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

Why you should listen

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

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

Vijay Kumar: The future of flying robots

ヴィージェイ・クーマー: 空飛ぶロボットの未来

Filmed:
1,780,679 views

ペンシルベニア大学の研究室でヴィージェイ・クーマーのチームは蜜蜂の動きに触発された自律飛行ロボットを作りました。彼らの最新の成果は精密農業への応用で、ロボットの一群が果樹園にある個々の果樹や果実を解析してモデルを作成し、収穫量を増やしたり水の管理を改善する上で重要な情報を農家に提供するというものです。
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

私の研究室では ご覧のような
00:13
In my lab研究室, we buildビルドする
autonomous自律的 aerial空中 robotsロボット
0
1280
3656
自律飛行ロボットを作っています
00:16
like the one you see flying飛行 here.
1
4960
1880
00:20
Unlikeとは異なり the commercially商業的 available利用可能な drones無人機
that you can buy購入 today今日,
2
8720
3696
今時 お店で売っているような
ドローンとは違って
00:24
this robotロボット doesn't have any GPSGPS on boardボード.
3
12440
2640
GPSは搭載していません
00:28
So withoutなし GPSGPS,
4
16160
1216
GPSなしでは
00:29
it's hardハード for robotsロボット like this
to determine決定する their彼らの positionポジション.
5
17400
3280
このようなロボットが
自分の位置を特定するのは困難です
00:34
This robotロボット uses用途 onboard機内で sensorsセンサ,
camerasカメラ and laserレーザ scannersスキャナ,
6
22240
4736
このロボットの場合 搭載したセンサー、
カメラ、レーザースキャナーで
00:39
to scanスキャン the environment環境.
7
27000
1696
周囲を走査していて
00:40
It detects検出する features特徴 from the environment環境,
8
28720
3056
周りにあるものを検知し
00:43
and it determines決定する where it is
relative相対 to those features特徴,
9
31800
2736
三角測量によって
それらに対する
00:46
usingを使用して a method方法 of triangulation三角測量.
10
34560
2136
相対的な位置を把握しています
00:48
And then it can assembleアセンブル
all these features特徴 into a map地図,
11
36720
3456
それらのデータをまとめて
後ろに出ているような
マップを構築することが出来ます
00:52
like you see behind後ろに me.
12
40200
1736
00:53
And this map地図 then allows許す the robotロボット
to understandわかる where the obstacles障害 are
13
41960
3936
こうやってマップができると
どこに障害物があるか分かり
00:57
and navigateナビゲートする in a collision-free衝突のない manner方法.
14
45920
2720
ロボットは衝突することなく
飛行することが出来ます
01:01
What I want to showショー you next
15
49160
2096
次にお見せしたいのは
01:03
is a setセット of experiments実験
we did inside内部 our laboratory研究室,
16
51280
3216
このロボットに
もっと長い距離を飛行させてみた
01:06
where this robotロボット was ableできる
to go for longerより長いです distances距離.
17
54520
3480
私たちの研究所で行った
一連の実験です
01:10
So here you'llあなたは see, on the top right,
what the robotロボット sees見える with the cameraカメラ.
18
58400
5016
右上にあるのは
ロボットのカメラが撮った映像です
01:15
And on the mainメイン screen画面 --
19
63440
1216
メインスクリーンでは
01:16
and of courseコース this is spedスピード up
by a factor因子 of four4つの --
20
64680
2456
―4倍速でお見せしていますが―
01:19
on the mainメイン screen画面 you'llあなたは see
the map地図 that it's building建物.
21
67160
2667
マップ構築の様子をご覧になれます
01:21
So this is a high-resolution高解像度 map地図
of the corridor廊下 around our laboratory研究室.
22
69851
4285
これは研究室周辺の廊下を
高解像度でマップ化したもので
01:26
And in a minute
you'llあなたは see it enter入る our lab研究室,
23
74160
2336
まもなく研究室へと入ってきます
01:28
whichどの is recognizable認識可能な
by the clutter混乱 that you see.
