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
TED2016

Raffaello D'Andrea: Meet the dazzling flying machines of the future

Raffaello D'Andrea: Poznajcie oszałamiające latające maszyny przyszłości

Filmed:
8,053,974 views

Słysząc słowo "dron" myślicie pewnie o czymś bardzo przydatnym lub przerażającym. Ale czy mogłyby mieć też wartość estetyczną? Ekspert od systemów autonomicznych Raffaello D'Andrea zajmuje się rozwojem latających maszyn, a jego ostatnie projekty przekraczają granice autonomicznego lotu — od skrzydła, które może wisieć w powietrzu i odzyskiwać stabilność po zakłóceniach, po ośmioskrzydłową maszynę, która jest obojętna orientacji ... czy rój skoordynowanych mikro-quadrokopterów. Przygotujcie się na olśnienie zwiewną wirującą grupą latających maszyn, które zatańczą jak świetliki nad sceną TEDa.
- Autonomous systems pioneer
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

To, co zaczęło się jako
platforma dla pasjonatów,
00:12
What startedRozpoczęty as a platformPlatforma for hobbyistshobbystów
0
920
1976
00:14
is poisedgotowy to becomestają się
a multibillion-dollar-Lowry'ego industryprzemysł.
1
2920
2936
pretenduje do bycia
multimiliardowym przemysłem.
00:17
InspectionKontroli, environmentalśrodowiskowy monitoringmonitorowanie,
photographyfotografia and filmfilm and journalismdziennikarstwo:
2
5880
4056
Kontrola, monitorowanie środowiska,
fotografia i film, dziennikarstwo,
00:21
these are some of the potentialpotencjał
applicationsAplikacje for commercialReklama w telewizji dronestrutnie,
3
9960
3176
to tylko niektóre z potencjalnych
zastosowań komercyjnych dronów,
00:25
and theirich enablerswłączniki
are the capabilitiesmożliwości beingistota developedrozwinięty
4
13160
2616
a umożliwiają to umiejętności rozwijane
00:27
at researchBadania facilitiesudogodnienia around the worldświat.
5
15800
1936
w placówkach naukowych na całym świecie.
00:29
For exampleprzykład, before aerialantenowe
packagepakiet deliverydostawa
6
17760
2616
Zanim lotnicza dostawa przesyłek
00:32
enteredweszła our socialspołeczny consciousnessświadomość,
7
20400
1816
trafiła do naszej społecznej świadomości,
00:34
an autonomousautonomiczny fleetfloty of flyinglatający machinesmaszyny
builtwybudowany a six-meter-tallsześć licznik etykietka towerwieża
8
22240
3976
autonomiczna flota latających maszyn
zbudowała 6 metrową wieżę
00:38
composedopanowany of 1,500 brickscegły
9
26240
1936
składającą się z 1500 cegieł
00:40
in frontz przodu of a liverelacja na żywo audiencepubliczność
at the FRACFRAC CentreCentrum in FranceFrancja,
10
28200
2936
na oczach widowni w centrum
sztuki współczesnej FRAC we Francji.
00:43
and severalkilka yearslat agotemu,
they startedRozpoczęty to flylatać with ropesliny.
11
31160
2576
Kilka lat temu, zaczęli latać z linami,
00:45
By tetheringuwięzi flyinglatający machinesmaszyny,
12
33760
1416
przywiązując latające maszyny,
00:47
they can achieveosiągać highwysoki speedsprędkości
and accelerationsprzyspieszenia in very tightmocno spacesspacje.
13
35200
3776
osiągają dużą szybkość i przyspieszenie
w bardzo ciasnych przestrzeniach.
00:51
They can alsorównież autonomouslyautonomicznie buildbudować
tensilerozciągający structuresStruktury.
14
39000
3096
Mogą także samodzielnie budować
rozciągliwe struktury.
00:54
SkillsUmiejętności learnednauczyli includezawierać how to carrynieść loadsmasa,
15
42120
2416
Dzięki temu uczą się jak nosić ładunki,
00:56
how to copesprostać with disturbanceszaburzenia,
16
44560
1456
radzić sobie z zaburzeniami
i funkcjonować w otaczającym świecie.
