Robotic Lifelong Learning of Multi-legged Robot Locomotion Control in Autonomous Data Collection Missions
Project goals
The proposed project aims to contribute to the field of autonomous data collection planning by developing new robotic lifelong learning techniques and on-line planning algorithms with theoretically and experimentally established properties. Within the project, we will investigate self-supervised incremental on-line learning algorithms for terrain learning and traversability assessment together with locomotion control to generalize existing frameworks of autonomous data collection planning towards online adaptive planning based on the robot's experience with traversing the terrain. Hexapod walking robots are planned to be used in the studied data collection missions which allow traversing uneven terrains at the cost of complex and computationally demanding precise motion planning. Therefore, the project focuses on developing novel efficient methods and models of locomotion control policies to enable online adaptive robot control in challenging terrains and thus improve the performance of autonomous data collection during the mission.
Keywords
mobile roboticsmotion planninglegged robotslifelong learningself-supervised learningincremental learning
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
Standardní projekty 22 (SGA0201800001)
Main participants
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
18-18858S
Alternative language
Project name in Czech
Metody kontinuálního učení řízení pohybu vícenohých kráčejích robotů v úlohách autonomního sběru dat
Annotation in Czech
Navrhovný projekt si klade za cíl příspět k rozvoji adaptivního plánování robotického sběru dat novými metodami kontinuálního učení a on-line plánovacími algoritmy s teoreticky a experimentálně stanovenými vlastnostmi. V projektu budou studovány techniky samo-řízeného inkrementálního on-line učení vlastností terénu spolu se schopnostmi robotu zdolat nerovný terén za účelem věrohodného ohodnocení prostupnosti robotu terénem. Existující rámce pro plánování autonomního sběru dat budou rozšířeny o využití vlastní zkušenosti robotu s pohybem v terénu získané v průběhu řešení mise s cílem příspět k vyšší efektivitě provádění autonomní mise. V projektu je plánováno nasazení šestinohých kráčejících robotů, které umožňují zdolat nerovný terén, avšak představují komplexní robotický systém, pro který je precizní plánování pohybu výpočetně velmi náročné. Proto se v projektu zaměřujeme na vývoj efektivních metod a modelů pohybu, které umožní on-line adaptivní řízení vícenohých kráčejících robotů v nerovném terénu.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
OECD FORD - main branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - secondary branch
—
OECD FORD - another secondary branch
—
AF - Documentation, librarianship, work with information
BC - Theory and management systems
BD - Information theory
IN - Informatics
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2018
Realization period - end
Dec 31, 2023
Project status
—
Latest support payment
Mar 25, 2020
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP22-GA0-GA-R
Data delivery date
Feb 22, 2022
Finance
Total approved costs
5,668 thou. CZK
Public financial support
4,616 thou. CZK
Other public sources
992 thou. CZK
Non public and foreign sources
60 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
5 668 CZK thou.
Public support
4 616 CZK thou.
81%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Solution period
01. 01. 2018 - 31. 12. 2023