The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

Fordító: Péter Pallós Lektor: Maria Ruzsane Cseresnyes

In my lab, we build autonomous aerial robots

A laboromban önálló légi robotokat építünk.

like the one you see flying here.

Olyanokat, mint amely itt röpköd.

Unlike the commercially available drones that you can buy today,

A kereskedelemben ma kapható drónoktól eltérően

this robot doesn't have any GPS on board.

ebben a robotban egyáltalán nincs GPS.

So without GPS,

GPS nélkül

it's hard for robots like this to determine their position.

az ilyen robotnak nem könnyű meghatároznia a helyzetét.

This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,

Ez a robot a benne lévő érzékelőket - kamerákat és lézerszkennereket - használja

to scan the environment.

a környezetének letapogatására.

It detects features from the environment,

Észleli a környezet jellegzetességeit,

and it determines where it is relative to those features,

s a helyzetét hozzájuk képest határozza meg

using a method of triangulation.

a háromszögelés módszerével.

And then it can assemble all these features into a map,

Azután a robot ezeket a jellegzetességeket térképbe egyesíti.

like you see behind me.

Mögöttem ezt láthatják.

And this map then allows the robot to understand where the obstacles are

A robot a térképből tudja, hogy hol vannak akadályok,

and navigate in a collision-free manner.

és ütközés nélkül kormányozza magát.

What I want to show you next

Szeretnék a következőkben bemutatni

is a set of experiments we did inside our laboratory,

a laborunkban elvégzett néhány kísérletet,

where this robot was able to go for longer distances.

amelyben a robot nagyobb távolságok megtételére volt képes.

So here you'll see, on the top right, what the robot sees with the camera.

A jobb fölső sarokban látják, hogy mit észlel a robot kamerája.

And on the main screen --

A nagy képernyőn —

and of course this is sped up by a factor of four --

persze, négyszeresére fölgyorsítva —,

on the main screen you'll see the map that it's building.

ahogy a robot kidolgozza a térképet.

So this is a high-resolution map of the corridor around our laboratory.

Ez a nagy felbontású térkép laborunk folyosóját ábrázolja.

And in a minute you'll see it enter our lab,

Mindjárt látják, ahogy beröpül a laborba,

which is recognizable by the clutter that you see.

láthatják az okozott zűrzavarból.

(Laughter)

(Nevetés)

But the main point I want to convey to you

De mindebben a lényeg,

is that these robots are capable of building high-resolution maps

hogy a robotok 5 centi felbontású,

at five centimeters resolution,

azaz nagy felbontású térképek kidolgozására képesek,

allowing somebody who is outside the lab, or outside the building

ami a laboron vagy az épületen kívül tartózkodóknak is lehetővé teszi

to deploy these without actually going inside,

a térképezést, s ehhez nem kell bemenniük.

and trying to infer what happens inside the building.

Így következtetni tudnak arra, mi történik benn.

Now there's one problem with robots like this.

Ám ezekkel a robotokkal van egy pár bökkenő.

The first problem is it's pretty big.

Az első gond, hogy elég nagy.

Because it's big, it's heavy.

Mivel nagy, súlyos is.

And these robots consume about 100 watts per pound.

Ezek a robotok kilogrammonként 220 wattot fogyasztanak.

And this makes for a very short mission life.

Ezért csak rövid távú feladatokra alkalmasak.

The second problem

A másik gond,

is that these robots have onboard sensors that end up being very expensive --

hogy a robotokban lévő érzékelők - a kamera, a lézerszkenner,

a laser scanner, a camera and the processors.

valamint a processzorok - nagyon drágák.

That drives up the cost of this robot.

Ez az egekbe viszi a robot árát.

So we asked ourselves a question:

Így hát föltettük magunknak a kérdést:

what consumer product can you buy in an electronics store

milyen készterméket vehetünk elektronikai boltokban,

that is inexpensive, that's lightweight, that has sensing onboard and computation?

amely olcsó, pihekönnyű, van rajta érzékelő és számítógép?

And we invented the flying phone.

És föltaláltuk a repülő mobiltelefont.

(Laughter)

(Nevetés)

So this robot uses a Samsung Galaxy smartphone that you can buy off the shelf,

Tehát robotunk készen kapható Samsung Galaxy okostelefont használ,

and all you need is an app that you can download from our app store.

