TED2012
Vijay Kumar: Robots that fly ... and cooperate
Vijay Kumar: Robotët që fluturojnë .. dhe bashkëveprojnë
Filmed:
Readability: 4.5
5,188,706 views
Në laboratorin e tij në Penn, Vijay Kumar dhe ekipi i tij ndërtojnë fluturues me katër rotor, robota të vegjël dhe të zhdervjellët që gëlojnë, komunikojnë me njëri tjetrin dhe formojnë skuadra të posatçme -- për ndërtim, survejimin e fatëtkeqësive dhe shumë më tepër.
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. Full bio
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:20
Good morning.
0
5000
2000
Mirëdita.
00:22
I'm here today to talk
1
7000
2000
Jam sot këtu për të folur
00:24
about autonomous, flying beach balls.
2
9000
3000
rreth topave të plazhit fluturues dhe autonomë.
00:27
No, agile aerial robots like this one.
3
12000
4000
Jo, robota të shkathët ajror si ky.
00:31
I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these
4
16000
3000
Dëshiroj t'ju tregoj diçka rreth sfidave në ndërtimin e këtyre
00:34
and some of the terrific opportunities
5
19000
2000
dhe disa mundësive të hatashme
00:36
for applying this technology.
6
21000
2000
për aplikimin e kësaj teknologjie.
00:38
So these robots
7
23000
2000
Pra këta robotë
00:40
are related to unmanned aerial vehicles.
8
25000
3000
janë të afërm me mejetet ajrorë të komanduar nga larg
00:43
However, the vehicles you see here are big.
9
28000
3000
Sidoqoftë, mjetet që shihni këtu janë të mëdhej.
00:46
They weigh thousands of pounds,
10
31000
2000
Ato peshojnë disa tonë,
00:48
are not by any means agile.
11
33000
2000
nuk janë me çdo kusht të shkathëta.
00:50
They're not even autonomous.
12
35000
2000
Madje nuk janë as autonome.
00:52
In fact, many of these vehicles
13
37000
2000
Faktikisht, shumica e këtyre makinave
00:54
are operated by flight crews
14
39000
2000
operohen nga ekipe fluturimi
00:56
that can include multiple pilots,
15
41000
3000
të cilat mund të përfshijnë shumë pilotë
00:59
operators of sensors
16
44000
2000
operues të sensorëve
01:01
and mission coordinators.
17
46000
2000
dhe kordinues misionesh.
01:03
What we're interested in is developing robots like this --
18
48000
2000
Ato që ne jemi të interesuar janë zhvillimi i robotëve të tillë si ky --
01:05
and here are two other pictures --
19
50000
2000
dhe këtu janë edhe dy fotografi të tjera --
01:07
of robots that you can buy off the shelf.
20
52000
3000
të robotëve të cilët mund ti blesh në dyqan.
01:10
So these are helicopters with four rotors
21
55000
3000
Pra këta janë helikopterë me katër rotorë
01:13
and they're roughly a meter or so in scale
22
58000
4000
dha janë përafërsisht një metër të mëdhej
01:17
and weigh several pounds.
23
62000
2000
dhe peshojnë disa kilogramë.
01:19
And so we retrofit these with sensors and processors,
24
64000
3000
Dhe kështu ne i shtuam atyre sensorë dhe procesorë,
01:22
and these robots can fly indoors
25
67000
2000
dhe këta robotë mund të fluturojnë në ambiente të brendshëm
01:24
without GPS.
26
69000
2000
pa GPS ( Sistem të Pozicionimit Global).
01:26
The robot I'm holding in my hand
27
71000
2000
Roboti që po mbaj në dorë
01:28
is this one,
28
73000
2000
është ky,
01:30
and it's been created by two students,
29
75000
3000
dhe është krijuar nga dy studentë,
01:33
Alex and Daniel.
30
78000
2000
Alex dhe Daniel.
01:35
So this weighs a little more
31
80000
2000
Pra ky peshon më pak
01:37
than a tenth of a pound.
32
82000
2000
se 50 gr?
01:39
It consumes about 15 watts of power.
33
84000
2000
Konsumon rreth 15 watt energji elektrike.
01:41
And as you can see,
34
86000
2000
Dhe siç mund ta shihni,
01:43
it's about eight inches in diameter.
35
88000
2000
ka rreth 20 cm diametër.
01:45
So let me give you just a very quick tutorial
36
90000
3000
Pra më lejoni t'ju jap një udhëzim të shpejtë
01:48
on how these robots work.
37
93000
2000
se si këta robotë punojnë.
01:50
So it has four rotors.
38
95000
2000
Pra ka katër rotorë.
01:52
If you spin these rotors at the same speed,
39
97000
2000
Nëse i vërtit këta rotorë në të njejten shpejtësi,
01:54
the robot hovers.
40
99000
2000
roboti rri pezull.
01:56
If you increase the speed of each of these rotors,
41
101000
3000
Nëse e rrisni shpejtësinë e secilit prej këtyre rotorëve,
01:59
then the robot flies up, it accelerates up.
