ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.

Why you should listen

At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.

More profile about the speaker
Vijay Kumar | Speaker | TED.com
TEDxPenn

Vijay Kumar: The future of flying robots

비제이 쿠말(Vijay Kumar): 비행 로봇의 미래

Filmed:
1,780,679 views

펜실베니아 대학의 연구실에서 비제이 쿠말과 그의 팀은 꿀벌에서 영감을 얻은 자동 비행 로봇을 만들고 있습니다. 그들의 최근의 성과는 Precision Farming (정밀 농법)으로 벌떼같은 로봇들이 과수원의 모든 식물과 열매를 파악하고 재구성하며 분석하여 농부들에게 수확량을 향상시키고 농업용수 관리를 더 잘 할 수 있도록 제공합니다.
- Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
In my lab, we build짓다
autonomous자발적인 aerial공중선 robots로봇
0
1280
3656
제 연구실은 여기 날아다니는 것처럼
자동 비행 로봇을 만듭니다.
00:16
like the one you see flying나는 here.
1
4960
1880
00:20
Unlike같지 않은 the commercially상업적으로 available유효한 drones무인 항공기
that you can buy사다 today오늘,
2
8720
3696
오늘날 구매할 수 있는
상업용 드론과는 달리
00:24
this robot기계 인간 doesn't have any GPSGPS on board.
3
12440
2640
이 로봇은 GPS를
탑재하고 있지 않습니다.
00:28
So without없이 GPSGPS,
4
16160
1216
GPS없이는
00:29
it's hard단단한 for robots로봇 like this
to determine결정 their그들의 position위치.
5
17400
3280
이런 로봇이 자신의 위치를
파악하기 힘듭니다.
00:34
This robot기계 인간 uses용도 onboard선내에 sensors센서,
cameras카메라 and laser원자 램프 scanners스캐너,
6
22240
4736
이 로봇은 자체 센서와 카메라,
레이저 스캐너를 가지고
주변 환경을 탐색합니다.
00:39
to scan주사 the environment환경.
7
27000
1696
환경의 특이사항들을 탐지하고
00:40
It detects감지하다 features풍모 from the environment환경,
8
28720
3056
그 사항들이 관련있는 곳에서
00:43
and it determines결정하다 where it is
relative상대적인 to those features풍모,
9
31800
2736
삼각측량법을 이용해서 결정합니다.
00:46
using~을 사용하여 a method방법 of triangulation삼각 측량.
10
34560
2136
그러고 나서 이 특징들을
뒤에 보시는 것 같은
00:48
And then it can assemble모으다
all these features풍모 into a map지도,
11
36720
3456
지도로 조합할 수 있습니다.
00:52
like you see behind뒤에 me.
12
40200
1736
이 지도는 로봇이
장애물의 위치를 알아서
00:53
And this map지도 then allows허락하다 the robot기계 인간
to understand알다 where the obstacles장애물 are
13
41960
3936
충돌없이 날아다닐 수 있게 합니다.
00:57
and navigate항해하다 in a collision-free충돌이없는 manner방법.
14
45920
2720
01:01
What I want to show보여 주다 you next다음 것
15
49160
2096
다음에 보여 드리고 싶은 것은
연구실에서 진행했던 몇 가지 실험인데
01:03
is a set세트 of experiments실험
we did inside내부 our laboratory실험실,
16
51280
3216
이 로봇이 장거리 비행을
할 수 있는 겁니다.
01:06
where this robot기계 인간 was able할 수 있는
to go for longer더 길게 distances거리.
17
54520
3480
01:10
So here you'll see, on the top상단 right,
what the robot기계 인간 sees본다 with the camera카메라.
18
58400
5016
보시면 오른쪽 맨 위에 로봇이
카메라로 보는 것입니다.
주 화면에는 이건
4배속으로 돌린 겁니다.
01:15
And on the main본관 screen화면 --
19
63440
1216
01:16
and of course코스 this is sped속도가 빠른 up
by a factor인자 of four --
20
64680
2456
01:19
on the main본관 screen화면 you'll see
the map지도 that it's building건물.
21
67160
2667
주 화면에 지도를
만드는 것이 보입니다.
이것은 저희 연구실
복도의 고화질 지도입니다.
01:21
So this is a high-resolution높은 해상도 map지도
of the corridor복도 around our laboratory실험실.
22
69851
4285
이것이 곧 연구실로
들어오는게 보일 겁니다.
01:26
And in a minute
you'll see it enter들어가다 our lab,
23
74160
2336
어지럽게 널린 물건들을 보고
알 수 있으시죠.
01:28
which어느 is recognizable확인할 수 있는
by the clutter어지럽게 흩어져 있는 것 that you see.
