Generative modelling for robot locomotion and manipulation
机器人运动和操纵的生成建模
基本信息
- 批准号:2077600
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Studentship
- 财政年份:2018
- 资助国家:英国
- 起止时间:2018 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Brief description of the context of the research including potential impact:Deep generative models are increasingly a popular choice for representation learning. The aim of my PhD is to apply these methods to robotics. These models have shown the potential to allow robots to reason about their environments at an object-centric level. This means that robots will be able to interact naturally with their environment. I am working on legged robot locomotion and manipulation of robotic arms. The impact of my research will be to allow legged robots to perform search and rescue or inspection tasks in environments too dangerous for humans. Work applied to robot arms will have an impact in areas from health care to manufacturing and warehousing. Aims and ObjectivesThe aim of this research is to improve how robots interact and reason about the environments they work in. The objectives are to have robots perform tasks that humans take for granted, such as being able to pack delicate objects into a shipping box or walking over rough terrain.Novelty of the research methodologyCurrent techniques which allow robots to interact with their environments heavily rely on assumptions which are only valid for very specific scenarios. Generative models rationalise over all the data that they are trained on. This is a very attractive property of these models when applied to robotics.Alignment to EPSRC's strategies and research areasThis project falls directly into both the EPSRC robotics and artificial intelligence research areas. To have robots solve intricate problems and reason about their environments requires research into machine learning to create some sort of artificial intelligence.
简要描述研究背景,包括潜在影响:深度生成模型越来越成为表示学习的流行选择。我攻读博士学位的目的是将这些方法应用于机器人技术。这些模型显示出允许机器人在以对象为中心的水平上推理其环境的潜力。这意味着机器人将能够与环境自然地交互。我正在研究有腿机器人的运动和机械臂的操纵。我的研究的影响将是允许腿式机器人在对人类来说过于危险的环境中执行搜索和救援或检查任务。应用于机器人手臂的工作将对医疗保健、制造和仓储等领域产生影响。目的和目标这项研究的目的是改善机器人交互和推理其工作环境的方式。目标是让机器人执行人类认为理所当然的任务,例如能够将精致的物体装入运输箱或在崎岖的地形上行走。研究方法的新颖性当前允许机器人与其环境交互的技术在很大程度上依赖于仅适用于非常特定场景的假设。生成模型对它们所训练的所有数据进行合理化。当应用于机器人技术时,这是这些模型非常有吸引力的特性。与 EPSRC 的战略和研究领域保持一致该项目直接属于 EPSRC 机器人和人工智能研究领域。要让机器人解决复杂的问题并推理其环境,需要研究机器学习以创建某种人工智能。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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专利数量(0)
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