42
104000
3000
pastaj roboti fluturon lart, përshpejton.
02:02
Of course, if the robot were tilted,
43
107000
2000
Sigurishtë, nëse roboti ishte anësuar
02:04
inclined to the horizontal,
44
109000
2000
horizontalisht
02:06
then it would accelerate in this direction.
45
111000
3000
atëherë do të përshpejtojë në atë drejtim.
02:09
So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it.
46
114000
3000
Pra për ta anuar atë, janë një ose dy mënyra për ta berë.
02:12
So in this picture
47
117000
2000
Pra në këtë fotografi
02:14
you see that rotor four is spinning faster
48
119000
2000
mund të shihni se rotori i katërt është duke u vërtitur më shpejt
02:16
and rotor two is spinning slower.
49
121000
2000
dhe rotori i dytë po vërtitet më ngadalë.
02:18
And when that happens
50
123000
2000
Dhe kurdoherë që ajo ndodh
02:20
there's moment that causes this robot to roll.
51
125000
3000
është një moment që e bën robotin të rrotullohet.
02:23
And the other way around,
52
128000
2000
Në anën tjetër,
02:25
if you increase the speed of rotor three
53
130000
3000
nëse e rrit shpejtësinë e rotorit të tretë
02:28
and decrease the speed of rotor one,
54
133000
2000
dhe e zvogëlon shpejtësinë e rotorit të parë
02:30
then the robot pitches forward.
55
135000
3000
pastaj roboti do përparojë përpara.
02:33
And then finally,
56
138000
2000
Dhe pastaj përfundimisht,
02:35
if you spin opposite pairs of rotors
57
140000
2000
nëse e kthen në anën e kundërt të rotorëve
02:37
faster than the other pair,
58
142000
2000
më shpejt se lidhja tjetër,
02:39
then the robot yaws about the vertical axis.
59
144000
2000
pastaj roboti shkon rreth boshtit vertikalë.
02:41
So an on-board processor
60
146000
2000
Pra një procesor në bord
02:43
essentially looks at what motions need to be executed
61
148000
3000
vëzhgon se çfarë lëvizje duhet të ekzekutohen
02:46
and combines these motions
62
151000
2000
dhe i kombinon këto lëvizje
02:48
and figures out what commands to send to the motors
63
153000
3000
dhe e gjen se çfarë komandi duhet ti jepet motorrëvë
02:51
600 times a second.
64
156000
2000
600 herë në sekond.
02:53
That's basically how this thing operates.
65
158000
2000
Kjo është në thelb se si këto gjëra operojnë.
02:55
So one of the advantages of this design
66
160000
2000
Pra njëra nga advantazhet e këtij projekti
02:57
is, when you scale things down,
67
162000
2000
është se kur ju reduktoni masën e kësaj gjëje,
02:59
the robot naturally becomes agile.
68
164000
3000
roboti natyralisht bëhet i shkathët.
03:02
So here R
69
167000
2000
Pra këtu R
03:04
is the characteristic length of the robot.
70
169000
2000
është karakteristika e gjatësisë së robotit.
03:06
It's actually half the diameter.
71
171000
3000
Faktikisht është gjysma e diametrit.
03:09
And there are lots of physical parameters that change
72
174000
3000
dhe ka shumë parametra fizikë të cilët ndryshojnë
03:12
as you reduce R.
73
177000
2000
kur ju e redkutoni R.
03:14
The one that's the most important
74
179000
2000
Ajo që është më e rendësishmja
03:16
is the inertia or the resistance to motion.
75
181000
2000
është inercia apo rezistenca në lëvizje
03:18
So it turns out,
76
183000
2000
Pra del të jetë,
03:20
the inertia, which governs angular motion,
77
185000
3000
që inercia, e cila e rregullon lëvizjen në veprime,
03:23
scales as a fifth power of R.
78
188000
3000
ndryshon si fuqia e katërt e R.
03:26
So the smaller you make R,
79
191000
2000
Pra sa më të vogël që e bëni R,
03:28
the more dramatically the inertia reduces.
80
193000
3000
më dramatike behët reduktukimi i inercisë.
03:31
So as a result, the angular acceleration,
81
196000
3000
Dhe si rezultat, përshpejtimi këndor,
03:34
denoted by Greek letter alpha here,
82
199000
2000
e shkruar me germen greke alfa këtu,
03:36
goes as one over R.
83
201000
2000
shkon mbi një R.
03:38
It's inversely proportional to R.
84
203000
2000
Është proporcionalisht e kundërt me R.
03:40
The smaller you make it the more quickly you can turn.
85
205000
3000
Sa më të vogël që e beni aq më shpejt mund të kthehet.
03:43
So this should be clear in these videos.
86
208000
2000
Pra kjo duhet të jetë e qartë në këtë video.
03:45
At the bottom right you see a robot
87
210000
3000
Në fund ju mund të shihni një robot
03:48
performing a 360 degree flip
88
213000
2000
i cili përformon në një kthesë 360 gradëshe
03:50
in less than half a second.
