Crossmodale Repräsentation für robustes Roboterverhalten (A04)

• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung seit 2016
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 261402652

Projekt A4 befasst sich mit dem Thema der „Dynamik Crossmodalen Lernens“ aus Informatik- und Robotik Sicht, mit dem Ziel, crossmodale Repräsentationen für robustes Roboterverhalten zu lernen. A4 schlägt die Entwicklung einer neuartigen crossmodalen Simulationsplattform vor, welche nahezu realistische physikalische Eigenschaften bieten sowie neuartige taktile Sensoren, verformbare Objekte und Robotermodelle integrieren wird. Anhand eines anspruchsvollen Beispielszenarios, dem Aufhängen von Kleidungsstücken, werden sowohl Mata-Lernverfahren als auch kollaborative Multi-Agent-Techniken, welche auf geteilte und dynamische crossmodale Repräsentation abzielen, untersucht. Die gelernten Klassifikatoren und Kontaktmodelle werden auf humanoiden Plattformen hinsichtlich Übertragbarkeit getestet. Gesammelte Datensätze und die Simulationsumgebung werden als einheitliche Benchmark Szenarien zur Verfügung gestellt.

• DFG-Verfahren: Transregios
• Teilprojekt zu: TRR 169: Crossmodales Lernen: Adaptivität, Prädiktion und Interaktion
• Internationaler Bezug: China
• Antragstellende Institution: Universität Hamburg
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Yizhou Wang; Professor Dr. Jianwei Zhang; Professor Dr. Changshui Zhang