TEDxNASA
Dennis Hong: My seven species of robot -- and how we created them
Dennis Hong: mijn zeven robotsoorten
Filmed:
Readability: 4.2
2,237,651 views
Bij TEDxNASA introduceert Dennis Hong 7 prijswinnende alle terreinrobots -- zoals de humanoïde voetballende DARwIn en de rotsbeklimmende CLIMBeR -- alle gebouwd door zijn team van RoMeLa van Virginia Tech. Bekijk de video helemaal om de 5 creatieve geheimen achter de ongelofelijke technische successen van zijn lab te horen.
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
So, the first robot to talk about is called STriDER.
0
0
3000
De eerste robot waarover we het gaan hebben heet STriDER.
00:18
It stands for Self-excited
1
3000
2000
Dat staat voor Self-exited
00:20
Tripedal Dynamic Experimental Robot.
2
5000
2000
Tripedal Dynamic Experimental Robot.
00:22
It's a robot that has three legs,
3
7000
2000
Het is een robot met 3 poten,
00:24
which is inspired by nature.
4
9000
3000
geïnspireerd op de natuur.
00:27
But have you seen anything in nature,
5
12000
2000
Maar heb je ooit in de natuur
00:29
an animal that has three legs?
6
14000
2000
een dier gezien dat drie poten heeft?
00:31
Probably not. So, why do I call this
7
16000
2000
Waarschijnlijk niet. Waarom noem ik dit
00:33
a biologically inspired robot? How would it work?
8
18000
2000
een biologisch geïnspireerde robot? Hoe zou dat werken?
00:35
But before that, let's look at pop culture.
9
20000
3000
Maar laten we eerst eens naar de popcultuur kijken.
00:38
So, you know H.G. Wells' "War of the Worlds," novel and movie.
10
23000
3000
Jullie kennen vast H.G. Wells' boek 'War of the Worlds' en de daarop gebaseerde film.
00:41
And what you see over here is a very popular
11
26000
2000
Wat je hier ziet, is een erg populair
00:43
video game,
12
28000
2000
videospel.
00:45
and in this fiction they describe these alien creatures that
13
30000
3000
Hier worden die buitenaardse wezens beschreven
00:48
are robots that have three legs that terrorize Earth.
14
33000
2000
als robots met drie poten die de aarde terroriseren.
00:50
But my robot, STriDER, does not move like this.
15
35000
4000
Maar mijn robot, STriDER, beweegt niet zo.
00:54
So, this is an actual dynamic simulation animation.
16
39000
3000
Dit is een actuele dynamische simulatie-animatie.
00:57
I'm just going to show you how the robot works.
17
42000
2000
Ik zal laten zien hoe de robot werkt.
00:59
It flips its body 180 degrees
18
44000
3000
Hij zwiert zijn lijf 180 graden om en zwaait
01:02
and it swings its leg between the two legs and catches the fall.
19
47000
3000
een poot tussen de twee andere poten door om zijn val te breken.
01:05
So, that's how it walks. But when you look at us
20
50000
2000
Zo loopt hij. Maar als je naar ons
01:07
human being, bipedal walking,
21
52000
2000
menselijk tweebenig lopen kijkt,
01:09
what you're doing is you're not really using a muscle
22
54000
2000
zie je dat je geen spieren gebruikt
01:11
to lift your leg and walk like a robot. Right?
23
56000
3000
om je been op te tillen en als een robot te lopen.
01:14
What you're doing is you really swing your leg and catch the fall,
24
59000
3000
Wat je doet is je been uitzwaaien om niet te vallen,
01:17
stand up again, swing your leg and catch the fall.
25
62000
3000
overeind komen en weer je been uitzwaaien om niet te vallen.
01:20
You're using your built-in dynamics, the physics of your body,
26
65000
3000
Je gebruikt je ingebouwde dynamiek, de fysica van je lichaam,
01:23
just like a pendulum.
27
68000
2000
net als een slinger.
01:25
We call that the concept of passive dynamic locomotion.
28
70000
4000
We noemen dat het concept van passief-dynamische voortbeweging.
01:29
What you're doing is, when you stand up,
29
74000
2000
Bij elke uitzwaai van je been wordt
01:31
potential energy to kinetic energy,
30
76000
2000
potentiële energie omgezet naar kinetische energie,
01:33
potential energy to kinetic energy.
31
78000
2000
potentiële energie naar kinetische energie.
01:35
It's a constantly falling process.
32
80000
2000
Het is een continu valproces.
01:37
So, even though there is nothing in nature that looks like this,
33
82000
3000
Zelfs zonder voorbeeld uit de natuur dat er zo uitziet,
01:40
really, we were inspired by biology
34
85000
2000
waren we geinspireerd door de biologie
01:42
and applying the principles of walking
35
87000
2000
en hebben we de principes van het lopen toegepast
01:44
to this robot. Thus it's a biologically inspired robot.
36
89000
3000
op deze robot, daarom is het een biologisch geïnspireerde robot.
01:47
What you see over here, this is what we want to do next.
37
92000
2000
Wat je hier ziet, is wat we hierna willen gaan doen.
01:49
We want to fold up the legs and shoot it up for long-range motion.
38
94000
4000
We willen de poten opvouwen en hem de lucht inschieten voor grotere afstanden.
01:53
And it deploys legs -- it looks almost like "Star Wars" --
39
98000
3000
Hij vouwt zijn poten uit, je zou zeggen Star Wars.
01:56
when it lands, it absorbs the shock and starts walking.
40
101000
3000
Als hij landt, absorbeert hij de schok en begint te lopen.
01:59
What you see over here, this yellow thing, this is not a death ray. (Laughter)
41
104000
3000
Dit gele ding hier is geen dodelijke straal.