00:58
and in generalgenerał, how to interactoddziaływać
with the physicalfizyczny worldświat.
17
46040
3096
01:01
TodayDzisiaj we want to showpokazać you some
newNowy projectsprojektowanie that we'vemamy been workingpracujący on.
18
49160
3336
Dziś chcemy pokazać niektóre
projekty, nad którymi pracujemy.
01:04
TheirIch aimcel is to pushPchać the boundarygranica
of what can be achievedosiągnięty
19
52520
2936
Ich celem jest przesuwanie
granic tego, co osiągalne
01:07
with autonomousautonomiczny flightlot.
20
55480
1536
w autonomicznym locie.
01:09
Now, for a systemsystem to functionfunkcjonować
autonomouslyautonomicznie,
21
57040
2456
Aby system działał autonomicznie,
01:11
it mustmusi collectivelyłącznie know the locationLokalizacja
of its mobilemobilny objectsobiekty in spaceprzestrzeń.
22
59520
4456
musi znać zbiorczo położenie swoich
mobilnych obiektów w przestrzeni.
W naszym laboratorium
na Politechnice ETH w Zurychu
01:16
Back at our lablaboratorium at ETHETH ZurichZurych,
23
64000
1896
01:17
we oftenczęsto use externalzewnętrzny cameraskamery
to locateZnajdź objectsobiekty,
24
65920
2856
aby zlokalizować obiekty
często używamy zewnętrznych kamer,
01:20
whichktóry then allowspozwala us to focusskupiać our effortsstarania
25
68800
1976
co pozwala nam
koncentrować nasze wysiłki
01:22
on the rapidszybki developmentrozwój
of highlywysoko dynamicdynamiczny taskszadania.
26
70800
2656
na szybkim rozwoju
bardzo dynamicznych zadań.
01:25
For the demosdema you will see todaydzisiaj, howeverjednak,
27
73480
2056
Dla demo, które dziś zobaczycie
użyliśmy nowych technologii lokalizacji
stworzonych przez Verity Studios -
01:27
we will use newNowy localizationLokalizacja technologytechnologia
developedrozwinięty by VerityVerity StudiosStudios,
28
75560
3296
01:30
a spin-offspin-off from our lablaboratorium.
29
78880
1616
spółkę naszego laboratorium.
01:32
There are no externalzewnętrzny cameraskamery.
30
80520
1616
Nie ma tu kamer zewnętrznych.
01:34
EachKażdy flyinglatający machinemaszyna usesużywa onboardna pokładzie sensorsczujniki
to determineustalać its locationLokalizacja in spaceprzestrzeń
31
82160
5056
Każda maszyna używa sensorów pokładowych,
by określić położenie w przestrzeni
01:39
and onboardna pokładzie computationobliczenie
to determineustalać what its actionsdziałania should be.
32
87240
3440
a także pokładowych wyliczeń
by określić następne działania.
01:43
The only externalzewnętrzny commandspolecenia
are high-levelwysoki poziom oneste
33
91280
2176
Komendy z zewnątrz
są na bardzo ogólnym poziomie:
01:45
suchtaki as "take off" and "landwylądować."
34
93480
1520
np. "startuj" i 'ląduj".
To tzw. tailsitter, czyli samolot
siadający na ogonie.
02:10
This is a so-calledtak zwana tail-sitterogon Opiekunka.
35
118560
1896
02:12
It's an aircraftsamolot that triespróbuje
to have its cakeciasto and eatjeść it.
36
120480
3456
To samolot, który próbuje mieć
ciastko i zjeść ciastko.
02:15
Like other fixed-wingsamolot aircraftsamolot,
it is efficientwydajny in forwardNaprzód flightlot,
37
123960
3256
Jak inne stałopłaty,
jest skuteczny w locie naprzód
02:19
much more so than helicoptershelikoptery
and variationswariacje thereofjego.
38
127240
3215
dużo bardziej niż
helikoptery i im podobne.
