TED2012
Vijay Kumar: Robots that fly ... and cooperate
विजय कुमार: रोबोट्स जो उड़ सकते हैं
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उनकी प्रयोगशाला, जो पेन्न में है, विजय कुमार और उनके साथीदार बना रहे हैं - उड़ने वाले चार-रोटर, छोटे, चुस्त रोबोट के झुंड, जो एक दुसरे की प्रस्तुति को जान सकते है , और अन्य तदर्थ टीमें बना सकते हैं -- निर्माण, सर्वेक्षण आपदाओं और कहीं अधिक उपयोगों के लिए |
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio
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Good morning.
0
5000
2000
सुप्रभात
00:22
I'm here today to talk
1
7000
2000
आज मैं यहाँ कहना आया हूँ
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about autonomous, flying beach balls.
2
9000
3000
स्वयं संचालित उड्नेवाली बीच बाल्स के बारे में|
00:27
No, agile aerial robots like this one.
3
12000
4000
नहीं, एक चुस्त हवाई रोबोट, इसके जैसा|
00:31
I'd like to tell you a little bit about the challenges in building these
4
16000
3000
मैं आपको इससे बनाने की चुनौतियों के बारे में थोड़ा बताना चाहते हूँ|
00:34
and some of the terrific opportunities
5
19000
2000
और कुछ दिल दहलानेवाले सुयोग
00:36
for applying this technology.
6
21000
2000
इस तकनीक को लागू करने के लिए|
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So these robots
7
23000
2000
तो यह रोबोट
00:40
are related to unmanned aerial vehicles.
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25000
3000
बिना आदमी के एरिअल वाहनों से सम्बंधित है|
00:43
However, the vehicles you see here are big.
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28000
3000
हालांकि, वाहन जो आप यहाँ देख रहे है, वह बड़े हैं|
00:46
They weigh thousands of pounds,
10
31000
2000
उनका वज़न हजारो पाउंड है,
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are not by any means agile.
11
33000
2000
और किसी भी तरह से चुस्त नहीं है|
00:50
They're not even autonomous.
12
35000
2000
वे स्वयं संचालित भी नहीं है|
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In fact, many of these vehicles
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37000
2000
वास्तव में, कई ऐसे वाहने
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are operated by flight crews
14
39000
2000
उड़ान के कर्मचारियों द्वारा संचालित किये जाते है
00:56
that can include multiple pilots,
15
41000
3000
जिनमे कई सारे विमान - चालक शामिल हो सकते है,
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operators of sensors
16
44000
2000
जैसे की सेंसर के ऑपरेटर
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and mission coordinators.
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46000
2000
और मिशन समन्वयकों|
01:03
What we're interested in is developing robots like this --
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48000
2000
हम इस तरह का रोबोट की विकसित करने में रुचि रखते हैं --
01:05
and here are two other pictures --
19
50000
2000
यहाँ है दो तस्वीरे --
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of robots that you can buy off the shelf.
20
52000
3000
उन रोबोट्स की जो आप खरीद सकते है|
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So these are helicopters with four rotors
21
55000
3000
ये है हेलीकाप्टर चार घूर्णक वाले
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and they're roughly a meter or so in scale
22
58000
4000
और वे अंदाज़ से एक मीटर के माप के है
01:17
and weigh several pounds.
23
62000
2000
और कई पाउंड वजन है|
01:19
And so we retrofit these with sensors and processors,
24
64000
3000
और इसलिए हम इनको सेंसर और प्रोसेसर से फिट करते है,
01:22
and these robots can fly indoors
25
67000
2000
ताकि यह रोबोट्स अन्दर भी उड्ड सकते है
01:24
without GPS.
26
69000
2000
GPS के बिना|
01:26
The robot I'm holding in my hand
27
71000
2000
यह रोबोट जो मैंने हाथ में पकड़ा है
01:28
is this one,
28
73000
2000
यह है,
01:30
and it's been created by two students,
29
75000
3000
इसको दो छात्रों ने बनाया है,
01:33
Alex and Daniel.
30
78000
2000
आलेक्स और डानिएल|
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So this weighs a little more
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80000
2000
इसके वज़न
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than a tenth of a pound.
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82000
2000
एक पाउंड से दस गुना कम है|
01:39
It consumes about 15 watts of power.
33
84000
2000
यह १५ वाट पॉवर का इस्तमाल करता है|
01:41
And as you can see,
34
86000
2000
जैसे की आप देख सकते है,
01:43
it's about eight inches in diameter.
35
88000
2000
इसका व्यास ८ इंच है|
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So let me give you just a very quick tutorial
36
90000
3000
में आपको जल्दी से जानकारी देता हूँ
01:48
on how these robots work.
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93000
2000
यह रोबोट्स कैसे चलते है|
01:50
So it has four rotors.
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95000
2000
इसके चार घूर्णक है|
01:52
If you spin these rotors at the same speed,
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97000
2000
यदि आप एक ही रफ्तार से इन घूर्णकको घुमाएंगे,
01:54
the robot hovers.
40
99000
2000
रोबोट होवर करता है|
01:56
If you increase the speed of each of these rotors,
41
101000
3000
यदि आप हर एक घूर्णक की गति बढ़ाएंगे,
01:59
then the robot flies up, it accelerates up.
