Robots that fly ... and cooperate | Vijay Kumar

Translator: Lam Nguyen Reviewer: Mai Tran

Chào buổi sáng.

Hôm nay tôi sẽ nói về những quả bóng hơi tự động.

Good morning.

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

(Cười)

À nhưng không, mà về những con robot biết bay như thế này cơ.

(Laughter)

No, agile aerial robots like this one.

Tôi muốn nói một chút về các trở ngại khi làm ra những robot như vậy,

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

và các cơ hội tuyệt vời cho việc ứng dụng công nghệ này.

and some of the terrific opportunities for applying this technology.

Những robot này làm ta liên tưởng tới máy bay không người lái.

So these robots are related to unmanned aerial vehicles.

Tuy nhiên, những máy bay mà bạn thấy trên hình rất lớn.

Chúng nặng hàng tấn, nên rất kém linh hoạt.

However, the vehicles you see here are big.

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

Chúng còn không biết tự vận hành.

Thực tế là, đa số máy bay như thế được điều khiển bởi một đội bay,

They're not even autonomous.

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

bao gồm nhiều phi công,

người điểu khiển các cảm biến,

that can include multiple pilots,

và người điều phối nhiệm vụ.

operators of sensors,

Điều chúng tôi quan tâm là phát triển loại robot này,

and mission coordinators.

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

và đây là hai bức ảnh khác,

về loại robot thông thường mà bạn có thể mua dễ dàng.

and here are two other pictures --

Đây là những chiếc trực thăng với bốn cánh quạt,

of robots that you can buy off the shelf.

có kích cỡ khoảng một mét,

So these are helicopters with four rotors,

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

và nặng vài kilogram.

Chúng tôi lắp thêm cảm biến và bộ xử lý cho chúng,

and weigh several pounds.

And so we retrofit these with sensors and processors,

giúp những robot này có thể bay trong nhà

mà không cần GPS.

and these robots can fly indoors.

Chú robot mà tôi đang cầm trên tay

Without GPS.

là một trong số đó,

The robot I'm holding in my hand

chúng được làm bởi hai sinh viên,

is this one,

Alex và Daniel.

and it's been created by two students,

Nó nhẹ hơn nửa lạng một chút ( khoảng 45g),

Alex and Daniel.

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

và tiêu thụ công suất khoảng 15 Watts.

Và bạn thấy là, đường kính của nó khoảng 20 cm.

It consumes about 15 watts of power.

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

Hãy để tôi hướng dẫn nhanh bạn

về cách con robot này hoạt động.

So let me give you just a very quick tutorial

Nó có bốn cánh quạt.

on how these robots work.

Nếu bạn quay các cánh quạt này với cùng tốc độ,

chú robot sẽ bay lơ lửng.

So it has four rotors.

If you spin these rotors at the same speed,

Nếu bạn tăng tốc tất cả cánh quạt,

the robot hovers.

If you increase the speed of each of these rotors,

thì nó sẽ bay lên nhanh dần.

Đương nhiên, nếu chú robot bị nghiêng,

then the robot flies up, it accelerates up.

lệch so với phương ngang,

Of course, if the robot were tilted,

thì nó sẽ bay lệch theo hướng đó.

inclined to the horizontal,

then it would accelerate in this direction.

Nên để làm nó nghiêng đi,

ta có hai cách làm.

So to get it to tilt,

Trong bức hình này, bạn thấy là cánh quạt 4 quay nhanh hơn,

there's one of two ways of doing it.

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

và cánh quạt 2 quay chậm hơn.

Khi điều đó xảy ra,

and rotor two is spinning slower.

sẽ xuất hiện mômen động lượng làm nó quay.

And when that happens,

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

Với cách còn lại,

nếu bạn tăng tốc cánh quạt 3 và giảm tốc cánh quạt 1,

And the other way around,

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

thì chú robot sẽ lao về phía trước.

Và cuối cùng là,

then the robot pitches forward.

nếu bạn xoay cặp cánh đối diện nhau

And then finally,

nhanh hơn cặp còn lại,

if you spin opposite pairs of rotors

thì chú robot sẽ xoay vòng quanh trục thẳng đứng.

faster than the other pair,

Một bộ xử lý tích hợp

then the robot yaws about the vertical axis.

sẽ đánh giá xem chuyển động nào cần được thực hiện

So an on-board processor

essentially looks at what motions need to be executed

và phối hợp với các chuyển động này,

và tính toán các lệnh cần gửi tới động cơ,

and combines these motions,

600 lệnh một giây.