02:22
UnlikeW przeciwieństwie do mostwiększość other
fixed-wingsamolot aircraftsamolot, howeverjednak,
39
130479
2417
Jednak w przeciwieństwie
do innych stałopłatów,
02:24
it is capablezdolny of hoveringunoszące się,
40
132920
1496
jest zdolny do unoszenia się w powietrzu,
02:26
whichktóry has hugeolbrzymi advantagesZalety
for takeoffTakeoff, landinglądowanie
41
134440
3136
co ma duże zalety
podczas startu i lądowania
02:29
and generalgenerał versatilitywszechstronność.
42
137600
1240
i dla ogólnej wszechstronności.
02:31
There is no freewolny lunchlunch, unfortunatelyNiestety.
43
139480
2096
Niestety coś kosztem czegoś.
02:33
One of the limitationsograniczenia with tail-sittersogon opiekunki
44
141600
1936
Jednym z ograniczeń stałopłatów
jest ich podatność na anomalia pogodowe
takie jak podmuchy wiatru.
02:35
is that they're susceptiblepodatny
to disturbanceszaburzenia suchtaki as windwiatr gustsPorywy wiatru.
45
143560
2976
02:38
We're developingrozwijanie newNowy controlkontrola
architecturesarchitektur and algorithmsalgorytmy
46
146560
2696
Pracujemy nad nową
architekturą kontroli i algorytmami,
02:41
that addressadres this limitationograniczenie.
47
149280
1400
które są odpowiedzią na te ograniczenia.
02:50
The ideapomysł is for the aircraftsamolot to recoverwyzdrowieć
48
158560
2256
Pomysł polega na tym,
by samolot odnalazł się
02:52
no mattermateria what statestan it findsznajduje itselfsamo in,
49
160840
2640
w każdej sytuacji, w której się znajdzie,
03:03
and throughprzez practicećwiczyć,
improveulepszać its performancewydajność over time.
50
171400
2920
i poprzez próby z czasem
poprawił swoje wyniki.
03:15
(ApplauseAplauz)
51
183600
4400
(Brawa)
03:22
OK.
52
190000
1200
OK.
03:33
When doing researchBadania,
53
201480
1216
Robiąc badania
03:34
we oftenczęsto askzapytać ourselvesmy sami
fundamentalfundamentalny abstractabstrakcyjny questionspytania
54
202720
2976
często zadajemy sobie podstawowe
abstrakcyjne pytania
03:37
that try to get at the heartserce of a mattermateria.
55
205720
2560
aby dotrzeć do sedna sprawy.
03:41
For exampleprzykład, one suchtaki questionpytanie would be,
56
209240
2216
Na przykład
03:43
what is the minimumminimum numbernumer of movingw ruchu partsCzęści
neededpotrzebne for controlledkontrolowane flightlot?
57
211480
4016
jaka jest minimalna ilość ruszających się
części potrzebnych do kontrolowanego lotu.
03:47
Now, there are practicalpraktyczny reasonspowody
58
215520
1576
Są praktyczne powody, dla których
03:49
why you maymoże want to know
the answerodpowiedź to suchtaki a questionpytanie.
59
217120
2616
warto znać odpowiedź na to pytanie.
03:51
HelicoptersHelikoptery, for exampleprzykład,
60
219760
1256
Helikoptery na przykład
03:53
are affectionatelyczule knownznany
as machinesmaszyny with a thousandtysiąc movingw ruchu partsCzęści
61
221040
3856
są pieszczotliwie nazywane maszynami
z tysiącem latających części
03:56
all conspiringspiskowanie to do you bodilycieleśnie harmszkoda.
62
224920
2680
wszystkie we współpracy,
by zrobić ci krzywdę.
04:00
It turnsskręca out that decadesdziesiątki lat agotemu,
63
228640
1856
Okazuje się, że lata temu
04:02
skilledwykwalifikowany pilotspiloci were ablezdolny to flylatać
remote-controlledzdalnie sterowany aircraftsamolot
64
230520
3176
wyszkoleni piloci potrafili pilotować
zdalnie sterowany samoloty,
04:05
that had only two movingw ruchu partsCzęści:
65
233720
1896
które miały tylko dwie
ruszające się części:
04:07
a propellerśmigło and a tailogon rudderster.
