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 談論:會飛行還懂得團隊合作的機器人

Filmed:
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Vijay Kumar 和他的團隊在賓州大學的實驗室中製作了使用四個螺旋槳飛行、小巧的機器人,這些機器人可以聚集在一起,感覺彼此的存在,並且形成任務編組 -- 進行建造、災區偵查以及其它事情。
- Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio

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Good morning早上.
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早安。
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I'm here today今天 to talk
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今天我想要來談一談
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about autonomous自主性, flying飛行 beach海灘 balls.
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3000
會自動飛行的海灘球。
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No, agile敏捷 aerial天線 robots機器人 like this one.
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4000
不是啦,是靈巧的飛行機器人,就像這一個。
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I'd like to tell you a little bit about the challenges挑戰 in building建造 these
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我想告訴大家製作這種東西的挑戰性
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and some of the terrific了不起 opportunities機會
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以及一些很棒的可能性
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for applying應用 this technology技術.
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來運用這種技術。
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So these robots機器人
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這些機器人
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are related有關 to unmanned無人 aerial天線 vehicles汽車.
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算是一種無人的飛行器。
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However然而, the vehicles汽車 you see here are big.
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不過,如你所見,它們的尺寸都比較大。
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They weigh稱重 thousands數千 of pounds英鎊,
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它們都有幾千磅重,
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are not by any means手段 agile敏捷.
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一點都不靈巧。
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They're not even autonomous自主性.
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它們甚至並不是自動操作的。
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In fact事實, many許多 of these vehicles汽車
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事實上,大部分這些飛行器
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are operated操作 by flight飛行 crews船員
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是由飛行小組所操作,
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that can include包括 multiple pilots飛行員,
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可能有好幾個駕駛員
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operators運營商 of sensors傳感器
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同時在操控著感應器
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and mission任務 coordinators協調員.
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以及任務協調器。
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What we're interested有興趣 in is developing發展 robots機器人 like this --
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我們想要開發的機器人是像這個樣子 --
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and here are two other pictures圖片 --
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左邊這裡另外兩張照片--
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of robots機器人 that you can buy購買 off the shelf.
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這些你都可以買到現成的。
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So these are helicopters直升機 with four rotors轉子
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55000
3000
這些是一種具有四個螺旋槳的直昇機,
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and they're roughly大致 a meter儀表 or so in scale規模
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它們大約是一公尺大小,
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and weigh稱重 several一些 pounds英鎊.
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62000
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也有好幾磅重。
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And so we retrofit改造 these with sensors傳感器 and processors處理器,
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於是我們將它們進行感應器與處理器的改良,
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and these robots機器人 can fly indoors在室內
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讓這些機器人能夠在室內
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without GPS全球定位系統.
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不靠GPS飛行。
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The robot機器人 I'm holding保持 in my hand
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我手中所拿的這個機器人
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is this one,
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2000
就是這種飛行器,
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and it's been created創建 by two students學生們,
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這是由兩位學生所製作的,
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Alex亞歷克斯 and Daniel丹尼爾.
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78000
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Alex 以及 Daniel。
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So this weighs a little more
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它的重量大概是
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than a tenth第十 of a pound.
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十分之一磅左右。
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It consumes消耗 about 15 watts of power功率.
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84000
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它消耗的能量大概是15瓦。
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And as you can see,
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86000
2000
如你所見,
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it's about eight inches英寸 in diameter直徑.
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88000
2000
它的直徑大概是8英吋大。
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So let me give you just a very quick tutorial教程
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90000
3000
讓我替大家簡單介紹一下
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on how these robots機器人 work.
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93000
2000
這些機器人的原理。
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So it has four rotors轉子.
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95000
2000
這裡有四個螺旋槳。
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If you spin these rotors轉子 at the same相同 speed速度,
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2000
當這四個螺旋槳速度相同時,
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the robot機器人 hovers懸停.
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99000
2000
機器人就會懸浮在空中。
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If you increase增加 the speed速度 of each of these rotors轉子,
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101000
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如果這些螺旋槳速度增加,
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then the robot機器人 flies蒼蠅 up, it accelerates加速 up.
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104000
3000
機器人就會飛起來,往上加速。
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Of course課程, if the robot機器人 were tilted,
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2000
當然,如果機器人傾斜了,
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inclined to the horizontal,
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109000
2000
相對於水平線來說,
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then it would accelerate加速 in this direction方向.
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111000
3000
它就會往這個方向前進。
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So to get it to tilt傾斜, there's one of two ways方法 of doing it.
