The Future of Flying Robots | Vijay Kumar | TED Talks

Translator: Tuan Mach Reviewer: Trinh Tran

In my lab, we build autonomous aerial robots

Trong phòng thí nghiệm, chúng tôi chế tạo những robot bay tự động

like the one you see flying here.

như thiết bị bay mà bạn thấy ở đây.

Unlike the commercially available drones that you can buy today,

Không như những máy bay không người lái thương mại bạn có thể mua hiện nay,

this robot doesn't have any GPS on board.

robot này không trang bị GPS.

So without GPS,

Vì không có GPS,

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

rất khó để những robot như thế này xác định được vị trí của chúng.

This robot uses onboard sensors, cameras and laser scanners,

Robot này sử dụng các bộ cảm biến tích hợp, máy quay và thiết bị quét laser,

to scan the environment.

để quét môi trường xung quanh.

It detects features from the environment,

Nó phát hiện ra những đặc điểm của môi trường,

and it determines where it is relative to those features,

và xác định vị trí tương đối của nó so với những đặc điểm đó,

using a method of triangulation.

bằng phương pháp đối chiếu tam giác.

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

Và sau đó nó có thể tập hợp những đặc điểm đó lên trên bản đồ,

like you see behind me.

như cái các bạn thấy phía sau tôi.

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

Bản đồ này cho phép robot biết được vị trí các chướng ngại vật

and navigate in a collision-free manner.

và di chuyển mà không va vào chúng.

What I want to show you next

Điều tiếp theo tôi muốn chỉ cho các bạn

is a set of experiments we did inside our laboratory,

là một loạt các thí nghiệm mà chúng tôi đã thực hiện trong phòng thí nghiệm,

where this robot was able to go for longer distances.

nơi mà robot này có khả năng xa hơn thế nữa,

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

Ở đây các bạn sẽ thấy, góc trên bên phải là những gì robot thấy qua camera.

And on the main screen --

Và trên màn hình chính --

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

hiển nhiên đây là hình ảnh được tua nhanh 4 lần --

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

trên màn hình chính các bạn sẽ thấy tấm bản đồ mà nó đang tạo ra.

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

Đây là một bản đồ có độ phân giải cao của dãy hành lang quanh phòng thí nghiệm của chúng tôi.

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

Và sau đó quý vị sẽ thấy nó đi vào trong phòng thí nghiệm,

which is recognizable by the clutter that you see.

nơi rất dễ nhận biết bởi sự lộn xộn các bạn đang thấy.

(Laughter)

(Cười)

But the main point I want to convey to you

Nhưng ý chính mà tôi muốn nói với các bạn

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

đó là những robot này có khả năng vẽ những tấm bản đồ có độ phân giải cao

at five centimeters resolution,

với độ chính xác đến 5cm,

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

điều đó cho phép ai đó ở ngoài phòng, hoặc bên ngoài tòa nhà

to deploy these without actually going inside,

có thể biết được tường tận mọi thứ mà không cần vào bên trong,

and trying to infer what happens inside the building.

và cố sức suy đoán điều gì xảy ra bên trong tòa nhà.

Now there's one problem with robots like this.

Hiện nay có một vấn đề với loại robot như thế này.

The first problem is it's pretty big.

Vấn đề đầu tiên là nó tương đối lớn.

Because it's big, it's heavy.

Vì lớn, nên nó nặng.

And these robots consume about 100 watts per pound.

Và những robot thế này tiêu thụ khoảng 100 watt mỗi pound.

And this makes for a very short mission life.

Và điều đó rút ngắn tuổi thọ hoạt động của chúng.

The second problem

Vấn đề thứ hai

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

là những robot này mang theo những cảm biến rất đắt tiền --

a laser scanner, a camera and the processors.

bộ quét laser, camera và các bộ vi xử lý.

That drives up the cost of this robot.

Điều này làm tăng giá thành của robot.

So we asked ourselves a question:

Vì thế chúng tôi tự hỏi:

what consumer product can you buy in an electronics store

sản phẩm nào chúng ta có thể mua trong một cửa hàng điện tử

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

không mắc tiền lại nhẹ mà có trang bị cảm biến và chức năng tính toán?