66
235640
1840
śmigło i ster ogona.
04:10
We recentlyostatnio discoveredodkryty
that it could be doneGotowe with just one.
67
238000
3120
Niedawno odkryliśmy, że można
to zrobić mając tylko jedną.
To jest monospinner,
04:13
This is the monospinnermonospinner,
68
241600
1256
04:14
the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy mechanicallymechanicznie simplestnajprostszy
controllablekontrolowane flyinglatający machinemaszyna,
69
242880
3256
mechanicznie najprostsza na świecie
kontrolowana maszyna latająca
04:18
inventedzmyślony just a fewkilka monthsmiesiące agotemu.
70
246160
1776
wynaleziona kilka miesięcy temu.
04:19
It has only one movingw ruchu partczęść, a propellerśmigło.
71
247960
3136
Ma tylko jedną
ruszającą się część: śmigło.
04:23
It has no flapsklapy, no hingesZawiasy, no aileronslotki,
72
251120
3576
Nie ma klap, zawiasów, lotek
żadnych innych ruchomych części
czy powierzchni sterowych.
04:26
no other actuatorsSiłowniki,
no other controlkontrola surfacespowierzchnie,
73
254720
2535
04:29
just a simpleprosty propellerśmigło.
74
257279
1281
Tylko proste śmigło.
04:31
Even thoughchociaż it's mechanicallymechanicznie simpleprosty,
75
259320
2055
Mimo że jest mechanicznie proste
04:33
there's a lot going on
in its little electronicelektroniczny brainmózg
76
261399
2497
wiele się dzieje w tym małym
elektronicznym mózgu,
04:35
to allowdopuszczać it to flylatać in a stablestabilny fashionmoda
and to moveruszaj się anywheregdziekolwiek it wants in spaceprzestrzeń.
77
263920
4216
by latać stabilnie i poruszać się
gdzie chce w przestrzeni.
04:40
Even so, it doesn't yetjeszcze have
78
268160
1456
Nie posiada na razie
04:41
the sophisticatedwyrafinowany algorithmsalgorytmy
of the tail-sitterogon Opiekunka,
79
269640
2336
wyszukanych algorytmów tailsittera,
04:44
whichktóry meansznaczy that in orderzamówienie
to get it to flylatać,
80
272000
2000
co oznacza, że aby mógł zacząć latać
04:46
I have to throwrzucać it just right.
81
274024
1720
muszę go dobrze podrzucić.
04:48
And because the probabilityprawdopodobieństwo
of me throwingrzucanie it just right is very lowNiska,
82
276800
4016
A ponieważ szansa,
że zrobię to dobrze jest bardzo mała,
04:52
givendany everybodywszyscy watchingoglądanie me,
83
280840
1896
biorąc pod uwagę,
że wszyscy na mnie patrzą
04:54
what we're going to do insteadzamiast
84
282760
1456
zamiast tego pokażemy film,
04:56
is showpokazać you a videowideo
that we shotstrzał last night.
85
284240
2176
nakręcony wczoraj wieczorem.
04:58
(LaughterŚmiech)
86
286440
1560
(Śmiech)
05:10
(ApplauseAplauz)
87
298320
3320
(Brawa)
Jeśli monospinner
jest przykładem skromności,
05:23
If the monospinnermonospinner
is an exercisećwiczenie in frugalityPorównywanie cen,
88
311080
3736
05:26
this machinemaszyna here, the omnicopteromnicopter,
with its eightosiem propellersśmigła,
89
314840
3456
to ta maszyna - omnikopter
z ośmioma śmigłami
05:30
is an exercisećwiczenie in excessnadmiar.
90
318320
2080
jest pokazem przepychu.
05:32
What can you do with all this surplusnadwyżka?
91
320920
2136
Co można zrobić z całym tym nadmiarem?
05:35
The thing to noticeogłoszenie
is that it is highlywysoko symmetricsymetryczny.
92
323080
2381
Można zauważyć, że jest bardzo symetryczny
05:37
As a resultwynik, it is ambivalentambiwalentny
to orientationOrientacja.
