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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: França
Eric Rohmer é Professor Doutor Associado I (RDIDP, MS 5.1) na Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), onde atua desde 2016. Possui graduação em Engenharia Mecânica e Automação Industrial e Produção Industrial pela Universidade Henri Poincaré, França, mestrado em Manufatura Integrada por Computador pela École Supérieure d'Informatique et Applications de Lorraine (ESIAL), e doutorado em Ciência da Computação pelo Laboratório de Robótica Avançada da Universidade de Tohoku, Japão, obtido em 2005 com bolsa do Ministério da Educação japonês.Durante sua trajetória no Japão, realizou pesquisa avançada em robótica espacial e de resgate, sendo bolsista de pós-doutorado pela Japan Society for Promotion of Science (JSPS). Foi um dos desenvolvedores do robô Quince, primeiro robô japonês a entrar e realizar missões com sucesso na usina nuclear de Fukushima após o desastre de 2011.Desde 2011, atua no Brasil, inicialmente com bolsa FAPESP para pós-doutorado no projeto DESTINE, focado em robótica assistiva para neurologia, e colaborando na criação do Centro de Pesquisa em Neurociência e Neurotecnologia (BRAINN). É líder do Advanced Robotics Laboratory (AdRoLab) da UNICAMP, desenvolvendo pesquisas em robótica assistiva, exploração planetária, robótica de resgate, mobilidade em terrenos irregulares, robôs móveis reconfiguráveis, controle por interfaces cérebro-computador (BCI), sistemas multiagentes para ambientes inteligentes e simulação avançada de robótica.Eric Rohmer é também um dos desenvolvedores originais do simulador robótico V-REP, hoje conhecido como CoppeliaSim, ferramenta amplamente utilizada em pesquisa e ensino na área de robótica. Em reconhecimento à sua contribuição científica, recebeu em 2022 o prêmio AI 2000, que o destaca entre os 15 pesquisadores mais influentes mundialmente na área de robótica. (Fonte: Currículo Lattes)
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Esta pesquisa propõe uma estrutura de SLAM 3D dinâmico multiagente de vocabulárioaberto que aproveita modelos avançados de visão-linguagem (VLMs) e grandes modelos delinguagem (LLMs) para aprimorar a compreensão da cena robótica e o planejamento detarefas em ambientes dinâmicos e não estruturados. Ao integrar a segmentação 2D devocabulário aberto com dados de profundidade e multissensores…
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