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BY-NC-ND 3.0许可证 开放式访问 发布人:De Gruyter开放存取 2013年4月15日

使用强化学习学习基于DFT的序列:一种NAO实现

  • 鲍里斯·杜兰 电子邮件徽标 , 高斯·李 罗伯特·洛

摘要

机器人平台中序列学习的实现带来了几个挑战。决定何时停止一个动作并继续下一个动作需要在感官信息的稳定性和下一个需要什么动作的知识之间取得平衡。这里介绍的工作为成功执行和学习动态序列提供了一个起点。利用NAO仿人平台,我们提出了一个基于动态场理论和强化学习方法的数学模型,用于获取和执行一系列基本运动行为。给出了用于序列生成的两种强化学习方法的仿真和实现结果。

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收到:2012-12-18
认可的:2013-3-27
在线发布:2013-4-15
印刷出版:2012-12-1

©Boris Durán等人。

本作品根据Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0许可证授权。

于2024年6月23日从下载https://www.degruyter.com/document/doi/10.2478/s13230-013-0109-5/html
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