TEDxNASA
Dennis Hong: My seven species of robot -- and how we created them
Dennis Hong: Moje siedem gatunków robotów.
Filmed:
Readability: 4.2
2,237,651 views
W TEDxNASA, Denis Hong prezentuje siedem nagrodzonych robotów terenowych - przypominającego człowieka, grającego w piłkę DARwina i wspinającego się CLIMBeRa -- wszystkie zbudowane przez zespół w RoMeLa, Virginia Tech. Oglądajcie do końca, by poznać pięć twórczych tajemnic niesamowitego sukcesu technologicznego jego laboratorium.
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
Najpierw porozmawiamy o robocie STriDER.
00:18
It stands for Self-excited
1
3000
2000
To Samobieżny Trójnogi Dynamiczny Eksperymentalny Robot.
00:20
Tripedal Dynamic Experimental Robot.
2
5000
2000
To Samobieżny Trójnogi Dynamiczny Eksperymentalny Robot.
00:22
It's a robot that has three legs,
3
7000
2000
Jest to robot z trzema nogami,
00:24
which is inspired by nature.
4
9000
3000
zainspirowany przez naturę.
00:27
But have you seen anything in nature,
5
12000
2000
Ale czy w przyrodzie jest coś,
00:29
an animal that has three legs?
6
14000
2000
co ma trzy nogi? Raczej nie.
00:31
Probably not. So, why do I call this
7
16000
2000
Więc czemu powiedziałem,
00:33
a biologically inspired robot? How would it work?
8
18000
2000
że zainspirowała go natura?
00:35
But before that, let's look at pop culture.
9
20000
3000
Najpierw przyjrzyjmy się popkulturze.
00:38
So, you know H.G. Wells' "War of the Worlds," novel and movie.
10
23000
3000
Znacie "Wojnę Światów" H.G. Wellsa, książkę i film.
00:41
And what you see over here is a very popular
11
26000
2000
A to co tutaj widzicie, to popularna
00:43
video game,
12
28000
2000
gra komputerowa.
00:45
and in this fiction they describe these alien creatures that
13
30000
3000
W literaturze opisywane są jako obce istoty,
00:48
are robots that have three legs that terrorize Earth.
14
33000
2000
roboty mające trzy nogi, terroryzujące ziemię.
00:50
But my robot, STriDER, does not move like this.
15
35000
4000
Ale mój robot, STriDER, nie porusza się w ten sposób.
00:54
So, this is an actual dynamic simulation animation.
16
39000
3000
To animacja dynamicznej symulacji.
00:57
I'm just going to show you how the robot works.
17
42000
2000
Pokażę wam jak działa robot.
00:59
It flips its body 180 degrees
18
44000
3000
Obraca swe ciało o 180 stopni.
01:02
and it swings its leg between the two legs and catches the fall.
19
47000
3000
Porusza trzecią nogą by złapać równowagę.
01:05
So, that's how it walks. But when you look at us
20
50000
2000
Tak chodzi. Jeśli przyjrzymy się nam,
01:07
human being, bipedal walking,
21
52000
2000
ludziom, chodząc na dwóch nogach
01:09
what you're doing is you're not really using a muscle
22
54000
2000
nie używamy mięśnia
01:11
to lift your leg and walk like a robot. Right?
23
56000
3000
by podnieść nogę i chodzić jak robot.
01:14
What you're doing is you really swing your leg and catch the fall,
24
59000
3000
Poruszamy nogą i łapiemy równowagę,
01:17
stand up again, swing your leg and catch the fall.
25
62000
3000
wstajemy, ruszamy nogą i łapiemy równowagę.
01:20
You're using your built-in dynamics, the physics of your body,
26
65000
3000
Używając wbudowanej dynamiki, fizyki naszego ciała
01:23
just like a pendulum.
27
68000
2000
tak jak wahadło.
01:25
We call that the concept of passive dynamic locomotion.
28
70000
4000
Nazywamy to biernym dynamicznym poruszaniem się.
01:29
What you're doing is, when you stand up,
29
74000
2000
Gdy wstajecie,
01:31
potential energy to kinetic energy,
30
76000
2000
energia potencjalna zmienia się w energię kinetyczną,
01:33
potential energy to kinetic energy.
31
78000
2000
potencjalna w kinetyczną.
01:35
It's a constantly falling process.
32
80000
2000
To ciągle zachodzący proces.
01:37
So, even though there is nothing in nature that looks like this,
33
82000
3000
Pomimo tego, że w naturze nie ma nic podobnego,
01:40
really, we were inspired by biology
34
85000
2000
naprawdę zainspirowaliśmy się przyrodą
01:42
and applying the principles of walking
35
87000
2000
i zastosowaliśmy zasady chodzenia
01:44
to this robot. Thus it's a biologically inspired robot.
36
89000
3000
u tego robota, jest więc on zainspirowany naturą.
01:47
What you see over here, this is what we want to do next.
37
92000
2000
Tu widzicie to, czym zajmiemy się za chwilę.
01:49
We want to fold up the legs and shoot it up for long-range motion.
38
94000
4000
Chcemy zgiąć nogi i wyskoczyć na długi dystans.
01:53
And it deploys legs -- it looks almost like "Star Wars" --
39
98000
3000
Rozstawia nogi prawie jak w Gwiezdnych Wojnach.
01:56
when it lands, it absorbs the shock and starts walking.
40
101000
3000
Lądując absorbuje uderzenie i zaczyna chodzić.