02:02
This is just to show you that if you have cameras
42
107000
2000
Dit laat zien dat dat hij met camera's
02:04
or different types of sensors --
43
109000
2000
of verschillende soorten sensors
02:06
because it is tall, it's 1.8 meters tall --
44
111000
2000
door zijn grootte van 1,8 meter
02:08
you can see over obstacles like bushes and those kinds of things.
45
113000
3000
over obstakels zoals struiken en dergelijke heen kan kijken.
02:11
So we have two prototypes.
46
116000
2000
We hebben dus twee prototypes.
02:13
The first version, in the back, that's STriDER I.
47
118000
3000
De eerste versie, achterin, dat is STriDER I.
02:16
The one in front, the smaller, is STriDER II.
48
121000
2000
De kleinere op de voorgrond is STriDER II.
02:18
The problem that we had with STriDER I is
49
123000
2000
Het probleem met STriDER I was
02:20
it was just too heavy in the body. We had so many motors,
50
125000
3000
dat het lijf te zwaar was. We hadden teveel motoren
02:23
you know, aligning the joints, and those kinds of things.
51
128000
2000
om de gewrichten uit te lijnen en dergelijke.
02:25
So, we decided to synthesize a mechanical mechanism
52
130000
4000
We besloten een mechanisme te maken
02:29
so we could get rid of all the motors, and with a single motor
53
134000
3000
zodat alle motoren konden worden vervangen door een enkele motor
02:32
we can coordinate all the motions.
54
137000
2000
om alle bewegingen te coördineren.
02:34
It's a mechanical solution to a problem, instead of using mechatronics.
55
139000
3000
Het is een mechanische oplossing voor een probleem in plaats van door mechatronica.
02:37
So, with this now the top body is light enough. So, it's walking in our lab;
56
142000
3000
Hierdoor werd het lijf licht genoeg. Hier zie je hem in het lab rondlopen.
02:40
this was the very first successful step.
57
145000
3000
Dit was de allereerste succesvolle stap.
02:43
It's still not perfected -- its coffee falls down --
58
148000
2000
Het is nog niet perfect. Hij morst de koffie,
02:45
so we still have a lot of work to do.
59
150000
3000
het werk is nog niet af.
02:48
The second robot I want to talk about is called IMPASS.
60
153000
3000
De tweede robot waar ik over wil praten heet IMPASS.
02:51
It stands for Intelligent Mobility Platform with Actuated Spoke System.
61
156000
4000
Dat staat voor Intelligent Mobility Platform met Actuated Spoke System.
02:55
So, it's a wheel-leg hybrid robot.
62
160000
3000
Het is dus een wiel-poot-hybride robot.
02:58
So, think of a rimless wheel
63
163000
2000
Denk aan een wiel zonder velg
03:00
or a spoke wheel,
64
165000
2000
of een spaakwiel.
03:02
but the spokes individually move in and out of the hub;
65
167000
3000
Maar de spaken bewegen individueel in en uit de as.
03:05
so, it's a wheel-leg hybrid.
66
170000
2000
Daarom is het een wiel-poot-hybride.
03:07
We are literally re-inventing the wheel here.
67
172000
2000
We vinden hier letterlijk opnieuw het wiel uit.
03:09
Let me demonstrate how it works.
68
174000
3000
Laat me demonstreren hoe het werkt.
03:12
So, in this video we're using an approach
69
177000
2000
In deze video gebruiken we een benadering
03:14
called the reactive approach.
70
179000
2000
die de reactieve benadering heet.
03:16
Just simply using the tactile sensors on the feet,
71
181000
3000
Door tactiele sensoren op de poten te gebruiken
03:19
it's trying to walk over a changing terrain,
72
184000
2000
probeert hij over een veranderend terrein te lopen,
03:21
a soft terrain where it pushes down and changes.
73
186000
3000
een zacht terrein waarop hij druk uitoefent en zich aanpast.
03:24
And just by the tactile information,
74
189000
2000
Enkel door de tactiele informatie
03:26
it successfully crosses over these type of terrain.
75
191000
3000
beweegt hij met succes over deze soorten terrein.
03:29
But, when it encounters a very extreme terrain,
76
194000
4000
Maar als hij een erg extreem soort terrein tegenkomt,
03:33
in this case, this obstacle is more than three times
77
198000
3000
in dit geval is het obstakel meer dan drie keer
03:36
the height of the robot,
78
201000
2000
de hoogte van de robot,
03:38
Then it switches to a deliberate mode,
79
203000
2000
dan schakelt hij naar een doelbewuste stand
03:40
where it uses a laser range finder,
80
205000
2000
waarbij hij een laser-afstandsmeter en
03:42
and camera systems, to identify the obstacle and the size,
81
207000
2000
camerasystemen gebruikt om het obstakel en de grootte ervan
03:44
and it plans, carefully plans the motion of the spokes
82
209000
3000
vast te stellen, hij plant behoedzaam de beweging van de spaken
03:47
and coordinates it so that it can show this
83
212000
2000
en coördineert ze, zodat hij
03:49
kind of very very impressive mobility.
84
214000
2000
deze zeer indrukwekkende mobiliteit kan laten zien.
03:51
You probably haven't seen anything like this out there.
85
216000
2000
Waarschijnlijk heb je nog nergens iets dergelijks gezien.
03:53
This is a very high mobility robot
86
218000
3000
Dit is een zeer mobiele robot die
03:56
that we developed called IMPASS.
87
221000
3000
we hebben ontwikkeld, IMPASS genaamd.
03:59
Ah, isn't that cool?
88
224000
2000
Is hij niet cool?
04:01
When you drive your car,
89
226000
3000
Als je autorijdt, je auto bestuurt,
04:04
when you steer your car, you use a method
90
229000
2000
gebruik je een methode die
04:06
called Ackermann steering.
