Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

Перекладач: Hanna Leliv Утверджено: Khrystyna Romashko

Good morning.

Доброго ранку.

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

Сьогодні я розповім

про автономні, летючі пляжні м'ячики.

(Laughter)

Та ні, про таких спритних повітряних роботів як оцей.

No, agile aerial robots like this one.

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

Я розповім про труднощі зі створенням таких роботів

і про неймовірні можливості

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

цієї технології.

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

Ці роботи

відносяться до безпілотних літальних апаратів.

Але ці літаки великі.

However, the vehicles you see here are big.

Вони важать тисячі фунтів

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

і, звісно ж, зовсім не маневрені.

They're not even autonomous.

Навіть не автономні.

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

Насправді цими літаками здебільшого

керує льотний екіпаж,

до якого входять кілька пілотів,

that can include multiple pilots,

operators of sensors,

оператори вимірювальної апаратури

and mission coordinators.

і координатори завдань.

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

Нас цікавить розробка ось таких роботів --

і ще два зображення --

and here are two other pictures --

роботів, яких можна купити готовими в магазині.

of robots that you can buy off the shelf.

Це гелікоптери з чотирма тяговими ґвинтами,

So these are helicopters with four rotors,

які мають близько метра в масштабі

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

і важать кілька фунтів.

and weigh several pounds.

Ми допасовуємо до них давачі та процесори,

And so we retrofit these with sensors and processors,

і ці роботи можуть літати у приміщенні

and these robots can fly indoors.

без системи глобального позиціювання (GPS).

Without GPS.

У руці я тримаю

The robot I'm holding in my hand

саме такого робота.

is this one,

Його створили два студенти,

and it's been created by two students,

Алекс і Деніел.

Alex and Daniel.

Він важить трошки більше,

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

ніж одна десята фунта.

It consumes about 15 watts of power.

І має потужність 15 ват.

Як бачите,

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

робот має близько восьми дюймів у діаметрі.

Зараз я швиденько поясню,

So let me give you just a very quick tutorial

on how these robots work.

як ці роботи працюють.

Отож, він має чотири тягові ґвинти.

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

Якщо запустити ці ґвинти з однаковою швидкістю,

the robot hovers.

робот зависне у повітрі.

If you increase the speed of each of these rotors,

Якщо пришвидшити рух кожного ґвинта,

то робот злетить угору і розженеться.

then the robot flies up, it accelerates up.

Of course, if the robot were tilted,

Звичайно, якби робота нахилити

під певним кутом до горизонталі,

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

то він би розігнався у заданому керунку.

So to get it to tilt,

Існує два способи нахилити робота.

there's one of two ways of doing it.

На цьому малюнку видно,

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

що тяговий ґвинт номер чотири крутиться швидше,

and rotor two is spinning slower.

а ґвинт номер два -- повільніше.

And when that happens,

У такому випадку, у певну мить

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

робот повертається навколо поздовжньої осі.

І навпаки:

And the other way around,

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

якщо прискорити ґвинт номер три

і сповільнити ґвинт номер один,

робот повернеться навколо поперечної осі.

then the robot pitches forward.

And then finally,

Врешті-решт,

if you spin opposite pairs of rotors

якщо прискорити протилежну

faster than the other pair,

пару ґвинтів,

then the robot yaws about the vertical axis.

тоді робот повернеться навколо вертикальної осі.

Бортовий процесор

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

дивиться, які рухи потрібно виконати,

поєднує ці рухи

and combines these motions,

і посилає відповідні команди двигуну

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

600 разів за секунду.

600 times a second.

That's basically how this thing operates.

Ось так усе працює.

Такий дизайн має одну суттєву перевагу --

So one of the advantages of this design

якщо зменшити масштаб,

is when you scale things down,

робот стає більш маневреним.

the robot naturally becomes agile.

Символ R

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

позначає характерну довжину робота.

Це половина діаметра.

It's actually half the diameter.

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

Якщо зменшити R,

то зміняться інші фізичні параметри.

The one that's most important is the inertia,

Найважливіший серед них --

сила інерції або опір руху.

or the resistance to motion.

Виявилося, що

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

сила інерції, яка регулює кутовий рух,

зростає прямо пропорційно R в п'ятому степені.

scales as a fifth power of R.

Тобто, чим R менше,

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

тим більше зменшується сила інерції.

So as a result, the angular acceleration,

Як наслідок, кутове прискорення,

denoted by the Greek letter alpha here,

позначене грецькою літерою альфа,

goes as 1 over R.

дорівнює одиниці над R.

It's inversely proportional to R.

Воно обернено пропорційне R.

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

Чим менше кутове прискорення, тим швидше поверне гелікоптер.

На відео це добре видно.

So this should be clear in these videos.

У правому нижньому куті робот

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

перевертається на 360 градусів

in less than half a second.