és csak egy áruházunkból letölthető alkalmazás kell még hozzá.

And you can see this robot reading the letters, "TED" in this case,

Most a robot a TED betűit olvassa be,

looking at the corners of the "T" and the "E"

figyeli a "T' és az "E" betűk sarkait,

and then triangulating off of that, flying autonomously.

azután belőlük háromszögeléssel kiindulva önállóan repül.

That joystick is just there to make sure if the robot goes crazy,

A botkormány csak azért van itt, hogy ha a robot meghülyülne,

Giuseppe can kill it.

Giuseppe tudja semlegesíteni.

(Laughter)

(Nevetés)

In addition to building these small robots,

A kis robotok építésén kívül még

we also experiment with aggressive behaviors, like you see here.

kísérleteztünk az itt látható energikus viselkedéssel is.

So this robot is now traveling at two to three meters per second,

Ez a robot 2-3 m/sec sebességgel repül,

pitching and rolling aggressively as it changes direction.

irányváltás közben zuhanva és keringve.

The main point is we can have smaller robots that can go faster

A lényeg, hogy kisebb, gyorsabb robotunk lehet,

and then travel in these very unstructured environments.

amely nagyon tagolt környezetben is repül.

And in this next video,

A következő filmen

just like you see this bird, an eagle, gracefully coordinating its wings,

egy sast látnak, amint kecsesen összehangolja a szárnya, szeme

its eyes and feet to grab prey out of the water,

és lába mozgását, hogy kikapja zsákmányát a vízből.

our robot can go fishing, too.

A mi robotunk is tud halászni.

(Laughter)

(Nevetés)

In this case, this is a Philly cheesesteak hoagie that it's grabbing out of thin air.

Esetünkben egy sajtos-sztékes szendvicset kap el a levegőből.

(Laughter)

(Nevetés)

So you can see this robot going at about three meters per second,

Látják, hogy ez a robot kb. 3 m/sec sebességgel mozog,

which is faster than walking speed, coordinating its arms, its claws

ez nagyobb, mint egy gyaloglóé; közben összehangolja karját, karmait

and its flight with split-second timing to achieve this maneuver.

és repülését hajszálpontos időzítéssel, hogy végrehajtsa a műveletet.

In another experiment,

Egy másik kísérletben

I want to show you how the robot adapts its flight

azt akarom bemutatni, hogyan szabályozza a robot a mozgását,

to control its suspended payload,

ha függő teherrel repül.

whose length is actually larger than the width of the window.

A felfüggesztés itt hosszabb, mint a keret magassága.

So in order to accomplish this,

A végrehajtás érdekében a robotnak

it actually has to pitch and adjust the altitude

le kell buknia, be kell állítania a magasságát,

and swing the payload through.

és át kell lendítenie a terhet a kereten.

But of course we want to make these even smaller,

De mindezt szerettük volna

and we're inspired in particular by honeybees.

még kisebben is megcsinálni, s ehhez a méhektől kaptunk ihletet.

So if you look at honeybees, and this is a slowed down video,

Ha a lassított felvételen figyeljük a méheket,

they're so small, the inertia is so lightweight --

annyira parányiak, a tehetetlenségük leheletnyi...

(Laughter)

(Nevetés)

that they don't care -- they bounce off my hand, for example.

nem érdekli őket, például visszapattannak a kezemről.

This is a little robot that mimics the honeybee behavior.

Ez a pici robot a méhek viselkedését utánozza.

And smaller is better,

A kisebb egyben jobb is,

because along with the small size you get lower inertia.

mert a kisebb mérettel együtt jár a kisebb tehetetlenség.

Along with lower inertia --

Kisebb tehetetlenség mellett

(Robot buzzing, laughter)

(A robot zümmög, nevetés)

along with lower inertia, you're resistant to collisions.

pedig ellenállóbbak az ütközéssel szemben.

And that makes you more robust.

Ezáltal masszívabbak.

So just like these honeybees, we build small robots.

A méhekhez hasonló méretű ilyen kis robotokat építünk.

And this particular one is only 25 grams in weight.

