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

Description du projet

Faire évoluer l’apprentissage et l’interaction des robots

La robotique a progressé ces dernières années grâce aux innovations de l’électronique et des technologies numériques. Les systèmes robotiques modernes font désormais preuve de nouvelles compétences en matière d’interaction et de manipulation. Néanmoins, en raison de la nouveauté de ces capacités, peu de recherches ont été menées pour expliquer les processus sous-jacents. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet DETAIL-Interact entend identifier comment les robots acquièrent des capacités de manipulation et d’interaction semblables à celles de l’humain. Le projet concentrera ses recherches sur des tâches de manipulation interactive riches en contacts, en explorant la généralisation robuste, l’adaptation en ligne pendant l’interaction et la représentation des compétences interactives. Il développera également des modèles génératifs profonds pour l’apprentissage par imitation hors ligne, permettant aux robots d’apprendre à partir de démonstrations humaines.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Contribution nette de l'UE
€ 260 347,92
Adresse
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Royaume-Uni
Région
North West (England) Merseyside Liverpool
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)