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: İşbirliği yapan ve uçan robotlar

Filmed:
5,188,706 views

Pennsylvania'da ki laboratuarında, Vijay Kumar ve ekibi inşa, afet gözlem ve daha fazlası için sürü halinde gezen, birbirlerini hisseden, ve belli bir amaca göre takım oluşturan dört pervaneli, küçük, çevik robotlar inşa ediyorlar.
- 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

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

00:20
Good morningsabah.
0
5000
2000
Günaydın.
00:22
I'm here todaybugün to talk
1
7000
2000
Bugün buraya kendi kendine çalışan
00:24
about autonomousözerk, flyinguçan beachplaj ballstaşaklar.
2
9000
3000
uçan plaj topları hakkında konuşmak için geldim.
00:27
No, agileÇevik aerialHava robotsrobotlar like this one.
3
12000
4000
Hayır, bunun gibi çevik hava robotları hakkında.
00:31
I'd like to tell you a little bitbit about the challengeszorluklar in buildingbina these
4
16000
3000
Bunları inşa ederken karşılaşılan zorluklar ve
00:34
and some of the terrificMüthiş opportunitiesfırsatlar
5
19000
2000
bu teknolojiyi uygulamak için inanılmaz fırsatlar hakkında
00:36
for applyinguygulayarak this technologyteknoloji.
6
21000
2000
bir kaç şey söylemek istiyorum.
00:38
So these robotsrobotlar
7
23000
2000
Bu yüzden bu robotlar
00:40
are relatedilgili to unmannedinsansız aerialHava vehiclesAraçlar.
8
25000
3000
insansız uçan hava araçlarıdır.
00:43
HoweverAncak, the vehiclesAraçlar you see here are bigbüyük.
9
28000
3000
Buna rağmen, bruada gördüğünüz araçlar büyük.
00:46
They weightartmak thousandsbinlerce of poundspound,
10
31000
2000
Binlerce kilogram ağırlığında ve
00:48
are not by any meansanlamına geliyor agileÇevik.
11
33000
2000
hiç bir şekilde çevik değiller.
00:50
They're not even autonomousözerk.
12
35000
2000
Kendi kendine çalışan bile değiller.
00:52
In factgerçek, manyçok of these vehiclesAraçlar
13
37000
2000
Gerçekte, bu araçların çoğu
00:54
are operatedameliyat by flightuçuş crewsekipleri
14
39000
2000
birden fazla pilotu içeren
00:56
that can includeDahil etmek multipleçoklu pilotspilotlar,
15
41000
3000
alıcıları kontrol eden ve görev koordinatörleri olan
00:59
operatorsişleçler of sensorssensörler
16
44000
2000
uçuş ekipleri tarafından
01:01
and missionmisyon coordinatorskoordinatörleri.
17
46000
2000
çalıştırılmaktadır.
01:03
What we're interestedilgili in is developinggelişen robotsrobotlar like this --
18
48000
2000
Buna benzer robotları geliştirirken ilgimizi çeken şey
01:05
and here are two other picturesresimler --
19
50000
2000
ve burada diğer iki resmi var --
01:07
of robotsrobotlar that you can buysatın almak off the shelfraf.
20
52000
3000
raftan satın alabiliyor olunması.
01:10
So these are helicoptersHelikopterler with fourdört rotorsRotor
21
55000
3000
Bunlar dört pervaneli helikopterler
01:13
and they're roughlykabaca a metermetre or so in scaleölçek
22
58000
4000
ve neredeyse bir metre büyüklüğünde
01:17
and weightartmak severalbirkaç poundspound.
23
62000
2000
ve bir kilodan az.
01:19
And so we retrofitgüçlendirme these with sensorssensörler and processorsişlemciler,
24
64000
3000
Ve sensör ve işlemcilerle donanımı iyileştirdik,
01:22
and these robotsrobotlar can flyuçmak indoorskapalı
25
67000
2000
ve bu robotlar GPS bilgisi olmaksızın
01:24
withoutolmadan GPSGPS.
26
69000
2000
iç mekanlarda uçabiliyorlar.
01:26
The robotrobot I'm holdingtutma in my handel
27
71000
2000
Elimde tutmuş olduğum robot
01:28
is this one,
28
73000
2000
bir tanesidir,
01:30
and it's been createdoluşturulan by two studentsöğrencilerin,
29
75000
3000
ve Alex ve Daniel isimli öğrenciler tarafından
01:33
AlexAlex and DanielDaniel.
30
78000
2000
yaratılmıştır.
01:35
So this weighsağırlığındadır a little more
31
80000
2000
Öyle ki, bunun ağırlığı
01:37
than a tenthonuncu of a poundpound.
32
82000
2000
60 gramdan biraz daha fazla.
01:39
It consumestüketir about 15 wattswatt of powergüç.
33
84000
2000
Yaklaşık 15 watt enerji harcıyor.
01:41
And as you can see,
34
86000
2000
Görüdüğünüz üzere,
01:43
it's about eightsekiz inchesinç in diameterçap.
35
88000
2000
yaklaşık 20 cm çapındadır.
01:45
So let me give you just a very quickhızlı tutorialöğretici
36
90000
3000
Bu robotların nasıl çalıştığı ile ilgili
01:48
on how these robotsrobotlar work.
37
93000
2000
size kısa bir bilgilendirme yapmama izin verin.
01:50
So it has fourdört rotorsRotor.
38
95000
2000
Dört adet pervanesi var.
01:52
If you spinçevirmek these rotorsRotor at the sameaynı speedhız,
39
97000
2000
Bunları aynı hızda döndürürseniz,
01:54
the robotrobot hoversuçuşu.
40
99000
2000
robot havada duruyor.
01:56
If you increaseartırmak the speedhız of eachher of these rotorsRotor,
41
101000
3000
Eğer pervanelerden her birinin hızını arttırırsanız,
01:59
then the robotrobot fliessinekler up, it accelerateshızlandırır up.
42
104000
3000
robot uçuşa geçiyor ve yükseliyor.
02:02
Of coursekurs, if the robotrobot were tiltedeğik,
43
107000
2000
Tabi robot eğimli ise,
02:04
inclinedeğimli to the horizontalyatay,
44
109000
2000
yatay eksene yöneliyor,
02:06
then it would acceleratehızlandırmak in this directionyön.
45
111000
3000
daha sonra bu doğrultuda hızlanıyor.
02:09
So to get it to tilteğim, there's one of two waysyolları of doing it.
46
114000
3000
Eğim kazandırmak için, iki yöntemden biri bu.
02:12
So in this pictureresim
47
117000
2000
Bu yüzden, resimde gördüğünüz
02:14
you see that rotorRotor fourdört is spinningdöndürme fasterDaha hızlı
48
119000
2000
dördüncü pervane daha hızlı dönüyor ve
02:16
and rotorRotor two is spinningdöndürme slowerYavaş.
49
121000
2000
ikinci pervane daha yavaş dönüyor.
02:18
And when that happensolur
50
123000
2000
Ve oluşan şey
02:20
there's momentan that causesnedenleri this robotrobot to rollrulo.
51
125000
3000
robotun yuvarlanmasına sebep olan andır.
02:23
And the other way around,
52
128000
2000
Diğer bir yolu,
02:25
if you increaseartırmak the speedhız of rotorRotor threeüç
53
130000
3000
eğer pervane üçü hızlandırır ve
02:28
and decreaseazaltmak the speedhız of rotorRotor one,
54
133000
2000
pervane birin hızını yavaşlatırsanız,
02:30
then the robotrobot pitchessahalar forwardileri.
55
135000
3000
robot öne doğru ilerler.
02:33
And then finallyen sonunda,
56
138000
2000
Ve son olarak,
02:35
if you spinçevirmek oppositekarşısında pairsçiftleri of rotorsRotor
57
140000
2000
eğer ters pervane çiftlerini diğer çiften
02:37
fasterDaha hızlı than the other pairçift,
58
142000
2000
daha hızlı döndürürseniz,
02:39
then the robotrobot yawsekvator frengisi about the verticaldikey axiseksen.
59
144000
2000
robot dik eksininde sapar.
02:41
So an on-boardüstünde-tahta processorişlemci
60
146000
2000
Bu yüzden yerleşik bir işlemci
02:43
essentiallyesasen looksgörünüyor at what motionshareketleri need to be executedidam
61
148000
3000
temel olarak hangi hareketin yapılacağına bakar ve
02:46
and combinesbirleştirir these motionshareketleri
62
151000
2000
bu hareketleri oluşturur ve
02:48
and figuresrakamlar out what commandskomutları to sendgöndermek to the motorsmotorlar
63
153000
3000
motorlara saniye de 600 kere hangi komutları
02:51
600 timeszamanlar a secondikinci.
64
156000
2000
göndereceğini tespit eder.
02:53
That's basicallytemel olarak how this thing operatesfaaliyet.
65
158000
2000
Bu basit olarak bunun nasıl çalıştığıdır.
02:55
So one of the advantagesavantajları of this designdizayn
66
160000
2000
Bu tasarımın avantajlarından biri
02:57
is, when you scaleölçek things down,
67
162000
2000
ölçeği küçülttüğünüz zaman
02:59
the robotrobot naturallydoğal olarak becomesolur agileÇevik.
68
164000
3000
robot doğal olarak çevik oluyor.
03:02
So here R
69
167000
2000
İşte burada R
03:04
is the characteristickarakteristik lengthuzunluk of the robotrobot.
70
169000
2000
robotun karekteristik uzunluğudur.
03:06
It's actuallyaslında halfyarım the diameterçap.
71
171000
3000
Aslında çapın yarısıdır.
03:09
And there are lots of physicalfiziksel parametersparametreler that changedeğişiklik
72
174000
3000
R'yi azalttığınızda değişen çok fazla
03:12
as you reduceazaltmak R.
73
177000
2000
fiziksel parametre vardır.
03:14
The one that's the mostçoğu importantönemli
74
179000
2000
Bunlardan en önemlisi
03:16
is the inertiaatalet or the resistancedirenç to motionhareket.
75
181000
2000
eylemsizlik ya da harekete karşı gelmedir.
03:18
So it turnsdönüşler out,
76
183000
2000
Sonuçta,
03:20
the inertiaatalet, whichhangi governsyöneten angularaçısal motionhareket,
77
185000
3000
açısal hareketi idame eden eylemsizlik
03:23
scalesterazi as a fifthbeşinci powergüç of R.
78
188000
3000
R'nin beşinci kuvveti (R üzeri 5) olarak hesaplanır.
03:26
So the smallerdaha küçük you make R,
79
191000
2000
Bu yüzden R ne kadar küçükse
03:28
the more dramaticallydramatik the inertiaatalet reducesazaltır.
80
193000
3000
eylemsizlikte bir o kadar azalancaktır.
03:31
So as a resultsonuç, the angularaçısal accelerationhızlanma,
81
196000
3000
Sonuçta, burada Yunan alfabesindeki Alfa ile belirtilen
03:34
denotedile belirtilen by GreekYunanca lettermektup alphaalfa here,
82
199000
2000
açısal hızlanma
03:36
goesgider as one over R.
83
201000
2000
R üzeri bir şeklide gidiyor.
03:38
It's inverselyters proportionalorantılı to R.
84
203000
2000
Ters olarak R'ye orantılıdır.
03:40
The smallerdaha küçük you make it the more quicklyhızlı bir şekilde you can turndönüş.
85
205000
3000
Daha küçük yaparsanız daha hızlı döndürebilirsiniz.
03:43
So this should be clearaçık in these videosvideolar.
86
208000
2000
Bu videolar daha net görülebilir.
03:45
At the bottomalt right you see a robotrobot
87
210000
3000
Sağ altta gördüğünüz bir robot
03:48
performingicra a 360 degreederece flipfiske
88
213000
2000
yarım saniyeden az bir sürede
03:50
in lessaz than halfyarım a secondikinci.
89
215000
2000
360 derece dönebiliyor.
03:52
MultipleBirden çok flipsçevirir, a little more time.
90
217000
3000
Bir çok dönüş, daha az bir zamanda oluyor.
03:55
So here the processessüreçler on boardyazı tahtası
91
220000
2000
Kartın üzerindeki işlemci
03:57
are gettingalma feedbackgeri bildirim from accelerometersivme
92
222000
2000
hız ölçerlerden ve kart üzerindeki
03:59
and gyrosgyros on boardyazı tahtası
93
224000
2000
ciroskoptan geri bildirim alıyor ve
04:01
and calculatinghesaplama, like I said before,
94
226000
2000
daha önce söylediğim gibi
04:03
commandskomutları at 600 timeszamanlar a secondikinci
95
228000
2000
bu robotu stabil tutmak için saniyede 600 kez
04:05
to stabilizedengelemek this robotrobot.
96
230000
2000
komut gönderek hesaplama yapıyor.
04:07
So on the left, you see DanielDaniel throwingatma this robotrobot up into the airhava.
97
232000
3000
Solda, Daniel'in robotu havaya attığını görüyorsunuz.
04:10
And it showsgösterileri you how robustgüçlü the controlkontrol is.
98
235000
2000
Ve bu kontrolün ne kadar duyarı olduğunu gösteriyor.
04:12
No mattermadde how you throwatmak it,
99
237000
2000
Nasıl fırlatırsanız fırlatın
04:14
the robotrobot recoverskurtarır and comesgeliyor back to him.
100
239000
4000
robot kendini kurtarıp tekrar olması gereken hale geliyor.
04:18
So why buildinşa etmek robotsrobotlar like this?
101
243000
2000
Peki bunun gibi robotları niye yapıyoruz?
04:20
Well robotsrobotlar like this have manyçok applicationsuygulamaları.
102
245000
3000
Şey, bunun gibi robotlar bir çok uygulamaya sahiptir.
04:23
You can sendgöndermek them insideiçeride buildingsbinalar like this
103
248000
3000
Onları saldırganlarla ilk olarak temas kurmak için ya da
04:26
as first responderscevaplama to look for intrudersDavetsiz misafir,
104
251000
3000
biokimyasal sızıntıları ya da gaz sızıntılarını
04:29
maybe look for biochemicalbiyokimyasal leakssızıntı,
105
254000
3000
kontrol etmek için
04:32
gaseousgaz halinde olan yakıtlar leakssızıntı.
106
257000
2000
gönderebilirsiniz.
04:34
You can alsoAyrıca use them
107
259000
2000
Onları inşaat işleri gibi uygulamalarda
04:36
for applicationsuygulamaları like constructioninşaat.
108
261000
2000
Kullanabilirsiniz.
04:38
So here are robotsrobotlar carryingtaşıma beamskirişler, columnssütunlar
109
263000
4000
İşte burada robotlar kiriş, kolon taşıyorlar ve
04:42
and assemblingbirleştirme cube-likeküp benzeri structuresyapıları.
110
267000
3000
küp biçimde yapılar oluşturuyorlar.
04:45
I'll tell you a little bitbit more about this.
111
270000
3000
Size bunun hakkında biraz daha anlatayım.
04:48
The robotsrobotlar can be used for transportingtaşıma cargokargo.
112
273000
3000
Robotlar kargo taşımacılığında kullanılabilirler.
04:51
So one of the problemssorunlar with these smallküçük robotsrobotlar
113
276000
3000
Küçük robotların problemlerinden biri
04:54
is theironların payloadyük carryingtaşıma capacitykapasite.
114
279000
2000
taşıyabilecekleri yük kapasitesidir.
04:56
So you mightbelki want to have multipleçoklu robotsrobotlar
115
281000
2000
Bunu birden çok robot kullanarak
04:58
carrytaşımak payloadspayloads.
116
283000
2000
aşabilirsiniz.
05:00
This is a pictureresim of a recentson experimentdeney we did --
117
285000
2000
Bu yaşamış olduğumuz bir tecrübenin resmidir.
05:02
actuallyaslında not so recentson anymoreartık --
118
287000
2000
aslında çok yakın bir zamanda değil artık--
05:04
in SendaiSendai shortlykısa bir süre after the earthquakedeprem.
119
289000
3000
depremden kısa bir süre sonra Sendai'de.
05:07
So robotsrobotlar like this could be sentgönderilen into collapsedçökmüş buildingsbinalar
120
292000
3000
Bunu gibi robotlar yıkılmış binalara
05:10
to assessbelirlemek the damagehasar after naturaldoğal disastersafetler,
121
295000
2000
hasar tespiti için ya da reaktör binalarına
05:12
or sentgönderilen into reactorreaktör buildingsbinalar
122
297000
3000
radyasyon seviyesini oluşturmak için
05:15
to mapharita radiationradyasyon levelsseviyeleri.
123
300000
3000
gönderebilebilirler.
05:19
So one fundamentaltemel problemsorun
124
304000
2000
Burada temel problem
05:21
that the robotsrobotlar have to solveçözmek if they're to be autonomousözerk
125
306000
3000
Eğer robotlar birbirinden bağımsız şekildeyse
05:24
is essentiallyesasen figuringendam out
126
309000
2000
çözmek zorunda olduğu temel problem
05:26
how to get from pointpuan A to pointpuan B.
127
311000
2000
temel olarak A noktasından B noktasına nasıl gideceğidir.
05:28
So this getsalır a little challengingmeydan okuma
128
313000
2000
Burası biraz zorlayıcı çünkü
05:30
because the dynamicsdinamik of this robotrobot are quiteoldukça complicatedkarmaşık.
129
315000
3000
robotların dinamiği oldukça karmaşıktır.
05:33
In factgerçek, they livecanlı in a 12-dimensional-boyutlu spaceuzay.
130
318000
2000
Aslında, 12 boyutlu bir uzayda yaşıyorlar.
05:35
So we use a little trickhile.
131
320000
2000
Burada ufak bir hile yapıyoruz.
05:37
We take this curvedkavisli 12-dimensional-boyutlu spaceuzay
132
322000
3000
Eğik 12 boyutlu uzayı alıyoruz ve
05:40
and transformdönüştürmek it
133
325000
2000
onu dört boyutlu düz bir uzaya
05:42
into a flatdüz four-dimensionaldört boyutlu spaceuzay.
134
327000
2000
dönüştürüyoruz.
05:44
And that four-dimensionaldört boyutlu spaceuzay
135
329000
2000
Dört boyutlu uzay
05:46
consistsoluşur of X, Y, Z and then the yawyaw angleaçı.
136
331000
3000
X,Y,Z ve rota açısından oluşmaktadır.
05:49
And so what the robotrobot does
137
334000
2000
Bu yüzden robotların yaptığı şey
05:51
is it plansplanları what we call a minimumasgari snapani trajectoryYörünge.
138
336000
4000
minimum hava yörüngesinin oluşumunun planlamasıdır.
05:55
So to remindhatırlatmak you of physicsfizik,
139
340000
2000
Fiziği hatırlamak gerekirse,
05:57
you have positionpozisyon, derivativetürev, velocityhız,
140
342000
2000
konumunuz, türeviniz, ivmeniz var,
05:59
then accelerationhızlanma,
141
344000
2000
sonra hızlanma ve
06:01
and then comesgeliyor jerkpislik
142
346000
2000
ve sonra hareketlenme geliyor
06:03
and then comesgeliyor snapani.
143
348000
2000
ve daha sonra birleştirme geliyor.
06:05
So this robotrobot minimizesen aza indirir snapani.
144
350000
3000
Bu robot birleşimi minimize ediyor.
06:08
So what that effectivelyetkili bir şekilde does
145
353000
2000
Etkin olarak yaptığı şey
06:10
is producesüretir a smoothpürüzsüz and gracefulzarif motionhareket.
146
355000
2000
pürüzsüz ve ince hareket oluşturmasıdır.
06:12
And it does that avoidingkaçınma obstaclesengeller.
147
357000
3000
Bunu engellerden kaçınarak yapıyor.
06:15
So these minimumasgari snapani trajectoriesyörüngelerini in this flatdüz spaceuzay
148
360000
3000
Bu düz bir uzayda minimum yörünge oluşturma
06:18
are then transformeddönüştürülmüş back
149
363000
2000
daha sonra robotların kontrolü
06:20
into this complicatedkarmaşık 12-dimensional-boyutlu spaceuzay,
150
365000
2000
ve sonra yerine getirmesi için
06:22
whichhangi the robotrobot mustşart do
151
367000
2000
yapması gereken karmaşık 12 boyutlu uzaya
06:24
for controlkontrol and then executionicra.
152
369000
2000
tekrar geri dönüştürülecektir,
06:26
So let me showgöstermek you some examplesörnekler
153
371000
2000
Size bu minimum yörünge oluşturmanın
06:28
of what these minimumasgari snapani trajectoriesyörüngelerini look like.
154
373000
2000
neye benzediğini göstermem için bazı örnekler vermeme izin verin.
06:30
And in the first videovideo,
155
375000
2000
Ve ilk videoda,
06:32
you'llEğer olacak see the robotrobot going from pointpuan A to pointpuan B
156
377000
2000
Robot A noktasından B noktasına
06:34
throughvasitasiyla an intermediateorta düzey pointpuan.
157
379000
2000
bir ara noktadan geçerek gidiyor.
06:42
So the robotrobot is obviouslybelli ki capableyetenekli
158
387000
2000
Yani robot herhangi bir kavis yörüngesini
06:44
of executingyürütme any curveeğri trajectoryYörünge.
159
389000
2000
kesinlikle oluşturabilir durumda.
06:46
So these are circulardairesel trajectoriesyörüngelerini
160
391000
2000
Bunlar robotların 2G oluşuturduğu
06:48
where the robotrobot pullsçeker about two G'sG.
161
393000
3000
dairesel yörüngelerdir.
06:52
Here you have overheadek yük motionhareket captureele geçirmek cameraskameralar on the topüst
162
397000
4000
Burada saniyede 100 kere robota nerede olduğunu ileten
06:56
that tell the robotrobot where it is 100 timeszamanlar a secondikinci.
163
401000
3000
üzerindeki hareket yakalayan kameradır.
06:59
It alsoAyrıca tellsanlatır the robotrobot where these obstaclesengeller are.
164
404000
3000
Aynı zamanda roboto engellerin nerede olduğunu söylüyor.
07:02
And the obstaclesengeller can be movinghareketli.
165
407000
2000
Engeller hareket ediyor olabilir.
07:04
And here you'llEğer olacak see DanielDaniel throwatmak this hoopHoop into the airhava,
166
409000
3000
Ve burada Daniel'in halkayı havaya attığını görüyorsunuz,
07:07
while the robotrobot is calculatinghesaplama the positionpozisyon of the hoopHoop
167
412000
2000
robot halkanın konumunu hesaplıyor
07:09
and tryingçalışıyor to figureşekil out how to besten iyi go throughvasitasiyla the hoopHoop.
168
414000
4000
ve halkanın içinden geçecebileceği en iyi yeri bulmaya çalışıyor.
07:13
So as an academicakademik,
169
418000
2000
Ve akademik olduğu gibi,
07:15
we're always trainedeğitilmiş to be ableyapabilmek to jumpatlama throughvasitasiyla hoopsBasketbol to raiseyükseltmek fundingfinansman for our labslaboratuarları,
170
420000
3000
laboratuarımızda fonları arttırabilmek için halkaların içinden atlamak için eğitim alıyoruz
07:18
and we get our robotsrobotlar to do that.
171
423000
3000
ve robotların bunu yapmasını sağlıyoruz.
07:21
(ApplauseAlkış)
172
426000
6000
(alkış)
07:27
So anotherbir diğeri thing the robotrobot can do
173
432000
2000
Robotların yapabildiği diğer birşey
07:29
is it remembershatırlar piecesparçalar of trajectoryYörünge
174
434000
3000
daha önce programlanabilen ve öğrenen
07:32
that it learnsöğrenir or is pre-programmedönceden programlanmış.
175
437000
2000
yörünge parçalarını hatırlamasıdır.
07:34
So here you see the robotrobot
176
439000
2000
Burada görüdüğünüz robot hızlanmayı gerçekleştirmek için
07:36
combiningbirleştirme a motionhareket
177
441000
2000
bir hareket oluşturuyor ve
07:38
that buildskurar up momentummoment
178
443000
2000
ve oryantasyonunu değiştirip,
07:40
and then changesdeğişiklikler its orientationYönlendirme and then recoverskurtarır.