42
104000
3000
तोह वोह ऊपर उड़ेगा, तेज़ी से और ऊपर उड़ेगा
02:02
Of course, if the robot were tilted,
43
107000
2000
ज़रूर, यदि वह रोबोट झुका हुआ होता,
02:04
inclined to the horizontal,
44
109000
2000
क्षैतिज की ओर झुका हुआ,
02:06
then it would accelerate in this direction.
45
111000
3000
तोह वह इस दिशा में तेज़ी से उड़ेगा|
02:09
So to get it to tilt, there's one of two ways of doing it.
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114000
3000
तो उसको झुकाने के लिए, दो तरीके है|
02:12
So in this picture
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117000
2000
इस तस्वीर में
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you see that rotor four is spinning faster
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119000
2000
आप देख सकते है की चौथा घूर्णक ज्यादा तेज़ी से घूम रहा है
02:16
and rotor two is spinning slower.
49
121000
2000
और दूसरा घूर्णक कम तेज़ी से घूम रहा है|
02:18
And when that happens
50
123000
2000
और जब ऐसा होता है
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there's moment that causes this robot to roll.
51
125000
3000
एक क्षण आता है जब रोबोट रोल करने लगता है|
02:23
And the other way around,
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128000
2000
और दूसरी तरह से,
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if you increase the speed of rotor three
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130000
3000
यदि आप तीसरे घूर्णक की गति बढ़ाएंगे
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and decrease the speed of rotor one,
54
133000
2000
और पहले घूर्णक की गति घटाएंगे,
02:30
then the robot pitches forward.
55
135000
3000
तो वह रोबोट आगे उड़ेगा|
02:33
And then finally,
56
138000
2000
और अंत में,
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if you spin opposite pairs of rotors
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140000
2000
यदि आप विपरीत जोड़ी वाले घूर्णकको को घुमाएंगे
02:37
faster than the other pair,
58
142000
2000
दूसरी जोड़ी से ज्यादा तेज़,
02:39
then the robot yaws about the vertical axis.
59
144000
2000
वह अनुलंब अक्ष की ओर झुकता है
02:41
So an on-board processor
60
146000
2000
तो एक बोर्ड प्रोसेसर
02:43
essentially looks at what motions need to be executed
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148000
3000
अनिवार्य रूप से देखता है किस प्रस्ताव की आवश्यकता है
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and combines these motions
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151000
2000
और इन प्रस्तावों को जोड़ता है
02:48
and figures out what commands to send to the motors
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153000
3000
और जान लेता है की घूर्णक को क्या सूचनाएं देनी हैं
02:51
600 times a second.
64
156000
2000
एक सेकंड में ६०० बार|
02:53
That's basically how this thing operates.
65
158000
2000
मूल रूप में यह इस तरीके से चलता है|
02:55
So one of the advantages of this design
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160000
2000
इस डिजाईन का एक फायदा है
02:57
is, when you scale things down,
67
162000
2000
की, जब आप पैमाने पर नीचे उतरें
02:59
the robot naturally becomes agile.
68
164000
3000
तो वह रोबोट स्वाभाविक रूप से चुस्त हो जाता है|
03:02
So here R
69
167000
2000
यहाँ R
03:04
is the characteristic length of the robot.
70
169000
2000
रोबोट की लम्बाई है|
03:06
It's actually half the diameter.
71
171000
3000
यह वास्तव में आधा व्यास है|
03:09
And there are lots of physical parameters that change
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174000
3000
और बहुत सारे भौतिक मापदंड हैं जो बदलते हैं
03:12
as you reduce R.
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177000
2000
जब R कम होता है|
03:14
The one that's the most important
74
179000
2000
सबसे महत्वपूर्ण
03:16
is the inertia or the resistance to motion.
75
181000
2000
है जड़त्व या गति के लिए प्रतिरोध|
03:18
So it turns out,
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183000
2000
तो यह पता चला है,
03:20
the inertia, which governs angular motion,
77
185000
3000
यह जड़त्व, जो कोणीय गति को नियंत्रित करता है,
03:23
scales as a fifth power of R.
78
188000
3000
१/५ R तक हो जाता है
03:26
So the smaller you make R,
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191000
2000
तो आप जितना कम R को बनाओगे
03:28
the more dramatically the inertia reduces.
80
193000
3000
उतनी अधिक गति से जड़ता कम हो जायेगी
03:31
So as a result, the angular acceleration,
81
196000
3000
तो एक परिणाम के रूप में, कोणीय त्वरण,
03:34
denoted by Greek letter alpha here,
82
199000
2000
जो ग्रीक अक्षर अल्फ़ा द्वारा चिह्नित है,
03:36
goes as one over R.
83
201000
2000
१/R बन जाता है|
03:38
It's inversely proportional to R.
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203000
2000
यह R का विपरीतत आनुपातिक है|
03:40
The smaller you make it the more quickly you can turn.
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205000
3000
जितना कम आप उसे बनाओगे उतनी अधिक जल्दी से वह घूम सकता है|
03:43
So this should be clear in these videos.
86
208000
2000
यह इन विडियो में साफ दिखाई देगा|
03:45
At the bottom right you see a robot
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210000
3000
दाईं ओर निचे आप एक रोबोट देख सकते है
03:48
performing a 360 degree flip
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213000
2000
एक ३६० डिग्री फ्लिप प्रदर्शन कर रहा है
03:50
in less than half a second.
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215000
2000
एक आधे सेकंड से भी कम समय में|
03:52
Multiple flips, a little more time.
