Восхитительный атлетизм квадролётов

На семинаре по роботостроению на TEDGlobal Раффаэлло Д'Андреа продемонстрировал публике летающие аппараты-квадролёты: роботов, обладающих способностью мыслить, как спортсмены-атлеты, и решать проблемы физического мира с помощью обучающих алгоритмов. На примере нескольких забавных демонстраций Д'Андреа показал, как беспилотные летательные аппараты могут играть в мяч, балансировать разные предметы и совместно принимать решения. Также не пропустите демонстрацию того, как можно управлять квадом через сенсорный игровой контроллер Kinect — мечта любого владельца игровой приставки.

Что же такое машина,
обладающая атлетическими свойствами?

Мы сейчас проиллюстрируем здесь
понятие машинного атлетизма

и расскажем о наших исследованиях
в этой области

с помощью вот этих
летательных аппаратов,

квадролётов, или коротко квадов.

Квады существуют уже давно.

Секрет их нынешней популярности

в простоте их конструкции.

Регулируя скорости вращения
вот этих четырёх винтов,

эти аппараты могут
вращаться, крениться, менять курс

и ускоряться
в заданном винтами направлении.

Они также снабжены
батареей, компьютером,

различными датчиками и радиоаппаратурой.

Квады чрезвычайно подвижны,
но это проворство не досталось им даром.

Они по природе своей неустойчивы,
и для того, чтобы летать,

им необходим некий механизм
автоматической обратной связи.

Как это ему сейчас удалось?

Видеокамеры на потолоке
и портативный компьютер

выступают в роли комнатной GPS.

Она определяет местонахождение объектов,

у которых на корпусе
есть вот такие отражатели.

Затем данные пересылаются
на другой портативный компьютер,

где запущены
алгоритмы расчёта и управления,

в свою очередь передающие команды кваду,

на котором работают такие же алгоритмы.

Основная часть наших исследований —
это алгоритмы.

Это то волшебство,
что вдыхает жизнь в наши машины.

А как можно спроектировать алгоритм

для создания машины-атлета?

Мы пользуемся так называемым
модельно-ориентированном проектированием.

Сначала мы c помощью
математической модели

описываем физические особенности
поведения этих машин.

Затем с помощью
математической дисциплины,

известной как теория управления,
мы анализируем эти модели

и строим алгоритмы управления ими.

Например, вот так мы можем
заставить квад висеть в воздухе.

Для начала мы описываем
динамику движения

с помощью набора
дифференциальных уравнений.

Затем мы на основе теории управления
преобразуем эти уравнения

для получения
алгоритмов стабилизации квада.

Разрешите мне продемонстрировать
достоинства этого подхода.

Предположим мы хотим, чтобы квад
не просто висел в воздухе,

а ещё и балансировал вот этой тростью.

Любой человек, немного потренировавшись,

сможет вполне свободно
справиться с этой задачей.

Правда у нас есть пара преимуществ —

мы стоим двумя ногами на земле

и имеем в распоряжении
пару довольно гибких рук.

Задача слегка усложняется,

если я буду стоять на одной ноге

и не пользоваться руками.

Обратите внимание
на отражатель на конце трости.

Он позволяет определять
её местонахождение в пространстве.

(Аплодисменты)

Вы видите, как квад
слегка корректирует своё положение,

чтобы не уронить трость.

Как мы разработали алгоритмы для этого?

Мы объединили
математическую модель трости

с моделью квада.

Получив единую модель
системы квад-трость,

мы можем использовать теорию управления
для её контролирования.

Обратите внимание,
что наша конструкция устойчива,

и даже если я буду её слегка толкать,

она возвращается в своё
исходное уравновешенное состояние.

Можно ещё дополнить модель параметрами

желаемого расположения
квада в пространстве.

С помощью вот этой указки,
покрытой отражателями,

я могу задать
желаемое местоположение квада

на необходимом мне
расстоянии в пространстве.

Секрет всех этих кульбитов
заключается в алгоритмах,

построенных с помощью
математических моделей

и теории управления.

Теперь давайте вернём квад обратно,

избавимся от трости,

чтобы я мог продемонстрировать вам

важность понимания физических моделей

и законов физики.

