课题基金 / 基金详情

Machine learning for planetary rover applications

Machine learning for planetary rover applications
行星漫游器应用的机器学习
批准号:
520713-2017
负责人:
Skonieczny, Krzysztof
金额:
$5.54万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Collaborative Research and Development Grants
财政年份:
2018
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2018-01-01 至 2019-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
该研究项目研究太空机器人及其穿越具有挑战性的行星地形的能力。随着机器人太空探索的目标越来越接近月球和火星上的极端地形,准确了解机器人如何识别和预测风险可以提高成功的机会。火星探测漫游者精神号被困在软土中,火星科学实验室Currency漫游者车轮上的撕裂和穿孔表明了这项研究将解决的火星漫游目前面临的一些挑战。这项研究的目标是在人工智能方面取得进展,为漫游者提供更明智的风险分析。除了应对当前的挑战外,这项研究还为太空探索开辟了新的机会。例如,先进的火星车能够在更陡峭的桑迪斜坡上行驶,这就为大量新的陨石坑和山脉开辟了探索之路。有效规划机器人路线可以从电力匮乏的太空任务中获得更多。这些研究领域将有助于保持加拿大在空间机器人领域的全球领导地位,为经济提供高科技就业机会,并激励下一代加拿大人追求科学和工程。用于空间机器人的人工智能技术的发展将通过培训高素质人才,吸引和留住加拿大的优秀人才,进一步加强加拿大的人工智能生态系统,创造新的就业或创业机会,并为空间探索航天工业的数据使用创造新的收入来源,从而对加拿大产生重大的社会经济影响。
英文摘要
This research program studies space robots, and their ability to traverse challenging planetary terrains. As robotic space exploration targets more and more extreme terrains on the Moon and Mars an accurate understanding of how robots can recognize and predict risks improves chances of success. The entrapment of the Mars Exploration Rover Spirit in soft soil and the tears and punctures in the Mars Science Laboratory Curiosity rover's wheels demonstrate some of the current challenges of roving on Mars that this research will address.****The goal of this research is to make advances in artificial intelligence to produce better-informed risk analysis for rovers. In addition to addressing current challenges, this research also opens new opportunities for space exploration. Advanced rovers able to drive on steeper sandy slopes, for example, open exploration to a significant number of new craters and mountains. Efficient planning of robot routes can get more out of power-starved space missions.****These areas of research will help maintain Canada's global leadership in space robotics, which provides the economy with a supply of high-tech jobs and inspires the next generation of Canadians to pursue science and engineering. The development of AI technology for space robotics will lead to significant socio-economic impact in Canada by training highly qualified personnel, attracting and retaining outstanding talent in Canada, further strengthening the AI ecosystem in Canada, creating new employment or entrepreneurship opportunities, and creating new revenue streams for the use of data in space exploration space industry.**
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科研奖励(0)
会议论文
Aerospace Robotics
  • 批准号:
    CRC-2019-00230
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
  • 资助金额:
    $7.29万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Skonieczny, Krzysztof
  • 依托单位:
Robot-terrain interactions for lunar rovers
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03631
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $2.33万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Skonieczny, Krzysztof
  • 依托单位:
Machine learning and control for advanced planetary rover operations
  • 批准号:
    565309-2021
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 资助金额:
    $1.46万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Skonieczny, Krzysztof
  • 依托单位:
Robot-terrain interactions for lunar rovers
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03631
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $2.33万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Skonieczny, Krzysztof
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位:
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    吉建娇
  • 依托单位:
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    沈剑
  • 依托单位: