TED2011
Dennis Hong: Making a car for blind drivers
דניס הונג: בניית מכונית לנהגים עיוורים
Filmed:
Readability: 4.3
923,134 views
בעזרת רובוטיקה, מדי טווח לייזר, ג'י פי אס ומכשירים חכמים למשוב, בונה דניס הונג מכונית לנהגים עיוורים. זו אינה מכונית "שנוהגת בעצמה", הוא נזהר להדגיש, אלא מכונית אשר בה נהג שאינו רואה יכול לקבוע מהירות, קרבה ומסלול -- ולנהוג באופן עצמאי.
Dennis Hong - Roboticist
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio
Dennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Many believe driving is an activity
0
0
3000
רבים חושבים שנהיגה היא פעילות
00:18
solely reserved for those who can see.
1
3000
2000
השמורה בבלעדיות לאנשים רואים.
00:20
A blind person driving a vehicle safely and independently
2
5000
3000
נהיגה ברכב על ידי אדם עיוור בבטיחות ובאופן עצמאי
00:23
was thought to be an impossible task, until now.
3
8000
3000
נתפסה כמשימה בלתי אפשרית, עד עתה.
00:26
Hello, my name is Dennis Hong,
4
11000
2000
שלום, שמי דניס הונג,
00:28
and we're bringing freedom and independence to the blind
5
13000
2000
ואנחנו מביאים חופש ועצמאות לעיוורים
00:30
by building a vehicle for the visually impaired.
6
15000
3000
על ידי בניית מכונית ללקויי ראיה.
00:33
So before I talk about this car for the blind,
7
18000
3000
לפני שאדבר אודות המכונית הזו לעיוורים,
00:36
let me briefly tell you about another project that I worked on
8
21000
2000
תנו לי לספר לכם בקצרה אודות מיזם אחר בו עבדתי
00:38
called the DARPA Urban Challenge.
9
23000
2000
אשר נקרא DARPA האתגר העירוני.
00:40
Now this was about building a robotic car
10
25000
2000
אתגר זה נגע בבניית מכונית רובוטית
00:42
that can drive itself.
11
27000
2000
שיכולה לנהוג את עצמה.
00:44
You press start, nobody touches anything,
12
29000
2000
אתה לוחץ התחל, אף אחד לא נוגע בדבר,
00:46
and it can reach its destination fully autonomously.
13
31000
3000
והיא מסוגלת להגיע ליעד שלה בצורה אוטונומית לחלוטין.
00:49
So in 2007, our team won half a million dollars
14
34000
3000
אם כך ב2007, הקבוצה שלנו זכתה בחצי מיליון דולר
00:52
by placing third place in this competition.
15
37000
2000
לאחר שהגיעה שלישית בתחרות זו.
00:54
So about that time,
16
39000
2000
בערך באותו זמן,
00:56
the National Federation of the Blind, or NFB,
17
41000
2000
הפדרציה הלאומית לעיוורים, או הNFB,
00:58
challenged the research committee
18
43000
2000
אתגרה את ועדת המחקר
01:00
about who can develop a car
19
45000
2000
בנוגע למי שיוכל לפתח מכונית
01:02
that lets a blind person drive safely and independently.
20
47000
2000
אשר מאפשרת לאדם עיוור לנהוג בה באופן בטוח ועצמאי.
01:04
We decided to give it a try,
21
49000
2000
החלטנו לנסות,
01:06
because we thought, "Hey, how hard could it be?"
22
51000
2000
כיוון שחשבנו, היי, כמה קשה זה יכול להיות.
01:08
We have already an autonomous vehicle.
23
53000
2000
כבר יש לנו רכב אוטונומי.
01:10
We just put a blind person in it and we're done, right?
24
55000
2000
פשוט נשים אדם עיוור בתוכו וזהו, נכון?
01:12
(Laughter)
25
57000
2000
(צחוק)
01:14
We couldn't have been more wrong.
26
59000
2000
זו הייתה שגיאה גדולה.
01:16
What NFB wanted
27
61000
2000
מה שה NFB רצו
01:18
was not a vehicle that can drive a blind person around,
28
63000
3000
לא היה רכב שיוכל להסיע אדם עיוור,
01:21
but a vehicle where a blind person can make active decisions and drive.
29
66000
3000
אלא רכב שבו אדם עיוור יכול לבצע החלטות פעילות ולנהוג.
01:24
So we had to throw everything out the window
30
69000
2000
כך שהיינו צריכים להשליך הכל מהחלון
01:26
and start from scratch.