за менш, ніж півсекунди.

Multiple flips, a little more time.

Серія переворотів триває трошки довше.

Бортові процесори

So here the processes on board

отримують дані від давачів прискорення

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

і бортових гіроскопів

and calculating, like I said before,

і обчислюють команди, як я вже казав,

commands at 600 times a second,

600 разів за секунду,

to stabilize this robot.

щоб робот залишався стійким.

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

Ліворуч Деніел підкидає робота в повітря.

and it shows you how robust the control is.

Відразу видно, наскільки надійний контроль.

Хоч би як ви його підкинули,

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

робот вирівнюється і повертається до Деніела.

So why build robots like this?

Навіщо потрібні такі роботи?

Роботів можна використати з різною метою.

Well, robots like this have many applications.

Їх можна першими послати всередину будівлі,

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

щоб перевірити, чи ніхто не вдерся у чужий простір,

або виявити витік біохімічних

maybe look for biochemical leaks,

чи газоподібних речовин.

gaseous leaks.

Крім цього, вони можуть

You can also use them for applications like construction.

допомогти під час будівництва.

So here are robots carrying beams, columns

Ось роботи переносять бруси та колони

і складають кубовидні структури.

and assembling cube-like structures.

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

Я розповім про це детальніше.

The robots can be used for transporting cargo.

Роботи можуть переносити вантажі.

So one of the problems with these small robots

Тому ці малі роботи мають одну проблему --

is their payload-carrying capacity.

чисту вантажопідйомність.

So you might want to have multiple robots carry payloads.

Тож, якщо ви хочете перенести вантаж,

вам потрібно багато роботів.

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

Недавно ми провели один експеримент --

ну не так уже й недавно --

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

у місті Сендай, яке пережило землетрус.

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

Таких роботів можна посилати у зруйновані будівлі,

щоб оцінити наслідки стихійного лиха,

to assess the damage after natural disasters,

або в будівлю реактора,

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

щоб скласти радіаційну карту.

So one fundamental problem that the robots have to solve

Якщо роботи автономні,

то їхня найважливіша місія --

if they are to be autonomous,

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

визначити,

як дістатися від пункту А до пункту Б.

So this gets a little challenging,

Клопітке завдання,

because the dynamics of this robot are quite complicated.

бо динамічні властивості робота досить складні.

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

По суті, роботи живуть у 12-вимірному просторі.

Тоді ми вдамося до хитрощів.

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

Візьмемо цей викривлений 12-вимірний простір

і перетворимо його

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

на чотиривимірну площину.

А та чотиривимірна площина

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

складається з X, Y, Z і кута відхилення.

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

Отож, робот складає так звану

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

мінімальну траєкторію автоматичного вирівнювання.

Пригадаймо собі фізику:

So to remind you of physics:

You have position, derivative, velocity;

у вас є позиція, похідна, швидкість,

then acceleration;

далі прискорення,

and then comes jerk,

потім поштовх

and then comes snap.

і, врешті, автоматичне вирівнювання.

So this robot minimizes snap.

Робот згладжує вирівнювання.

So what that effectively does,

Як наслідок, робот

is produce a smooth and graceful motion.

рухається плавно і ґраціозно,

And it does that avoiding obstacles.

оминаючи перешкоди.

Мінімальні траєкторії автоматичного вирівнювання на площині

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

перетворюються назад

back into this complicated 12-dimensional space,

у складний 12-вимірний простір,

оскільки це необхідно роботу

which the robot must do for control and then execution.

для контролю і виконання дій.

So let me show you some examples

Зараз я покажу вам,

of what these minimum-snap trajectories look like.

як виглядають мінімальні траєкторії автоматичного вирівнювання.

На першому відео

And in the first video,

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

робот рухається з пункту А до пункту Б

через проміжний пункт.

through an intermediate point.

(Whirring noise)

Очевидно, що робот здатний

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

пройти будь-яку вигнуту траєкторію.

Це кругові траєкторії.

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

Прискорення робота дорівнює майже два G.

Here you have overhead motion capture cameras on the top

Нагорі знаходяться підвісні камери захоплення руху,

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

які 100 разів на секунду повідомляють роботу, де він є.

It also tells the robot where these obstacles are.

Вони також повідомляють про перешкоди.

Перешкоди бувають рухомі.

And the obstacles can be moving.

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

Ось Деніел підкидає обруч,

while the robot is calculating the position of the hoop,

а робот вираховує розміщення обруча

і визначає, як краще крізь нього пролетіти.

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

Ми, науковці,

So as an academic,

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

вже навчилися стрибати крізь обручі, щоб зібрати гроші для лабораторії,

to raise funding for our labs,

а тепер передаємо ці знання роботам.

and we get our robots to do that.

