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全新基于学习的机感知与规避马兆伟 等9787118127997
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章 绪论1.1 研究背景1.2 机感知规避系统现状1.3 机感知规避技术现状1.4 本书主要研究工作1.4.1 主要研究内容1.4.2 组织结构1.4.3 主要创新点第2章 机感知规避系统框架设计与分析2.1 引言2.2 机器人控制体系结构基础. 机感知规避框架设计与要素分析..1 感知规避框架设计..2 感知规避框架关键要素分析.. 感知规避框架学习机制描述2.4 机感知-规避状态空间表征描述2.4.1 环境障碍物状态描述2.4.2 机规避动作描述2.5 本章小结第3章 基于显著的空中障碍目标检测方法3.1 引言3.2 视觉注意机制与显著检测3.3 基于频域信息的显著目标检测3.3.1 基于频域信息的显著检测方法描述3.3.2 基于频域信息的显著检测算法设计3.4 基于深度学习的显著目标检测3.4.1 基于卷积神经网络的显著检测方法描述3.4.2 基于卷积神经网络的显著检测算法设计3.5 空中目标显著检测方法实验验3.5.1 通用数据集算法测试实验3.5.2 飞行数据集算法测试实验3.6 本章小结第4章 基于自动编码理论的近地障碍环境表征方法4.1 引言4.2 基于深度编码-反编码结构的环境重构算法4.2.1 编码与反编码结构4.2.2 深度编码-反编码网络算法设计4.3 基于深度卷积神经网络的深度距离估计算法4.3.1 测距方法与尺度空间4.3.2 深度距离估计卷积神经网络算法设计4.4 复杂近地环境表征方法实验验4.4.1 基于深度编码-反编码结构的环境重构算法实验验4.4.2 基于深度卷积神经网络的深度距离估计算法实验验4.5 本章小结第5章 基于强化学习的机规避决策控制5.1 引言5.2 表格型学习规避算法5.2.1 表格型学习原理5.2.2 表格型学习算法设计5.3 基于执行器一评价器的机空中规避算法5.3.1 执行器一评价器框架描述5.3.2 基于AC强化学习的机规避映框架设计5.3.3 基于AC强化学习的机规避算法设计5.4 基于Deep 学习与3D 学习的机规避算法5.4.1 基于Deep 学习规避算法设计5.4.2 基于3D 学习规避算法设计5.5 基于强化学习的机规避决策控制实验验5.5.1 面向空中背景的机规避算法实验验5.5.2 面向森林背景的机规避算法验5.6 本章小结致谢参考文献
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