Vijay Kumar: Roboţi care zboară şi coopereză

Bună dimineaţa. Sunt aici azi să vă vorbesc despre minigi de plajă, zburătoare, autonome. Nu -- roboţi agili, aeriani, cum e acesta. Aş vrea să vă povestesc puţin despre provocările în construcţia acestora precum şi unele oportunităţi extraordinare pentru aplicarea acestei tehnologii. Aceşti roboţi sunt înrudite cu vehiculele aeriene fără pilot. Oricum, vehiculele pe care le vedeţi aici sunt mari. Cântăresc mii de livre, şi nu sunt de loc agile. Nici măcar nu sunt autonome. De fapt, multe dintre aceste vehicule sunt operate de echipaje de zbor care pot include mai mulţi piloţi, operatori de senzori şi coordonatori de misiuni.

Ce ne interesează e să dezvoltăm roboţi ca aceştia -- şi aici sunt alte două poze -- cu roboţi pe care-i poţi cumpăra din magazin. Astea sunt elicoptere cu patru rotoare şi au o dimensiune de aprox. 1 m şi cântăresc câteva livre. Îi echipăm cu senzori şi procesoare şi aceşti roboţi pot zbura în interior fără GPS.

Robotul pe care îl ţin în mână este acesta, şi a fost creat de doi studenţi, Alex şi Daniel. Acesta cântăreşte puțin mai mult de 50 grame. Consumă aprox. 15 waţi putere. Şi după cum vedeți, are aprox. 20 cm în diametru. Să vă prezint un mic tutorial despre cum funcţionează aceşti roboţi.

Are patru rotoare. Dacă învârţi rotoarele cu aceeași viteză, robotul planează. Dacă creşti viteza fiecărui rotor, robotul se înalţă, acelerează. Bineînţeles, dacă robotul ar fi aplecat, înclinat către orizontală, ar accelera în această direcţie. Ca să-l faci să se încline, iată una dintre cele 2 modalităţi de a face asta. În această imagine vedeţi că rotorul 4 se învârte mai repede şi rotorul 2 se învârte mai încet. Şi când se întâmplă asta există un moment care determină acest robot să se rostogolească. Şi invers, dacă creşti viteza rotorului 3 şi încetineşti viteza rotorului 1, robotul se aruncă înainte.

Şi în final, dacă roteşti o pereche de rotoare mai repede decât cealaltă pereche, robotul alunecă de-a lungul axei verticale. Un procesor la bord se uită în la ce mişcare trebuie executată şi combină aceste mişcări şi calculează ce comenzi trebuie să trimită motoarelor de 600 de ori pe secundă. În esenţă aşa funcţionează.

Unul din avantajele proiectului e că atunci când reduci dimensiunile, robotul devine agil în mod natural. Deci, aici R e lungimea caracteristică a robotului. e de fapt jumătate din diametru. Şi sunt o mulţime de parametri fizici care se schimbă pe măsură ce reduci R. Cel mai important e inerţia sau rezistenţa la mişcare. Se dovedeşte că, inerţia care guvernează mişcarea unghiulară, e a 5-a putere a lui R. Deci, pe cât de mult micşorezi R, cu atât mai dramatic se reduce inerţia. Ca rezultat acceleraţia unghiulară, notată aici cu litera grecească alfa, crește cu inversa lui R. Este invers proporţional cu R. Cu cât îl faci mai mic, cu atât poţi vira mai rapid.

Ar trebui să fie clar în aceste clipuri. În dreapta jos vedeți un robot efectuând o întoarcere de 360 grade în mai puţin de jumătate de secundă. Răsturnările multiple durează mai mult. Aici procesele de la bord primesc feedback de la dispozitivele de măsurarea acceleraţiei şi de la giroscoapele de la bord şi calculează, cum am mai spus, 600 de comenzi pe secundă pentru a stabiliza robotul. La stânga îl vedeţi pe Daniel azvârlind acest robot în aer. Şi vă arată cât de robust e controlul. Indiferent cum îl arunci, robotul îşi revine şi se întoarce la el.

Deci, de ce să construim roboţi ca acesta? Ei bine, roboţi ca aceştia au multe aplicaţii. Pot fi trimişi în clădiri ca aceasta ca prim răspuns, să caute intruşi, poate să caute scurgeri biochimice, scăpări de gaze. Pot fi de asemenea utilizaţi pentru aplicaţii în construcţii. Aici sunt roboţi ce cară grinzi, coloane şi asamblează structuri în formă de cub. Am să vă povestesc mai mult dspre asta. Roboţii pot fi folosiţi pentru transportul de marfă. Una din problemele cu aceşti mici roboţi e capacitatea lor de încărcare şi transport. Deci poate doriți să aveţi mai mulţi roboţi care să transporte încărcături. Iată o poză a unui experiment recent pe care l-am făcut -- de fapt nu mai e aşa recent -- la scurt timp după cutremur în Sendai. Roboţi ca aceştia pot fi trimişi în clădiri prăbuşite să evalueze pagubele rezultate în urma dezastrelor naturale sau pot fi trimişi în clădirile reactoarelor să carografieze nivelul radiaţiilor.

