专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于强化学习的换热站控制方法-CN202310413177.3在审
  • 俞扬;何佳飞 - 南京大学
  • 2023-04-17 - 2023-07-14 - G05B13/04
  • 本发明公开一种基于强化学习的换热站控制方法,本发明主要由两部分组成,第一部分为基于生成对抗式的方法学习换热站的仿真环境模型,第二部分则使用PPO强化学习的技术进行换热真的控制策略训练,从而得到一个很好的换热站控制方法接着利用生成对抗结构学到的仿真环境模型去用PPO强化学习技术训练控制策略,由于PPO强化学习技术的训练过程较为稳定、训练过程方差较小,得到的控制策略能够很好的完成设计奖励函数给出的控制目标,并且控制结果温度不会出现滞后
  • 一种基于强化学习换热站控制方法
  • [发明专利]一种基于强化学习的机器人导航避障方法及系统-CN202211639753.8在审
  • 陈树言;吉建民;裘悫成 - 中国科学技术大学
  • 2022-12-20 - 2023-04-07 - G05D1/02
  • 可以利用在目标地图上确定机器人在当前时刻的当前位置,获得目标点位置信息;获得机器人在当前时刻采集到的行人地图信息;获得机器人在当前时刻采集到的周边环境信息;将目标点位置信息、行人地图信息和周边环境信息输入至预先训练好的PPO‑Beep算法模型中,获得机器人行动参数,其中,PPO‑Beep算法模型为基于强化学习算法的神经网络模型;利用机器人行动参数,控制机器人在当前时刻的导航避障操作。本公开基于强化学习算法构建出的PPO‑Beep算法模型,能够在行人密集场景下控制机器人通过自身灵活移动和智能化的交互功能进行导航和避障,提升机器人的导航避障效果。
  • 一种基于强化学习机器人导航方法系统

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