Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

Translator: Hiwa Foundation Reviewer: Hiwa Foundation II

Good morning.

بەیانیتان باش

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

من ئه‌مڕۆ لێره‌م تابدوێم له‌باره‌ی

له‌باره‌ی سه‌ربه‌خۆیی، تۆپی باله‌ی که‌نار ده‌ریاکان

(Laughter)

نه‌خێر، ڕۆبۆته‌ ئاسمانییه گرجوگۆڵه‌کان وه‌ک ئه‌مه‌

No, agile aerial robots like this one.

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

ده‌مه‌وێت هه‌ندێ له‌و به‌ره‌نگاربوونه‌وانه‌ له‌بنیاتنانی ئه‌مه‌دا

وه‌ هه‌ندێکیش له‌ هه‌له‌ جوانه‌کان

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

له‌جێ به‌جێکردنی ئه‌م ته‌کنه‌لۆژیایه‌دا

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

که‌وابێت ئه‌م ڕۆبۆتانه‌

سه‌ر به‌ فڕۆکه‌ بێ فڕۆکه‌وانه‌کانن

هه‌رچه‌نده‌، ئه‌وفڕۆکانه‌ ی لێره‌دا ده‌یانبینن گه‌وره‌ن

However, the vehicles you see here are big.

هه‌زاران پاوه‌ن کێشیانه‌

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

هیچ شێوه‌یه‌کی گرجوگۆڵییان تێدا نیە

They're not even autonomous.

ته‌نانه‌ت کۆنتڕۆڵی خۆشیان ناکه‌ن

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

له‌ڕاستیدا زۆرێک له‌م فڕۆکانه‌

کاریان پێده‌کرێ له‌لایه‌ن گروپی فڕۆکه‌وانه‌کانه‌وه‌

که‌ده‌توانرێ به‌چه‌ند فڕۆکه‌وانێ به‌ڕێوه‌ ببرێت

that can include multiple pilots,

operators of sensors,

خستنه‌گه‌ڕی هه‌سته‌وه‌ره‌کان

and mission coordinators.

وه‌ ڕێکخه‌ری ئه‌رکه‌کان

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

ئه‌وه‌ی ئێمه‌ گرنگی پێ ده‌ده‌ین به‌ره‌و پێشبردنی ڕۆبۆتی له‌م جۆره‌یه‌

دوو وێنه‌ی تریش هه‌ن

and here are two other pictures --

له‌و ڕۆبۆتانه‌ی که‌ ناتوانیت بیکڕیت له‌بازاڕدا نین

of robots that you can buy off the shelf.

که‌واته‌ ئه‌مانه‌ هێلی کۆپته‌رن به‌ چوار په‌روانه‌وه‌

So these are helicopters with four rotors,

وه‌ ئه‌وانه‌ زۆر هاوسه‌نگن و هاوتان

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

ته‌نها چه‌ند پاوه‌ندێک کێشیانه‌

and weigh several pounds.

ئێمه‌ش چاکسازیمان بۆ ئه‌مه‌ کردووه‌ به‌هه‌سته‌وه‌ر و پڕۆسێسه‌ره‌کان

And so we retrofit these with sensors and processors,

وه‌ ئه‌م ڕۆبۆتانه‌ ده‌توانن له‌ژووره‌وه‌ش بفڕن

and these robots can fly indoors.

به‌بێ هه‌بوونی جی پی ئێس

Without GPS.

ئه‌و ڕۆبۆتانه‌ی که‌له‌ده‌ستی مندایه‌

The robot I'm holding in my hand

ئه‌و جۆره‌یه‌

is this one,

له‌لایه‌ن دوو قوتابییه‌وه‌ دروست کراوه‌

and it's been created by two students,

ئه‌لێکسس و دانیال

Alex and Daniel.

ئه‌مه‌ کێشی که‌مێک که‌متره‌

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

له‌یه‌ک له‌سه‌ر ده‌ی پاوه‌نێک

It consumes about 15 watts of power.

ته‌نها (١٥) وات وزه‌ی ده‌وێت

هه‌روه‌ک ده‌یبینن

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

بارستایی هه‌شت ئینج

ڕێگه‌م بده‌ن با زۆر به‌خێرایی کورته‌یه‌کی فێرکاریتان بده‌مێ

So let me give you just a very quick tutorial

on how these robots work.

له‌سه‌ر چۆنێتی کارکردنی ئه‌م ڕۆبۆتانه‌

که‌وابێت چوار په‌روانه‌ی هه‌یه‌

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

ئه‌گه‌ر هه‌رچوار په‌روانه‌که‌ له‌هه‌مان کاتدا بخولێنێته‌وه‌

the robot hovers.

ڕۆبۆته‌که‌ ده‌ فڕێت

If you increase the speed of each of these rotors,

ئه‌گه‌ر خێرایی هه‌ر یه‌کێ له‌م په‌روانانه‌ زیاد بکه‌یت

ئه‌و کاته‌ ڕۆبۆته‌که‌ ده‌فڕێ و خێرایی به‌رز ده‌بێته‌وه‌

then the robot flies up, it accelerates up.

Of course, if the robot were tilted,

بێگومان، ئه‌گه‌ر ڕۆبۆته‌که‌ لار بۆوه‌

هه‌ڵکشایه‌وه‌ و ژووری شاوڵی

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

که‌وابێت به‌رز ده‌بێته‌وه‌ به‌م ئاڕاسته‌یه‌

So to get it to tilt,

بۆئه‌وه‌ی وای لێبکه‌ین لاربێت یه‌کێک له‌م دوڕێگایه‌ به‌کار ده‌هێنین

there's one of two ways of doing it.

