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Simultaneous control in belief space for circular insertion in precision assembly 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2021, 卷号: 17, 期号: xx, 页码: xxxx
Authors:  Xing DP(邢登鹏);  Liu FF(刘芳芳);  Xu D(徐德);  Xu B(徐波)
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belief space  
Review of Research and Development of Supernumerary Robotic Limbs 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 5, 页码: 929-952
Authors:  Yuchuang Tong;  Jinguo Liu
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Human-robot cooperation  human-robot interaction  supernumerary robotic finger  supernumerary robotic limb  wearable robots  
Underwater Bioinspired Propulsion: From Inspection to Manipulation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 2020, 卷号: 67, 期号: 9, 页码: 7629-7638
Authors:  Wang, Yu;  Wang, Rui;  Wang, Shuo;  Tan, Min;  Yu, Junzhi
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Propulsion  Manipulators  Sports  Path planning  Underwater vehicles  Inspection  Bioinspired propulsion  coordinated control  underwater vehicle-manipulator system  underwater manipulation  
基于自适应动态规划算法的离散动态系统最优控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
Authors:  梁明明
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智能控制  神经网络  自适应动态规划  最优控制  离散随机过程  离散非线性系统  
基于立体视觉的协作机器人环境感知与避障规划方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
Authors:  孙苑淞
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协作机器人  机械臂  环境感知  路径规划  实时避障  
基于鱼眼全方位视觉的移动机器人定位与控制 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
Authors:  亢兆兵
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鱼眼相机  位姿估计  视觉SLAM  视觉轨迹跟踪  运动平滑优化  
基于深度强化学习的机器人抓取策略的研究 学位论文
工学硕士, 北京: 中国科学院自动化研究所, 2020
Authors:  陈斌
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深度强化学习,机器人自主抓取,多动作协同抓取  
微装配机器人自动识别与技能学习应用研究 学位论文
, 中国科学院大学中关村校区: 中国科学院大学, 2020
Authors:  吴夏鹏
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微装配  显微视觉  自动识别  强化学习  技能学习  
Decentralized robust optimal control for modular robot manipulators via critic-identifier structure-based adaptive dynamic programming 期刊论文
NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2020, 卷号: 32, 期号: 8, 页码: 3441-3458
Authors:  Dong, Bo;  Zhou, Fan;  Liu, Keping;  Li, Yuanchun
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Modular robot manipulator  Decentralized control  Adaptive dynamic programming  Optimal control  Neural network  Interconnected dynamic coupling  
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
Authors:  Liu, Naijun;  Cai, Yinghao;  Lu, Tao;  Wang, Rui;  Wang, Shuo
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robot  policy learning  reality gap  simulated environment  deep reinforcement learning