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217000
3000
बहुत सारे फ्लिप्स, थोडा ज्यादा समय|
03:55
So here the processes on board
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220000
2000
तो यहाँ बोर्ड प्रोसेसर
03:57
are getting feedback from accelerometers
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222000
2000
एक्सलेरोमेतेर्स से प्रतिक्रिया हो रही हैं
03:59
and gyros on board
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224000
2000
और बोर्ड पर गय्रोस
04:01
and calculating, like I said before,
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226000
2000
और गिनती करता है, जैसा पहले बताया था,
04:03
commands at 600 times a second
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228000
2000
आदेशों को ६०० बार एक सेकंड में
04:05
to stabilize this robot.
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230000
2000
रोबोट को संतुलित करने के लिए
04:07
So on the left, you see Daniel throwing this robot up into the air.
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232000
3000
बाई ओर, आप देख रहे है Daniel रोबोट को ऊपर हवा में फैंक रहा है|
04:10
And it shows you how robust the control is.
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235000
2000
इससे साबित होता है की यह बहुत मजबूत नियंत्रण है|
04:12
No matter how you throw it,
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237000
2000
आप जैसे भी फेके कोई फरक नहीं पड़ता,
04:14
the robot recovers and comes back to him.
100
239000
4000
रोबोट वापिस आ जाता है|
04:18
So why build robots like this?
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243000
2000
तो इस तरह के रोबोट को निर्माण क्यों करे?
04:20
Well robots like this have many applications.
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245000
3000
ऐसे रोबोट्स के बहुत सरे अनुप्रयोग है|
04:23
You can send them inside buildings like this
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248000
3000
आप उनको ऐसे इमारतों के अन्दर भेज सकते है
04:26
as first responders to look for intruders,
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251000
3000
घुसपैठियों को पहले ढूँढने के लिए,
04:29
maybe look for biochemical leaks,
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254000
3000
या बिओचेमिकल रिसाव को ढूँढना,
04:32
gaseous leaks.
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257000
2000
या गैसीय रिसाव|
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You can also use them
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259000
2000
उनका उपयोग
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for applications like construction.
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261000
2000
निर्माण जैसे अनुप्रयोगों के लिए भी इस्तमाल कर सकते है|
04:38
So here are robots carrying beams, columns
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263000
4000
ऐसे रोबोट्स है जो बीम, कोलुम्न्स उठा सकते है
04:42
and assembling cube-like structures.
110
267000
3000
घन आकार जैसे संरचना को बना सकते है|
04:45
I'll tell you a little bit more about this.
111
270000
3000
मैं आपको इसके बारे में थोडा और बताऊंगा|
04:48
The robots can be used for transporting cargo.
112
273000
3000
यह रोबोट्स कार्गो को ट्रांसपोर्ट में मदद कर सकते है|
04:51
So one of the problems with these small robots
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276000
3000
यह रोबोट्स में एक छोटी समस्या है
04:54
is their payload carrying capacity.
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279000
2000
उनके पेलोड उठाने की क्षमता
04:56
So you might want to have multiple robots
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281000
2000
इसीलिए आपको कई सरे रोबोट्स की ज़रुरत पड़ेगी
04:58
carry payloads.
116
283000
2000
पेलोड को उठाने के लिए|
05:00
This is a picture of a recent experiment we did --
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285000
2000
यह तस्वीर हमारे एक नये प्रयोग की है --
05:02
actually not so recent anymore --
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287000
2000
वास्तव में इतनी नयी नहीं है --
05:04
in Sendai shortly after the earthquake.
119
289000
3000
Sendai में की हुई भूकंप के कुछ ही समय बाद|
05:07
So robots like this could be sent into collapsed buildings
120
292000
3000
इस प्रकार के रोबोट्स टूटी हुई इमारतों में भेजे जा सकते है
05:10
to assess the damage after natural disasters,
121
295000
2000
प्राकृतिक आपदाओं के बाद नुकसान का आकलन करने के लिए,
05:12
or sent into reactor buildings
122
297000
3000
या प्रतिक्रियाशील इमारतों में
05:15
to map radiation levels.
123
300000
3000
विकिरण के स्तर को मैप करने के लिए|
05:19
So one fundamental problem
124
304000
2000
एक मौलिक समस्या है
05:21
that the robots have to solve if they're to be autonomous
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306000
3000
जो रोबोट को हल करना है यदि वेह स्वायत्त रह सकते है
05:24
is essentially figuring out
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309000
2000
की अनिवार्य रूप से पता लगाना
05:26
how to get from point A to point B.
127
311000
2000
कैसे पॉइंट अ से पॉइंट बी तक पोहोच सकते है|
05:28
So this gets a little challenging
128
313000
2000
अब यह चुनौतीपूर्ण हो जाता है
05:30
because the dynamics of this robot are quite complicated.
129
315000
3000
क्योंकि इस रोबोट की गतिशीलता काफी जटिल हैं|
05:33
In fact, they live in a 12-dimensional space.
130
318000
2000
वास्तव में, वे एक १२ - आयामी अंतरिक्ष में रहते हैं|
05:35
So we use a little trick.
131
320000
2000
तो हम एक छोटी सी चाल का उपयोग करेंगे|
05:37
We take this curved 12-dimensional space
132
322000
3000
हम इस घुमावदार 12 आयामी अंतरिक्ष लेते है
05:40
and transform it
133
325000
2000
और परिणत करते है
05:42
into a flat four-dimensional space.
