顾冬雷
- 作品数：8 被引量：91H指数：6
- 供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院制造技术与装备自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 机器人足球赛中基于增强学习的任务分工被引量：18
- 2000年
- 本文研究了机器人足球赛中利用增强学习进行角色分工的问题 ,通过仿真试验和理论分析 ,指出文 [1]中采取无限作用范围衰减奖励优化模型 ( infinite- horizon discounted model)的 Q学习算法对该任务不合适 ,并用平均奖励模型 ( average- reward model)对算法进行了改进 ,实验表明改进后学习的收敛速度以及系统的性能都提高了近一倍 .
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- 关键词：机器人足球赛
- 一种基于增强学习的自适应控制方法被引量：8
- 2002年
- 针对模型未知时变非线性对象的控制问题 ,提出一种直接的自适应控制策略。该策略基于径向基神经网络并结合增强学习的自调节能力 ,无需知道控制对象的动态特性 ,而是通过在线试错在控制过程中不断积累与问题相关的信息 。
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- 关键词：径向基神经网络自适应控制
- 一个面向复杂任务的多机器人分布式协调系统被引量：34
- 2002年
- 基于多智能体系统理论 ,研究在非结构、不确定环境下面向复杂任务的多机器人分布式协调系统的实现原理、方法和技术 .提出的递阶混合式协调结构、基于网络的通讯模式和基于有限状态机的规划与控制集成方法 ,充分考虑了复杂任务和真实自然环境的特点 .通过构建一个全实物的多移动机器人实验平台 ,对规划、控制、传感、通讯、协调与合作的各关键技术进行了开发和集成 ,使多机器人分布式协调技术的研究直接面向实际应用 ,编队和物料搬运的演示实验结果展示了多机器人协调技术的广阔应用前景 .
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- 关键词：人工智能多智能体系统
- 基于多模式交互的多移动机器人分布式合作系统被引量：9
- 2004年
- 本文研究合作型多移动机器人系统的分布式控制方法.为了保证多机器人间合作的实时性和高效率,采用了一种分组策略,并提出了将局部感知和组内通信相集成的多模式机器人间交互方法.考虑到任务的复杂性和真实环境的非结构化特点,构建了将递阶规划技术与基于行为的反应式控制相结合的递阶混合式协调结构,并采用有限状态机模型实现了规划层与行为层的协调机制.合作垃圾清运的实验结果证明了上述方法的有效性.
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- 关键词：多移动机器人分布式控制
- 移动机器人条件反射能力的实现被引量：17
- 2001年
- Brooks的包容体系结构中 ,移动机器人控制器各个行为之间的关系是固定不变的 ,可以看作实现了机器人的非条件反射能力 ,因此控制系统没有适应性 .本文提出了条件反射能力的实现方法 ,该方法能够和包容体系结构紧密结合 ,增强移动机器人的适应能力 .实验证明该方法是可行的 .
- 顾冬雷陈卫东席裕庚
- 关键词：移动机器人鲁棒性传感器
- 多移动机器人协作系统体系结构与增强学习应用研究
- 为了使机器人拥有更高的智能和灵活性,赋予它学习能力是必由之路.增强学习方法的试错模式符合人的学习习惯,有利于在线学习,同时实现方法简洁,是机器人领域中最常用的学习方法.该文研究了它在基本行为获取、行为参数优化和角色分工三...
- 顾冬雷
- 关键词：体系结构角色分工
- 文献传递
- 多智能体移动机器人物体收集系统被引量：8
- 2001年
- 多移动机器人合作物体收集系统是一个复杂的分布式动态系统 ,传感器和执行机构空间分布的特点 ,以及各个机器人之间、机器人与环境之间复杂的相互作用 ,使它难以用集中控制的方式设计整个控制系统 .本文详细分析了该任务的特点 ,指出它特别适合采用多智能体方法进行系统的实现 ,并在多智能体方法指导下 ,深入探讨了系统的整体结构和各部分的功能 ,并基于 OAA结构加以实现 .
- 顾冬雷陈卫东席裕庚
- 关键词：多智能体移动机器人分布式人工智能
- 机器人足球赛中基于增强学习的行为参数优化
- 2001年
- 采用增强学习方法优化机器人行为的参数,让研究者去决定机器人控制系统的行为结构,让机器人在实际运行过程中通过不断地试错学习在线优化性能指标,既利用了人的高级智能,又避开了研究人员无法深入机器人运行细节的困难,具有明显的实用性。机器人足球赛仿真实验结果显示了方法的有效性。
- 顾冬雷陈卫东席裕庚
- 关键词：增强式学习机器人足球赛参数优化移动机器人
