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PCI2020-120718-2

Financiado

COLLABORATIVE HIERARCHICAL ROBOTIC EXPLANATIONS

DURANTE LA SIGUIENTE DECADA HABRAN DOS FACTORES CRUCIALES PARA CONSEGUIR QUE LOS ROBOTS TENGAN INTERACCIONES CON LOS USUARIOS QUE GENEREN CONFIANZA, EL PRIMERO SERA LA HABILIDAD DEL ROBOT DE EXPLICAR PORQUE TOMA SUS DECISIONES RAZ... ver más

01/01/2020

CSIC

64K€

Presupuesto del proyecto: 64K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

CSIC

Lider

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA...

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 64K€

Descripción del proyecto DURANTE LA SIGUIENTE DECADA HABRAN DOS FACTORES CRUCIALES PARA CONSEGUIR QUE LOS ROBOTS TENGAN INTERACCIONES CON LOS USUARIOS QUE GENEREN CONFIANZA, EL PRIMERO SERA LA HABILIDAD DEL ROBOT DE EXPLICAR PORQUE TOMA SUS DECISIONES RAZONANDO A TODOS LOS NIVELES DE SU ARQUITECTURA ROBOTICA, DES DEL NIVEL MAS BAJO AL MAS ALTO, EL SEGUNDO SERA SU HABILIDAD DE COMUNICAR DE FORMA EFECTIVA SU EXPLICACION Y ADAPTAR SU PLAN A LA RESPUESTA QUE RECIBA DEL USUARIO EN TIEMPO REAL Y DURANTE LA EJECUCION,EL PROYECTO COHERENT VA A DESARROLLAR UN NUEVO MARCO BASADO EN COMPONENTES JERARQUICAS PARA COMBINAR EXPLICACIONES ORIGINADAS EN LOS DIFERENTES NIVELES DEL ROBOT EN UNA UNICA EXPLICACION, TAL COMBINACION NO ES UNICA Y DEPENDEN DE DIVERSOS FACTORES COMO PUEDEN SER EN QUE MOMENTO DE UNA SECUENCIA DE ACCIONES SE ENCUENTRE EL ROBOT O LA IMPORTANCIA TEMPORAL DE LA FUENTE DE INFORMACION, ENTRE OTROS, LAS TAREAS ROBOTICAS SON INTERESANTES PORQUE INCLUYEN SECUENCIAS DE ACCIONES Y POR LO TANTO EL SISTEMA TIENE QUE SER CAPAZ DE DAR EXPLICACIONES DURANTE LA EJECUCION DE LA TAREA YA SEA PORQUE EL USUARIO LA PIDE O PORQUE EL ROBOT LA DA DE FORMA ACTIVA PORQUE UNA SITUACION INESPERADA OCURRE, COHERENT PROPONE NUEVAS METRICAS DE EVALUACION EFECTIVAS ESPECIALMENTE ORIENTADAS A EXPLICACIONES EN SISTEMAS DE INTERACCION ROBOT-HUMANO, LAS MEDIDAS PROPUESTAS, BASADAS EN CONFIANZA Y ACEPTACION, SE DEFINIRAN JUNTO CON TAREAS DE REFERENCIA QUE SEAN REPETIBLES Y QUE PERMITAN LA COMPARACION DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS DEL SISTEMA DANDO DIFERENTES CONFIGURACIONES DE EXPLICACIONES, ADEMAS, DEMOSTRAREMOS LA VIABILIDAD DE NUESTRA IDEA A TRAVES DE UNA TAREA DE MANIPULACION DE ASISTIR A UN HUMANO A DOBLAR ROPA, LA MANIPULACION DE ROPA ES UN EJEMPLO RICO QUE REQUIERE CONSIDERAR MANIPULACIONES BI-MANUALES, RESTRICCIONES DEL ENTORNO Y PERCEPCION DE TEXTILES PARA ESTIMAR SU ESTADO, AL SER TAREAS MUY COMPLEJAS EL ROBOT PUEDE NO SER CAPAZ DE RESOLVERLO TODO SOLO, Y PODRIA PEDIRLE AYUDA AL USUARIO PIDIENDO LA INFORMACION QUE LE FALTE, POR LO QUE LAS OPORTUNIDADES DE INTERACCION SON MULTIPLES, NOS BASAREMOS EN RESULTADOS PREVIOS EN MANIPULACION DE ROPA PARA DESARROLLAR TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTO-EXPLICABLES EN LAS DIFERENTES CAPAS DE LA PERCEPCION, LOS MOVIMIENTOS APRENDIDOS O LA PLANIFICACION DE TAREAS BASANDONOS EN UNA NUEVA REPRESENTACION GENERICA QUE LLAMAMOS EL GRAFO DE COHESION, QUE SE COMPARTIRA A TRAVES DE TODAS LAS CAPAS DEL SISTEMA ROBOTICO, EL MARCO PROPUESTO POR COHERENT SE INTEGRARA EN EL SISTEMA ESTANDAR DE PLANIFICACION ROSPLAN PARA INCREMENTAR SU VISIBILIDAD Y PROMOVER SU ADOPCION, INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXPLICABLE\MANIPULACION DE ROPA.

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