134
327000
2000
एक फ्लैट चार आयामी अंतरिक्ष में|
05:44
And that four-dimensional space
135
329000
2000
और वह चार आयामी अंतरिक्ष
05:46
consists of X, Y, Z and then the yaw angle.
136
331000
3000
में एक्स, वाई, ज़ेड और यओ अंगल है|
05:49
And so what the robot does
137
334000
2000
यह रोबोट
05:51
is it plans what we call a minimum snap trajectory.
138
336000
4000
योजना करता है कम से कम प्रक्षेपवक्र का|
05:55
So to remind you of physics,
139
340000
2000
आपको भौतिक विज्ञान याद दिलाने के लिए,
05:57
you have position, derivative, velocity,
140
342000
2000
आपके पास स्थिथि, व्युत्पन्न, गति है,
05:59
then acceleration,
141
344000
2000
फिर त्वरण,
06:01
and then comes jerk
142
346000
2000
और फिर झटका
06:03
and then comes snap.
143
348000
2000
और फिर काट है
06:05
So this robot minimizes snap.
144
350000
3000
तो यह रोबोट काट को कम करता है|
06:08
So what that effectively does
145
353000
2000
तो यह प्रभावी ढंग से
06:10
is produces a smooth and graceful motion.
146
355000
2000
एक निर्विघ्ऩ और सुंदर गति को पैदा करता है|
06:12
And it does that avoiding obstacles.
147
357000
3000
और वह यह बाधाओं से बचते हुए करता है|
06:15
So these minimum snap trajectories in this flat space
148
360000
3000
यह कम से कम प्रक्षेपवक्र इन फ्लैट अंतरिक्ष में
06:18
are then transformed back
149
363000
2000
वापस बदल जाते हैं
06:20
into this complicated 12-dimensional space,
150
365000
2000
इस जटिल 12 आयामी अंतरिक्ष में|
06:22
which the robot must do
151
367000
2000
जो यह रोबोट को करना आवश्यक है
06:24
for control and then execution.
152
369000
2000
नियंत्रण और निष्पादन के लिए|
06:26
So let me show you some examples
153
371000
2000
में आपको कुछ उदाहरण दिखाना चाहता हूँ
06:28
of what these minimum snap trajectories look like.
154
373000
2000
यह कम से कम प्रक्षेपवक्र कैसे दिखते हैं
06:30
And in the first video,
155
375000
2000
इस पहले विडियो में,
06:32
you'll see the robot going from point A to point B
156
377000
2000
आप देखेंगे एक रोबोट पॉइंट अ से पॉइंट बी तक जाते हुए
06:34
through an intermediate point.
157
379000
2000
एक मध्यवर्ती पॉइंट के माध्यम से|
06:42
So the robot is obviously capable
158
387000
2000
यह रोबोट स्पष्ट रूप से सक्षम है
06:44
of executing any curve trajectory.
159
389000
2000
किसी भी वक्र प्रक्षेपवक्र को क्रियान्वित करने को|
06:46
So these are circular trajectories
160
391000
2000
यह परिपत्र प्रक्षेपवक्र है
06:48
where the robot pulls about two G's.
161
393000
3000
जहा रोबोट २ G को खीचता है|
06:52
Here you have overhead motion capture cameras on the top
162
397000
4000
यहाँ ऊपर गति को देखने वाला केमेरा है
06:56
that tell the robot where it is 100 times a second.
163
401000
3000
जो रोबोट को बताता है वह कहाँ है एक सेकंड में १०० बार|
06:59
It also tells the robot where these obstacles are.
164
404000
3000
यह रोबोट को बाधाओं के बारे में भी बताता है|
07:02
And the obstacles can be moving.
165
407000
2000
और वेह चलती हुई बाधाएं भी हो सकती है|
07:04
And here you'll see Daniel throw this hoop into the air,
166
409000
3000
और यहाँ आप देखेंगे डानिएल हूप को ऊपर उड़ाते हुए,
07:07
while the robot is calculating the position of the hoop
167
412000
2000
जबकि रोबोट हूप की स्थिति की गणना कर रहा है
07:09
and trying to figure out how to best go through the hoop.
168
414000
4000
और यह पता लगाने की कोशिश कर रहा की कैसे सबसे अच्छे रूप से वह हूप के अन्दर से जा सकता है|
07:13
So as an academic,
169
418000
2000
एक शैक्षिक के रूप में,
07:15
we're always trained to be able to jump through hoops to raise funding for our labs,
170
420000
3000
हम हमेशा हुप के अन्दर से कूदने का प्रशिक्षण करते हैं, हमारी प्रयोगशालाओं के लिए धन जुटाने के लिए
07:18
and we get our robots to do that.
171
423000
3000
और अब हम यह रोबोट से करवाते है|
07:21
(Applause)
172
426000
6000
तालियाँ
07:27
So another thing the robot can do
173
432000
2000
एक और बात जो रोबोट कर सकते हैं
07:29
is it remembers pieces of trajectory
174
434000
3000
है की वह प्रक्षेपवक्र के टुकड़े याद रखता है
07:32
that it learns or is pre-programmed.