31
71000
2000
ולהתחיל מהתחלה.
01:28
So to test this crazy idea,
32
73000
2000
על מנת לבחון את הרעיון המשוגע הזה,
01:30
we developed a small dune buggy prototype vehicle
33
75000
2000
פיתחנו רכב אבטיפוס, באגי חולות קטן
01:32
to test the feasibility.
34
77000
2000
לבחינת ההתכנות.
01:34
And in the summer of 2009,
35
79000
2000
בקיץ 2009,
01:36
we invited dozens of blind youth from all over the country
36
81000
3000
הזמנו עשרות צעירים עיוורים מכל הארץ
01:39
and gave them a chance to take it for a spin.
37
84000
2000
ונתנו להם הזדמנות לקחת אותו לסיבוב.
01:41
It was an absolutely amazing experience.
38
86000
2000
זו הייתה חוויה מדהימה לגמרי.
01:43
But the problem with this car was
39
88000
2000
אולם הבעיה עם המכונית הזו היתה
01:45
it was designed to only be driven in a very controlled environment,
40
90000
3000
שהיא תוכננה שינהגו בה רק בסביבה מאוד נשלטת,
01:48
in a flat, closed-off parking lot --
41
93000
2000
במגרש חניה שטוח ומתוחם --
01:50
even the lanes defined by red traffic cones.
42
95000
2000
כשאפילו הנתיבים מוגדרים על ידי קונוסים.
01:52
So with this success,
43
97000
2000
לאחר ההצלחה הזו,
01:54
we decided to take the next big step,
44
99000
2000
החלטנו לקחת את הצעד הגדול הבא,
01:56
to develop a real car that can be driven on real roads.
45
101000
3000
לפתח מכונית אמיתית שניתן לנהוג בה בכבישים אמיתיים.
01:59
So how does it work?
46
104000
2000
אז כיצד זה פועל?
02:01
Well, it's a rather complex system,
47
106000
2000
ובכן, זו מערכת מסובכת למדי,
02:03
but let me try to explain it, maybe simplify it.
48
108000
3000
אך תנו לי להסביר אותה, אולי לפשט אותה.
02:06
So we have three steps.
49
111000
2000
יש לנו שלושה שלבים.
02:08
We have perception, computation
50
113000
2000
יש לנו תפיסה, חישוב
02:10
and non-visual interfaces.
51
115000
2000
וממשקים לא ויזואליים.
02:12
Now obviously the driver cannot see,
52
117000
2000
כעת ברור שהנהג אינו יכול לראות,
02:14
so the system needs to perceive the environment
53
119000
2000
כך שהמערכת צריכה לתפוס את הסביבה
02:16
and gather information for the driver.
54
121000
2000
ולאסוף מידע עבור הנהג.
02:18
For that, we use an initial measurement unit.
55
123000
3000
לשם כך, אנו משתמשים ביחידת מידה התחלתית.
02:21
So it measures acceleration, angular acceleration --
56
126000
2000
כך שהיא מודדת תאוצה, תאוצה זוויתית --
02:23
like a human ear, inner ear.
57
128000
2000
כמו האוזן האנושית, האוזן הפנימית.
02:25
We fuse that information with a GPS unit
58
130000
2000
אנו מצמידים מידע זה ליחידת GPS
02:27
to get an estimate of the location of the car.
59
132000
3000
כדי לקבל הערכה של מיקום המכונית.
02:30
We also use two cameras to detect the lanes of the road.
60
135000
3000
בנוסף אנחנו משתמשים בשתי מצלמות כדי להבחין בנתיבים בכביש.
02:33
And we also use three laser range finders.
61
138000
2000
ואנו משתמשים גם בשלושה מדי טווח לייזר.
02:35
The lasers scan the environment to detect obstacles --
62
140000
3000
הלייזרים סורקים את הסביבה על מנת לגלות מכשולים --
02:38
a car approaching from the front, the back
63
143000
2000
מכונית מתקרבת מלפנים, מאחור
02:40
and also any obstacles that run into the roads,
64
145000
3000
וגם כל מכשול שפורץ לתוך הכביש,
02:43
any obstacles around the vehicle.
65
148000
2000
כל מכשול בסביבת הרכב.
02:45
So all this vast amount of information is then fed into the computer,
66
150000
3000
כך שכל הכמות העצומה של מידע זה יוזן אז לתוך המחשב,
02:48
and the computer can do two things.
