TEDGlobal 2013
Raffaello D'Andrea: The astounding athletic power of quadcopters
ラファエロ・ダンドリーア: クアッドコプターの驚くべき運動能力
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TEDGlobalのロボット・ラボで、ラファエロ・ダンドリーアがクアッドコプターのデモを披露します。運動選手のように考え、学習を助けるアルゴリズムで物理的な問題を解決します。一連の素晴らしいデモで、ダンドリーアはドローンがボールをキャッチし、棒のバランスを取り、協調して意志決定する様をご覧にいれます。きっとすぐにでも欲しくなる、キネクトでクアッドコプターを操るデモもお見逃しなく。
Raffaello D'Andrea - Autonomous systems pioneer
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs. Full bio
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs. Full bio
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00:23
So what does it mean for a machine to be athletic?
0
11307
3184
運動抜群の機械というのは
どういうものでしょう？
どういうものでしょう？
00:26
We will demonstrate the concept of machine athleticism
1
14491
3417
これから機械の
運動能力の実演と
運動能力の実演と
00:29
and the research to achieve it
2
17908
1720
それに必要な研究を
00:31
with the help of these flying machines called quadrocopters,
3
19628
2511
クアッドコプターを使って
00:34
or quads, for short.
4
22139
1887
ご覧に入れます
00:38
Quads have been around for a long time.
5
26034
2529
所謂クアッドは
結構昔からあったのですが
結構昔からあったのですが
00:40
The reason that they're so popular these days
6
28563
1599
最近流行りだした理由は
00:42
is because they're mechanically simple.
7
30162
1965
構造的にとても
シンプルだからです
シンプルだからです
00:44
By controlling the speeds of these four propellers,
8
32127
2108
４つのプロペラの
スピードを—
スピードを—
00:46
these machines can roll, pitch, yaw,
9
34235
3048
制御することによって
ロール、ピッチ、ヨーの動作と
ロール、ピッチ、ヨーの動作と
00:49
and accelerate along their common orientation.
10
37283
2825
プロペラの方向への
加速が出来ます
加速が出来ます
00:52
On board are also a battery, a computer,
11
40108
3071
またこれには電池
コンピュータ
コンピュータ
00:55
various sensors and wireless radios.
12
43179
3954
様々なセンサと
無線がついています
無線がついています
00:59
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost.
13
47133
4629
クアッドはとても敏捷ですが
01:03
They are inherently unstable, and they need some form
14
51762
2992
その代わり不安定で
01:06
of automatic feedback control in order to be able to fly.
15
54754
3972
ちゃんと飛ばすためには
フィードバック制御が必要になります
フィードバック制御が必要になります
01:16
So, how did it just do that?
16
64259
3238
今のを どうやって
やったのかですが
やったのかですが
01:19
Cameras on the ceiling and a laptop
17
67497
1818
天井のカメラと
ノートPCが
ノートPCが
01:21
serve as an indoor global positioning system.
18
69315
2576
この室内の測位システムの
役割をしていて
役割をしていて
01:23
It's used to locate objects in the space
19
71891
2185
反射マーカーを付けた物の
01:26
that have these reflective markers on them.
20
74076
2527
位置を測定しています
01:28
This data is then sent to another laptop
21
76603
2061
推測と制御の
アルゴリズムを実行する
アルゴリズムを実行する
01:30
that is running estimation and control algorithms,
22
78664
2211
別のPCにそのデータが送られ
そこから—
そこから—
01:32
which in turn sends commands to the quad,
23
80875
1886
クアッドに指令が送られます
01:34
which is also running estimation and control algorithms.
24
82761
3485
クアッド自体も推測と制御の
アルゴリズムを実行しています
アルゴリズムを実行しています
01:41
The bulk of our research is algorithms.
25
89620
2510
私達の研究の大きな部分を
アルゴリズムが占めています
アルゴリズムが占めています
01:44
It's the magic that brings these machines to life.
