16:09
TEDGlobal 2013

Raffaello D'Andrea: The astounding athletic power of quadcopters

ラファエロ・ダンドリーア: クアッドコプターの驚くべき運動能力

Filmed:

TEDGlobalのロボット・ラボで、ラファエロ・ダンドリーアがクアッドコプターのデモを披露します。運動選手のように考え、学習を助けるアルゴリズムで物理的な問題を解決します。一連の素晴らしいデモで、ダンドリーアはドローンがボールをキャッチし、棒のバランスを取り、協調して意志決定する様をご覧にいれます。きっとすぐにでも欲しくなる、キネクトでクアッドコプターを操るデモもお見逃しなく。

- Autonomous systems pioneer
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs. Full bio

So what does it mean for a machine to be athletic?
運動抜群の機械というのは
どういうものでしょう?
00:23
We will demonstrate the concept of machine athleticism
これから機械の
運動能力の実演と
00:26
and the research to achieve it
それに必要な研究を
00:29
with the help of these flying machines called quadrocopters,
クアッドコプターを使って
00:31
or quads, for short.
ご覧に入れます
00:34
Quads have been around for a long time.
所謂クアッドは
結構昔からあったのですが
00:38
The reason that they're so popular these days
最近流行りだした理由は
00:40
is because they're mechanically simple.
構造的にとても
シンプルだからです
00:42
By controlling the speeds of these four propellers,
4つのプロペラの
スピードを—
00:44
these machines can roll, pitch, yaw,
制御することによって
ロール、ピッチ、ヨーの動作と
00:46
and accelerate along their common orientation.
プロペラの方向への
加速が出来ます
00:49
On board are also a battery, a computer,
またこれには電池
コンピュータ
00:52
various sensors and wireless radios.
様々なセンサと
無線がついています
00:55
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost.
クアッドはとても敏捷ですが
00:59
They are inherently unstable, and they need some form
その代わり不安定で
01:03
of automatic feedback control in order to be able to fly.
ちゃんと飛ばすためには
フィードバック制御が必要になります
01:06
So, how did it just do that?
今のを どうやって
やったのかですが
01:16
Cameras on the ceiling and a laptop
天井のカメラと
ノートPCが
01:19
serve as an indoor global positioning system.
この室内の測位システムの
役割をしていて
01:21
It's used to locate objects in the space
反射マーカーを付けた物の
01:23
that have these reflective markers on them.
位置を測定しています
01:26
This data is then sent to another laptop
推測と制御の
アルゴリズムを実行する
01:28
that is running estimation and control algorithms,
別のPCにそのデータが送られ
そこから—
01:30
which in turn sends commands to the quad,
クアッドに指令が送られます
01:32
which is also running estimation and control algorithms.
クアッド自体も推測と制御の
アルゴリズムを実行しています
01:34
The bulk of our research is algorithms.
私達の研究の大きな部分を
アルゴリズムが占めています
01:41
It's the magic that brings these machines to life.
それが この機械に
命を吹き込む魔法なのです
01:44
So how does one design the algorithms
では機械の運動選手のための
アルゴリズムは
01:48
that create a machine athlete?
どう設計したら
いいのでしょう?
01:50
We use something broadly called model-based design.
私達は広く「モデルベース設計」と
呼ばれる手法を使っています
01:52
We first capture the physics with a mathematical model
まず機械の動き方を
数学的モデルを使い
01:55
of how the machines behave.
物理的に把握します
01:58
We then use a branch of mathematics
それから制御理論という
02:00
called control theory to analyze these models
一種の数学を使って
そのモデルを分析し
02:03
and also to synthesize algorithms for controlling them.
制御のための
アルゴリズムを組み上げます
02:05
For example, that's how we can make the quad hover.
例えば どうすれば
ホバリングさせられるのか?
02:09
We first captured the dynamics
まず力学的性質を
02:12
with a set of differential equations.
一連の微分方程式で
記述します
02:14
We then manipulate these equations with the help
それから制御理論を使って
方程式を操り
02:16
of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
クアッドコプターを安定させる
アルゴリズムを作ります
02:18
Let me demonstrate the strength of this approach.
このアプローチがいかに強力か
お目にかけましょう
02:23
Suppose that we want this quad to not only hover
クアッドコプターに
ホバリングするだけでなく
02:29
but to also balance this pole.
バランスを取って
この棒を立てさせることにしましょう
02:31
With a little bit of practice,
少し練習すれば
02:34
it's pretty straightforward for a human being to do this,
人間には苦もなく
できることです
02:36
although we do have the advantage of having
両足を地面に付けて
02:38
two feet on the ground
器用な手を使って
02:40
and the use of our very versatile hands.
