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  • 强化学习与机器人控制
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: [墨] 余文(Wen Yu),阿道夫·佩鲁斯基亚(Adolfo Perrusquia)著 刘晓骏 译著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2023-09-01 00:00:00
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    • 作者: [墨] 余文(Wen Yu),阿道夫·佩鲁斯基亚(Adolfo Perrusquia)著 刘晓骏 译著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2023-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-09-01
    • 字数:256000
    • 页数:260
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302637400
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社
    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余机器人进行控制

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