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Multi-USV System Cooperative Underwater Target Search Based on Reinforcement Learning and Probability Map

机译：基于强化学习和概率图的多USV系统合作水下目标搜索

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Yuan Liu; Yan Peng; Min Wang; Jiajia Xie; Rui Zhou;
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年度 2020
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1. Multi-USV System Cooperative Underwater Target Search Based on Reinforcement Learning and Probability Map [J] . Yuan Liu, Yan Peng, Min Wang, Mathematical Problems in Engineering: Theory, Methods and Applications . 2020,第1期

机译：基于强化学习和概率图的多USV系统合作水下目标搜索
2. Mapless Motion Planning System for an Autonomous Underwater Vehicle Using Policy Gradient-based Deep Reinforcement Learning [J] . Sun Yushan, Cheng Junhan, Zhang Guocheng, Journal of Intelligent & Robotic Systems: Theory & Application . 2019,第3a4期

机译：基于政策梯度的深度加固学习的自主水下车辆的茂盛运动规划系统
3. Potential field hierarchical reinforcement learning approach for target search by multi-AUV in 3-D underwater environments [J] . Cao Xiang, Sun Hongbing, Guo Liqiang International Journal of Control . 2020,第7a9期

机译：三维水下环境中多AUV的潜在场分层加强学习方法
4. Reinforcement Q-Learning applied to underwater search planning towards maximizing information gain in environments with variable target detection probabilities [C] . Joel Lindsay, Mae L. Seto, Robert Bauer IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicle Symposium . 2020

机译：加固Q-Learning应用于水下搜索规划，以最大化具有可变目标检测概率的环境中的信息增益
5. Multiple vehicle coordination and cooperative estimation for target tracking with applications to autonomous underwater vehicle systems [D] . Triplett, Benjamin 2008

机译：用于目标跟踪的多车协调和协同估计，并应用于水下自动航行器系统
6. Reinforcement Learning-Based Satellite Attitude Stabilization Method for Non-Cooperative Target Capturing [O] . Zhong Ma, Yuejiao Wang, Yidai Yang, 2018

机译：基于强化学习的非合作目标捕获卫星姿态稳定方法
7. A generic agent-based framework for cooperative search using pattern matching and reinforcement learning [O] . Martin Simon, Ouelhadj Djamila, Beullens P., 2011

机译：基于代理的通用框架，用于使用模式匹配和强化学习进行协作搜索

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