01:59
What you see over here, this yellow thing, this is not a death ray. (Laughter)
41
104000
3000
To żółte, to nie śmiercionośne promienie.
02:02
This is just to show you that if you have cameras
42
107000
2000
To wskaźnik pokazujący, że jeśli macie kamery
02:04
or different types of sensors --
43
109000
2000
lub innego rodzaju czujniki,
02:06
because it is tall, it's 1.8 meters tall --
44
111000
2000
ponieważ ma 1,80m wzrostu,
02:08
you can see over obstacles like bushes and those kinds of things.
45
113000
3000
będziecie widzieć przeszkody takie jak krzaki.
02:11
So we have two prototypes.
46
116000
2000
Mamy więc dwa prototypy.
02:13
The first version, in the back, that's STriDER I.
47
118000
3000
Pierwsza wersja z tyłu to STriDER I.
02:16
The one in front, the smaller, is STriDER II.
48
121000
2000
Mniejszy z przodu to STriDER II.
02:18
The problem that we had with STriDER I is
49
123000
2000
Problem w tym, że STriDER I
02:20
it was just too heavy in the body. We had so many motors,
50
125000
3000
był zbyt ciężki. Miał tyle silników,
02:23
you know, aligning the joints, and those kinds of things.
51
128000
2000
wiecie, wyrównywanie itp.
02:25
So, we decided to synthesize a mechanical mechanism
52
130000
4000
Więc zdecydowaliśmy się go stworzyć
02:29
so we could get rid of all the motors, and with a single motor
53
134000
3000
tak, by przy użyciu pojedynczego napędu
02:32
we can coordinate all the motions.
54
137000
2000
koordynować wszystkie ruchy.
02:34
It's a mechanical solution to a problem, instead of using mechatronics.
55
139000
3000
To mechaniczne rozwiązanie, bez stosowania mechatroniki.
02:37
So, with this now the top body is light enough. So, it's walking in our lab;
56
142000
3000
Jego góra jest wystarczająco lekka, by mógł chodzić w laboratorium.
02:40
this was the very first successful step.
57
145000
3000
To był pierwszy krok.
02:43
It's still not perfected -- its coffee falls down --
58
148000
2000
Nie jest idealny. Upuszcza kawę,
02:45
so we still have a lot of work to do.
59
150000
3000
przed nami jeszcze dużo pracy.
02:48
The second robot I want to talk about is called IMPASS.
60
153000
3000
Drugim robotem jest IMPASS.
02:51
It stands for Intelligent Mobility Platform with Actuated Spoke System.
61
156000
4000
Oznacza inteligentnie poruszającą się platformę z aktywnym systemem szprych.
02:55
So, it's a wheel-leg hybrid robot.
62
160000
3000
Jest hybrydą z kołami i nogami.
02:58
So, think of a rimless wheel
63
163000
2000
Pomyślcie o kole bez oprawy
03:00
or a spoke wheel,
64
165000
2000
lub kole szprychowym.
03:02
but the spokes individually move in and out of the hub;
65
167000
3000
Szprychy poruszają się niezależnie od siebie w piaście.
03:05
so, it's a wheel-leg hybrid.
66
170000
2000
Porusza się na kołach lub nogach.
03:07
We are literally re-inventing the wheel here.
67
172000
2000
Wymyślamy koło na nowo.
03:09
Let me demonstrate how it works.
68
174000
3000
Pokażę wam jak działa.
03:12
So, in this video we're using an approach
69
177000
2000
Na tym filmie stosujemy metodę
03:14
called the reactive approach.
70
179000
2000
zwaną podejściem reakcyjnym.
03:16
Just simply using the tactile sensors on the feet,
71
181000
3000
Używając czujników dotyku na stopach,
03:19
it's trying to walk over a changing terrain,
72
184000
2000
próbuje chodzić po zmiennym podłożu,
03:21
a soft terrain where it pushes down and changes.
73
186000
3000
miękkim terenie, który się wciska i zmienia.
03:24
And just by the tactile information,
74
189000
2000
Dzięki informacjom z czujnika dotyku,
03:26
it successfully crosses over these type of terrain.
75
191000
3000
pomyślnie przechodzi przez tego typu teren.
03:29
But, when it encounters a very extreme terrain,
76
194000
4000
Ale gdy natrafi na ekstremalny teren,
03:33
in this case, this obstacle is more than three times
77
198000
3000
gdy przeszkoda jest trzy razy
03:36
the height of the robot,
78
201000
2000
wyższa od robota,
03:38
Then it switches to a deliberate mode,
79
203000
2000
przełącza się w tryb ostrożny,
03:40
where it uses a laser range finder,
80
205000
2000
w którym używa dalmierza laserowego
03:42
and camera systems, to identify the obstacle and the size,
81
207000
2000
i systemu kamer do identyfikacji przeszkód,
03:44
and it plans, carefully plans the motion of the spokes
82
209000
3000
ostrożnie planuje kolejny ruch szprych,
03:47
and coordinates it so that it can show this
83
212000
2000
koordynuje nim wykazując
03:49
kind of very very impressive mobility.
84
214000
2000
nadzwyczajną mobilność.
03:51
You probably haven't seen anything like this out there.
85
216000
2000
Pewnie nigdy nie widzieliście czegoś takiego.
03:53
This is a very high mobility robot
86
218000
3000
To robot o wysokim poziomie mobilności,
03:56
that we developed called IMPASS.
87
221000
3000
zwany IMPASS.