91
231000
2000
Ackermann-sturing heet.
04:08
The front wheels rotate like this.
92
233000
2000
De voorwielen draaien zo.
04:10
For most small wheeled robots,
93
235000
3000
Voor de meeste kleine robots met wielen
04:13
they use a method called differential steering
94
238000
2000
wordt differentieelbesturing gebruikt
04:15
where the left and right wheel turns the opposite direction.
95
240000
3000
waarbij het linkerwiel tegengesteld draait aan het rechterwiel.
04:18
For IMPASS, we can do many, many different types of motion.
96
243000
3000
Voor IMPASS kunnen we veel verschillende types beweging toepassen.
04:21
For example, in this case, even though the left and right wheel is connected
97
246000
3000
Bijvoorbeeld hier, zelfs als het linkerwiel en het rechterwiel door een enkele as
04:24
with a single axle rotating at the same angle of velocity.
98
249000
2000
met dezelfde hoeksnelheid zijn verbonden.
04:26
We just simply change the length of the spoke.
99
251000
3000
We veranderen simpelweg de lengte van de spaken.
04:29
It affects the diameter and then can turn to the left, turn to the right.
100
254000
2000
Dat verandert de diameter en zo draait hij naar links of rechts.
04:31
So, these are just some examples of the neat things
101
256000
2000
Dit zijn enkele voorbeelden van de mooie dingen
04:33
that we can do with IMPASS.
102
258000
3000
die we met IMPASS kunnen doen.
04:36
This robot is called CLIMBeR:
103
261000
2000
Deze robot heet CLIMBeR,
04:38
Cable-suspended Limbed Intelligent Matching Behavior Robot.
104
263000
3000
Cable-suspended Limbed Intelligent Matching Behavior Robot.
04:41
So, I've been talking to a lot of NASA JPL scientists --
105
266000
3000
Ik heb veel NASA JPL-wetenschappers gesproken,
04:44
at JPL they are famous for the Mars rovers --
106
269000
2000
bij JPL zijn ze bekend om hun Mars-rovers.
04:46
and the scientists, geologists always tell me
107
271000
2000
De wetenschappers en geologen vertellen me altijd
04:48
that the real interesting science,
108
273000
3000
dat de interessantste plekken voor de wetenschap
04:51
the science-rich sites, are always at the cliffs.
109
276000
3000
altijd bij de kliffen liggen.
04:54
But the current rovers cannot get there.
110
279000
2000
Maar de huidige rovers kunnen daar niet komen.
04:56
So, inspired by that we wanted to build a robot
111
281000
2000
Daardoor geïnspireerd wilden we een robot maken
04:58
that can climb a structured cliff environment.
112
283000
3000
die een klif met allerlei structuren kan beklimmen.
05:01
So, this is CLIMBeR.
113
286000
2000
Dit is CLIMBeR.
05:03
So, what it does, it has three legs. It's probably difficult to see,
114
288000
2000
Hij heeft drie poten. Misschien moeilijk te zien,
05:05
but it has a winch and a cable at the top --
115
290000
3000
maar bovenin zit een lier en een kabel.
05:08
and it tries to figure out the best place to put its foot.
116
293000
2000
Hij bekijkt wat de beste plek is om zijn poten neer te zetten.
05:10
And then once it figures that out
117
295000
2000
Als hij dat heeft uitgevist,
05:12
in real time, it calculates the force distribution:
118
297000
3000
berekent hij in realtime de krachtverdeling
05:15
how much force it needs to exert to the surface
119
300000
3000
en hoeveel kracht hij op het oppervlak moet uitoefenen
05:18
so it doesn't tip and doesn't slip.
120
303000
2000
om niet om te vallen of uit te glijden.
05:20
Once it stabilizes that, it lifts a foot,
121
305000
2000
Zodra hij stabiel is, tilt hij een poot op
05:22
and then with the winch it can climb up these kinds of thing.
122
307000
4000
en dan kan hij met de lier naar boven klimmen.
05:26
Also for search and rescue applications as well.
123
311000
2000
Ook geschikt voor reddingsoperaties.
05:28
Five years ago I actually worked at NASA JPL
124
313000
2000
Vijf jaar geleden werkte ik gedurende de zomer
05:30
during the summer as a faculty fellow.
125
315000
2000
bij NASA JPL als faculteitscollega.
05:32
And they already had a six legged robot called LEMUR.
126
317000
4000
Ze hadden al een robot met zes poten, LEMUR.
05:36
So, this is actually based on that. This robot is called MARS:
127
321000
3000
Deze robot is daarop gebaseerd en heet MARS,
05:39
Multi-Appendage Robotic System. So, it's a hexapod robot.
128
324000
3000
Multi-Appendage Robotic System. Het is een zespotige robot.
05:42
We developed our adaptive gait planner.
129
327000
2000
We ontwikkelden onze adaptieve-loop-planner.
05:44
We actually have a very interesting payload on there.
130
329000
2000
Daar zit zelfs een interessant vrachtje op.
05:46
The students like to have fun. And here you can see that it's
131
331000
2000
De studenten houden van een geintje. Hier kun je zien dat
05:48
walking over unstructured terrain.
132
333000
3000
hij over ongestructureerd terrein loopt.
05:51
It's trying to walk on the coarse terrain,
133
336000
2000
Hij probeert op het ruwe terrein
05:53
sandy area,
134
338000
2000
in het zanderige gebied te lopen.
05:55
but depending on the moisture content or the grain size of the sand
135
340000
5000
Afhankelijk van het vochtgehalte of de zandkorrelgrootte
06:00
the foot's soil sinkage model changes.
136
345000
2000
verandert de manier waarop de poot in de grond zakt.
