ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.

Why you should listen

At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.

More profile about the speaker
Vijay Kumar | Speaker | TED.com
TED2012

Vijay Kumar: Robots that fly ... and cooperate

Vijay Kumar : des robots qui volent .. et travaillent ensemble

Filmed:
5,188,706 views

Dans son laboratoire à l'université de Penn, Vijay Kumar et son équipe construisent des quadrirotors : de petits robots agiles qui volent en essaim, se repèrent, et forment des équipes ad hoc -- à des fins de construction, de repérage lors de catastrophes et bien plus.
- Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio

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Good morningMatin.
0
5000
2000
Bonjour
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I'm here todayaujourd'hui to talk
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7000
2000
Je suis ici aujourd'hui pour parler
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about autonomousautonome, flyingen volant beachplage ballsdes balles.
2
9000
3000
de ballons de plage volants et autonomes.
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No, agileagile aerialAerial robotsdes robots like this one.
3
12000
4000
Non, de robots aériens agiles comme celui-ci.
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I'd like to tell you a little bitbit about the challengesdéfis in buildingbâtiment these
4
16000
3000
Je voudrais vous parler des défis rencontrés lors de leur construction
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and some of the terrificformidable opportunitiesopportunités
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19000
2000
et de quelques-unes des possibilités formidables
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for applyingappliquer this technologyLa technologie.
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2000
d'application de cette technologie.
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So these robotsdes robots
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23000
2000
Donc, ces robots
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are relateden relation to unmannedsans équipage aerialAerial vehiclesVéhicules.
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25000
3000
sont apparentés à des drones.
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HoweverCependant, the vehiclesVéhicules you see here are biggros.
9
28000
3000
Cependant, les drones que vous voyez ici sont grands.
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They weighpeser thousandsmilliers of poundslivres sterling,
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31000
2000
Ils pèsent des tonnes,
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are not by any meansveux dire agileagile.
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33000
2000
ne sont pas du tout agiles.
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They're not even autonomousautonome.
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35000
2000
Ils ne sont même pas autonomes.
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In factfait, manybeaucoup of these vehiclesVéhicules
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37000
2000
En fait, bon nombre de ces véhicules
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are operatedopéré by flightvol crewséquipages
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39000
2000
sont manoeuvrés par des équipes de pilotage
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that can includecomprendre multipleplusieurs pilotspilotes,
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41000
3000
qui peuvent compter des pilotes,
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operatorsopérateurs of sensorscapteurs
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44000
2000
des opérateurs de capteurs
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and missionmission coordinatorscoordonnateurs.
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46000
2000
et plusieurs coordonnateurs de mission.
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What we're interestedintéressé in is developingdéveloppement robotsdes robots like this --
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48000
2000
Ce qui nous intéresse, c'est le développement de robots de ce genre -
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and here are two other picturesdes photos --
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50000
2000
et voici deux autres photos -
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of robotsdes robots that you can buyacheter off the shelfplateau.
20
52000
3000
des robots qu'on peut acheter dans le commerce.
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So these are helicoptershélicoptères with fourquatre rotorsrotors
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55000
3000
Ce sont donc des hélicoptères à quatre rotors
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and they're roughlygrossièrement a metermètre or so in scaleéchelle
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58000
4000
et ils font à peu près un mètre
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and weighpeser severalnombreuses poundslivres sterling.
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62000
2000
et pèsent plusieurs kilos.
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And so we retrofitrénovation these with sensorscapteurs and processorsprocesseurs,
24
64000
3000
Nous leur ajoutons des capteurs et des processeurs,
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and these robotsdes robots can flymouche indoorsà l’intérieur
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67000
2000
et ces robots peuvent voler en intérieur
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withoutsans pour autant GPSGPS.
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69000
2000
sans GPS.
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The robotrobot I'm holdingen portant in my handmain
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71000
2000
Le robot que je tiens dans ma main
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is this one,
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73000
2000
est de ce type,
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and it's been createdcréé by two studentsélèves,
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75000
3000
et il a été créé par deux étudiants,
01:33
AlexAlex and DanielDaniel.
30
78000
2000
Alex et Daniel.
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So this weighspèse a little more
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80000
2000
Il pèse un peu plus
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than a tenthdixième of a poundlivre.
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82000
2000
d'un vingtième de kilo.
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It consumesconsomme about 15 wattswatts of powerPuissance.
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84000
2000
Il consomme environ 15 watts d'électricité.
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And as you can see,
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86000
2000
Comme vous pouvez le voir,
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it's about eighthuit inchespouces in diameterdiamètre.
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88000
2000
il fait environ 20 cm de diamètre.
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So let me give you just a very quickrapide tutorialTutorial
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90000
3000
Laissez-moi vous montrer rapidement
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on how these robotsdes robots work.
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93000
2000
comment ces robots fonctionnent.
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So it has fourquatre rotorsrotors.
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95000
2000
Un robot dispose donc de quatre rotors.
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If you spintourner these rotorsrotors at the sameMême speedla vitesse,
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97000
2000
Si vous faites tourner ces rotors à la même vitesse,
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the robotrobot hoversplane.
40
99000
2000
le robot plane.
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If you increaseaugmenter the speedla vitesse of eachchaque of these rotorsrotors,
41
101000
3000
Si vous augmentez la vitesse de chacun de ces rotors,
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then the robotrobot fliesmouches up, it acceleratesaccélère up.
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104000
3000
alors le robot s'envole, il s'élève en accélérant.
