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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Social Navigation with Adaptive Behavior Sets

Description du projet

Des robots intelligents pour soulager la pression des populations vieillissantes

D’ici à 2050, la population âgée de plus de 65 ans va augmenter de 60 % dans le monde, ce qui exercera une pression énorme sur le secteur des soins de santé et réduira la main-d’œuvre productive. Les robots sociaux peuvent atténuer cette pression en effectuant des tâches telles que l’apport d’objets ou l’orientation des patients, mais ils doivent naviguer de manière sécurisée et dans le respect des personnes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, SNABS développe un système intelligent d’apprentissage automatique qui adapte la navigation des robots en temps réel, en ajustant leur comportement à chaque environnement, tant au sein d’hôpitaux chaotiques que dans la sérénité des bureaux. Grâce à une IA sophistiquée, SNABS identifie les meilleurs mouvements pour les robots au milieu de mouvements humains complexes. Testée dans des établissements de santé, puis déployée sur de véritables robots, cette technologie promet d’améliorer les soins aux personnes âgées.

Objectif

The global issue of aging populations (by 2050, a 60% increase in the proportion of persons aged above 65 is projected) places great strain on healthcare systems while simultaneously leading to a decrease in the active labor pool. Social robots have the potential to mitigate the problem by assisting and relieving workers in their basic tasks, such as delivering items or guiding people. To allow this, robots need human-aware navigation to move safely among humans, join, follow, or guide them. However, a major research challenge is the adaptability of the navigation behavior to quickly changing social contexts and environments, such as between areas where more safety space should be given than in others (e.g. hospitals compared to offices). For this purpose, SNABS (Social Navigation with Adaptive Behavior Sets) investigates a machine learning framework (Adaptive Behavior Sets for Transfer Reinforcement Learning) that promises quick adaptations by learning an extensive library of potential behaviors. Being in a new context, it selects the best behavior among them. However, the existing framework suffers from problems hindering its use for real-world applications. This includes the prediction of its behaviors’ outcomes in complex navigation scenarios with human trajectories and the identification of the best behavior in real-time. SNABS aims to overcome these problems by investigating new generative AI models for predicting future outcomes and by introducing new selection strategies for the behaviors. The project further researches how to successfully use the framework to train an adaptive social navigation controller for social robots. The controller will be evaluated in realistic healthcare scenarios. During a final placement at a European robotics manufacturer, the controller will be transferred to their robotic platforms and publicly shared to be directly applicable in the envisioned target scenarios in health and elderly care.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 390 916,86
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Partenaires (4)

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