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

Descrizione del progetto

Spianare la strada a un ambiente favorevole alla mobilità robotizzata

Gli agenti autonomi, quali i robot e le auto senza conducente, devono collaborare e cooperare quando lavorano insieme in spazi condivisi, quali i magazzini o i sistemi di traffico. Ma per fare progressi in questo settore, dobbiamo smettere di cercare di infilare i sistemi di mobilità dei robot del futuro negli ambienti di trasporto del passato. Fino ad ora, c’è stato un disallineamento tra l’ottimizzazione dei robot mobili e il loro ambiente circostante. Il progetto gAIa, finanziato dall’UE, studierà questo ambiente, che rappresenta una variabile tanto quanto il robot stesso. Identificando ambienti più favorevoli ed efficienti, il progetto contribuirà a migliorare le politiche collettive relative ai robot. Le risultanze avranno un impatto sulla pianificazione dei trasporti e sulla progettazione urbana, facilitando un nuovo percorso verso veicoli mobili connessi e coordinati. Nel complesso, il progetto si propone di far luce sul collegamento tra struttura ambientale e mobilità robotica collettiva.

Obiettivo

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.

Parole chiave

Meccanismo di finanziamento

ERC-STG - Starting Grant

Istituzione ospitante

THE CHANCELLOR MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF CAMBRIDGE
Contribution nette de l'UE
€ 1 495 338,00
Indirizzo
TRINITY LANE THE OLD SCHOOLS
CB2 1TN Cambridge
Regno Unito

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Regione
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 495 338,00

Beneficiari (1)