24
76520
2856
散らかっている様子で
それと分かるかと思いますが—
01:31
(Laughter笑い)
25
79400
1016
(笑)
01:32
But the mainメイン pointポイント I want to convey伝える to you
26
80440
2007
ここで最も強調したいのは
01:34
is that these robotsロボット are capable可能な
of building建物 high-resolution高解像度 maps地図
27
82472
3584
これらのロボットは
5センチという高い解像度で
01:38
at five centimetersセンチメートル resolution解決,
28
86080
2496
マップを作成することが
出来るということで
01:40
allowing許す somebody誰か who is outside外側 the lab研究室,
or outside外側 the building建物
29
88600
4176
研究室や建物の外部にいる人でも
01:44
to deploy展開する these
withoutなし actually実際に going inside内部,
30
92800
3216
このロボットを放つことで
実際に中に入ることなく
中で何が起こっているか
推察することができます
01:48
and trying試す to infer推論
what happens起こる inside内部 the building建物.
31
96040
3760
01:52
Now there's one problem問題
with robotsロボット like this.
32
100400
2240
このようなロボットには
問題点があります
01:55
The first problem問題 is it's prettyかなり big大きい.
33
103600
2200
1つ目の問題は
大きいということです
01:58
Because it's big大きい, it's heavyヘビー.
34
106120
1680
大きいので重量もあります
02:00
And these robotsロボット consume消費する
about 100 wattsワット per〜ごと poundポンド.
35
108640
3040
1キログラムにつき約200ワットの
電力を消費します
02:04
And this makes作る for
a very shortショート missionミッション life.
36
112360
2280
ですからあまり長くは作業できません
02:08
The second二番 problem問題
37
116000
1456
2つ目の問題は
02:09
is that these robotsロボット have onboard機内で sensorsセンサ
that end終わり up beingであること very expensive高価な --
38
117480
3896
ロボットに搭載されている
レーザースキャナーやカメラや
02:13
a laserレーザ scannerスキャナ, a cameraカメラ
and the processorsプロセッサー.
39
121400
3440
CPUがとても高価だということです
02:17
That drivesドライブ up the costコスト of this robotロボット.
40
125280
3040
そのためロボットのコストが
跳ね上がります
02:21
So we asked尋ねた ourselves自分自身 a question質問:
41
129440
2656
そこで私達は自問しました
02:24
what consumer消費者 product製品
can you buy購入 in an electronicsエレクトロニクス store格納
42
132120
3776
消費者が電気屋で買えるような
センサーやCPUを搭載した
高価でない軽量な商品はないだろうか?
02:27
that is inexpensive安価な, that's lightweight軽量,
that has sensingセンシング onboard機内で and computation計算?
43
135920
6280
02:36
And we invented発明された the flying飛行 phone電話.
44
144080
2656
そうやって空飛ぶ携帯電話が
生まれました
02:38
(Laughter笑い)
45
146760
1936
(笑)
02:40
So this robotロボット uses用途 a SamsungSamsung Galaxy銀河
smartphoneスマートフォン that you can buy購入 off the shelf,
46
148720
6176
このロボットは お店ですぐに買える
サムスンのギャラクシー携帯を利用し
アプリはAppストアから
ダウンロードできます
02:46
and all you need is an appアプリ that you
can downloadダウンロード from our appアプリ store格納.
47
154920
4016
02:50
And you can see this robotロボット
reading読書 the letters手紙, "TEDTED" in this case場合,
48
158960
4216
このロボットは 今
「TED」の文字を読み取っているところです
02:55
looking at the cornersコーナー
of the "T" and the "E"
49
163200
2936
「T」と「E」の角を探し出し
02:58
and then triangulating三角測量 off of that,
flying飛行 autonomously自律的に.
50
166160
3480
三角測量しつつ自律飛行しています
03:02
That joystickジョイスティック is just there
to make sure if the robotロボット goes行く crazy狂った,
51
170720
3256
ジョイスティックは
ロボットが暴走した時のためで
その時にはジュゼッペ君が
止めてくれます
03:06
Giuseppeジュゼッペ can kill殺します it.
52
174000
1416
03:07
(Laughter笑い)
53
175440
1640
(笑)
03:10
In addition添加 to building建物
these small小さい robotsロボット,
54
178920
3816
単に小さなロボットを
作るというだけでなく
03:14
we alsoまた、 experiment実験 with aggressive積極的な
behaviors行動, like you see here.