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

Đó cơ bản là cách robot này hoạt động.

600 times a second.

Một trong những ưu điểm của thiết kế này

That's basically how this thing operates.

là khi bạn thu nhỏ kích thước nó lại,

So one of the advantages of this design

chú robot dĩ nhiên trở nên linh hoạt hơn.

is when you scale things down,

Chúng ta gọi R là độ dài riêng của chú robot.

the robot naturally becomes agile.

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

Thật ra đó là nửa đường kính của nó.

Có rất nhiều thông số vật lý thay đổi khi bạn giảm R.

It's actually half the diameter.

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

Thông số quan trọng nhất là mômen quán tính,

The one that's most important is the inertia,

hoặc độ cản trở chuyển động.

Ta biết rằng, mômen quán tính, thứ ảnh hưởng lớn tới chuyển động quay,

or the resistance to motion.

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

tỉ lệ với hàm luỹ thừa bậc năm của R.

Nên nếu bạn làm R càng nhỏ,

scales as a fifth power of R.

thì mômen quán tính càng giảm nhiều.

So the smaller you make R,

the more dramatically the inertia reduces.

Kết quả là, gia tốc góc,

So as a result, the angular acceleration,

biểu thị bằng ký tự Hy Lạp "alpha,"

tỷ lệ với một chia R.

denoted by the Greek letter alpha here,

Nó tỉ lệ nghịch với R.

goes as 1 over R.

Bạn làm nó càng nhỏ thì nó xoay càng nhanh.

It's inversely proportional to R.

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

Bạn sẽ thấy rõ hơn trong các video này.

Ở góc dưới bên phải, bạn thấy một robot đang biểu diễn xoay 360 độ

So this should be clear in these videos.

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

trong vòng chưa đến nửa giây.

Sẽ lâu hơn một chút khi xoay nhiều vòng.

in less than half a second.

Multiple flips, a little more time.

Quá trình diễn ra trên bảng mạch

là nhận phản hồi từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển,

So here the processes on board

và tính toán, như tôi đã nói,

are getting feedback from accelerometers and gyros on board,

đưa ra khoảng 600 lệnh mỗi giây,

and calculating, like I said before,

để giữ thăng bằng cho robot.

commands at 600 times a second,

Ở bên trái, bạn thấy Daniel đang tung chú robot lên không,

to stabilize this robot.

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

Nó cho thấy sự điều khiển tốt đến mức nào.

Dù bạn tung nó như thế nào,

and it shows you how robust the control is.

robot vẫn lấy lại thăng bằng và bay trở lại phía anh ấy.

No matter how you throw it,

the robot recovers and comes back to him.

Vậy vì sao cần chế tạo robot như thế?

Những robot thế này có rất nhiều ứng dụng.

So why build robots like this?

Bạn có thể gửi chúng vào trong các toà nhà

Well, robots like this have many applications.

với vai trò tìm kiếm và xác định các mối đe doạ,

You can send them inside buildings like this,

as first responders to look for intruders,

có thể là tìm các rò rỉ hóa học,

maybe look for biochemical leaks,

rò rỉ khí ga.

Bạn cũng có thể ứng dụng chúng trong xây dựng.

gaseous leaks.

You can also use them for applications like construction.

Đây là các robot đang mang những thanh dầm, trụ

So here are robots carrying beams, columns

và lắp chúng thành cấu trúc khối hộp.

Tôi sẽ nói thêm một chút về điều này.

and assembling cube-like structures.

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

Những robot này có thể được dùng để chuyển hàng.

The robots can be used for transporting cargo.

Một vấn đề của những chú robot nhỏ này

So one of the problems with these small robots

là tải trọng tối đa của chúng.

Nên bạn có thể muốn nhiều chú robot cùng mang các tải trọng.

is their payload-carrying capacity.

So you might want to have multiple robots carry payloads.

Đây là một hình ảnh từ thử nghiệm mới đây,

thật ra chúng không mới nữa...

