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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。

- Autonomous systems pioneer
Raffaello D'Andrea explores the possibilities of autonomous technology by collaborating with artists, engineers and entrepreneurs. Full bio

Soそう what doesする itそれ mean平均 forために aa machine機械 to be〜する athletic運動?
運動抜群の機械というのは
どういうものでしょう?
00:23
We我々 will意志 demonstrate実証する theその concept概念 of machine機械 athleticism運動競技
これから機械の
運動能力の実演と
00:26
andそして theその research研究 to achieve達成する itそれ
それに必要な研究を
00:29
with〜と theその help助けて of theseこれら flying飛行 machines機械 calledと呼ばれる quadrocoptersクワドコプター,
クアッドコプターを使って
00:31
orまたは quads四肢, forために shortショート.
ご覧に入れます
00:34
Quads四肢 have持ってる beenされている aroundまわり forために aa long長いです time時間.
所謂クアッドは
結構昔からあったのですが
00:38
Theその reason理由 thatそれ they're彼らは soそう popular人気 theseこれら days日々
最近流行りだした理由は
00:40
is becauseなぜなら they're彼らは mechanically機械的に simple単純.
構造的にとても
シンプルだからです
00:42
By〜によって controlling制御する theその speedsスピード of theseこれら four4つの propellersプロペラ,
4つのプロペラの
スピードを—
00:44
theseこれら machines機械 canできる rollロール, pitchピッチ, yawヨー,
制御することによって
ロール、ピッチ、ヨーの動作と
00:46
andそして accelerate加速する along一緒に their彼らの common一般 orientationオリエンテーション.
プロペラの方向への
加速が出来ます
00:49
On boardボード are alsoまた、 aa battery電池, aa computerコンピューター,
またこれには電池
コンピュータ
00:52
various様々な sensorsセンサ andそして wireless無線 radiosラジオ.
様々なセンサと
無線がついています
00:55
Quads四肢 are extremely極端な agileアジャイル, butだけど thisこの agility敏捷性 comes来る at〜で aa costコスト.
クアッドはとても敏捷ですが
00:59
They彼ら are inherently本質的に unstable不安定な, andそして they彼ら need必要 some一部 form
その代わり不安定で
01:03
of automatic自動 feedbackフィードバック controlコントロール in order注文 to be〜する ableできる to fly飛ぶ.
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
01:06
Soそう, howどうやって didした itそれ justちょうど do行う thatそれ?
今のを どうやって
やったのかですが
01:16
Camerasカメラ on theその ceiling天井 andそして aa laptopラップトップ
天井のカメラと
ノートPCが
01:19
serveサーブ asとして an indoor屋内 globalグローバル positioningポジショニング systemシステム.
この室内の測位システムの
役割をしていて
01:21
It'sそれは used中古 to locate見つけ出す objectsオブジェクト in theその spaceスペース
反射マーカーを付けた物の
01:23
thatそれ have持ってる theseこれら reflective反射的な markersマーカー on themそれら.
位置を測定しています
01:26
Thisこの dataデータ is then次に sent送られた to another別の laptopラップトップ
推測と制御の
アルゴリズムを実行する
01:28
thatそれ is runningランニング estimation推定 andそして controlコントロール algorithmsアルゴリズム,
別のPCにそのデータが送られ
そこから—
01:30
whichどの in turn順番 sendsセンド commandsコマンド to theその quadクワッド,
クアッドに指令が送られます
01:32
whichどの is alsoまた、 runningランニング estimation推定 andそして controlコントロール algorithmsアルゴリズム.
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
01:34
Theその bulkバルク of our我々の research研究 is algorithmsアルゴリズム.
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
01:41
It'sそれは theその magicマジック thatそれ bringsもたらす theseこれら machines機械 to life生活.
それが この機械に
命を吹き込む魔法なのです
01:44
Soそう howどうやって doesする one1 design設計 theその algorithmsアルゴリズム
では機械の運動選手のための
アルゴリズムは
01:48
thatそれ create作成する aa machine機械 athleteアスリート?
どう設計したら
いいのでしょう?