179
445000
3000
sonra önceki konumuna geliyor.
07:43
So it has to do this because this gapboşluk in the windowpencere
180
448000
3000
Bunu yapmak zorunda çünkü penceredeki bu boşluk
07:46
is only slightlyhafifçe largerdaha büyük than the widthGenişlik of the robotrobot.
181
451000
4000
robotun genişliğinden birazcık daha büyük.
07:50
So just like a diverdalgıç standsstandları on a springboardsıçrama tahtası
182
455000
3000
Sıçrama tahtasının üzerinde duran dalgıç gibi
07:53
and then jumpsatlayışlar off it to gainkazanç momentummoment,
183
458000
2000
eblirli bir momentum kazaranak kendini bırakır,
07:55
and then does this pirouettetek ayak üzerinde dönüş, this two and a halfyarım somersaulttakla throughvasitasiyla
184
460000
3000
ve sonra kendi etrafında döner, ikibuçuk salto ve
07:58
and then gracefullyincelikle recoverskurtarır,
185
463000
2000
zarifçe eksi haline döner,
08:00
this robotrobot is basicallytemel olarak doing that.
186
465000
2000
bu robot basitçe bunu yapıyor.
08:02
So it knowsbilir how to combinebirleştirmek little bitsbit and piecesparçalar of trajectoriesyörüngelerini
187
467000
3000
Böylece bu oldukça zor işleri yapabilmek için küçük ufak tefek
08:05
to do these fairlyoldukça difficultzor tasksgörevler.
188
470000
4000
yolları nasıl birleştireceğini biliyor.
08:09
So I want changedeğişiklik gearsdişliler.
189
474000
2000
Şimdi konuyu değiştirmek istiyorum.
08:11
So one of the disadvantagesdezavantajları of these smallküçük robotsrobotlar is its sizeboyut.
190
476000
3000
Bu küçük robotların en büyük dezavantajlarından biri boyutlarıdır.
08:14
And I told you earlierdaha erken
191
479000
2000
Size daha önce söylediğim gibi
08:16
that we mayMayıs ayı want to employkullanmak lots and lots of robotsrobotlar
192
481000
2000
bu boyut engelini aşmak için çok, bir çok robot
08:18
to overcomeüstesinden gelmek the limitationssınırlamaları of sizeboyut.
193
483000
3000
kullanmak isteyebiliriz.
08:21
So one difficultyzorluk
194
486000
2000
Zorluklardan biri
08:23
is how do you coordinatekoordinat lots of these robotsrobotlar?
195
488000
3000
bukadar çok robotu nasıl koordine edebileceğinizdir.
08:26
And so here we lookedbaktı to naturedoğa.
196
491000
2000
Burada doğaya dönüyoruz.
08:28
So I want to showgöstermek you a clipklips
197
493000
2000
Size Professor Stephen Pratt'in laboratuarında
08:30
of AphaenogasterAphaenogaster desertçöl antskarıncalar
198
495000
2000
nesne taşıyan Aphaenogaster çöl karıncılarının
08:32
in ProfessorProfesör StephenStephen Pratt'sPratt'ın lablaboratuvar carryingtaşıma an objectnesne.
199
497000
3000
bir klibini göstermek istiyorum.
08:35
So this is actuallyaslında a pieceparça of figincir.
200
500000
2000
Bu aslında bir incir parçasıdır.
08:37
ActuallyAslında you take any objectnesne coatedkaplı with figincir juiceMeyve suyu
201
502000
2000
Aslında incir suyu ile kaplanmış herhangi bir nesneyi alabilirsiniz
08:39
and the antskarıncalar will carrytaşımak them back to the nestyuva.
202
504000
3000
ve karıncalar bunu yuvalarına götüreceklerdir.
08:42
So these antskarıncalar don't have any centralmerkezi coordinatorKoordinatörü.
203
507000
3000
Bu karıncaların herhangi bir merkezi koordinatörü yoktur.
08:45
They senseduyu theironların neighborsKomşular.
204
510000
2000
Komşularını algılayabiliyorlar.
08:47
There's no explicitaçık communicationiletişim.
205
512000
2000
Belirgin bir iletişim yok.
08:49
But because they senseduyu the neighborsKomşular
206
514000
2000
Fakat, komşularını algılabildikleri ve
08:51
and because they senseduyu the objectnesne,
207
516000
2000
nesneleri algılayabildikleri için
08:53
they have implicitörtülü coordinationKoordinasyon acrosskarşısında the groupgrup.
208
518000
3000
Grup arasında üstü kapalı bir koordinasyon var.
08:56
So this is the kindtür of coordinationKoordinasyon
209
521000
2000
Bu robotlarda olmasını istediğimiz
08:58
we want our robotsrobotlar to have.
210
523000
3000
bir koordinasyon tipidir.
09:01
So when we have a robotrobot
211
526000
2000
etrafında komşularının olduğu bir robotumuz
09:03
whichhangi is surroundedçevrili by neighborsKomşular --
212
528000
2000
olduğu zaman --
09:05
and let's look at robotrobot I and robotrobot J --
213
530000
2000
robot I ve robot J'ye bakalım --
09:07
what we want the robotsrobotlar to do
214
532000
2000
robotlardan yapmasını istediğimiz
09:09
is to monitorizlemek the separationayırma betweenarasında them
215
534000
3000
belli bir formasyonda uçarken
09:12
as they flyuçmak in formationformasyon.
216
537000
2000
kendi aralarındaki mesafeyi gözlemlemeleridir.
09:14
And then you want to make sure
217
539000
2000
Ve bu mesafenin kabuledilebilir seviyelerde olduğundan
09:16
that this separationayırma is withiniçinde acceptablekabul edilebilir levelsseviyeleri.
218
541000
2000
emin olmak istiyorsunuz.
09:18
So again the robotsrobotlar monitorizlemek this errorhata
219
543000
3000
Böylece tekrar robotlar bu hataları gözlemler ve
09:21
and calculatehesaplamak the controlkontrol commandskomutları
220
546000
2000
daha sonra saniyede 600 kez hareket komutlarına çevirdikleri
09:23
100 timeszamanlar a secondikinci,
221
548000
2000
saniyede 100 kez olan
09:25
whichhangi then translatesçevirir to the motormotor commandskomutları 600 timeszamanlar a secondikinci.