24
76520
2856
(웃음)
01:31
(Laughter웃음)
25
79400
1016
여러분께 알려드릴 중요한 점은
01:32
But the main본관 point포인트 I want to convey나르다 to you
26
80440
2007
이 로봇들이 5cm 해상도의
고화질 지도를 만들어서
01:34
is that these robots로봇 are capable유능한
of building건물 high-resolution높은 해상도 maps지도들
27
82472
3584
01:38
at five다섯 centimeters센티미터 resolution해결,
28
86080
2496
연구실이나 건물 밖에 있는 사람이
01:40
allowing허락하는 somebody어떤 사람 who is outside외부 the lab,
or outside외부 the building건물
29
88600
4176
안에 들어가지도 않고 로봇을 보내고
01:44
to deploy전개하다 these
without없이 actually사실은 going inside내부,
30
92800
3216
건물 안에서 벌어지는
일을 알아내게 해 줍니다.
01:48
and trying견딜 수 없는 to infer미루다
what happens일이 inside내부 the building건물.
31
96040
3760
01:52
Now there's one problem문제
with robots로봇 like this.
32
100400
2240
이런 로봇에 한 가지 문제가 있습니다.
01:55
The first problem문제 is it's pretty예쁜 big.
33
103600
2200
첫 번째 문제는 이것이 매우 큽니다.
01:58
Because it's big, it's heavy무거운.
34
106120
1680
크다보니 무겁습니다.
02:00
And these robots로봇 consume바싹 여위다
about 100 watts와트 per pound파운드.
35
108640
3040
이 로봇들은 1파운드 당
100와트를 소모합니다.
02:04
And this makes~을 만든다 for
a very short짧은 mission사명 life.
36
112360
2280
그래서 임무수행 시간이 매우 짧습니다.
02:08
The second둘째 problem문제
37
116000
1456
두 번째 문제는
이 로봇들이 매우 비싼 데
02:09
is that these robots로봇 have onboard선내에 sensors센서
that end종료 up being존재 very expensive비싼 --
38
117480
3896
내장 센서, 레이저 스캐너,
카메라와 처리장치가 있습니다.
02:13
a laser원자 램프 scanner스캐너, a camera카메라
and the processors가공업자.
39
121400
3440
02:17
That drives드라이브 up the cost비용 of this robot기계 인간.
40
125280
3040
그것 때문에 이 로봇가격이 치솟습니다.
02:21
So we asked물었다 ourselves우리 스스로 a question문제:
41
129440
2656
그래서 이런 질문을 해 봤습니다.
전자제품 매장의 어떤 소비재가
02:24
what consumer소비자 product생성물
can you buy사다 in an electronics전자 제품 store저장
42
132120
3776
저렴하고, 가벼우며 내장
센서와 처리장치가 있을까요?
02:27
that is inexpensive, that's lightweight경량의,
that has sensing감지 onboard선내에 and computation계산?
43
135920
6280
02:36
And we invented발명 된 the flying나는 phone전화.
44
144080
2656
그래서 저희가 날아다니는
전화를 발명했습니다.
(웃음)
02:38
(Laughter웃음)
45
146760
1936
이 로봇은 매장에서 구입할 수 있는
삼성 갤럭시 스마트폰을 썼고
02:40
So this robot기계 인간 uses용도 a Samsung삼성 Galaxy은하
smartphone스마트 폰 that you can buy사다 off the shelf선반,
46
148720
6176
앱스토어에서 앱을 다운로드
하기만 하면 됩니다.
02:46
and all you need is an app that you
can download다운로드 from our app store저장.
47
154920
4016
로봇이 글자도 인식합니다.
여기서는 "TED"를 읽죠.
02:50
And you can see this robot기계 인간
reading독서 the letters편지, "TED테드" in this case케이스,
48
158960
4216
T와 E의 가장자리를 보며
02:55
looking at the corners모퉁이
of the "T" and the "E"
49
163200
2936
자동비행을 하며 삼각측량을 합니다.
02:58
and then triangulating삼각 측량 off of that,
flying나는 autonomously자율적으로.
50
166160
3480
03:02
That joystick조종간 is just there
to make sure if the robot기계 인간 goes간다 crazy미친,
51
170720
3256
조이스틱이 로봇이 마구
움직이지 않게 조정합니다.
쥬세페가 로봇을 끌 수 있죠.
03:06
Giuseppe주세페 can kill죽이다 it.
52
174000
1416
(웃음)
03:07
(Laughter웃음)
53
175440
1640
03:10
In addition부가 to building건물
these small작은 robots로봇,
54
178920
3816
이러한 작은 로봇을 제작함과 더불어
여기서 보시는 이런
역동적인 행동도 실험합니다.
03:14
we also또한 experiment실험 with aggressive적극적인
behaviors행동, like you see here.
