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EveNt DrivEn Active Vision for Object peRception (ENDEAVOR)

Projektbeschreibung

Entwicklung von Robotern mit aktivem Sehen

Auf dem Gebiet des maschinellen Sehens sind dank Deep Learning unglaubliche Fortschritte zu verzeichnen, aber meist bilden Datensätze statischen Bildmaterials die Basis. Diese passive Sichtweise schränkt die Fähigkeit ein, reale, dynamische Umgebungen zu bewältigen. Im Gegensatz dazu wird beim biologischen Sehen aktiv die Umgebung erforscht, um Objekte besser zu verstehen. Ungeachtet seines Potenzials wird das aktive Sehen in der Robotik noch zu wenig genutzt. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird das Team des Projekts ENDEAVOR Veränderungen herbeiführen, wobei bioinspirierte Modelle mit ereignisgesteuerter Wahrnehmung und neuromorphem Rechnen kombiniert werden. Mithilfe des humanoiden Roboters iCub werden sensorische und motorische Aktionen integriert, um Objekte auf aktive Weise zu erkunden. Mit diesem Ansatz wird der Energieverbrauch reduziert, die Verarbeitung beschleunigt und die Datenspeicherung minimiert. Die Arbeit von ENDEAVOR könnte die Robotik verändern und intelligente Systeme schneller, intelligenter und effizienter werden lassen.

Ziel

"Computer vision, leveraging deep learning in the last decade, has achieved unprecedented progress. However, it is largely relying on datasets of still images, thus using ""passive vision"". On the contrary, biological vision is a fundamentally active process of exploration to disambiguate objects, and yet, the potential of active vision for robotics remains underexplored.

The ENDEAVOR project seeks to redefine traditional static image analysis within fast online robotic applications.
This project integrates the computational models of Sensorimotor Contingency Theory (O'Regan and Noe, 2001) with event-driven perception and neuromorphic computing. Sensorimotor contingency represents the dynamic relationship between an agent's sensory inputs and motor actions in the environment.
Active sensory data generation naturally aligns with event-driven perception, tracking moving objects via agent-generated events, while neuromorphic computing minimises latency and energy use.

The humanoid robot iCub will hold objects and examine them from various perspectives through eye and wrist movements. The project capitalises on bioinspired hardware and software solutions, ultimately aiming to reduce computational demands, power consumption, and latency in intelligent systems.

ENDEAVOR offers three significant contributions to computer vision and robotics: (1) It introduces active vision strategies that enhance object perception. (2) It integrates event-based visual sensing with rapid and efficient parallel computation, leveraging neuromorphic computing principles. (3) The project establishes a benchmark that allows for both qualitative and quantitative evaluations, fostering comparisons among various approaches, including frame-based, event-based, and spiking-based systems.
The importance of this approach lies in the effort to reduce the storage of massive amounts of data while aiming for mW of power consumption."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

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

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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

Koordinator

CESKE VYSOKE UCENI TECHNICKE V PRAZE
Netto-EU-Beitrag
€ 150 438,72
Adresse
JUGOSLAVSKYCH PARTYZANU 1580/3
160 00 PRAHA
Tschechien
Region
Česko Praha Hlavní město Praha
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (1)