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Encoding Primitives Generation Policy Learning for Robotic Arm to Overcome Catastrophic Forgetting in Sequential Multi-tasks Learning 期刊论文
Neural Networks, 2020, 期号: 2020.06.003, 页码: 12
作者:  Xiong, Fangzhou;  Liu, Zhiyong;  Huang, Kaizhu;  Yang, Xu;  Qiao, Hong;  Amir Hussain
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Sequential multi-tasks learning, Continual learning, Catastrophic forgetting, Robotics  
多机器人编队协同路径规划方法研究 学位论文
工学博士, 北京: 中国科学院大学, 2020
作者:  眭泽智
Adobe PDF(14824Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：717/25  |  提交时间：2020/07/08
多机器人编队  协同路径规划  队形变换  队形保持与协同避碰  深度强化学习  
机器人持续性策略学习算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  熊方舟
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持续学习  策略学习  机器人  灾难性遗忘  状态基元  
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  
Computational modeling of Emotion-motivated Decisions for Continuous Control of Mobile Robots 期刊论文
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2020, 卷号: 13, 期号: 2020, 页码: 1-14
作者:  Huang, Xiao;  Wu, Wei;  Qiao, Hong
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Brain-inspired Computing  Emotion-motivated Learning  Emotion-memory Interactions  Decision-making  Reinforcement Learning  
A Comprehensive Review of Path Planning Algorithms for Autonomous Underwater Vehicles 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 3, 页码: 321-352
作者:  Madhusmita Panda;  Bikramaditya Das;  Bidyadhar Subudhi;  Bibhuti Bhusan Pati
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Autonomous underwater vehicle (AUV)  cooperative motion  formation control  optimization  path planning (PP).  
Proximity Based Automatic Data Annotation for Autonomous Driving 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2020, 卷号: 7, 期号: 2, 页码: 395-404
作者:  Chen Sun;  Jean M. Uwabeza Vianney;  Ying Li;  Long Chen;  Li Li;  Fei-Yue Wang;  Amir Khajepour;  Dongpu Cao
Adobe PDF(12990Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：161/41  |  提交时间：2021/03/11
Affordance learning  autonomous vehicles  data synchronization  scene understanding