89
215000
2000
në më pak gjysmën e sekondit
03:52
Multiple flips, a little more time.
90
217000
3000
Disa kthime, edhe në më pak kohë.
03:55
So here the processes on board
91
220000
2000
Pra këtu është procesi në bord
03:57
are getting feedback from accelerometers
92
222000
2000
po marrin vlerësime nga akselometrat
03:59
and gyros on board
93
224000
2000
dhe gyroskopët e bordid
04:01
and calculating, like I said before,
94
226000
2000
dhe kalkuluar, siq e ceka edhe më lartë,
04:03
commands at 600 times a second
95
228000
2000
komandat në 600 herë në sekond
04:05
to stabilize this robot.
96
230000
2000
për ta stabilizuar këtë robotë.
04:07
So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air.
97
232000
3000
Pra në të majtë, ju mund të shihni Danielin duket e hedhur këtë robotë në ajër.
04:10
And it shows you how robust the control is.
98
235000
2000
Dhe tregom se sa i fortë është kontrolli tij.
04:12
No matter how you throw it,
99
237000
2000
Nuk ka rendësi se si e gjuan atë,
04:14
the robot recovers and comes back to him.
100
239000
4000
roboti kthehet dhe vjen prap tek ai.
04:18
So why build robots like this?
101
243000
2000
Pra përse të ndërtojmë robotë si këta?
04:20
Well robots like this have many applications.
102
245000
3000
Mirë pra, robotë të tillë kanë shumë aplikacione.
04:23
You can send them inside buildings like this
103
248000
3000
Ju mund ti dergoni ata në ndërtesa si këto
04:26
as first responders to look for intruders,
104
251000
3000
si përgjigje e parë në kërkim të ndërhyrësve
04:29
maybe look for biochemical leaks,
105
254000
3000
ndoshta për të kërkuar për rrjedhje lëndësh biokimike,
04:32
gaseous leaks.
106
257000
2000
rrjedhje gazi.
04:34
You can also use them
107
259000
2000
Ju mund ti përdorni ata
04:36
for applications like construction.
108
261000
2000
për aplikacione si ndërtimet.
04:38
So here are robots carrying beams, columns
109
263000
4000
Këtu i keni robotet duke tërhequr trarë, kolona
04:42
and assembling cube-like structures.
110
267000
3000
dhe duke montuar struktura kubike.
04:45
I'll tell you a little bit more about this.
111
270000
3000
Do t'ju tregoj diçka më tepër rreth kësaj.
04:48
The robots can be used for transporting cargo.
112
273000
3000
Robotët mund të përdoren për transportime kargosh.
04:51
So one of the problems with these small robots
113
276000
3000
Pra njëri nga problemet me këta robot të vegjël
04:54
is their payload carrying capacity.
114
279000
2000
është kapaciteti mbartës i tyre.
04:56
So you might want to have multiple robots
115
281000
2000
Pra ndoshta ju mund të doni të keni disa robot
04:58
carry payloads.
116
283000
2000
për transportin e ngarkesave të dobishme.
05:00
This is a picture of a recent experiment we did --
117
285000
2000
Kjo është një fotografi e një eksperimenti qe kemi berë kohëve të fundit --
05:02
actually not so recent anymore --
118
287000
2000
faktikisht jo edhe aq të vonë --
05:04
in Sendai shortly after the earthquake.
119
289000
3000
në Sendai menjëherë pas tërmetit.
05:07
So robots like this could be sent into collapsed buildings
120
292000
3000
Pra robotët e tillë mund të dërgohen në objekte të mbyllura
05:10
to assess the damage after natural disasters,
121
295000
2000
në vlerësimin e dëmeve pas katastrofës natyrore,
05:12
or sent into reactor buildings
122
297000
3000
apo të dergohen në ndërtesa raktive
05:15
to map radiation levels.
123
300000
3000
për të hartuar nivelet e radioaktivitetit.
05:19
So one fundamental problem
124
304000
2000
Pra një problem bazik
05:21
that the robots have to solve if they're to be autonomous
125
306000
3000
që robotët duhet te zgjidhin, nëse ata janë autonomë
05:24
is essentially figuring out
126
309000
2000
është të bejnë zgjedhjen e duhur
05:26
how to get from point A to point B.
127
311000
2000
se si të arrijnë nga pika A tek ajo B.
05:28
So this gets a little challenging
128
313000
2000
Pra kjo është pak sfiduese
05:30
because the dynamics of this robot are quite complicated.
129
315000
3000
sepse dinamika e robotit është shumë e ndërlikuar.
05:33
In fact, they live in a 12-dimensional space.
130
318000
2000
Faktikisht, ata jetojnë në një hapsirë 12-dimensionale
05:35
So we use a little trick.
131
320000
2000
Ndaj ne përdorim një mashtrim të vogël.
05:37
We take this curved 12-dimensional space
132
322000
3000
Ne e marrim këtë vij të lakuar 12 dimensionale
05:40
and transform it
133
325000
2000
dhe e transformojmë atë
05:42
into a flat four-dimensional space.
