Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

المترجم: Ahmed Bamarouf المدقّق: Tofig Ahmed

Good morning.

صباح الخير

I'm here today to talk about autonomous flying beach balls.

أنا هنا اليوم لأتحدث

عن كرات الطائرة الشاطئية ذاتية التحكم.

(Laughter)

لا, الروبوتات الهوائية الخفيفة

No, agile aerial robots like this one.

I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these,

احب ان احدثكم قليلاً عن التحديات في بناءها

وبعض الفرص الرائعه

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

في تطبيق هذه التكنولوجيا.

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

هذه الروبوتات

مرتبطة بالمركبات الطائرة بدون طيار

لكن , المركبات التي تُشاهدونها هنا كبيرة.

However, the vehicles you see here are big.

تزن الاف الباوندات,

They weigh thousands of pounds, are not by any means agile.

ولا تعتبر بأي حال خفيفة

They're not even autonomous.

بل وليست حتی ذاتية التحكم.

In fact, many of these vehicles are operated by flight crews

في الواقع, الكثير من هذه المركبات

تعمل بواسطة طواقم طيران

والتي من الممكن ان تشتمل على عدد من الطيارين

that can include multiple pilots,

operators of sensors,

و مشغلي أجهزة الإستشعار

and mission coordinators.

ومُنسقي المُهمة.

What we're interested in is developing robots like this --

وما نحن مُهتمين به هو تطوير روبوتات مثل هذا --

وهنا صورتان اخريين --

and here are two other pictures --

من الروبوتات التي يمكن شراءها من المتجر.

of robots that you can buy off the shelf.

هذه مروحيات بأربعة دوارات

So these are helicopters with four rotors,

وهي تقريبا في حدود المتر أو قريبا من ذلك

and they're roughly a meter or so in scale,

وتزن بضعة بوندات

and weigh several pounds.

وحدثناها بإضافة اجهزة استشعار ومُعالجات ،

And so we retrofit these with sensors and processors,

ويمكن لتلك الروبوتات الطيران داخل المباني

and these robots can fly indoors.

بدون اجهزة تحديد المواقع

Without GPS.

الروبوت الذي احمله في يدي

The robot I'm holding in my hand

من ذلك النوع ،

is this one,

وتم بناءه من قبل طالبين

and it's been created by two students,

"اليكس" و "دانيال"

Alex and Daniel.

وهذه وزنها أكبر بعض الشيء

So this weighs a little more than a tenth of a pound.

من عُشر الباوند.

It consumes about 15 watts of power.

و تستهلك تقريباً 15 وات من الطاقة.

وكما تُشاهدون ،

And as you can see, it's about eight inches in diameter.

قطرها حوالي ثمانية انشات.

دعوني اعطيكم شرحاً سريعاً جداً

So let me give you just a very quick tutorial

on how these robots work.

عن كيفية عمل تلك الروبوتات.

إن لديها اربعة دوارات.

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

اذا أدرت تلك الدوارات بنفس السرعة ،

the robot hovers.

يحوم الروبوت.

If you increase the speed of each of these rotors,

و إذا زدت سرعة كل من تلك الدوارات ،

فإن الروبوت يبدأ في الطيران. والتسارع.

then the robot flies up, it accelerates up.

Of course, if the robot were tilted,

و بالطبع, اذا كان الروبوت مائلاً ،

يميل أفقياً،

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

وبالتالي سوف يتسارع في ذلك الإتجاه.

So to get it to tilt,

لذا إذا ما أردنا توجيهه, فإن هناك طريقتين لعمل ذلك.

there's one of two ways of doing it.

في هذه الصورة

So in this picture, you see that rotor four is spinning faster

تُشاهدون ان الدوار الرابع يدور بسرعة اكبر

and rotor two is spinning slower.

والدوار الثاني يدور ببطء

And when that happens,

وفي هذه الحالة

there's a moment that causes this robot to roll.

