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基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 11, 页码: 2286-2296
作者:
罗彪
;
欧阳志华
;
易昕宁
;
刘德荣
Adobe PDF(2335Kb)
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提交时间:2024/04/18
自适应动态规划
移动机器人
视觉伺服
轨迹跟踪
神经网络控制
异策略深度强化学习中的经验回放研究综述
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 11, 页码: 2237-2256
作者:
胡子剑
;
高晓光
;
万开方
;
张乐天
;
汪强龙
;
NERETINEvgeny
Adobe PDF(4679Kb)
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浏览/下载:3/1
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提交时间:2024/04/18
深度强化学习
异策略
经验回放
人工智能
基于滚动时域强化学习的智能车辆侧向控制算法
期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2481-2492
作者:
张兴龙
;
陆阳
;
李文璋
;
徐昕
Adobe PDF(7533Kb)
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提交时间:2024/04/17
滚动时域
强化学习
智能汽车
侧向控制
基于优先采样模型的离线强化学习
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 143-153
作者:
顾扬
;
程玉虎
;
王雪松
Adobe PDF(2677Kb)
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浏览/下载:24/6
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提交时间:2024/04/12
离线强化学习
优先采样模型
时序差分误差
鞅
批约束深度Q学习
重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 21-41
作者:
张振国
;
毛建旭
;
谭浩然
;
王耀南
;
张雪波
;
江一鸣
Adobe PDF(16325Kb)
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提交时间:2024/04/12
重大装备制造
多机器人
任务分配
运动规划
基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 356-371
作者:
王晓
;
张翔宇
;
周锐
;
田永林
;
王建功
;
陈龙
;
孙长银
Adobe PDF(5843Kb)
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浏览/下载:10/5
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提交时间:2024/04/12
认知自动驾驶
平行测试
平行驾驶
车辆认知智能
高超声速变外形飞行器建模与固定时间预设性能控制
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 3, 页码: 486-504
作者:
曹承钰
;
李繁飙
;
廖宇新
;
殷泽阳
;
桂卫华
Adobe PDF(3659Kb)
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浏览/下载:8/3
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提交时间:2024/04/10
高超声速变外形飞行器
固定时间
预设性能
干扰观测器
动态面控制
Comprehensive Relation Modelling for Image Paragraph Generation
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 369-382
作者:
Xianglu Zhu
Adobe PDF(1963Kb)
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浏览/下载:27/13
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提交时间:2024/04/03
Image paragraph generation, visual relationship, scene graph, graph convolutional network (GCN), long short-term memory
Enhancing Multi-agent Coordination via Dual-channel Consensus
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 349-368
作者:
Qingyang Zhang
Adobe PDF(4997Kb)
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浏览/下载:26/8
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提交时间:2024/04/03
Multi-agent reinforcement learning, contrastive representation learning, consensus, multi-agent cooperation, cognitive consistency
A Hybrid Controller for Musculoskeletal Robots Targeting Lifting Tasks in Industrial Metaverse
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2024, 页码: 12
作者:
Qin, Shijie
;
Li, Houcheng
;
Cheng, Long
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提交时间:2024/03/27
Adaptive dynamic programming (ADP)
brain-inspired method
muscle synergy
musculoskeletal system
reinforcement learning (RL)
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