02:02
Of coursecours, if the robotrobot were tiltedinclinée,
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107000
2000
Bien sûr, si on faisait basculer le robot,
02:04
inclinedinclinée to the horizontalhorizontal,
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109000
2000
si on l'inclinait à l'horizontale,
02:06
then it would accelerateaccélérer in this directiondirection.
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111000
3000
alors il accélèrerait dans cette direction.
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So to get it to tiltinclinaison, there's one of two waysfaçons of doing it.
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114000
3000
Donc, pour le faire basculer, voici l'une des deux façons de le faire.
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So in this picturephoto
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117000
2000
Donc, sur cette image
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you see that rotorrotor fourquatre is spinningfilage fasterPlus vite
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119000
2000
vous voyez que le rotor n° 4 tourne plus vite
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and rotorrotor two is spinningfilage slowerRalentissez.
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121000
2000
et que le rotor n° 2 tourne plus lentement.
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And when that happensarrive
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123000
2000
Quand c'est le cas,
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there's momentmoment that causescauses this robotrobot to rollrouleau.
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125000
3000
il y a un tangage qui fait basculer le robot.
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And the other way around,
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128000
2000
Et dans l'autre sens,
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if you increaseaugmenter the speedla vitesse of rotorrotor threeTrois
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130000
3000
si vous augmentez la vitesse du rotor n°3
02:28
and decreasediminution the speedla vitesse of rotorrotor one,
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133000
2000
et diminuez la vitesse du rotor n°1,
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then the robotrobot pitchesemplacements forwardvers l'avant.
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135000
3000
alors le robot bascule en avant.
02:33
And then finallyenfin,
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138000
2000
Enfin,
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if you spintourner oppositecontraire pairspaires of rotorsrotors
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140000
2000
si vous faites tourner des paires de rotors opposés
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fasterPlus vite than the other pairpaire,
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142000
2000
plus vite que l'autre paire,
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then the robotrobot yawspian about the verticalverticale axisaxe.
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144000
2000
alors le robot s'oriente sur l'axe vertical.
02:41
So an on-boardbord processorprocesseur
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146000
2000
Donc, un processeur embarqué
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essentiallyessentiellement looksregards at what motionsrequêtes need to be executedexécuté
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148000
3000
s'intéresse essentiellement aux mouvements qui doivent être exécutés
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and combinescombine these motionsrequêtes
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151000
2000
et combine ces mouvements
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and figureschiffres out what commandscommandes to sendenvoyer to the motorsmoteurs
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153000
3000
et calcule quelles commandes envoyer aux moteurs
02:51
600 timesfois a secondseconde.
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156000
2000
600 fois par seconde.
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That's basicallyen gros how this thing operatesfonctionne.
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158000
2000
C'est en gros comme ça que ça fonctionne.
02:55
So one of the advantagesavantages of this designconception
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160000
2000
Donc, l'un des avantages de cette conception
02:57
is, when you scaleéchelle things down,
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162000
2000
c'est que quand on réduit la taille globale,
02:59
the robotrobot naturallynaturellement becomesdevient agileagile.
68
164000
3000
le robot devient naturellement agile.
03:02
So here R
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167000
2000
Donc ici R
03:04
is the characteristiccaractéristiques lengthlongueur of the robotrobot.
70
169000
2000
est la longueur caractéristique du robot.
03:06
It's actuallyréellement halfmoitié the diameterdiamètre.
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171000
3000
C'est la moitié du diamètre, en fait.
03:09
And there are lots of physicalphysique parametersparamètres that changechangement
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174000
3000
Et il y a beaucoup de paramètres physiques qui changent
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as you reduceréduire R.
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177000
2000
quand on réduit R.
03:14
The one that's the mostles plus importantimportant
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179000
2000
Celui qui est le plus important
03:16
is the inertiainertie or the resistancela résistance to motionmouvement.
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181000
2000
est l'inertie ou la résistance au mouvement.
03:18
So it turnsse tourne out,
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183000
2000
Ainsi, il s'avère
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the inertiainertie, whichlequel governsrégit les angularangulaire motionmouvement,
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185000
3000
que l'inertie, qui gouverne le mouvement angulaire,
03:23
scalesBalance as a fifthcinquième powerPuissance of R.
78
188000
3000
se met à l'échelle R puissance 5.
03:26
So the smallerplus petit you make R,
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191000
2000
Donc plus vous réduisez R,
03:28
the more dramaticallydramatiquement the inertiainertie reducesréduit.
80
193000
3000
plus l'inertie se réduit de façon spectaculaire.
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So as a resultrésultat, the angularangulaire accelerationaccélération,
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196000
3000
Donc, l'accélération angulaire,
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denotednotée by GreekGrec letterlettre alphaalpha here,
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199000
2000
désignée ici par la lettre grecque alpha,
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goesva as one over R.
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201000
2000
devient un sur R.
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It's inverselyInversement proportionalproportionnel to R.
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203000
2000
Elle est inversement proportionnelle à R.
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The smallerplus petit you make it the more quicklyrapidement you can turntour.
85
205000
3000
Plus on la réduit, plus on peut tourner vite.
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So this should be clearclair in these videosvidéos.
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208000
2000
Cela devrait apparaître clairement dans ces vidéos.
03:45
At the bottombas right you see a robotrobot
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210000
3000
En bas à droite, on peut voir un robot
03:48
performingeffectuer a 360 degreedegré flipflip
88
213000
2000
effectuer un tonneau de 360 ​​degrés
03:50
in lessMoins than halfmoitié a secondseconde.
89
215000
2000
en moins d'une demi-seconde.
03:52
MultiplePlusieurs flipsflips, a little more time.
90
217000
3000
Des tonneaux multiples, un peu plus de temps.