03:59
Ah, isn't that cool?
88
224000
2000
Czy to nie wspaniałe?
04:01
When you drive your car,
89
226000
3000
Gdy prowadzicie samochód,
04:04
when you steer your car, you use a method
90
229000
2000
gdy nim kierujecie, stosujecie metodę
04:06
called Ackermann steering.
91
231000
2000
zwaną sterowaniem Ackermanna.
04:08
The front wheels rotate like this.
92
233000
2000
Przednie koła skręcają w ten sposób.
04:10
For most small wheeled robots,
93
235000
3000
U większości robotów
04:13
they use a method called differential steering
94
238000
2000
stosuje się sterowanie różnicowe,
04:15
where the left and right wheel turns the opposite direction.
95
240000
3000
gdzie lewe i prawe koło skręcają w przeciwnych kierunkach.
04:18
For IMPASS, we can do many, many different types of motion.
96
243000
3000
IMPASS może poruszać się w wieloraki sposób.
04:21
For example, in this case, even though the left and right wheel is connected
97
246000
3000
Tu lewe i prawe koła są połączone pojedynczą osią,
04:24
with a single axle rotating at the same angle of velocity.
98
249000
2000
ale obracają się z tą samą prędkością kątową.
04:26
We just simply change the length of the spoke.
99
251000
3000
Po prostu zmieniamy długość szprychy.
04:29
It affects the diameter and then can turn to the left, turn to the right.
100
254000
2000
Zmiana średnicy umożliwia skręcanie.
04:31
So, these are just some examples of the neat things
101
256000
2000
To kilka przykładów fajnych rzeczy,
04:33
that we can do with IMPASS.
102
258000
3000
które potrafi IMPASS.
04:36
This robot is called CLIMBeR:
103
261000
2000
Ten robot nazywa się CLIMBeR,
04:38
Cable-suspended Limbed Intelligent Matching Behavior Robot.
104
263000
3000
inteligentny robot podłączony przewodowo.
04:41
So, I've been talking to a lot of NASA JPL scientists --
105
266000
3000
Naukowcy z Laboratorium Napędu Odrzutowego NASA,
04:44
at JPL they are famous for the Mars rovers --
106
269000
2000
JPL jest znane z pojazdów wysłanych na Marsa,
04:46
and the scientists, geologists always tell me
107
271000
2000
zawsze mi powtarzają,
04:48
that the real interesting science,
108
273000
3000
że ściany skalne to miejsca bogate w interesującą naukę.
04:51
the science-rich sites, are always at the cliffs.
109
276000
3000
że ściany skalne to miejsca bogate w interesującą naukę.
04:54
But the current rovers cannot get there.
110
279000
2000
Łaziki nie mogą się tam dostać.
04:56
So, inspired by that we wanted to build a robot
111
281000
2000
Chcieliśmy zbudować robota,
04:58
that can climb a structured cliff environment.
112
283000
3000
który potrafiłby się wspinać.
05:01
So, this is CLIMBeR.
113
286000
2000
Więc to jest CLIMBeR.
05:03
So, what it does, it has three legs. It's probably difficult to see,
114
288000
2000
Ma trzy nogi.
05:05
but it has a winch and a cable at the top --
115
290000
3000
Na górze ma wyciągarkę i linkę.
05:08
and it tries to figure out the best place to put its foot.
116
293000
2000
Szuka miejsca do postawienia stopy,
05:10
And then once it figures that out
117
295000
2000
a gdy już znajdzie,
05:12
in real time, it calculates the force distribution:
118
297000
3000
w czasie rzeczywistym oblicza rozdział siły
05:15
how much force it needs to exert to the surface
119
300000
3000
by móc przyczepić się do powierzchni
05:18
so it doesn't tip and doesn't slip.
120
303000
2000
bez ryzyka upadku.
05:20
Once it stabilizes that, it lifts a foot,
121
305000
2000
Kiedy jest stabilny, podnosi stopę,
05:22
and then with the winch it can climb up these kinds of thing.
122
307000
4000
i dzięki wyciągarce może się wspinać.
05:26
Also for search and rescue applications as well.
123
311000
2000
Również w celach poszukiwawczych i ratunkowych.
05:28
Five years ago I actually worked at NASA JPL
124
313000
2000
Pięć lat temu, pracowałem w NASA JPL
05:30
during the summer as a faculty fellow.
125
315000
2000
na stypendium.
05:32
And they already had a six legged robot called LEMUR.
126
317000
4000
Mieli już wtedy robota LEMUR, z sześcioma nogami.
05:36
So, this is actually based on that. This robot is called MARS:
127
321000
3000
To jego krewniak, hexapod MARS.
05:39
Multi-Appendage Robotic System. So, it's a hexapod robot.
128
324000
3000
Zautomatyzowany system z wieloma dodatkami.
05:42
We developed our adaptive gait planner.
129
327000
2000
Rozwinęliśmy inteligentny model chodu.
05:44
We actually have a very interesting payload on there.
130
329000
2000
Mamy bardzo interesujące dane na ten temat.
05:46
The students like to have fun. And here you can see that it's
131
331000
2000
Studenci lubią się bawić. Możecie tu zobaczyć
05:48
walking over unstructured terrain.
132
333000
3000
jak chodzi po trudnym terenie.
05:51
It's trying to walk on the coarse terrain,
133
336000
2000
Próbuje chodzić po ternie
05:53
sandy area,
134
338000
2000
surowym i piaszczystym,
05:55
but depending on the moisture content or the grain size of the sand
135
340000
5000
W zależności od zawartości wilgoci oraz rozmiaru ziaren piasku
06:00
the foot's soil sinkage model changes.