やるということであれば—
02:41
It becomes a little bit more difficult
でも片足で立って
02:44
when I only have one foot on the ground
手を使わずに
足でやるとなると
02:47
and when I don't use my hands.
ちょっと難しくなります
02:49
Notice how this pole has a reflective marker on top,
棒の先端に
反射マーカーがあって
02:52
which means that it can be located in the space.
部屋の中での位置が分かるように
してあることに注意してください
02:55
(Applause)
(拍手)
03:04
You can notice that this quad is making fine adjustments
棒のバランスを取るために
クアッドが細かく—
03:10
to keep the pole balanced.
調整しているのが
分かるかと思います
03:13
How did we design the algorithms to do this?
このアルゴリズムを
どう設計したかですが
03:15
We added the mathematical model of the pole
クアッドに棒の数学的モデルを
03:19
to that of the quad.
追加したんです
03:21
Once we have a model of the combined quad-pole system,
クアッドと棒を組み合わせた
モデルができれば
03:22
we can use control theory to create algorithms for controlling it.
制御理論を使って その制御をする
アルゴリズムが作れます
03:25
Here, you see that it's stable,
ご覧のように
安定していて
03:30
and even if I give it little nudges,
ちょっと押してやっても
03:32
it goes back to the nice, balanced position.
バランスの取れた状態に
戻ります
03:34
We can also augment the model to include
このモデルを拡張して
03:40
where we want the quad to be in space.
行って欲しい場所も
含めることができます
03:41
Using this pointer, made out of reflective markers,
この反射マーカーのついた
指示棒を使って
03:44
I can point to where I want the quad to be in space
私から一定の距離で
03:47
a fixed distance away from me.
クアッドに行って欲しい
場所を指示します
03:49
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms,
このような曲芸飛行の
鍵になるのが
04:07
designed with the help of mathematical models
数学的モデルと制御理論に
基づいて設計された
04:10
and control theory.
アルゴリズムです
04:13
Let's tell the quad to come back here
クアッドに戻ってきて
04:15
and let the pole drop,
棒を落とすように
指示しましょう
04:17
and I will next demonstrate the importance
次に
物理的モデルや—
04:19
of understanding physical models
物理的世界の
仕組みの理解が
04:20
and the workings of the physical world.
いかに重要かを
お見せします
04:23
Notice how the quad lost altitude
水入りのコップを
載せたとき
04:37
when I put this glass of water on it.
高度が下がったのに
お気づきでしょう
04:39
Unlike the balancing pole, I did not include
棒のバランスを
取った時とは違い
04:41
the mathematical model of the glass in the system.
このコップは数学的モデルに
組み入れていません
04:44
In fact, the system doesn't even know that the glass of water is there.
このシステムは 水の入ったコップが
あることさえ知りません
04:46
Like before, I could use the pointer to tell the quad
前と同じように
ポインタを使って
04:49
where I want it to be in space.
好きな場所に
クアッドを行かせられます
04:52
(Applause)
(拍手)
04:55
Okay, you should be asking yourself,
不思議にお思いかも
しれませんが
05:05
why doesn't the water fall out of the glass?
なぜコップの水が
こぼれないのでしょう?
05:07
Two facts: The first is that gravity acts
2つの要因があって
1つは重力がすべての物に
05:09
on all objects in the same way.
同じように働く
ということ
05:12
The second is that the propellers are all pointing
もう1つは プロペラが
みんなコップと同じ
05:15
in the same direction of the glass, pointing up.
真上を向いている
ということです
05:17
You put these two things together, the net result
この2つの結果として
05:20
is that all side forces on the glass are small
コップに対して横にかかる
力はわずかで
05:23
and are mainly dominated by aerodynamic effects,
主に空力的な
効果ですが
05:25
which as these speeds are negligible.
今のスピードでは
無視できます
05:28
And that's why you don't need to model the glass.
コップをモデルに含めなくても
いいのはそのためです
05:35
It naturally doesn't spill no matter what the quad does.
クアッドが どのように飛ぼうと
水はこぼれません
05:37
(Applause)
(拍手)
05:50
The lesson here is that some high-performance tasks
ここでの教訓は
ある種の動作は
05:57
are easier than others,
他の動作よりも
簡単で
06:01
and that understanding the physics of the problem
どのような動作が
簡単かは
06:03
tells you which ones are easy and which ones are hard.
その物理現象を理解することで
分かるということです
06:05
In this instance, carrying a glass of water is easy.
今の場合 水の入ったコップを運ぶのは
簡単であり
06:08
Balancing a pole is hard.
棒のバランスを取るのは