03:55
So here the processesprocessus on boardplanche
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220000
2000
Donc, ici, les processus embarqués
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are gettingobtenir feedbackretour d'information from accelerometersaccéléromètres
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222000
2000
reçoivent les retours des accéléromètres
03:59
and gyrosgyros on boardplanche
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224000
2000
et des gyroscopes embarqués
04:01
and calculatingcalcul, like I said before,
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226000
2000
et calculent, comme je l'ai dit avant,
04:03
commandscommandes at 600 timesfois a secondseconde
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228000
2000
les commandes 600 fois par seconde
04:05
to stabilizestabiliser this robotrobot.
96
230000
2000
pour stabiliser ce robot.
04:07
So on the left, you see DanielDaniel throwinglancement this robotrobot up into the airair.
97
232000
3000
Donc, sur la gauche, vous voyez Daniel jeter ce robot en l'air.
04:10
And it showsmontre you how robustrobuste the controlcontrôle is.
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235000
2000
Et ça vous montre la robustesse du contrôle.
04:12
No mattermatière how you throwjeter it,
99
237000
2000
Peu importe comment on le jette,
04:14
the robotrobot recoversRécupère les and comesvient back to him.
100
239000
4000
le robot récupère et revient à lui.
04:18
So why buildconstruire robotsdes robots like this?
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243000
2000
Alors, pourquoi construire des robots comme celui-ci?
04:20
Well robotsdes robots like this have manybeaucoup applicationsapplications.
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245000
3000
Des robots de ce genre ont de nombreuses applications.
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You can sendenvoyer them insideà l'intérieur buildingsbâtiments like this
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248000
3000
On peut les envoyer à l'intérieur de bâtiments comme celui-ci
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as first respondersrépondeurs to look for intrudersintrus,
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251000
3000
comme premiers intervenants à la recherche d'intrus,
04:29
maybe look for biochemicalbiochimique leaksdes fuites,
105
254000
3000
peut-être à la recherche de fuites biochimiques,
04:32
gaseousgazeux leaksdes fuites.
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257000
2000
de fuites de gaz.
04:34
You can alsoaussi use them
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259000
2000
On peut aussi les utiliser
04:36
for applicationsapplications like constructionconstruction.
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261000
2000
pour des applications comme la construction.
04:38
So here are robotsdes robots carryingporter beamspoutres, columnscolonnes
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263000
4000
Voici des robots qui transportent des poutres, des colonnes
04:42
and assemblingassembler cube-likecubiques structuresles structures.
110
267000
3000
et qui assemblent des structures cubiques.
04:45
I'll tell you a little bitbit more about this.
111
270000
3000
Je vais vous en dire un peu plus à ce sujet.
04:48
The robotsdes robots can be used for transportingtransport cargocargaison.
112
273000
3000
Les robots peuvent être utilisés pour le transport de fret.
04:51
So one of the problemsproblèmes with these smallpetit robotsdes robots
113
276000
3000
Donc, l'un des problèmes avec ces petits robots
04:54
is theirleur payloadcharge utile carryingporter capacitycapacité.
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279000
2000
est leur capacité de charge utile
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So you mightpourrait want to have multipleplusieurs robotsdes robots
115
281000
2000
Donc, il faudra peut-être avoir plusieurs robots
04:58
carryporter payloadscharges utiles.
116
283000
2000
pour transporter des charges utiles.
05:00
This is a picturephoto of a recentrécent experimentexpérience we did --
117
285000
2000
Ceci est une photo d'une expérience récente
05:02
actuallyréellement not so recentrécent anymoreplus --
118
287000
2000
plus si récente que ça en fait
05:04
in SendaiSendai shortlypeu de temps after the earthquaketremblement de terre.
119
289000
3000
à Sendai peu de temps après le tremblement de terre.
05:07
So robotsdes robots like this could be sentenvoyé into collapseds'est effondré buildingsbâtiments
120
292000
3000
Des robots comme celui-ci pourraient être envoyés dans les bâtiments écroulés
05:10
to assessévaluer the damagedommage after naturalNaturel disastersdésastres,
121
295000
2000
pour évaluer les dégâts après les catastrophes naturelles,
05:12
or sentenvoyé into reactorréacteur buildingsbâtiments
122
297000
3000
ou envoyés dans les bâtiments réacteurs
05:15
to mapcarte radiationradiation levelsles niveaux.
123
300000
3000
pour cartographier les niveaux de radiation.
05:19
So one fundamentalfondamental problemproblème
124
304000
2000
Un problème fondamental
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that the robotsdes robots have to solverésoudre if they're to be autonomousautonome
125
306000
3000
que les robots doivent résoudre s'ils veulent être autonomes
05:24
is essentiallyessentiellement figuringfigurer out
126
309000
2000
est en gros de trouver
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how to get from pointpoint A to pointpoint B.
127
311000
2000
comment aller du point A au point B.
05:28
So this getsobtient a little challengingdifficile
128
313000
2000
Cela devient un peu difficile
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because the dynamicsdynamique of this robotrobot are quiteassez complicatedcompliqué.
129
315000
3000
parce que la dynamique de ce robot est assez compliquée.
05:33
In factfait, they livevivre in a 12-dimensional-Dimensions spaceespace.
130
318000
2000
En fait, ils vivent dans un espace à 12 dimensions.
05:35
So we use a little tricktour.
131
320000
2000
Alors, nous utilisons une petite astuce.