55
182760
4800
このような激しい動きをさせる
実験もしています
03:19
So this robotロボット is now traveling旅行
at two to three metersメートル per〜ごと second二番,
56
187920
5296
このロボットは秒速2-3メートルで動き
方向転換をするときには
上下運動や回転運動を素早く行います
03:25
pitchingピッチング and rolling圧延 aggressively積極的に
as it changes変更 direction方向.
57
193240
3496
03:28
The mainメイン pointポイント is we can have
smaller小さい robotsロボット that can go fasterもっと早く
58
196760
4256
重要な点は 小さなロボットは
素早く動け
03:33
and then travel旅行 in these
very unstructured構造化されていない environments環境.
59
201040
2960
障害の多い環境中を
うまく移動できることです
03:37
And in this next videoビデオ,
60
205120
2056
次のビデオでお見せするのは
03:39
just like you see this bird, an eagle,
gracefully優雅に coordinating調整する its wings,
61
207200
5896
鷲のような鳥が
羽と目と足を優雅に連携させて
水中の獲物を捉まえるように
03:45
its eyes and feetフィート
to grabつかむ prey獲物 out of the water,
62
213120
4296
私たちのロボットにも
魚採りができることです
03:49
our robotロボット can go fishing釣り, too.
63
217440
1896
03:51
(Laughter笑い)
64
219360
1496
(笑)
03:52
In this case場合, this is a Phillyフィリー cheesesteakチーズステーキ
hoagieホーギー that it's grabbingつかむ out of thin薄いです air空気.
65
220880
4056
どこからともなくやって来て
チーズ & ステーキのロールパンサンドを
かっさらっています (笑)
03:56
(Laughter笑い)
66
224960
2400
03:59
So you can see this robotロボット
going at about three metersメートル per〜ごと second二番,
67
227680
3296
このロボットは人の歩く速さよりも速い
秒速約3メートルで動き
04:03
whichどの is fasterもっと早く than walking歩く speed速度,
coordinating調整する its arms武器, its claws
68
231000
5136
腕と爪と飛行を
絶妙なタイミングで連携させ
04:08
and its flightフライト with split-second一瞬 timingタイミング
to achieve達成する this maneuver操縦.
69
236160
4120
このような動作を達成しています
04:14
In another別の experiment実験,
70
242120
1216
別の実験でお見せするのは
04:15
I want to showショー you
how the robotロボット adapts適応する its flightフライト
71
243360
3656
枠の幅よりも長い紐で
重りを吊したロボットが
04:19
to controlコントロール its suspended中断した payloadペイロード,
72
247040
2376
その枠の中を
上手くくぐり抜ける様子です
04:21
whoseその length長さ is actually実際に larger大きい
than the width of the window.
73
249440
3800
04:25
So in order注文 to accomplish達成する this,
74
253680
1696
これを成し遂げるには
04:27
it actually実際に has to pitchピッチ
and adjust調整する the altitude高度
75
255400
3696
上下に動いて 高度を調整することで
04:31
and swingスイング the payloadペイロード throughを通して.
76
259120
2320
重りをスイングさせる
必要があります
しかし もっと小さいものが
作れたらと思っています
04:38
But of courseコース we want
to make these even smaller小さい,
77
266920
2296
04:41
and we're inspiredインスピレーションを受けた
in particular特に by honeybeesミツバチ.
78
269240
3016
特にミツバチにヒントを得ました
04:44
So if you look at honeybeesミツバチ,
and this is a slowed減速した down videoビデオ,
79
272280
3256
これはスローモーションで
再生したビデオですが
04:47
they're so small小さい,
the inertia慣性 is so lightweight軽量 --
80
275560
3720
ミツバチはとても小さく
その慣性力は僅かです
04:51
(Laughter笑い)
81
279960
1176
(笑)
04:53
that they don't careお手入れ --
they bounceバウンス off my handハンド, for example.
82
281160
3536
例えば 私の手にぶつかっても
ほとんど気にかけません
04:56
This is a little robotロボット
that mimics模倣 the honeybeeミツバチ behavior動作.