And we invented the flying phone.

Và chúng tôi phát minh ra điện thoại bay.

(Laughter)

(Cười)

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

Robot này sử dụng một smartphone Samsung Galaxy mà ai cũng có thể mua ở cửa hàng,

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

và tất cả những thứ bạn cần chỉ là một app mà bạn có thể tải về từ app store.

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

Và bạn thấy đấy, robot này đang đọc chữ "TED",

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

nhìn vào góc của chữ "T" và "E"

and then triangulating off of that, flying autonomously.

và sau đó dùng phép đối chiếu tam giác, bay một cách tự động.

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

Cần điều khiển ở ngay kia để bảo đảm nếu robot trở nên bất thường.

Giuseppe can kill it.

Giuseppe có thể tiêu diệt nó.

(Laughter)

(Cười)

In addition to building these small robots,

Bên cạnh việc chế tạo những con robot nhỏ này,

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

chúng tôi còn thực hiện thí nghiệm với các động tác có phần dữ dội, như các bạn thấy đây.

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

Con robot này đang di chuyển với tốc độ 2-3 mét/giây,

pitching and rolling aggressively as it changes direction.

chao liệng và quay tròn liên tục khi nó thay đổi hướng.

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

Điểm mấu chốt ở đây là chúng ta có thể có những con robot chạy nhanh hơn

and then travel in these very unstructured environments.

và di chuyển trong những môi trường lộn xộn.

And in this next video,

Trong video tiếp theo này,

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

như bạn thấy con chim này, một con đại bàng, phối hợp duyên dáng đôi cánh,

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

mắt và chân để tóm lấy con mồi ra khỏi mặt nước,

our robot can go fishing, too.

robot của chúng tôi cũng có thể đi câu.

(Laughter)

(Cười)

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

Trong trường hợp này, đây là một miếng sandwich Philly mà nó tóm lấy bất ngờ từ trên không.

(Laughter)

(Cười)

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

Thế nên bạn có thể thấy con robot này đang di chuyển với tốc độ khoảng 3 mét/giây,

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

nhanh hơn tốc độ đi bộ, nó phối hợp tay, móng vuốt,

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

và khả năng bay của nó trong thời gian tính bằng giây để thực hiện được động tác này.

In another experiment,

Trong một thí nghiệm khác,

I want to show you how the robot adapts its flight

tôi muốn cho các bạn thấy làm thế nào để robot điều chỉnh cách bay

to control its suspended payload,

để kiểm soát gói hàng treo bên dưới,

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

khi chiều dài của nó lớn hơn độ rộng của cửa sổ.

So in order to accomplish this,

Để thực hiện được việc này,

it actually has to pitch and adjust the altitude

nó thật sự phải lao xuống, điều chỉnh độ cao,

and swing the payload through.

và đưa gói hàng qua.

But of course we want to make these even smaller,

Nhưng tất nhiên chúng tôi muốn làm chúng nhỏ hơn nữa,

and we're inspired in particular by honeybees.

và chúng tôi đã lấy cảm hứng từ loài ong mật.

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

Nếu các bạn quan sát loài ong mật, và đây là một đoạn phim quay chậm

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

chúng rất nhỏ, lực quán tính rất nhỏ --

(Laughter)

(Cười)

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

đến mức chúng chẳng cần bận tâm -- chúng bay vụt ra khỏi tay tôi, ví dụ vậy.

This is a little robot that mimics the honeybee behavior.

Đây là một con robot nhỏ bắt chước hành vi của loài ong mật.

And smaller is better,

Và càng nhỏ thì càng tốt,

because along with the small size you get lower inertia.

vì kích thước nhỏ mang đến cho bạn lực quán tính nhỏ hơn.

Along with lower inertia --

Cùng với lực quán tính nhỏ hơn --

(Robot buzzing, laughter)

(Robot kêu vo vo, khán giả cười)

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

cùng với lực quán tính nhỏ hơn, các bạn có thể tăng sức bền khi va chạm.

And that makes you more robust.

Điều đó khiến bạn trở cứng cáp hơn.

