Доброе утро! Сегодня я расскажу вам о самоуправляемых летающих пляжных мячах. Шутка. Я расскажу о вот таких быстрых авиароботах, вы узнаете о проблемах их создания и о некоторых потрясающих возможностях применения этой технологии.
Эти роботы — беспилотные летательные аппараты. Однако вот эти транспортные средства достаточно большие, весят тысячи килограммов и медленные. Они даже не самоуправляемы. Многие из них управляются командами из нескольких пилотов, операторов аппаратуры и координаторов полета. Мы заинтересованы в разработке робота, который вы сможете купить в магазине.
Вот еще несколько изображений. Это вертолеты с четырьмя несущими винтами. Их длина составляет около метра, а вес несколько килограммов. Мы устанавливаем датчики и процессоры, и роботы обретают возможность летать в помещении без GPS.
В моих руках робот, созданный студентами Алексом и Даниэлем. Он весит чуть более нескольких десятков граммов и потребляет около 15 Ватт энергии. Как вы можете видеть, он около 20 сантиметров в диаметре. Позвольте вкратце рассказать вам, как работают эти роботы. У робота есть четыре несущих винта. Если они вращаются на одной скорости, робот парит в воздухе. Если вы увеличиваете скорость каждого винта, робот ускоряется и летит вверх.
Естественно, если робот наклонен по отношению к горизонту, ускорение будет происходить в этом направлении. Есть два способа его наклонить. На этом изображении видно, что винт №4 вращается быстрее, а винт №2 вращается медленнее. Именно это создает момент, при котором робот наклоняется. Второй способ таков. Увеличиваем скорость вращения винта №3 и уменьшаем скорость вращения винта №1. И робот наклоняется вперед. Наконец, если вращаете одну противоположную пару винтов с большей скоростью, чем другую, робот вращается по вертикальной оси.
Встроенный в робот процессор определяет, какие движения надо выполнить, сопоставляет эти движения и решает, какие команды отправить на винты, посылая 600 команд в секунду. Вот, как это работает.
Одно из преимуществ этой модели — ее естественная быстрота при уменьшении размеров. R на этом изображении — характерная длина робота, это половина его диаметра. Множество физических параметров изменяются при уменьшении R. Самый главный из них — это инерция или сопротивление движению. Оказывается, что инерция, регулирующая угловое движение, пропорциональна R в пятой степени. Уменьшая R , мы значительно уменьшаем и инерцию.
Угловое ускорение, обозначенное греческой буквой альфа, рассчитывается по формуле 1 деленное на R , она обратно пропорциональна R. Чем оно меньше, тем быстрее вы можете вращаться. Вот видео, демонстрирующее этот процесс. Внизу справа вы видите робота, выполняющего переворот на 360 градусов менее, чем за полсекунды. Несколько переворотов — чуть больше времени. Встроенные процессоры получают информацию от датчиков ускорения и гироскопов на борту. Как я уже сказал, они рассчитывают и посылают 600 команд в секунду, чтобы поддержать устойчивость робота. Слева вы видите, Как Даниэль подбрасывает робота в воздух. Посмотрите, насколько надежен его контроль. Независимо от того, как вы его бросаете, роботу удается вернуться в исходное положение.
Для чего нужны такие роботы? У них много областей применения. Мы можем заслать их в здание для поиска злоумышленников, обнаружения биохимических или газообразных утечек. Их можно также использовать в строительстве объектов. Вот роботы, переносящие балки, колонны и создающие кругообразные структуры (чуть позже я вернусь к этому). Роботов можно использовать для перевозки грузов. Недостатком этих маленьких роботов является их полезная грузоподъемность, поэтому вам могут понадобиться несколько роботов для работы.
Вот недавно проведенный нами эксперимент, хотя он не такой уж и недавний. Это было в Сендае сразу после землетрясения. Роботы могут быть отправлены в разрушенные здания для оценки ущерба после стихийных бедствий или посланы в зараженные радиацией здания для определения уровня радиации.
Чтобы быть самоуправляющимся, роботу необходимо решить одну из ключевых проблем, а именно — понять, как добраться из точки А в точку В. Это совсем непростая задача, поскольку динамика этого робота довольно сложна. Эти роботы живут в 12-мерном пространстве. Мы пошли на маленькую хитрость — взяли изогнутое 12- мерное пространство и преобразили его в плоское четырехмерное пространство. Четырехмерное пространство состоит из x, y и z, и угла рыскания. Задача робота — спланировать минимальную и быструю траекторию.
Напомню вам физику. Существуют производные позиции: скорость, затем ускорение, а потом рывок и толчок. Робот минимизирует эффект толчка и, таким образом, делает движения гладкими и изящными. Он также избегает препятствия. Минимальные траектории в плоском пространстве затем преобразуются обратно в сложное 12-мерное пространство, которым робот должен владеть для контроля и выполнения задач.
Позвольте показать вам, как выглядят эти минимальные траектории. В первом видео вы видите, как робот движется из точки А в точку В через промежуточную точку. Роботы, естественно, способны выполнять любые кривые траектории. В этих круговых траекториях ускорение робота равно почти двум джи. На борту есть камеры захвата движения, сообщающие роботу его местоположение 100 раз в секунду. Они также указывают ему на препятствия. Препятствия могут перемещаться. Посмотрите, Даниэль подбрасывает обруч. Робот рассчитывает положение обруча и вычисляет, как лучше преодолеть его.