05:37
We take this curvedcourbé 12-dimensional-Dimensions spaceespace
132
322000
3000
Nous profitons de cet espace courbe à 12 dimensions
05:40
and transformtransformer it
133
325000
2000
et le transformons
05:42
into a flatappartement four-dimensionalquatre dimensions spaceespace.
134
327000
2000
en un espace plat à quatre dimensions.
05:44
And that four-dimensionalquatre dimensions spaceespace
135
329000
2000
Et cet espace à quatre dimensions
05:46
consistsconsiste of X, Y, Z and then the yawlacet angleangle.
136
331000
3000
se compose de X, Y, Z et de l'angle d'orientation.
05:49
And so what the robotrobot does
137
334000
2000
Et alors ce robot
05:51
is it plansdes plans what we call a minimumle minimum snapcasser trajectorytrajectoire.
138
336000
4000
planifie ce que nous appelons une trajectoire de décrochage minimum.
05:55
So to remindrappeler you of physicsla physique,
139
340000
2000
Un rappel de physique,
05:57
you have positionposition, derivativedérivé, velocityrapidité,
140
342000
2000
vous avez la position, la dérivée, la vitesse,
05:59
then accelerationaccélération,
141
344000
2000
puis l'accélération,
06:01
and then comesvient jerkJerk
142
346000
2000
puis vient la secousse
06:03
and then comesvient snapcasser.
143
348000
2000
puis vient le décrochage
06:05
So this robotrobot minimizesréduit au minimum snapcasser.
144
350000
3000
Donc, ce robot minimise le décrochage.
06:08
So what that effectivelyefficacement does
145
353000
2000
Cela produit effectivement
06:10
is producesproduit a smoothlisse and gracefulgracieuse motionmouvement.
146
355000
2000
un mouvement doux et gracieux.
06:12
And it does that avoidingéviter obstaclesobstacles.
147
357000
3000
Le tout en évitant les obstacles.
06:15
So these minimumle minimum snapcasser trajectoriestrajectoires in this flatappartement spaceespace
148
360000
3000
Ces trajectoires de décrochage minimum dans cet espace plat
06:18
are then transformedtransformé back
149
363000
2000
sont ensuite transformées à nouveau
06:20
into this complicatedcompliqué 12-dimensional-Dimensions spaceespace,
150
365000
2000
dans cet espace complexe à 12 dimensions,
06:22
whichlequel the robotrobot mustdoit do
151
367000
2000
ce que le robot doit faire
06:24
for controlcontrôle and then executionexécution.
152
369000
2000
pour le contrôle et l'exécution.
06:26
So let me showmontrer you some examplesexemples
153
371000
2000
Alors laissez-moi vous montrer quelques exemples
06:28
of what these minimumle minimum snapcasser trajectoriestrajectoires look like.
154
373000
2000
de ce à quoi ressemblent ces trajectoires de décrochage minimum.
06:30
And in the first videovidéo,
155
375000
2000
Et dans la première vidéo,
06:32
you'lltu vas see the robotrobot going from pointpoint A to pointpoint B
156
377000
2000
vous verrez le robot aller du point A au point B
06:34
throughpar an intermediateintermédiaire pointpoint.
157
379000
2000
par un point intermédiaire.
06:42
So the robotrobot is obviouslyévidemment capablecapable
158
387000
2000
Ainsi, le robot est évidemment capable
06:44
of executingl’exécution de any curvecourbe trajectorytrajectoire.
159
389000
2000
d'exécuter n'importe quelle trajectoire courbe.
06:46
So these are circularcirculaire trajectoriestrajectoires
160
391000
2000
Ce sont donc des trajectoires circulaires
06:48
where the robotrobot pullstire about two G'sDe G.
161
393000
3000
où le robot subit environ deux G.
06:52
Here you have overheadfrais généraux motionmouvement captureCapturer camerasappareils photo on the topHaut
162
397000
4000
Ici vous avez des caméras de captation de mouvement sur le dessus
06:56
that tell the robotrobot where it is 100 timesfois a secondseconde.
163
401000
3000
qui disent au robot où il se trouve 100 fois par seconde.
06:59
It alsoaussi tellsraconte the robotrobot where these obstaclesobstacles are.
164
404000
3000
Elles disent aussi au robot où sont ces obstacles.
07:02
And the obstaclesobstacles can be movingen mouvement.
165
407000
2000
Et les obstacles peuvent être en mouvement.
07:04
And here you'lltu vas see DanielDaniel throwjeter this hoopcerceau into the airair,
166
409000
3000
Et ici, vous verrez Daniel jeter ce cerceau dans l'air,
07:07
while the robotrobot is calculatingcalcul the positionposition of the hoopcerceau
167
412000
2000
tandis que le robot calcule la position du cerceau
07:09
and tryingen essayant to figurefigure out how to bestmeilleur go throughpar the hoopcerceau.
168
414000
4000
et essaye de trouver la meilleure façon de passer à travers le cerceau.
07:13
So as an academicacadémique,
169
418000
2000
En tant qu'universitaire, on nous forme toujours
07:15
we're always trainedqualifié to be ablecapable to jumpsaut throughpar hoopscerceaux to raiseélever fundingfinancement for our labslaboratoires,
170
420000
3000
à réussir les épreuves de sélection afin de lever des fonds pour nos labos,
07:18
and we get our robotsdes robots to do that.
171
423000
3000
et ce sont nos robots qui le font pour nous.
07:21
(ApplauseApplaudissements)
172
426000
6000
(Applaudissements)
07:27
So anotherun autre thing the robotrobot can do
173
432000
2000
Autre chose que le robot peut faire :
07:29
is it remembersse souvient piecesdes morceaux of trajectorytrajectoire
174
434000
3000
il se souvient des bouts de trajectoire
07:32
that it learnsapprend or is pre-programmedpréprogrammés.