26
92130
4161
それが この機械に
命を吹き込む魔法なのです
命を吹き込む魔法なのです
01:48
So how does one design the algorithms
27
96291
2043
では機械の運動選手のための
アルゴリズムは
アルゴリズムは
01:50
that create a machine athlete?
28
98334
2277
どう設計したら
いいのでしょう？
いいのでしょう？
01:52
We use something broadly called model-based design.
29
100611
2880
私達は広く「モデルベース設計」と
呼ばれる手法を使っています
呼ばれる手法を使っています
01:55
We first capture the physics with a mathematical model
30
103491
3154
まず機械の動き方を
数学的モデルを使い
数学的モデルを使い
01:58
of how the machines behave.
31
106645
2134
物理的に把握します
02:00
We then use a branch of mathematics
32
108779
2297
それから制御理論という
02:03
called control theory to analyze these models
33
111076
2831
一種の数学を使って
そのモデルを分析し
そのモデルを分析し
02:05
and also to synthesize algorithms for controlling them.
34
113907
3913
制御のための
アルゴリズムを組み上げます
アルゴリズムを組み上げます
02:09
For example, that's how we can make the quad hover.
35
117820
3048
例えば どうすれば
ホバリングさせられるのか？
ホバリングさせられるのか？
02:12
We first captured the dynamics
36
120868
1408
まず力学的性質を
02:14
with a set of differential equations.
37
122276
1906
一連の微分方程式で
記述します
記述します
02:16
We then manipulate these equations with the help
38
124182
2349
それから制御理論を使って
方程式を操り
方程式を操り
02:18
of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
39
126531
4640
クアッドコプターを安定させる
アルゴリズムを作ります
アルゴリズムを作ります
02:23
Let me demonstrate the strength of this approach.
40
131171
2946
このアプローチがいかに強力か
お目にかけましょう
お目にかけましょう
02:29
Suppose that we want this quad to not only hover
41
137198
2549
クアッドコプターに
ホバリングするだけでなく
ホバリングするだけでなく
02:31
but to also balance this pole.
42
139747
2782
バランスを取って
この棒を立てさせることにしましょう
この棒を立てさせることにしましょう
02:34
With a little bit of practice,
43
142529
1844
少し練習すれば
02:36
it's pretty straightforward for a human being to do this,
44
144373
2391
人間には苦もなく
できることです
できることです
02:38
although we do have the advantage of having
45
146764
1755
両足を地面に付けて
02:40
two feet on the ground
46
148519
1328
器用な手を使って
02:41
and the use of our very versatile hands.
47
149847
2957
やるということであれば—
02:44
It becomes a little bit more difficult
48
152804
2469
でも片足で立って
02:47
when I only have one foot on the ground
49
155273
2296
手を使わずに
足でやるとなると
足でやるとなると
02:49
and when I don't use my hands.
50
157569
2799
ちょっと難しくなります
02:52
Notice how this pole has a reflective marker on top,
51
160368
2951
棒の先端に
反射マーカーがあって
反射マーカーがあって
02:55
which means that it can be located in the space.
52
163319
3894
部屋の中での位置が分かるように
してあることに注意してください
してあることに注意してください
03:04
(Applause)
53
172971
5976
(拍手)
03:10
You can notice that this quad is making fine adjustments
54
178947
2826
棒のバランスを取るために
クアッドが細かく—
クアッドが細かく—
03:13
to keep the pole balanced.
55
181773
2195
調整しているのが
分かるかと思います
分かるかと思います
03:15
How did we design the algorithms to do this?
56
183968
3059
このアルゴリズムを
どう設計したかですが
どう設計したかですが
03:19
We added the mathematical model of the pole
57
187027
2105
クアッドに棒の数学的モデルを
03:21
to that of the quad.
58
189132
1519
追加したんです
03:22
Once we have a model of the combined quad-pole system,
59
190651
2954
クアッドと棒を組み合わせた
モデルができれば
モデルができれば
03:25
we can use control theory to create algorithms for controlling it.