175
437000
2000
जो वह सीखता है या पूर्व क्रमादेशित होता है|
07:34
So here you see the robot
176
439000
2000
यहाँ आप देख सखते है यह रोबोट
07:36
combining a motion
177
441000
2000
एक चलती गति का संयोजन करके
07:38
that builds up momentum
178
443000
2000
जो गति को बढ़ता है
07:40
and then changes its orientation and then recovers.
179
445000
3000
और फिर अपनी ओरिएंटेशन बदल देता है और फिर ठीक हो जाता है|
07:43
So it has to do this because this gap in the window
180
448000
3000
तो यह ऐसा करने के लिए मजबूर है क्योंकि खिड़की में यह अंतर
07:46
is only slightly larger than the width of the robot.
181
451000
4000
चौड़ाई में केवल थोड़ा ही रोबोट से बड़ा है|
07:50
So just like a diver stands on a springboard
182
455000
3000
जैसे की जब एक डुबकी लगानेवाला स्प्रिंगबोर्ड पर खड़ा है
07:53
and then jumps off it to gain momentum,
183
458000
2000
और वह गति पाने के लिए छलांग लगता है,
07:55
and then does this pirouette, this two and a half somersault through
184
460000
3000
और फिर इस पिरुएट करता है, इस दो और एक आधे कलाबाज़ी के माध्यम से
07:58
and then gracefully recovers,
185
463000
2000
और काफी आसानी से वापिस आ जाता है,
08:00
this robot is basically doing that.
186
465000
2000
उसी तरह यह रोबोट भी ऐसा ही कर रहा है|
08:02
So it knows how to combine little bits and pieces of trajectories
187
467000
3000
वह जानता है कैसे प्रक्षेपवक्र के टुकड़े को जोड़ा जा सकता है
08:05
to do these fairly difficult tasks.
188
470000
4000
ये काफी मुश्किल कामो को करना|
08:09
So I want change gears.
189
474000
2000
मैं अब गियर बदलना चाहते हूँ |
08:11
So one of the disadvantages of these small robots is its size.
190
476000
3000
इन रोबोट का एक अलाभ है उनका छोटा आकार
08:14
And I told you earlier
191
479000
2000
जैसा की मैंने आपको पहले कहा था
08:16
that we may want to employ lots and lots of robots
192
481000
2000
की हम बहुत सारे रोबोट को इस्तमाल करना चाहते है
08:18
to overcome the limitations of size.
193
483000
3000
इस अलाभ को टालने के लिए|
08:21
So one difficulty
194
486000
2000
एक कठिनाई
08:23
is how do you coordinate lots of these robots?
195
488000
3000
है की आप इतने सारे रोबोट को कैसे समन्वय में ला सकते है?
08:26
And so here we looked to nature.
196
491000
2000
इसीलिए हमने प्रकृति में देखा|
08:28
So I want to show you a clip
197
493000
2000
मैं आपको एक छोटा विडियो दिखाना चाहता हु
08:30
of Aphaenogaster desert ants
198
495000
2000
अफेनोगास्टर चींटीयो के बारे में
08:32
in Professor Stephen Pratt's lab carrying an object.
199
497000
3000
प्रोफेस्सर स्टेफेन प्रात्त के प्रयोगशाला में एक वास्तु को उठाते हुए|
08:35
So this is actually a piece of fig.
200
500000
2000
यह एक अंजीर का टुकड़ा है|
08:37
Actually you take any object coated with fig juice
201
502000
2000
वास्तव में जब आप अंजीर रस के साथ किसी भी वस्तु पे लगायेंगे
08:39
and the ants will carry them back to the nest.
202
504000
3000
तो यह चींटियों उन्हें वापस अपने घोंसला में ले जाएगा|
08:42
So these ants don't have any central coordinator.
203
507000
3000
तो इन चींटियों का कोई भी केंद्रीय समन्वयक नहीं है|
08:45
They sense their neighbors.
204
510000
2000
वे अपने बाजु वाले की प्रस्तुति को महसूस कर सकते है|
08:47
There's no explicit communication.
205
512000
2000
वहाँ कोई स्पष्ट संचार नहीं है|
08:49
But because they sense the neighbors
206
514000
2000
पर क्योंकि वे अपने बाजु वाले की प्रस्तुति को महसूस कर सकते है
08:51
and because they sense the object,
207
516000
2000
और वास्तु को भी
08:53
they have implicit coordination across the group.
208
518000
3000
उनमे आपस में समन्वय है|
08:56
So this is the kind of coordination
209
521000
2000
इस तरह का समन्वय
08:58
we want our robots to have.
210
523000
3000
हम अपने रोबोट में लाना चाहते है|
09:01
So when we have a robot
211
526000
2000
ताकि जब हमारे पास एक रोबोट है
09:03
which is surrounded by neighbors --
212
528000
2000
जो अन्य रोबोट से घेरा हुआ है --
09:05
and let's look at robot I and robot J --
213
530000
2000
रोबोट इ और ज को देखिये --
09:07
what we want the robots to do
214
532000
2000
हम चाहते है की यह रोबोट
09:09
is to monitor the separation between them
215
534000
3000
अपने आपस के अंतर को मानीटर करे
09:12
as they fly in formation.
216
537000
2000
जब वेह पैटर्न में उड़ रहे हो|
09:14
And then you want to make sure
217
539000
2000
और तब हम सुनिश्चित करना चाहते हैं
09:16
that this separation is within acceptable levels.