55
182760
4800
03:19
So this robot기계 인간 is now traveling여행
at two to three meters미터 per second둘째,
56
187920
5296
이 로봇은 초당 2-3m로 움직이며
방향을 바꿀 때 공격적으로
올라가거나 돕니다.
03:25
pitching투구 and rolling구르는 aggressively공격적으로
as it changes변화들 direction방향.
57
193240
3496
요점은 더 빨리 갈 수 있고 비구조화된
환경에서 움직일 수 있는
03:28
The main본관 point포인트 is we can have
smaller더 작은 robots로봇 that can go faster더 빠른
58
196760
4256
더 작은 로봇을 가질 수
있다는 겁니다.
03:33
and then travel여행 in these
very unstructured구조되지 않은 environments환경.
59
201040
2960
03:37
And in this next다음 것 video비디오,
60
205120
2056
다음 영상에서는
새나 독수리가 우아하게 날개와
03:39
just like you see this bird, an eagle독수리,
gracefully우아하게 coordinating조정 its wings날개,
61
207200
5896
눈, 다리를 조정해서 물 밖으로
먹이를 잡아 채는 걸 보시듯이
03:45
its eyes and feet피트
to grab그랩 prey먹이 out of the water,
62
213120
4296
우리 로봇도 낚시를 할 수 있습니다.
03:49
our robot기계 인간 can go fishing어업, too.
63
217440
1896
(웃음)
03:51
(Laughter웃음)
64
219360
1496
이 경우에는 갑자기 필리
치즈스테이크를 낚아 챕니다.
03:52
In this case케이스, this is a Philly필라델피아 cheesesteak치즈 스테이크
hoagie호아 기 that it's grabbing움켜 잡는 out of thin얇은 air공기.
65
220880
4056
(웃음)
03:56
(Laughter웃음)
66
224960
2400
03:59
So you can see this robot기계 인간
going at about three meters미터 per second둘째,
67
227680
3296
이 로봇이 초당 3m로
움직이는 걸 보시는데
걷는 속도보다 빠르며
팔, 발톱과 비행을
04:03
which어느 is faster더 빠른 than walking보행 speed속도,
coordinating조정 its arms무기, its claws집게발
68
231000
5136
눈 깜짝할 사이에 조정해서
이렇게 하는 겁니다.
04:08
and its flight비행 with split-second스플릿 - 초 timing타이밍
to achieve이루다 this maneuver운동.
69
236160
4120
04:14
In another다른 experiment실험,
70
242120
1216
다른 실험에서는
로봇이 비행을 어떻게 조절하여
04:15
I want to show보여 주다 you
how the robot기계 인간 adapts적응하다 its flight비행
71
243360
3656
부유 하중을 통제하는 지
보여드리겠습니다.
04:19
to control제어 its suspended매달린 payload유효 탑재량,
72
247040
2376
창 넓이보다 실제로 더 큰 길이입니다.
04:21
whose누구의 length길이 is actually사실은 larger더 큰
than the width of the window창문.
73
249440
3800
04:25
So in order주문 to accomplish달하다 this,
74
253680
1696
이렇게 하기 위해서
고도를 높이고 조절하여
04:27
it actually사실은 has to pitch피치
and adjust맞추다 the altitude고도
75
255400
3696
적재 하중을 흔들어 통과합니다.
04:31
and swing그네 the payload유효 탑재량 through...을 통하여.
76
259120
2320
04:38
But of course코스 we want
to make these even smaller더 작은,
77
266920
2296
물론 이것을 더욱 작게 하고 싶어서
특히 꿀벌에서 영감을 받았습니다.
04:41
and we're inspired영감을 얻은
in particular특별한 by honeybees꿀벌.
78
269240
3016
이것은 느린 영상인데, 꿀벌을 보시면
04:44
So if you look at honeybees꿀벌,
and this is a slowed느린 down video비디오,
79
272280
3256
아주 작은데 관성이 매우 가벼워서
04:47
they're so small작은,
the inertia관성 is so lightweight경량의 --
80
275560
3720
04:51
(Laughter웃음)
81
279960
1176
(웃음)
가령 제 손에 튕겨도
신경도 안 씁니다.
04:53
that they don't care케어 --
they bounce되튐 off my hand, for example.
82
281160
3536
이것은 꿀벌의 행동을
흉내내는 소형 로봇입니다.
04:56
This is a little robot기계 인간
that mimics모방하다 the honeybee꿀벌 behavior행동.
83
284720
3160
05:00
And smaller더 작은 is better,
84
288600
1216
작을수록 더 좋은 것이
이렇게 소규모로 하면
관성이 더 낮아집니다.
05:01
because along...을 따라서 with the small작은 size크기
you get lower보다 낮은 inertia관성.
