Co to znaczy, że maszyna jest wysportowana?
Zaprezentujemy ideę wysportowanych maszyn
i stan badań nad nimi
przy pomocy latających maszyn
zwanych kwadrokopterami.
Są znane od dawna,
a ostatnio bardzo popularne,
bo są proste w budowie.
Kontrolując szybkość czterech śmigieł,
mogą wzbijać się, spadać, kręcić
i przyspieszać w danym kierunku.
Mają baterię, komputer,
czujniki i bezprzewodowe odbiorniki.
Kwadrokoptery są zwinne, ale pewnym kosztem.
Są z natury niestabilne, więc potrzebują
pomocy automatów, żeby latać.
Jak on to zrobił?
Kamery na suficie i laptop
działają jako system pozycyjny.
Używamy go do lokalizowania obiektów,
mających odblaskowe wskaźniki.
Dane wysyłane są do laptopa,
przeliczającego algorytmy szacujące i sterujące,
który wysyła polecenia do maszyny,
która także prowadzi obliczenia.
Badamy głównie algorytmy.
To magia pobudzająca maszyny do życia.
Jak napisać algorytm
który stworzy maszynę-sportowca?
Używamy projektowania opartego na wzorcach.
Ujmujemy modelem matematycznym
zachowanie danej maszyny.
Posługując się teorią sterowania,
analizujemy wzorce
i opracowujemy algorytmy sterujące.
Tak powodujemy uniesienie się maszyny.
Opisaliśmy dynamikę ruchu
zestawem równań różniczkowych.
Przekształciliśmy je z pomocą teorii sterowania,
by stworzyć algorytmy stabilizujące.
Pokażę zalety tej metody.
Maszyna ma nie tylko unieść się,
ale i utrzymać tyczkę w równowadze.
Przy odrobinie ćwiczeń,
człowiekowi przychodzi to dość łatwo,
chociaż my mamy przewagę
stania na dwóch nogach
i dużej zręczności rąk.
Trudność pojawia się,
gdy stoję na jednej nodze
i nie używam rąk.
Na szczycie tyczki jest odblaskowy znacznik,
pozwalający ją zlokalizować w przestrzeni.
(Brawa)
Maszyna wprowadza korekty,
by utrzymać tyczkę w równowadze.
Jak zaprojektowaliśmy te algorytmy?
Dodaliśmy model matematyczny tyczki
do modelu maszyny.
Mając połączony model maszyny i tyczki,
wykorzystujemy teorię sterowania, by stworzyć algorytm sterujący.
Maszyna jest stabilna,
nawet jeśli ją trącam,
powraca do swojej pozycji.
Możemy uzupełnić model o wskazówki,
gdzie ma się znaleźć w przestrzeni.
Dzięki wskaźnikowi z odblaskowych znaczników
mogę wskazać, gdzie chcę umieścić maszynę
w określonej odległości ode mnie.
Kluczem do tych akrobacji jest algorytm,
stworzony przy pomocy modeli matematycznych
i teorii sterowania.
Każmy maszynie wrócić
i upuścić tyczkę.
Zademonstruję znaczenie
zrozumienia modeli fizycznych
i działania fizyki w praktyce.
Maszyna straciła wysokość,
gdy postawiłem na niej szklankę wody.
Nie uwzględniłem w systemie
modelu matematycznego szklanki wody.
System nie wie nawet, że szklanka tam jest.
Mogę użyć wskaźnika, żeby wskazać maszynie
gdzie ma się znaleźć.
(Brawa)
Pewnie jesteście ciekawi,
dlaczego woda się nie wylewa?
Dwie sprawy: grawitacja oddziałuje
na wszystkie przedmioty tak samo.
Po drugie, śmigła są skierowane w górę,
w stronę szklanki.
W rezultacie okazuje się,
że siły działające na szklankę z boku są małe
i zrównoważone przez wpływ aerodynamiki,
i można je pominąć.
Dlatego nie trzeba modelować szklanki.
Woda się nie wyleje, niezależnie od ruchów maszyny.
(Brawa)
Pewne skomplikowane zadania
są łatwiejsze od innych.
Zrozumienie fizyki problemu
wyjaśnia, które zadania są łatwe, a które trudne.
Trzymanie szklanki jest łatwe.
Utrzymywanie tyczki jest trudne.
Słyszeliśmy historie o sportowcach
dokonujących wyczynów mimo obrażeń.
Czy maszyna też może działać
przy dużym fizycznym uszkodzeniu?
Rozsądek podpowiada, że potrzeba przynajmniej
czterech działających śmigieł do latania,
ponieważ do kontrolowania są cztery parametry:
obrót, kołysanie się, odchylenie i przyspieszenie.
Heksakoptery i oktokoptery z 6 i 8 śmigłami
mają nadmiarowe śmigła,
ale kwadrokoptery są popularniejsze,
bo mają minimalną liczbę
śmigieł do latania: cztery.
Czyżby?
Analizując model matematyczny tej maszyny
z tylko dwoma działającymi śmigłami
odkryliśmy nietypowy sposób, by mogła latać.
Rezygnujemy z kontroli odchylenia,
ale nadal można sterować obrotem, kołysaniem i przyspieszeniem
dzięki algorytmom wykorzystującym nową konfigurację.
Modele wyjaśniają dokładnie,
kiedy i dlaczego jest to możliwe.
