CAREER: Massive Uniform Manipulation: Algorithmic and Control Theoretic Foundations for Large Populations of Simple Robots Controlled by Uniform Inputs

职业:大规模均匀操纵:均匀输入控制的大量简单机器人的算法和控制理论基础

基本信息

  • 批准号:
    1553063
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 55万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-06-01 至 2022-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Robotic manipulation at the micro- and nano-scale can fundamentally transform disease treatment and the assembly of small objects. The goal of this project is to precisely deliver materials and assemble structures from the bottom-up. This precision manipulation must be coupled with a large population of manipulators to enable rapid progress. The potential impact is broad: large populations of micro-manipulators could provide targeted therapy, perform minimally invasive surgery, and engineer tissue. However, the small size of micro- and nano-robots severely limits their computation, sensing, and communication capabilities. This project will design new techniques for centralized control under the constraint that every robot receives exactly the same input commands. This proposal introduces massive manipulation to solve this problem. Massive manipulation uses a shared input to drive large populations of robots to arbitrary goal states. The unifying theme is using obstacles to efficiently control the shape, arrangement, and position of the swarm. Fortunately, in vivo environments are rich in obstacles, and artificial workspaces can be engineered to exploit these techniques. Two broad techniques are applied: 1.) Designing feedback controllers for controlling swarm configuration, manipulation through obstacles, and multi-part assembly. These controllers will learn from human-user data collected from the citizen-science site SwarmControl.net. 2.) Algorithmic techniques for massively-parallel assembly, efficient aggregation, and reliable coverage. Control laws and algorithms will be validated with analytical models, extensive simulations, and scaled hardware experiments using 100 or more kilobot robots. These scaled hardware experiments enable rapid reconfiguration and emulating a variety of micro-scale dynamic models provided by collaborators.
微米和纳米级的机器人操作可以从根本上改变疾病治疗和小型物体的组装。该项目的目标是精确地交付材料并自下而上组装结构。这种精确的操作必须与大量的操纵器相结合,以实现快速的进步。潜在的影响是广泛的:大量的微操纵器可以提供靶向治疗、执行微创手术和工程组织。然而,微型和纳米机器人的小尺寸严重限制了它们的计算,传感和通信能力。本项目将设计新的技术,集中控制的约束下,每个机器人接收完全相同的输入命令。这个提议引入了大量的操纵来解决这个问题。大规模操纵使用共享输入来驱动大量机器人到达任意目标状态。统一的主题是使用障碍物来有效地控制群的形状,排列和位置。幸运的是,体内环境充满了障碍物,可以设计人工神经元来利用这些技术。应用了两种广泛的技术:1.)设计反馈控制器,用于控制群体配置,通过障碍物的操作,和多部件装配。这些控制器将从公民科学网站SwarmControl.net收集的人类用户数据中学习。2.)的情况。用于并行组装、高效聚合和可靠覆盖的计算机技术。控制律和算法将通过分析模型、广泛的模拟和使用100个或更多千人机器人的缩放硬件实验进行验证。这些缩放的硬件实验能够快速重新配置和仿真合作者提供的各种微尺度动态模型。

项目成果

期刊论文数量(48)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Planar Orientation Control and Torque Maximization Using a Swarm With Global Inputs
3D Path-Following Using MRAC on a Millimeter-Scale Spiral-Type Magnetic Robot
  • DOI:
    10.1109/lra.2020.2969159
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Haoran Zhao;J. Leclerc;Maria Feucht;Olivia Bailey;Aaron T. Becker
  • 通讯作者:
    Haoran Zhao;J. Leclerc;Maria Feucht;Olivia Bailey;Aaron T. Becker
3D Control of Rotating Millimeter-Scale Swimmers Through Obstacles
Adaptive Beamforming Using Scattering From a Drone Swarm
利用无人机群的散射进行自适应波束形成
Planning Coordinated Event Observation for Structured Narratives
规划结构化叙事的协调事件观察
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Aaron Becker其他文献

Emergent Leadership in Self-Managed Virtual Teams
  • DOI:
    10.1007/s10726-006-9045-7
  • 发表时间:
    2006-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.500
  • 作者:
    Traci A. Carte;Laku Chidambaram;Aaron Becker
  • 通讯作者:
    Aaron Becker
Using Shared Arrays in Message-Driven Parallel Programs
在消息驱动的并行程序中使用共享数组
Measuring Illumina Size Bias Using REcount: A Novel Method for Highly Accurate Quantification of Engineered Genetic Constructs
使用 REcount 测量 Illumina 尺寸偏差:一种对工程遗传结构进行高精度定量的新方法
  • DOI:
    10.1101/388108
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Daryl M. Gohl;Aaron Becker;Darrell M. Johnson;Shea Anderson;B. Billstein;S. McDevitt;K. Beckman
  • 通讯作者:
    K. Beckman
Learning How to Teach: The Case for Faculty Learning Communities.
学习如何教学:教师学习社区案例。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    David L. Gomillion;Aaron Becker;Jordana J. George;Michael J. Scialdone
  • 通讯作者:
    Michael J. Scialdone
Latency Hiding
延迟隐藏
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    J. Dongarra;P. Luszczek;P. Feautrier;Field G. Zee;E. Chan;R. Geijn;R. Bjornson;B. Philippe;A. Sameh;G. Steele;J. Gustafson;Aaron Becker;G. Zheng;L. Kalé;K. Pingali;M. Carro;M. Hermenegildo;U. Banerjee;Roland Wismüller
  • 通讯作者:
    Roland Wismüller

