HUman-machine teaming for Maritime Environments (HUME)

海洋环境中的人机协作 (HUME)

基本信息

  • 批准号:
    EP/V05676X/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 143.97万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2021 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The offshore energy and defence sectors share a vision of the future where people are taken out of harsh, extreme environments and replaced by teams of smart robots able to do the 'dirty and dangerous jobs', collaborating seamlessly as a team with each other and with the human operators and experts on-shore. In this new world, remote data collection, fusion and interpretation become central, together with the ability to generate transparent, safe actionable decisions from this data. We propose the HUME project (HUman-machine teaming for Maritime Environments), whose vision is to develop a coherent framework that enables humans and machines to work seamlessly as a team by establishing and maintaining a single shared view of the world and each other's intents through transparent interaction, robust to a highly dynamic and unpredictable maritime environments. The HUME project's ambitious and fundamental research programme will address fundamental research questions in the field of machine-machine and human-machine collaboration, robot perception and explainable autonomy and AI. The Prosperity Partnership would build on a 20 year strategic relationship between SeeByte and HWU, with SeeByte originally a spin-out of Heriot-Watt University in 2001 and now a world-leader in maritime autonomy worldwide in the Oil & Gas and Defence sectors. This grant would facilitate a shift to lower TRL research and development, providing seeding for early-stage research that can have a broad, longer-term and more disruptive impact. This proposed work aims at establishing a durable model, through which SeeByte and HWU can remain connected to foster long-term research relationships on projects of interest, as they emerge in this rapidly changing field.
海上能源和国防部门对未来有着共同的愿景,人们将被带出恶劣的极端环境,取而代之的是能够从事“肮脏和危险工作”的智能机器人团队,他们彼此之间以及与岸上的人类操作员和专家进行无缝协作。在这个新的世界中,远程数据收集、融合和解释变得至关重要,同时能够从这些数据中生成透明、安全的可操作决策。我们提出了HUME项目(海洋环境人机合作),其愿景是开发一个连贯的框架,使人类和机器能够作为一个团队无缝工作,通过建立和维护一个单一的共享世界观和彼此的意图通过透明的互动,强大的高度动态和不可预测的海洋环境。HUME项目雄心勃勃的基础研究计划将解决机器-机器和人机协作,机器人感知和可解释的自主性和人工智能领域的基础研究问题。繁荣伙伴关系将建立在SeeByte和HWU之间20年的战略关系基础上,SeeByte最初是2001年赫瑞瓦特大学的一个分支,现在是全球石油天然气和国防部门海上自治的世界领导者。这笔赠款将促进向较低TRL研究和开发的转变,为早期研究提供种子,这些研究可能产生广泛,长期和更具破坏性的影响。这项拟议的工作旨在建立一个持久的模型,通过该模型,SeeByte和HWU可以保持联系,以促进对感兴趣的项目的长期研究关系,因为它们出现在这个快速变化的领域。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Self-Explainable Robots in Remote Environments
远程环境中的自解释机器人
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Chiyah Garcia, F. J.
  • 通讯作者:
    Chiyah Garcia, F. J.
Explanation Styles for Trustworthy Autonomous Systems
值得信赖的自治系统的解释风格
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    David A. Robb
  • 通讯作者:
    David A. Robb
From market-ready ROVs to low-cost AUVs
从市场就绪的 ROV 到低成本 AUV
  • DOI:
    10.23919/oceans44145.2021.9705798
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Willners J
  • 通讯作者:
    Willners J
Towards Explaining Autonomy with Verbalised Decision Tree States
用语言化的决策树状态解释自治
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Konstantinos Gavriilidis
  • 通讯作者:
    Konstantinos Gavriilidis
Learning to Read Maps: Understanding Natural Language Instructions from Unseen Maps
学习阅读地图:从看不见的地图中理解自然语言指令
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Katsakioris MM
  • 通讯作者:
    Katsakioris MM
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    $ 143.97万
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    $ 143.97万
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    2024
  • 资助金额:
    $ 143.97万
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 143.97万
  • 项目类别:
    Research Grant
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