(Applause)

(Оплески)

А ще робот пам'ятає

So another thing the robot can do

відрізки траєкторії,

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

які він вивчає або на які запрограмований.

Перед вами робот,

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

який починає рухатися,

набирає швидкість,

and then changes its orientation and then recovers.

потім змінює напрям і вирівнюється.

Він мусить так робити, бо отвір у вікні

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

is only slightly larger than the width of the robot.

завширшки майже як сам робот.

Мені спадає на думку стрибун у воду, який стає на трамплін,

So just like a diver stands on a springboard

and then jumps off it to gain momentum,

стрибає з нього, щоб набрати швидкість,

потім робить пірует і сальто на два з половиною оберти,

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

а потім ґраціозно випрямляється.

and then gracefully recovers,

this robot is basically doing that.

Робот займається практично тим самим.

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

Він знає, як поєднати окремі відрізки траєкторії,

to do these fairly difficult tasks.

щоби справитися із цими непростими завданнями.

Тепер поговоримо про інше.

So I want change gears.

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

Малі роботи мають ще один недолік -- розмір.

Як я вже казав,

And I told you earlier

that we may want to employ lots and lots of robots

нам потрібно чимало роботів,

щоб розв'язати цю проблему.

to overcome the limitations of size.

Тоді постає питання:

So one difficulty is:

How do you coordinate lots of these robots?

як управляти цілою групою роботів?

And so here, we looked to nature.

Ми запозичили досвід у природи.

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

Я покажу вам відео з лабораторії професора Стівена Пратта,

на якому пустельні мурахи Aphaenogaster

несуть один об'єкт.

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

Це шматочок інжиру.

So this is actually a piece of fig.

Можна взяти будь-який предмет, помащений соком інжиру,

Actually you take any object coated with fig juice,

і мурахи потягнуть його до свого гнізда.

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

Ці мурахи не мають центрального координатора.

Вони відчувають своїх сусідів.

They sense their neighbors.

Між ними немає вираженого зв'язку.

There's no explicit communication.

Але вони відчувають своїх сусідів

But because they sense the neighbors

і відчувають об'єкт,

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

і тому налагодили непрямий зв'язок у групі.

Ми б хотіли, щоб наші роботи

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

мали таку ж координацію.

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

Ось у нас є робот,

оточений сусідами --

погляньмо на робота I і робота J.

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

Ми хочемо, щоб роботи

what we want the robots to do,

слідкували за відстанню між ними,

is to monitor the separation between them,

as they fly in formation.

коли вони летять групою.

And then you want to make sure

Роботи повинні впевнитися,

that this separation is within acceptable levels.

що ця відстань не перевищує допустимий рівень.

Вони слідкують за цим

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

і обчислюють контрольні сигнали

100 разів за секунду,

which then translates into motor commands,

а ті згодом перетворюються у команди для двигуна 600 разів за секунду.

600 times a second.

Знову ж таки, потрібне

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

децентралізоване управління.

Again, if you have lots and lots of robots,

Якщо у вас сила-силенна роботів,

то інформацію неможливо координувати з центру достатньо швидко,

it's impossible to coordinate all this information centrally

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

щоб роботи виконали завдання.

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

До того ж, роботи повинні керуватися

місцевими даними,

які вони отримали від сусіда.

what they sense from their neighbors.

Врешті-решт,

And then finally,

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

ми наполягаємо, щоб роботи ігнорували,

хто їхні сусіди.

So this is what we call anonymity.

Так звана анонімність.

А зараз я покажу вам

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

відео, на якому

20 малих роботів

flying in formation.

летять одним строєм.

Вони стежать за позицією сусідів.

They're monitoring their neighbors' positions.

Вони тримаються разом.

They're maintaining formation.

The formations can change.

Стрій змінюється.

They can be planar formations,

Він буває двовимірний

they can be three-dimensional formations.

або тривимірний.

Як бачите,

As you can see here,

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

роботи переходять від тривимірного строю до двовимірного.

Якщо потрібно пролетіти крізь перешкоди,

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

роботи змінюють стрій на лету.

Знову ж таки, роботи знаходяться дуже близько один до одного.

So again, these robots come really close together.

As you can see in this figure-eight flight,

Коли вони летять "вісімкою",

they come within inches of each other.

то дуже тісно наближаються один до одного.

І, незважаючи на аеродинамічний взаємозв'язок

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

ґвинтових лопатей,

they're able to maintain stable flight.

вони утримують рівновагу.

(Applause)

(Оплески)

Отож, роботи вже навчилися літати строєм.

So once you know how to fly in formation,

Тепер вони можуть разом піднімати предмети.

you can actually pick up objects cooperatively.

Таким чином

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

ми удвічі, утричі, а то й у чотири рази збільшимо

силу робота.

the robots' strength,

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

Всього лиш об'єднавши їх у команди.

Проте існує один недолік.