هناك لحظة يلتف فيها الروبوت

والحالة الاخرى

And the other way around,

if you increase the speed of rotor three and decrease the speed of rotor one,

اذا زدت سرعة الدوار الثالث

وخفضت سُرعة الدوار الاول

يتحرك الروبوت الى الامام

then the robot pitches forward.

And then finally,

وأخيراً

if you spin opposite pairs of rotors

اذا أدرت الازواج المتقابلة من الروبوت

faster than the other pair,

أسرع من الزوج الاّخر،

then the robot yaws about the vertical axis.

فإن الروبوت يرتفع باتجاه المحور العمودي.

هناك مُعالجٌ موضوعٌ بداخلها

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

يُحدد مبدئياً ما هي الحركات المطلوب إجراؤها

ويدمج تلك الحركات

and combines these motions,

ويحدد ما هي التعليمات التي يجب إرسالها الى الدوارات

and figures out what commands to send to the motors --

600 مرة في الثانية.

600 times a second.

That's basically how this thing operates.

تلك هي كيفية عمل هذا الشيء ببساطة.

أحد مزايا هذا التصميم

So one of the advantages of this design

هو انه عندما تجعل الأشياء مصغرة ،

is when you scale things down,

يُصبح الروبوت خفيفاً.

the robot naturally becomes agile.

الحرف R هنا

So here, R is the characteristic length of the robot.

هو طول الروبوت.

في الواقع هو نصف القُطر.

It's actually half the diameter.

And there are lots of physical parameters that change as you reduce R.

وهناك الكثير من المُعاملات الفيزيائية التي تتغير

كُلما قللت من قيمة R

The one that's most important is the inertia,

وأهمها

القصور الذاتي او مُقاومة الحركة.

or the resistance to motion.

لذا يتضح لنا ،

So it turns out the inertia, which governs angular motion,

أن القصور الذاتي ، والذي يتحكم في الحركة الزاوية ،

يتناقص الى قوى خمسة بالنسبة ل R

scales as a fifth power of R.

بالتالي كُلما صغرت R ،

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

كُلما تناقص القصور الذاتي بصورة دراماتيكية.

So as a result, the angular acceleration,

وكنتيجة لذلك ,فإن التسارع الزاوي ،

denoted by the Greek letter alpha here,

والظاهر بالرمز ألفا الإغريقي ،

goes as 1 over R.

يساوي واحد على R

It's inversely proportional to R.

يتناسب عكسيا مع R.

The smaller you make it, the more quickly you can turn.

كلما جعلت الروبوت أصغر كُلما استطعت الإلتفاف بسرعة.

وذلك سوف يكون واضحاً في هذه المشاهد.

So this should be clear in these videos.

في الاسفل على اليمين تُشاهدون روبوت

On the bottom right, you see a robot performing a 360-degree flip

يقوم بإنقلاب بزاوية 360 درجة

in less than half a second.

في أقل من نصف ثانية.

Multiple flips, a little more time.

عدة إنقلابات ، وقت أطول قليلاً.

هُنا المُعالجات المُدمجة

So here the processes on board

تستقبل المعلومات من أجهزة قياس التسارع

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

وأجهزة قياس الميلان حول المحاور

and calculating, like I said before,

وتقوم بالحساب ، كما أسلفت ،

commands at 600 times a second,

ومن ثم ترسل الأوامر بسرعة 600 مرة في الثانية

to stabilize this robot.

لتجعل هذا الروبوت مُستقراً

So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air,

على اليسار تُشاهدون دانييل يُلقي هذا الروبوت في الهواء.

and it shows you how robust the control is.

ويظهرلكم مدى قوة التحكم.

بغض النظر عن كيفية إلقاءه ،

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

يتغلب الروبوت على الوضع ويعود إليه مُجدداً.

So why build robots like this?

لماذا نبني روبوتاً مثل هذا؟

الروبوتات من هذا النوع لديها الكثير من التطبيقات.

Well, robots like this have many applications.

تُرسلها داخل مبنى مُشابه لهذا

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

كأول المستجيبين للبحث عن الدُخلاء ،

أو البحث عن التسربات البيوكيميائية

maybe look for biochemical leaks,

أو التسربات الغازية.

gaseous leaks.