که‌وابێ له‌م وێنه‌یه‌ دا

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

په‌روانه‌ی چواره‌م، خێراتر ده‌خولێته‌وه‌

and rotor two is spinning slower.

وه‌ په‌روانه‌ی دوه‌میش هێواش تره‌

And when that happens,

وه‌پاشان ئه‌وه‌ ڕووده‌دات

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

ساته‌وه‌ختێک هه‌یه‌ که‌ واله‌م ڕۆبۆته‌ ده‌کات بخولێته‌وه‌

وه‌به‌ پێچه‌وانه‌شه‌وه‌

And the other way around,

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

ئه‌گه‌ر خێرایی په‌روانه‌ی سێیه‌مت زیاد کرد

وه‌ په‌روانه‌ی یه‌که‌میشت که‌م کرده‌وه‌

ئه‌وه‌ ڕۆبۆته‌که‌ به‌ره‌و پێش ده‌که‌وێته‌ڕێ

then the robot pitches forward.

And then finally,

پاشان له‌ کۆتایدا

if you spin opposite pairs of rotors

ئه‌گه‌ر دوو جووتی دژیه‌ک بسوڕێته‌وه‌ له‌په‌روانه‌کان

faster than the other pair,

خێراتر له‌جوته‌که‌ی تر

then the robot yaws about the vertical axis.

پاشان ڕۆبۆته‌که‌ ده‌سوڕێ و ڕاست به‌رزده‌بێته‌وه‌

پڕۆسێسه‌رێک له‌ڕووه‌که‌ی دانراوه‌

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

لە بنەمادا هه‌ڵی ده‌سه‌نگێنێت کام جوڵه‌یه‌ جێ به‌جێ بکرێ

ئه‌م جوڵانه‌ش له‌ یه‌ک ده‌دات

and combines these motions,

وه‌ ده‌شزانێت چ فه‌رمانێک بنێردرێ بۆ ئه‌نجام دانی ئه‌وجوڵانه‌

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

٦٠٠ جار له‌ چرکه‌یه‌کدا

600 times a second.

That's basically how this thing operates.

ئه‌وه‌ش به‌شێوه‌یه‌کی بنه‌مایی ئه‌وه‌یه‌ که‌چۆن ئه‌م شته‌ کارده‌کات

که‌واته‌، یه‌کێک له‌لایه‌نە باشه‌کانی ئه‌م دیزاینه‌

So one of the advantages of this design

ئه‌وه‌یه‌، که‌ کاتێک تۆ شته‌کان بچووک ده‌که‌یته‌وه‌

is when you scale things down,

ڕۆبۆته‌که‌ گرجوگۆڵ ده‌بێت

the robot naturally becomes agile.

ئه‌م (ئاڕه )ه‌

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

درێژی ناسراوی ئه‌م ڕۆبۆته‌یه‌

له‌ڕاستیدا نیوه‌ تیره‌یه‌که‌

It's actually half the diameter.

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

وه‌ زۆر ڕاده‌ هه‌ یه‌ که‌ده‌گۆڕێ

ئه‌گه‌ر ئه‌و(ئاڕه‌ )ه‌ که‌م بکه‌یته‌وه‌

The one that's most important is the inertia,

وه‌ ئه‌و دانه‌یه‌شیان که‌له‌ هه‌مووی گرنگترە

گوژم یان توانای به‌رگه‌گرتنه‌ بۆ جوڵه‌

or the resistance to motion.

که‌واته‌ ئه‌م گوژمه‌ ده‌گه‌ڕێته‌وه‌

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

ئه‌م گوژمه‌، که‌سه‌رپه‌رشتی جوڵه‌ی گۆشه‌یی ده‌کات

پێوانه‌ده‌کرێ وه‌ک هێزی پێنجه‌می ئاڕ

scales as a fifth power of R.

بۆیه‌ تا (ئاڕ) که‌متربکه‌یته‌وه‌

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

ئه‌وا ئه‌وه‌نده‌ ڕاسته‌وخۆت رگوژمی یه‌که‌م ده‌بڕێته‌وه‌

So as a result, the angular acceleration,

وه‌ک ئه‌نجامێک، گۆشه‌ی جوڵه‌

denoted by the Greek letter alpha here,

که‌لێره‌دا به‌ پیتی یۆنانی ئاماژه‌ی بۆ کراوه‌

goes as 1 over R.

جارێک به‌رزده‌بێته‌وه‌ به‌ سه‌ر ئاڕدا

It's inversely proportional to R.

ئه‌وه‌ش ڕێژه‌ی پێچه‌وانه‌ییه‌ بۆ ئاڕ

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

هه‌تا که‌متری بکه‌یته‌وه‌ خێراتر ده‌توانیت بیسوڕێنیته‌وه‌

ئه‌وه‌ ده‌بێت ڕوون بێ له‌م ڤیدیۆیه‌دا

So this should be clear in these videos.

وه‌ له‌لای خواره‌وه‌ ڕۆبۆتێک ده‌بینی

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

هه‌ڵگه‌ڕانه‌وه‌ی٣٦٠ پله‌یی جێبه‌جێ ده‌کات

in less than half a second.

له‌که‌متر له‌ نیو چرکه‌دا

Multiple flips, a little more time.