222
550000
3000
kontrol komutlarını hesaplarlar.
09:28
So this alsoAyrıca has to be donetamam
223
553000
2000
Bu merkezi olmayan bir yol ile de
09:30
in a decentralizedMerkezi olmayan way.
224
555000
2000
yapılabilir.
09:32
Again, if you have lots and lots of robotsrobotlar,
225
557000
2000
Tekrar, eğer çok ama çok robotunuz varsa,
09:34
it's impossibleimkansız to coordinatekoordinat all this informationbilgi centrallyMerkezi olarak
226
559000
4000
görevi yerine getirebilmek için bu kadar hız ile bu bilgiyi merkezi olarak
09:38
fasthızlı enoughyeterli in ordersipariş for the robotsrobotlar to accomplishbaşarmak the taskgörev.
227
563000
3000
koordine etmeniz mümkün değildir.
09:41
PlusArtı the robotsrobotlar have to basebaz theironların actionseylemler
228
566000
2000
Ayrıca robotlar kendi hareketlerini diğer komuşlarından algıladıkları
09:43
only on localyerel informationbilgi,
229
568000
2000
yalnızca lokal bilgiyi
09:45
what they senseduyu from theironların neighborsKomşular.
230
570000
2000
temel alırlar.
09:47
And then finallyen sonunda,
231
572000
2000
Ve son olarak
09:49
we insistısrar that the robotsrobotlar be agnosticagnostik
232
574000
2000
robotların komşularına
09:51
to who theironların neighborsKomşular are.
233
576000
2000
bilinmezlik içinde olduğu üzerinde duruyoruz.
09:53
So this is what we call anonymityanonimlik.
234
578000
3000
Ve buna kişisel alan diyoruz.
09:56
So what I want to showgöstermek you nextSonraki
235
581000
2000
Size bir sonraki göstermek istediğim
09:58
is a videovideo
236
583000
2000
belirli bir formda uçan
10:00
of 20 of these little robotsrobotlar
237
585000
3000
bu küçük 20 robotun
10:03
flyinguçan in formationformasyon.
238
588000
2000
videosudur.
10:05
They're monitoringizleme theironların neighbors'komşularının positionpozisyon.
239
590000
3000
Komşularının konumlarını iziliyorlar.
10:08
They're maintainingmuhafaza formationformasyon.
240
593000
2000
Dizilişi koruyorlar.
10:10
The formationsoluşumları can changedeğişiklik.
241
595000
2000
Diziliş değişebiliyor.
10:12
They can be planarDüzlemsel formationsoluşumları,
242
597000
2000
Düzlemsel dizilimde olabilirler,
10:14
they can be three-dimensional3 boyutlu formationsoluşumları.
243
599000
2000
üç boyutlu diziliş içinde olabilirler.
10:16
As you can see here,
244
601000
2000
Burada gördüğünüz gibi,
10:18
they collapseçöküş from a three-dimensional3 boyutlu formationformasyon into planarDüzlemsel formationformasyon.
245
603000
3000
üç boyutlu dizilişten düzlemsel dizilişe geçiyorlar.
10:21
And to flyuçmak throughvasitasiyla obstaclesengeller
246
606000
2000
Engellerin içinden uçarak geçebilmek için
10:23
they can adaptuyarlamak the formationsoluşumları on the flyuçmak.
247
608000
4000
uçuş sırasında dizilişe uymaları gerekiyor.
10:27
So again, these robotsrobotlar come really closekapat togetherbirlikte.
248
612000
3000
Yani tekrar, bu robotlar gerçekten birbirlerine yaklaşıyorlar.
10:30
As you can see in this figure-eightsekiz rakamı flightuçuş,
249
615000
2000
Sekizinci uçuşta gördüğünüz gibi,
10:32
they come withiniçinde inchesinç of eachher other.
250
617000
2000
birbirlerine 3-5 santim kadar yaklaşıyorlar.
10:34
And despiterağmen the aerodynamicaerodinamik interactionsetkileşimler
251
619000
3000
Bu pervane kantlarının aerodinamik
10:37
of these propellerPervane bladesbıçaklar,
252
622000
2000
etkileşimlerine rağmen,
10:39
they're ableyapabilmek to maintainsürdürmek stablekararlı flightuçuş.
253
624000
2000
stabil uçusu sağlayabiliyorlar.
10:41
(ApplauseAlkış)
254
626000
7000
(Alkış)
10:48
So oncebir Zamanlar you know how to flyuçmak in formationformasyon,
255
633000
2000
Dizilişte nasıl uçaçacağınızı bir kere bildikten sonra
10:50
you can actuallyaslında pickalmak up objectsnesneleri cooperativelyişbirliği.
256
635000
2000
nesneleri elbirliği ile toplayabilirsiniz.
10:52
So this just showsgösterileri
257
637000
2000
Bu gösteriyor ki,
10:54
that we can doubleçift, tripleüçlü, quadrupledört kez
258
639000
3000
robotun dayanıklılığını komşuları ile
10:57
the robotrobot strengthkuvvet
259
642000
2000
takım oluşturarak iki, üç, dört katına
10:59
by just gettingalma them to teamtakım with neighborsKomşular, as you can see here.
260
644000
2000
çıkarabilirsiniz, burada gördüğünüz gibi.
11:01
One of the disadvantagesdezavantajları of doing that
261
646000
3000
Bunu yapmanın dezavantajlarından biri
11:04
is, as you scaleölçek things up --
262
649000
2000
bunları yükselttiğiniz zaman
11:06
so if you have lots of robotsrobotlar carryingtaşıma the sameaynı thing,
263
651000
2000
diyelim ki aynı şeyi taşıyan birçok robota sahipsiniz,
11:08
you're essentiallyesasen effectivelyetkili bir şekilde increasingartan the inertiaatalet,
264
653000
3000
temel olarak etkili şekilde eylemsizliği arttırıyorsunuz,
11:11
and thereforebu nedenle you payödeme a pricefiyat; they're not as agileÇevik.
