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邹超
作品数:
19
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供职机构:
浙江工业大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
禹鑫燚
浙江工业大学
欧林林
浙江工业大学
陈磊
浙江工业大学
朱峰
浙江工业大学
陈骏杰
浙江工业大学
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邹超
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欧林林
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陈骏杰
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2019
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一种基于强化学习的无超调PID控制器参数整定方法
本申请涉及一种基于强化学习的无超调PID控制器参数整定方法。本申请通过构造学习智能体,观测当前状态数据输入到动作神经网络得到动作参数,之后再观测下一状态的数据以及奖励。当前状态,动作,转移后状态,奖励值,四个元素组成了状...
禹鑫燚
王俊杭
朱嘉宁
欧林林
邹超
文献传递
一种基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法
本发明涉及基于深度强化学习的机械臂六自由度实时抓取方法。包括如下步骤:步骤一:通过双目相机采集抓取操作台上物体的图像信息;步骤二:利用YOLOv5剪枝网络模型对图像进行目标检测训练;步骤三:建立强化学习网络模型;步骤四:...
禹鑫燚
徐靖
黄睿
邹超
欧林林
陈磊
一种适用于密集环境下的机械臂推抓协同方法
一种适用于密集环境下的机械臂推抓协同方法,分为仿真训练与实际抓取两个部分。首先在仿真环境中搭建与真实抓取相似的场景,构建FCN网络(推网络)φ<Sub>p</Sub>和抓网络φ<Sub>g</Sub>,由动作后的状态给出...
禹鑫燚
樊越海
邹超
胡加南
欧林林
文献传递
多移动机器人的最小步编队方法
多移动机器人的最小步编队方法,步骤如下:1)建立复平面内的多移动机器人运动模型。2)建立多机器人系统的拓扑图。3)求取复拉普拉斯矩阵。4)配置复拉普拉斯矩阵的极点。5)计算分布式离散控制信号6)记录位移信息并计算最终位置...
欧林林
邹超
禹鑫燚
张集汇
朱峰
朱熠琛
多移动机器人的轨迹预测方法
多移动机器人的轨迹预测方法,步骤如下:1)建立复平面内的多移动机器人运动模型。2)建立多机器人系统的拓扑图。3)求取复拉普拉斯矩阵。4)求取稳定矩阵。5)计算分布式离散控制信号6)记录位移信息并计算最终位置。本发明能够使...
欧林林
邹超
禹鑫燚
张集汇
朱峰
朱熠琛
文献传递
基于复拉普拉斯矩阵的编队控制方法
基于复拉普拉斯矩阵的编队控制方法,步骤如下:1)建立复平面内的多移动机器人运动模型。2)建立多机器人系统的通信网络及网络通信对应的拓扑图。3)构建对应通信网络拓扑的实拉普拉斯矩阵。4)根据编队需求和实拉普拉斯矩阵配置复拉...
邹超
禹鑫燚
欧林林
黄睿
徐靖
陈磊
文献传递
一种基于数字孪生的多AGV调度规划方法
一种基于数字孪生技术的多AGV调度规划方法,包括:通过创建虚拟的、精确的AGV模型,并导入Unity3D来实时模拟和监控物理AGV的状态和运行情况;通过将生产要素和AGV标准化为调度资源,构建数字孪生数据模型;通过基于标...
禹鑫燚
陈英杰
欧林林
魏岩
周利波
邹超
多移动机器人的二自由度协同控制方法
多移动机器人的二自由度协同控制方法,步骤如下:1)根据拉格朗日方法获取单个移动机器人的模型2)根据模型参数确定能够保证单个机器人稳定的个体控制器的稳定集合;3)选取个体控制器稳定域内合适的一点,将个体控制器和原来的模型结...
欧林林
何燕琳
禹鑫燚
陈骏杰
邹超
洪学劲峰
文献传递
基于复拉普拉斯矩阵的二阶编队控制方法
基于复拉普拉斯矩阵的二阶编队控制方法,步骤如下:1)建立复平面内的多移动机器人运动模型。2)建立多机器人系统的拓扑图。3)构建实拉普拉斯矩阵。4)配置复拉普拉斯矩阵的权重。5)设计二阶控制协议6)设计速度衰减因子7)设计...
邹超
禹鑫燚
欧林林
徐靖
陈磊
黄睿
一种适用于密集环境下的机械臂推抓协同方法
一种基于深度强化学习的端到端机械臂推抓系统方法,分为仿真训练与实际抓取两个部分。首先在仿真环境中搭建与真实抓取相似的场景,构建FCN网络(推网络)φ<Sub>p</Sub>和抓网络φ<Sub>g</Sub>,由动作后的状...
禹鑫燚
樊越海
邹超
胡加南
欧林林
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