Description du projet
Un nouveau cadre amélioré d’apprentissage par imitation
Avec la demande croissante de robotique dans l’industrie et de nombreux autres secteurs dans le monde, les innovations dans ce domaine sont très recherchées. Cependant, la robotique est actuellement confrontée à de nombreux défis, de la conception à l’apprentissage des compétences, et surmonter ces défis est impératif pour que des progrès soient réalisés. Le projet RobotSL, financé par l’UE, fournira une méthodologie d’apprentissage par imitation améliorée et optimisée pour les robots afin d’améliorer leur apprentissage des compétences. Cette méthodologie permettra des compétences plus adaptables permettant aux robots de travailler dans plusieurs secteurs différents et d’accomplir un ensemble de tâches plus varié.
Objectif
In this project, I will develop an imitation learning framework for robot skill learning and optimization, aiming at endowing robots with versatile skills and thus allowing robots to work in broad application domains. This framework will handle various constraints (e.g. robot joint limit, trajectory smoothness, obstacle avoidance) that robots encounter in practice, exploit environmental priors and multi-modal properties underlying human demonstrations, as well as design a low-level optimal controller so as to drive robots to execute human-like motions and resist external perturbations. The project objectives and associated concepts are original and novel. This project will provide the first solution for the problem of imitation learning with various constraints (including linear and non-linear, convex and non-convex constraints) and a novel concept of semi-imitation learning by exploring environmental priors. Moreover, it will provide a solution to multi-modal imitation learning from few demonstrations, which can be readily combined with constrained learning and environmental priors. In addition, from a control perspective, this project will study a new concept of control-inspired imitation learning to mimic both human skills and human reactions under perturbations. This project is challenging in the sense that it involves robotics, imitation learning, probability theory, optimization, semi-supervised learning, clustering techniques and optimal control. I will work closely with Prof. Cohn, who is an expert in knowledge representation and reasoning. This fellowship will sharpen my research skills and extend my research network in Leeds and Europe. Specifically, this fellowship will enable me to dive deeper into the challenging but essential problems in robot imitation learning, which will provide new insights and research topics to the community of robot learning, positioning me as a competitive researcher in the community.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage semi-supervisé
- sciences naturelles informatique et science de l'information ingénierie de la connaissance
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité
- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie électronique robotique
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
LS2 9JT Leeds
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.