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Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

Descripción del proyecto

El aprendizaje profundo se sumerge en aguas profundas

La importancia de los robots en numerosas tareas y aplicaciones aumenta rápidamente. Los robots suelen ser más rápidos o más precisos que las personas, pueden asimilar muchos más datos o convertirse en sustitutos capaces de desplazarse a lugares peligrosos para sus equivalentes humanos. El hecho de dotarlos con la capacidad de aprendizaje profundo los ha acercado todavía más a los humanos desde el punto de vista arquitectónico y funcional, alcanzando así un nivel sin precedentes de precisión del reconocimiento. El proyecto DeeperSense, financiado con fondos europeos, mejorará la capacidad de detección ambiental de los robots del mañana con inteligencia artificial y aprendizaje profundo para combinar información visual y no visual tal y como lo hacen las personas. La primera aplicación se centrará en el entorno desconocido y complejo de los robots autónomos submarinos.

Objetivo

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

Convocatoria de propuestas

H2020-ICT-2018-20

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Convocatoria de subcontratación

H2020-ICT-2020-2

Régimen de financiación

RIA - Research and Innovation action

Coordinador

DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH
Aportación neta de la UEn
€ 862 500,00
Dirección
TRIPPSTADTER STRASSE 122
67663 Kaiserslautern
Alemania

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Región
Rheinland-Pfalz Rheinhessen-Pfalz Kaiserslautern, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
€ 862 500,00

Participantes (7)