01:50
We我々 useつかいます something何か broadly広く calledと呼ばれる model-basedモデルベース design設計.
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
01:52
We我々 first最初 captureキャプチャー theその physics物理 with〜と aa mathematical数学 modelモデル
まず機械の動き方を
数学的モデルを使い
01:55
of howどうやって theその machines機械 behave行動する.
物理的に把握します
01:58
We我々 then次に useつかいます aa branchブランチ of mathematics数学
それから制御理論という
02:00
calledと呼ばれる controlコントロール theory理論 to analyze分析する theseこれら modelsモデル
一種の数学を使って
そのモデルを分析し
02:03
andそして alsoまた、 to synthesize合成する algorithmsアルゴリズム forために controlling制御する themそれら.
制御のための
アルゴリズムを組み上げます
02:05
Forために example, that'sそれは howどうやって we我々 canできる make作る theその quadクワッド hoverホバー.
例えば どうすれば
ホバリングさせられるのか?
02:09
We我々 first最初 captured捕獲 theその dynamicsダイナミクス
まず力学的性質を
02:12
with〜と aa setセット of differentialディファレンシャル equations方程式.
一連の微分方程式で
記述します
02:14
We我々 then次に manipulate操作する theseこれら equations方程式 with〜と theその help助けて
それから制御理論を使って
方程式を操り
02:16
of controlコントロール theory理論 to create作成する algorithmsアルゴリズム thatそれ stabilize安定させる theその quadクワッド.
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
02:18
Let〜する me demonstrate実証する theその strength of thisこの approachアプローチ.
このアプローチがいかに強力か
お目にかけましょう
02:23
Suppose想定する thatそれ we我々 want欲しいです thisこの quadクワッド to notない onlyのみ hoverホバー
クアッドコプターに
ホバリングするだけでなく
02:29
butだけど to alsoまた、 balanceバランス thisこの poleポール.
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
02:31
With〜と aa little少し bitビット of practice練習,
少し練習すれば
02:34
it'sそれは prettyかなり straightforward簡単 forために aa human人間 beingであること to do行う thisこの,
人間には苦もなく
できることです
02:36
althoughただし、 we我々 do行う have持ってる theその advantage利点 of having持つ
両足を地面に付けて
02:38
two feetフィート on theその ground接地
器用な手を使って
02:40
andそして theその useつかいます of our我々の very非常に versatile多目的な hands.
やるということであれば—
02:41
Itそれ becomes〜になる aa little少し bitビット moreもっと difficult難しい
でも片足で立って
02:44
whenいつ I onlyのみ have持ってる one1 foot on theその ground接地
手を使わずに
足でやるとなると
02:47
andそして whenいつ I don'tしない useつかいます myじぶんの hands.
ちょっと難しくなります
02:49
Notice通知 howどうやって thisこの poleポール has持っている aa reflective反射的な markerマーカー on top,
棒の先端に
反射マーカーがあって
02:52
whichどの means手段 thatそれ itそれ canできる be〜する located所在地 in theその spaceスペース.
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
02:55
(Applause拍手)
(拍手)
03:04
You君は canできる notice通知 thatそれ thisこの quadクワッド is making作る fine細かい adjustments調整
棒のバランスを取るために
クアッドが細かく—
03:10
to keepキープ theその poleポール balancedバランス.
調整しているのが
分かるかと思います
03:13
Howどうやって didした we我々 design設計 theその algorithmsアルゴリズム to do行う thisこの?
このアルゴリズムを
どう設計したかですが
03:15
We我々 added追加された theその mathematical数学 modelモデル of theその poleポール
クアッドに棒の数学的モデルを
03:19
to thatそれ of theその quadクワッド.
追加したんです
03:21
Once一度 we我々 have持ってる aa modelモデル of theその combined結合された quad-pole四極 systemシステム,
クアッドと棒を組み合わせた
モデルができれば
03:22
we我々 canできる useつかいます controlコントロール theory理論 to create作成する algorithmsアルゴリズム forために controlling制御する itそれ.
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
03:25
Hereここに, you君は see見る thatそれ it'sそれは stable安定した,
ご覧のように
安定していて
03:30
andそして even偶数 ifif I give与える itそれ little少し nudgesナッジ,
ちょっと押してやっても
03:32
itそれ goes行く backバック to theその niceいい, balancedバランス positionポジション.