Ученые часто из кожи вон лезут, добиваясь финансирования своих лабораторий, поэтому наш робот и умеет это делать. Еще робот может запомнить заученные или запрограммированные части траектории. Здесь мы видим, как робот сочетает движение, создающее импульс, меняет ориентацию и затем обретает равновесие. Это нужно потому, что проем окна лишь немного шире робота.
Ныряльщик на трамплине отталкивается от него, чтобы набрать движущую силу, делает пируэт в два с половиной оборота и затем изящно выпрямляется. По сути, наш робот делает то же самое. Робот знает, как соотнести части траектории для выполнения сложных задач.
Сменим тему. Одним из недостатков маленьких роботов является их размер. Как я уже отметил, нам может понадобиться множество роботов для решения этой проблемы. Возникает вопрос: как скоординировать их работу? Мы воспользовались примером из природы. В этом видео пустынные муравьи афаногастера переносят объект в лаборатории Стивена Пратта. Это кусок фигового дерева. Можете дать им любой объект, покрытый соком инжира, и они отнесут его в муравейник. Эти муравьи не имеют центрального координатора, они ощущают своих соседей без явной передачи информации. Поскольку они ощущают соседей и ощущают сам объект, в группе происходит неявная координация.
Мы бы хотели, чтобы наши роботы имели именно такую согласованность. Когда у нас есть робот, окруженный соседями (взгляните на роботов i и j), мы хотим, чтобы роботы следили за расстоянием между собой при полете в строю. Нужно убедиться, что расстояние между ними достаточное. Опять же, роботы отслеживают погрешность и рассчитывают управляющие команды 100 раз в секунду, переводя их затем в 600 моторных команд в секунду. Это должно быть сделано в децентрализованном порядке. Если у вас много роботов, невозможно централизованно скоординировать информацию настолько быстро, чтобы роботы смогли выполнить задачу. К тому же действия роботов зависят только от местной информации, от их ощущения соседей.
Наконец, мы хотим, чтобы роботам было все равно, кто является их соседом. Именно это мы называем анонимностью. Сейчас я покажу вам видео 20 роботов, выполняющих полет в строю. Они отслеживают позицию соседей, они не нарушают строй, даже если их порядок меняется. Структура может быть как плоской, так и трехмерной. Вы можете видеть, они переходят от трехмерной структуры к плоской. Для преодоления препятствия роботы адаптируются на лету. Они расположены очень близко друг к другу. При выполнении «восьмерки», они пролетают в нескольких сантиметрах друг от друга. Несмотря на аэродинамическое взаимодействие их лопастей, они поддерживают стабильный полет.
Если роботы умеют летать в строю, они могут и поднимать объекты сообща. Это означает, что мы можем увеличить в два, три или четыре раза силу роботов, заставляем их объединяться с соседями, как вот здесь. Но если мы утяжелим переносимые предметы, появляются некоторые недостатки. Объект несут несколько роботов, поэтому увеличивается инерция, и роботы становятся менее быстрыми. Такой исход неизбежен. Но мы выигрываем в плане полезной грузоподъемности.
Хочу показать вам еще одну работу нашей лаборатории. Это работа аспиранта Квентина Линдси. Созданный им алгоритм, говорит роботам, как самостоятельно строить кругообразные структуры из таких элементов, как балки. Алгоритм сообщает роботу, какую балку взять, и где и когда ее опустить. Из этого видео, ускоренного в 10 и в 14 раз, видно, как роботы строят три разные конструкции. Они полностью автономны. Квентин должен всего лишь дать им план конструкции, которую он хочет построить.
Все увиденные вами эксперименты, все наглядные представления были сделаны с помощью системы захвата движения. Что же происходит, если мы покидаем лабораторию и выходим на улицу в реальный мир? Как быть, если нет GPS? Этот робот оснащен камерой и лазерным дальномером, лазерным сканирующим устройством. Он использует датчики для построения карты окружающей среды. Карта состоит из таких объектов, как двери, окна, люди, мебель. Она также определяет положение робота по отношению к этим объектам. Это не глобальная система координат, это система координат, определенная роботом, его положением и ориентацией в пространстве.
Хочу показать вам видео алгоритмов, созданных Франком Шеном и профессором Наганом Майклом. Здесь видно, как робот впервые попадает в здание и на лету создает карту местности. Робот определяет объекты вокруг. Он создает карту и определяет свое положение по отношению к объектам. Он обновляет свое положение 100 раз в секунду, что позволяет использовать алгоритмы управления, о которых я вам уже рассказывал. Этот робот дистанционно управлялся Франком, но он также сам мог решать, куда направиться.
Предположим, меня отправили исследовать незнакомое мне здание. Я могу заслать туда робота, который создаст карту и сообщит мне, как выглядит здание. Здесь робот не только определяет, как добраться из точки А в точку В по карте, но также вычисляет лучшую точку В в каждый момент времени. Он знает, куда направится для поиска слабоизученных мест. Вот, как он заполняет карту.
Напоследок расскажу вам еще об одном приложении и у него есть много сфер применения. Я профессор и мы увлечены образованием. Такие роботы могут значительно изменить наше среднее образование. Мы сейчас находимся в Южной Калифорнии близко к Лос-Анджелесу, поэтому я должен закончить чем-то из области развлечений. Хочу закончить этим музыкальным видео. Представляю вам Алекса и Даниэля — его создателей.
Перед просмотром хочу сказать, что они создали его за три дня, после того, как им позвонил Крис. Роботы в этом видео полностью самоуправляемы. Девять роботов будут играть на шести музыкальных инструментах. Это сделано специально для «TED 2012». Давайте посмотрим.