85
289840
3536
관성이 낮아지면 --
05:05
Along을 따라서 with lower보다 낮은 inertia관성 --
86
293400
1536
(윙윙거리는 로봇) (웃음)
05:06
(Robot기계 인간 buzzing윙윙 거리는 소리, laughter웃음)
87
294960
2856
관성이 낮아지면,
충돌에 저항력이 있습니다.
05:09
along...을 따라서 with lower보다 낮은 inertia관성,
you're resistant저항하는 to collisions충돌.
88
297840
2816
그것이 더욱 튼튼하게 해 줍니다.
05:12
And that makes~을 만든다 you more robust건장한.
89
300680
1720
05:15
So just like these honeybees꿀벌,
we build짓다 small작은 robots로봇.
90
303800
2656
저희는 꿀벌같은 소형 로봇을 만듭니다.
특히 이것은 25g밖에 안 됩니다.
05:18
And this particular특별한 one
is only 25 grams그램 in weight무게.
91
306480
3376
전력도 6와트만 소모하지요.
05:21
It consumes소모하다 only six watts와트 of power.
92
309880
2160
05:24
And it can travel여행
up to six meters미터 per second둘째.
93
312440
2536
초당 6m까지 움직일 수 있습니다.
제가 이것을 이 크기에 표준화시키면
05:27
So if I normalize정상화하다 that to its size크기,
94
315000
2336
보잉787이 음속의 10배로
나는 것과 같습니다.
05:29
it's like a Boeing보잉 787 traveling여행
ten times타임스 the speed속도 of sound소리.
95
317360
3640
05:36
(Laughter웃음)
96
324000
2096
(웃음)
제가 예시를 보여드리겠습니다.
05:38
And I want to show보여 주다 you an example.
97
326120
1920
05:40
This is probably아마 the first planned계획 한 mid-air공중
collision충돌, at one-twentieth1/20 normal표준 speed속도.
98
328840
5256
이것이 최초의 계획된 공중
충돌일텐데요, 1/20 표준속입니다.
초당 2m의 상대속으로 갑니다.
05:46
These are going at a relative상대적인 speed속도
of two meters미터 per second둘째,
99
334120
2858
이것이 기본 원리를 잘 설명해 줍니다.
05:49
and this illustrates설명하다 the basic기본 principle원리.
100
337002
2480
05:52
The two-gram2 그램 carbon탄소 fiber섬유 cage새장 around it
prevents예방하다 the propellers프로펠러 from entangling얽히게하는,
101
340200
4976
2g짜리 탄소섬유로 두르면
프로펠러가 엉키는 걸 방지하지만
기본적으로 충돌이 흡수되고
로봇이 충돌에 반응합니다.
05:57
but essentially본질적으로 the collision충돌 is absorbed흡수 된
and the robot기계 인간 responds응답하다 to the collisions충돌.
102
345200
5296
매우 작다는 건 또한
안전하다는 뜻입니다.
06:02
And so small작은 also또한 means방법 safe안전한.
103
350520
2560
06:05
In my lab, as we developed개발 된 these robots로봇,
104
353400
2016
제 연구실에서 이 로봇을 개발했을 때
이런 대형 로봇도 시작했고
06:07
we start스타트 off with these big robots로봇
105
355440
1620
지금은 이런 소형 로봇에 매진합니다.
06:09
and then now we're down
to these small작은 robots로봇.
106
357084
2812
저희가 과거에 주문한
반창고 수를 그래프로 그리면
06:11
And if you plot음모 a histogram막대 그래프
of the number번호 of Band-Aids반창고 we've우리는 ordered주문한
107
359920
3456
지금은 그래프가 차차 감소했을 겁니다.
06:15
in the past과거, that sort종류 of tailed꼬리가 달린 off now.
108
363400
2576
이 로봇이 매우 안전하기 때문입니다.
06:18
Because these robots로봇 are really safe안전한.
109
366000
1960
06:20
The small작은 size크기 has some disadvantages단점,
110
368760
2456
소형 크기는 단점이 있습니다.
자연은 이런 단점들을 여러가지
방법으로 보상할 방법을 찾았죠.
06:23
and nature자연 has found녹이다 a number번호 of ways
to compensate보상하다 for these disadvantages단점.
111
371240
4080
06:27
The basic기본 idea생각 is they aggregate골재
to form형태 large groups여러 떼, or swarms득점.
112
375960
4000
기본적인 원리는 큰 집단,
또는 떼를 짓는 겁니다.
06:32
So, similarly비슷하게, in our lab,
we try to create몹시 떠들어 대다 artificial인공의 robot기계 인간 swarms득점.
113
380320
3976
연구실에서 비슷하게 인공적인
로봇 떼를 만들어 봤습니다.