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114000
3000
想讓它傾斜的話,這裡有兩種方法可以辦到。
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So in this picture圖片
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2000
在這圖片中,
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you see that rotor轉子 four is spinning紡織 faster更快
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119000
2000
你可以看見4號螺旋槳轉速變快一點,
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and rotor轉子 two is spinning紡織 slower比較慢.
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2000
而2號螺旋槳轉速變慢一點。
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And when that happens發生
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2000
當這種情況發生時,
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there's moment時刻 that causes原因 this robot機器人 to roll.
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就會讓機器人進行翻轉。
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And the other way around,
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2000
另一種狀況是,
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if you increase增加 the speed速度 of rotor轉子 three
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3000
當3號螺旋槳的速度上升,
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and decrease減少 the speed速度 of rotor轉子 one,
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2000
1號螺旋槳的速度下降時,
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then the robot機器人 pitches球場 forward前鋒.
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135000
3000
機器人就會往前傾斜。
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And then finally最後,
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2000
而最後一種可能,
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if you spin opposite對面 pairs of rotors轉子
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2000
當對角線的兩組螺旋槳
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faster更快 than the other pair,
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2000
轉得比另外一組快時,
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then the robot機器人 yaws雅司病 about the vertical垂直 axis.
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2000
機器人就會在垂直方向偏移。
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So an on-board在船上 processor處理器
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146000
2000
有一個內置處理器
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essentially實質上 looks容貌 at what motions運動 need to be executed執行
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3000
一直在監控著該進行什麼動作,
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and combines聯合收割機 these motions運動
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151000
2000
並且將這些動作進行組合,
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and figures人物 out what commands命令 to send發送 to the motors馬達
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153000
3000
然後以每秒600次的速度
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600 times a second第二.
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156000
2000
決定出該對這些螺旋槳下達什麼指令。
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That's basically基本上 how this thing operates操作.
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158000
2000
這就是它操作的基本概念。
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So one of the advantages優點 of this design設計
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2000
這種設計的其中一項優點是,
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is, when you scale規模 things down,
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162000
2000
當你將它的尺寸縮小時,
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the robot機器人 naturally自然 becomes agile敏捷.
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164000
3000
機器人自然就會變得很靈巧。
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So here R
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167000
2000
這邊的 R
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is the characteristic特性 length長度 of the robot機器人.
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169000
2000
代表著機器人特性的長度。
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It's actually其實 half the diameter直徑.
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171000
3000
事實上是直徑的一半。
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And there are lots of physical物理 parameters參數 that change更改
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174000
3000
而當你將 R 縮減時,
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as you reduce減少 R.
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2000
許多物理係數就會跟著變動。
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The one that's the most important重要
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其中最重要的
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is the inertia慣性 or the resistance抵抗性 to motion運動.
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181000
2000
就是慣性或稱為阻止變動的抵抗力。
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So it turns out,
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183000
2000
結果,
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the inertia慣性, which哪一個 governs共治 angular motion運動,
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185000
3000
控制了角運動的慣性,
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scales as a fifth第五 power功率 of R.
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188000
3000
大小約是 R 的 5 次方。
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So the smaller you make R,
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191000
2000
所以當 R 變小時,
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the more dramatically顯著 the inertia慣性 reduces減少.
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193000
3000
慣性會急遽的下降。
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So as a result結果, the angular acceleration促進,
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196000
3000
結果,角加速度,
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denoted by Greek希臘語 letter alphaα here,
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2000
這裡用希臘字母的 α 表示,
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goes as one over R.
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201000
2000
變成了 1 / R 。
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It's inversely成反比 proportional成比例的 to R.
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203000
2000
它和 R 成反比。
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The smaller you make it the more quickly很快 you can turn.
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3000
當尺寸越小時,它就越容易旋轉。
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So this should be clear明確 in these videos視頻.
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2000
用這個影片說明會清楚一點。
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At the bottom底部 right you see a robot機器人
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在右下角,你可以看見一個機器人
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performing執行 a 360 degree flip翻動
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正在進行 360 度翻轉
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in less than half a second第二.
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2000
在不到 1/2 秒的時間內。
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Multiple flips翻轉, a little more time.
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217000
3000
多次的翻轉,只要稍微長一點點的時間。
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So here the processes流程 on board
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在這種狀況下,內置的處理器
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are getting得到 feedback反饋 from accelerometers加速度計
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2000
接收了加速器
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and gyros陀螺儀 on board
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224000
2000
以及陀螺儀回傳的資訊,
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and calculating計算, like I said before,
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226000
2000
然後進行計算,如先前所說,
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commands命令 at 600 times a second第二
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228000
2000
用每秒600次的速度發出指令,
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to stabilize穩定 this robot機器人.