136
345000
2000
zmienia się model zapadania się stóp w podłożu.
06:02
So, it tries to adapt its gait to successfully cross over these kind of things.
137
347000
4000
Próbuje dostosować swój chód.
06:06
And also, it does some fun stuff, as can imagine.
138
351000
2000
Robi też inne fajne rzeczy.
06:08
We get so many visitors visiting our lab.
139
353000
3000
Mamy wielu odwiedzających.
06:11
So, when the visitors come, MARS walks up to the computer,
140
356000
2000
Kiedy przychodzą goście, MARS podchodzi do komputera
06:13
starts typing "Hello, my name is MARS."
141
358000
2000
i wystukuje "Cześć, mam na imię MARS."
06:15
Welcome to RoMeLa,
142
360000
2000
Witamy RoMeLę,
06:17
the Robotics Mechanisms Laboratory at Virginia Tech.
143
362000
4000
z Laboratorium Robotyki Maszyn w Virginia Tech.
06:21
This robot is an amoeba robot.
144
366000
2000
Jest robotem pełzającym.
06:23
Now, we don't have enough time to go into technical details,
145
368000
3000
Nie zagłębimy się w szczegóły techniczne,
06:26
I'll just show you some of the experiments.
146
371000
2000
ale pokażę kilka eksperymentów.
06:28
So, this is some of the early feasibility experiments.
147
373000
2000
To jedne z pierwszych testów możliwości.
06:30
We store potential energy to the elastic skin to make it move.
148
375000
4000
Energię potencjalna w elastycznej skórze wprowadza ją w ruch.
06:34
Or use an active tension cords to make it move
149
379000
2000
Napięcie czynne umożliwia ruch
06:36
forward and backward. It's called ChIMERA.
150
381000
3000
w przód i w tył. Nazywa się ChIMERA.
06:39
We also have been working with some scientists
151
384000
2000
Współpracowaliśmy również naukowcami
06:41
and engineers from UPenn
152
386000
2000
i inżynierami z Uniwersytetu Pennsylvanii
06:43
to come up with a chemically actuated version
153
388000
2000
nad chemicznie napędzaną wersją
06:45
of this amoeba robot.
154
390000
2000
tego robota pełzającego.
06:47
We do something to something
155
392000
2000
Coś robimy,
06:49
And just like magic, it moves. The blob.
156
394000
6000
i jak za sprawą magii, porusza się.
06:55
This robot is a very recent project. It's called RAPHaEL.
157
400000
2000
To nowy projekt. Nazywa się RAPHaEL.
06:57
Robotic Air Powered Hand with Elastic Ligaments.
158
402000
3000
Zautomatyzowana napędzana powietrzem ręka z elastycznymi wiązadłami.
07:00
There are a lot of really neat, very good robotic hands out there in the market.
159
405000
4000
Jest wiele znakomitych dłoni robota na rynku.
07:04
The problem is they're just too expensive, tens of thousands of dollars.
160
409000
4000
Ale są zbyt drogie - dziesiątki tysięcy dolarów.
07:08
So, for prosthesis applications it's probably not too practical,
161
413000
2000
Jako protezy się nie sprawdzają,
07:10
because it's not affordable.
162
415000
2000
ponieważ są za drogie.
07:12
We wanted to go tackle this problem in a very different direction.
163
417000
4000
Rozwiązujemy ten problem w inny sposób.
07:16
Instead of using electrical motors, electromechanical actuators,
164
421000
3000
Zamiast silników elektrycznych, przetworników elektromechanicznych,
07:19
we're using compressed air.
165
424000
2000
wykorzystujemy sprężone powietrze.
07:21
We developed these novel actuators for joints.
166
426000
2000
Rozwinęliśmy te nowatorskie przetworniki do stawów.
07:23
It is compliant. You can actually change the force,
167
428000
3000
Pracują dobrze. Można zmienić moc,
07:26
simply just changing the air pressure.
168
431000
2000
zmieniając ciśnienie powietrza.
07:28
And it can actually crush an empty soda can.
169
433000
2000
Może zgnieść pustą puszkę po napoju.
07:30
It can pick up very delicate objects like a raw egg,
170
435000
3000
Potrafi podnieść delikatne przedmioty,
07:33
or in this case, a lightbulb.
171
438000
3000
np. surowe jajko lub żarówkę.
07:36
The best part, it took only $200 dollars to make the first prototype.
172
441000
4000
Wydaliśmy tylko 200 dolarów na prototyp.
07:40
This robot is actually a family of snake robots
173
445000
3000
Ten robot należy do rodziny robotów węży,
07:43
that we call HyDRAS,
174
448000
2000
innymi słowy HyDRAS,
07:45
Hyper Degrees-of-freedom Robotic Articulated Serpentine.
175
450000
2000
Super Swobodny Przegubowy Robot-Wąż.
07:47
This is a robot that can climb structures.
176
452000
3000
Potrafi wspinać się na obiekty.
07:50
This is a HyDRAS's arm.
177
455000
2000
To ramię HyDRY,
07:52
It's a 12 degrees of freedom robotic arm.
178
457000
2000
z 12-stopniową swobodą ruchów.
07:54
But the cool part is the user interface.
179
459000
2000
Interfejs użytkownika jest super.
07:56
The cable over there, that's an optical fiber.