이건 매우 힘들었는데
06:36
And this is quite아주 challenging도전적인
114
384320
1381
로봇의 연결망을
생각해야 했기 때문입니다.
06:37
because now you have to think
about networks네트워크 of robots로봇.
115
385725
3320
06:41
And within이내에 each마다 robot기계 인간,
116
389360
1296
각각의 로봇 안에서
감지, 의사소통, 신호처리의
상호작용을 생각해야 하는데
06:42
you have to think about the interplay상호 작용
of sensing감지, communication통신, computation계산 --
117
390680
5616
이 연결망은 통제 관리가
매우 어렵게 됩니다.
06:48
and this network회로망 then becomes된다
quite아주 difficult어려운 to control제어 and manage꾸리다.
118
396320
4960
06:54
So from nature자연 we take away
three organizing조직 principles원칙들
119
402160
3296
그래서 자연에서 필수적으로 알고리즘을
짜게 한 세 가지 조직 원리를 뽑았습니다.
06:57
that essentially본질적으로 allow허용하다 us
to develop나타나게 하다 our algorithms알고리즘.
120
405480
3160
07:01
The first idea생각 is that robots로봇
need to be aware알고있는 of their그들의 neighbors이웃.
121
409640
4536
첫 번째 원리는 로봇이 근접한
로봇을 인지해야 하는 겁니다.
다른 로봇들을 인식하고
소통할 수 있어야 합니다.
07:06
They need to be able할 수 있는 to sense감각
and communicate소통하다 with their그들의 neighbors이웃.
122
414200
3440
07:10
So this video비디오 illustrates설명하다 the basic기본 idea생각.
123
418040
2656
이 영상은 그 기본 원리를 보여줍니다.
로봇이 네 대가 있습니다.
07:12
You have four robots로봇 --
124
420720
1296
한 로봇이 인간 조종사에게
그야 말로 납치되었습니다.
07:14
one of the robots로봇 has actually사실은 been
hijacked납치 된 by a human인간의 operator운영자, literally말 그대로.
125
422040
4240
07:19
But because the robots로봇
interact상호 작용하다 with each마다 other,
126
427217
2239
그러나 로봇이 서로 상호작용하기 때문에
다른 로봇을 감지하고
기본적으로 따라갑니다.
07:21
they sense감각 their그들의 neighbors이웃,
127
429480
1656
07:23
they essentially본질적으로 follow따르다.
128
431160
1296
여기 한 명이 이 추종로봇의
연결망을 주도합니다.
07:24
And here there's a single단일 person사람
able할 수 있는 to lead리드 this network회로망 of followers추종자.
129
432480
5360
07:32
So again, it's not because all the robots로봇
know where they're supposed가정의 to go.
130
440000
5056
다시 말하면 모든 로봇이
어디로 갈지 알기 때문이 아니라
근접 로봇들의 위치에
그저 반응하기 때문인 겁니다.
07:37
It's because they're just reacting반응하는
to the positions직책 of their그들의 neighbors이웃.
131
445080
4320
07:43
(Laughter웃음)
132
451720
4120
(웃음)
07:48
So the next다음 것 experiment실험 illustrates설명하다
the second둘째 organizing조직 principle원리.
133
456280
5240
다음 실험은 두 번째
조직 원리를 보여줍니다.
07:54
And this principle원리 has to do
with the principle원리 of anonymity익명.
134
462920
3800
이 원리는 익명의
원리와 관계가 있습니다.
07:59
Here the key idea생각 is that
135
467400
4296
중심 생각은
로봇들이 다른 로봇의
정체를 모른다는 것이죠.
08:03
the robots로봇 are agnostic불가 지론의
to the identities정체성 of their그들의 neighbors이웃.
136
471720
4240
08:08
They're asked물었다 to form형태 a circular회보 shape모양,
137
476440
2616
이들이 원형을 만들도록 명령 받으면
이 과정에 몇 개의 로봇을 투입하거나
08:11
and no matter문제 how many많은 robots로봇
you introduce끼워 넣다 into the formation형성,
138
479080
3296
몇 개를 빼든지
08:14
or how many많은 robots로봇 you pull손잡이 out,
139
482400
2576
각 로봇은 단지 다른 로봇에 반응합니다.
08:17
each마다 robot기계 인간 is simply간단히
reacting반응하는 to its neighbor이웃 사람.
140
485000
3136
원형을 만들어야 하는 사실을 인지하지만
08:20
It's aware알고있는 of the fact that it needs필요
to form형태 the circular회보 shape모양,
141
488160
4976
다른 로봇과 협력하여
08:25
but collaborating협력 with its neighbors이웃
142
493160
1776
중앙 통제가 없이 모양을 형성합니다.
08:26
it forms형태 the shape모양
without없이 central본부 coordination동등.