So just like these honeybees, we build small robots.

Dựa trên những con ong mật này, chúng tôi tạo ra những con robot nhỏ.

And this particular one is only 25 grams in weight.

Và đây là một con đặc biệt chỉ nặng 25 gram.

It consumes only six watts of power.

Nó chỉ tiêu thụ 6 watt năng lượng.

And it can travel up to six meters per second.

Và nó có thể di chuyển với tốc độ lên tới 6 mét/giây.

So if I normalize that to its size,

Vậy nếu như căn tỉ lệ tốc độ với kích thước của chúng,

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

nó giống như một chiếc Boeing 787 với vận tốc gấp 10 lần vận tốc âm thanh.

(Laughter)

(Cười)

And I want to show you an example.

Tôi muốn cho các bạn xem một ví dụ.

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

Đây có lẽ là va chạm trên không có chủ đích đầu tiên, với tốc độ bằng 1/20 tốc độ thường

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

Chúng đang bay với tốc độ tương đối là 2 mét/giây

and this illustrates the basic principle.

và điều này minh họa cho một nguyên tắc cơ bản.

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

Chiếc lồng nặng 2 gram bằng sợi carbon giúp các cánh quạt không mắc vào nhau,

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

nhưng quan trọng là cú va chạm được nhận biết và robot phản ứng lại sự va chạm ấy.

And so small also means safe.

Thế nên nhỏ cũng đồng nghĩa với an toàn.

In my lab, as we developed these robots,

Trong phòng thí nghiệm, khi chúng tôi phát triển loại robot này,

we start off with these big robots

chúng tôi bắt đầu với những con robot lớn,

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

và sau đó giảm kích thước xuống thành những con robot nhỏ này.

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

Và nếu các bạn vẽ một biểu đồ về số lượng băng cá nhân chúng tôi đã đặt mua

in the past, that sort of tailed off now.

thì nó sẽ giảm xuống thế này.

Because these robots are really safe.

Bởi vì những con robot này rất an toàn.

The small size has some disadvantages,

Kích thước nhỏ có một số bất lợi,

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

và tạo hóa đã tìm ra một số cách để bù đắp cho những bất lợi ấy.

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

Ý tưởng cơ bản là chúng tập hợp lại thành những nhóm lớn, hay bầy đàn.

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

Tương tự như vậy, trong phòng thí nghiệm, chúng tôi cố gắng tạo ra những bầy robot nhân tạo.

And this is quite challenging

Và điều này khá cam go

because now you have to think about networks of robots.

bởi vì lúc này bạn phải nghĩ đến mạng lưới các robot.

And within each robot,

Và bên trong mỗi con robot,

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

bạn phải nghĩ về sự tương tác của cảm biến, thông tin, khả năng tính toán --

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

và hệ thống này trở nên khá khó để kiểm soát và quản lý.

So from nature we take away three organizing principles

Thế nên, từ tự nhiên, chúng tôi học được 3 nguyên tắc tổ chức

that essentially allow us to develop our algorithms.

cần thiết để cho phép chúng tôi phát triển thuật toán của mình.

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

Ý tưởng đầu tiên là các robot cần phải biết được những robot lân cận chúng.

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

Chúng cần phải có khả năng cảm nhận và thông tin với các robot lân cận.

So this video illustrates the basic idea.

Video này minh họa ý tưởng cơ bản này.

You have four robots --

Chúng tôi có 4 robot --

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

một trong số chúng bị kiểm soát bởi một người điều khiển.

But because the robots interact with each other,

Thế nhưng bởi vì các robot tương tác với nhau,

they sense their neighbors,

chúng cảm nhận được nhau,

they essentially follow.

nên chúng di chuyển theo.

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

Và ở đây, có một người có khả năng dẫn dắt mạng lưới các robot đi theo.

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

Một lần nữa, không phải bởi vì tất cả robot biết nơi chúng cần đi.

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

Nhưng là bởi vì chúng phản ứng lại vị trí của những robot lân cận.

(Laughter)

(Cười)

So the next experiment illustrates the second organizing principle.