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230000
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讓機器人保持平衡。
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So on the left, you see Daniel丹尼爾 throwing投擲 this robot機器人 up into the air空氣.
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232000
3000
在左下角,Daniel 正將機器人拋向空中。
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And it shows節目 you how robust強大的 the control控制 is.
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2000
這會讓你知道它的操控能力有多強大。
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No matter how you throw it,
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237000
2000
不論你怎麼丟,
04:14
the robot機器人 recovers復甦 and comes back to him.
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239000
4000
機器人都能恢復平衡然後回到他的手中。
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So why build建立 robots機器人 like this?
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243000
2000
為什麼要將機器人設計成這樣呢?
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Well robots機器人 like this have many許多 applications應用.
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嗯,這種機器人有很多種運用方式。
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You can send發送 them inside buildings房屋 like this
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你可以將它派遣到這種建築物裡,
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as first responders反應 to look for intruders入侵者,
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251000
3000
擔任先遣部隊去找出侵入者,
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maybe look for biochemical生化 leaks洩漏,
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3000
或是去找尋生化物質洩漏,
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gaseous leaks洩漏.
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257000
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或是瓦斯洩漏等。
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You can also use them
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259000
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你也可以將它們運用在
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for applications應用 like construction施工.
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261000
2000
例如建築上面。
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So here are robots機器人 carrying攜帶 beams, columns
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4000
這裡的機器人正運送著橫梁、柱子,
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and assembling組裝 cube-like立方體狀 structures結構.
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267000
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並且組合成立方體形狀的建築物。
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I'll tell you a little bit more about this.
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270000
3000
我再告訴大家詳細一點。
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The robots機器人 can be used for transporting傳輸 cargo貨物.
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這些機器人可以用來運送貨櫃。
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So one of the problems問題 with these small robots機器人
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但這些小機器人的困難在於
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is their payload有效載荷 carrying攜帶 capacity容量.
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它們對於重物的負載能力有限。
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So you might威力 want to have multiple robots機器人
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所以如果你可能會希望能有多一點機器人
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carry攜帶 payloads有效載荷.
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一起來搬運這個重物。
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This is a picture圖片 of a recent最近 experiment實驗 we did --
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這是我們近期實驗的照片 --
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actually其實 not so recent最近 anymore --
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事實上已經不算是近期了 --
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in Sendai仙台 shortly不久 after the earthquake地震.
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289000
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在地震過後的仙台市(日本)。
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So robots機器人 like this could be sent發送 into collapsed倒塌 buildings房屋
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這種機器人可以被派遣進入傾倒的建築物裡面
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to assess評估 the damage損傷 after natural自然 disasters災害,
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去評估天災造成的損害,
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or sent發送 into reactor反應堆 buildings房屋
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或是派遣到反應爐裡
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to map地圖 radiation輻射 levels水平.
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去勘查輻射等級。
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So one fundamental基本的 problem問題
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如果這些機器人想有自主能力的話,
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that the robots機器人 have to solve解決 if they're to be autonomous自主性
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它們必須先解決這個問題,
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is essentially實質上 figuring盤算 out
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309000
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就是必須能夠判斷
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how to get from point A to point B.
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311000
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怎麼從 A 點到達 B 點。
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So this gets得到 a little challenging具有挑戰性的
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這有一點難度,
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because the dynamics動力學 of this robot機器人 are quite相當 complicated複雜.
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315000
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因為這個機器人的動力學是相當複雜的。
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In fact事實, they live生活 in a 12-dimensional space空間.
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318000
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事實上,它們活在 12 維空間裡。
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So we use a little trick.
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320000
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所以我們運用了一些技巧。
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We take this curved彎曲 12-dimensional space空間
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322000
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我們將這個 12 維空間的曲線
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and transform轉變 it
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325000
2000
轉換成為
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into a flat平面 four-dimensional四維 space空間.
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327000
2000
一個平面的四維空間。
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And that four-dimensional四維 space空間
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329000
2000
在這個四維空間之中,
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consists of X, Y, Z and then the yaw偏航 angle角度.
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331000
3000
包含了 X, Y, Z 還有偏移的角度。
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And so what the robot機器人 does
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334000
2000
所以這個機器人所做的是,
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is it plans計劃 what we call a minimum最低限度 snap trajectory彈道.
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336000
4000
去找出我們所說的最小震盪軌跡。
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So to remind提醒 you of physics物理,
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340000
2000
複習一下物理參數,
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you have position位置, derivative衍生物, velocity速度,
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342000
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我們有位置,接著衍生出速度,
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then acceleration促進,
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344000
2000
以及加速度,
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and then comes jerk混蛋
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346000
2000
還有加加速度,
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and then comes snap.