يُمكنك ايضأ استخدامها

You can also use them for applications like construction.

في تطبيقات مثل الإنشاء.

So here are robots carrying beams, columns

هاهنا الروبوتات تحمل الحزم ، الأعمدة

وتُجمع بناء على شكل مُكعبات.

and assembling cube-like structures.

I'll tell you a little bit more about this.

سوف أخبركم اكثر عن هذا.

The robots can be used for transporting cargo.

الروبوتات يمكن استخدامها في نقل البضائع.

So one of the problems with these small robots

و أحد المشاكل المرتبطة بتلك الروبوتات الصغيرة

is their payload-carrying capacity.

هي قدرتها على حمل الأثقال.

So you might want to have multiple robots carry payloads.

رُبما تحتاج إلى عدة روبوتات

لنقل تلك الأحمال.

This is a picture of a recent experiment we did --

هذه صورة لتجربة اجريناها مؤخراً --

في الواقع لم تعد حديثة --

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

في "سينداي" بعد الزلزال بفترة قصيرة.

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

مثل هذه الروبوتات يمكن ارسالها داخل المباني المنهارة

لتقييم الأضرار بعد الكوارث الطبيعية ،

to assess the damage after natural disasters,

أو إرساله داخل المُفاعلات النووية

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

لتحديد مستويات الإشعاع.

So one fundamental problem that the robots have to solve

لذا أحد المشاكل الأساسية

التي يجب حلها على الروبوتات ، لكي تكون ذاتية التحكم

if they are to be autonomous,

is essentially figuring out how to get from point A to point B.

مبدأياً ، هي التحديد

في كيفية الانتقال من النقطة A الى النقطة B.

So this gets a little challenging,

و يُصبح هذا نوع من التحدي

because the dynamics of this robot are quite complicated.

لان ديناميكية الروبوت مُعقدة.

In fact, they live in a 12-dimensional space.

في الواقع هي تعيش في فضاء مؤلف من 12 بُعداً.

لذا نستخدم حيلةً صغيرةً.

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

نأخذ هذا الفضاء المنحني المحتوي على 12 بُعد

ونُحوله

and transform it into a flat, four-dimensional space.

الى فضاء مُسطح من أربعة أبعاد.

وذلك الفضاء ذو الأربعة أبعاد

And that four-dimensional space consists of X, Y, Z,

مُكون من X,Y,Z, و ثم زاوية الإرتفاع.

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

وما يفعله الروبوت

is it plans what we call a minimum-snap trajectory.

أنه يبحث عن المسار الأقصر.

و لتذكيركم بالفيزياء ،

So to remind you of physics:

You have position, derivative, velocity;

دائماً لدينا المكان ، والإشتقاق ، والسرعة

then acceleration;

ومن ثُم التسارع ،

and then comes jerk,

وثم يأتي معدل تغير التسارع

and then comes snap.

ثم معدل تغير التذبذب.

So this robot minimizes snap.

هذا الروبوت يُقلص مُعدل تغير التذبذب.

So what that effectively does,

وما يفعله ذلك

is produce a smooth and graceful motion.

هو إنتاج حركة سهلة ورشيقة.

And it does that avoiding obstacles.

و هو يفعل ذلك مع تفادي العقبات.

وهذا المسار الأقل في معدل الذبذبة على الفضاء المسطح

So these minimum-snap trajectories in this flat space are then transformed

يتم تحويله مرةً أخرى

back into this complicated 12-dimensional space,

الى الفضاء المُعقد ذو ال 12 بُعداً ،

الذي يجب على الروبوت أن يقوم به

which the robot must do for control and then execution.

للتحكُم والتنفيذ.

So let me show you some examples

دعوني أعرض عليكم بعض الأمثلة

of what these minimum-snap trajectories look like.

كيف تبدوا تلك المسارات الأقل في مُعدل الذبذبة.

في المشهد الأول ،

And in the first video,

you'll see the robot going from point A to point B,

سوف تُشاهدون الروبوت ينتقل من النُقطة "أ" الى النقطة "ب"

من خلال المرور بنقطة وسطية.

through an intermediate point.

