Hvad betyder det for en maskine at være atletisk? Vi vil demonstrere konceptet om maskinadræthed og forskningen til at opnå det ved hjælp af disse flyvende maskiner der hedder 'quadrocopters', eller 'quads', som afkortning.
So what does it mean for a machine to be athletic? We will demonstrate the concept of machine athleticism and the research to achieve it with the help of these flying machines called quadrocopters, or quads, for short.
Quads har været her i lang tid. Grunden til de er så populære nu til dags er at de mekanisk set er simple. Ved at kontrollere hastigheden af de fire propeller, disse maskiner kan rulle, pitch, yaw, og accelerere i den retning de flyver. Der er også et batteri om bord, en computer, forskellige sensorer og trådløse radioer.
Quads have been around for a long time. They're so popular these days because they're mechanically simple. By controlling the speeds of these four propellers, these machines can roll, pitch, yaw, and accelerate along their common orientation. On board are also a battery, a computer, various sensors and wireless radios.
Quads er utrolig adrætte, men denne adræthed har sin pris. De er generelt ustabile, og de har brug for en form for automatisk feedback-styring for at være i stand til at flyve.
Quads are extremely agile, but this agility comes at a cost. They are inherently unstable, and they need some form of automatic feedback control in order to be able to fly.
Så, hvordan gjorde den lige det? Kameraer i loftet og en bærbar computer fungerer som et indendørs globalt positionssystem. Det bruges til at lokalisere objekter i rummet der har disse reflekterende afmærkninger på sig. Denne data bliver sendt til en anden bærbar computer der kører estimerings og kontrolalgoritmer, som til gengæld sender kommandoer til quaden, som også kører estimerings- og kontrolalgoritmer. Størstedelen af vores forskning er algoritmer. Det er den magi der giver liv til disse maskiner.
So, how did it just do that? Cameras on the ceiling and a laptop serve as an indoor global positioning system. It's used to locate objects in the space that have these reflective markers on them. This data is then sent to another laptop that is running estimation and control algorithms, which in turn sends commands to the quad, which is also running estimation and control algorithms. The bulk of our research is algorithms. It's the magic that brings these machines to life.
Så hvordan designer man algoritmerne der skaber en maskinatlet? Vi bruger noget der bredt kaldes for modelbaseret design. Vi fanger først det fysiske med en matematisk model over hvordan maskinerne opfører sig. Så bruger vi en gren af matematikken der kaldes kontrolteori til at analysere disse modeller og også til at syntetisere algoritmerne til at kontrollere dem. For eksempel, er det sådan vi kan få quaden til at stå stille i luften. Vi fanger først dynamikken med et sæt differentialligninger. Så manipulerer vi disse ligninger ved hjælp af kontrolteori til at skabe algoritmer der stabiliserer quaden.
So how does one design the algorithms that create a machine athlete? We use something broadly called model-based design. We first capture the physics with a mathematical model of how the machines behave. We then use a branch of mathematics called control theory to analyze these models and also to synthesize algorithms for controlling them. For example, that's how we can make the quad hover. We first captured the dynamics with a set of differential equations. We then manipulate these equations with the help of control theory to create algorithms that stabilize the quad.
Lad mig demonstrere styrken ved denne fremgangsmåde. Forestil jer at vi vil have denne quad til ikke kun at svæve i luften men også at balancere denne pæl. Men en lille smule øvelse, er det temmelig ukompliceret for et menneske at gøre dette, selvom vi har den fordel at vi har to fødder på jorden og brugen af vores meget alsidige hænder. Det bliver lidt sværere når jeg kun har en fod på jorden og når jeg ikke bruger mine hænder. Læg mærke til hvordan denne pæl har et reflekterende mærke i toppen, hvilket betyder at den kan lokaliseres i rummet.