180
461000
3000
Tamten kabel to światłowód.
07:59
And this student, probably the first time using it,
181
464000
2000
A ta studentka, pewnie używa go po raz pierwszy,
08:01
but she can articulate it many different ways.
182
466000
2000
ale potrafi go wykorzystać na różne sposoby.
08:03
So, for example in Iraq, you know, the war zone,
183
468000
3000
Na przykład w Iraku, jak wiecie strefie wojny,
08:06
there is roadside bombs. Currently you send these
184
471000
2000
są przydrożne bomby. Obecnie wysyła się
08:08
remotely controlled vehicles that are armed.
185
473000
3000
zdalnie sterowane uzbrojone pojazdy.
08:11
It takes really a lot of time and it's expensive
186
476000
2000
Dużo czasu i pieniędzy zabiera
08:13
to train the operator to operate this complex arm.
187
478000
4000
przeszkolenie operatora skomplikowanego ramienia.
08:17
In this case it's very intuitive;
188
482000
2000
Ale używanie tego jest intuicyjne.
08:19
this student, probably his first time using it, doing very complex manipulation tasks,
189
484000
4000
Ten student wykonuje skomplikowane zadanie,
08:23
picking up objects and doing manipulation,
190
488000
2000
podnosi przedmioty i nimi manipuluje,
08:25
just like that. Very intuitive.
191
490000
3000
ot tak sobie, bardzo intuicyjne.
08:30
Now, this robot is currently our star robot.
192
495000
2000
Ten robot, jest naszym ulubieńcem.
08:32
We actually have a fan club for the robot, DARwIn:
193
497000
3000
Mamy fanklub robota DARwIna,
08:35
Dynamic Anthropomorphic Robot with Intelligence.
194
500000
3000
Dynamicznego Antropomorficznego Robota z Inteligencją.
08:38
As you know, we are very interested in
195
503000
2000
Jesteśmy zainteresowani
08:40
humanoid robot, human walking,
196
505000
2000
humanoidami, chodzącymi jak ludzie,
08:42
so we decided to build a small humanoid robot.
197
507000
2000
więc takiego robota zbudowaliśmy.
08:44
This was in 2004; at that time,
198
509000
2000
W 2004 roku to było
08:46
this was something really, really revolutionary.
199
511000
2000
rewolucyjne osiągnięcie.
08:48
This was more of a feasibility study:
200
513000
2000
To była analiza wykonalności,
08:50
What kind of motors should we use?
201
515000
2000
jakich silników użyć?
08:52
Is it even possible? What kinds of controls should we do?
202
517000
2000
Jakiego sterowania? Czy jest to możliwe?
08:54
So, this does not have any sensors.
203
519000
2000
Nie posiada żadnych czujników.
08:56
So, it's an open loop control.
204
521000
2000
Ma otwarty układ sterowania.
08:58
For those who probably know, if you don't have any sensors
205
523000
2000
Niektórzy mogą się domyślać, co może się stać
09:00
and there are any disturbances, you know what happens.
206
525000
2000
bez czujników, gdy wystąpią zakłócenia.
09:05
(Laughter)
207
530000
1000
(Śmiech)
09:06
So, based on that success, the following year
208
531000
2000
W oparciu o ten sukces, rok później
09:08
we did the proper mechanical design
209
533000
3000
stworzyliśmy projekt mechaniczny,
09:11
starting from kinematics.
210
536000
2000
zaczynając od kinematyki.
09:13
And thus, DARwIn I was born in 2005.
211
538000
2000
W 2005 roku narodził się DARwIn I.
09:15
It stands up, it walks -- very impressive.
212
540000
2000
Stoi, chodzi, bardzo imponujące.
09:17
However, still, as you can see,
213
542000
2000
Ale nadal, jak widzicie,
09:19
it has a cord, umbilical cord. So, we're still using an external power source
214
544000
4000
ma pępowinę dostarczającą energii i przetwarzającą
09:23
and external computation.
215
548000
2000
dane dzięki zewnętrznym urządzeniom.
09:25
So, in 2006, now it's really time to have fun.
216
550000
4000
2006 - pora na prawdziwą zabawę.
09:29
Let's give it intelligence. We give it all the computing power it needs:
217
554000
3000
Dajmy mu inteligencję. Zapewniamy moc obliczeniową,
09:32
a 1.5 gigahertz Pentium M chip,
218
557000
2000
chip 1,5 gigaherca Pentium M,
09:34
two FireWire cameras, rate gyros, accelerometers,
219
559000
2000
dwie kamery, osiem żyroskopów, przyspieszeniomierz,
09:36
four force sensors on the foot, lithium polymer batteries.
220
561000
3000
cztery czujniki momentu obrotowego na stopie, baterie litowe.
09:39
And now DARwIn II is completely autonomous.
221
564000
4000
Teraz DARwIn jest w pełni autonomiczny.
09:43
It is not remote controlled.
222
568000
2000
Nie jest sterowany pilotem.
09:45
There are no tethers. It looks around, searches for the ball,
223
570000
3000
Nie ma żadnych kabli.
09:48
looks around, searches for the ball, and it tries to play a game of soccer,
224
573000
3000
Rozgląda się, szuka piłki i próbuje grać
09:51
autonomously: artificial intelligence.
225
576000
3000
autonomicznie, sztuczna inteligencja.
09:54
Let's see how it does. This was our very first trial,
226
579000
3000
Zobaczmy jak to robi. To pierwsza próba,
09:57
and... Spectators (Video): Goal!