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348000
2000
然後是震盪。
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So this robot機器人 minimizes最小化 snap.
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350000
3000
所以機器人將震盪進行最小化。
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So what that effectively有效 does
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這實際上的結果就是
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is produces產生 a smooth光滑 and graceful優美 motion運動.
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355000
2000
產生出柔順且優美的動作。
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And it does that avoiding避免 obstacles障礙.
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357000
3000
它還可以用來避開障礙物。
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So these minimum最低限度 snap trajectories軌跡 in this flat平面 space空間
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360000
3000
而這些最小震盪軌跡在這個平面空間中
06:18
are then transformed改造 back
149
363000
2000
又會被轉換回
06:20
into this complicated複雜 12-dimensional space空間,
150
365000
2000
這個複雜的 12 維空間,
06:22
which哪一個 the robot機器人 must必須 do
151
367000
2000
才能夠讓機器人去進行
06:24
for control控制 and then execution執行.
152
369000
2000
控制以及執行任務。
06:26
So let me show顯示 you some examples例子
153
371000
2000
讓我給大家看一些例子
06:28
of what these minimum最低限度 snap trajectories軌跡 look like.
154
373000
2000
說明這些最小震盪軌跡是什麼樣子。
06:30
And in the first video視頻,
155
375000
2000
在第一段影片中,
06:32
you'll你會 see the robot機器人 going from point A to point B
156
377000
2000
你可以看見機器人經過中繼點
06:34
through通過 an intermediate中間 point.
157
379000
2000
由 A 點到達 B 點。
06:42
So the robot機器人 is obviously明顯 capable
158
387000
2000
所以機器人確實可以
06:44
of executing執行 any curve曲線 trajectory彈道.
159
389000
2000
去執行任何曲線軌跡。
06:46
So these are circular trajectories軌跡
160
391000
2000
這些是環狀軌跡,
06:48
where the robot機器人 pulls about two G'sG公司.
161
393000
3000
機器人牽引著大約 2 G 的重力。
06:52
Here you have overhead高架 motion運動 capture捕獲 cameras相機 on the top最佳
162
397000
4000
在上面有個置頂動態影像攝影機,
06:56
that tell the robot機器人 where it is 100 times a second第二.
163
401000
3000
它會以每秒100次的速度告訴機器人自己在哪裡。
06:59
It also tells告訴 the robot機器人 where these obstacles障礙 are.
164
404000
3000
它也會告訴機器人這些障礙物的位置。
07:02
And the obstacles障礙 can be moving移動.
165
407000
2000
這些也可以是移動中的障礙物。
07:04
And here you'll你會 see Daniel丹尼爾 throw this hoop into the air空氣,
166
409000
3000
你將會看見 Daniel 將這個鐵環丟向空中,
07:07
while the robot機器人 is calculating計算 the position位置 of the hoop
167
412000
2000
機器人會計算鐵環的位置,
07:09
and trying to figure數字 out how to best最好 go through通過 the hoop.
168
414000
4000
然後試著去找出穿過鐵環的最佳方式。
07:13
So as an academic學術的,
169
418000
2000
身為一個學術人員,
07:15
we're always trained熟練 to be able能夠 to jump through通過 hoops to raise提高 funding資金 for our labs實驗室,
170
420000
3000
我們總是被訓練得能夠赴湯蹈火才能籌措研究經費,
07:18
and we get our robots機器人 to do that.
171
423000
3000
所以我們也要我們的機器人做到。
07:21
(Applause掌聲)
172
426000
6000
(掌聲)
07:27
So another另一個 thing the robot機器人 can do
173
432000
2000
這機器人還能做另一件事,
07:29
is it remembers記得 pieces of trajectory彈道
174
434000
3000
就是去記住軌跡的片段,
07:32
that it learns獲悉 or is pre-programmed預編程.
175
437000
2000
不論是它自行發現的或是事先輸入的。
07:34
So here you see the robot機器人
176
439000
2000
所以你可以看見機器人會去
07:36
combining結合 a motion運動
177
441000
2000
組合一項動作
07:38
that builds建立 up momentum動量
178
443000
2000
讓它產生動量,
07:40
and then changes變化 its orientation方向 and then recovers復甦.
179
445000
3000
接著改變自己的行進方向在回復過來。
07:43
So it has to do this because this gap間隙 in the window窗口
180
448000
3000
它必須這麼做,因為這個窗戶的缺口大小
07:46
is only slightly larger than the width寬度 of the robot機器人.
