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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Control based on Human Models

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2013-StG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Contributo UE
€ 1 494 640,00
Indirizzo
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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