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分层强化学习的子目标生成与探索策略 学位论文
, 2024
Authors:  王开申
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分层强化学习,子目标生成,互信息,扩散模型  
多机器人舱段装配系统建模与智能测控方法研究 学位论文
, 2024
Authors:  刘兆阳
Adobe PDF(126199Kb)  |  Favorite  |  View/Download:8/0  |  Submit date:2024/05/27
轴孔装配  冗余并联机器人建模  工业数字孪生  点云配准  强化学习  
无人机反应式扰动流体路径规划 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 272-287
Authors:  吴健发;  王宏伦;  王延祥;  刘一恒
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无人机  反应式路径规划  受约束扰动流体动态系统  深度强化学习  训练环境  
多智能体博弈、学习与控制 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 580-613
Authors:  王龙;  黄锋
Adobe PDF(2088Kb)  |  Favorite  |  View/Download:9/4  |  Submit date:2024/05/09
博弈论  多智能体学习  控制论  强化学习  人工智能  
机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 3, 页码: 494-513
Authors:  王耀南;  江一鸣;  姜娇;  张辉;  谭浩然;  彭伟星;  吴昊天;  曾凯
Adobe PDF(40511Kb)  |  Favorite  |  View/Download:16/8  |  Submit date:2024/05/09
机器人  智能制造  视觉感知  智能控制  系统应用  信息物理系统  
基于终端诱导强化学习的航天器轨道追逃博弈 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 974-984
Authors:  耿远卓;  袁利;  黄煌;  汤亮
Adobe PDF(3292Kb)  |  Favorite  |  View/Download:2/2  |  Submit date:2024/05/09
航天器追逃  智能博弈  近端策略优化  奖励函数设计  终端诱导  
安全强化学习综述 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1813-1835
Authors:  王雪松;  王荣荣;  程玉虎
Adobe PDF(1356Kb)  |  Favorite  |  View/Download:15/6  |  Submit date:2024/04/24
安全强化学习  约束马尔科夫决策过程  学习过程  学习目标  离线强化学习  
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
Authors:  胡子剑;  高晓光;  万开方;  张乐天;  汪强龙;  NERETINEvgeny
Adobe PDF(4679Kb)  |  Favorite  |  View/Download:29/8  |  Submit date: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
Authors:  张兴龙;  陆阳;  李文璋;  徐昕
Adobe PDF(7533Kb)  |  Favorite  |  View/Download:19/4  |  Submit date:2024/04/17
滚动时域  强化学习  智能汽车  侧向控制  
Reinforcement Learning in Process Industries: Review and Perspective 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 2, 页码: 283-300
Authors:  Oguzhan Dogru;  Junyao Xie;  Om Prakash;  Ranjith Chiplunkar;  Jansen Soesanto;  Hongtian Chen;  Kirubakaran Velswamy;  Fadi Ibrahim;  Biao Huang
Adobe PDF(1275Kb)  |  Favorite  |  View/Download:44/15  |  Submit date:2024/01/23
Process control  process systems engineering  reinforcement learning