難しいというわけです
06:10
We've all heard stories of athletes
怪我をしていながらも
すごいことを—
06:14
performing feats while physically injured.
やってのける
運動選手の話をよく聞きます
06:15
Can a machine also perform
機械の場合
本体に大きなー
06:18
with extreme physical damage?
損傷があっても
機能できるものでしょうか?
06:19
Conventional wisdom says that you need
一般的には
これを飛ばすためには
06:22
at least four fixed motor propeller pairs in order to fly,
少なくとも4つのプロペラが
必要とされています
06:24
because there are four degrees of freedom to control:
ロール、ピッチ、ヨー、加速と
06:28
roll, pitch, yaw and acceleration.
4つの自由度が
あるからです
06:30
Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers,
ヘクサコプターやオクトコプターには
6つか8つのプロペラがあり
06:33
can provide redundancy,
冗長性があります
06:36
but quadrocopters are much more popular
クアッドに人気があるのは
06:37
because they have the minimum number
4つという最小限の
06:39
of fixed motor propeller pairs: four.
モーターとプロペラしか
ないからです
06:41
Or do they?
それが欠けたら
どうなるのでしょう?
06:44
If we analyze the mathematical model of this machine
2つのプロペラしか
機能していない場合の
07:01
with only two working propellers,
数学的モデルを
分析したところ
07:04
we discover that there's an unconventional way to fly it.
異例な方法で 飛ばせられる
ことが分かりました
07:06
We relinquish control of yaw,
新しい構成に基づいた
07:19
but roll, pitch and acceleration can still be controlled
アルゴリズムによって
ヨーの制御はあきらめつつ
07:21
with algorithms that exploit this new configuration.
ロール ピッチ 加速は
制御し続けることができます
07:24
Mathematical models tell us exactly when
数学的モデルは
それが正確にどんなとき
07:33
and why this is possible.
なぜ可能なのかを
教えてくれます
07:36
In this instance, this knowledge allows us to design
この知識によって
機体の損傷に対して
07:38
novel machine architectures
柔軟に対応できる
新しい構造や
07:40
or to design clever algorithms that gracefully handle damage,
優れたアルゴリズムを
設計することができます
07:42
just like human athletes do,
冗長性を持たせるかわりに
07:46
instead of building machines with redundancy.
人間の運動選手のように
対応するのです
07:48
We can't help but hold our breath when we watch
飛び込み選手が
宙返りしながら
07:52
a diver somersaulting into the water,
水に飛び込んだり
跳馬選手が迫る地面を前に
07:54
or when a vaulter is twisting in the air,
空中で身を捻るのを見る時
07:57
the ground fast approaching.
思わず息を止めますよね
07:58
Will the diver be able to pull off a rip entry?
飛び込み選手は
きれいに着水できるか?
08:00
Will the vaulter stick the landing?
跳馬選手は
着地を決められるか?
08:03
Suppose we want this quad here
このクアッドに
08:05
to perform a triple flip and finish off
3回転宙返りして
08:06
at the exact same spot that it started.
元の位置に戻らせたい
としましょう
08:09
This maneuver is going to happen so quickly
非常に素早い動作が
要求されるため
08:11
that we can't use position feedback to correct the motion during execution.
やっている最中に位置を教えて
動きを修正させることはできません
08:13
There simply isn't enough time.
十分な時間がないのです
08:17
Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly,
かわりにクアッドは目隠しでやって
08:19
observe how it finishes the maneuver,
動作をどう終えたかを観察し
08:23
and then use that information to modify its behavior
その情報によって
動きを修正し
08:25
so that the next flip is better.
次回にもっとうまく
できるようにします
08:28
Similar to the diver and the vaulter,
飛び込みや
跳馬の選手と
08:30
it is only through repeated practice
同じように
練習を繰り返し
08:32
that the maneuver can be learned and executed
動きを身に付ける
ことによってのみ
08:34
to the highest standard.
このような動きは
実現できるのです
08:36
(Applause)
(拍手)
08:46
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports.
動くボールを打ち返すというのは
様々なスポーツで要求されるスキルです
08:51
How do we make a machine do
運動選手が苦もなく
08:54
what an athlete does seemingly without effort?
やっているように見えることを
どうすれば機械に させられるでしょう?
08:56
(Applause)
(拍手)
09:15
This quad has a racket strapped onto its head
このクアッドは
ラケットが貼付けてありますが
09:22
with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large.
スイートスポットは
リンゴの大きさほどしかありません
09:25
The following calculations are made every 20 milliseconds,
次に説明する計算を
20ミリ秒ごと
09:28
or 50 times per second.
つまり1秒間に
50回しています
09:31
