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郁洲; 毕敬; 苑海涛;
1. 北京工业大学信息学部 2. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
深度Q网络; 强化学习; 多智能体; 路径规划; 目标追踪;
机译:基于深度加强学习DQN算法的多机器人路径规划
机译:基于遗传算法的机器人路径规划:一种改进的基于Bi-RRT的初始化方法
机译:基于改进虚拟车方法的基于二次插值的路径规划算法及其路径跟踪
机译:基于改进DQN的虚拟路径规划研究
机译:基于改进人工势场的回归搜索方法进行多主体协同路径规划。
机译:基于改进RRT算法的机器人操纵器自主避障动态路径规划方法
机译:路径规划通过改进的基于DQN的学习政策
机译:基于改进卷积反投影算法的合成孔径雷达图像重建新方法。
机译:基于改进粒子群算法的无人水面车辆路径规划方法和系统
机译:基于改进的蚁群算法的路径规划方法,装置,终端和介质
机译:基于改进的蚁群优化算法,终端和介质的路径规划方法和装置
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