175
437000
2000
qu'il apprend ou qui sont pré-programmés.
07:34
So here you see the robotrobot
176
439000
2000
Ici vous pouvez voir le robot
07:36
combiningcombinant a motionmouvement
177
441000
2000
effectuer un mouvement qui exige
07:38
that buildsconstruit up momentumélan
178
443000
2000
d'accumuler de la vitesse
07:40
and then changeschangements its orientationorientation and then recoversRécupère les.
179
445000
3000
de modifier son orientation, puis de se redresser.
07:43
So it has to do this because this gapécart in the windowfenêtre
180
448000
3000
Donc, il doit le faire parce que cette ouverture dans la fenêtre
07:46
is only slightlylégèrement largerplus grand than the widthlargeur of the robotrobot.
181
451000
4000
est à peine supérieure à la largeur du robot.
07:50
So just like a diverplongeur standspeuplements on a springboardtremplin
182
455000
3000
Alors, tout comme un plongeur sur un tremplin
07:53
and then jumpssaute off it to gainGain momentumélan,
183
458000
2000
se jette pour gagner de la vitesse,
07:55
and then does this pirouettepirouette, this two and a halfmoitié somersaultsaut périlleux throughpar
184
460000
3000
et puis fait sa pirouette, ces deux saltos et demi
07:58
and then gracefullygracieusement recoversRécupère les,
185
463000
2000
et puis il récupère facilement,
08:00
this robotrobot is basicallyen gros doing that.
186
465000
2000
c'est en gros ce que ce robot fait.
08:02
So it knowssait how to combinecombiner little bitsmorceaux and piecesdes morceaux of trajectoriestrajectoires
187
467000
3000
Il sait comment combiner de petits bouts de trajectoires
08:05
to do these fairlyéquitablement difficultdifficile tasksles tâches.
188
470000
4000
pour effectuer ces tâches assez difficiles.
08:09
So I want changechangement gearsengrenages.
189
474000
2000
Je veux changer de vitesse.
08:11
So one of the disadvantagesinconvénients of these smallpetit robotsdes robots is its sizeTaille.
190
476000
3000
L'un des inconvénients de ces petits robots est leur taille.
08:14
And I told you earlierplus tôt
191
479000
2000
Et je vous l'ai dit plus tôt :
08:16
that we maymai want to employemployer lots and lots of robotsdes robots
192
481000
2000
on peut vouloir employer des tas de robots
08:18
to overcomesurmonter the limitationslimites of sizeTaille.
193
483000
3000
pour surmonter les limitations de taille.
08:21
So one difficultydifficulté
194
486000
2000
Donc, une difficulté
08:23
is how do you coordinatecoordonner lots of these robotsdes robots?
195
488000
3000
est de savoir comment coordonner un bon nombre de ces robots?
08:26
And so here we lookedregardé to naturela nature.
196
491000
2000
Et ici nous nous sommes tournés vers la nature.
08:28
So I want to showmontrer you a clipagrafe
197
493000
2000
Je tiens donc à vous montrer une vidéo
08:30
of AphaenogasterAphaenogaster desertdésert antsfourmis
198
495000
2000
des fourmis du désert Aphaenogaster
08:32
in ProfessorProfesseur StephenStephen Pratt'sChristopher Pratt lablaboratoire carryingporter an objectobjet.
199
497000
3000
dans le laboratoire du professeur Stephen Pratt portant un objet.
08:35
So this is actuallyréellement a piecepièce of figFig.
200
500000
2000
C'est en fait un morceau de figue.
08:37
ActuallyEn fait you take any objectobjet coatedenduit with figFig juicejus
201
502000
2000
En fait, vous prenez un objet quelconque enduit de jus de figue
08:39
and the antsfourmis will carryporter them back to the nestnid.
202
504000
3000
et les fourmis vont le ramener au nid.
08:42
So these antsfourmis don't have any centralcentral coordinatorCoordonnateur.
203
507000
3000
Ces fourmis n'ont pas de coordinateur central.
08:45
They sensesens theirleur neighborsvoisins.
204
510000
2000
Elles repèrent leurs voisins.
08:47
There's no explicitexplicite communicationla communication.
205
512000
2000
Il n'y a pas de communication explicite.
08:49
But because they sensesens the neighborsvoisins
206
514000
2000
Mais parce qu'elles repèrent les voisins
08:51
and because they sensesens the objectobjet,
207
516000
2000
et parce qu'elles repèrent l'objet,
08:53
they have implicitimplicite coordinationcoordination acrossà travers the groupgroupe.
208
518000
3000
elles ont une coordination implicite au sein du groupe.
08:56
So this is the kindgentil of coordinationcoordination
209
521000
2000
C'est le genre de coordination
08:58
we want our robotsdes robots to have.
210
523000
3000
que nous voulons pour nos robots.
09:01
So when we have a robotrobot
211
526000
2000
Lorsque nous avons un robot
09:03
whichlequel is surroundedentouré by neighborsvoisins --
212
528000
2000
qui est entouré par des voisins -
09:05
and let's look at robotrobot I and robotrobot J --
213
530000
2000
et regardons le robot I et le robot J -
09:07
what we want the robotsdes robots to do
214
532000
2000
ce que nous voulons que les robots fassent
09:09
is to monitormoniteur the separationséparation betweenentre them
215
534000
3000
c'est surveiller la distance qui les sépare
09:12
as they flymouche in formationformation.
216
537000
2000
quand ils volent en formation.
