2012最佳善于学习的飞行机器人

#TED 16:46 134

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原文字幕: 原文字幕由译学馆搜集制作完成

译文字幕: Ljimnn于2017.04.29制作完成

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早上好
今天我想谈谈自主飞行沙滩球
(笑声)
不 其实是灵巧的遥控机器人 就像这个一样
我想告诉你一个在这设计时的小小的挑战
和一些极好的应用这项技术的机会
这些飞行器和无人机连接在一起
然而 你能看见这些飞行器是如此巨大
他们有上千磅重 也决不灵敏
他们甚至不是自动化机器
事实上 大量飞行器都由航空人员运行
包括各种各样的飞行员
传感器的操纵者
和任务协调者
我们感兴趣的是正在改进的飞行器
比如这里的两幅画
一副是你能在货架上买到的飞行器
这架直升飞机有4个螺旋桨
每一个螺旋桨不超过一米
只有几磅重
如果我们可以改造一下传感器和处理器
这些飞行器就能在室内飞行
不需要GPS
我手里拿着的这个飞行器
就是这个
这由两个学生创造
Alex和Daniel
这个只比0.1磅重一点的飞行器
只消耗大约15瓦特的能量
你能看见直径大概只有八英寸
让我给你一个简短的解说
看这些飞行器如何工作
四个螺旋桨
当四个螺旋桨转速相同
飞行器就开始运转
如果增加每个螺旋桨的速度
飞行器飞得越高 速度就增加越快
当然如果飞行器倾斜了
就得减速 这样它会回到水平方向
再从这个方向加速
怎么能让它侧过来呢
有两个途径
在这照片里 你能看到四号螺旋桨加速
同时二号螺旋桨变慢
如果真的是这样
这时飞行器会摇摆不停
反之亦然
如果你增加三号螺旋桨的速度 再减少一号螺旋桨的速度
飞行器就会向前倒
最后一种情况
如果旋转反方向的一对螺旋桨
使他们的速度大于另外一对
飞行器就会原地旋转
所以飞行器上的处理器
基本可以判断出动作的执行
和动作的组合
并且决定下达发送出指令
一秒六百次
简而言之飞行器就是这么工作的
这种设计的好处之一
是当你把降低飞行器的尺寸
其灵活性自然会提高
在这里R代表飞行器的特征长度
即直径的一半 半径
而且当你减小半径时有大量物理因素影响
其中最重要的是惯性
或者运动阻力
所以解决惯性导致的角向运动
就要缩放到半径的五分之一
你制作的半径越小
惯性就更急剧地减少
结果角向的加速运动
这里被表示为希腊字母α
等于1除以半径
它是和半径相反的比例
你制作得越小 你就能越快地旋转
这在这些影像资料里是很清楚的
在右下角 一个飞行器正在360°旋转飞行
只需要不到半秒
连续翻转 可能需要更多一点的时间
飞行器上的处理器
从加速器和陀螺仪得到反馈
然后计算 正如我之前所说
一秒做出六百次指令
来稳定控制这个飞行器
再看左边 Daniel把飞行器扔向空中
展示出控制是很稳定的
无论你怎样扔出去
飞行器都会恢复平衡并且又回到他手中
所以为什么这样制作飞行器呢?
嗯 这样的飞行器有许多应用
你可以送他们进入这样的建筑里
作为报警器寻找入侵者
或许寻找生物化学渗漏处
气体渗漏
你也可以在建筑中应用他们
也有这样的飞行器搬运房梁、塔梁
组合成方形的结构
我要告诉你更多一些事情
这些机器人可被用于货物运输
这些小飞行器只有一个问题
是他们的有效负载能力
你或许需要很多飞行器去搬运货物
这张图是一个最近我们做的实验
实际上也不是很近了
在日本仙台市 地震之后不久
这种飞行器送进倒塌建筑
去探测自然灾害的破坏程度
或者送进核反应堆
测量核辐射等级
一个这种飞行器必须解决的基本问题就是
如果他们是自主控制的
是要自主解决如何从一个地点到另一个地点
这是一个挑战
因为飞行器的动力学相当的复杂
事实上他们存在于十二维度空间
所以我们用了一个技巧
我们倒置了这个十二纬度空间
使他转换成平面四维空间
这个四维空间只由X,Y,Z轴组成
和旋转角
现在这些飞行器需要
执行一个我们叫最小化加加加速度轨道的计划
提醒大家一个物理知识
有位置向量、导数、速度
加速度
加加速度
加加加速度
飞行器把加加加速度最小化
基本上它的工作是
创造一个平滑优美的运动曲线
来避免障碍
飞行器在平面空间执行加加加速度轨道再转换
回到复杂的十二维空间
这样就能获得控制和执行动作
我来举些关于
像这样加加加速度轨道的例子
在第一个视频里
可以看见飞行器从一个地点到另一个地点
通过了中间点
(机翼旋转声)
所以飞行器明显可以飞行任意曲线轨道
还有打圈儿的轨道
这里飞行器对抗两倍重力
飞行器上方还有一个动作抓拍相机
一秒可以传送一百张画面
也可以告诉飞行器哪里有障碍
障碍也可移动
这里可以看见Danie向空中扔这个铁环
当飞行器计算铁环的位置时
并且尝试解决如何最好地钻过铁环
作为一个学者
我们总在试图钻出重重圈套,拿到更多经费
来支持我们的实验室
我们能用飞行器做到这点
(掌声)
另一件飞行器可以做到的事是
他能记忆
学习过的或者预编了的轨道
