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Scalable Co-optimization of Collective Robotic Mobility and the Artificial Environment

Projektbeschreibung

Günstigere Voraussetzungen für Robotermobilität schaffen

Autonome Agenten wie Roboter und fahrerlose Fahrzeuge müssen untereinander kollaborieren und kooperieren können, wenn sie in gemeinsamen Räumen wie Lagern oder Verkehrssystemen zusammen eingesetzt werden. Doch um in diesem Bereich wirkliche Fortschritte zu erzielen, müssen wir endlich davon abkommen, zukunftsorientierte Systeme der Robotermobilität in Verkehrsumgebungen der Vergangenheit zu zwängen. Bislang besteht eine unüberbrückte Kluft zwischen der Optimierung von mobilen Robotern und ihrer unmittelbaren Umgebung. Das EU-finanzierte Projekt gAIa möchte diese Umgebung, die ein ebenso wichtiger Faktor ist wie der Roboter selbst, deshalb näher unter die Lupe nehmen. Das Projekt wird günstigere und effizientere Umgebungen aufzeigen und damit zur Gestaltung besserer Richtlinien für kollektive Robotik beitragen. Seine Ergebnisse werden auch Tragweite für die Verkehrs- und Städteplanung haben, indem sie einen neuen Ansatz in Richtung vernetzter und koordinierter Mobilfahrzeuge erleichtern werden. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist es, neue Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen der Umgebungsstruktur und kollektiver Robotermobilität zu gewinnen.

Ziel

The behavior of intelligent systems, both living and artificial, is influenced through the structure of their surrounding environment. In nature, environmental constraints dictate the creation, unfolding, and interaction of living beings. Living systems are prototypes for collective robot behaviors— yet, despite the obvious influence of spatial constraints on interactions, the optimization of mobile robots and their immediate environment has been disjoint. Little thought has been given to what would make an artificial environment conducive to effective and efficient collective robotic mobility.

The premise of this project is that the environment is as much a variable as the robot itself. I want to expose the coupling between environmental structure and collective robotic mobility. In pursuit of this goal, I propose a co-optimization scheme that finds the best robot-environment pairs in an automated, scalable manner. The work in this project will (i) optimize control policies that define the behavior of collective mobile robot systems, and (ii) find environments that are more conducive to efficient coordination and cooperation. The developed techniques will allow us to perform first-of-a-kind analyses that would reveal novel environmental paradigms and the collective robot policies optimized around them. Ultimately, this project will spearhead new ways of thinking about transport planning and urban design, in the wake of a new generation of mobile vehicles that are connected and coordinated.

Schlüsselbegriffe

Finanzierungsplan

ERC-STG - Starting Grant

Gastgebende Einrichtung

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Netto-EU-Beitrag
€ 1 495 338,00
Adresse
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN Cambridge
Vereinigtes Königreich

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Region
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 1 495 338,00

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