Let me demonstrate the strength of this approach. Suppose that we want this quad to not only hover but to also balance this pole. With a little bit of practice, it's pretty straightforward for a human being to do this, although we do have the advantage of having two feet on the ground and the use of our very versatile hands. It becomes a little bit more difficult when I only have one foot on the ground and when I don't use my hands. Notice how this pole has a reflective marker on top, which means that it can be located in the space.
(Bifald)
(Audience) Oh!
(Applause)
Man kan se at denne quad kommer med små justeringer for at balancere pælen. Hvordan designer vi algoritmerne til at gøre dette? Vi tilføjede matematiske modeller af pælen til quadens. Når vi har en model af det kombinerede quad-pæl system, vi kan bruge kontrolteori til at skabe algoritmer for at kontrollere den. Her, ser man at den er stabil, og selv hvis jeg giver den små skub, smutter den tilbage til den fine, balancerede position.
(Applause ends) You can notice that this quad is making fine adjustments to keep the pole balanced. How did we design the algorithms to do this? We added the mathematical model of the pole to that of the quad. Once we have a model of the combined quad-pole system, we can use control theory to create algorithms for controlling it. Here, you see that it's stable, and even if I give it little nudges, it goes back -- to the nice, balanced position.
Vi kan også supplere modellen så den inkluderer hvor vi vil have quaden til at være i rummet. Ved hjælp af denne pegepind, lavet af reflekterende markører, kan jeg pege derhen hvor jeg vil have quaden til at være i rummet på et fast punkt fra mig.
We can also augment the model to include where we want the quad to be in space. Using this pointer, made out of reflective markers, I can point to where I want the quad to be in space a fixed distance away from me.
Nøglen til disse akrobatiske manøvrer er algoritmer, designet med hjælp af matematiske modeller og kontrolteori. Lad os fortælle quaden at komme tilbage hertil og smide pælen, og jeg vil demonstrere vigtigheden af at forstå fysiske modeller og hvordan den fysiske verden fungerer. Læg mærke til hvordan quaden tabte højde da jeg satte dette glas vand på den. Ulig at balancere pælen, inkluderede jeg ikke den matematiske model af glasset i systemet. Faktisk, ved systemet ikke engang at glasset med vand er der. Ligesom før, kunne jeg bruge pegepinden til at fortælle quaden hvor jeg vil have at den skal være i rummet. (Bifald)
(Laughter) The key to these acrobatic maneuvers is algorithms, designed with the help of mathematical models and control theory. Let's tell the quad to come back here and let the pole drop, and I will next demonstrate the importance of understanding physical models and the workings of the physical world. Notice how the quad lost altitude when I put this glass of water on it. Unlike the balancing pole, I did not include the mathematical model of the glass in the system. In fact, the system doesn't even know that the glass is there. Like before, I could use the pointer to tell the quad where I want it to be in space. (Applause)
(Applause ends)
Okay, man burde spørge sig selv, hvorfor falder vandet ikke ud af glasset? To faktum: Den første er at tyngdekræften påvirker alle objekter på samme måde. Den anden er at propellerne alle peger i samme retning som glasset, peger opad. Sætter man disse to ting sammen, er resultatet at alle kræfter på siden af glasset er små og bliver hovedsageligt styret af de aerodynamiske påvirkninger, som er ubetydelige ved disse hastigheder. Og det er grunden til at man ikke behøver at tage højde for glasset. Det spilder naturligt ikke, uanset hvad quaden gør.
Okay, you should be asking yourself, why doesn't the water fall out of the glass? Two facts. The first is that gravity acts on all objects in the same way. The second is that the propellers are all pointing in the same direction of the glass, pointing up. You put these two things together, the net result is that all side forces on the glass are small and are mainly dominated by aerodynamic effects, which at these speeds are negligible. And that's why you don't need to model the glass. It naturally doesn't spill, no matter what the quad does.
(Audience) Oh!
(Bifald)
(Applause)
(Applause ends)
Lektionen her er at der er nogle højt belastende opgaver er nemmere end andre, og at forstå fysikken bag problemet fortæller en hvilke der er nemme og hvilke der er svære. I dette tilfælde, at bære et glas vand er nemt. At balancere en pæl en svært.