181
451000
4000
只比機器人的寬度稍微大一點。
07:50
So just like a diver潛水員 stands站立 on a springboard跳板
182
455000
3000
就像是跳水選手站在跳板上,
07:53
and then jumps跳躍 off it to gain獲得 momentum動量,
183
458000
2000
接著會跳起來用以產生動量,
07:55
and then does this pirouette迴旋, this two and a half somersault翻筋斗 through通過
184
460000
3000
然後快速旋轉,翻轉兩周半進行穿越,
07:58
and then gracefully優雅 recovers復甦,
185
463000
2000
最後優雅的回復,
08:00
this robot機器人 is basically基本上 doing that.
186
465000
2000
這就是機器人所做的事。
08:02
So it knows知道 how to combine結合 little bits and pieces of trajectories軌跡
187
467000
3000
它懂得如何去結合這些零碎的軌跡
08:05
to do these fairly相當 difficult tasks任務.
188
470000
4000
以達成這些相當困難的任務。
08:09
So I want change更改 gears齒輪.
189
474000
2000
我想換個話題。
08:11
So one of the disadvantages缺點 of these small robots機器人 is its size尺寸.
190
476000
3000
這些小機器人的缺點之一就是尺寸。
08:14
And I told you earlier
191
479000
2000
如同先前所提,
08:16
that we may可能 want to employ採用 lots and lots of robots機器人
192
481000
2000
我們想使用大量的機器人
08:18
to overcome克服 the limitations限制 of size尺寸.
193
483000
3000
來解決尺寸上的限制。
08:21
So one difficulty困難
194
486000
2000
但有個困難點是
08:23
is how do you coordinate坐標 lots of these robots機器人?
195
488000
3000
你要如何去協調這些機器人呢?
08:26
And so here we looked看著 to nature性質.
196
491000
2000
這部份我們觀察了自然界。
08:28
So I want to show顯示 you a clip
197
493000
2000
我想讓大家看一段影片,
08:30
of AphaenogasterAphaenogaster desert沙漠 ants螞蟻
198
495000
2000
關於沙漠盤腹蟻
08:32
in Professor教授 Stephen斯蒂芬 Pratt's普拉特 lab實驗室 carrying攜帶 an object目的.
199
497000
3000
在 Stephen Pratt 教授的實驗室裡搬運東西。
08:35
So this is actually其實 a piece of fig.
200
500000
2000
事實上這是一小塊無花果。
08:37
Actually其實 you take any object目的 coated with fig juice果汁
201
502000
2000
事實上你可以把任何東西沾附一層無花果汁
08:39
and the ants螞蟻 will carry攜帶 them back to the nest.
202
504000
3000
螞蟻們就會將它搬回巢穴裡。
08:42
So these ants螞蟻 don't have any central中央 coordinator協調.
203
507000
3000
這些螞蟻並沒有中樞協調者。
08:45
They sense their neighbors鄰居.
204
510000
2000
它們能感覺到旁邊的鄰居們。
08:47
There's no explicit明確的 communication通訊.
205
512000
2000
不用進行明確的溝通。
08:49
But because they sense the neighbors鄰居
206
514000
2000
但因為它們能感覺到鄰居,
08:51
and because they sense the object目的,
207
516000
2000
因為它們能感覺到東西,
08:53
they have implicit含蓄 coordination協調 across橫過 the group.
208
518000
3000
它們在團體間有著隱性協調能力。
08:56
So this is the kind of coordination協調
209
521000
2000
這種協調能力
08:58
we want our robots機器人 to have.
210
523000
3000
就是我們希望機器人能有的。
09:01
So when we have a robot機器人
211
526000
2000
當我們的一個機器人
09:03
which哪一個 is surrounded包圍 by neighbors鄰居 --
212
528000
2000
被周圍的機器人包圍時 --
09:05
and let's look at robot機器人 I and robot機器人 J --
213
530000
2000
看看機器人 I 和機器人 J --
09:07
what we want the robots機器人 to do
214
532000
2000
我們希望機器人做的事情是
09:09
is to monitor監控 the separation分割 between之間 them
215
534000
3000
當它們以特定隊形飛行時
09:12
as they fly in formation編隊.
216
537000
2000
去偵測它們之間的距離。
09:14
And then you want to make sure
217
539000
2000
你期望能夠確保
09:16
that this separation分割 is within acceptable接受 levels水平.
218
541000
2000
這個距離是在可接受的範圍內。
09:18
So again the robots機器人 monitor監控 this error錯誤
219
543000
3000
於是機器人們偵測著這個誤差值
09:21
and calculate計算 the control控制 commands命令
220
546000
2000
然後以每秒100次的速度
09:23
100 times a second第二,
221
548000
2000
去估算控制指令,
09:25
which哪一個 then translates轉換 to the motor發動機 commands命令 600 times a second第二.