هه‌ڵگه‌ڕانه‌وه‌ی چه‌ند جاره‌ که‌مێک زیاتر له‌جارێک

پڕۆسێسه‌ری سه‌ر ڕووی ڕۆبۆته‌که‌

So here the processes on board

ئاماژه‌ وه‌رده‌گرێت له‌پێوه‌ری خێراییه‌که‌

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

هه‌روه‌ها قیبله‌نماکه‌ش له‌سه‌ر ڕووه‌که‌یه‌تی

and calculating, like I said before,

لێکی ده‌داته‌وه‌، هه‌روه‌ک پێشتر ووتم

commands at 600 times a second,

وه‌فه‌رمان ده‌دات٦٠٠جار له‌چرکه‌یه‌کدا

to stabilize this robot.

بۆ جێگیرکردنی ئه‌م ڕۆبۆتانه‌

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

وه‌ له‌لای چه‌په‌وه‌، دانیاڵ ده‌بینی که‌ ئه‌م ڕۆبۆته‌ هه‌ڵده‌دات بۆسه‌ره‌وه‌

and it shows you how robust the control is.

ئه‌وه‌ نیشان ده‌دات کۆنتڕۆڵی چه‌ند به‌هێزه‌

کێشه‌ نییه‌ چۆن هه‌ڵی ده‌ده‌یت

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

ڕۆبۆته‌که‌ ده‌گه‌ڕێته‌وه‌ بۆلای

So why build robots like this?

که‌واتە، ڕۆبۆتی وا بۆدروست ده‌کرێت؟

ڕۆبۆتی هاوشێوه‌ی ئه‌مه‌ زۆرفرمان به‌جێ ده‌هێنێت

Well, robots like this have many applications.

ده‌توانی بیان نێریته‌ ناو بینایه‌که‌وه‌ وه‌ک ئه‌مه‌

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

وه‌ک یه‌که‌م پشکنه‌ر بۆ گه‌ڕان به‌دوای که‌سانی بێگانه‌دا

یان بۆ گه‌ڕان به‌دوای لێچونێکی کیمیایی ئه‌ندامی

maybe look for biochemical leaks,

یان لێچونێکی گازی

gaseous leaks.

وه‌هه‌روه‌ها ده‌توانی به‌کاریان بێنی

You can also use them for applications like construction.

بۆکاری وه‌ک بنیاتنان

So here are robots carrying beams, columns

که‌وابێت لێره‌دا ڕۆبۆتمان هه‌ یه‌ که‌ بار، کۆڵەکە هه‌ڵده‌گرێ

هه‌روه‌ها پارچه‌ی لوله‌کی پێکه‌وه‌ ده‌به‌ستێته‌وه‌

and assembling cube-like structures.

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

زیاتر شتتان له‌وباره‌یه‌وه‌ بۆ باس ده‌که‌م

The robots can be used for transporting cargo.

ڕۆبۆته‌کان ده‌شێ بۆگواستنه‌وه‌ی بار به‌کاربێت

So one of the problems with these small robots

یه‌کێک له‌کێشه‌کانی ئه‌م ڕۆبۆته‌ بچکۆلانه‌

is their payload-carrying capacity.

توانای بار هه‌ڵگرتنیانه‌

So you might want to have multiple robots carry payloads.

له‌وانه‌یه‌ بته‌وێت چه‌ند ڕۆبۆتێک به‌کاربێنی

بۆهه‌ڵگرتنی بار

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

ئه‌مه‌ وێته‌ی تاقی کردنه‌وه‌یه‌کی تازه‌یه‌ که‌ ئه‌نجاممان داوه‌

له‌ڕاستیدا هی زۆر به‌م دواییانه‌ نیه

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

له‌ ساندی ماوه‌یه‌ک پێش بومه‌له‌رزه‌که‌

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

ڕۆبۆتی له‌م شێوه‌یه‌ ده‌شێ بنێردرێته‌ ناو بینا ڕوخاوه‌کانه‌وه‌

بۆهه‌ڵسانگاندنه‌کان پاش ڕوداوه‌ سروشتیه‌کان

to assess the damage after natural disasters,

یاخود بنێردرێته‌ ناو وێستگه کانی وزه‌ی ئه‌تۆم

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

بۆ نه‌خشه‌کێشانی ڕاده‌یی تیشک دانه‌وه‌کان

So one fundamental problem that the robots have to solve

بۆیه‌ کێشه‌یه‌کی سه‌ره‌کی

ئه‌وه‌یه‌ که‌ده‌بێ ڕۆبۆته‌کان لێکدانه‌وه‌ بکه‌ن ئه‌گه‌رکرا سه‌ربه‌خۆبن

if they are to be autonomous,

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

به‌شێوه‌یه‌کی بنه‌ڕه‌تی هه‌تا بزانن

که‌چۆن له‌خاڵی ئه‌ی بچن بۆ بی

So this gets a little challenging,

که‌واته‌ ئه‌مانه‌ توشی که‌مێک ململانێ ده‌بن

because the dynamics of this robot are quite complicated.

چونکه‌ جوڵه‌ی ئه‌م ڕۆبۆتانه‌ زۆر ئاڵۆزه‌

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

له‌ڕاستیدا، ئه‌وان له‌بۆشاییه‌کی ١٢ دووریدان

بۆیه‌ فێڵی بچوکی لێده‌که‌ین

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

ئه‌م بۆشاییه‌ ١٢ دوورییه‌ چه‌ ماوه‌یه‌وه‌ ده‌رده‌که‌ین

و ده‌یگۆڕین

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

بۆ ڕوویه‌کی بۆشایی ته‌ختی ٤ دووری

وه‌ ئه‌و بۆشاییه‌ ٤ دوورییه‌

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

پێک دێت له‌ ئیکس.وای.زیت. وه‌ پاشان گۆشه‌یه‌کی نیمچه‌ داخراو

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

که‌واتە ڕۆبۆته‌که‌ چی ده‌کات

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

نه‌خشه‌ی ئه‌وه‌ ده‌کێشێ که‌ئێمه‌ پێیده‌ڵێین نزمترین خاڵ له‌ بڕی سه‌رئاڕاسته‌

ئەوە فیزیاتان بیر دەخاتەوە

So to remind you of physics:

You have position, derivative, velocity;

ئێوه‌ پێگه‌تان هه‌یه‌، پێکهاته‌، گوژم

then acceleration;

وه‌پاشان خێرایی

and then comes jerk,

وه‌پاشان له‌رزین دێت

and then comes snap.