09:14
And then you want to make sure
217
539000
2000
Et puis, on veut s'assurer
09:16
that this separationséparation is withindans acceptableacceptable levelsles niveaux.
218
541000
2000
que cette distance est dans des limites acceptables.
09:18
So again the robotsdes robots monitormoniteur this errorErreur
219
543000
3000
Encore une fois, les robots surveillent cette erreur
09:21
and calculatecalculer the controlcontrôle commandscommandes
220
546000
2000
et calculent les commandes de contrôle
09:23
100 timesfois a secondseconde,
221
548000
2000
100 fois par seconde,
09:25
whichlequel then translatesse traduit par to the motormoteur commandscommandes 600 timesfois a secondseconde.
222
550000
3000
ce qui se traduit alors par des commandes motrices 600 fois par seconde.
09:28
So this alsoaussi has to be doneterminé
223
553000
2000
Cela doit aussi se faire
09:30
in a decentralizeddécentralisé way.
224
555000
2000
d'une manière décentralisée.
09:32
Again, if you have lots and lots of robotsdes robots,
225
557000
2000
Encore une fois, si vous avez des tas de robots,
09:34
it's impossibleimpossible to coordinatecoordonner all this informationinformation centrallyau centre
226
559000
4000
il est impossible de coordonner toutes ces informations de façon centrale
09:38
fastvite enoughassez in ordercommande for the robotsdes robots to accomplishaccomplir the tasktâche.
227
563000
3000
assez vite pour que les robots accomplissent la tâche.
09:41
PlusPlus the robotsdes robots have to basebase theirleur actionsactes
228
566000
2000
En plus les robots sont amenées à fonder leurs actions
09:43
only on locallocal informationinformation,
229
568000
2000
uniquement sur des informations locales,
09:45
what they sensesens from theirleur neighborsvoisins.
230
570000
2000
ce qu'ils repèrent de leurs voisins.
09:47
And then finallyenfin,
231
572000
2000
Et enfin,
09:49
we insistinsister pour that the robotsdes robots be agnosticagnostique
232
574000
2000
nous tenons à ce que les robots ne sachent pas
09:51
to who theirleur neighborsvoisins are.
233
576000
2000
l'identité exacte de leurs voisins.
09:53
So this is what we call anonymityanonymat.
234
578000
3000
C'est ce que nous appelons l'anonymat.
09:56
So what I want to showmontrer you nextprochain
235
581000
2000
Je veux vous montrer maintenant
09:58
is a videovidéo
236
583000
2000
une vidéo
10:00
of 20 of these little robotsdes robots
237
585000
3000
de 20 de ces petits robots
10:03
flyingen volant in formationformation.
238
588000
2000
volant en formation.
10:05
They're monitoringsurveillance theirleur neighbors'des voisins positionposition.
239
590000
3000
Ils surveillent la position de leurs voisins.
10:08
They're maintainingmaintenir formationformation.
240
593000
2000
Ils maintiennent la formation.
10:10
The formationsformations can changechangement.
241
595000
2000
Les formations peuvent changer.
10:12
They can be planarplanaire formationsformations,
242
597000
2000
Ces formations peuvent être planaires,
10:14
they can be three-dimensionaltridimensionnel formationsformations.
243
599000
2000
elles peuvent être tridimensionnelles.
10:16
As you can see here,
244
601000
2000
Comme vous pouvez le voir ici,
10:18
they collapseeffondrer from a three-dimensionaltridimensionnel formationformation into planarplanaire formationformation.
245
603000
3000
ils se replient d'une formation en trois dimensions dans la formation planaire.
10:21
And to flymouche throughpar obstaclesobstacles
246
606000
2000
Et pour voler à travers les obstacles
10:23
they can adaptadapter the formationsformations on the flymouche.
247
608000
4000
ils peuvent s'adapter aux formations à la volée.
10:27
So again, these robotsdes robots come really closeFermer togetherensemble.
248
612000
3000
Encore une fois, ces robots sont très rapprochés.
10:30
As you can see in this figure-eightnœud en huit flightvol,
249
615000
2000
Comme vous pouvez le voir dans ce vol en huit,
10:32
they come withindans inchespouces of eachchaque other.
250
617000
2000
ils viennent à quelques centimètres les uns des autres.
10:34
And despitemalgré the aerodynamicaérodynamique interactionsinteractions
251
619000
3000
Et malgré les interactions aérodynamiques
10:37
of these propellerhélice bladeslames,
252
622000
2000
des pales de l'hélice,
10:39
they're ablecapable to maintainmaintenir stablestable flightvol.
253
624000
2000
ils sont en mesure de maintenir un vol stable.
10:41
(ApplauseApplaudissements)
254
626000
7000
(Applaudissements)
10:48
So onceune fois que you know how to flymouche in formationformation,
255
633000
2000
Une fois que vous savez comment voler en formation,
10:50
you can actuallyréellement pickchoisir up objectsobjets cooperativelyen collaboration.
256
635000
2000
vous pouvez effectivement ramasser des objets en collaboration.
10:52
So this just showsmontre
257
637000
2000
Cela montre simplement
10:54
that we can doubledouble, tripletripler, quadruplequadruple
258
639000
3000
que nous pouvons doubler, tripler, quadrupler
10:57
the robotrobot strengthforce
259
642000
2000
la force des robots
10:59
by just gettingobtenir them to teaméquipe with neighborsvoisins, as you can see here.
260
644000
2000
en les amenant à s'associer avec leurs voisins, comme vous pouvez le voir ici.
