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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Leveraging Precision in Numerical Optimization for Robotic Motions

Description du projet

Un contrôle précis des robots à partir de calculs imprécis mais rapides

Les robots et les véhicules autonomes s’appuient sur des capteurs pour percevoir leur environnement et sur des logiciels pour traiter ces informations et décider des actions à entreprendre. En situation réelle, ils doivent calculer des commandes aussi rapidement que possible. Les solveurs d’optimisation des robots sont toutefois conçus pour converger vers une solution avec une grande précision, ce qui prend du temps. C’est dans ce contexte que le projet LP-NORM, financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie (MSCA), étudiera la mesure dans laquelle une faible précision peut s’avérer suffisante et la façon dont elle peut servir à développer des solveurs plus rapides. Il cherchera à déterminer quelles approximations sont acceptables pour la formulation du problème et sa solution. Le projet se concentrera sur la commande prédictive et sur la commande linéarisée instantanée, appliquées à une grande variété de systèmes, allant des bus aux robots humanoïdes.

Objectif

Automated vehicles and complex robot workers are expected to be used massively soon, with positive impacts on security, health at work and productivity. To handle real-world situations, they need to compute their command as fast as possible, but the advanced, safe control algorithms remain a computational bottleneck.
To find the solution to a set of motion specifications and constraints for a robot, a widely used approach is to formulate and solve an optimization problem. The formulation is necessarily imprecise, due to modeling, sensing and estimation errors and the solution will not be executed perfectly by the robot. Yet the optimization solvers used in robotics are designed to converge to an exact solution with high precision, wasting time.
In this project, I make a change of paradigm by leveraging approximations and investigate how the absence of need for high precision can be used to develop faster solvers. I study what approximations or errors are acceptable for the problem formulation and the solution, paying attention to the numeric properties of the problem. I use this knowledge to develop a solver tailored for approximate computations, with an emphasize on cheap but imprecise inner iterations and early termination. It will also handle gracefully infeasible situations due to errors, making it safer to operate in real conditions.
To make the study, and test and benchmark the solver, I focus on two families of control problems: model predictive control and instantaneous linearized control, applied to a wide variety of systems, from buses, to rockets, to humanoid robots.
This solver will have important impacts: make it possible to achieve real-time control for the most complex system; allow to keep real-time, when it was already possible, while enriching the problems; reduce the computing power and energy consumption required for a given robot. Understanding and handling imprecisions would also allow to build less precise and thus cheaper robots.

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.

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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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution nette de l'UE

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.

€ 211 754,88
Coût total

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.

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