218
541000
2000
की यह अंतर स्वीकार्य स्तर पर है|
09:18
So again the robots monitor this error
219
543000
3000
फिर से यह रोबोट इस ग़लती को मानीटर करता है
09:21
and calculate the control commands
220
546000
2000
और नियंत्रण आदेशो की गणना करता है
09:23
100 times a second,
221
548000
2000
एक सेकंड में १०० बार,
09:25
which then translates to the motor commands 600 times a second.
222
550000
3000
जो मोटर आदेशों को एक सेकंड में ६०० बार में अनुवाद करता है|
09:28
So this also has to be done
223
553000
2000
यह होना चाहिए
09:30
in a decentralized way.
224
555000
2000
विकेन्द्रीकृत तरीके से भी|
09:32
Again, if you have lots and lots of robots,
225
557000
2000
फिर से, यदि आपके पास बहुत सारे रोबोट है,
09:34
it's impossible to coordinate all this information centrally
226
559000
4000
यह असंभव है यह सब जानकारी केंद्रीय रूप से समन्वय किया जा सकता है
09:38
fast enough in order for the robots to accomplish the task.
227
563000
3000
की सब रोबोट एक काम को जल्दी समाप्त कर सके|
09:41
Plus the robots have to base their actions
228
566000
2000
इसके अलावा रोबोट उनके कार्यों को
09:43
only on local information,
229
568000
2000
केवल स्थानीय जानकारी पर आधार करें,
09:45
what they sense from their neighbors.
230
570000
2000
जो वे अपने पड़ोसियों के प्रस्थुती से महसूस कर सकते है|
09:47
And then finally,
231
572000
2000
और आखिर में
09:49
we insist that the robots be agnostic
232
574000
2000
और हम चाहते है की यह रोबोट उदासीन हो
09:51
to who their neighbors are.
233
576000
2000
की उनके पड़ोसियों कौन हैं.
09:53
So this is what we call anonymity.
234
578000
3000
इससे हम गुमनामी कहते है|
09:56
So what I want to show you next
235
581000
2000
अगला मैं आपको दिखाना चाहता हू
09:58
is a video
236
583000
2000
एक विडियो
10:00
of 20 of these little robots
237
585000
3000
ऐसे २० रोबोट के बारे में
10:03
flying in formation.
238
588000
2000
जो पैटर्न में उड्ड रहे है|
10:05
They're monitoring their neighbors' position.
239
590000
3000
वे अपने पड़ोसियों के स्थिति को मोनिटर कर रहे है|
10:08
They're maintaining formation.
240
593000
2000
वे अपने पैटर्न को बनाये रखते है|
10:10
The formations can change.
241
595000
2000
वह पैटर्न बदल सकते है|
10:12
They can be planar formations,
242
597000
2000
वह तलीय,
10:14
they can be three-dimensional formations.
243
599000
2000
या तीन आयामी पैटर्न हो सकते है|
10:16
As you can see here,
244
601000
2000
जैसा की आप यहाँ देख सकते है
10:18
they collapse from a three-dimensional formation into planar formation.
245
603000
3000
वे तीन आयामी पैटर्न से तलीय पैटर्न में टूट जाते है|
10:21
And to fly through obstacles
246
606000
2000
और बाधाओं में से उड़ने के लिए
10:23
they can adapt the formations on the fly.
247
608000
4000
वे पैटर्न को उसी वक्त अनुरूप कर सकते है
10:27
So again, these robots come really close together.
248
612000
3000
फिर से, वह रोबोट आपस में काफी नज़दीक आते ह|
10:30
As you can see in this figure-eight flight,
249
615000
2000
जैसे की आप यह ८ आंकड़े के आकर की उडान में देख सकते है,
10:32
they come within inches of each other.
250
617000
2000
वे एक दूसरे से एक इंच की दूरी में आते हैं|
10:34
And despite the aerodynamic interactions
251
619000
3000
और, वायुगतिकीय बातचीत के बावजूद
10:37
of these propeller blades,
252
622000
2000
इन प्रोपेलर ब्लेड की
10:39
they're able to maintain stable flight.
253
624000
2000
वे स्थिर उड़ान को बनाए रखने में सक्षम होते हैं |
10:41
(Applause)
254
626000
7000
तालियाँ
10:48
So once you know how to fly in formation,
255
633000
2000
एक बार आप जान लेंगे कैसे पैटर्न में उड़ा जा सकता है
10:50
you can actually pick up objects cooperatively.
256
635000
2000
आप वस्तुओं मिलकर उठा सकते हैं|
10:52
So this just shows
257
637000
2000
तो यह दिखता है
10:54
that we can double, triple, quadruple
258
639000
3000
की हम दो गुना, तीन गुना, चार गुना
10:57
the robot strength
259
642000
2000
रोबोट की ताकत को बढ़ा सकते है
10:59
by just getting them to team with neighbors, as you can see here.
260
644000
2000
सिर्फ उन्हें अपने पड़ोसियों के साथ टीम में कम करने से, जैसे की आप यहाँ देख सकते हैं|
11:01
One of the disadvantages of doing that
261
646000
3000
इसका एक नुकसान है
11:04
is, as you scale things up --
262
649000
2000
की, जैसे आप बढ़ाएंगे
11:06
so if you have lots of robots carrying the same thing,
263
651000
2000
जैसे बहुत सारे रोबोट एक वस्तु को उठाएँगे,
11:08
you're essentially effectively increasing the inertia,
264
653000
3000
आप अनिवार्य रूप और प्रभावी ढंग से जड़ता में वृद्धि कर रहे हैं,
11:11
and therefore you pay a price; they're not as agile.