222
550000
3000
接著以每秒600次的速度對螺旋槳進行動作指令。
09:28
So this also has to be doneDONE
223
553000
2000
這必須是在
09:30
in a decentralized分散 way.
224
555000
2000
沒有中央控制的方式下進行。
09:32
Again, if you have lots and lots of robots機器人,
225
557000
2000
當你有許許多多機器人的時候,
09:34
it's impossible不可能 to coordinate坐標 all this information信息 centrally中央
226
559000
4000
想要以中央協調訊息的方式
09:38
fast快速 enough足夠 in order訂購 for the robots機器人 to accomplish完成 the task任務.
227
563000
3000
快速的讓所有機器人完成任務是不可能的。
09:41
Plus the robots機器人 have to base基礎 their actions行動
228
566000
2000
再加上機器人們必須依靠
09:43
only on local本地 information信息,
229
568000
2000
它們自身去偵測到鄰近機器人
09:45
what they sense from their neighbors鄰居.
230
570000
2000
以獲得訊息來進行動作。
09:47
And then finally最後,
231
572000
2000
最後,
09:49
we insist咬定 that the robots機器人 be agnostic不可知
232
574000
2000
我們堅持機器人必須無法預知
09:51
to who their neighbors鄰居 are.
233
576000
2000
鄰近機器人會是誰。
09:53
So this is what we call anonymity匿名.
234
578000
3000
也就是匿名的方式。
09:56
So what I want to show顯示 you next下一個
235
581000
2000
接下來我將要給大家看
09:58
is a video視頻
236
583000
2000
一段影片
10:00
of 20 of these little robots機器人
237
585000
3000
關於20個這些小機器人
10:03
flying飛行 in formation編隊.
238
588000
2000
以特定隊形進行飛行。
10:05
They're monitoring監控 their neighbors'鄰居' position位置.
239
590000
3000
它們正在偵測鄰近機器人的位置。
10:08
They're maintaining維持 formation編隊.
240
593000
2000
它們正在保持著這個隊形。
10:10
The formations編隊 can change更改.
241
595000
2000
這些隊形可以改變。
10:12
They can be planar平面 formations編隊,
242
597000
2000
可以是平面的隊形,
10:14
they can be three-dimensional三維 formations編隊.
243
599000
2000
也可以是三維空間的隊形。
10:16
As you can see here,
244
601000
2000
如你所見的,
10:18
they collapse坍方 from a three-dimensional三維 formation編隊 into planar平面 formation編隊.
245
603000
3000
它們從三維空間的隊形變換成平面的隊形。
10:21
And to fly through通過 obstacles障礙
246
606000
2000
在穿越障礙物時,
10:23
they can adapt適應 the formations編隊 on the fly.
247
608000
4000
它們可以在飛行中調整隊形。
10:27
So again, these robots機器人 come really close together一起.
248
612000
3000
這些機器人移動時真的靠得很近。
10:30
As you can see in this figure-eight八字形 flight飛行,
249
615000
2000
在這個 8 字飛行隊形中,
10:32
they come within inches英寸 of each other.
250
617000
2000
它們的距離只有幾吋而已。
10:34
And despite儘管 the aerodynamic空氣動力學的 interactions互動
251
619000
3000
儘管在這些螺旋槳葉片之間
10:37
of these propeller螺旋槳 blades葉片,
252
622000
2000
有著空氣動力的交互影響,
10:39
they're able能夠 to maintain保持 stable穩定 flight飛行.
253
624000
2000
它們仍然能維持穩定的飛行。
10:41
(Applause掌聲)
254
626000
7000
(掌聲)
10:48
So once一旦 you know how to fly in formation編隊,
255
633000
2000
一旦你知道要怎麼進行特定飛行隊形,
10:50
you can actually其實 pick up objects對象 cooperatively合作.
256
635000
2000
你就能準確的協力拿起物體。
10:52
So this just shows節目
257
637000
2000
而這是要告訴大家
10:54
that we can double, triple三倍, quadruple
258
639000
3000
藉由將機器人組合成小組後,
10:57
the robot機器人 strength強度
259
642000
2000
我們可以將機器人們的力量
10:59
by just getting得到 them to team球隊 with neighbors鄰居, as you can see here.
