The astounding athletic power of quadcopters 四轴飞行器的强大运动性能

TED展示了一个四轴飞行器的精彩演示视频,值得大家思考,原始链接

In a robot lab at TED Global, Raffaello D’Andrea demos his flying quadcopters: robots that think like athletes, solving physical problems with algorithms that help them learn. In a series of nifty demos, D’Andrea show drones that play catch, balance and make decisions together — and watch out for an I-want-this-now demo of Kinect-controlled quads.

 

视频讲稿中文翻译

机器的运动性能指的是什么?我们将向你展示机器运动性能的概念及对此所做的相关研究工作。我们将借助这些被称为四轴飞行器或简称“四轴”的飞行机器人来做演示。

四轴飞行器存在有很长一段时间了。它们之所以如此受欢迎,是因为它们机械构造简单。只要通过控制四个螺旋桨的速度, 飞行器便可完成横滚、俯仰、偏摆等动作 并能沿着同一个方向加速。飞行器上还装有电池、电脑 及各种感应器和无线收发器。

四轴飞行器运行极其灵活,但也正因其灵活性,它运行却相对不稳定,需要某种形式的自动反馈装置控制才能顺利飞行。那么,它是如何完成刚才的动作的呢?天花板上的摄像机与笔记本电脑配合成为室内的定位系统,用来定位在空间中 带有反光感应的飞行器。收集到的数据被发送到正在进行运行估算的另一台电脑上,电脑将指令反馈给也在运行估算的四轴飞行器上。我们的大部分时间是花在研究运算法则上,正是这些运算法赋予了机器新生命。

那么,如何设计运算法则 来让机械具有运动员一般的灵活性呢?我们采用称为“基于模型设计”的方法。首先,我们以数学模式来形容机器运作的物理特征,然后使用数学理论的分支—控制理论来分析这些数学模式,与集合各种算法来控制他们。举例说明,这就是我们如何能让飞行器在空中悬浮:我们先以微分方程式来描述悬浮的物理现象。然后使用控制理论来重整这些方程式,进而得出稳定飞行器的运算法。

现在我来演示这种计算方法的优势。假如,我们想让飞行器不仅在空中悬浮,而且还能平衡这支杆子只要稍加练习,对人来说,轻易就能让杆子平衡 我们的优势是,我们以双脚支撑平稳地站立,及我们灵活的双手。这样就会比较困难,当我只用一只脚站立,也不用手来掌握平衡。注意,这支杆子顶上有个感应器,意味着杆子能够被电脑定位。

你可以注意到四轴飞行器在进行微调,来保持杆子平衡。 我们如何设计运算法来完成这个任务呢?我们把杆子的数学模式 加入到四轴飞行器的数学模式上。一旦得出四轴飞行器与杆综合系统的模式,我们就可采用控制理论设计运算法来控制它们。你看到它已经稳定了,就算我稍微触动它一下,它也会回到平衡位置。

我们还可在该模式中加入操控决定飞行器在空中的位置。 使用有感应器的指示器,我可以决定飞行器,在离我一定的距离内在空中停留的位置 能够让飞行器做到这些动作的关键是 借助于数学模式 和控制理论设计的运算法。我们让这个四轴飞行器回到这里,把杆子取下来。我接下来将演示理解物理模型和物理世界运作的重要性。注意在我把这杯水放上去时,这个四轴飞行器怎样降低高度。不像平衡杆子,这个系统里我不包括 玻璃杯的数学模型。 事实上,这系统甚至不知道有杯水在那儿。像刚才那样,我可以用指示器指令四轴飞行器 停在任何一个我指示它去的位置。

好,也许你们会问,为什么水不会从玻璃杯里洒出来? 有两个事实:第一个是引力以同样的方式作用在所有物体上。第二个是螺旋桨都指向玻璃杯的同一个方向,朝上。把这两个事实和在一起,最终结果是玻璃杯上的所有侧力小,又主要受空气动力学效应控制,因此这些速度是微不足道的。这就是为什么不需要给玻璃杯建立模型。不管四轴飞行器怎样飞行,玻璃杯里的水自然不洒。

这里的教训是一些高性能作业比其它作业更容易。而理解这个问题背后的物理学,你就会知道哪些容易,哪些困难。在这种情况下,放一杯水很容易平衡一个杆子很难。

我们都听过这样的故事,运动员身体受伤时表现出的壮举。四轴飞行器外形极端受损时,是否也能飞?传统观念认为至少需要四对固定电机螺旋桨来飞,因为要控制四个自由度:滚转、俯仰、偏摆 和加速。六轴飞行器和八轴飞行器各带有带六个和八个螺旋桨 可以提供冗余。但四轴飞行器更普遍,因为它们的固定电动螺旋桨数量最少:四个。是吗?如果我们分析一下只带两个工作螺旋桨的飞行器的数学模型,会发现有一个非常规的飞行方式。 我们不控制偏摆,但利用这个新配置的算法 滚动、俯仰和加速仍然可以得到控制。数学模型确切地告诉我们什么时候 和为什么这是可能的。在这种情况下,这方面的知识使我们能够设计 新颖的机器架构或设计巧妙的算法,妥善处理损害,就像人类运动员一样,而不是建造具有冗余的机器。