Thí nghiệm tiếp theo mô phỏng nguyên tắc tổ chức thứ hai.

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

Và nguyên tắc này vận hành theo nguyên tắc nặc danh.

Here the key idea is that

Ý tưởng chính ở đây là

the robots are agnostic to the identities of their neighbors.

những con robot không biết được danh tính của những con lân cận chúng.

They're asked to form a circular shape,

Chúng được yêu cầu thiết lập một vòng tròn,

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

và bất kể bạn muốn có bao nhiêu con robot cho việc thiết lập này,

or how many robots you pull out,

hay có bao nhiêu con robot bạn lấy ra,

each robot is simply reacting to its neighbor.

mỗi robot chỉ đơn thuần phản ứng lại với những con lân cận.

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

Nó biết rằng nó cần phải thiết lập một vòng tròn,

but collaborating with its neighbors

và cộng tác với những con robot kế cận nó

it forms the shape without central coordination.

để tạo hình mà không cần đến sự điều phối trung tâm.

Now if you put these ideas together,

Giờ đây nếu các bạn kết hợp những ý tưởng đó lại,

the third idea is that we essentially give these robots

ý tưởng thứ ba là chúng tôi đưa cho những con robot này

mathematical descriptions of the shape they need to execute.

những mô tả hình học của hình dạng mà chúng cần thực hiện.

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

Và những hình dạng này có thể thay đổi theo thời gian,

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

và các bạn sẽ thấy những con robot này bắt đầu từ việc tạo thành một vòng tròn,

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

rồi sau đó đổi thành hình tam giác, kéo dài thành một đường thẳng,

back into an ellipse.

và trở lại hình ê-líp.

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

Và chúng làm điều này với cùng một kiểu phối hợp tính theo giây

that you see in natural swarms, in nature.

mà các bạn nhìn thấy ở những bầy đàn trong tự nhiên.

So why work with swarms?

Tại sao phải nghiên cứu những bầy đàn?

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

Để tôi kể cho các bạn nghe hai ứng dụng mà chúng tôi đang rất quan tâm.

The first one has to do with agriculture,

Đầu tiên là thứ liên quan đến nông nghiệp,

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

có thể là một vấn đề lớn nhất mà chúng ta đang đối mặt khắp thế giới.

As you well know,

Như các bạn cũng biết,

one in every seven persons in this earth is malnourished.

trên trái đất, cứ 7 người thì có 1 người bị suy dinh dưỡng.

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

Hầu hết đất đai mà chúng ta có thể trồng trọt đều đã được sử dụng.

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

Và độ hiệu quả của hầu hết các hệ thống trên thế giới đang được cải thiện,

but our production system efficiency is actually declining.

thế nhưng hiệu suất sản lượng thật sự lại đi xuống.

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

Và hầu hết là bởi việc thiếu nước, bệnh cây trồng, biến đổi khí hậu

and a couple of other things.

và một vài nguyên nhân khác.

So what can robots do?

Vậy các robot có thể làm được gì?

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

À, chúng ta ứng dụng một phương pháp có tên là Nông nghiệp Chính xác trong cộng đồng.

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

Ý tưởng cơ bản là chúng ta cho các robot bay qua các vườn cây,

and then we build precision models of individual plants.

và sau đó xây dựng những mô hình chính xác của từng cây một.

So just like personalized medicine,

Giống như một loại thuốc được cá nhân hóa,

while you might imagine wanting to treat every patient individually,

khi các bạn có thể tưởng tượng ra việc chữa cho từng bệnh nhân một,

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

thì điều chúng tôi muốn làm là tạo ra mô hình của từng cây một,

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

và sau đó cho người nông dân biết nhu cầu của từng cây --

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

có thể là nước, phân bón, hay thuốc trừ sâu.

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

Ở đây, các bạn sẽ thấy những con robot đang di chuyển qua một vườn táo

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

và trong 1 phút bạn sẽ thấy 2 người bạn của nó

doing the same thing on the left side.

cũng đang làm điều tương tự ở phía tay trái.

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

Điều chúng đang làm là xây dựng bản đồ của mảnh vườn.

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

Và bên trong bản đồ đó là bản đồ của từng cây trong vườn.

