Description du projet
Utiliser une boîte à outils d’apprentissage profond pour améliorer les fonctionnalités robotiques centrales
Ces dernières années, la demande et l’intérêt pour la robotique ont connu une croissance rapide. Ceci parce que les robots offrent des solutions possibles pour l’industrie de l’automatisation ainsi que de nouveaux outils pour aider à la recherche scientifique; ils peuvent également être utilisés pour des usages commerciaux. Mais malgré ces avancées rapides, l’industrie de la robotique a été confrontée à de nombreux défis, l’un d’eux consistant à savoir comment préparer au mieux le robot à des situations et des environnements différents. Le projet OpenDR, financé par l’UE, a pour objectif de développer et de lancer une boîte à outils modulaire, ouverte et non propriétaire qui aidera au développement et à l’assortiment des fonctionnalités de base des robots tout en utilisant l’apprentissage profond pour améliorer leurs capacités de perception et de cognition.
Objectif
The aim of OpenDR is to develop a modular, open and non-proprietary tool kit for core robotic functionalities by harnessing deep learning to provide advanced perception and cognition capabilities, meeting in this way the general requirements of robotics applications in the applications areas of Healthcare, Agri-Food and Agile Production. The term toolkit in OpenDR refers to a set of deep learning software functions, packages and utilities used to help roboticists to develop and test a robotic application that incorporates deep learning. OpenDR will provide the means to link the robotics applications to software libraries (deep learning frameworks, e.g. tensorflow) and to link it with the operating environment (ROS). OpenDR focuses on the AI and Cognition core technology in order to provide tools that make robotic systems cognitive, giving them the ability to a) interact with people and environments by developing deep learning methods for human centric and environment active perception and cognition, b) learn and categorise by developing deep learning tools for training and inference in common robotics settings, and c) make decisions and derive knowledge by developing deep learning tools for cognitive robot action and decision making. As a result, the developed OpenDR toolkit will also enable cooperative human-robot interaction as well as the development of cognitive mechatronics where sensing and actuation are closely coupled with cognitive systems thus contributing to another two core technologies beyond AI and Cognition. OpenDR will develop, train, deploy and evaluate deep learning models that improve the technical capabilities of the core technologies beyond the current state of the art. It will enable a greater range of robotics applications that can be demonstrated at TRL 3 and above, thus lowering the technical barriers within the prioritised application areas.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticscognitive robots
- engineering and technologymechanical engineeringmechatronics
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
546 36 THESSALONIKI
Grèce