Descrizione del progetto
Un nuovo e migliore quadro di apprendimento per imitazione
Alla luce della crescente domanda per l’utilizzo della robotica nell’industria e in molti altri settori a livello mondiale, le soluzioni innovative in questo ambito sono molto richieste. Tuttavia, al momento la robotica deve far fronte a molte sfide, che spaziano dalla progettazione all’acquisizione di competenze, il cui superamento è cruciale per compiere progressi. Il progetto RobotSL, finanziato dall’UE, fornirà una metodologia di apprendimento per imitazione potenziata e ottimizzata per migliorare l’apprendimento di competenze da parte dei robot. Grazie a questa metodologia i robot potranno acquisire competenze più adattabili e saranno in grado di lavorare in una varietà di settori differenti, portando a termine una gamma più ampia di attività.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento semi-supervisionato
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione ingegneria della conoscenza
- scienze naturali matematica matematica applicata statistica e probabilità
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica robotica
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
LS2 9JT Leeds
Regno Unito
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.