67
153000
2000
והמחשב יכול לבצע שני דברים.
02:50
One is, first of all, process this information
68
155000
3000
האחד, קודם כל, לעבד מידע זה
02:53
to have an understanding of the environment --
69
158000
2000
כדי להבין את הסביבה --
02:55
these are the lanes of the road, there's the obstacles --
70
160000
3000
אלו הנתיבים, אלו המכשולים --
02:58
and convey this information to the driver.
71
163000
2000
ולהעביר מידע זה לנהג.
03:00
The system is also smart enough
72
165000
2000
המערכת היא גם חכמה מספיק
03:02
to figure out the safest way to operate the car.
73
167000
2000
להבין את הדרך הבטיחותית ביותר לתפעל את המכונית.
03:04
So we can also generate instructions
74
169000
2000
כך שאנחנו יכולים לייצר הוראות
03:06
on how to operate the controls of the vehicle.
75
171000
2000
כיצד לתפעל את לוח הבקרה של הרכב.
03:08
But the problem is this: How do we convey
76
173000
2000
אולם הבעיה היא: כיצד אנחנו מעבירים
03:10
this information and instructions
77
175000
2000
מידע והוראות אילו
03:12
to a person who cannot see
78
177000
2000
לאדם שאינו יכול לראות
03:14
fast enough and accurate enough so he can drive?
79
179000
3000
במהירות מספקת ודיוק מספק כך שהוא יוכל לנהוג?
03:17
So for this, we developed many different types
80
182000
2000
לשם כך, פיתחנו סוגים שונים
03:19
of non-visual user interface technology.
81
184000
3000
של טכנולוגיות ממשקי משתמש לא ויזואליים.
03:22
So starting from a three-dimensional ping sound system,
82
187000
2000
אז החל ממערכת צליל פינג בתלת מימד,
03:24
a vibrating vest,
83
189000
2000
חליפת רטט,
03:26
a click wheel with voice commands, a leg strip,
84
191000
3000
הגה הנותן פקודות קוליות, רצועת רגל,
03:29
even a shoe that applies pressure to the foot.
85
194000
2000
ואפילו נעל שמפעילה לחץ לכף הרגל.
03:31
But today we're going to talk about
86
196000
2000
אבל היום אנחנו נדבר אודות
03:33
three of these non-visual user interfaces.
87
198000
2000
שלושה מממשקי המשוב הלא ויזואליים האלו.
03:35
Now the first interface is called a DriveGrip.
88
200000
3000
כעת הממשק הראשון נקרא "דרייב גריפ". (אחיזת נהיגה)
03:38
So these are a pair of gloves,
89
203000
2000
אלו הם זוג כפפות,
03:40
and it has vibrating elements on the knuckle part
90
205000
2000
ויש בהם רכיבים רוטטים באזור פרקי האצבעות,
03:42
so you can convey instructions about how to steer --
91
207000
3000
כך שאתה יכול להעביר הוראות כיצד לסובב את ההגה --
03:45
the direction and the intensity.
92
210000
2000
הכיוון והעוצמה.
03:47
Another device is called SpeedStrip.
93
212000
2000
מכשיר אחר נקרא "ספיד סטריפ" (רצועת מהירות).
03:49
So this is a chair -- as a matter of fact, it's actually a massage chair.
94
214000
3000
זהו כיסא -- למעשה זהו כיסא עיסויים.
03:52
We gut it out, and we rearrange the vibrating elements in different patterns,
95
217000
4000
פרקנו אותו, וסידרנו מחדש את הרכיבים הרוטטים בתבניות שונות.
03:56
and we actuate them to convey information about the speed,
96
221000
3000
והפעלנו אותם כך שיעבירו מידע אודות המהירות,
03:59
and also instructions how to use the gas and the brake pedal.
97
224000
3000
וכמו כן הוראות כיצד להשתמש בדוושת הדלק ודוושת הבלם.
04:02
So over here, you can see
98
227000
2000
ובכן כאן, אתם יכולים לראות
04:04
how the computer understands the environment,
99
229000
2000
כיצד המחשב מבין את הסביבה.
04:06
and because you cannot see the vibration,
100
231000
2000
ומכיון שאינכם יכולים לראות את הרטט,
04:08
we actually put red LED's on the driver so that you can see what's happening.
101
233000
3000
שמנו נורות לד אדומות על הנהג, כך שתוכל לראות מה קורה.