Konkrétan ennek csak 25 gramm a súlya.

It consumes only six watts of power.

Csak 6 wattot fogyaszt.

And it can travel up to six meters per second.

Maximum 6 m/sec sebességre képes.

So if I normalize that to its size,

A méretéhez képest ez olyan,

it's like a Boeing 787 traveling ten times the speed of sound.

mintha a Boeing 787 tízszeres hangsebességgel repülne.

(Laughter)

(Nevetés)

And I want to show you an example.

Egy példát szeretnék mutatni.

This is probably the first planned mid-air collision, at one-twentieth normal speed.

Bizonyára ez az első tervezett légi ütközés, a sebesség huszadára lassítva.

These are going at a relative speed of two meters per second,

A robotok egymáshoz viszonyított sebessége 2 m/sec,

and this illustrates the basic principle.

és a film szemlélteti az alapelvet.

The two-gram carbon fiber cage around it prevents the propellers from entangling,

A kétgrammos szénszálas ketrec a robot körül óvja a légcsavarokat,

but essentially the collision is absorbed and the robot responds to the collisions.

elnyeli az ütközést, s a robot reagál rá.

And so small also means safe.

Tehát a kicsi egyben biztonságos is.

In my lab, as we developed these robots,

A laboromban a robotok fejlesztését

we start off with these big robots

ezekkel a nagy robotokkal kezdtük,

and then now we're down to these small robots.

mostanra viszont elértünk ezekhez a kicsikhez.

And if you plot a histogram of the number of Band-Aids we've ordered

Mennyi ragtapaszt kellett vennünk a múltban!

in the past, that sort of tailed off now.

Mára ezzel már leállhattunk.

Because these robots are really safe.

Mert e robotok tényleg biztonságosak.

The small size has some disadvantages,

A kis méretnek vannak hátrányai is,

and nature has found a number of ways to compensate for these disadvantages.

de a természet módot talált az ellensúlyozásukra.

The basic idea is they aggregate to form large groups, or swarms.

Az alapgondolat: nagy csoportokba, azaz rajokba szerveződnek.

So, similarly, in our lab, we try to create artificial robot swarms.

Ugyanígy, a laborban igyekszünk mesterséges robotrajokat kialakítani.

And this is quite challenging

Nem könnyű feladat,

because now you have to think about networks of robots.

mert most már robotok hálózatával van dolgunk.

And within each robot,

Minden robot esetében

you have to think about the interplay of sensing, communication, computation --

gondoskodnunk kell a kommunikáció, az érzékelés, és a számítások összhangjáról,

and this network then becomes quite difficult to control and manage.

és ettől a hálózatot elég nehéz lesz szabályozni és kezelni.

So from nature we take away three organizing principles

Tehát a természettől 3 szervezőelvet kölcsönöztünk,

that essentially allow us to develop our algorithms.

amely lehetővé teszi algoritmusaink fejlesztését.

The first idea is that robots need to be aware of their neighbors.

Az első elv: a robotoknak figyelemmel kell lenniük a szomszédjaikra.

They need to be able to sense and communicate with their neighbors.

Érzékelniük kell őket, és kommunikálni kell velük.

So this video illustrates the basic idea.

A film szemlélteti az alapelvet.

You have four robots --

Négy robotunk van,

one of the robots has actually been hijacked by a human operator, literally.

egyiküket egy irányító személy szó szerint eltérítette.

But because the robots interact with each other,

De a robotok kapcsolatban vannak egymással,

they sense their neighbors,

így érzékelik a szomszédjaikat,

they essentially follow.

és követik egymást.

And here there's a single person able to lead this network of followers.

Egy személy vezetni képes a követők hálózatát.

So again, it's not because all the robots know where they're supposed to go.

Megint csak: nem azért, mintha mindegyik tudná, merre kell mennie,

It's because they're just reacting to the positions of their neighbors.

hanem azért, mert reagálnak a szomszédjaik helyzetére.

(Laughter)

(Nevetés)

So the next experiment illustrates the second organizing principle.

A következő kísérlet szemlélteti a második szervezőelvet.

And this principle has to do with the principle of anonymity.

Ez pedig az ismeretlenség elvével kapcsolatos.

