加载中...
扫一扫
下载苏宁易购APP
关注苏宁推客公众号
自购省钱·分享赚钱
下载苏宁金融APP
关注苏宁易购服务号
用户评价:----
物流时效:----
售后服务:----
实名认证领苏宁支付券立即领取 >
¥
提前抢
SUPER会员专享
由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
欢迎光临本店铺
点我可查看更多商品哦~
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
亲,今日还有0次刮奖机会
我的云钻:0
您的云钻暂时不足,攒足云钻再来刮
恭喜获得1张券!
今天的机会已经全部用完了,请明天再来
恭喜刮出两张券,请选择一张领取
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
强化学习与机器人控制 (墨)余文,(墨)阿道夫·佩鲁斯基亚 著 刘晓骏 译 专业科技 文轩网
¥ ×1
商品
服务
物流
https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
强化学习与机器人控制
从2013年开始,作者及其团队开始使用神经网络和模糊系统等智能技术研究人机交互控制。2016年,作者将更多注意力放在如何利用强化学习解决人机交互问题上。经过四年的工作,他们在关节空间和任务空间中提出了基于模型和无模型的阻抗和导纳控制的结果,还分析了闭环系统,并且讨论了无模型上优机器人交互控制和基于强化学习的位置受力控制设计。他们研究了庞大的离散时间空间和连续时间空间中的强化学习方法。对于冗余机器人的控制,他们使用多智能体强化学习来解决,并分析强化学习的收敛性。将最坏情况下不确定性的鲁棒人机交互控制转化为“H2/H∞问题”,采用强化学习和神经网络设计并实现上优控制器。 本书假设读者熟悉基于经典和高级控制器进行机器人交互控制的一些应用,将进一步对系统识别、基于模型和无模型的机器人交互控制器进行系统性分析。本书适用于研究生以及执业工程师。阅读本书需要掌握的先决知识是:机器人控制、非线性系统分析null
在《强化学习与机器人控制》一书中,专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案,还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更优选的人机交互控制方案和强化学习,然后讲解典型的环境模型,最后介绍一些更有名的参数估计识别技术。 本书提供了严谨的数学推理和演示,这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外,还讨论了一些前沿话题,如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。 主要内容 ·全面介绍基于模型的人机交互控制 ·详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和“人机回圈”机制控制 ·实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习 ·深入研究使用强化学习来控制最坏情况下不确定性的机器人,并使用多智能体强化学习对冗null
Wen Yu,博士,墨西哥城国家政治研究所(CINVESTAV-IPN)投资研究中心的教授和自动化控制系主任,Modeling and Control of Uncertain Nonlinear Systems with Fuzzy Equations and Z-Number 一书的合著者。 Adolfo Perrusquía,博士,英国贝德福德郡克兰菲尔德大学航空航天、运输和制造学院的研究员。
无
抢购价:¥ 38.00
易购价:¥ 38.00
注:参加抢购将不再享受其他优惠活动
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆,让小苏措手不及,请稍后再试~
验证码错误
看不清楚?换一张
确定关闭
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
查看我的收藏夹
非常抱歉,您前期未参加预订活动,无法支付尾款哦!
关闭
抱歉,您暂无任性付资格
继续等待
0小时0分
立即开通
SUPER会员