83
284720
3160
これはミツバチの動きをまねた
小型ロボットです
05:00
And smaller小さい is better,
84
288600
1216
小さいほど
05:01
because along一緒に with the small小さい sizeサイズ
you get lower低い inertia慣性.
85
289840
3536
慣性力が小さくなるので
都合がいいのです
05:05
Alongに沿って with lower低い inertia慣性 --
86
293400
1536
慣性力が小さいと—
05:06
(Robotロボット buzzing吹き鳴らす, laughter笑い)
87
294960
2856
(周りをブンブン飛び回るロボット) (笑)
05:09
along一緒に with lower低い inertia慣性,
you're resistant耐性のある to collisions衝突.
88
297840
2816
慣性力が小さいと
衝突に対し強くなります
05:12
And that makes作る you more robustロバストな.
89
300680
1720
より丈夫になるということです
05:15
So just like these honeybeesミツバチ,
we buildビルドする small小さい robotsロボット.
90
303800
2656
そういうわけでミツバチのように
小さなロボットを作ります
05:18
And this particular特に one
is only 25 gramsグラム in weight重量.
91
306480
3376
これは僅か25グラムしかありません
05:21
It consumes消費する only six6 wattsワット of powerパワー.
92
309880
2160
消費電力はほんの6ワットです
05:24
And it can travel旅行
up to six6 metersメートル per〜ごと second二番.
93
312440
2536
秒速6メートルまで出せます
05:27
So if I normalizeノーマライズ that to its sizeサイズ,
94
315000
2336
ボーイング787の大きさだったら
05:29
it's like a Boeingボーイング 787 traveling旅行
ten times the speed速度 of sound.
95
317360
3640
音速の10倍に相当する速さです
05:36
(Laughter笑い)
96
324000
2096
(笑)
05:38
And I want to showショー you an example.
97
326120
1920
実例をお見せしましょう
05:40
This is probably多分 the first planned計画された mid-air中空
collision衝突, at one-twentieth一二十 normal正常 speed速度.
98
328840
5256
これはたぶん初めての空中衝突実験で
20分の1のスピードでお見せしています
05:46
These are going at a relative相対 speed速度
of two metersメートル per〜ごと second二番,
99
334120
2858
(ロボット同士の) 相対速度は
毎秒2メートルで
05:49
and this illustrates説明する the basic基本的な principle原理.
100
337002
2480
お話しした基本原理を例示しています
05:52
The two-gram2グラム carbon炭素 fiberファイバ cageケージ around it
prevents予防する the propellersプロペラ from entanglingもつれ,
101
340200
4976
機体を保護する2グラムの炭素繊維のカゴは
プロペラ同士が絡まるのを防いでいます
05:57
but essentially基本的に the collision衝突 is absorbed吸収された
and the robotロボット responds応答する to the collisions衝突.
102
345200
5296
衝撃は吸収され
ロボットは衝突に対応しています
06:02
And so small小さい alsoまた、 means手段 safe安全.
103
350520
2560
小さいということは安全も意味します
06:05
In my lab研究室, as we developed発展した these robotsロボット,
104
353400
2016
研究室ではこんなロボットを作ってきました
06:07
we start開始 off with these big大きい robotsロボット
105
355440
1620
大型のロボットから始め
06:09
and then now we're down
to these small小さい robotsロボット.
106
357084
2812
小型のものへと移っていきました
06:11
And if you plotプロット a histogramヒストグラム
of the number of Band-Aidsバンドエイズ we've私たちは ordered順序付けられました
107
359920
3456
これまで研究室で発注した絆創膏の数を
ヒストグラムにしたら
06:15
in the past過去, that sortソート of tailedテール off now.
108
363400
2576
どんどん小さくなっていることが
分るでしょう
06:18
Because these robotsロボット are really safe安全.
109
366000
1960
ロボットが安全になってきたからです
06:20
The small小さい sizeサイズ has some disadvantages欠点,
110
368760
2456
小さいと不利な点もあります
06:23
and nature自然 has found見つけた a number of ways方法
to compensate補償する for these disadvantages欠点.
111
371240
4080
自然はこの不利な点を補う方法を
進化させてきました
06:27
The basic基本的な ideaアイディア is they aggregate集計
to form large groupsグループ, or swarms群れ.