60
193605
4933
制御理論を使って その制御をする
アルゴリズムが作れます
アルゴリズムが作れます
03:30
Here, you see that it's stable,
61
198538
1588
ご覧のように
安定していて
安定していて
03:32
and even if I give it little nudges,
62
200126
2693
ちょっと押してやっても
03:34
it goes back to the nice, balanced position.
63
202819
5403
バランスの取れた状態に
戻ります
戻ります
03:40
We can also augment the model to include
64
208222
1663
このモデルを拡張して
03:41
where we want the quad to be in space.
65
209885
2441
行って欲しい場所も
含めることができます
含めることができます
03:44
Using this pointer, made out of reflective markers,
66
212326
3069
この反射マーカーのついた
指示棒を使って
指示棒を使って
03:47
I can point to where I want the quad to be in space
67
215395
2224
私から一定の距離で
03:49
a fixed distance away from me.
68
217619
3367
クアッドに行って欲しい
場所を指示します
場所を指示します
04:07
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms,
69
235763
2902
このような曲芸飛行の
鍵になるのが
鍵になるのが
04:10
designed with the help of mathematical models
70
238665
2426
数学的モデルと制御理論に
基づいて設計された
基づいて設計された
04:13
and control theory.
71
241091
1950
アルゴリズムです
04:15
Let's tell the quad to come back here
72
243041
2214
クアッドに戻ってきて
04:17
and let the pole drop,
73
245255
1819
棒を落とすように
指示しましょう
指示しましょう
04:19
and I will next demonstrate the importance
74
247074
1918
次に
物理的モデルや—
物理的モデルや—
04:20
of understanding physical models
75
248992
2119
物理的世界の
仕組みの理解が
仕組みの理解が
04:23
and the workings of the physical world.
76
251111
4120
いかに重要かを
お見せします
お見せします
04:37
Notice how the quad lost altitude
77
265462
1770
水入りのコップを
載せたとき
載せたとき
04:39
when I put this glass of water on it.
78
267232
2082
高度が下がったのに
お気づきでしょう
お気づきでしょう
04:41
Unlike the balancing pole, I did not include
79
269314
2801
棒のバランスを
取った時とは違い
取った時とは違い
04:44
the mathematical model of the glass in the system.
80
272115
2584
このコップは数学的モデルに
組み入れていません
組み入れていません
04:46
In fact, the system doesn't even know that the glass of water is there.
81
274699
2919
このシステムは 水の入ったコップが
あることさえ知りません
あることさえ知りません
04:49
Like before, I could use the pointer to tell the quad
82
277618
3292
前と同じように
ポインタを使って
ポインタを使って
04:52
where I want it to be in space.
83
280910
2589
好きな場所に
クアッドを行かせられます
クアッドを行かせられます
04:55
(Applause)
84
283499
9597
(拍手)
05:05
Okay, you should be asking yourself,
85
293096
2110
不思議にお思いかも
しれませんが
しれませんが
05:07
why doesn't the water fall out of the glass?
86
295206
2509
なぜコップの水が
こぼれないのでしょう？
こぼれないのでしょう？
05:09
Two facts: The first is that gravity acts
87
297715
3211
２つの要因があって
１つは重力がすべての物に
１つは重力がすべての物に
05:12
on all objects in the same way.
88
300926
2125
同じように働く
ということ
ということ
05:15
The second is that the propellers are all pointing
89
303051
2464
もう１つは プロペラが
みんなコップと同じ
みんなコップと同じ
05:17
in the same direction of the glass, pointing up.
90
305515
3127
真上を向いている
ということです
ということです
05:20
You put these two things together, the net result
91
308642
2377
この２つの結果として
05:23
is that all side forces on the glass are small
92
311019
2287
コップに対して横にかかる
力はわずかで
力はわずかで
05:25
and are mainly dominated by aerodynamic effects,
93
313306
2785
主に空力的な
効果ですが
効果ですが
05:28
which as these speeds are negligible.