06:02
So, it tries to adapt its gait to successfully cross over these kind of things.
137
347000
4000
Hij probeert zijn gang aan te passen om er goed overheen te komen.
06:06
And also, it does some fun stuff, as can imagine.
138
351000
2000
Hij kan ook wat leuke dingen doen zoals je je kunt voorstellen.
06:08
We get so many visitors visiting our lab.
139
353000
3000
We krijgen zoveel bezoekers in ons laboratorium.
06:11
So, when the visitors come, MARS walks up to the computer,
140
356000
2000
MARS gaat dan naar de computer en
06:13
starts typing "Hello, my name is MARS."
141
358000
2000
typt "Hallo, mijn naam is MARS.
06:15
Welcome to RoMeLa,
142
360000
2000
Welkom bij RoMeLa,
06:17
the Robotics Mechanisms Laboratory at Virginia Tech.
143
362000
4000
het Robotics Mechanisms Laboratory van Virginia Tech."
06:21
This robot is an amoeba robot.
144
366000
2000
Deze robot is een amoebe-robot.
06:23
Now, we don't have enough time to go into technical details,
145
368000
3000
We hebben niet genoeg tijd voor de technische details,
06:26
I'll just show you some of the experiments.
146
371000
2000
maar ik zal je wat experimenten laten zien.
06:28
So, this is some of the early feasibility experiments.
147
373000
2000
Dit is een van de vroege onderzoeken over wat hij kan.
06:30
We store potential energy to the elastic skin to make it move.
148
375000
4000
Potentiële energie wordt opgeslagen in de elastische huid om hem te laten bewegen.
06:34
Or use an active tension cords to make it move
149
379000
2000
Ofwel gebruikt hij actieve spanningssnoeren om vooruit
06:36
forward and backward. It's called ChIMERA.
150
381000
3000
en achteruit te bewegen. Het ding heet ChIMERA.
06:39
We also have been working with some scientists
151
384000
2000
Ook hebben we met een aantal wetenschappers
06:41
and engineers from UPenn
152
386000
2000
en ingenieurs van de universiteit van Pennsylvania
06:43
to come up with a chemically actuated version
153
388000
2000
samengewerkt om een chemisch aangedreven versie
06:45
of this amoeba robot.
154
390000
2000
van deze amoebe-robot te ontwikkelen.
06:47
We do something to something
155
392000
2000
We doen ergens iets aan
06:49
And just like magic, it moves. The blob.
156
394000
6000
en hij beweegt als bij toverslag. De blob.
06:55
This robot is a very recent project. It's called RAPHaEL.
157
400000
2000
Deze robot is een heel recent project, RAPHaEL.
06:57
Robotic Air Powered Hand with Elastic Ligaments.
158
402000
3000
Robotic Air Powered Hand with Elastic Ligaments.
07:00
There are a lot of really neat, very good robotic hands out there in the market.
159
405000
4000
Er zijn veel echt mooie en erg goede robothanden op de markt.
07:04
The problem is they're just too expensive, tens of thousands of dollars.
160
409000
4000
Het probleem is dat ze veel te duur zijn, tienduizenden dollars.
07:08
So, for prosthesis applications it's probably not too practical,
161
413000
2000
Waarschijnlijk niet geschikt voor prothese-toepassingen
07:10
because it's not affordable.
162
415000
2000
wegens te duur.
07:12
We wanted to go tackle this problem in a very different direction.
163
417000
4000
We wilden dit probleem heel anders aanpakken.
07:16
Instead of using electrical motors, electromechanical actuators,
164
421000
3000
In plaats van elektrische motoren en elektromechanische actuatoren,
07:19
we're using compressed air.
165
424000
2000
gebruiken we perslucht.
07:21
We developed these novel actuators for joints.
166
426000
2000
We ontwikkelden deze nieuwe actuatoren voor gewrichten.
07:23
It is compliant. You can actually change the force,
167
428000
3000
Ze passen zich aan. Je verandert de kracht
07:26
simply just changing the air pressure.
168
431000
2000
simpelweg door middel van de luchtdruk.
07:28
And it can actually crush an empty soda can.
169
433000
2000
Hij kan zelfs een leeg blikje frisdrank samenpletten.
07:30
It can pick up very delicate objects like a raw egg,
170
435000
3000
Maar hij kan ook zeer delicate objecten zoals een rauw ei oppakken
07:33
or in this case, a lightbulb.
171
438000
3000
of, in dit geval, een gloeilamp.
07:36
The best part, it took only $200 dollars to make the first prototype.
172
441000
4000
Maar het kostte slechts 200 dollar om het eerste prototype te maken.
07:40
This robot is actually a family of snake robots
173
445000
3000
Deze robot behoort eigenlijk tot een familie van slangrobots
07:43
that we call HyDRAS,
174
448000
2000
die wij HyDRAS noemen,
07:45
Hyper Degrees-of-freedom Robotic Articulated Serpentine.
175
450000
2000
Hyper Degrees-of-freedom Robotic Articulated Serpentine.
07:47
This is a robot that can climb structures.
176
452000
3000
Hij kan allerlei structuren beklimmen.
07:50
This is a HyDRAS's arm.
177
455000
2000
Dit is de arm van een HyDRAS.
07:52
It's a 12 degrees of freedom robotic arm.
178
457000
2000
Het is een robotarm met 12 graden van vrijheid.
07:54
But the cool part is the user interface.
179
459000
2000
Maar het coole deel is de gebruikersinterface.
07:56
The cable over there, that's an optical fiber.
180
461000
3000
Die kabel daar is een optische vezel.
07:59
And this student, probably the first time using it,
181
464000
2000
Deze studente, die hem waarschijnlijk voor de eerste keer gebruikt,
08:01
but she can articulate it many different ways.