The lesson here is that some high-performance tasks are easier than others, and that understanding the physics of the problem tells you which ones are easy and which ones are hard. In this instance, carrying a glass of water is easy. Balancing a pole is hard.
Vi har alle hørt historier om atleter der udfører præstationer mens de har en fysisk skade. Kan en maskine også præstere med ekstrem fysisk skade? Traditionel visdom siger at man har brug for mindst fire faste motorpropeller par for at kunne flyve, fordi der er fire grader af frihed man skal kontrollere: rul, pitch, yaw og acceleration. Hexakoptere og octokoptere, med seks og otte propeller, skaffer redundans, men quadrokoptere er meget mere populære fordi de har minimumsantallet af faste motor propelpar: fire. Eller har de?
We've all heard stories of athletes performing feats while physically injured. Can a machine also perform with extreme physical damage? Conventional wisdom says that you need at least four fixed motor propeller pairs in order to fly, because there are four degrees of freedom to control: roll, pitch, yaw and acceleration. Hexacopters and octocopters, with six and eight propellers, can provide redundancy, but quadrocopters are much more popular because they have the minimum number of fixed motor propeller pairs: four. Or do they?
(Audience) Oh!
Hvis vi analyserer den matematiske model af denne maskine med kun to fungerende propeller, opdager vi at der er en ukonventionel måde at flyve den på. Vi slipper kontrollen over yaw, men rul, pitch og acceleration kan stadig kontrolleres med algoritmer der udnytter denne nye konfiguration. Matematiske modeller fortæller os præcis hvornår og hvorfor dette er muligt. I dette tilfælde, denne viden tillader os at designe nye maskinarkitekturer eller at designe snedige algoritmer der på en yndefuld måde håndterer skader, ligesom menneskelige atleter gør, i stedet for at bygge maskiner med redundanser.
(Laughter) If we analyze the mathematical model of this machine with only two working propellers, we discover that there's an unconventional way to fly it. We relinquish control of yaw, but roll, pitch and acceleration can still be controlled with algorithms that exploit this new configuration. Mathematical models tell us exactly when and why this is possible. In this instance, this knowledge allows us to design novel machine architectures or to design clever algorithms that gracefully handle damage, just like human athletes do, instead of building machines with redundancy.
Vi kan ikke lade være med at holde vejret når vi ser en dykker der laver en saltomortale ud i vandet, eller når en stangspringer vrider sig i luften, og jorden nærmer sig hurtigt. Vil dykkeren være i stand til at klare en flænsende landing? Vil stangspringeren klare landingen? Forestil jer at vi vil have denne quad til at udføre en tredobbelt salto og slutte på præcis det samme punkt som den startede. Denne manøvre vil ske så hurtigt at vi ikke kan bruge feedback om positionen til at korrigere bevægelsen under udførelsen. Der er simpelthen ikke tid nok. I stedet, kan quaden udføre manøvren i blinde, observere hvordan den afslutter manøvren, og så bruge den information til at moderere dens adfærd så den næste salto er bedre. Tilsvarende dykkerens og stangspringerens, er det kun gennem gentaget øvelse at den manøvre kan læres og udføres til den højeste standard.
We can't help but hold our breath when we watch a diver somersaulting into the water, or when a vaulter is twisting in the air, the ground fast approaching. Will the diver be able to pull off a rip entry? Will the vaulter stick the landing? Suppose we want this quad here to perform a triple flip and finish off at the exact same spot that it started. This maneuver is going to happen so quickly that we can't use position feedback to correct the motion during execution. There simply isn't enough time. Instead, what the quad can do is perform the maneuver blindly, observe how it finishes the maneuver, and then use that information to modify its behavior so that the next flip is better. Similar to the diver and the vaulter, it is only through repeated practice that the maneuver can be learned and executed to the highest standard.