112
375960
4000
基本的には集団や群れを作る
ということです
06:32
So, similarly同様に, in our lab研究室,
we try to create作成する artificial人工的な robotロボット swarms群れ.
113
380320
3976
我々の研究室でも 同様に
人工的なロボットの集団を試してみました
06:36
And this is quiteかなり challenging挑戦
114
384320
1381
これはかなり難しい技術です
06:37
because now you have to think
about networksネットワーク of robotsロボット.
115
385725
3320
ロボット間のネットワークを
考慮しなければならないからです
06:41
And within以内 each robotロボット,
116
389360
1296
各ロボットの
06:42
you have to think about the interplay相互作用する
of sensingセンシング, communicationコミュニケーション, computation計算 --
117
390680
5616
センサー、通信、計算の
連携を考えなければなりません
06:48
and this networkネットワーク then becomes〜になる
quiteかなり difficult難しい to controlコントロール and manage管理する.
118
396320
4960
このネットワークの制御、管理が
実にやっかいなのです
06:54
So from nature自然 we take away
three organizing整理する principles原則
119
402160
3296
自然から3つの(自己)組織化の原理を
見習うことによって
06:57
that essentially基本的に allow許す us
to develop開発する our algorithmsアルゴリズム.
120
405480
3160
制御のアルゴリズムを
開発することができます
07:01
The first ideaアイディア is that robotsロボット
need to be aware承知して of their彼らの neighbors隣人.
121
409640
4536
1つ目のアイデアは
ロボットが近くの個体を認識することです
07:06
They need to be ableできる to senseセンス
and communicate通信する with their彼らの neighbors隣人.
122
414200
3440
近隣の個体を認識して
互いに通信できなければなりません
07:10
So this videoビデオ illustrates説明する the basic基本的な ideaアイディア.
123
418040
2656
このビデオはその基本原理を示しています
07:12
You have four4つの robotsロボット --
124
420720
1296
4機のロボットがいます
07:14
one of the robotsロボット has actually実際に been
hijackedハイジャックされた by a human人間 operatorオペレーター, literally文字通り.
125
422040
4240
その内1機が 文字通り
人間のオペレータによってハイジャックされています
07:19
But because the robotsロボット
interact相互作用する with each other,
126
427217
2239
ロボットは互いに相互作用し
07:21
they senseセンス their彼らの neighbors隣人,
127
429480
1656
近くの個体を認識しているので
07:23
they essentially基本的に followフォローする.
128
431160
1296
動きに追従します
07:24
And here there's a singleシングル person
ableできる to lead this networkネットワーク of followersフォロワー.
129
432480
5360
この例では1人の人間が
追従するロボットを先導しています
07:32
So again, it's not because all the robotsロボット
know where they're supposed想定される to go.
130
440000
5056
どのロボットもどこへ行くべきか
分っているわけではなく
07:37
It's because they're just reacting反応する
to the positionsポジション of their彼らの neighbors隣人.
131
445080
4320
ただ近くのロボットの位置に対し
反応しているだけです
07:43
(Laughter笑い)
132
451720
4120
(笑)
07:48
So the next experiment実験 illustrates説明する
the second二番 organizing整理する principle原理.
133
456280
5240
次の実験は
組織化の2つ目の原理を示すものです
07:54
And this principle原理 has to do
with the principle原理 of anonymity匿名.
134
462920
3800
この原理は匿名性の原理と関連しています
07:59
Here the keyキー ideaアイディア is that
135
467400
4296
ここで基本となる考えは
ロボットは近隣の個体を
識別していないということです
08:03
the robotsロボット are agnostic不可知論者
to the identitiesアイデンティティ of their彼らの neighbors隣人.
136
471720
4240
08:08
They're asked尋ねた to form a circular円形 shape形状,
137
476440
2616
円陣を組めという指令を受けると
08:11
and no matter問題 how manyたくさんの robotsロボット
you introduce紹介する into the formation形成,
138
479080
3296
編隊を組むロボットの数を
いかに増やそうと
08:14
or how manyたくさんの robotsロボット you pull引く out,
139
482400
2576
あるいは 何体か取り除こうと
08:17
each robotロボット is simply単に
reacting反応する to its neighbor隣人.