Here the key idea is that

A fő gondolat,

the robots are agnostic to the identities of their neighbors.

hogy a robotok nem foglalkoznak a szomszédjaik kilétével.

They're asked to form a circular shape,

Kört kellett alakítaniuk,

and no matter how many robots you introduce into the formation,

és nem számít, hány robotot iktatunk be az alakzatba

or how many robots you pull out,

vagy veszünk ki belőle,

each robot is simply reacting to its neighbor.

minden robot a szomszédjára reagál.

It's aware of the fact that it needs to form the circular shape,

Azt tudja csak, hogy szomszédaival közösen,

but collaborating with its neighbors

kört alakítva kell mozogniuk,

it forms the shape without central coordination.

anélkül, hogy kívülről irányítanák őket.

Now if you put these ideas together,

Ha összerakjuk ezeket az elveket,

the third idea is that we essentially give these robots

a harmadik elv, hogy alapvetően a kívánt alakzat matematikai leírását

mathematical descriptions of the shape they need to execute.

adjuk meg robotjaink számára.

And these shapes can be varying as a function of time,

Azután az alakzatok az idő függvényében változhatnak,

and you'll see these robots start from a circular formation,

s láthatják, hogy a robotok először köralakot öltenek,

change into a rectangular formation, stretch into a straight line,

majd négyszögletes formát, később vonal alakzatot vesznek föl,

back into an ellipse.

utána ismét az ellipszisét.

And they do this with the same kind of split-second coordination

Egy pillanat alatt váltanak,

that you see in natural swarms, in nature.

ahogy az igazi rajok a természetben.

So why work with swarms?

Miért dolgozunk rajokkal?

Let me tell you about two applications that we are very interested in.

Két alkalmazást említek, amelyek különösen érdekelnek minket.

The first one has to do with agriculture,

Az első a mezőgazdasággal kapcsolatos,

which is probably the biggest problem that we're facing worldwide.

ami valószínűleg a legnagyobb probléma a világon.

As you well know,

Mindannyian jól tudjuk,

one in every seven persons in this earth is malnourished.

hogy minden hetedik ember éhezik.

Most of the land that we can cultivate has already been cultivated.

A megművelhető földek zömét már eddig is művelték.

And the efficiency of most systems in the world is improving,

A legtöbb rendszer hatékonysága növekszik,

but our production system efficiency is actually declining.

a termelési rendszereké viszont csökken.

And that's mostly because of water shortage, crop diseases, climate change

A fő ok a vízhiány, az éghajlatváltozás és a növénybetegségek,

and a couple of other things.

meg még egy pár dolog.

So what can robots do?

Mit tehetnek a robotok?

Well, we adopt an approach that's called Precision Farming in the community.

Nos, mi az ún. precíziós mezőgazdaság módszerét alkalmazzuk.

And the basic idea is that we fly aerial robots through orchards,

Az alapelv, hogy a légi robotok berepülik a gyümölcsösöket,

and then we build precision models of individual plants.

és mi létrehozzuk az egyes növények precíziós modelljét.

So just like personalized medicine,

Mint a személyre szabott gyógyításban,

while you might imagine wanting to treat every patient individually,

ahol minden beteget egyéni módon kezelnek.

what we'd like to do is build models of individual plants

Szeretnénk létrehozni az egyes növények modelljét,

and then tell the farmer what kind of inputs every plant needs --

azután közölni a gazdával, melyik növény mit igényel;

the inputs in this case being water, fertilizer and pesticide.

esetünkben vizet, trágyát vagy növényvédő szert.

Here you'll see robots traveling through an apple orchard,

Itt a robotok az almáskertet járják be,

and in a minute you'll see two of its companions

és egy pillanat múlva két társát látják,

doing the same thing on the left side.

amint ugyanazt csinálja a bal oldalon.

And what they're doing is essentially building a map of the orchard.

Most állítják össze az almáskert térképét.

Within the map is a map of every plant in this orchard.

A térkép tartalmazza a kertben lévő valamennyi növényt.

(Robot buzzing)

(A robot zümmög)

Let's see what those maps look like.

Lássuk, hogy néznek ki a térképek.

In the next video, you'll see the cameras that are being used on this robot.

A következő film mutatja a robotokban lévő kamerákat.

