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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-18

Control based on Human Models

Ziel

CON-HUMO focuses on novel concepts for automatic control based on data-driven human models and machine learning. This enables innovative control applications that are difficult if not impossible to realize using traditional control and identification methods, in particular in the challenging area of smart human-machine interaction. In order to achieve intuitive and efficient goal-oriented interaction, anticipation is key. For control selection based on prediction a dynamic model of the human interaction behavior is required, which, however, is difficult to obtain from first principles. In order to cope with the high complexity of human behavior with unknown inputs and only sparsely available training data we propose to use machine-learning techniques for statistical modeling of the dynamics. In this new field of human interaction modeling – data-driven and machine-learned – control methods with guaranteed properties do not exist. CON-HUMO addresses this niche.
Key methodological innovation and breakthrough is the merger of probabilistic learning with model-based control concepts through model confidence and prediction uncertainty. For the sake of concreteness and evaluation the focus is on one of the most challenging problem classes, namely physical human-machine interaction: Because of the physical contact between the human and the machine not only information, but also energy is exchanged posing fundamental challenges for real-time human-adaptive and safe decision making/control and requiring provable stability and performance guarantees. The developed methods are a direct enabler for societally important applications such as machine-based physical rehabilitation, mobility and manipulation aids for elderly, and collaborative human-machine production systems. With its fundamental results CON-HUMO lays the ground for the systematic control design for smart human-machine/infrastructure interaction.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

ERC-2013-StG
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Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Gastgebende Einrichtung

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
EU-Beitrag
€ 1 494 640,00
Adresse
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Deutschland

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Region
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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