11:01
One of the disadvantagesinconvénients of doing that
261
646000
3000
Un des inconvénients de faire ça
11:04
is, as you scaleéchelle things up --
262
649000
2000
est, que comme on augmente l'échelle globale --
11:06
so if you have lots of robotsdes robots carryingporter the sameMême thing,
263
651000
2000
si on a beaucoup de robots qui transportent la même chose,
11:08
you're essentiallyessentiellement effectivelyefficacement increasingen augmentant the inertiainertie,
264
653000
3000
en fait on augmente l'inertie,
11:11
and thereforedonc you payPayer a priceprix; they're not as agileagile.
265
656000
3000
et donc on subit la conséquence, ils ne sont pas aussi agiles.
11:14
But you do gainGain in termstermes of payloadcharge utile carryingporter capacitycapacité.
266
659000
3000
Mais on y gagne en capacité de transport de charge utile.
11:17
AnotherUn autre applicationapplication I want to showmontrer you --
267
662000
2000
Une autre application que je souhaite vous montrer -
11:19
again, this is in our lablaboratoire.
268
664000
2000
une fois de plus, c'est dans notre laboratoire.
11:21
This is work doneterminé by QuentinQuentin LindseyLindsey who'squi est a graduatediplômé studentétudiant.
269
666000
2000
Ce travail est effectué par Quentin Lindsey qui est un étudiant de troisième cycle.
11:23
So his algorithmalgorithme de essentiallyessentiellement tellsraconte these robotsdes robots
270
668000
3000
Son algorithme dit essentiellement à ces robots
11:26
how to autonomouslyde manière autonome buildconstruire
271
671000
2000
comment construire de manière autonome
11:28
cubiccubes structuresles structures
272
673000
2000
des structures cubiques
11:30
from truss-liketreillis-like elementséléments.
273
675000
3000
à partir d'éléments de type treillis.
11:33
So his algorithmalgorithme de tellsraconte the robotrobot
274
678000
2000
Son algorithme indique au robot
11:35
what partpartie to pickchoisir up,
275
680000
2000
quelle partie ramasser,
11:37
when and where to placeendroit it.
276
682000
2000
quand et où la placer.
11:39
So in this videovidéo you see --
277
684000
2000
Dans cette vidéo vous voyez -
11:41
and it's spedSped up 10, 14 timesfois --
278
686000
2000
et c'est accéléré 10, 14 fois -
11:43
you see threeTrois differentdifférent structuresles structures beingétant builtconstruit by these robotsdes robots.
279
688000
3000
vous voyez ces robots en train de construire trois structures différentes.
11:46
And again, everything is autonomousautonome,
280
691000
2000
Et là encore, tout est autonome,
11:48
and all QuentinQuentin has to do
281
693000
2000
et tout ce que Quentin doit faire
11:50
is to get them a blueprintplan d’action
282
695000
2000
est de leur donner un plan
11:52
of the designconception that he wants to buildconstruire.
283
697000
4000
de ce qu'il veut construire.
11:56
So all these experimentsexpériences you've seenvu thusAinsi farloin,
284
701000
3000
Toutes ces expériences que vous avez vues jusqu'à présent,
11:59
all these demonstrationsdes démonstrations,
285
704000
2000
toutes ces manifestations,
12:01
have been doneterminé with the help of motionmouvement captureCapturer systemssystèmes.
286
706000
3000
ont été réalisées avec l'aide de systèmes de captation de mouvement.
12:04
So what happensarrive when you leavelaisser your lablaboratoire
287
709000
2000
Que se passe-t-il lorsque vous quittez votre laboratoire
12:06
and you go outsideà l'extérieur into the realréal worldmonde?
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711000
3000
et vous aller dehors dans le monde réel?
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And what if there's no GPSGPS?
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714000
3000
Et si il n'y a pas de GPS ?
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So this robotrobot
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2000
Donc, ce robot
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is actuallyréellement equippedéquipé with a cameracaméra
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719000
2000
est en fait équipé d'une caméra
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and a laserlaser rangefindertélémètre, laserlaser scannerscanner.
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3000
et d'un pointeur laser H, un scanner laser.
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And it usesles usages these sensorscapteurs
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2000
Et il utilise ces capteurs
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to buildconstruire a mapcarte of the environmentenvironnement.
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pour élaborer une carte de l'environnement.
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What that mapcarte consistsconsiste of are featuresfonctionnalités --
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La carte se compose de caractéristiques --
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like doorwaysportes, windowsles fenêtres,
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comme des portes, fenêtres,
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people, furnituremeubles --
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2000
les gens, les meubles -
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and it then figureschiffres out where its positionposition is
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2000
et ensuite il calcule sa position
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with respectle respect to the featuresfonctionnalités.
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par rapport aux caractéristiques.
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So there is no globalglobal coordinatecoordonner systemsystème.
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2000
Il n'y a pas de système de coordonnées global.
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The coordinatecoordonner systemsystème is defineddéfini basedbasé on the robotrobot,
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3000
Le système de coordonnées est défini d'après le robot,
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where it is and what it's looking at.
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3000
où il se trouve et ce qu'il regarde.
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And it navigatesnavigue with respectle respect to those featuresfonctionnalités.
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3000
Et il navigue en fonction de ces caractéristiques.
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So I want to showmontrer you a clipagrafe
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2000
Je tiens donc à vous montrer un clip
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of algorithmsalgorithmes developeddéveloppé by FrankFrank ShenShen
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2000
des algorithmes développés par Frank Shen
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and ProfessorProfesseur NathanNathan MichaelMichael
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2000
et le professeur Nathan Michael
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that showsmontre this robotrobot enteringentrer a buildingbâtiment for the very first time
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4000
qui montre ce robot qui entre dans un bâtiment pour la première fois
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and creatingcréer this mapcarte on the flymouche.