182
466000
2000
kan hem op veel verschillende manieren laten draaien.
08:03
So, for example in Iraq, you know, the war zone,
183
468000
3000
In Irak, in het oorlogsgebied
08:06
there is roadside bombs. Currently you send these
184
471000
2000
zijn er bermbommen. Nu stuurt men deze gewapende,
08:08
remotely controlled vehicles that are armed.
185
473000
3000
op afstand bediende voertuigen er op af.
08:11
It takes really a lot of time and it's expensive
186
476000
2000
Het kost heel veel tijd en het is duur
08:13
to train the operator to operate this complex arm.
187
478000
4000
om de operator deze complexe arm te leren bedienen.
08:17
In this case it's very intuitive;
188
482000
2000
In dit geval is het zeer intuïtief.
08:19
this student, probably his first time using it, doing very complex manipulation tasks,
189
484000
4000
Deze student doet er erg complexe manipulaties mee, al is het waarschijnlijk de eerste keer dat hij hem gebruikt.
08:23
picking up objects and doing manipulation,
190
488000
2000
Het oppakken en manipuleren van objecten
08:25
just like that. Very intuitive.
191
490000
3000
verloopt zeer vlot. Zeer intuïtief.
08:30
Now, this robot is currently our star robot.
192
495000
2000
Deze robot is onze sterrobot.
08:32
We actually have a fan club for the robot, DARwIn:
193
497000
3000
Deze DARwIn, Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence,
08:35
Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence.
194
500000
3000
heeft zijn eigen fanclub.
08:38
As you know, we are very interested in
195
503000
2000
Wij zijn zeer geïnteresseerd in humanoïde robots,
08:40
humanoid robot, human walking,
196
505000
2000
die kunnen lopen als een mens.
08:42
so we decided to build a small humanoid robot.
197
507000
2000
We besloten om een kleine humanoïde robot te bouwen.
08:44
This was in 2004; at that time,
198
509000
2000
Dat was in 2004.
08:46
this was something really, really revolutionary.
199
511000
2000
Toen nog iets heel revolutionairs.
08:48
This was more of a feasibility study:
200
513000
2000
Het was meer een haalbaarheidsstudie:
08:50
What kind of motors should we use?
201
515000
2000
wat voor soort motoren moeten we gebruiken?
08:52
Is it even possible? What kinds of controls should we do?
202
517000
2000
Is het zelfs mogelijk? Welke controles moeten we doen?
08:54
So, this does not have any sensors.
203
519000
2000
Deze heeft zelfs geen sensoren.
08:56
So, it's an open loop control.
204
521000
2000
Het is een open-luscontrole.
08:58
For those who probably know, if you don't have any sensors
205
523000
2000
Zonder sensors
09:00
and there are any disturbances, you know what happens.
206
525000
2000
en met wat hindernissen, kan je dit verwachten.
09:05
(Laughter)
207
530000
1000
(Gelach)
09:06
So, based on that success, the following year
208
531000
2000
Na dit succes kwamen we het volgende jaar
09:08
we did the proper mechanical design
209
533000
3000
met een goed mechanisch ontwerp
09:11
starting from kinematics.
210
536000
2000
op basis van kinematica.
09:13
And thus, DARwIn I was born in 2005.
211
538000
2000
DARwIn I kwam in 2005 ter wereld.
09:15
It stands up, it walks -- very impressive.
212
540000
2000
Hij staat recht, hij loopt - zeer indrukwekkend.
09:17
However, still, as you can see,
213
542000
2000
Maar zoals jullie kunnen zien,
09:19
it has a cord, umbilical cord. So, we're still using an external power source
214
544000
4000
heeft hij nog een soort navelstreng. We zijn nog altijd aangewezen op een externe energiebron
09:23
and external computation.
215
548000
2000
en externe berekening.
09:25
So, in 2006, now it's really time to have fun.
216
550000
4000
In 2006 begon het echt leuk te worden.
09:29
Let's give it intelligence. We give it all the computing power it needs:
217
554000
3000
Hij werd intelligent. We geven hem alle rekenkracht die hij nodig had:
09:32
a 1.5 gigahertz Pentium M chip,
218
557000
2000
een 1,5 gigahertz Pentium M-chip,
09:34
two FireWire cameras, rate gyros, accelerometers,
219
559000
2000
twee FireWire-camera's, snelheidsgyro's, accelerometers,
09:36
four force sensors on the foot, lithium polymer batteries.
220
561000
3000
vier krachtsensoren in de voet, lithium-polymeerbatterijen.
09:39
And now DARwIn II is completely autonomous.
221
564000
4000
Nu is DARwIn II volledig autonoom.
09:43
It is not remote controlled.
222
568000
2000
Geen afstandsbediening meer.
09:45
There are no tethers. It looks around, searches for the ball,
223
570000
3000
Geen draden. Hij kijkt rond, zoekt de bal,
09:48
looks around, searches for the ball, and it tries to play a game of soccer,
224
573000
3000
kijkt om zich heen, zoekt de bal en hij probeert een potje voetbal te spelen.
09:51
autonomously: artificial intelligence.
225
576000
3000
Autonoom: kunstmatige intelligentie.
09:54
Let's see how it does. This was our very first trial,
226
579000
3000
Laten we eens kijken hoe het eraan toe gaat. Dit was onze allereerste proef
09:57
and... Spectators (Video): Goal!
227
582000
5000
en ... Toeschouwers (Video): Goal!
10:03
Dennis Hong: So, there is actually a competition called RoboCup.
228
588000
3000
Dennis Hong: Er bestaat een wedstrijd RoboCup genaamd.
10:06
I don't know how many of you have heard about RoboCup.