134
327000
2000
në një hapsirë të rrafshët katër dimensionale.
05:44
And that four-dimensional space
135
329000
2000
Dhe kjo hapësirë katër dimensionale
05:46
consists of X, Y, Z and then the yaw angle.
136
331000
3000
përbehet nga X,Y,Z dhe pastaj një lakore tjetër.
05:49
And so what the robot does
137
334000
2000
Dhe ajo që roboti bën
05:51
is it plans what we call a minimum snap trajectory.
138
336000
4000
është plani i tij të cilin e quajmë trajektoria e kërcimit minimal.
05:55
So to remind you of physics,
139
340000
2000
Pra pët t'ju kujtuar juve fiziken,
05:57
you have position, derivative, velocity,
140
342000
2000
ju keni pozicion, derivat, shpejtesi,
05:59
then acceleration,
141
344000
2000
pastaj akselerim,
06:01
and then comes jerk
142
346000
2000
dhe pastaj vjen lëkundja
06:03
and then comes snap.
143
348000
2000
dhe pastaj vjen kërcimi.
06:05
So this robot minimizes snap.
144
350000
3000
Pra ky robot minimizon kërcitjen.
06:08
So what that effectively does
145
353000
2000
Pra atë që efektivish bën
06:10
is produces a smooth and graceful motion.
146
355000
2000
po prodhon një lëvizje të butë dhe të këndshëme
06:12
And it does that avoiding obstacles.
147
357000
3000
Dhe e benë atë ti largohet pengesave.
06:15
So these minimum snap trajectories in this flat space
148
360000
3000
Pra këto kërcime trajektoreje minimale në hapësira të rrafshta
06:18
are then transformed back
149
363000
2000
janë të transformuara prap
06:20
into this complicated 12-dimensional space,
150
365000
2000
në këtë hapësirë të ndërlikuar 12 dimensionesh,
06:22
which the robot must do
151
367000
2000
të cilën robotët duhet ta bejnë
06:24
for control and then execution.
152
369000
2000
për kontrollin dhe pastaj ekzekutimin.
06:26
So let me show you some examples
153
371000
2000
Pra më lejoni t'ju tregoj disa shembuj
06:28
of what these minimum snap trajectories look like.
154
373000
2000
të minimumit të asaj që këto trajektore kërcyese mund të bëjnë.
06:30
And in the first video,
155
375000
2000
Dhe në videon e parë,
06:32
you'll see the robot going from point A to point B
156
377000
2000
ju do ta shihni robotin duke vajtur nga pika A tek pika B
06:34
through an intermediate point.
157
379000
2000
përmes një pike të ndërmjetme.
06:42
So the robot is obviously capable
158
387000
2000
Pra roboti është padyshim në gjendje
06:44
of executing any curve trajectory.
159
389000
2000
për ekzekutimin e çdo trajektore kurbë.
06:46
So these are circular trajectories
160
391000
2000
Pra, këto janë trajektoret rrethore
06:48
where the robot pulls about two G's.
161
393000
3000
ku roboti shtyen rreth 2 G. (G: forca gravitacionale)
06:52
Here you have overhead motion capture cameras on the top
162
397000
4000
Këtu kemi një kamer të montuar lart e cila kap imazhe në lëvizje
06:56
that tell the robot where it is 100 times a second.
163
401000
3000
e cila tregon se ku është roboti në 100 herë në sekond.
06:59
It also tells the robot where these obstacles are.
164
404000
3000
gjithashtu i tregon robotit se ku janë pengesat.
07:02
And the obstacles can be moving.
165
407000
2000
Edhe pengesat mund të lëvizin.
07:04
And here you'll see Daniel throw this hoop into the air,
166
409000
3000
Pra këtu kemi Danielin i cili hedh një rreth në ajër,
07:07
while the robot is calculating the position of the hoop
167
412000
2000
ndërsa roboti po llogarit pozicionin e rrethit
07:09
and trying to figure out how to best go through the hoop.
168
414000
4000
dhe po përpiqet të gjejë mënyrën më të mirë të kalimit përmes rrethit.
07:13
So as an academic,
169
418000
2000
Pra si një akademik,
07:15
we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs,
170
420000
3000
ne jemi stërvitur që gjithmonë të jemi në gjendje të hidhemi përmes rrathëve për të mbedhur fonde për laboratorët tanë,
07:18
and we get our robots to do that.
171
423000
3000
dhe i bejmë robotet tanë ta bejnë atë.
07:21
(Applause)
172
426000
6000
(Duartrokitje)
07:27
So another thing the robot can do
173
432000
2000
Një gjë tjetër që robotët mund ta bëjnë
07:29
is it remembers pieces of trajectory
174
434000
3000
është ti kujtojnë pjesët e trajektores
07:32
that it learns or is pre-programmed.
175
437000
2000
që i ka mësuar apo që eshte paraprogramuar.