04:11
This is the sensory data,
102
236000
2000
זהו המידע החושי,
04:13
and that data is transferred to the devices through the computer.
103
238000
3000
ומידע זה מועבר למכשירים דרך המחשב.
04:16
So these two devices, DriveGrip and SpeedStrip,
104
241000
2000
כך ששני מכשירים אלו, "דרייבגריפ" ו"ספידסטריפ",
04:18
are very effective.
105
243000
2000
יעילים מאוד.
04:20
But the problem is
106
245000
2000
אולם הבעיה היא
04:22
these are instructional cue devices.
107
247000
2000
שאלו מכשירים שנותנים סימנים להוראות.
04:24
So this is not really freedom, right?
108
249000
2000
כך שזה אינו חופש אמיתי, נכון?
04:26
The computer tells you how to drive --
109
251000
2000
המחשב אומר לך כיצד לנהוג --
04:28
turn left, turn right, speed up, stop.
110
253000
2000
פנה שמאלה, פנה ימינה, האץ, עצור.
04:30
We call this the "backseat-driver problem."
111
255000
2000
אנו קוראים לכך בעיית ה"נהג" במושב האחורי.
04:32
So we're moving away from the instructional cue devices,
112
257000
3000
כך שאנו מתרחקים מהמכשירים המסמנים הוראות,
04:35
and we're now focusing more
113
260000
2000
ואנו מתמקדים יותר
04:37
on the informational devices.
114
262000
2000
על מכשירי מידע.
04:39
A good example for this informational non-visual user interface
115
264000
2000
דוגמא טובה לממשק מידע לא ויזואלי למשתמש
04:41
is called AirPix.
116
266000
2000
נקרא "אייר פיקס" (פיקסל אויר)
04:43
So think of it as a monitor for the blind.
117
268000
2000
חישבו עליו כצג לעיוורים.
04:45
So it's a small tablet, has many holes in it,
118
270000
2000
זהו משטח קטן , יש בו חורים קטנים רבים,
04:47
and compressed air comes out,
119
272000
2000
ואויר דחוס יוצא ממנו,
04:49
so it can actually draw images.
120
274000
2000
כך שהוא יכול למעשה לצייר תמונות.
04:51
So even though you are blind, you can put your hand over it,
121
276000
2000
כך שגם אם אתה עיוור, אתה יכול להניח את ידך מעליו,
04:53
you can see the lanes of the road and obstacles.
122
278000
2000
ולראות את נתיבי הכביש ואת המכשולים.
04:55
Actually, you can also change the frequency of the air coming out
123
280000
3000
למעשה, אתה יכול לשנות את תדירות האוויר היוצא
04:58
and possibly the temperature.
124
283000
2000
ואולי אף את הטמפרטורה.
05:00
So it's actually a multi-dimensional user interface.
125
285000
3000
כך שזהו למעשה ממשק משתמש רב-מימדי.
05:03
So here you can see the left camera, the right camera from the vehicle
126
288000
3000
כאן אתם יכולים לראות את המצלמה השמאלית, המצלמה הימנית מתוך הרכב
05:06
and how the computer interprets that and sends that information to the AirPix.
127
291000
3000
וכיצד המחשב מפרש זאת ושולח את המידע ל"איירפיקס"
05:09
For this, we're showing a simulator,
128
294000
2000
לשם כך, אנו מראים סימולטור,
05:11
a blind person driving using the AirPix.
129
296000
3000
אדם עיוור נוהג בעזרת "איירפיקס".
05:14
This simulator was also very useful for training the blind drivers
130
299000
3000
הסימולטור הזה היה גם מועיל מאוד באימון הנהגים העיוורים
05:17
and also quickly testing different types of ideas
131
302000
2000
וגם כדי לנסות במהירות סוגי רעיונות שונים
05:19
for different types of non-visual user interfaces.
132
304000
2000
עבור סוגים שונים של ממשקים לא ויזואליים.
05:21
So basically that's how it works.
133
306000
2000
אז באופן בסיסי כך זה עובד.
05:23
So just a month ago,
134
308000
2000
לפני חודש
05:25
on January 29th,
135
310000
2000
ב29 לינואר,
05:27
we unveiled this vehicle for the very first time to the public
136
312000
2000
הסרנו את הלוט מרכב זה בפעם הראשונה בפני קהל
05:29
at the world-famous Daytona International Speedway
137
314000
3000
במסלול המרוצים הבינלאומי המפורסם בדייטונה
05:32
during the Rolex 24 racing event.
