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.
Jadi apa artinya bagi mesin menjadi atletis? Kami akan mendemostrasikan konsep atletis pada mesin dan penelitian yang diperlukan untuk mencapainya dengan pertolongan dari mesin terbang bernama quadrocopters ini, atau disingkat quad.
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.
Quad sudah ada sejak lama. Mereka sangat populer belakangan ini karena secara mekanisme mereka sederhana. Dengan mengendalikan ke 4 baling-baling ini, mesin ini dapat melakukan roll, pitch, yaw, dan mempercepat kecepatan sepanjang arah yang ditujunya. Mereka mengandung baterai, komputer, berbagai sensor dan radio nirkabel.
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.
Quads sangat lincah, namun sebagai gantinya ada kerugian. Mereka sangat tidak stabil, dan mereka memerlukan beberapa bentuk umpan balik kontrol otomatis untuk bisa terbang.
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.
Jadi, bagaimana cara ia melakukannya? Kamera di langit-langit dan sebuah laptop berfungsi sebagai global positioning system indoor. Hal ini digunakan untuk menemukan objek dalam ruang yang memiliki tanda-tanda reflektif ini. Data ini kemudian dikirim ke laptop lain yang menjalankan estimasi dan algoritma kontrol, yang kemudian mengirim perintah ke quad, yang juga menjalankan estimasi dan algoritma kontrol. Sebagian besar penelitian kami adalah mengenai algoritma. Itu adalah keajaiban yang membuat mesin ini hidup.
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.
Jadi bagaimana mendesain algoritma yang menciptakan sebuah atlet mesin? Kami menggunakan sesuatu yang disebut desain berbasis model. Kami menangkap gerak fisika dengan model matematika bagaimana mesin berperilaku. Lalu kami menggunakan cabang dari matematika yang disebut teori kontrol untuk menganalisis model ini dan juga untuk mensintesis algoritma untuk mengendalikan mereka. Sebagai contoh, itu adalah bagaimana kita dapat membuat quad melakukan hover. Kami menangkap dinamikanya dengan serangkaian persamaan diferensial. Kita kemudian memanipulasi persamaan dengan bantuan dari teori kontrol untuk membuat algoritma yang menstabilkan quad.
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.
Biarkan aku tunjukkan kekuatan dari pendekatan ini. Katakan kita ingin quad ini tidak hanya melayang tetapi juga menyeimbangkan tiang ini. Dengan sedikit latihan, Hal ini cukup sederhana untuk dilakukan manusia. Meskipun kita memiliki keuntungan memiliki dua kaki di tanah dan penggunaan tangan kita yang sangat serba bisa. Hal ini menjadi sedikit lebih sulit ketika saya hanya memiliki satu kaki di atas tanah dan tidak menggunakan tangan saya. Perhatikan bagaimana tiang ini memiliki penanda reflektif di atas, yang berarti bahwa itu dapat ditentukan di ruang.
(Audience) Oh!
(Tepuk tangan)
(Applause)
(Applause ends)
Anda dapat melihat bahwa quad ini membuat penyesuaian halus
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.
untuk menjaga tiang seimbang. Bagaimana kita melakukan desain algoritma untuk melakukan hal ini? Kami menambahkan model matematis kutub dengan quad. Setelah kita memiliki model sistem gabungan quad-tiang, kita dapat menggunakan teori kontrol untuk membuat algoritma untuk mengendalikannya. Anda bisa melihat bahwa itu stabil, dan bahkan jika saya memberikan sedikit dorongan, ia kembali ke posisi seimbang.
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.
Kami juga dapat menambah model untuk menyertakan dimana kita inginkan quad berada dalam ruang. Menggunakan pointer ini, terbuat dari penanda reflektif, Saya dapat menunjukkan ke mana saya ingin quad berada dalam ruang dalam jarak yang tetap dari Saya.
(Laughter)
The key to these acrobatic maneuvers is algorithms, designed with the help of mathematical models and control theory.
Kunci dari manuver akrobatik ini adalah algoritma, yang dirancang dengan bantuan model-model matematik dan kontrol teori.
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.
Mari perintahkan quad untuk datang kembali ke sini dan biarkan tiangnya jatuh, dan berikutnya saya akan menunjukkan betapa pentingnya memahami model fisika dan cara kerja dunia fisik. Perhatikan bagaimana quad kehilangan ketinggian ketika saya meletakkan segelas air di atasnya. Tidak seperti menyeimbangkan tiang, saya tidak menyertakan model matematika gelas ke dalam sistem. Pada kenyataannya, sistem bahkan tidak tahu ada segelas air. Seperti sebelumnya, aku bisa menggunakan pointer untuk memberitahu quad mana aku ingin ia berada di ruang.
(Applause)
(Tepuk tangan)
(Applause ends)
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.