(Whirring noise)

الروبوت قادر وبوضوح

So the robot is obviously capable of executing any curve trajectory.

على تنفيذ أي مسار مُنحني.

تلك هي مسارات دائرية

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

حيث يسحب الروبوت مايعادل ضعف تسارع الجاذبية.

Here you have overhead motion capture cameras on the top

هناك كاميرات لاقطة للحركة في الأعلى

that tell the robot where it is 100 times a second.

تُخبر الروبوت عن مكانه 100 مرة في الثانية.

It also tells the robot where these obstacles are.

وتُخبر الروبوت ايضاً أين تلك العقبات.

والعقبات قد تكون متحركة.

And the obstacles can be moving.

And here, you'll see Daniel throw this hoop into the air,

وهنا سوف تشاهدون دانييل يُلقي الحلقة في الهواء ،

while the robot is calculating the position of the hoop,

بينما يحسب الروبوت موقع الحلقة

ويحاول تحديد أفضل طريقة للمرور خلال الحلقة.

and trying to figure out how to best go through the hoop.

لذا كأكاديمي ،

So as an academic,

we're always trained to be able to jump through hoops

تدربنا على القفز خلال الحلقات لزيادة التمويل لمختبراتنا ،

to raise funding for our labs,

وجعلنا روبوتاتنا تقوم بذلك.

and we get our robots to do that.

(Applause)

(تصفيق)

شيئ اّخر يمكن للربوت عمله

So another thing the robot can do

أن تتذكر أجزاء المسار

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

التي تعلمتها أو التي تم برمجتها مُسبقاً.

فتشاهدون هنا روبوت

So here, you see the robot combining a motion that builds up momentum,

يجمع بين الحركة

التي تزيد الزخم

and then changes its orientation and then recovers.

ثُم يُغير وضعيته ثُم يعود لوضعه السابق.

يجب عليه فعل ذلك بسبب هذه الفجوة في النافذة

So it has to do this because this gap in the window

is only slightly larger than the width of the robot.

أكبر قليلاً من عرض الروبوت.

مثلما يقف الغطّاس على منصة الوثب

So just like a diver stands on a springboard

and then jumps off it to gain momentum,

ثم يقفز عنها ليكتسب زخماً ،

ثم يقوم بهذه الرقصة ، التشقلب مرتان ونصف

and then does this pirouette, this two and a half somersault through

ومن ثم يستعيد وضعه السابق برشاقة ،

and then gracefully recovers,

this robot is basically doing that.

يقوم هذا الروبوت بذلك.

So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories

فهو يعرف كيف يجمع أجزاء المسارات

to do these fairly difficult tasks.

للقيام بهذه المهام الصعبة.

اريد تغيير التروس.

So I want change gears.

So one of the disadvantages of these small robots is its size.

وأحد عيوب تلك الروبوتات الصغيرة هي حجمها.

وأخبرتكم سابقاً

And I told you earlier

that we may want to employ lots and lots of robots

ربما نحتاج إلى توظيف الكثير والكثير من الروبوتات

لنتغلب على قيود الحجم.

to overcome the limitations of size.

هناك صعوبة واحدة

So one difficulty is:

How do you coordinate lots of these robots?

كيفية التنسيق بين الكثير من هذه الروبوتات ؟

And so here, we looked to nature.

لذلك نظرنا الى الطبيعة.

So I want to show you a clip of Aphaenogaster desert ants,

أريد أن أعرض عليكم مشهداً

لنمل صحراء "فينوجاستر"

تحملُ جسماً في مُختبر البروفوسور "ستيفين برات"

in Professor Stephen Pratt's lab, carrying an object.

هذه في الواقع قطعةٌ من التين.

So this is actually a piece of fig.

في الواقع إذا أخذت أي جسمٍ وطليته بعصير التين

Actually you take any object coated with fig juice,

سوف ينقله النمل الى العش.

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

هذه النملات لا يوجد لديها مُنسق مركزي.