138
317000
2000
במהלך אירוע מירוץ מכוניות רולקס 24.
05:34
We also had some surprises. Let's take a look.
139
319000
3000
היו לנו מספר הפתעות. בואו נצפה.
05:37
(Music)
140
322000
10000
(מוזיקה)
05:47
(Video) Announcer: This is an historic day in January.
141
332000
4000
(וידאו) כרוז: זהו יום היסטורי (לא ברור).
05:51
He's coming up to the grandstand, fellow Federationists.
142
336000
4000
הוא מתקרב ליציע הצופים, חברים.
05:55
(Cheering)
143
340000
6000
(קריאות עידוד)
06:01
(Honking)
144
346000
3000
(צופר)
06:04
There's the grandstand now.
145
349000
2000
הנה היציע כעת.
06:06
And he's [unclear] following that van that's out in front of him.
146
351000
4000
והוא (לא ברור) עוקב אחר הרכב המסחרי שנמצא לפניו.
06:10
Well there comes the first box.
147
355000
2000
ובכן הנה מגיע הארגז הראשון.
06:12
Now let's see if Mark avoids it.
148
357000
3000
בואו נראה האם מארק עוקף אותו.
06:15
He does. He passes it on the right.
149
360000
3000
הוא הצליח. הוא עובר אותו מימין.
06:20
Third box is out. The fourth box is out.
150
365000
3000
הארגז השלישי בחוץ. הארגז הרביעי בחוץ.
06:23
And he's perfectly making his way between the two.
151
368000
3000
והוא מתקדם באופן מושלם ביניהם.
06:26
He's closing in on the van
152
371000
2000
הוא מתקרב למסחרית
06:28
to make the moving pass.
153
373000
3000
כדי לבצע עקיפה.
06:32
Well this is what it's all about,
154
377000
2000
ובכן מדובר בדיוק בזה,
06:34
this kind of dynamic display of audacity and ingenuity.
155
379000
4000
סוג זה של הפגנת אומץ וגאונות דינמית.
06:39
He's approaching the end of the run,
156
384000
3000
הוא מתקרב לסוף המסלול,
06:42
makes his way between the barrels that are set up there.
157
387000
5000
עושה את דרכו בין חביות שהוצבו שם.
06:47
(Honking)
158
392000
3000
(צופר)
06:50
(Applause)
159
395000
3000
(מחיאות כפיים)
06:56
Dennis Hong: I'm so happy for you.
160
401000
2000
דניס הונג: אני כה שמח עבורך.
06:58
Mark's going to give me a ride back to the hotel.
161
403000
2000
מארק יסיע אותי חזרה לבית המלון.
07:00
Mark Riccobono: Yes.
162
405000
2000
מארק ריקובונו: כן.
07:05
(Applause)
163
410000
9000
(מחיאות כפיים)
07:14
DH: So since we started this project,
164
419000
2000
ד"ה: מאז שהתחלנו את המיזם הזה,
07:16
we've been getting hundreds of letters, emails, phone calls
165
421000
3000
קיבלנו מאות מכתבים, דוא"ל, טלפונים
07:19
from people from all around the world.
166
424000
2000
מאנשים מכל רחבי העולם.
07:21
Letters thanking us, but sometimes you also get funny letters like this one:
167
426000
3000
מכתבים המודים לנו, אבל לפעמים מקבלים גם מכתבים מצחיקים כמו זה:
07:24
"Now I understand why there is Braille on a drive-up ATM machine."
168
429000
4000
"עכשיו אני מבין מדוע יש בראייל בכספומט בדרייב-אין"
07:28
(Laughter)
169
433000
2000
(צחוק)
07:30
But sometimes --
170
435000
2000
אבל לפעמים --
07:32
(Laughter)
171
437000
2000
(צחוק)
07:34
But sometimes I also do get --
172
439000
2000
אבל לפעמים אני מקבל גם --
07:36
I wouldn't call it hate mail --
173
441000
2000
לא הייתי קורא לזה דואר שטנה --
07:38
but letters of really strong concern:
174
443000
2000
אבל מכתבים המביעים דאגה חזקה:
07:40
"Dr. Hong, are you insane,
175
445000
2000
"ד"ר הונג, אינך שפוי,
07:42
trying to put blind people on the road?
176
447000
2000
לנסות ולהעלות אנשים עיוורים על הכביש?
07:44
You must be out of your mind."
177
449000
2000
כנראה שיצאת מדעתך."