Oke, Anda harus bertanya pada diri sendiri, mengapa airnya tidak tumpah? Dua fakta: yang pertama adalah gaya gravitasi berpengaruh pada semua objek dengan cara yang sama. Yang kedua adalah semua baling-baling menunjuk dalam arah yang sama dengan gelas, yaitu ke atas. Dengan kedua hal ini, hasil akhirnya adalah bahwa semua gaya samping pada gelas adalah kecil dan lebih banyak didominasi oleh efek aerodinamis, dimana dapat diabaikan pada kecepatan ini. Dan itulah mengapa Anda tidak perlu model gelas. Itu tidak akan tumpah, apapun yang dilakukan quad.
(Audience) Oh!
(Applause)
(Tepuk tangan)
(Applause ends)
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.
Pelajaran di sini adalah bahwa beberapa tugas kinerja tinggi lebih mudah daripada yang lain, dan bahwa pemahaman fisika dari masalah memberitahu Anda mana mudah dan mana sulit. Dalam contoh ini, membawa segelas air sangat mudah. Menyeimbangkan tiang sulit.
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?
Kita semua telah mendengar cerita tentang atlet yang melakukan prestasi sementara secara fisik terluka. Dapatkah mesin berkinerja dengan kerusakan fisik yang ekstrim? Kebijaksanaan konvensional menyatakan bahwa Anda perlu setidaknya empat baling-baling motor untuk terbang, karena ada empat derajat kebebasan yang perlu dikontrol: Roll, pitch, yaw dan percepatan. Hexacopters dan octocopters, dengan baling-baling enam sampai delapan, dapat menyediakan redundansi, Tapi quadrocopters jauh lebih populer karena mereka memiliki jumlah baling-baling motor paling minim: empat. Benarkah?
(Audience) Oh!
(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.
Jika kita menganalisis model matematis mesin ini dengan hanya 2 baling-baling yang bekerja, kita menemukan cara yang tidak biasa untuk terbang. Kita melepaskan kendali yaw, Tapi roll, pitch dan percepatan masih dapat dikontrol dengan algoritma yang mengeksploitasi konfigurasi baru ini. Model-model matematik memberitahu kami persis kapan dan mengapa ini dapat dilakukan. Dalam contoh ini, pengetahuan ini memungkinkan kita untuk desain arsitektur mesin baru atau untuk mendesain algoritma cerdas yang dapat menangani kerusakan, sama seperti yang dilakukan atlet manusia, alih-alih membangun mesin dengan redundansi.
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.
Kita pasti menahan napas ketika menonton seorang penyelam jungkir balik menyelam ke air, atau ketika atlit lompat tinggi berputar di udara, dan tanah bergerak mendekat dengan cepat. Apakah penyelam akan menyelam dengan sedikit cipratan air? Akan atlit lompat tinggi berhasil melompat? Misalkan kita ingin quad ini untuk melakukan jungkir balik tiga kali dan berakhir di tempat yang persis sama. Manuver ini akan terjadi begitu cepat sehingga kita tidak dapat menggunakan umpan balik posisi untuk memperbaiki gerak selama eksekusi. Waktunya tidak cukup. Sebaliknya, apa yang quad dapat lakukan adalah melakukan manuver secara buta, mengamati bagaimana hasilnya setelah melakukan manuver, dan kemudian menggunakan informasi tersebut untuk memodifikasi perilakunya sehingga jungkir balik berikutnya menjadi lebih baik. Mirip dengan penyelam dan atlit lompat tinggi, hanya melalui latihan yang diulang-ulang manuver dapat dipelajari dan dieksekusi dengan standar tertinggi.
(Laughter)
(Applause)
(Tepuk tangan)
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?
Memukul bola yang bergerak adalah keterampilan yang diperlukan dalam banyak olahraga. Bagaimana kita membuat sebuah mesin melakukan sesuatu yang dapat dilakukan dengan mudah oleh seorang atlet?
(Laughter)
(Applause)
(Tepuk tangan)
(Applause ends)
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.
Quad ini memiliki raket yang diikat di kepalanya dengan sweet spot kira-kira ukuran sebuah apel, jadi tidak terlalu besar. Perhitungan berikut dibuat setiap 20 milidetik, atau 50 kali per detik. Pertama kami menghitung arah bola. Kemudian kami menghitung bagaimana quad harus memukul bola sehingga ia akan terbang dari asal lemparan. Ketiga, lintasan direncanakan yang membawa quad dari kondisi saat itu ke titik tubrukan dengan bola. Keempat, kami hanya menjalankan strategi selama 20 milidetik. 20 milidetik kemudian, seluruh proses diulang sampai quad memukul bola.
(Applause)
(Tepuk tangan)
Machines can not only perform dynamic maneuvers on their own, they can do it collectively. These three quads are cooperatively carrying a sky net.
Mesin tidak hanya dapat melakukan manuver dinamis sendiri, mereka dapat melakukannya secara kolektif. Ketiga quad ini membawa net.
(Applause)
(Tepuk tangan)
(Applause ends)
They perform an extremely dynamic and collective maneuver to launch the ball back to me. Notice that, at full extension, these quads are vertical.
