CAREER: Learning Executable Models of Physical Social Agent Behavior
职业:学习物理社会代理行为的可执行模型
基本信息
- 批准号:0347743
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2004
- 资助国家:美国
- 起止时间:2004-03-15 至 2010-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The objective of this work is to develop programs that can learn executable models of behavior as they observe physical social agents, where "executable" means that the models should run in simulation or on mobile robots; and "physical social agent" means an animal, robot or person that senses its environment, acts upon its environment, and normally operates as part of an interacting multi-agent group. The algorithms developed in this work will support a applications such as: the ability to observe social insect colonies, build models of their behavior, then execute and verify the models in simulation; the ability to observe motorized vehicle activity (e.g., cars on a highway), build models of their behavior, then use the models to evaluate highway designs in simulation; and the ability to train mobile robot teams by providing video examples of team behavior to be emulated. To these ends, the PI will leverage research in behavioral ecology, computer vision (especially activity recognition), and behavior-based robot control, having observed that the representations utilized in each of these areas are strikingly similar. The PI will investigate how natural, large-scale systems organize themselves and, in tandem, he will study how artificial robot teams can be programmed to cooperate effectively; the motivation for pursuing both lines of research at once is that the PI expects each to inform the other. The results of this project will advance our understanding of how intelligent, distributed multi-agent systems can be organized for effective performance. Broader Impacts: The techniques developed in this work will profoundly influence research in several disciplines outside computer science, including ethology, ecology, and animal behavior. The software developed for learning and executing models of social behavior will be made available over the Internet to members of the research community. The PI will also develop new computer science courses whose topics are intertwined with this research, including one on Intelligent Robotics and Perception, another on Autonomous Multi-Robot Systems, and a third on Principles of Physical MultiAgent Systems.
这项工作的目标是开发程序,可以学习可执行的行为模型,因为他们观察物理社会代理,其中“可执行”的意思是,该模型应该运行在模拟或移动的机器人;和“物理社会代理”是指动物,机器人或人的感觉它的环境,对它的环境的行为,并通常作为一个互动的多代理组的一部分。在这项工作中开发的算法将支持一个应用程序,如:观察社会昆虫群体的能力,建立他们的行为模型,然后在模拟中执行和验证模型;观察机动车辆活动的能力(例如,高速公路上的汽车),建立它们的行为模型,然后使用这些模型在仿真中评估高速公路设计;以及通过提供要仿真的团队行为的视频示例来训练移动的机器人团队的能力。 为此,PI将利用行为生态学,计算机视觉(特别是活动识别)和基于行为的机器人控制方面的研究,并观察到这些领域中使用的表示非常相似。 PI将研究自然的大规模系统如何组织自己,同时,他将研究如何对人工机器人团队进行编程以有效合作;同时进行这两条研究线的动机是PI希望每个人都能告知对方。 这个项目的结果将促进我们的理解如何智能,分布式多代理系统可以组织有效的性能。 更广泛的影响:这项工作中开发的技术将深刻影响计算机科学以外的几个学科的研究,包括行为学,生态学和动物行为。 为学习和执行社会行为模型而开发的软件将通过互联网提供给研究界的成员。 PI还将开发新的计算机科学课程,其主题与这项研究交织在一起,包括智能机器人和感知,自主多机器人系统和物理多智能体系统原理。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
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专利数量(0)
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