We first figure out where the ball is going.
最初にボールの飛ぶ先を
求めます
09:33
We then next calculate how the quad should hit the ball
それから投げられた場所に
打ち返すには
09:36
so that it flies to where it was thrown from.
ボールをどう打つ必要があるか
計算します
09:38
Third, a trajectory is planned that carries the quad
それから現在位置から
ボールを打つ位置まで
09:41
from its current state to the impact point with the ball.
移動する軌道を
計画します
09:46
Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy.
そして その計画を
20ミリ秒間だけ実行します
09:49
Twenty milliseconds later, the whole process is repeated
20ミリ秒後にまた
このプロセス全体を繰り返し
09:53
until the quad strikes the ball.
ボールを打つ瞬間まで
それを続けます
09:56
(Applause)
(拍手)
10:07
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own,
機械はダイナミックな行動を
単独で行うだけでなく
10:10
they can do it collectively.
集団で行うこともできます
10:13
These three quads are cooperatively carrying a sky net.
この3台のクアッドは
協働で網を持っています
10:15
(Applause)
(拍手)
10:28
They perform an extremely dynamic
ボールを私に
投げ返すために
10:33
and collective maneuver
とてもダイナミックで
集団的な
10:36
to launch the ball back to me.
行動を取っています
10:38
Notice that, at full extension, these quads are vertical.
引っ張りきった時
クアッドが直立しているでしょう?
10:40
(Applause)
(拍手)
10:48
In fact, when fully extended,
実際この時にかかる力は
10:50
this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels
バンジージャンプした人が
綱の先で受ける力の
10:52
at the end of their launch.
5倍ほどにもなります
10:55
The algorithms to do this are very similar
このためのアルゴリズムは
11:03
to what the single quad used to hit the ball back to me.
単独でボールを打ち返す場合と
よく似たものです
11:05
Mathematical models are used to continuously re-plan
数学的モデルを使って 絶えず—
11:09
a cooperative strategy 50 times per second.
協調的行動を再計画するというのを
毎秒50回繰り返しています
11:11
Everything we have seen so far has been
ここまでは
11:16
about the machines and their capabilities.
機械の能力を
見て頂きました
11:18
What happens when we couple this machine athleticism
この機械の運動能力と
人間を組み合わせると
11:20
with that of a human being?
どうなるでしょう?
11:23
What I have in front of me is a commercial gesture sensor
私の前にあるのは
主にゲームで使われる 市販の—
11:25
mainly used in gaming.
ジェスチャーセンサーです
11:29
It can recognize what my various body parts
私の体の動きを
11:30
are doing in real time.
リアルタイムで
把握できます
11:32
Similar to the pointer that I used earlier,
先ほど使った
ポインタと同様に
11:34
we can use this as inputs to the system.
これも入力システムとして
使うことができます
11:36
We now have a natural way of interacting
これにより機械の動作を
11:39
with the raw athleticism of these quads with my gestures.
仕草によって自然に
操ることができます
11:41
(Applause)
(拍手)
12:22
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical.
インタラクションは仮想的なものだけでなく
物理的なものでもあり得ます
12:35
Take this quad, for example.
たとえば このクアッドは
12:39
It's trying to stay at a fixed point in space.
一定の場所に
いようとします
12:41
If I try to move it out of the way, it fights me,
他の場所に
移そうとしても
12:44
and moves back to where it wants to be.
抵抗して
元の場所に戻ります
12:48
We can change this behavior, however.
でもこの振る舞いを
変えることもできます
12:52
We can use mathematical models
クアッドに
12:55
to estimate the force that I'm applying to the quad.
かけられる力を推定する
数学的モデルを使います
12:57
Once we know this force, we can also change the laws of physics,
力が分かれば
物理法則を変えることもできます
13:00
as far as the quad is concerned, of course.
あくまでクアッドに
関する限りですが
13:03
Here the quad is behaving as if it were
このクアッドは
13:07
in a viscous fluid.
粘性の液体中にいるかのように
振る舞います
13:10
We now have an intimate way
機械に対し
仄めかすように
13:14
of interacting with a machine.
指示できるように
なりました
13:16
I will use this new capability to position
この新しい能力を使って
13:18
this camera-carrying quad to the appropriate location
このカメラ付きのクアッドを
13:21
for filming the remainder of this demonstration.
デモの撮影に適した位置に
移動させることにしましょう
13:23
So we can physically interact with these quads
クアッドと
体を使ってやり取りし
13:36
and we can change the laws of physics.
物理法則を変える
ことができました