94
316091
3841
今のスピードでは
無視できます
無視できます
05:35
And that's why you don't need to model the glass.
95
323336
2071
コップをモデルに含めなくても
いいのはそのためです
いいのはそのためです
05:37
It naturally doesn't spill no matter what the quad does.
96
325407
3848
クアッドが どのように飛ぼうと
水はこぼれません
水はこぼれません
05:50
(Applause)
97
338651
7051
(拍手)
05:57
The lesson here is that some high-performance tasks
98
345702
4016
ここでの教訓は
ある種の動作は
ある種の動作は
06:01
are easier than others,
99
349718
1397
他の動作よりも
簡単で
簡単で
06:03
and that understanding the physics of the problem
100
351115
2296
どのような動作が
簡単かは
簡単かは
06:05
tells you which ones are easy and which ones are hard.
101
353411
2616
その物理現象を理解することで
分かるということです
分かるということです
06:08
In this instance, carrying a glass of water is easy.
102
356027
2359
今の場合 水の入ったコップを運ぶのは
簡単であり
簡単であり
06:10
Balancing a pole is hard.
103
358386
3785
棒のバランスを取るのは
難しいというわけです
難しいというわけです
06:14
We've all heard stories of athletes
104
362171
1802
怪我をしていながらも
すごいことを—
すごいことを—
06:15
performing feats while physically injured.
105
363973
2493
やってのける
運動選手の話をよく聞きます
運動選手の話をよく聞きます
06:18
Can a machine also perform
106
366466
1519
機械の場合
本体に大きなー
本体に大きなー
06:19
with extreme physical damage?
107
367985
2651
損傷があっても
機能できるものでしょうか？
機能できるものでしょうか？
06:22
Conventional wisdom says that you need
108
370636
1726
一般的には
これを飛ばすためには
これを飛ばすためには
06:24
at least four fixed motor propeller pairs in order to fly,
109
372362
3690
少なくとも４つのプロペラが
必要とされています
必要とされています
06:28
because there are four degrees of freedom to control:
110
376052
2112
ロール、ピッチ、ヨー、加速と
06:30
roll, pitch, yaw and acceleration.
111
378164
3028
４つの自由度が
あるからです
あるからです
06:33
Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers,
112
381192
3245
ヘクサコプターやオクトコプターには
６つか８つのプロペラがあり
６つか８つのプロペラがあり
06:36
can provide redundancy,
113
384437
1483
冗長性があります
06:37
but quadrocopters are much more popular
114
385920
1989
クアッドに人気があるのは
06:39
because they have the minimum number
115
387909
1815
４つという最小限の
06:41
of fixed motor propeller pairs: four.
116
389724
2476
モーターとプロペラしか
ないからです
ないからです
06:44
Or do they?
117
392200
1965
それが欠けたら
どうなるのでしょう？
どうなるのでしょう？
07:01
If we analyze the mathematical model of this machine
118
409476
2600
２つのプロペラしか
機能していない場合の
機能していない場合の
07:04
with only two working propellers,
119
412076
2176
数学的モデルを
分析したところ
分析したところ
07:06
we discover that there's an unconventional way to fly it.
120
414252
6756
異例な方法で 飛ばせられる
ことが分かりました
ことが分かりました
07:19
We relinquish control of yaw,
121
427980
1706
新しい構成に基づいた
07:21
but roll, pitch and acceleration can still be controlled
122
429686
3070
アルゴリズムによって
ヨーの制御はあきらめつつ
ヨーの制御はあきらめつつ
07:24
with algorithms that exploit this new configuration.
123
432756
5452
ロール ピッチ 加速は
制御し続けることができます
制御し続けることができます
07:33
Mathematical models tell us exactly when
124
441668
2432
数学的モデルは
それが正確にどんなとき
それが正確にどんなとき
07:36
and why this is possible.