93
325920
2856
co sprawia, że jest
niezależny od orientacji.
05:40
This givesdaje it an extraordinaryniezwykły capabilityzdolność.
94
328800
2696
To daje niesamowite możliwości.
05:43
It can moveruszaj się anywheregdziekolwiek it wants in spaceprzestrzeń
95
331520
2216
Może poruszać się
gdziekolwiek chce w przestrzeni
05:45
irrespectiveniezależny of where it is facingokładzina
96
333760
2736
niezależnie od tego,
w którym zmierza kierunku
05:48
and even of how it is rotatingobrotowe.
97
336520
1800
ani jak się obraca.
05:51
It has its ownwłasny complexitieszłożoności,
98
339040
1376
Ma swoje własne złożoności
05:52
mainlygłównie havingmający to do
with the interactinginterakcja flowsprzepływy
99
340440
2656
związane głównie z interakcją przepływów
05:55
from its eightosiem propellersśmigła.
100
343120
1240
swoich ośmiu śmigieł.
05:56
Some of this can be modeledwymodelowany,
while the restodpoczynek can be learnednauczyli on the flylatać.
101
344680
3856
Niektóre da się modelować,
innych można się nauczyć w trakcie lotu.
06:00
Let's take a look.
102
348560
1200
Zobaczmy.
06:44
(ApplauseAplauz)
103
392760
3760
(Brawa)
06:52
If flyinglatający machinesmaszyny are going
to enterwchodzić partczęść of our dailycodziennie liveszyje,
104
400720
2905
Jeśli latające maszyny mają być
częścią naszej codzienności
06:55
they will need to becomestają się
extremelyniezwykle safebezpieczny and reliableniezawodny.
105
403649
2477
muszą stać się niezwykle
bezpieczne i niezawodne.
06:58
This machinemaszyna over here
106
406760
1376
Ta maszyna tutaj
07:00
is actuallytak właściwie two separateoddzielny
two-propellerdwa śmigło flyinglatający machinesmaszyny.
107
408160
3136
składa się z dwóch osobnych
dwu-śmigłowych maszyn.
07:03
This one wants to spinspin clockwiseruchu wskazówek zegara.
108
411320
1736
Ta chce wirować zgodnie
z ruchem wskazówek zegara
07:05
This other one wants
to spinspin counterclockwiselewo.
109
413080
2496
ta odwrotnie.
Połączone zachowują się jak jeden
wysoko-zadaniowy quadrokopter.
07:07
When you put them togetherRazem,
110
415600
1336
07:08
they behavezachować się like one
high-performancewysokiej wydajności quadrocopterDron.
111
416960
2600
07:23
If anything goesidzie wrongźle, howeverjednak --
112
431640
1656
Jeśli jednak coś pójdzie źle
07:25
a motorsilnik failszawiedzie, a propellerśmigło failszawiedzie,
electronicselektronika, even a batterybateria packpakiet --
113
433320
4456
popsuje się silnik, śmigło,
elektronika, nawet baterie -
07:29
the machinemaszyna can still flylatać,
albeitaczkolwiek in a degradedzdegradowanych fashionmoda.
114
437800
3336
maszyna nadal może latać
lecz w mniej kontrolowany sposób.
07:33
We're going to demonstratewykazać this to you now
by disablingwyłączenie one of its halvespołówki.
115
441160
3520
Pokażemy wam to unieruchamiając
jedną z jego połów.
07:56
(ApplauseAplauz)
116
464240
3160
(Brawa)
08:03
This last demonstrationdemonstracja
117
471320
1336
Ten ostatni pokaz
08:04
is an explorationbadanie of syntheticsyntetyczny swarmsroje.
118
472680
2440
jest badaniem syntetycznych rojów.
08:07
The largeduży numbernumer of autonomousautonomiczny,
coordinatedkoordynowane entitiespodmioty
119
475560
2976
Duża liczba autonomicznych
skoordynowanych jednostek
08:10
offersoferuje a newNowy palettepaleta
for aestheticestetyczny expressionwyrażenie.