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760000
3000
et crée cette carte à la volée.
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So the robotrobot then figureschiffres out what the featuresfonctionnalités are.
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Le robot détermine ensuite les caractéristiques.
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It buildsconstruit the mapcarte.
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766000
2000
Il élabore la carte.
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It figureschiffres out where it is with respectle respect to the featuresfonctionnalités
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2000
Il calcule où il se trouve en fonction des caractéristiques
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and then estimatesestimations its positionposition
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2000
et estime alors sa position
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100 timesfois a secondseconde
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2000
100 fois par seconde
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allowingen permettant us to use the controlcontrôle algorithmsalgorithmes
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2000
nous permettant d'utiliser les algorithmes de contrôle
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that I describeddécrit to you earlierplus tôt.
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2000
que je vous ai décrits plus tôt.
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So this robotrobot is actuallyréellement beingétant commandedcommanda
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2000
Donc, ce robot est en fait commandé
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remotelyà distance by FrankFrank.
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2000
à distance par Frank.
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But the robotrobot can alsoaussi figurefigure out
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2000
Mais le robot peut aussi calculer
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where to go on its ownposséder.
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2000
où aller tout seul.
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So supposesupposer I were to sendenvoyer this into a buildingbâtiment
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786000
2000
Supposons donc que je doive l'envoyer dans un bâtiment
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and I had no ideaidée what this buildingbâtiment lookedregardé like,
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788000
2000
et je n'aie aucune idée de ce à quoi ce bâtiment ressemble,
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I can askdemander this robotrobot to go in,
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790000
2000
Je peux demander à ce robot d'entrer,
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createcréer a mapcarte
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2000
d'élaborer une carte
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and then come back and tell me what the buildingbâtiment looksregards like.
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3000
et puis de revenir et de me dire à quoi le bâtiment ressemble.
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So here, the robotrobot is not only solvingrésoudre the problemproblème,
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797000
3000
Ici, le robot résout non seulement le problème,
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how to go from pointpoint A to pointpoint B in this mapcarte,
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800000
3000
comment aller du point A, au point B sur cette carte
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but it's figuringfigurer out
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803000
2000
mais il calcule
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what the bestmeilleur pointpoint B is at everychaque time.
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2000
quel est le meilleur point B à chaque fois.
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So essentiallyessentiellement it knowssait where to go
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3000
Donc, essentiellement, il sait où aller
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to look for placesdes endroits that have the leastmoins informationinformation.
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2000
pour trouver les endroits qui ont le moins d'informations.
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And that's how it populatesremplit this mapcarte.
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812000
3000
Et c'est comme ça qu'il remplit cette carte.
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So I want to leavelaisser you
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2000
Je vais finir
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with one last applicationapplication.
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2000
avec une dernière application.
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And there are manybeaucoup applicationsapplications of this technologyLa technologie.
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819000
3000
Et il y a de nombreuses applications de cette technologie.
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I'm a professorprofesseur, and we're passionatepassionné about educationéducation.
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822000
2000
Je suis professeur, et nous sommes passionnés par l'éducation.
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RobotsRobots like this can really changechangement the way
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824000
2000
Des robots comme celui-là peuvent vraiment changer la façon dont
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we do K throughpar 12 educationéducation.
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826000
2000
nous pratiquons l'éducation secondaire.
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But we're in SouthernSud CaliforniaCalifornie,
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828000
2000
Mais nous sommes en Californie du Sud,
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closeFermer to LosLos AngelesAngeles,
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830000
2000
près de Los Angeles,
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so I have to concludeconclure
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832000
2000
je dois donc conclure
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with something focusedconcentré on entertainmentdivertissement.
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834000
2000
avec quelque chose d'axé sur le divertissement.
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I want to concludeconclure with a musicla musique videovidéo.
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836000
2000
Je voudrais conclure avec un clip musical.
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I want to introduceprésenter the creatorscréateurs, AlexAlex and DanielDaniel,
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838000
3000
Je tiens à présenter les créateurs, Alex et Daniel,
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who createdcréé this videovidéo.
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841000
2000
qui ont conçu cette vidéo.
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(ApplauseApplaudissements)
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843000
7000
(Applaudissements)
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So before I playjouer this videovidéo,
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850000
2000
Avant de jouer cette vidéo,
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I want to tell you that they createdcréé it in the last threeTrois daysjournées
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852000
3000
je tiens à vous dire qu'ils l'ont créée au cours des trois derniers jours
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after gettingobtenir a call from ChrisChris.
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855000
2000
après avoir reçu un appel de Chris.
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And the robotsdes robots that playjouer the videovidéo
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857000
2000
Et les robots qui jouent la vidéo
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are completelycomplètement autonomousautonome.
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859000
2000
sont complètement autonomes.
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You will see nineneuf robotsdes robots playjouer sixsix differentdifférent instrumentsinstruments.
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861000
3000
Vous verrez neuf robots qui jouent six instruments différents.
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And of coursecours, it's madefabriqué exclusivelyexclusivement for TEDTED 2012.
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864000
4000
Et bien sûr, le clip est une exclusivité pour TED 2012.
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Let's watch.
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868000
3000
Regardons.
15:19
(MusicMusique)
354
904000
10000
(Musique)
16:23
(ApplauseApplaudissements)
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968000
17000
(Applaudissements)
Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Sabine Sur

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ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.

Why you should listen

At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.

More profile about the speaker
Vijay Kumar | Speaker | TED.com