Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

Vertaald door: Els De Keyser Nagekeken door: Christel Foncke

Good morning.

Goedemorgen.

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

Ik kom hier vandaag spreken

over autonome, vliegende strandballen.

(Laughter)

Nee, over wendbare luchtrobots zoals deze.

No, agile aerial robots like this one.

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

Ik zou jullie wat willen vertellen over de uitdagingen bij het bouwen ervan

en over de geweldige toepassingsmogelijkheden

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

van deze technologie.

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

Deze robots

zijn verwant met onbemande vliegtuigen.

De tuigen die je hier ziet, zijn groot.

However, the vehicles you see here are big.

Ze wegen duizenden kilo,

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

zijn allerminst wendbaar

They're not even autonomous.

en zijn ook niet autonoom.

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

Vele van deze voertuigen

worden bestuurd door bemanningen,

vaak meerdere piloten,

that can include multiple pilots,

operators of sensors,

die sensoren bedienen

and mission coordinators.

en de missie coördineren.

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

Wij willen dit soort van robots ontwikkelen --

hier zijn nog twee afbeeldingen --

and here are two other pictures --

deze kan je zo in de winkel kopen.

of robots that you can buy off the shelf.

Dit zijn helikopters met vier rotoren.

So these are helicopters with four rotors,

Ze zijn ongeveer een meter groot

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

en wegen een paar kilo.

and weigh several pounds.

We rusten ze uit met sensoren en processoren.

And so we retrofit these with sensors and processors,

Ze kunnen binnenshuis vliegen

and these robots can fly indoors.

zonder gps.

Without GPS.

De robot die ik in de hand houd,

The robot I'm holding in my hand

is deze.

is this one,

Hij is gemaakt door twee studenten,

and it's been created by two students,

Alex en Daniel.

Alex and Daniel.

Dit weegt iets meer

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

dan vijf gram.

It consumes about 15 watts of power.

Het verbruikt ongeveer 15 watt.

Zoals je ziet,

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

heeft het een diameter van ongeveer 20 cm.

Laat me jullie een snelcursus geven

So let me give you just a very quick tutorial

on how these robots work.

in de werking van deze robots.

Hij heeft vier rotoren.

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

Als je die met dezelfde snelheid laat draaien,

the robot hovers.

dan zweeft de robot.

If you increase the speed of each of these rotors,

Als je de snelheid van alle rotoren verhoogt,

vliegt hij omhoog en versnelt hij.

then the robot flies up, it accelerates up.

Of course, if the robot were tilted,

Als de robot gekanteld zou zijn,

horizontaal gekanteld,

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

dan zou hij in deze richting versnellen.

So to get it to tilt,

Om de robot te doen kantelen, zijn er twee methodes.

there's one of two ways of doing it.

In deze afbeelding

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

zie je dat rotor 4 sneller draait

and rotor two is spinning slower.

en rotor 2 trager.

And when that happens,

Als dat gebeurt,

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

gaat de robot om de langsas rollen.

Omgekeerd,

And the other way around,

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

als je de snelheid van rotor drie verhoogt

en die van rotor één verlaagt,

dan stampt de robot om de dwars-as.

then the robot pitches forward.

And then finally,

Tenslotte,

if you spin opposite pairs of rotors

als je tegenovergestelde paren rotoren

faster than the other pair,

sneller doet draaien dan het andere paar,

then the robot yaws about the vertical axis.

dan giert de robot om de top-as.

Een processor in de robot

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

bekijkt welke bewegingen moeten worden uitgevoerd

en combineert deze bewegingen.

and combines these motions,

Hij vist uit welke bevelen naar de motoren moeten gaan,

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

en dat 600 keer per seconde.

600 times a second.

That's basically how this thing operates.

Zo werkt dit ding.

Eén van de voordelen van dit ontwerp

So one of the advantages of this design

is dat als je alles kleiner maakt,

is when you scale things down,

de robot van nature wendbaar wordt.

the robot naturally becomes agile.

Hier is R

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

de gebruikelijke lengte van de robot.

Het is de helft van de diameter.

It's actually half the diameter.