260
644000
2000
放大兩倍、三倍、四倍,就像是你將看到的這樣。
11:01
One of the disadvantages缺點 of doing that
261
646000
3000
但這樣做有一個缺點,
11:04
is, as you scale規模 things up --
262
649000
2000
當你將尺寸放大以後 --
11:06
so if you have lots of robots機器人 carrying攜帶 the same相同 thing,
263
651000
2000
如果你有很多這些機器人載運同一個東西,
11:08
you're essentially實質上 effectively有效 increasing增加 the inertia慣性,
264
653000
3000
你一定會有效地增加慣性,
11:11
and therefore因此 you pay工資 a price價錢; they're not as agile敏捷.
265
656000
3000
於是你將會付出代價,它們會失去靈巧性。
11:14
But you do gain獲得 in terms條款 of payload有效載荷 carrying攜帶 capacity容量.
266
659000
3000
但你可以相對獲得載運負重能力。
11:17
Another另一個 application應用 I want to show顯示 you --
267
662000
2000
另一項我想給大家看的運用 --
11:19
again, this is in our lab實驗室.
268
664000
2000
這也是在我們的實驗室裡進行的。
11:21
This is work doneDONE by Quentin昆汀 Lindsey林賽 who's誰是 a graduate畢業 student學生.
269
666000
2000
這是由 Quentin Lindsey 完成的,他是一位研究生。
11:23
So his algorithm算法 essentially實質上 tells告訴 these robots機器人
270
668000
3000
他的演算法告訴這些機器人們
11:26
how to autonomously自主 build建立
271
671000
2000
如何能夠自主性的
11:28
cubic立方體 structures結構
272
673000
2000
將綑狀的材料
11:30
from truss-like桁架式 elements分子.
273
675000
3000
建造成立體建築。
11:33
So his algorithm算法 tells告訴 the robot機器人
274
678000
2000
他的演算法告訴機器人
11:35
what part部分 to pick up,
275
680000
2000
該拿起哪一個部份,
11:37
when and where to place地點 it.
276
682000
2000
以及什麼時候該把它放在哪裡。
11:39
So in this video視頻 you see --
277
684000
2000
你可以在這短片中看到 --
11:41
and it's sped加快 up 10, 14 times --
278
686000
2000
這是以 10 倍、14 倍速播放 --
11:43
you see three different不同 structures結構 being存在 built內置 by these robots機器人.
279
688000
3000
你可以看見這些機器人們建造了三種不同建築。
11:46
And again, everything is autonomous自主性,
280
691000
2000
再次提醒,一切都是自主性進行的,
11:48
and all Quentin昆汀 has to do
281
693000
2000
而 Quentin 所做的是
11:50
is to get them a blueprint藍圖
282
695000
2000
給這些機器人一張藍圖
11:52
of the design設計 that he wants to build建立.
283
697000
4000
記載著他想要的建築設計。
11:56
So all these experiments實驗 you've seen看到 thus從而 far,
284
701000
3000
你所看見的這些實驗,
11:59
all these demonstrations示威,
285
704000
2000
這些展示,
12:01
have been doneDONE with the help of motion運動 capture捕獲 systems系統.
286
706000
3000
都使用了動作擷取系統。
12:04
So what happens發生 when you leave離開 your lab實驗室
287
709000
2000
如果離開了實驗室,
12:06
and you go outside into the real真實 world世界?
288
711000
3000
走進真實世界會變成怎麼樣呢?
12:09
And what if there's no GPS全球定位系統?
289
714000
3000
如果沒有 GPS 會怎樣呢?
12:12
So this robot機器人
290
717000
2000
這個機器人
12:14
is actually其實 equipped裝備 with a camera相機
291
719000
2000
裝置了一具攝影機,
12:16
and a laser激光 rangefinder測距儀, laser激光 scanner掃描器.
292
721000
3000
一具雷射H搜尋器,雷射掃描器。
12:19
And it uses使用 these sensors傳感器
293
724000
2000
它使用這些感應器
12:21
to build建立 a map地圖 of the environment環境.
294
726000
2000
來製作一張周圍的地圖。
12:23
What that map地圖 consists of are features特徵 --
295
728000
3000
這地圖然有著一些環境特徵 --
12:26
like doorways門道, windows視窗,
296
731000
2000
例如大門、窗戶、
12:28
people, furniture家具 --
297
733000
2000
人、家具 --
12:30
and it then figures人物 out where its position位置 is
298
735000
2000
接著它會辨識出相對於這些環境特徵
12:32
with respect尊重 to the features特徵.
299
737000
2000
它所處的位置。
12:34
So there is no global全球 coordinate坐標 system系統.
300
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這裡並沒有整體座標系統。
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The coordinate坐標 system系統 is defined定義 based基於 on the robot機器人,
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3000
座標系統是機器人自身定義出來的,
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where it is and what it's looking at.
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藉由它所在的位置以及它所看到的東西。
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And it navigates可前往[ with respect尊重 to those features特徵.