バランスの取れた状態に
戻ります
03:34
We我々 canできる alsoまた、 augment増強 theその modelモデル to include含める
このモデルを拡張して
03:40
whereどこで we我々 want欲しいです theその quadクワッド to be〜する in spaceスペース.
行って欲しい場所も
含めることができます
03:41
Usingを使用して thisこの pointerポインタ, made outでる of reflective反射的な markersマーカー,
この反射マーカーのついた
指示棒を使って
03:44
I canできる pointポイント to whereどこで I want欲しいです theその quadクワッド to be〜する in spaceスペース
私から一定の距離で
03:47
aa fixed一定 distance距離 away離れて fromから me.
クアッドに行って欲しい
場所を指示します
03:49
Theその keyキー to theseこれら acrobaticアクロバティックな maneuversマヌーバ is algorithmsアルゴリズム,
このような曲芸飛行の
鍵になるのが
04:07
designed設計 with〜と theその help助けて of mathematical数学 modelsモデル
数学的モデルと制御理論に
基づいて設計された
04:10
andそして controlコントロール theory理論.
アルゴリズムです
04:13
Let'sさあ telltell theその quadクワッド to come来る backバック hereここに
クアッドに戻ってきて
04:15
andそして let〜する theその poleポール dropドロップ,
棒を落とすように
指示しましょう
04:17
andそして I will意志 next demonstrate実証する theその importance重要度
次に
物理的モデルや—
04:19
of understanding理解 physical物理的 modelsモデル
物理的世界の
仕組みの理解が
04:20
andそして theその workings働き of theその physical物理的 world世界.
いかに重要かを
お見せします
04:23
Notice通知 howどうやって theその quadクワッド lost失われた altitude高度
水入りのコップを
載せたとき
04:37
whenいつ I put置く thisこの glassガラス of water on itそれ.
高度が下がったのに
お気づきでしょう
04:39
Unlike違う theその balancingバランシング poleポール, I didした notない include含める
棒のバランスを
取った時とは違い
04:41
theその mathematical数学 modelモデル of theその glassガラス in theその systemシステム.
このコップは数学的モデルに
組み入れていません
04:44
In fact事実, theその systemシステム doesn'tしない even偶数 know知っている thatそれ theその glassガラス of water is thereそこ.
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
04:46
Like好きな before, I couldできた useつかいます theその pointerポインタ to telltell theその quadクワッド
前と同じように
ポインタを使って
04:49
whereどこで I want欲しいです itそれ to be〜する in spaceスペース.
好きな場所に
クアッドを行かせられます
04:52
(Applause拍手)
(拍手)
04:55
Okayはい, you君は should〜すべき be〜する asking尋ねる yourselfあなた自身,
不思議にお思いかも
しれませんが
05:05
whyなぜ doesn'tしない theその water fall outでる of theその glassガラス?
なぜコップの水が
こぼれないのでしょう?
05:07
Two facts事実: Theその first最初 is thatそれ gravity重力 acts行為
2つの要因があって
1つは重力がすべての物に
05:09
on allすべて objectsオブジェクト in theその same同じ way方法.
同じように働く
ということ
05:12
Theその second二番 is thatそれ theその propellersプロペラ are allすべて pointingポインティング
もう1つは プロペラが
みんなコップと同じ
05:15
in theその same同じ direction方向 of theその glassガラス, pointingポインティング upアップ.
真上を向いている
ということです
05:17
You君は put置く theseこれら two thingsもの together一緒に, theその netネット result結果
この2つの結果として
05:20
is thatそれ allすべて side forces on theその glassガラス are small小さい
コップに対して横にかかる
力はわずかで
05:23
andそして are mainly主に dominated支配 by〜によって aerodynamic空力 effects効果,
主に空力的な
効果ですが
05:25
whichどの asとして theseこれら speedsスピード are negligible無視できる.
今のスピードでは
無視できます
05:28
Andそして that'sそれは whyなぜ you君は don'tしない need必要 to modelモデル theその glassガラス.