140
485000
3136
各ロボットは単に
隣にいるロボットに反応するだけなのです
08:20
It's aware承知して of the fact事実 that it needsニーズ
to form the circular円形 shape形状,
141
488160
4976
円陣を組むという
指示を受けるものの
隣のロボットと協調するだけで
08:25
but collaborating協力する with its neighbors隣人
142
493160
1776
08:26
it formsフォーム the shape形状
withoutなし central中央 coordination調整.
143
494960
3720
中央制御によって
編隊を形成しているわけではありません
08:31
Now if you put these ideasアイデア together一緒に,
144
499520
2416
これらのアイデアを一緒にすると
08:33
the third三番 ideaアイディア is that we
essentially基本的に give these robotsロボット
145
501960
3896
3つ目のアイデアが得られます
08:37
mathematical数学 descriptions説明
of the shape形状 they need to execute実行する.
146
505880
4296
ロボットに編隊の形の
数学的記述を与えるということです
08:42
And these shapes can be varying変化する
as a function関数 of time,
147
510200
3496
形は時間と共に変わっていきます
08:45
and you'llあなたは see these robotsロボット
start開始 from a circular円形 formation形成,
148
513720
4496
ご覧の様に
円形から始まり
08:50
change変化する into a rectangular長方形 formation形成,
stretchストレッチ into a straightまっすぐ lineライン,
149
518240
3256
長方形を形作った後
直線状に広がり
08:53
back into an ellipse楕円.
150
521520
1375
また楕円に戻ります
08:54
And they do this with the same同じ
kind種類 of split-second一瞬 coordination調整
151
522919
3617
自然界における生物の群れと同様に
08:58
that you see in naturalナチュラル swarms群れ, in nature自然.
152
526560
3280
瞬間瞬間の協調によって
こういったことを成し遂げています
09:03
So why work with swarms群れ?
153
531080
2136
なぜ群れについて研究しているのか?
09:05
Let me tell you about two applicationsアプリケーション
that we are very interested興味がある in.
154
533240
4120
我々がとても興味を抱いている
2つの応用があります
09:10
The first one has to do with agriculture農業,
155
538160
2376
1つ目は農業に関するものです
09:12
whichどの is probably多分 the biggest最大 problem問題
that we're facing直面する worldwide世界的に.
156
540560
3360
我々が世界で直面している
最大の問題と言って良いでしょう
09:16
As you well know,
157
544760
1256
ご存知の通り
09:18
one in everyすべて sevenセブン persons
in this earth地球 is malnourished栄養失調の.
158
546040
3520
世界では
7人に1人が栄養失調です
09:21
Most最も of the land土地 that we can cultivate耕す
has already既に been cultivated栽培された.
159
549920
3480
耕作可能な土地は
既に殆ど開拓されています
09:25
And the efficiency効率 of most最も systemsシステム
in the world世界 is improving改善する,
160
553960
3216
こんにちの世界では
多くのシステムの効率が向上していますが
09:29
but our production製造 systemシステム
efficiency効率 is actually実際に declining衰退する.
161
557200
3520
農業の生産効率は低下しています
09:33
And that's mostly主に because of water
shortage不足, crop作物 diseases病気, climate気候 change変化する
162
561080
4216
原因はおそらく 水不足、穀物の病気
気候変動や
09:37
and a coupleカップル of other things.
163
565320
1520
その他の理由にあります
ロボットに何が出来るでしょう?
09:39
So what can robotsロボット do?
164
567360
1480
09:41
Well, we adopt採用 an approachアプローチ that's
calledと呼ばれる Precision精度 Farming農業 in the communityコミュニティ.
165
569200
4616
この分野で精密農業(プレシジョンファーミング)
と呼ばれる手法を取り入れてみました
09:45
And the basic基本的な ideaアイディア is that we fly飛ぶ
aerial空中 robotsロボット throughを通して orchards果樹園,
166
573840
5376
基本的な考えはこうです
果樹園にロボットを飛ばし
個々の木の精密なモデルを作成します
09:51
and then we buildビルドする
precision精度 modelsモデル of individual個人 plants植物.