Обратите внимание, что квад снизился,

когда я поставил на него
этот бокал с водой.

В отличие от эксперимента с тростью,
мы не заложили

математическую модель бокала
в нашу систему.

Более того, система даже не подозревает
о его существовании.

С помощью моей указки
я могу опять направить квад

в нужное мне место в пространстве.

(Аплодисменты)

Вы наверняка сейчас недоумеваете:

почему вода не выплёскивается из бокала?

На то есть две причины:
во-первых, гравитация

действует на все объекты одинаково.

Во-вторых, все винты квада ориентированы

вертикально вдоль бокала.

Всё вместе это приводит к тому,

что боковые силы,
действующие на бокал, незначительны

и вызваны аэродинамическими эффектами,

которыми можно пренебречь
на столь малых скоростях.

Поэтому нам не нужно
включать бокал в нашу модель.

Что бы мы ни делали с квадом,
вода не разольётся.

(Аплодисменты)

Таким образом, мы узнали, что некоторые

сложные вычислительные задачи
оказываются проще других.

А также, что понимание
физических аспектов происходящего

помогает нам отделить
простые задачи от сложных.

В данном случае,
перенести бокал с водой просто.

Удержать в равновесии трость сложно.

Мы все слышали рассказы о спортсменах,

показывающих чудеса мастерства
будучи травмированными.

А может ли машина работать,

когда она сильно повреждена?

Принято считать,
что для полёта нам необходимы

как минимум
четыре фиксированные винтовые пары

для управления
четырьмя степенями свободы:

вращением, креном,
сменой курса и ускорением.

Многовинтовые вертолёты,
с шестью или восемью винтами,

могут обеспечить резерв,

тем не менее,
квадролёты намного более популярны,

потому что они обладают
минимально необходимым

количеством винтовых пар: четырьмя.

Но правда ли это?

Изучив математическую модель
этого аппарата,

имеющего только два работающих винта,

мы установили, что он может
летать необычным образом.

Мы теряем контроль над сменой курса,

но управление вращением,
креном и ускорением

возможно с помощью алгоритмов,
работающих в этой новой конфигурации.

Математические модели объясняют нам

каким образом это возможно.

В данном случае эти знания
помогают разработать

принципиально новые конструкции аппаратов

или создать умные алгоритмы, способные
изящно справляться с неполадками,

подобно настоящим спортсменам,

вместо того чтобы строить машины
с резервными подсистемами.

Дух захватывает, когда наблюдаешь

за кульбитами прыгуна с трамплина

или за сальто в воздухе прыгуна с шестом,

стремительно летящего вниз.

Удастся ли прыгуну с трамплина
безупречный вход в воду?

Удастся ли прыгуну с шестом
вертикальное приземление?

Предположим, что мы хотим, чтобы наш квад

выполнил тройное сальто

и вернулся в исходное положение.

Этот манёвр осуществляется столь быстро,
что мы не успеваем

воспользоваться данными обратной связи
в процессе его выполнения.

Нам просто не хватит времени
на корректировку.

Но квад может самостоятельно
вслепую совершить этот манёвр,

запомнить, где он его закончил,

и скорректировать свои действия
таким образом,

чтобы следующее сальто получилось лучше.

Как и в случае со спортсменами-прыгунами,

только многократное повторение

может помочь в процессе обучения

и обеспечить
безупречное выполнение манёвра.

(Аплодисменты)

Умение ударить по летящему мячу
необходимо во многих видах спорта.

Как можно научить машину тому,

что любому спортсмену
удаётся без видимых усилий?

(Аплодисменты)

К этому квада сверху прикручена ракетка

с зоной максимального отскока
примерно с яблоко, т.е. не очень большой.

Следующие вычисления производятся

каждые 20 миллисекунд,
или 50 раз в секунду.

Сначала нужно вычислить, куда летит мяч.

Затем нужно вычислить,
как квад должен ударить по мячу,

чтобы попасть в то же место,
из которого его бросили.

В-третьих, нужно рассчитать
траекторию движения квада

из текущего местоположения
до точки столкновения с мячом.