コップをモデルに含めなくても
いいのはそのためです
05:35
Itそれ naturally当然 doesn'tしない spillこぼれる noいいえ matter問題 what theその quadクワッド doesする.
クアッドが どのように飛ぼうと
水はこぼれません
05:37
(Applause拍手)
(拍手)
05:50
Theその lessonレッスン hereここに is thatそれ some一部 high-performanceハイパフォーマンス tasksタスク
ここでの教訓は
ある種の動作は
05:57
are easierより簡単に thanより othersその他,
他の動作よりも
簡単で
06:01
andそして thatそれ understanding理解 theその physics物理 of theその problem問題
どのような動作が
簡単かは
06:03
tells伝える you君は whichどの onesもの are easy簡単 andそして whichどの onesもの are hardハード.
その物理現象を理解することで
分かるということです
06:05
In thisこの instanceインスタンス, carrying運ぶ aa glassガラス of water is easy簡単.
今の場合 水の入ったコップを運ぶのは
簡単であり
06:08
Balancingバランシング aa poleポール is hardハード.
棒のバランスを取るのは
難しいというわけです
06:10
We've私たちは allすべて heard聞いた stories物語 of athletesアスリート
怪我をしていながらも
すごいことを—
06:14
performing実行する featsフィート whilewhile physically物理的に injured負傷した.
やってのける
運動選手の話をよく聞きます
06:15
Canできる aa machine機械 alsoまた、 perform実行する
機械の場合
本体に大きなー
06:18
with〜と extreme極端な physical物理的 damage損傷?
損傷があっても
機能できるものでしょうか?
06:19
Conventional従来の wisdom知恵 says言う thatそれ you君は need必要
一般的には
これを飛ばすためには
06:22
at〜で least少なくとも four4つの fixed一定 motorモーター propellerプロペラ pairsペア in order注文 to fly飛ぶ,
少なくとも4つのプロペラが
必要とされています
06:24
becauseなぜなら thereそこ are four4つの degrees of freedom自由 to controlコントロール:
ロール、ピッチ、ヨー、加速と
06:28
rollロール, pitchピッチ, yawヨー andそして acceleration加速度.
4つの自由度が
あるからです
06:30
Hexacoptersヘキサコプター andそして octocoptersオクトコプター, with〜と six6 andそして eight8 propellersプロペラ,
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
06:33
canできる provide提供する redundancy冗長性,
冗長性があります
06:36
butだけど quadrocoptersクワドコプター are muchたくさん moreもっと popular人気
クアッドに人気があるのは
06:37
becauseなぜなら they彼ら have持ってる theその minimum最小 number
4つという最小限の
06:39
of fixed一定 motorモーター propellerプロペラ pairsペア: four4つの.
モーターとプロペラしか
ないからです
06:41
Orまたは do行う they彼ら?
それが欠けたら
どうなるのでしょう?
06:44
Ifif we我々 analyze分析する theその mathematical数学 modelモデル of thisこの machine機械
2つのプロペラしか
機能していない場合の
07:01
with〜と onlyのみ two workingワーキング propellersプロペラ,
数学的モデルを
分析したところ
07:04
we我々 discover発見する thatそれ there'sそこに an unconventional独創的ではない way方法 to fly飛ぶ itそれ.
異例な方法で 飛ばせられる
ことが分かりました
07:06
We我々 relinquish放棄する controlコントロール of yawヨー,
新しい構成に基づいた
07:19
butだけど rollロール, pitchピッチ andそして acceleration加速度 canできる stillまだ be〜する controlled制御された
アルゴリズムによって
ヨーの制御はあきらめつつ
07:21
with〜と algorithmsアルゴリズム thatそれ exploit悪用する thisこの new新しい configuration設定.
ロール ピッチ 加速は
制御し続けることができます
07:24
Mathematical数学 modelsモデル telltell us米国 exactly正確に whenいつ
数学的モデルは
それが正確にどんなとき
07:33
andそして whyなぜ thisこの is possible可能.
