R3-COP Resilient Reasoning Robotic Co-operating Systems
Tanszéki projektvezető
habilitált docens
Szoba: IB421
Tel.:
+36 1 463-3598 Email: majzik (*) mit * bme * hu |
Tanszéki résztvevők
professor emeritus
Szoba: IE437
Tel.:
+36 1 463-2899 Email: tade (*) mit * bme * hu |
Elérhetőségek
Bemutatás
A nemzetközi kooperációban megvalósuló R3-COP projekt célja olyan új technológiák kidolgozása volt, amelyek hozzájárulnak biztonságos, robusztus és kooperatív autonóm beágyazott számítógépes rendszerek fejlesztéséhez. Ezek alkalmazási területei közül kiemelhetők (és a projektben demonstrátor alkalmazásként megjelentek) a háztartási robotok, életvitelt segítő alkalmazások, ipari folyamatok autonóm szállító és vezérlő rendszerei, valamint közlekedési alkalmazások is.
A technológiai és módszertani célok a következőkre fókuszáltak:
-
Tudástár létrehozása, amely magába foglalja a használható szoftver és hardver módszerek, platformok, algoritmusok és más megoldások olyan körét, amely el van látva az alkalmazási feltételeket és jellemzőket leíró meta-adatokkal (pl. erőforrásigény, szolgáltatásminőség).
-
Fejlesztési módszertan kidolgozása. A fejlesztés általános módszertana egy olyan keretrendszerbe illeszkedik, ami a tudástárban meglévő komponenseket a hozzájuk illesztett meta-adatok alapján képes felhasználni. Ugyanakkor hangsúlyozottan megjelenik új módszerek kidolgozása a hiányzó területeken, kiemelve például új módszereket intelligens érzékeléshez, cselekvés-tervezéshez, valamint verifikációhoz és validációhoz (V&V).
-
Platformok kidolgozása demonstrátor alkalmazásokhoz (az ipari partnerek által javasolt specifikus autonóm rendszerekhez).
A BME fő céljai a nemzetközi együttműködéshez kapcsolódva a következő részterületek kidolgozása volt:
-
Módszerek kidolgozása intelligens beágyazott rendszerekhez: Tanuló és következtető algoritmusok analízise, alkalmazhatósági vizsgálata a komplexitás, időbeliség és megvalósítási kompromisszumok (erőforrásigény, szolgáltatásminőségi jellemzők) szempontjából. Szakértői tudásbázis létrehozása a tudásintegrácó, következtetés, bizonytalanság kezelése, és tanuló algoritmusok körében. Módszerek és eszközök kidolgozása az algoritmusok kiválasztására adott alkalmazási környezet és követelmények esetén.
-
Új módszerek kidolgozása a környezetfüggő adaptív viselkedés tesztelésére biztonságkritikus alkalmazásokhoz: Formalizmusok kidolgozása környezeti követelmények modellezésére és teszt minőségi jellemzők (pl. környezetfüggő teszt fedettség) megadására. Tesztgenerálási és teszt kiértékelési technikák kidolgozása. Robusztusság tesztelési algoritmusok kidolgozása a hibák és nem várt környezeti hatások esetén is biztonságos autonóm működés tesztelésére.