Ta wiedza pozwala nam projektować
nowatorską architekturę maszyn
i inteligentne algorytmy, które radzą sobie z uszkodzeniami
jak ludzcy sportowcy.
zamiast budować maszyny z nadmiarowymi elementami.
Zapiera nam dech w piersiach, gdy widzimy
pływaka robiącego salto do wody
albo tyczkarza wirującego w powietrzu,
gdy ziemia szybko się zbliża.
Czy pływakowi uda się wbić w wodę?
Czy tyczkarz dobrze wyląduje?
Załóżmy, że ten kwadrokopter ma wykonać potrójny obrót
i wrócić na swoją pozycję.
Taki manewr odbywa się tak szybko,
że nie można użyć pozycjonowania do kontroli ruchu.
Nie ma na to czasu.
Kwadrokopter wykona więc manewr "na ślepo",
zidentyfikuje położenie
i użyje tej informacji,
by kolejny obrót wyszedł lepiej.
Zupełnie jak pływak i tyczkarz
trenują do perfekcji, by kolejna próba
została wykonana bezbłędnie.
(Brawa)
Rzucanie piłką jest kluczową umiejętnością w wielu sportach.
Jak nauczyć robota czynności,
którą sportowiec wykonuje niemal bez wysiłku?
Ten kwadrokopter ma rakietę przymocowaną na wierzchu
z punktem odbicia wielkości jabłka, więc niedużym.
Obliczenia są robione co 20 ms, czyli 50 razy na sekundę.
Najpierw określamy, gdzie leci piłka.
Potem obliczamy, jak robot powinien uderzyć,
by piłka wróciła do punktu wyjścia.
Po trzecie, ustalana jest trajektoria,
która przenosi robota w miejsce odbicia piłki.
Po czwarte, wykonujemy tylko 20ms tej strategii
Po 20 ms cały proces jest powtarzany
aż do momentu uderzenia piłki.
(Brawa)
Maszyny potrafią działać nie tylko w pojedynkę,
mogą działać razem.
Te 3 kwadrokoptery wspólnie unoszą siatkę.
(Brawa)
Wykonują niebywale dynamiczny
wspólny manewr,
by odrzucić mi piłkę.
Zwróćcie uwagę, że w punkcie kulminacyjnym
roboty są w pionie.
(Brawa)
Wtedy też poddane są przeciążeniu
5 razy większemu niż w końcówce skoku na bungee.
Zastosowane algorytmy są bardzo podobne
do tych, które umożliwiają odbicie piłki.
Modele matematyczne służą
do ciągłej aktualizacji wspólnej strategii, 50 razy na sekundę.
Wszystko, co pokazałem,
dotyczyło robotów i ich zdolności.
A jeżeli połączymy zwinność maszyn
ze zwinnością ludzi?
Mam przed sobą popularny czujnik gestów,
używany głównie podczas gier.
Rozpoznaje on "na żywo"
ruchy poszczególne części mojego ciała.
Podobnie jak wcześniejszy wskaźnik,
może być użyty do wprowadzenia danych.
To naturalny sposób sterowania
manewrami maszyn przy pomocy gestów.
(Brawa)
Interakcja nie musi być wirtualna, może być fizyczna.
Spójrzmy na ten kwadrokopter.
Stara się utrzymać swoją pozycję.
Jeżeli nim poruszę, przeciwstawia mi się
i wraca na swoje miejsce.
Możemy to jednak zmienić.
Przy pomocy modeli matematycznych
możemy oszacować siłę, jakiej używam.
Gdy ją znamy, możemy zmienić prawa fizyki
Tylko dla robota, rzecz jasna.
Teraz kwadrokopter porusza się tak,
jakby znajdował się w lepkiej cieczy.
Mamy możliwość bliskiej interakcji
z maszyną.
Użyję tej możliwości, by ustawić
robota z kamerą w dobrym miejscu
do filmowania reszty prezentacji.
Możemy fizycznie wpływać na maszyny
i zmieniać prawa fizyki.
Zabawmy się.
Teraz zobaczycie, jak roboty zachowywałyby się
na Plutonie.
Z upływem czasu grawitacja będzie zwiększana,
aż do osiągnięcia wartości ziemskiej,
ale zapewniam, że to się nie uda.
Uwaga.
(Śmiech)
(Brawa)
Uff!
Myślicie teraz,
że za dobrze się bawimy,
i zadajecie sobie pytanie:
po co budować zwinne maszyny?
Niektórzy sądzą, że rolą zwierzęcej zabawy
jest doskonalenie umiejętności i zdolności.
Inni myślą, że rozwój umiejętności społecznych,
integrowanie grupy.
Używamy analogii sportu i sprawności fizycznej
do tworzenia nowych algorytmów dla maszyn,
by przesunąć granice ich możliwości.
Jaki wpływ wywrze na nasze życie szybkość maszyn?
Tak jak nasze poprzednie dzieła i innowacje,
mogą być użyte do poprawienia jakości życia
lub użyte w złym celu.
Nie stoimy przed problemem technicznym,
lecz społecznym.
Podejmijmy właściwą decyzję,
która przyniesie nam pożytek z rozwoju maszyn,
tak jak sprawność fizyczna w sporcie
potrafi wydobyć z nas to, co najlepsze.
Przedstawię wam magików zza kurtyny.
To obecni członkowie zespołu badawczego Flying Machine Arena.
(Brawa)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
Sergei Lupashin, Mark Muller i Robin Ritz.
Jeszcze o nich usłyszycie. Są stworzeni do wielkich rzeczy.
Dziękuję!
(Brawa)