229
591000
2000
Ik weet niet hoeveel van jullie al over RoboCup hebben gehoord.
10:08
It's an international autonomous robot soccer competition.
230
593000
5000
Het is een internationale voetbalcompetitie voor autonome robots.
10:13
And the goal of RoboCup, the actual goal is,
231
598000
3000
Het eigenlijke doel van RoboCup is
10:16
by the year 2050
232
601000
2000
om in het jaar 2050
10:18
we want to have full size, autonomous humanoid robots
233
603000
3000
autonome humanoïde robots van normale grootte
10:21
play soccer against the human World Cup champions
234
606000
4000
te laten voetballen tegen de menselijke wereldbekerkampioenen.
10:25
and win.
235
610000
2000
En te winnen!
10:27
It's a true actual goal. It's a very ambitious goal,
236
612000
2000
Het is een echt doel. En wel een zeer ambitieus doel,
10:29
but we truly believe that we can do it.
237
614000
2000
maar wij geloven dat we het kunnen.
10:31
So, this is last year in China.
238
616000
3000
Dit was vorig jaar in China.
10:34
We were the very first team in the United States that qualified
239
619000
2000
Wij waren het eerste team in de Verenigde Staten dat zich plaatste
10:36
in the humanoid RoboCup competition.
240
621000
2000
voor de humanoïde RoboCupcompetitie.
10:38
This is this year in Austria.
241
623000
3000
Dit is dit jaar in Oostenrijk.
10:41
You're going to see the action, three against three,
242
626000
2000
Je gaat de actie kunnen zien, drie tegen drie,
10:43
completely autonomous.
243
628000
2000
volledig autonoom.
10:45
There you go. Yes!
244
630000
2000
Daar ga je. Ja!
10:48
The robots track and they
245
633000
2000
De robots volgen en ze
10:50
team play amongst themselves.
246
635000
3000
doen aan spelverdeling.
10:53
It's very impressive. It's really a research event
247
638000
2000
Erg indrukwekkend. Het is echt een onderzoeksgebeuren
10:55
packaged in a more exciting competition event.
248
640000
4000
onder de vorm van een spannende wedstrijd.
10:59
What you see over here, this is the beautiful
249
644000
2000
Hier zie je de prachtige
11:01
Louis Vuitton Cup trophy.
250
646000
2000
Louis Vuitton Cup trofee.
11:03
So, this is for the best humanoid,
251
648000
2000
Dit is voor de beste humanoïde.
11:05
and we would like to bring this for the very first time, to the United States
252
650000
2000
We zouden hem graag volgend jaar voor de eerste keer naar de Verenigde Staten
11:07
next year, so wish us luck.
253
652000
2000
willen halen. Wens ons maar succes.
11:09
(Applause)
254
654000
2000
(Applaus)
11:11
Thank you.
255
656000
3000
Dank je.
11:14
DARwIn also has a lot of other talents.
256
659000
2000
DARwIn heeft ook veel andere talenten.
11:16
Last year it actually conducted the Roanoke Symphony Orchestra
257
661000
3000
Vorig jaar dirigeerde hij het vakantieconcert
11:19
for the holiday concert.
258
664000
3000
van het Roanoke Symphony Orchestra.
11:22
This is the next generation robot, DARwIn IV,
259
667000
3000
Dit is de robot van de volgende generatie, DARwIn IV,
11:25
but smarter, faster, stronger.
260
670000
3000
maar slimmer, sneller, sterker.
11:28
And it's trying to show off its ability:
261
673000
2000
Hij pronkt met zijn kunnen:
11:30
"I'm macho, I'm strong.
262
675000
3000
"Ik ben macho, ik ben sterk.
11:33
I can also do some Jackie Chan-motion,
263
678000
3000
Ik kan ook wat Jackie Chan-bewegingen doen,
11:36
martial art movements."
264
681000
3000
krijgskunstbewegingen."
11:39
(Laughter)
265
684000
2000
(Gelach)
11:41
And it walks away. So, this is DARwIn IV.
266
686000
2000
Daar gaat ie. Dat was DARwIn IV.
11:43
And again, you'll be able to see it in the lobby.
267
688000
2000
Jullie kunnen hem bekijken in de lobby.
11:45
We truly believe this is going to be the very first running
268
690000
2000
We geloven echt dat dit de eerste lopende
11:47
humanoid robot in the United States. So, stay tuned.
269
692000
3000
humanoïde robot gaat zijn in de Verenigde Staten. Blijf het volgen.
11:50
All right. So I showed you some of our exciting robots at work.
270
695000
3000
Ik toonde jullie enkele van onze fantastische robots aan het werk.
11:53
So, what is the secret of our success?
271
698000
3000
Wat is het geheim van ons succes?
11:56
Where do we come up with these ideas?
272
701000
2000
Waar vinden we deze ideeën?
11:58
How do we develop these kinds of ideas?
273
703000
2000
Hoe ontwikkelen we dit soort ideeën?
12:00
We have a fully autonomous vehicle
274
705000
2000
We hebben een volledig autonoom voertuig
12:02
that can drive into urban environments. We won a half a million dollars
275
707000
2000
dat kan rijden in stedelijke omgevingen. We wonnen een half miljoen dollar
12:04
in the DARPA Urban Challenge.
276
709000
2000
in de DARPA Urban Challenge.
12:06
We also have the world's very first
277
711000
2000
We hebben ook 's werelds eerste
12:08
vehicle that can be driven by the blind.
278
713000
2000
voertuig dat kan worden bestuurd door een blinde.
12:10
We call it the Blind Driver Challenge, very exciting.
279
715000
2000
We noemen het de Blind Driver Challenge, heel spannend.
12:12
And many, many other robotics projects I want to talk about.
280
717000
4000
En vele, vele andere roboticaprojecten waarover ik wil praten.
