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| 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：339/16 | 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：266/17 | 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 |
| 工业零件三维位姿检测、跟踪与装配方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 朱文俊
Adobe PDF(4973Kb) | 收藏 | 浏览/下载：392/6 | 提交时间：2018/01/25
工业机器人 工业零件 自动装配 三维位姿检测与跟踪 |
| 面向大口径器件装配的三维检测与位姿估计方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者: 覃政科
Adobe PDF(13287Kb) | 收藏 | 浏览/下载：406/11 | 提交时间：2017/06/13
大口径器件装配 视觉检测 六自由度位姿估计 视觉跟踪 |
| 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：473/0 | 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 |
| 引入视觉注意机制的目标跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者: 黎万义
Adobe PDF(4624Kb) | 收藏 | 浏览/下载：315/3 | 提交时间：2015/09/02
视觉跟踪 视觉注意 显著性 稀疏编码 Visual Tracking Visual Attention Saliency Sparse Coding |
| 基于移动视觉平台的行人检测与跟踪技术研究 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: 王敏
Adobe PDF(8536Kb) | 收藏 | 浏览/下载：175/0 | 提交时间：2015/09/02
智能交通 流形学习 行人检测 跟踪 Intelligent Transportation Manifold Learning Pedestrian Detection Tracking |
| 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：301/0 | 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：267/0 | 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 |
| 复杂场景下移动机器人自适应视觉跟踪方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 王鹏
Adobe PDF(10522Kb) | 收藏 | 浏览/下载：233/0 | 提交时间：2015/09/02
移动机器人 复杂环境 自适应视觉跟踪 目标模型在线学习 粒子滤波 Mobile Robot Complex Environment Adaptive Visual Tracking Online Target Model Learning Particle Filter |