なぜ可能なのかを
教えてくれます
07:36
In thisこの instanceインスタンス, thisこの knowledge知識 allows許す us米国 to design設計
この知識によって
機体の損傷に対して
07:38
novel小説 machine機械 architecturesアーキテクチャ
柔軟に対応できる
新しい構造や
07:40
orまたは to design設計 clever賢い algorithmsアルゴリズム thatそれ gracefully優雅に handleハンドル damage損傷,
優れたアルゴリズムを
設計することができます
07:42
justちょうど like好きな human人間 athletesアスリート do行う,
冗長性を持たせるかわりに
07:46
instead代わりに of building建物 machines機械 with〜と redundancy冗長性.
人間の運動選手のように
対応するのです
07:48
We我々 can'tできない help助けて butだけど holdホールド our我々の breath呼吸 whenいつ we我々 watch時計
飛び込み選手が
宙返りしながら
07:52
aa diverダイバー somersaulting宙返り into theその water,
水に飛び込んだり
跳馬選手が迫る地面を前に
07:54
orまたは whenいつ aa vaulter飛行機 is twistingねじれ in theその air空気,
空中で身を捻るのを見る時
07:57
theその ground接地 fast速い approaching接近する.
思わず息を止めますよね
07:58
Will意志 theその diverダイバー be〜する ableできる to pull引く offオフ aa ripRIP entryエントリ?
飛び込み選手は
きれいに着水できるか?
08:00
Will意志 theその vaulter飛行機 stickスティック theその landing着陸?
跳馬選手は
着地を決められるか?
08:03
Suppose想定する we我々 want欲しいです thisこの quadクワッド hereここに
このクアッドに
08:05
to perform実行する aa tripleトリプル flipフリップ andそして finish仕上げ offオフ
3回転宙返りして
08:06
at〜で theその exact正確 same同じ spotスポット thatそれ itそれ started開始した.
元の位置に戻らせたい
としましょう
08:09
Thisこの maneuver操縦 is going行く to happen起こる soそう quickly早く
非常に素早い動作が
要求されるため
08:11
thatそれ we我々 can'tできない useつかいます positionポジション feedbackフィードバック to correct正しい theその motionモーション during execution実行.
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
08:13
Thereそこ simply単に isn'tない enough十分な time時間.
十分な時間がないのです
08:17
Instead代わりに, what theその quadクワッド canできる do行う is perform実行する theその maneuver操縦 blindly盲目的に,
かわりにクアッドは目隠しでやって
08:19
observe観察する howどうやって itそれ finishes仕上げる theその maneuver操縦,
動作をどう終えたかを観察し
08:23
andそして then次に useつかいます thatそれ information情報 to modify変更する itsその behavior動作
その情報によって
動きを修正し
08:25
soそう thatそれ theその next flipフリップ is betterより良い.
次回にもっとうまく
できるようにします
08:28
Similar類似 to theその diverダイバー andそして theその vaulter飛行機,
飛び込みや
跳馬の選手と
08:30
itそれ is onlyのみ throughを通して repeated繰り返し practice練習
同じように
練習を繰り返し
08:32
thatそれ theその maneuver操縦 canできる be〜する learned学んだ andそして executed実行された
動きを身に付ける
ことによってのみ
08:34
to theその highest最高 standard標準.
このような動きは
実現できるのです
08:36
(Applause拍手)
(拍手)
08:46
Striking印象的な aa moving動く ball is aa necessary必要 skillスキル in manyたくさんの sportsスポーツ.
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
08:51
Howどうやって do行う we我々 make作る aa machine機械 do行う
運動選手が苦もなく
08:54
what an athleteアスリート doesする seemingly一見 withoutなし effort努力?
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?
08:56
(Applause拍手)
(拍手)
09:15
Thisこの quadクワッド has持っている aa racketラケット strapped縛られた onto〜に itsその head
このクアッドは
ラケットが貼付けてありますが
09:22
with〜と aa sweet甘い spotスポット roughly大まかに theその sizeサイズ of an apple林檎, soそう notない tooあまりにも large.
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
09:25
Theその following以下 calculations計算 are made everyすべて 20 millisecondsミリ秒,
次に説明する計算を
20ミリ秒ごと
09:28
orまたは 50 times per〜ごと second二番.