125
444100
2072
なぜ可能なのかを
教えてくれます
教えてくれます
07:38
In this instance, this knowledge allows us to design
126
446172
2368
この知識によって
機体の損傷に対して
機体の損傷に対して
07:40
novel machine architectures
127
448540
2256
柔軟に対応できる
新しい構造や
新しい構造や
07:42
or to design clever algorithms that gracefully handle damage,
128
450796
4176
優れたアルゴリズムを
設計することができます
設計することができます
07:46
just like human athletes do,
129
454972
1724
冗長性を持たせるかわりに
07:48
instead of building machines with redundancy.
130
456696
3823
人間の運動選手のように
対応するのです
対応するのです
07:52
We can't help but hold our breath when we watch
131
460519
2112
飛び込み選手が
宙返りしながら
宙返りしながら
07:54
a diver somersaulting into the water,
132
462631
2437
水に飛び込んだり
跳馬選手が迫る地面を前に
跳馬選手が迫る地面を前に
07:57
or when a vaulter is twisting in the air,
133
465068
1790
空中で身を捻るのを見る時
07:58
the ground fast approaching.
134
466858
1718
思わず息を止めますよね
08:00
Will the diver be able to pull off a rip entry?
135
468576
2568
飛び込み選手は
きれいに着水できるか？
きれいに着水できるか？
08:03
Will the vaulter stick the landing?
136
471144
2000
跳馬選手は
着地を決められるか？
着地を決められるか？
08:05
Suppose we want this quad here
137
473144
1668
このクアッドに
08:06
to perform a triple flip and finish off
138
474812
2451
３回転宙返りして
08:09
at the exact same spot that it started.
139
477263
2269
元の位置に戻らせたい
としましょう
としましょう
08:11
This maneuver is going to happen so quickly
140
479532
2347
非常に素早い動作が
要求されるため
要求されるため
08:13
that we can't use position feedback to correct the motion during execution.
141
481879
3629
やっている最中に位置を教えて
動きを修正させることはできません
動きを修正させることはできません
08:17
There simply isn't enough time.
142
485508
2274
十分な時間がないのです
08:19
Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly,
143
487782
3694
かわりにクアッドは目隠しでやって
08:23
observe how it finishes the maneuver,
144
491476
2232
動作をどう終えたかを観察し
08:25
and then use that information to modify its behavior
145
493708
2424
その情報によって
動きを修正し
動きを修正し
08:28
so that the next flip is better.
146
496132
2289
次回にもっとうまく
できるようにします
できるようにします
08:30
Similar to the diver and the vaulter,
147
498421
1812
飛び込みや
跳馬の選手と
跳馬の選手と
08:32
it is only through repeated practice
148
500233
1919
同じように
練習を繰り返し
練習を繰り返し
08:34
that the maneuver can be learned and executed
149
502152
1925
動きを身に付ける
ことによってのみ
ことによってのみ
08:36
to the highest standard.
150
504077
2133
このような動きは
実現できるのです
実現できるのです
08:46
(Applause)
151
514412
4752
(拍手)
08:51
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports.
152
519164
3472
動くボールを打ち返すというのは
様々なスポーツで要求されるスキルです
様々なスポーツで要求されるスキルです
08:54
How do we make a machine do
153
522636
1795
運動選手が苦もなく
08:56
what an athlete does seemingly without effort?
154
524431
3753
やっているように見えることを
どうすれば機械に させられるでしょう？
どうすれば機械に させられるでしょう？
09:15
(Applause)
155
543943
6599
(拍手)
09:22
This quad has a racket strapped onto its head
156
550542
2650
このクアッドは
ラケットが貼付けてありますが
ラケットが貼付けてありますが
09:25
with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large.
157
553192
3487
スイートスポットは
リンゴの大きさほどしかありません
リンゴの大きさほどしかありません
09:28
The following calculations are made every 20 milliseconds,
158
556679
3167
次に説明する計算を
20ミリ秒ごと
20ミリ秒ごと
09:31
or 50 times per second.
159
559846
1756
つまり１秒間に
50回しています
50回しています
09:33
We first figure out where the ball is going.