143
494960
3720
08:31
Now if you put these ideas아이디어 together함께,
144
499520
2416
이 생각들을 한데 모으면
세 번째 생각이 기본적으로
저희는 이 로봇들에게
08:33
the third제삼 idea생각 is that we
essentially본질적으로 give these robots로봇
145
501960
3896
실행해야 할 모양의
수학적 설명을 주는 겁니다.
08:37
mathematical매우 정확한 descriptions기술
of the shape모양 they need to execute실행하다.
146
505880
4296
이런 모양은 시간의
함수에 따라 다를 수 있는데
08:42
And these shapes도형 can be varying변화하는
as a function기능 of time,
147
510200
3496
이 로봇들이 원형으로 움직이기 시작하고
08:45
and you'll see these robots로봇
start스타트 from a circular회보 formation형성,
148
513720
4496
직사각형 모양으로
바뀌고 직선으로 쭉 뻗어
08:50
change변화 into a rectangular직사각형의 formation형성,
stretch뻗기 into a straight직진 line,
149
518240
3256
타원형으로 다시
돌아가는 게 보이실 겁니다.
08:53
back into an ellipse타원.
150
521520
1375
로봇들이 순간적인 조정으로 하는 것인데
08:54
And they do this with the same같은
kind종류 of split-second스플릿 - 초 coordination동등
151
522919
3617
자연에서 보는 벌떼와 같은 것이죠.
08:58
that you see in natural자연스러운 swarms득점, in nature자연.
152
526560
3280
09:03
So why work with swarms득점?
153
531080
2136
왜 떼로 작업하느냐고요?
저희가 매우 흥미를 갖고 있는 두 가지
응용방법을 말씀드리겠습니다.
09:05
Let me tell you about two applications응용 프로그램
that we are very interested관심있는 in.
154
533240
4120
09:10
The first one has to do with agriculture농업,
155
538160
2376
첫 번째는 농업과 관련되어 있는데
전 세계적으로 우리가
당면한 최대의 문제일 겁니다.
09:12
which어느 is probably아마 the biggest가장 큰 problem문제
that we're facing면함 worldwide세계적인.
156
540560
3360
09:16
As you well know,
157
544760
1256
여러분이 잘 아시듯이
지구상에 7명 중
한 명이 영양실조입니다.
09:18
one in every...마다 seven일곱 persons
in this earth지구 is malnourished영양 실조의.
158
546040
3520
09:21
Most가장 of the land that we can cultivate기르다
has already이미 been cultivated교양 있는.
159
549920
3480
경작할 수 있는 땅은
다 농사짓고 있습니다.
09:25
And the efficiency능률 of most가장 systems시스템
in the world세계 is improving개선,
160
553960
3216
세계의 대부분 시스템의
효율성이 향상되고 있지만
생산 시스템의 효율성은
실제로 감소하고 있습니다.
09:29
but our production생산 system체계
efficiency능률 is actually사실은 declining쇠퇴하는.
161
557200
3520
09:33
And that's mostly대개 because of water
shortage부족, crop수확고 diseases질병, climate기후 change변화
162
561080
4216
대부분 물 부족, 작물 병, 기후 변화와
다른 몇 가지들 때문입니다.
09:37
and a couple of other things.
163
565320
1520
09:39
So what can robots로봇 do?
164
567360
1480
로봇이 무엇을 할 수 있을까요?
09:41
Well, we adopt채택하다 an approach접근 that's
called전화 한 Precision정도 Farming농업 in the community커뮤니티.
165
569200
4616
농업계에는 정밀 농법이라고
하는 방법을 채택합니다.
기본 원리는 과수원에 로봇을 비행시켜서
09:45
And the basic기본 idea생각 is that we fly파리
aerial공중선 robots로봇 through...을 통하여 orchards과수원,
166
573840
5376
각 작물의 정밀한
모형을 구축하는 겁니다.
09:51
and then we build짓다
precision정도 models모델 of individual개인 plants식물.
167
579240
3120
09:54
So just like personalized개인화 된 medicine의학,
168
582829
1667
마치 개인별 맞춤 의학처럼
개별 환자들을 모두 다르게
치료하는 것을 상상하시는 것 처럼
09:56
while you might imagine상상하다 wanting이 없이
to treat every...마다 patient환자 individually개별적으로,
169
584520
4816
저희가 하고 싶은 것이
개별 작물의 모형을 만들어서
10:01
what we'd우리는 like to do is build짓다
models모델 of individual개인 plants식물
170
589360
3696
농부에게 각 작물이 필요한
사항을 알려주는 겁니다.
10:05
and then tell the farmer농장주
what kind종류 of inputs투입물 every...마다 plant식물 needs필요 --
171
593080
4136
이 경우에는 물, 비료,
농약을 주는 것이죠.
