Bando per ricercatore a tempo determinato
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Strategie e metodologie di localizzazione, percezione attiva, controllo e navigazione basate su tecniche di deep learning per applicazioni robotiche su droni aerei (UAV) di classe standard e nano. |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Strategies and methodologies for localization, active perception, control and navigatìon based on deep learning technìques for robotic applications on standard and nano Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). |
Descrizione sintetica in italiano |
Il progetto è finalizzato allo sviluppo di metodologie innovative per conferire a droni di tipo Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) di classe standard e nano capacità di Intelligenza Artificiale avanzate per eseguire task di varia natura, come la navigazione, la localizzazione e l'esplorazione in ambienti non noti a priori e dinamici, il tracciamento attivo di altri robot o oggetti di interesse e la rilevazione di elementi ambientali semanticamente significativi. Le tecniche sviluppate e i sensori impiegati per queste finalità dovranno tenere in considerazione vincoli relativamente al peso, al consumo energetico e alla capacità computazionale dei processori. Le soluzioni sviluppate dovranno essere validate sia in ambienti simulati fotorealistici, sia in scenari reali significativi. La ricerca si concentrerà su metodi di Deep Learning e Deep Reinforcement Learning e su strategie ibride per la combinazione di approcci model-based e data-driven. |
Descrizione sintetica in inglese |
The project aims to develop innovative methodologies to give standard and nano class Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) advanced Artificial Intelligence (AI) capabilities to perform robotic tasks of various nature. These include i) navigation, localization, and exploration in unknown and dynamic environments, ii) active tracking of other robots or objects of interest, and iii) detection of semantically significant elements in the environment and modeling their relationships. The techniques developed and the sensors used for these purposes need to account for the constraints of standard and nano class UAVs in terms of weight, energy consumption, and computational capacity of their processors. The solutions developed need to be validated in both photorealistic simulated environments and significant real scenarios. The research will focus on Deep Learning and Deep Reinforcement Learning algorithms and on Hybrid strategies to combine model-based and data-driven approaches. |
Numero posti | 1 |
Settore Concorsuale | 09/G1 - AUTOMATICA |
S.S.D | ING-INF/04 - AUTOMATICA |
Destinatari del bando (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
Data del bando | 09/03/2021 |
Research Framework Programme / Marie Curie Actions | No |
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Tipo di contratto | Temporary |
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Tempo | Other |
Organizzazione/Ente | Università degli Studi di Perugia |
Paese (dove si svolgerà l'attività) | ITALY |
Città | PERUGIA |
Codice postale | 06131 |
Indirizzo | Piazza dell'Università 1 |
Organizzazione/Ente | Università degli Studi di Perugia |
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Tipo | Academic |
Paese | ITALY |
Città | Perugia |
Codice postale | 06131 |
Indirizzo | Piazza dell'Università 1 |
ufficio.concorsi@unipg.it | |
Sito web | https://www.unipg.it/ateneo/concorsi/procedure-di-valutazione-comparativa-ricercatori-a-tempo-determinato |
Telefono | 0039 075 585 2219 |
Data di scadenza del bando | 22/04/2021 |
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Come candidarsi | https://www.unipg.it/ateneo/concorsi/procedure-di-valutazione-comparativa-ricercatori-a-tempo-determinato |
Laurea | PhD or equivalent |
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Ambito della laurea | Engineering |
Campo principale della ricerca | Engineering |
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Sottocampo della ricerca | |
Anni di esperienza richiesti | 4 |
Lingua | ENGLISH |
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Livello di conoscenza della lingua | Good |