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

Ở Sendai, thời gian ngắn sau trận động đất.

actually not so recent anymore --

in Sendai, shortly after the earthquake.

Các robot thế này có thể được cử vào trong những tòa nhà bị đổ,

So robots like this could be sent into collapsed buildings,

để đánh giá thiệt hại sau thảm họa thiên nhiên,

hoặc gửi vào lò phản ứng hạt nhân

to assess the damage after natural disasters,

để vẽ bản đồ các mức phóng xạ.

or sent into reactor buildings,

to map radiation levels.

Bài toán cơ bản nhất mà các robot cần giải quyết

So one fundamental problem that the robots have to solve

nếu chúng được tự động hóa,

là cơ bản phải tìm ra cách để đi từ điểm A tới điểm B.

if they are to be autonomous,

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

Đây là thử thách không nhỏ,

vì cách vận hành của loại robot này rất phức tạp.

So this gets a little challenging,

because the dynamics of this robot are quite complicated.

Thật ra, chúng sống trong không gian 12 chiều.

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

Nên chúng tôi dùng một cách.

Chúng tôi lấy không gian cong 12 chiều này

So we use a little trick.

We take this curved 12-dimensional space,

và chuyển đổi nó thành một không gian phẳng 4 chiều.

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

Không gian phẳng 4 chiều này gồm các trục x, y, z

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

và vector góc quay.

Nên những gì robot làm,

là tính toán thứ mà chúng tôi gọi là Quỹ đạo thăng bằng tối ưu.

and then the yaw angle.

And so what the robot does,

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

Nhắc lại bạn một chút vật lý,

bạn có toạ độ, đạo hàm của nó là vận tốc,

So to remind you of physics:

và gia tốc;

You have position, derivative, velocity;

nếu khi bay, nó bị xóc,

then acceleration;

nó sẽ mất thăng bằng.

and then comes jerk,

Nên robot cố gắng giảm tối đa việc mất thăng bằng.

and then comes snap.

So this robot minimizes snap.

Vì vậy kết quả là,

nó tạo ra chuyển động cân bằng và nhịp nhàng.

So what that effectively does,

Và nó biết tránh các chướng ngại vật.

is produce a smooth and graceful motion.

And it does that avoiding obstacles.

Sau đó quỹ đạo cân bằng tối ưu trong không gian phẳng được ánh xạ ngược,

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

trở lại không gian phức tạp 12 chiều,

back into this complicated 12-dimensional space,

tại đó robot phải tính toán để điều khiển và thực hiện lệnh.

which the robot must do for control and then execution.

Để tôi cho bạn xem một vài ví dụ

minh hoạ cho quỹ đạo cân bằng tối ưu này.

So let me show you some examples

Trong video đầu tiên,

of what these minimum-snap trajectories look like.

bạn sẽ thấy robot đi từ điểm A đến điểm B,

And in the first video,

xuyên qua điểm trung gian.

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

(Tiếng động cơ)

through an intermediate point.

(Whirring noise)

Robot có khả năng tự di chuyển trên mọi quỹ đạo cong khác nhau.

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

Đây là các quỹ đạo tròn,

tại đó robot chịu gia tốc hướng tâm khoảng 2 g.

So these are circular trajectories,

where the robot pulls about two G's.

Một camera bắt chuyển động được gắn trên đầu robot

Here you have overhead motion capture cameras on the top

cho phép robot tự định vị với tần số 100 lần mỗi giây.

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

Nó giúp robot nhận biết vị trí chướng ngại vật,

It also tells the robot where these obstacles are.

Và nếu các chướng ngại di động.

Bạn thấy Daniel đang ném lên một chiếc vòng,

And the obstacles can be moving.

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

robot sẽ tính toán vị trí chiếc vòng đó,

while the robot is calculating the position of the hoop,

và tìm cách vượt qua chướng ngại.

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

Là các nhà khoa học,

chúng tôi được rèn luyện để vượt qua chướng ngại,

So as an academic,

và kêu gọi ủng hộ cho nghiên cứu

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

nhờ những con robot như thế này.

to raise funding for our labs,

(Vỗ tay)

and we get our robots to do that.