Aaron Becker的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Aaron Becker', 18)}}的其他基金

Collaborative Research: Magnetically-Controlled Modules with Reconfigurable Self-Assembly and Disassembly
合作研究:具有可重构自组装和拆卸功能的磁控模块
  • 批准号:
    2130793
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CPS: Medium: Collaborative Research: Wireless Magnetic Millibot Blood Clot Removal and Navigation in 3-D Printed Patient-Specific Phantoms using Echocardiography
CPS:中:合作研究:使用超声心动图在 3D 打印的患者特异性体模中进行无线磁性 Millibot 血凝块去除和导航
  • 批准号:
    1932572
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
S&AS: FND: COLLAB: Planning Coordinated Event Observation for Structured Narratives
S
  • 批准号:
    1849303
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CPS: Synergy: Collaborative Research: MRI Powered & Guided Tetherless Effectors for Localized Therapeutic Interventions
CPS:协同作用:协作研究:MRI 驱动
  • 批准号:
    1646566
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
RI: Small: Collaborative Research: Micro-Assembly Exploiting SofT RObotics (MAESTRO)
RI:小型:协作研究:微装配开发软机器人 (MAESTRO)
  • 批准号:
    1619278
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

面向6G移动通信Massive MIMO系统的深度学习光子芯片研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Massive Brans-Dicke理论中引力波波形的计算与应用
  • 批准号:
    12003008
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
适用于5G Massive MIMO通讯系统的宽带高线性度功率放大器研究
  • 批准号:
    62001525
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
移动环境下Massive MIMO高性能传输理论与技术
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
临近空间Massive MIMO非线性时变信道估计与传输模型研究
  • 批准号:
    61971167
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    65.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
通信侧与供电侧双侧随机的Massive MIMO超密集异构网络资源分配研究
  • 批准号:
    61771195
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
5G Massive MIMO 系统能量有效的波束赋形技术研究
  • 批准号:
    61701392
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于空域相关矩阵反馈的 Massive MIMO 双级预编码研究
  • 批准号:
    61601018
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Massive MIMO 系统中接收端低复杂度检测技术研究
  • 批准号:
    61501461
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
5G全频段Massive MIMO信道测量、数据提取和分析、建模以及系统设计研究
  • 批准号:
    61571020
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

The Origins of Massive Galaxies
大质量星系的起源
  • 批准号:
    EP/Y037065/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Research Grant
Hawking - How massive are debris discs? Weighing a fundamental component of planetary systems
霍金 - 碎片盘有多大?
  • 批准号:
    EP/Y000218/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Fellowship
Enabling multi-service radio access networks with Massive MIMO
通过大规模 MIMO 实现多服务无线接入网络
  • 批准号:
    MR/Y020065/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Fellowship
Massive Expansion of the Palette of Fluorescent Protein-based Sensors for Multiplexed Imaging of Signaling and Metabolism
用于信号和代谢多重成像的荧光蛋白传感器系列的大规模扩展
  • 批准号:
    24H00489
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
CIF: Small: Signal Processing and Learning for NOMA Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
CIF:小型:NOMA 毫米波大规模 MIMO 系统的信号处理和学习
  • 批准号:
    2413622
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
DeepMARA - Deep Reinforcement Learning based Massive Random Access Toward Massive Machine-to-Machine Communications
DeepMARA - 基于深度强化学习的大规模随机访问实现大规模机器对机器通信
  • 批准号:
    EP/Y028252/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Fellowship
On the origin of very massive back holes
关于巨大背洞的起源
  • 批准号:
    DP240101786
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
CAREER: Modeling the Evolution of Massive Galaxies with Enzo-E
职业:使用 Enzo-E 模拟大质量星系的演化
  • 批准号:
    2339916
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Efficient and effective methods for classifying massive time series data
海量时间序列数据高效有效的分类方法
  • 批准号:
    DP240100048
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
NSF-SNSF: Rapid Beamforming for Massive MIMO using Machine Learning on RF-only and Multi-modal Sensor Data
NSF-SNSF:在纯射频和多模态传感器数据上使用机器学习实现大规模 MIMO 的快速波束成形
  • 批准号:
    2401047
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了