13:38
Let's have a little bit of fun with this.
これを使って少し
遊んでみましょう
13:41
For what you will see next, these quads
次にご覧頂くのは
13:43
will initially behave as if they were on Pluto.
クアッドが最初は
冥王星にいるかのようですが
13:45
As time goes on, gravity will be increased
時間が進むにつれ
重力が強くなっていき
13:48
until we're all back on planet Earth,
地球の重力に戻る
というものです
13:51
but I assure you we won't get there.
そこまでは
続かないでしょうが
13:53
Okay, here goes.
ひとつ やってみましょう
13:55
(Laughter)
(笑)
14:05
(Laughter)
(笑)
14:34
(Applause)
(拍手)
14:37
Whew!
フーッ!
14:41
You're all thinking now,
「こいつら遊びすぎだろ」と
14:46
these guys are having way too much fun,
思われるかも
しれませんね
14:48
and you're probably also asking yourself,
それに機械の
運動選手なんか作って
14:50
why exactly are they building machine athletes?
どうするのかと
疑問をお持ちかも
14:52
Some conjecture that the role of play in the animal kingdom
動物の世界では
遊びは
14:56
is to hone skills and develop capabilities.
スキルや能力を磨く役割がある
という説があります
14:58
Others think that it has more of a social role,
集団を結び付ける
社会的役割がある
15:01
that it's used to bind the group.
という説もあります
15:03
Similarly, we use the analogy of sports and athleticism
私達は同様に スポーツや
競技のアナロジーを使って
15:05
to create new algorithms for machines
機械のための
新しいアルゴリズムを作り
15:08
to push them to their limits.
限界を押し広げよう
としているんです
15:11
What impact will the speed of machines have on our way of life?
機械のスピードが 私達の生活に
もたらす影響は何でしょう?
15:13
Like all our past creations and innovations,
過去のあらゆる
発明や創作と同様
15:16
they may be used to improve the human condition
それは人々の生活の
改善にも使えるだろうし
15:19
or they may be misused and abused.
誤った使い方も
できるでしょう
15:22
This is not a technical choice we are faced with;
私達が直面しているのは
15:24
it's a social one.
技術的ではなく
社会的な選択です
15:26
Let's make the right choice,
正しい選択をして
15:28
the choice that brings out the best in the future of machines,
未来の機械から最善のものを
引き出すようにしましょう
15:29
just like athleticism in sports
ちょうどスポーツ競技が
15:32
can bring out the best in us.
私達の最善の部分を
引き出すように
15:33
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain.
緑色の幕の裏にいる
魔術師達を紹介させてください
15:36
They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
「飛行機械の競技場」研究チームの
現在のメンバーです
15:39
(Applause)
(拍手)
15:42
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
フェデリコ・アウグリアーロ
ダリオ・ブレシアニーニ マーカス・ハーン
15:47
Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz.
セルゲイ・ルーパーシン
マーク・ミュラー ロビン・リッツ
15:50
Look out for them. They're destined for great things.
偉大なものを作るべく
生まれてきた人たちです
15:53
Thank you.
どうもありがとう
15:54
(Applause)
(拍手)
15:56
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Reiko O Bovee

▲Back to top

About the Speaker:

Raffaello D'Andrea - Autonomous systems pioneer
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs.

Why you should listen

Raffaello D'Andrea combines academics, business, and the arts to explore the capabilities of autonomous systems. As part of his research as professor of dynamic systems and control at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH Zürich), he and his collaborators enchant viewers with works like the self-destructing, self-assembling Robotic Chair, or the Balancing Cube that can perch itself on its corners.

D’Andrea and his team created the Flying Machine Arena to test the gravity-defying abilities of their athletic flying robots. Building on research in the Flying Machine Arena, ETH Zürich partnered with its spin-off company Verity Studios and with Cirque du Soleil to create “Sparked,” a short film showcasing the unexpected airborne dexterity of quadcopters. D’Andrea is the co-founder of Kiva Systems, a robotics company that develops intelligent automated warehouse systems and that was acquired by Amazon in 2012.

More profile about the speaker
Raffaello D'Andrea | Speaker | TED.com