وە دواتر ده‌رچون دێت

So this robot minimizes snap.

ئه‌م ڕۆبۆته‌ خێرایی ده‌رچون که‌م ده‌کاته‌وه‌

So what that effectively does,

وه‌ئه‌وه‌ش که‌ به‌شێوه‌یه‌کی کاریگه‌ر ئه‌نجامی ده‌دات

is produce a smooth and graceful motion.

ئه‌نجام دانی جوڵه‌یه‌کی نه‌رم و گورجوگۆڵانه‌یه‌

And it does that avoiding obstacles.

ئه‌وه‌ ئه‌نجام ده‌دات بۆ خۆپاراستن له‌ به‌ربه‌سته‌کان

ئه‌مه‌ نزمترین خاڵی ده‌رچونه‌ له‌سه‌ر ئه‌م ڕوهته‌خته‌

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

پاشان گێڕدرایه‌وه‌

back into this complicated 12-dimensional space,

بۆئه‌م بۆشاییه‌ ئاڵوزه‌ ١٢ دوورییه‌

که‌ ده‌بێت ڕۆبۆته‌که‌ ئه‌نجامی بدات

which the robot must do for control and then execution.

بۆ کۆنتڕۆڵ کردن و جێبه‌جێ کردن

So let me show you some examples

ڕێم بده‌ن هه‌ندێ نمونه‌تان نیشان بده‌م

of what these minimum-snap trajectories look like.

که‌ئه‌مه‌ نزمترین خاڵی ده‌رچونه‌ کە شێوەکەی ئاوایە

وه‌ له‌ ڤیدیۆی یه‌که‌مدا

And in the first video,

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

ڕۆبۆته‌که‌ ده‌بینین که‌له‌ خاڵی ئه‌ی ده‌چێت بۆ خاڵی بی

به‌ خاڵێکی ناوه‌ندیدا

through an intermediate point.

(Whirring noise)

بۆیه‌ به‌شێوه‌یه‌کی ڕوون ڕۆبۆته‌که‌ توانای هه‌یه‌

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

بۆ جێبه‌جێکردنی هه‌رجوڵه‌یه‌کی چه‌ماوه‌

ئه‌مانه‌ جوڵه‌ی بازنه‌یین

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

که‌ڕۆبۆته‌که‌ نزیکه‌ی ٢ گێگا به‌کارده‌هێنێت

Here you have overhead motion capture cameras on the top

لێره‌دا به‌به‌رزییه‌وه‌ کامێرای جوڵه‌مان هه‌یه‌ له‌سه‌ره‌وه‌

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

که‌به‌ڕۆبۆته‌که‌ ده‌ڵێ که‌ به‌ربه‌سته‌کان له‌کوێدان

It also tells the robot where these obstacles are.

که‌به‌ ڕۆبۆته‌که‌ ده‌ڵێ له‌ کوێدایه‌ ١٠٠ جار له‌چرکه‌یه‌کدا

وه‌به‌ربه‌سته‌کان ده‌شێت جوڵاوبن

And the obstacles can be moving.

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

لێره‌دا دانیاڵ ده‌بینین که‌ چێوه‌یه‌کی بازنه‌یی هه‌ڵده‌داته‌ هه‌وا

while the robot is calculating the position of the hoop,

له‌کاتێکدا که‌ ڕۆبۆته‌که‌ پێگه‌ی چێوه‌ بازنه‌که‌ ده‌ژمێرێت

وه‌ هه‌وڵ ده‌ده‌ن که‌چۆن به‌باشترین شێوه‌ به‌ناو چێوه‌ بازنه‌کاندا تێپه‌ڕن

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

بۆیه‌ وه‌ک ئه‌کادیمیایه‌ک

So as an academic,

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

هه‌میشه‌ وه‌ها ڕاهێنراون که‌بتوانن به‌ناوچێوه‌ی بازنه‌یدا بازبده‌ن بۆ به‌رزکردنه‌وه‌ی توانای دارایی تاقیگه‌کانمان

to raise funding for our labs,

وه‌ئێمه‌ش وه‌ها له‌ڕۆبۆته‌کانمان ده‌که‌ین

and we get our robots to do that.

(Applause)

چه‌پڵه‌ لێدان

شتێکی تریش که‌ ڕۆبۆت ده‌توانێت بیکات

So another thing the robot can do

بیرهاتنه‌وه‌ی پارچه‌کانی سه‌ر ڕێگاکه‌یه‌تی

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

که‌ فێر بووه‌ یان پێشتر به‌رنامه‌ڕێژکراوه‌

لێره‌دا ڕۆبۆتێک ده‌بینی

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

که‌ ده‌یبه‌ستێته‌وه‌ ئه‌و جوڵه‌یه‌ی

که‌ گوژمی زیاترده‌کات

and then changes its orientation and then recovers.

