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DETAIL-Interact: Dynamic Engagement and Tailored Interactive Learning for Advanced Robotic Systems

Projektbeschreibung

Fortschritte der Roboter beim Lernen und bei der Interaktion

Die Robotik hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt, dank der Innovationen in der Elektronik und den digitalen Technologien. Infolgedessen demonstrierten moderne Robotersysteme eine Reihe neuartiger interaktiver und manipulativer Fähigkeiten. Aufgrund der Neuartigkeit wurde allerdings nur wenig Forschung betrieben, um die zugrunde liegenden Prozesse zu erklären. Das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahme unterstützte Projekt DETAIL-Interact will herausfinden, wie Roboter menschenähnliche ausgeprägte Manipulations- und Interaktionsfähigkeiten erwerben. Das Projekt wird sich auf kontaktreiche interaktive Manipulationsaufgaben konzentrieren und dabei die robuste Generalisierbarkeit, die Online-Anpassung während der Interaktion und die Darstellung interaktiver Fähigkeiten untersuchen. Darüber hinaus wird es tiefe generative Modelle für das Offline-Imitationslernen entwickeln, anhand derer Roboter von menschlichen Demonstrationen lernen sollen.

Ziel

The DETAIL-Interact project, short for Dynamic Engagement and Tailored Interactive Learning for Advanced Robotic Systems, aims to demonstrate how robots master human-like interactive and forceful manipulation skills. Current research on robot manipulation primarily focuses on motion planning for contactless tasks. However, the more challenging domain of contact-rich interactive manipulation tasks has not been thoroughly investigated. Three aspects are crucial: interactive skills representation, robust generalizability, and online adaptation during the interaction. DETAIL-Interact seeks to surpass the state-of-the-art in interactive and forceful manipulation by enabling robots to learn from human demonstrations and exploration strategies. This goal will be achieved using Deep Generative Models (DGMs) for offline imitation learning, which will learn interactive motion priors and the representation of interactive skills. These models will handle high-dimensional demonstration data, including visual inputs, multi-channel force feedback, and robot states among others, essential for mastering forceful interactions. Subsequently, Monte Carlo Tree Search (MCTS) will be innovatively integrated into the receding horizon control framework, utilized for the iterative refinement of online movement through learning and adaptation. This method will optimize movement trajectories and applied forces based on feedback from each interaction and the learned interactive skills. Through this iterative process, the robot will be able to adapt to various interaction environments with differing stiffness levels. The iterative learning process will enhance the robots' performance in precision-oriented tasks, such as selective plant pruning, fruit peeling and cutting, and precise chemical powder grinding. Overall, the DETAIL-Interact project aims to enhance robotic capabilities in interactive and forceful manipulation tasks and is expected to push this topic forward to a higher level.

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-2024-PF-01

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

Koordinator

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Netto-EU-Beitrag
€ 260 347,92
Adresse
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Vereinigtes Königreich
Region
North West (England) Merseyside Liverpool
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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