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

Er zijn een hoop fysische parameters die wijzigen

als je R kleiner maakt.

The one that's most important is the inertia,

De belangrijkste

is de inertie of de weerstand tegen beweging.

or the resistance to motion.

Het blijkt

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

dat de inertie, die de hoekbeweging bepaalt,

met R tot de vijfde macht afneemt.

scales as a fifth power of R.

Hoe kleiner je R maakt,

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

hoe dramatischer de inertie afneemt.

So as a result, the angular acceleration,

Het resultaat is dat de hoekversnelling,

denoted by the Greek letter alpha here,

hier weergegeven met de Griekse letter alpha,

goes as 1 over R.

1 over R wordt.

It's inversely proportional to R.

Ze is omgekeerd evenredig met R.

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

Hoe kleiner je het maakt, hoe sneller je kan draaien.

Dat moet blijken uit deze video's.

So this should be clear in these videos.

Rechtsonder zie je een robot

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

die 360° draait

in less than half a second.

in minder dan een halve seconde.

Multiple flips, a little more time.

Meerdere omwentelingen, een beetje meer tijd.

De processen aan boord

So here the processes on board

krijgen feedback van versnellingsmeters

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

en gyroscopen aan boord.

and calculating, like I said before,

Ze berekenen zoals gezegd

commands at 600 times a second,

600 keer per seconde de bevelen

to stabilize this robot.

om deze robot te stabiliseren.

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

Links zie je Daniël die zijn robot omhoog gooit.

and it shows you how robust the control is.

Dit toont hoe robuust de controle is.

Hoe je het ook gooit,

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

de robot herstelt zich en keert terug.

So why build robots like this?

Waarom bouwen we dit soort robots?

Er zijn vele soorten toepassingen.

Well, robots like this have many applications.

Je kan ze in dit soort gebouwen binnensturen

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

als eerstelijnsdienst op zoek naar inbrekers,

op zoek naar biochemische lekken,

maybe look for biochemical leaks,

of gaslekken.

gaseous leaks.

Je kan ze ook gebruiken

You can also use them for applications like construction.

voor bouwtoepassingen.

So here are robots carrying beams, columns

Dit zijn robots die balken dragen, zuilen,

en die kubusachtige structuren bouwen.

and assembling cube-like structures.

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

Ik vertel jullie er wat meer over.

The robots can be used for transporting cargo.

De robots kunnen worden gebruikt om lading te vervoeren.

So one of the problems with these small robots

Eén van de problemen met deze kleine robots

is their payload-carrying capacity.

is hun vermogen om nuttige lading te vervoeren.

So you might want to have multiple robots carry payloads.

Je hebt wellicht meerdere robots nodig

die nuttige lading vervoeren.

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

Dit is een beeld van een recent experiment --

intussen al niet meer zo recent --

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

in Sendai, kort na de aardbeving.

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

Robots als deze kunnen een ingestort gebouw ingestuurd worden

om de schade in te schatten na natuurrampen.

to assess the damage after natural disasters,

Ze kunnen reactorgebouwen worden ingestuurd

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

om stralingsniveaus in kaart te brengen.

So one fundamental problem that the robots have to solve

Een fundamenteel probleem

dat robots moeten oplossen om autonoom te zijn,

if they are to be autonomous,

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

is uitzoeken

hoe ze van punt A naar punt B geraken.

So this gets a little challenging,

Dat wordt een uitdaging

because the dynamics of this robot are quite complicated.

omdat de dynamica van deze robot ingewikkeld is.

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

Ze bewegen zich in een 12-dimensionale ruimte.

Daarom gebruiken we een trucje.

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

We nemen deze 12-dimensionale gekromde ruimte

en vormen ze om

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

tot een vlakke vierdimensionale ruimte.

Die vierdimensionale ruimte

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

bestaat uit X, Y, Z en de gierhoek.

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

De robot doet het volgende:

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

hij plant wat wij een minimale 'snap'-baan noemen.

Kleine fysicaherhaling:

So to remind you of physics:

You have position, derivative, velocity;

je hebt positie, snelheid is de afgeleide,

then acceleration;

dan versnelling,

and then comes jerk,

dan 'jerk'

and then comes snap.

en dan 'snap'.