On the top-left is essentially a standard color camera.

A bal felső sarokban egy szokásos színes kamera van.

On the left-center is an infrared camera.

Bal oldalon, középtájon egy infravörös kamera.

And on the bottom-left is a thermal camera.

Bal oldalon, lenn pedig egy hőkamera.

And on the main panel, you're seeing a three-dimensional reconstruction

A nagy képen láthatják a kertben lévő minden egyes fa

of every tree in the orchard as the sensors fly right past the trees.

3D-s modelljét, miközben az érzékelő elszáll a fák mellett.

Armed with information like this, we can do several things.

Ilyen információkkal fölfegyverkezve több dolgot tehetünk.

The first and possibly the most important thing we can do is very simple:

Az első és valószínűleg a legfontosabb nagyon egyszerű:

count the number of fruits on every tree.

megszámolni az egyes fákon lévő gyümölcsöket.

By doing this, you tell the farmer how many fruits she has in every tree

Ezúton közöljük a gazdával, melyik fáról hány gyümölcsre számíthat,

and allow her to estimate the yield in the orchard,

és így megbecsülheti a terméshozamot,

optimizing the production chain downstream.

optimalizálhatja az értékesítési láncot.

The second thing we can do

A másik, amit tehetünk,

is take models of plants, construct three-dimensional reconstructions,

hogy modellezhetjük a növényeket, 3D-s modellt készíthetünk,

and from that estimate the canopy size,

és abból megítélhetjük a lombkorona méretét,

and then correlate the canopy size to the amount of leaf area on every plant.

ami korrelál az egyes növényen lévő levelek tömegével.

And this is called the leaf area index.

Ezt nevezzük levélfelületi indexnek.

So if you know this leaf area index,

Ha ismerjük a levélfelületi indexet,

you essentially have a measure of how much photosynthesis is possible in every plant,

ebből adódik, hogy milyen mértékű fotoszintézis lehetséges növényenként,

which again tells you how healthy each plant is.

s ez tájékoztat az egyes növények egészségi állapotáról.

By combining visual and infrared information,

A látható és az infravörös tartományból nyert információ kombinálásával indexeket,

we can also compute indices such as NDVI.

pl. normalizált vegetációs differencia indexet számíthatunk.

And in this particular case, you can essentially see

Jelen esetben látható,

there are some crops that are not doing as well as other crops.

hogy egyes növényeknek rosszabbul megy a soruk, mint másoknak.

This is easily discernible from imagery,

Ez könnyen fölismerhető az ábrákból,

not just visual imagery but combining

nemcsak a látható zónáéból, hanem a látható

both visual imagery and infrared imagery.

és az infravörös tartomány kombinált ábrájából.

And then lastly,

Végezetül még egy dolog,

one thing we're interested in doing is detecting the early onset of chlorosis --

ami érdekel minket, hogy kimutassuk a klorózist még a kezdeti szakaszban.

and this is an orange tree --

Ez egy narancsfa,

which is essentially seen by yellowing of leaves.

amelynek sárgulnak a levelei.

But robots flying overhead can easily spot this autonomously

De a felettük elrepülő robotok ezt egyszerűen és önállóan észlelhetik,

and then report to the farmer that he or she has a problem

és közölhetik a gazdával, hogy baj van

in this section of the orchard.

a kertnek ebben a részében.

Systems like this can really help,

Az ilyen rendszerek tényleg segíthetnek,

and we're projecting yields that can improve by about ten percent

és olyan terméshozamot tervezünk, amely kb. 10%-os javulást hoz,

and, more importantly, decrease the amount of inputs such as water

s ami még fontosabb, légi robotrajokkal

by 25 percent by using aerial robot swarms.

az olyan igények, mint az öntözés 25%-kal csökkenthetők.

Lastly, I want you to applaud the people who actually create the future,

Búcsúzóul kérem, hogy tapssal köszöntsék a jövőteremtő kutatóinkat:

Yash Mulgaonkar, Sikang Liu and Giuseppe Loianno,

Yash Mulgaonkart, Sikang Liút és Giuseppe Loiannót.

who are responsible for the three demonstrations that you saw.

Ők vezették a három itteni bemutatót.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)