227
582000
5000
i... wideo: Gol!
10:03
Dennis Hong: So, there is actually a competition called RoboCup.
228
588000
3000
Istnieją zawody o Puchar Robotów: RoboCup.
10:06
I don't know how many of you have heard about RoboCup.
229
591000
2000
Nie wiem ilu z was słyszało o RoboCup.
10:08
It's an international autonomous robot soccer competition.
230
593000
5000
To międzynarodowe zawody piłkarskie autonomicznych robotów.
10:13
And the goal of RoboCup, the actual goal is,
231
598000
3000
Celem RoboCup jest
10:16
by the year 2050
232
601000
2000
stworzenie do 2050 roku
10:18
we want to have full size, autonomous humanoid robots
233
603000
3000
pełnych rozmiarów, autonomicznych robotów humanoidów
10:21
play soccer against the human World Cup champions
234
606000
4000
grających w pikę przeciwko ludzkim mistrzom świata,
10:25
and win.
235
610000
2000
i wygrywających.
10:27
It's a true actual goal. It's a very ambitious goal,
236
612000
2000
To prawdziwy cel. Bardzo ambitny,
10:29
but we truly believe that we can do it.
237
614000
2000
ale wierzymy, że się uda.
10:31
So, this is last year in China.
238
616000
3000
Zeszły rok w Chinach.
10:34
We were the very first team in the United States that qualified
239
619000
2000
Byliśmy pierwszą drużyną USA, która zakwalifikowała się
10:36
in the humanoid RoboCup competition.
240
621000
2000
do rozgrywek robotów humanoidów.
10:38
This is this year in Austria.
241
623000
3000
A to obecny rok, Austria.
10:41
You're going to see the action, three against three,
242
626000
2000
Zobaczycie akcję, trzech na trzech,
10:43
completely autonomous.
243
628000
2000
w pełni autonomicznych.
10:45
There you go. Yes!
244
630000
2000
Proszę bardzo. Tak!
10:48
The robots track and they
245
633000
2000
Roboty obserwują i grają,
10:50
team play amongst themselves.
246
635000
3000
gra drużynowa pomiędzy nimi.
10:53
It's very impressive. It's really a research event
247
638000
2000
Bardzo imponujące. Prawdziwie naukowe zdarzenie
10:55
packaged in a more exciting competition event.
248
640000
4000
otoczone ekscytującym współzawodnictwem.
10:59
What you see over here, this is the beautiful
249
644000
2000
To przepiękne,
11:01
Louis Vuitton Cup trophy.
250
646000
2000
puchar Louisa Vuittona.
11:03
So, this is for the best humanoid,
251
648000
2000
dla najlepszego humanoida.
11:05
and we would like to bring this for the very first time, to the United States
252
650000
2000
Chcemy po raz pierwszy przywieźć go do USA,
11:07
next year, so wish us luck.
253
652000
2000
za rok, więc życzcie szczęścia.
11:09
(Applause)
254
654000
2000
Dziękuję.
11:11
Thank you.
255
656000
3000
(Brawa)
11:14
DARwIn also has a lot of other talents.
256
659000
2000
DARwIn ma wiele talentów.
11:16
Last year it actually conducted the Roanoke Symphony Orchestra
257
661000
3000
W zeszłym roku dyrygował orkiestrą Roanoke Symphony,
11:19
for the holiday concert.
258
664000
3000
podczas świątecznego koncertu.
11:22
This is the next generation robot, DARwIn IV,
259
667000
3000
To robot następnej generacji, DARwIn IV,
11:25
but smarter, faster, stronger.
260
670000
3000
bystrzejszy, szybszy, silniejszy.
11:28
And it's trying to show off its ability:
261
673000
2000
Popisuje się swoimi zdolnościami.
11:30
"I'm macho, I'm strong.
262
675000
3000
"Jestem macho, Jestem silny."
11:33
I can also do some Jackie Chan-motion,
263
678000
3000
Podobnie jak Jackie Chan,
11:36
martial art movements."
264
681000
3000
znam sztuki walki.
11:39
(Laughter)
265
684000
2000
(Śmiech)
11:41
And it walks away. So, this is DARwIn IV.
266
686000
2000
I odchodzi. To jest więc DARwIn IV,
11:43
And again, you'll be able to see it in the lobby.
267
688000
2000
zobaczycie go w lobby.
11:45
We truly believe this is going to be the very first running
268
690000
2000
Wierzymy, że będzie to pierwszy biegający
11:47
humanoid robot in the United States. So, stay tuned.
269
692000
3000
humanoid w USA. Więc, proszę zostać z nami.
11:50
All right. So I showed you some of our exciting robots at work.
270
695000
3000
Pokazałem wam jak działają nasze roboty.
11:53
So, what is the secret of our success?
271
698000
3000
Co się kryje za naszym sukcesem?
11:56
Where do we come up with these ideas?
272
701000
2000
Skąd bierzemy takie pomysły?
11:58
How do we develop these kinds of ideas?
273
703000
2000
Jak wspieramy pomysły tego typu?
12:00
We have a fully autonomous vehicle
274
705000
2000
Mamy w pełni autonomiczny pojazd
12:02
that can drive into urban environments. We won a half a million dollars
275
707000
2000
potrafiący poruszać się w ruchu miejskim.
12:04
in the DARPA Urban Challenge.
276
709000
2000
Wygraliśmy DARPA Urban Challenge.