160
561602
2812
最初にボールの飛ぶ先を
求めます
求めます
09:36
We then next calculate how the quad should hit the ball
161
564414
2437
それから投げられた場所に
打ち返すには
打ち返すには
09:38
so that it flies to where it was thrown from.
162
566851
3099
ボールをどう打つ必要があるか
計算します
計算します
09:41
Third, a trajectory is planned that carries the quad
163
569950
4456
それから現在位置から
ボールを打つ位置まで
ボールを打つ位置まで
09:46
from its current state to the impact point with the ball.
164
574406
3024
移動する軌道を
計画します
計画します
09:49
Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy.
165
577430
3809
そして その計画を
20ミリ秒間だけ実行します
20ミリ秒間だけ実行します
09:53
Twenty milliseconds later, the whole process is repeated
166
581239
2807
20ミリ秒後にまた
このプロセス全体を繰り返し
このプロセス全体を繰り返し
09:56
until the quad strikes the ball.
167
584046
2243
ボールを打つ瞬間まで
それを続けます
それを続けます
10:07
(Applause)
168
595560
2646
(拍手)
10:10
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own,
169
598206
3372
機械はダイナミックな行動を
単独で行うだけでなく
単独で行うだけでなく
10:13
they can do it collectively.
170
601578
1863
集団で行うこともできます
10:15
These three quads are cooperatively carrying a sky net.
171
603441
3587
この３台のクアッドは
協働で網を持っています
協働で網を持っています
10:28
(Applause)
172
616574
5411
(拍手)
10:33
They perform an extremely dynamic
173
621985
2197
ボールを私に
投げ返すために
投げ返すために
10:36
and collective maneuver
174
624182
2168
とてもダイナミックで
集団的な
集団的な
10:38
to launch the ball back to me.
175
626350
1692
行動を取っています
10:40
Notice that, at full extension, these quads are vertical.
176
628042
3511
引っ張りきった時
クアッドが直立しているでしょう？
クアッドが直立しているでしょう？
10:48
(Applause)
177
636486
1772
(拍手)
10:50
In fact, when fully extended,
178
638258
2287
実際この時にかかる力は
10:52
this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels
179
640545
2685
バンジージャンプした人が
綱の先で受ける力の
綱の先で受ける力の
10:55
at the end of their launch.
180
643230
4588
５倍ほどにもなります
11:03
The algorithms to do this are very similar
181
651009
2677
このためのアルゴリズムは
11:05
to what the single quad used to hit the ball back to me.
182
653686
3384
単独でボールを打ち返す場合と
よく似たものです
よく似たものです
11:09
Mathematical models are used to continuously re-plan
183
657070
2864
数学的モデルを使って 絶えず—
11:11
a cooperative strategy 50 times per second.
184
659934
4515
協調的行動を再計画するというのを
毎秒50回繰り返しています
毎秒50回繰り返しています
11:16
Everything we have seen so far has been
185
664449
1877
ここまでは
11:18
about the machines and their capabilities.
186
666326
2463
機械の能力を
見て頂きました
見て頂きました
11:20
What happens when we couple this machine athleticism
187
668789
3015
この機械の運動能力と
人間を組み合わせると
人間を組み合わせると
11:23
with that of a human being?
188
671804
1776
どうなるでしょう？
11:25
What I have in front of me is a commercial gesture sensor
189
673580
3805
私の前にあるのは
主にゲームで使われる 市販の—
主にゲームで使われる 市販の—
11:29
mainly used in gaming.
190
677385
1309
ジェスチャーセンサーです
11:30
It can recognize what my various body parts
191
678694
1804
私の体の動きを
11:32
are doing in real time.
192
680498
2048
リアルタイムで
把握できます
把握できます
11:34
Similar to the pointer that I used earlier,
193
682546
2116
先ほど使った
ポインタと同様に
ポインタと同様に
11:36
we can use this as inputs to the system.
194
684662
2792
これも入力システムとして
使うことができます
使うことができます
11:39
We now have a natural way of interacting
195
687454
2396
これにより機械の動作を
11:41
with the raw athleticism of these quads with my gestures.