167
579240
3120
09:54
So just like personalizedパーソナライズド medicine医学,
168
582829
1667
個々の患者の
遺伝体質に合わせた
09:56
while you mightかもしれない imagine想像する wanting欲しい
to treat治療する everyすべて patient患者 individually個別に,
169
584520
4816
オーダーメード医療のように
10:01
what we'd結婚した like to do is buildビルドする
modelsモデル of individual個人 plants植物
170
589360
3696
個々の木のモデルを製作することによって
10:05
and then tell the farmer農家
what kind種類 of inputs入力 everyすべて plant工場 needsニーズ --
171
593080
4136
農家はそれぞれの木が必要とするもの―
10:09
the inputs入力 in this case場合 beingであること water,
fertilizer肥料 and pesticide殺虫剤.
172
597240
4440
この場合 水、肥料や殺虫剤といったものですが
それを知ることができます
10:14
Here you'llあなたは see robotsロボット
traveling旅行 throughを通して an apple林檎 orchardオーチャード,
173
602640
3616
ロボットがリンゴ園を飛び交っています
10:18
and in a minute you'llあなたは see
two of its companionsコンパニオン
174
606280
2256
仲間の2機が同じようなことを
しているのが
10:20
doing the same同じ thing on the left side.
175
608560
1810
すぐに 左手に見えてきます
10:22
And what they're doing is essentially基本的に
building建物 a map地図 of the orchardオーチャード.
176
610800
3656
果樹園のマップを作成しているところで
果樹園にある1本1本の木を
マッピングしています
10:26
Within以内 the map地図 is a map地図
of everyすべて plant工場 in this orchardオーチャード.
177
614480
2816
10:29
(Robotロボット buzzing吹き鳴らす)
178
617320
1656
(ブンブン)
10:31
Let's see what those maps地図 look like.
179
619000
1896
ではそのマップを見てみましょう
10:32
In the next videoビデオ, you'llあなたは see the camerasカメラ
that are beingであること used on this robotロボット.
180
620920
4296
次のビデオではロボットに搭載された
カメラの映像をご覧になれます
10:37
On the top-left左上 is essentially基本的に
a standard標準 color cameraカメラ.
181
625240
3240
左上は通常のカラー映像です
10:41
On the left-center左中央 is an infrared赤外線 cameraカメラ.
182
629640
3296
左中央は赤外線映像で
10:44
And on the bottom-left左下
is a thermalサーマル cameraカメラ.
183
632960
3776
左下はサーマルカメラのものです
10:48
And on the mainメイン panelパネル, you're seeing見る
a three-dimensional三次元 reconstruction再建
184
636760
3336
中央のパネルでは
各センサーが木々を通過するのに合わせ
10:52
of everyすべて tree in the orchardオーチャード
as the sensorsセンサ fly飛ぶ right past過去 the trees.
185
640120
6120
果樹園の木の状態が
3次元的に再構成されていく様子が見られます
10:59
Armed武装した with information情報 like this,
we can do severalいくつかの things.
186
647640
4040
こういった情報を用いて
多くのことが出来ます
11:04
The first and possiblyおそらく the most最も important重要
thing we can do is very simple単純:
187
652200
4256
1つ目はおそらく最も重要なことですが
とても単純なこと
11:08
countカウント the number of fruits果物 on everyすべて tree.
188
656480
2440
木になっている果実の数を
数えるということです
11:11
By doing this, you tell the farmer農家
how manyたくさんの fruits果物 she has in everyすべて tree
189
659520
4536
これによって農家は
個々の木になる果実の数を知り
11:16
and allow許す her to estimate推定
the yield産出 in the orchardオーチャード,
190
664080
4256
果樹園全体の収穫量を見積もり
11:20
optimizing最適化する the production製造
chain downstream下流.
191
668360
2840
生産販売経路を
最適化することができます
11:23
The second二番 thing we can do
192
671640
1616
2つ目に可能なことは
11:25
is take modelsモデル of plants植物, construct構成する
three-dimensional三次元 reconstructions再建,
193
673280
4496
木のモデルに基づき
3次元形状を再構成し
11:29
and from that estimate推定 the canopyキャノピー sizeサイズ,
194
677800
2536
そこから樹冠の面積を
推定することで
11:32
and then correlate相関する the canopyキャノピー sizeサイズ
to the amount of leaf areaエリア on everyすべて plant工場.
