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DeepField- Deep Learning in Field Robotics: from conceptualization towards implementation

Projektbeschreibung

Ein neues Netzwerk soll mehr Robotern die Feldarbeit ermöglichen

Schwer arbeitende Feldroboter kommen vor allem im Bergbau, in der Landwirtschaft, in der Forstwirtschaft und im Bauwesen zum Einsatz und sind dabei an Land, unter Wasser, in der Luft oder im Weltraum tätig. In der Landwirtschaft gibt es Roboter, die für spezialisierte Aufgaben wie das Pflücken von Erdbeeren oder das Melken von Kühen gebaut wurden. In Minen werden Roboter eingesetzt, um geflutete Bereiche zu kartieren und Mineralkonzentrationen zu messen. Das EU-finanzierte Projekt DEEPFIELD soll tiefe Lernerfahrungen im Bereich Feldrobotik fördern. Es wird das portugiesische Institut für Systeme und Computertechnik, Technologie und Wissenschaft (INESC TEC) durch den Aufbau von Verbindungen zu erstklassigen europäischen Forschungsinstituten dabei unterstützen, zu einem Exzellenzzentrum für Feldrobotik zu werden.

Ziel

Robots are active agents that need to interact with the physical world, to do so, robots are equipped with different sensors, whose data is used to build models that ultimately will allow robots to plan actions and make decisions.
Currently, there is strong focus in developing deep learning strategies “data driven” to help solve this perception problem, even though these approaches work well in dataset and benchmark scenarios. There are still strong limitations in the use of this techniques in real world robot activities, specially due to the strong dynamics in robots operational environment, that is pushing the development of new tools and methods to make these approaches feasible in the real world.
INESC TEC is strongly committed to become a centre of excellence with focus on field robotics, in particular, in the aerial and underwater robotics domain. In the last years, the centre for Robotics and Autonomous systems, of INESC TEC has advance its scientific knowledge in sensing and perception methods for robots navigation and localization in harsh operational environments. The key objective of INESC TEC is to become one of the European references in field robotics, and help to bring robot technology to solve real life problems where human intervention is still limited or non-existent.
This proposal aims at creating solid knowledge and productive links in the global field of deep learning in field robotics between INESC TEC and established leading research European institutions, capable of enhancing the scientific and technological capacity of INESC TEC and linked institutions (as well as the capacity of partnering institutions involved in the twinning action), helping raising its staff’s research profile and its recognition as an European research centre of excellence in field robotics. In particular, it takes INESC TEC and places it as the pivot of a network of excellence, involving four international leaders in deep learning technology and fied robotics.

Programm/Programme

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-WIDESPREAD-2018-2020

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Unterauftrag

H2020-WIDESPREAD-2018-03

Koordinator

INESC TEC - INSTITUTO DE ENGENHARIADE SISTEMAS E COMPUTADORES, TECNOLOGIA E CIENCIA
Netto-EU-Beitrag
€ 287 537,50
Adresse
RUA DR ROBERTO FRIAS CAMPUS DA FEUP
4200 465 Porto
Portugal

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Region
Continente Norte Área Metropolitana do Porto
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 287 537,50

Beteiligte (4)