07:34
So here you see the robot
176
439000
2000
Këtu mund ta shihni një robot
07:36
combining a motion
177
441000
2000
duke kryer nje lëvizje
07:38
that builds up momentum
178
443000
2000
për të marrë vrull
07:40
and then changes its orientation and then recovers.
179
445000
3000
dhe pastaj ndryshon orientimin e tij për tu ridrejtuar.
07:43
So it has to do this because this gap in the window
180
448000
3000
Pra ka të bëjë me këtë pasi kjo hapësirë në dritare
07:46
is only slightly larger than the width of the robot.
181
451000
4000
është vetem pak më e madhe sesa gjerësia e robotit.
07:50
So just like a diver stands on a springboard
182
455000
3000
Pra pikërisht si një zhytës qëndron mbi një trampolinë
07:53
and then jumps off it to gain momentum,
183
458000
2000
dhe pastaj hidhet për të marrë vrull,
07:55
and then does this pirouette, this two and a half somersault through
184
460000
3000
pastaj bën këtë piruetë dhe një salto e gjysëm tejpërtej
07:58
and then gracefully recovers,
185
463000
2000
dhe pastaj me hijeshi kthëhet në posizion,
08:00
this robot is basically doing that.
186
465000
2000
ky robot pak a shumë e benë atë.
08:02
So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories
187
467000
3000
Pra e dinë se si të kombinojë pak nga pjesët e trajektores
08:05
to do these fairly difficult tasks.
188
470000
4000
për të bërë këto detyra mjaft të vështira.
08:09
So I want change gears.
189
474000
2000
Pra, dua të ndryshoj subject.
08:11
So one of the disadvantages of these small robots is its size.
190
476000
3000
Një nga disavantazhet e këtij roboti të vogël është madhësia e tij.
08:14
And I told you earlier
191
479000
2000
Dhe unë ju thashë më parë
08:16
that we may want to employ lots and lots of robots
192
481000
2000
që dëshirojmë të përdorim shumë robotë
08:18
to overcome the limitations of size.
193
483000
3000
për ta tejkaluar limitet e madhësisë.
08:21
So one difficulty
194
486000
2000
Pra një problem
08:23
is how do you coordinate lots of these robots?
195
488000
3000
është se si ti koordinojmë shumë prej këtyre robotëve?
08:26
And so here we looked to nature.
196
491000
2000
Pra këtu ne kemi parë natyrën.
08:28
So I want to show you a clip
197
493000
2000
Dëshiroj t'ju shfaq një video
08:30
of Aphaenogaster desert ants
198
495000
2000
të milingonave të shkretëtirës të familjes Aphaenogaster
08:32
in Professor Stephen Pratt's lab carrying an object.
199
497000
3000
në laboratorin e profesor Stephen Pratt duke mbajtur një objekt.
08:35
So this is actually a piece of fig.
200
500000
2000
Në të vërtetë është një copë fiku.
08:37
Actually you take any object coated with fig juice
201
502000
2000
Në fakt ju merrni çdo objekt të lyer me lëng fiku
08:39
and the ants will carry them back to the nest.
202
504000
3000
dhe milingonat do ti shpien ato në fole.
08:42
So these ants don't have any central coordinator.
203
507000
3000
Pra, këto milingona nuk kanë ndonjë koordinator qendror.
08:45
They sense their neighbors.
204
510000
2000
Ata ndjenjë praninë e fqinjëve.
08:47
There's no explicit communication.
205
512000
2000
Nuk ka asnjë komunikim të qartë.
08:49
But because they sense the neighbors
206
514000
2000
Por për arësye se ato ndjejnë fqinjët e tyre
08:51
and because they sense the object,
207
516000
2000
dhe sepse ato i ndjejnë objektet,
08:53
they have implicit coordination across the group.
208
518000
3000
ata kanë koordinim të nënkuptuar brenda grupit.
08:56
So this is the kind of coordination
209
521000
2000
Pra, kjo është lloji i koordinimit
08:58
we want our robots to have.
210
523000
3000
që ne duam të kenë robotët tanë.
09:01
So when we have a robot
211
526000
2000
Pra, kur ne kemi një robot
09:03
which is surrounded by neighbors --
212
528000
2000
e cila është e rrethuar nga fqinjët --
09:05
and let's look at robot I and robot J --
213
530000
2000
dhe le të shohim tek roboti I dhe roboti J --
09:07
what we want the robots to do
214
532000
2000
ajo që ne duam që robotët të bëjnë
09:09
is to monitor the separation between them
215
534000
3000
është që të monitorojë distancën mes tyre
09:12
as they fly in formation.
216
537000
2000
kur ata fluturojnë në formacion.
09:14
And then you want to make sure
217
539000
2000
Dhe pastaj ju doni të jeni të sigurtë
09:16
that this separation is within acceptable levels.
218
541000
2000
se kjo distancë është në nivele të pranueshme.
09:18
So again the robots monitor this error
219
543000
3000
Prapë robotët monitorojnë këtë gabim
09:21
and calculate the control commands
220
546000
2000
dhe llogarisin komandat e kontrollit
09:23
100 times a second,
221
548000
2000
100 herë në sekond,
09:25
which then translates to the motor commands 600 times a second.
