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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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LiftMeUp: Globally optimal algorithms for dexterous manipulation and locomotion

Description du projet

Améliorer la sécurité et l’efficacité des robots grâce à des algorithmes optimaux basés sur des données globales

Les robots peuvent contribuer à relever des défis sociétaux en étendant leurs capacités au-delà des limites humaines. Néanmoins, les approches algorithmiques pour la robotique basées sur les principes premiers nécessitent souvent des réglages et des heuristiques importants, tandis que les méthodes plus récentes basées sur l’apprentissage profond requièrent des quantités prohibitives de données et souffrent de problèmes de généralisation. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LiftMeUp va développer un cadre convivial pour les robots qui combinera les approches de principes premiers avec le paradigme axé sur les données à travers l’objectif des solveurs globalement optimaux. Ce faisant, il entend offrir une alternative transparente et économe en échantillons aux méthodes d’apprentissage profond gourmandes en ressources.

Objectif

Robots bear the potential to help solve the world’s pressing problems by enabling and scaling up operations beyond human capacities. To successfully manipulate objects and perform reliable locomotion, robots require adequate models and solvers. Traditionally, physics-based models and iterative solvers are used, and obtaining reliable solutions requires significant effort in model tuning and heuristics for good convergence. LiftMeUp’s objective is to combine data-driven modeling with globally optimal solvers in a unique way to create an easy-to-use framework for the life-long operation of robots in challenging tasks. The result is a transparent, sample-efficient alternative to the less interpretable and resource-hungry deep-learning solutions for robotics. Furthermore, LiftMeUp builds on providing certifiably optimal methods with important consequences for safety and efficiency, as opposed to deep learning and local solvers, where different initializations can lead to entirely different solutions.
LiftMeUp is carried out at WILLOW, Inria Paris, known for cutting-edge control and locomotion research, and has three stages: first, combining concepts from Koopman theory, polynomial optimization, and kernel methods, lifting functions are inferred from data and integrated into globally optimal methods for state estimation and control. Second, different models are optimally combined, leading to a modular framework that can be incrementally updated online. Lastly, these novel algorithms are implemented on hardware to solve real-world locomotion and dexterous manipulation tasks.
This framework will have an important scientific impact by creating novel connections between global optimization and machine learning, enabling the use of principled over heuristic solvers in a broad range of applications in robotics and beyond. It will entail energy and time savings for the economy and using sample-efficient and transparent models will democratize technology and build trust.

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-2024-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.

€ 226 420,56
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.

Aucune donnée
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