Приголомшлива атлетична сила квадрокоптерів

В автоматичній лабораторії TEDGlobal Раффаелло д’Андреа демонструє своїх літаючих роботів-квадрокоптерів, що думають як атлети та розв'язують фізичні проблеми за допомогою алгоритмів, які дають їм змогу навчатися. Д’Андреа проводить кілька вправних демонстрацій на прикладі безпілотних апаратів, які можуть гратися, ловити, тримати рівновагу, приймати спільні рішення. Стежте за захоплюючою демонстрацією кінетично керованих квадів.

Як механізм може бути атлетичний?

Зараз ми продемонструємо атлетизм машини

та досягнення цього дослідження

за допомогою літальних апаратів
під назвою «квадрокоптери»

або скорочено «квади».

Квади навколо нас вже давно.

Причина того, що сьогодні вони популярні,

полягає в їхній механічній простоті.

Контроль за швидкістю чотирьох пропелерів

дає цим машинам змогу обертатися,
падати, відхилятися від курсу,

розганятися відносно звичної траєкторії.

Пристрій має акумулятор, комп'ютер,

різні датчики та бездротовий зв'язок.

Квади надзвичайно рухливі, але ця
рухливість виникає не сама по собі.

Їм властива нестабільність, і їм
потрібна якась форма

автоматичного зворотного живлення
для можливості літати.

Як цього досягнули?

Камери на стелі та
в портативному комп’ютері

служать вхідною глобальною системою
визначення місцезнаходження.

Вживається вона для розміщення
об’єктів у просторі,

які мають на собі відбивні індикатори.

Потім ці дані передаються
на інший комп’ютер,

який видає розрахунки
та алгоритми керування

і, своєю чергою, надсилає команди кваду,

який також робить розрахунки
та алгоритми керування.

Основна частина нашого
дослідження – алгоритми.

Це чари, які дали цим машинам життя.

Яким чином проектуються алгоритми,

що створюють машину-атлета?

Ми використовуємо проектування,
що базується на моделюванні.

Спочатку ми беремо фізику
з математичною моделлю

поведінки машини.

Потім використовуємо розділ математики

під назвою «Теорія керування»
для аналізу цих моделей,

а також для синтезу алгоритмів
з метою керування ними.

Наприклад, так ми впливаємо
на квада, щоб він завис у повітрі.

Спочатку ми використали динаміку

із набором диференційних рівнянь.

Потім ми розбираємося
з даними рівняннями за допомогою

теорії управління для створення
алгоритмів, які стабілізують квад.

Зараз я продемонструю вам
силу цього досягнення.

Наприклад, ми хочемо, щоб квад
не тільки завис у повітрі,

а й тримав цю палицю у рівновазі.

Після невеличкої практики

людина може це зробити.

Хоча в нас є перевага в тому,

що дві ноги стоять на підлозі,

і задіяні наші гнучкі руки.

Ситуація складнішає тоді,

коли в мене одна нога на підлозі,

а руки не задіяні.

Зауважте, що ця палиця має
зверху відбивний індикатор.

Це означає, що її можна
розмістити в просторі.

(Оплески)

Ви бачите, що цей квад
гарно пристосовується до того,

щоб тримати палицю у рівновазі.

Як ми спроектували для цього алгоритми?

Ми додали математичну модель палиці

до моделі кваду.

Коли в нас є модель комбінованої
системи «квад-палиця»,

ми можемо використати теорію управління
для створення алгоритмів щодо її керування.

Бачите: система стабільна.

Попри те, що я її трохи штовхнув,

вона повертається у
врівноважене положення.

Також ми можемо збільшити модель і додати інформацію про те,

де у просторі ми хочемо
розмістити квад.

За допомогою цієї указки,
виготовленої з відбивних індикаторів,

я вказую місце в просторі,
де хочу розмістити квад

на заданій відстані від себе.

Розгадка цих акробатичних маневрів
полягає в алгоритмах,

спроектованих за допомогою
математичних моделей

і теорії управління.

Нехай квад повернеться сюди,

а палиця впаде.

Я продемонструю, як важливо

розуміти фізичні моделі

та принцип дії фізичного світу.