265
656000
3000
ve bir bedel ödüyorsunuz; çok çevik olmuyorlar.
11:14
But you do gainkazanç in termsşartlar of payloadyük carryingtaşıma capacitykapasite.
266
659000
3000
Fakat taşıma kapasitesi adına kazanım elde ediyorsunuz.
11:17
AnotherBaşka bir applicationuygulama I want to showgöstermek you --
267
662000
2000
Size göstermek istediğim diğer bir uygulama --
11:19
again, this is in our lablaboratuvar.
268
664000
2000
tekrar, bizim laboratuarımızda--
11:21
This is work donetamam by QuentinQuentin LindseyLindsey who'skim a graduatemezun olmak studentÖğrenci.
269
666000
2000
Bu Quentin Lindsey isimli yüksek lisans ögrencimizin çalışmasıdır.
11:23
So his algorithmalgoritma essentiallyesasen tellsanlatır these robotsrobotlar
270
668000
3000
Onun algoritması bu rotobotlara temel olarak
11:26
how to autonomouslyotonom buildinşa etmek
271
671000
2000
üçgen şeklindeki elemanlardan
11:28
cubickübik structuresyapıları
272
673000
2000
kübik yapıları nasıl bağımsız olarak inşa edeceğini
11:30
from truss-likeTruss benzeri elementselementler.
273
675000
3000
söylüyor olmasıdır.
11:33
So his algorithmalgoritma tellsanlatır the robotrobot
274
678000
2000
Algoritması robotlara hangi parçanın
11:35
what partBölüm to pickalmak up,
275
680000
2000
alınacağı
11:37
when and where to placeyer it.
276
682000
2000
nereye konulacağını söylüyor.
11:39
So in this videovideo you see --
277
684000
2000
Bu videoda görüdüğünüz --
11:41
and it's spedhızlandırdı up 10, 14 timeszamanlar --
278
686000
2000
10-15 kat hızlandırılmıştır--
11:43
you see threeüç differentfarklı structuresyapıları beingolmak builtinşa edilmiş by these robotsrobotlar.
279
688000
3000
üç farklı yapının robotlar tarafından inşa ediliğini görüyorsunuz.
11:46
And again, everything is autonomousözerk,
280
691000
2000
Ve tekrar, herşey birbirinden bağımsız,
11:48
and all QuentinQuentin has to do
281
693000
2000
ve Quentinin yapmak zorunda olduğu şey
11:50
is to get them a blueprintBlueprint
282
695000
2000
inşa etmek istediği tasarımın
11:52
of the designdizayn that he wants to buildinşa etmek.
283
697000
4000
kopyasını elde etmektir.
11:56
So all these experimentsdeneyler you've seengörüldü thusBöylece faruzak,
284
701000
3000
Şu ana kadar gördüğünüz deneyler,
11:59
all these demonstrationsgösteriler,
285
704000
2000
bütün bu gösteriler,
12:01
have been donetamam with the help of motionhareket captureele geçirmek systemssistemler.
286
706000
3000
hareket yakalama sistemlerinin yardımıyla yapılmıştır.
12:04
So what happensolur when you leaveayrılmak your lablaboratuvar
287
709000
2000
Laboratuardan ayrıldığınız zaman ve
12:06
and you go outsidedışında into the realgerçek worldDünya?
288
711000
3000
ve dışarı çıkıp gerçek dünyaya çıktığınızda ne oluyor?
12:09
And what if there's no GPSGPS?
289
714000
3000
Ya hiç GPS konum bilgisi yoksa?
12:12
So this robotrobot
290
717000
2000
Bu robot
12:14
is actuallyaslında equippeddonanımlı with a camerakamera
291
719000
2000
bir kamera, lazer mesafe ölçer
12:16
and a laserlazer rangefinderlazerli mesafe bulucu, laserlazer scannertarayıcı.
292
721000
3000
tarayıcı ile donatılmıştır.
12:19
And it useskullanımları these sensorssensörler
293
724000
2000
Çevresinin haritasını çıkarmak için
12:21
to buildinşa etmek a mapharita of the environmentçevre.
294
726000
2000
sensörlerini kullanıyor.
12:23
What that mapharita consistsoluşur of are featuresÖzellikler --
295
728000
3000
Haritanın sahip olduğu özellikler olan --
12:26
like doorwayskapı, windowspencereler,
296
731000
2000
kapı girişleri, pencereler,
12:28
people, furnituremobilya --
297
733000
2000
insanlar, mobilyalar--
12:30
and it then figuresrakamlar out where its positionpozisyon is
298
735000
2000
ve sonra kendi konumunu bunlarla karşılaştırarak
12:32
with respectsaygı to the featuresÖzellikler.
299
737000
2000
tahmin edebiliyor.
12:34
So there is no globalglobal coordinatekoordinat systemsistem.
300
739000
2000
Öyle ki hiç bir global koordinasyon sistemi yok.
12:36
The coordinatekoordinat systemsistem is definedtanımlanmış basedmerkezli on the robotrobot,
301
741000
3000
Koordinasyon sistemi robotun
12:39
where it is and what it's looking at.
302
744000
3000
nerede olduğu ve nereye baktığı baz alınarak oluşuyor.
12:42
And it navigatesgider with respectsaygı to those featuresÖzellikler.
303
747000
3000
Bu özelliklere riayet ederek yön tayininde bulunuyor.
12:45
So I want to showgöstermek you a clipklips
304
750000
2000
Size Frank Shen ve
12:47
of algorithmsalgoritmalar developedgelişmiş by FrankFrank ShenShen
305
752000
2000
Professor Nathan Micheal tarafından geliştirilen
12:49
and ProfessorProfesör NathanNathan MichaelMichael
306
754000
2000
robotun binaya ilk kez girdiğinde ve
12:51
that showsgösterileri this robotrobot enteringgirme a buildingbina for the very first time
307
756000
4000
uçuş sırasında harita oluşturmasını gösteren
12:55
and creatingoluşturma this mapharita on the flyuçmak.
308
760000
3000
bir video göstereceğim.
12:58
So the robotrobot then figuresrakamlar out what the featuresÖzellikler are.
