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| 基于新型神经网络与触发机制的机械臂自适应控制研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 高洁
 Adobe PDF(12996Kb) |  收藏 | 浏览/下载：374/9 | 提交时间：2022/06/20
自适应神经网络控制 触发控制 机械臂运动控制 反步法 观测器估计 滤波控制 |
| 融合自适应神经网络的机器人模型预测控制方法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 康二龙
Adobe PDF(21541Kb) | 收藏 | 浏览/下载：326/16 | 提交时间：2022/06/19
机器人控制 模型预测控制 自适应神经网络 机械臂 最优控制理论 |
| 肌肉骨骼机器人神经启发式分层运动学习研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 周俊杰
Adobe PDF(25529Kb) | 收藏 | 浏览/下载：254/17 | 提交时间：2022/06/14
肌肉骨骼机器人系统 神经启发式算法 分层运动学习 行为决策 |
| 基于深度强化学习的扁平类物体预抓取操作的研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 吴家汐
Adobe PDF(26650Kb) | 收藏 | 浏览/下载：211/10 | 提交时间：2022/06/13
预抓取操作 深度强化学习 课程学习 |
| 基于深度强化学习与力封闭融合的三指手机器人抓取方法研究 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者: 刘永乐
Adobe PDF(12619Kb) | 收藏 | 浏览/下载：268/9 | 提交时间：2020/06/18
机器人抓取 深度强化学习 力封闭 域随机化 |
| 复杂场景下基于视觉注意显著性特征目标跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者: 刘林山
Adobe PDF(2756Kb) | 收藏 | 浏览/下载：467/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉注意显著性 特征区分度 判别力 自适应性 评价机制 目标跟踪 Visual Attention Saliency Feature Distinctions Degree Discriminant Adaptability Evaluation Mechanism Object Tracking |
| 基于生物认知机制的视觉分类算法及其应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者: 唐堂
Adobe PDF(3031Kb) | 收藏 | 浏览/下载：252/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉分类 视觉认知机制 分类算法 层级结构模型 Visual Classification Cognitive Mechanisms In Vision Classification Algorithms Hierarchical Model |
| 机器人情绪模型的研究及其在视觉注意中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 任冬淳
Adobe PDF(7408Kb) | 收藏 | 浏览/下载：344/0 | 提交时间：2015/09/02
情绪模型 智能机器人 视觉刺激 视觉注意 Emotion Model Intelligent Robot Visual Stimuli Visual Attention |
| 工业环境中三维物体定位、抓取和装配方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 区志财
Adobe PDF(13063Kb) | 收藏 | 浏览/下载：297/0 | 提交时间：2015/09/02
高精度装配 稳定抓取 视觉定位 环境约束域 表观子空间 High-precision Assembly Robotic Grasping Visual Localization Attractive Region Appearance Sub-space |
| 基于进化算法的工件视觉定位及其在工业机器人中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 刘伟
Adobe PDF(4405Kb) | 收藏 | 浏览/下载：263/0 | 提交时间：2015/09/02
进化算法 工件视觉定位 多特征融合 监督学习 高精度装配 Evolutionary Algorithm Visual Localization Multi-feature Fusion Supervised Learning High-precision Assembly |
