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Sviluppo di metodologie di robot learning per l’esecuzione di attività di manipolazione in scenari non strutturati
Duration:
Principal investigator(s):
Contract type:
PoliTo role:
Abstract
Il progetto mira allo sviluppo di metodi avanzati di robot learning per l’addestramento di policy motorie destinate a task di manipolazione in scenari indoor complessi. L’obiettivo è progettare approcci capaci di integrare percezione multimodale, apprendimento da dimostrazione, reinforcement learning e tecniche di adattamento sim-to-real, al fine di migliorare robustezza, generalizzazione ed efficienza nell’esecuzione di attività quali grasping, pick-and-place, riordino e interazione con oggetti eterogenei. La ricerca si concentrerà inoltre sulla riduzione del fabbisogno di dati annotati e sulla trasferibilità delle policy su piatta-forme robotiche reali, con ricadute applicative in ambito industriale, logistico e domestico-assistivo.
Structures
Partners
- POLITECNICO DI TORINO - AMMINISTRAZIONE CENTRALE
- RAICAM DRIVELINE SRL