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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

Projektbeschreibung

Deep-Learning-Köpfe für tiefe Gewässer

Die Bedeutung von Robotern für zahlreiche Aufgaben und Anwendungen nimmt rasant zu. Roboter sind oft schneller oder genauer als Menschen, oder sie können viel mehr Daten aufnehmen oder sind vielleicht Stellvertreter, die an Orte reisen können, welche für ihre menschlichen Kollegen gefährlich sind. Die Ausstattung mit Deep Learning hat sie architektonisch und funktional noch näher an den Menschen herangeführt und eine Erkennungsgenauigkeit auf beispiellosem Niveau erreicht. Das EU-finanzierte Projekt DeeperSense wird die Umgebungssensorfähigkeit der Roboter von morgen mithilfe von künstlicher Intelligenz und Deep Learning verbessern, um visuelle und nicht-visuelle Informationen auf dieselbe Weise wie Menschen zu kombinieren. Der erste Anwendungsfokus wird auf der komplizierten und unbekannten Umgebung von autonomen Unterwasserrobotern liegen.

Ziel

The main objective of DeeperSense is to significantly improve the capabilities for environment perception of service robots to improve their performance and reliability, achieve new functionality, and open up new applications for robotics. DeeperSense adopts a novel approach of using Artificial Intelligence and data-driven Machine Learning / DeepLearning to combine the capabilities of non-visual and visual sensors with the objective to improve their joint capability of environment perception beyond the capabilities of the individual sensors. As one of the most challenging application areas for robot operation and environment perception, DeeperSense chooses underwater robotics as a domain to demonstrate and verify this approach. The project implements DeepLearning solutions for three use cases that were selected for their societal relevance and are driven by concrete end-user and market needs. During the project, comprehensive training data are generated. The algorithms are trained on these data and verified both in the lab and in extensive field trials. The trained algorithms are optimized to run on the on-board hardware of underwater vehicles, thus enabling real-time execution in support of the autonomous robot behaviour. Both the algorithms and the data will be made publicly available through online repositories embedded in European research infrastructures. The DeeperSense consortium consists of renowned experts in robotics and marine robotics, artificial

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

RIA - Research and Innovation action

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-ICT-2018-20

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 862 500,00
Adresse
TRIPPSTADTER STRASSE 122
67663 Kaiserslautern
Deutschland

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Region
Rheinland-Pfalz Rheinhessen-Pfalz Kaiserslautern, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 862 500,00

Beteiligte (7)

Mein Booklet 0 0