وه‌پاشان ئاڕاسته‌که‌ی ده‌گۆڕێ و ڕێک ده‌بێته‌وه‌

پێویسته‌ وابکات چونکه‌ ئه‌و بۆشاییه‌ی که‌له‌په‌نجه‌ره‌که‌دایه‌

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

is only slightly larger than the width of the robot.

به‌رزی زۆرتره‌ وه‌ک له‌پانی ڕۆبۆته‌که‌

وه‌ک مه‌له‌وانێک که‌ له‌سه‌ر ته‌خته‌ی بازدانێکی مه‌له‌وانگه‌ وه‌ستابێ

So just like a diver stands on a springboard

and then jumps off it to gain momentum,

وه‌ بازده‌دات له‌سه‌ری بۆ زیادکردنی گوژمه‌که‌ی

پاشان ئه‌وخولانه‌وه‌یه‌ ئه‌نجام ده‌دا، ئه‌م دوو بازنه‌ و نیوه‌ ئه‌نجام ده‌دات

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

به‌گورجوگۆڵی ڕێک ده‌بێته‌وه‌

and then gracefully recovers,

this robot is basically doing that.

ئه‌م ڕۆبۆته‌ به‌شێوه‌یه‌کی بنه‌ڕه‌تی ئه‌وه‌ ئه‌نجام ده‌دات

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

که‌واتە ئه‌وه‌ ده‌زانێ که‌چۆن پارچه‌ی بچوک پێکه‌وه‌ ببه‌ستێته‌وه‌ له‌گه‌ڵ پارچه‌کانی سه‌ر ڕێگه‌که‌ی دا

to do these fairly difficult tasks.

بۆئه‌نجامدانی ئه‌م فرمانه‌ ئاڵۆزانه‌

ده‌مه‌وێت بچمه‌ سه‌ر لایه‌نێکی تر

So I want change gears.

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

یه‌کێک له‌لایه‌نه‌ خراپه‌کانی ئه‌م ڕۆبۆته‌ بچوکانه‌ قه‌باره‌که‌یانه‌

وه‌ پێشتریش پێم وتن

And I told you earlier

that we may want to employ lots and lots of robots

که‌ده‌شێت ژماره‌یه‌کی زۆر ڕۆبۆت بخه‌ینه‌ سه‌رکار

بۆزاڵ بوون به‌سه‌ر دیاری کراوی قه‌باره‌دا

to overcome the limitations of size.

یه‌کێک له‌ئه‌سته‌مه‌کان

So one difficulty is:

How do you coordinate lots of these robots?

چۆن ئه‌م هه‌موو ڕۆبۆته‌ ڕێکده‌خه‌یت؟

And so here, we looked to nature.

وه‌هه‌روه‌ها لێره‌دا ئێمه‌ سه‌یرێکی سروشتمان کرد

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

ده‌مه‌وێت کلیپێکتان نیشان بده‌م

له‌سه‌ر مێرووله‌ی ئه‌فه‌ ینۆگاسته‌ری بیابانی

له‌تاقیگه‌ی پڕۆفیسۆر ستیفن پڕاتدان شتێکیان هه‌ڵگرتووه‌

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

که‌واتە له‌ڕاستیدا ئه‌مه‌ پارچه‌یه‌ک هه‌نجیره‌

So this is actually a piece of fig.

له‌ڕاستیدا هه‌رشتێک ئاوی هه‌نجیره‌که‌ی پێوه‌بێت ده‌یبه‌یت

Actually you take any object coated with fig juice,

وه‌مێرووله‌کان ده‌یان به‌نه‌وه‌ بۆ ناو ڵانه‌کانیان

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

ئه‌م مێروولانه ڕێکخه‌رێکی ناوه‌ندییان نییه‌

ئه‌وان هه‌ست به‌دراوسێکانیان ده‌که‌ن

They sense their neighbors.

هیچ په‌یوه‌ندیه‌کی ڕاسته‌وخۆیان نیه‌

There's no explicit communication.

به‌ڵام به‌هۆی هه‌ستکردنیان به‌دراوسێکانیان

But because they sense the neighbors

وه‌ به‌هۆی هه‌ستکردنیشیان به‌شت

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

ڕێک خستنێکی ناوه‌ندیان هه‌یه‌ له‌ناو گروپه‌کاندا

ئه‌مه‌ جۆرێکه‌ له‌ڕێک خستن

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

که‌ده‌مانه‌وێت له‌ڕۆبۆته‌کانماندا هه‌بێت

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

بۆیه‌ کاتێک ڕۆبۆتێکمان هه‌یه‌

که‌ به‌دراوسێکانیان ده‌وره‌دراون

وه‌ با سه‌یرێکی ڕۆبۆت ئای وه‌ ڕۆبۆت جه‌ی بکه‌ین

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

که‌چیمان ده‌وێ تا ڕۆبۆته‌کان ئه‌نجامی بده‌ن

what we want the robots to do,

بۆ چاودێری کردنی بۆشایی جیاکه‌ره‌وه‌ی نێوانیان

is to monitor the separation between them,

as they fly in formation.

وه‌ پاشان ئه‌وان زانیارییه‌کانیان بنێرن

And then you want to make sure

پاشان ده‌ته‌وێت دڵنابیته‌وه‌

that this separation is within acceptable levels.

ئه‌م دووریه‌ جیاکه‌ره‌وه‌یه‌ له‌سنورێکی قبوڵ کراودا ده‌بێت

بۆیه‌ جارێکی تر ڕۆبۆته‌کان چاودێری ئه‌م که‌موو کورتیانه‌ ده‌که‌ن

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

وه‌ فه‌رمانه‌کانی کۆنتڕۆڵ ده‌ژمێرن

١٠٠ جار له‌چرکه‌یه‌کدا

which then translates into motor commands,

که‌ له‌پاشاندا ده‌گوازرێته‌وه‌ بۆ فه‌رمانه‌ بزوێنه‌ره‌کان ٦٠٠ جار له‌چرکه‌یه‌کدا

600 times a second.