(Applause)

Một khả năng khác của các robot là

Nó ghi nhớ các quỹ đạo

So another thing the robot can do

mà nó tự học được hoặc đã được lập trình sẵn.

is it remembers pieces of trajectory

that it learns or is pre-programmed.

Bạn có thể thấy robot đang phối hợp 1 chuyển động để tăng đà quay

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

và đổi góc bay linh hoạt rồi trở lại hình dáng cũ.

and then changes its orientation and then recovers.

Nó làm như vậy vì cái khe cửa sổ đó

chỉ lớn hơn chiều rộng của robot một chút.

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

is only slightly larger than the width of the robot.

Giống như một vận động viên đang đứng trên ván nhảy,

anh ta nhảy lên rất cao để tăng động lượng

So just like a diver stands on a springboard

cuộn mình xoay tròn khoảng hai vòng rưỡi,

and then jumps off it to gain momentum,

và quay về tư thế cũ,

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

con robot này cũng tương tự.

and then gracefully recovers,

Nó biết cách kết hợp nhiều chuyển động trên các quỹ đạo khác nhau

this robot is basically doing that.

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

để làm các thao tác phức tạp.

to do these fairly difficult tasks.

Tôi vẫn muốn cải tiến nó.

Một bất lợi của những con robot này là chúng quá nhỏ.

So I want change gears.

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

Tôi đã nói với bạn là

chúng tôi muốn sử dụng chúng với số lượng lớn,

And I told you earlier

để bù trừ kích cỡ nhỏ bé của chúng.

that we may want to employ lots and lots of robots

Khó khăn là:

to overcome the limitations of size.

Làm sao để điều hành chúng với số lượng lớn như vậy?

So one difficulty is:

Vì vậy, chúng tôi quan sát ngoài tự nhiên.

How do you coordinate lots of these robots?

Tôi muốn các bạn xem video về cách loài kiến sa mạc Aphaenogaster,

And so here, we looked to nature.

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

trong phòng thí nghiệm của giáo sư Pratt, hợp tác mang vật nặng.

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

Chúng đang mang miếng vỏ cây sung.

Bạn chỉ cần bôi nhựa sung lên một vật nào đó,

So this is actually a piece of fig.

và đàn kiến sẽ tha nó về tổ.

Actually you take any object coated with fig juice,

Bạn thấy đó, đàn kiến này không được trực tiếp chỉ huy.

and the ants will carry it back to the nest.

So these ants don't have any central coordinator.

Chúng cảm nhận vị trí của nhau.

Không có trao đổi trực tiếp nào diễn ra.

They sense their neighbors.

Nhưng chúng cảm nhận được nhau

There's no explicit communication.

và cảm nhận được vật chúng đang mang,

But because they sense the neighbors

vậy phải có một dạng chỉ dẫn ngầm nào đó trong toàn đội.

and because they sense the object,

they have implicit coordination across the group.

Đây chính là thứ chúng tôi muốn những con robot có.

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

Giả sử ta có một robot đang đứng cạnh nhiều robot khác.

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

Hãy xem xét robot i và j.

Chúng tôi muốn những robot này

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

tự theo dõi khoảng cách giữa chúng

what we want the robots to do,

khi chúng bay thành đội hình.

is to monitor the separation between them,

Chúng tôi muốn chắc chắn rằng

as they fly in formation.

khoảng cách này nằm trong khoảng cho phép.

And then you want to make sure

Một lần nữa, chúng theo dõi điều này

that this separation is within acceptable levels.

và tính toán khoảng 100 lệnh điều khiển mỗi giây,

So again, the robots monitor this error

and calculate the control commands 100 times a second,

sau đó chúng chuyển thành lệnh di chuyển

600 lần mỗi giây.

which then translates into motor commands,

Việc này cần được mỗi thành viên trong đội hình tự thực hiện.

600 times a second.

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

Nếu bạn có rất nhiều con robot khác nhau,

bạn không thể dùng một bộ não trung tâm để xử lý hết các thông tin

Again, if you have lots and lots of robots,

it's impossible to coordinate all this information centrally

với tốc độ đủ nhanh khi chúng thực hiện nhiệm vụ.

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

Hơn nữa, các robot chỉ được phép tính toán dựa trên các thông tin tại chỗ,

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

là những thứ chúng cảm giác được từ các con khác.