(Robot buzzing)

(Tiếng robot kêu)

Let's see what those maps look like.

Hãy xem thử những bản đồ ấy trông như thế nào.

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

Ở video tiếp theo, các bạn sẽ thấy các camera đang được robot sử dụng.

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

Bên phía góc trái bên trên là một camera màu chuẩn.

On the left-center is an infrared camera.

Góc trái, ở giữa là một camera hồng ngoại.

And on the bottom-left is a thermal camera.

Và góc trái dưới cùng là một camera nhiệt.

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

Và trên màn hình chính, các bạn đang thấy một cấu trúc 3D tái lập

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

mỗi cây trong vườn khi các cảm biến bay ngang qua các cây.

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

Khi được trang bị những thông tin thế này, chúng ta có thể làm được nhiều thứ.

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

Đầu tiên và có thể là thứ quan trọng nhất chúng ta có thể làm, rất đơn giản là

count the number of fruits on every tree.

đếm số lượng quả trên mỗi cây.

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

Bằng cách này, chúng ta có thể cho người nông dân biết số lượng trái trên từng cây,

and allow her to estimate the yield in the orchard,

và cho phép họ ước tính sản lượng của vườn,

optimizing the production chain downstream.

tối ưu mạch sản xuất.

The second thing we can do

Điều thứ hai chúng ta có thể làm

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

là lấy mô hình của cây trồng, thiết lập hình ảnh 3D,

and from that estimate the canopy size,

từ đó ước tính kích thước vòm lá,

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

và độ tương quan giữa kích thước vòm lá với diện tích lá của mỗi cây,

And this is called the leaf area index.

Cái này được gọi là chỉ số diện tích lá.

So if you know this leaf area index,

Nếu các bạn biết chỉ số diện tích lá,

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

về cơ bản bạn có thể tính được khả năng quang hợp của mỗi cây,

which again tells you how healthy each plant is.

từ đó bạn biết được sức khỏe của cây.

By combining visual and infrared information,

Bằng việc kết hợp thông tin hình ảnh và hồng ngoại,

we can also compute indices such as NDVI.

chúng ta cũng có thể tính được các chỉ số như NDVI.

And in this particular case, you can essentially see

Và trong trường hợp cụ thể này, bạn có thể thấy được rằng

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

có một số cây trồng hiện không phát triển tốt như các cây khác.

This is easily discernible from imagery,

Điều này có thể dễ dàng nhận ra từ các hình ảnh,

not just visual imagery but combining

không chỉ là hình ảnh trực quan, nhưng còn là kết hợp

both visual imagery and infrared imagery.

của cả hình ảnh trực quan và hình ảnh hồng ngoại.

And then lastly,

Và cuối cùng,

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

có một thứ chúng tôi đang quan tâm là việc phát hiện ra bệnh vàng lá giai đoạn đầu --

and this is an orange tree --

và đây là một cây cam --

which is essentially seen by yellowing of leaves.

có thể nhận biết bởi độ vàng của lá.

But robots flying overhead can easily spot this autonomously

Tuy nhiên, các robot bay phía trên có thể dễ dàng phát hiện ra chúng một cách tự động

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

và báo cho người nông dân rằng họ đang gặp vấn đề

in this section of the orchard.

ở khu vực này trong vườn cây.

Systems like this can really help,

Những hệ thống như thế này rất có ích,

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

và chúng tôi đang hướng đến mục tiêu có thể tăng năng suất khoảng 10%

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

và, quan trọng hơn, là giảm các chỉ số đầu vào, như lượng nước

by 25 percent by using aerial robot swarms.

xuống 25% bằng cách sử dụng những đám robot bay.

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

Cuối cùng, tôi muốn các bạn hoan nghênh những người đã thật sự tạo ra tương lai,

Yash Mulgaonkar, Sikang Liu and Giuseppe Loianno,

Yash Mulgaonkar, Sikang Liu và Giuseppe Loianno,

who are responsible for the three demonstrations that you saw.

những người phụ trách cho ba màn minh họa mà các bạn đã xem.

Thank you.

Cảm ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)