12:06
We also have the world's very first
277
711000
2000
Mamy też pierwszy na świecie
12:08
vehicle that can be driven by the blind.
278
713000
2000
pojazd dla niewidomych.
12:10
We call it the Blind Driver Challenge, very exciting.
279
715000
2000
To wyzwanie niewidomego kierowcy,
12:12
And many, many other robotics projects I want to talk about.
280
717000
4000
i wiele innych projektów.
12:16
These are just the awards that we won in 2007 fall
281
721000
2000
To tylko nagrody z jesieni 2007,
12:18
from robotics competitions and those kinds of things.
282
723000
3000
zawodów robotów itd.
12:21
So, really, we have five secrets.
283
726000
2000
Mamy pięć sekretów.
12:23
First is: Where do we get inspiration?
284
728000
2000
Skąd czerpiemy inspiracje,
12:25
Where do we get this spark of imagination?
285
730000
2000
skąd ta iskierka wyobraźni?
12:27
This is a true story, my personal story.
286
732000
3000
To moja osobista, prawdziwa historia.
12:30
At night when I go to bed, 3 - 4 a.m. in the morning,
287
735000
2000
Gdy kładę się spać o 3 czy 4 rano,
12:32
I lie down, close my eyes, and I see these lines and circles
288
737000
3000
zamykam oczy i widzę linie i koła
12:35
and different shapes floating around.
289
740000
2000
oraz inne kształty,
12:37
And they assemble, and they form these kinds of mechanisms.
290
742000
3000
które tworzą takie mechanizmy.
12:40
And then I think, "Ah this is cool."
291
745000
2000
Myślę: "O, to jest super."
12:42
So, right next to my bed I keep a notebook,
292
747000
2000
Przy łóżku trzymam notatnik,
12:44
a journal, with a special pen that has a light on it, LED light,
293
749000
3000
ze specjalnym piórem z lampką LED,
12:47
because I don't want to turn on the light and wake up my wife.
294
752000
2000
bo nie chcę obudzić żony włączając światło.
12:49
So, I see this, scribble everything down, draw things,
295
754000
2000
Widzę coś, notuję, rysuję
12:51
and I go to bed.
296
756000
2000
i idę spać.
12:53
Every day in the morning,
297
758000
2000
Każdego ranka,
12:55
the first thing I do before my first cup of coffee,
298
760000
2000
jeszcze przed poranną kawą
12:57
before I brush my teeth, I open my notebook.
299
762000
2000
i umyciem zębów, otwieram notatnik.
12:59
Many times it's empty,
300
764000
2000
Często jest pusty,
13:01
sometimes I have something there -- if something's there, sometimes it's junk --
301
766000
2000
czasem coś jest, czasem beznadzieja,
13:03
but most of the time I can't even read my handwriting.
302
768000
3000
najczęściej nie mogę nawet nic odczytać.
13:06
And so, 4 am in the morning, what do you expect, right?
303
771000
3000
Ale czego można się spodziewać po 4 rano?
13:09
So, I need to decipher what I wrote.
304
774000
2000
Muszę rozszyfrowywać co napisałem.
13:11
But sometimes I see this ingenious idea in there,
305
776000
3000
Ale czasem widzę wspaniały pomysł
13:14
and I have this eureka moment.
306
779000
2000
i krzyczę "Eureka!".
13:16
I directly run to my home office, sit at my computer,
307
781000
2000
Biegnę do domowego biura, do komputera,
13:18
I type in the ideas, I sketch things out
308
783000
2000
zapisuje pomysły, robię zarys
13:20
and I keep a database of ideas.
309
785000
3000
i przechowuję bazę pomysłów.
13:23
So, when we have these calls for proposals,
310
788000
2000
Kiedy zgłaszamy propozycje,
13:25
I try to find a match between my
311
790000
2000
próbuję znaleźć coś wspólnego pomiędzy
13:27
potential ideas
312
792000
2000
moimi pomysłami a problemem,
13:29
and the problem. If there is a match we write a research proposal,
313
794000
2000
potem przygotowujemy propozycję badań,
13:31
get the research funding in, and that's how we start our research programs.
314
796000
4000
zdobywamy fundusze, rozpoczynamy programy badawcze.
13:35
But just a spark of imagination is not good enough.
315
800000
3000
Ale sama wyobraźnia nie wystarczy.
13:38
How do we develop these kinds of ideas?
316
803000
2000
Jak rozwijamy takie pomysły?
13:40
At our lab RoMeLa, the Robotics and Mechanisms Laboratory,
317
805000
3000
W Laboratorium Robotyki Maszyn (RoMeLa),
13:43
we have these fantastic brainstorming sessions.
318
808000
3000
robimy fantastyczną burzę mózgów.
13:46
So, we gather around, we discuss about problems
319
811000
2000
Zbieramy się i omawiamy problemy,
13:48
and social problems and talk about it.
320
813000
2000
również problemy społeczne.
13:50
But before we start we set this golden rule.
321
815000
3000
Ale zanim zaczniemy, ustalamy złotą zasadę.
13:53
The rule is:
322
818000
2000
Brzmi ona:
13:55
Nobody criticizes anybody's ideas.
323
820000
3000
Nikt nie krytykuje czyichś pomysłów.
13:58
Nobody criticizes any opinion.
324
823000
2000
Nikt nie krytykuje czyjejś opinii.
14:00
This is important, because many times students, they fear
325
825000
2000
Wielokrotnie studenci obawiają się
14:02
or they feel uncomfortable how others might think
326
827000
3000
co pomyślą inni o ich pomysłach.