Cuối cùng,

what they sense from their neighbors.

chúng tôi không muốn các robot biết thông tin cá nhân của những con khác.

And then finally,

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

Chúng tôi gọi đó là sự Ẩn danh.

So this is what we call anonymity.

Tôi muốn các bạn xem video tiếp theo về cách 20 con robot cỡ nhỏ này

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

bay theo đội hình.

Chúng tự theo dõi vị trí của nhau.

flying in formation.

Chúng giữ đội hình bay.

They're monitoring their neighbors' positions.

Đội hình bay có thể thay đổi.

They're maintaining formation.

Chúng có thể bay trên một mặt phẳng

The formations can change.

hoặc trong không gian.

They can be planar formations,

Bạn thấy đó,

they can be three-dimensional formations.

chúng đang chuyển đội hình từ một mặt phẳng sang toàn không gian.

As you can see here,

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

Để bay qua chướng ngại vật,

chúng sẽ điều chỉnh đội hình khi bay.

And to fly through obstacles,

they can adapt the formations on the fly.

Khi bay, chúng sẽ ở rất sát nhau.

Bạn đang thấy ở đội hình bay hình số 8 này,

So again, these robots come really close together.

khoảng cách giữa chúng là dưới 10cm.

As you can see in this figure-eight flight,

Mặc dù bị ảnh hưởng bởi dòng không khí do cánh quạt các robot khác gây ra,

they come within inches of each other.

And despite the aerodynamic interactions with these propeller blades,

chúng vẫn duy trì đội hình ổn định.

(Vỗ tay)

they're able to maintain stable flight.

(Applause)

Khi đã biết cùng nhau bay theo đội hình,

bạn có thể cùng nhau di chuyển các vật nặng.

So once you know how to fly in formation,

Điều này cho thấy chúng tôi có thể tăng gấp hai, gấp ba, gấp bốn

you can actually pick up objects cooperatively.

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

khả năng của robot,

chỉ bằng việc dạy chúng cách hợp tác, như bạn đã thấy.

the robots' strength,

Làm cách này có một bất lợi, đó là khi bạn tăng kích thước robot...

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

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

Giả sử có nhiều robot đang cùng mang một vật rất nặng.

bạn sẽ phải tăng kích thước, hay quán tính của chúng.

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

Khi đó sẽ phải đánh đổi: Chúng sẽ kém nhanh nhẹn hơn.

you're essentially increasing the inertia,

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

Nhưng bạn sẽ được lợi vì chúng có thể mang vật nặng hơn.

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

Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi đã đạt được vài thành công khác.

Đây là kết quả của nghiên cứu sinh Quentin Lindsey.

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

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

Thuật toán anh ấy viết dạy cho robot

cách tự động lắp ghép các khối hộp chữ nhật

So his algorithm essentially tells these robots

how to autonomously build cubic structures

từ các thanh thép có sẵn.

from truss-like elements.

Thuật toán đó dạy robot nên lấy cái gì,

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

đặt chúng ở đâu và khi nào...

Bạn thấy trong video này...

when, and where to place it.

Nó đang được tua nhanh 14 lần...

So in this video you see --

Bạn đang thấy các robot đang tạo nên 3 cấu trúc khác nhau.

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

Một lần nữa, mọi thứ vận hành tự động,

you see three different structures being built by these robots.

mọi việc Quentin phải làm

And again, everything is autonomous,

là cho robot xem bản thiết kế của cấu trúc anh ta muốn xây.

and all Quentin has to do

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

Mọi thí nghiệm mà các bạn đã theo dõi,

So all these experiments you've seen thus far,

tất cả các mô phỏng này,

đều được thực hiện nhờ sự giúp đỡ của camera bắt chuyển động.

all these demonstrations,

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

Vậy, điều gì sẽ xảy ra khi bạn rời phòng thí nghiệm

và ra thế giới bên ngoài?

So what happens when you leave your lab,

Nếu không có GPS thì sao?

and you go outside into the real world?

And what if there's no GPS?

Các robot đã được trang bị một camera,

So this robot is actually equipped with a camera,

một bộ cảm biến khoảng cách và một máy quét laser.

Chúng dùng các thiết bị đó để dựng bản đồ môi trường xung quanh.

and a laser rangefinder, laser scanner.