07:46
But this vehicle is a prototype vehicle,
178
451000
2000
אבל רכב זה הוא רכב אבטיפוס,
07:48
and it's not going to be on the road
179
453000
2000
והוא אינו עומד לעלות על הכביש
07:50
until it's proven as safe as, or safer than, today's vehicle.
180
455000
2000
עד שיוכח שהוא בטוח כמו או בטוח יותר מהרכבים של היום.
07:52
And I truly believe that this can happen.
181
457000
3000
ואני באמת מאמין שזה עשוי לקרות.
07:55
But still, will the society,
182
460000
2000
אולם עדיין, האם החברה,
07:57
would they accept such a radical idea?
183
462000
2000
האם הם יקבלו רעיון כה רדיקלי?
07:59
How are we going to handle insurance?
184
464000
2000
כיצד נטפל בביטוח?
08:01
How are we going to issue driver's licenses?
185
466000
2000
כיצד ננפיק רישיון נהיגה?
08:03
There's many of these different kinds of hurdles besides technology challenges
186
468000
3000
יש סוגים שונים של משוכות מלבד אתגרים טכנולוגיים
08:06
that we need to address before this becomes a reality.
187
471000
3000
אתם אנו חייבים להתמודד לפני שזה יהפוך למציאות.
08:09
Of course, the main goal of this project
188
474000
2000
כמובן, המטרה העיקרית של מיזם זה
08:11
is to develop a car for the blind.
189
476000
2000
היא לפתח מכונית לעיוורים.
08:13
But potentially more important than this
190
478000
2000
אבל חשוב מכך באופן פוטנציאלי
08:15
is the tremendous value of the spin-off technology
191
480000
3000
הוא הערך הרב של טכנולוגיה נגזרת
08:18
that can come from this project.
192
483000
2000
שעשויה לצאת מהמיזם הזה.
08:20
The sensors that are used can see through the dark,
193
485000
2000
בחיישנים שמשמשים לראות מבעד לחושך,
08:22
the fog and rain.
194
487000
2000
לערפל ולגשם.
08:24
And together with this new type of interfaces,
195
489000
2000
ויחד עם הזן החדש הזה של ממשקים,
08:26
we can use these technologies
196
491000
2000
אנו יכולים להשתמש בטכנולוגיות האלו
08:28
and apply them to safer cars for sighted people.
197
493000
2000
וליישם אותם כיד להפוך מכוניות לבטוחות יותר לאנשים רואים.
08:30
Or for the blind, everyday home appliances --
198
495000
3000
או עבור העיוורים, כלי בית יומיומיים --
08:33
in the educational setting, in the office setting.
199
498000
2000
במסגרת חינוכית או במסגרת של משרד.
08:35
Just imagine, in a classroom a teacher writes on the blackboard
200
500000
3000
רק דמיינו, בכיתה המורה כותבת על הלוח
08:38
and a blind student can see what's written and read
201
503000
3000
והתלמיד העיוור יכול לראות מה נכתב ולקרוא
08:41
using these non-visual interfaces.
202
506000
2000
בסיוע ממשקים לא ויזואליים אלו.
08:43
This is priceless.
203
508000
3000
זה לא יסולא בפז.
08:46
So today, the things I've showed you today, is just the beginning.
204
511000
3000
אז היום, הדברים שהצגתי בפניכם, הם רק ההתחלה.
08:49
Thank you very much.
205
514000
2000
תודה רבה לכם.
08:51
(Applause)
206
516000
11000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Dennis Hong - RoboticistDennis Hong is the founder and director of RoMeLa -- a Virginia Tech robotics lab that has pioneered several breakthroughs in robot design and engineering.
Why you should listen
As director of a groundbreaking robotics lab, Dennis Hong guides his team of students through projects on robot locomotion and mechanism design, creating award-winning humanoid robots like DARwIn (Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence). His team is known as RoMeLa (Robotics & Mechanisms Laboratory) and operates at Virginia Tech.
Hong has also pioneered various innovations in soft-body robots, using a “whole-skin locomotion” as inspired by amoebae. Marrying robotics with biochemistry, he has been able to generate new types of motion with these ingenious forms. For his contributions to the field, Hong was selected as a NASA Summer Faculty Fellow in 2005, given the CAREER award by the National Science Foundation in 2007 and in 2009, named as one of Popular Science's Brilliant 10. He is also a gourmet chef and a magician, performing shows for charity and lecturing on the science of magic.
Dennis Hong | Speaker | TED.com