222
550000
3000
i cili pastaj i përkthen në komandat e motorrit 600 herë në sekond.
09:28
So this also has to be done
223
553000
2000
Pra kjo duhet patjetër të jetë e berë
09:30
in a decentralized way.
224
555000
2000
në mënyrë të decentralizuar.
09:32
Again, if you have lots and lots of robots,
225
557000
2000
Përsëri, nëse keni shumë dhe shumë e robotë,
09:34
it's impossible to coordinate all this information centrally
226
559000
4000
është e pamundur për të koordinuar të gjithë këtë informacion në nivel qendror
09:38
fast enough in order for the robots to accomplish the task.
227
563000
3000
mjaft shpejt në mënyrë që robotat të kryerjnë detyrën.
09:41
Plus the robots have to base their actions
228
566000
2000
Plus robotët duhet ti bazojnë lëvizjet e tyre
09:43
only on local information,
229
568000
2000
veten në informacionet lokale,
09:45
what they sense from their neighbors.
230
570000
2000
atë që e ndjenjë nga fqinjët e tyre.
09:47
And then finally,
231
572000
2000
Dhe pastaj përfundimisht,
09:49
we insist that the robots be agnostic
232
574000
2000
ne insistojmë që robotët të mos njohin
09:51
to who their neighbors are.
233
576000
2000
cilët janë fqinjët e tyre.
09:53
So this is what we call anonymity.
234
578000
3000
Pra, kjo është ajo që ne e quajmë anonimiteti.
09:56
So what I want to show you next
235
581000
2000
Pra, ajo që unë dua të tregoj më tej
09:58
is a video
236
583000
2000
është një video
10:00
of 20 of these little robots
237
585000
3000
e 20 robotëve të vegjël
10:03
flying in formation.
238
588000
2000
duke fluturuar në formacion.
10:05
They're monitoring their neighbors' position.
239
590000
3000
Ata po vëzhgojnë pozicionin e fqinjëve të tyrë.
10:08
They're maintaining formation.
240
593000
2000
Ata po ruajnë formacionin.
10:10
The formations can change.
241
595000
2000
Formacionet mund të ndryshojnë.
10:12
They can be planar formations,
242
597000
2000
Ata mund të jenë formacione planare,
10:14
they can be three-dimensional formations.
243
599000
2000
ato mund të jenë formacione tredimensionale.
10:16
As you can see here,
244
601000
2000
Siç mund ta shihni këtu,
10:18
they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.
245
603000
3000
ata rrëzohet nga një formacion tredimensionale në formimin planar.
10:21
And to fly through obstacles
246
606000
2000
Dhe për të fluturuar përmes pengesave
10:23
they can adapt the formations on the fly.
247
608000
4000
ata mund të përshtatin formacionin në flutururim.
10:27
So again, these robots come really close together.
248
612000
3000
Pra edhe një herë, këta robotë shkojnë shumë pranë njëri tjetrit.
10:30
As you can see in this figure-eight flight,
249
615000
2000
Siç mund ta shihni në këtë figurë, e teta e fluturimit,
10:32
they come within inches of each other.
250
617000
2000
ata lëvizin brenda pak centimetrash nga njëri tjetri.
10:34
And despite the aerodynamic interactions
251
619000
3000
Dhe pavarësisht nga ndërveprimet aerodinamike
10:37
of these propeller blades,
252
622000
2000
të lopatave të helikës,
10:39
they're able to maintain stable flight.
253
624000
2000
ata janë në gjendje të mbajë fluturim të qëndrueshëm.
10:41
(Applause)
254
626000
7000
(Duartrokitje)
10:48
So once you know how to fly in formation,
255
633000
2000
Pra, pasi ju e dini se si të fluturojë në formacion,
10:50
you can actually pick up objects cooperatively.
256
635000
2000
ju faktikisht mund të ngrini objekte në bashkëveprim.
10:52
So this just shows
257
637000
2000
Pra kjo vetem tregon
10:54
that we can double, triple, quadruple
258
639000
3000
qe ne mund të dyfishojmë, trefishojmë, ose katërfishojmë
10:57
the robot strength
259
642000
2000
forcën e robotit
10:59
by just getting them to team with neighbors, as you can see here.
260
644000
2000
vetem duke i bashkuar ata me fqinjët, siç mund ta shihni këtu.
11:01
One of the disadvantages of doing that
261
646000
3000
Një nga disavantazhet e të bërit të saj
11:04
is, as you scale things up --
262
649000
2000
është se si ne rritjen e dimensionit të objekteve --
11:06
so if you have lots of robots carrying the same thing,
263
651000
2000
ashtu shtohet numri i robotëve duke mbajtur të njëjtën gjë,
11:08
you're essentially effectively increasing the inertia,
264
653000
3000
në thelb rritni inercinë,
11:11
and therefore you pay a price; they're not as agile.