309
763000
3000
Öyle ki robotlar binanın özelliklerinin ne olduğunu buluyorlar.
13:01
It buildskurar the mapharita.
310
766000
2000
Harita oluşturuyorlar.
13:03
It figuresrakamlar out where it is with respectsaygı to the featuresÖzellikler
311
768000
2000
Bu özelliklerin nerede olduğunu tayin edip
13:05
and then estimatestahminler its positionpozisyon
312
770000
2000
size daha önce tarif ettiğim
13:07
100 timeszamanlar a secondikinci
313
772000
2000
bize saniyede 100 kez izin veren
13:09
allowingizin us to use the controlkontrol algorithmsalgoritmalar
314
774000
2000
kontrol algoritmalarını
13:11
that I describedtarif edilen to you earlierdaha erken.
315
776000
2000
kullanarak kendi yerini tahmin ediyor.
13:13
So this robotrobot is actuallyaslında beingolmak commandedkomuta
316
778000
2000
Bu robot aslında Frank tarafından
13:15
remotelyUzaktan by FrankFrank.
317
780000
2000
komuta ediliyor.
13:17
But the robotrobot can alsoAyrıca figureşekil out
318
782000
2000
Fakat bu robot kendisinin
13:19
where to go on its ownkendi.
319
784000
2000
nereye gideceğini bilebilir.
13:21
So supposevarsaymak I were to sendgöndermek this into a buildingbina
320
786000
2000
Farz edin ki; bunu bir binanın içine gönderdim
13:23
and I had no ideaFikir what this buildingbina lookedbaktı like,
321
788000
2000
ve binanın neye benzediği hakkında bir fikrim yok,
13:25
I can asksormak this robotrobot to go in,
322
790000
2000
robota içeri girip
13:27
createyaratmak a mapharita
323
792000
2000
bir harita oluşturmasını ve sonra geri gelip
13:29
and then come back and tell me what the buildingbina looksgörünüyor like.
324
794000
3000
bana binanın neye benzediğini isteyebilirim.
13:32
So here, the robotrobot is not only solvingçözme the problemsorun,
325
797000
3000
Öyle ki burada, robot bu haritadaki A noktasından B noktasına
13:35
how to go from pointpuan A to pointpuan B in this mapharita,
326
800000
3000
nasıl gideceği problemi sadece çözmekle kalmıyor,
13:38
but it's figuringendam out
327
803000
2000
ayrıca B noktasına her defasında gideceği en iyi yolun ne olduğunu
13:40
what the besten iyi pointpuan B is at everyher time.
328
805000
2000
buluyor.
13:42
So essentiallyesasen it knowsbilir where to go
329
807000
3000
Temel olarak az bilgi ile yerleri arayarak
13:45
to look for placesyerler that have the leasten az informationbilgi.
330
810000
2000
nereye gideceğini biliyor.
13:47
And that's how it populatesdoldurur this mapharita.
331
812000
3000
Ve bu haritayı nasıl oluşturduğudur.
13:50
So I want to leaveayrılmak you
332
815000
2000
Sizi son bir uygulama ile
13:52
with one last applicationuygulama.
333
817000
2000
bırakmak istiyorum.
13:54
And there are manyçok applicationsuygulamaları of this technologyteknoloji.
334
819000
3000
Bu teknolojinin bir çok uygulaması vardır.
13:57
I'm a professorprofesör, and we're passionatetutkulu about educationEğitim.
335
822000
2000
Ben bir profesörüm ve eğiteme tutkuluyum.
13:59
RobotsRobotlar like this can really changedeğişiklik the way
336
824000
2000
Robotlar anaokuldan lise son eğitimine kadar ki
14:01
we do K throughvasitasiyla 12 educationEğitim.
337
826000
2000
yapıyı gerçekten değiştirebilir.
14:03
But we're in SouthernGüney CaliforniaCalifornia,
338
828000
2000
Fakat biz Güney Kaliforniya'dayız,
14:05
closekapat to LosLos AngelesAngeles,
339
830000
2000
Los Angeles'a yakınız,
14:07
so I have to concludesonuçlandırmak
340
832000
2000
Bu yüzden eğlenceye yönelik birşey ile
14:09
with something focusedodaklı on entertainmenteğlence.
341
834000
2000
sonlandırmak istiyorum.
14:11
I want to concludesonuçlandırmak with a musicmüzik videovideo.
342
836000
2000
Bir müzik videosu ile bitirmek istiyorum.
14:13
I want to introducetakdim etmek the creatorsyaratıcıları, AlexAlex and DanielDaniel,
343
838000
3000
Bu videoyu oluşturan yaratıcılardan
14:16
who createdoluşturulan this videovideo.
344
841000
2000
Alex ve Daniel'i takdim etmek istiyorum.
14:18
(ApplauseAlkış)
345
843000
7000
(Alkış)
14:25
So before I playoyun this videovideo,
346
850000
2000
Bu videoyu başlatmadan önce,
14:27
I want to tell you that they createdoluşturulan it in the last threeüç daysgünler
347
852000
3000
bunun Chris'ten telefon aldıktan son üç gün
14:30
after gettingalma a call from ChrisChris.
348
855000
2000
içinde yaptıklarını söylemek istiyorum.
14:32
And the robotsrobotlar that playoyun the videovideo
349
857000
2000
Ve videoyu çalan robotlar
14:34
are completelytamamen autonomousözerk.
350
859000
2000
tamamen bağımsızlar.
14:36
You will see ninedokuz robotsrobotlar playoyun sixaltı differentfarklı instrumentsenstrümanlar.
351
861000
3000
Dokuz robotun altı farklı enstrümanı çaldığını göreceksiniz.
14:39
And of coursekurs, it's madeyapılmış exclusivelysadece for TEDTED 2012.
352
864000
4000
Ve tabi ki, sadece TED 2012 için yapıldı.
14:43
Let's watch.
353
868000
3000
Hadi izleyelim.
15:19
(MusicMüzik)
354
904000
10000
(Müzik)
16:23
(ApplauseAlkış)
355
968000
17000
(Alkış)
Translated by Sancak Gülgen
Reviewed by Aylin Femener

▲Back to top

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