В-четвёртых, действия просчитываются
всего на 20 миллисекунд вперёд.

Через 20 миллисекунд
всё повторяется сначала

до тех пор, пока квад не ударит по мячу.

(Аплодисменты)

Машины способны не только
выполнять динамичное маневрирование

в одиночку, но и делать это вместе.

Вот эти три квада могут
вместе перемещать сетку.

(Аплодисменты)

Вместе они выполняют

очень быстрый совместный манёвр

с целью отбить мяч обратно мне.

Смотрите, когда сеть сильно натянута,
квады расположены вертикально.

(Аплодисменты)

Больше того,
в момент максимального натяжения

действующие на квад силы
приблизительно в пять раз больше тех,

что испытывает банджи-джампер
в конце прыжка.

Использующиеся здесь алгоритмы
очень похожи на те,

что работают для одного квада,
отбивающего мяч.

Мы используем математические модели
для перерасчёта

совместной стратегии действий
50 раз в секунду.

Всё, что я вам до сих пор показывал,

относилось к машинам и их возможностям.

А что произойдёт, если объединить

машинный атлетизм с человеческим?

Передо мной — серийный датчик движения,

использующийся в игровых приставках.

Он способен отслеживать мои движения

в режиме реального времени.

Подобно указке,
которую я использовал ранее,

мы можем таким образом
управлять нашей системой.

С помощью жестов
я могу естественным образом

управлять атлетическими способностями
этих квадов.

(Аплодисменты)

Моё взаимодействие с ними
уже не виртуальное, а физическое.

Возьмём, к примеру, этот квад.

Он пытается висеть на одном месте.

Если я пытаюсь его подвинуть,
он сопротивляется

и возвращается в исходную точку.

Впрочем, мы можем изменить его поведение.

С помощью математических моделей

можно вычислить силу,
с которой я толкаю квад.

Если эта сила нам известна, мы можем
теперь изменить законы физики,

разумеется только применительно
к этому кваду.

Квад сейчас ведёт себя так,

будто он попал в вязкую жидкость.

Теперь мы можем

очень тесно взаимодействовать с машиной.

Я могу расположить

вот этот квад с камерой
в самом удобном месте

для съёмок последней части
моей презентации.

Мы можем управлять этими квадами вручную,

изменяя при этом законы физики.

Давайте теперь немного поиграем.

Сейчас вы увидите,
как эти квады сначала будут

вести себя так,
будто они находятся на Плутоне.

Мы будем постепенно увеличивать
силу гравитации

пока не вернёмся на Землю,

но смею вас уверить,
что до этого дело не дойдёт.

Ну, поехали.

(Смех)

(Смех)

(Аплодисменты)

Уф!

Вы все сейчас думаете:

эти ребята уж слишком много веселятся.

Возможно, вы ещё задаётесь вопросом:

а зачем вообще
мы конструируем эти машины-атлеты?

Есть мнение,
что в животном мире с помощью игры

можно оттачивать мастерство
и развивать свои способности.

Другие считают,
что социальное значение игр в том,

чтобы сплачивать людей.

А мы проводим параллели между спортом

и атлетическими способностями,
создавая алгоритмы,

которые будут заставлять машины
работать на пределе возможностей.

Каким образом скорость работы машины
повлияет на нашу собственную жизнь?

Как показывает опыт,
любое изобретение или открытие

может быть использовано
как на благо человечества,

так и во вред ему.

Мы стоим перед проблемой
не технического выбора,

а выбора социального.

Так давайте же сделаем правильный выбор.

Выбор, который отразит
самые лучшие стороны будущего машин.

Как и атлетические качества в спорте

отражают лучшее, что есть в нас.

Разрешите мне представить магов,
живущих по ту сторону зелёного занавеса.

Это члены нашей исследовательской команды
«Арена летательных аппаратов».

(Аплодисменты)

Федерико Аугульяро,
Дарио Брешьянини, Маркус Хен,

Сергей Лупашин,
Марк Мюллер и Робин Риц.

Обратите на них внимание —
за ними будущее.

Спасибо.

(Аплодисменты)