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邓修朋; 崔建明; 李敏; 张小军; 宋戈;
山东科技大学电子信息工程学院;
山东科技大学计算机科学与工程学院;
路径规划; 强化学习; 深度强化学习; ε-greedy策略; 人工势场;
机译:基于强化学习的动态环境中机器人路径规划
机译:强化文艺复兴深度神经网络的力量激发了人们对强化学习及其在游戏,机器人技术及其他领域的应用的新兴趣。
机译:智能工厂中的自学习过程:机器人盐水注射过程控制的深度强化学习
机译:深度强化学习在移动机器人路径规划中的应用
机译:Koolio:在真实环境中的真实机器人上使用强化学习进行路径规划。
机译:自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的碰撞检测中的应用
机译:通过全球导向强化学习动态环境中的移动机器人路径规划
机译:具有意外障碍的已知环境中的路径规划:自动报警测试机器人的潜在应用
机译:应用机器人导航的耦合强化学习和路径规划算法
机译:使用深度传感器的机器人路径规划中的避免避免方法和系统
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