Mereka melakukan manuver yang ekstrim secara kolektif untuk memantulkan bola kembali ke Saya. Perhatikan, pada posisi ekstensi maksimum, posisi quad ini vertikal.
(Applause)
(Tepuk tangan)
In fact, when fully extended, this is roughly five times greater than what a bungee jumper feels at the end of their launch.
Bahkan ketika sepenuhnya dibentangkan ini kira-kira lima kali lebih besar daripada apa yang dirasakan bungee jumper pada akhir peluncuran mereka.
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.
Algoritma untuk melakukan hal ini sangat mirip dengan yang digunakan oleh quad tunggal untuk memukul bola kembali ke saya. Model matematika digunakan untuk terus-menerus merencanakan kembali strategi kerjasama 50 kali per detik.
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.
Segala sesuatu yang telah kita lihat sejauh ini adalah mengenai mesin dan kemampuan mereka. Apa yang terjadi ketika kita pasangkan atletisme mesin ini dengan atletisme manusia? Apa yang saya miliki di depan saya adalah sensor gerakan komersial yang biasa digunakan dalam game. Itu mengenali apa yang dilakukan oleh bagian tubuh saya dalam real time. Mirip dengan pointer yang saya gunakan sebelumnya, kita dapat menggunakan ini sebagai masukan ke sistem. Kini kita memiliki cara yang alami untuk berinteraksi dengan atletisme mentah dari quad ini menggunakan gerak tubuh saya.
(Applause)
(Tepuk tangan)
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.
Interaksi tidak harus berupa virtual. Hal ini dapat berupa fisik. Contohnya quad ini. Ia mencoba untuk tetap di titik tertentu dalam ruang. Jika saya mencoba untuk memindahkannya, ia akan melawan saya, dan bergerak kembali. Kita dapat mengubah perilaku ini. Kita dapat menggunakan model-model matematik untuk memperkirakan kekuatan yang saya terapkan terhadap quad. Setelah kita mengetahui kekuatan ini, kita juga dapat mengubah hukum fisika, sejauh yang diperlukan oleh quad, tentu saja. Di sini quad berperilaku seolah-olah
We now have an intimate way of interacting with a machine.
dalam cairan kental.
I will use this new capability to position this camera-carrying quad to the appropriate location for filming the remainder of this demonstration.
Sekarang kita memiliki cara yang intim untuk berinteraksi dengan mesin. Saya akan menggunakan kemampuan baru untuk memposisikan quad yang membawa kamera ini ke lokasi yang sesuai untuk merekam sisa demonstrasi ini.
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.
Jadi kita dapat berinteraksi secara fisik dengan quad ini dan dapat mengubah hukum fisika. Mari kita bersenang-senang dengan hal ini. Yang akan Anda lihat selanjutnya, quad ini pada awalnya bersikap seolah-olah mereka berada di Pluto. Seiring waktu, gravitasi akan meningkat sampai kita semua kembali di planet Bumi, tapi saya bisa memastikan kami tidak akan sampai ke sana. Oke, kita mulai.
(Laughter)
(Tertawa)
(Laughter)
(Tertawa)
(Applause)
(Tepuk tangan)
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.
Wah! Tentu Anda semua berpikir, orang-orang ini terlalu banyak bersenang-senang, dan Anda mungkin juga bertanya pada diri sendiri, mengapa mereka membangun mesin atlet? Beberapa dugaan adalah peran bermain di dunia binatang adalah untuk mengasah keterampilan dan mengembangkan kemampuan. Orang lain berpikir bahwa bermain lebih memiliki peran sosial, itu digunakan untuk mengikat kelompok. Demikian pula, kami menggunakan analogi olahraga dan atletis untuk membuat algoritma baru untuk mesin untuk mendorong mereka ke batas-batas mereka. Apakah dampak dari kecepatan mesin terhadap hidup kita? Seperti semua kreasi dan inovasi kita di masa lalu, mereka dapat digunakan untuk meningkatkan kondisi manusia atau mereka mungkin disalahgunakan dan dimanfaatkan berlebihan. Kita tidak menghadapi pilihan teknis, ini adalah pilihan sosial. Mari membuat pilihan yang tepat, pilihan yang menghasilkan yang terbaik di masa depan mesin, seperti atletisme dalam olahraga memberikan yang terbaik dalam diri kita.
Let me introduce you to the wizards behind the green curtain. They're the current members of the Flying Machine Arena research team.
Izinkan saya memperkenalkan Anda ke penyihir di balik tirai hijau. Mereka anggota tim peneliti terkini Flying Machine Arena.
(Applause)
(Tepuk tangan)
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller and Robin Ritz. Look out for them. They're destined for great things.
Federico Augugliaro, Dario Brescianini, Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller dan Robin Ritz. Perhatikan mereka. Mereka ditakdirkan untuk hal-hal besar.
Thank you.
Terima kasih.
(Applause)
(Tepuk tangan)