وه‌ئه‌مه‌ش ده‌بێت ئه‌نجام درابێت

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

به‌شێوه‌یه‌کی ناوه‌ندی

Again, if you have lots and lots of robots,

جارێکی تر، ئه‌گه‌ر ژمارەیەکی زۆر ڕۆبۆتت هه‌بێت

ئه‌وه‌ ئاسته‌مه‌ که‌هه‌موو ئه‌م زانیاریانه‌ به‌شێوه‌یه‌کی ناوه‌ندی ڕێک بخه‌ین

it's impossible to coordinate all this information centrally

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

به‌شی پێویست خێرایی بۆ ڕۆبۆته‌کان هه‌تاوه‌کو فه‌رمانه‌که‌ جێبه‌جێ بکات

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

وه‌هه‌روه‌ها ده‌بێت ڕۆبۆته‌کان کرداره‌کانیان بکه‌ن به‌ناوه‌ندی

ته‌نها له‌باره‌ی زانیاری ناوچه‌ییه‌وه‌

که‌هه‌ستی پێده‌که‌ن له‌لایان دراوسێکانیانه‌وه‌

what they sense from their neighbors.

له‌کۆتایدا

And then finally,

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

ئێمه‌ سورین له‌سه‌ر ئه‌وه‌ی ڕۆبۆته‌کان ده‌بێ نه‌زان بن

که‌ کێ دراوسێکه‌یه‌تی

So this is what we call anonymity.

وه‌ ئه‌مه‌ش پێیده‌ڵێن بێئاگایی

ئه‌وه‌ی ده‌مانه‌وێت دوای ئه‌مه‌ نیشانتان بده‌م

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

ڤیدیۆیه‌که‌

له‌ ٢٠ دانه‌ له‌م ڕۆبۆته‌ بچوکانه‌

flying in formation.

که‌له‌ڕیزبه‌ندیدا ده‌فڕن

ئه‌وان پێگه‌ی دراوسێکانیان ده‌پشکنن

They're monitoring their neighbors' positions.

ئه‌وان ڕیزبه‌ندییه‌که‌ تێک ناده‌ن

They're maintaining formation.

The formations can change.

ڕیزبه‌ندییه‌که‌ ده‌شێت بگۆڕێ

They can be planar formations,

ده‌کرێ ئه‌وان ڕیزبه‌ندیه‌که‌یان ڕێک بێت

they can be three-dimensional formations.

ده‌کرێت ڕیزبه‌ندییه‌کی پێکهاته‌ سێ دووری بێت

وه‌ک ئه‌وه‌ی ده‌یبینن لێره‌دا

As you can see here,

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

ئه‌وان هه‌ڵده‌وه‌شێنه‌وه‌ له‌ڕیزبه‌ندی سێ دووریدا بۆ شێوه‌یه‌کی ڕێک

وه‌ هه‌روه‌ها بفڕن به‌ ناو به‌ربه‌سته‌کاندا

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

ئه‌وان ده‌توانن شێوه‌یه‌ک بنوێنن له‌کاتی فڕیندا

جارێکی تر، ئه‌م ڕۆبۆتانه‌ ده‌شێ زۆر نزیک ببنه‌وه‌ له‌یه‌که‌وه‌

So again, these robots come really close together.

As you can see in this figure-eight flight,

وه‌ک له‌م شێوه‌ فڕینه‌ هه‌شتیه‌دا ده‌یبینن

they come within inches of each other.

هێنده‌ی چه‌ند ئینجێک نێوانیان ده‌بێت

له‌گه‌ڵ کارلێک کردنه‌ هه‌واییه‌کانیان

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

بۆباڵی په‌روانه‌کانییان

they're able to maintain stable flight.

ئه‌وان ده‌توانن شێوه‌ی فڕینی جێگیر به‌رجه‌سته‌ بکه‌ن

(Applause)

چەپڵە لێدان

هه‌ر جارێک فێربیت له‌ڕیزبه‌ندیدا بفڕی

So once you know how to fly in formation,

ئه‌وه‌ ده‌توانی به‌هاوکاری شتومه‌ک هه‌ڵبگری

you can actually pick up objects cooperatively.

وه‌ئه‌مه‌ی ئێستا نیشانی ده‌دات

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

که‌ده‌توانێت دوو هێنده‌، سێ هێنده‌،چوار هێنده‌ی بکه‌ین

هێزی ڕۆبۆته‌کان

the robots' strength,

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

ته‌نها بۆ کۆکردنه‌وه‌یه‌ک وه‌ک تیمێک له‌دراوسێکان ، ، وه‌ک ئه‌وه‌ی ده‌یبینی لێره‌دا