つまり1秒間に
50回しています
09:31
We我々 first最初 figure数字 outでる whereどこで theその ball is going行く.
最初にボールの飛ぶ先を
求めます
09:33
We我々 then次に next calculate計算する howどうやって theその quadクワッド should〜すべき hitヒット theその ball
それから投げられた場所に
打ち返すには
09:36
soそう thatそれ itそれ flies飛行機 to whereどこで itそれ wasあった thrownスローされた fromから.
ボールをどう打つ必要があるか
計算します
09:38
Third三番, aa trajectory軌道 is planned計画された thatそれ carries運ぶ theその quadクワッド
それから現在位置から
ボールを打つ位置まで
09:41
fromから itsその current現在 state状態 to theその impact影響 pointポイント with〜と theその ball.
移動する軌道を
計画します
09:46
Fourth第4, we我々 onlyのみ execute実行する 20 milliseconds'ミリ秒 worth価値 of thatそれ strategy戦略.
そして その計画を
20ミリ秒間だけ実行します
09:49
Twenty20 millisecondsミリ秒 later後で, theその whole全体 processプロセス is repeated繰り返し
20ミリ秒後にまた
このプロセス全体を繰り返し
09:53
until〜まで theその quadクワッド strikesストライク theその ball.
ボールを打つ瞬間まで
それを続けます
09:56
(Applause拍手)
(拍手)
10:07
Machines機械 canできる notない onlyのみ perform実行する dynamic動的 maneuversマヌーバ on their彼らの own自分の,
機械はダイナミックな行動を
単独で行うだけでなく
10:10
they彼ら canできる do行う itそれ collectively集合的に.
集団で行うこともできます
10:13
Theseこれら three quads四肢 are cooperatively協力的に carrying運ぶ aa sky netネット.
この3台のクアッドは
協働で網を持っています
10:15
(Applause拍手)
(拍手)
10:28
They彼ら perform実行する an extremely極端な dynamic動的
ボールを私に
投げ返すために
10:33
andそして collective集団 maneuver操縦
とてもダイナミックで
集団的な
10:36
to launch打ち上げ theその ball backバック to me.
行動を取っています
10:38
Notice通知 thatそれ, at〜で full満員 extension拡張, theseこれら quads四肢 are vertical垂直.
引っ張りきった時
クアッドが直立しているでしょう?
10:40
(Applause拍手)
(拍手)
10:48
In fact事実, whenいつ fully完全に extended拡張された,
実際この時にかかる力は
10:50
thisこの is roughly大まかに five times greater大きい thanより what aa bungeeバンジー jumperジャンパー feels感じる
バンジージャンプした人が
綱の先で受ける力の
10:52
at〜で theその end終わり of their彼らの launch打ち上げ.
5倍ほどにもなります
10:55
Theその algorithmsアルゴリズム to do行う thisこの are very非常に similar類似
このためのアルゴリズムは
11:03
to what theその singleシングル quadクワッド used中古 to hitヒット theその ball backバック to me.
単独でボールを打ち返す場合と
よく似たものです
11:05
Mathematical数学 modelsモデル are used中古 to continuously連続的に re-plan再計画する
数学的モデルを使って 絶えず—
11:09
aa cooperative協力的 strategy戦略 50 times per〜ごと second二番.
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
11:11
Everythingすべて we我々 have持ってる seen見た soそう far遠い has持っている beenされている
ここまでは
11:16
about theその machines機械 andそして their彼らの capabilities能力.
機械の能力を
見て頂きました
11:18
What happens起こる whenいつ we我々 coupleカップル thisこの machine機械 athleticism運動競技
この機械の運動能力と
人間を組み合わせると
11:20
with〜と thatそれ of aa human人間 beingであること?
どうなるでしょう?
11:23
What I have持ってる in frontフロント of me is aa commercial商業の gestureジェスチャー sensorセンサー
私の前にあるのは
主にゲームで使われる 市販の—
11:25
mainly主に used中古 in gamingゲーム.
ジェスチャーセンサーです
11:29
Itそれ canできる recognize認識する what myじぶんの various様々な body parts部品
私の体の動きを
11:30
are doingやっている in realリアル time時間.