So this robot minimizes snap.

Deze robot minimaliseert 'snap'.

So what that effectively does,

Waar dat toe leidt,

is produce a smooth and graceful motion.

is een vloeiende en gracieuze beweging.

And it does that avoiding obstacles.

Dat doet het door obstakels te vermijden.

Deze minimale 'snap'-banen in een vlakke ruimte

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

worden vervolgens opnieuw omgezet

back into this complicated 12-dimensional space,

naar een ingewikkelde 12-dimensionale ruimte.

De robot doet dat

which the robot must do for control and then execution.

om te controleren en vervolgens uit te voeren.

So let me show you some examples

Laat me jullie een paar voorbeelden tonen

of what these minimum-snap trajectories look like.

van hoe deze minimale snap-banen eruit zien.

In de eerste video

And in the first video,

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

zie je de robot van punt A naar punt B gaan

via een punt er tussenin.

through an intermediate point.

(Whirring noise)

De robot is in staat

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

om elke kromme baan uit te voeren.

Dit zijn cirkelbanen

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

waarbij de robot ongeveer twee G te verwerken krijgt.

Here you have overhead motion capture cameras on the top

Dit zijn bewegingsregistratiecamera's op de bovenkant

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

die de robot 100 keer per seconde vertellen waar hij is.

It also tells the robot where these obstacles are.

Ze vertellen hem ook waar de obstakels zijn.

De obstakels kunnen bewegen.

And the obstacles can be moving.

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

Hier zie je Daniel een hoepel opgooien.

while the robot is calculating the position of the hoop,

De robot berekent de positie van de hoepel

en zoekt uit hoe hij er het beste kan doorvliegen.

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

Als academicus

So as an academic,

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

oefenen we altijd om door hoepels te springen om geld in te zamelen voor ons lab.

to raise funding for our labs,

Onze robots doen dat voor ons.

and we get our robots to do that.

(Applause)

(Applaus)

Nog iets dat deze robot kan doen,

So another thing the robot can do

is dat hij delen van een baan onthoudt

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

die hij leert of die voorgeprogrammeerd zijn.

Hier zie je hoe de robot

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

een beweging combineert

die momentum opbouwt,

and then changes its orientation and then recovers.

waarna hij zijn oriëntatie wijzigt en zich herstelt.

Dat moet hij doen omdat het gat in het venster

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

is only slightly larger than the width of the robot.

maar een klein beetje breder is dan de breedte van de robot.

Zoals een duiker op een duikplank staat

So just like a diver stands on a springboard

and then jumps off it to gain momentum,

en eraf springt om momentum te krijgen

en dan een pirouette uitvoert, een 2 1/2 salto,

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

waarna hij zich gracieus herstelt,

and then gracefully recovers,

this robot is basically doing that.

zo doet deze robot hetzelfde.

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

Hij kan stukjes en beetjes van banen combineren

to do these fairly difficult tasks.

om moeilijke taken uit te voeren.

Ik verander van versnelling.

So I want change gears.

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

Eén van de nadelen van deze kleine robots is hun omvang.

Ik zei al

And I told you earlier

that we may want to employ lots and lots of robots

dat we heel veel robots nodig hebben

om de beperkingen van de afmetingen te overwinnen.

to overcome the limitations of size.

Eén moeilijkheid is:

So one difficulty is:

How do you coordinate lots of these robots?

hoe coördineer je een hoop robots?

And so here, we looked to nature.

Hier keken we naar de natuur.

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

Ik wil jullie een clip tonen

van aphaenogaster-woestijnmieren

die een object dragen in het lab van Professor Stephen Pratt.

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

Dit is een stuk vijg.

So this is actually a piece of fig.

Bedek om het even welk object met een laag vijgensap

Actually you take any object coated with fig juice,

en de mieren zullen het naar hun nest slepen.

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

Deze mieren hebben geen centrale coördinator.

Ze worden hun buren gewaar.

They sense their neighbors.

Er is geen expliciete communicatie.

There's no explicit communication.

Maar omdat ze hun buren gewaarworden,

But because they sense the neighbors

en omdat ze het object gewaarworden,

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

is er impliciete coördinatie in de groep.