(Laughter)
(Bifald)
(Applause)
At ramme en bevægende kugle er en nødvendig færdighed i mange sportsgrene. Hvordan får vi en maskine til at gøre det en atlet tilsyneladende gør uden anstrengelse?
Striking a moving ball is a necessary skill in many sports. How do we make a machine do what an athlete does seemingly without effort?
(Laughter)
(Bifald)
(Applause)
(Applause ends)
Denne quad har en ketcher bundet til sit hoved med et sweet spot der groft set er på størrelse med et æble, så ikke for stort. De følgende beregninger bliver udført hvert 20. millisekund, eller 50 gange per sekund. Først regner vi ud hvor bolden er på vej hen. Derefter regner vi ud hvordan quaden skal ramme bolden så den flyver tilbage til der hvor den blev kastet fra. For det tredje, bliver der planlagt en bane der får quaden fra den nuværende tilstand til sammenstødspunktet med bolden. For det fjerde, udfører vi kun 20 millisekunder af den strategi. Tyve millisekunder senere, bliver hele processen gentaget indtil quaden rammer bolden.
This quad has a racket strapped onto its head with a sweet spot roughly the size of an apple, so not too large. The following calculations are made every 20 milliseconds, or 50 times per second. We first figure out where the ball is going. We then next calculate how the quad should hit the ball so that it flies to where it was thrown from. Third, a trajectory is planned that carries the quad from its current state to the impact point with the ball. Fourth, we only execute 20 milliseconds' worth of that strategy. Twenty milliseconds later, the whole process is repeated until the quad strikes the ball.
(Bifald)
(Applause)
Maskiner kan ikke kun udføre dynamiske manøvrer på egen hånd, de kan gøre det kollektivt. Disse quader bærer sammen et net.
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own, they can do it collectively. These three quads are cooperatively carrying a sky net.
(Bifald)
(Applause)
(Applause ends)
De udfører en ekstrem dynamisk og kollektiv manøvre til at skyde bolden tilbage til mig. Læg mærke til, ved fuld forlængelse, er disse quads vertikale. (Bifald) Faktisk, når de forlænger fuldt, er dette groft set fem gange stærkere end det en bungeehopper føler ved slutningen af deres hop.
They perform an extremely dynamic and collective maneuver to launch the ball back to me. Notice that, at full extension, these quads are vertical. (Applause) In fact, when fully extended, this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels at the end of their launch.
Algoritmerne til at gøre dette er meget lig det en enkelt quad bruger til at slå bolden tilbage til mig. Matematisk modeller bruges konstant til at replanlægge en samarbejdende strategi 50 gange i sekundet.
The algorithms to do this are very similar to what the single quad used to hit the ball back to me. Mathematical models are used to continuously re-plan a cooperative strategy 50 times per second.
Alt vi har set indtil videre har handlet om maskinerne og deres evner. Hvad sker der hvis vi kobler denne maskines adræthed med et menneskes? Det jeg har foran mig er en kommerciel bevægelsessensor der hovedsagelig bliver brugt til gaming. Den kan genkende det mine forskellige kropsdele gør i realtid. I stil med den pegepind jeg brugte tidligere, kan vi bruge dette som input i systemet. Nu har vi en naturlig måde til at interagere med den rå adræthed af disse quads med mine gestus.
Everything we have seen so far has been about the machines and their capabilities. What happens when we couple this machine athleticism with that of a human being? What I have in front of me is a commercial gesture sensor mainly used in gaming. It can recognize what my various body parts are doing in real time. Similar to the pointer that I used earlier, we can use this as inputs to the system. We now have a natural way of interacting with the raw athleticism of these quads with my gestures.