و هي تستشعر جاراتها.

They sense their neighbors.

لا يوجد أي تواصلٍ مباشر.

There's no explicit communication.

لكن لأنها تستشعر جاراتها

But because they sense the neighbors

ولأنها تستشعر الجسم ،

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

هناك تنسيق ضمني ضمن المجموعة.

هذا النوع من التنسيق

So this is the kind of coordination we want our robots to have.

نريد ان تحصل عليه روبوتاتنا.

So when we have a robot which is surrounded by neighbors --

عندما يكون لدينا روبوت

مُحاطٌ بالجيران --

لنأخذ الروبوت بالحرف "I" والروبوت بالحرف "J" --

and let's look at robot I and robot J --

ما نريد الروبوتات أن تفعله

what we want the robots to do,

هو أن تراقب المسافات بينها

is to monitor the separation between them,

as they fly in formation.

حال طيرانها في تشكيل.

And then you want to make sure

وتريد أن تكون مُتأكداً

that this separation is within acceptable levels.

أن هذه المسافات سوف تكون ضمن المستويات المقبولة.

مرةً أُخرى تُراقب الروبوتات نسبة الخطأ

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

وتحسب أوامر التحكم بناءً على ذلك

100 مرة في كل ثانية ،

which then translates into motor commands,

والذي يُترجم بدوره إلى أوامر للدوار 600 مرة في الثانية.

600 times a second.

وذلك جميعه يجب ان يتم

So this also has to be done in a decentralized way.

بطريقة لا مركزية.

Again, if you have lots and lots of robots,

مرة أخرى ، اذا كان لديك الكثير والكثير من الروبوتات ،

من المستحيل تنسيق كل هذه العمليات مركزياً

it's impossible to coordinate all this information centrally

fast enough in order for the robots to accomplish the task.

بالسرعة الكافية ليتمكن هذا الروبوت من تحقيق المُهمة.

Plus, the robots have to base their actions only on local information --

بالإضافة إلى ذلك على الروبوتات أن تعتمد في تصرفاتها

على المعلومات المحلية فقط ،

ما تستشعره من جيرانها ،

what they sense from their neighbors.

ومن ثم أخيراً ،

And then finally,

we insist that the robots be agnostic to who their neighbors are.

ونُصر على أن لا يكون الروبوت على علمٍ

بهوية جاره.

So this is what we call anonymity.

وهذا ما نسميه عدم تحديد الهوية.

ما أريد عرضه بعد ذلك

So what I want to show you next is a video of 20 of these little robots,

مشهد

من 20 من تلك الروبوتات

flying in formation.

تطير في تشكيل.

إنها تُراقب مواقع جيرانها.

They're monitoring their neighbors' positions.

وتُحافظ على التشكيل.

They're maintaining formation.

The formations can change.

التشكيلُ يُمكن ان يتغير.

They can be planar formations,

يمكن ان يكون تشكيلاً مُسطحاً ،

they can be three-dimensional formations.

او تشكيلاً ثلاثي الأبعاد.

كما تُشاهدون هنا ،

As you can see here,

they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.

تتحول من التشكيل ثلاثي الأبعاد إلى التشكيل المُسطح.

وتطير من خلال عوائق

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

يمكنها تكييف التشكيل أثناء الطيران.

مرةً أُخرى ، تلك الروبوتات متقاربةٌ جداً من بعضها البعض.

So again, these robots come really close together.

As you can see in this figure-eight flight,

كما تُشاهدون في الصورة ثمانية روبوتات ،

they come within inches of each other.

تقترب على مسافة إنشاتٍ من بعضها البعض.

وعلى الرغم من التغييرات في الديناميكية الهوائية

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

فإن شفرات المروحية ،

they're able to maintain stable flight.

في مقدورها المحافظة على طيرانٍ مُستقر.

(Applause)

(تصفيق)

حالما تعلم كيف تطير في تشكيل ،

So once you know how to fly in formation,

يُمكنك إلتقاط الأجسام بشكل تعاوني.

you can actually pick up objects cooperatively.

