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Leveraging Precision in Numerical Optimization for Robotic Motions

Descrizione del progetto

Un controllo robotico preciso a partire da calcoli imprecisi ma veloci

Gli operatori robot e i veicoli autonomi si affidano ai sensori per percepire il loro ambiente e al software per elaborare tali informazioni e decidere le azioni da intraprendere. In situazioni reali, devono calcolare i comandi nel modo più veloce possibile. Tuttavia, i risolutori di ottimizzazione nei robot sono progettati per convergere verso una soluzione dall’elevata precisione, il che richiede tempo. In questo contesto, il progetto LP-NORM, del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie (MSCA), esaminerà in che modo la bassa precisione può dimostrarsi sufficiente ed essere impiegata per lo sviluppo di risolutori più veloci. Studierà le approssimazioni accettabili per la formulazione dei problemi e la relativa soluzione. Il progetto concentrerà l’attenzione sul controllo predittivo dei modelli e il controllo linearizzato istantaneo, applicandoli a una vasta gamma di sistemi, dai bus ai robot umanoidi.

Obiettivo

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.

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.

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Parole chiave

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.

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.

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.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contributo netto dell'UE

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.

€ 211 754,88
Costo totale

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.

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