12:16
These are just the awards that we won in 2007 fall
281
721000
2000
Dit zijn de prijzen die we wonnen in de herfst van 2007
12:18
from robotics competitions and those kinds of things.
282
723000
3000
bij roboticawedstrijden en dat soort dingen.
12:21
So, really, we have five secrets.
283
726000
2000
We hebben vijf geheimen.
12:23
First is: Where do we get inspiration?
284
728000
2000
Het eerste is: waar halen we inspiratie vandaan?
12:25
Where do we get this spark of imagination?
285
730000
2000
Vanwaar deze vonk van verbeelding?
12:27
This is a true story, my personal story.
286
732000
3000
Dit is een waar verhaal, mijn persoonlijke verhaal.
12:30
At night when I go to bed, 3 - 4 a.m. in the morning,
287
735000
2000
Als ik om 3 à 4 uur in de ochtend ga slapen,
12:32
I lie down, close my eyes, and I see these lines and circles
288
737000
3000
sluit ik mijn ogen en zie ik lijnen, cirkels
12:35
and different shapes floating around.
289
740000
2000
en verschillende vormen rondzweven.
12:37
And they assemble, and they form these kinds of mechanisms.
290
742000
3000
Ze komen samen en vormen dit soort mechanismen.
12:40
And then I think, "Ah this is cool."
291
745000
2000
Dan denk ik: "Ach, dat is cool."
12:42
So, right next to my bed I keep a notebook,
292
747000
2000
Naast mijn bed ligt een aantekenboekje,
12:44
a journal, with a special pen that has a light on it, LED light,
293
749000
3000
met een speciale pen met LED verlichting,
12:47
because I don't want to turn on the light and wake up my wife.
294
752000
2000
zo maak ik mijn vrouw niet wakker door het licht aan te doen.
12:49
So, I see this, scribble everything down, draw things,
295
754000
2000
Ik teken alles op wat ik zie
12:51
and I go to bed.
296
756000
2000
en ga weer slapen.
12:53
Every day in the morning,
297
758000
2000
En 's morgens,
12:55
the first thing I do before my first cup of coffee,
298
760000
2000
het eerste wat ik doe vóór mijn eerste kop koffie,
12:57
before I brush my teeth, I open my notebook.
299
762000
2000
voordat ik mijn tanden poets, is in mijn aantekenboekje kijken.
12:59
Many times it's empty,
300
764000
2000
Meestal is het leeg,
13:01
sometimes I have something there -- if something's there, sometimes it's junk --
301
766000
2000
soms staat er iets - soms staat er wat onzin -
13:03
but most of the time I can't even read my handwriting.
302
768000
3000
maar meestal kan ik niet eens lezen wat ik opschreef.
13:06
And so, 4 am in the morning, what do you expect, right?
303
771000
3000
Wat verwacht je om 4 uur in de ochtend, toch?
13:09
So, I need to decipher what I wrote.
304
774000
2000
Ik moet ontcijferen wat ik schreef.
13:11
But sometimes I see this ingenious idea in there,
305
776000
3000
Maar soms staat er een ingenieus idee in
13:14
and I have this eureka moment.
306
779000
2000
en heb ik een eureka-belevenis.
13:16
I directly run to my home office, sit at my computer,
307
781000
2000
Ik loop naar mijn bureau, ga voor mijn computer zitten,
13:18
I type in the ideas, I sketch things out
308
783000
2000
typ de ideeën uit, maak tekeningen
13:20
and I keep a database of ideas.
309
785000
3000
en houd alles bij in een ideeëndatabase.
13:23
So, when we have these calls for proposals,
310
788000
2000
Als we vragen voor toepassingen krijgen,
13:25
I try to find a match between my
311
790000
2000
probeer ik overeenkomsten te vinden
13:27
potential ideas
312
792000
2000
tussen potentiële ideeën en het probleem.
13:29
and the problem. If there is a match we write a research proposal,
313
794000
2000
Vind ik een overeenkomst, dan schrijven we een onderzoeksvoorstel uit
13:31
get the research funding in, and that's how we start our research programs.
314
796000
4000
voor de financiering ervan. Zo beginnen we onze onderzoeksprogramma's.
13:35
But just a spark of imagination is not good enough.
315
800000
3000
Maar alleen maar een vonk van de verbeelding is niet genoeg.
13:38
How do we develop these kinds of ideas?
316
803000
2000
Hoe ontwikkelen we dit soort ideeën?
13:40
At our lab RoMeLa, the Robotics and Mechanisms Laboratory,
317
805000
3000
Bij ons lab RoMeLa, het Robotica en Mechanismen Laboratorium,
13:43
we have these fantastic brainstorming sessions.
318
808000
3000
hebben we deze fantastische brainstormsessies.
13:46
So, we gather around, we discuss about problems
319
811000
2000
We komen bij elkaar, bespreken de problemen,
13:48
and social problems and talk about it.
320
813000
2000
ook de sociale problemen.
13:50
But before we start we set this golden rule.
321
815000
3000
Maar voordat we beginnen,
13:53
The rule is:
322
818000
2000
leggen we een gouden regel vast:
13:55
Nobody criticizes anybody's ideas.
323
820000
3000
'Bekritiseer niemands ideeën.
13:58
Nobody criticizes any opinion.
324
823000
2000
Bekritiseer geen enkel uitgebracht advies.'
14:00
This is important, because many times students, they fear
325
825000
2000
Dat is belangrijk, omdat studenten vaak vrezen
14:02
or they feel uncomfortable how others might think
326
827000
3000
of zich ongemakkelijk voelen over wat anderen zouden kunnen denken
14:05
about their opinions and thoughts.
327
830000
2000
over hun meningen en gedachten.
