mozgó labda eltalálása több sportban elvárt képesség.
Hogy lehet elérni, hogy egy gép megcsinálja azt,
amit egy sportoló látható könnyedséggel képes megtenni?
(Taps)
Ennek a kvadnak egy ütőt szíjaztunk a fejéhez:
az ütő optimális területe kb. alma nagyságú, tehát nem túl nagy.
A következő számítást másodpercenként 50-szer kell elvégezni,
vagyis 20 milliszekundumonként egyszer.
Először is meg kell határozni, hogy merre megy a labda.
Aztán azt kell kiszámolni, hogy üsse meg a kvad a labdát,
hogy az arra repüljön, ahonnan jött.
Harmadszor, ki kell számítani a kvad mozgáspályáját
az adott helyétől addig a pontig, ahol elvileg ütközni fog a labdával.
Negyedszer, 20 ms időtartamig követjük a kiszámolt stratégiát.
Húsz milliszekundum múlva megismételjük az egészet,
míg a kvad ténylegesen el nem éri a labdát.
(Taps)
A gépek tehát önállóan képesek dinamikai manőverezésre,
sőt, képesek az együttműködésre is.
Ez a három kvad közösen visz egy hálót.
(Taps)
Rendkívül dinamikus
és összehangolt manőverezés szükséges ahhoz,
hogy a labdát visszapasszolják nekem.
Figyeljék meg: amikor a háló kifeszül, a kvadok kifelé fordulnak.
(Taps)
Nem véletlen: amikor a háló kifeszül, a kvadok kb. az ötszörösét
kapják annak a gyorsulásnak, amit a bungee-jumpingozó
érez a zuhanás végén.
A mutatvány algoritmusa nagyon hasonlít ahhoz,
mint amikor egyetlen kvaddal üttetem vissza a labdát.
A matematikai modell segítségével folyamatosan, azaz
másodpercenként 50-szer újratervezzük a kooperatív stratégiát.
Minden, amit eddig láttunk,
gépekről és ezek képességeiről szólt.
Mi történik akkor, ha a gépi atleticizmust
összekapcsoljuk az emberivel?
Ami előttem van, az egy kereskedelmi forgalomban lévő
gesztikulációérzékelő, melyet főleg játékokhoz használnak.
Ez valós időben képes felismerni, hogy mit csinálok
a testem különböző részeivel.
Ahogy korábban a mutató mozgatásával,
úgy ezzel is adhatok jelzéseket a rendszernek.
Így természetesebb kapcsolatot alakíthatok ki a kvad
nyers atleticizmusával, mert csak gesztikulálnom kell.
(Taps)
A kapcsolat nem okvetlenül virtuális -- lehet fizikai is.
Tekintsük pl. ezt a kvadot.
Megpróbál a tér egy adott pontjában maradni.
Ha el akarom mozdítani a helyéről, ellenáll nekem,
és visszamegy oda, ahol lenni szeretne.
Ez a viselkedés azonban megváltoztatható.
Matematikai modellt használhatunk annak az erőnek
a becslésére, amellyel a kvadra hatok.
Ha ismerem ezt az erőt, akkor megváltoztathatom
a fizika törvényeit, de persze csak a kvadra vonatkozóan.
Ez a kvad úgy viselkedik, mintha
viszkózus folyadék venné körül.
Ezáltal lehetőség van arra,
hogy a géppel való kapcsolat simább legyen.
Ezt az új lehetőséget arra fogom használni, hogy ezt a
kamerahordozó kvadot arra a helyre mozgassam,
ahonnan a demonstráció hátralévő részét filmeznie kell.
Tehát fizikai kölcsönhatásba léphetünk a kvadokkal,
és megváltoztathatjuk a fizika törvényeit.
És most játsszunk egy kicsit.
A következő mutatvány elején a kvadok
úgy fognak viselkedni, mintha a Plútón lennének.
Ahogy telik az idő, a gravitáció erősödni fog,
míg vissza nem térünk a Földre,
ahonnan persze el sem mozdulunk.
Nos, vágjunk bele!
(Nevetés)
(Taps)
Fhu!
Most biztos azt gondolják,
hogy ezek a fickók itt jól elszórakozgatnak;
no meg azt,
hogy mi szükség van gépi atlétákra.
Egyeseknek az ugrik be, hogy az állatvilágban a játék szerepe
a készségek csiszolása és a képességek fejlesztése.
Mások arra gondolnak, hogy inkább közösségi szerepe van,
vagyis a csoportok megerősítésére szolgál.
A sport és az atleticizmus párhuzamát arra használjuk,
hogy új algoritmusokat hozzunk létre, és így a gépeket
a teljesítőképességük határáig fejlesszük.
Milyen hatása lesz a gépek sebességének az életünkre?
Az összes eddigi találmányhoz és innovációhoz hasonlóan
hasznára is lehet a dolog az embernek,
de vissza is lehet élni vele.
A kérdés nem technikai természetű,
hanem társadalmi.
Egyetlen helyes választás létezik:
kihozni a legjobbat abból, amit a gépek jövője tartogathat --
épp úgy, ahogy a sportban az atleticizmus
segíthet kihozni a legjobbat önmagunkból.
Hadd mutassam be a zöld függöny mögött rejtőző varázslókat --
a Flying Machine Arena kutatócsoport jelenlegi tagjait!
(Taps)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller és Robin Ritz.
Jegyezzék meg őket. Szerintem hallani fognak még róluk.
Köszönöm.
(Taps)