Cognitive Robotics - Universidad de Deusto

Trabajamos en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a Robótica (Cognitive Robotics), especialmente las basadas en Reinforcement Learning (Aprendizaje por Refuerzo), para llevar a cabo entrenamientos simulados (entornos y gimnasios virtuales) en los que brazos robot aprendan a manipular objetos y trabajar conjuntamente con otros robots o personas. Tenemos experiencia en trasladar esos aprendizajes al mundo real (Sim2Real), solucionando los problemas que se presentan, y usando arquitecturas basadas en ROS (Robot Operating System). Estamos especialmente interesados en robótica colaborativa con aplicación de técnicas de IA (co-learning).

General
Registered office: Cognitive Robotics - Universidad de Deusto
Entity type: Research Group of University/Research Centre/Public Research Organisation
Size: < 11
Innovation group:
  • Industrial Robotics
Contact data
City: Bilbao
State: Bizkaia
Country: Spain
Contact: Inaki Vazquez (ivazquez@deusto.es)
Web: https://deustotech.deusto.es/
Technological Aspects

Type of tecnology base of the institution activities

General domain:
  • Industrial robotics
Technology:
  • AI and Cognition
  • Software Engineering, Systems Integration and Systems Engineering
Others (Non-Technical):
  • Education and training

Types of activities developed by the institution

  • Research and development projects
Specific Tehcnological Aspects
cognitive robotics, reinforcement learning, artificial intelligence, ROS, collaborative robotics
R+D Projects

Project 1

Name: H2020 ACROBA: AI-Driven Cognitive Robotic Platform for Agile Production environments
Web: https://acrobaproject.eu/
Summary:

ACROBA project aims to develop and demonstrate a novel concept of cognitive robotic platforms based on a modular approach able to be smoothly adapted to virtually any industrial scenario applying agile manufacturing principles.ACROBA Platform will depart from the COPRA-AP reference architecture (closely related to FIWARE) for the design of a novel generic module-based platform. This platform will be provided with a decentralized ROS (Robot Operating System) node-based structure to enhance its modularity.Our contribution in ACROBA is twofold. First, we designed and implemented the ACROBA robotic modular platform based on the reference architecture COPRA-AP, scalable and configurable to target the industrial needs, featuring connectors with FIWARE and ROS. Second, we designed the Deep Reinforcement Learning module for distributed coordination of autonomous and collaborative robots applying and designing appropriate multi-agent strategies.

Project type: International
Funding source: Yes
Funded externally: Yes
Developed in consortium: Yes

Project 2

Name: VRAIGYM: AI-Powered Virtual Training Environment for Collaborative Robotics
Web: https://deustotech.deusto.es/project/vraigym/
Summary:

El objetivo del proyecto VRAIGYM es explorar el diseño de entornos de entrenamiento de realidad virtual con sistemas de inteligencia artificial integrados en los que operarios humanos y robots colaborativos puedan llevar a cabo sesiones de trabajo y entrenamiento conjunto de manera virtual, segura y económica.Los objetivos del proyecto se alcanzan 1) Diseñando modelos parametrizables y aplicando técnicas de Inteligencia Artificial para el aprendizaje automático de robots colaborativos en entornos virtuales; 2) Modelando el comportamiento de los operadores humanos en entornos virtuales; y 3) Diseñando estrategias para optimizar el comportamiento colaborativo entre humanos y robots a la hora de realizar una tarea.Nuestro trabajo en el proyecto consistió en investigar y diseñar técnicas de Inteligencia Artificial para el aprendizaje automático de robots colaborativos en entornos virtuales usando Machine learning, Reinforcement learning, Curriculum learning e Imitation learning.

Project type: National
Funding source: Yes
Funded externally: Yes
Developed in consortium: Yes