リアルタイムで
把握できます
11:32
Similar類似 to theその pointerポインタ thatそれ I used中古 earlier先に,
先ほど使った
ポインタと同様に
11:34
we我々 canできる useつかいます thisこの asとして inputs入力 to theその systemシステム.
これも入力システムとして
使うことができます
11:36
We我々 now have持ってる aa naturalナチュラル way方法 of interacting相互作用する
これにより機械の動作を
11:39
with〜と theその raw athleticism運動競技 of theseこれら quads四肢 with〜と myじぶんの gesturesジェスチャー.
仕草によって自然に
操ることができます
11:41
(Applause拍手)
(拍手)
12:22
Interactionインタラクション doesn'tしない have持ってる to be〜する virtualバーチャル. Itそれ canできる be〜する physical物理的.
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
12:35
Take取る thisこの quadクワッド, forために example.
たとえば このクアッドは
12:39
It'sそれは trying試す to stay滞在 at〜で aa fixed一定 pointポイント in spaceスペース.
一定の場所に
いようとします
12:41
Ifif I tryお試しください to move動く itそれ outでる of theその way方法, itそれ fights戦う me,
他の場所に
移そうとしても
12:44
andそして moves動き backバック to whereどこで itそれ wants望む to be〜する.
抵抗して
元の場所に戻ります
12:48
We我々 canできる change変化する thisこの behavior動作, howeverしかしながら.
でもこの振る舞いを
変えることもできます
12:52
We我々 canできる useつかいます mathematical数学 modelsモデル
クアッドに
12:55
to estimate推定 theその force thatそれ I'm私は applying申請中 to theその quadクワッド.
かけられる力を推定する
数学的モデルを使います
12:57
Once一度 we我々 know知っている thisこの force, we我々 canできる alsoまた、 change変化する theその laws法律 of physics物理,
力が分かれば
物理法則を変えることもできます
13:00
asとして far遠い asとして theその quadクワッド is concerned心配している, of courseコース.
あくまでクアッドに
関する限りですが
13:03
Hereここに theその quadクワッド is behaving行動する asとして ifif itそれ wereあった
このクアッドは
13:07
in aa viscous粘性の fluid流体.
粘性の液体中にいるかのように
振る舞います
13:10
We我々 now have持ってる an intimate親密な way方法
機械に対し
仄めかすように
13:14
of interacting相互作用する with〜と aa machine機械.
指示できるように
なりました
13:16
I will意志 useつかいます thisこの new新しい capability能力 to positionポジション
この新しい能力を使って
13:18
thisこの camera-carryingカメラ付き quadクワッド to theその appropriate適切な locationロケーション
このカメラ付きのクアッドを
13:21
forために filming撮影 theその remainder残余 of thisこの demonstrationデモンストレーション.
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
13:23
Soそう we我々 canできる physically物理的に interact相互作用する with〜と theseこれら quads四肢
クアッドと
体を使ってやり取りし
13:36
andそして we我々 canできる change変化する theその laws法律 of physics物理.
物理法則を変える
ことができました
13:38
Let'sさあ have持ってる aa little少し bitビット of fun楽しい with〜と thisこの.
これを使って少し
遊んでみましょう
13:41
Forために what you君は will意志 see見る next, theseこれら quads四肢
次にご覧頂くのは
13:43
will意志 initially当初 behave行動する asとして ifif they彼ら wereあった on Pluto冥王星.
クアッドが最初は
冥王星にいるかのようですが
13:45
Asとして time時間 goes行く on, gravity重力 will意志 be〜する increased増加した
時間が進むにつれ
重力が強くなっていき
13:48
until〜まで we're私たちは allすべて backバック on planet惑星 Earth地球,
地球の重力に戻る
というものです
13:51
butだけど I assure保証する you君は we我々 won't〜されません get取得する thereそこ.
そこまでは
続かないでしょうが
13:53
Okayはい, hereここに goes行く.
ひとつ やってみましょう
13:55
(Laughter笑い)
(笑)
14:05
(Laughter笑い)
(笑)
14:34
(Applause拍手)
(拍手)
14:37
Whewホウ!