هذا يوضح فقط

So this just shows that we can double, triple, quadruple

أنه يمكننا الزيادة الى ضعفين أو ثلاثة أو أربعة أضعاف

قوة الروبوت

the robots' strength,

by just getting them to team with neighbors, as you can see here.

فقط عن طريق جعلها في فريقٍ واحدٍ من المتجاورين ، كما تُشاهدون هنا.

أحد عيوب عمل ذلك

One of the disadvantages of doing that is, as you scale things up --

أنه عندما تقوم بعمل ذلك في أشياء أكبر --

so if you have lots of robots carrying the same thing,

لو كان لديك العديد من الروبوتات تحمل نفس الشيء ،

هي أنك تزيد القصور الذاتي بشكلٍ كبير ،

you're essentially increasing the inertia,

and therefore you pay a price; they're not as agile.

وبالتالي فإنك تدفع ثمن ذلك ، فهي لن تكون بتلك الخفة.

But you do gain in terms of payload-carrying capacity.

لكنك تكتسب قدرةً أكبر على الحمل.

تطبيقٌ اّخر أريد أن تُشاهدوه --

Another application I want to show you -- again, this is in our lab.

مرةً أُخرى ، في مُختبرنا.

This is work done by Quentin Lindsey, who's a graduate student.

هذا العمل تم عن طريق "كوينتين لينسي" وهو طالبٌ مُتخرج.

وطريقته تعتمد في جعل الروبوتات

So his algorithm essentially tells these robots

تبني وبشكلٍ ذاتي التحكم

how to autonomously build cubic structures

أبنيةً مُكعبةَ الشكل

من أشياء تُشابه الحِزَم.

from truss-like elements.

هذه الطريقة تُخبر الروبوت

So his algorithm tells the robot what part to pick up,

أي قطعةٍ يجب أن يحملها ،

ومتى وأين يضعها.

when, and where to place it.

ففي هذا المشهد الذي تُشاهدونه --

So in this video you see --

and it's sped up 10, 14 times --

وتم تسريعه مابين 10 إلى 14 مرة --

تُشاهدون ثلاثة هياكل مختلفة يتم بناءها بواسطة تلك الروبوتات.

you see three different structures being built by these robots.

ومرةً أخرى كل شيءٍ ذاتي التحكم ،

And again, everything is autonomous,

وكل ما على "كوينتين " عمله

and all Quentin has to do

is to give them a blueprint of the design that he wants to build.

أن يُعطيهم المُخطط

للتصميم الذي يريدهم أن يبنوه.

So all these experiments you've seen thus far,

جميع تلك التجارب التي رأيتموها حتى الاّن ،

all these demonstrations,

جميع تلك العروض ،

have been done with the help of motion-capture systems.

تم عملها بمساعدة أنظمة إلتقاط الصور السريعة.

مالذي يحدث عندما تُغادر المُختبر

So what happens when you leave your lab,

وتكون في الخارج في العالم الحقيقي؟

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

وماذا لو لم يكن هناك أجهزة تحديد المواقع "جي بي اس" ؟

So this robot is actually equipped with a camera,

هذا الروبوت

مُزودٌ بكاميرا

و لاقط أشعة ليزر "H" ، ماسح لأشعة الليزر.

and a laser rangefinder, laser scanner.

ويستخدم أجهزة الإستشعار هذه

And it uses these sensors to build a map of the environment.

ليبني خريطةً للبيئة المحيطة.

ما تتألف منه هذه الخريطة هي معالم --

What that map consists of are features --

مثل ممرات ، نوافذ ،

like doorways, windows, people, furniture --

أشخاص ، أثاث --

ومن ثم تُحدد موقعها الحالي

and it then figures out where its position is,

بالنسبة للمعالم الظاهرة.

with respect to the features.

So there is no global coordinate system.

لا يوجد هُناك نظام إحداثياتٍ قياسي.

نظام الإحداثيات يعتمد على الروبوت ،

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

أين يوجد ومالذي ينظر اليه.

And it navigates with respect to those features.

ويقوم بالتجول نسبةً الى تلك المعالم.