Зауважте, як квад опустився,

коли я поставив на нього склянку води.

На відміну від врівноваженої палиці,
я не закладав

математичну модель склянки у систему.

Навпаки, система не підозрює,
що там є склянка води.

Як і раніше, я використовую
указку з командою,

де у просторі я хочу розмістити квад.

(Оплески)

Мабуть ви запитуєте себе,

чому вода зі склянки не витікає?

Є дві причини. Перша полягає у тому,
що сила тяжіння

діє на всі предмети однаково.

Друга причина:
всі пропелери спрямовані

на склянку, тобто спрямовані вверх.

Ці два явища ви складаєте разом,
і зрештою

всі бічні сили, що діють на склянку, малі,

й аеродинамічні сили
впливають на них в цілому

і є незначними, як і така швидкість.

Тому і не потрібна модель склянки.

Вода не проливається,
що б не робив квад.

(Оплески)

Урок такий: деякі
високопродуктивні задачі

легші за інші,

та розуміння фізичної суті проблеми

показує вам легкі та важкі завдання.

У цьому прикладі підтримання
склянки води – легке завдання.

А тримання палиці у рівновазі – важке.

Всі ми чули історії атлетів,

що показують свою майстерність,
маючи травми.

Чи може машина також
показувати вправи

при надзвичайних пошкодженнях?

Здоровий глузд підказує, що потрібно

щонайменш чотири пари
закріплених пропелерів для польоту,

бо є чотири ступені
рухливості в керуванні:

поворот, падіння, відхилення
від напрямку та прискорення.

Гексакоптери та октокоптери
із 6-ма та 8-ма пропелерами

виявляють надлишок,

але квадрокоптери набагато популярніші,

тому що мають мінімальну кількість

закріплених пар пропелерів: чотири.

Чи не так?

Якщо проаналізувати математичну
модель даної машини

лише з двома працюючими пропелерами,

то виявляється незвичайний
спосіб її польоту.

У нас відмовляє керування
відхиленням від курсу,

але поворот, падіння та прискорення
все ще керовані

алгоритмами, що використовують
нову конфігурацію.

Математичні моделі чітко вказують нам,

коли і чому це можливо.

У цьому випадку дані знання
дозволяють нам спроектувати

нестандартні механічні структури

або спроектувати розумні алгоритми,
які витончено впораються з пошкодженнями,

як це роблять люди-атлети,

а не конструювати машини
з надлишковими деталями.

У нас перехоплює дух,
коли ми бачимо,

як водолаз перевертається,
стрибаючи у воду,

або вольтижер звивається у повітрі,

швидко досягаючи землі.

Чи вдасться водолазу домогтися
розрізного занурення?

Чи зможе вольтижер приземлитися?

Припустимо, що ми хочемо,
щоб цей квад

зробив потрійне сальто та зупинився

на тому самому місці,
де починав дійство.

Цей маневр відбудеться так швидко,

що ми не зможемо вжити зворотній зв’язок
та виправити рух під час дійства.

Просто не вистачає часу.

Навпаки, квад може сліпо
виконати цей маневр,

спостерігати за закінченням маневру,

а потім використати цю інформацію
для зміни своєї поведінки,

і тому наступне сальто вже краще.

Як у випадку із водолазом та вольтижером,

тільки шляхом практики

цей маневр можна вивчити та виконати

якнайкраще.

(Оплески)

Удар по рухомому м’ячу – вміння,
необхідне у багатьох видах спорту.

Яким чином нам змусити
машину робити те,

що робить атлет без зусиль?

(Оплески)

Зверху квада розміщена ракетка,
прикріплена ременем,

завбільшки з яблуко, тобто невелика.

Наступні розрахунки проводяться
кожні 20 мілісекунд

або 50 разів за секунду.

Спочатку ми розраховуємо,
куди направляється м’яч.

Потім робимо розрахунок
щодо удару квада по м’ячу,

тому він і летить туди,
звідки його підкинули.

По-третє, запланована траєкторія
переносить квад

з даного положення
до точки удару м’яча.