10:09
the inputs투입물 in this case케이스 being존재 water,
fertilizer비료 and pesticide농약.
172
597240
4440
10:14
Here you'll see robots로봇
traveling여행 through...을 통하여 an apple사과 orchard과수원,
173
602640
3616
여기 보시면 사과 농장을
비행하는 로봇이 보이는데
잠시 후에 두 대의 동료 로봇이
10:18
and in a minute you'll see
two of its companions동행자
174
606280
2256
왼쪽에서 같은 일을 하고
있는게 보일 겁니다.
10:20
doing the same같은 thing on the left side측면.
175
608560
1810
10:22
And what they're doing is essentially본질적으로
building건물 a map지도 of the orchard과수원.
176
610800
3656
이 로봇이 하는 일은 기본적으로
과수원의 지도를 제작하는 겁니다.
지도 안에는 과수원의
모든 작불이 들어 갑니다.
10:26
Within이내에 the map지도 is a map지도
of every...마다 plant식물 in this orchard과수원.
177
614480
2816
(윙윙거리는 로봇)
10:29
(Robot기계 인간 buzzing윙윙 거리는 소리)
178
617320
1656
그 지도가 어떻게 생겼는지 보겠습니다.
10:31
Let's see what those maps지도들 look like.
179
619000
1896
다음 영상에서 이 로봇에
쓰이는 카메라가 보입니다.
10:32
In the next다음 것 video비디오, you'll see the cameras카메라
that are being존재 used on this robot기계 인간.
180
620920
4296
맨 위 왼쪽에 뛰어난
컬러 카메라가 있습니다.
10:37
On the top-left왼쪽 상단 is essentially본질적으로
a standard표준 color색깔 camera카메라.
181
625240
3240
10:41
On the left-center왼쪽 중심 is an infrared적외선 camera카메라.
182
629640
3296
왼쪽 중앙에는 적외선
카메라가 있습니다.
아래 왼쪽에는 온도감지 카메라가 있죠.
10:44
And on the bottom-left왼쪽 하단
is a thermal열의 camera카메라.
183
632960
3776
주 패널에는 3차원으로 과수원의 모든
나무가 재구성된 것을 보고 계십니다.
10:48
And on the main본관 panel패널, you're seeing
a three-dimensional입체의 reconstruction재건
184
636760
3336
센서가 나무 사이를
비행하면서 생긴 것이죠.
10:52
of every...마다 tree나무 in the orchard과수원
as the sensors센서 fly파리 right past과거 the trees나무.
185
640120
6120
10:59
Armed무장 한 with information정보 like this,
we can do several수개 things.
186
647640
4040
이런 정보를 갖추고 있으면
몇 가지를 할 수 있습니다.
11:04
The first and possibly혹시 the most가장 important중대한
thing we can do is very simple단순한:
187
652200
4256
가장 중요한 첫 번째는
매우 단순합니다.
모든 나무의 열매를 세는 겁니다.
11:08
count카운트 the number번호 of fruits과일 on every...마다 tree나무.
188
656480
2440
11:11
By doing this, you tell the farmer농장주
how many많은 fruits과일 she has in every...마다 tree나무
189
659520
4536
이렇게 하면 농부에게
모든 나무의 열매 수를 알려주고
과수원의 수확량을 추정하게 해 줘서
11:16
and allow허용하다 her to estimate견적
the yield수율 in the orchard과수원,
190
664080
4256
생산과정을 최적화 하게 해 줍니다.
11:20
optimizing최적화 the production생산
chain체인 downstream하류.
191
668360
2840
11:23
The second둘째 thing we can do
192
671640
1616
두 번째로 할 수 있는 일은
작물의 모형을 따서
3차원으로 재구성하고
11:25
is take models모델 of plants식물, construct구성하다
three-dimensional입체의 reconstructions재건축,
193
673280
4496
덮개 크기 추정치로
11:29
and from that estimate견적 the canopy천개 size크기,
194
677800
2536
모든 작물의 잎 개수와 덮개 크기의
상관관계를 알아 보는 겁니다.
11:32
and then correlate상관하다 the canopy천개 size크기
to the amount of leaf area지역 on every...마다 plant식물.
195
680360
3776
이것은 잎사귀 지표라고 합니다.
11:36
And this is called전화 한 the leaf area지역 index색인.
196
684160
2176
이런 잎사귀 지표를 아신다면
11:38
So if you know this leaf area지역 index색인,
197
686360
1936
모든 작물의 가능한 광합성
수치를 측정하는 것이고
11:40
you essentially본질적으로 have a measure법안 of how much
photosynthesis광합성 is possible가능한 in every...마다 plant식물,
198
688320
5456
그럼 각 나무의 건강정도를
알 수 있는 겁니다.
