Sampling methods for motion planning and control using learned spaces

Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
SGA0202600001
Hlavní účastníci
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
26-22606S

Název projektu anglicky
Sampling methods for motion planning and control using learned spaces
Anotace anglicky
The project is motivated by a scenario where an assistant robot helps people manipulate household objects, e.g., carrying items to/from a fridge. Sampling-based motion planning and control are challenging in this context, as the robot has many degrees of freedom and operates in constricted spaces (amongst or even in furniture, cupboards, etc.), which leads to the well-known narrow passage problem. We aim to cope with this issue by constructing and exploring a lower-dimensional space (latent space) of the configuration space. We employ an autoencoder neural network to obtain the space and design new methods for its exploration. Searching in this space will enable faster and more efficient planning, particularly in constricted environments. We will also investigate the detection of homotopy classes to improve planning diversity and robustness. For control, we focus on developing new stochastic controllers based on Model Predictive Path Integral (MPPI).

Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
20204 - Robotics and automatic control
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP26-GA0-GA-R
Datum dodání záznamu
6. 5. 2026

Podobné projekty(10)