یه‌کێک له‌لایه‌نه‌ خراپه‌کانی ئه‌نجامدانی ئه‌مه‌

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

ئه‌وه‌یه‌، هه‌ر که‌شته‌کانت نیشانه‌کرد

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

ئه‌گه‌ر کۆمه‌ڵێ رۆبۆتت هه‌بوو هه‌مان شتیان له‌کاتێکداهه‌ڵگرت

ئه‌وه‌ تۆ به‌شێوه‌یه‌کی کاریگه‌ر و بنه‌مایی ته‌مه‌ڵی زیاد ده‌که‌یت

you're essentially increasing the inertia,

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

بۆیه‌ تۆ نرخه‌که‌ی ده‌ده‌یت. ئه‌وان زۆر گورجوگۆڵ نین

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

به‌ڵام تۆ توانای هه‌ڵگرتنی باریان زیاتر ده‌که‌یت

وه‌کردارێکی تر ده‌مه‌وێت نیشانتانی بده‌م

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

جارێکی تر، ئه‌مه‌ له‌ناو تاقیگه‌که‌ماندایه‌

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

ئه‌م کاره‌ له‌لایه‌ن کوانتین لیندسی ئه‌نجام دراوه‌ که‌قوتابیه‌کی ده‌رچووه‌

ئه‌م سیسته‌مه‌ بیرکارییه‌ به‌شێوه‌یه‌کی سه‌ره‌کی به‌م ڕۆبۆته‌ ده‌ڵێت

So his algorithm essentially tells these robots

که‌چۆن به‌شێوه‌یه‌کی سه‌ربه‌خۆ

how to autonomously build cubic structures

شێوه‌خشته‌کی بنیاد بنێت

له‌پێکهاته‌یی شێوه‌ دنگه‌یی

from truss-like elements.

بۆسیسته‌می ژمێریاریه‌که‌ به‌ڕۆبۆته‌که‌ ده‌ڵێت

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

که‌ چی به‌شێک هه‌ڵبگرێ

که‌ی و له‌کوێدا ده‌یبینێ

when, and where to place it.

بۆیه‌ له‌م ڤیدیۆییه‌دا ده‌یبینی

So in this video you see --

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

که‌ ١٠ بۆ ١٤ جار خێراکراوه‌

سێ پێکهاته‌ی جیاواز ده‌بینی له‌لایه‌ن ئه‌م ڕۆبۆتانه‌وه‌ بنیات نراوه‌

you see three different structures being built by these robots.

دووباره‌، هه‌مووشتێ سه‌ربه‌خۆیه‌

And again, everything is autonomous,

هه‌موو ئه‌وه‌ی که‌ده‌بێت کوینتین بیکات

and all Quentin has to do

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

ئه‌وه‌یه‌ که‌ نه‌خشه‌یه‌کیان پێبدات

له‌باره‌ی ئه‌و دیزاینه‌ی که‌ده‌یه‌وێ بنیاتی بنێت

So all these experiments you've seen thus far,

بۆیه‌ هه‌مووئه‌و شاره‌زایانه‌ی که‌بینیت

all these demonstrations,

وه‌ هه‌موو ئه‌م سه‌لماندنانه‌

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

یارمه‌تی سیسته‌می تۆمارکردنی جوڵه‌ی خێرا ئه‌نجام ده‌دات

چی ڕووده‌دات کاتێ که‌تۆ تاقیگه‌که‌ت به‌جێده‌هێڵی

So what happens when you leave your lab,

ده‌چیته‌ ده‌ره‌وه‌ بۆ جیهانی ڕاسته‌قینه‌

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

له‌کاتێکدا که‌ هیچ جی پی ئێس نییه‌

So this robot is actually equipped with a camera,

ئه‌م ڕۆبۆته‌

به‌کامێره‌یه‌که‌وه‌ دروست کراوه‌

وه‌تیشکی لێزه‌ری ئاڕاسته‌ دیاریکه‌ر وه‌پشکنه‌رێکی لێزه‌ر

and a laser rangefinder, laser scanner.

ئه‌م هه‌سته‌وه‌رانه‌ بەکارده‌هێنێت

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

بۆبنیات نانی نه‌خشه‌یه‌کی ژینگه‌ی ده‌وروبه‌ری

ئه‌وه‌ی که‌ ئه‌و نه‌خشیه‌یه‌ پێک ده‌هێنێ تایبه‌ت مه‌ندیەکانن

What that map consists of are features --

وه‌کو ده‌رگای چونه‌ ژووره‌وه‌، په‌نجه‌ره‌کان

like doorways, windows, people, furniture --

خه‌ڵکه‌کان، که‌لوپه‌لی ناو ماڵه‌کان

وه‌پاشان ئه‌وجێگه‌یه‌ دیاری ده‌کات که‌ له‌کوێدایه‌

and it then figures out where its position is,

له‌گه‌ڵ ڕێزگرتنی ئه‌و خه‌سڵه‌تانه‌

with respect to the features.

So there is no global coordinate system.

بۆسیسته‌مێکی جیهان گیری ڕێکخستن

سیسته‌می ڕێکخستنه‌که‌ ناسێنراوه‌ له‌ناو ڕۆبۆته‌کاندا

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

له‌کوێیه‌و بۆچی ده‌گه‌ڕێت

And it navigates with respect to those features.

وه‌ ده‌جوڵێته‌وه‌ له‌گه‌ڵ ڕێز بۆ ئه‌و خه‌سڵه‌تانه‌

ده‌مه‌وێت کلیپێکتان نیشان بده‌م

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

له‌باره‌ی پێش که‌وتنێکی ژمێریاریانه‌ له‌لایەن فرانک شین

وه‌ پڕۆفیسۆر ناثان مایکڵ

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

که‌نیشانی ده‌دات ڕۆبۆتێک ده‌چێته‌ ناو بینایه‌که‌وه‌ بۆ یه‌که‌م جار

and creating this map on the fly.