フーッ!
14:41
You'reあなたは allすべて thinking考え now,
「こいつら遊びすぎだろ」と
14:46
theseこれら guysみんな are having持つ way方法 tooあまりにも muchたくさん fun楽しい,
思われるかも
しれませんね
14:48
andそして you'reあなたは probably多分 alsoまた、 asking尋ねる yourselfあなた自身,
それに機械の
運動選手なんか作って
14:50
whyなぜ exactly正確に are they彼ら building建物 machine機械 athletesアスリート?
どうするのかと
疑問をお持ちかも
14:52
Some一部 conjecture推測 thatそれ theその role役割 of play遊びます in theその animal動物 kingdom王国
動物の世界では
遊びは
14:56
is to honeホーン skillsスキル andそして develop開発する capabilities能力.
スキルや能力を磨く役割がある
という説があります
14:58
Othersその他 think思う thatそれ itそれ has持っている moreもっと of aa socialソーシャル role役割,
集団を結び付ける
社会的役割がある
15:01
thatそれ it'sそれは used中古 to bindバインド theその groupグループ.
という説もあります
15:03
Similarly同様に, we我々 useつかいます theその analogy類推 of sportsスポーツ andそして athleticism運動競技
私達は同様に スポーツや
競技のアナロジーを使って
15:05
to create作成する new新しい algorithmsアルゴリズム forために machines機械
機械のための
新しいアルゴリズムを作り
15:08
to push押す themそれら to their彼らの limits限界.
限界を押し広げよう
としているんです
15:11
What impact影響 will意志 theその speed速度 of machines機械 have持ってる on our我々の way方法 of life生活?
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?
15:13
Like好きな allすべて our我々の past過去 creations創作 andそして innovationsイノベーション,
過去のあらゆる
発明や創作と同様
15:16
they彼ら mayかもしれない be〜する used中古 to improve改善する theその human人間 condition調子
それは人々の生活の
改善にも使えるだろうし
15:19
orまたは they彼ら mayかもしれない be〜する misused誤用 andそして abused虐待された.
誤った使い方も
できるでしょう
15:22
Thisこの is notない aa technicalテクニカル choice選択 we我々 are faced直面する with〜と;
私達が直面しているのは
15:24
it'sそれは aa socialソーシャル one1.
技術的ではなく
社会的な選択です
15:26
Let'sさあ make作る theその right choice選択,
正しい選択をして
15:28
theその choice選択 thatそれ bringsもたらす outでる theその bestベスト in theその future未来 of machines機械,
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
15:29
justちょうど like好きな athleticism運動競技 in sportsスポーツ
ちょうどスポーツ競技が
15:32
canできる bring持参する outでる theその bestベスト in us米国.
私達の最善の部分を
引き出すように
15:33
Let〜する me introduce紹介する you君は to theその wizardsウィザード behind後ろに theその green curtainカーテン.
緑色の幕の裏にいる
魔術師達を紹介させてください
15:36
They're彼らは theその current現在 membersメンバー of theその Flying飛行 Machine機械 Arenaアリーナ research研究 teamチーム.
「飛行機械の競技場」研究チームの
現在のメンバーです
15:39
(Applause拍手)
(拍手)
15:42
Federicoフェデリコ Augugliaroオーグルリア, Darioダリオ Brescianiniブレシアニーニ, Markusマークス Hehnヘーン,
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
15:47
Sergeiセルゲイ Lupashinルパシン, Markマーク Mullerミュラー andそして Robinロビン Ritzリッツ.
セルゲイ・ルーパーシン
マーク・ミュラー ロビン・リッツ
15:50
Look見える outでる forために themそれら. They're彼らは destined運命の forために greatすばらしいです thingsもの.
偉大なものを作るべく
生まれてきた人たちです
15:53
Thank感謝 you君は.
どうもありがとう
15:54
(Applause拍手)
(拍手)
15:56
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Reiko O Bovee

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About the speaker:

Raffaello D'Andrea - Autonomous systems pioneer
Raffaello 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.

More profile about the speaker
Raffaello D'Andrea | Speaker | TED.com