14:07
So, once you do this, it is amazing
328
832000
2000
Zodra je dit doet, is het verbazingwekkend
14:09
how the students open up.
329
834000
2000
hoe de leerlingen ontdooien.
14:11
They have these wacky, cool, crazy, brilliant ideas, and
330
836000
3000
Ze hebben de meest gekke, leuke, dolle, briljante ideeën en
14:14
the whole room is just electrified with creative energy.
331
839000
3000
de hele kamer is als geëlektrificeerd met creatieve energie.
14:17
And this is how we develop our ideas.
332
842000
3000
Zo ontwikkelen we onze ideeën.
14:20
Well, we're running out of time. One more thing I want to talk about is,
333
845000
3000
Mijn tijd raakt op. Nog een ding waarover ik wil praten,
14:23
you know, just a spark of idea and development is not good enough.
334
848000
4000
is dat alleen maar een idee niet goed genoeg is.
14:27
There was a great TED moment,
335
852000
2000
Er was ooit een groot TED-moment
14:29
I think it was Sir Ken Robinson, was it?
336
854000
3000
met Sir Ken Robinson, dacht ik.
14:32
He gave a talk about how education
337
857000
2000
Hij gaf een lezing over hoe het onderwijs
14:34
and school kills creativity.
338
859000
2000
en de school de creativiteit doden.
14:36
Well, actually, there are two sides to the story.
339
861000
3000
Er zijn eigenlijk twee kanten aan dat verhaal.
14:39
So, there is only so much one can do
340
864000
3000
Met alleen maar ingenieuze ideeën,
14:42
with just ingenious ideas
341
867000
2000
creativiteit en een goede technische intuïtie
14:44
and creativity and good engineering intuition.
342
869000
3000
geraak je er niet.
14:47
If you want to go beyond a tinkering,
343
872000
2000
Als je verder wil gaan dan wat knutselen,
14:49
if you want to go beyond a hobby of robotics
344
874000
2000
als je verder wil gaan dan een roboticahobby
14:51
and really tackle the grand challenges of robotics
345
876000
3000
en echt de grote uitdagingen van de robotica aanpakken
14:54
through rigorous research
346
879000
2000
door middel van grondig onderzoek,
14:56
we need more than that. This is where school comes in.
347
881000
3000
heb je meer nodig dan dat. Daar is scholing voor nodig.
14:59
Batman, fighting against bad guys,
348
884000
3000
Batman heeft in zijn strijd tegen de slechteriken
15:02
he has his utility belt, he has his grappling hook,
349
887000
2000
zijn gordel met accessoires, zijn enterhaak,
15:04
he has all different kinds of gadgets.
350
889000
2000
allerlei soorten gadgets.
15:06
For us roboticists, engineers and scientists,
351
891000
2000
Voor ons robotici, ingenieurs en wetenschappers
15:08
these tools, these are the courses and classes you take in class.
352
893000
5000
zijn dat de cursussen en lessen die je op school krijgt.
15:13
Math, differential equations.
353
898000
2000
Wiskunde, differentiaalvergelijkingen.
15:15
I have linear algebra, science, physics,
354
900000
2000
Ook lineaire algebra, fysica,
15:17
even nowadays, chemistry and biology, as you've seen.
355
902000
3000
vandaag zelfs scheikunde en biologie, zoals je hebt gezien.
15:20
These are all the tools that we need.
356
905000
2000
Dit zijn de gereedschappen die we nodig hebben.
15:22
So, the more tools you have, for Batman,
357
907000
2000
Hoe meer gereedschap Batman heeft,
15:24
more effective at fighting the bad guys,
358
909000
2000
des te effectiever hij de slechteriken kan bestrijden.
15:26
for us, more tools to attack these kinds of big problems.
359
911000
4000
Voor ons zijn dat de gereedschappen om dit soort grote problemen te lijf te gaan.
15:30
So, education is very important.
360
915000
3000
Ja, onderwijs is erg belangrijk.
15:33
Also, it's not about that,
361
918000
2000
Maar daar gaat het niet over,
15:35
only about that. You also have to work really, really hard.
362
920000
2000
tenminste niet alleen daarover. Je moet ook echt, echt hard werken.
15:37
So, I always tell my students,
363
922000
2000
Dus zeg ik altijd tegen mijn studenten:
15:39
"Work smart, then work hard."
364
924000
2000
"Werk met verstand voordat je hard gaat werken."
15:41
This picture in the back this is 3 a.m. in the morning.
365
926000
3000
Deze foto werd om 3 uur in de ochtend genomen.
15:44
I guarantee if you come to your lab at 3 - 4 am
366
929000
2000
Ik garandeer je dat als je om 3 à 4 uur 's nachts naar het lab komt,
15:46
we have students working there,
367
931000
2000
er studenten aan het werk zijn.
15:48
not because I tell them to, but because we are having too much fun.
368
933000
3000
Niet omdat ik ze verplicht, maar omdat we er veel plezier aan beleven.
15:51
Which leads to the last topic:
369
936000
2000
Dat brengt me bij het laatste onderwerp:
15:53
Do not forget to have fun.
370
938000
2000
"Vergeet niet om plezier te hebben."
15:55
That's really the secret of our success, we're having too much fun.
371
940000
3000
Dat is echt het geheim van ons succes: we hebben veel plezier.
15:58
I truly believe that highest productivity comes when you're having fun,
372
943000
3000
Ik geloof echt dat de hoogste productiviteit komt wanneer je er plezier aan hebt.
16:01
and that's what we're doing.
373
946000
2000
Zo doen we dat.
16:03
There you go. Thank you so much.
374
948000
2000
Zo gaat dat. Dank je wel.
16:05
(Applause)
375
950000
5000
(Applaus)
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