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接著它對這些環境特徵進行探索。
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So I want to show顯示 you a clip
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我想給大家看一段影片,
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of algorithms算法 developed發達 by Frank坦率 Shen
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關於 Frank Shen 以及 Nathan Michael 教授
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and Professor教授 Nathan彌敦道 Michael邁克爾
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所開發出來的演算法,
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that shows節目 this robot機器人 entering進入 a building建造 for the very first time
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這個機器人第一次進入一個建築物,
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and creating創建 this map地圖 on the fly.
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然後在飛行中製作了這個地圖。
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So the robot機器人 then figures人物 out what the features特徵 are.
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於是機器人知道環境特徵是什麼東西。
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It builds建立 the map地圖.
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它製作出地圖。
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It figures人物 out where it is with respect尊重 to the features特徵
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它知道自己相對於環境特徵的位置,
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and then estimates估計 its position位置
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然後每秒100次的速度
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100 times a second第二
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估算出自己的位置,
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allowing允許 us to use the control控制 algorithms算法
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讓我們可以利用
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that I described描述 to you earlier.
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剛剛說過的控制演算法。
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So this robot機器人 is actually其實 being存在 commanded指揮
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事實上這個機器人正被
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remotely遠程 by Frank坦率.
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Frank 以遠端遙控的方式下指令。
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But the robot機器人 can also figure數字 out
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但這個機器人也能自行判斷
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where to go on its own擁有.
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它應該往哪裡走。
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So suppose假設 I were to send發送 this into a building建造
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假設我把它送進一個建築物,
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and I had no idea理念 what this building建造 looked看著 like,
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而我完全不知道這個建築物的樣子,
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I can ask this robot機器人 to go in,
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我可以命令機器人進入,
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create創建 a map地圖
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製作出一張地圖,
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and then come back and tell me what the building建造 looks容貌 like.
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然後回來告訴我建築物的樣子。
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So here, the robot機器人 is not only solving the problem問題,
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所以機器人並不只是解決
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how to go from point A to point B in this map地圖,
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如何從地圖上的A點到B點這個問題,
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but it's figuring盤算 out
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它甚至知道
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what the best最好 point B is at every一切 time.
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每一次的最佳B點是哪個位置。
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So essentially實質上 it knows知道 where to go
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於是它知道該往哪裡去
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to look for places地方 that have the least最小 information信息.
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以找出還沒有訊息的位置。
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And that's how it populates填充 this map地圖.
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這就是它如何把地圖裝滿的方法。
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So I want to leave離開 you
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最後,
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with one last application應用.
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我想再給大家看一樣應用。
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And there are many許多 applications應用 of this technology技術.
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這個技術有許多運用方式。
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I'm a professor教授, and we're passionate多情 about education教育.
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2000
我是一個教授,我們對教育充滿熱情。
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Robots機器人 like this can really change更改 the way
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這種機器人可以改變
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we do K through通過 12 education教育.
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2000
我們進行12年國教的方式。
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But we're in Southern南部的 California加州,
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我們身在南加州,
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close to Los洛杉磯 Angeles洛杉磯,
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很靠近洛杉磯,
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so I have to conclude得出結論
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所以我想用關於娛樂的例子
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with something focused重點 on entertainment娛樂.
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來作為最後的結尾。
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I want to conclude得出結論 with a music音樂 video視頻.
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我想用一段音樂影片來作為結尾。
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I want to introduce介紹 the creators創作者, Alex亞歷克斯 and Daniel丹尼爾,
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我要為大家介紹
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who created創建 this video視頻.
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2000
這個影片的作者,Alex 和 Daniel。
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(Applause掌聲)
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7000
(掌聲)
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So before I play this video視頻,
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2000
在我播放影片之前,
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I want to tell you that they created創建 it in the last three days
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我想告訴大家他們在接到 Chris 電話後的三天內
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after getting得到 a call from Chris克里斯.
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就將這段影片製作完了。
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And the robots機器人 that play the video視頻
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影片中演奏的機器人
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are completely全然 autonomous自主性.
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都是完全自主性的進行。
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You will see nine robots機器人 play six different不同 instruments儀器.
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你可以看見 9 個機器人們演奏著 6 種不同的樂器。
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And of course課程, it's made製作 exclusively for TEDTED 2012.
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當然,這是為了 TED 2012 特別製作的。
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Let's watch.
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讓我們一起來欣賞。
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(Music音樂)
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(音樂聲)
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(Applause掌聲)
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(掌聲)
Translated by kane tan
Reviewed by Joan Liu

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

Why you should listen

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

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