أريد أن أعرض عليكم مشهداً

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

عن الطريقة التي طوّرها " فرانك شين"

والبروفوسور "ناثان مايكل"

that shows this robot entering a building for the very first time,

والذي يُظهر روبوتاً يدخل مبنىً للمرة الأولى

and creating this map on the fly.

ويبني هذه الخريطة فوراً.

So the robot then figures out what the features are,

ومن ثم يحدد الروبوت ما هي المعالم.

it builds the map,

إنه يبني الخريطة.

it figures out where it is with respect to the features,

يحدد موضعه بالنسبة للمعالم

and then estimates its position 100 times a second,

ومن ثم يُقدر موقعه

100 مرة في الثانية

allowing us to use the control algorithms that I described to you earlier.

مما يُمكننا من استخدام تلك الطريقة

التي شرحتها سابقاً.

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

هذا الروبوت يستقبل الأوامر

عن بُعد بواسطة "فرانك".

لكن الروبوت بإمكانه أيضاً تحديد

but the robot can also figure out where to go on its own.

أين يذهب من تلقاء نفسه.

إفترضوا أنني أريد إرسال هذا الروبوت داخل مبنى

So suppose I were to send this into a building,

ولا يوجد لدي فكرة عن ما يبدو عليه هذا المبنى ،

and I had no idea what this building looked like.

يُمكنني الطلب من الروبوت أن يذهب إلى الداخل ،

I can ask this robot to go in,

ويُنشئ خريطة

create a map,

ويعود ويخبرني ما يبدو عليه المبنى.

and then come back and tell me what the building looks like.

So here, the robot is not only solving the problem

الروبوت في هذه الحالة لا يحل فقط مُشكلة ،

كيف تذهب من النقطة A الى النقطة B على هذه الخريطة ،

of how to go from point A to point B in this map,

but it's figuring out what the best point B is at every time.

لكنه أيضاً يُحدد

ماهي أفضل نُقطة B في كل لحظة.

يعرف أين يذهب بشكلٍ أساسي

So essentially it knows where to go

to look for places that have the least information,

للبحث عن أماكن فيها القليل من المعلومات.

وتلك هي كيفية رسم هذه الخريطة.

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

سوف أترككم

مع تطبيقٍ أخير.

And there are many applications of this technology.

ويوجد هناك الكثير من التطبيفات لهذه التكنولوجيا.

I'm a professor, and we're passionate about education.

إنني بروفيسور ، ونحن عاطفيون تجاه التعليم.

الروبوتات مثل هذه يمكنها بالفعل تغيير الطريقة

Robots like this can really change the way we do K-12 education.

التي نعمل بها "K" خلال التعليم في المراحل ال 12.

لكننا في جنوب كاليفورنيا ،

But we're in Southern California,

قريبين من لوس أنجلوس ،

close to Los Angeles,

لذا سوف أختم

so I have to conclude with something focused on entertainment.

بشيء يُركز على الترفيه.

أريد أن أختم بمشهدٍ موسيقي.

I want to conclude with a music video.

أريد أن أقدم المخترعين "دانييل" و "أليكمس" ،

I want to introduce the creators, Alex and Daniel, who created this video.

اللذان عملا هذا المشهد.

(تصفيق)

(Applause)

So before I play this video,

ولكن قبل أن أبدأ عرض المشهد ،

I want to tell you that they created it in the last three days,

أريد أن أخبركم أنهم أنجزوه في الثلاثة الأيام السابقة

after getting a call from Chris.

بعد أن تلقوا إتصالاً من "كريس".

And the robots that play in the video are completely autonomous.

والروبوتات التي في المشهد

ذاتية التحكم تماماً.

You will see nine robots play six different instruments.

سوف تُشاهدون تسعة روبوتات تعزف ستة آلاتٍ مُختلفة.

وبالطبع تم عملها خصيصاً ل "TED 2012".

And of course, it's made exclusively for TED 2012.

دعونا نُشاهد.

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

(موسيقى)

(تصفيق)

(Applause) (Cheers)