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

Bản đồ đó bao gồm nhiều thứ,

ví dụ như cửa ra vào, cửa sổ, con người, các đồ dùng...

What that map consists of are features --

like doorways, windows, people, furniture --

và robot sẽ biết vị trí tương đối của nó

so với các vật xung quanh.

and it then figures out where its position is,

Không có máy chủ định hướng nào hết.

with respect to the features.

Hệ thống định hướng được đặt ở trong mỗi con robot,

So there is no global coordinate system.

cho nó biết vị trí và phương hướng.

The coordinate system is defined based on the robot,

where it is and what it's looking at.

Nó giúp robot định hướng môi trường và chướng ngại vật.

And it navigates with respect to those features.

Tôi muốn các bạn xem 1 video

nói về thuật toán được phát triển bởi Frank Shen và giáo sư Nathan Michael,

So I want to show you a clip

of algorithms developed by Frank Shen and Professor Nathan Michael,

bạn đang thấy con robot lần đầu tiên vào một ngôi nhà,

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

nó đang tự vẽ bản đồ trong lúc bay.

and creating this map on the fly.

Robot sẽ phân tích các chi tiết bên trong ngôi nhà,

So the robot then figures out what the features are,

và phác hoạ bản đồ.

Nó phân tích vị trí tương đối của mình trong môi trường xung quanh,

it builds the map,

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

và tự ước lượng toạ độ 100 lần mỗi giây.

and then estimates its position 100 times a second,

Điều đó cho phép chúng tôi dùng thuật toán điều khiển tôi vừa kể trên.

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

Thực ra con robot này đang bị Frank điều khiển từ xa,

So this robot is actually being commanded remotely by Frank,

nhưng tự nó cũng có thể tìm đường đi.

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

Hãy giả sử tôi phải vào một căn nhà,

mà tôi không hề biết cấu trúc của nó.

So suppose I were to send this into a building,

Tôi sẽ cho robot vào trước,

and I had no idea what this building looked like.

dựng bản đồ,

I can ask this robot to go in,

sau đó quay lại và cho tôi biết cấu trúc của nó.

create a map,

Vậy là robot không chỉ biết giải quyết các vấn đề như

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

So here, the robot is not only solving the problem

làm thế nào để đi từ điểm A tới điểm B trong bản đồ,

nó còn luôn tìm ra điểm B tối ưu, hay đích đến tốt nhất mọi.

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.

Về cơ bản là nó biết đi tới đâu,

biết cách xoay sở với lượng thông tin ít nhất có thể,

So essentially it knows where to go

và đó là cách nó dựng bản đồ.

to look for places that have the least information,

Và tôi muốn nói với bạn về ứng dụng của loại robot này.

and that's how it populates this map.

So I want to leave you with one last application.

Ta có thể làm nhiều thứ nhờ những công nghệ này.

And there are many applications of this technology.

Tôi là một giáo sư, và chúng ta đều đam mê việc giáo dục.

Các robot như thế sẽ thay đổi hoàn toàn hệ thống giáo dục 12 năm của ta.

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

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

Chúng ta đang ở nam California,

khá gần Los Angeles,

But we're in Southern California,

vậy để "nhập gia tuỳ tục," tôi sẽ kết luận vấn đề theo cách vui vẻ nhất.

close to Los Angeles,

so I have to conclude with something focused on entertainment.

Tôi muốn kết thúc bằng một bài hát.

Tôi muốn giới thiệu Alex và Daniel, những người đã làm video này.

I want to conclude with a music video.

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

(Vỗ tay)

(Applause)

Trước khi các bạn xem,

tôi muốn nói rằng, họ đã làm video này ba ngày trước

So before I play this video,

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

sau khi Chris gọi điện cho họ.

Và những robot trong video này chơi nhạc hoàn toàn tự động.

after getting a call from Chris.

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

Bạn sẽ xem chín chú robot chơi sáu loại nhạc cụ khác nhau.

You will see nine robots play six different instruments.

Đặc biệt, video này được làm đặc biệt để chào mừng TED 2012.

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

Hãy cùng xem nào!

Let's watch.

(Sound of air escaping from valve)

(Music)

(Whirring sound)

(Music)

(Applause) (Cheers)