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Deployable Decision-Making: Embracing Semantics for Robotic Safety in Everyday S...

Deployable Decision-Making: Embracing Semantics for Robotic Safety in Everyday Scenarios Recent breakthroughs in machine learning have opened up opportunities for robots to build a semantic understanding of their operating environment and interact with humans in more natural ways. While machine learning has unlocked n... ver más

31/05/2026

TUM

174K€

Presupuesto del proyecto: 174K€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-05-03

HORIZON-MSCA-2023-PF-01-01: MSCA Postdoctoral Fellowships 2023 ExpectedOutcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

TUM

173.85K€ | Lider

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Duración del proyecto: 24 meses Fecha Inicio: 2024-05-03
Fecha Fin: 2026-05-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 174K€

Descripción del proyecto Recent breakthroughs in machine learning have opened up opportunities for robots to build a semantic understanding of their operating environment and interact with humans in more natural ways. While machine learning has unlocked new potentials for robot autonomy, as robots venture into the real world, physical interactions with the surrounding environment pose additional challenges. One typical challenge in practical applications is providing safety guarantees in robot decision-making. Much of the safe robot decision-making literature today focuses on explicit safety constraints defined in the robot state and input space. However, in practical applications, robots are often required to infer semantics-grounded safe actions from perception input. While recent machine learning techniques are increasingly capable of distilling semantic information from perception, translating the semantic understanding to explicit safety constraints is non-trivial. In this proposed project, we aim to close the perception-action loop and develop mathematical foundations and algorithmic tools that enable robots to make intelligent and semantically safe decisions.

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