All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Robotics 4 Industry 4.0

Public support

  • Provider

    Ministry of Education, Youth and Sports

  • Programme

  • Call for proposals

  • Main participants

    České vysoké učení technické v Praze / Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky

  • Contest type

    OP - EU Operational Programme

  • Contract ID

    15_003/0000470-01

Alternative language

  • Project name in Czech

    Robotika pro Průmysl 4.0

  • Annotation in Czech

    Projekt přispívá k naplnění vize CIIRC: "CIIRC je výzkumně-vzdělávacím ústavem moderního typu integrující nejlepší výzkumné týmy, mladé talenty a unikátní know-how, posouvající hranice technického vědění, motivující k výkonům světové úrovně a vychovávající budoucí generaci osobností mezinárodního formátu." Cílem projektu je pod vedením KZVP vybudovat dynamický mladý výzkumný tým, který bude čerpat unikátní expertízu od výzkumníka TU Delft prof. Babušky vstupujícího do projektu jako zaměstnanec ČVUT. Výzkumný tým bude realizovat výzkumné aktivity v rámci tří WP. Díky KZVP a spolupráci s TU Delft dojde k transferu zcela nových metod strojového učení (učení s posilováním) a metod mobilní robotiky a mechatroniky, které tým bude moci rozvíjet. Cílem je též přenos znalostí v oblasti řízení mezinárodních grantů (zejm. H2020 a ERC), i díky zkušenosti TU Delft se předpokládá zvýšení úspěšnosti v grantech. Zároveň se předpokládá zvýšení kvality publikačního výkonu dotčeného týmu ČVUT, a to díky realizaci atraktivních výzkumných záměrů ve spolupráci s elitní TU Delft. Souvisejícím cílem je tudíž rozvoj strategické mezinárodní spolupráce s TU Delft, a to formou: prohloubení (rozšíření spolupráce z ?individuální? roviny na rovinu institucionální, sdílení best practice na úrovni strategické, kontinuita spolupráce i v období mimo řešené granty) a zacílení (důraz na rozvoj vybraných oblastí, zejm. koordinátorské granty, ERC granty, atestační a evaluační politika apod.). Mezi další cíl patří modernizace VaV infrastruktury, a to formou pořízení přístrojového vybavení pro realizaci výzkumných aktivit, dále transfer TU Delft best practice v oblasti řízení kvality (např. peer-review hodnocení apod.).

Scientific branches

  • R&D category

    IF - RDI infrastructure

  • CEP classification - main branch

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • CEP - secondary branch

    IN - Informatics

  • CEP - another secondary branch

  • OECD FORD - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)<br>20204 - Robotics and automatic control<br>20205 - Automation and control systems

Completed project evaluation

  • Provider evaluation

    V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)

  • Project results evaluation

    The Robotics for Industry 4.0 (R4I) project aimed to accelerate fundamental research in robotics and cybernetics, which is necessary for the success of the Industry 4.0 initiative. The project focused on industrial robotic manipulators, mobile robots, machine learning, and networked control systems. These topics are the pillars of modern robotics and have strong growth potential. The project also aimed at connecting scientific research to industrial needs. The R4I research was organized into the following three work packages: Robot learning, autonomy, and mobility; Perception, grasping, and manipulation in industrial environments; Networked control systems. The most important scientific results include physics-aware machine learning of mathematical models by using multi-objective symbolic regression, combining data and human prior knowledge. There have also been developed methods for localization of objects, decentralized learning of robot behaviors etc.

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Jun 1, 2017

  • Realization period - end

    Jun 30, 2023

  • Project status

    U - Finished project

  • Latest support payment

    Sep 6, 2020

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP24-MSM-EF-U

  • Data delivery date

    Jul 1, 2024

Finance

  • Total approved costs

    149,608 thou. CZK

  • Public financial support

    143,526 thou. CZK

  • Other public sources

    0 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK