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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Deep Bayesian Reinforcement Learning -- Unifying Perception, Planning, and Control

Ziel

For robots to assist humanity in homes, or hospitals, the capability to manipulate diverse objects is imperative. So far, however, robotic manipulation technology has struggled in managing the uncertainty and unstructuredness that characterize human environments.
Machine learning is a natural approach -- the robot can adapt to a given scenario, even if it was not programmed to handle it beforehand. Indeed, Deep Reinforcement Learning (deep RL), which has recently led to AI breakthroughs in computer games, has been publicized as the learning-based approach to robotics. To date, however, deep RL studies focused on known and observable systems, where uncertainty was resolved by lengthy trial and error. Quickly learning to act in novel environments, as required for robotics, is not yet within our reach.
The crux of the matter is the tight coupling between perception and control under high uncertainty -- the robot must actively reduce uncertainty while also trying to solve the task; for complex and high-dimensional systems, we do not have a suitable algorithmic framework for this.

In this proposal, our overarching goal is to:
Develop the algorithmic framework of using deep learning in problems that tightly couple perception, planning, and control, for advancing robotic AI to reliably manipulate general objects in unstructured environments.

Towards this end, we shall develop neural network representations of uncertainty, and algorithms that estimate uncertainty from data. We will develop theory and algorithms for decision making under uncertainty, bringing in a fresh perspective to the problem based on Bayesian reinforcement learning (Bayes-RL). These advances will allow us to study safety certificates for deep RL, and develop a general and practical methodology for learning-based robotic manipulation under uncertainty, validated on real robot experiments. Aside from robotic manipulation, we expect impact on various fields where decision making plays an important role.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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) ERC-2021-STG

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

Gastgebende Einrichtung

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
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.

€ 1 500 000,00
Adresse
SENATE BUILDING TECHNION CITY
32000 Haifa
Israel

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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.

€ 1 500 000,00

Begünstigte (1)

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