Description du projet
Ouvrir la voie à un environnement propice à la mobilité robotique
Les agents autonomes – tels que les robots et les voitures sans conducteur – doivent collaborer et coopérer lorsqu’ils travaillent ensemble dans des espaces communs, comme les entrepôts ou les systèmes de transports. Mais pour progresser dans ce domaine, nous devons cesser d’essayer de forcer les systèmes de mobilité robotique du futur à s’adapter aux environnements de transport du passé. Jusqu’à présent, il y a eu un certain décalage entre l’optimisation des robots mobiles et leur environnement immédiat. Le projet gAIa, financé par l’UE, se penchera sur cet environnement, une variable tout aussi importante que le robot lui-même. En identifiant des environnements plus propices et efficaces, le projet contribuera à améliorer les politiques en matière de robots collectifs. Les résultats auront un impact sur la planification des transports et sur l’aménagement urbain, en ouvrant une nouvelle voie vers des véhicules mobiles connectés et coordonnés. L’objectif global du projet consiste à faire la lumière sur le couplage entre la structure environnementale et la mobilité robotique collective.
Objectif
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.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
ERC-STG - Starting GrantInstitution d’accueil
CB2 1TN Cambridge
Royaume-Uni