Dit is het soort coördinatie

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

dat we wensen voor onze robots.

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

We hebben een robot

die omgeven is door buren --

laten we robot I en robot J in de gaten houden.

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

We willen dat de robots

what we want the robots to do,

de afstand van elkaar in de gaten houden

is to monitor the separation between them,

as they fly in formation.

terwijl ze in formatie vliegen.

And then you want to make sure

Je moet ervoor zorgen

that this separation is within acceptable levels.

dat deze afstand binnen aanvaardbare perken blijft.

De robots monitoren de fout

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

en berekenen controlecommando's,

100 keer per seconde,

which then translates into motor commands,

wat dan wordt omgezet in bewegingscommando's, 600 keer per seconde.

600 times a second.

Dit moet ook gebeuren

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

op gedecentraliseerde wijze.

Again, if you have lots and lots of robots,

Als je heel veel robots hebt,

kan je al deze informatie niet snel genoeg centraal coördineren

it's impossible to coordinate all this information centrally

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

om de robots in hun taak te doen slagen.

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

De robots moeten hun actie

louter op lokale informatie baseren,

op wat ze vanwege hun buren gewaarworden.

what they sense from their neighbors.

Tenslotte willen we

And then finally,

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

dat de robots niet weten

wie hun buren zijn.

So this is what we call anonymity.

Dat noemen we anonimiteit.

Ik toon jullie zo meteen

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

een video

van 20 van deze kleine robots

flying in formation.

die in formatie vliegen.

Ze monitoren de positie van hun buren.

They're monitoring their neighbors' positions.

Ze houden een formatie aan.

They're maintaining formation.

The formations can change.

De formaties kunnen wijzigen.

They can be planar formations,

Ze kunnen vlak zijn,

they can be three-dimensional formations.

of driedimensionaal.

Hier zie je dat ze

As you can see here,

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

van een driedimensionale formatie naar een vlakke overgaan.

Om door obstakels te vliegen,

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

kunnen ze de formaties tijdens het vliegen aanpassen;

Deze robots vliegen dicht tegen elkaar aan.

So again, these robots come really close together.

As you can see in this figure-eight flight,

Je ziet bij deze acht-vormige vlucht

they come within inches of each other.

dat ze centimeters van elkaar vliegen.

Ondanks de aërodynamische interactie

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

van de schroefbladen,

they're able to maintain stable flight.

slagen ze erin om stabiel te vliegen.

(Applause)

(Applaus)

Zodra je weet hoe je in formatie vliegt,

So once you know how to fly in formation,

kan je samen objecten oppikken.

you can actually pick up objects cooperatively.

Dit toont aan

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

dat we dubbel, driedubbel, vier keer zoveel

robotkracht kunnen krijgen

the robots' strength,

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

door ze in team met hun buren te laten werken, zoals je hier ziet.

Eén van de nadelen daarvan is

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

dat als je de dingen opschaalt --

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

als je veel robots hetzelfde ding laat dragen,

je daardoor de inertie verhoogt

you're essentially increasing the inertia,

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

en dus een prijs betaalt. Ze zijn niet zo wendbaar.

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

Maar je nuttige lading stijgt wel.

Ik wil jullie nog een toepassing tonen --

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

dit is in ons lab.

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

Dit werk is van de hand van student Quentin Lindsey.

Zijn algoritme zegt deze robots

So his algorithm essentially tells these robots

hoe ze autonoom

how to autonomously build cubic structures

kubusstructuren moeten bouwen

uit bundel-achtige elementen.

from truss-like elements.

Dit algoritme vertelt de robot

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

welk deel ze moeten oppikken,

wanneer, en waar ze het moeten neerzetten.

when, and where to place it.

In deze video zie je --

So in this video you see --

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

het is 10 tot 14 keer versneld --

je ziet hoe 3 verschillende structuren door deze robots worden gebouwd.

you see three different structures being built by these robots.

Alles is autonoom,

And again, everything is autonomous,

en het enige dat Quentin moet doen,

and all Quentin has to do

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

is ze een blauwdruk geven

van het ontwerp dat hij wil bouwen.