11:45
which어느 again tells말하다 you
how healthy건강한 each마다 plant식물 is.
199
693800
2880
11:49
By combining결합하다 visual시각적 인
and infrared적외선 information정보,
200
697520
4216
시각 정보와 적외선 정보를 결합하면
NDVI같은 지표를
계산해 낼 수 있습니다.
11:53
we can also또한 compute계산하다 indices지수 such이러한 as NDVINDVI.
201
701760
3296
특히 이 경우에는 실제로
11:57
And in this particular특별한 case케이스,
you can essentially본질적으로 see
202
705080
2816
다른 작물만큼 좋지 않은
작물이 있음을 알 수 있죠.
11:59
there are some crops작물 that are
not doing as well as other crops작물.
203
707920
3016
이미지를 통해 쉽게
구별할 수 있습니다.
12:02
This is easily용이하게 discernible보고 알 수 있는 from imagery형상,
204
710960
4056
그저 시각 이미지가 아니라
12:07
not just visual시각적 인 imagery형상 but combining결합하다
205
715040
2216
시각과 적외선 이미지를
결합하는 것이죠.
12:09
both양자 모두 visual시각적 인 imagery형상 and infrared적외선 imagery형상.
206
717280
2776
마지막으로
12:12
And then lastly마지막으로,
207
720080
1336
저희가 흥미를 갖고 있는 것이
백화 초기상태를 탐지하는 겁니다.
12:13
one thing we're interested관심있는 in doing is
detecting탐지 the early이른 onset습격 of chlorosis위황병 --
208
721440
4016
이것은 오렌지 나무인데
12:17
and this is an orange주황색 tree나무 --
209
725480
1496
잎이 황색으로 보이시죠.
12:19
which어느 is essentially본질적으로 seen
by yellowing황변 of leaves이파리.
210
727000
2560
12:21
But robots로봇 flying나는 overhead간접비
can easily용이하게 spot자리 this autonomously자율적으로
211
729880
3896
하지만 로봇이 위에서
비행하면 쉽게 발견하고
농부에게
12:25
and then report보고서 to the farmer농장주
that he or she has a problem문제
212
733800
2936
과수원의 어느 부분에
문제가 있는지 보고합니다.
12:28
in this section섹션 of the orchard과수원.
213
736760
1520
12:30
Systems시스템 like this can really help,
214
738800
2696
이런 시스템은 정말 도움이 되는데
약 10% 정도 수확량을 향상시킬
것으로 전망하고 있습니다.
12:33
and we're projecting투영 yields산출량
that can improve돌리다 by about ten percent퍼센트
215
741520
5816
더욱 중요한 것은 물을 주는 것을
12:39
and, more importantly중요하게, decrease감소
the amount of inputs투입물 such이러한 as water
216
747360
3216
로봇 떼를 이용하면
25%정도 절감할 수 있습니다.
12:42
by 25 percent퍼센트 by using~을 사용하여
aerial공중선 robot기계 인간 swarms득점.
217
750600
3280
12:47
Lastly마지막으로, I want you to applaud박수 갈채하는
the people who actually사실은 create몹시 떠들어 대다 the future미래,
218
755200
5736
마지막으로 실제로 미래를 만들고 있는
분들에게 박수를 보내셨으면 좋겠습니다.
야쉬 물가온카, 시캉 리유와
쥬세페 로이아노가
12:52
Yash야쉬 Mulgaonkar물가 갈카, Sikang시강 Liu리우
and Giuseppe주세페 LoiannoLoianno,
219
760960
4920
보셨던 세 가지 시범을
담당해 주셨습니다.
12:57
who are responsible책임있는 for the three
demonstrations시위 that you saw.
220
765920
3496
감사합니다.
13:01
Thank you.
221
769440
1176
(박수)
13:02
(Applause박수 갈채)
222
770640
5920
Translated by Jihyeon J. Kim
Reviewed by Gemma EJ Lee

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ABOUT THE SPEAKER
Vijay Kumar - Roboticist
As the dean of the University of Pennsylvania's School of Engineering and Applied Science, Vijay Kumar studies the control and coordination of multi-robot formations.

Why you should listen

At the General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Lab at the University of Pennsylvania, flying quadrotor robots move together in eerie formation, tightening themselves into perfect battalions, even filling in the gap when one of their own drops out. You might have seen viral videos of the quads zipping around the netting-draped GRASP Lab (they juggle! they fly through a hula hoop!). Vijay Kumar headed this lab from 1998-2004. He's now the dean of the School of Engineering and Applied Science at the University of Pennsylvania in Philadelphia, where he continues his work in robotics, blending computer science and mechanical engineering to create the next generation of robotic wonders.

More profile about the speaker
Vijay Kumar | Speaker | TED.com