По-четверте, ми реалізуємо
лише 20 мілісекунд цієї стратегії.

Наступні 20 мілісекунд весь
цей процес повторюється,

доки квад не вдарить по м’ячу.

(Оплески)

Машини не тільки виконують
динамічні маневри самостійно,

а й можуть робити це колективно.

Ці три квади разом несуть
повітряну сітку.

(Оплески)

Вони виконують надзвичайно динамічний

та колективний маневр

кидання м’яча в зворотному
напрямку до мене.

Зауважте, що при повному розтягненні
положення квадів вертикальне.

(Оплески)

Повне розтягнення

в 5 разів більше, ніж відчуття
у стрибуна з еластичним тросом,

у кінці такого кидка.

Алгоритми цієї дії дуже схожі

на ті, за яких один квад ударив
м’яча у напрямку до мене.

Математичні моделі вживають,
щоб повсякчас переплановувати

спільну стратегію 50 разів за секунду.

Усе, що ми бачили, стосується

машин та їхніх здібностей.

А що трапиться, коли ми
об’єднаємо атлетизм машини

з атлетизмом людини?

Переді мною – комерційний датчик
з жестикуляції,

що використовується переважно
в азартних іграх.

Він визначає, що різні частини мого тіла

роблять насправді.

Подібно до указки,
яку я використовував раніше,

ми можемо застосувати це
як вхідні сигнали до системи.

У нас є невимушений спосіб взаємодії

неопрацьованого атлетизму
даних квадів з моїми жестами.

(Оплески)

Взаємодія може бути
і не віртуальною, а фізичною.

Наприклад, цей квад.

Він намагається залишитися
на вказаному місці у просторі.

Якщо я намагатимусь збити
його зі шляху, він мене вдарить

і повертається туди, де хоче бути.

Проте ми можемо змінити таку поведінку.

Ми використаємо математичні моделі

для оцінки сили, яку я застосовую до кваду.

Якщо знаємо цю силу,
то можемо змінити закони фізики

у випадку з квадом, безперечно.

Зараз квад поводиться так,
наче знаходиться

у в’язкій рідині.

У нас є тісна взаємодія

з машиною.

Я використаю цю нову здібність, щоб розмістити

у необхідному місці цей квад із камерою

для відеозапису останньої
частини демонстрації.

Таким чином ми фізично взаємодіємо
з даними квадами

та можемо змінити закони фізики.

Трохи розважмося.

Далі ви побачите, як квади

спочатку поводитимуться так,
наче вони на Плутоні.

Час спливатиме, а сила тяжіння зростатиме,

доки ми не повернемося на планету Земля.

Та я запевняю вас,
що ми туди не доберемося.

Так, рухається.

(Сміх)

(Сміх)

(Оплески)

Оце так-так!

Ви зараз думаєте:

«Ці хлопці забагато розважаються».

Можливо, ви себе запитуєте:

«Чому вони конструюють
механічних атлетів?»

Хтось здогадається,
що роль гри в світі тварин

полягає у відточенні навичок
та розвитку здібностей.

Інші подумають, що більший вплив
має соціальна роль,

яка і пов’язує групу.

Подібно до цього ми вживаємо
аналогії щодо спорту та атлетизму

для створення нових
алгоритмів для машин,

щоб підштовхнути їх
до меж їхніх можливостей.

Який вплив матиме швидкість машин
на наш спосіб життя?

Як і всі наші попередні
творіння та інновації,

це може бути використане
для покращення людських умов життя

або цим можуть зловживати.

Ми стикаємося не з технічним вибором,

а із соціальним.

Робімо правильний вибір:

вибір, що призведе до найкращого
у майбутньому машин,

як атлетизм у спорті

веде до найкращого в нас.

Представляю вам чарівників
за зеленою завісою.

Це чинні представники дослідницької
команди «Арена літальних апаратів».

(Оплески)

Федеріко Ауґульяро, Даріо Бреш'яніні,
Маркус Ген,

Сергій Люпашин, Марк Мюллер та Робін Рітц.

Спостерігайте за ними. Їм визначено
долею здійснити грандіозні речі.

Дякую.

(Оплески)