265
656000
3000
और इसलिए आप उसकी कीमत चुकायेंगे; वह उतने चुस्त नहीं है|
11:14
But you do gain in terms of payload carrying capacity.
266
659000
3000
लेकिन आप पेलोड ले जाने की क्षमता के संदर्भ में लाभकर है|
11:17
Another application I want to show you --
267
662000
2000
दूसरा प्रयोग जो मैं आपको दिखाना चाहता हूँ --
11:19
again, this is in our lab.
268
664000
2000
फिर से, यह हमारी प्रयोगशाला में है|
11:21
This is work done by Quentin Lindsey who's a graduate student.
269
666000
2000
यह कम कुएन्तिन लिंडसे ने किया है जो एक छात्र है|
11:23
So his algorithm essentially tells these robots
270
668000
3000
तो उसके एल्गोरिथ्म, अनिवार्य रूप से, इन रोबोट को बताता है
11:26
how to autonomously build
271
671000
2000
कैसे स्वायत्त रूप से
11:28
cubic structures
272
673000
2000
घन संरचना को बनाया जा सकता है
11:30
from truss-like elements.
273
675000
3000
पुलिंदा जैसे तत्वों से|
11:33
So his algorithm tells the robot
274
678000
2000
तो यह एल्गोरिथ्म रोबोट को बताता है
11:35
what part to pick up,
275
680000
2000
कौनसे हिस्से को उठाना है
11:37
when and where to place it.
276
682000
2000
और कहा रखना है|
11:39
So in this video you see --
277
684000
2000
इस विडियो में आप देख सकते है --
11:41
and it's sped up 10, 14 times --
278
686000
2000
यह १०, १४ गुना तेज़ दिखाया गया है --
11:43
you see three different structures being built by these robots.
279
688000
3000
इन रोबोट को तीन अलग संरचनाओं को बनाते हुए|
11:46
And again, everything is autonomous,
280
691000
2000
और फिर, सब कुछ स्वायत्त है,
11:48
and all Quentin has to do
281
693000
2000
कुएन्तिन को सिर्फ
11:50
is to get them a blueprint
282
695000
2000
ब्लूप्रिंट को लाना है
11:52
of the design that he wants to build.
283
697000
4000
उस डिज़ाइन का जो वह बनाना चाहता है|
11:56
So all these experiments you've seen thus far,
284
701000
3000
यह सब प्रयोग जो आपने अब तक देखे है,
11:59
all these demonstrations,
285
704000
2000
यह सब प्रदर्शनों,
12:01
have been done with the help of motion capture systems.
286
706000
3000
गति को कब्ज़ा करने वाले कैमरों की मदद से किये गए है|
12:04
So what happens when you leave your lab
287
709000
2000
तो क्या होता है जब आप अपनी प्रयोगशाला को छोड़
12:06
and you go outside into the real world?
288
711000
3000
के बाहर असली दुनिया में आते है ?
12:09
And what if there's no GPS?
289
714000
3000
और अगर GPS नहीं है?
12:12
So this robot
290
717000
2000
तो यह रोबोट
12:14
is actually equipped with a camera
291
719000
2000
के पास एक कैमरा है
12:16
and a laser rangefinder, laser scanner.
292
721000
3000
और एक लेजर रेडार, एक लेजर स्कैनर भी है|
12:19
And it uses these sensors
293
724000
2000
और वह इन सेंसर का इस्तमाल करता है
12:21
to build a map of the environment.
294
726000
2000
वातावरण का नक्शा बनाने के लिए|
12:23
What that map consists of are features --
295
728000
3000
उस नक़्शे में विशेश्तैएन शामिल हैं --
12:26
like doorways, windows,
296
731000
2000
जैसे की दरवाज़े, खिडकिया,
12:28
people, furniture --
297
733000
2000
लोग, फर्नीचर --
12:30
and it then figures out where its position is
298
735000
2000
और वह अपने खुद की स्थिथि के बारे में जान सकता है
12:32
with respect to the features.
299
737000
2000
उनके विशेषताएँ के अनुसार|
12:34
So there is no global coordinate system.
300
739000
2000
तो वहाँ कोई वेद्यिक समन्वय प्रणाली नहीं है|
12:36
The coordinate system is defined based on the robot,
301
741000
3000
समन्वय प्रणाली रोबोट के आधार पर परिभाषित किया गया है
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where it is and what it's looking at.
302
744000
3000
वो कहाँ है और किसे देख रहा है|
12:42
And it navigates with respect to those features.
303
747000
3000
वह उन विशेषताएँ के अनुसार नेविगेट करता है|
12:45
So I want to show you a clip
304
750000
2000
तो मैं आपको एक क्लिप दिखाना चाहता हूँ
12:47
of algorithms developed by Frank Shen
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752000
2000
फ्रांक शेन के बनाये हुए अल्गोरिथम
12:49
and Professor Nathan Michael
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754000
2000
और प्रोफेस्सर नेथन माइकल
12:51
that shows this robot entering a building for the very first time
307
756000
4000
जो दिखता है एक रोबोट को पहली बार एक ईमारत में जाते हुए
12:55
and creating this map on the fly.