Deci, o problemă fundamentală pe care trebuie s-o rezolve roboţii dacă vor fi autonomi e să-şi dea seama de fapt cum să ajungă de la punctul A la B. Aşa că devine o provocare pentru că dinamica acestui robot e destul de complicată. De fapt ei trăiesc într-un spaţiu cu 12 dimensiuni. Aşa că folosim un mic truc. Luăm acest spaţiu curbat cu 12 dimensiuni şi îl transformăm într-un spaţiu uniform cu 4 dimensiuni. Şi acel spaţiu cu 4 dimensiuni constă în X, Y, Z şi unghiul de giraţie.

Ce fac roboţii, planifică ce noi numim o traiectorie de bruscare minimă. Ca să vă amintesc din fizică, aveţi poziţia, derivata, viteza, apoi acceleraţia, apoi urmează saltul şi apoi vine lansarea bruscă. Acest robot minimizează bruscarea. Efectul este că produce o mişcare lină şi graţioasă. Şi face asta evitând obstacolele. Aceste traiectorii de bruscare minimă în spaţiul plan sunt apoi transformate înapoi în spaţiul complicat de 12 dimensiuni, pe care trebuie să-l facă robotul pentru control şi execuţie.

Să vă arăt câteva exemple de cum arată aceste traiectorii de bruscare minimă. În primul video-clip, vedeți robotul plecând de la punctul A la B trecând printr-un punct intermediar. Robotul e în mod evident capabil de a executa orice traiectorie curbată. Astea sunt traiectorii circulare în care roboţii înfruntă aprox. 2 G. Sus aveţi camere de luat vederi aeriene care le comunică roboţilor poziţia în care sunt de 100 de ori pe secundă. Le mai spune roboţilor şi unde sunt localizate obstacolele. Şi obstacolele pot fi în mişcare. Îl vedeţi pe Daniel azvârlind un cerc în aer, în timp ce robotul calculează poziţia inelului şi încearcă să găsească cum e cel mai bine să treacă prin inel. Deci, ca oameni din mediul academic, suntem mereu instruiţi să ne dăm peste cap să strângem bani pentru laboratoarele noastre, şi îi facem pe roboţii noştri să facă asta.

(Aplauze)

Un alt lucru pe care-l poate face robotul este că îşi amintesc părţi din traiectoria pe care au învăţat-o sau care e pre-programată. Aici vedeţi robotul combinând o mişcare care creează momentul, îşi schimbă orientarea şi apoi îşi revine. Trebuie să facă asta pentru că această gaură din fereastră e doar puţin mai mare decât lăţimea robotului. Aşa cum un scufundător stă pe o trambulină, apoi sare pentru a-și lua elan, şi apoi face această piruetă, acestă săritură de două ori şi jumătate şi apoi îşi revine graţios, acest robot face de fapt asta. Ştie cum să combine porțiuni de traiectorie să îndeplinască aceste sarcini destul de dificile.

Vreau să schimb subiectul. Unul din dezavantajele acestor roboţei e mărimea lor. Şi v-am spus mai devreme că poate trebuie să folosim mulţi, mulţi roboţi ca să depăşim limita dimensiunii. O dificultate e cum coordonezi o mulţime de roboţi? Şi aici ne-am uitat la natură. Vreau să vă arăt un clip cu furnicile de deşert Aphaenogaster cărând un obiect în laboratorul profesorului Stephen Pratt. Este o bucată de smochină. Poţi lua orice obiect acoperit cu suc de smochine şi furnicile îl vor duce în cuib. Aceste furnici n-au nici nu coordonator central. Îşi simt vecinii. Nu există comunicare explicită. Dar pentru că îşi simt vecinii şi pentru că simt obiectul, au o coordonare implicită în interiorul grupului.

Acesta e tipul de coordonare pe care-l dorim pentru roboţii noştri. Atunci când avem un robot care-i înconjurat de vecini -- priviţi la robotul I şi robotul J -- ce vrem să facă roboţii e să monitorizeze spaţiile dintre ei în timp ce zboară în formaţie. Şi apoi vrei să te asiguri că distanţarea e în limite acceptabile. Din nou roboţii monitorizează această eroare şi calculează comenzile de control de 100 de ori pe secundă, care apoi e transmis către motor de 600 de ori pe secundă. Deci şi asta a fost făcut în mod descentralizat. Dacă avem mulţi, mulţi roboţi, e imposibil să coordonăm toate aceste informaţii central destul de repede ca roboţii să îndeplinească sarcina. În plus roboţii trebuie să-şi bazeze acţiunile doar pe informaţiile locale, pe ceea ce simt de la vecinii lor. Şi în final, insistăm ca roboţii să fie neîncrezători referitori la cine sunt vecinii lor. Asta-i ce numim anonimat.