196
689850
4944
仕草によって自然に
操ることができます
操ることができます
12:22
(Applause)
197
730453
4400
(拍手)
12:35
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical.
198
743982
4007
インタラクションは仮想的なものだけでなく
物理的なものでもあり得ます
物理的なものでもあり得ます
12:39
Take this quad, for example.
199
747989
1725
たとえば このクアッドは
12:41
It's trying to stay at a fixed point in space.
200
749714
2628
一定の場所に
いようとします
いようとします
12:44
If I try to move it out of the way, it fights me,
201
752342
3837
他の場所に
移そうとしても
移そうとしても
12:48
and moves back to where it wants to be.
202
756179
4155
抵抗して
元の場所に戻ります
元の場所に戻ります
12:52
We can change this behavior, however.
203
760334
3039
でもこの振る舞いを
変えることもできます
変えることもできます
12:55
We can use mathematical models
204
763373
1699
クアッドに
12:57
to estimate the force that I'm applying to the quad.
205
765072
3133
かけられる力を推定する
数学的モデルを使います
数学的モデルを使います
13:00
Once we know this force, we can also change the laws of physics,
206
768205
3238
力が分かれば
物理法則を変えることもできます
物理法則を変えることもできます
13:03
as far as the quad is concerned, of course.
207
771443
4499
あくまでクアッドに
関する限りですが
関する限りですが
13:07
Here the quad is behaving as if it were
208
775942
2263
このクアッドは
13:10
in a viscous fluid.
209
778205
4365
粘性の液体中にいるかのように
振る舞います
振る舞います
13:14
We now have an intimate way
210
782570
2174
機械に対し
仄めかすように
仄めかすように
13:16
of interacting with a machine.
211
784744
1849
指示できるように
なりました
なりました
13:18
I will use this new capability to position
212
786593
2506
この新しい能力を使って
13:21
this camera-carrying quad to the appropriate location
213
789099
2577
このカメラ付きのクアッドを
13:23
for filming the remainder of this demonstration.
214
791676
3186
デモの撮影に適した位置に
移動させることにしましょう
移動させることにしましょう
13:36
So we can physically interact with these quads
215
804222
2768
クアッドと
体を使ってやり取りし
体を使ってやり取りし
13:38
and we can change the laws of physics.
216
806990
2403
物理法則を変える
ことができました
ことができました
13:41
Let's have a little bit of fun with this.
217
809393
2313
これを使って少し
遊んでみましょう
遊んでみましょう
13:43
For what you will see next, these quads
218
811706
1704
次にご覧頂くのは
13:45
will initially behave as if they were on Pluto.
219
813410
3496
クアッドが最初は
冥王星にいるかのようですが
冥王星にいるかのようですが
13:48
As time goes on, gravity will be increased
220
816906
2312
時間が進むにつれ
重力が強くなっていき
重力が強くなっていき
13:51
until we're all back on planet Earth,
221
819218
2120
地球の重力に戻る
というものです
というものです
13:53
but I assure you we won't get there.
222
821338
1719
そこまでは
続かないでしょうが
続かないでしょうが
13:55
Okay, here goes.
223
823057
3501
ひとつ やってみましょう
14:05
(Laughter)
224
833667
3412
(笑)
14:34
(Laughter)
225
862778
3208
(笑)
14:37
(Applause)
226
865986
3386
(拍手)
14:41
Whew!
227
869372
1207
フーッ！
14:46
You're all thinking now,
228
874779
1517
「こいつら遊びすぎだろ」と
14:48
these guys are having way too much fun,
229
876296
1975
思われるかも
しれませんね
しれませんね
14:50
and you're probably also asking yourself,
230
878271
2079
それに機械の
運動選手なんか作って
運動選手なんか作って
14:52
why exactly are they building machine athletes?