这里 你可以看见飞行器正加入一个动作来积累动量
改变它的定向 再回到预设轨迹上来
它必须这样是因为窗台上的缝隙
只比它宽度大一点点
就像一个站在跳板上的跳水员
向下跳来积累动量
做这样的翻转 两圈半
优雅地恢复平衡
飞行器是自主做到的
它知道怎么把小段的轨迹组合起来
来做这些很难的动作
所以我想改一下发动装置
这种小型飞行器是一个缺点是它的尺寸
正如我已经说过的
我们需要制造大量的飞行器
来克服大小的限制
这又有一个困难是
你如何定位这些飞行器呢?
所以看这里 我们从自然寻找答案
我想展示一个关于Aphaenogaster沙漠蚁的视频
Stephen Pratt的实验室里 这些沙漠蚁在搬运物品
这是无花果汁的一部分
事实上无论你在任何物品上抹上无花果汁
这些蚂蚁都会搬它回巢
这些蚂蚁没有任何中央调控
他们感应旁边的蚂蚁
也没有任何明确的交流
但因为他们能感应旁边的蚂蚁
因为他们能感应物品
他们在整个团队了有默契
这种默契是我们想我们的飞行器有的
当一个飞行器被其他飞行器围住
看飞行器I和飞行器J
我希望飞行器做到
分别监控他们的距离
正当他们编队飞行时
我也希望
这些距离在一个可接受的范围内
再次强调 飞行器监控这些错误
一秒计算一百次控制指令
这个指令传送到马达
一米六百次
所以这个程序是分散化执行的
再有 如果你有很多很多飞行器
要完成集体飞行任务
能足够快地集中协调所有这些信息是不可能的
加上这些飞行器只能依靠局部的信息来决定做什么动作
也就是从他们旁边的飞行器中感应
最后
我们坚持认为这些飞行器不知道旁边的飞行器是什么
也就是匿名飞行
下一个我想给大家展示的是这二十个飞行器的视频
他们编队成群飞行
他们监控旁边飞行器位置
他们维持队形
队形可以改变
他们可以在平面上飞
也可以在三维空间飞行
如你所见
他们从三维空间到平面空间时会改变队形
飞过障碍物
他们再飞行中能适应队形变化
我想强调 这些飞行器距离都很近
比如这个群队 八架飞行器
相互距离不过几英寸
尽管在空气动力学上 这些螺旋桨相互干扰
它们还是能够维持平稳飞行
(掌声)
现在它们会成群飞了
能让他们合作搬运物品
这只是展示我们能两倍、三倍、四倍地增加
飞行器的力量
仅仅通过让他们与相邻的飞行器合作 如你所见
一个这样做的缺点是当你增加数量
比如你有大量飞行器搬同一个东西时
你实际上增加了惯性
因此你得付出代价:他们不再灵活了
但是你可以增加载荷承载量
我想告诉你另一个应用,同样在我们实验室里
由刚刚毕业的Quentin Lindsey所研究的课题
他的算法基本上告诉这些飞行器
如何自主建立方形结构
通过使用构架材料
他的算法程序告诉飞行器哪一块捡起
在什么时候 什么地方放下
你可以看见这个视频里
是加速了10,14倍播放速度的
你可以看见三个不同的框架被这些飞行器建构
再次强调 一切都是自动的
Quentin所做的
只有给了他们他想建筑的设计蓝图
所有这里展示的实验
所有的演习
都是靠着它们自己的动态检测系统完成
那么当你离开实验室又会发生什么
当你去一个真实的世界的时候
如果没有GPS怎么办?
飞行器都被装上摄像机
和一个激光测距仪 一个激光扫描仪
它使用这些传感器绘制一张周围环境的地图
这副地图包括很多东西
比如正门、窗户、人、家具
然后它还会计算自己的位置
相对于这些物体
所以这儿没有统一的坐标系统
坐标系统由飞行器而定
它在哪儿 它看见什么
它利用周围的物体来导航
我想给你展示一个小视频
关于Frank Shen和Nathan Michael教授的算法程序形成过程
展示了飞行器第一次进入一栋建筑
在飞行中绘制地图
飞行器发现了有什么物体
它就加入地图中
它计算出自己相对于那些物体的距离
一秒一百次估计自己的位置
允许我们使用我之前向你描述过的算法控制程序
飞行器实际上是被Frank远程控制的
但飞行器能计算它自己如何前进
所以当我送它进入建筑时
我不知道建筑内部是什么样子的
我要求飞行器进入
绘制地图
然后回来 再告诉我建筑内部的样子
这里 飞行器不仅仅解决了
如何在地图上从一个地点到另一个地点的问题
而且随时可以计算出到目的地最好的方法
基本上它知道该去搜索哪里
去寻找必要的信息
来填满地图
这里我想展示给大家最后一个用途
当然这个技术有很多很多用途
我是个教授 我们热衷于教育
这样的飞行器其实可以改变我们的小学和中学教育
我们在南加州
离洛杉矶很近
所以我不得不放点娱乐元素进去
我想给大家看一个音乐视频
我想向你们介绍负责剪辑视频的Alex和Daniel
(掌声)
在我放视频前
我想告诉你 他们为制作这个视频花了三天时间
因为主持人Chris给我打了个电话
在这个视频中表演的飞行器全是完全自动的
你能看到九个机器人,演奏六种不同乐器
当然了 这是为了今年的TED2012特别制作的
请欣赏
(空气从阀门逸出的声音)
(音乐)
(机翼声)
(音乐)
(掌声)(欢呼声)
以下内容有剧透 , 请注意打开姿势

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