Learning Flexible Decision: Making and Motor Control in Robots for Human-Robot Interaction (A02)

学习灵活决策：人机交互机器人的制作和运动控制（A02）

• 批准号: 437123264
• 金额: --
• 依托单位: Professur Künstliche Intelligenz
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Collaborative Research Centres
• 资助国家: 德国
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/437123264?language=en
• 关键词: Learning; Flexible; Decision; Making; Motor

In our research proposal we integrate innovative concepts of systems level computational neuroscience with robotics. We will develop a neuro-computational model of cortex-basal ganglia interactions for decision making and motor control combined with two models of the cerebellum, one for open-loop control and one for the predictions of the sensory consequences of motor actions. We will test the models in simulation and on the humanoid iCub robot with artificial skin on reaching and grasping tasks where movements shall be executed towards particular goals. In collaborative work, we will extend this approach towards human-robot interaction where an object will be passed from a human to the robot.

在我们的研究计划中，我们将系统级计算神经科学的创新概念与机器人技术相结合。我们将开发一个用于决策和运动控制的皮质-基底神经节相互作用的神经计算模型，结合小脑的两个模型，一个用于开环控制，一个用于运动动作的感觉后果的预测。我们将在模拟和人形iCub机器人上测试模型，人工皮肤用于达到和抓取任务，其中应执行特定目标的运动。在协作工作中，我们将把这种方法扩展到人机交互，其中对象将从人类传递到机器人。