231
880350
3936
どうするのかと
疑問をお持ちかも
疑問をお持ちかも
14:56
Some conjecture that the role of play in the animal kingdom
232
884286
2652
動物の世界では
遊びは
遊びは
14:58
is to hone skills and develop capabilities.
233
886938
2752
スキルや能力を磨く役割がある
という説があります
という説があります
15:01
Others think that it has more of a social role,
234
889690
2066
集団を結び付ける
社会的役割がある
社会的役割がある
15:03
that it's used to bind the group.
235
891756
1674
という説もあります
15:05
Similarly, we use the analogy of sports and athleticism
236
893430
3533
私達は同様に スポーツや
競技のアナロジーを使って
競技のアナロジーを使って
15:08
to create new algorithms for machines
237
896963
2079
機械のための
新しいアルゴリズムを作り
新しいアルゴリズムを作り
15:11
to push them to their limits.
238
899042
2147
限界を押し広げよう
としているんです
としているんです
15:13
What impact will the speed of machines have on our way of life?
239
901189
3677
機械のスピードが 私達の生活に
もたらす影響は何でしょう？
もたらす影響は何でしょう？
15:16
Like all our past creations and innovations,
240
904866
2389
過去のあらゆる
発明や創作と同様
発明や創作と同様
15:19
they may be used to improve the human condition
241
907255
2827
それは人々の生活の
改善にも使えるだろうし
改善にも使えるだろうし
15:22
or they may be misused and abused.
242
910082
2501
誤った使い方も
できるでしょう
できるでしょう
15:24
This is not a technical choice we are faced with;
243
912583
1923
私達が直面しているのは
15:26
it's a social one.
244
914506
1755
技術的ではなく
社会的な選択です
社会的な選択です
15:28
Let's make the right choice,
245
916261
1390
正しい選択をして
15:29
the choice that brings out the best in the future of machines,
246
917651
2405
未来の機械から最善のものを
引き出すようにしましょう
引き出すようにしましょう
15:32
just like athleticism in sports
247
920056
1812
ちょうどスポーツ競技が
15:33
can bring out the best in us.
248
921868
2161
私達の最善の部分を
引き出すように
引き出すように
15:36
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain.
249
924029
3450
緑色の幕の裏にいる
魔術師達を紹介させてください
魔術師達を紹介させてください
15:39
They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
250
927479
2900
「飛行機械の競技場」研究チームの
現在のメンバーです
現在のメンバーです
15:42
(Applause)
251
930379
4769
(拍手)
15:47
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn,
252
935148
3046
フェデリコ・アウグリアーロ
ダリオ・ブレシアニーニ マーカス・ハーン
ダリオ・ブレシアニーニ マーカス・ハーン
15:50
Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz.
253
938194
2824
セルゲイ・ルーパーシン
マーク・ミュラー ロビン・リッツ
マーク・ミュラー ロビン・リッツ
15:53
Look out for them. They're destined for great things.
254
941018
1932
偉大なものを作るべく
生まれてきた人たちです
生まれてきた人たちです
15:54
Thank you.
255
942950
1178
どうもありがとう
15:56
(Applause)
256
944128
6354
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Raffaello D'Andrea - Autonomous systems pioneerRaffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs.
Why you should listen
Raffaello D'Andrea combines academics, business, and the arts to explore the capabilities of autonomous systems. As part of his research as professor of dynamic systems and control at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH Zürich), he and his collaborators enchant viewers with works like the self-destructing, self-assembling Robotic Chair, or the Balancing Cube that can perch itself on its corners.
D’Andrea and his team created the Flying Machine Arena to test the gravity-defying abilities of their athletic flying robots. Building on research in the Flying Machine Arena, ETH Zürich partnered with its spin-off company Verity Studios and with Cirque du Soleil to create “Sparked,” a short film showcasing the unexpected airborne dexterity of quadcopters. D’Andrea is the co-founder of Kiva Systems, a robotics company that develops intelligent automated warehouse systems and that was acquired by Amazon in 2012.
Raffaello D'Andrea | Speaker | TED.com