وه‌ئه‌م نه‌خشه‌یه‌ دروست ده‌کات به‌ده‌م فڕینه‌وه‌

So the robot then figures out what the features are,

وه‌ڕۆبۆته‌که‌ دوایی بۆی ده‌رکه‌وت که‌خه‌سڵه‌ته‌کان چین

it builds the map,

ئه‌و نه‌خشه‌ دروست ده‌کات

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

وه‌بۆی ده‌رده‌که‌وێت که‌له‌کوێدایه‌ له‌گه‌ڵ ڕێزگرتنی خه‌سڵه‌ته‌کان

and then estimates its position 100 times a second,

وه‌پێگه‌که‌ی خۆی هه‌ڵده‌سه‌نگێنێ

١٠٠ جار له‌چرکه‌یه‌کدا

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

که‌ڕێگه‌مان پێده‌دات ژمێریاریه‌که‌ی ئه‌و کۆنتڕۆڵ بکه‌ین

که‌پێشتر بۆم باسکردن

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

ئه‌م ڕۆبۆته‌ له‌ڕاستیدا فه‌رمانی پێکراوه‌

له‌دووره‌وه‌ له‌لایەن فرانک

وه‌هه‌روه‌ها ڕۆبۆته‌که‌ ده‌توانێت بزانێ

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

له‌خۆیه‌وه‌ بۆ کوێ بچێت

لێکیبده‌نه‌وه‌ ؛ه‌ئه‌گه‌ر ئه‌مه‌م بناردایه‌ بۆ ناو بیناکه‌

So suppose I were to send this into a building,

وه‌هیچ بیرۆکه‌یه‌کم نه‌بوو که‌ئه‌م بینایه‌ ده‌بێت چۆن بێت

and I had no idea what this building looked like.

من ده‌توانم به‌م ڕۆبۆته‌ بڵێم بچێته‌ ژووره‌وه‌

I can ask this robot to go in,

نه‌خشه‌یه‌ک دروست بکات

create a map,

وه‌بیگه‌ڕێنێته‌وه‌ و پێم بڵێت که‌ئه‌م بینایه‌ له‌ناوه‌وه‌ چۆنه‌

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

So here, the robot is not only solving the problem

بۆیه‌ لێره‌دا، ڕۆبۆته‌که‌ ته‌نها کێشه‌ چاره‌سه‌ر ناکات

که‌چۆن له‌خاڵی ئه‌ی بچێت بۆ بی له‌سه‌رئه‌م نه‌خشه‌یه‌

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.

به‌ڵکو ده‌رخستنی

ئه‌وه‌یه‌ که‌باشترین خاڵی بی چیه‌ هه‌موو جارێک

بۆیه‌ هه‌رله‌بنەماوه‌ ئه‌و ده‌زانێ که‌ بۆ کوێ بچێت

So essentially it knows where to go

to look for places that have the least information,

که‌بچێ بۆ ئه‌و جێگایانه‌ش که‌ که‌مترین زانیاری له‌باره‌وه‌ هه‌یه‌

وه‌ ئاوه‌ها ئه‌ونه‌خشه‌یه‌ پڕ ده‌کاته‌وه‌

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

ده‌مه‌وێت به‌جێتان بێڵم

له‌گه‌ڵ کۆتادا کاردا

And there are many applications of this technology.

چه‌ندین به‌کارهێنان هه‌یه‌ بۆ ئه‌م ته‌کنه‌لۆژیایه‌

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

من پڕۆفیسۆرم، وه‌ئێمه‌ ئاره‌زوومه‌ندی زانست و په‌روه‌رده‌ین

له‌ڕاستیدا ڕۆبۆتی له‌م شێوه‌یه‌ ده‌توانێ ئه‌وڕێگه‌یه‌ بگۆڕێ که‌

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

ئێمه‌ که‌ی ئه‌نجام ده‌ده‌ین له‌سه‌روبه‌ندی په‌روه‌رده‌ی ١٢ دا

به‌ڵام ئێمه‌ کالیفۆڕنیای باشورین

But we're in Southern California,

نزیکی لۆس ئه‌نجلس

close to Los Angeles,

بۆیه‌ده‌بێ جه‌خت بکه‌مه‌وه‌

so I have to conclude with something focused on entertainment.

له‌باره‌ی شتێکه‌وه‌ که‌تیشک بکاته‌ سه‌ر ڕابواردن

ده‌مه‌وێت کۆتایی پێبێنم به‌ڤیدیۆییه‌کی میوزیک

I want to conclude with a music video.

ده‌مه‌وێت داهێنه‌ران، (ئه‌لیکس و دانیال) تان پێ بناسێنم

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

که‌ئه‌م ڤیدیۆییه‌یان دروست کردووه‌

چه‌پڵه‌ لێدان

(Applause)

So before I play this video,

بۆیه‌ پێش ئه‌وه‌ی ئه‌م ڤیدیۆییه‌ ئیش پێبکەم

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

ده‌مه‌وێت پێتان بڵێم که‌ ئه‌وان ئه‌و ڤیدیۆییه‌یان له‌سێ ڕۆژی ڕابردودا دروستکردووه‌

after getting a call from Chris.

پاش وه‌رگرتنی په‌یوه‌ندییه‌ک له‌کریسه‌وه‌

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

وه‌ ئه‌و ڕۆبۆتانه‌ی له‌ ڤیدیۆکه‌دان

به‌ته‌واوی سه‌ربه‌خۆن

You will see nine robots play six different instruments.

نۆ ڕۆبۆت ده‌بینن که‌ شه‌ش ئامێری میوزیکی جیاواز ده‌ژەنن

وه‌به‌دڵنیایشه‌وه‌، ئه‌مه‌ تایبه‌ت به‌ ٢٠١٢ی (تێد) دروست کراوه‌

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

با بیبینین

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

مۆسیقا

چه‌پڵه‌ لێدان

(Applause) (Cheers)