So all these experiments you've seen thus far,

Alle experimenten die je tot hiertoe hebt gezien,

all these demonstrations,

alle demonstraties

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

zijn uitgevoerd met bewegingsregistratiesystemen.

Wat gebeurt er als je je lab verlaat,

So what happens when you leave your lab,

en je naar buiten gaat, de echte wereld in?

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

Wat als er geen gps is?

So this robot is actually equipped with a camera,

Deze robot

is uitgerust met een camera

een een optische afstandsmeter, een laserscanner.

and a laser rangefinder, laser scanner.

Het gebruikt deze sensoren

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

om een kaart van de omgeving op te stellen.

Die kaart bestaat uit kenmerken --

What that map consists of are features --

deuren, vensters,

like doorways, windows, people, furniture --

mensen, meubilair --

en zoekt dan uit waar zijn positie is

and it then figures out where its position is,

met betrekking tot die kenmerken.

with respect to the features.

So there is no global coordinate system.

Er is geen algemeen coördinatensysteem.

Het coördinatensysteem is gebaseerd op de robot,

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

waar die is en waar hij naar kijkt.

And it navigates with respect to those features.

Hij navigeert op basis van die kenmerken.

Ik toon jullie een filmpje

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

van algoritmes die zijn ontworpen door Frank Shen

en door professor Nathan Michael.

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

Je ziet hoe deze robot een gebouw voor het eerst binnengaat

and creating this map on the fly.

en daarbij deze kaart maakt.

So the robot then figures out what the features are,

De robot zoekt uit wat de kenmerken zijn.

it builds the map,

Hij stelt de kaart op.

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

Hij zoekt uit wat zijn positie is op basis van de kenmerken

and then estimates its position 100 times a second,

en schat dan zijn positie in,

100 keer per seconde,

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

waarbij we de controle-algoritmes kunnen gebruiken

die ik eerder heb beschreven.

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

Deze robot wordt vanop afstand

bestuurd door Frank.

De robot kan ook op zijn eentje

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

uitzoeken waar hij heen moet.

Als ik dit een gebouw instuur

So suppose I were to send this into a building,

en geen idee heb hoe het eruit ziet,

and I had no idea what this building looked like.

kan ik deze robot vragen om binnen te gaan,

I can ask this robot to go in,

een kaart op te stellen

create a map,

en me dan te komen vertellen hoe het gebouw eruit ziet.

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

So here, the robot is not only solving the problem

De robot lost niet alleen het probleem op -

hoe ga ik van punt A naar punt B op deze kaart -

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.

maar hij zoekt ook uit

wat op elk moment het beste punt B is.

Hij weet dus waar hij moet gaan

So essentially it knows where to go

to look for places that have the least information,

om plaatsen te zoeken met minimale informatie.

Zo stelt hij deze kaart op.

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

Ik wil besluiten

met nog een laatste toepassing.

And there are many applications of this technology.

Er zijn vele toepassingen van deze technologie.

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

Ik ben professor. Mijn passie is onderwijs.

Robots als deze kunnen een revolutie betekenen

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

voor het basis- en middelbaar onderwijs.

Maar we zitten in Zuid-Californië,

But we're in Southern California,

vlakbij Los Angeles,

close to Los Angeles,

dus moet ik afsluiten

so I have to conclude with something focused on entertainment.

met de klemtoon op amusement.

Ik wil afsluiten met een muziekvideo.

I want to conclude with a music video.

Laat me de auteurs voorstellen, Alex en Daniel,

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

die deze video hebben gemaakt.

(Applaus)

(Applause)

So before I play this video,

Voor ik de video afspeel,

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

vertel ik jullie graag dat ze hem de afgelopen 3 dagen hebben gemaakt,

after getting a call from Chris.

na een telefoontje van Chris.

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

De robots die je ziet in de video

zijn volledig autonoom.

You will see nine robots play six different instruments.

Je ziet negen robots die zes verschillende instrumenten spelen.

Dit werd exclusief voor TED 2012 gemaakt.

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

Laten we kijken.

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

(Muziek)

(Applaus)

(Applause) (Cheers)