265
656000
3000
dhe kështu ju paguani një çmim, ata nuk janë aq të shkathët.
11:14
But you do gain in terms of payload carrying capacity.
266
659000
3000
Por fitoni në aspektin e kapacitetit mbartës.
11:17
Another application I want to show you --
267
662000
2000
Një aplikacionë tjetër që unë dua t'ju tregoj juve --
11:19
again, this is in our lab.
268
664000
2000
prapë, kjo është në laboratorin tonë.
11:21
This is work done by Quentin Lindsey who's a graduate student.
269
666000
2000
Kjo punë është kryer nga Quentin Lindesy i cili është një student i diplomuar.
11:23
So his algorithm essentially tells these robots
270
668000
3000
Pra ky algoritëm në thelb i tregon këtyre robotëve
11:26
how to autonomously build
271
671000
2000
se si te ndërtojnë në autonomi
11:28
cubic structures
272
673000
2000
strukturat kubike
11:30
from truss-like elements.
273
675000
3000
nga elementet e ndryshme.
11:33
So his algorithm tells the robot
274
678000
2000
Pra algoritmi i tij i tregon robotit
11:35
what part to pick up,
275
680000
2000
cilen pjesë të marrin,
11:37
when and where to place it.
276
682000
2000
ku dhe kur ta vendosin atë.
11:39
So in this video you see --
277
684000
2000
Pra në këtë video ju mund të shihni --
11:41
and it's sped up 10, 14 times --
278
686000
2000
e përshpejtuar 10, 14 herë --
11:43
you see three different structures being built by these robots.
279
688000
3000
ju mund të shihni tri struktura të ndryshme të ndërtuara nga këta robotë.
11:46
And again, everything is autonomous,
280
691000
2000
Dhe prapë, çdogjë është e pamvarur,
11:48
and all Quentin has to do
281
693000
2000
dhe gjithë ajo që Quentin duhet të bëjë
11:50
is to get them a blueprint
282
695000
2000
është ti japi atyre një kopje
11:52
of the design that he wants to build.
283
697000
4000
vizatimi të asaj që duan të ndërtojnë.
11:56
So all these experiments you've seen thus far,
284
701000
3000
Pra, të gjitha këto eksperimente që keni parë deri tani,
11:59
all these demonstrations,
285
704000
2000
të gjitha këto demonstrime,
12:01
have been done with the help of motion capture systems.
286
706000
3000
janë bërë me ndihmën e sistemeve së kapjes të lëvizjes.
12:04
So what happens when you leave your lab
287
709000
2000
Pra, çfarë ndodh kur ju lini laboratorin tuaj
12:06
and you go outside into the real world?
288
711000
3000
dhe ju dilni jashtë në botën reale?
12:09
And what if there's no GPS?
289
714000
3000
Dhe çfarë nëse nuk ka nuk ka GPS? (GPS: Sistemi i posizionimit global)
12:12
So this robot
290
717000
2000
Pra ky robot
12:14
is actually equipped with a camera
291
719000
2000
në të vërtetë është i pajisur me një kamera
12:16
and a laser rangefinder, laser scanner.
292
721000
3000
dhe një laser zbulues H, skaner me lazer.
12:19
And it uses these sensors
293
724000
2000
dhe përdor këta sensorë
12:21
to build a map of the environment.
294
726000
2000
për të zhvilluar një hartë të mjedisit përreth.
12:23
What that map consists of are features --
295
728000
3000
Harta përbëhet nga shumë karakteristika --
12:26
like doorways, windows,
296
731000
2000
si dyer, dritare,
12:28
people, furniture --
297
733000
2000
njerëz, mobilje --
12:30
and it then figures out where its position is
298
735000
2000
dhe pastaj llogarit ku është pozicioni e tij
12:32
with respect to the features.
299
737000
2000
në lidhje me karakteristikat.
12:34
So there is no global coordinate system.
300
739000
2000
Pra nuk ka sistem të koordinimit global.
12:36
The coordinate system is defined based on the robot,
301
741000
3000
Sistemi i koordinatave është i bazuar në bazë të robotave,
12:39
where it is and what it's looking at.
302
744000
3000
ku është dhe ç'po kërkon.
12:42
And it navigates with respect to those features.
303
747000
3000
Dhe ajo lundron në lidhje me ato karakteristika.
12:45
So I want to show you a clip
304
750000
2000
Pra dëshiroj t'ju tregoj një klip
12:47
of algorithms developed by Frank Shen
305
752000
2000
të algoritmeve të zhvilluara nga Frank Shen
12:49
and Professor Nathan Michael
306
754000
2000
dhe profesori Nathan Michael
12:51
that shows this robot entering a building for the very first time
307
756000
4000
i cili shfaq këtë robot duke hyrë në një ndërtesë për herë të parë
12:55
and creating this map on the fly.
308
760000
3000
duke krijuar këtë hartë gjatë fluturimit.
12:58
So the robot then figures out what the features are.
309
763000
3000
Pra roboti përcakton cilat janë karakteristikat.
13:01
It builds the map.