Vreau să vă arăt în continuare un clip cu 20 asemenea roboţei zburând în formaţie. Ei monitorizează poziţiile vecinilor lor. Menţin formaţia. Formaţiile se pot schimba. Pot fi formaţii plane, sau formaţii tri-dimensionale. După cum vedeți aici, cad dintr-o formaţie 3-D într-una plană. Şi ca să zboare printre obstacole se pot adapta la diverse formaţii în zbor. Din nou, roboţii se apropie foarte mult unul de altul. Vedeți în acest zbor în formă de 8, se apropie la distanţe de câţiva centimetri. Şi în ciuda interacţiunilor aerodinamice între lamelele elicelor, sunt capabili să menţină zbor stabil.

(Aplauze)

Odată ce ştii cum să zbori în formaţie, poţi ridica obiecte prin cooperare. Asta arată că putem dubla, tripla, împătri forţa robotului determinându-i să facă echipă cu vecinii lor, aşa cum vedeți aici. Unul din dezavantaje e că mărind la scară -- dacă avem mulţi roboţi cărând acelaşi lucru efectiv creşti inerţia, și plăteşti un preţ; nu mai sunt atât de agili. Dar câştigi în capacitate utilă.

O altă aplicaţie pe care vreau s-o arăt -- din nou în laboratorul nostru. Asta e făcut de Quentin Lindsey, un student masterand Algoritmul lui spune roboţilor cum să construiască autonom structuri cubice din elemente în formă de grinzi. Algoritmul lui le spune roboţilor ce parte să ridice, când şi unde s-o poziţioneze. În acest filmuleţ -- viteza e mărită de 10, 14 ori -- vedeţi 3 structuri diferite construite de aceşti roboţi. Şi din nou, totul e autonom, şi tot ce trebuie să facă Quentin e să le aducă o schiţă a proiectului pe care-l vrea construit.

Toate aceste experimente pe care le-aţi văzut până acum, toate aceste demonstraţii, au fost făcute cu ajutorul sistemelor de captare a mişcării. Dar ce se întâmplă când părăseşti laboratorul şi mergi afară, în lumea reală? Şi dacă nu există GPS? Acest robot este echipat cu o cameră şi un telemetru laser, un scanner laser. Şi foloseşte senzori să creeze o hartă a împrejurimilor. Harta constă din caracteristici -- cum ar fi uşile, ferestrele, oamenii, mobila -- şi apoi îşi calculează poziţia în funcţie de aceste caracteristici. Deci nu există un sistem global de coordonate. Sistemul de coordonate e definit pe baza robotului, unde se află şi la ce se uită. Şi navighează ţinând seama de acele caracterisitici.

Vreau să vă arăt un clip ilustrând alogitmii programaţi de Frank Shen şi profesorul Nathan Michael care arată acest robot intrând într-o clădire pentru prima dată şi realizând harta în zbor. Robotul calculează caracteristicile. Construieşte harta. Calculează unde se află în funcție de repere şi apoi îşi estimează poziţia de 100 de ori pe secundă permiţându-ne să folosim algoritmii de control pe care i-am descris mai devreme. Acest robot e comandat de la distanţă de Frank. Dar robotul îşi poate da seama de unul singur unde să meargă. Presupunem că trebuie să-l trimit într-o clădire şi n-am idee cum arată clădirea, Pot trimite robotul înăuntru, să creeze o hartă şi apoi să vină şi să-mi spună cum arată clădirea. Aici, robotul nu doar că rezolvă problema, cum să ajungă de la punctul A la B pe această hartă, dar îşi dă seama unde e cel mai bun punct B, în orice moment. În esenţă, ştie unde să se ducă să caute locuri despre care are cele mai puţine informaţii. Şi astfel întocmește harta.

Vreau să închei cu o ultimă aplicaţie. Şi sunt multe aplicaţii pentru această tehnologie. Sunt profesor şi noi suntem pasionaţi de educaţie. Roboţi ca aceştia pot schimba cu adevărat modul în care se face educaţia în cele 12 clase. Dar suntem în sudul Californiei, aproape de Los Angeles, deci trebuie să închei cu ceva concentrat pe divertisment. Doresc să închei cu un clip muzical. Vreau să-i prezint pe creatori, Alex şi Daniel, care au făcut acest clip.

(Aplauze)

Înainte să rulez acest film, vreau să vă spun că l-au creat în ultimele trei zile după ce au primit un telefon de la Chris. Şi roboţii care cântă în acest video sunt complet autonomi. Veţi vedea 9 roboţi care cântă la 6 instrumente diferite. Şi bineînţeles e făcut exclusiv pentru TED 2012. Să-l urmărim.

(Muzică)

(Aplauze)