Sviluppo di metodologie di robot learning per l’esecuzione di attività di manipolazione in scenari non strutturati
Durata:
Data sconosciuta - Data sconosciuta
Responsabile scientifico:
Tipo di contratto:
Ricerca Commerciale
Ruolo PoliTo:
Contraente
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.
Strutture coinvolte
Partner
- POLITECNICO DI TORINO - AMMINISTRAZIONE CENTRALE
- RAICAM DRIVELINE SRL