120
478560
2736
stwarza nową paletę
dla estetycznej ekspresji.
08:13
We'veMamy takenwzięty commerciallykomercyjnie availabledostępny
micromikro quadcoptersQuadcopters,
121
481320
2976
Użyliśmy dostępnych komercyjnie
mikro-quadrokopterów
08:16
eachkażdy weighingważenie lessmniej
than a sliceplasterek of breadchleb, by the way,
122
484320
2496
każdy ważący mniej niż kawałek chleba
08:18
and outfittedwyposażone w them
with our localizationLokalizacja technologytechnologia
123
486840
2416
i wyposażyliśmy w naszą
technologię lokalizacji
08:21
and customniestandardowe algorithmsalgorytmy.
124
489280
1576
i specjalne algorytmy.
08:22
Because eachkażdy unitjednostka
knowswie where it is in spaceprzestrzeń
125
490880
2096
Ponieważ każda jednostka zna
położenie w przestrzeni
08:25
and is self-controlledsterowaną,
126
493000
1376
i jest samosterowalna
08:26
there is really no limitlimit to theirich numbernumer.
127
494400
2200
nie ma ograniczenia dla ich liczby.
08:55
(ApplauseAplauz)
128
523840
3440
(Brawa)
09:19
(ApplauseAplauz)
129
547360
4480
(Brawa)
10:18
(ApplauseAplauz)
130
606040
3640
(Brawa)
[Więcej prelekcji na TED.com]
10:35
HopefullyMam nadzieję, że, these demonstrationsdemonstracje
will motivatemotywować you to dreamśnić up
131
623960
3096
Mam nadzieję, że te pokazy
zmotywują was do wymyślania
10:39
newNowy revolutionaryrewolucyjny rolesrole
for flyinglatający machinesmaszyny.
132
627080
2400
nowych rewolucyjnych
zastosowań latających maszyn.
10:42
That ultrasafeUltrasafe one over there for exampleprzykład
133
630560
2096
Ten ultrabezpieczny model na przykład
10:44
has aspirationsaspiracje to becomestają się
a flyinglatający lampshadeabażur on BroadwayBroadway.
134
632680
3016
ma aspiracje do zostania latającym
abażurem na Broadwayu.
10:47
(LaughterŚmiech)
135
635720
2056
(Śmiech)
10:49
The realityrzeczywistość is that it is
difficulttrudny to predictprzepowiadać, wywróżyć
136
637800
2176
W rzeczywistości trudno jest przewidzieć
10:52
the impactwpływ of nascentrodzącego się technologytechnologia.
137
640000
1640
wpływ powstających technologii.
10:54
And for folksludzie like us, the realreal rewardnagroda
is the journeypodróż and the actdziałać of creationkreacja.
138
642120
4856
Dla ludzi takich jak my, prawdziwą nagrodą
jest droga i proces ich tworzenia.
Jest to nieustanne przypomnienie
10:59
It's a continualnieustanny reminderprzypomnienie
139
647000
1416
11:00
of how wonderfulwspaniale and magicalmagiczny
the universewszechświat we liverelacja na żywo in is,
140
648440
2920
jak wspaniały i magiczny
jest otaczający nas świat,
11:03
that it allowspozwala creativetwórczy, cleversprytny creaturesstworzenia
141
651840
2936
który pozwala zdolnym istotom
11:06
to sculptSculpt it in suchtaki spectacularspektakularny wayssposoby.
142
654800
2520
rzeźbić go w tak spektakularny sposób.
11:09
The factfakt that this technologytechnologia
143
657800
1776
Fakt, że ta technologia
11:11
has suchtaki hugeolbrzymi commercialReklama w telewizji
and economicgospodarczy potentialpotencjał
144
659600
3416
ma tak ogromny komercyjny
i ekonomiczny potencjał
11:15
is just icinglukier on the cakeciasto.
145
663040
1416
jest tylko wisienką na torcie.
11:16
Thank you.
146
664480
1216
Dziękuję.
11:17
(ApplauseAplauz)
147
665720
3240
(Brawa)
Translated by Kornelia Szyszka
Reviewed by Robert Jezyk

▲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