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Sample-Observed Soft Actor-Critic Learning for Path Following of a Biomimetic Underwater Vehicle 期刊论文
IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, 页码: 1-10
作者:  Ma, Ruichen;  Wang, Yu;  Wang, Shuo;  Cheng, Long;  Wang, Rui;  Tan, Ming
Adobe PDF(2902Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：175/57  |  提交时间：2023/08/03
Data-driven Locomotive Strategies of the UVMS Propelled by Undulating Fins 会议论文
, Honolulu, Hawaii, USA, June 16-21, 2019
作者:  Ma, Ruichen;  Du, Huajun;  Wang, Rui;  Wang, Yu;  Wang, Shuo;  Tang, Chong
Adobe PDF(1056Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：63/27  |  提交时间：2023/08/02
Development of a Propeller with Undulating Fins and Its Characteristics 会议论文
, Irkutsk, Russia, 04-09 August 2019
作者:  Ma, Ruichen;  Wang, Yu;  Wang, Rui;  Wang, Shuo
Adobe PDF(5229Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：56/22  |  提交时间：2023/08/02
Omnidirectional Drift Control of an Underwater Biomimetic Vehicle-Manipulator System via Reinforcement Learning 会议论文
, Suzhou, China, May 14-16, 2021
作者:  Ma, Ruichen;  Wang, Yu;  Wang, Rui;  Wang, Shuo
Adobe PDF(855Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：79/30  |  提交时间：2023/08/02
Omnidirectional Drift Control  Undulating Fin  Underwater Biomimetic Vehicle-manipulator System (UBVMS)  Reinforcement Learning  Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)  
基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制 期刊论文
控制理论与应用, 2022, 卷号: 39, 期号: 11, 页码: 2022-2099
作者:  马睿宸;  白雪剑;  王宇;  王睿;  王硕
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水下作业机器人  悬停控制  波动鳍  神经网络  强化学习  
Self-modeling Tracking Control of Crawler Fire Fighting Robot Based on Causal Network 会议论文
, 中国澳门, 2019年11月4日至8日
作者:  Chang WK(常文凯);  Li P(李朋);  Yang CY(杨彩云);  Lu T(鲁涛);  Cai YH(蔡莹皓);  Wang S(王硕)
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Learning Category-level Implicit 3D Rotation Representations for 6D Pose Estimation from RGB Images 会议论文
, 中国云南省大理市, 2019-12
作者:  Li, Xiaocan;  Cai, Yinghao;  Wang, Shuo;  Lu, Tao
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Pose Estimation  Autoencoder  6D Object Detection  Category Level  
Real-Sim-Real Transfer for Real-World Robot Control Policy Learning with Deep Reinforcement Learning 期刊论文
APPLIED SCIENCES-BASEL, 2020, 卷号: 10, 期号: 5, 页码: 16
作者:  Liu, Naijun;  Cai, Yinghao;  Lu, Tao;  Wang, Rui;  Wang, Shuo
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robot  policy learning  reality gap  simulated environment  deep reinforcement learning