310
766000
2000
Zhvillon hartën.
13:03
It figures out where it is with respect to the features
311
768000
2000
Llogarit ku gjendet në lidhje me karakteristikat e mjedisit
13:05
and then estimates its position
312
770000
2000
dhe vlerëson vendodhjen e tij
13:07
100 times a second
313
772000
2000
100 herë në sekond
13:09
allowing us to use the control algorithms
314
774000
2000
duke na lejuar neve të kontrollojmë algoritmet
13:11
that I described to you earlier.
315
776000
2000
për të cilët you përshkrova mëparë.
13:13
So this robot is actually being commanded
316
778000
2000
Pra ky robot faktikisht po komandohet
13:15
remotely by Frank.
317
780000
2000
në distancë nga Frank.
13:17
But the robot can also figure out
318
782000
2000
Mirëpo roboti mund të llogarisë dhe vet
13:19
where to go on its own.
319
784000
2000
ku duhet të shkojë.
13:21
So suppose I were to send this into a building
320
786000
2000
Le të supozojmë se une kisha për ta dërguar në një ndërtesë
13:23
and I had no idea what this building looked like,
321
788000
2000
dhe nuk e kisha idenë se si ajo ndërtesë ngjante,
13:25
I can ask this robot to go in,
322
790000
2000
Mund të pyes këtë robot të shkojë,
13:27
create a map
323
792000
2000
të krijojë një hartë
13:29
and then come back and tell me what the building looks like.
324
794000
3000
të kthehet mbrapsh dhe të më tregojë karakteristikat e asaj ndërtese.
13:32
So here, the robot is not only solving the problem,
325
797000
3000
Pra këtu, roboti nuk po zgjidh vetëm problemin,
13:35
how to go from point A to point B in this map,
326
800000
3000
se si të vejë nga pika A në pikën B në këtë hartë,
13:38
but it's figuring out
327
803000
2000
por ai përcakton
13:40
what the best point B is at every time.
328
805000
2000
se cila është pika më e mirë B në çdo kohë.
13:42
So essentially it knows where to go
329
807000
3000
Pra faktikisht e di ku të vejë
13:45
to look for places that have the least information.
330
810000
2000
për të kërkuar vendet për të cilët ka më pak informacion.
13:47
And that's how it populates this map.
331
812000
3000
Dhe ajo është menyra se si plotësuar kjo hartë.
13:50
So I want to leave you
332
815000
2000
Pra dëshiroj t'ju lë juve
13:52
with one last application.
333
817000
2000
me një aplikacion të fundit.
13:54
And there are many applications of this technology.
334
819000
3000
Dhe ka shumë mënyra sesi ky aplikacion mund të përdoret.
13:57
I'm a professor, and we're passionate about education.
335
822000
2000
Unë jam një profesor, dhe ne jemi të pasjonuar pas arsimit.
13:59
Robots like this can really change the way
336
824000
2000
Robotët e tillë me të vërtetë mund të ndryshojnë mënyrën
14:01
we do K through 12 education.
337
826000
2000
e arsimit në shkollat fillore deri tek i mesmi
14:03
But we're in Southern California,
338
828000
2000
Por ne jemi në Karlifoninë e jugut,
14:05
close to Los Angeles,
339
830000
2000
afër Los Angelos-it
14:07
so I have to conclude
340
832000
2000
kështu që unë duhet të përfundoj
14:09
with something focused on entertainment.
341
834000
2000
me diçka të fokusuar në zbavitje.
14:11
I want to conclude with a music video.
342
836000
2000
Dëshiroj të përfundoj më një video muzikore.
14:13
I want to introduce the creators, Alex and Daniel,
343
838000
3000
Dëshiroj t'i paraqes krijuesit, Alex dhe Daniel,
14:16
who created this video.
344
841000
2000
të cilet krijuan këtë video.
14:18
(Applause)
345
843000
7000
(Duartrokitje)
14:25
So before I play this video,
346
850000
2000
Pra përpara se të luaj këtë video,
14:27
I want to tell you that they created it in the last three days
347
852000
3000
Dëshiroj t'ju tregoj juve se ata e krijuan në tri ditet e fundit
14:30
after getting a call from Chris.
348
855000
2000
pasi morën një telefonatë nga Chris.
14:32
And the robots that play the video
349
857000
2000
Dhe robotët që luajnë në video
14:34
are completely autonomous.
350
859000
2000
janë krejtësisht të pamvarur.
14:36
You will see nine robots play six different instruments.
351
861000
3000
Ju do të shihni nëntë robotë duke luajtur gjashtë instrumente.
14:39
And of course, it's made exclusively for TED 2012.
352
864000
4000
Dhe sigurisht, kjo është berë eksluzivisht për TED 2012.
14:43
Let's watch.
353
868000
3000
Le ta shikojmë.
15:19
(Music)
354
904000
10000
(Muzika)
16:23
(Applause)
355
968000
17000
(Duartrokitje)
ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - RoboticistAs 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.
Vijay Kumar | Speaker | TED.com