308
760000
3000
और इस नक़्शे को बनाते हुए|
12:58
So the robot then figures out what the features are.
309
763000
3000
वह रोबोट आकृति का अंदाज़ लगा सकता है|
13:01
It builds the map.
310
766000
2000
वह नक्षा बनाता है|
13:03
It figures out where it is with respect to the features
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768000
2000
वह अपनी स्थिथि का
13:05
and then estimates its position
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770000
2000
अंदाज़ लगा सकता है
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100 times a second
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772000
2000
एक सेकंड में १०० बार
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allowing us to use the control algorithms
314
774000
2000
हमें नियंत्रण एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए अनुमति देता है
13:11
that I described to you earlier.
315
776000
2000
जिनके बारे में मैंने पहले बताया था|
13:13
So this robot is actually being commanded
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778000
2000
तोह यह रोबोट असल में आज्ञा
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remotely by Frank.
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780000
2000
फ्रांक से ले रहा है|
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But the robot can also figure out
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782000
2000
लेकिन वह रोबोट
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where to go on its own.
319
784000
2000
अपने आप, कहा जाना, जान सकता है|
13:21
So suppose I were to send this into a building
320
786000
2000
तो मान लीजिए मैं इससे एक इमारत में भेजना चाहता हूँ
13:23
and I had no idea what this building looked like,
321
788000
2000
और मुझे पता नहीं यह ईमारत कैसा दीखता है
13:25
I can ask this robot to go in,
322
790000
2000
में रोबोट को अंदर भेज सकता हूँ,
13:27
create a map
323
792000
2000
वे नक्शा बनता है
13:29
and then come back and tell me what the building looks like.
324
794000
3000
और वापिस आ कर मुझे बताता है की वह ईमारत कैसा दीखता है|
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So here, the robot is not only solving the problem,
325
797000
3000
तोह यहाँ यह रोबोट इस समस्या का केवल हल नहीं निकाल रहा है
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how to go from point A to point B in this map,
326
800000
3000
की इस नक़्शे में कैसे पॉइंट अ से पॉइंट बी तक जा सकता है
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but it's figuring out
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803000
2000
बल्कि वह अंदाज़ लगता है
13:40
what the best point B is at every time.
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805000
2000
हर बार सबसे अच्छा पॉइंट बी कौसा है|
13:42
So essentially it knows where to go
329
807000
3000
तो अनिवार्य रूप से यह जानता है कहाँ जाना है
13:45
to look for places that have the least information.
330
810000
2000
ऐसे जगहों को ढूँढना जिनकी जानकारी बहुत कम है|
13:47
And that's how it populates this map.
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812000
3000
और इस तरह वह नक़्शे को बनाता है|
13:50
So I want to leave you
332
815000
2000
में आपको छोड़ना चाहता हूँ
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with one last application.
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817000
2000
एक आखरी प्रयोग के साथ|
13:54
And there are many applications of this technology.
334
819000
3000
और इस तकनीक के कई प्रयोग है |
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I'm a professor, and we're passionate about education.
335
822000
2000
मैं एक प्रोफेसर हूँ, और शिक्षा के बारे में भावुक हूँ|
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Robots like this can really change the way
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824000
2000
इस तरह के रोबोट वास्तव में बदलाव ला सकते है
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we do K through 12 education.
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826000
2000
हमारी पढाई में क से १२ कक्षा तक|
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But we're in Southern California,
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828000
2000
परन्तु हम दक्षिणी कैलिफोर्निया में है,
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close to Los Angeles,
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830000
2000
जो लॉस एंजिंल्स से नजदीक है,
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so I have to conclude
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832000
2000
इसीलिए अंत में
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with something focused on entertainment.
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834000
2000
मैं आपको कुछ मनोरंजक दिखाना चाहता हूँ|
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I want to conclude with a music video.
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836000
2000
में समाप्त करना चाहता हूँ एक संगीत विडियो के साथ|
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I want to introduce the creators, Alex and Daniel,
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838000
3000
में आपके सामने प्रस्तुत करना चाहता हूँ आलेक्स और डानिएल,
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who created this video.
344
841000
2000
जीनोने यह विडियो बनाया है|
14:18
(Applause)
345
843000
7000
तालियाँ
14:25
So before I play this video,
346
850000
2000
इससे पहले की में यह विडियो आपको दिखाऊ,
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I want to tell you that they created it in the last three days
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852000
3000
में आपको बताना चाहता हूँ की यह उन्होंने पिछले ३ दिनों में बनाया है
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after getting a call from Chris.
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855000
2000
क्रिस का फ़ोन आने के बाद|
14:32
And the robots that play the video
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857000
2000
और यह रोबोट जो विडियो को बजाते है
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are completely autonomous.
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859000
2000
पूरी तरह से स्वयं संचालित है|
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You will see nine robots play six different instruments.
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861000
3000
आप देखेंगे नौ रोबोट छह विभिन्न उपकरणों को बजाते हुए|
14:39
And of course, it's made exclusively for TED 2012.
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864000
4000
और येह खास रूप से TED २०१२ के लिए बनाया गया है|
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Let's watch.
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868000
3000
आइये देखिये|
15:19
(Music)
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10000
संगीत
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(Applause)
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968000
17000
तालियाँ
ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - RoboticistAs the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.
Why you should listen
At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.
Vijay Kumar | Speaker | TED.com