我们禁不住屏住呼吸观看 跳水运动员翻腾入水,或撑杆跳高运动员快速下落时,在空中扭转身体。跳水运动员能压水花入水吗? 撑杆跳高运动员会平稳落地吗?假设我们让这个四轴飞行器 在同一地点 开始并完成翻转三圈。这个动作会发生得很快 以至我们不能使用位置反馈信号 来纠正执行过程中的运动 只是没有足够的时间。相反四轴所能做的就是盲目执行操作,观察它完成操作的方式,然后利用这信息修改它的行为,以便下一个翻转做得好些。类似于跳水运动员和撑杆跳高运动员,只有通过反复练习 才能学会这个动作 并最高水平地来完成它。

击打运动中的球是许多体育项目中的一个必要技能,我们如何让一台机器做对一个运动员来说看似毫不费力的事呢?

这个四轴飞行器顶上绑有一个球拍 差不多苹果大小的最佳击球位置,不能太大。每二十毫秒进行下面的计算,或每秒50次。我们首先搞清球的去向。然后计算四轴飞行器应该怎样击球 使它飞回被抛出的位置。第三,计划一个携带四轴飞器的轨道 从目前的状态到球的落点。第四,我们只执行值20毫秒的战略。二十毫秒以后,重复整个过程,直到四轴飞行器击到球。

机器不仅可以自己执行动态操作,还可以一起来进行。 这三个四轴飞行器在空中共同支起一张网。

它们执行一个非常动态的 集体行动 将球回传给我,注意网完全伸展时,这些四轴飞行器是垂直的。事实上,完全伸展时, 这大约是五倍于蹦极者跳到最低点的力量。

计算这个的算法非常类似于用单个四轴飞行器击球回传给我。使用数学模型不断重新规划一个每秒50次的合作策略。

目前我们所看到的一切 是机器和自己的能力。 当我们把机器的运动天赋 和人的运动天赋连接起来会发生什么呢?我面前的是一个商业用的姿势传感器,主要用于游戏。它可以识别我身体的不同部位 实时地在做什么。类似于我前面用的指示器,我们可以用这个作为系统的输入。 我们现在有一种自然的方式,让这些四轴的原始的运动天赋和我的手势交互。

交互不一定是虚拟的,它可以是物质的。例如这个四轴飞行器,它正设法呆在空间里的一个固定点上。如果我试图让它离开,它就抵抗我,回到它想呆的地方。然而我们可以改变这种行为。我们能利用数学模型 估计我正施加在四轴飞行器上的力。 一旦知道了这个力,我们也可以改变物理定律,当然就四轴飞行器而言。这里四轴飞行器表现得好像它 在粘性流体中。

我们现在用一种亲密的方式 来和机器进行交互。我将用这个新的能力来把 这个带有摄相机的四轴飞行器定位在合适的位置 拍下剩下的演示。

这样我们可以实际与这些四轴交互 并能改变物理定律。 让我们从中得到一点小小的乐趣。 你们接下来要看到的这些四轴飞行器 会最初表现为好像它们在冥王星上。随着时间的变化,引力会增加 直到我们都回到地球上。但是我向你们保证我们不会的。好,开始 。

呼!你们现在都在想,这些家伙太有意思了,你们大概也在问自己,他们到底为什么建造机器运动员?一些人猜想,在动物王国中发挥的作用 是磨练技能和发展能力。其他的人则认为它有更多的社会作用,可以用来组织团队。同样,我们使用体育和运动的类比 创建了机器的新算法 使它们达到自己的极限。机器的速度对我们的生活方式会有什么影响呢?像所有我们过去的创造和创新一样,它们要么可以用来改善人类生存条件 要么可能被误用和滥用。 这不是我们正面临的技术选择,而是一个社会选择。让我们做出正确的诀择,这个选择带来未来机器最好的东西。就像体育中的运动 能给我们带来最好的东西一样。

让我来给你们介绍一下这个绿幕背后的奇才们。他们是飞行器竞技场研究队的现任成员。Federico Augugliaro, Dario Brescianini , Markus Hehn, Sergei Lupashin, Mark Muller 和 Robin Ritz。 留心这些人,他们注定要成就大事。 谢谢。