(Bifald)
(Applause)
Interaktion behøver ikke at være virtuel. Det kan være fysisk. Tag denne quad, for eksempel. Den prøver at forblive på et fast punkt i rummet. Hvis jeg prøver at flytte den væk, kæmper den imod mig, og flytter sig tilbage til hvor den vil være. Vi kan, dog, ændre denne adfærd. Vi kan bruge matematiske modeller til at vurdere den kraft som jeg bruger imod quaden. Når vi kender denne kraft, kan vi også ændre fysikkens love, når det handler om quaden, selvfølgelig. Her opfører quaden sig som om den opholdte sig i en tyktflydende væske.
Interaction doesn't have to be virtual. It can be physical. Take this quad, for example. It's trying to stay at a fixed point in space. If I try to move it out of the way, it fights me, and moves back to where it wants to be. We can change this behavior, however. We can use mathematical models to estimate the force that I'm applying to the quad. Once we know this force, we can also change the laws of physics, as far as the quad is concerned, of course. Here, the quad is behaving as if it were in a viscous fluid. We now have an intimate way of interacting with a machine.
Nu har vi en intim måde til at interagere med maskinen på. Jeg vil bruge denne nye evne til at positionere denne kamera bærende quad til den passende placering til at filme resten af denne demonstration.
I will use this new capability to position this camera-carrying quad to the appropriate location for filming the remainder of this demonstration.
Så vi kan fysisk interagere med disse quads og vi kan ændre fysikkens love. Lad os more os en smule med dette. Det I vil se næst, vil disse quads til at starte med at opføre sig som om de er på Pluto. Som tiden går, vil tyngdekraften tiltage indtil vi er tilbage på planeten jorden, men jeg forsikrer jer om at vi ikke kommer dertil. Okay, så starter vi.
So we can physically interact with these quads and we can change the laws of physics. Let's have a little bit of fun with this. For what you will see next, these quads will initially behave as if they were on Pluto. As time goes on, gravity will be increased until we're all back on planet Earth, but I assure you we won't get there. Okay, here goes.
(Latter)
(Laughter)
(Latter)
(Laughter)
(Bifald) Puha! Nu tænker I allesammen, at disse gutter fornøjer sig alt for meget, og I spørger sikkert også jer selv om, hvorfor er det helt præcis at de bygger maskinatleter? En formodning om rollen af leg i dyreriget er at finpudse og udvikle evner. Andre tænker at det er mere end social rolle, at det bliver brugt til at binde gruppen sammen. På samme måde bruger vi analogien om sport og adræthed til at skabe nye algoritmer til maskiner til at skubbe dem til deres grænse. Hvilken betydning vil maskiners hastighed have på vores levevis? Ligesom alle vores tidligere opfindelser og innovationer, kan de bruges til at forbedre de menneskelige forudsætninger eller de kan misbruges og mishandles. Dette er ikke et teknisk valg vi står overfor; det er et socialt valg. Lad os tage det rigtige valg, valget der frembringer det bedste i maskinernes fremtid, ligesom adræthed i sport kan frembringe det bedste i os.
(Applause) Whew! You're all thinking now, these guys are having way too much fun, and you're probably also asking yourself, why exactly are they building machine athletes? Some conjecture that the role of play in the animal kingdom is to hone skills and develop capabilities. Others think that it has more of a social role, that it's used to bind the group. Similarly, we use the analogy of sports and athleticism to create new algorithms for machines to push them to their limits. What impact will the speed of machines have on our way of life? Like all our past creations and innovations, they may be used to improve the human condition or they may be misused and abused. This is not a technical choice we are faced with; it's a social one. Let's make the right choice, the choice that brings out the best in the future of machines, just like athleticism in sports can bring out the best in us.
Lad mig introducere jer for troldmændene bag det grønne gardin. De er nuværende medlemmer af Flying machine Arena research team. (Bifald) Federico Augugliaro, Dario Brescianini , Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Hold øje med dem. De er bestemt til store ting.
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain. They're the current members of the Flying Machine Arena research team. (Applause) Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Look out for them. They're destined for great things.
Tak.
Thank you.
(Bifald)
(Applause)