195
680360
3776
土地単位面積あたりの
葉面積を求めるということです
11:36
And this is calledと呼ばれる the leaf areaエリア index索引.
196
684160
2176
これは葉面積指数と呼ばれます
11:38
So if you know this leaf areaエリア index索引,
197
686360
1936
葉面積指数は
11:40
you essentially基本的に have a measure測定 of how much
photosynthesis光合成 is possible可能 in everyすべて plant工場,
198
688320
5456
それぞれの木がどれだけの光合成を
行っているかの指標となり
11:45
whichどの again tells伝える you
how healthy健康 each plant工場 is.
199
693800
2880
個々の木の健康度を示します
11:49
By combining結合する visualビジュアル
and infrared赤外線 information情報,
200
697520
4216
可視光と赤外線データを組み合わせると
11:53
we can alsoまた、 compute計算する indicesインデックス suchそのような as NDVINDVI.
201
701760
3296
正規化植生指標といった指標を
計算することができます
11:57
And in this particular特に case場合,
you can essentially基本的に see
202
705080
2816
ご覧の例では
ある作物が他の作物に比べて
状態が悪いことが見て取れます
11:59
there are some crops作物 that are
not doing as well as other crops作物.
203
707920
3016
12:02
This is easily簡単に discernible識別可能な from imageryイメージ,
204
710960
4056
これは通常の可視光だけでなく
可視光と赤外線イメージを
組み合わせることで
12:07
not just visualビジュアル imageryイメージ but combining結合する
205
715040
2216
12:09
bothどちらも visualビジュアル imageryイメージ and infrared赤外線 imageryイメージ.
206
717280
2776
容易に識別できるようになります
12:12
And then lastly最後に,
207
720080
1336
最後に
12:13
one thing we're interested興味がある in doing is
detecting検出する the early早い onset開始 of chlorosisクロロシス --
208
721440
4016
我々が関心を持っているのは
植物の黄白化の早期発見です
12:17
and this is an orangeオレンジ tree --
209
725480
1496
これはオレンジの木です
12:19
whichどの is essentially基本的に seen見た
by yellowing黄変 of leaves.
210
727000
2560
葉が黄色くなっています
12:21
But robotsロボット flying飛行 overheadオーバーヘッド
can easily簡単に spotスポット this autonomously自律的に
211
729880
3896
上空にロボットを飛ばすことで
これは自動で容易に発見できます
12:25
and then report報告する to the farmer農家
that he or she has a problem問題
212
733800
2936
そして果樹園のこの区域に
異常があることを
12:28
in this sectionセクション of the orchardオーチャード.
213
736760
1520
農家に知らせます
12:30
Systemsシステム like this can really help,
214
738800
2696
このようなシステムはとても有効で
12:33
and we're projecting投影する yields収量
that can improve改善する by about ten percentパーセント
215
741520
5816
10%の収穫量増加が期待できますが
12:39
and, more importantly重要なこと, decrease減少
the amount of inputs入力 suchそのような as water
216
747360
3216
さらに重要なのは
飛行ロボットを使うことで
12:42
by 25 percentパーセント by usingを使用して
aerial空中 robotロボット swarms群れ.
217
750600
3280
水の25%削減など
投入資源を減らせることです
12:47
Lastly最後に, I want you to applaud賞賛
the people who actually実際に create作成する the future未来,
218
755200
5736
最後になりますが 未来を創造する
この人達に拍手をお願いしたいと思います
12:52
Yashヤッシュ Mulgaonkarムルガオンカール, Sikangシカン Liu
and Giuseppeジュゼッペ LoiannoLoianno,
219
760960
4920
ヤッシュ・ムルガンカー、シカン・リウ
ジュゼッペ・ロイアーノ
12:57
who are responsible責任ある for the three
demonstrationsデモ that you saw.
220
765920
3496
彼らがご覧になった3つのデモを
作成してくれました
13:01
Thank you.
221
769440
1176
有難うございました
13:02
(Applause拍手)
222
770640
5920
(拍手)
Translated by Tomoyuki Suzuki
Reviewed by Misaki Sato

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

Why you should listen

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

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