14:05
about their opinions and thoughts.
327
830000
2000
co pomyślą inni o ich pomysłach.
14:07
So, once you do this, it is amazing
328
832000
2000
Dzięki tym regułom
14:09
how the students open up.
329
834000
2000
studenci rozkwitają.
14:11
They have these wacky, cool, crazy, brilliant ideas, and
330
836000
3000
Mają stuknięte i znakomite pomysły,
14:14
the whole room is just electrified with creative energy.
331
839000
3000
naelektryzowane kreatywną energią.
14:17
And this is how we develop our ideas.
332
842000
3000
Tak rozwijamy nasze pomysły.
14:20
Well, we're running out of time. One more thing I want to talk about is,
333
845000
3000
Ostatnią rzeczą, którą chciałbym omówić to,
14:23
you know, just a spark of idea and development is not good enough.
334
848000
4000
to że iskierka pomysłu i rozwinięcie to za mało.
14:27
There was a great TED moment,
335
852000
2000
Był wspaniały moment na TED,
14:29
I think it was Sir Ken Robinson, was it?
336
854000
3000
to był chyba Sir Ken Robinson, tak?
14:32
He gave a talk about how education
337
857000
2000
Omawiał kwestię edukacji,
14:34
and school kills creativity.
338
859000
2000
i tego jak zabija kreatywność
14:36
Well, actually, there are two sides to the story.
339
861000
3000
To dwie strony medalu.
14:39
So, there is only so much one can do
340
864000
3000
To co można zrobić tylko dzięki
14:42
with just ingenious ideas
341
867000
2000
wspaniałym pomysłom
14:44
and creativity and good engineering intuition.
342
869000
3000
kreatywności i intuicji jest ograniczone.
14:47
If you want to go beyond a tinkering,
343
872000
2000
Jeśli chcecie wyjść poza majsterkowanie,
14:49
if you want to go beyond a hobby of robotics
344
874000
2000
poza robotykę jako hobby,
14:51
and really tackle the grand challenges of robotics
345
876000
3000
i podjąć prawdziwe wyzwania robotyki
14:54
through rigorous research
346
879000
2000
stosując surowe badania,
14:56
we need more than that. This is where school comes in.
347
881000
3000
potrzebujecie więcej. Tu wchodzi szkoła.
14:59
Batman, fighting against bad guys,
348
884000
3000
Batman walczący ze złymi ludźmi,
15:02
he has his utility belt, he has his grappling hook,
349
887000
2000
ma użyteczny pas, hak,
15:04
he has all different kinds of gadgets.
350
889000
2000
całą masę gadżetów.
15:06
For us roboticists, engineers and scientists,
351
891000
2000
Dla nas, robotyków, inżynierów i naukowców,
15:08
these tools, these are the courses and classes you take in class.
352
893000
5000
takimi narzędziami są kursy i zajęcia w klasie.
15:13
Math, differential equations.
353
898000
2000
Matematyka, równania różniczkowe.
15:15
I have linear algebra, science, physics,
354
900000
2000
Mam algebrę liniową, nauki przyrodnicze, fizykę,
15:17
even nowadays, chemistry and biology, as you've seen.
355
902000
3000
nawet w dzisiejszych czasach, chemię i biologię.
15:20
These are all the tools that we need.
356
905000
2000
To narzędzia, jakich potrzebujemy.
15:22
So, the more tools you have, for Batman,
357
907000
2000
Mając więcej narzędzi, Batman
15:24
more effective at fighting the bad guys,
358
909000
2000
może lepiej walczyć ze złem,
15:26
for us, more tools to attack these kinds of big problems.
359
911000
4000
a my możemy rozwiązywać problemy.
15:30
So, education is very important.
360
915000
3000
Edukacja jest bardzo ważna.
15:33
Also, it's not about that,
361
918000
2000
Co więcej,
15:35
only about that. You also have to work really, really hard.
362
920000
2000
trzeba bardzo ciężko pracować.
15:37
So, I always tell my students,
363
922000
2000
Powtarzam swoim studentom
15:39
"Work smart, then work hard."
364
924000
2000
by pracowali mądrze i ciężko.
15:41
This picture in the back this is 3 a.m. in the morning.
365
926000
3000
To zdjęcie z trzeciej nad ranem.
15:44
I guarantee if you come to your lab at 3 - 4 am
366
929000
2000
Jeśli odwiedzicie laboratorium nocą,
15:46
we have students working there,
367
931000
2000
spotkacie tam pracujących studentów,
15:48
not because I tell them to, but because we are having too much fun.
368
933000
3000
nie kazałem im, ale tak dobrze się bawimy.
15:51
Which leads to the last topic:
369
936000
2000
A to ostatnie zagadnienie.
15:53
Do not forget to have fun.
370
938000
2000
Nie zapomnijcie dobrze się bawić.
15:55
That's really the secret of our success, we're having too much fun.
371
940000
3000
To sekret naszego sukcesu. Za dobrze się bawimy.
15:58
I truly believe that highest productivity comes when you're having fun,
372
943000
3000
Ludzie są najbardziej produktywni dzięki dobrzej zabawie.
16:01
and that's what we're doing.
373
946000
2000
Więc dobrze się bawimy.
16:03
There you go. Thank you so much.
374
948000
2000
Dziękuję bardzo.
16:05
(Applause)
375
950000
5000
(Brawa)
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