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

Ми збільшуємо кількість роботів,

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

які несуть один і той же предмет,

і тим самим підсилюємо інерцію.

you're essentially increasing the inertia,

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

Жертвуємо маневреністю роботів.

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

Натомість збільшуємо чисту вантажопідйомність.

Я покажу вам ще один спосіб застосування роботів.

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

Знову в нашій лабораторії.

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

Це робота аспіранта Квентіна Ліндсі.

По суті, його алгоритм вказує роботам,

So his algorithm essentially tells these robots

як самостійно збудувати

how to autonomously build cubic structures

кубічні структури

зі схожих на балки частин.

from truss-like elements.

Його алгоритм каже роботу,

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

яку частину підняти,

і коли та куди її поставити.

when, and where to place it.

На цьому відео ви бачите --

So in this video you see --

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

з прискоренням у 10, 14 разів --

як роботи будують три окремі структури.

you see three different structures being built by these robots.

Повторюю -- вони працюють самостійно.

And again, everything is autonomous,

Єдине завдання Квентіна --

and all Quentin has to do

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

завдати їм план

проекту, який він хоче збудувати.

So all these experiments you've seen thus far,

Усі експерименти, які ви бачили,

all these demonstrations,

усі ці покази,

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

були виконані за допомогою систем захоплення руху.

А що трапиться, коли ви вийдете з лабораторії

So what happens when you leave your lab,

у справжній світ?

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

А якщо там не буде GPS?

So this robot is actually equipped with a camera,

Насправді, цей робот

оснащений камерою

і лазерним шукачем, лазерним сканером.

and a laser rangefinder, laser scanner.

За допомогою цих давачів

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

він створює карту середовища.

На карту нанесені різні деталі --

What that map consists of are features --

як-от дверні отвори, вікна,

like doorways, windows, people, furniture --

люди, меблі.

Тоді робот визначає своє розташування

and it then figures out where its position is,

відносно цих деталей.

with respect to the features.

So there is no global coordinate system.

Отож, глобальної системи координат не існує.

Система координат залежить від робота,

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

від того, де він знаходиться, і що бачить перед собою.

And it navigates with respect to those features.

Робот рухається залежно від цих даних.

Зараз я покажу вам відео

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

про алгоритми, які розробили Франк Шен

і професор Натан Майкл.

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

На відео робот уперше потрапляє у приміщення

and creating this map on the fly.

і на лету створює карту.

So the robot then figures out what the features are,

Таким чином, робот визначає окремі деталі.

it builds the map,

Він створює карту.

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

Далі визначає своє розташування відносно тих деталей

and then estimates its position 100 times a second,

і оцінює своє становище

100 разів за секунду.

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

Отож, ми маємо змогу застосувати алгоритми контролю,

які я описав раніше.

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

По суті, робот отримує команди від Франка

на відстані.

Водночас, він здатний самостійно визначити,

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

куди йому треба рухатися.

Припустімо, мені потрібно відправити роботів у цей будинок,

So suppose I were to send this into a building,

але я не маю найменшого уявлення, як він виглядає.

and I had no idea what this building looked like.

Тому я посилаю туди робота,

I can ask this robot to go in,

він створює карту,

create a map,

а потім повертається і повідомляє, як виглядає будинок.

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

So here, the robot is not only solving the problem

У цьому випадку, робот не тільки розв'язує проблему,

як потрапити з пункту А до пункту Б на цій карті.

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.

Він ще й визначає,

де щоразу знаходиться найкращий пункт Б.

Тобто він знає, де шукати

So essentially it knows where to go

to look for places that have the least information,

невідомі місця.

І таким чином наповнює карту.

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

Насамкінець я розповім вам

про ще один спосіб застосування роботів.

And there are many applications of this technology.

А цих способів є чимало.

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

Я професор, а в нашому колі вболівають за освіту.

Роботи можуть кардинально змінити

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

підхід до навчання у школі.

Але ми зараз у південній Каліфорнії

But we're in Southern California,

поблизу Лос-Анджелеса,

close to Los Angeles,

тому я мушу завершити промову

so I have to conclude with something focused on entertainment.

чимось веселим.

І тому покажу вам музичне відео.

I want to conclude with a music video.

Дозвольте представити вам творців цього відео --

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

Алекса та Деніела.

(Оплески)

(Applause)

So before I play this video,

І ще хочу зауважити,

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

що вони створили цей ролик за три останні дні

after getting a call from Chris.

після того, як їм зателефонував Кріс.

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

Роботи, які грають у відео,

цілком самостійні.

You will see nine robots play six different instruments.

Ви побачите, як дев'ять роботів грають на шести різних інструментах.

Звичайно, це відео знято спеціально для TED 2012.

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

Дивимось.

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

(Музика)

(Оплески)

(Applause) (Cheers)